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这是用Telerik ChartView设计的股票数据采集及分析软件,目前只完成了数据的采集和图形呈现,还没有加入分析功能,采集功能:从网上下载股票数据转换成Excel,导入系统,同时系统根据当前股票交易时间在设定后自动从新浪财经获取数据并实时显示,当要收市时,将最后的一此获取数据添加到K线数据中,这样只需最开始导入一次数据,后面每次在线后,数据会不断添加的K线数据中。 最开始使用的是WPFVisifire呈现,但拖放时卡得不行,换成Telerik后,拖放时如丝般顺滑,看来WPF控件的优化非常重要。 之前的上传 http://download.csdn.net/detail/maiker/9732083可以作废 相对于之前的上传的,这次增加了10种常用的技术指标的算法(主要与同花顺匹配),当导入可添加数据时,自动计算这些指标,但没增加指标的参数化功能,这点可以在程序运行后,通过重新执行某个指标的计算并存入数据库,实现变参数化。 另外这次使用了Telerik的Direct2D呈现图形,由于有庞大的Chart同步,在大数据量的情况下,仍旧不是很流畅,但能忍受,可以考虑一次加载所有数据,然后控制缩放区域,用Telerik的基于图形的缩放,应该会很流畅,比基于数据的拖放应该流畅多了,Telerik有一个这样的例子,测试了一下确实很流畅,但TrallBar的同步没处理好,就没有使用这种方式了
2024-03-14 13:36:31 8.64MB Telerik ChartView 股票分析 数据获取
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b站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站,也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。 其中动漫通常以一个季度播出,因而被称为番剧。涉及题材范围广,有奇幻,日常,战斗等。一部番剧上线后,在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内,因此追番人数能够反应观看人数。观看后观众可进行打分,范围在0到10之间,打分分数将作为评价一部番剧重要的依据。分析历年动漫数据,可以了解到b站ACG和动漫文化发展状况 本资源主要爬取总榜获得各个动漫粗略信息以及直达链接,再访问每个动漫对应链接获取详细信息。 资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码,也包含了爬取数据集、可视化结果图,同时资源中也提供了一个对本项目进行简单介绍的readme文件,其中包含了对爬虫细节以及数据处理、数据分析、数据可视化的详细介绍。 本资源可以作为python爬虫入门的参考资源进行学习。
2024-03-07 09:47:47 3.58MB python 爬虫 数据分析 数据可视化
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深度学习——机器学习的新浪潮.pdf
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自己编写并优化的贝叶斯模型,用于神经网络、机器学习或者数据分析、数据挖掘等领域的数学模型。是数据分析、Python程序设计、数学建模等课程作业的不二帮手! 语言为Python,在Python3.6~3.8均可运行,需要安装numpy
2024-02-02 09:24:48 1KB 数据分析 python 神经网络 机器学习
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R语言笔记--常用函数、统计分析、数据类型、数据操作、帮助、安装程序包、R绘图等,是入门R语言的必备文件
2024-01-26 09:43:51 333KB R语言
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内容概要:用于数据分析,把常见的csv,excel,json,sql等数据表,读写到pandas,用于大数据分析。 适用人群:利用python进行数据分析的初学者,pandas基础学习爱好者,股票财经数据分析 场景类型:学习读取数据表,转换数据类型,python程序样例,读取数据后可用于统计分析,机器学习,AI分析,
2024-01-18 14:41:38 1KB python 数据分析 pandas 统计分析
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2021年“泰迪杯”数据分析技能赛A题+“非洲通讯产品销售数据”数据集 进入本世纪以来,我国通讯产品得到了飞速发展,其技术先进,价格便宜, 深受世界各国和地区尤其是非洲国家的欢迎。某通讯公司在非洲的多个国家深耕 多年,产品与服务遍布整个非洲大陆。为了更好地了解公司的销售情况,采用产 品的销售额和利润数据,对其盈利能力进行分析和预测,给决策人员提供分析报 告,以便为非洲各国提供更好的产品销售策略和服务。
2024-01-18 14:25:13 569KB 数据分析 数据集 数据可视化
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【内容概要】 通过完整的气象监测数据处理与分析项目,了解Spark大数据分析的整体流程。代码涵盖数据工程、统计分析、机器学习预测建模等内容。可以学习如何使用Spark PySpark API处理大规模数据。 【适合人群】 具备一定Python编程基础,需要处理分析大规模数据的研发人员。 【能学到什么】 1. Spark数据处理:缺失值处理、降噪、特征工程等数据预处理技术 2. 统计分析:分组聚合、相关性分析、异常检测等统计方法 3. 机器学习:时间序列预测模型设计、集成学习提升效果 4. 微服务:模型API和Docker部署,提供后端服务 【学习建议】 项目代码完整覆盖了大数据分析全流程。在学习过程中,需要结合代码注释和文档,了解设计思路和背后的原理。同时调试并运行示例代码,加深理解。欢迎提出改进意见。
2024-01-14 11:43:06 1.02MB spark 数据分析
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回归分析数据women.csv
2023-12-24 01:34:47 208B
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