python大数据分析库

❶ python做大数据，都需要学习什么，比如哪些框架，库等！人工智能呢请尽量详细点！

阶段一、人工智能篇之Python核心
1、Python扫盲
2、面向对象编程基础
3、变量和基本数据类型
4、Python机器学习类库
5、Python控制语句与函数
6.、Python数据库操作+正则表达式
7、Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发
阶段二、人工智能篇之数据库交互技术
1、初识MySQL数据库
2、创建MySQL数据库和表
3、MySQL数据库数据管理
4、使用事务保证数据完整性
5、使用DQL命令查询数据
6、创建和使用索引
7、MySQL数据库备份和恢复
阶段三、人工智能篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、java
3、jQuery
阶段四、人工智能篇之Python高级应用
1、Python开发
2、数据库应用程序开发
3、Python Web设计
4、存储模型设计
5、智联招聘爬虫
6、附加：基础python爬虫库
阶段五、人工智能篇之人工智能机器学习篇
1、数学基础
2、高等数学必知必会
3、Numpy前导介绍
4、Pandas前导课程
5、机器学习
阶段六、人工智能篇之人工智能项目实战
1、人脸性别和年龄识别原理
2、CTR广告点击量预测
3、DQN+遗传算法
4、图像检索系统
5、NLP阅读理解
阶段七、人工智能篇之人工智能项目实战篇
1、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程
2、基于人工智能与深度学习的项目实战
3、分布式搜索引擎ElasticSearch开发
4、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐项目
5、电商大数据情感分析与AI推断实战项目
6、AI大数据互联网电影智能推荐

❷ python能做什么

如果你想学Python，或者你刚开始学习Python，那么你可能会问：“我能用Python做什么？”下面是我整理的相关信息，希望对大家有所帮助！

python能做什么

1.web应用开发

在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发这块在国内发展的很不错。 youtube 世界最大的视频网站也是Python开发的哦.还有非常出名的instagram 也是用python开发的

2.网络爬虫

爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的. 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名! 学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。

3.AI 人工智能 与机器学习

现在的人工智能非常的火爆,各种培训班都在疯狂打广告招生.机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的塌锋语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。说白了就是因为Python简单易学框架丰富。很多框架对于Python非常的友好，我也这也就是这么多学习Python的原因吧！

4.数据分析

一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在戚毁这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等 都可以做出来。也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。而后续复杂计算中，对接机器学习相关算法，或者提供Web访问接口，或是实现远程调用接口，都非常简单。

python可就职的岗位

1、人工智能

Python是人工智能的黄金语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的；

2、大数据

Python在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更高衫备好地和大数据对接，尤其是大数据分析这个方向；

3、网络爬虫工程师

网络爬虫是数据采集的利器，利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度；

4、Python web全栈工程师

全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人，也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)；

5、Python自动化运维

运维工作者对Python的需求也很大；

6、Python自动化测试

Python十分高效，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了。

❸ python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）

Python在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。

Python数据分析与挖掘技术概述

所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。
数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

预先善其事必先利其器

我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：

下面就说说这些模块的基础使用。

numpy模块安装与使用

安装：
下载地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
我这里下载的包是1.11.3版本，地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
下载好后，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，这样能够更好支持numpy

numpy简单使用

生成随机数

主要使用numpy下的random方法。

pandas

使用 pip install pandas 即可

直接上代码：
下面看看pandas输出的结果， 这一行的数字第几列，第一列的数字是行数，定位一个通过第一行，第几列来定位：

常用方法如下：

下面看看pandas对数据的统计，下面就说说每一行的信息

转置功能：把行数转换为列数，把列数转换为行数，如下所示：

通过pandas导入数据

pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。

CSV文件

csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列，比如我有五列数据，那么它就在prinit输出结果的时候，就显示五列

excel表格

依赖于xlrd模块，请安装它。
老样子，原滋原味的输出显示excel本来的结果，只不过在每一行的开头加上了一个行数

读取SQL

依赖于PyMySQL，所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候，需要制定两个参数，第一个是sql语句，第二个是sql连接实例。

读取HTML

依赖于lxml模块，请安装它。
对于HTTPS的网页，依赖于BeautifulSoup4，html5lib模块。
读取HTML只会读取HTML里的表格，也就是只读取

显示的是时候是通过python的列表展示，同时添加了行与列的标识

读取txt文件

输出显示的时候同时添加了行与列的标识

scipy

安装方法是先下载whl格式文件，然后通过pip install “包名” 安装。whl包下载地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

matplotlib 数据可视化分析

我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。

下面请看代码：

下面说说修改图的样式

关于图形类型，有下面几种：

关于颜色，有下面几种：

关于形状，有下面几种：

我们还可以对图稍作修改，添加一些样式，下面修改圆点图为红色的点，代码如下：

我们还可以画虚线图，代码如下所示：

还可以给图添加上标题，x，y轴的标签,代码如下所示

直方图

利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。

Y轴为出现的次数，X轴为这个数的值（或者是范围）

还可以指定直方图类型通过histtype参数：

图形区别语言无法描述很详细，大家可以自信尝试。

举个例子：

子图功能

什么是子图功能呢？子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图，每个一小图为大画板的子图。
我们知道生成一个图是使用plot功能，子图就是subplog。代码操作如下：

我们现在可以通过一堆数据来绘图，根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下，这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。

先说说这个csv的文件结构，第一列是序号，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的阅读数，第四列是每篇评论数。

我们的需求就是把评论数作为Y轴，阅读数作为X轴，所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值，在对这一行的值做切片处理，获取下标为3（阅读数）和4（评论数）的值，但是，这里只是一行的值，我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数，那怎么办？聪明的你会说，我自定义2个列表，我遍历下这个csv文件，把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里，这不就行了嘛。呵呵，其实有一个更快捷的方法，那么就是使用T转置方法，这样再通过values方法，就能直接获取这一评论数和阅读数了，此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图，那么就OK了。了解思路后，那么就写吧。

下面看看代码：

❹ 如何用Python分析大数据

1. 学习统计学、概率论、线代枝察等，为数据分析打好理论消扮基础
   

2. 学习使拿搭灶用python数据分析库，如pandas、numpy
   

❺ 大数据分析工具_大数据分析工具软件

说一些我常用到的大数据分析工具

1.专业的大数据分析工具

2.各种Python数据可视化第三方库

3.其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富正派。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由等一群开发者维护的EchartsPython接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各让清歼种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

2、D3

D3（DataDrivenDocuments）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表坦冲样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

❻ 常见的大数据分析工具有哪些

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash

❼ 如何使用Python分析大数据

毫不夸张地说，大数据已经成为任何商业交流中不可肆薯或缺的一部分。桌面和移动搜索向全世界的营销人员和公司以空前的规模提供着数据，并且随着物联网的到来，大量用以消费的数据还会呈指数级增长。这种消费数据对于想要更好地定位目标客户、弄懂人们怎样使用他们的产品或服务，并且通过收集信息来提高利润的公司来说无疑是个金矿。
筛查数据并找到企业真正可以使用的结果的角色落到了软件开发者、数据科学家和统计学家身上。现在有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。
为什么选择Python?
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼梦工厂。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。所以，大数据市场急需Python开发者，不是Python开发者的专家也可以以相当块速度学习这门语言，从而最唤雹闹大化用在分析数据上的时间，最小化学习这门语言的时间。
用Python进行数据分析之前，你需要从Continuum.io下载Anaconda。这个包有着在Python中研究数据科学时你可能需要的一切东西。它的缺点是下载和更新都是以一个单元进行的，所以更新单个库很耗时。但这很值得，毕竟它给了你所需的所有工具，所以你不需要纠结。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要成为一个Python开发者。这并不意味着你需要成为这门语言的大师，但你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道和罩什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
各种类库
当你掌握了Python的基本知识点后，你需要了解它的有关数据科学的类库是怎样工作的以及哪些是你需要的。其中的要点包括NumPy，一个提供高级数学运算功能的基础类库，SciPy，一个专注于工具和算法的可靠类库，Sci-kit-learn，面向机器学习，还有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了类库之外，你也有必要知道Python是没有公认的最好的集成开发环境(IDE)的，R语言也一样。所以说，你需要亲手试试不同的IDE再看看哪个更能满足你的要求。开始时建议使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各种各样的IDE一样，Python也提供各种各样的数据可视化库，比如说Pygal，Bokeh和Seaborn。这些数据可视化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一个简单且有效的数值绘图类库。
所有的这些库都包括在了Anaconda里面，所以下载了之后，你就可以研究一下看看哪些工具组合更能满足你的需要。用Python进行数据分析时你会犯很多错误，所以得小心一点。一旦你熟悉了安装设置和每种工具后，你会发现Python是目前市面上用于大数据分析的最棒的平台之一。
希望能帮到你！

❽ 如何用Python进行大数据挖掘和分析

如何用Python进行大数据挖掘和分析？快速入门路径图
大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。
什么是 大数据 ？
大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。
大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”。大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。今天，我将会带着大家一起探索如何用 Python 进行大数据挖掘和分析？
为什么选择Python?
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
数据分析流程
一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：
数据获取：公开数据、Python爬虫
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………
以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
数据存取：SQL语言
在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显着性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
Python 数据分析
掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
总结
其实做数据挖掘不是梦，5步就能让你成为一个Python爬虫高手!

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《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：

链接：https://pan..com/s/1qfMtZd2Mn3gtbVfg7fOfOg

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。

❿ 大数据分析工具哪家比较好

大数据分析工具比较好的有Python数据分析、DataV数据分析、Cloudera数据分析、MongoDBMongoDB数据分析、Talend数据分析等

1、Python数据分析

Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。另外具有丰富和强大的类库，python能支持几乎所有统计分析和建模的工作。

4、MongoDBMongoDB数据分析

MongoDBMongoDB是最受欢迎的大数据数据库，因为适用于管理经常变化的数据：非结构化数据，大数据常常是非结构化数据。当下时代大数据分析是非常必要的，而MongoDBMongoDB数据分析也是做得非常好的。

5、Talend数据分析

Talend作为一家提供广泛解决方案的公司，Talend的产品围绕其集成平台而建，该平台集大数据、云、应用程序、实时数据集成、数据准备和主数据管理于一体。大数据集往往是非结构化、无组织的，因此需要某种清理或转换。当下，数据可能来自任何地方。