谷歌和脸书股票数据集作对比并进行分析。（1）做出高级的假设。 （2）使用的分析工具包括描述性统计、统计推断、建模等内容。 （3）文字表述流畅、逻辑清晰合理、图文并茂。用python附有代码

好的，我会尽力回答您的问题。首先，我需要确认您的问题是想要对比谷歌和脸书股票数据集的某些方面，以及进行一些分析和建模，是这样吗？

在此基础上，我会根据您的要求进行回答。首先，我需要提出一些高级的假设：

1. 谷歌和脸书的股票价格之间存在着一定的相关性；
2. 谷歌和脸书的股票价格具有一定的季节性特征；
3. 谷歌和脸书的股票价格受到宏观经济环境的影响。

接下来，我会使用Python的pandas、numpy、matplotlib等工具包对数据集进行描述性统计、统计推断、建模等分析。

首先，我们需要获取谷歌和脸书的股票数据集。在此，我将使用pandas_datareader库来获取数据：

import pandas as pd
import pandas_datareader as pdr
import datetime

start_date = datetime.datetime(2016, 1, 1)
end_date = datetime.datetime(2021, 1, 1)

google_df = pdr.get_data_yahoo('GOOG', start_date, end_date)
facebook_df = pdr.get_data_yahoo('FB', start_date, end_date)

接下来，让我们对数据集进行描述性统计分析：

# 查看谷歌和脸书数据集的前5行
print(google_df.head())
print(facebook_df.head())

# 查看谷歌和脸书数据集的统计信息
print(google_df.describe())
print(facebook_df.describe())

# 绘制谷歌和脸书的收盘价曲线图
google_df['Close'].plot()
facebook_df['Close'].plot()

接下来，让我们对数据集进行统计推断分析。在此，我们将使用t检验来比较谷歌和脸书的股票价格是否存在显著性差异：

from scipy.stats import ttest_ind

ttest_result = ttest_ind(google_df['Close'], facebook_df['Close'])

if ttest_result.pvalue < 0.05:
    print('谷歌和脸书的股票价格存在显著性差异')
else:
    print('谷歌和脸书的股票价格不存在显著性差异')

最后，让我们进行建模分析。在此，我们将使用ARIMA模型来预测谷歌和脸书的股票价格：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 谷歌股票价格预测
google_model = ARIMA(google_df['Close'], order=(1, 1, 1))
google_result = google_model.fit()
google_pred = google_result.predict(start='2021-01-01', end='2021-01-31', dynamic=True)

# 脸书股票价格预测
facebook_model = ARIMA(facebook_df['Close'], order=(1, 1, 1))
facebook_result = facebook_model.fit()
facebook_pred = facebook_result.predict(start='2021-01-01', end='2021-01-31', dynamic=True)

# 绘制预测结果
google_df['Close'].plot()
google_pred.plot()
facebook_df['Close'].plot()
facebook_pred.plot()

以上就是对谷歌和脸书股票数据集进行分析的代码和结果。希望可以对您有所帮助。