投研平台（投资研究平台）是金融领域（如证券、基金、资管等机构）用于支持投资决策、策略研究、数据分析和风险管理的核心系统。其架构设计需要兼顾高性能、高可靠性、数据安全以及复杂计算能力。以下是一个典型的投研平台架构设计思路，分为核心模块和技术选型两部分：
在机器学习中，特征工程是将原始数据转换为模型可用特征的关键步骤。根据数据处理的方式，特征工程主要分为批处理特征工程和流式特征工程。
批处理特征工程：
批处理特征工程指的是在离线环境中对数据进行处理，通常在模型训练前完成。这种方法适用于数据量相对较小或对实时性要求不高的场景。其优点是处理速度较快，易于实现复杂的特征转换和组合。然而，缺点是无法实时反映数据的最新变化，可能导致模型在实际应用中性能下降。
流式特征工程：
流式特征工程是在数据流入的同时，实时地对数据进行处理和特征提取。这种方法适用于需要实时预测和快速响应的场景，如金融风控、在线推荐等。其优点是能够及时捕捉数据的最新变化，确保模型...
流数据（Streaming Data）是指以连续、实时、动态的方式生成和传输的数据流。这类数据通常具有高速度、无界性（理论上无限持续）和时序性的特点，广泛应用于实时分析、监控、物联网、金融交易等场景。
处理延迟通常在毫秒到秒级。
无界性
数据流理论上没有终点，需按时间窗口或事件触发处理（如每分钟统计点击量）。
高吞吐量
数据生成速率快（如IoT设备每秒上万条数据），要求系统具备高并发处理能力。
时序性
批量/离线推理架构主要用于按照预先设定的调度，对一批数据进行预测分析，以下从数据处理流程、组件构成、优势与挑战等方面介绍：