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在金融领域，时间序列数据的分析对于理解市场动态、预测市场趋势以及制定投资决策至关重要。但随着金融市场的快速发展和数据量的爆炸性增长，传统的时间序列分析方法面临着效率和准确性的双重挑战。因此，开发一种能够高效准确地处理和分析大规模金融时间序列数据分析方法，成为了金融领域研究的迫切需求。 本案例基于DTW算法展开实验，DTW算法作为一种经典的时间序列相似性度量方法，通过弹性地比较两个时间序列之间的相似度，允许时间序列在时间轴上进行伸缩，从而找到它们之间最佳的对应关系。这种方法在处理时间序列数据时具有较高的灵活性和准确性，尤其适用于金融领域中的时间序列分析。此外，基于LSH的DTW算法提高了检索能力，适用于在数据库中寻找与目标金融时序相似的序列，从而为金融市场做出决策提供依据。 通过本案例的实验教学，学生将学习如何进行数据整理、0-1标准化、计算金融时间序列相似性，在提高实践能力和解决实际问题的能力的同时，还能够了解这些知识在实际金融领域的应用，从而提高其就业竞争力和创新能力。

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