home.social

#анализ_данных_python — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #анализ_данных_python, aggregated by home.social.

  1. Простейшая закономерность на рынке способна принести 100% прибыли

    В трейдинге часто говорят: «Цена — это следствие, объём — это причина». Именно так я наткнулся на одну простую, но крайне интересную закономерность: если в момент падения появляется свеча с объёмом, который в два раза превышает средний за последние 60 дней, — то на следующей свече часто начинается рост. Предлагаю протестировать эту идею, узнать какой выход мы получим и написать рабочего real-time бота с помощью python.

    habr.com/ru/articles/960670/

    #Тестирование_торговых_стратегий #торговая_стратегия #финансы #алгоритмические_системы #python_боты #binance #автоматизированная_торговля #криптовалюта #анализ_данных_python

  2. Руководство по heatmap для анализа игрового уровня

    Привет, Хабр! В этой статье мы разберемся, как с помощью тепловых карт (heatmap) можно не только проанализировать поведение игроков, но и улучшить дизайн игровых уровней. Тепловые карты — это мощный инструмент для выявления закономерностей в данных о движении игроков, частоте смертей или размещении объектов. Они помогают разработчикам не просто визуализировать, а принимать обоснованные решения, создавая более увлекательные и сбалансированные игровые миры.

    habr.com/ru/companies/serversp

    #хитмап #тепловая_карта #аналитика_данных #аналитика_в_геймдеве #аналитика_в_играх #поведение_игрока #анализ_данных_python #хитмап_python #тепловая_карта_python #создание_тепловой_карты

  3. Google Colab вместо Jupyter Notebook: плюсы и особенности работы для новичков

    Привет! Меня зовут Ольга Матушевич, я наставница на курсе

    habr.com/ru/companies/yandex_p

    #google_colab #jupyter_notebook #python #анализ_данных #анализ_данных_python

  4. Анализ повторяемости инцидентов

    Привет, Хабр! Здесь начинаем разбирать анализ текстовых данных. По-разному «от руки» написанных отчетов о причинах возникновения инцидентов. Сегодня о том, как я пытаюсь выявлять паттерны возникновения Инцидентов, другими словами, искать мелкие Проблемы. Эта статья не будет полезна матерым дата-сатанистам, но может быть полезна менеджерам, которые хотят отследить повторяемость похожих задач, или как я – похожих технических неполадок.

    habr.com/ru/companies/automaco

    #автомакон #анализ_данных_python #анализ_данных #python #powerbi #дашборды #автоматизация #pandas #natasha

  5. [Перевод] Pandas: от хаоса к красоте кода

    Работа с pandas.DataFrame может превратиться в неловкую кучу старого (не очень) доброго спагетти-кода . Я и мои коллеги часто используем эту библиотеку, и хотя мы стараемся придерживаться хороших практик программирования, иногда мы все равно мешаем друг другу, создавая запутанный код. Я собрала несколько советов и подводных камней, которых следует избегать, чтобы сделать код на pandas чистым. Надеюсь, вам они тоже будут полезны. Также я буду ссылаться на классическую книгу Роберта Мартина «Чистый код: создание, анализ и рефакторинг». Погнали!

    habr.com/ru/articles/805271/

    #pandas #python #чистый_код #анализ_данных #анализ_данных_python #кодстайл