数据挖掘基础
1.
数据挖掘基础环境安装与使用
1.1.
库的安装
1.2.
jupyter notebook使用
2.
Matplotlib
2.1.
Matplotlib之HelloWorld
2.2.
折线图(plot)与基础绘图功能
2.3.
散点图(scatter)
2.4.
柱状图(bar)
2.5.
直方图(histogram)
2.6.
饼图(pie)
2.7.
总结
2.8.
每日作业
3.
Numpy
3.1.
Numpy的优势
3.2.
N维数组-ndarray
3.3.
基本操作
3.4.
ndarray运算
3.5.
数组间的运算
3.6.
合并、分割
3.7.
IO操作与数据处理
3.8.
总结
3.9.
每日作业
4.
Pandas
4.1.
Pandas介绍
4.2.
基本数据操作
4.3.
DataFrame运算
4.4.
Pandas画图
4.5.
文件读取与存储
4.6.
高级处理-缺失值处理
4.7.
高级处理-数据离散化
4.8.
高级处理-合并
4.9.
高级处理-交叉表与透视表
4.10.
高级处理-分组与聚合
4.11.
案例
4.12.
总结
4.13.
每日作业
5.
金融数据分析与挖掘1
5.1.
金融市场基础知识
5.2.
股票基础知识
5.3.
股票数据
5.4.
时间序列数据处理
5.5.
总结
5.6.
每日作业
6.
金融数据分析与挖掘2
6.1.
(量化)投资的方法基础分析
6.2.
趋势追踪
6.3.
MACD分析
6.4.
RSI分析
6.5.
布林线
6.6.
行情软件演示
6.7.
总结
6.8.
每日作业
Published with GitBook
数据挖掘基础定位、目标
5.5 总结
金融市场总结
时间序列数据处理总结
