A. python怎么做大数据分析
数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。（推荐学习：Python视频教程）
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………
以及，如何用 Python 库（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
数据存取：SQL语言
在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
Python 数据分析
掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
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B. 如何用Python进行大数据挖掘和分析
你好，学习Python编程语言，是大家走入编程世界的最理想选择。无论是学习任何一门语言，基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言。在选择培训时一定要多方面对比教学，师资，项目，就业等，慎重选择。
C. python金融大数据分析 百度云盘pdf
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D. python对股票分析有什么作用
你好，Python对于股票分析来说，用处是很大的
Python，用数据软件分析可以做股票的量化程序，因为股票量化是未来的一种趋势，能够解决人为心理波动和冲动下单等不良行为，所以学好python量化的话，那么对股票来说有很大很大帮助
E. python和java大数据都可以做数据分析，两者有什么区别，哪个更实用
Python是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言, Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言，能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在一起。相对于Java、C语言等，Python简单易学，更适合没有编程基础的小白入门。Python 的语言没有多少仪式化的东西，所以就算不是一个 Python 专家，你也能读懂它的代码。
Java语言是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++语言里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态的面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象的理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Java语言具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等等特点 。
F. 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗
个人觉得这问题问的不太对，说句不好的话，你是来搞编程的还是做股票的。
当然，如果题主只是用来搜集资料，看数据的话那还是可以操作一波的，至于python要怎么入门，个人下面会推荐一些入门级的书籍，通过这些书籍，相信楼主今后会有一个清晰的了解（我们以一个完全不会编程的的新手来看待）。
《Learn Python The Hard Way》，也就是我们所说的笨办法学python，这绝对是新手入门的第一选择，里面话题简练，是一本以练习为导向的教材。有浅入深，而且易懂。
其它的像什么，《Python源码剖析》，《集体智慧编程》，《Python核心编程（第二版）》等题主都可以适当的选择参读下，相信都会对题主有所帮助。
最后，还是要重复上面的话题，炒股不是工程学科，它有太多的变数，对于现在的智能编程来说，它还没有办法及时的反映那些变数，所以，只能当做一种参考，千万不可过渡依赖。
结语：pyhton相对来说是一种比较高端的学科，需要有很强的逻辑能力。所以入门是非常困难的，如果真的要学习，是需要很大的毅力去坚持下去的，而且不短时间就能入门了，要有所心理准备。
G. 怎样用 Python 进行数据分析
做数据分析，首先你要知道有哪些数据分析的方法，然后才是用Python去调用这些方法
那Python有哪些库类是能做数据分析的，很多，pandas，sklearn等等
所以你首先要装一个anaconda套件，它包含了几乎所有的Python数据分析工具，
之后再学怎么分析。
H. 如何用python进行大数据挖掘和分析
毫不夸张地说，大数据已经成为任何商业交流中不可或缺的一部分。桌面和移动搜索向全世界的营销人员和公司以空前的规模提供着数据，并且随着物联网的到来，大量用以消费的数据还会呈指数级增长。这种消费数据对于想要更好地定位目标客户、弄懂人们怎样使用他们的产品或服务，并且通过收集信息来提高利润的公司来说无疑是个金矿。
筛查数据并找到企业真正可以使用的结果的角色落到了软件开发者、数据科学家和统计学家身上。现在有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。
为什么选择Python?
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼梦工厂。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。所以，大数据市场急需Python开发者，不是Python开发者的专家也可以以相当块速度学习这门语言，从而最大化用在分析数据上的时间，最小化学习这门语言的时间。
用Python进行数据分析之前，你需要从Continuum.io下载Anaconda。这个包有着在Python中研究数据科学时你可能需要的一切东西。它的缺点是下载和更新都是以一个单元进行的，所以更新单个库很耗时。但这很值得，毕竟它给了你所需的所有工具，所以你不需要纠结。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要成为一个Python开发者。这并不意味着你需要成为这门语言的大师，但你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
各种类库
当你掌握了Python的基本知识点后，你需要了解它的有关数据科学的类库是怎样工作的以及哪些是你需要的。其中的要点包括NumPy，一个提供高级数学运算功能的基础类库，SciPy，一个专注于工具和算法的可靠类库，Sci-kit-learn，面向机器学习，还有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了类库之外，你也有必要知道Python是没有公认的最好的集成开发环境(IDE)的，R语言也一样。所以说，你需要亲手试试不同的IDE再看看哪个更能满足你的要求。开始时建议使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各种各样的IDE一样，Python也提供各种各样的数据可视化库，比如说Pygal，Bokeh和Seaborn。这些数据可视化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一个简单且有效的数值绘图类库。
所有的这些库都包括在了Anaconda里面，所以下载了之后，你就可以研究一下看看哪些工具组合更能满足你的需要。用Python进行数据分析时你会犯很多错误，所以得小心一点。一旦你熟悉了安装设置和每种工具后，你会发现Python是目前市面上用于大数据分析的最棒的平台之一。
希望能帮到你！