来源:python大数据分析 作者:费弗里 一、简介 进程是计算机系统中资源分配的最小单位,也是操作系统可以控制的最小单位,在数据科学中很多涉及大量计算、CPU密集型的任务都可以通过多进程并行运算的方式大…阅读全文 赞同27 3 条评论 分享收藏 selenium入门详细指南(附淘宝抢购案例) selenium是
置顶最全数据分析资料汇总(含python、爬虫、数据库、大数据、tableau、统计学等) 该项目长期维护,欢迎去我的github项目点个starPS.本文提供了Python数据分析领域绝大部分资源,除了Python语法、爬虫、可视化、数据分析、机器学习、地理信息、IDE等核心资源外,还有数… ...
由于大数据不能用传统的类似于抽样调查之类的随机分析法获取数据,而采用对所有数据都进行分析处理。大数据的基本定义是一种规模大到在获取,存储,管理,和分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模,快速的数据流转,多样的数据类型,和价值密度低四大特征。 三、数据存储单位 为了深入理解...
大数据的因果更适用于统计决定论,从大量混乱多样的数据中寻找到一定的关系。 (四)大数据处理过程 大数据处理过程(Big Data processing)是一个处理大量信息的过程 (1)采集 大数据的采集指利用多个数据库接受来自客户端的数据,比如:MySQL,Redis , MongoDB 等数据库包含了来自各行各业成千上万的数据,我们常常从里面进...
3、大数据分析过程以及采用的算法 通过计算日收益率、波动率、夏普比率来推算该股票风险和回报率 1#计算统计指标,例如日收益率2stock_data['Daily_Return'] = stock_data['close'].pct_change()34#描述性统计分析5print(stock_data['Daily_Return'].describe())67#绘制收盘价图8plt.figure(figsize=(10, 6)...
python大数据分析——股票数据可视化 一、选题的背景 股票市场一直是金融领域的焦点之一,对股票数据进行大数据分析有助于了解市场趋势、预测价格波动、优化投资策略等。随着大数据技术的快速发展和 应用,越来越多的投资者、交易员和分析师开始利用大数据技术来解读和分析股票市场数据。通过对股票数据的大数据分析可以提供有关...
从一定程度上来说,学习Python数据分析主要就是学习使用这些分析库。 作者:刘鹏 高中强 王一凡 等 来源:大数据DT 01 NumPy 关于NumPy,本节主要介绍ndarray多维数组对象和数组属性。 1. ndarray 多维数组对象 NumPy库中的ndarray是一个多维数组对象,由两部分组成:实际的数据值和描述这些值的元数据。大部分的数组操作仅...
Python金融大数据分析-数据获取与简单处理 Python的功能不可以说不大,在金融数据分析里面有着很方便的应用。 1.数据获取 pandas包中有自带的数据获取接口,详细的大家可以去其官网上找,是io.data下的DataReader方法。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 importnumpyasnpimportpandasaspdimportpandas.io.dataaswebimport...
博士,山东大学软件学院教师,研究方向为大数据技术,众智理论,参与省部级科研和教研项目多项,在国内外学术会议和刊物上发表高水平论文多篇,一直讲授《数据分析技术》,《机器学习》等课程。 课程章节 1第一章 Python大数据分析概述 1.1 Python大数据分析概述1