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1. 求Python数据分析的书籍！

《利用Python进行数据分析》
《Python金融大数据分析》
《深入浅出数据分析》
《从零开始学习Python—数据分析与挖掘》
《Python数据分析与挖掘实战》

2. 在哪儿买Python金融大数据分析

2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。

Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效
(Python的数据挖掘包Orange canve
中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会
使R的速度和程序的长度都有显著性提升。

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。
相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了
pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期
/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是，近
年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。

做过几个实验：
1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。
之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconctor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看网页非常卡~）
2. 用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。
3. 用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大，R是一条命令画点东
西，pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点尴尬，默认颜色比较少，之后可用html的颜色，但是名字太长了~。pyplot
的legend比R 好用多了，算是半自动化了。pyplot画出来后可以自由拉升缩放，然后再保存为图片，这点比R好用。

总的来说Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处
理，Python都有着明显优势。
而R是在统计方面比较突出。但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等
这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。

结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
但世上本没有最好的软件或程序，也鲜有人能把单一语言挖掘运用到极致。尤其是很多人早先学了R，现在完全不用又舍不得，所以对于想要学以致用的人来说，如果能把R和Python相结合，就更好不过了，很早看过一篇文章——让R与Python共舞，咱们坛子里有原帖，就不多说了，看完会有更多启发。

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4. 求python数据分析参考书推荐。

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5. python教程哪里下载

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密码：uqk1 三、利用Python进行数据分析的 用Python写网络爬虫 中文PDF版 链接：https://pan..com/s/1CqHzl_AnWJrF48-8UTyP2Q

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6. 《python金融大数据挖掘与分析全流程详解》电子书有没有给个下载链接

我就收藏的有，网络网盘

，提取码：clmt

大概50M。

7. python金融大数据分析简单吗

近来，Python无疑是金融业的重要策略性技术平台之一。到2018年底，这已经不再是个问题：全世界的金融机构现在都尽最大努力利用Python及其强大的数据分析、可视化和机器学习程序库生态系统。在金融领域之外，Python还常常成为编程入门课程选择的语言，例如计算机科学课程项目。
除了容易理解的语法和多重范型方法之外，形成这一局面的主要原因之一是，Python已经成为人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）领域的“头等公民”。这些领域的许多流行的软件包和程序库都直接用Python（如ML所用的scikit-learn）编写，或者用Python包装器（例如DL所用的TensorFlow）。
要学会数据分析 还是需要先学会python基础。
希望可以帮到你

8. 《Python金融实战》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《Python金融实战》（[美] Yuxing Yan）电子书网盘下载免费在线阅读

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提取码: 3f1i

书名：Python金融实战

作者：[美] Yuxing Yan

译者：张少军

豆瓣评分：6.6

出版年份：2017-6

页数：320

内容简介：

Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要数据分析和处理大量数据的金融领域得到了广泛而迅速的应用，并且成为越来越多专业人士**的编程语言之一。

本书通过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，深度揭示了Python在金融行业中的应用技巧。

本书适合金融、会计等相关专业的高校师生阅读，也适合金融领域的研究人员和从业人员参考学习。对于有一定计算机编程基础，但想要从事金融行业的读者，本书也是不错的参考用书。

作者简介：

严玉星，毕业于麦吉尔大学，获金融学博士学位。他有着丰富的教学经验，教授过各类本科学位和研究生学位的金融课程，如金融建模、期权和期货、投资组合理论、定量财务分析、企业融资和金融数据库等。他曾在8所全球知名的大学任教：两所在加拿大，一所在新加坡，5所在美国。

严博士一直活跃于学术研究的前沿，他的研究成果在多个国际学术期刊发表。此外，他还是财务数据方面的专家。在新加坡南洋理工大学任教时，他曾为博士生讲授一门名为“金融数据库入门”的课程。

9. python金融大数据分析 这本书有源代码吗

2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。内不知道是不是因为大数据时代容的到来。 Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据

10. 《Python金融大数据分析》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《Python金融大数据分析》（[德] 伊夫·希尔皮斯科）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

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书名：Python金融大数据分析

作者：[德] 伊夫·希尔皮斯科

译者：姚军

豆瓣评分：7.7

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2015-12

页数：511

内容简介：唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。

Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。

《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。

《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。

作者简介：Yves Hilpsch是Python Quants（德国）股份有限公司的创始人和任事股东，也是Python Quants（纽约）有限责任公司的共同创办人。该集团提供基于Python的金融和衍生品分析软件（参见http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相关的咨询、开发和培训服务。

Yves还是Derivatives Analytics with Python（Wiley Finance，2015）的作者。作为获得数理金融学博士学位的商业管理专业研究生，他在萨尔州大学讲授计算金融学中的数值化方法课程。