文章目录数据概况数据读取评估指标 数据概况数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。80万条作为训练集，20万条作为测试集A，20万条作为测试集B，变量含义如下：id 为贷款清单分配的唯一信用证标识loanAmnt 贷款金额term 贷款期限（year）interestRate 贷款利率installment 分期付款金额grade 贷款等级subGrade 贷款等级之子级e
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2024-09-26 14:07:20
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有人让我写一下关于数据挖掘在金融方面的应用，再加上现在金融对数据方面的要求不断提高，准备用两篇随笔来做个入门总结。首先，在看这篇随笔以前稍微补充一点金融方面的知识，因为我不是金融专业的，以下补充知识来自互联网与个人整理，欢迎批评指正并补充说明。1 先来了解一下什么是金融市场呢？通常狭义的金融市场特指有价证券（股票、债券）发行和流通的场所。股票、债券是用来资本流通的金融产品，广义上的金融市场还包含货
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2023-08-24 01:47:42
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# 数据挖掘选题方向分析
数据挖掘（Data Mining）被广泛应用于各个领域，尤其是在商业分析、市场趋势预测、社交网络分析等方面。如何选择一个合适的研究方向，是数据科学家的一个重要任务。在本篇文章中，我们将探讨一些数据挖掘的选题方向，并通过相关代码示例为您提供一些参考。
## 1. 数据挖掘的主要选题方向
### 1.1 市场篮子分析
通过分析消费者的购物行为，预测商品之间的关联性，例如
原创
2024-10-05 04:14:44
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******毕业设计(论文)开题报告课题名称Matlab数值分析在数据挖掘中的应用院系名称计算机科学学院专业网络工程班级***** 学生姓名***一、课题的意义：数据挖掘，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。其在商业领域具有广泛的使用，透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜
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2023-09-18 12:38:27
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金融数据逾期还款预测简介： 此项目是对金融数据做逾期还款的预测，相当于二分类问题 代码: 稍后上传数据预处理1. 数据集准备 数据中一共4700多条数据，一共89个field,status 表示最重要预测标签 0 ：未逾期 1 ：逾期 并且划分数据为测试集和训练集import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection
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2023-11-13 16:40:43
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(1)\模块1 Wind数据库在投研中的应用（完结）；目录中文件数:4个├─01第一讲 Wind行业情报与报告搜集.avi├─02第二讲 Wind行业数据搜集与整理.avi├─03第三讲 Wind数据库在投研中的运用.mp4├─04第四讲 Wind上市公司股票估值模型.avi(2)\模块2 Excel实务技能与金融应用（完结）；目录中文件数:12个├─第01讲 熟悉Excel.avi├─第02讲
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2024-01-11 16:45:26
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## Python金融数据挖掘与分析
### 一、流程
以下是实现Python金融数据挖掘与分析的流程：
```mermaid
erDiagram
数据获取 --> 数据清洗 --> 特征提取 --> 模型训练 --> 模型评估 --> 结果展示
```
### 二、具体步骤与代码
1. **数据获取**
首先，我们需要获取金融数据，可以使用pandas库来获取数据：
```
原创
2024-04-24 04:45:43
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# Python金融大数据挖掘与分析
在当今数字化浪潮下，金融行业的数据量以惊人的速度增长。为了解析这些数据，发现潜在的商业机会，金融从业者需要借助大数据挖掘与分析技术。Python是一种非常流行且功能强大的数据分析工具，适用于金融领域的数据处理与可视化。
本文将介绍如何使用Python进行金融大数据的挖掘与分析，并提供一些基础代码示例，以帮助读者理解这一过程。
## 数据准备
在开始分析
原创
2024-09-17 05:05:27
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# 数据挖掘与商务分析入门指南
数据挖掘与商务分析是将数据转化为可用于决策的信息的关键过程。这篇文章旨在为刚入行的小白提供一个清晰的入门指南，帮助你理解这个领域以及掌握基本的实现步骤。
## 数据挖掘与商务分析流程
下面的表格展示了数据挖掘与商务分析的基本流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------
小白一枚，金融大数据分析作业，顺便总结一下。下面的数据以中国银行股票为例，其他股票的而分析方法类似。编程工具：Jupyter notebook1. 导入数据分析包并设置好绘图工具属性import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import ffn #金融计算包
import tushare as ts#获取金融数据的工具包
%matpl
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2023-08-11 15:31:51
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近几年大数据异常火热，往远了看去，毫不夸张得说未来10年依旧是大数据的天下，未来就是探索挖掘数据的应用场景，涉及金融，医疗，教育，交通，零售等等。
大数据目前分三个方向：①、大数据开发方向②、数据挖掘、数据分析&机器学习方向③、大数据运维&云计算方向那么你了解数据挖掘吗？现在我有个问题，老板让我结合公司数据库的销售以及产品数据，分析销售下降的原因以及出一份解决方案。
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2023-11-20 12:43:41
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# Python金融数据分析与挖掘实战
在现代金融领域，数据分析与挖掘已成为至关重要的工具。随着数据量的迅猛增加，金融机构需要能够精确分析、挖掘和可视化数据的能力。Python以其强大的库和简单的语法，成为了金融数据分析的首选语言之一。本文将通过示例演示如何使用Python进行金融数据分析，涵盖数据获取、清洗、分析及可视化等环节。
## 数据获取
在金融分析中，数据的获取是第一步。我们通常可
金融风控一.题目理解1.1.题目概况1.2数据概况1.3预测指标二.数据来源三.查看数据四.分类指标计算示例4.1混淆矩阵4.2准确度4.3precision(精确度),recall(召回率),f1-score4.4P-R曲线4.5ROC曲线4.6AUC曲线4.7KS值五.数据分析5.1基本信息5.2查看数据集中特征缺失值，唯一值等5.3查看特征的数值类型有哪些，对象类型有哪些5.3.1数值连续
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2024-01-14 17:36:47
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SAS在企业使用的情况：SAS是一个很昂贵的商业软件。在企业中使用SAS比较多，在企业界中是比较流行，在学术界使用R比较多。SAS简介：统计分析系统 处理生物分析数据。SAS成为统计领域的国际标准软件，服务全球50000多家企业。在医学和金融领域，在进行数据分析的时候，要求使用SAS软件。数据分析软件的基本问题：1）怎么建立数据集？ETL，SAS有专门的语句和过程做这个事情。2）怎样进行
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2023-08-07 22:01:33
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作为一直想入门数据分析的童鞋们来说，如何选定一门面向数据分析的编程语言或工具呢？注意是数据分析，而不是大数据哦，数据分析是基础了。数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而被提到频率最高的如Excel、R、Python、SPSS、SAS、SQL等。那么，这些工具本身到底有什么特点呢？应该如何合理的使用来解决数据分析的各
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2024-05-31 09:38:58
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金融风控训练营Task2·数据分析一、知识点概要二、学习内容1导入数据分析及可视化过程需要的库1.1 如何安装一个库1.2 导入库的一些介绍1.3 数据分析及可视化所需的常用库2.读取文件的部分2.1 nrows参数2.2 chunksize参数3.数据的总体了解3.1 查看数据集的样本个数和原始特征维度3.2 查看数据集各个特征的一些基本统计量3.3 查看缺失值3.4 查看缺失特征及缺失率3.
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2023-09-06 19:12:36
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# Python金融数据分析与实战挖掘微盘
在当前金融市场中，数据分析扮演着越来越重要的角色。为了帮助你掌握“Python金融数据分析与实战挖掘微盘”，下面将为你提供一个详细的流程，包括必备的代码和示例。
## 整体流程
1. **数据获取**
2. **数据清理**
3. **数据分析**
4. **数据可视化**
5. **模型构建**
6. **结果评估与优化**
以下是整体流程的表
# Python金融大数据挖掘与分析全流程详解
在金融行业中，大数据分析对于决策支持和洞察市场趋势至关重要。学习如何使用Python进行金融大数据的挖掘与分析，能够帮助你从海量数据中提取有效的信息。本文将详细介绍整个过程，包括步骤、所需代码及其含义。我们将分为以下几个步骤进行说明。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | **数据获取**：从不同的数据源（如A
原创
2024-08-23 08:38:24
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原标题：Python 金融数据分析：单一风险衍生品估值丨数析学院课程简介本节课程介绍了基于单一风险因素(如股票价格，股票指数水平或利率)的衍生工具(或有债权)的建模和评估。还展示了如何建模和评估由这些工具的投资组合。学习目标学习使用单一风险评估类： valuation_mcs_european_single 以及 valuation_mcs_american_single学习使用一致性投资组合评估
研究方向前沿读书报告数据挖掘技术的算法与应用 目录第一章 数据仓库... 51.1 概论... 51.2 数据仓库体系结构... 61.3 数据仓库规划、设计与开发... 71.3.1 确定范围... 71.3.2 环境评估... 71.3.3 分析... 71.3.4 设计... 81.3.5 开发... 81.3.5 测试... 81.3.6 运行... 81.4 小结... 9第二
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2023-09-15 16:15:23
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