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滚动分位数quantile

指标解读｜滚动分位数指标：洞察价格分布结构的关键工具 在金融数据分析与量化交易中，除了常见的移动平均线、波动率指标外，“分位数”这个统计学概念正在被越来越多专业投资者所关注。而在时间序列中引入分位数计算，就诞生了一个更强大、更灵活的工具 —— 滚动分位数指标（Rolling Quantile）。 一、什么是滚动分位数指标？ 滚动分位数（Rolling Quantile）是对金融时间序列进行窗口式分位数运算的指标。它可用于识别在过去 N 天内，价格在哪个分布位…
于 金融, 统计

滚动中位数median

指标解读｜滚动中位数指标：精准识别价格中枢的稳健方法 在技术分析的世界里，我们常常被移动平均线（如SMA、EMA）所吸引，它们能够平滑价格曲线、识别趋势。然而，这些传统平均值方法对异常点（Outliers）十分敏感，容易在行情剧烈波动时误导分析判断。此时，一种更具鲁棒性的工具应运而生 —— 滚动中位数指标（Rolling Median）。 一、滚动中位数指标是什么？ 滚动中位数（Rolling Median），又称滑动中位线，是一种以时间窗口为单位，连续提取该时间段内中间值
于 金融, 统计

滚动平均绝对偏差mad

指标解读｜滚动平均绝对偏差（Rolling Mean Absolute Deviation）：衡量市场稳定性的实用工具 在量化交易和金融数据分析中，我们经常依赖标准差来衡量波动性。然而，标准差对于**极端值（outliers）**过于敏感，有时会高估波动风险。此时，**平均绝对偏差（Mean Absolute Deviation, 简称 MAD）**就成为一种更加稳健、抗干扰的波动性度量方式。 本文将深入介绍 pandas_ta 库中的 mad() 函数，中文命名为“滚动平均…
于 金融, 统计

滚动峰度kurtosis

指标解读｜滚动峰度指标（Rolling Kurtosis）：发现极端行情的先兆 在金融技术分析中，衡量“市场分布的尾部风险”是一种极具前瞻性的能力。大多数交易者关注均值、波动率、趋势等一阶或二阶统计量，却忽略了**“峰度”**这一重要的高阶统计特征。今天我们将深入介绍 pandas_ta 中的 kurtosis() 函数，赋予其中文名称为“滚动峰度指标”，并探讨其在识别极端行情、风险暴露中的独特价值。 一、什么是滚动峰度指标？
于 金融, 统计

熵entropy

指标解读｜熵指标（Entropy）：揭示市场行为中的不确定性 在金融技术分析中，大多数指标关注趋势、动量或波动性，但鲜有工具能衡量市场行为的“混乱程度”或信息复杂度。本文将介绍一种极具前瞻性的数据分析工具 —— 熵指标（Entropy），这是一个源自信息论的概念。我们将结合 pandas_ta 中的 entropy() 函数，为该指标赋予中文名称“信息熵指标”，并深入解析其原理、意义与实战应用。 …
于 金融, 统计

百分比收益percent_return

指标解读｜百分比收益指标（Percent Return）：掌握价格变动的直观利器 在金融数据分析中，“收益率”是最为基础的衡量指标之一。而其中，百分比收益率（Percent Return），以其直观、易于解释、广泛应用的特点，被广泛用于股市、期货、外汇等各类市场。本文将结合 pandas_ta 中的 percent_return() 函数进行深入解析，为该指标命名为——“百分比收益指标”，帮助读者高效评估…
于 金融, 表现

对数收益率log_return

指标解读｜对数收益率（Log Return）：捕捉价格变化的真实力量 在量化交易与金融建模中，“收益率”是最基础也是最核心的概念之一。而其中，对数收益率（Log Return）以其对波动更敏感、连续可加性更强、便于建模的特点，成为众多量化分析者的首选工具。本文将深入解读 pandas_ta 中的 log_return() 函数，并赋予这个指标一个贴近中文语境的名称——“对数收益指标”。 一、什么是对数…
于 金融, 表现

回撤drawdown

回撤指标（Drawdown）：衡量风险的核心工具，捕捉资金曲线中的暗礁 一、什么是回撤（Drawdown）？ 回撤（Drawdown） 是金融交易中最重要的风险指标之一，用于衡量在某一段时间内资产价格从峰值到谷底的最大跌幅。通俗地说，回撤反映了你的资金账户经历了多大的“亏损”波动，揭示了策略在亏损期可能面临的心理和资金压力。 例如，如果你的账户从10万元上涨至15万元，随后又跌至12万元，那么这期间的回撤就是： 绝对回撤：15万 - 12万 = 3万
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平滑移动平均线smma

平滑移动平均线（SMMA）：去噪音利器，稳中识趋势 在复杂多变的金融市场中，趋势确认和噪音过滤是技术分析的两大核心需求。平滑移动平均线（Smoothed Moving Average，SMMA）作为经典的趋势跟踪工具，不仅保留了移动平均线的优点，还通过“降噪不降速”的设计，使其在判断市场方向、确认支撑与阻力位方面表现出色。本文将深入讲解 SMMA 的原理、与传统均线的区别、以及如何使用 pandas_ta 库快速部署该指标，助你提升交易决策效率…
于 金融

简单移动平均线sma

简单移动平均线（Simple Moving Average，SMA）：基础而强大的趋势分析利器 在金融市场的技术分析领域，**简单移动平均线（SMA）**作为最经典、最基础的趋势指标，扮演着极其重要的角色。无论是新手交易者还是资深量化分析师，都依赖SMA辅助判断价格趋势、制定交易策略。本文将深入解析SMA的计算原理、pandas_ta库中的应用以及实战优势，帮助您全面掌握这项必备的技术工具。 什么是简单移动平均线？ 简单移动平均线是一种基于时间序列数据的平滑技术。它通过计算某一时间窗口内的价格（通常为收盘价）算术平均值，反映…
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买卖意愿BRAR

买卖意愿指标：洞察市场情绪与短线拐点的情绪分析工具 在技术分析体系中，市场价格不仅受到资金驱动，更深层地反映了投资者的情绪波动与买卖意愿。在众多指标中，买卖意愿指标（BRAR） 以其独特的“行为金融学”视角切入，成为洞察多空心理强弱、判断行情拐点的重要技术信号工具。 本文将带你深入了解 BRAR 指标的构成逻辑、核心作用及实战应用，帮助你更好地掌握市场节奏，提升交易胜率。 一、什么是 BRAR…
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24.基于四段式提示词框架的通用销量趋势分析流程

第一章、综述 在电商平台如淘宝和天猫中，销售数据是评估市场表现、预测未来趋势的重要依据。本文将探讨如何利用电商记插件与AI提示词框架来处理和分析淘宝天猫店铺的商品销量数据。该方法通过四个部分的AI提示词，结合Python、SQL和Vega-Lite工具，帮助企业家、电商从业者深入分析销量变化趋势，找出增长最显著的商品，并绘制趋势图。 电商记交互式文档 1. 电商记插件采集数据 …
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24.基于四段式提示词框架的通用销量趋势分析流程

12. AI时代的数据叙事技术框架

本文探讨如何利用数据讲故事（Data Storytelling）的方式揭示市场趋势和消费者需求。文中以助听器产品数据为例，不仅展示了如何通过简单的统计方法洞悉市场定价和销售波动，还通过产品特性和关键词提取来了解消费者关注的功能亮点。此外，通过店铺销售与区域发货地址的分析，我们能直观地看到竞争格局和地域分布。总体而言，本文为决策者提供了一个AI时代的数据叙事技术框架，包括一整套从数据清洗到商业洞察的流程，帮助企业在激烈竞争中做出科学、数据驱动的决策。 引言 在当今数字经济时代，数据已不再只是冰冷的数字，而是蕴藏着深刻商业智慧…
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12. AI时代的数据叙事技术框架

23.分析淘宝天猫店铺新品销量趋势

在电商分析领域，销售数据是了解市场动态和优化运营决策的关键。对于淘宝和天猫店铺的运营者来说，能够深入了解新品宝贝在不同时间段内的销量变化趋势，显得尤为重要。这不仅帮助他们识别哪些宝贝正在增长，哪些则可能面临销量下降的风险，同时还能够优化库存、调整营销策略。 本文将基于一个数据分析项目，详细讲解如何通过SQL查询、数据转换与可视化，识别出淘宝天猫店铺中销量增长显著的宝贝，并使用Vega-Lite生成折线图来展示其销量趋势。 引言 我们将描述一个应用案例，基于从淘宝天猫店铺中采集的新品宝贝列表数据（参看前文），重…
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23.分析淘宝天猫店铺新品销量趋势

21.淘宝天猫新品宝贝数据分析

在电商竞争日益激烈的今天，掌握数据分析已成为商家在淘宝天猫平台上脱颖而出的关键。随着平台新品宝贝数量的激增，如何从海量商品中获取有价值的竞争情报，并根据市场趋势调整策略，已成为每个卖家必备的技能。在本文中，我们将带您深入了解如何通过对淘宝天猫“新品”宝贝的数据采集和分析，优化您的产品策略，并提高销量。 1. 淘宝天猫新品宝贝数据采集概述 1.1 数据采集的重要性 淘宝天猫平台上每日发布的新品宝贝数量庞大，覆盖了各个行业领域。通过系统化的宝贝数据采集，商家能够了解竞争对手的产品布局、定价策略和销售状况，从而制定更有针对性的营销计划。数据采集…
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21.淘宝天猫新品宝贝数据分析

20. 案例分析：利用世界银行人口数据集进行东亚地区人口增长研究

引言 在现代商业分析中，数据的收集、处理和可视化是至关重要的。尤其是当你需要从复杂的数据集中提取有用的信息时，AI提示词和Python代码可以显著提高效率。本文将展示如何通过AI提示词生成Python代码来加载和分析大陆洲人口数据，并通过VegaLite进行可视化。我们将深入探讨AI提示词的设计和使用，帮助您更好地理解如何优化数据分析过程，尤其是针对不熟悉代码的商业分析师。
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20. 案例分析：利用世界银行人口数据集进行东亚地区人口增长研究

19. 案例分析：利用世界银行人口数据集进行北美地区人口增长研究

第一部分、案例分析：利用世界银行人口数据集进行北美地区人口增长研究 作为一名在Global Demographic Analysis Center（全球人口分析中心，简称GDAC）工作的研究人员，假设您希望对北美地区的人口增长趋势进行深入研究。本文将引导您通过世界银行开放数据平台（World Bank Open Data）获取相关数据，并利用电商记交互式文档进行分析和可视化。
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19. 案例分析：利用世界银行人口数据集进行北美地区人口增长研究

18. 四段式提示词框架实现通用的数据清洗流程

在数据分析的世界中，数据清洗是最基础也是最关键的一步。无论是电商平台、金融数据，还是任何其他领域的数据，未经清洗的数据都可能引发误导性的分析结果。因此，了解如何高效地清洗数据，对商业分析师来说至关重要。 本文将介绍一个通用的四段式提示词模板，向商业分析师展示如何实现自动化无需人工编码的数据清洗流程。这个流程不仅可以提高数据分析的准确性，还能帮助你节省时间、提升效率。我们将从技术的角度出发，结合实际案例，逐步引导你掌握如何利用这一模板完成数据清洗任务。
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18. 四段式提示词框架实现通用的数据清洗流程

17.从CSV数据上传到数据分析报告的全流程解析

在数据科学和数据分析领域，利用AI进行数据处理已成为一项必备技能。本文将以电商记的交互式文档为例，详细讲解如何利用DeekSeek、Python、JavaScript和HTML等多种语言协同工作，从上传CSV文件开始，到数据清洗、数据聚合、最终生成数据分析报告的完整过程。 本文将重点介绍以下几个关键点： 数据上传与HTML交互：如何通过前端界面上传CSV文件并进…
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17.从CSV数据上传到数据分析报告的全流程解析

16.自动化和探索式数据分析

第一章：电商数据分析中的数据概述 在电商行业中，数据已经成为推动决策、优化运营和提升客户体验的关键资源。随着技术的进步和消费者行为的复杂性增加，电商公司不断积累大量的数据。这些数据包括用户行为、交易记录、库存信息、商品特性等等，构成了一个庞大的信息网络。然而，对于大多数创业者和中小型电商企业来说，如何从这些海量数据中提取有价值的洞察，常常是一个巨大的挑战。 这时，数据概述（Data Profiling）就显得尤为重要。数据概述是指通过分析和总结数据集的基本特征和结构，快速了解数据的质量、分布以及潜在的问题。这一过程不仅能帮…
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16.自动化和探索式数据分析