【数据分析day03】苹果股价数据分析

最新推荐文章于 2024-09-05 09:30:50 发布
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该博客围绕自1980年以来的苹果历史股票数据展开，进行了数据分析练习，聚焦信息技术领域的数据处理与分析。

这是一个自1980年以来的苹果历史股票数据，对此数据做的数据分析练习

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数据分析Day04
JanLEE
08-05 438
数据分析DAY04 加载文件 numpy提供了函数用于加载逻辑上可被解释为二维数组的文本文件，格式如下： 数据项1 <分隔符> 数据项2 <分隔符> ... <分隔符> 数据项n 例如： AA,AA,AA,AA,AA BB,BB,BB,BB,BB ... 或： AA:AA:AA:AA:AA BB:BB:BB:BB:BB ... 调用numpy.loadtxt()函数可以直接读取该文件并且获取ndarray数组对象： import numpy as np # 直接读取
苹果 App Analytics 为开发者新增「同行组基准」分析
github_29300109的博客
03-06 593
根据报告，游戏应用在 App Store 中仍然是最受欢迎的应用类型，其中动作、冒险和策略游戏最受欢迎。报告还提供了其他一些有趣的数据，例如平均每个用户在 App Store 中下载的应用数量，以及应用在哪些国家或地区受欢迎等等。该报告基于苹果公司内部的数据，旨在帮助开发者了解他们的应用在 App Store 中的表现和市场竞争情况。总的来说，这份报告提供了有关 App Store 中不同应用类型的关键指标和市场竞争情况的有用信息，可以帮助开发者更好地了解他们的应用在市场上的表现，并做出更明智的决策。
美股苹果股票数据（AAPL.csv）
08-14
美股苹果股票数据（AAPL.csv）
Analytics-2023-08-15-080017.ips.ca.synced
08-15
Analytics-2023-08-15-080017.ips.ca.synced
Analytics-90Day-2021-12-18-080027.0003.ips.ca.synced
12-18
Analytics-90Day-2021-12-18-080027.0003.ips.ca.synced
Apple的App Analytics统计平台你必须知道的Q&A整理与翻译
weixin_34006965的博客
05-06 747
Apple的App Analytics统计平台你必须知道的Q&A整理与翻译 Apple最近在iTunesConnect里最新发布了App Analytics统计平台，提供了现有友盟统计平台和自有统计平台无法统计的数据，具有自己的独有特点，尤其是下面几个最让人头疼的流量分析转化，可以在App Analytics里得以解决，例如： 推广链接转化 网站流量来源 由于苹果自己的统计...
App Analytics 苹果全新应用数据分析功能正式向开发者开放
江湖两把刀的技术博客
05-15 5776
本月初，苹果发布了全新应用数据分析平台，可以让开发者详细了解应用的使用数据。最初，App Analytics 功能仅限于部分在测试。今天，苹果全面开放了 App Analytics，所有开发者都可以使用。 今天，开发者收到邮件，苹果提醒全新的 App Analytics 应用数据分析功能可以免费使用，只要开发者订阅了 iOS 开发者项目，并且不需要编写代码和应用更新即可看到数据。Ap
（简单）“苹果”股票数据分析案例
weixin_51996883的博客
12-13 921
简单股票分析案例
Python数据分析（7）----Apple公司股价数据分析
weixin_43981621的博客
02-04 4968
本次实验内容为餐饮订单数据的分析，数据请见：https://pan.baidu.com/s/1tL7FE5lxs-gb6Phf8XRu_Q，文件夹：data_analysis，下面的文件：appl_1980_2014.csv 本次实验主要是对python中的数据进行基本操作。 代码为： #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pan...
【Python数据分析】苹果公司股票数据分析，数据源免费送
wx1871428的博客
07-06 698
首先我们打开数据之后先了解一下数据有哪些元素。在这个表中，可以看到，第一列是公司名称，第二列是交易日期，第四列是开盘价，之后分别是是最高价，最低价，收盘价，成交量。（数据获取方式看文章末尾） ![](https://img- blog.csdn.net/20180731231036387?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NTRE5fZnpz/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve
学习笔记：探索Apple公司股价数据
weixin_47346718的博客
10-05 927
探索Apple公司股价数据
苹果Iphone常见的重启数据分析代码
02-14
苹果Iphone常见的重启数据分析代码 包含苹果机型重启分析代码（i2c总线报错）
Analytics-2023-07-03-080024.ips.ca.synced
07-03
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Analytics-2022-12-27-080047.ips.ca.synced
12-27
Analytics-2022-12-27-080047.ips.ca.synced
Analytics-2024-09-10-080750.ips.ca.synced
09-10
Analytics-2024-09-10-080750.ips.ca.synced
Analytics-2023-04-10-080655.ips.ca.synced
04-16
Analytics-2023-04-10-080655.ips.ca.synced
苹果商店数据分析报告
qq_39382777的博客
08-10 4949
简介 数据来源：苹果App Store中app的相关信息。 目标：通过对app的使用情况进行处理，分析市场规律，为进一步制定营销策略提供依据。 数据集字段： 整体分析流程： 数据分析 1. app类型及分布 结论：数据中含有6667款游戏，分为23种不同的类型，其中Games最多，有3600款，占比54.0%，其次是entertainment占比7.4%，education占比6.4%。说明Games目前受众最多，市场竞争最激烈。 2. app的评价 结论：评价数目最多的是Games类型App，总
day90
amyrhly的博客
04-18 643
前端控制器：类似于servlet页面控制器：返回值service dao模型：javabeanhttp://ip:port/project/xxxhttp://ip:portIoc:链路控制协议Iop:反编译工具jad的下载三大框架的基本配置文件:手稿明天任务：   把ssh的登录注册大体流程弄懂 ...
探索ARAnalytics v4：iOS分析的终极解决方案
gitblog_00409的博客
09-05 468
在移动应用开发的世界中，数据分析是提升用户体验和优化应用性能的关键。ARAnalytics v4，作为iOS平台的分析抽象库，提供了一个简洁而强大的API，让开发者能够轻松跟踪事件和用户数据。本文将深入介绍ARAnalytics v4的项目特点、技术分析以及应用场景，帮助你更好地理解和利用这一强大的工具。 ## 项目介绍 ARAnalytics v4是一个iOS分析抽象库，旨在为开发者提供一个...
python股票数据分析数据处理
最新发布
12-29
### 使用Python进行股票数据分析与数据处理 #### 选择合适的库 对于股票数据分析，Python提供了多种强大的库来简化这一过程。其中最常用的几个库包括： - **Pandas**: 这是一个非常流行的数据操作和分析库，特别适合用于时间序列数据的操作，如股票价格的时间序列[^3]。 - **NumPy**: 提供了多维数组对象以及一系列用于快速操作这些数组的功能，非常适合执行复杂的数学计算。 - **Matplotlib/Seaborn**: 主要用于可视化数据，可以帮助直观理解股票市场的趋势和其他特征[^1]。 - **yfinance**: 虽然不是标准库的一部分，但是`yfinance`可以从Yahoo Finance获取最新的市场数据，这对于实时跟踪股价变化非常重要。 ```python import yfinance as yf import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 下载苹果公司(AAPL)的历史行情数据 data = yf.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2023-01-01') print(data.head()) ``` #### 数据预处理 在实际应用中，原始金融数据往往存在缺失值、异常值等问题，因此需要先对其进行清洗和转换才能进一步分析。这通常涉及到以下几个方面的工作[^2]: - 处理缺失值：可以采用删除含有缺失值的记录或填充合理估计的方法； - 去除重复项：确保每条记录都是唯一的； - 时间戳标准化：统一日期格式并按升序排列； - 特征工程：创建新的变量以更好地捕捉潜在模式，比如移动平均线等指标。 ```python # 检查是否有任何列包含NaN值 missing_values = data.isnull().sum() if missing_values.any(): # 如果有，则可以选择填补方法，这里我们简单地向前填充 data.fillna(method="ffill", inplace=True) # 计算简单的5日移动均线 data['MA_5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean() plt.figure(figsize=(14,7)) plt.plot(data.index, data['Close'], label='Closing Price') plt.plot(data.index, data['MA_5'], label='5-Day Moving Average') plt.legend(loc='best') plt.show() ``` 通过上述步骤，已经能够初步完成对股票历史交易数据的基本探索性分析工作，并为进一步深入研究打下了良好基础。
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