python金融大數據分析mobi

㈠ python金融大數據分析 百度雲盤pdf

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華爾街學堂 python金融實務從入門到精通。最近，越來越多的研究員、基金經理甚至財務會計領域的朋友，向小編咨詢：金融人需要學Python么？事實上在現在，這已經不是一個問題了。Python已成為國內很多頂級投行、基金、咨詢等泛金融、商科領域的必備技能。中金公司、銀河證券、南方基金、銀華基金在招聘分析師崗位時，紛紛要求熟練掌握Python數據分析技能。

課程目錄：

Python在金融資管領域中的應用

安裝anaconda步驟

Python基礎知識

Python基礎金融分析應用

成為編程能手：Python知識進階

利用Python實現金融數據收集、分析與可視化

......

㈡ 求Python數據分析的書籍！

《利用Python進行數據分析》
《Python金融大數據分析》
《深入淺出數據分析》
《從零開始學習Python—數據分析與挖掘》
《Python數據分析與挖掘實戰》

㈢ 如何系統地學習Python 中 matplotlib，numpy，scipy，pandas

我分享一下4本比較好的電子書（3本中文1本英文）
先看《python科學計算》，裡面有這4個模塊的講解，條理很清晰（裡面還有tkinter等其他內容，不想看的話可以不看）

然後《python金融大數據分析》《利用python進行數據分析》兩本根據自己的需求選擇一本來學習吧（如果對金融方面沒有需要的話，建議學後者。如果能兩本都學了就更好了，不過我自己還沒學完啊(lll￢ω￢)）

《Mastering pandas for finance》這本書對pandas講得很好，比網上那些什麼「1小時搞定pandas」之類的好多了，不過沒有中文翻譯版。雖然是全英文，但如果題主英語基礎還好的話，是可以學習的，不會看得很費勁。

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滿意的話能賞點分么~

㈣ 在哪兒買Python金融大數據分析

2012年的時候我們說R是學術界的主流，但是現在Python正在慢慢取代R在學術界的地位。不知道是不是因為大數據時代的到來。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據；R不行，R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據（通過groupby）才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。所以有人說：Python=R+SQL/Hive，並不是沒有道理的。

Python的一個最明顯的優勢在於其膠水語言的特性，很多書里也都會提到這一點，一些底層用C寫的演算法封裝在Python包里後性能非常高效
(Python的數據挖掘包Orange canve
中的決策樹分析50萬用戶10秒出結果，用R幾個小時也出不來，8G內存全部占滿)。但是，凡事都不絕對，如果R矢量化編程做得好的話（有點小難度），會
使R的速度和程序的長度都有顯著性提升。

R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面，無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用。
相比之下，Python之前在這方面貧乏不少。但是，現在Python有了
pandas。pandas提供了一組標準的時間序列處理工具和數據演算法。因此，你可以高效處理非常大的時間序列，輕松地進行切片/切塊、聚合、對定期
/不定期的時間序列進行重采樣等。可能你已經猜到了，這些工具中大部分都對金融和經濟數據尤為有用，但你當然也可以用它們來分析伺服器日誌數據。於是，近
年來，由於Python有不斷改良的庫（主要是pandas），使其成為數據處理任務的一大替代方案。

做過幾個實驗：
1. 用python實現了一個統計方法，其中用到了ctypes，multiprocess。
之後一個項目要做方法比較，又用回R，發現一些bioconctor上的包已經默認用parallel了。（但那個包還是很慢，一下子把所有線程都用掉了，導致整個電腦使用不能，看網頁非常卡~）
2. 用python pandas做了一些數據整理工作，類似資料庫，兩三個表來回查、匹配。感覺還是很方便的。雖然這些工作R也能做，但估計會慢點，畢竟幾十萬行的條目了。
3. 用python matplotlib畫圖。pyplot作圖的方式和R差異很大，R是一條命令畫點東
西，pylot是准備好了以後一起出來。pyplot的顏色選擇有點尷尬，默認顏色比較少，之後可用html的顏色，但是名字太長了~。pyplot
的legend比R 好用多了，算是半自動化了。pyplot畫出來後可以自由拉升縮放，然後再保存為圖片，這點比R好用。

總的來說Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處
理，Python都有著明顯優勢。
而R是在統計方面比較突出。但是數據分析其實不僅僅是統計，前期的數據收集，數據處理，數據抽樣，數據聚類，以及比較復雜的數據挖掘演算法，數據建模等等
這些任務，只要是100M以上的數據，R都很難勝任，但是Python卻基本勝任。

結合其在通用編程方面的強大實力，我們完全可以只使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。
但世上本沒有最好的軟體或程序，也鮮有人能把單一語言挖掘運用到極致。尤其是很多人早先學了R，現在完全不用又捨不得，所以對於想要學以致用的人來說，如果能把R和Python相結合，就更好不過了，很早看過一篇文章——讓R與Python共舞，咱們壇子里有原帖，就不多說了，看完會有更多啟發。

㈤ python金融大數據分析簡單嗎

近來，Python無疑是金融業的重要策略性技術平台之一。到2018年底，這已經不再是個問題：全世界的金融機構現在都盡最大努力利用Python及其強大的數據分析、可視化和機器學習程序庫生態系統。在金融領域之外，Python還常常成為編程入門課程選擇的語言，例如計算機科學課程項目。
除了容易理解的語法和多重范型方法之外，形成這一局面的主要原因之一是，Python已經成為人工智慧（AI）、機器學習（ML）和深度學習（DL）領域的「頭等公民」。這些領域的許多流行的軟體包和程序庫都直接用Python（如ML所用的scikit-learn）編寫，或者用Python包裝器（例如DL所用的TensorFlow）。
要學會數據分析 還是需要先學會python基礎。
希望可以幫到你