《数据可视化原理与实战:基于Power BI》介绍 Power BI 可视化的基础知识与实践方法,分为两篇:“理论篇”介绍数据可视化基础与Power BI 可视化工具。 基础部分包括数据可视化的价值、量性数据与质性数据的区别、探索性分析与解释性分析、 商业沟通标准等;工具部分包括Power BI作为数据可视化工具的优势与局限性、Power BI的操作界面、可视化对象分类、DAX分析语言简介、Power BI Service在线应用等。“实践篇”介绍Power BI可视化实践准则(MACIE准则)与综合案例。 MACIE准则包括“意义”“准确”“清晰”“洞察”和“效率”,并围绕每个准则讲述如何用Power BI落地具体操作;案例部分依据MACIE准则对3个具体案例进行评估,并在准则的指导下对其进行综合优化。 《数据可视化原理与实战:基于Power BI》适合 Power BI 从业者、可视化分析的从业者阅读。希望读者
《跟我一起玩编程Python》是针对少儿、中小学生及零基础编程学习者研发的Python入门教程,全书分基础篇和提高篇两部分,从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言、实用有趣的案列,详细的讲解了使用IDLE及Python框架进行程序管理的知识和技术。本书主要讲解了Python的安装、Python语言基础、语句、序列、元组、遍历、字典、循环、Python游戏编程等内容,结合实用案列具体分析讲解,并对给出的程序进行注释,全面锻炼逻辑思维能力, 提高创意思考能力,强化流程规划能力,训练脚本构思能力,培养协同合作能力,加大升学(求职)竞争能力,使读者轻松领会Python语言的精髓,领略Python的真正魅力。
AppInventor的出现大大降低了编程门槛,没有程序设计经验的编程爱好者可以在短时间内就创建出炫目的安卓手机应用。本书带领读者通过动手实践数个编程实例来了解程序开发的逻辑。书中内容共分为21章,包含15个完整的应用,覆盖了游戏、教学、工具、信息管理以及网络应用等。本书不仅详细介绍了应用开发的步骤和要点,还针对每种应用的特征给出了进一步优化的建议,忠实还原了应用开发过程中遇到的问题和解决方法,是一本不可多得的编程技术与理念并重的实践指南。
本书主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础和量化投资两大部分:Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题;量化投资部分在Python基础部分的基础上,讲解如何使用优矿(uqer.io)回测平台实现主流策略及高级定制策略等。本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书,也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等,尤其是对于量化策略的实现代码,读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果,甚至可将代码直接实盘应用,进行投资。
《跟老齐学Python》系列后续。读者在本书中可以学习到Numpy、Pandas、matplotlib、SciPy、SymPy等与数据分析相关的库,掌握其所定义的数据对象以及常用的属性和方法等,并通过各种类型的应用举例将所学基本知识给予综合应用。
AppInventor的出现大大降低了编程门槛,没有程序设计经验的编程爱好者可以在短时间内就创建出炫目的安卓手机应用。本书带领读者通过动手实践数个编程实例来了解程序开发的逻辑。书中内容共分为21章,包含15个完整的应用,覆盖了游戏、教学、工具、信息管理以及网络应用等。本书不仅详细介绍了应用开发的步骤和要点,还针对每种应用的特征给出了进一步优化的建议,忠实还原了应用开发过程中遇到的问题和解决方法,是一本不可多得的编程技术与理念并重的实践指南。
本书首先对Arduino的用法进行了简单的介绍;然后详细解说了电子制作的基础知识、各种传感器的用法、电子电路的搭建方法和Sketch等;接着介绍了将Arduino连接网络的两种方法:一是难度稍高的使用ArduinoM0Pro和ESP-WROOM-02的方法,二是更为方便的使用Web服务BaaS的方法;最后介绍了4个电子制作的具体例子。
RxJava广泛应用于Android应用程序的开发,得到了广大开发人员的青睐。其语法简洁,运行高效,未来有望成为主流的开发模式。本书主要内容包括:RxJava的基本概念,RxJava提供的诸多操作符,如何将RxJava用于自己的应用程序以及如何与它交互,如何将RxJava嵌入代码库的不同地方,如何从头到尾实现反应式应用程序,流控制,回压机制,基于Rx的应用程序的单元测试、维护以及问题排查等相关技术。本书还特别收录了2.0版本和1.0版本的异同比较。
本书主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础和量化投资两大部分:Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题;量化投资部分在Python基础部分的基础上,讲解如何使用优矿(uqer.io)回测平台实现主流策略及高级定制策略等。本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书,也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等,尤其是对于量化策略的实现代码,读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果,甚至可将代码直接实盘应用,进行投资。
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本书首先讲解量化交易的基础知识,即量化交易的定义、特点、作用、主要内容、历史、与传统交易的区别、注意事项、JoinQuant(聚宽)量化交易平台;然后讲解量化交易开发语言Python,即讲解Python语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计;接着讲解如何利用Python语言编写量化策略、Python量化策略的常用库和模块、获取数据函数、回测、因子分析;很后讲解Python量化策略的技术指标实例和Python量化交易策略实例。在讲解过程中既考虑读者的学习习惯,又通过具体实例剖析讲解量化交易过程中的热点问题、关键问题及各种难题。本书适用于各种不同的投资者,如股民、期民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士,更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈挫愈勇
本书主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础和量化投资两大部分:Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题;量化投资部分在Python基础部分的基础上,讲解如何使用优矿(uqer.io)回测平台实现主流策略及高级定制策略等。本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书,也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等,尤其是对于量化策略的实现代码,读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果,甚至可将代码直接实盘应用,进行投资。
本书从基础的知识开始,讲解Web开发的整个流程,展示如何使用Python做测试驱动开发。本书由三个部分组成。靠前部分介绍了测试驱动开发和Django的基础知识,并在每个阶段进行严格的单元测试。第二部分讨论了Web开发要素,探讨了Web开发过程中不可避免的问题,以及如何通过测试解决这些问题。第三部分探讨了一些话题,如模拟技术、集成第三方认证系统、Ajax、测试固件以及持续集成等。第2版全部使用Python3,并针对新版Django全面升级,介绍了由外而内的测试驱动开发流程。本书适合Web开发人员阅读。