(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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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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# 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
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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导言 随着信息化的发展和科学技术的进步，数据分析与挖掘技术开始得到广泛应用。人们无时无刻不面对着海量的数据，这些海量数据中隐藏着人们所需要的具有决策意义的信息。数据分析与挖掘技术的产生和发展就是帮助人们利用这些数据，并从中发现隐藏的有用的信息。 在此背景下，本文主要运用数据分析与挖掘技术对市财
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2024-01-03 14:31:31
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金融数据分析之旅前言确定目标开干数据源的确定下载安装将数据导入MySQL干嘛？后台认证系统 前言本人是比较喜欢玩钱的，大学毕业后，有了自己赚的钱后，就开始逐步自己学习理财，从基金到股票，再到期货。到现在，前前后后也有五六年了，经历过技术分析（也就是看同花顺的一些指标），也经历过价值投资（困得最惨的一次）。最后总结就是，中国股票市场太考验人性了，一般人玩不了，哈哈哈！！！ 目前的观念是，一般情况，
# 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
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
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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目录第一章 数据分析与数据挖掘概述通过本章学习，将了解以下一个方面知识点： 数据分析与数据挖掘的认识； 数据分析与数据挖掘的几个应用案例； 数据分析与数据挖掘的几个方面区别； 数据分析与数据挖掘的具体操作流程； 数据分析与数据挖掘的常用工具；1.1 什么是数据分析和挖掘数据分析和数据挖掘都是基于搜集来的数据，应用数学、统计、计算机等技术抽取出数据中的有用信息，进而为决策提供依据及指导方向。 漏斗分
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2023-08-08 08:37:47
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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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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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# 3.3 数据框
# 特征：多个序列按照相同的索引组成的二维表
# 3.3.1 数据框的创建
import pandas as pd
import numpy as np # 先导入两个最常用的数据处理分析包data = {"a" : [2,2,np.nan,5,6],"b" : ["kl","kl","kl",np.nan,"kl"],"c" : [4,6,5,np.nan,6],"d"
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2024-07-09 18:55:35
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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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一、数据分析概念： 广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。①狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。②数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际
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2023-08-30 18:45:34
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文章目录0 前言1 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
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2024-10-30 14:43:50
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文章目录0 前言1 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
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2024-10-30 14:44:14
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有些人将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。 其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分 析则侧重于对已有假设的证实或证伪。数据挖掘一般是指从海量的数据中通过相应的算法，挖掘其中有价值（未知的、有规律的）的信息的复杂过程。许多人把数据挖掘看作另一个常用的术语“KDD （Knowledge Discovery in Database）”的同义
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2023-12-13 16:54:06
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数据分析就是对数据分析，具体的说，就是运用适当的统计方法和工具，对数据进行处理和分析，提取有价值的信息；数据挖掘是从大量数据中，通过统计学、机器学习等方法，挖掘出未知的、有价值的信息，找到隐藏的规则。从本篇文章开始，我会持续更新数据分析与挖掘入门的系列文章。搭建python开发平台为什么选择python语言？A:Python是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构，并且能够用简
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2024-01-22 21:17:54
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现整理python数据分析与挖掘相关面试题如下(代码已亲试)，供自己与有需要的同仁共同学习提高。活到老，学到老！（梭伦） 终身学习！面试题python数据分析1 列举几个常用的python分析数据包及其作用数据处理和分析：NumPy, SciPy, Pandas机器学习：SciKit可视化： Matplotlib, Seaborn2 在python中如何创建包含不同类型数据的dataframe利用
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2023-08-07 13:19:52
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