小刘要努力。-优快云博客

原创 1251 - Client does not support authentication protocol requested by server

通常发生在较新的 MySQL 服务器（如 MySQL 8.0+）与旧版客户端工具（如 MySQL Workbench、Navicat 或某些程序）连接时，原因是 MySQL 8.0 默认使用了更安全的 caching_sha2_password。如果不想修改服务器配置，可以升级客户端工具（如 MySQL Workbench、Navicat 或程序依赖的 MySQL 连接库）到最新版本，以支持。认证插件，而旧客户端可能只支持旧的 mysql_native_password。，因为它既安全又灵活。

2025-04-01 07:30:38 121

原创 21 | 分析中证医药ETF跌幅情况

例如，2021年6月和2022年9月，这两个季度的跌幅分别达到了14.83%和17.72%，这表明在某些季度，ETF的表现极为不理想，投资者面临较大的损失。：通过计算每日的涨跌幅，我们可以观察到，ETF的价格波动并不平稳，特别是在某些特定日期，跌幅较大。：对于打算投资中证医药ETF的投资者，建议在未来进行投资时，充分了解行业的周期性波动，并在决定投资时谨慎评估市场风险。通过对这些数据的分析，我们可以计算出每日的涨跌幅、累计收益、以及每季度的跌幅，从而全面揭示该ETF的波动性和长期走势。

2025-02-09 18:44:11 107

原创 20 | 基金类型可视化

通过基金类型的分布分析，我们可以看到，市场上混合型基金和指数型基金占据了主导地位，显示出投资者对这些类型的青睐。在投资市场中，基金作为一种重要的理财工具，其种类繁多，投资者往往依据基金类型来选择合适的投资对象。在未来，随着市场环境的变化，基金类型的分布可能会发生变化，但目前这些基金类型的分布反映了不同风险偏好的投资者对市场的需求。本文通过爬取天天基金网站的数据，整理并分析了各类基金的分布情况。通过对基金类型的统计分析，我们能够直观地了解市场上最常见的基金类型及其分布。获取了所有基金的基本信息。

2025-02-09 17:29:38 64

原创绘制中国平安股价的交互式 K 线图

在本文中，探索如何使用 Python 的强大库进行股市数据分析与可视化。sh601318）为例，展示如何获取其股票数据，并绘制一张交互式 K 线图。K 线图是股市分析中不可或缺的工具，它能够直观地显示股票的波动情况，包括开盘价、收盘价、最高价和最低价。此外，我们还将结合5日和10日均线，进一步分析股票的趋势。通过这些交互式图表，您不仅可以轻松跟踪股市动态，还能更直观地理解股价变化。

2025-02-09 16:56:15 281

原创 019 | backtrader回测布林带突破策略

布林带突破策略（Bollinger Bands Breakout Strategy）是一种基于布林带指标的交易策略。布林带是一种技术分析工具，由约翰·布林格（John Bollinger）在20世纪80年代提出。布林带由一条中间的简单移动平均线（SMA）以及上下两条波动带（通常是2个标准差）构成，用于衡量价格的波动范围。布林带突破策略利用价格突破布林带上下轨的信号来生成买卖决策。该策略假设，当价格突破布林带上轨时，市场可能会延续上涨趋势；当价格跌破布林带下轨时，市场可能会延续下跌趋势。

2024-08-11 11:02:12 1171

原创 018 | backtrader回测反转策略

反转策略（Reversal Strategy）是一种试图捕捉市场价格趋势逆转的交易策略。与趋势跟随策略不同，反转策略的核心理念是“物极必反”，即价格在经过一段时间的单边趋势后，往往会出现逆转的机会。交易者通过识别这些即将到来的反转点，在市场趋势反转时进行买卖操作，从而获取利润。反转策略是一种试图捕捉市场价格转折点的交易策略，通过在市场超买或超卖状态下进行反向操作，交易者可以在市场反转时获取利润。然而，由于反转点的预测难度较大，该策略具有较高的风险和不确定性。

2024-08-11 10:59:05 1061

原创 017 | backtrader回测趋势跟随策略

趋势跟随策略（Trend Following Strategy）是一种基于市场趋势的交易策略。其核心理念是“趋势是你的朋友”（The trend is your friend），即一旦市场显示出明确的趋势方向（无论是上涨还是下跌），该策略就会跟随这一趋势进行交易，直到市场趋势发生反转。趋势跟随策略不试图预测市场的转折点，而是通过识别并跟随现有的趋势来获取利润。趋势跟随策略是一种经典的交易策略，通过识别并跟随市场趋势来获取利润。尽管在震荡市场中可能表现不佳，但在明确的趋势市场中，该策略往往能带来可观的收益。

2024-08-11 10:54:21 1018

原创 016 | backtrader回测波动率策略

波动率策略（Volatility Strategy）是一种基于市场波动性的交易策略。波动率反映了资产价格的波动幅度，通常用来衡量市场的不确定性和风险。波动率策略通过分析和利用波动率的变化，来制定买卖决策。这类策略可以在波动性增加时捕捉市场波动带来的机会，或者在波动性下降时调整持仓以避免风险。波动率策略是一种重要的市场工具，尤其在高波动性环境下，通过对波动性的分析和利用，投资者可以捕捉市场波动带来的机会，并有效管理风险。

2024-08-11 10:48:26 1807

原创 015 | backtrader回测动量策略

动量策略（Momentum Strategy）是一种基于资产价格或收益动量的交易策略。动量策略假设“强者恒强，弱者恒弱”，即近期表现强劲的资产在未来仍可能延续其趋势，而近期表现疲软的资产在未来可能继续走弱。因此，动量策略的核心思想是买入那些表现良好的资产，卖出或做空表现不佳的资产。起始资金：100,000元最终资金：101,831.91元策略表现：回测结果显示，动量策略在此段时间内实现了小幅盈利，资金增加了约1,831.91元。尽管策略频繁买卖，最终的盈利结果表明该策略在这个特定时间段内有效。

2024-08-11 10:38:00 992

原创 014 | backtrader回测均值回归策略

均值回归策略（Mean Reversion Strategy）是一种基于统计学原理的交易策略，假设金融资产的价格会回归其长期平均水平或“均值”。这种策略假设资产价格在短期内可能会偏离其历史均值，但最终会回归到该均值。这种偏离均值的现象在市场中被视为暂时性的机会，因此交易者可以通过在价格偏离均值时买入或卖出资产，从中获利。起始资金：100,000元最终资金：98,306.92元策略表现：回测结果显示，均值回归策略在此段时间内并未能带来盈利，反而导致了资金的略微缩水（亏损约1,693.08元）。

2024-08-11 10:21:44 1278

原创 013 | backtrader回测沪深300指数简单移动平均线交叉策略

简单移动平均线（SMA）是某一段时间内价格的平均值。策略通常使用两条SMA：一条短周期SMA（例如10天）和一条长周期SMA（例如30天）。买入信号当短周期SMA上穿长周期SMA时，产生买入信号。这意味着短期价格趋势强于长期趋势，可能预示着价格将继续上涨。卖出信号当短周期SMA下穿长周期SMA时，产生卖出信号。这意味着短期价格趋势变弱，可能预示着价格将下跌。简单移动平均线交叉策略是技术分析中的一个基础策略，它利用不同周期均线的交叉来判断市场趋势并做出交易决策。

2024-08-11 10:13:22 1608

原创 012 | akshare分析NYBOT棉花历史数据

在Akshare库中，行业与公司数据的获取是非常重要的一部分，尤其是对从事行业研究和公司基本面分析的人来说。这张图展示了纽约期货交易所（NYBOT）棉花历史价格数据与两条简单移动平均线（SMA）的关系。该图表通过结合历史价格数据与短期和长期的移动平均线，帮助分析者识别买入和卖出的潜在机会点。👉👉👉 《玩转Python金融量化专栏》👈👈👈。👉👉👉 《玩转Python金融量化专栏》👈👈👈。订阅本专栏的可以下载对应的代码和数据集。订阅本专栏的可以下载对应的代码和数据集。

2024-08-11 09:57:34 236

原创 011 | efinance分析豆一主连期货

这个图表通过结合豆一的价格走势与两条关键的SMA线条，直观地展示了价格趋势的变化以及买卖信号的触发点。投资者可以通过这些信号做出更为理性的交易决策，从而在市场波动中获得更好的收益。通过这种技术分析方法，可以有效地捕捉市场中的趋势反转点，为投资决策提供重要的参考依据。👉👉👉 《玩转Python金融量化专栏》👈👈👈订阅本专栏的可以下载对应的代码和数据集🚀上一篇🌟下一篇⬅️ 010 东方财富帖子标题情绪分析012 akshare分析NYBOT棉花历史数据 ➡️。

2024-08-11 08:58:16 300

原创 010 | 东方财富帖子标题情绪分析

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2024-08-10 20:47:59 249

原创 009 | 上证50ETF基金数据分析及预测

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2024-08-10 20:41:40 350

原创 008 | 基于RNN和LSTM的贵州茅台股票开盘价预测

本项目旨在通过使用Tushare下载贵州茅台的股票数据，并基于这些历史数据，使用TensorFlow 2.0实现循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）来预测股票的开盘价。本项目提供了完整的数据获取、处理、模型构建和预测的流程。

2024-08-10 20:32:14 663

原创 007 | 期权定价与布莱克-斯科尔斯计算

👉👉👉 《玩转Python金融量化专栏》👈👈👈 订阅本专栏的可以下载对应的代码和数据集布莱克-斯科尔斯公式是金融工程学中的一项重要成就，用于计算欧式期权（只能在到期日行权）的理论价格。它假设市场是有效的，资产价格服从几何布朗运动。布莱克-斯科尔斯公式计算看涨期权（Call Option）和看跌期权（Put Option）价格的公式如下：C=S0⋅N(d1)−X⋅e−rT⋅N(d2)C = S_0 \cdot N(d_1) - X \cdot e^{-rT} \cdot N(d_2)C=S0

2024-08-10 20:24:53 126

原创 006 | 资本资产定价模型 (CAPM)

👉👉👉 《玩转Python金融量化专栏》👈👈👈订阅本专栏的可以下载对应的代码和数据集资本资产定价模型 (CAPM) 是金融学中用于评估资产（如股票）的预期回报率的一种模型。它帮助投资者理解某种资产的回报率如何与其风险水平相关联。

2024-08-10 20:01:46 156

原创 005 | 马科维茨投资组合理论实现

马科维茨投资组合理论（Markowitz Portfolio Theory）是现代投资组合理论的奠基石，由哈里·马科维茨（Harry Markowitz）于1952年提出。这一理论为投资组合管理引入了数学的精确性，奠定了现代金融学的重要基础。通过量化的方式，马科维茨理论为投资者提供了在多资产投资组合中如何优化资产配置的方法，以实现特定的投资目标。数据获取：使用Tushare获取指定股票的历史收盘价数据，并计算每日收益率。风险与收益计算：基于收益率数据，计算每个股票的预期收益和协方差矩阵。优化。

2024-08-10 16:46:26 975

原创 Python金融量化专栏简介

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2024-08-10 16:01:49 361

原创 002 | 常见的金融量化指标计算

通过上述代码，我们展示了如何使用 Tushare 获取股票数据，并计算多种常见的金融量化指标。这些指标可以帮助分析市场趋势、评估风险和收益，从而构建更为复杂的交易策略。在实际应用中，可以根据自己的需求调整指标的参数和选择的时间窗口，并结合其他数据源和工具进行更深入的分析。

2024-08-10 15:49:47 1558

原创 74| 前程无忧python岗位信息爬取和分析

爬取2023年前程无忧网站上搜索关键字“python”,所得到的数据约1000多条（只有这么多），并对这些数据进行清洗，分析及可视化处理。包括不同学历要求下岗位数量分布，不同工作经验相对真实月薪，各地区相对真实月薪，各城市地区的岗位数量分布，福利待遇关键词，平均月薪，公司最喜欢招聘有多少年经验的人等7种分析。

2024-08-09 07:10:36 287

原创 72 | 数据分析岗位招聘数据可视化

本项目旨在通过对智联招聘网站上发布的数据分析岗位信息的分析和可视化，帮助应届毕业生和希望进入数据分析行业的专业人士更好地理解当前的就业市场。通过收集包含职位名称、薪资范围、地点、工作经验、学历要求等关键信息的数据，项目深入探讨了数据分析岗位的多个维度。

2024-07-23 20:42:53 320

原创 70 | 双十一美妆数据分析可视化

双十一，作为全球最大的购物狂欢节，提供了丰富的数据资源，特别是在美妆产品类别中。美妆品牌在这一天提供各种优惠和折扣，吸引了大量消费者。本项目旨在分析和可视化双十一期间淘宝美妆品类的销售数据，帮助消费者洞察不同品牌的折扣策略，并评估各品牌产品的性价比。通过精心设计的图表，项目详细展示了各类数据分析结果，包括商品分类、商品数量分布、不同品牌的折扣率、打折套路以及商品折扣率。本项目使用的数据源为双十一期间的淘宝美妆销售数据，包括商品分类、品牌、价格、折扣率等信息。

2024-07-23 20:30:25 510

原创 67| 上海市互联网行业招聘数据集的构建与可视化分析

在对单个职位的数据进行清洗后，我将所有职位的数据整合成一个统一的数据集，方便进行综合分析。集经过清洗和处理，包含了各职位的职位名称、公司名称、公司类型及规模、学历要求、技能要。名称、公司名称、公司类型及规模、学历要求、技能要求、工作经验要求和薪资等信息。分析互联网行业的总体薪资和各职位的薪资分布可以帮助求职者了解不同职位的薪资水平。总之，本项目的研究为进一步探索和分析互联网行业的职位需求提供了有力支持，未来的研究。职位名称、公司名称、公司类型及规模、学历要求、技能要求、工作经验要求和薪资。

2024-07-21 14:50:11 480

原创 Tensorflow深度学习系列专栏简介

在深度学习系列专栏中，我们将深入探讨TensorFlow两个领先的深度学习框架，为读者提供全面而实用的知识。专栏始于深度学习的基础概念，包括神经网络结构、前馈与反向传播等核心知识，为初学者提供坚实的基础。通过这一系列，我们旨在为读者提供一个全面的学习路径，帮助初学者建立深度学习的基础，同时为有经验的开发者提供深入探讨框架内部机制的机会。我们相信这个专栏将为深度学习爱好者和从业者提供有价值的学习资源，助力大家更好地理解和应用深度学习技术。

2024-02-26 06:49:57 900 2

原创 9 | Tensorflow io流和 tfrecord读取操作

tf.io模块是 TensorFlow 中用于处理输入输出（I/O）操作的工具模块，提供了许多常见的函数，用于读写文件、处理图像、序列化和反序列化数据等。以下是一些常见的tf.io这些函数提供了在 TensorFlow 中进行常见 I/O 操作所需的工具。具体的使用方式可以根据你的任务和数据类型进行调整。

2024-01-19 08:27:58 871

原创 8 | Tensorflow中的batch批处理

TensorFlow支持批处理（batch processing）。批处理是指同时处理多个样本或数据点而不是单个样本。在深度学习中，批处理通常用于提高训练的效率和稳定性。在TensorFlow中，可以使用 API来设置和处理批处理数据。这允许以批处理的方式加载和处理数据，适用于训练神经网络模型。以下是一个简单的TensorFlow批处理的示例代码：这个例子中，用于将输入数据切片成小批次，然后通过和方法进行打乱和批处理。常见的批处理操作主要涉及 TensorFlow 中的类和相关函数，用于处理

2024-01-16 07:31:42 767

原创 13 | 使用代理ip爬取安居客房源信息

在上述代码中，通过调用代理API获取代理IP，然后在爬虫请求中使用这些代理IP，从而达到绕过反爬虫机制、提高稳定性和保护隐私的目的。需要注意的是，在使用代理IP时，应确保遵守相关法规和网站的使用条款，以免引起不必要的法律问题。该爬虫使用了代理IP来绕过可能的封禁，并提供了一些基本的信息抽取功能。通过使用代理IP，可以更换请求的源IP，减少被封锁的风险。通过使用代理IP，可以模拟不同地理位置的访问，获取更全面的数据。代理IP服务商通常提供稳定的网络连接和高质量的IP地址，可以提高爬虫的稳定性和可靠性。

2024-01-14 20:56:42 784

原创 19 | spark 统计每列的数据非缺失值

计算CSV文件中每列的数据覆盖率（非缺失值的百分比）时，您可以使用提供的Java代码来完成这项任务。

2023-09-05 23:32:18 788

原创 18 | Spark 实现学生等级划分

你有一个包含学生信息的数据集，每个学生都有姓名、年龄和分数。你希望通过Spark进行学生成绩分析。

2023-09-04 21:38:48 462

原创 17 | Spark中的map、flatMap、mapToPair mapvalues 的区别

是用于对RDD（Resilient Distributed Dataset）进行转换的不同操作。这些操作可以用来处理分布式数据集中的元素，但它们的用途和行为略有不同。操作，并输出了相应的结果。请确保您的Spark环境已正确配置，并且Spark依赖已包含在项目中，以使上述代码能够运行。以下是完整的Apache Spark Java代码示例，包括创建SparkContext和RDD，并使用。请注意，这些示例仅用于演示目的，需要根据您的环境和数据进行适当调整。上述代码创建了一个Spark应用程序，依次执行了。

2023-09-04 20:57:20 1052

原创在Jupyter 中 from XXX import * 报错

通过执行 sys.path.append(‘./’) 这行代码，您将当前目录（即’./'）添加到 sys.path 中。这意味着 Python 程序会在当前目录中查找模块，以便能够正确导入在当前目录下的模块文件。这在某些情况下很有用，特别是当您的 Python 脚本或程序需要导入同一目录下的自定义模块时。通过将当前目录添加到 sys.path 中，您可以确保Python可以找到并正确导入当前目录下的模块。但是 XXX.py 确实在同一个目录下，但是无法导入XXX中的XX方法。解决问题是　：　麻烦添加。

2023-09-03 16:25:08 1368 1

原创 16 | Spark SQL 的 UDF（用户自定义函数）

UDF允许您定义自己的函数，以便在DataFrame或SQL查询中使用。在本教程中，我们将演示如何创建一个UDF，该UDF将字符串的长度作为输入，并返回该字符串的长度作为输出。UDF允许您定义自己的函数，并将其应用于Spark DataFrame或Dataset。：在DataFrame操作或SQL查询中，您可以使用注册的UDF函数。方法将UDF函数注册到SparkSession中，以便后续可以在SQL查询或DataFrame操作中使用。：您需要创建一个包含要应用UDF的数据的DataFrame。

2023-09-03 13:45:04 1230

原创 15 | Spark SQL 的 SQL API 操作

Spark SQL 允许使用标准 SQL 语句来查询和分析数据。用户可以通过 SparkSession 执行 SQL 查询，并将结果返回为 DataFrame。这使得熟悉 SQL 的用户能够方便地使用 Spark SQL 进行数据处理。

2023-09-03 13:19:23 1026

原创 14 | Spark SQL 的 DataFrame API 读取CSV 操作

在这个需求中，我们将使用 Apache Spark 的 DataFrame API 对包含销售数据的 CSV 文件进行不同类型的数据操作。当使用 Spark SQL 的 DataFrame API 读取 CSV 文件时，你可以按照以下步骤进行操作。从包含销售数据的 CSV 文件中加载数据，并创建一个 DataFrame 来存储它。方法显示 DataFrame 的前几行数据，以便查看数据的内容。将包含多个值的列拆分成多个列，以便更细粒度地处理数据。将多个列的值合并成一个新的列，以便创建更有用的信息。

2023-09-03 13:14:29 1973 2

原创 1３ | Spark SQL 的 DataFrame API

DataFrame 是 Spark SQL 中的核心数据结构，它是一个分布式的带有命名列的数据集，类似于传统数据库表或 Pandas 数据帧。DataFrame API 提供了多种操作和转换方法，包括选择、过滤、分组、聚合、连接等，用于处理和分析数据。：将数据按照一个或多个列进行分组，然后对每个组进行聚合操作（如计数、平均值、总和等）。：连接两个或多个 DataFrame，可以进行内连接、外连接等不同类型的连接操作。：选择一个或多个列以构建新的 DataFrame。：将多个列的值合并成一个新的列。

2023-09-03 10:30:28 889

原创 12 | 使用 Spark SQL执行CURL

SparkSession 是 Spark SQL 2.0 引入的一个关键概念，它是 Spark 2.0 之后的版本中取代了旧版的 SparkConf、SparkContext 和 SQLContext 的核心入口点。：Spark SQL 是一个用于处理结构化数据的 Spark 组件，它结合了 Spark 引擎的强大性能和 SQL 查询的表达力，允许用户在大规模数据上执行 SQL 查询和数据分析。在这个教程中，我们将介绍Spark SQL的基本概念和示例代码，帮助你入门Spark SQL的使用。

2023-09-03 09:33:45 933 1

原创 Exception in thread “main“ java.lang.NoSuchMethodError: scala.util.Properties$.coloredOutputEnabled(

这个错误是由于Spark项目使用的Scala版本与你的项目中使用的Scala版本不兼容所引起的。Scala在不同版本之间可能会引入不同的方法和特性，因此如果你的Spark项目和你的项目使用了不同版本的Scala，就可能会导致这种类型的错误。在执行 Java spark 任务中，出现。查看本地的scala版本，发现不一致。

2023-09-03 09:25:09 449

原创 11 | Spark计算数据文件中每行数值的平均值

需求：计算数据文件中的数值的平均值。

2023-09-02 21:31:07 1023

019 - backtrader回测布林带突破策略

布林带指标：通过 bt.indicators.BollingerBands 创建布林带指标，参数包括计算移动平均线的周期（period）和标准差倍数（devfactor）。买入和卖出信号：当价格突破布林带的上轨时，策略生成买入信号；当价格跌破下轨时，策略生成卖出信号。持仓管理：当持有多头头寸时，如果价格回落到布林带的中轨下方，则卖出平仓。对于空头头寸，价格回升至中轨上方时买入平仓。

2024-08-11

018 - backtrader回测反转策略

代码详解： RSI 指标：RSI 是相对强弱指数，用于衡量资产价格的超买和超卖状态。通常，当 RSI 超过70时，认为市场超买；当 RSI 低于30时，认为市场超卖。买入信号：当 RSI 低于30，进入超卖区，策略生成买入信号，预期价格将反转上涨。卖出信号：当 RSI 高于70，进入超买区，策略生成卖出信号，预期价格将反转下跌。退出信号：当持仓时，如果 RSI 回到中性区间（50附近），则考虑平仓。

2024-08-11

017 - backtrader回测趋势跟随策略

趋势跟随策略是一种经典的交易策略，通过识别并跟随市场趋势来获取利润。尽管在震荡市场中可能表现不佳，但在明确的趋势市场中，该策略往往能带来可观的收益。成功的趋势跟随策略需要严格的纪律性、有效的风险管理措施，以及对市场趋势的敏锐识别能力。

2024-08-11

016 - backtrader回测波动率策略

交易盈亏点（Trades - Net Profit/Loss）：中间部分用红色和蓝色圆点表示每次交易的盈亏情况。蓝色圆点表示盈利交易，红色圆点表示亏损交易。从图中可以看出，策略产生了相对较多的盈利交易点，同时也有一些亏损交易点。但整体来看，盈利的交易点多于亏损交易点。总结：起始资金：100,000元最终资金：102,712元策略表现：该波动率策略在回测期间实现了小幅盈利，资金增加了2,712元。图中显示，策略在市场波动性增加时能够有效捕捉到机会并产生一定的收益。然而，该策略的表现仍然受限于市场环境，尤其是在波动性较低或趋势不明显的市场中，策略可能表现不如预期。这张图表提供了一个波动率策略的实际应用示例，展示了该策略如何利用市场波动性来进行交易，并最终对资金产生影响。

2024-08-11

015 - backtrader回测动量策略

动量指标（Momentum）：图表底部展示了动量指标的变化情况。动量指标基于一定的时间周期（此处为10天），反映了价格的变化趋势。当动量指标为正时，价格趋势向上，策略产生买入信号；当动量指标为负时，价格趋势向下，策略产生卖出信号。总结：起始资金：100,000元最终资金：101,831.91元策略表现：回测结果显示，动量策略在此段时间内实现了小幅盈利，资金增加了约1,831.91元。尽管策略频繁买卖，最终的盈利结果表明该策略在这个特定时间段内有效。然而，动量策略的表现取决于市场的趋势性。在强趋势市场中，动量策略通常表现较好，但在震荡或反转市场中可能会面临更大的风险和挑战。

2024-08-11

014 - backtrader回测均值回归策略

1. **价格走势（主图）**： - 图表的主部分显示了标的资产的价格走势。价格走势曲线伴随着一个布林带（Bollinger Bands），其中蓝色实线代表20日简单移动平均线（SMA），蓝色虚线代表布林带的上下轨。 - 绿色的三角形表示策略在布林带下轨附近生成的买入信号，红色的倒三角形表示在布林带上轨附近生成的卖出信号。 2. **成交量（Volume）**： - 图表底部显示了对应时间段的成交量，以柱状图的形式展现。成交量的变化有助于了解市场活跃程度，特别是在触发买卖信号时。 3. **资金与资产价值变化（上方部分）**： - 上方部分显示了策略回测期间账户资金的变化情况。红色线条表示现金，蓝色线条表示总资产价值（包括未平仓的头寸）。起始资金为100,000元，最终资金为98,306.92元。 - 从图中可以看到资金曲线的波动，最终的资金略有减少，表明策略在整个回测期间总体上产生了亏损。 4. **交易盈亏点（Trades - Net Profit/Loss）**： - 中间部分用红色和蓝色圆点展示了每次交易的盈亏情况。蓝色圆点表示盈利交

2024-08-11

013 - backtrader回测沪深300指数简单移动平均线交叉策略

价格走势（主图）：图表的主部分显示了标的资产的价格走势。价格走势曲线伴随了两条简单移动平均线（SMA）：蓝色线为30天的SMA，绿色线为10天的SMA。当绿色的短期SMA上穿蓝色的长期SMA时，形成了买入信号（标注为绿色三角形），而当短期SMA下穿长期SMA时，形成了卖出信号（标注为红色倒三角形）。成交量（Volume）：图表底部显示了对应时间段的成交量，表现为柱状图。成交量的大小可以帮助了解市场参与度和可能的价格动量。资金与资产价值变化（上方部分）：图表的上方部分显示了初始资金（红线）和最终资金（蓝线）的变化情况。起始资金为100,000元，最终资金为101,865.98元。这部分展示了随着策略执行过程中账户资金的波动。交易盈亏点（Trades - Net Profit/Loss）：这一部分用红色和蓝色圆点展示了每次交易的盈亏情况。蓝色圆点表示盈利交易，红色圆点表示亏损交易。可以看到，交易信号频繁出现，且盈亏点的分布较为平均。总结：起始资金：100,000元最终资金：101,865.98元策略表现：策略在回测期间实现了一定的盈利，但从图中可以看到策

2024-08-11

012 - akshare分析NYBOT棉花历史数据

展示了纽约期货交易所（NYBOT）棉花历史价格数据与两条简单移动平均线（SMA）的关系。 **图表描述：** 1. **价格走势**： - 蓝色曲线代表棉花的每日收盘价格，从2020年1月到2024年8月。 - 价格在2020年初经历了较低的水平，随后在2021年开始上涨，并在2022年达到高峰，之后有所回落。 2. **简单移动平均线（SMA）**： - 红色线表示50天的简单移动平均线（SMA50）。 - 绿色线表示200天的简单移动平均线（SMA200）。 - 可以看到，SMA50较快地反映了价格的短期变化，而SMA200则反映了价格的长期趋势。 3. **买入与卖出信号**： - 绿色三角形（向上）代表买入信号。 - 红色三角形（向下）代表卖出信号。 - 买入信号通常出现在SMA50向上穿过SMA200的位置（即黄金交叉），而卖出信号出现在SMA50向下穿过SMA200的位置（即死亡交叉）。 4. **时间轴与价格轴**： - X轴表示时间，日期从2020年1月到2024年8月。 - Y轴表示价格，从50左右

2024-08-11

011 - efinance分析豆一主连期货

展示了豆一（大豆期货主力合约）从早期到近期的价格历史走势，并结合了两条重要的技术分析指标——简单移动平均线（Simple Moving Average, SMA）进行分析。这些指标用于识别价格趋势并生成买卖信号。价格走势蓝色线条代表了豆一的历史收盘价格。可以看到，这条线条随着时间的推移呈现出明显的波动性，包括多个价格高峰和低谷。这种波动反映了市场对大豆的供需变化、全球经济环境以及其他相关因素的反应。简单移动平均线（SMA）红色线条（SMA50）：这条线代表的是50天的简单移动平均线（即过去50天收盘价格的平均值）。SMA50是一种中期趋势指标，常用于识别价格的中期走势。由于它对较短时间内的价格变化更为敏感，因此通常比SMA200波动更大。绿色线条（SMA200）：这条线代表的是200天的简单移动平均线。作为一个长期趋势指标，SMA200被广泛用于识别长期的市场趋势。由于计算时间较长，它能够有效平滑价格波动，提供更稳定的趋势信号。买卖信号绿色三角形（买入信号）：这些符号标注了一个重要的技术信号，即“金叉”。金叉是指短期移动平均线（在此为SMA50）向上突破长期移动平均

2024-08-11

010 - 东方财富帖子标题情绪分析

东方财富网股吧是一个投资者交流平台，用户在这里讨论股票、分享投资心得、发布市场预测。通过分析股吧中的帖子标题，可以了解市场情绪，对投资决策提供参考。本项目旨在通过爬取东方财富网股吧的帖子标题，进行情绪分析，并将结果可视化，帮助投资者更好地理解市场情绪的变化。 #### 项目目标 1. **数据收集**：爬取东方财富网股吧的帖子标题。 2. **情绪分析**：对爬取的帖子标题进行情绪分类，分为正面、负面和中性。 3. **数据可视化**：将情绪分析结果通过柱状图、折线图和饼图进行可视化展示。 #### 技术路线 1. **网页爬取**： - 使用 `requests` 库发送 HTTP 请求，获取东方财富网股吧的网页内容。 - 使用 `BeautifulSoup` 库解析网页内容，提取帖子标题。 2. **情绪分析**： - 使用 `TextBlob` 或 `NLTK` 等自然语言处理库对帖子标题进行情绪分析。 - 将情绪分为正面、负面和中性三类。 3. **数据可视化**： - 使用 `matplotlib` 和 `seaborn` 库生成柱状图、

2024-08-10

009 - 上证50ETF基金数据分析及预测

#### 项目目标 1. 获取并处理上证50ETF基金的历史数据。 2. 通过分析股票指标，探讨其与基金价格变化的关系。 3. 应用多种时间序列预测模型（如LSTM, GRU, 双向LSTM）对基金未来走势进行预测。 4. 对比不同模型的预测效果，选择最佳模型。

2024-08-10

008 - 基于RNN和LSTM的贵州茅台股票开盘价预测

2024-08-10

005 - 马科维茨投资组合理论实现

python基于tushare实现马科维茨投资组合理论实现

2024-08-10

002 - 常见的金融量化指标计算

Tushare 是一个用于获取中国市场数据的开源Python包。我们将使用 Tushare 下载股票数据并计算常见的指标。

2024-08-10

74- 前程无忧python岗位信息爬取和分析

74| 前程无忧python岗位信息爬取和分析

2024-08-09

73 - 基于Python的上海二手房数据爬取及分析

链家二手房数据分析（爬虫+jupyter+报告）

2024-07-24

本项目旨在通过对智联招聘网站上发布的数据分析岗位信息的分析和可视化，帮助应届毕业生和希望进入数据分析行业的专业人士更好地理解当前

技术栈项目运用了Python的pandas库进行数据清洗和分析，通过pyecharts库创建了多种交互式图表，增强了数据的表现力和用户的交互体验。最终，使用Flask框架将分析结果通过Web页面形式呈现，使得数据分析结果更加直观且易于理解。数据分析目标地域分布：通过地图展示不同省份和城市的数据分析岗位数量，分析地区差异。薪资和学历关系：通过环形图和柱状图探索不同学历要求对薪资范围的影响。行业需求：分析数据分析需求最高的行业和公司规模，以及技能要求，帮助求职者针对性准备。关键问题解答哪些地区对数据分析专业人才的需求最大？影响数据分析岗位薪资的主要因素有哪些？求职数据分析岗位通常需要哪些技能和资质？数据来源与处理项目的原始数据来源于智联招聘网，涵盖了全国范围内的6263条数据分析岗位信息。在数据清洗过程中，我们对数据进行了去重、填充缺失值、异常值处理等，确保数据的准确性和分析的有效性。项目成果项目成功构建了一个包含多个交互式图表的Web应用，提供了一种直观、易于理解的方式来查看数据分析岗位的市场趋势和关键洞察。此外，该项目的完成不仅加深了我对数据分析行业的理解

2024-07-23

70 - 双十一美妆数据分析可视化

双十一，作为全球最大的购物狂欢节，提供了丰富的数据资源，特别是在美妆产品类别中。美妆品牌在这一天提供各种优惠和折扣，吸引了大量消费者。本项目旨在分析和可视化双十一期间淘宝美妆品类的销售数据，帮助消费者洞察不同品牌的折扣策略，并评估各品牌产品的性价比。数据源本项目使用的数据源为双十一期间的淘宝美妆销售数据，包括商品分类、品牌、价格、折扣率等信息。数据收集自淘宝平台的公开销售记录，整理成Excel表格进行详细分析。分析目标在售商品占比分析：识别双十一期间在售的美妆商品类别和其在市场上的占比。品牌折扣率分析：比较不同美妆品牌的折扣率，找出提供最大折扣的品牌。商品数量分布：分析参与双十一活动的各品牌商品数量，评估品牌活动的广泛程度。折扣套路解析：揭示不同品牌的折扣策略，帮助消费者识别可能的营销套路，例如虚高的原价或者“买一赠一”等促销活动。商品折扣率：深入分析商品的折扣深度，为消费者提供购买决策支持。数据分析工具项目主要使用以下工具进行数据分析和可视化： DataFrame：利用Pandas库构建和处理表格型数据，便于数据清洗、整理和分析。 Matplotlib、Ec

2024-07-23

71 - 去哪儿旅游数据分析

是关于旅游出行数据分析的，具体内容涵盖了对各省市景点的数据分析和可视化。下面是该笔记本的详细描述： 1. 数据概览笔记本开始于对数据集的导入与基本处理，包括清洗和整理，确保数据质量。数据集涵盖了景点名称、星级、评分、介绍、所在地区、儿童旅客量、销售量及门票价格等信息。 2. 省份数据分析接下来的分析按照省份进行，例如对海南、江苏和四川的景点数据进行了详细的分析。计算了各省的景点好评率、中评率、差评率，并通过公式进行了四舍五入处理以便更加直观。 3. 价格与评分分析分析还涉及到根据不同价格区间和星级筛选景点，对数据进行排序，从而找到每个价格区间中销售量最高的景点。此外，还对门票价格进行升序排序，并筛选出评分高于4分的景点。 4. 可视化展示最后，使用Pyecharts库，笔记本展示了一些基于液态球（Liquid）的动态图表，用于可视化四川等地景点的好评和差评比例。这种图表形式提供了一个直观且互动的方式来展示数据。

2024-07-23

本报告所选数据集下载自kaggle 数据集包含美国 2,392 名高中生的全面信息，详细介绍了他们的人口信息、学习习惯、父母参与

图2-1是以人种分类的GPA箱线图，可以看出，白种人（0）的成绩相对最低，而非裔美籍学生（1）和其他人种（3）的成绩相对更高，但各人种成绩分布基本相同，无显著差异。图2-2是以父母受教育程度为分类的GPA箱线图，数值越高代表父母受教育程度越高，从图中可以看出，学生GPA并未与父母受教育程度呈线正相关性，受教育程度为最高的那一批父母的孩子在GPA上的表现甚至是最差的。图2-3为父母对孩子的支持程度与孩子为分类的GPA箱线图，从图中可以明显的看出，父母对孩子的支持程度与孩子的GPA呈显著正相关，父母对孩子支持程度越高，孩子的成绩越好。图2-4中更是明显的看出在GPA最高的那部分学生，父母的支持是必不可少的。而图2-5则是研究父母的受教育程度与父母对孩子的支持程度是否有关系，从图中可以看出，父母的受教育程度与对孩子的支持程度无显著的关系，受教育程度低的父母也可以给孩子足够的支持。图2-6中，性别对GPA的影响也是微乎其微的，而请家教则对孩子的

2024-07-21

68 - 深圳链家二手房房源数据分析

本项目主要对链家二手房房源数据进行分析，通过数据可视化了解深圳的二手房源情况，对人们购房做出指导。二、背景随着经济的发展，北、上、广、深这四大都市迅速发展，在经济、政治等方面有突出的表现，而且工作机会多，生活质量较高，是大多数人所向往的地方。但是要在这些城市定居是一件不容易的事情，这样来说购买二手房是一个可以选择的方案，说到这我们一定会想了解这些地区的房源大概情况。所以本项目是对深圳链家二手房房源进行的分析，希望可以帮助部分人解决购房问题，从多维度出发分析，帮助买家拿定主意，实现合理的购房。

2024-07-21

67- 上海市互联网行业招聘数据集的构建与可视化分析

上海市互联网行业招聘数据集的构建与可视化分析期末报告，可以作为期末论文

2024-07-21

基于YOLO5细胞检测实战.zip

在进行基于YOLOv5的细胞检测实战时，完成以下的事情： 1. **数据采集与标注**：详细描述如何采集细胞图像数据，并进行标注。说明采集设备、图像分辨率、标注工具以及标注过程中的质量控制措施。 2. **数据预处理**：解释在输入模型之前对数据进行的预处理步骤，例如图像尺寸的调整、归一化和数据增强方法的选择。强调预处理的重要性以及如何影响模型的性能。 3. **模型选择与调优**：描述为什么选择YOLOv5作为细胞检测的模型，并说明如何调整模型的超参数以适应特定的细胞检测任务。可以讨论模型的架构、损失函数选择以及训练策略。 4. **训练过程**：详细说明模型的训练过程，包括数据集的划分、训练参数的设置、学习率调度方法以及监控训练过程中的性能指标。可以提供训练代码片段或脚本。

2024-02-19

天池-新闻推荐推荐系统

零基础入门推荐系统 - 新闻推荐赛题以新闻APP中的新闻推荐为背景，要求选手根据用户历史浏览点击新闻文章的数据信息预测用户未来点击行为，即用户的最后一次点击的新闻文章，测试集对最后一次点击行为进行了剔除。通过这道赛题来引导大家了解推荐系统中的一些业务背景，解决实际问题，帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。

2024-02-19

27 - Titanic 乘客生存决策树预测

Titanic 乘客生存预测流程数据获取 --> 数据探索 --> 数据清理 --> 特征选择 --> 决策树模型 --> 模型预测和评估 --> 决策树可视化

2024-02-19

SVM对文档进行分类：

## SVM对文档进行分类： `流程：` 文档输入 --> 对文档进行分词 --> 加载停用词 --> 计算单词权重 (准备阶段) --> 生成分类器 --> 分类器做预测 --> 计算正确率 (分类阶段)

2024-02-19

16 - Pytorch构建Logistic二分类模型

在逻辑回归中预测的目标变量不是连续的，而是离散的。可以应用逻辑回归的一个示例是电子邮件分类：标识为垃圾邮件或非垃圾邮件。图片分类、文字分类都属于这一类。

2024-02-03

11 - Tensorflow实现卷积神经网络

11 | Tensorflow实现卷积神经网络

2024-02-03

13 - 使用代理ip爬取安居客房源信息

这段Python爬虫代码旨在从安居客网站爬取房地产信息。其中使用了代理IP的技术，主要目的是应对反爬虫机制、提高隐私保护、伪装地理位置、避免频率限制和提升稳定性。

2024-01-14

手动爬取天天基金网基民评论与东方财富网股市行情的资讯，从基民评论、重仓股票、市场行情三个方面LDA模型进行分析

这是一个基金评论与股票市场的情感分析项目，目的是手动爬取天天基金网基民评论与东方财富网股市行情的资讯，从基民评论、重仓股票、市场行情三个方面出发，使用情感词典与LDA模型进行分析，从而做出是否值的购买基金的决策。带有标签clean的是清洗后的爬虫数据，没有带标签的是原始数据或者某个分析后的结果。具体的工作代码放在了“基于情感词典与LDA模型的基金文本研究.ipynb”中，使用的是python 的jupyter notebook。

2023-11-03

03.04 Requests豆瓣.ipynb

对豆瓣单个电影页面元数据进行获取元数据结构：<br> 1. 导演 2. 编剧 3. 主演 4. 类型 5. 制片国家/地区 6. 语言 7. 上映日期 8. 片长 9. 又名 10. IMDb 11. 豆瓣评分 - 评分 - 评价人数 - 5星评价占比 - 4星评价占比 - 3星评价占比 - 2星评价占比 - 1星评价占比 12. 好于 13. 好于 ## Step 1 找到250部电影的页面依次解析具体的页面爬取1292052...;爬取1292052成功爬取1291546...;爬取1291546成功爬取1292720...;爬取1292720成功爬取1292722...;爬取1292722成功爬取1295644...;爬取1295644成功爬取1291561...;爬取1291561成功爬取1292063...;爬取1292063成功爬

2023-11-01

SpringBoot+Mybatius图书管理系统语言：Java 开发工具：IntelliJIDEA-2019.3 JDK版

SpringBoot+Mybatis图书管理系统是一个用于管理图书信息的Web应用程序。它使用Java作为编程语言，IntelliJ IDEA作为开发工具，JDK 8作为Java开发环境，Maven用于项目管理，MySQL数据库用于存储数据，前端使用HTML、CSS、jQuery、Layui和Vue，后端采用Spring Boot、Mybatis以及TkMapper框架。下面将描述一些主要功能和组件以帮助你更好地理解这个系统： **主要功能：** 1. **图书管理**：用户可以添加、编辑、删除图书信息，包括书名、作者、出版日期等。 2. **借阅管理**：用户可以借阅图书并设置还书日期，系统会自动跟踪图书的借阅状态。 3. **用户管理**：管理系统用户，包括添加、编辑、删除用户信息，以及分配权限等。 4. **搜索和过滤**：提供搜索功能，可以根据关键字搜索图书信息，并可以根据不同条件进行过滤。 5. **权限管理**：不同用户具有不同的权限，例如管理员和普通用户，管理员可以管理图书和用户，而普通用户只能借阅图书。

2023-10-30

通用的Java工具类，主要包括基础工具类（时间、正则表达式、字符串、随机数等等），excel解析生成、word解析生成、文件操作

2023-10-22

基于Java的学生管理系统，旨在提供学生信息的管理和查询功能

这项目是一个基于Java的学生管理系统，旨在提供学生信息的管理和查询功能。 **1. 数据库连接和初始化：** - 项目使用Java数据库连接（JDBC）来建立与数据库的连接。 - 在系统初始化时，通过`DatabaseConnector`类创建了一个数据库连接，以便执行数据库操作。 **2. 添加学生信息：** - 系统提供了添加学生信息的功能。 - 用户可以输入学生的ID、姓名和年龄，然后系统将这些信息插入到数据库的`student`表中。 - 成功插入后，系统会显示学生已被添加的消息。 **3. 查找学生信息：** - 学生管理系统允许用户根据学生的ID来查找学生信息。 - 用户输入要查找的学生ID，系统执行SQL查询操作，如果找到匹配的学生，将显示学生的ID、姓名和年龄。 - 如果未找到匹配的学生，系统会显示未找到的消息。 **4. 更新学生信息：** - 系统允许用户根据学生ID更新学生信息。 - 用户输入学生ID，然后输入新的姓名和年龄，系统执行SQL更新操作，将学生信息更新为新提

2023-10-22

基于Python编程的RFM细分聚类案例

本文将深入探讨一个基于Python编程的RFM细分聚类案例。通过代码实现，我们将学习如何加载和预处理电商历史订单数据，计算RFM指标，使用KMeans算法进行聚类分析，以及如何将用户分为不同的价值层级。最终，我们将通过可视化展示来解释不同价值层级用户的分布情况，帮助企业更好地理解其客户群体，为未来的决策提供更多见解。

2023-08-21

65 - python增长模型案例

在一个具体的案例中，我们使用了一个关于用户行为的数据集，探讨了如何利用增长模型来优化业务决策。通过数据分析、可视化和机器学习建模，我们深入挖掘了用户的操作历史、设备类型、城市类型以及其他特征。我们通过构建预测模型，预测了用户是否会对不同类型的促销方式做出响应，从而实现了精准的目标用户选择。在实际操作中，我们不仅关注转化率的提升，还需要考虑成本与效益的平衡。我们将重点放在那些有潜力的用户身上，通过合理的营销策略来提升他们的转化率，从而在有限的资源下实现业务增长。

2023-08-21

A/B测试展示如何运用Python进行数据分析、可视化和统计显著性检验

探讨A/B测试的概念、原理以及其在实际业务中的应用。通过一个案例，详细展示如何运用Python进行数据分析、可视化和统计显著性检验，以揭示不同页面版本在用户购买转化率方面的差异。通过对比新旧页面的转化率，我们将探讨如何从统计学的角度评估这些差异是否具有显著性。从而，读者将深入了解如何通过A/B测试来为业务决策提供有力的数据支持，进而优化用户体验和提升业务成果。

2023-08-21

63 - 留存分析在现代商业中的关键作用 python 案例

我们以一个案例为例，展示了如何通过数据驱动的方法识别影响留存率的因素。首先，我们载入了一个会员数据集，对数据进行了预处理，包括转换字段、处理缺失值等。然后，我们使用Kaplan-Meier生存分析方法绘制了整体的留存曲线，从中可以看出会员的留存率随着入会月数的增加逐渐下降，这提醒我们需要关注新会员的留存情况。接着，我们对不同因素进行了分析，比如会费支付方式、会员卡类型以及性别对留存率的影响。通过绘制不同分类的Kaplan-Meier曲线，我们可以看到这些因素对留存率的影响情况。例如，不同的会费支付方式和会员卡类型对留存率产生了不同的影响，这提示我们可以针对不同的客户群体制定不同的留存策略。接着，我们采用Cox比例风险模型来进行生存分析，这种方法可以同时考虑多个因素对留存的影响。通过打印模型的摘要信息，我们可以得到不同因素的系数，从而了解每个因素对留存的影响程度。此外，我们还绘制了系数和置信区间的图表，更直观地展示了各因素的影响情况。最后，我们展示了如何使用逻辑回归模型对留存进行预测。通过构建特征集和标签集，我们将数据集拆分为训练集和测试集，然后使用逻辑回归模型进行拟合和预测

2023-08-21

62 - Python 漏斗分析案例

漏斗分析是一种重要的数据分析方法，用于跟踪和优化用户在某个过程中的转化率。无论是在线购物、注册流程还是应用下载，漏斗分析都能帮助您了解用户在不同阶段的行为，找出瓶颈，优化用户体验。

2023-08-20

61 - 归因渠道分析案例 python

归因分析（Attribution Analysis）是一种用于评估不同营销渠道推广效果的方法，它的主要目标是合理地将转化路径中的功劳分配给各个接触点，也就是不同的营销渠道。这帮助营销人员更准确地了解各个渠道对最终转化所产生的影响，从而更有效地分配资源和优化营销策略。

2023-08-20

TA关注的人

019 - backtrader回测布林带突破策略

018 - backtrader回测反转策略

017 - backtrader回测趋势跟随策略

016 - backtrader回测波动率策略

015 - backtrader回测动量策略

014 - backtrader回测均值回归策略

013 - backtrader回测沪深300指数简单移动平均线交叉策略

012 - akshare分析NYBOT棉花历史数据

011 - efinance分析豆一主连期货

010 - 东方财富帖子标题情绪分析

009 - 上证50ETF基金数据分析及预测

008 - 基于RNN和LSTM的贵州茅台股票开盘价预测

005 - 马科维茨投资组合理论实现

002 - 常见的金融量化指标计算

74- 前程无忧python岗位信息爬取和分析

73 - 基于Python的上海二手房数据爬取及分析

本项目旨在通过对智联招聘网站上发布的数据分析岗位信息的分析和可视化，帮助应届毕业生和希望进入数据分析行业的专业人士更好地理解当前

70 - 双十一美妆数据分析可视化

71 - 去哪儿旅游数据分析

本报告所选数据集下载自kaggle 数据集包含美国 2,392 名高中生的全面信息，详细介绍了他们的人口信息、学习习惯、父母参与

68 - 深圳链家二手房房源数据分析

67- 上海市互联网行业招聘数据集的构建与可视化分析

基于YOLO5细胞检测实战.zip

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27 - Titanic 乘客生存决策树预测

SVM对文档进行分类：

16 - Pytorch​​构建Logistic二分类模型

11 - Tensorflow实现卷积神经网络

13 - 使用代理ip爬取安居客房源信息

手动爬取天天基金网基民评论与东方财富网股市行情的资讯，从基民评论、重仓股票、市场行情三个方面LDA模型进行分析

03.04 Requests豆瓣.ipynb

SpringBoot+Mybatius图书管理系统 语言：Java 开发工具：IntelliJIDEA-2019.3 JDK版

通用的Java工具类，主要包括基础工具类（时间、正则表达式、字符串、随机数等等），excel解析生成、word解析生成、文件操作

基于Java的学生管理系统，旨在提供学生信息的管理和查询功能

基于Python编程的RFM细分聚类案例

65 - python增长模型案例

A/B测试 展示如何运用Python进行数据分析、可视化和统计显著性检验

63 - 留存分析在现代商业中的关键作用 python 案例

62 - Python 漏斗分析案例

61 - 归因渠道分析案例 python

gitcode 可以搭建gitpage

启动CDH，报错ERROR StatusLogger No log4j2 configuration file found. Using default configuration...ogging.

cloudera-manager-agent.x86_安装报错

Sqoop导入数据到Hbase报错

Centos7运行Elasticsearch6.5.4报错

Centos7运行elasticsearch-6.5.4报错

为什么在腾讯云服务器测试uwgis老是失败

为什么在腾讯云服务器测试uwgis老是失败

return load_dynamic(name, filename, file) tensorflow安装这个报错半年也没有解决

npm安装全局怎么使用加速？

npm安装全局怎么使用淘宝源加速？

npm这种情况，nodejs是不是安装好了

nodejs环境安装出现这个问题npm报错安装nodejs，出现这个npm 报错，问下大佬怎么搞定

天池-新闻推荐推荐系统

16 - Pytorch构建Logistic二分类模型

SpringBoot+Mybatius图书管理系统语言：Java 开发工具：IntelliJIDEA-2019.3 JDK版

A/B测试展示如何运用Python进行数据分析、可视化和统计显著性检验