如何将BQL Bloomberg excel公式实现为python API (blpapi)？ - 腾讯云开发者社区

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书单|互联网企业面试案头书之数据分析师篇

本期就为大家分享14本数据分析类图书，让你轻松掌握数据分析的三板斧：Excel、SQL、Python，打好理论知识（统计学、机器学习）的基础。...本书既可以作为系统学习数据分析操作流程的说明书，也可以作为一本数据分析师案头必备的实操工具书。...（扫码了解本书详情） 08 ▊《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》方小敏张文霖著没有晦涩难懂的Python知识和模型公式 Python篇延续了“菜鸟”系列的一贯风格，从解决工作实际问题出发...本书的定位是带领Python 数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式。...第7～8章解决的问题是，如何将晦涩难懂的统计解释转换成业务解释。

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Excel到底有多厉害？

因为程序员是有鄙视链的：汇编 >C >C++ >Python >Java及C#及PHP(这三者相互撕) >VB >HTML。在这长长的鄙视链中，甚至都没有VBA的位置。...曾经有一个朋友和我说，“Excel根本不需要编程，像我这样的Excel大牛靠函数和自定义函数能解决所有的问题。”对于这样的评论，我想起自己小学时的一段经历。...3 制作复杂的分析图表下图是研究各个车型之间的用户相互转换关系，因为要将一维的转化率向量，变成两维的矩阵，所以使用了如下的复杂公式。 ?...5 通过Excel管理分布的任务流通过Excel管理分布的任务流，并将Excel表格输出到Powerpoint。...7 海量下载Bloomberg数据并完成分析通过Bloomberg的VBA API，海量下载数百只目标股票的tick data以及order book。 ?

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如何利用Power Query实时跟踪商品价格？

中间的代码不需要看，都是Power BI智能解析所使用的公式，只需把原先的链接改成参数，做成自定义函数即可。...由浅入深，通过对比Excel常用函数及操作，让读者更易上手。在Power Query中的公式很多过程都是抽象性的，无法直观的进行展现，而作者通过拆解函数计算过程，能让读者更清晰的了解。...通过本书的指引，可以更广泛的扩展知识，例如java，python，正则等方式，都可以在Power Query中进行引用操作，同时还可以通过云上的PQ，使得所有的处理在线上进行完成，更快的获取所需要的结果...掌握：通过14-15章，对各个函数的组合并实现自定义函数的创建，同时通过对接人工智能API，更进一步实现数据源的多样性。 03....实图拍摄

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使用TabPy将时间序列预测与Tableau进行集成

我们将使用三个时间序列模型，它们是使用python建立的超级商店数据集(零售行业数据)。我们将使用jupyter notebook 来构建我们的python代码，然后转移到Tableau。...本文旨在演示如何将模型与Tableau的分析扩展集成，并使其无缝使用。为什么Tableau?因为我喜欢它，而且我不能强调它是多么容易探索你的数据。...下面是Holt的Linear Method的python代码: import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api...我们还在python环境中导入TabPyClient来创建连接对象。...Tableau使用SCRIPT_REAL、SCRIPT_STR、SCRIPT_BOOL和SCRIPT_INT四个函数分别返回实、字符串、布尔和整数类型。

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2025年普通人如何学习AI？一份零基础职场人的实用指南

数据分析：在处理Excel数据时，如果你想分析销售数据趋势，不再需要手动编写复杂的公式和函数。Claude 3强大的数据分析能力能够轻松应对这一任务。...实战技巧：在使用Excel进行数据处理时，若遇到复杂的公式编写问题，可借助ChatGPT编写Excel公式模板。...将其复制到Excel中即可轻松完成标记任务。此外，你还可以进一步要求ChatGPT提供更多关于该公式的应用场景和变化形式，加深对公式的理解和掌握。...例如，了解到最新的AI图像生成技术在电商产品展示中的应用，就可以思考如何将其运用到自己所在公司的产品推广中。...可以定期组织线下活动，如案例分享会、实操培训等。

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如何开发人事及OA管理系统的绩效管理板块？（附架构图+流程图+代码参考）

、性能、权限、扩展性）数据库设计示例（表结构、关键字段）后端接口示例（Node.js / TypeScript + Express）前端实现思路（React + 框架建议）绩效计算核心算法示例（JS/Python...很多公司用 Excel 临时凑合，但出现的问题包括评分口径不统一、数据无法追溯、审批流程混乱、与薪酬/晋升系统不同步。...异步处理：大规模评分聚合、邮件/通知发送、Excel 导出应异步化并放到队列。性能考虑：看板统计做预计算（每日/每小时跑批），避免在线实时全表扫描。...详情页：某人评分明细（每个维度的各角色得分、合并公式、时间线），面谈记录与改进任务卡片。导出：支持导出 PDF（面谈纪要）和 Excel（评分明细）。导出任务走后台队列，生成后发通知并保留下载链接。...一般的实操经验：主管评分权重占主导（40%~60%），反映主管对工作结果和行为的判断；自评占比通常为 10%~30%，主要用于员工表达自己的观点且作为面谈参考；互评（peer）视团队协作重要性而定，项目型团队可提高互评比例

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初探Electron，从入门到实践

（Electron的出现为前端开发者谋得了一份好差事）可以这么说，Electron这个框架让网路里流传很广的一句话不再是玩笑：“不要和老夫说什么C++、Java，老夫行走江湖就一把JS，遇到需求撸起袖子就是干...Web Excel 组件开发、数据填报、在线文档、图表公式联动、类 Excel UI 设计等业务场景，在数据可视化、Excel 导入导出、公式引用、数据绑定、框架集成等场景下无需大量代码开发和测试，极大降低了企业研发成本和项目交付风险...它内置了完整的Node.js API，主要用于打开对话框以及创建渲染进程。此外，主进程还负责处理与其他操作系统交互、启动和退出应用程序。...说句题外话：在两个网页（渲染进程）间共享数据最简单的方法是使用浏览器中已经实现的 HTML5 API。...这个演示我将以SpreadJS的一个应用为例，展示如何将Web应用转换为Electron桌面应用。

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在大数据行业工作两年是怎样一种体验

数据应用（提供api 智能系统、应用系统等) ? 数据采集数据采集有线上和线下两种方式，线上一般通过爬虫，通过抓取或者通过已有应用系统的采集。...还有本地文件、excel统计文档、甚至是doc文件。如何将它们规整、有方案地整理进我们的大数据流程中也是必不可缺的一环。...在这一步，主要就是考虑数据如何应用，如何将两、三个数据表转换成一张能够提供服务的数据。然后定期更新增量。...怎么样变现为可视化界面？这是一个重要的课题。现有的各位朋友的侧重点不同，认为前端的角色都是可有可无，我觉得是错误的，后台的确很重要，但是后台的解决方案多。...写完了，我的焦虑一丝未少，我的代码规范性不够，目前技术栈JS、Java、Node.js、Python 。

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如何用python来做假设检验，求假设检验、置信区间、效应量

其中假设检验包括：t检验，w检验，卡方检验，f检验，我将会一一在这篇文章中介绍并用python代码来进行对应实操. (话不多说，整起！) 无论是什么检验第一步永远是设立假设！...我希望知道平台和菜系是否存在某种关系我们通过数据可以发现菜系和平台都是字符型，这里我们使用一个交叉表来整理数据计算频数： import pandas as pd import numpy as pd data=pd.read_excel...接下来我们导入统计学库scipy : from scipy import stats Python提供的库能快速的解决很多问题，那么scipy也是如此，卡方分布在scipy中含有特定的api，我们只需写上函数即可知道结果...接下来我们导入scipy中的api来进行单样本t检验！...我们用这段代码来进行分析：通过得到t值和标准差b来进行公式计算得到置信区间的下界和上节，如图所示：可以得到平均值最大、最小跳动在这个范围里我们拒绝了原假设则说明我们的统计有差异，差异有多大呢？

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这里有 300 篇 Python 与机器学习类原创笔记

2、Python学习路线主要包括Python的核心语法使用总结，以及基于Python常用的数据分析与处理包Numpy, Pandas 和 Matplotlib 的常用API使用和实战总结。...分别列举人工智能4个主要领域中最牛叉的10位专家回归分析简介最小二乘法：背后的假设和原理（前篇）最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数线性回归：算法兑现为python代码线性回归：OLS...无偏估计及相关性python分析线性回归：谈谈多重共线性问题及相关算法机器学习：说说L1和L2正则化决策树回归：不调包源码实现逻辑回归| 原理解析及代码实现逻辑回归| 算法兑现为python...纯享福利：5步公式推导隐马前向概率算法拿机器学习的一个算法体会：文字描述的具体和公式符号的抽象北大才女总结：机器学习的概念、历史和未来北大才女笔记：这样学习线性回归和梯度下降(上篇) 北大陈浩然笔记...实Kaggle泰坦尼克数据集，玩转Pandas透视表 | 强烈推荐十九种损失函数，你认识几个？

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企业级AI“脱虚向实”，落地还有几道槛？

在亚马逊云科技&Dify.AI媒体沟通会上，Dify.AI联合创始人延君晨表示：“企业对于生成式AI应用已经不是‘是或否’的问题了，而是考虑如何将生成式AI跟业务做深度集成。...首先，在系统整合层面，企业AI系统的有效部署受制于现有信息孤岛与异构系统环境，表现为数据碎片化、接口标准不一致以及业务流程分散等问题。...Dify采用后端即服务（Backend as a Service, BaaS）的设计理念，构建开放API框架和可扩展插件市场。...通过此平台，业务员工可直接在Dify上接入Amazon Bedrock并创建AI应用，如Excel公式解析助手、旅行规划助手等，实现零代码AI任务编排，快速落地AI方案。...企业级AI的“脱虚向实”，本质是技术架构、组织能力与生态协同的系统性升级。

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【愚公系列】《腾讯元宝从入门到精通》004-元宝在通用办公领域的应用（制作Word文档）

连续三年蝉联"华为云十佳博主"（2022-2024）双冠加冕CSDN"年度博客之星TOP2"（2022&2023）十余个技术社区年度杰出贡献奖得主【知识宝库】覆盖全栈技术矩阵：◾编程语言：.NET/Java/Python...通过API可批量处理文档，如设置专业术语一致性检查（如“AI”、“神经网络”等术语标准化）。能根据指定角色（如法律专家视角）调整文本专业度。...3.文档解析与信息处理智能识别文档中的图表、公式等复杂元素，提取关键数据并结构化输出。例如，学术论文中的实验数据表格可被自动解析为可编辑格式。...数据分析可视化整合应用场景：将Excel数据自动转化为Word图文报告。...3.实操：使用WPSAI生成哪吒影评以下是使用WPSAI生成文字的具体流程。1.启动AI功能打开WPSOffice软件，选择“新建”->“文档”。进入编辑界面后，单击顶部菜单栏的“WPSAI”按钮。

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【进阶】实现最优投资组合有效前沿基于Python（附代码）

quandl.ApiConfig.api_key = 'your_api_key_here' stocks = ['AAPL','AMZN','GOOGL','FB'] data = quandl.get_table...如果你搜索投资组合标准差的公式，你会看到以下这条公式。 ? 如果使用矩阵形式，可以简化这条公式。...在文章开头我提到的Bernard Brenyah他的博客中给出了如何将上面公式转化为矩阵形式，使其表达更简洁。 ? 上面的矩阵形式，只是根号里的式子，因此我们需要对其开平方根。...如果你之前使用Excel，你可能会知道excel里的‘solver’函数。当解决最优化问题即约束和界限问题时，Scipy的优化函数与excel的solver函数的功能类似。...坚持每天学习，并且在每完成一次实操，你会觉得今天的我肯定会比昨天的我更优秀。

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如何开发一套工程项目部管理系统？（附架构图+流程图+代码参考）

/多人协作冲突合并四、系统架构（简洁图示）建议采用前后端分离、微服务或单体拆分模式：React 前端 + Node.js/Express（或 Python FastAPI）后端 + PostgreSQL...Redis session（若需要）; 报表/导出/Excel 走队列，完成后把文件放对象存储并返回下载链接。.../api/projects/{pid}/wbs/import — Excel 导入任务（异步）GET /api/projects/{pid}/wbs/export — 导出（异步）七、前端实现思路与核心组件前端分两大视图...九、实战干货这些是实操中常踩的坑，按重点列给你：版本/快照：发布动作把当前树 JSON 存入 wbs_version，版本号自增。方便回退、审计。...答：没有固定公式，但实务里推荐 4 到 6 层较为平衡。太少（比如只有项目-阶段两层）会让执行层拿不到可操作的任务细节，责任与验收标准不明确；太细（超过 6 层）又会带来大量管理成本与沟通开销。

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一位从事量化交易的实战者，手把手带你入门量化交易！

风险管理-最优资本配置，“押注规模”/凯利公式以及交易心理。我们先来看看如何确定交易策略。策略识别所有的量化交易过程都是在研究初期就开始了的。...你可以使用专用的回测软件，如Tradestation，或是数字平台，如Excel或MATLAB，或者使用编程语言如Python或C++进行自定义实现。...与经纪业务的对接实现方式有很多，可以和直接打给你的交易员，或是编写一个全自动化的高性能程序编程接口（API）。理想情况下是希望尽可能地自动化执行交易操作。...与最优资本配置和策略杠杆相关的行业标准称为凯利公式。因为这是一篇介绍性文章，我不会深入讲述其计算方法。...至少你要在统计学和计量经济学方面有广泛的背景，并利用如MATLAB、Python或R等编程语言进行实现的大量实操经验。

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.NET周刊【3月第4期 2025-03-23】

AI与.NET技术实操系列(八)：使用Catalyst进行自然语言处理 https://www.cnblogs.com/code-daily/p/18776627 本文章介绍了自然语言处理(NLP)领域的....NET Core奇技淫巧之WinForm使用Python.NET并打包 https://www.cnblogs.com/GuZhenYin/p/18781724 本文介绍了如何将Python与.NET...Core中的WinForm结合，通过Python.NET库实现与Python的交互。...随后，使用NuGet安装Python.NET包，实现WinForm的加载和按钮点击事件，最后调用Python类生成相应的SQL语句。这种方法对于非技术人员在使用时非常友好。...AI与.NET技术实操系列(七)：使用Emgu CV进行计算机视觉操作 https://www.cnblogs.com/code-daily/p/18776624 本文介绍了计算机视觉的重要性以及Emgu

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.NET周刊【3月第1期 2024-03-03】

如何在 C#中解析 Excel 公式 https://www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/18025530 葡萄城公司的 GcExcel 是一个服务端高性能表格组件，能够解析...Excel 中的公式并进行修改。...它适用于当 Excel 公式无法满足大数据量或复杂场景需求时，通过编程的方式完成数据计算和分析。...该组件支持动态数组公式，通过 C#（.NET Core）项目创建工作簿，提取和解析公式，进而修改公式中的特定参数，如替换销售代表姓名。...一个关于尝试将 Google 基于机器学习的文件类型确定工具 Magika 从 Python 移植到 C# 的故事。

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入门大爆炸式发展的深度学习，你先要了解这6个著名框架

Tensorflow编程接口支持Python和C++。随着1.0版本的公布，Java、Go、R和Haskell API的alpha版本也得到支持。...项目主页： https://mxnet.incubator.apache.org/ 04 Keras Keras是一个高层神经网络API，由纯Python语言编写而成，并使用Tensorflow、Theano...总结：至今工业界和学界仍有很多人在使用Caffe，而Caffe2的出现为我们提供了更多的选择。...阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写，从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开，既适合零基础读者快速入门，又适合有基础读者理解其核心技术；写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导...一文看懂用R语言读取Excel、PDF和JSON文件（附代码）人民日报喊你学数学！实力不允许？8本书带你入门更多精彩? 在公众号对话框输入以下关键词查看更多优质内容！

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红队技巧-常规横向手法

实操 1.ICP Ipc（共享命名管道），其作用是为了实现进程间通信而开放的命名管道。ipc可以通过用户名和密码建立ipc链接，获取相应的用户权限。...，而这个api使我们使能够从远程计算机执行WS-Management协议操作和获得数据。...activator]::CreateInstance([type]::GetTypeFromProgID("Visio.Application","192.168.75.130")) Visio插件可以实现为独立进程...注意：可以将“ Shell.Application”（已加载的shell32.dll中实现）对象替换为“ Wscript.Shell”. 7.Excel XLL （Excel进程加载恶意的DLL） XLL...库可以扩展Excel，XLL库只是导出特定功能的DLL。

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面试官让你使用 scipy.fft 进行Fourier Transform，你会吗

您可以在SciPy 1.4.0的发行说明中阅读有关更改的更多信息，但这里有一个快速摘要： scipy.fft 有一个改进的 API。...Fourier Transform Fourier 分析是研究如何将数学函数分解为一系列更简单的三角函数的领域。傅立叶变换是该领域的一种工具，用于将函数分解为其分量频率。好吧，这个定义非常密集。...甲复数是一个数，其具有两个部分，即实部和虚部。定义这样的数字很有用的原因有很多，但您现在需要知道的是它们存在。数学家通常以a + bi的形式书写复数，其中a是实部，b是虚部。...这意味着他们将一个实值函数作为输入，并产生另一个实值函数作为输出。 SciPy 将这些转换实现为dct()和dst()。的i*和*n变体是逆和Ñ的功能维版本，分别。...#最后接下来还会持续跟新有关Python的文章

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书单|互联网企业面试案头书之数据分析师篇

Excel到底有多厉害？

如何利用Power Query实时跟踪商品价格？

使用TabPy将时间序列预测与Tableau进行集成

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如何开发一套工程项目部管理系统？（附架构图+流程图+代码参考）

一位从事量化交易的实战者，手把手带你入门量化交易！

.NET周刊【3月第4期 2025-03-23】

.NET周刊【3月第1期 2024-03-03】

入门大爆炸式发展的深度学习，你先要了解这6个著名框架

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