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python大数据分析实例_光环大数据Python培训。现在这个时代，技术飞速发展Python和大数据的应用也越来越广泛。用python处理数据是家常便饭，从事的工作涉及nlp，算法，推荐，数据挖掘，数据清洗，数据量级从几十k到几T不等。
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光环大数据作为国内知名的Python培训机构，为大家总结下Python处理大数据的劣势：
1.python线程有gil，通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑，浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的：并发单元之间有巨大的数据共享或者共用，多进程会导致内存吃紧，多线程则解决不了数据共享的问题，单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦；
2.绝大部分的大公司，用java处理大数据不管是环境也好，积累也好，都会好很多；
3.python执行效率不高，在处理大数据的时候，效率不高，这是真的，pypy（一个jit 的python解释器，可以理解成脚本语言加速执行的东西）能够提高很大的速度，但是pypy 不支持很多python经典的包，例如numpy；
4.公司中，很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的；
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5.巨大的数据不是语言所能解决的，需要处理数据的框架虽然小众，但是python还是有处理大数据的框架的，或者一些框架也支持python；
6.编码问题处理起来会方便很多。
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构，多年来专注大数据人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。
随着大数据的发展，人工智能+Python发展更加火爆，人工智能工程师岗位缺口越来越大，井喷式增长，而且人工智能工程师平均薪资较其他IT岗位薪资高得多。无论是Python 工程师、Python爬虫工程师、还是人工智能工程师等等的职位薪资待遇均水涨船高，人工智能从业人员平均薪资分布超过70%从业者月薪20K-80K。几乎全行业都再发展人工智能+Python，百度、阿里、腾讯、科大讯飞等等国内知名企业均需大量人工智能+Python人才！
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《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/b41112787.html, = 's1' https://www.doczj.com/doc/b41112787.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）
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数据可视化实战第1期
法律声明 【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散播，违者将可能被追究法律和经济责任。 课程详情访问炼数成金培训网站 https://www.doczj.com/doc/b41112787.html,
Python数据可视化实战—课程概要 1. Python基本绘图 2. Python简单图形绘制 3. 常见图形绘制 4. 完善统计图形 5. Python高级绘图一之图形样式 6. Python高级绘图二之实现多张图并存 7. Python高级绘图三实现共享坐标轴 8. Python精美制图一之ggplot 9. Python精美制图二之seaborn 10. Python精美制图三之pyecharts
第一章Python基本绘图 ? 1.1 Python绘图常用库介绍? 1.2 相关参数 ? 1.3 简单案例实践
1.1 Python绘图常用库介绍 matplotlib作为Python的基本绘图库，是Python中应用最广泛的绘图工具包之一，matplotlib能和其他很多库结合，如pandas等 ?Matplotlib库 matplotlib作为Python的基本绘图库，是Python中应用最广泛的绘图工具包之一，matplotlib能和其他很多库结合，如pandas等 ?其他库 包括ggplot2和seaborn,还有pyecharts库等都是第三方绘图库，可以优化Python图形，使得Python数据可视化结果更加美观
matplotlib.plot是最常见的绘图的模块，语法如下： plt.plot(x,y,ls=,lw=,c=,marker=,markersize=,markeredgecolor=,markerfacecolor, label=) x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 ls: 折线的风格(‘-‘, ’--‘, ’-.‘和':‘) lw: 线条宽度 c: 颜色 marker: 线条上点的形状 markersize: 线条上点的大小 markeredgecolor: 点的边框色 markerfacecolor: 点的填充色 label: 文本标签
https://www.doczj.com/doc/b41112787.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/b41112787.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/b41112787.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
python数据分析学习方法 数据分析是大数据的重要组成部分，在越来越多的工作中都扮演着重要的角色，Python可以利用各种Python库，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython 等，高效的解决各式各样的数据分析问题，那么该如何学习Python数据分析呢？ 大数据作为一门新兴技术，大数据系统还不完善，市场上存在的资料也很零散，只有少数大数据资深技术专家才掌握真正的大数据技术，老男孩教育徐培成老师拥有丰富的大数据实践经验，掌握大数据核心技术，大数据实战课程体系完善，能够让学员学到真本领！ 老男孩教育Python与数据分析内容： 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数 3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制 4. Python正则表达式、Python爬虫实现 5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩 6. Python对常用矩阵算法实现 7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn 8. 数据加载、存储、格式处理 9. 数据规整化、绘图与可视化 Python与数据分析是老男孩教育大数据开发课程的一部分，除此之外，老男孩教育大数据开发课程还包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、
ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban等，如此全面的知识与技能，你还在等什么？赶紧报名学习吧！
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
《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
关于举办“Python大数据机器学习实战”高级工程师 实战培训班的通知 地点：北京--时间：12月25-12月28 一、课程学习目标 1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。 2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。 3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。 4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。 5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。 6.以直观解释，增强感性理解。 7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。 8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。 9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。 二、课程目标 本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。 三、培训对象 大数据分析应用开发工程师、大数据分析项目的规划咨询管理人员、大数据分析项目的IT项目高管人员、大数据分析与挖掘处理算法应用工程师、大数据分析集群运维工程师、大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员
智慧树知到《大数据分析的python基础》章节测试答案第一章 1、Python语言是一种高级语言。 A:对 B:错 答案: 对 2、Jupyter notebook中运行单元格的方法有哪几种？( ) A:Enter B:Shift+Enter C:Ctrl+Enter D:F5 答案: Shift+Enter,Ctrl+Enter 3、Jupyter notebook的记事本文件扩展名为：( ) A:m B:py C:pyc D:ipynb 答案: ipynb 4、Jupyter notebook 中的助手需要额外安装。 A:对 B:错 答案: 对
5、Python安装扩展库常用的是（）工具 A:setup B:update C:pip D:run 答案: pip 6、关于Python语言的注释，以下选项中描述错误的是：（） A: Python语言有两种注释方式:单行注释和多行注释 B:Python语言的单行注释以#开头 C:Python语言的单行注释以单引号开头 D:Python语言的多行注释以'''(三个单引号)开头和结尾 答案: Python语言的单行注释以单引号开头 7、以下选项中，不是pip工具进行第三方库安装的作用的是：( ) A:安装一个库 B:卸载一个已经安装的第三方库 C:列出当前系统已经安装的第三方库 D:脚本程序转变为可执行程序 答案: 脚本程序转变为可执行程序 8、安装一个库的命令格式是：( ) A:pip uninstall <拟卸载库名> B:pip -h C:pip install <拟安装库名》
D: Pip download <拟下载库名> 答案: pip install <拟安装库名》 9、标准的缩进格式是Python的语法之一。 A:对 B:错 答案: 对 10、下列导入第三库的操作中正确的是：( ) A:import numpy B:import numpy as np C:from matplotlib import pyplot D:from urllib.request import urlopen 答案: import numpy,import numpy as np,from matplotlib import pyplot,from urllib.request import urlopen 第二章 1、Python 3.6.5版本的保留字总数是：（） A:33 B:27 C:16 D:29 答案: 33 2、以下选项中，不是Python语言保留字的是：（） A:while B:except
1. Python数据处理和分析常用语句 数据分析的一般步骤包括数据获取、数据整理、数据描述、数据分析 1.1 数据获取 1.1.1 数据获取方式 1.1.2 查看数据属性 Data.shape 查看数据多少行、多少列 Data.columns 查看数据列 Data.dtypes 查看各数据字段的属性 1.2 数据整理 #第二步：做一些数据的基本处理： 1.2.1 数据基本处理（类excel） #0.数据类型的转换 例如：如果要做时间序列分析，首先要将交易日期从通用对象（object）转换为日期对象（datetime） df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) #1.如何获取导入的数据有几行几列？ 直接用df.shape，返回一个维度（几行，几列）的元组；
df.columns.size #获取列数 df.iloc[:, 0].size #获取行数 #2.如何查看指定行、列、子集？ #df = pandas.read_excel('1.xls',sheetname= '店铺分析日报') df = df.loc[:,['股票代码','股票名称', '营业总收入']]#访问指定的列 #df=df['股票代码'] #查看指定列 #DataFrame.ix['index_name'] #查看指定行 #dataframe[m:n] #选择多行 #dataframe[dataframe['col3'>5]] #条件筛选 #dataframe.ix[0:3,0:5] #选择子集 #3.如何添加新的列 例1：添加一个总和栏来显示Jan、Feb和Mar三个月的销售总额 df['total'] = df['Jan']+df['Feb']+df['Mar'] 例2：把计算结果添加为一个新的列 df['P/E'] = df.收盘价/df.基本每股收益#新的列名，后面是对应的数值 例3：在excel表最后加一行求各列和 sum_row=df[['Jan','Feb','Mar','total']].sum() #4.如何删除行列 #df_delete=df.drop(['result'],axis=1) #删除列 #DataFrame.drop(['index1','index2'...]) #删除行
Python金融业数据化运营实战第1期
法律声明 【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散播，违者将可能被追究法律和经济责任。 课程详情访问炼数成金培训网站 https://www.doczj.com/doc/b41112787.html,
Python金融数据分析—课程概要 1. 金融市场与金融产品 2. Python基础知识 3. Python统计学相关知识 4. 金融中的线性问题 5. 非线性与金融 6. Python贷款按揭分析 7. Python随机模拟 8. Python投资组合策略 9. Python信用评分卡 10. Python股票技术指标分析
第一章金融市场与金融产品 ? 1.1 金融市场 ? 1.2 金融机构 ? 1.3 基础金融工具 ? 1.4 金融产品 ? 1.5 金融产品风险 ? 1.6 资产风险的度量
?金融市场概念 金融市场是指资金供应者和资金需求者双方通过信用工具进行交易而融通资金的市场，广而言之，是实现货币借贷和资金融通、办各种票据和各种有价证券交易活动的市场。 金融市场又称资金市场，是资金融通的市场，包括货币市场，资本市场，商品市场，外汇市场，所谓资金融通，是指经济在运行过程中，资金供求双方运用各种金融工具调节资金盈余的活动，是所有金融交易活动的总称 ?金融市场功能 金融市场履行的基本经济职能是，使资金从那些因为支出少于收入而积蓄了盈余资金的一方，转移到那些由于支出超过收入而陷于资金短缺的一方,从本质上来讲，金融市场的功能主要是实现资源的配置，从而使一个社会的经济资源能最有效的配置在效率最高或效用最大的用途上
2017 最新唐宇迪Python 数据分析与机器学习实战视频教程【课程介绍】课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案 例，通过python 数据科学库numpy,pandas,matplot 结合机器学习库scikit-learn 完成 一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这 些python 库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle 项 目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。【课程目标】课 程目标：零基础快速掌握python 数据分析与机器学习算法实战，快速入门python 最流行的数据分析库numpy,pandas,matplotlib。对于繁琐的机器学习算法，先从原理 上进行推导，以算法流程为主结合实际案例完成算法代码,使用scikit-learn 机器学习 库完成快速建立模型，评估以及预测。结合经典kaggle 案例，从数据预处理开始一 步步完成整个项目，使大家对如何应用python 库完成实际的项目有完整的经验与概 念。 5 M4 u: f” v$ j) O ‘ w7 ]7 M8 G. b ` _+ r- § T7 y( D7 G$ Z1 F 章节1: Python 科学计算库-Numpy 4 f1 `# o! \; l# iv7 r 课时1 课程介绍（主题与大纲）10:46 zo3 m” G. m5 Y 课时2 机器学习概述10:04 6 d; g4 [, h+ j6 H% p! b 课时3 使用Anaconda 安装python 环境（Python 新手先看这个）13:10 % e d) I) t `, z! }* R$ w. \4 s 2 Y( x1 w# D- w/ e 课时4 课程数据，代码，PPT（在参考L1 m6 n! E) r8 ~” h% AJ 课时9 矩阵常用操作10:18 1 G% u5 }0 }1 @ d/ U 课时10 不同复制操作 对比10:49 ( \* a5 J+ H’ l9 C) d 3 _3 S% p8 |. t2 ~ 章节2: python 数据分析处理库- Pandas 课时11Pandas 数据读取11:50 f* e9 k/ Q9 V; K 课时12Pandas 索引与计算10:26 课时13Pandas 数据预处理实例13:01 9 g3 W7 G: E p6 y 课时14Pandas 常用预处理方法11:11 课时15Pandas 自定义函数07:44 : s- `z6 k5 c L6 P * u, f$ ~% |. A 课时16Series 结构12:29 - r- p+ C9 u9 v Q5 B6 Y$ K5 Q 1 J; o4 P3 p) Q, k1 Hr 5 _ f I7 g’ @+ w* l 章节3: Python 数据可视化库-Matplotlib + X% U) N, H! s” o, Y 4 A$ g1 Y9 }# Dw( z; f( H 课时17 折线图绘制08:25 课时18 子图 操作14:05 [0 O” [# { ?0 j( w” m+ M- t* c ) N2 X5 n( T. w* y4 Q?$ ~ 课时19 条形 图与散点图10:12 课时20 柱形图与盒图10:17 6 Zw9 T, y/ _ 0 r$ X( Y+ {2 g
Python与大数据专业分析课件（470P） Python与大数据分析计算机信息学院Python大数据专业友情提示上课时间请勿：请将您手机改为震动避免在课室里使用手机交谈其他事宜随意进出教室请勿在室内吸烟上课时间欢迎：提问题和积极回答问题随时指出授课内容的不当之处Python与大数据分析Python基础（次课）网络爬虫（次课）期中随堂上机考试（次课）金融数据分析案例（次课）文本数据分析案例（次课）图像数据分析（次课）自我介绍刘宁宁对外经济贸易大学信息学院讲师。 专注于对图像分类(VisualObjectClassification)、文本处理(NaturalLanguageProcessing)、模式识别(PatternRecognition)等方面的研究。 com为什么大数据首选是Python呢？第一部分初识Python 第二部分基本概念变量、注释、print函数、数据类型、算术运算符、类型转换第三部分数据的容器列表、元组、字典、集合第四部分控制结构与推导式第五部分数据的读写操作第六部分错误类型和异常捕获第七部分字符编码问题处理第八部分编写函数处理数据第九部分变量作用域第十部分Python中的模块第十一部分Python中的类第十五部分Numpy基础知识第十六部分Pandas数据分析第十三部分正则表达式第十四部分日期数据的处理Python语言的诞生和发展历史Python语言的特点运行环境及安装Python语言的诞生和发展历史Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言Python语言是数据分析师的首选数据分析语言也是智能硬件的
首选语言数据分析创建复杂的Web应用程序游戏开发动画电影效果网站开发智能硬件开发Python与蟒蛇有关？GuidovanRossum于年在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的Python语言的诞生BBCMontyPythonlsquosFlyingCircus（蒙提middot派森的飞行马戏团）GuidovanRossum（人称龟叔）Python版本于年月发布。 在年月Python发布此版本没有完全兼容之前的PythonPython也因此分为了Python派系和Python派系两大阵营Python语言的发展历史TIOBEINDEX:编程语言流行程度排行榜Python语言的TIOBEINDEXPython曾在年和年两度被TIOBE排行榜评为年度编程语言现已成为了第五大流行编程语言（截至年月）Python语言的TIOBEINDEXPython语言的特点优点一：优雅、简单、明确（减少花哨、晦涩或以炫技为目的的代码）让数据分析师们摆脱了程序本身语法规则的泥潭更快的进行数据分析C语言Python语言优点二：强大的标准库完善的基础代码库覆盖了网络通信、文件处理、数据库接口、图形系统、XML处理等大量内容被形象地称为内置电池（batteriesincluded）Python使用者调包侠优点三：良好的可扩展性大量的第三方模块覆盖了科学计算、Web开发、数据接口、图形系统等众多领域开发的代码通过很好的封装也可以作为第三方模块给别人使用。 如Pandas、Numpy、Seaborn、Scikitlearn等等优点四：免费、开源缺点一：运行速度慢缺点二：加密难缺点三：缩进规则缺点四：多线程灾难Python语言的缺点Python语言与Java动态类型和静态类
《python数据分析与挖掘基础》课程教学大 纲 课程代码： 学分：4 学时：64（其中：讲课学时：42 实践或实验学时：22） 先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、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，使得学生能够掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能，能够针对基本的数据挖掘问题与样例数据，调用Python中的第三方扩展包Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn及关联规则算法代码，进行处理、计算与分析，从而为其他的专业领域课程或者复杂应用问题提供基础支撑。 二、课程的基本内容及要求 本课程教学时数为64学时，4学分；实验22学时，1.375学分。 第一章Python基础 1.课程教学内容： （1）Python及其发行版Anaconda的安装与启动、Spyder开发工具的使用和Python 新库的安装方法； （2）Python基本语法和数据结构。 2.课程的重点、难点： （1）重点：Python基本语法和数据结构的灵活运用； （2）难点：Python数据结构的灵活运用。 3.课程教学要求： （1）了解Python的安装及界面基本使用技能； （2）理解Python基本数据结构及方法的使用； （3）掌握Python基本数据结构的使用技能及循环、条件语句的应用。 第二章科学计算包Numpy 1.课程教学内容： （1）导入并使用Numpy创建数组；