Python金融大数据挖掘与分析全流程详解

网络数据挖掘的意义及价值所在

在不久的将来，多智时代一定会彻底走入我们的生活，有兴趣入行未来前沿产业的朋友，可以收藏多智时代，及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识，让我们一起携手，引领人工智能的未来！

中国科学院大学2017年数据挖掘期末考试题

本资源为中国科学院大学2017年数据挖掘期末考试试题，题目仅供交流，请各位下载的同学花更多精力去研读课本和实际操作。

中科院网络数据挖掘作业

中科院 NMF 网络数据挖掘 徐君作业 阅读一篇论文二十页左右PPT

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第21课：神经网络思想与建模解释 共4页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第17课：建模过程思想 共3页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

数据挖掘在各行业的应用论文

数据仓库与数据挖掘.caj 空间数据挖掘技术.caj 数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj 相关案件的数据挖掘.caj 数据挖掘技术.caj 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj EIS 环境下的数据挖掘...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

数据挖掘论文合集-242篇（part3）

FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf...

数据挖掘论文合集-242篇（part1）

FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf...

数据挖掘论文合集-242篇（part2）

FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第10课：简单的统计学概念 共6页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第14课：数据质量与变量管理 共3页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第22课：SVM思想与解释补充 共4页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第16课：数据挖掘知识类型 共3页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第20课：回归与决策树增补 共4页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第06课：DM项目团队组成与能力素养 共4页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第04~05课：DM项目实际建设与管理过程（上） 共23页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第04~05课：DM项目实际建设与管理过程（下） 共23页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第01课：课程规划 共5页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第03课：CRISP-DM详解 共11页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第08课：SPSS MODELER节点概要 共9页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训-第12课：常用统计知识补充 共6页.pptx

第16课：数据挖掘知识类型 共3页 第17课：建模过程思想 共3页 第18课：回归分析思想与建模解释（上） 共6页 第18课：回归分析思想与建模解释（下） 共7页 第19课：决策树思想与建模解释 共4页 第20课：回归与决策树...

第一讲：python网络爬虫基础知识

本讲主要内容包括Python常见数据类型、循环与控制流以及常见的错误处理方法。这些Python基础知识非常重要，是后面进行爬虫练习必备也是最少基础内容。

Python基于机器学习实现的股票价格预测、股票预测源码+数据集，机器学习大作业

python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

用Python实现基于人脸识别的门禁管理系统(附源码+各功能截图+分类打包)

用Python实现基于人脸识别的门禁管理系统(附源码+各功能截图+分类打包)

【Python实战】-Python+Opencv是实现车牌自动识别（源码+数据+字符匹配模板）

在这个实战项目中，我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤，对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。 首先，我们需要对获取的车辆图像进行预处理，这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作，以便更好地凸显车牌区域。接着，利用OpenCV的图像处理功能，我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作，以准确提取出车牌区域。 在车牌定位完成后，我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来，以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法，我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。 最后，我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库，我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配，从而确定字符的具体内容。经过这一过程，我们可以得到完整的车牌号码。 该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究，还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，从而提高交通管理的

身份证前6位对应的省市区代码（超详细）

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基于在线教学平台的数据挖掘与学习行为分析超星集团数据集

基于在线教学平台的数据挖掘与学习行为分析超星集团数据集

抖音用户浏览行为数据集

抖音用户浏览行为数据集 文章： [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(一）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136121177) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(二）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136123131) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(总）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136122988) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(代码部分）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136455033)

Hikyuu 2.0.5 高性能量化研究框架 Python 离线帮助文档

Hikyuu Quant Framework是基于C++/Python的高性能开源量化交易研究框架，用于策略分析及回测（目前用于国内A股市场）。其核心思想基于当前成熟的系统化交易方法，将整个系统化交易抽象为由市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法七大组件，你可以分别构建这些组件的策略资产库，在实际研究中对它们自由组合来观察系统的有效性、稳定性以及单一种类策略的效果。 百万级别K线回测，2~3秒完成计算，助您快速完成基于全市场的策略验证。 C++核心库，提供了整体的策略框架，在保证性能的同时，已经考虑了对多线程和多核处理的支持，在未来追求更高运算速度提供便利。C++核心库，可以单独剥离使用，自行构建自己的客户端工具。 Python库（hikyuu），提供了对C++库的包装，同时集成了talib库（如TA_SMA，对应talib.SMA），可以与numpy、pandas数据结构进行互相转换，为使用其他成熟的python数据分析工具提供了便利。