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<Hadoop金融大数据分析> Hadoop for Finance Essentials 使用Hadoop,是因为数据量大数据量如此之多,以至于无法用传统的数据处理工具和应用来处理的数据称主大数据 3V定义:即“大量Volume,多样Variety,高速Velocity是与大数据相关的三个属性或维度.大量指的是数据的量很大,多样指的是数据的类型很多,高速指的是数据处理的速度很快 对于一家处理GB级数据的小公司来说,TB级的数据可能被认为是大数据,对于处理TB级数据的大公司来说,PB级的数据,…

Flask:Python系的轻量级Web框架. 1. 网页爬虫工具集 Scrapy 推荐大牛pluskid早年的一篇文章:<Scrapy 轻松定制网络爬虫> Beautiful Soup 客观的说,Beautifu Soup不完全是一套爬虫工具,需要配合urllib使用,而是一套HTML/XML数据分析,清洗和获取工具. Python-Goose Goose最早是用Java写得,后来用Scala重写,是一个Scala项目.Python-Goose用Python重写,依赖了Beautiful S…

一.被动物咬伤.抓伤者,年龄以45-59岁年龄组为最多(占30．66%). 45-59岁年龄段的人与动物接触较多.被侵害的机会最多.其次受伤机会较多的是15-44岁年龄阶段的人,而7岁及以下儿童受伤比例为10.50%. 二.性别上,动物攻击人没有特别喜欢哪个性别,男女比1.13:1. 三.伤人部位已下肢居多,占75.79%. 那动物喜欢咬伤.抓伤人的哪个部位呢?研究发现,动物伤以下肢最多(占75．79%) ,其次为上肢.但要注意的是0-14岁年龄段的儿童动物咬伤和抓伤上肢受伤比例为24．81%,…

Python在金融,数据分析,和人工智能中的应用   Python最近取得这样的成功,而且未来似乎还会继续下去,这有许多原因.其中包括它的语法.Python开发人员可用的科学生态系统和数据分析库.易于和几乎所有其它技术集成,以及其开源地位. 自 从1991它出现在编程场景中,比于其他编程语言,Python取得了少有的地位.面向对象,容易学习,使用语法,以及由此产生的低维护成本,是 Python持续获得好评的一部分原因.开源是一个很明显的优势,跨平台的有效性,多目标,垃圾回收(自动的),代码的简洁…

近年来,金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视,量化分析的技术也取得了较大的进展,成为备受关注的一个热点领域.所谓金融量化,就是将金融分析理论与计算机编程技术相结合,更为有效的利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现.量化分析目前已经涉及到金融领域的方方面面,包括基础和衍生金融资产定价.风险管理.量化投资等.随着大数据技术的发展,量化分析还逐步与大数据结合在一起,对海量金融数据实现有效和快速的运算与处理. 在量化金融的时代,选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关…

一.Python语言的主要特征 1.开源性 Python和大多数的支撑库和工具都是开源的,通常可以非常灵活的使用而且有开放的协议. 2.解释性 也可以使用Cpython完成将解释性语言转化为实施可执行的Python二进制代码的应用 3.多框架 Python语言支持不同的编程与实现框架,例如面向对象.和必要的函数型或过程化编程. 4.多目的 Python可以用于快速的.交互式的代码开发以及建构大型应用系统,它也可以用于底层系统操作以及高级分析的任务. 二.Python的科学计算库 NumPy: 提…

学习python处理金融数据,建议学习<Python金融实战>,比较实用,只不过Yahoo财经的API改了,书里的方法不再有效要改一改,还有就是会有一些代码缩进小问题,总体上对金融分析很实用. <Python金融实战>通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用,从Python的安装.基础语法,再到一系列简单的编程示例,本书循序渐进地引导读者学习Python.同时,本书还结合Python的各个模块以及金融领域中的期权价格.金融图形绘制.时间序列.期权定价模型.期权定价等内容,深…