微信公众号ID | datayuancn 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 金融魔方 的产品投递 1、产品名称 金融魔方...对所有敏感数据进行数据加密或摘要处理，符合中国人民银行标准合规的金融行业定制加密要求。...第二，人性化的服务设计，账户完全线上化操作，多层敏感数据传输全程SSL加密，数据签名机制，保证数据请求的合法有效，提供完整的技术解决方案和快速的模块化对接。...在企业金融变现所需金融产品选型、融资贷款需求等方面，构建以企业经营数据为基础的风控模型和数据模型，一方面提升理财、保险的场景定制化能力，另一方面降低自身融资服务的门槛，让金融服务的门槛更低，更贴近企业经营实质...9、产品地址 https://www.jrmf360.com/ - 所属企业及介绍 - 金融魔方，隶属于北京一路魔方科技有限公司，定位于国内专业的金融SaaS服务商，致力于通过金融SDK，让每一个企业快速拥有金融服务能力
1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数，map()是Series数据类型的函数。...apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。...2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。...')['Close'] data = data.dropna()#丢弃缺失数据 dax = pd.DataFrame(data.pop('^GDAXI'))#将指数数据单独拿出来，采用pop在获取的时候已经从原来的地方删除了这一列数据了
http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/53647159 1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数...，map()是Series数据类型的函数。...apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。...2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。
1.pandas的线性回归 回归分析是金融中一个绕不过的话题，其实最好的工具应该是R语言，但是pandas其实也是能够胜任绝大部分工作的。 ...这里，pandas的回归给出了上图的分析。决策系数是0.7621，调整后的是0.7597，不过笔者这里有一个疑问，一元线性回归的调整系数有意义吗？ ...当然，如果我们用的是真实世界的数据，恐怕就不会那么好了吧。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集从零售投资者的角度包含了金融新闻头条的观点。数据集包含两列，情感标签和新闻标题，情感标签包含消极的，中立的或积极的。 1....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 Malo P, Sinha A, Korhonen P, et al.
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...数据读取和输出pd.read_csv and to_csv 从文件读取数据是非常常见的操作 sh.to_csv('sh.csv',header=None) names = ['Date','Open'...当然注意这里数据有缺失，有的日期没有记录。
pd.DataFrame(raw_data_1) data2 = pd.DataFrame(raw_data_2) data3 = pd.DataFrame(raw_data_3) 将Data1和data2两个数据框按照行的维度来进行合并...all_data = pd.concat([data1,data2]) print(all_data) 将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并 all_data_col = pd.concat
我本科就读的是一个非临床类医学相关专业，在大四近一年的专业实习过程中意识到自己并不想在本专业领域内继续发展，彼时互联网行业发展如火如荼，从《人人都是产品经理》一书，我知道了并不是只有计算机专业才能进入互联网行业...最后还是因为本专业加上大药企实习经验，毕业后进入一家互联网医疗公司做销售，这就是我和数据结缘的开始。...再加之近年来数据分析的发展前景非常之好，全世界的大学都在扩招数据专业的学生，当时立即就做出了辞职学习再就业的决定。...我举一个例子，比如后天去面试一家电商公司，它家的岗位职责就是对电商数据处理和分析，假如我们之前并没有电商数据分析经验，这个时候就要去看李奇老师的电商案例，去网上搜一些电商数据分析常用的指标，在面试时适当引用...CDA数据分析就业班课程是专门为想要从事数据分析类工作所研发的精品课程，该课程包含Excel、Power BI 、Tableau等业务数据分析相关内容以及数据挖掘的数学基础、SPSS软件基础、运用SPSS
CDAS 2017中国数据分析师行业峰会下午的大数据与金融分论坛中，来自IBM、诸葛io、民生银行等六位专家与教授，分享了大数据在金融领域的实践和应用 人工智能助力银行审计管理 IBM Analytics...深入金融场景的数据驱动与应用 诸葛io产品VP于晓松 金融行业对用户的分析停留在人口属性方面，比如性别、工资结构、偿还能力等等，而缺乏用户行为方面的画像。...用R语言实现量化交易策略 《R的极客理想》系列图书作者、民生银行金融大数据分析师张丹 中国的金融二级投资交易市场，是一个不成熟的市场，同时又是情绪化的市场。...“双创”大数据金融分析服务 北京赛智时代信息技术咨询有限公司CEO赵刚 目前我国创新创业形式喜人，给许多企业带来了机会。...赵刚先生在峰会现场讲解了Innov100的数据分析服务方法、数据雷达、数据洞察等内容，针对创新创业的中小微企业的数据分析有助于金融机构找准创业赛道，选好投资方向，评价投资价值，发现潜力项目，洞察关键成功因素
ID | datayuancn 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 观数科技 的产品投递 1、产品名称 BIGDAF 2、...网管代理Gateway等于在物理隔离区和公共区有一个桥梁，分析师必须通过身份验证后才能提交相关数据或分析任务；管理后台Admin主要配置相应的用户和权限，采取图形界面，不需要进行代码级操作；插件主要是对用户资源设置不同的权限...BIGDAF等于在物理隔离区和公共区设置一个边界，所有人都必须通过身份验证后才能提交相关数据或分析任务，这就从源头上避免数据泄露所导致的安全问责。...BIGDAF继承并接管Hadoop原生账户，完全重构了一套权限机制，技术上采用身份认证、多因素身份鉴别、网络控制、登录控制登措施，所有人必须通过身份认证后才能提交相关数据或分析任务。 授权和访问控制。...可以根据用户、时间、认证结果进行筛选分析，做到事中监控、事后审计，追溯安全事件。 6、产品优势 易于部署。大数据平台有大量的组件和集群节点，各个组件的功能作用不同。
Python的功能不可以说不大，在金融数据分析里面有着很方便的应用。...1.数据获取 pandas包中有自带的数据获取接口，详细的大家可以去其官网上找，是io.data下的DataReader方法。...dataframe的数据结构 print DAX.info() #绘制收盘价的曲线 DAX['Close'].plot(figsize=(8,5)) 我们获得的数据是dataframe的结构，毕竟是...这个是我们获取的数据的信息。 ? 绘制出来的收盘价曲线是这样的。...和FRM中提到的一样，在市场低迷，或者说，金融危机的时候，市场的波动率急剧增加。于是，就有了恐慌指数这个东西，也就是Vix，其实就是市场的波动率指数。
这个数据明显错误，创建函数处理该问题 def fix_century(x): year = x.year - 100 if x.year > 1989 else x.year return...Yr_Mo_Dy') print(data.head(5)) 对应每一个location 一共有多少个缺失值 print(data.isnull().sum()) 对应每一个location ,一共由多少完整的数据值...shape[0]获取行数，shape[1]获取列数 print(data.shape[1]-data.isnull().sum()) 对于全体数据，计算风速的平均值 print(data.mean...().mean()) 创建一个名为loc_stats的数据框去计算并存储每一个location的最小值、最大值、平均值、标准差。...date.day) january_winds = data.query('month == 1') print(january_winds.loc[:,'RPT':'MAL'].mean())` 对于数据记录安年频率取样
平台金融模式中，是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，通过研究并与传统金融服务相结合，创新性的为平台服务企业开展相关资金融通工作。...平台模式的特点在于企业以交易数据为基础对客户的资金状况进行分析，贷款客户多为个人以及难以从银行得到贷款支持的小微企业，贷款无需抵押和担保，能够快速发放贷款，且多为短期贷款。...同时，这也使平台模式具有了寡头经济的特点，平台模式中的企业必须在前期进行长时间交易数据的积累，在交易数据的积累过程中完善交易设备和电子设备，以及进行数据分析所需的基础设施积累和人才积累。...说到大数据，首当其冲的应该是已经围绕数据海洋中耕耘已久并衍生出金融借贷业务的阿里系。首先从宏观上对阿里系进行分析。阿里系的基础是“三流”：信息流、资金流以及目前马云退休后布局的物流。...笔者认为，无论采用上述哪种运营模式，大数据分析的能力和数据来源的合法性、持续性能力对于企业来说必不可少。企业应根据自身发展特点选择自身适合的模式。 摘自：搜狐证券
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~今天给大家介绍一个金融数据分析库yfinance，主要是基于该库下的股票数据分析及股价预测（使用LSTM模型）yfinance库yfinance...是一个用于从 Yahoo Finance 获取金融数据的 Python 库。...它提供了一个方便的接口，让用户能够轻松地下载和处理股票、指数、货币对等金融市场的历史价格数据和其他相关信息。yfinance 让开发者和分析师能够使用 Python 进行金融数据分析、可视化和研究。...数据处理和分析： 通过将数据转换为 pandas 数据框，用户可以方便地进行数据处理、计算技术指标和执行分析操作。全球市场： yfinance 不仅仅支持美国市场，还能够获取许多全球市场的金融数据。...这可以帮助分析者理解数据的波动情况，尤其是在金融分析等领域。
7月22日电 综合美国《世界日报》报道，全球大数据(big data)时代来临，很多民众感受到大数据带来的便利和好处，由于巨量数据需要分析，分析员则成为很多企业和公司必备的职位，连一些看上去和数据毫不相关的企业...，也用分析员进行数据分析并提出改善建议。...由此而产生的数据分析以及统计等大学相关专业则成了“香饽饽”、“金饭碗”，很多赴美中国留学生争相申请，这类专业收入高，水涨船高，入学竞争越来越激烈。...随着大数据概念越来越普及，很多中国留学生也“闻风而动”，大量申请相关专业，诸如统计、数据分析等专业，涌入大量中国学生，导致竞争异常激烈。...分析称，市场对数据类人才的追求，也使得很多大学开始开设专门的数据分析类专业。如南加州大学的马歇尔商学院，就专门开设商业数据分析(Business Analytics)的硕士项目。
import pandas as pd import numpy as np 获取数据集 url = 'https://raw.githubusercontent.com/justmarkham.../DAT8/master/data/chipotle.tsv' 导入数据集至chipo chipo = pd.read_csv(url,sep = '\t') 设置打印宽度 pd.set_option...('display.width',1000) 查看前10行数据 print(chipo.head(10)) 了解数据集中有多少个观察值 print(chipo.info()) 了解数据集中有多少列...print(chipo.shape[1]) 打印出全部列的名称 print(chipo.columns) 输出数据集的索引 print(chipo.index) 被下单数最多的商品（...float(x[1:-1]) chipo.item_price = chipo.item_price.apply(dollarizer) print(chipo.item_price) 在该数据集对应的时期内
的产品投递 1、产品名称 Stratifyd大数据分析平台 2、所属分类 金融科技·智能获客 3、产品介绍 Stratifyd大数据分析平台是Stratifyd大数据团队设计和研发的快速分析响应解决方案...4、应用场景/人群 在金融行业，产品的应用包括企业决策者、市场人员、运营人员、产品人客服人员、数据分析师等。...提炼和智能分析，大量减少数据分析组逐一整理数据的时间，将更多时间用在驱动决策上。 银行需要快速定位客户对金融产品和服务集中咨询的领域如货币市场，储蓄卡，账单支付，电汇转账等。...Stratifyd协助金融企业利用客户交易数据来分析其消费习惯和爱好，定位其金融需求，了解各个企业的运营情况、现金流情况、主要的资金流向等信息。...Stratifyd协助金融企业了解客户对产品的意见、建议并形成多维度的数据分析供金融企业进行改进。
1.话题引入 我们在线性回归做假设检验，在时间序列分析做自回归检验，那么我们如何检验一个分布是否是正态分布的呢？ 首先，我们定义一个用来生成价格路径的函数。...当然这是我们仿真出来的路径，那么如果我们真的获取了这样的价格数据，我们要知道他是不是服从正态分布我们该怎么办呢？比较在金融理论里面，正态分布有着很大的优越性。...2.正态性检验 我们知道，其实价格服从的是lognormal分布，而每天的收益率是服从正态分布呢，所以，首先我们根据上面的仿真数据来获得每天的收益率数据。...所以，写个函数来分析： def normality_test(arr): print "Skew of dataset %14.3f" % scs.skew(arr) print "Skew
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,
,') 只显示Goals这一列 print(euro12["Goals"]) print(euro12.Goals) 有多少至球队参与了2012欧洲杯 print(euro12.shape[0]) 该数据集一共有多少列...print(euro12.info()) 将数据集中的列Team,Yellow Cards和Red Cards单独存为一个名叫discipline的数据框 discipline = euro12[["...Team","Yellow Cards","Red Cards"]] print(discipline) 对数据框discipline按照先Red Cards再Yellow Cards排序 print...discipline['Yellow Cards'].mean()) 对平均值取整 print(round(discipline['Yellow Cards'].mean())) 找到进球数Goals超过6的球队数据...print(euro12[euro12.Goals>6]) 选取以字母G开头的球队数据 print(euro12[euro12.Team.str.startswith("G")]) 选取前7列 print
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