数据分析实战

python是一个强大的编程软件，在使用python进行数据分析中，经常需要用到两个强大的包，numpy与pandas。很多朋友觉得很头痛，下面这些视频就是非常详细介绍如何使用python调用这两个包同时使用numpy与pandas进行数据分析，喜欢的朋友赶紧来关注我后开始学习吧。

PySpark 是 Spark 为 Python 开发者提供的 API。

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每月最新国际国内宏观数据跟踪汇总，尝试从库存周期维度做定性分析。

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《数据分析思维：分析方法和业务知识》分为两大部分：“方法篇”和“实战篇”。 “方法篇”介绍了数据分析中常用的业务指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题的步骤。 “实战篇”讲解了如何应用第一篇的方法来解决工作中的问题，分享十二个行业（国内...

本专辑纯属读书分享，陪伴孩子读书的同学，自己也读书，陪伴孩子共同成长！

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同等学力小伙伴 上下班 凑合听听 李翠平老师 数据仓库 需要更多课件 资料 习题 考试题 加微信hualuoshuiliu13 备注 数据仓库

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章节介绍第一章统计基本概念介紹 第二章常用统计量 第三章 常用統計圖表 第四章常態機率分佈 第五章估計 第六章假說檢定 第七章 變異數分析 第八章迴歸分析...

数据分析概述，描述性统计分析，抽样估计，假设检验，方差分析，相关与回归分析，概率论，数据分析师，数据偏态及其测定，数据峰度及其测定，条形图，折线图，茎叶图，箱线图，随机事件的概率，正态分布的特征，中心极限定理，单因素方差分析的原理，散点...

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课程主要就大数据分析概述，大数据与云计算、人工智能的关系，5G大数据分析体系，数据科学分析思维，大数据分析基本方法，回归分析模型等，配套案例，结合企业级框架进行讲解

市场数据分析，弘缠院李晓军校长主讲，不知道这个专辑会不会被喜马拉雅下架，各位好好珍惜。我会尽力跟上官网的更新速度的，如果实在跟不上，各位请见谅，谢谢。---------------------------------------------------------------------------------各位菩...

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特别说明：此音频仅作为更好地阅读此书的辅助工具，请大家购买正版书籍。所有音频全部免费供大家试听、转发和使用。目录第1部分 Python与金融第1章 为什么将Python用于金融1.1Python是什么1.1.1Python简史1.1.2Python生态系统1.1.3Python用户谱系1.1.4科学栈1.2金融中的科技1.2.1科技开销1.2.2作为业务引擎的科技1.2.3作为进入门槛的科技和人才1.2.4不断提高的速度、频率、数据量1.2.5实时分析的兴起1.3用于金融的Python1.3.1金融和Python语法1.3.2Python的效率和生产率1.3.3从原型化到生产1.4结语1.5延伸阅读第2章 基础架构和工具2.1Python部署2.1.1Anaconda2.1.2Python Quant Platform 2.1.3工具2.1.4Python2.1.5IPython2.1.6Spyder2.2结语2.3延伸阅读第3章 入门示例3.1隐含波动率3.2蒙特卡洛模拟3.2.1纯Python3.2.2用NumPy向量化3.2.3利用对数欧拉方法实现全向量化3.2.4图形化分析3.2.5技术分析3.3结语3.4延伸阅读第2部分 金融分析和开发第4章 数据类型和结构4.1基本数据类型4.1.1整数4.1.2浮点数4.1.3字符串4.2基本数据结构4.2.1元组4.2.2列表4.2.3离题:控制结构4.2.4离题:函数式编程4.2.5字典4.2.6集合4.3NumPy数据结构4.3.1用Python列表形成数组4.3.2常规NumPy数组4.3.3结构数组4.4代码向量化4.5内存布局4.6结语4.7延伸阅读第5章 数据可视化5.1二维绘图5.1.1一维数据集5.1.2二维数据集5.1.3其他绘图样式5.2金融学图表5.3 3D绘图5.4结语5.5延伸阅读第6章金融时间序列6.1pandas基础6.1.1使用DataFrame类的第一步6.1.2使用DataFrame类的第二步6.1.3基本分析6.1.4Series类6.1.5GroupBy操作6.2金融数据6.3回归分析6.4高频数据6.5结语6.6延伸阅读第7章 输入/输出操作7.1Python基本IO7.1.1将对象写入磁盘7.1.2读写文本文件7.1.3SQL数据库7.1.4读写NumPy数组7.2Pandas的I/O7.2.1SQL数据库7.2.2从SQL到pandas7.2.3CSV文件数据7.2.4Excel文件数据7.3PyTables的快速I/O7.3.1使用表7.3.2使用压缩表7.3.3使用数组7.3.4内存外计算7.4结语7.5延伸阅读第8章高性能的Python8.1Python范型与性能8.2内存布局与性能8.3并行计算8.3.1蒙特卡洛算法8.3.2顺序化计算8.3.3并行计算8.3.4性能比较8.4多处理8.5动态编译8.5.1介绍性示例8.5.2二项式期权定价方法8.6用Cython进行静态编译8.6在GPU上生成随机数8.7在CPU上生成随机数8.8结语8.9延伸阅读第9章 数学工具第10章 推断统计学第11章 统计学第12章Excel集成第13章 面向对象和图形用户界面第14章 Web集成第3部分 衍生品分析库第15章 估值框架第16章 金融模型的模拟第17章 衍生品估值第18章 投资组合估值第19章 波动率期权贺函芬|音频制作者2000年毕业于宁波大学计算机系教育专业。20年编程经历。

大家好，我是一个工作10年的数据分析师，现在正走在兼职创业的路途上，抱着未来一定要创业的想法仍然在进阶的路上，在确定创业的之前的不同阶段有过不同的迷茫期，但是都过去了，现在非常坚定未来的方向。我相信很多数据分析师的小伙伴在工作的路上也都有...

大家好，我是且行且思，一个IT从业者，这个专辑主要是分析数据分析和wps应用案例，理论和实操相结合，给你不一样的收获，持续更新，关注一下收获多多。