《基于股票大数据分析的Python入门实战（视频教学版）》专为零基础的Python用户设计，主要讲解了大量股票指标技术分析的实例，逐步深入地介绍了使用Python编程语言开发的应用“图谱”。本书分为三个部分：
- 基础篇（第1-4章）：介绍Python开发环境的搭建、基本语法、数据结构、代码调试以及面向对象编程的思想。
- 股票指标技术分析篇（第5-10章）：讲解如何使用网络爬虫技术获取股票数据，利用Matplotlib可视化组件，基于NumPy和Pandas库进行大数据分析。通过不同的股票指标分析，展示开发方法，包括MACD与Python数据库编程、KDJ与Python图形用户界面编程、RSI与Python邮件编程。
- 基于股票指标的交易策略之高级应用篇（第11-13章）：以BIAS指标分析为例，讲解Django框架；以OBV指标分析为例，介绍在Django中导入日志和数据库组件。同时，结合股票指标分析，讲述基于线性回归和支持向量机（SVM）的机器学习入门知识。
《基于股票大数据分析的Python入门实战（2020年版）》是胡书敏所著的一本专注于股票大数据分析的实用指南，旨在帮助读者掌握使用Python进行股票数据分析的基本技能。书中结合了实际案例，深入浅出地讲解了如何利用Python编程语言进行股票数据的获取、处理和分析，适合初学者和有一定基础的读者。
作者介绍
胡书敏是一位在金融和数据分析领域具有丰富经验的专家，长期从事金融数据分析和编程教学工作。他在Python编程、数据科学和金融市场分析方面有着深厚的理论基础和实践经验。胡书敏的研究成果和教学方法受到广泛认可，他的作品常常结合实际案例，帮助读者理解复杂的金融数据分析过程。
本书特点
《基于股票大数据分析的Python入门实战（2020年版）》具有以下几个显著特点：
- 系统性：本书系统地介绍了股票大数据分析的基本概念和方法，涵盖了从数据获取、数据清洗到数据分析和可视化的各个环节。读者可以全面了解股票数据分析的流程和技术。
- 实用性：书中提供了大量实用的示例和代码，帮助读者在实际操作中掌握Python编程的技巧。这些示例涵盖了如何使用Python进行数据爬取、数据处理、技术指标计算等，旨在提高读者的实战能力。
- 案例分析：书中引用了丰富的市场案例，通过对实际股票数据的分析，帮助读者理解如何将理论应用于实践。这些案例不仅生动有趣，还能有效地帮助读者掌握数据分析的实战技巧。
- 易读性：胡书敏的写作风格通俗易懂，避免了复杂的术语，使得即使是没有编程基础的读者也能轻松理解。书中的语言生动活泼，增强了阅读的趣味性。
适合人群
《基于股票大数据分析的Python入门实战（2020年版）》适合广泛的读者群体，包括但不限于：
- 初学者：对股票数据分析和Python编程感兴趣的初学者，可以通过本书了解基本的知识和技能。
- 中级投资者：希望提升自己数据分析能力的中级投资者，可以通过书中的实用策略和案例分析来深化理解。
- 金融从业者：在金融行业工作的专业人士，如分析师、投资顾问等，可以借助本书提升自己的数据分析能力。
- 学生：对金融、数据科学或计算机科学有研究需求的学生，可以通过本书了解股票数据分析的基本概念和应用，辅助学术研究和学习。
读者评价
读者对《基于股票大数据分析的Python入门实战（2020年版）》的评价普遍积极。许多人认为这本书为他们提供了清晰的学习路径和实用的技巧，尤其是在复杂的市场环境中，能够帮助他们更好地理解和应用数据分析。读者们特别欣赏书中丰富的案例分析，认为这些案例不仅生动有趣，还能帮助他们在实际操作中更好地应用所学知识。
此外，书中提供的实用工具和技巧也得到了读者的认可，许多人表示在实际工作中能够运用这些方法来提升自己的数据分析能力。总体而言，《基于股票大数据分析的Python入门实战（2020年版）》被视为一本值得一读的实用书籍，帮助读者在股票数据分析领域找到科学的分析方法和实用的编程技巧。
