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【亚博App】 与众差别的金融数据分析如何攻略?看这里就对了

 


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本文摘要:

通例的数据探索方法有两种:一是形貌性统计二是数据可视化也就是我们常说的绘图。

通例的数据探索方法有两种:一是形貌性统计二是数据可视化也就是我们常说的绘图。以股票为例:

众所周知 金融的背后是海量的数据与有时间顺序的信息而信息技术处置惩罚的是数据与信息因此金融与信息技术有着天然的联系。

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通过上面这张图我们会发现当我们获取到数据源(即原始数据)后并不是直接便进入数据分析阶段而是需要依次举行“数据探索-数据预处置惩罚”两阶段。

近年来先进的信息技术高速生长移动互联网、云盘算、大数据、区块链、人工智能等新兴技术更多地应用于金融行业的各个领域金融与信息技术(尤其是 数据分析)的融合迈上了新的高度。

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对于时间序列数据的处置惩罚可以说是金融数据分析中的特色项目。由于时间序列的数据许多特性都是围绕着时间展开因此涉及到大量对时间处置惩罚的操作如对周期数据的探索、对门路性数据的探索、对数据的重采样(将日数据转化为月等)、对特定时期的采样等。

01

数据探索

这张看似普通的再普通不外的界面将A股市场逐日能发生一百万条左右的原始数据(按分钟线盘算)举行了可视化处置惩罚让我们在举行股票分析时并不需要盯着原始的一条条数据去举行比力分析而是可以直观地从K线图以及通例的统计数据中相识到市场的走势资助我们掌握股票生意业务的趋势及偏向。

而这正是数据探索所能为我们带来的资助。

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除了在数据探索的历程中我们需要借助可视化的工具在海量数据分析的时候我们分析后的效果也有可能是庞大的这个时候我们也会借助到可视化工具去直观地体现我们分析后的效果如用热力争反映两两股票间的相关性。

所谓的数据探索就是要解决数据有哪些特点、遵循哪些规则、集中在谁人区间等问题资助数据分析师相识数据的情况为后续的分析做富足的准备。

02

数据预处置惩罚(数据可视化)

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03

时间序列数据处置惩罚