Covid19 分析案例
本章介紹Python進行Covid19分析的案例,從相關數據集中提取信息,使用數據科學工具進行分析和視覺化。透過案例,學習使用Python進行數據清理 聚合 統計分析和預測模型建立等任務,了解Covid19的傳播情況和趨勢。
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開始上課以前在Python中進行資料分析可能會讓你不得不依賴Pandas,但當需要進行資料修改或新增時,Excel總是那個得心應手的選擇,對吧?現在有一個令人興奮的消息!微軟和Anaconda攜手合作,將Anaconda帶入Excel的世界中。這意味著,現在你可以在Excel的熟悉界面中,發揮Python的強大威力,進行資料分析和機器學習。不再需要繁瑣的資料匯出和匯入,一切都在一個地方搞定!🔗🔢
開始上課這篇文章介紹了如何使用TA-Lib建立158種常見的技術分析指標。搭配Plotly圖表整合,能夠快速找出比特幣的平均移動線 KD指標 RSI指標和MACD等指標,並進行可視化分析。提供了相關影片和程式碼供參考。
開始上課這篇文章介紹了如何透過回測來驗證交易策略的穩定性,並使用Backtesting.py和Bokeh進行視覺化呈現交易策略 利潤/虧損和資產變化。同時,文章提供了相關的影片和程式碼連結,以便讀者深入瞭解和應用程式交易 比特幣 回測策略等相關主題。
開始上課本文介紹了一個優秀的專案Spark Notebook,該專案可以使用Jupyter Notebook的形式存取Spark並生成可互動的視覺化圖表。除了可以使用WISP來使用d3.js生成SVG圖檔外,還支持使用筆記本形式來進行資料分析。這將為使用者提供更多的工具來進行Spark的操作和視覺化。
開始上課文章介紹了在Python 中使用詞頻統計或字詞計數的方法來分析川普演說文中最常出現的字詞。作者提到了使用Python 的文本處理技術預處理川普演說文的內容,並使用字典資料結構記錄每個字詞的出現次數。透過迴圈和條件判斷式,可以遍歷川普演說文並計算每個字詞的出現次數,最後,可以使用Python 的排序功能將字詞按照出現次數進行排序並進行視覺化。
開始上課ChatGPT的Code Interpreter能自動撰寫和執行Python程式碼,使用者可以快速分析各種ETF的優缺點,並比較各種定期定額投資策略。該功能還具有檔案上傳功能,可以直接分析來自Yahoo Finance的數據,並提供統計和視覺化報告。它甚至可以模擬不同的ETF定期定額投資策略,計算各種策略的成本、收益和收益率。Code Interpreter可以幫助投資者進行專業的投資策略分析,無需寫任何程式碼,甚至可以充當資料科學家的角色。
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