python股票價數據挖掘

⑴ python數據挖掘做出來是一個系統嗎

是的。

一：什麼是數據挖掘
__數據挖掘是指從大量的數據中通過一些演算法尋找隱藏於其中重要實用信息的過程。這些演算法包括神經網路法、決策樹法、遺傳演算法、粗糙集法、模糊集法、關聯規則法等。在商務管理，股市分析，公司重要信息決策，以及科學研究方面都有十分重要的意義。

__數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術，從大量數據中尋找其肉眼難以發現的規律，和大數據聯系密切。如今，數據挖掘已經應用在很多行業里，對人們的生產生活以及未來大數據時代起到了重要影響。
二：數據挖掘的基本任務
__數據挖掘的基本任務就是主要要解決的問題。數據挖掘的基本任務包括分類與預測、聚類分析、關聯規則、奇異值檢測和智能推薦等。通過完成這些任務，發現數據的潛在價值，指導商業和科研決策，給科學研究帶來指導以及給商業帶來新價值。下面就分別來認識一下常見的基本任務。

1.分類與預測

__是一種用標號的進行學習的方式，這種編號是類編號。這種類標號若是離散的，屬於分類問題；若是連續的，屬於預測問題，或者稱為回歸問題。從廣義上來說，不管是分類，還是回歸，都可以看做是一種預測，差異就是預測的結果是離散的還是連續的。

2.聚類分析

__就是「物以類聚，人以群分」在原始數據集中的運用，其目的是把原始數據聚成幾類，從而使得類內相似度高，類間差異性大。

3.關聯規則

__數據挖掘可以用來發現規則，關聯規則屬於一種非常重要的規則，即通過數據挖掘方法，發現事務數據背後所隱含的某一種或者多種關聯，從而利用這些關聯來指導商業決策和行為。

4.奇異值檢測

__根據一定準則識別或者檢測出數據集中的異常值，所謂異常值就是和數據集中的絕大多數據表現不一致。

5.智能推薦

__這是數據挖掘一個很活躍的研究和應用領域，在各大電商網站中都會有各種形式推薦，比方說同類用戶所購買的產品，與你所購買產品相關聯的產品等。
三：數據挖掘流程
__我們由上面的章節知道了數據挖掘的定義和基本任務，本節我們來學習一下數據挖掘的流程，來講述數據挖掘是如何進行的。

1.定義挖掘目標

__該步驟是分析要挖掘的目標，定義問題的范圍，可以劃分為下面的目標：

__（1）針對具體業務的數據挖掘應用需求，首先要分析是哪方面的問題。

__（2）分析完問題後，該問題如果解決後可以實現什麼樣的效果，達到怎樣的目標。

__（3）詳細地列出用戶對於該問題的所有需求。

__（4）挖掘可以用到那些數據集。究竟怎樣的挖掘方向比較合理。

__（5）綜合上面的要求，制定挖掘計劃。
2.數據取樣

__在明確了數據挖掘的目標後，接下來就需要在業務數據集中抽取和挖掘目標相關的數據樣本子集。這就是數據取樣操作。那麼數據取樣時需要注意哪些方面呢？

__第一是抽取的數據要和挖掘目標緊密相關，並且能夠很好地說明用戶的需求。

__第二是要可靠，質量要有所保證，從大范圍數據到小范圍數據，都不要忘記檢查數據的質量，這是因為如果原始的數據有誤，在之後的過程中，可能難以探索規律，即使探索出規律，也有可能是錯誤的。

__第三個方面是要有效，要注意數據的完整，但是有時候可能要抽取的數據量比較大，這個時候也許有的數據是根本沒有用的，可以通過篩選進行處理。通過對數據的精選，不僅能減少數據處理量，節省系統資源，還能夠讓我們要尋找的數據可以更加地顯現出來。
__而衡量數據取樣質量的標准如下：

__（1）確定取樣的數據集後，要保證數據資料完整無缺，各項數據指標完整。

__（2）數據集要滿足可靠性和有效性。

__（3）每一項的數據都准確無誤，反映的都是正常狀態下的水平。

__（4）數據集合部分能顯現出規律性。

__（5）數據集合要能滿足用戶的需求。
數據取樣的方法有多種多樣的，常見的方式如下：

__（1）隨機取樣：就是按照隨機的方法進行取樣，數據集中的每一個元素被抽取的概率是一樣的。可以按照每一個特定的百分比進行取樣，比如按照5%，10%，20%等每個百分比內隨機抽取n個數據。

__（2）等距取樣：和隨機取樣有些類似，但是不同的是等距取樣是按照一定百分比的比例進行等距取樣，比如有100個數據，按照10%的比例進行等距取樣就是抽取10，20，30，40，50，60，70，80，90，100這10個數據。

__（3）分層取樣：在這種抽樣的操作中，首先將樣本總體分為若乾子集。在每個層次中的值都有相同的被選用的概率，但是可以對每一層設置不同的概率，分別代表不同層次的水平。是為了未來更好地擬合層次數據，綜合後得到更好的精度。比如100個數據分為5層，在1-20，20-30，30-40，40-50等每一層抽取的個數不同，分別代表每一層。

__（4）分類取樣：分類抽樣是依據某種屬性的取值來選擇數據子集，按照某種類別（規則）進行選擇，比如按照客戶名稱，同學姓名，地址區域，企業類別進行分類。

__（5）從起始位置取樣：就是從輸入數據集的起始處開始抽樣，抽取一定的百分比數據。

__（6）從結束位置取樣：就是從輸入數據集的最後處反向抽樣，抽取一定的百分比數據。

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⑶ 如何用Python進行大數據挖掘和分析

如何用Python進行大數據挖掘和分析？快速入門路徑圖
大數據無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。
什麼是 大數據 ？
大數據就像它看起來那樣——有大量的數據。單獨而言，你能從單一的數據獲取的洞見窮其有限。但是結合復雜數學模型以及強大計算能力的TB級數據，卻能創造出人類無法製造的洞見。大數據分析提供給商業的價值是無形的，並且每天都在超越人類的能力。
大數據分析的第一步就是要收集數據本身，也就是眾所周知的「數據挖掘」。大部分的企業處理著GB級的數據，這些數據有用戶數據、產品數據和地理位置數據。今天，我將會帶著大家一起探索如何用 Python 進行大數據挖掘和分析？
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
數據分析流程
一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：
數據獲取：公開數據、Python爬蟲
外部數據的獲取方式主要有以下兩種。
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
總結
其實做數據挖掘不是夢，5步就能讓你成為一個Python爬蟲高手!

⑷ python數據挖掘工具包有什麼優缺點

python數據挖掘工具包就是scikit-learn，scikit-learn是一個基於NumPy, SciPy, Matplotlib的開源機器學習工具包，主要涵蓋分類，回歸和聚類演算法，在許多Python項目中都有應用。

優點：文檔齊全、介面易用、演算法全面。
缺點：是scikit-learn不支持分布式計算，不適合用來處理超大型數據。
現在建議您考一個很權威，含金量很高的證書，那就是CDA數據分析師。CDA證書是新興的高質量證書，最近2年發展比較快，不少公司都在關注這個認證考試，得益於國內人大論壇，現在叫經管之家的推廣貢獻。

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⑸ 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。

⑹ python數據挖掘難不難

python數據挖掘對於初學者來說是非常難的。

python數據挖掘（data mining，簡稱DM），是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。學好之後，能力過硬，賺取大量薪資還是沒有問題的，學習的時候一定貴在堅持。

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⑻ Python 數據分析與數據挖掘是啥

什麼是Python
Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年，Python 源代碼同樣遵循 GPL(GNU General Public License)協議。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面)，然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。
數據分析的概念
數據分析是指通過建立審計分析模型對數據進行核對、檢查、復算、判斷等操作，將被審計單位數據的現實狀態與理想狀態進行比較，從而發現審計線索，搜集審計證據的過程。
數據挖掘概述
數據挖掘又稱資料庫中的知識發現（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智慧和資料庫領域研究的熱點問題，所謂數據挖掘是指從資料庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的並有潛在價值的信息的非平凡過程。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。