Dark Mode
Goldman Sachs Premium Synthetic Financial Dataset – 5,000 Records
Synthetic Images & Vision Datasets
Tags and Keywords
Trusted By
"No reviews yet"
£20
About
Ez a prémium szintetikus adatkészlet 5 000 napi pénzügyi rekordot tartalmaz a Goldman Sachs működéséről 1990–2003 között, valósághű statisztikai modellekkel generálva. Célja AI/ML tanítás, pénzügyi modellezés, dashboard fejlesztés és kutatási demonstrációk, 100% biztonságos, valódi adatok nélkül.
Dataset Features
date: Pénzügyi rekord dátuma (napi granularity).
revenue_usd: Napi bevétel USD-ben (50B → 201B USD tartomány).
expenses_usd: Napi kiadások USD-ben.
net_profit_usd: Napi nettó nyereség USD-ben (trend + margin variáció).
stock_price_usd: Napi részvényár USD-ben (36–500 USD tartomány, volatilitással).
market_cap_usd: Piaci kapitalizáció USD-ben (150B → 720B USD).
total_assets_usd: Összes eszköz USD-ben (1.2T → 2.4T USD).
total_liabilities_usd: Összes kötelezettség USD-ben.
shareholders_equity_usd: Saját tőke USD-ben.
credit_rating: Napi hitelminősítés (AAA, AA+, AA, A+, A, BBB+).
volatility_pct: 30 napos gördülő részvény volatilitás százalékban.
revenue_usd: Napi bevétel USD-ben (50B → 201B USD tartomány).
expenses_usd: Napi kiadások USD-ben.
net_profit_usd: Napi nettó nyereség USD-ben (trend + margin variáció).
stock_price_usd: Napi részvényár USD-ben (36–500 USD tartomány, volatilitással).
market_cap_usd: Piaci kapitalizáció USD-ben (150B → 720B USD).
total_assets_usd: Összes eszköz USD-ben (1.2T → 2.4T USD).
total_liabilities_usd: Összes kötelezettség USD-ben.
shareholders_equity_usd: Saját tőke USD-ben.
credit_rating: Napi hitelminősítés (AAA, AA+, AA, A+, A, BBB+).
volatility_pct: 30 napos gördülő részvény volatilitás százalékban.
- Column 1 Name: Description of what this column represents.
- Column 2 Name: Add as needed...
Distribution
Formátum: CSV (comma-separated values), ZIP tömörítve is elérhető.
Adatmennyiség: 5 000 sor × 11 oszlop; CSV ~0.7 MB, ZIP ~0.3 MB.
Szerkezet: Egy sor = egy napi rekord, hosszú idősor formátumban, elemzésre kész wide table.
Adatmennyiség: 5 000 sor × 11 oszlop; CSV ~0.7 MB, ZIP ~0.3 MB.
Szerkezet: Egy sor = egy napi rekord, hosszú idősor formátumban, elemzésre kész wide table.
- Data Volume: Number of rows/records, number of columns, etc.
Usage
Ez az adathalmaz ideális számos alkalmazáshoz:
Alkalmazás: Pénzügyi ML modellek tanítása (ár-előrejelzés, volatilitás modellezés, kockázatbecslés).
Alkalmazás: Dashboard és BI toolok fejlesztése/demo-zása valósághű banki idősorokkal.
Alkalmazás: Regressziós analízis, ARIMA/GARCH modellek tesztelése pénzügyi idősorokon.
Alkalmazás: Kutatási prezentációk, oktatási demonstrációk pénzügyi analitikára.
Alkalmazás: Pénzügyi ML modellek tanítása (ár-előrejelzés, volatilitás modellezés, kockázatbecslés).
Alkalmazás: Dashboard és BI toolok fejlesztése/demo-zása valósághű banki idősorokkal.
Alkalmazás: Regressziós analízis, ARIMA/GARCH modellek tesztelése pénzügyi idősorokon.
Alkalmazás: Kutatási prezentációk, oktatási demonstrációk pénzügyi analitikára.
- Application: Brief description of the first use case.
- Application: Add more as needed.
Coverage
Földrajzi lefedettség: Globális pénzügyi adatok (Goldman Sachs működés szimulációja).
Időtartomány: 1990-01-01 – kb. 2003-ig (5 000 napi rekord).
Pénzügyi lefedettség: Teljes pénzügyi kimutatás (P&L, Balance Sheet), részvény piac, kockázat metrikák.
Időtartomány: 1990-01-01 – kb. 2003-ig (5 000 napi rekord).
Pénzügyi lefedettség: Teljes pénzügyi kimutatás (P&L, Balance Sheet), részvény piac, kockázat metrikák.
- Geographic Coverage: Region, country, or global.
- Time Range: Start date - End date of data collection.
- Demographics (if applicable): Age groups, gender, industries, etc.
License
Szabadalmazott prémium szintetikus pénzügyi adatkészlet.
Belső kutatásra, AI/ML fejlesztésre, oktatásra engedélyezett.
Nyers adatok továbbértékesítése/újraközlése tiltott.
Who Can Use It
Adattudósok: Gépi tanulási modellek betanításához pénzügyi idősor-előrejelzésre, kockázatmodellezésre.
Kutatók: Akadémiai tanulmányokhoz, publikációkhoz, pénzügyi modellek validálásához szintetikus benchmark adatokkal.
Vállalkozások: Fintech cégek, banki szoftverfejlesztők, AI startupok dashboard/BI toolok, trading algoritmusok teszteléséhez. További megjegyzés: 100% szintetikus, GDPR/HIPAA kompatibilis, nincs PII vagy re-identifikációs kockázat. Tökéletes nyilvános demókhoz, proof-of-concept projektekhez.
Kutatók: Akadémiai tanulmányokhoz, publikációkhoz, pénzügyi modellek validálásához szintetikus benchmark adatokkal.
Vállalkozások: Fintech cégek, banki szoftverfejlesztők, AI startupok dashboard/BI toolok, trading algoritmusok teszteléséhez. További megjegyzés: 100% szintetikus, GDPR/HIPAA kompatibilis, nincs PII vagy re-identifikációs kockázat. Tökéletes nyilvános demókhoz, proof-of-concept projektekhez.
- Data Scientists: For training machine learning models.
- Researchers: For academic or scientific studies.
- Businesses: For analysis, insights, or AI development.
Include any additional notes or context about the dataset that might be helpful for users.
QUALITYLoading...