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
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。
透过对该黑客组织的长期威胁情报的追踪，我们发现该黑客组织于近期发动了一场针对金融行业的鱼叉式钓鱼邮件攻击，该攻击以金融从业者简历为诱饵，诱骗用户启用宏代码，并将恶意代码嵌入其中。...该钓鱼内容为简历，可以看出其简历内容主要是金融行业相关，由于该组织的一贯攻击习惯，可以判断出该组织的目标及有可能是金融机构。...由于笔者分析时，该C&C服务器已关停，故无法获取其返回的命令格式，以及相关数据，但可以通过内置的部分指令以及功能来获取其对应的恶意行为，该Rat的服务端是由Web进行控制的。...可以看到会首先获取服务端返回的数据。 然后将数据赋值给c__DisplayClasse结构并对其进行拆分/判断。...三．攻击活动TTP 组织代号TransparentTribe，ProjectM，C-Major，Gorgon Group组织来源巴基斯坦攻击地域印度攻击目标金融行业攻击目的窃取机密资料入侵方式鱼叉式钓鱼邮件诱饵类型宏代码诱饵内容虚假简历特马家族
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。
来源：中国统计网 导读：很多数据分析师很优秀，但是简历写得确很糟糕。简历是取得企业信任第一步，那怎么样算是一份成功的简历呢？它主要是包括哪些内容？HR或者人事是如何通过简历来评判侯选人呢？...我们要确定怎么样简历是一份好数据分析师简历呢？那我们就要涉及到如何评价一个好数据分析师？...比如： 那怎么样的简历为好数据分析师简历呢？那就要问，这些简历给谁看？一般来说有两种，一种是初级数据分析师简历，一种是资深的。...1 初级数据分析师 第一，初级数据分析师简历，很多是都是过HR端，主要会看行业是否比较相同或者类似；第二，基本的技能是否满足相应的企业的要求，一种来说，初级数据分析师更多是处理临时需求以及日常经营类的分析...3 一份好的数据分析师简历包括那些呢？
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
美国旧金山的一位数据侠Prasanna Parasurama通过对1382份简历的分析得出了结论：性别不平等往往和求职者的个人客观条件无关，而更多来自公司主管不可控的主观因素。...▍用大数据的方法来衡量职场的性别不平等 在科技业，求职时的性别不平等一直是个重要话题。但针对该议题，在实际操作层面却鲜有基于大数据的系统性研究。...▍样本和研究方法：基于1382份简历的数据分析 这次研究中用到的是一个数据工程师职位的1382名求职者的简历数据，其中1029人为男性，占74.4%，353为女性，占25.5%。...▍数据分析：男性和女性技能相差不大，但女性被拒率更高 被拒率的差异： （图片说明：男女求职者的被拒比例） 男性和女性的被拒率分别为83.0%和88.6%，女性比男性高出5.6个百分点，...上图显示了一些技能在简历中呈现的比例，例如，不论男女，约80%的求职者都在简历中提到Java。 通过定性分析，我们可以看出技能分布在男女求职者上区别不大。
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。
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,
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
,') 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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
