11、金融数据的可视化分析与应用

金融数据的可视化分析与应用

1. 杜邦恒等式的应用

在金融领域,我们可以从公司的财务报表(如年度损益表、资产负债表和现金流量表)中获取有用信息。比率分析是比较不同公司之间以及同一公司多年来业绩的常用工具之一,杜邦恒等式就是其中之一。

杜邦恒等式将净资产收益率(ROE)分解为三个比率:毛利率、资产周转率和权益乘数,公式如下:
[ROE = \frac{Net Income}{Sales} \times \frac{Sales}{Total Assets} \times \frac{Total Assets}{Book value of Equity}]

以下是一些公司的相关信息:
| 股票代码 | 财年结束日期 | ROE | 毛利率 | 资产周转率 | 权益乘数 |
| — | — | — | — | — | — |
| IBM | 2012 年 12 月 31 日 | 0.8804 | 0.1589 | 0.8766 | 6.3209 |
| DELL | 2013 年 2 月 1 日 | 0.2221 | 0.0417 | 1.1977 | 4.4513 |
| WMT | 2013 年 1 月 31 日 | 0.2227 | 0.0362 | 2.3099 | 2.6604 |

以下 Python 代码将用不同颜色展示这三个比率:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
ind = np.arange(3)
plt.title("DuPont Ident
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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