本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。什么样的数据？当书中出现“数据”时，究竟指的是什么呢？主要指的是结构化数据（structured data），这个故意含糊其辞的术语代指了所有通用格式的数据，例如：• 表格型数据，其中各列可能是不同的类型（字符串、数值、日期等）。比如保存在关系型数据库中或以制表符/逗号为分隔符的文本文件中的那些数据。• 多维数组（矩阵）。• 通过关键列（对于SQL用户而言，就是主键和外键）相互联系的多个表。• 间隔平均或不平均的时间序列。
上传时间： 2022-07-09
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课程用到的软件汇集.rar 第1讲、Python金融应用概述.rar 178.8M2017-11-02 18:36 第2讲、基本数据类型与结构.rar 141.6M2017-11-02 18:36 第3讲、Python数据可视化.rar 144.3M2017-11-02 18:36 第4讲、金融时间序列数据处理与分析.rar 158.3M2017-11-02 18:36 第5讲、Python中的输入输出操作.rar 177.1M2017-11-02 18:36 第6讲、Python效率分析与提升.rar 183.2M2017-11-02 18:36 第7讲、Python金融应用数学方法.rar 166.5M2017-11-02 18:36 第8讲、随机分析.rar 226.3M2017-11-02 18:36 第9讲、金融中的统计学及Python实现-revised.rar 227M2017-11-02 18:36 第10讲、金融中数值方法及Python实现.rar 166.5M2017-11-02 18:36 第11讲、Python与Excel的集成.rar 162.1M2017-11-02 18:36 第12讲、Python面向对象与图形界面编程.rar 135.1M2017-11-02 18:36 第13讲、金融中的大数据应用与Python实现.rar 152.4M2017-11-02 18:36 第14讲、案例1：金融衍生品分析库的Python开发与应用.rar 521.1M2017-11-02 18:36 第15讲、案例2：量化投资系统与Python实现.rar 533.5M2017-11-02 18:36
上传时间： 2013-07-03
上传用户：eeworm
落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系。人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法。基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究。结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快 该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌出量的动态预测提供可靠的基础数据,为采掘工作面落煤残存瓦斯量的确定提出了一种全新的方法和思路。
上传时间： 2015-03-12
上传用户：熊少锋
产品设计时间智能预测方法的研究，值得借鉴一下
上传时间： 2015-04-20
上传用户：maizezhen
实现了一个离散时间事件序列的模板，并用来模拟银行开窗口数量合理性的问题。
上传时间： 2013-12-18
上传用户：shanml
Volterra自适应预测的 matlab 程序,用于自适应预测测试和混沌序列的相空间重构（转）
上传时间： 2013-12-10
上传用户：gaome
马尔科夫模型对io空间序列预测的例子，用到了两种预测方法
上传时间： 2014-01-07
上传用户：王小奇
时间复杂度为O(nlogn)的最长单调递增子序列问题的计算程序。不是动态规划算法。在一分钟之内可以计算n=10^6个元素的递增子序列。
上传时间： 2014-03-10
上传用户：1966640071
灰色系统预测模型以及建模，通过输入样本，可实现样本统计输出
上传时间： 2014-01-23
上传用户：bakdesec
移动平均预测 ModifyShiftAverageRegress.cs 移动平均也可画趋势图，如下： public double forecast(int interval) 移动平均认为数据是时间序列数据，该方法预测interval个时间间隔后的值 public override double[] getTrendArray() 得到趋势数组，该数组的数据直接在图形中展示出来就可以产生趋势线。
标签： ModifyShiftAverageRegress 移动 cs
上传时间： 2014-01-01
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