最近A股美股市场火爆,我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司(头部500家公司)举例,A股也是类似,唯一不同的是找到合适的A股数据源。本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。在第 1 部分中,我们将了解如何配置 Google Sheets,使用 Python进行交互。在第 2 节中,我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。在第 3 节中,我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。
链接:https://rstudio.com/wp-content/uploads/2019/01/Cheatsheets_2019.pdf
现金流量表(Cash Flow Statement),是指反映企业在一定会计期间现金和现金等价物流入和流出的报表。现金流量表是企业财务报表的三个基本报告之一(另外两个是资产负债表和损益表)。 为了全面系统地揭示企业一定时期的财务状况、经营成果和现金流量,财务报表需按财政部会计准则的标准格式设计,因此,财务报表的典型特征是数据更新频繁、分析维度多、数据来源复杂,常规的报表工具很难同时满足上述所有需求 本博客将带大家了解如何使用类Excel 的 JavaScript 电子表格在前端创建现金流日历。此日历将广泛使用以下强大功能:
如果您需要组织任务、记笔记、项目等等,Notion 是一个优秀的选择。本指南将向您展示如何使用 Notion 管理日常活动。Notion是一个非常有用的工具,可以帮助提高您的生产力。
唐旭 编译整理 量子位出品 | 公众号 QbitAI Google Sheets更新了。今早,Google旗下图表编辑应用Sheets的产品经理Daniel Gundrum在博客上发文,详细介绍了Google Sheets此次更新增加的新功能。其中最大的亮点,是机器学习在数据可视化上的进一步应用:现在,用户可以通过输入自然语言指令,来让系统自动生成合适的图表。 这一更新是通过Explore——Google的自然语言搜索系统来实现的。 Gundrum在原文中说: “Sheets中的Explore由机器学习驱动
译者:吕东昊 审校:陈明艳 本文长度为3743字,预估阅读时间10分钟。 摘要:本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
随着大数据、企业数字化转型等不可逆趋势的推动下,似乎一切变得皆可量化和数据化,企业在解决问题时,也更为倾向于以数据表格来作为判断决策是否正确的重要标志,这时具有数据思维和数据分析处理技能,成了当前及未来人才发展不可忽视的能力之一。今天给大家带来3款Excel替代品的对比,由大家来评判一下。
1、科学可视化主要关注的是三维现象的可视化,如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统。重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染,或许甚至还包括某种动态成分。
BN(Batch Normalization),批标准化。和普通的数据标准化类似, 是将分散的数据统一的一种做法, 也是优化神经网络的一种方法。
在Office三大办公套件中,Excel可能是功能最多、最难精通的那一款了。从日常的表格录入到复杂的业务数据统计分析,Excel仿佛一位外表平平无奇,实力却深不可测的武林高手。熟练使用Excel往往能在日常工作中获得事半功倍的效果,而这里所谓的“熟练”除了熟悉大量公式、图表绘制等操作外,还要掌握一项非常重要的特性——数据透视表。 所谓数据透视表,就是将原始的明细数据表中涉及的各组关联数据进行分类汇总的产物。用户可以按照不同的组合方式对原始数据进行处理。例如下面这样的销售业绩原始数据:
我们可能熟悉使用INDEX、SMALL等在给定单列或单行数组的情况下,返回满足一个或多个条件的值的列表。这是一项标准的公式技术。
本文将通过图解的方式,使用纯前端表格控件 SpreadJS 来一步一步实现在线的电子表格产品(例如可构建Office 365 Excel产品、Google的在线SpreadSheet)。 工具简介:
处理数量较大的数据时,一般分为数据获取、数据筛选,以及结果展示几个步骤。在 Excel 中,我们可以利用数据透视表(Pivot Table)方便快捷的实现这些工作。
Cheat Sheets也称作为cheatsheet,中文翻译过来就是速查表或小抄表,类似我们考试前将公式方程或大事记记录到一张纸上。截止到2018年RStudio发布了27个速查表,内容包括Keras深度学习、日期时间处理、字符串处理、数据导入、数据转换、正则表达式、ggplot2、Rmarkdown等等。 刚刚入门R语言的小伙伴们可以在文章底部获取pdf版本并打印出来学习,可以按照以下学习路径记忆和学习:R基本知识,R高级知识,R数据导入,R数据可视化,R数据处理,字符串处理,正则表达式,日期时间
---- 新智元报道 编辑:桃子 【新智元导读】这场AI大战,谷歌还有翻身的机会吗? GPT-4横空出世,让微软又双叒赢麻了! 就在同一天,谷歌向微软再开战,一口气来了个全套的: - 开放大语言模型PaLM API & MakerSuite - 生成式AI装进谷歌Workspace全家桶 - 生成式AI支持Vertex AI平台 - 新平台Generative AI App Builder 发布了这么多,足见谷歌一时的恐慌。 挑战GPT-4!PaLM API 发布 谷歌首次正式开放其PaLM
翻译自 Multiple Vendors Make Data and Analytics Ubiquitous 。
最近在帮实验室的学姐分析一些蛋白质序列,然后就接触到了DSSP这个算法。于是写一篇小笔记,仅此来记录一下本次的使用记录。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 What is a .csv file? CSV stands for Comma Separated Values. A CSV file is a pla
来源:人工智能AI技术作者:苍梧链接:https://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html本文约4000字,建议阅读8分钟本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 目录
电子表格是办公的必备工具,有数以亿计的人在使用,而这些电子表格中的公式编辑功能允许用户对他们的数据执行复杂的分析和转换。尽管电子表格中的公式语言比通用编程语言更简单,但编写这些公式仍然很乏味且容易出错,终端用户更是如此。
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦 8. 汉明距离 9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 10. 相关系数 & 相关距离 11. 信息
核函数的含义是两个输入变量的相似度,描述相似度的方法有很多种,就本人的项目经验来说用的最多的是相关系数和欧氏距离。本文对机器学习中常用的相似性度量进行了总结。
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。
在之前的文章中我们曾详细的讲解了如何使用openpyxl 操作Excel,其实在Python中还有其他可以直接操作 Excel 文件的库,如 xlwings、xlrd、xlwt 等等,本文就将讲解另一个优秀的库xlwings
最近碰到一个问题,需要读取后缀为xlsx的文件,因此在此总结一下python对于xlsx文件的读写。 一般如果是后缀xls的话,用xlwt和xlrd进行读写;而后缀是xlsx的话,用openpyxl进行读写。在此主要介绍openpyxl库对xlsx的读写。 参考链接:python之openpyxl模块
财务报表也称对外会计报表,是会计主体对外提供的反映企业或预算单位一定时期资金、利润状况的会计报表,由资产负债表、损益表、现金流量表或财务状况变动表、附表和附注构成。财务报表是财务报告的主要部分,不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。
记得帮妹子搞定自动提交表单之后的第三天,妹子端着奶茶乐呵呵的来找我,和我一番畅谈理想,又指点江山之后,终于切入了正题。
R是进行运算、清洗、汇总及生成概率统计等数据处理的一个绝佳选择。此外,由于它独立于平台、短期内不会消失,所以生成的程序可以在任何地方运行。并且,它具备非常棒的辅助资源。
近日,Google AI 宣布第二届 YouTube-8M 视频理解挑战赛正式开启,目前已经有 20 支队伍报名参赛。
(注:本节用到了两个数据集,分别是Salary_Ranges_by_Job_Classification 和 GlobalLandTemperaturesByCity)
规范化模型分层、数据流向和主题划分,从而降低研发成本,增强指标复用性,并提高业务的支撑能力。
老婆给了个小小的任务,说是把工单的有效流转时长给计算出来,工单的有效流转时长=工单的开始时间-工单的结束时间-非工作时间段,看起来很简单的一件事情,耗费了我好几个小时,又用了个把小时用python实现了一遍。
我们给出了基于在多个工作表给定列中匹配单个条件来返回值的解决方案。本文使用与之相同的示例,但是将匹配多个条件,并提供两个解决方案:一个是使用辅助列,另一个不使用辅助列。
使用Excel朋友都知道,将包含相对列引用的公式复制到其他列时,这些引用也会相应地更新。例如,公式:
Spread的公式计算引擎支持300多种内置函数,并支持通过内置函数和运算符来自定义公式。支持的函数包括日期、时间函数、工程计算函数、财务计算函数、逻辑函数、数学和三角函数、统计函数、文本函数等。 公式计算引擎支持单元格的引用、表单的交叉引用、循环引用、函数嵌套等。 放置公式在单元格中 你可以添加一个公式到一个单元格或单元格区域内。 你还可以向一行或者一列中所有的单元格添加公式。该公式是一个具有说明公式字符串的公式,通常是包含一个函数,运算符和常数的集合体。 当把一个公式分配到行或列的时候,这个公式为每一个
是的,在一个界面上同时展示可视化表格与代码,而且同时通过表格与代码修改数据,这不就是 Python 与 Excel 的结合吗?
美国证券交易委员会(SEC)的文件长期以来一直被用作出投资决策的宝贵信息来源。一些论文和项目已经演示了如何使用自然语言处理技术从SEC文件和新闻中提取信息,以预测股票波动。本文在其他工作的基础上,通过使用GloVE嵌入技术、MLP、CNN和RNN深度学习体系结构,预测8-K文件发布后的股票价格变化。
这个问题笔者也思考过,只不过不够系统,观点也比较单一,所以才有了上图中的【变量单位之间数量级差异过大】的回答。就着这个话题,笔者查阅相关资料,相对这个问题进行一个详细的阐述。
这个EfficientNet的核心思想是寻找标准化的模型缩放方法,一般来说,模型深度、宽度、分辨率越大,那么模型的效果就会有提高。以前的网络一般在某一个维度上进行尝试,而EfficientNet因为团队有钱(google的),愣是在三个维度上找到了一个平衡。EfficientNet在图像竞赛中也是直接拿来用,用的也多,所以之后有空把之前写的《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》论文笔记整理整理发出来。总之这里回答的关键在于这个公式:
仪表盘是将数据内容有效地传达给团队的方法之一。举例来说,仪表盘可以用来跟踪关键性能指标(KPI)的进度。在Lucid,有一个KPI就是我们的产品在第三方市场中的排名和表现。虽然已经有企业级的产品来帮助我们收集和可视化这种类型的数据,但是你也可以选择只使用Google App Script和Google Sheet来生成自动化的仪表盘。我们使用这种方法来跟踪我们的应用程序在Atlassian Marketplace中的表现,这项技术也可以与很多公共API搭配使用,比如:
名称框中的名字是为单元格区域定义的名字,可以由用户定义名称,或者由Excel自动创建,例如Print_Area和表1。
前言:特征工程是机器学习的重点,他直接影响着模型的好坏。 数据收集 在进行机器学习之前,收集数据的过程中,我们主要按照以下规则找出我们所需 要的数据: 业务的实现需要哪些数据? 基于对业务规则的理解,尽可能多的找出对因变量有影响的所有自变量数据。 数据可用性评估 在获取数据的过程中,首先需要考虑的是这个数据获取的成本; 获取得到的数据,在使用之前,需要考虑一下这个数据是否覆盖了所有情况以及这个数 据的可信度情况。 数据源 用户行为日志数据:记录的用户在系统上所有操作所留下来的日志行为数据 业务数据: 商
由于Batch Normalization包含数据标准化的操作,因此在了解BN前,首先要对数据标准化有个简单认识。 数据标准化通常包括两种:0-1标准化和Z-score标准化,深度学习中的标准化往往指代的是后者。
数据标准化是机器学习、数据挖掘中常用的一种方法。包括我自己在做深度学习方面的研究时,数据标准化是最基本的一个步骤。数据标准化主要是应对特征向量中数据很分散的情况,防止小数据被大数据(绝对值)吞并的情况。另外,数据标准化也有加速训练,防止梯度爆炸的作用。下面是从李宏毅教授视频中截下来的两张图。
Web应用方兴未艾,我们已经十分习惯习惯了在电脑上进行以自己的工作,而随着众多功能强大的在线网站,我们的Windows的桌面也不再拥挤着各种快捷方式;不光是PC端,在移动端我们也不再在浩如烟海的应用市场安装各种软件,轻量级的各种小程序取代了他们的位置,无需安装点开即用的方式为大家的工作生活带来了很大便利。
本文最初发布于 Netflix 技术博客,经授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
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