python大數據分析的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

文科生也可以輕鬆學習網路爬蟲：Python+Web Scraper

為了解決python大數據分析的問題，作者陳會安 這樣論述：

　　★使用免寫程式的Web Scraper爬蟲工具和Python輕鬆學習網路爬蟲！ 　　*本書使用Web Scraper瀏覽器擴充功能的爬蟲工具，讓你不用撰寫程式碼，就可以建立CSS選擇器的網站爬取地圖從網站擷取資料，不只能夠輕鬆爬取約7~8成網站，更透過Web Scraper工具讓你輕鬆一邊爬一邊學習HTML標籤+CSS選擇器，輕鬆了解Web網頁內容和各種網站巡覽結構。 　　*Python網路爬蟲程式不只能夠爬取Web Scraper工具爬取的網站內容，對於進階JavaScript動態和使用者互動網站，我們可以配合Python+Selenium爬取各種使用者互動網站，

讓你在瀏覽器看得到的資料，就可以爬到資料；最後說明Python的Pandas資料清理和Plotly資料視覺化。

python大數據分析進入發燒排行的影片

以隨機森林模型、極限梯度提升模型及支持向量機模型進行台灣指數期貨的分析與比較

為了解決python大數據分析的問題，作者張耀文 這樣論述：

影響期貨市場的因素有利多因素的影響，包含當沖稅率減半、海外資金回流、美中貿易惡化造成台美藍色供應鏈的興起、新冠肺炎疫情正面影響; 有利空因素的影響，包含台股屬淺碟市場、紅色供應鏈衰退、新冠肺炎疫情負面影響。當大多數投資者在期貨市場作投資決策時，大多採用準確率(ACC)這個指標用來預測「明天股票是否會漲」、採用精確率(PPV)這個指標用來預測「勝率」、採用召回率(TPR)這個指標用來預測「大盤是否會有大波動」以這三項指標作判斷工具，本研究想利用短分K模組、長分K模組、隨機森林模組、極限梯度提升模組、支持向量機模組共五種模組的實證研究結果，透過交叉驗證並將結果加以歸納整理，以便可以提供投資人在不

同情境下，可以根據自己的偏好與投資習慣去找到自己喜歡的機器學習模型並從混淆矩陣相關指標中找出適合自己的投資判斷指標，讓自己的投資績效表現變好。根據實證結果並加以歸納整理可以給投資人以下的建議，首先，當投資人要預測「明天股票是否會漲」-以ACC為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇15分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇60分K資料;其次，當投資人要預測「勝率」-以PPV為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇30分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇30分K資料;最後，當投資人要預測「大盤是否會有大波動」-以T

PR為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇10分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇10分K資料。