【Python大数据】Python数据挖掘实战：挖掘财富数据

随着互联网和大数据的发展，数据成为了新的石油。而数据挖掘作为数据分析的一种方法，正在被越来越多的企业和机构所采用。本文将介绍如何使用Python进行数据挖掘实战，具体而言，是如何使用Python挖掘财富数据。

一、数据采集

首先，我们需要获得待挖掘的数据。对于财富数据而言，可以从股票市场、基金投资、债券市场等多个源头获取数据。这里我们以股票市场为例，介绍数据的获取和处理。

1. 股票数据获取

我们可以通过Python的tushare库获取股票数据。首先需要安装tushare库，在命令行中输入以下命令：

```
pip install tushare
```

接着，我们需要用自己的token进行认证。token可以在tushare官网获取。

```python
import tushare as ts

ts.set_token('your_token_here')
```

获取股票日线行情数据：

```python
pro = ts.pro_api()

df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20210101', end_date='20211231')
```

其中，ts_code是股票代码，'000001.SZ'代表深证成指；start_date和end_date表示数据获取的开始和结束时间。

2. 数据预处理

获得数据后，我们需要对数据进行预处理，以便后续的分析和挖掘。对于股票数据，我们通常需要进行以下处理：

（1）数据去重

股票市场数据常常会出现重复记录，需进行数据去重。

```python
df.drop_duplicates(subset=['trade_date'], inplace=True)
```

（2）数据排序

将数据按日期从早到晚排序，以便后续进行时间序列分析。

```python
df.sort_values(by='trade_date', ascending=True, inplace=True)
```

（3）数据填充

对于缺失值，我们可以使用插值法进行填充。

```python
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
```

二、数据分析

1. 时间序列分析

时间序列分析是指对时间序列进行统计分析和预测的一种方法。在股票数据分析中，我们通常需要对股票价格进行时间序列分析。我们可以使用Python的statsmodels库和pandas库进行时间序列分析。

（1）绘制股票走势图

我们可以使用pandas库的plot方法绘制股票走势图。

```python
import matplotlib.pyplot as plt

df.set_index('trade_date', inplace=True)
df['close'].plot(figsize=(12,6))
plt.title('Stock Price Trend')
plt.show()
```

（2）平稳性检验

平稳性是时间序列分析中一个重要的概念。通过检验序列是否平稳，我们可以确定是否需要进行差分等操作使得序列平稳。

```python
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

def adf_test(series):
    dftest = adfuller(series, autolag='AIC')
    print('ADF test result:\n\tADF Statistic: %f\n\tp-value: %f\n\tLags Used: %d\n\tObservations Used: %d\n\tCritical Value (1%): %f\n\tCritical Value (5%): %f\n\tCritical Value (10%): %f' % (dftest[0], dftest[1], dftest[2], dftest[3], dftest[4]["1%"], dftest[4]["5%"], dftest[4]["10%"]))

adf_test(df['close'])
```

如果p-value小于0.05，我们可以拒绝原假设，即序列是非平稳的。

（3）差分操作

如果序列不平稳，我们需要进行差分操作使得序列平稳。差分操作可以使用pandas库的diff方法进行。

```python
df['diff'] = df['close'].diff()
df.dropna(inplace=True)
adf_test(df['diff'])
```

（4）自相关和偏相关分析

自相关和偏相关分析可以帮助我们确定ARIMA模型的阶数。

```python
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

plot_acf(df['diff'], lags=30, title='Autocorrelation')
plot_pacf(df['diff'], lags=30, title='Partial Autocorrelation')
plt.show()
```

（5）ARIMA模型拟合

根据自相关和偏相关分析的结果，我们可以使用statsmodels库的ARIMA模型进行拟合。

```python
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

model = ARIMA(df['close'], order=(1, 1, 1))
result = model.fit(disp=False)
print(result.summary())
```

2. 数据聚类分析

数据聚类是指将相似的数据点划分到同一类别中的一种方法。在股票数据分析中，我们可以使用聚类分析对股票进行分类。

```python
from sklearn.cluster import KMeans

X = df[['open', 'close', 'high', 'low']]
model = KMeans(n_clusters=3)
model.fit(X)
df['cluster'] = model.labels_
```

三、数据可视化

最后，我们可以使用Python的matplotlib库和seaborn库进行数据可视化，将数据更加直观地展现出来。

```python
import seaborn as sns

sns.scatterplot(x='open', y='close', hue='cluster', data=df)
plt.show()
```

至此，我们已经完成了Python数据挖掘实战：挖掘财富数据。通过数据采集、数据分析和数据可视化等步骤，我们可以更好地理解股票市场及其中的规律，为后续的股票投资决策提供参考。