限时特惠丨Python金融大数据分析实战训练营火热报名中

最新推荐文章于 2025-11-25 13:01:53 发布
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#金融 #人工智能 #大数据 #python

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Python 数据分析实战案例：京东用户行为分析
weixin_50181817的博客
02-24 3043
1、项目背景 项目对京东电商运营数据集进行指标分析以了解用户购物行为特征，为运营决策提供支持建议。本文采用了MySQL和Python两种代码进行指标计算以适应不同的数据分析开发环境。 2、数据集介绍 很多人学习python，不知道从何学起。 很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。 那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！ QQ群：883888997 本数据集为京东
python数据分析-互联网常见9种数据分析方法
qq_40395868的博客
05-01 3018
一、对比分析 问题一：比什么？ （1）绝对值：本身具备「价值」的数字 销售金额 阅读数 不易得知问题的严重程度 （2）比例值：在具体环境中看比例才具备对比价值 活跃占比 注册转化率 易受到极端值影响 问题二：怎么比？ 环比：与当前时间范围相邻的上一个时间范围对比 对短期内具备连续性的数据进行分析 需要根据相邻时间范围的数字对当前时间范围的指标进行设定 同比：与当前时间范围上层时间范围的前一范围中同样位置数据对比 观察更为长期的数据集 观察的时间周期里有较多干扰，希望某种程度上消除这些干扰 问题三：和谁比？.
影视大数据分析新范式：亮数据动态代理驱动的实时数据采集方案
Java 技术专栏，从入门到精通，熟悉企业级开发
02-19 3万+
在数据驱动决策的时代，影视数据分析对内容平台至关重要。但豆瓣等平台设有：传统爬虫方案面临： 具体包结构组成与库表设计 三、动态住宅代理集成实现 数据采集流程 智能路由：根据目标服务器地理位置自动选择最优出口节点 并发控制：采用令牌桶算法控制请求频率（10-15请求/分钟） 请求特征模拟： 核心业务关键代码 类关系 如图，启动好项目后，端口为5000跑一下接口看看效果： 可以看到数据库表内已经有数据了 写好前端代码 最终效果 细节展示 可以看到整个电影的展示信息都成功爬取到数据库中，并展示
『哈士奇赠书33期』- 『Python网络爬虫入门到实战』
易编橙 · 终身成长社群，相遇已是上上签！
08-14 1万+
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Python 数据分析实战之电商用户行为分析（万字干货）
Python小二
02-24 3285
作者：freedom_limehttps://juejin.im/post/6844904202590748679#heading-01项目背景项目对京东电商运营数据集进行指标分析以了解用...
AI数据采集的利器：动态住宅代理与网页抓取API实战解析
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沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
03-19 12万+
在AI驱动的时代，数据是最宝贵的资源。而动态住宅代理和网页抓取API，正是获取数据的高效利器。希望本文的解析和实战示例，能帮助你更好地理解这些工具，并应用到自己的数据采集项目中。无论是训练AI模型、市场调研，还是竞争分析，合理利用代理和API，都能让你的数据采集更加顺畅、高效。🎯 你是否在进行网页数据采集？欢迎在评论区分享你的经验与挑战！
快餐数据分析Python
编程小鹏的博客
04-28 2078
可以看到，一共有4622条数据，只有 choice_description列有缺失值， item_price为object类型是因为 价格前面有 $ 符号。这里先按 item_name 分组，再按 quantity 求和，as_index 表示不将 item_name 作为序号。在 choice_description 中，下单次数最多的商品是什么。在每个订单收入的基础上，对 sub_total 求均值。查看某一列有多少个不同的值，使用 nunique。一共有50种商品，我们再按数量从高到低排序。
Python+SQL万字案例：用户行为数据分析实战！
SeizeeveryDay的博客
10-16 2641
freedom_lime| 作者掘金|来源https://juejin.im/post/6844904202590748679#heading-01项目背景项目对京东电商运营数据集...
【哈士奇赠书活动 - 25期】-〖Python自动化办公应用大全（ChatGPT版） 〗
易编橙 · 终身成长社群，相遇已是上上签！
05-31 5995
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python数据分析电商用户行为，看完这一篇就够了
2301_82231215的博客
04-29 694
print(‘复购率为 %.3f%%’ %(re_buy_rate * 100) )复制代码。
Python数据分析宝典【专栏导读】
侯小啾技术博客
04-10 244
本专栏专注于用`Python`进行高效数据分析的全流程实战，涵盖Numpy，Pandas，Matplotlib，Seaborn等模块的学习，以及数据获取、清洗、分析到可视化的完整技能栈，助力有关领域开发者，快速掌握数据分析核心工具链。
Web3去中心化金融
2509_93945707的博客
11-24 303
你可以把它理解成一份自动执行的电子合同，条件写得明明白白，一旦触发，谁也拦不住。但在DeFi世界里，你直接把你的数字货币作为抵押物存进像AAVE或者Compound这样的借贷协议智能合约里，它瞬间就能根据当时市场的供需，给你算出个利率，然后把你要借的钱打给你。整个过程，没有信贷员，没有风控审批，就你和代码之间的事。要是市场价格波动太大，你的抵押物价值快低于借款额了，不好意思，合约毫不留情，直接给你清算掉，一点人情味都不讲。但坏处也很明显，一旦合约有漏洞，或者你操作失误，损失可就追不回来了。
AI交易实盘配置第一开源金融智能体：ValueCell
TensorFlowNews
11-23 278
本文介绍了ValueCell实盘AI交易的配置过程。首先在模型配置页面填入API密钥（如siliconflow），然后通过Research Agent进行市场分析（支持中英文）。接着进入交易策略配置：1）选择AI模型；2）选择实盘/模拟盘交易所；3）配置提示词或网格策略。由于账户未充值，暂未开始实盘交易。作者预告下篇将验证AI交易的实际盈利效果，并提供了详细的配置界面截图说明各步骤操作。
【实证】供应链金融与企业可持续发展—来自ESG表现的经验证据（2009-2024年）
最新发布
m0_65541699的博客
11-25 398
1]邱金龙,崔梦妹,潘爱玲.供应链金融与企业可持续发展——来自ESG表现的经验证据[J/OL].南开管理评论,1-32[2025-11-20].本文参照《南开管理评论》邱金龙等（2025）的做法，对《供应链金融与企业可持续发展——来自ESG表现的经验证据》一文中的基准回归部分进行复刻。➤供应链金融：设置企业供应链金融活动虚拟变量，如果该上市公司作为供应链上的核心企业，并开展了供应链金融业务，将该变量取 1，否则为 0。数据名称：供应链金融与企业可持续发展——来自ESG表现的经验证据。
人工智能赋能智慧金融互联网应用：智能风控、投资策略与客户服务优化实践探索》
2501_94114771的博客
11-23 631
人工智能在智慧金融互联网中的应用，为金融机构提供高效、智能和数据驱动的解决方案。从智能风控、量化投资、客户画像到智能客服，AI不断提升金融服务效率、优化投资决策并改善客户体验。未来，随着算法优化、智慧金融系统普及和数据标准化，智慧金融互联网应用将实现全流程智能化、精准化和高效化，为金融机构和客户提供坚实技术支撑，推动金融行业迈向智能化新时代。
人工智能赋能智慧金融互联网应用：智能投顾与风险管理实践探索
2501_94114213的博客
11-23 963
人工智能在智慧金融互联网中的应用，为金融机构和投资者提供高效、智能和安全的金融服务。从智能投顾、信用评估、反欺诈监控到智能客服，AI不断提升金融决策效率、降低风险并优化客户体验。未来，随着算法优化、区块链整合和技术基础设施完善，智慧金融互联网应用将实现全流程智能化、数据驱动和个性化，为金融行业数字化转型、风控创新和客户服务升级提供坚实技术支撑，推动金融服务迈向智能化新时代。
C++在金融中的Financial Numerical Recipes
2509_93942294的博客
11-25 153
我们组去年踩过坑，在AWS c5.metal上跑欧式期权定价，发现Mersenne Twister引擎的初始化耗时占了总计算时间的15%。其实在金融IT这行，C++就像手术刀，用得不好会伤人，但用对了能救命。这玩意儿比std::mt19937快3倍多，虽然统计特性稍弱，但在对冲组合的希腊值计算里完全够用。配合placement new和显式析构，这套实现比直接new/delete快20倍，特别是在Linux内核的SLAB分配器上表现更佳。这个实现不仅省掉了矩阵库的开销，还避免了动态内存分配。
数字金融背景下基于Go语言实现高并发交易撮合系统的架构设计与工程实践分析
2501_94054700的博客
11-24 557
撮合系统通常采用消息事务、持久化队列、双写日志、幂等校验等手段，保证订单不会丢失、重复执行或乱序。为了应对高并发订单、低延迟撮合、高可靠事务处理等挑战，越来越多企业开始选择 Go 作为核心技术栈，构建新一代分布式撮合引擎。本文围绕工程落地经验，从系统架构、并发模型、性能调优、微服务治理、容错机制以及运维监控等方面展开，为希望构建高性能金融系统的工程师提供启发与参考。总体来看，Go 语言凭借轻量协程模型、灵活语法、部署简洁、高可维护性等优势，已成为构建下一代低延迟、高可靠交易撮合系统的主流选择。
简析金融领域的“量化”和“量化交易”
tingyunye的博客
11-22 1226
在金融领域，“量化” (Quantitative) 指的是利用数学模型、统计学方法和计算机程序来分析市场数据，从而做出投资决策或风险管理的过程。 简单来说，传统的投资往往依赖人的经验和主观判断（比如“我觉得这家公司很有前途”），而量化投资则依赖数据和逻辑（比如“历史数据显示，当指标 A 和指标 B 同时出现时，上涨概率为 80%”）。
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