貌似三个月没有更新博客园了，当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结，在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。...1、(量化)投资的方法基础分析 1.1 投资的两种方法 技术分析 技术分析是指研究过去金融市场的资讯（主要是经由使用图表）来预测价格的趋势与决定投资的策略。...很多个人投资者也比较多技术分析，但缺乏丰富的经验等 基本面分析 基本面分析又称基本分析，是以证券的内在为依据，着重于对影响证券价格及其走势的各项因素的分析，宏观数据、市场行为、企业财务数据...、交易数据等进行分析，以此决定投资购买何种证券及何时购买。...实现思路和步骤是: 从文件读取股票数据 按照日期索引排序 增加一列index索引数据, 后续不需要日期索引 抽取index, open, close, high, low五列数据,
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？...其中收盘价最重要，是分析股市行情时采用的基本数据。 ...4.5.1 基本面数据的用处 主要用于基本面分析，主要侧重于从股票的基本面因素，如企业经营能力，财务状况，行业背景等对公司进行研究与分析，试图从公司角度找出股票的“内在价值”，从而与股票市场价值进行比较...量化主要就属于这样的一个分析方式 5 股票时间序列数据处理 5.1 什么是时间序列? 时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。
分析型客户关系管理（Analytical CRM/aCRM）: 用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识，和如何与顾客有效接触的知识，进行收集、分析、应用。...机器学习（Machine Learning）: 一个学科，研究从数据中自动学习，以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。...社交网络分析（Social Network Analysis, SNA）: 描绘并测量人与人、组与组、机构与机构、电脑与电脑、URL与URL、以及其他种类相连的信息/知识实体之间的关系与流动。...文本挖掘（Text Mining）: 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。...网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。
其中一个举措就是通过数据应用驱动业务变革。今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的，如何应用文本挖掘技术洞察客户的心声。...结合文本挖掘的客户服务分析流程 在结合了文本挖掘技术之后有了一些流程变化，不仅对结构化数据做分析，同时也能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见，再把热点去和结构化数据做关联分析，就能得到更加丰富的分析场景...同时，我们又新建了一套互联网的监测分析系统，能够对互联网上的金融网站和社交媒体网站做到自动的监控和分析，当然有些重要的事情发生的时候可以自动的形成监测报告。...从刚才服务流程的演变可以看到有了一些挖掘的功能，首先从技术来说丰富了分析的手段，原来只能对结构化进行分析，现在能够对文本数据客户所说的内容进行分析，然后扩大了分析的范围，原来只能关注到工商银行官方服务渠道所记录下来的信息...比如说金融行业就要不断地整理梳理自身所需要的特色词汇，这个可能是需要投入比较大的精力的，我们在这个过程中也是花费了不少的精力，最终才能够完成我们所需要的分析的效果。
一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。...数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。...2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。...3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析...而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。
Pandas介绍 pandas 2008年WesMcKinney开发出的库 专门用于数据挖掘的开源python库 以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势 基于matplotlib...，能够简便的画图 独特的数据结构 为什么使用Pandas Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？...17.98 17.54 16.50 122471.85 0.88 5.28 4.19 0.00 统计运算 describe() 综合分析...highlight=plot#pandas.Series.plot 文件读取与存储 我们的数据大部分存在于文件当中，所以pandas会支持复杂的IO操作，pandas的API支持众多的文件格式，如CSV...# 选取10行数据保存,便于观察数据 data[:10].to_csv(".
浅谈数据分析与数据挖掘? 数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论，两者有很多的共性，也有显著的差异。 ...数据挖掘与数据分析的主要区别是什么？ 1、计算机编程能力的要求 作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。...数据分析与数据挖掘的区别 数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。...(2)作用：数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测(定量、定性)，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律;如我们常说的数据挖掘案例：啤酒与尿布、安全套与巧克力等，这就是事先未知的，但又是非常有价值的信息...所以数据分析(狭义)与数据挖掘构成广义的数据分析。 来源：数据科学网公众号
[b607484073da6aa9c57843811040a220.png] 数据分析分核心步骤分为：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。...本文介绍第三个步骤——业务认知与数据探索。...1.3 漏斗分析 / AARRR 漏斗分析模型是一套流程式分析模型，已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常欻据运营与数据分析中，可以帮助我们把握每个转化节点的效率，能够直观的发现问题所在，从而优化整个业务流程...例如：在图表中设置目标值、平均值、中位数等标准，与实际数据形成标准对比，分析数据情况。...[6f0193e45e53df6edcb2fd27af264ae3.png] 二、数据挖掘与机器学习应用 [a45ee05617a69638e2f6ee2b18f87787.png] 2.1 监督学习
qr-code.png 雅虎财经 利用Pandas模块直接获取雅虎财经数据，方便之极。...网站提供了csv格式数据下载服务。...利用DataReader抓取数据 # 定义获取数据的时间段 start = datetime.datetime(2010, 1, 1) end = datetime.datetime(2016,5,20...2010-01-11 3212.75 3212.750000 3212.75 3212.75 3212.75 sh.isnull().values.sum() 0 计算涨跌额 涨跌额是指当日股票价格与前一日收盘价格相比的涨跌数值...添加一列change，其为当日close价格与之前一天的差值。当然注意这里数据有缺失，有的日期没有记录。
作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif） 内容简介：在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
，用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim 文本主题模型的库，文本挖掘用 ----- 贵阳大数据认证 ----- Numpy 提供了数组功能，以及对数据进行快速处理的函数。...Pandas着眼于数据的读取、处理和探索；而StatsModels更注重数据统计建模分析(R的味道) StatsModels和Pandas——python最强数据挖掘组合 Scikit-Learn 机器学习库...，存放等未能进行一致性更新 2、数据特征分析 分布分析：数据分布特征与分布类型 定量数据分布分析：求极差（其最大值与最小值之间的差距;即最大值减最小值后所得之数据）——决定组距和组数——决定分点——列频率分布表...Scikit-Learn random 生成随机矩阵 Numpy 挖掘建模 分类与预测 主要分类与预测算法 回归分析 确定预测值与其他变量关系。...将低维非线性可分转化为高维线性可分进行分析 常用插补方法 《 贵阳数据分析师》 均值/中位数/众数 根据属性值类型，取均值、中位数、众数进行插补 使用固定值 将缺失属性用常量替代 最近邻插补法 在记录中找到与缺失样本最接近的样本的该属性值进行插补
比如，国外银行通过对客户的交易数据分析，推算出客户经历“人生大事”的大致节点，由于人生中这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买，因此一些银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。...“四化”建设纵贯数据获取与存储、数据整合、数据挖掘、数据应用整个大数据价值链，是一个影响深远的系统性工程。...大数据智能化 为进一步提升客户关系管理与服务水平，营造可持续发展的金融生态环境，切实提高全行对公业务的规划能力、营销能力、产品支持能力、风险管理能力、考核评价能力，民生银行建成智能管家平台，借助互联网思维和大数据分析挖掘工具...，运用复杂网络科学、文本挖掘、购物篮分析等数据挖掘技术和力导向布局图、蜗牛图等数据可视化手段，构建了上下游客户推荐模型、智能产品推荐模型、交易网络模型，设计开发了客户推荐、产品推荐等功能，为客户经理、管理人员提供针对性...大数据云端化 在金融集团层面上，民生银行已经建成对全行数据用户开放的阿拉丁大数据云平台是民生银行大数据应用的基础设施，使数据分析人员能够轻松、快速获取所需数据及分析结果。
2 频率分布直方图 与条形图相对比的是频率直方图（frequency histogram），也叫做频率分布直方图，是统计学中表示频率分布的图形。...四 实例项目自由绘图 1 直方图 直方图擅长展示区间分布，比如某一科目的考试成绩，按照地区统计的人均寿命，发达国家与发展中国家人均可支配收入等等，现在我们需要绘制某个班级中Python语言考试成绩的分布区间图...在这里我们有必要重新再来说一下关于直方图与柱状图，因为他们的样子实在是太像了，只是柱体与柱体之间是否存在空隙，但恰恰是由于这一点，才让它们有所区别，也让它们分为擅长表示不同类型的数据。...5 箱型图 箱型图主要应用在一系列测量或者比较数据的观测中，比如学校与学校之间或者班级与班级之间的成绩比较，各个运动员之间的体能比较，产品优化前和产品优化后的各项数据指标展现的结果比较等等，箱型图是数据分析场景应用的比较多的一种数据可视化图形...画图是数据分析、数据挖掘、AI方向的算法工程师必备的技能，所以一定要多多的练习它们的绘制。我们还会在后续的章节中不断的去使用这些图形的练习。
菠萝与凤梨的核心区别是菠萝的叶子有刺，而凤梨的叶子没有刺。菠萝的凹槽处的颜色是黄色，而凤梨的凹槽处的颜色是绿色。...从图片中，我们看到，在K的值为3的时候，与未标记样本最近的3个邻居其中2个为菠萝，而1个为凤梨，那么这个时候我们预测这个未知的水果为菠萝。...第一步，我们设x_test为待标记的数据样本，x_train为已标记的数据集。 第二步，遍历x_train中的所有样本，计算每个样本与x_test的距离，并把距离保存在distance数组中。...4 优缺点分析 优点：准确性高，对异常值有较高的容忍度，原因是异常值会单独分布在坐标系的一个角落，取k个邻居的时候大概率失去不到这个异常值的。...如果我们把weights的值设置成distance，表示投票权重与距离成反比，也就是说邻近样本与未知类别样本距离越远，则其权重越小，反之，权重越大。
二 背景介绍 这是一组航空公司用户的数据，我们希望能够从这些数据中分析出有价值的信息，数据如下。...四 分析流程 回顾一下分析的流程，主要分为以下五步： 数据源 - 从业务系统中得到 数据抽取 - 抽取历史数据 数据探索 - 探索数据中的缺失值，异常值 数据预处理 - 清洗转换数据 数据建模 - 建立机器学习模型...L = L.astype('str').str.split().str[0] L.head() L = L.astype('int') / 30 L.head() # 把计算完成的L与上面不需要计算的属性合并...九数据可视化 用纯数据的方式不利于我们观察聚类分析的结果，让我们数据可视化的方法绘制成图形来看一下吧。...一个优秀的数据分析师的功底即将呈现的时刻到了，上面我们做的所有的工作就是为了最后这一步，如何结合业务场景分析出用户价值和后续应对策略已以及营销方案才是我们做数据分析的重中之重。
一 统计学基础运算 1 方差的计算 在统计学中为了观察数据的离散程度，我们需要用到标准差，方差等计算。我们现在拥有以下两组数据，代表着两组同学们的成绩，现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些。...三 独立实验与重复实验 寺庙在中国已经遍布大江南北了，一天小王和小李二人出游，爬山后，偶遇一寺庙，寺庙中有一个大师，善占卜。于是二人决定请大师帮忙占卜一次。...在独卦的占卜规则下，两次抽签行为S与T的。它们的结果互不影响，我们在统计学中称S与T是独立试验。...分析： 我们用数字1来表示抛得的结果为正面，用数字-1来表示抛得的结果为反面。为了呈现出概率分布的情况，我们需要有足够多的人来参与这个游戏，并且让他们两两一组来进行对决。...在已知的数据样本中，共有36封邮件。其中的24封邮件为正常邮件，12封邮件为垃圾邮件。
这就需要it领域的知识来处理这些海量的数据，比如使用MySQL，hlive，hbase等等。 四 数据分析VS数据挖掘 除了数据分析之外，你一定还听说过数据挖掘，那么他们之间有什么异同呢？...首先现在的大多数企业已经模糊了对数据分析与数据挖掘的区别，但是他们还是有所差异，具体如下： 数据分析更多采用统计学的知识，对源数据进行描述性和探索性分析，从结果中发现价值信息来评估和修正现状。...从侧重点上来说，相比较而言，数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低。 从数据量上来说，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。...而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。...五 机器学习的流程 上文中我们提到了数据挖掘需要用到机器学习的知识，其实数据挖掘与机器学习的流程是一样的，具体如下： 数据源-企业生产中所产生的数据 预处理-处理脏数据，比如有缺失值，异常值等等，修改数据的格式
一 pandas基本数据类型 1 Series类型 Pandas是数据处理中非常常用的一个库，是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库，对这个库是否能够熟练的应用，直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子...Pandas是基于NumPy构建的，让以NumPy为中心的应用变得更加的简单，它专注于数据处理，这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。...比如说数据类型的转换，缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。...Series类型就类似于一维数组对象，它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的，代码示例如下： import pandas as pd # 实例化一个Series对象，参数是一个数组。...参数data，指的是你的数据集。 参数values，指的是要用来观察分析的数据值，就是Excel中的值字段。 参数index，指的是要行索引的数据值，就是Excel中的行字段。
作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif） 内容简介 在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
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