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RSS订阅原创 数据挖掘技术可视化学习系统：基于Streamlit的完整Python实现
本文介绍了一个基于Streamlit框架开发的数据挖掘技术学习系统。该系统包含三大核心模块：数据处理（11个实验）、数据预处理与特征工程（2个实战案例）和机器学习实践（12个关卡）。系统采用模块化设计，使用装饰器模式统一管理实验卡片和步骤容器，提供完整的可视化界面和交互式图表功能。关键技术包括Plotly/Matplotlib可视化、机器学习流水线实现（SVM、逻辑回归、神经网络等）以及关联规则挖掘。系统支持多种数据格式处理，具有完善的错误处理机制，适合数据科学学习者和教学使用。
2025-12-27 01:45:59
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原创 Streamlit金融数据挖掘综合实训平台
本文介绍了一个基于Streamlit框架开发的金融数据挖掘与分析Web应用。该系统采用橙色主题设计，包含市场总览、行业分析、股票评价和量化投资四大功能模块，支持申万一级行业深度分析及国防军工行业专项处理。技术架构采用模块化设计，具备智能数据加载、多层标签导航和交互式图表展示等特色。项目实现了从数据预处理到可视化展示的完整流程，并集成了机器学习模型进行量化策略回测。系统亮点包括响应式布局、动态容错机制和综合评价体系，为金融数据分析提供了直观易用的解决方案。
2025-12-26 02:19:38
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原创 金融数据分析实战：基于Streamlit的行业指数可视化与投资分析系统
本文介绍了一个基于Streamlit框架开发的金融数据分析Web应用。该系统整合了行业指数分析、个股走势可视化、上市公司财务综合评价和动态收益率计算等功能模块。采用主成分分析(PCA)算法对财务数据进行降维处理，构建了上市公司综合评价体系。项目实现了多源数据集成、交互式可视化展示和参数化收益率计算等核心功能，支持行业筛选、年份选择和排名调整等用户交互操作。系统架构包含数据加载、预处理、分析计算和可视化展示全流程，为投资者提供数据驱动的决策支持工具。文章详细阐述了关键代码实现、部署方法和优化建议，展示了如何将
2025-12-26 01:43:34
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原创 Streamlit金融数据分析实战：行业应收与利润可视化分析平台
本文介绍了一个基于Streamlit开发的金融数据分析Web应用，专注于申万行业分类体系下的财务可视化分析。该平台支持一、二、三级行业分类，提供2018-2023年营业收入和营业利润的双维度对比分析，并自动生成Top8高增长行业柱状图。技术实现上采用Pandas数据处理、Matplotlib可视化，通过@st.cache_data优化性能，包含容错机制确保稳定运行。应用具有交互式侧边栏设计、3×2子图网格展示和响应式布局等特点。文章还提出了对接真实数据API、添加更多财务指标等扩展建议，为构建专业金融分析系
2025-12-25 16:31:19
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原创 基于Streamlit的金融数据分析平台：行业指数与个股综合评价系统
摘要：本项目开发了一个基于Python Streamlit框架的金融数据分析平台，实现对申万行业指数的可视化分析。主要功能包括行业指数走势可视化、个股价格展示、数据表格呈现和基于财务指标的综合评价系统。项目采用Pandas进行数据处理，Matplotlib实现可视化，并运用主成分分析(PCA)算法构建综合评价模型。系统具有交互式体验、模块化设计和严格数据验证等特点，适用于金融数据分析与行业研究场景。运行步骤简单，仅需安装依赖包后通过Streamlit启动应用即可。未来可扩展技术指标分析、回测功能等模块以增强
2025-12-25 16:04:28
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原创 金融数据分析全流程实战
本文介绍了一个基于Streamlit框架构建的金融数据分析应用。该应用包含10个功能模块(step1-step10.py)，通过主程序44_蒋嘉洋.py进行集成。主要功能包括：获取家用电器行业股票代码和财务数据、进行主成分分析、构建交易指数、计算沪深300指数年涨跌幅、识别关键转折点、计算移动平均线和现价指标等。应用采用Streamlit的多种组件实现交互式展示，包括侧边栏导航、多列布局、数据表格、指标卡片和可视化图表等。每个模块都提供源代码展示、数据处理结果和可视化分析，特别在第5个股票交易数据模块中实现
2025-12-25 02:58:42
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