社会发展的需求是生产力进步的必要因素,为解决现实问题,一大批新兴领域的研究逐渐进入大众视野,为首的就是量化金融和商业数据分析。它们都基于数学统计和计算机的相关知识,在金融和商业市场领域大放异彩,是多学科交叉应用的典型范例。强化学习作为机器学习模型的一种,同样也是数学统计和计算机结合的产物,其学习过程类似于人类学习新知,通过不断地试错以进行学习,经过一系列反馈后往往能优化结果,从而为现实问题制定出最优的建议或策略,让复杂的金融和商业问题变得迎刃而解。本文主要研究了深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）在股票和商业数据分析中的应用,更进一步,研究了Q学习（Q-Learning）在投资组合中的应用以及深度Q网络（Deep Q Network,DQN）在推荐系统中的应用。Q学习在结合非线性的布莱克-利特曼模型（Black-Litterman Model,BLM）之后,利用简单移动平均（Simple Moving Average,SMA）信号和指数加权移动平均（Exponentially Weighted Moving Average,EWMA）信号,可以很好地分析道琼斯工业平均指数（Dow Jones Industrial Average,DJIA）和标准普尔500指数（Standard＆Poor’s500,S＆P 500）经历完整经济上行和下行周期时的走势,尤其是在利用指数加权移动平均信号分析标准普尔500指数的30组公司的股票市值时,该模型几乎能完美拟合。深度Q网络在结合长短期记忆（Long-Short Term Memory,LSTM）网络之后,利用长短期记忆网络控制信息流的门控优势替换了深度Q网络的卷积神经网络,解决了长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题,也弥补了真实场景中传统推荐系统迭代优化不足的问题。在分析阿里巴巴的用户行为数据时,我们发现该方法不仅可以不断地迭代用户的反馈以获得更准确的推荐,还可以改善用户在网站使用过程中的体验。