基于Hadoop的物流历史数据聚类挖掘研究

数据不仅是一种资源,更是一种财富。在大数据应用领域中,金融数据分析被视为一个很有前景的方向。股票分析一直是金融领域一个很热门的话题,而且涉及多个领域的知识。在此之前,人们更多的是采用基本分析,即通过宏观及微观的经济政策、本行业领域的发展状况、投资者的行为态度、反映企业自身发展状况的指标等方面来预测股票今后走势。随着大数据相关技术的发展,在海量的股票历史数据中发现规律进而预测股票走势成为一个很热门的研究课题。本文是对股票大数据进行聚类分析,本文的主要工作如下:1、数据收集。通过python爬虫以及TuShare包获取了约800 GB的股票数据,包括上式公司的基本信息以及历史行情数据(以每天为记录