提升金融数据分析洞察能力:可视化实践指南

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"Visualizing Financial Data" 是一本由 Julie Rodriguez 和 Piotr Kaczmarek 合著的专业书籍,专注于金融数据的可视化方法,旨在帮助读者更准确地理解和传达金融信息。书中通过一系列的案例研究,展示如何将原始数据转化为具有意义的信息,提升决策效率。 在 Part 1 “信息增益通过数据可视化”中,作者首先阐述了数据可视化的价值,如清晰呈现复杂数据、提高沟通效率等,并探讨了如何规划有效的数据可视化路径。这部分引导读者理解数据可视化对于金融领域的重要性。 Part 2 “转变数据以支持主动投资决策”深入到投资管理的核心,涵盖了证券评估、投资组合构建、交易策略以及业绩衡量等内容。通过创新的图表和可视化技术,读者可以更好地理解并优化这些关键决策过程。 Part 3 “展示数据以实现有效沟通”则关注财务报告、养老金基金、共同基金和对冲基金等具体领域的数据展示。每一章都提供了真实场景下的问题与解决方案,使读者能够清晰地展示各种复杂金融数据,提升沟通效果。 Part 4 “下一步”总结了数据可视化的基本原则,并指导读者如何在实际工作中实施这些可视化技巧。这部分内容旨在帮助读者将所学应用到日常工作中,提升数据可视化技能。 书中的每个章节都配以超过250个实例,读者可以通过附带的伴侣网站获取这些示例的插图文件和源数据集,以便进行实践操作。此外,网站还提供了一些资源链接,帮助读者进一步学习和探索。 “Visualizing Financial Data”是一本面向金融专业人士的实用指南,它不仅介绍了传统图表和图形的新应用,还强调了根据目标受众定制数据通信的重要性,从而确保数据的理解和解读正确无误。这本书是那些希望提升金融数据可视化能力的个人或团队的理想参考材料。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率:', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

2023-06-10 上传