有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 论坛君 本文为光大证券首席经济学家，中国首席经济学家论坛徐高理事对中国宏观经济数据分析的深度报告。...宏观经济涉及多层面庞杂的数据，系统全面的掌握宏观数据体系，以及阅读、处理、分析、判断经济数据对宏观研究至关重要。 前言 数据是经济分析的基础。...宏观经济涉及多层面庞杂的数据，系统全面的掌握宏观数据体系，以及阅读、处理、分析、判断经济数据对宏观研究至关重要，卓越的经济理论以及准确的经济预测均建立在对数据的准确把控上。...由于宏观经济时间序列普遍存在季节性因素，所以在分析和使用宏观经济数据时，必须对时间序列中的季节性因素进行消除，才能得到呈现经济指标变化趋势的有效信息。...季节性调整 普遍存在季节性是宏观数据无法回避的问题。在分析和使用宏观经济数据，特别是观察判断短期经济走势时，使用季节性调整的方法消除季节性因素，就显得非常必要。
2、PMI的分析框架 PMI是一个很好的经济指标，因为她在每个月月底就公布当月的，时效性上很高。而由于我国是一个制造业大国，所以制造业PMI对整个经济体具有更加重要的指导意义。...3、PMI的可视化 PMI直觉上是一个环比指标，虽然统计局说他公布的是一个季调之后的数据，但是看起来季节性依然很强，所以比较前一个月之外，我们还会进行同比的比较。 我们先来看一下我们的原始数据： ?
读书笔记系列上新了，选择这本《宏观经济数据分析手册》的核心原因是，我们做企业微观数据的分析的时候其实离不开对宏观大环境的关注。...有时候我们说数据分析师难做，其实就是因为数据分析这个职业对知识面的要求是很高的。关于系列《读书笔记》系列是一个如题所示的无聊系列，主要用于自我督促——看在要更新的份上书怎么都得看完对不对。...至于留言嘛，公众号没有留言的功能，单纯想说两句的朋友们可以发快捷私信，看到的话基本都会回复的~稍微说一下为什么要精读这本《宏观经济数据分析手册》。...我们做为数据分析师，在日常的工作中其实经常要接触一些要不要做之类的决策型分析项目。这种项目其实非常考验分析师对于宏观经济走向的判断能力。...如果不知道指标数据的前世今生，在做分析和判断的时候就有很大的概率出现误判等问题。
作者寄语 LPR数据对大家都有非常重大的影响，尤其是有房贷的各位小伙伴，特提供 LPR 数据接口，欢迎大家使用。...AkShare-更新记录 "macro_china_lpr" # LPR数据 AkShare 宏观数据 LPR品种数据 接口: macro_china_lpr 目标地址: http://data.eastmoney.com.../cjsj/globalRateLPR.html 描述: 获取中国LPR品种数据, 数据区间从19910421-至今 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 无 无 无 无 输出参数...年以上(%) 接口示例 import akshare as ak macro_china_lpr_df = ak.macro_china_lpr() print(macro_china_lpr_df) 数据示例
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传送门：零基础玩转投资理财 || 导言（简单入门） 而在学习路线中也提到我们在了解正确的投资观和理财观后，我们就会学到微观宏观经济，这里小编准备先和大家了解一下关于宏观经济的知识。...宏观经济总览 宏观经济的分析主要分为几点： 宏观经济概述。...宏观经济概述 宏观经济概述（大概指社会整体，描述的是整个社会的经济活动情况）：指的是国民经济的总体活动。即国家整体的经济活动和运行情况。...宏观经济政策：包括货币政策和财政政策 货币政策指货币供给以及调控利率的各项措施，所调控的是货币的供应量。 财政政策是指税收和财政支出手段来调控社会总需求。...宏观经济政策的主要目的：充分就业，物价稳定和国际收支平衡（进口和出口的平衡） 央行和货币政策 货币政策主要的三大工具： ? NO.1:（存款）准备金率 ?
关于宏观经济还有最后几点需要我们去了解的,其实感觉宏观经济中的有些东西是在高中政治时就讲过的,这里也只不过细分了一些。...指标 指标1:CPI(居民消费价格指数) 含义:反映居民家庭购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。 也能反映出市场是否存在通货膨胀的现象。...指标5：存贷利率 含义：存贷利率变化可以反映央行宏观经济政策方向，该利率提高表示央行正采取紧张的货币政策，反之亦然。
前面讲过货币政策的三大工具：零基础玩转投资理财 || 宏观经济分析(#1) 上次谈到关于央行和货币政策，也提到了再贴现率和公开市场中的逆回购和正回购，简单来说，正回购是卖券吸钱，逆回购是放款吸券。...分析：为什么政府支出和我们所学的投资理财会有关系呢？比如政府准备再修一个三峡大坝，那么政府肯定会出资购买大量关于建坝的材料，这时候我们就可以试试买进一些与建坝相关的企业股票，往往会出现大幅的上涨。
第一部分 导论 1 思考宏观经济学 国内生产总值GDP：衡量一个国家的总的商品和服务的产值是如何决定的。...工资率和利率 外生产变量：气候，石油小麦的的世界价格，其他地区的收入水平，政府政策-货币政策，政府的支出和税收 ，战争，和平 外生变量->经济模型->内生变量 我们可以把个人的选择加总，以构建一个宏观经济模型...这种以微观经济分析为基础的方法称之为微观经济学基础。...不管对短期内粘性价格的显著的最终判定是什么，利用一个市场出清模型来开始宏观经的分析是最佳的途径。
这个宏观指标应该是普通人感受最深的一个指标，也是听的最多的一个指标。这个指标怎么来的呢？
有一个工厂，专门生产口红卖给消费者。世界很美好，消费者赚工资买口红，工厂生产口红卖给消费者，工厂所有者赚钱。大家都很开心。但是消费者买口红的数量不是固定的，经常...
在基于美国工业供给数据和有色金属期货价格数据的实证研究中，这些结论都得到了验证。...经济数据与大宗商品市场 与债券和股票不同，在大宗商品期货市场，经济数据有效地反映了相关标的资产的过去的波动。具体而言，制造业订单、生产和库存数据与工业消费者购买原材料有关。...在其他金融市场中，经济数据主要影响后续的需求和供给。这对于制定关于经济数据和商品回报之间关系的假设很重要。...选取合适的经济指标 由于大宗商品价格取决于全球市场的需求，最好的经济数据将是全球总量或代理数据。然而，这里我们将分析局限于美国的指标，原因有二。...虽然策略的表现并不是非常亮眼，但考虑到输入到信号的数据是非常基本的，而且信号的有效性持续了非常长的时间。因此，这个简单的基于经济数据的信号，可以为仅基于量价数据的策略研究提供一些新的思路。
这里我们不讨论这中论调对不对；无论正确与否，我们对于消费的了解和数据的分析都是重要的。 首先，我们了解一下“社会消费品零售总额”这一指标的大致统计方法。...俗话说的好，“射人先射马、擒贼先擒王”，统计局先找到体量大的“卖东西”的群体，问他们要数据；然后对于体量小的，就再进行抽样调查。 于是就有了统计局数据中的“限额以上”这一字眼了。...整个样本，限额以上加限额以下的数据进行加总推算的结果，就是零售总额；而限额以上的单位则是统计局直接要求联网直报的数据，具有较高的可信度和及时性，所以会被较为重视。...然后，我们又要注意一点，就是这个数据里面的“消费”不包含服务类的。譬如老王腰酸背痛，去按了个摩，这就不算在这里的“消费”里。统计局的这一数据中的“消费”都是指实物消费。...所以，在观察社零数据的时候，特别需要观察汽车类的数据。是否是这一个大类拖累了整个社零；亦或是汽车的销量较好造成了社零超预期的假象。
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。...3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。...亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘...如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。...亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。...纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。...从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。 先来看一个方差分析的应用场景。
前言 大数据伦理风险分析在当前数字化快速发展的背景下显得尤为重要。随着大数据技术的广泛应用，企业、政府以及个人都在不断地产生、收集和分析海量数据。...然而，这些数据的利用也带来了诸多伦理风险，如隐私泄露、数据滥用、算法偏见等。因此，对大数据伦理风险进行深入分析，并采取相应的防范措施，对于保障数据安全、维护社会公平正义具有重要意义。...首先，大数据的收集和处理过程中存在着隐私泄露的风险。在未经用户同意的情况下，部分企业和机构可能会收集用户的个人信息，如浏览记录、购物习惯等，进而进行精准营销或数据分析。...一些机构可能会利用手中的大数据资源，对用户进行过度分析或不当利用，如歧视性定价、不公平竞争等。这种滥用数据的行为不仅违反了市场公平竞争的原则，也损害了消费者的权益。...在对大数据多源数据进行综合分析,可以挖掘出更多的个人信息,加剧了个人信息泄露的风险。"匿名化”的可信度? 大数据技技术安全漏洞,导致数据泄露、伪造和失真等问题。
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