玩转Python量化金融工具之NumPy一切事物的开头总是困难这句话，在任何一种科学上都是适用的。——马克思前言“手把手教你”系列将为Python初学者一一介绍Python在量化金融中运用最广泛的几个库（Library）: NumPy（数组、线性代数）、SciPy（统计）、pandas（时间序列、数据分析）、matplotlib（可视化分析）。建议安装Anaconda软件（自带上述常见库），并使用
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2024-01-04 13:17:29
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校赛培训的时候，解了一道交警警力分配问题，代码不多，但是数据超级变态，134*582的数据....不过经历了5个小时的战斗，还是跑出来了 可以看到我们的结果足足有23万行.....（5个小时不是没有道理的）那么要想将我们有用的信息提取出来，我们要先将所有内容复制到Excel中（直接在程序中导入Excel也可以）。 可以看到我们导入后的数据是杂
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2023-06-07 14:37:03
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作者介绍鲸歌如果说在数据海洋里我是一艘乘风破浪的舰艇，那么明确的职业目标就是航行的方向，统计学业务思维等知识则是船体严密的构造，而Excel和Python等工具的使用就是航行的动力。不同于前面2篇文章，今天会结合统计学的内容，重点讲述如何使用Excel进行实操，在实操的过程中会伴随着思路的校正与发散统一。首先，我们需要明确数据分析的步骤，没有条理的秩序，很容易在海量数据中陷入一团乱麻中
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2024-08-26 07:53:59
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3D One2.5正式版终于和大家见面啦！新版本全新推出趣味编程，让3D模型也能通过编程逻辑来完成，丰富你的创新想象力。这给有计划开展编程和3D设计课的学校提供了支持，在2018年高中新课标提出的加强编程教育大环境下，能运用2.5版同时学习3D设计和编程内容以快速完成创新教育的教学任务。趣味编程还具备录制动态编程的GIF图以及切换多种编程方式等，帮助老师在课堂上更直观地向学生展示3D模型的编程过程
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2023-09-12 18:22:05
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数据建模与业务建模无论是企业信息系统还是web网站，各种大小程序的原始功能都是对数据的操作，可以看做是某一群体对一些数据的各种需求造就了一个又一个的程序，或者说是软件系统。回头想想，第一刻起我们就开始和数据打交道了，新项目开始的时候我们先要做什么呢？用第三方依赖搭个框架，设计目录结构吗？不对，这些都是技术储备，应该是在项目启动之前就完成的了。项目启动的一刻我们在做的工作总是对数据的分析。我们要分析
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2023-12-11 22:42:49
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在数据驱动的决策时代，Excel的数据分析建模变得尤为重要。通过建模，我们能够洞察数据背后的故事，从而做出更加明智的决策。本篇博文将详细探讨解决“Excel的数据分析建模”问题的过程，包含环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展各个方面的内容。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的系统环境适合进行Excel的数据分析建模。在这一部分，我将介绍一些必要的依赖软件以及
这是数据分析BYEXCEL的第二篇（RFM实战篇），内容很干。主要通过一个实例来撕碎RFM模型高大上的外衣，让它成为你我的掌上玩物。没错，不仅是了解，还能亲手建立一个属于自己的RFM模型。实战数据（脱敏）下载链接已放在文末。RFM模型的大名可谓如雷贯耳，官方说法：RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。简单的说就是按照R（最近一次购买距今多少天)，F（购买了多少次）以及M（平均或者
原创
2021-04-12 16:01:19
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Matlab在一些非常专业的领域，暂时还是无可替代的，比如能源行业，之前我有呆过，研究电池的模型还是会用到Matlab，还有一些很贵的仪器上面都是运行的专业版的Matlab，这件事情交给Python就不一定能完成。术业有专攻这句话用在工具上面还是能说得通，大学的时候有接触过数学建模，也就是用数学模型来解决实际生活中的问题，就是用的Matlab，后来也有专门的专业课程，学习了Matlab的使用，给我
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2023-10-18 06:37:35
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CST 2020 WIN10 64位安装步骤：1.先使用“百度网盘客户端”下载CST20_EN_x32安装包到电脑磁盘根目录或英文路径文件夹下，并鼠标右击进行解压缩，然后双击打开CST_Studio_Suite_2020_Win文件夹 2.找到setup.exe，鼠标右击选择【以管理员身份运行】 3.点击【Install】 4.正在安装中，耐心等待 若弹出如
# 金融建模：使用MATLAB和Python的完整指南
金融建模是在金融领域中用数学和统计方法来描述和分析金融市场的过程。对于初学者来说，掌握MATLAB和Python这两种语言的基本用法是入门的关键。本文将指导你如何通过一个系统的步骤来实现金融建模，涵盖所需的代码及其注释，以及如何使用甘特图和类图来帮助你理解整个过程。
## 流程概述
以下是实现金融建模的基本流程：
| 步骤
一、两种建模思想对于 Inmon 和 Kimball 两种建模方式可以长篇大论叙述，但理论是很枯燥的，尤其是晦涩难
原创
2022-07-18 15:24:40
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Excel和Python在不同场景下的异同接下来我们就围绕一名数据从业者在工作中可能会涉及到的工作内容进行展开，看看不同工作内容下，Excel和Python的异同。主要从以下几方面进行展开：数据处理与运算报表自动化图表可视化统计检验机器学习算法数据处理与运算数据处理与运算这部分工作是我们工作中的大头，我们先来看下关于数据处理与运算中比较高频的一些内容：学过Excel的同学对这些应该都不陌生，这些内
尽管TensorFlow设计上足够灵活，可以用于进行各种复杂的数值计算。但通常人们使用TensorFlow来实现机器学习模型，尤其常用于实现神经网络模型。从原理上说可以使用张量构建计算图来定义神经网络，并通过自动微分机制训练模型。但为简洁起见，一般推荐使用TensorFlow的高层次keras接口来实现神经网络网模型。使用TensorFlow实现神经网络模型的一般流程包括：1，准备数据2，定义模型
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2023-08-15 15:31:27
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有用的设计模式创建型模式（creational patterns）：这些模式用于生成具有特定行为的对象。结构型模式（structural patterns）：这些模式有助于为特定用例构建代码。行为模式（behavioral patterns）：这些模式有助于分配责任和封装行为。创建型模式创建型模式处理对象实例化机制。这样的模式可以定义如何创建对象实例或者甚至如何构造类的方式。编译型语言（如 C 或
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2024-02-09 23:27:56
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最近在学习数学建模，发现大多数人都在用MATLAB，但MATLAB不是一门正统的计算机编程语言，而且速度慢还收费，最不能忍受的就是MATLAB编辑器不支持代码自动补全。于是就想到了可爱的Python，其中有非常著名的科学计算三剑客库：numpy,scipy和matplotlib，三者基本代替MATLAB的功能，完全能够应对数学建模任务。经过几天的折腾学习，总结出来了几个常用的应用例子，可以作为数学
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2023-06-06 21:52:47
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Python 实现三维建模工具
一、 内容介绍人类是那么得有创造力，我们创造、发明、设计、生产了一切大自然没有直接给予我们的东西使我们的生活变得更轻松更美好。在过去，我们只能在图纸上进行产品的创造与设计，而现在，有了计算机的帮助，有了 CAD（计算机辅助设计）软件，大大节省了我们的精力与时间成本，使我们的工作更高效，能够拥有更多时间去思考设计本身。那么 CAD 软件是如何写出来的呢？CAD 软件种
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2023-05-26 20:46:10
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一、平稳序列建模步骤 假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列，就可以利用ARMA模型对该序列进行建模。建模的基本步骤如下：（1）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF）和样本偏自相关系数（PACF）的值。（2）根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质，选择适当的ARMA（p，q）模型进行拟合。（3）估计模型中位置参数的值。（4）检验模型的有效性。如果模
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2023-08-21 16:13:52
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提示：本文是基于excel，对数据进行分析目录前言一、Excel数据处理1、缺失值和空值的处理2、去除重复值 3、异常值的处理4、数据标准化二、建模1、一元线性回归：2、多元回归总结前言excel的数据分析功能很强大，其中就包含了数据据预处理，数据分析，对数据进行建模等功能。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、Excel数据处理1、缺失值和空值的处理如图所示，指标缺失了一个
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2023-08-28 19:31:54
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MTV里的M代表模型。 Django模型是用Python代码形式表述的数据在数据库中的定义。对数据层来说它等同于 CREATE TABLE 语句，只不过执行的是Python代码而不是 SQL，而且还包含了比数据库字段定义更多的含义。Django用模型在后台执行SQL代码并把结果用Python的数据结构来描述。 Django也使用模型来呈现SQL无法处理的高级概念。from django.db im
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2023-08-13 14:42:09
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目录1 层次分析法1.1 题目1.2 Python源码2 多属性决策法2.1 题目2.2 Latex公式源码
二3 图论-dijstra3.1 题目3.2 Python源码4 图论-Floyd4.1 题目4.2 Python源码 模型参考层次分析法①视频简介 ②算法推导 ③计算方法多属性决策法①视频简介 ②详细解说1 层次分析法1.1 题目建模步骤建立层次结构模型目标：选择合
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2023-09-14 22:51:30
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