这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。01 重要的前言 这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮
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2024-08-30 00:03:26
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任务介绍 整体学习内容 本次组队学习的内容为：数据挖掘实践（金融风控），该内容来自 Datawhale与天池联合发起的 零基础入门数据挖掘 - 贷款违约预测 学习赛的第一场。 整体赛题要求 比赛要求参赛选手根据给定的数据集，建立模型，预测金融风险。 赛题以预测金融风险为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。为
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2024-01-26 12:59:39
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文 / 广东银行同业公会金融科技工作委员会 调研组 广东农信 吴臻豪
高可靠、高可用、高效节能的数据中心成为未来智能社会的发展基石。金融数据中心建设可尝试创新采用“自建与租用”模式，协调发展“前店后厂”方式，整合绿色能源，树立开放思维优势互补，共享成熟基础设施服务支撑能力。
2019年1月21日，工业和信息化部等三部门发布了《关于加
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2024-05-27 20:30:28
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目录第二章 Python编程基础第三章 函数第四章 面向对象编程基础第五章 模块第六章 Python文件和数据库第二章 Python编程基础1、Python常用的数据类型有数值、字符串、列表、元组和字典，其中，字符串和元组是不可变序列。可以使用type(object)来检测对象的类型。2、字符串、列表和元组都可以通过下标进行元素的访问。字典只能通过键来访问元素。3、字符串、元组、列表、字典分别有不
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2023-08-10 22:05:20
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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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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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编程字典Pandas教程 http://codingdict.com/article/8270 清华计算机博士带你学-Python金融量化分析 https://www.bilibili.com/video/BV1i741147LS?t1.介绍与安装Pandas是一个开源的Python库，使用其强大的数据结构提供高性能的数据处理和分析工具，是基于Numpy构建的。Pandas这个名字源自面板数据 -
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2024-04-01 15:54:41
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Pandas入门Pandas（Python Data Analysis Library）由AQR Capital Management 于2008年4月开发，并于2009年底开源出来。现在绝大部分的金融数据分析工作，都是基于pandas进行的。Pandas的核心包括：1、一维数组Series和二维数组DataFrame2、可直接读取数据库文件、包括本地excel格式数据3、兼容各类金融分析算法，并
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2023-11-30 15:33:03
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金融风控0基础入门-Task2 数据分析目的学习目标内容一、数据总体了解二、缺失值和唯一值三、深入数据-查看数据类型四、数据间相关关系五、用pandas_profiling生成数据报告总结 目的1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.
2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。
3.为特征工程
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2024-05-15 11:46:00
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国内免费库中最好的财经数据获取接口，可获取的数据除了、基金、、债券、外汇和行业大数据外，还包括了数字货币行情等区块链数据的全数据品类的金融大数据。 TuShare不是普通炒股者用的软件。至于能不能用来炒股以及效果如何，就看个人的能力了。当前最新的是版（旧版本已无法使用），需要注册后使用Token来调取数据。用户可通过以下地址注册：Tushare大数据社区注册后，在用户中心界
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2023-08-06 13:07:27
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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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一、DataFrame类DataFrame是一种提供了列标签以及数据集中各行的索引功能，这些数据和来自SQL数据库表或Excel电子表格中工作表的数据相似import pandas as pd
df=pd.DataFrame([10,20,30,40],columns=['number'],index=['a','b','c','d'])以上是创建DataFrame对象的过程，特别指定了索引值和
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2024-06-19 19:16:31
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金融风控数据建模-冠军方案分享写在前面2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛-冠军团队：三位靓仔成员介绍：团队成员由当下国内赛圈著名选手组成，一月三冠选手宁缺，赛圈网红林有夕，以及最具潜力选手孙中宇组成。赛事地址：https://www.dcjingsai.com/v2/cmptDetail.html?id=319首先还是非常感谢他们提供的冠军方案分享，下面就一起来看看是如何大比分遥遥领先
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2023-12-26 15:27:08
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金融大数据是大数据技术在金融行业的应用，也指在经济和金融活动之中产生的海量数据。金融大数据的应用带动了金融行业的转型，成为了行业新的驱动力和增长模式。金融大数据的行业影响金融大数据在金融行业的应用能有效的帮助金融行业实现信息化转型，使得金融行业整体更为高效。金融大数据的帮助下，金融信息将会以更多的方式呈现。借助大数据可视化技术，结构化和非结构化数据可以从大量的金融信息之中提取出最有用的数据，并且用
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2023-08-30 11:27:40
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# Python金融大数据分析入门指南
在金融科技飞速发展的今天，掌握金融大数据分析的技能可以为你打开许多职业大门。本文将带你一步一步地了解如何使用Python进行金融数据分析。
## 整体流程
我们可以将整个金融大数据分析流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------|
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一、基础准备环境：python 3.7+需要安装第三方模块：mplfinance、akshare运行编辑器：jupyter notebook二、动手动脑2.1 环境准备首先需要你的电脑安装好了Python环境，并且安装好了Python开发工具。如果你还没有安装，可以参考以下文章：如果仅用Python来处理数据、爬虫、数据分析或者自动化脚本、机器学习等，建议使用Python基础环境+jupyter即
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2023-09-11 14:48:45
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Hello 大家好，我是一名新来的金融领域打工人，日常分享一些python知识，都是自己在学习生活中遇到的一些问题，分享给大家，希望对大家有一定的帮助！大家好久不见！今天主要想给大家分享一下一些可以获取股票数据的渠道与途径，因为在作为个人而言，平时想要免费获取一些金融数据来做数据分析的话还是比较方便，今天我就给大家分享一些可以免费获取金融数据的途径。1.tushare使用tushare时我们需要先
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2023-08-11 19:30:33
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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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# 理解金融大数据架构
随着金融科技的快速发展，金融行业的数据量激增，大数据架构应运而生。它是一种制定高效数据处理和分析平台的框架，能够帮助金融机构更好地管理和利用海量数据。
## 1. 金融大数据架构概述
金融大数据架构通常由以下几个层次构成：
- **数据源层**：包括各种结构化和非结构化数据，如交易数据、市场数据、社交媒体数据等。
- **数据采集层**：负责对数据进行采集、清洗和处
原创
2024-10-10 04:34:06
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