In many quantitative social science

In many quantitative social sciences, a lack of data is often
cited as a serious problem that prevents testing a theory or
hypothesis of interest.
This is rarely a concern in the context of finance
applications.
For example, the data may be intra-daily data on trades
comprising a record of every single trade in a specific
stock.
Or the data could comprise daily or weekly data on
individual stocks and consist of the opening price on the
day (or week) and the corresponding closing price.

結果 (中文) 1:

在许多定量的社会科学，缺乏数据往往是作为一个严重的问题，可以防止测试理论引用或假设的兴趣。这很少是在财务方面的关注应用程序。例如，数据可能会对行业内日常数据包括每一笔交易中的特定记录股票。或数据可以包括每日或每周数据上个人股票和包含的开盘价在上每天 (或每周) 和相应的收盘价。

結果 (中文) 2:

在很多定量的社会科学领域，由于缺乏数据，常常
引为防止测试一个理论或一个严重的问题
感兴趣的假设。
这是很少见的金融背景下一个关注
的应用程序。
例如，数据可能是内每日数据在交易
包括在一个特定的每一个交易记录
的股票。
或者数据可以包括每日或每周数据的
个股包括在开盘的
当天（或周）和相应的收盘价。

結果 (中文) 3:

在许多数量的社会科学，缺乏数据往往是被引为一个严重的问题，可以防止测试理论或利益假说。这很少是一个关注的背景下，金融应用。例如，数据可能是交易日内的日常数据包括一个特定的每一个贸易的记录股票。或数据可以包括每日或每周的数据个别股票，包括在一天（或一周）和相应的收盘价。