Python数据分析与应用- 客户价值分析
航空公司客户价值分析目录；航空公司现状分析；民航行业的竞争；除了三大航空公司之间的竞争，它还将加入各种新兴的小型航空公司、私人航空公司，甚至外国航空巨头。
航空产品生产过剩的同质性越来越明显，航空公司逐渐从价格、服务的竞争转向客户的竞争。
航空公司现状分析；行业外的竞争；随着高铁、子弹头列车等铁路运输的建设，航空公司受到了极大的冲击。
目前，航空公司已经积累了大量的会员档案信息和航班记录。
对于结束时间，选择宽度为两年的时间段作为分析观察窗口，以提取所有客户的详细数据，这些客户利用观察窗口中的记录机会，形成总共4个历史数据特征。
右表显示了数据特征及其描述。
分析航空公司的现状、航空公司数据、特征、描述、特征、名称、特征、客户基本信息、会员编号、会员时间、首飞日期、首飞日期、性别、会员卡级别、工作城市、工作国家的工作提供情况，年龄年份年龄航空公司客户数据描述表名称特征名称特征描述航班信息飞行时间计数观察窗结束时间装货时间观察窗结束时间最后一次飞行时间观察窗结束时间A VGDISCOUNT平均折扣率票价收入SUMYR观察窗SEGMSUM总飞行公里数SEGMSUM观察窗最后一次飞行日期A VGINTERV AL平均飞行时间间隔MAXINTERV AL最大
飞行间隔点信息交换点交换点交换号EPSUM总精英点PROMOPTIVESUM PARTNERSUM总累积点不飞行非飞行点改变号BPSUM总基本点连续表原始我们应该如何处理这些特性？我们应该从什么开始？考虑用航空公司客户数据对客户进行分类。
分析不同类型客户的特征，比较不同类型客户的客户价值。
为不同价值的客户类别提供个性化服务，并制定相应的营销策略。
项目目标可以结合当前的航空公司数据实现以下目标。
该公司的收入来自顶级客户。
我们客户的利润率。
上述收入来自现有客户。
大部分营销预算通常花在不存在的客户身上。
客户金字塔中有升级潜力的客户。
客户金字塔中的客户升级意味着销售收入的增加和利润的增加。
这些经验可能不完全准确，但它揭示了新时代的客户差异化趋势，说明了客户价值分析的紧迫性和必要性。
JayAdamCurry是客户营销战略的倡导者，了解客户价值分析，他从数百家外国公司实施客户营销的经验中提炼出以下经验。
熟悉航空客户价值分析的步骤和流程。航空客户价值分析项目的整体流程如图所示。
通过观察数据，目录发现原始数据中有这样的记录:票价为
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.doczj.com/doc/7c15731966.html, = 's1' https://www.doczj.com/doc/7c15731966.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
Python数据分析与展示教学大纲 课程概述 本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。 本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术，所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块，在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。 本课程共包括内容： （1）Python第三方库NumPy，讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法； （2）Python第三方库Matplotlib，讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法； （3）Python第三方库Pandas，强大的专业级数据分析和处理第三方库，介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。 该课程希望传递“理解和运用计算生态，培养集成创新思维”的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。 本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成，完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。 课程大纲 01 【第〇周】数据分析之前奏 课时 “数据分析”课程内容导学 Python语言开发工具选择
Anaconda IDE的基本使用方法 02 【第一周】数据分析之表示 课时 本周课程导学 单元1：NumPy库入门 单元2：NumPy数据存取与函数 单元3：实例1：图像的手绘效果 03 【第二周】数据分析之展示 课时 本周课程导学 单元4：Matplotlib库入门 单元5：Matplotlib基础绘图函数示例（5个实例） 单元6：实例2：引力波的绘制 04 【第三周】数据分析之概要 课时 本周课程导学 单元7：Pandas库入门 单元8：Pandas数据特征分析 预备知识 本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能 参考资料 [1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，2017.2 [2] 专题参考资料：《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，O’Reilly & 机械工业出版社，2014.1（该书使用Python 2.x系列，内容略微陈旧，仅做参考，不建议跟踪学习）
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16054103 课程名称：大数据分析与挖掘 英文名称：Big data analysis and mining 课程类别：专业选修课 学时：48(理论课：32, 实验课：16) 学 分：3 适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术 考核方式：考查 先修课程：多媒体技术、程序设计、软件工程 二、课程简介 本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分， 其中基础篇包括：数据挖掘基础，Python数据分析简介，数据探索，数据预处理和挖掘建模；实战篇包括：电力窃漏电用户自动识别，航空公司客户价值分析，中医证型关联规则挖掘，基于水色图像的水质评价，家用电器用户行为分析与事件识别，应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。 This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliances
实训：Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 （1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.doczj.com/doc/7c15731966.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da） 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示： 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。
为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \
《Python数据分析与应用》教学大纲课程名称：Python数据分析与应用 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时） 总学分：4.0学分 一、课程的性质 大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python数据分析与应用课程。 二、课程的任务 通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。 三、课程学时分配
四、教学内容及学时安排 1.理论教学
2.实验教学
五、考核方式 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。 六、教材与参考资料 1.教材 黄红梅，张良均．Python数据分析与应用[M]．北京：人民邮电出版社．2018． 2.参考资料
https://www.doczj.com/doc/7c15731966.html, 10分钟教你看懂K线图交易策略_光环大数据python培训 对于K线图，相信做交易的朋友都不陌生。本文作者用交单明了的语言解释了三日K线的交易原则，也分享了如何用python绘制K线图的方法和代码。 关于日本K线交易 据说日本人在十七世纪就已经运用技术分析的方法进行大米交易，一位名叫本间宗久的坂田大米贸易商发明了“蜡烛图”这一技术来分析每日市场上大米现货价格。现代K线图之父史蒂夫尼森认为，通过“蜡烛图”进行正式交易是自19世纪50年代开始的。 在本文，我们要重点解决以下两个问题： 我们从雅虎数据库中随机下载一些每日财经数据，用来绘制我们的K线图。在这个例子中，我们将绘制“标普500ETF”的每日K线图。你可以更改股票代码，比如“谷歌”、“苹果”、“微软”等，来绘制属于自己的K线图。 我们通常用“matplotlib.pyplot库”来进行数据可视化。Matplotlib也提供包括K线图在内的少部分特殊金融绘制工具，此类绘制工具可以在“matplotlib.finance子库”中找到。 我们还将运用通过“bokeh.plotting”绘制带有默认工具集和默认可视样式的接口。它运用了Python中用于现代浏览器Web做演示的交互式可视化库。 上述代码的输出如下所示：
https://www.doczj.com/doc/7c15731966.html, 我们提供的工具将帮助你记录图表走向，并通过缩放框和变焦轮将其放大或缩小。还有一个重置按钮来显示原本的实际输出，一个保存按钮让你下载浏览器中显示的图像（即缩放的图像）。 通过“三日K线”来理解K线交易策略 让我们来看一个简单的每日交易策略，通过分析过去三天的K线来预测我们在第四天是“买进”还是“卖空”。我们将在第四天结束前关闭仓位，并提前确定盈利/亏损。 在第四天“看涨”（即买入）所对应的所对应的交易条件是： 规则1：最新烛台的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二支烛台必须是红色的。 规则3：最近一支烛台的收盘价必须高于第二支烛台的收盘价。 规则4：你会在第四天早上交易刚开始时买入，然后在市场收盘前卖出。 在第四天“看空”（即卖出）所对应的交易情况是： 规则1：最新K线的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二天的烛台必须是绿色的。
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构
o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲（一组一章，第一章除外）
或从下列选题中选择：（除第1讲） 选题名称内容结构内容要求 第1讲 机器学习与Python库（该讲不可选）解释器Python3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 1.Python基础：列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子 与卷积网络 代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析 第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法：BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度 代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率 预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类
第3讲 决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测 代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计 第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践： 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的 横向比较 第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标 代码和案例实践： 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割 第6讲 隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.doczj.com/doc/7c15731966.html,place平滑 9.Gibbs采样详解 代码和案例实践： 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词
Python金融投资分析实践 课程介绍 Python是什么？ Python是现流行的一种多用途编程语言，广泛应用于各种非技术和技术领域。为什么选择Python进行金融数据分析？在大数据的时代，金融的数据处理也更多地借助与各种软件，而Python作为一个具有强大库的软件，在金融数据的分析上，也有非常重要的地位。美国银行、美林证券的“石英”项目、摩根大通的“雅典娜”项目，都使用了Python和其他既定技术来构建、改进和维护其核心IT系统，而很多对冲基金也开始大量地使用Python的功能，进行高效的金融应用程序开发与金融分析工作。 课程大纲 第一课Python是什么？为什么选择Python进行数据分析 Python的简介与环境部署；金融计量计算小例子——多种金融收益率的计算；蒙特卡罗模拟法的欧式期权价值计算 第二课如何灵活使用Python来分析数据？ Python的基本数据类型与结构介绍；Numpy数据结构的介绍与使用； Numpy中的金融函数 第三课如何使用Python展示金融数据？ Python中的二维绘图：线图、散点图、直方图、股票烛柱图等；三维曲面图 第四课如何使用Python处理时间序列？ Pandas库的基本数据结构介绍；时间序列的平滑方法；高频数据的处理 第五课我们需要补充点数学基础 回归、插值、优化问题、积分与方程求解在Python中的实现 第六课我们需要补充点统计学基础 统计描述与推断统计学在金融数据上的应用 第七课如何利用Python计算投资组合？
投资组合优化的基本理论，有效边界与资本市场线的计算 第八课主成分分析（PCA）可以对金融数据做什么？ 主成分分析技术介绍；利用PCA方法构造股票指数 第九课贝叶斯回归在金融学中的作用 贝叶斯回归的介绍；黄金投资公司与黄金开采公司的回归分析 第十课衍生品定价模型 资产定价基本定理；固定短期利率折现计算 第十一课金融模型的模拟计算 几何布朗模拟；跳跃扩散模拟；平方根扩散模拟 第十二课衍生品的价格是多少？ 欧式期权与美式期权；期权的估值 第十三课加入衍生品的投资组合 投资组合中衍生品头寸的计算 授课讲师 何翠仪，毕业于中山大学统计学专业，炼数成金专职讲师。 在炼数成金上开设了多门关于数据分析与数据挖掘相关的课程，如《大数据的统计 学基础》、《大数据的矩阵基础》《金融时间序列分析》等，也曾到不同的公司开 展R语言与数据分析的相关培训。对数据分析有深刻认识，曾与不同领域公司合作，参与到多个数据分析的项目中，如华为、广州地铁等 课程环境 Python 2.x 授课对象 对金融投资分析有兴趣，有志从事金融行业数据分析，希望探索python在金融行业应用实践的学员； 收获预期 知道如何利用Python进行金融投资分析，并可以熟练使用Python进行金融投资分 析和数据展现
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 python数据分析与挖掘实战 2018/03/29 11 第六章分别使用了LM神经网络和CART 决策树构建了电力窃漏电用户自动识别模型，章末提出了拓展思考--偷漏税用户识别。 ?第六章及拓展思考完整代码https://github/dengsiying/Electric_leakage_users_automatic_identify.git ?项目要求：汽车销售行业在税收上存在多种偷漏税情况导致政府损失大量税收。汽车销售企业的部分经营指标能在一定程度上评估企业的偷漏税倾向，附件数据提供了汽车销售行业纳税人的各个属性和是否偷漏税标识，请结合各个属性，总结衡量纳税人的经营特征，建立偷漏税行为识别模型。 ?项目步骤： ?数据初步探索分析数据预处理模型选择与建立模型比较1.数据初步探索分析?一共124个样本，16个属性。 ?先用Excel看下不同销售类型和销售模式下的输出频率分布。 ? ?图1 不同销售类型下的偷漏税频率分布? ?图2 不同销售模式下的偷漏税频率分布?可以看到所有销售类型和销售模式都有异常偷漏税情况，由图1可以看出来国产轿车异常数最高，但是与正常数相比，可以明显看出来大客车的异常数远高于正常数，说明大客车更多的存在偷漏税情况。同样由图2可以看出来一级代理商、二级及二级以下代理商的更多的多的存在偷漏税情况。 ?接下来用python进行分析。分异常和正常两类看下数值型经营指标。 ?datafile = ‘Taxevasion identification.xls’df = pd.read_excel(datafile)#print(data.describe().T)df_normal = df.iloc[:,3:16][df[u”输出”]==“正常”]df_abnormal=df.iloc[:,3:16][df[u’输出’]==‘异 常’]df_normal.describe().T.to_excel(‘normal.xls’)df_abnormal.describe().T.to_excel(‘abn
常用Python数据分析工具汇总 Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是对该第三方扩展库的简要介绍： 1. Numpy Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。 2. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame 等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 3. SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。 4. Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。 5. Scikit-Learn Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。 6. Keras Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。 7. Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。 8. Scrapy Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍，有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法！
《python金融数据挖掘及其应用》课程教学大纲 课程代码： 学分：5 学时：80（其中：讲课学时：60 实践或实验学时：20 ） 先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、Python程序设计基础 适用专业：信息与计算科学 建议教材：黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京：人民邮电出版社.2019. 开课系部：数学与计算机科学学院 一、课程的性质与任务 课程性质：专业方向选修课。 课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程，使得学生在掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能基础上，进一步地扩展应用到较为复杂金融数据处理及挖掘分析任务上，最后进行量化投资实战检验。本课程为Python在金融量化投资领域的具体应用，也是Python 在金融行业应用最为广泛的领域之一，从而使得学生具备一定的行业应用背景及就业技能。 二、课程的基本内容及要求 本课程教学时数为80学时，5学分；实验20学时,1.25学分。 第七章基础案例 1.课程教学内容： （1）股票价格指数周收益率和月收益率的计算； （2）上市公司净利润增长率的计算； （3）股票价、量走势图绘制； （4）股票价格移动平均线的绘制； （5）沪深300指数走势预测； （6）基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析。 2.课程的重点、难点： （1）重点：案例的实现思路、算法及程序具体实现； （2）难点：案例的实现算法、程序实现过程中各类数据结构的相互转换。 3.课程教学要求： （1）了解案例实现的基本思路； （2）理解案例实现的具体算法及程序实现，各种数据结构的相互转换并实现程序计算； （3）掌握案例实现的具体过程，包括思路、算法、数据处理、程序计算及结果展现。 第八章综合案例一：上市公司综合评价
智慧树Python数据分析与数据可视化答案第一章单元测试 1、缩进对于Python程序至关重要。 A:错 B:对 正确答案:【对】 2、在Python 3.x中不能使用汉字作为变量名。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、下面哪些是正确的Python标准库对象导入语句？ A:from math import B:import math.sin as sin C:from math import sin D:import math. 正确答案:【from math import *; from math import sin】 4、Python支持面向对象程序设计。 A:对 B:错 正确答案:【对】
5、下面属于Python编程语言特点的有？ A:扩展库丰富 B:代码运行效率高 C:支持命令式编程 D:支持函数式编程 正确答案:【扩展库丰富; 支持命令式编程; 支持函数式编程】 第二章单元测试 1、已知列表x = [1, 2, 1, 2, 3, 1]，那么执行x.remove(1)之后，x的值为[2, 2, 3]。A:对 B:错 正确答案:【错】 2、已知列表x = [1, 2, 3]，那么执行y = x.reverse()之后，y的值为[3, 2, 1]。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。 A:错 B:对 正确答案:【对】 4、表达式3 > 5 and math.sin(0)的值为0。
B:错 正确答案:【错】 5、表达式4 < 5 == 5的值为True。 A:错 B:对 正确答案:【对】 第三章单元测试 1、生成器表达式的计算结果是一个元组。 A:错 B:对 正确答案:【错】 2、包含列表的元组可以作为字典的“键”。 A:错 B:对 正确答案:【错】 3、列表的rindex()方法返回指定元素在列表中最后一次出现的位置。A:对 B:错 正确答案:【错】 4、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。A:错
用一张示意图表示Python变量和赋值的重点： 例如下图代码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别数据类型:整型数据 整型数据 字符串数据 字符串数据
字典使用键-值（key-value）存储，无序，具有极快的查找速度。以上面的字典为例，想要快速知道周杰伦的年龄，就可以这么写： zidian['周杰伦'] >>>'40' dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说，"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。 DataFrame： DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后，字典和列表都可以转化为DataFrame，以上面的字典为例，转化为DataFrame是这样的： import pandas as pd df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名 和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。
2.从Python爬虫学循环函数 掌握了以上基本语法概念，我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例，讲讲大家最难理解的循环函数for的用法： A.for函数 for函数是一个常见的循环函数，先从简单代码理解for函数的用途： zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'} for key in zidian: print(key) >>> 刘强东 章泽天 周杰伦 昆凌 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时#迭代key和value，可以用for k, v in d.items() 可以看到，字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数，可以说是真正入门了Python函数。 B.爬虫和循环 for函数在书写Python爬虫中经常被应用，因为爬虫经常需要遍历每一个网页，以获取信息，所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例，他的网站信息长这样：
常用的Python数据分析工具 Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是对该第三方扩展库的简要介绍： 1. Numpy Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。 2. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame 等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 3. SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。 4. Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。 5. Scikit-Learn Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。 6. Keras Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。 7. Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。 8. Scrapy Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍，有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法！