Python数据分析与应用1.前置工作1.部署环境1. python环境2. jupyter notebook编译器1. 在cmd命令行下载 jupyternotebook
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pip install jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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2.进入jupyt
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2024-07-29 17:25:08
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上游，是勇士劈风破浪的终点，下游，是懦夫一帆风顺的归宿。 本文是Python<数据分析>基础知识点的姊妹篇，以药店销售数据分析为例，带你一起走一遍数据分析5部曲。 鲸歌：Python<数据分析>基础知识点zhuanlan.zhihu.com #导入pandas包
import pandas as pd 1.提出问题从销
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2023-08-05 08:45:09
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此专栏的python数据分析使用的工具是jupyter notebook软件，使用起来相对于pycharm更加直观和清晰。当然这些代码在pycharm中也是可以运行的。小费数据下载： 1. 数据分析流程2. 数据来源 小费数据来源于Python第三方库seaborn（用于
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2023-10-08 21:22:10
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原创
2022-07-01 17:24:59
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金融，是关乎于每一个人的领域，金融行业的景气与否直接关乎着一个国家人民的生活水平。同样，金融行业的每一个数据，都有着潜在的价值，合理的运用金融数据，可以直接影响整个国家的经济命脉。今天，我将分享有关金融行业的数据应用，了解金融世界的魅力。金融行业数据金融行业数据是指在各项金融活动中产生的数据。最主要的数据来源便是银行数据，数据的数字便是代表着经济的多少，因此，金融行业的数据是计算整个国
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2023-11-27 10:31:55
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在当今金融行业，数据分析已成为驱动决策的重要工具。通过对金融数据的深入分析，企业能够更好地理解市场趋势、评估风险，并制定出更加有效的战略。然而，实现高效的金融数据分析并非易事，涉及技术选择、架构设计、性能优化等多个方面。以下是我在一个金融数据分析项目中实践的过程，可以为今后的类似项目提供借鉴。
### 背景定位
在金融机构中，数据量与日俱增，而数据质量的参差不齐给数据分析带来了巨大的挑战。为了
金融量化的第一步：数据统计和分析
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2016-07-11 18:17:00
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选取书目 2.1资本资产定价模型与证券市场线 """ Linear regression with SciPy """ import是引用模块stats，stock_returns是股票收益率，mkt_return是市场收益率，”“是换行符，上下两行视为一个语句，linregress是计算CAPM模型的函数。2.3因子模型的多元线性回归先生成数据 impo
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2023-10-16 09:44:11
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IPython 交互式的python命令行可以直接粘贴代码到命令行 安装: pip install ipython TAB键: 自动补全
?: (内省、命名空间搜索。a.a*? #补全命令,a? #查看变量详情，func??查看函数详情)
!: 执行cmd系统命令 (!ipconfig)
%run: 执行文件代码(%run test.py)
%paste,%cpaste: 执行剪贴
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2023-12-31 22:35:53
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金融统计分析论文选题1货币流通速度测算 中国货币流通速度测算结果 图1-1 货币流通速度的分析 通过对货币流通速度的测算，在图1-1中发现我国的货币流通速度在逐年下降，在1993年到1995年的货币流通速度在1年一次左右，从1996年开始到现在都下降到每年1次以下。1998年-XX年为应对亚洲金融危机的冲击，我国实行了积极的财政政策与适度宽松的货币政策，货币供应增长速度较快，而经济增长速度
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2023-08-08 14:32:14
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1.pandas的线性回归回归分析是金融中一个绕不过的话题，其实最好的工具应该是R语言，但是pandas其实也是能够胜任绝大部分工作的。这里我们就简单介绍一下。import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
noise = np.random.normal(0,12,100)
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2023-12-28 11:02:59
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在现代金融行业，数据分析的需求不断增加，尤其是在大数据背景下，如何有效地分析金融数据成为一项重要的挑战。这篇博文将分享我们的“金融大数据分析项目”的实施细节，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结及扩展应用。
## 背景定位
在项目初期，金融机构面临着海量数据处理的挑战。数据分散、访问延迟高以及缺乏有效的数据分析工具使我们意识到必须开发一个集成性强的金融大数据分析平台。初始技术痛
在当今金融行业，如何有效处理和分析大数据已成为至关重要的话题。大数据金融数据分析项目旨在通过数据挖掘和分析，为决策提供有力支持，从而提升公司的运营效率和市场竞争力。然而，在这一过程中，我们不可避免地遇到了一些技术痛点，这些问题往往会制约项目的成功。本文将详细记录解决“大数据金融数据分析项目”中的各种问题的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结及扩展应用，带你走进一个生动的案例。
数据分析是 Python 的一大应用领域。据我所知，本教室的读者中有不少学习 Python 就是为了在工作中能用它分析数据。这其中，又有相当一部分人是涉及金融相关行业，有从业人员，有学生，还有对此具有兴趣的爱好者。那么，想要学习用 Python 做数据分析该从何入手？既然是数据分析，首先，你得有数据。今天就来介绍一个很好用的财经数据包：TuShare 直接摘录 [TuShare 官网]上的介绍：T
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2023-10-18 05:31:48
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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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第1章经济金融数据分析及Python环境1.1经济金融数据类型1.2经济金融数据来源1.3经济金融数据分析工具简介1.4Python数据分析工具的下载1.5数据分析工具Python的安装1.6Python的启动和退出1.7Python数据分析相关的程序包1.8Python数据分析快速入门练习题第2章Python数据分析程序包应用基础2.1Python数据分析的NumPy应用基础2.2Python数
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2023-08-11 15:31:38
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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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一、学习知识点概要1、学习如何对数据集整体概况进行分析，包括数据集的基本情况（缺失值，异常值）2、学习了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系二、学习内容2.1分块读取文件data_train_sample = pd.read_csv("train.csv",nrows=5) nrow用来设置读取文件的前多少行，nrows=5即读取文件的前5行，注意python起始编码为0，所以
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2024-01-02 11:12:47
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《Python金融大数据分析 》是人民邮电出版社2015年12月出版的中译图书，[德]伊夫·希尔皮斯科，译者姚军。《Python金融大数据分析》，唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。(推荐学习：Python视频)内容介绍Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥
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2023-08-21 15:23:14
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每到“金三银四”跳槽季，后台就能收到很多关于求职面试的留言，其中最多的是问“零基础想学习数据分析，有好的书籍推荐吗？”小编了解到，在大厂的的高薪职位里，60%以上的招聘都是在招数据型人才。数据型人才，简单概括就是具备数据思维和分析能力过硬的人才。数据型人才之所以在招聘和应聘双方都备受瞩目，有两个根本原因:1.人才缺口非常大：大数据时代用数据分析指导业务决策已成为主流。据主流数据媒体调查，全国目前的
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2023-09-29 22:30:23
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