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DS Finance
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📚课程资料
📌课件使用指南
🚀作业
环境配置
1
借助 AI 写代码
2
Python:安装和环境配置
3
Jupyter Notebook 的使用
4
Python 安装常见问题
5
Markdown
6
虚拟环境管理
数据分析
7
金融数据获取
8
获取数据:GMD
9
上证指数的时序特征
10
数据管理与组织
11
数据管理:格式、存储与工作流
12
数据清洗
可视化
13
Python 可视化:简介
14
箱型图和小提琴图
15
直方图
16
核密度函数图
17
数据分布:原理与可视化
18
数据分布:原理与可视化 — 配套代码
19
数据可视化:一些基本原则
数据爬取
20
网络爬虫简介
21
实例-提示词模式:爬取岭南学院教师名录
22
实例-对话模式:爬取岭南学院教师名录
线性回归分析
23
二元线性回归的 3D 图示
面板模型:固定效应
24
HDFE:多维固定效应
25
交互固定效应模型
面板变系数模型
26
静态面板门槛模型:理论与方法
27
静态面板门槛模型:Stata 实操
28
变系数模型
29
样条基函数与变系数模型:Stata 实操
30
非线性调节效应怎么做?部分线性函数型面板数据模型
受限因变量
31
离散变量和受限因变量:导论
32
附:codes
33
二元选择模型
34
附:Codes
35
案例:上市公司债务违约分析
36
从回归模型到概率模型
37
Tobit 模型:潜在净借款需求、边界归并与边际效应
38
附:Codes
39
真实零值与自然边界:Two-part、Hurdle、Zero-inflated 与 Fractional response
40
附:Codes
41
Heckman 选择模型
42
06 Heckman 选择模型:代码与配图
估计方法
43
最大似然估计 (MLE)
44
MLE_codes:图形与数据生成
45
MLE 应用案例
机器学习
46
树模型与集成方法
47
ml_tree_codes
48
支持向量机
49
codes for SVM
文本分析
50
金融文本分析(上)——从文本到结构化数据
51
金融文本分析(下)——情感分析与文本建模
52
文本数据处理基础
53
文本分析:情感分析与主题建模
附录:Python 提示词
概览
A1. 环境配置
A2. 项目规划与版本控制
A3. 提示词核心词汇
A4. 数据获取与清洗
A5. 数据可视化
A6. 统计建模
A7. 结果呈现与表格美化
A8. 上下文管理与调试
Table of contents
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金融数据分析与建模
Author
连玉君
Published
2026-04-30
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