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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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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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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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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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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随着人们的生活和行为不断融入互联网，互联网金融犹如一头突然闯入的猛兽，不断冲击着传统银行的地盘。 大数据 的出现，给了银行们反击的机遇，借助庞大的金融大数据 ，银行可以实现精准决策和快速反应。 大数据分析 在金融行业的广泛应用，已经是不可阻挡的时代趋势， 极星大数据
分析平台，顺应趋势，为金融机构提供量身定制的 大数据分析 软件，帮助金融机构应对未来挑战。现如今，互联网已经让社会生活发生根本改变，
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2023-07-28 22:49:47
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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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1. 概述近年来，随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展，这些新技术与金融业务深度融合，释放出了金融创新活力和应用潜能，这大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人
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2023-12-22 21:11:30
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大数据时代已经悄然而来，特别在互联网行业和金融行业尤为明显。互联网的高速发展以使得数据分析越来越重要，很多大企业开始研究大数据的带来的利益。而如今，金融行业的大数据浪潮已经无法抵挡，而国内的基础软件真的做好了应对大数据浪潮冲击的准备了吗? 目前，国内的金融大数据处在发展阶段，传统的软件厂商的
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2024-01-11 14:22:36
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大数据时代 金融行业如何“逆袭”，
人人都在聊的“大数据”正在引发一场生活方式和商业模式的重大变革。数据体量大、类型多、价值密度低、处理速度快，彻底改变了传统意义的
信息化
。目前中国金融行业客户的数据量大多都已经超过100TB，本就以数据为属性的金融业，随着业务发展数据量更是呈指数级增长;另外，由于其行业的特殊性，要求数据保存时间长、安全性高，数据的搜索快捷、存储及保护全面，这都进一
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2024-01-15 14:22:33
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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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课程目录： 第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 1. 课程介绍2. 数据分析的基本概念3. Python简介和环境部署4. NumPy数据结构及向量化5. 数据分析建模理论基础 a. 机器学习基础 a. 数据分析建模过程 b. 常用的数据分析建模工具 案例. 使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值 第二课 数据分析工具Pandas 1. Pandas
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2023-08-30 22:30:22
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一、问题设有一份购物篮数据basketdata.txt，包括两部分内容。第一部分是1000名顾客的个人信息，含7个变量：会员卡号(cardid)、消费金额(value)、支付方式(pmethod)、性别(sex，M表示男性，F表示女性)、是否户主(homeown)、年龄(age)及收入(income)。第二部分是1000名顾客一次购买的商品信息，变量均为二分类变量，取值1表示购买，取值0表示未购买
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2023-09-16 23:54:45
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文章目录一. 数据源介绍二. 数据预处理2.1 删除空列2.2 删除不必要的列并对字符数据进行编码2.3 删除空值较多的列并对字符列进行编码2.4 预处理完成的数据三. 使用逻辑回归模型进行分析3.1 简单的逻辑回归模型3.2 逻辑回归+改变样本权重四. 随机森林4.1 初步的随机森林4.2 调整参数参考： 一. 数据源介绍下载地址: https://www.lendingclub.com/in
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2023-09-27 19:16:33
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