python金融大数据分析

张传娜

目录

  • 1 导论
    • 1.1 大数据的概念和内涵
      • 1.1.1 大数据爆炸
      • 1.1.2 大数据到底有多大？
      • 1.1.3 大数据的主要特征
        • 1.1.3.1 大数据的4V特征
        • 1.1.3.2 大数据时代的特点
      • 1.1.4 大数据的发展历程
      • 1.1.5 大数据的定义
      • 1.1.6 大数据与传统数据的区别
      • 1.1.7 小结
    • 1.2 大数据的思维
      • 1.2.1 大数据究竟哪里不一样？
      • 1.2.2 大数据思维1：更偏好全样本
      • 1.2.3 大数据思维2：接受混杂型
        • 1.2.3.1 小数据最重要的是保证质量
        • 1.2.3.2 大数据的简单算法由于小数据的复杂算法
        • 1.2.3.3 不再期待精确性
      • 1.2.4 大数据思维3：偏好相关性
      • 1.2.5 其他大数据思维
        • 1.2.5.1 其他大数据思维1：数据胜过经验
          • 1.2.5.1.1 案例1：友好的科学竞赛
          • 1.2.5.1.2 案例2：点球成金
        • 1.2.5.2 其他大数据思维2：数据是一种生产力
          • 1.2.5.2.1 案例二则
    • 1.3 大数据的运用
      • 1.3.1 缓解空间维度上的信息不对称
      • 1.3.2 缓解时间维度上的信息不对称
      • 1.3.3 缓解主体自身的信息不对称
  • 2 第二单元  金融数据采集
    • 2.1 任务概述
    • 2.2 国家统计局数据库采集宏观数据
    • 2.3 政府部门网站采集行业数据
    • 2.4 python采集网页数据
  • 3 第三单元 投资数据的描述性统计分析
  • 4 第四单元 金融数据可视化
    • 4.1 比较类图形
    • 4.2 占比类图形
    • 4.3 趋势类图形
  • 5 关联规则分析
    • 5.1 第一课时
趋势类图形