股票系统开发，提供采集股票数据、写库等服务。

开源之心 2010-01-24 11:23:02

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wxpwxp 2010-01-26

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这是干吗,发展业务啊。

lovesi3344 2010-01-24

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上一节中我们讲了如何对用户画像建模，而建模之前我们都要进行数据采集。数据采集是数据挖掘的基础，没有数据，挖掘也没有意义。很多时候，我们拥有多少数据源，多少数据量，以及数据质量如何，将决定我们挖掘产出的成果会怎样。举个例子，你做量化投资，基于大数据预测未来股票的波动，根据这个预测结果进行买卖。你当前能够拿到以往股票的所有历史数据，是否可以根据这些数据做出一个预测率高的数据分析系统呢？实际上，如...

本文详细介绍如何使用Python最新技术栈构建高效的股票基本面数据爬虫，重点采集市盈率(PE)和市净率(PB)等关键指标。系统采用Playwright作为爬取工具，结合Asyncio实现异步并发处理，使用Pandas进行数据清洗与分析，并通过Matplotlib实现可视化展示。本文提供完整代码实现，涵盖数据采集、存储、分析和可视化全流程，为金融数据分析提供可靠的技术方案。关键词：Python爬虫、股票数据、基本面分析、Playwright、异步编程、数据分析。

数据采集：使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。数据处理：计算技术指标（如KDJ、BOLL）并进行数据预处理。机器学习模型：使用LSTM模型进行股票价格预测。实时监测：通过动态界面实时显示股票价格走势。可视化：使用Plotly Dash构建交互式仪表板。通过上述步骤，你可以构建一个完整的股票分析系统，具备数据采集、处理、预测和实时监测功能。这个系统结合了Python的强大库和框架，如requestspandasnumpyKeras和，能够帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。

上一节中我们讲了如何对用户画像建模，而建模之前我们都要进行数据采集。数据采集是数据挖掘的基础，没有数据，挖掘也没有意义。很多时候，我们拥有多少数据源，多少数据量，以及数据质量如何，将决定我们挖掘产出的成果会怎样。举个例子，你做量化投资，基于大数据预测未来股票的波动，根据这个预测结果进行买卖。你当前能够拿到以往股票的所有历史数据，是否可以根据这些数据做出一个预测率高的数据分析系统呢？实际上，如果你只有股票历史数据，你仍然无法理解股票为什么会产生大幅的波动。比如，当时可能是爆发了 SARS 疫情，或者某地区

数据采集（Data Acquisition）是指从各种数据源提取、识别、收集数据，并将其传输到目标存储或处理系统的过程。作为数据生命周期的起点，它直接决定了后续数据处理、分析和挖掘的质量。就像烹饪一道佳肴，优质的食材是基础，数据采集就是确保我们获取"新鲜优质"数据的过程。| 数据应用层 | ← 业务决策、机器学习、可视化| 数据分析层 | ← 数据挖掘、统计分析、OLAP| 数据存储层 | ← 数据湖、数据仓库、数据库| 数据处理层 | ← 批处理、流处理、ETL。

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