使用如下代码从TuShare下载沪深300每只股票的历史成交记录并按股票、日期保存到本地。主要是为了以后查询方便快速。#-*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import tushare as ts
import datetime
import time
import tushare as ts
import os
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2023-07-04 10:15:24
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### 逐笔数据分析的流程
要实现逐笔数据分析，首先需要获取逐笔交易数据，然后对数据进行处理和分析。下面是逐笔数据分析的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 获取逐笔交易数据 |
| 步骤 2 | 数据预处理 |
| 步骤 3 | 分析数据 |
| 步骤 4 | 结果可视化 |
下面将逐步介绍每一步需要做的事情，以及涉及的代码和注释。
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原创
2023-08-13 05:51:32
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# 逐笔成交数据分析：揭示市场动态的秘密
## 引言
逐笔成交数据是金融市场中极为重要的信息源，它记录了每一笔交易的细节，包括成交价格、成交量和时间等。这些数据为市场参与者提供了深入分析市场供求关系和价格形成机制的基础。本文将通过对逐笔成交数据的基本概念、处理流程及其分析方法进行详细探讨，并提供示例代码来帮助读者更好地理解。
## 逐笔成交数据的基本概念
逐笔成交数据是金融交易中每一笔交易
逐单、逐笔分析功能
逐单分析是对已成交委托单的分析，是对Level-2行情数据深度研究的重要成果，这是大智慧公司自散户线和龙虎看盘之后推出的又一项交易分析技术，准确性和实用性大大提高。事实上，上证所的Level-2行情系统中并没有发送主动性成交的委托单明细，我们把队列明细和逐笔成交的明细数据对比后推算出了主动性成交的委托单明细。
逐笔分析是对逐笔成交的分析，其目的在于分析主动买入和主动卖出的力
原创
2021-07-26 17:24:24
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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什么是数据分析？数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析的流程：matplotlib :能将数据进行可视化，更直观的呈现使数据更加客观、更具说服力matplotlib：最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表，名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建。一、matplotlib折线图示例：from matplotlib impor
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2023-09-22 12:52:49
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数据包裹着我们每一个人，推攘着向前，向前，向前；我们也不断的需要在数据中发现知识，快速成长。怎么更好的完成数据分析呢？发现问题，认识问题，解决问题。看过万卷书，走过万里的路。发现数据分析也是一件有门有道，有章有法的事。简单而言六个字：“构成，对比，趋势”构成是数据内部的组合分布，主要描述“我”是谁？知道“我”是谁是最为关键的一步，正如一句古语：“知己知彼，百战不殆”。对比是组成部分的对比知道我最重
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2023-10-24 10:06:48
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一、概述
随着互联网快速发展，数据量增长快，达到TB、PB，以交通车流量为例，如湖南省每月的车辆流量至少达到4亿，这个数据量远不止如此。数据量如此大，如何满足后期分析，传统面向OLTP型数据库（ORACLE、MYSQL等）无法要求，渐渐开始转向OLAP，如GreenPlum等，虽然很多OLAP数据库吸收分布式计算思想，数据达到20亿以上后，进行Co
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2024-01-13 20:25:40
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数据分析准备介绍章节内容数据分析前关于数据的收集、存储以及预处理等准备工作考试内容数据收集 （1） ⼆⼿资料数据的收集 （2） 样本数据的收集 （3） ⼤数据的收集数据存储 （1） 数据规模的度量 （2） 数据存储系统 （3） 数据存储与管理 （4） ⼤数据存储数据预处理 （1） 数据预处理的含义 （2） 数据预处理的基本原则 （3） 数据预处理的基本流程 （4） 数据预处理的⽅法 （5） 常⽤的
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2023-08-13 10:47:30
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Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task 2 数据分析EDA分析EDA步骤其他工作 EDA分析探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。特别是党我们对面对大数据时代到来的时候，各种杂乱的“脏
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2024-06-16 12:10:48
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文章目录前言一、主成分分析思想二、主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）的区别三、总体主成分理论推导结论标准化数据四、样本主成分五、主成分个数的选择六、R实例（结果解读）注意七、应用 前言 在数据分析的过程中，大部分情况我们会遇到很多变量，例如在分析英雄联盟的取胜之道以及各种因素对于游戏胜负的影响时，将会有g
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2024-01-16 05:32:32
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Lingo使用指南-数学建模向I.Lingo是什么？II.Lingo在数学建模中的使用II.I Lingo代码组成II.II 集合区域II.II.i 一维集合的定义II.II.ii 二维集合的定义II.III 变量赋值区域II.III.i 一维集合变量的赋值II.III.ii 二维集合变量的赋值II.IV 约束条件区域（逻辑部分）II.IV.i @max函数的使用II.IV.ii @for循环的
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2023-09-24 17:57:47
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首先给大家科普一下，什么是BI分析。BI分析其实是指通过BI分析工具，对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、处理和分析，以提供有价值的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解业务运营状况，制定更明智的战略和决策。那BI分析可以让企业管理者和决策者了解哪些信息？战略目标的实现情况：BI数据分析可以帮助企业管理者和决策者了解企业的战略目标，制定并跟踪实现这些目标的具体指标和计划。通过BI数据分析，企
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2023-07-06 12:30:26
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你一定听说过或者拥有一套决策信息系统（ executive information system ：EIS）。EIS是高级管理人员梦寐以求的东西。在高级管理人员最需要的时候，它能提供决策支持的精华 ――决策支持的关键数据信息资源。典型的EIS可以满足高级主管的两个基本需求：一是系统能够提供做好工作所需的精确信息；二是根据需要，可以随时从系统中调用有关信息。 EIS是一个绝顶聪明的想法。它是高级管理
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2023-12-12 14:11:52
116阅读
一、定义执行计划是一条查询语句在Oracle中的执行过程或访问路径的描述，注意，是查询语句。二、查看执行计划1)打开PL/SQL数据库管理工具；2)在SQL窗口选中一条 SELECT 语句后，或者选中Tools > Explain Plan，或者按 F5 即可查看刚刚执行的这条查询语句的执行计划；3)打开执行计划后，可以点击配置按钮进行显示配置。如图三、执行计
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2024-01-17 10:16:05
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Orange不可能全部介绍，只能去阅读官方资料。这里就做一个聚类的小实验，把实验过程中的问题总结起来，避免后面的人走弯路。记录实验的目的，绝对不仅仅是证明成功，更是提醒后来者实验的问题，去解决重现实验的问题，这才是正确的态度。我选取的小实验主题为聚类分析，专门是层次聚类。 3.1 在小实验之前的内容在说到聚小实验类之前，不得不提到Orange可以作为模块导入python，因此不仅可以使用可视化操作
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2024-01-11 20:30:55
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数据分析认知课（四）：数据分析——缺失值处理详解（理论篇）我的学习心得数据处理是数据分析最为重要的一部分，需要花费大量时间在这上面。完全变量：指数据集不含缺失值的变量 不完全变量:指数据集中含有缺失值的变量缺失数据的类型 1.随机丢失 2.完全随机丢失 3.非随机丢失数据缺失的原因 1.信息暂时无法获取。 2.数据因人为因素没有被记录、遗漏或丢失，这个是数据缺失的主要原因。 3.数据采集设备的故障
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2024-01-14 16:27:13
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