拿电商行业举例，经常会遇到以下问题：如果基于商品的历史销售情况，以及节假日、气候、竞争对手等影响因素，对商品的销量进行趋势预测？如何预测未来一段时间哪些客户会流失，哪些客户可能会成为VIP用户？如果预测一种新商品的销售量，以及哪种类型的客户会比较喜欢？除此之外，运营部门需要通过数据分析来了解具有某些... ...
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2020-01-30 14:25:15
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一、大数据的特点（四条） 大量、高速、多样、低价值密度 二、大数据应用场景 物流仓库、零售、旅游、商品广告推荐、保险、金融、房产、人工智能 三、大数据部门组织结构 ...
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2020-01-30 12:59:27
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一般金融类的产品，涉及前端和后端交互的时候，都会都严格的数据安全保证。防止黑客攻击，信息篡改。 加密方式有很多，总的来说，分为2种：对称和非对称。我们先来看一下，这两种加密方式分别是什么？他们有什么区别？ 对称加密： 对称加密，即采用对称的密码编码技术，他的特点是，加密和解密使用相同的秘钥。 常见的 ...
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2020-01-29 00:47:30
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今天给大家说一下我对理财的看法,只是个人看法,不喜轻喷(貌似喷不到,没有评论功能) 理财,听到这个词,可能心中便不由生出"没钱","高风险","与我无关"...等词汇 理财其实与每个人都有关,不管你有钱没钱。它也并不是单单指投资，大的范围来讲，就是如何支配钱。（什么！你没钱？你手上的苹果是树上掉下来 ...
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2020-01-28 23:06:13
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5. 本地数据库 很简单的用本地Sqlite查找股票数据。 DataSource类，返回的是Dataframe物件。这个Dataframe物件，在之后的业务，如计算股票指标，还需要特别处理。 import os import sqlite3 as sqlite3 import numpy as np ...
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2020-01-27 19:26:57
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3. 如果同时拿一个板块股票的收市价和成交额 前一篇说到，用大盘指数，如恒生指数，上证，深证，这些重要的大盘指数来做Dataframe主键，那麽如果是同时拿一个板块股票的收市价和成交额，可以怎样操作呢。 在实际开发中，应该是简单的数据结构，容易阅读为主，所以Dataframe的multi index ...
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2020-01-27 18:58:41
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4. 如果计算各项股票指标时，或者处理业务流程时，上一篇的直观认知数据结构，怎样帮助开发者去好好操作，又同时避免计算错误的坑。 首先从上篇的数据结据，可以看出/设计出多少种业务和股票指标。 A. 恒生成份股的股份编号 恒指成份股编别 = list(恒生成份股.keys()) B. 个股的收市价&成交 ...
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2020-01-27 18:56:54
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2. 金融股票数据的另一个形态，怎样在业务内部流动，同时怎样避免错误 前一篇讲解了股票的原始状态，那麽在业务过程中，数据会变成怎样的形态，来完成众多奇奇怪怪的业务呢，以下将会解答。 首先，任何股票都有机会停市，退市。或者退市了再二次上市。 例子，阿里爸爸（9988.HK）在港交所二次上市。 再例如， ...
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2020-01-27 17:34:32
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1. 数据源 其实金融数据没大家想象的那麽复杂，只需要最原始状态的数据，保存到本地即可以。 那麽，怎样才是股票数据的原始状态呢。那就看看1920's年代的道氏理论，他是怎样计算道琼斯指数，那麽他采用的就是最原始形态。 假设股票是一个有市价的产品，全由市场价格来操作，那麽以下的数据，就能体现一个市场价 ...
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2020-01-27 15:41:42
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一、Tushare介绍 Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、多样的便于分析的数据，使得数据获取方面极大地减轻工作量，更加专注于策略和模型的研究和实现。 Tushare从新浪财经、腾 ...
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2020-01-26 00:47:55
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