Python（金融）数据分析（一）数据分析建模理论基础

Python（金融）数据分析（一）数据分析建模理论基础

1.数据分析的基本概念：用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论对数据加以详细研究和概念总结的过程；

2.知识体系：

数理知识；

数据获取、加工能力；

行业知识；

3.数据分析基本步骤：

明确目的思路——数据收集——数据处理——数据分析——数据（结论）展现；

4.建模：实际问题转化为抽象为数学问题、统计问题；

5.任务（现实问题）的种类：

回归（预测）；

分类；

聚类；

时序分析；

其他；

6.随堂代码实践；

7.实例：

使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值；