“Python入门-数据采集-数据挖掘合集”组合课程包含有《经管Python实证编程》、《经管实证数据匹配技巧案例课》、《平台经济与公司金融数据采集》、《Python量化金融分析》共四门课程，价值1696元，现限时返场，拼团仅需499元，仅限前50名，若转发本推送到朋友圈并积攒30可获得8折优惠。
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内容介绍
一、《经管Python实证编程》课程内容
一、Python基础
01、环境配置与Anaconda Markdown语法
02、Python语言：语法、注解、保留字、变量
03、数据类型——数字&字符串（变量类型设置）
04、数据类型——布尔值&运算符
05、数据类型——数组（列表、元组、集合、字典）
06、条件语句(if else)
07、循环语句和异常处理（for & while & try except）
08、强大的匿名函数lambda 函数
09、高效迭代-推导式
10、Python数据科学：包、模块、类、函数
11、Python标准库re模块（正则表达式库）
12、Python标准库os模块（效率神器）
13、Python标准库csv模块
14、Case1 上市公司文本信息数据指标清洗
15、Case2 处理海量不同格式文件
二、面板数据构建
01、Pandas、Numpy介绍
02、重复值、缺失值、“0”值、异常值处理
03、数据表记录(行)与字段(列)处理
04、多重索引、排序、重置数据（stack、melt）
05、分组计算（groupby、transform）
06、计量常用统计量（分组均值、移动平均值、方差、标准差）
07、表格批操作（apply、agg）
08、数据透视表（pivot_table）
09、表格文本数据处理、匹配（extractal）
10、数据拼接、合并（匹配）
11、时间序列处理
12、Case1 A股上市公司年龄、距离等指标构建
13、Case2 上市公司高管团队异质性指标构建
14、Case3 高铁开通标准面板数据构建
15、Case4 城市宏观数据匹配上市公司微观数据
16、Case5 全球各国2002-2020年贸易竞争力指数构建
二、《经管实证数据匹配技巧案例课》课程内容
模块一：匹配原理 0.5小时
1、Python匹配原理机制
pd.merge等操作
模块二：实战案例 2小时
1、公司名称中英文对照匹配
根据已知的公司名称中英文对照表，与符合条件的公司中英文名称匹配
2、中国边境地区进出口额匹配
根据中国边境地区名称和各地区进出口额，匹配得到中国边境地区进出口额
3、上市公司高管信息匹配
根据两个数据库中的公司高管信息，匹配得到上市公司高管信息
4、各国双边商品贸易额匹配
根据各国的进出口贸易额与所需国家信息，匹配得到所需国家的进出口额
5、宏微观数据匹配
上市公司基础数据匹配，再与城市高铁开通数据匹配
模块一：爬虫原理 6小时
01.爬虫基础知识
- 请求库（request）
- 解析库（xpath、lxml、scrapy.Selector）抓包工具（fiddler）
- Selenium
- App抓包辅助工具模拟器
02.回溯增量爬取、定期更新数据方法
Case1：视频平台数据（B站弹幕为例）
Case2：京东商城运营数据
Case3：好大夫医院运营数据
Case4：百度地图POI数据
Case5：高德地图人口迁徙日度数据
Case6：中国环境监测总站空气质量发布软件
模块二：典型案例 6小时
Case1：知网期刊论文信息
论文题名、论文作者、期刊来源、发表时间、被引量、下载量、论文PDF下载链接
网址：https://www.cnki.net/
Case2：国家企业信用信息公示系统公司工商信息
公司名称、公司类型、公司地址、经营状态、开始日期、批准时间、行业类别、城市、省份、经度、纬度
网址：https://www.gsxt.gov.cn/index.html
Case3：巨潮资讯网上市公司报告
以上市公司社会责任报告为例，可以获取任何报告
网址：http://www.cninfo.com.cn/new/index
Case4：百度搜索日度指数构建公众关注度数据
以各省上市公司名称搜索量为例，可以通过百度指数构建任何关注度指标
网址：https://index.baidu.com/v2/index.html
Case5：农批数据/新农村商网
该案例是爬虫微信端口一个事实记录新农商网的农村品价格数据，可以实时获取全样本农产品的价格数据。
网址：https://nc.mofcom.gov.cn/
Case6：船讯网
该案例是通过动态爬虫技术获取全球所有船只的航行轨迹数据。
网址：http://www.shipxy.com/
模块一、金融分析Python基础
1.经济金融数据分析概述（PPT 介绍）
2.信贷数据的计算与分析案例（Python 代码示例）
1)数据处理与读写 pandas
2)数据计算与分析 numpy
3)数据展示与报告 matplotlib
3.经济金融数据分析工具简介（Python 代码示例，并练习）
1)科学计算库 numpy
2)数据分析工具 pandas
3)其他工具介绍
4.基金策略净值评价指标的python实现案例：
1)收益类指标：年化收益、近6个月年化收益率、盈利百分比、月度胜率等；
2)风险类指标：最大回撤比率、收益率波动率、最低月回报、最长连续下跌月数、VaR、CVaR等；
3)收益-风险比指标：卡玛比率、夏普比率、索提诺比率等
模块二、Python建模实现量化资产轮动配置
1.参数检验与相关性分析（Python 代码示例）
1)T检验、卡方检验
2)方差分析、相关分析
3)线性回归、多元线性回归、格兰杰因果检验
2.Python实现wind数据读取、存储
1）Wind窗口可视化读取；
2）Python从wind接口读取数据；
3）python与mysql接口：查询、插入、删除等；
3）接口数据存入本地mysql数据库；
3.案例一：基于“因果检验”的行业轮动策略研究
4.案例二：基于“多元线性回归”的资产配置策略研究
模块三、Python建模实现股票价格预测分析
1.金融时间序列分析（Python代码示例）
1)自回归（AR）模型
2)滑动平均（MA）模型
3)自回归滑动平均（ARMA）模型
4)自回归差分滑动平均（ARIMA）模型
5)相似体合成算法（AC）
6）案例：股票价格形态与股票价格预测分析
2.基于机器学习的金融股票预测
1)Xgboost股票走势预测
2)神经网络股票走势预测
模块四、Python实现量化多因子选股
1.Fama-French三因子模型
2.Fama-French五因子模型
3.多因子选股框架介绍
4.米矿Python数据接RQData金融数据API
5.米矿因子投研工具RQFactor
6.Python开源多因子接口alphalens使用方法简介
7.案例：基于Barra多因子选股模型实证研究
