同花顺iFinD是什么？同花顺iFinD是？(同花顺iFinD是什么？同花顺iFinD是？)
1. 同花顺iFinD是什么？同花顺iFinD是？
iFinD金融数据终端是同花顺公司旗下一款面向机构客户提供研究、投资决策服务的软件系统，核心功能包括不同金融品种的多维信息，若干宏观行业数据库以及资产管理系统、估值模型等研究工具。机构客户对象涵盖证券公司、基金公司、银行、期货、投资咨询、媒体、高校、政府及上市公司等。
人工智能时代已经到来！iFinD金融数据终端不断运用公司储备的各种AI技术对终端赋能。我们运用文本、图像、语音语义的识别技术，极大地提升了底层金融信息的获取速度；运用机器学习与知识图谱技术，对百万篇研究报告、新闻资讯进行金融投资逻辑的抽取与推理，形成了若干投资图谱；运用语音与意图识别技术，支持自然语言、语音对话，改变了传统交互模式；运用云计算等技术，支持投资策略的回测与自动化交易。
2. 同花顺iFinD是什么？同花顺iFinD是？
iFinD金融数据终端是同花顺公司旗下一款面向机构客户提供研究、投资决策服务的软件系统，核心功能包括不同金融品种的多维信息，若干宏观行业数据库以及资产管理系统、估值模型等研究工具。机构客户对象涵盖证券公司、基金公司、银行、期货、投资咨询、媒体、高校、政府及上市公司等。
人工智能时代已经到来！iFinD金融数据终端不断运用公司储备的各种AI技术对终端赋能。我们运用文本、图像、语音语义的识别技术，极大地提升了底层金融信息的获取速度；运用机器学习与知识图谱技术，对百万篇研究报告、新闻资讯进行金融投资逻辑的抽取与推理，形成了若干投资图谱；运用语音与意图识别技术，支持自然语言、语音对话，改变了传统交互模式；运用云计算等技术，支持投资策略的回测与自动化交易。
3. 同花顺iFinD是什么？同花顺iFinD是？
iFinD金融数据终端是同花顺公司旗下一款面向机构客户提供研究、投资决策服务的软件系统，核心功能包括不同金融品种的多维信息，若干宏观行业数据库以及资产管理系统、估值模型等研究工具。机构客户对象涵盖证券公司、基金公司、银行、期货、投资咨询、媒体、高校、政府及上市公司等。
人工智能时代已经到来！iFinD金融数据终端不断运用公司储备的各种AI技术对终端赋能。我们运用文本、图像、语音语义的识别技术，极大地提升了底层金融信息的获取速度；运用机器学习与知识图谱技术，对百万篇研究报告、新闻资讯进行金融投资逻辑的抽取与推理，形成了若干投资图谱；运用语音与意图识别技术，支持自然语言、语音对话，改变了传统交互模式；运用云计算等技术，支持投资策略的回测与自动化交易。
4. 同花顺iFinD是什么？同花顺iFinD是？
iFinD金融数据终端是同花顺公司旗下一款面向机构客户提供研究、投资决策服务的软件系统，核心功能包括不同金融品种的多维信息，若干宏观行业数据库以及资产管理系统、估值模型等研究工具。机构客户对象涵盖证券公司、基金公司、银行、期货、投资咨询、媒体、高校、政府及上市公司等。
人工智能时代已经到来！iFinD金融数据终端不断运用公司储备的各种AI技术对终端赋能。我们运用文本、图像、语音语义的识别技术，极大地提升了底层金融信息的获取速度；运用机器学习与知识图谱技术，对百万篇研究报告、新闻资讯进行金融投资逻辑的抽取与推理，形成了若干投资图谱；运用语音与意图识别技术，支持自然语言、语音对话，改变了传统交互模式；运用云计算等技术，支持投资策略的回测与自动化交易。
5. citespace聚类图怎么做？
制作步骤：
第一步：做关键词共线，得到关键词共线图谱。聚类则是在共线的基础上做深度研究。
第二步：点击工具栏中find clusters图标（p1）
第三步：点击工具栏中label clusters with indexing terms，进行关键词聚类标签。前面的T表示按照主题此进行聚类，后面的A表示按照摘要进行聚类。选择K的聚类效果比较好。
1、显示色块：上方工具栏clusters—convex hull：show/hide（再点击一次即为隐藏）（p3）如果不想显示色块的话，可以选择显示边框：clusters—visual encoding ：advanced settings—areas：fill boder only
2、聚类数量：（p4）
3、聚类显示：clusters—show clusters by ids（按照类的序号进行筛选，可以输入自己想要显示的类的序号）或者clusters—show the largest K clusters（按照类的大小进行筛选，类的序号越小，类里面的成员越多）
4、色块颜色调整：点击node size图标（p5）——然后点击toggle：node colos by cluster menmbership（p6）——再次点击node size图标—clusters—convex hull：show/hide
5、字体底色调整：labels—label background color—article labels（字体颜色）/clusters labels（类的字体颜色）—hsv—透明度变成100
6、避免重叠：control panel—minimizing overlaps—cluster labels
6. citespace聚类图怎么做？
制作步骤：
第一步：做关键词共线，得到关键词共线图谱。聚类则是在共线的基础上做深度研究。
第二步：点击工具栏中find clusters图标（p1）
第三步：点击工具栏中label clusters with indexing terms，进行关键词聚类标签。前面的T表示按照主题此进行聚类，后面的A表示按照摘要进行聚类。选择K的聚类效果比较好。
1、显示色块：上方工具栏clusters—convex hull：show/hide（再点击一次即为隐藏）（p3）如果不想显示色块的话，可以选择显示边框：clusters—visual encoding ：advanced settings—areas：fill boder only
2、聚类数量：（p4）
3、聚类显示：clusters—show clusters by ids（按照类的序号进行筛选，可以输入自己想要显示的类的序号）或者clusters—show the largest K clusters（按照类的大小进行筛选，类的序号越小，类里面的成员越多）
4、色块颜色调整：点击node size图标（p5）——然后点击toggle：node colos by cluster menmbership（p6）——再次点击node size图标—clusters—convex hull：show/hide
5、字体底色调整：labels—label background color—article labels（字体颜色）/clusters labels（类的字体颜色）—hsv—透明度变成100
6、避免重叠：control panel—minimizing overlaps—cluster labels
7. citespace聚类图怎么做？
制作步骤：
第一步：做关键词共线，得到关键词共线图谱。聚类则是在共线的基础上做深度研究。
第二步：点击工具栏中find clusters图标（p1）
第三步：点击工具栏中label clusters with indexing terms，进行关键词聚类标签。前面的T表示按照主题此进行聚类，后面的A表示按照摘要进行聚类。选择K的聚类效果比较好。
1、显示色块：上方工具栏clusters—convex hull：show/hide（再点击一次即为隐藏）（p3）如果不想显示色块的话，可以选择显示边框：clusters—visual encoding ：advanced settings—areas：fill boder only
2、聚类数量：（p4）
3、聚类显示：clusters—show clusters by ids（按照类的序号进行筛选，可以输入自己想要显示的类的序号）或者clusters—show the largest K clusters（按照类的大小进行筛选，类的序号越小，类里面的成员越多）
4、色块颜色调整：点击node size图标（p5）——然后点击toggle：node colos by cluster menmbership（p6）——再次点击node size图标—clusters—convex hull：show/hide
5、字体底色调整：labels—label background color—article labels（字体颜色）/clusters labels（类的字体颜色）—hsv—透明度变成100
6、避免重叠：control panel—minimizing overlaps—cluster labels
8. citespace聚类图怎么做？
制作步骤：
第一步：做关键词共线，得到关键词共线图谱。聚类则是在共线的基础上做深度研究。
第二步：点击工具栏中find clusters图标（p1）
第三步：点击工具栏中label clusters with indexing terms，进行关键词聚类标签。前面的T表示按照主题此进行聚类，后面的A表示按照摘要进行聚类。选择K的聚类效果比较好。
1、显示色块：上方工具栏clusters—convex hull：show/hide（再点击一次即为隐藏）（p3）如果不想显示色块的话，可以选择显示边框：clusters—visual encoding ：advanced settings—areas：fill boder only
2、聚类数量：（p4）
3、聚类显示：clusters—show clusters by ids（按照类的序号进行筛选，可以输入自己想要显示的类的序号）或者clusters—show the largest K clusters（按照类的大小进行筛选，类的序号越小，类里面的成员越多）
4、色块颜色调整：点击node size图标（p5）——然后点击toggle：node colos by cluster menmbership（p6）——再次点击node size图标—clusters—convex hull：show/hide
5、字体底色调整：labels—label background color—article labels（字体颜色）/clusters labels（类的字体颜色）—hsv—透明度变成100
6、避免重叠：control panel—minimizing overlaps—cluster labels
