Cách sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu tài chính
Thực tế là việc phân tích dữ liệu có thể được thực hiện dễ dàng và hiệu quả hơn bằng cách sử dụng Python Pandas thay vì Excel! Tìm hiểu các chức năng cơ bản của thư viện Pandas và cách sử dụng nó trong thực tế thông qua phân tích dữ liệu tài chính.
Cách sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu tài chính!
Phân tích dữ liệu, thông minh hơn với Pandas! Phân tích dữ liệu tài chính bằng tay của chính bạn.
Phân tích dữ liệu Excel, thiếu gì đó... 😯
Khả năng phân tích dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng hơn! Đó là lý do tại sao rất nhiều người chú ý đến việc phân tích dữ liệu.
Tuy nhiên, nếu bạn đã từng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu bằng Excel, chắc hẳn bạn đã từng nghĩ đến điều này ít nhất một lần. Khi bạn xử lý nhiều dữ liệu, trang tính bắt đầu chạy chậm lại và bạn bắt đầu gặp phải các chức năng ít hữu dụng hơn.
Bây giờ Excel đang bực bội, Khi nào gặp Pandas .
Pandas sử dụng ngôn ngữ lập trình Python. Được sử dụng để trích xuất, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu Đây là thư viện chuyên về phân tích dữ liệu .
Khi nói đến việc sử dụng lập trình để phân tích dữ liệu, điều này có vẻ khó khăn. Tuy nhiên, nếu bạn bắt đầu phân tích dữ liệu bằng Pandas thay vì Excel, bạn có thể phân tích và xử lý dữ liệu dễ dàng và thuận tiện hơn nhiều.
Ba lý do tại sao bạn nên sử dụng Pandas thay vì Excel!
Dễ dàng với Pandas Bắt đầu phân tích dữ liệu tài chính 💡
Tôi biết cú pháp cơ bản của Python, nhưng Cách xử lý dữ liệu tài chính/dữ liệu chuỗi thời gian Cái này dành cho những ai chưa biết.
Bật mí cách sử dụng thư viện Pandas để phân tích dữ liệu tài chính !
Bài giảng này trình bày chi tiết cách sử dụng Pandas để thao tác dữ liệu chuỗi thời gian. Tôi sẽ giới thiệu cách nhập và phân tích dữ liệu bằng Pandas, đồng thời sẽ cung cấp cho bạn sách hướng dẫn sử dụng Pandas mà tôi quen thuộc. Chúng tôi cũng hiển thị nhiều ví dụ khác nhau sử dụng nhiều dữ liệu khác nhau để bạn có thể cảm thấy gần gũi hơn với việc phân tích dữ liệu tài chính thực tế.
Ngoài ra, nhiều kinh nghiệm khác nhau mà tôi có được khi thực sự xử lý dữ liệu tài chính với Pandas cũng được đưa vào bài giảng. Chúng tôi đã đưa vào nhiều ví dụ cần thiết cho việc phân tích dữ liệu thực tế để bạn có thể bỏ qua những phần đòi hỏi nhiều thời gian phải lo lắng khi bắt đầu phân tích dữ liệu.
Mục tiêu của bài giảng này là tạo sổ tay Pandas của riêng bạn và cho phép bạn sử dụng Python thay vì Excel khi phân tích dữ liệu tài chính. Pandas ban đầu có thể không quen thuộc và khó khăn, nhưng sau khi nghe hết bài giảng, bạn sẽ nhận ra rằng Pandas thực sự là một công cụ hữu ích cho việc phân tích dữ liệu . Chúng tôi ủng hộ thử thách của bạn!
Tôi giới thiệu nó cho những người này ✅
Nếu bạn chưa quen hoặc chưa quen với Pandas
Bất cứ ai muốn phân tích dữ liệu tài chính bằng Python
Bất kỳ ai muốn tạo sổ tay Pandas của riêng mình để phân tích dữ liệu tài chính
Bất cứ ai cũng có thể làm được! Tìm hiểu Pandas thực tế trong 4 bước .
Phân tích dữ liệu thúc đẩy kỹ năng ứng dụng
Bài giảng này không chỉ giải thích Pandas là gì và thực hành viết mã. Khóa học được cấu trúc sao cho sinh viên có thể tạo sổ tay Pandas thực tế cần thiết cho việc phân tích dữ liệu.
Thực tế 100%! Bài giảng lấy ví dụ làm trung tâm
Bạn sẽ thực hành sử dụng số liệu tài chính thực tế từ đầu đến cuối bài giảng. Xử lý các ví dụ khác nhau có thể phát sinh trong phân tích thực tế từ đầu đến cuối.
Không có bài giảng nào mà bạn chỉ có thể xem một lần!
Hãy tạo sổ tay hướng dẫn sử dụng Pandas bằng Jupyter NoteBook. Từ giờ trở đi, bạn sẽ có thể tham khảo sổ tay hướng dẫn được tạo trong bài giảng bất cứ khi nào bạn phân tích dữ liệu.
Tôi thậm chí còn nghĩ về những lo lắng trong tương lai của mình.
Trong bài giảng, chúng tôi sẽ trực tiếp chỉ ra những điểm mà người mới bắt đầu có thể cảm thấy khó hiểu khi sử dụng Pandas. Chúng tôi sẽ giảm bớt những lo lắng cũng như việc thử và sai của bạn khi sử dụng Pandas trong tương lai.
Tăng cấp với các dự án sống động!
Trong nửa sau, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng những gì bạn đã học được thông qua một dự án thực tế. Kiểm tra cách nó có thể được sử dụng trong phân tích dữ liệu tài chính thực tế.
Bạn có thể xem chương trình giảng dạy chi tiết ngay bên dưới.
đã tạo một bài giảng Đôi lời từ người chia sẻ kiến thức 🎤
Xin chào! Đây là QT.
Tôi tạo ra bài giảng này vì muốn truyền đạt những kiến thức tôi sử dụng trong công việc và tài chính. Việc phân tích dữ liệu có thể khiến bạn cảm thấy xa lạ và xa cách, nhưng tôi muốn thông báo và truyền đạt rằng không phải vậy.
Không có câu trả lời đúng cho việc phân tích dữ liệu và ngay cả khi kết quả giống nhau thì mỗi cá nhân có thể có những kết luận khác nhau. Tôi hy vọng kiến thức và kinh nghiệm của tôi có thể giúp bạn trong việc ra quyết định.
Mọi thắc mắc Kiểm tra nó ngay bây giờ! 💬
H. Tôi có thể tham gia khóa học mà không biết ngữ pháp Python cơ bản không?
Khóa học này là khóa học Pandas để tìm hiểu phân tích dữ liệu bằng Python. Bạn phải làm quen và nghe được ngữ pháp cơ bản của Python. Bất kỳ ai biết ngữ pháp Python cơ bản như danh sách, dict, tuple và for đều có thể tham gia khóa học.
H. Có phải chúng ta đang học tất cả các chức năng của Pandas không?
Vì thư viện Pandas có quá nhiều tính năng nên không thể tìm hiểu mọi thứ về Pandas. Tuy nhiên, trong bài giảng này, chúng tôi sẽ tập trung vào phân tích dữ liệu tài chính và đề cập đến các chức năng Pandas cần thiết cho phân tích dữ liệu tài chính.
H. Tôi có thể lấy dữ liệu tài chính thực tế ở đâu?
Mã số và dữ liệu tài chính sử dụng trong bài giảng được cung cấp trực tiếp trong bài giảng. Vui lòng tham khảo [Preview] của khóa học để biết bạn có thể tham gia khóa học như thế nào! (Phần 0 [Những lưu ý trước khi tham gia khóa học])
H. Nó khác với các bài giảng khác của Pandas như thế nào?
Sự khác biệt chính so với các khóa học khác là nó tập trung vào phân tích dữ liệu tài chính. Các lớp học được giảng dạy bằng cách sử dụng dữ liệu tài chính thực tế và chương trình giảng dạy được cấu trúc theo thứ tự phân tích dữ liệu tài chính.
Q. Tôi nên học thêm những gì sau khi tham gia bài giảng?
Bài giảng này được thiết kế dành cho những người chưa biết về Pandas trước khi tham gia [Loạt bài Tạo phòng giao dịch của riêng bạn] . Nếu bạn đã tham gia khóa học này [Cách sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu tài chính], chúng tôi khuyên bạn nên tham gia loạt bài [Tạo phòng giao dịch của riêng bạn] . Ngoài ra, nếu bạn đã hoàn thành khóa học này, tôi tin rằng bạn sẽ không gặp bất kỳ khó khăn nào với Pandas trong các khóa học Python liên quan đến phân tích dữ liệu tài chính trong tương lai.
Sẽ tốt hơn nếu cùng nhau lắng nghe Tuyển tập các bài giảng liên quan
Cần kiến thức cơ bản về Python?Bài giảng người chơi được đề xuất
Tôi nghĩ đây là phần giới thiệu tốt nhất về các bài giảng của PANDAS. Mỗi mã đều được giải thích rõ ràng và tôi nghĩ lớp học gần với thực tế hơn là lý thuyết cứng nhắc.
Một bài giảng được xây dựng tốt bắt đầu với các hàm Python, phương thức gấu trúc và cách truy cập dữ liệu!
Xin chào, Jeong Yoo Jae!
Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã xem xét của bạn.
Tôi nghĩ rằng đánh giá này thực sự là quá nhiều đối với tôi. Đây là lần đầu tiên tôi quay bài giảng nên mắc nhiều lỗi và lắp bắp.
Chắc hẳn phải có rất nhiều phần... Cảm ơn các bạn rất nhiều vì đã lắng nghe bài giảng.
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào hoặc có bất kỳ khái niệm khóa học nào bạn muốn tham gia trong tương lai, vui lòng cho tôi biết bất kỳ lúc nào. Tôi sẽ sử dụng nó làm tài liệu tham khảo cho việc biên soạn bài giảng sau này.
Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã chăm chỉ lắng nghe bài giảng.
CHÚC MỪNG NĂM MỚI!
Tôi mới chỉ nghe nói về bộ truyện này, nhưng
Điều này có thể là do bài giảng dựa trên những bí quyết thu được từ kinh nghiệm thực tế chứ không chỉ đơn giản là giải thích ngữ pháp.
Mình rất hài lòng vì có vẻ như bạn đã biên soạn được một tuyển tập những cụm từ hay để học, nhưng...
Có một chút vấn đề về môi trường học tập.
Khi nghe giảng, màn hình của giảng viên quá nhỏ khiến tôi nhức mắt.
(Tôi là một sinh viên ở độ tuổi 20 với thị lực rất tốt.)
Ngoài ra, tôi đang tham gia khóa học với máy tính xách tay 15 inch.)
Mã do người hướng dẫn viết được sắp xếp hợp lý trong Jupiter Notes nên bạn hoàn toàn có thể tham gia khóa học trong khi tham khảo Jupiter Notes.
Tôi tự hỏi liệu bạn có thể cập nhật lên phiên bản phóng to một chút không.
Nếu không thể, khi chụp ảnh bài giảng mới, bạn có thể cần phải giảm lề hai bên và phóng to.
Tất nhiên, sẽ có những khác biệt riêng ở phần này, nhưng khi so sánh với các bài giảng khác của Infron thì vẫn có khía cạnh đó.
Tôi thực sự hài lòng với nội dung khóa học.
Xin chào JE Chory.... Cảm ơn bạn rất nhiều vì bài đánh giá bài giảng rất hay.
Lẽ ra tôi nên chú ý đến phần đó khi quay bài giảng, nhưng tôi đã không thể. Tôi nghe bài giảng và nghĩ quá nhiều về bản thân mình...
Vì bài giảng đã được upload nên việc chỉnh sửa hơi khó khăn... Thành thật xin lỗi. Tuy nhiên, đề cập đến lời nói của JE Chory, từ bài giảng tiếp theo chúng tôi sẽ quay phim để bài giảng có thể được nghe một cách thoải mái dưới góc nhìn của học sinh.
Chúc may mắn với phần còn lại. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, xin vui lòng để lại nhận xét bất cứ lúc nào.
Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã xem xét của bạn.
Xin chào, Beopgyeong!
Cảm ơn bạn rất nhiều vì đánh giá của bạn! Mời các bạn nghe Trading Room Part 1 và tôi thực sự đánh giá cao nó.
Tôi không biết nó có giúp ích được gì cho Beopgyeong không.
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hoặc bài giảng nào muốn nghe trong tương lai, vui lòng cho tôi biết bất cứ lúc nào.
Cảm ơn các bạn đã chăm chỉ lắng nghe bài giảng.
CHÚC MỪNG NĂM MỚI!
Cảm ơn bạn vì bài giảng hay.
Nhưng mà màn hình nhỏ quá ạ 😭😭
Vì có những điểm khác nhau tùy theo phiên bản pandas nên chúng ta hãy tham khảo mục "Hỏi & Đáp" nhé!