Lewati ke konten utama

Kursus

Memanipulasi Data Deret Waktu di Python

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 05/2022

Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar bekerja dengan data deret waktu.

Mulai Kursus Gratis

PythonData Manipulation

4 jam

16 videos

55 Latihan

4,700 XP

71,660

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Dalam course ini Anda akan mempelajari dasar-dasar memanipulasi data deret waktu. Data deret waktu adalah data yang diindeks oleh rangkaian tanggal atau waktu. Anda akan belajar menggunakan metode bawaan Pandas untuk bekerja dengan indeks ini. Anda juga akan mempelajari cara melakukan resampling deret waktu untuk mengubah frekuensi. Course ini juga akan menunjukkan cara menghitung nilai rolling dan kumulatif untuk deret waktu. Terakhir, Anda akan menggunakan semua keterampilan baru untuk membangun indeks saham berbobot nilai dari data saham aktual.

Persyaratan

Data Manipulation with pandas

1

Bekerja dengan Deret Waktu di Pandas

Bab ini membangun landasan untuk memanfaatkan fungsionalitas deret waktu yang kuat yang disediakan oleh cara Pandas merepresentasikan tanggal, khususnya melalui DateTimeIndex. Anda akan belajar membuat dan memanipulasi informasi tanggal serta deret waktu, dan melakukan perhitungan dengan DataFrame yang peka waktu untuk menggeser data Anda dalam waktu atau membuat return khusus periode.

Cara menggunakan tanggal & waktu dengan pandas

Rangkaian waktu pertama Anda

Pengindeksan & resampling deret waktu

Buat deret waktu dari data kualitas udara

Bandingkan tren harga saham tahunan

Menetapkan dan mengubah frekuensi deret waktu

Lag, perubahan, dan return untuk deret harga saham

Menggeser harga saham sepanjang waktu

Menghitung perubahan harga saham

Memplot imbal hasil multi-periode

2

Metrik Deret Waktu Dasar & Resampling

Bab ini membahas lebih dalam fungsionalitas penting deret waktu yang tersedia melalui pandas DateTimeIndex. Bab ini memperkenalkan resampling dan cara membandingkan berbagai deret waktu dengan menormalkan titik awalnya.

Bandingkan laju pertumbuhan deret waktu

Bandingkan kinerja beberapa kelas aset

Membandingkan harga saham dengan tolok ukur

Plot selisih kinerja vs indeks acuan

Mengubah frekuensi deret waktu: resampling

Konversi data bulanan ke mingguan

Buat data mingguan dari data pengangguran bulanan

Upsampling & interpolasi dengan .resample()

Gunakan interpolasi untuk membuat data ketenagakerjaan mingguan

Interpolasi utang/PDB dan bandingkan dengan pengangguran

Downsampling & agregasi

Bandingkan tren ozon mingguan, bulanan, dan tahunan untuk NYC & LA

Bandingkan rata-rata harga saham bulanan untuk Facebook dan Google

Bandingkan laju pertumbuhan PDB kuartalan dan imbal hasil saham

Visualisasikan rerata bulanan, median, dan simpangan baku dari imbal hasil S&P500

3

Fungsi Window: Rolling & Expanding Metrics

Bab ini akan menunjukkan cara menggunakan fungsi window untuk menghitung metrik deret waktu untuk window rolling dan expanding.

Fungsi rolling window dengan pandas

Rata-rata bergerak kualitas udara sejak 2010 untuk New York City

Median & deviasi standar rolling 360 hari untuk data ozon NYC sejak 2000

Kuantil bergulir untuk kualitas udara harian di NYC

Fungsi expanding window dengan pandas

Jumlah kumulatif vs .diff()

Imbal hasil kumulatif dari investasi $1.000 di Google vs Apple I

Tingkat pengembalian kumulatif dari $1.000 yang diinvestasikan di google vs apple II

Studi kasus: simulasi harga S&P500

Random walk I

Random walk II

Random walk III

Hubungan antar deret waktu: korelasi

Korelasi imbal hasil tahunan di antara beberapa saham

4

Menggabungkan semuanya: Membangun indeks berbobot nilai

Bab ini menggabungkan konsep sebelumnya dengan mengajarkan Anda cara membuat indeks berbobot nilai. Indeks ini menggunakan data kapitalisasi pasar yang terdapat dalam daftar bursa saham untuk menghitung bobot dan informasi harga saham tahun 2016. Kinerja indeks kemudian dibandingkan dengan tolok ukur untuk mengevaluasi kinerja indeks yang Anda buat.

Pilih komponen indeks & impor data

Menjelajahi dan membersihkan informasi pencatatan perusahaan

Pilih dan inspeksi komponen indeks

Impor informasi harga komponen indeks

Bangun indeks berbobot kapitalisasi pasar

Hitung jumlah saham beredar

Buat deret waktu nilai pasar

Hitung & plot indeks komposit

Evaluasi kinerja indeks

Hitung kontribusi tiap saham terhadap indeks

Bandingkan kinerja indeks dengan tolok ukur I

Bandingkan kinerja indeks terhadap tolok ukur II

Korelasi indeks & ekspor ke Excel

Visualisasikan korelasi konstituen indeks Anda

Simpan analisis Anda ke beberapa worksheet Excel

Memanipulasi Data Deret Waktu di Python

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Memanipulasi Data Deret Waktu di Python Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.