金融數據分析-以Python為工具 課件 二、數據分析的流程_第1頁
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文檔簡介

Python金融數據分析金融數據分析流程Chapter02金融數據分析概覽1

數據分析宏觀流程2

數據分析微觀流程3

數據樣本及表示

3.1

基本術語

3.2

樣本表示數據分析宏觀流程數據分析宏觀流程明確數據分析的目標和任務。準備數據分析的計算機語言或軟件，本書中對應的是Python及集成開發(fā)環(huán)境Anaconda。各種炊具代表各種Python數據分析庫或包。菜單中的菜肴代表的是各種數據分析的任務和結果展示，例如作為前菜的探索性數據分析、作為主菜的數據建模和模型評價、作為甜點的結論分析等。數據分析宏觀流程食材代表的是金融數據，依賴于數據分析的目標和任務。菜肴的烹飪過程對應于數據分析的過程。珍藏佳釀代表數據分析得出的結論。數據分析微觀流程數據分析微觀流程1）數據讀取。從數據文件、數據庫等數據源讀取數據，得到結構化的二維表數據。2）初步探索性分析。從純數據抽象的角度（不含業(yè)務邏輯）了解數據集的大小、數據缺失、屬性類別、數據分布等情況。3）特征工程?；诔醪教剿餍苑治龅慕Y果進行數據清洗、數據規(guī)范化、特征提取等預處理。數據分析微觀流程4）探索性數據分析。得到規(guī)范的數據集后，在建模之前結合業(yè)務邏輯背景進行一些簡單的統計分析。5）建模分析。包括數據建模、模型評估、模型預測等步驟，這通常是數據分析特別是數據挖掘的主要環(huán)節(jié)。模型可以分為業(yè)務邏輯模型和機器學習模型。6）結論分析及展示。對探索性分析和建模分析的結果進行總結，得出一些有用的規(guī)律和結論。數據樣本及表示典型的結構化數據集是一張二維表，通常稱為一個樣本（sample）或數據集（dataset），從統計學的角度代表對隨機總體的抽樣。樣本的每一行代表一條數據記錄，稱為示例（instance）或樣品，樣本的每一列代表樣品在某一維度上的取值，稱為樣本的屬性（attribute）。數據樣本及表示樣本的屬性有時也會被稱作特征（feature）、字段（field）或者變量（variable）。我們把擁有了標記信息的示例稱為樣例（example）。從回歸的角度看，樣本屬性即自變量或解釋變量，樣本標記即因變量或被解釋變量。二分類問題；多分類問題；回歸問題。

數據樣本及表示數據樣本及表示根據不同的功能，樣本可以被進一步分為訓練集（training

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