使用tushare大数据平台对几种股票因子进行计算
写在前面去年七月，笔者开始接触买入股票，近一年下来，投入的的钱亏了一半，股票市场不是基金市场，其中的残酷给我这个初来乍到的年轻人上了一课。当时，我就在想，买卖股票是否能够赚钱，关键就在一个信息。内部的人有内部的消息，总是能赚大量的钱。我作为一个学生，家里边也没有背景，不可能获取到公司内部的消息。在我
有关不平衡学习与SMOTE算法
文章目录前言因为最近的任务中运用到了Smote算法，但是我找了网上好多帖子都没有解决问题，因此去阅读了imblearn库的User guide。然后在这边写下所得到的知识以及掌握了的算法，可以供大家学习与参考一、有关上采样和Smote算法？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加
模型的可解释性：部分依赖图PDP和个体条件期望图ICE
部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。
提高EDA（探索性数据分析）效率的 3 个简单工具
本文简单的介绍 3 个非常好用的的数据可视化和分析工具，它们只需要很少的代码就可以自动的帮助我们执行快速和详细的数据分析
努力成为一名数据分析师
一、什么是数据分析？观测、实验、应用二、重新认识数据分析观测：对事物形成客观量化的认知（报表、图表、仪表盘）。实验：发现规律、验证假设（科学研究、A/B测试）。应用：不断基于数据反馈迭代产品。三、观测观察：采集数据、存储数据、展示数据。1.采集数据：解析系统日志、埋点获取新数据、通过传感器采集（手环
数据可视化—绘制简单的折线图
数据可视化—绘制简单的折线图（持续更新数据可视化相关知识）敬请期待。。。
“天池”淘宝用户消费行为分析——sql
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python数据分析apply(),map(),applymap()用法归纳
在python的数据分析中，使用apply(),map(),applymap()，可以方便地实现对批量数据的自定义操作。其用法归纳如下。文章目录示例apply()map()applymap函数用法apply()用于对DataFrame中的数据进行按行或者按列 操作map()用于对Series中的每一
python大数据可视化分析淘宝商品，开专卖店不行啊
python大数据分析淘宝商品现如今大数据分析异常火爆，如何正确分析数据，并且抓住数据特点，获得不为人知的秘密?今天沉默带你用python爬虫，爬取淘宝网站进行淘宝商品大数据分析的实战！文章目录python大数据分析淘宝商品前言一、明确爬取方向1.1 淘宝搜索接口的分析1.1.1 cookie获
蒸腾量与蒸散量（ET）数据、潜在蒸散量、实际蒸散量数据、气温数据、降雨量数据
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python_DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结
关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结归纳及示例
某线下水果店销售数据分析
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【2022美赛 C题 交易策略】Python实现的baseline
目录相关链接1 题目2 思路解析3 Python 实现3.1 数据分析和预处理3.2 预测3.3 动态规划相关链接完整代码和参考文献下载https://mianbaoduo.com/o/bread/YpeclJhr1 题目要求开发一个模型， 这个模型只使用到目前为止的过去的每日价格流来确定，每天应
pandas在dataframe指定位置添加新的数据列、使用insert函数
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数据分析流程（学习）
产品经理学习流程我在进行无引导初学情况下，我先以自己的认知（我认为数据分析是一项“技能”，加分项）去进行学习，在第一次的梳理中，我认为学习各类函数、分析法、图表切分法是最重要的学习切入点，但是在短时间内，统计学，高等数学为零基础的我无法迅速理解很多知识，于是我开始改变学习方式，首先将学习思路缕清，我
漫谈数据治理一-数据老有问题，我们该如何提高数据质量?
一、前言大家好，我是王老狮，狮是工程师的狮哈。细心地小伙伴应该发现我改名字了，具体改名原因呢？毕竟过了一年了，我也成长了，DarkKing感觉有点太中二了，因此换个成熟稳重一点的名字。（难道我会告诉你我有起名困难症吗？）随着互联网后期以及物联网的崛起，甚至互联网公司们已经不满足现实世界，诞生了元宇宙
线性回归实战【房价预测】
本文属于 线性回归算法【AIoT阶段三】（尚未更新），这里截取自其中一段内容，方便读者理解和根据需求快速阅读。本文通过公式推导+代码两个方面同时进行，因为涉及到代码的编译运行，如果你没有 NumPyNumPy，PandasPandas，MatplotlibMatplotlib 的基础，建议先修文章：
点击曝光日志的数据处理
点击曝光日志的基本处理方法
Pyecharts 猎聘招聘数据可视化
序言：最近在猎聘上爬了一些物流岗位相关的数据，看着这些爬下来的数据，心里就开始痒痒了，想着怎么把数据利用起来，于是开始了可视化的道路。使用到的工具包为：Pyechartspandassqlalchemynumpy数据分析数据查看数据字段，一共有21个字段数据量大概11W条。关注文章下的公众号，回复「
pandas plot绘图详解：一文教会你各种绘图
pandas.DataFrame.plot绘图详解一、介绍1.1 参数介绍1.2 其他常用说明二、举例说明2.1 折线图 line2.2 条形图 bar三、其他格式3.1 使用误差线进行绘图一、介绍使用pandas.DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线，默认按照列c
