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1. 《Python金融大数据分析》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《Python金融大数据分析》（[德] 伊夫·希尔皮斯科）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python金融大数据分析

作者：[德] 伊夫·希尔皮斯科

译者：姚军

豆瓣评分：7.7

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2015-12

页数：511

内容简介：唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。

Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。

《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。

《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。

作者简介：Yves Hilpsch是Python Quants（德国）股份有限公司的创始人和任事股东，也是Python Quants（纽约）有限责任公司的共同创办人。该集团提供基于Python的金融和衍生品分析软件（参见http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相关的咨询、开发和培训服务。

Yves还是Derivatives Analytics with Python（Wiley Finance，2015）的作者。作为获得数理金融学博士学位的商业管理专业研究生，他在萨尔州大学讲授计算金融学中的数值化方法课程。

2. 大数据未来的前景怎么样

发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

3. 怎么找电子版七上历史大数据

怎么找电子版七上历史大数据
资料搜集是个相当繁琐与累的工作，也是投资入门的基本，良好的信息资料搜集能力有利于我们快速了解投资主体的基本情况，为后续的调研及一手资料的获得打下较好的基础。

一、搜索引擎（重点掌握）

搜索引擎是我们信息资料搜集的最重要的渠道之一，用搜索引擎查找信息资料需要使用恰当的关键词和一些搜索技巧。目前国内主要的搜集引擎有如下10个，近期还有较多行业型搜索冒出来，需找专业型行业资料可以使用行业型搜索引擎。

由于每个搜索引擎都有一定的局限性，可以把要搜索的关键词在多个搜索引擎试一下，可能会搜出你意想不到的结果。

大家对国内的引擎基本都很熟悉，尤其是网络和google，需要搜索同一主题的资料，不同的人所搜出来的结果可能就天差地别了，主要原因在于如下两点：

1、搜索关键字的选择

举例说明，假如我们要搜索大数据行业发展相关资料，如果我们就在网络上搜索“大数据”，结果非常多，无法进行筛选，可以对关键词进一步界定，如“大数据行业”、“大数据市场规模”、“中国大数据产业”、“大数据技术”、“大数据企业”等等，需要不停地变换搜索关键词，直到查到满意的搜索结果，在查找的过程中可以根据查找结果内容再进行对关键词进行修正，修正有些名称专业表达方式，因为最开始搜索我们表达的不一定准确。

2、搜索技巧

主要是针对网络、google等搜索引擎一些高级搜索技巧。常用技巧主要有如下几个方面：

（1）文件类型搜索：使用filetype，如在网络或google中键入“filetype:pdf 大数据”搜索出有关大数据内容pdf内容，而且这些文档基本都是可直接下载。还可以变换为其他的如“filetype:doc”、“filetype:ppt”、“filetype:xls”等等，注意其中的冒号为英文的冒号，一定要变换为英文冒号。

（2）定位于哪个网站上搜索：使用site，如在网络或google中键入“大数据空格site:sina.com”,则在http://sina.com搜索有关大数据的一些资料信息，这个特别适用针对某些信息可能在哪些网站上出现的一个快速搜索方法，注意冒号也是英文的，网站名称也不用加www。

（3）精确匹配搜索：使用“”，如在网络中键入“大数据行业”，表示搜索“大数据行业”五个必须联在一起的，如果不加“”，搜到的为大数据及行业两个词并列显示结果，没有这么精确匹配。

（4）限制性的网页搜索：使用intitle,如在网络键入“intitie:大数据”，限定于搜索标题中含有“大数据”网页，如果输入“intitie:大数据市场规模”限定于搜索标题中含有“大数据”和“市场规模”的网页。

3、搜索引擎推荐

1）http://scholar.google.com/ 虽然还是Beta版，但个人已觉得现在已经是很好很强大了，Google学术搜索滤掉了普通搜索结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数。略显不足的是，它搜索出来的结果没有按照权威度（譬如影响因子、引用次数）依次排列，在中国搜索出来的，前几页可能大部分为中文的一些期刊的文章。

2）http://www.scirus.com Scirus 是目前互联网上最全面、综合性最强的科技文献搜索引擎之一，由Elsevier科学出版社开发，用于搜索期刊和专利，效果很不错！Scirus覆盖的学科 范围包括：农业与生物学，天文学，生物科学，化学与化工，计算机科学，地球与行星科学，经济、金融与管理科学，工程、能源与技术，环境科学，语言学，法 学，生命科学，材料科学，数学，医学，神经系统科学，药理学，物理学，心理学，社会与行为科学，社会学等。

3）http://www.base-search.net/ BASE是德国比勒费尔德(Bielefeld)大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。它整合了德国比勒费尔德大学图书馆的图书馆目录和大约160个开放资源（超过200 万个文档）的数据。

4）http://www.vascoda.de/ Vascoda是一个交叉学科门户网站的原型，它注重特定主题的聚合，集成了图书馆的收藏、文献数据库和附加的学术内容。

5）http://www.goole.com/ 与google比较了一下发现，能搜索到一些google搜索不到的好东东 。它界面简洁，功能强大，速度快，YAHOO、网易都采用了它的搜索技术。各位可以一试。

6）http://www.a9.com Google在同一水平的搜索引擎。是Amazon.com推出的，Webresult部分是基于Google的，所以保证和Google在同一水平，另外增加了Amazon的在书本内搜索的功能和个性化功能：主要是可以记录你的搜索历史。现在还是Beta，不过试用后感觉很好，向大家推荐一试 ，不过缺憾是现在书本内搜索没有中文内容。

7）http://www.ixquick.com 严格意义上讲不是搜索引擎，是连接搜索引擎和网络用户的信息立交桥。新一代的搜索引擎应运而生，Ixquick meta－search正是目前最具光芒的新星。但是对于大多数国内用户来说，Ixquick还很陌生。Ixquick众多独特的功能我不一一介绍了，只介绍我们最关心的，搜索数据库密码。使用方法：先进入Ixquick，以“Proquest”数据库为例。填入Proquest Username Password History Online后点击search，看看出来的结果，第一页中第6个，proquest的username和password赫然在目，别急，再看第4个结 果“HB Thompson Subscription Online Databases”，即http://homework.syosset.k12.ny.us/onlinedbs/HBTDatabases/，进入 后发现这是一个密码页，选择Magazines& Journals栏，就有 EBSCO、Electric Library Elementary、Electric LibraryElementary、ProQuest Platinum (in school)、ProQuest Platinum(remote)等众多数据库的密码，都有uesrname和password，随便试一下EBSCO，OK，成功登陆。

8）http://vivisimo.com/ cmu的作品，对搜索的内容进行分类，这样可以有效地做出选择，比较有特色。可实现分类检索，检索速度也很好，如EBSCO 密码几分钟就可找一大堆 .http://search.epnet.com/，User ID:mountain，Password: ridge，这个密码可以试试。

9）http://www.findarticles.com/ 一个检索免费paper的好工具。进入网页以后，可以看到他有三个功能，driectory web article，其中article对我们很有帮助，你可以尝试输入你要找的文章，会有很多发现的！

10）http://www.chmoogle.com 现点击后或跳转到http://www.emolecules.com ，在此搜索引擎里可以搜索到超过千万种化学品信息或相应的供应商，与Chemblink有点相似，但提供的化学品理化信息没有Chemblink详细，与其不同的是该搜索引擎可提供化学品结构式搜索（主页上有在线绘制化学结构式的搜索框）。

11）http://www.ojose.com/ OJOSE (Online JournalSearch Engine，在线期刊搜索引擎)是一个强大的免费科学搜索引擎，通过OJOSE，你能查找、下载或购买到近60个数据库的资源。但是感觉操作比较复杂。

12）http://citeseer.ist.psu.e/ 一个关于计算机和信息科学的搜索引擎。

13）http://hpsearch.uni-trier.de/ 专家个人主页搜索引擎。

14）www.aol.com 里面的搜索引擎功能由google提供，搜索结果与google一样，如果google无法登陆，可以用这个网站代替。

二、数据库

数据库是研究人员重要的数据来源之一，目前券商、基金研究研究机构都购买有商业数据库，目前研究用的数据库主要分为两大类，一是商业数据库，二是学术数据库。

1、商业数据库

商业数据库大多为金融投资所用，主要分为国内与国外数据库两大类。1）国内商业数据库国内数据库主要有如万德、恒生聚源、锐思数据库、CSMAR数据库、巨潮数据库等。目前万德数据库主要定位于国内高端客户，市场占有率较高，80%左右，当然其售价较高。恒生聚源也定位为机构客户，性价比较高，售价要比万德便宜的多。CSMAR数据库定位于学术与高校，其中金融数据比较全，强大。锐思数据库定位于学术，质量一般。巨潮数据库为深交所旗下数据库，有一定的特殊优势。

2）国外商业数据库

国外数据库主要有彭博、路透社、CEIC、OECD、Haver Database、Thomson Financial One Banker等，国外数据库中彭博是比较全也大的，在国内销售也较好，但是售价奇贵。一般不做国际市场研究，大多用不到国外数据库，毕竟国外数据库公司对国内的行业数据及公司数据不如本土数据库公司的做得好。

2、学术数据库

学术数据库基本为高校、研究机构所用，也分为国内与国外两大类，学术数据库中一些学术论文、行业数据、统计年鉴还是有用的，缺点就是其中有些数据的相对较旧，无法做到实时更新。

1）国内学术数据库

中国知网：国内最大学术数据库，包括期刊、学位论文、统计年鉴等。

万方数据：仅次于中国知网，包括期刊、学位论文等。

人大复印资料：期刊、论文等。

维普：期刊、论文等。

中经网：有较多行业研究报告，宏观数据较全。

国研网：数据较为权威，有些报告可以一看。

上海公共研发平台：可以注册，人工审核，内包含较多数据库。

2）国外学术数据库

EBSCO：较全的一个数据库，内包含较多的商业数据，好用

Elsevier：学术文章全，更新速度快。

以上大致介绍了国内的商业及学术数据库，但这些数据库都是通过收费或学校账号才能使用，对于平时临时研究用的一些人，没有必要去购买，下面介绍一些免费可用的数据库。

3）免费可用的数据库

数据汇：http://www.shujuhui.com/database/ 国内的宏观数据，国外的也有一部分，可以导出来，免费好用。

数据圈：http://www.shujuquan.com.cn/ 免费共享平台，行业研究报告，统计年鉴等

4. 怎么使用java导出大数据为xml文件

dom4j可以试试，不知道你的数据量有多大，如果太大的话，我没试过
xml文件是有规律的，可以把要导出的数据构造一下，

我有个简单的代码，在这分享一下，希望对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() {
//用工厂类创建一个document实例
Document doc = DocumentHelper.createDocument();
//创建根元素emps
Element rootEle = doc.addElement("emps");
//添加注释
rootEle.addComment("这是一个dom4j生成的xml文件");
//emps根节点下创建一个emp节点
Element empEle = rootEle.addElement("emp");
//emp添加属性id="1"
empEle.addAttribute("id", "1");
//emp节点下创建一个name节点
Element nameEle = empEle.addElement("name");
//name节点下创建一个文本节点zhangsan
nameEle.setText("zhangsan");
//再为name节点创建一个兄弟节点
Element sexEle = empEle.addElement("sex");
sexEle.setText("man");
//将document中的内容写入文件中
try {
Writer out = new FileWriter("F:\\emps.xml");
//格式化输出,类型IE浏览一样
OutputFormat format = OutputFormat.createPrettyPrint();
//OutputFormat format = OutputFormat.createCompactFormat();
format.setEncoding("UTF-8");
//创建写出对象
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("失败了。");
}
}

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

5. 《数据资本时代》epub下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《数据资本时代》（Viktor Mayer-Schnberger）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：数据资本时代

作者：Viktor Mayer-Schnberger

译者：李晓霞

豆瓣评分：7.5

出版社：中信出版集团股份有限公司

出版年份：2018-11-1

页数：256

【内容简介】

当大数据经济进入数据资本时代，我们的经济社会将发生怎样的改变？海量数据市场将引发市场机制的再次复兴；传统公司的重要性会下降；货币资本衰退，银行将面临“风暴”；人类工作和分配正义会受到严峻挑战……

传统市场将所有信息压缩成一个单一的考量指标——“价格”，并通过货币来传达这一信息。但事实证明，价格和货币只是巧妙的权宜之计。数据作为一种新型润滑脂，将给市场带来巨大的能量。作者认为，赢家是市场，而并非资本。当数据哪怕只是部分地承担了货币的角色时，金融资本就会失去其大部分意义。这一切都将产生巨大影响——不只是对公司和管理者，而且对其他所有市场交易的参与者，包括经理、雇员，还有消费者。

面对如此变局，人类未来应如何选择？ 舍恩伯格认为，未来人类选择的重点是：我们将会选择是否选择。人类将继续保有个人选择的自由，海量数据市场将帮助我们做出更好的选择，但不会从根本上免除我们需要做出选择的责任。

【作者简介】

维克托▪迈尔舍恩伯格

他被誉为“大数据之父”、“大数据时代的预言家”。现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授。畅销书《大数据时代》作者。

他学术背景专业。先后在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学、新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教。是《科学》《自然》等知名学术期刊推崇的互联网研究者。

他是政府和媒体的宠儿。曾受邀在白宫、世界经济论坛、欧盟议会、欧盟委员会、国际电信联盟等国际知名机构演讲交流。6次参与CCTV的节目录制，两次录制CCTV2《对话》栏目，并录制包括《大数据时代》、《互联网时代》等多部纪录片。

他也是大数据商业应用的先锋。曾受邀在谷歌、微软、IBM、英特尔、华为、海尔、中国移动等公司演讲。

托马斯•拉姆什（Thomas Ramge）

他是德国财经刊物brand eins的科技记者。《经济学人》特约编辑。他的著作颇丰，曾获得德国《金融时报》颁发的商业图书奖。

6. 如何通过大数据降低骗保事件的发生

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