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1. 《Python金融大數據分析》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python金融大數據分析》（[德] 伊夫·希爾皮斯科）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python金融大數據分析

作者：[德] 伊夫·希爾皮斯科

譯者：姚軍

豆瓣評分：7.7

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2015-12

頁數：511

內容簡介：唯一一本詳細講解使用Python分析處理金融大數據的專業圖書；金融應用開發領域從業人員必讀。

Python憑借其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要分析、處理大量數據的金融行業得到了廣泛而迅速的應用，並且成為該行業開發核心應用的首選編程語言。《Python金融大數據分析》提供了使用Python進行數據分析，以及開發相關應用程序的技巧和工具。

《Python金融大數據分析》總計分為3部分，共19章，第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用於金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了金融分析和應用程序開發中最重要的Python庫、技術和方法，其內容涵蓋了Python的數據類型和結構、用matplotlib進行數據可視化、金融時間序列數據處理、高性能輸入/輸出操作、高性能的Python技術和庫、金融學中需要的多種數學工具、隨機數生成和隨機過程模擬、Python統計學應用、Python和Excel的集成、Python面向對象編程和GUI的開發、Python與Web技術的集成，以及基於Web應用和Web服務的開發；第3部分關注的是蒙特卡洛模擬期權與衍生品定價實際應用的開發工作，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值、波動率期權等知識。

《Python金融大數據分析》適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。

作者簡介：Yves Hilpsch是Python Quants（德國）股份有限公司的創始人和任事股東，也是Python Quants（紐約）有限責任公司的共同創辦人。該集團提供基於Python的金融和衍生品分析軟體（參見http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相關的咨詢、開發和培訓服務。

Yves還是Derivatives Analytics with Python（Wiley Finance，2015）的作者。作為獲得數理金融學博士學位的商業管理專業研究生，他在薩爾州大學講授計算金融學中的數值化方法課程。

2. 大數據未來的前景怎麼樣

發展歷程：十年來大數據產業高速增長，我國信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，「大數據」首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業上升至國家戰略層面，此後，國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來，相關政策與標准體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

—— 更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

3. 怎麼找電子版七上歷史大數據

怎麼找電子版七上歷史大數據
資料搜集是個相當繁瑣與累的工作，也是投資入門的基本，良好的信息資料搜集能力有利於我們快速了解投資主體的基本情況，為後續的調研及一手資料的獲得打下較好的基礎。

一、搜索引擎（重點掌握）

搜索引擎是我們信息資料搜集的最重要的渠道之一，用搜索引擎查找信息資料需要使用恰當的關鍵詞和一些搜索技巧。目前國內主要的搜集引擎有如下10個，近期還有較多行業型搜索冒出來，需找專業型行業資料可以使用行業型搜索引擎。

由於每個搜索引擎都有一定的局限性，可以把要搜索的關鍵詞在多個搜索引擎試一下，可能會搜出你意想不到的結果。

大家對國內的引擎基本都很熟悉，尤其是網路和google，需要搜索同一主題的資料，不同的人所搜出來的結果可能就天差地別了，主要原因在於如下兩點：

1、搜索關鍵字的選擇

舉例說明，假如我們要搜索大數據行業發展相關資料，如果我們就在網路上搜索「大數據」，結果非常多，無法進行篩選，可以對關鍵詞進一步界定，如「大數據行業」、「大數據市場規模」、「中國大數據產業」、「大數據技術」、「大數據企業」等等，需要不停地變換搜索關鍵詞，直到查到滿意的搜索結果，在查找的過程中可以根據查找結果內容再進行對關鍵詞進行修正，修正有些名稱專業表達方式，因為最開始搜索我們表達的不一定準確。

2、搜索技巧

主要是針對網路、google等搜索引擎一些高級搜索技巧。常用技巧主要有如下幾個方面：

（1）文件類型搜索：使用filetype，如在網路或google中鍵入「filetype:pdf 大數據」搜索出有關大數據內容pdf內容，而且這些文檔基本都是可直接下載。還可以變換為其他的如「filetype:doc」、「filetype:ppt」、「filetype:xls」等等，注意其中的冒號為英文的冒號，一定要變換為英文冒號。

（2）定位於哪個網站上搜索：使用site，如在網路或google中鍵入「大數據空格site:sina.com」,則在http://sina.com搜索有關大數據的一些資料信息，這個特別適用針對某些信息可能在哪些網站上出現的一個快速搜索方法，注意冒號也是英文的，網站名稱也不用加www。

（3）精確匹配搜索：使用「」，如在網路中鍵入「大數據行業」，表示搜索「大數據行業」五個必須聯在一起的，如果不加「」，搜到的為大數據及行業兩個詞並列顯示結果，沒有這么精確匹配。

（4）限制性的網頁搜索：使用intitle,如在網路鍵入「intitie:大數據」，限定於搜索標題中含有「大數據」網頁，如果輸入「intitie:大數據市場規模」限定於搜索標題中含有「大數據」和「市場規模」的網頁。

3、搜索引擎推薦

1）http://scholar.google.com/ 雖然還是Beta版，但個人已覺得現在已經是很好很強大了，Google學術搜索濾掉了普通搜索結果中大量的垃圾信息，排列出文章的不同版本以及被其它文章的引用次數。略顯不足的是，它搜索出來的結果沒有按照權威度（譬如影響因子、引用次數）依次排列，在中國搜索出來的，前幾頁可能大部分為中文的一些期刊的文章。

2）http://www.scirus.com Scirus 是目前互聯網上最全面、綜合性最強的科技文獻搜索引擎之一，由Elsevier科學出版社開發，用於搜索期刊和專利，效果很不錯！Scirus覆蓋的學科 范圍包括：農業與生物學，天文學，生物科學，化學與化工，計算機科學，地球與行星科學，經濟、金融與管理科學，工程、能源與技術，環境科學，語言學，法 學，生命科學，材料科學，數學，醫學，神經系統科學，葯理學，物理學，心理學，社會與行為科學，社會學等。

3）http://www.base-search.net/ BASE是德國比勒費爾德(Bielefeld)大學圖書館開發的一個多學科的學術搜索引擎，提供對全球異構學術資源的集成檢索服務。它整合了德國比勒費爾德大學圖書館的圖書館目錄和大約160個開放資源（超過200 萬個文檔）的數據。

4）http://www.vascoda.de/ Vascoda是一個交叉學科門戶網站的原型，它注重特定主題的聚合，集成了圖書館的收藏、文獻資料庫和附加的學術內容。

5）http://www.goole.com/ 與google比較了一下發現，能搜索到一些google搜索不到的好東東 。它界面簡潔，功能強大，速度快，YAHOO、網易都採用了它的搜索技術。各位可以一試。

6）http://www.a9.com Google在同一水平的搜索引擎。是Amazon.com推出的，Webresult部分是基於Google的，所以保證和Google在同一水平，另外增加了Amazon的在書本內搜索的功能和個性化功能：主要是可以記錄你的搜索歷史。現在還是Beta，不過試用後感覺很好，向大家推薦一試 ，不過缺憾是現在書本內搜索沒有中文內容。

7）http://www.ixquick.com 嚴格意義上講不是搜索引擎，是連接搜索引擎和網路用戶的信息立交橋。新一代的搜索引擎應運而生，Ixquick meta－search正是目前最具光芒的新星。但是對於大多數國內用戶來說，Ixquick還很陌生。Ixquick眾多獨特的功能我不一一介紹了，只介紹我們最關心的，搜索資料庫密碼。使用方法：先進入Ixquick，以「Proquest」資料庫為例。填入Proquest Username Password History Online後點擊search，看看出來的結果，第一頁中第6個，proquest的username和password赫然在目，別急，再看第4個結 果「HB Thompson Subscription Online Databases」，即http://homework.syosset.k12.ny.us/onlinedbs/HBTDatabases/，進入 後發現這是一個密碼頁，選擇Magazines& Journals欄，就有 EBSCO、Electric Library Elementary、Electric LibraryElementary、ProQuest Platinum (in school)、ProQuest Platinum(remote)等眾多資料庫的密碼，都有uesrname和password，隨便試一下EBSCO，OK，成功登陸。

8）http://vivisimo.com/ cmu的作品，對搜索的內容進行分類，這樣可以有效地做出選擇，比較有特色。可實現分類檢索，檢索速度也很好，如EBSCO 密碼幾分鍾就可找一大堆 .http://search.epnet.com/，User ID:mountain，Password: ridge，這個密碼可以試試。

9）http://www.findarticles.com/ 一個檢索免費paper的好工具。進入網頁以後，可以看到他有三個功能，driectory web article，其中article對我們很有幫助，你可以嘗試輸入你要找的文章，會有很多發現的！

10）http://www.chmoogle.com 現點擊後或跳轉到http://www.emolecules.com ，在此搜索引擎里可以搜索到超過千萬種化學品信息或相應的供應商，與Chemblink有點相似，但提供的化學品理化信息沒有Chemblink詳細，與其不同的是該搜索引擎可提供化學品結構式搜索（主頁上有在線繪制化學結構式的搜索框）。

11）http://www.ojose.com/ OJOSE (Online JournalSearch Engine，在線期刊搜索引擎)是一個強大的免費科學搜索引擎，通過OJOSE，你能查找、下載或購買到近60個資料庫的資源。但是感覺操作比較復雜。

12）http://citeseer.ist.psu.e/ 一個關於計算機和信息科學的搜索引擎。

13）http://hpsearch.uni-trier.de/ 專家個人主頁搜索引擎。

14）www.aol.com 裡面的搜索引擎功能由google提供，搜索結果與google一樣，如果google無法登陸，可以用這個網站代替。

二、資料庫

資料庫是研究人員重要的數據來源之一，目前券商、基金研究研究機構都購買有商業資料庫，目前研究用的資料庫主要分為兩大類，一是商業資料庫，二是學術資料庫。

1、商業資料庫

商業資料庫大多為金融投資所用，主要分為國內與國外資料庫兩大類。1）國內商業資料庫國內資料庫主要有如萬德、恆生聚源、銳思資料庫、CSMAR資料庫、巨潮資料庫等。目前萬德資料庫主要定位於國內高端客戶，市場佔有率較高，80%左右，當然其售價較高。恆生聚源也定位為機構客戶，性價比較高，售價要比萬德便宜的多。CSMAR資料庫定位於學術與高校，其中金融數據比較全，強大。銳思資料庫定位於學術，質量一般。巨潮資料庫為深交所旗下資料庫，有一定的特殊優勢。

2）國外商業資料庫

國外資料庫主要有彭博、路透社、CEIC、OECD、Haver Database、Thomson Financial One Banker等，國外資料庫中彭博是比較全也大的，在國內銷售也較好，但是售價奇貴。一般不做國際市場研究，大多用不到國外資料庫，畢竟國外資料庫公司對國內的行業數據及公司數據不如本土資料庫公司的做得好。

2、學術資料庫

學術資料庫基本為高校、研究機構所用，也分為國內與國外兩大類，學術資料庫中一些學術論文、行業數據、統計年鑒還是有用的，缺點就是其中有些數據的相對較舊，無法做到實時更新。

1）國內學術資料庫

中國知網：國內最大學術資料庫，包括期刊、學位論文、統計年鑒等。

萬方數據：僅次於中國知網，包括期刊、學位論文等。

人大復印資料：期刊、論文等。

維普：期刊、論文等。

中經網：有較多行業研究報告，宏觀數據較全。

國研網：數據較為權威，有些報告可以一看。

上海公共研發平台：可以注冊，人工審核，內包含較多資料庫。

2）國外學術資料庫

EBSCO：較全的一個資料庫，內包含較多的商業數據，好用

Elsevier：學術文章全，更新速度快。

以上大致介紹了國內的商業及學術資料庫，但這些資料庫都是通過收費或學校賬號才能使用，對於平時臨時研究用的一些人，沒有必要去購買，下面介紹一些免費可用的資料庫。

3）免費可用的資料庫

數據匯：http://www.shujuhui.com/database/ 國內的宏觀數據，國外的也有一部分，可以導出來，免費好用。

數據圈：http://www.shujuquan.com.cn/ 免費共享平台，行業研究報告，統計年鑒等

4. 怎麼使用java導出大數據為xml文件

dom4j可以試試，不知道你的數據量有多大，如果太大的話，我沒試過
xml文件是有規律的，可以把要導出的數據構造一下，

我有個簡單的代碼，在這分享一下，希望對LZ有用
package com.test.xml;

import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import org.dom4j.Document;
import org.dom4j.DocumentHelper;
import org.dom4j.Element;
import org.dom4j.io.OutputFormat;
import org.dom4j.io.XMLWriter;
public class Dom4JXML {

public void createXML() {
//用工廠類創建一個document實例
Document doc = DocumentHelper.createDocument();
//創建根元素emps
Element rootEle = doc.addElement("emps");
//添加註釋
rootEle.addComment("這是一個dom4j生成的xml文件");
//emps根節點下創建一個emp節點
Element empEle = rootEle.addElement("emp");
//emp添加屬性id="1"
empEle.addAttribute("id", "1");
//emp節點下創建一個name節點
Element nameEle = empEle.addElement("name");
//name節點下創建一個文本節點zhangsan
nameEle.setText("zhangsan");
//再為name節點創建一個兄弟節點
Element sexEle = empEle.addElement("sex");
sexEle.setText("man");
//將document中的內容寫入文件中
try {
Writer out = new FileWriter("F:\\emps.xml");
//格式化輸出,類型IE瀏覽一樣
OutputFormat format = OutputFormat.createPrettyPrint();
//OutputFormat format = OutputFormat.createCompactFormat();
format.setEncoding("UTF-8");
//創建寫出對象
XMLWriter writer = new XMLWriter(out,format);
writer.write(doc);
writer.close();
System.out.println("生成emps.xml成功。");
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("失敗了。");
}
}

public static void main(String[] args) {
new Dom4JXML().createXML();
}
}

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《數據資本時代》（Viktor Mayer-Schnberger）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：數據資本時代

作者：Viktor Mayer-Schnberger

譯者：李曉霞

豆瓣評分：7.5

出版社：中信出版集團股份有限公司

出版年份：2018-11-1

頁數：256

【內容簡介】

當大數據經濟進入數據資本時代，我們的經濟社會將發生怎樣的改變？海量數據市場將引發市場機制的再次復興；傳統公司的重要性會下降；貨幣資本衰退，銀行將面臨「風暴」；人類工作和分配正義會受到嚴峻挑戰……

傳統市場將所有信息壓縮成一個單一的考量指標——「價格」，並通過貨幣來傳達這一信息。但事實證明，價格和貨幣只是巧妙的權宜之計。數據作為一種新型潤滑脂，將給市場帶來巨大的能量。作者認為，贏家是市場，而並非資本。當數據哪怕只是部分地承擔了貨幣的角色時，金融資本就會失去其大部分意義。這一切都將產生巨大影響——不只是對公司和管理者，而且對其他所有市場交易的參與者，包括經理、雇員，還有消費者。

面對如此變局，人類未來應如何選擇？ 舍恩伯格認為，未來人類選擇的重點是：我們將會選擇是否選擇。人類將繼續保有個人選擇的自由，海量數據市場將幫助我們做出更好的選擇，但不會從根本上免除我們需要做出選擇的責任。

【作者簡介】

維克托▪邁爾舍恩伯格

他被譽為「大數據之父」、「大數據時代的預言家」。現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授。暢銷書《大數據時代》作者。

他學術背景專業。先後在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學、新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教。是《科學》《自然》等知名學術期刊推崇的互聯網研究者。

他是政府和媒體的寵兒。曾受邀在白宮、世界經濟論壇、歐盟議會、歐盟委員會、國際電信聯盟等國際知名機構演講交流。6次參與CCTV的節目錄制，兩次錄制CCTV2《對話》欄目，並錄制包括《大數據時代》、《互聯網時代》等多部紀錄片。

他也是大數據商業應用的先鋒。曾受邀在谷歌、微軟、IBM、英特爾、華為、海爾、中國移動等公司演講。

托馬斯•拉姆什（Thomas Ramge）

他是德國財經刊物brand eins的科技記者。《經濟學人》特約編輯。他的著作頗豐，曾獲得德國《金融時報》頒發的商業圖書獎。

6. 如何通過大數據降低騙保事件的發生

隨著人民生活水平的增長，尤其是這次經歷過疫情事件，大家對於保險的接受度更高，版隨著業務量權的增加，傳統的核保、定保等人工成本太高，且效率低下，由於缺少三方數據的支撐，評估也是不準確的。根據被保險人相關信息匹配Mo‌bTe‌ch大數據進行完整的用戶畫像，並基於畫像和不同險種的關聯性評估被保險人風險，從而幫助核保人員是否放保。更多詳情可以上官網進行查詢和了解Demo案例。