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
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
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。
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。
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
import pandas as pd import numpy as np 获取数据集 url = 'https://raw.githubusercontent.com/justmarkham...('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（...item)是什么 print(chipo.item_name.value_counts().head(1)) 在item_name这一列中总共有多少商品被下单 print(chipo.item_name.nunique...()) 在choic_description中，下单次数最多的商品是什么 print(chipo.choice_description.value_counts().head(1)) 一共有多少商品下单
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。...2.1 MACD分析 第一个问题，什么是什么是MACD指标，请看下图： ?
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。...通过研究客户数据，确定客户是什么人，使用什么类型的产品，有什么样的人口统计特征。随后找出可以改进战略、产品开发和营销的方法。...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。
,') 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
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。...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。...同样股票本身也是一种时间序列类型，我们就以股票的数据来进行时间序列的分析 时间序列分析( time series analysis)方法,强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续观察计算，提取相关特征
金融企业中，“数据”扮演着重要的角色，因此其对数据的存储、使用也格外重视。本文将对典型金融企业中的存储场景进行分析，并针对不同场景的技术现状及未来发展进行简要说明。 强调下，以下内容仅代表个人观点。...01 核心数据库 该场景是以典型的大型传统商业数据库为主，例如Oracle、DB2等。其存储是以集中式块存储为核心，重点关注于数据安全、高性能、扩展能力及存储独有能力（快照、去重、压缩、双活等）。...随着近些年来数据库技术的发展，大型传统商业数据库逐渐被开源、分布式数据库所替代，其底层存储技术要求降低，分布式块存储、单机存储等，未来将逐步替代现有方案。...02 非核心数据库 在非核心场景下，金融企业已更多地使用开源数据库解决方案，其对存储层的要求侧重于高性能、性价比及扩展能力。...05 生产类"NAS" 与备份类场景不同，前者虽然也可用NAS解决，但其对性能、数据保护级别不高，但此场景不同。它重点关注于数据安全、高性能及扩展性等。
大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。...大数据风控的一个最大的优势就是丰富了信用风险评估的数据纬度，这些用户行为信息，很大程度是大数据采集和分析的结果，用户一般是不会提供给金融行业的。...很多信息是规律性信息，需要大数据分析才有可能得到，其在信用评估中的权重，也需要不断的优化模型去完善。...数据、技术、模型、分析将成为信用风险评估的四个关键元素，其背后的力量就是大数据的技术和分析能力。企业利用大数据的风控能力，实时输出风险因子信息，为金融企业提供实时风险管理视图，提高风险管理的及时性。...大数据风控可以从数据纬度和分析角度提升传统风控水平，是一个必要的补充，可以让传统风控更加科学严谨，但是不是取代传统风控的模型和数据。
从互联网金融监管政策出台开始，人们便已经开始探索有关互联网金融发展的新方向。之后，普惠金融、数字金融、金融科技等金融的概念开始出现。梳理这些概念，我们不难发现，其中一个共同点就是去金融化。...因为在他们看来，互联网金融一旦脱离了金融属性便不再是互联网金融了。这种认识显然有些以偏概全，因为互联网金融之所以会有金融属性主要是由于互联网和金融两种元素的结合并不紧密所导致的。...比如，互联网金融平台可以借助他们积累下来的用户支付数据来挖掘用户偏好，进而为金融行业的金融产品研发提供数据支撑；比如，互联网金融平台可以通过与新技术的融合来研发出新的风控模型来实现传统金融机构风控的智能化等等...虽然这些尝试可能在现在这个时候有些难度，或者是在盈利变现上面不及简单地进行金融属性的操作来得快速，但是只要能够抓住去金融化的点，就能够让互联网金融平台走得更加长远。 去金融化的本质是什么？...正如上文分析的那样，去金融化将会让互联网金融走得更加长远。但是，如果没有弄清去金融化的本质，而是仅仅只是将去金融化等同于金融行业与新技术的简单相加，那么去金融化又将会陷入到互联网金融的怪圈当中。
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