一、股票预测软件哪个好用？

股票预测软件，比较老牌的是同花顺，有一些股票预测的模型，软件上也累积了很多炒股真正需要的信息，作为新韭菜，甚至可以考虑买level2服务。（我不是托，真的）。在自己存在困惑的时候，可以适当地参考。只是参考，不是让你麻木跟哈。

新的股票预测软件有淘股吧、雪球以及易选股这一类。

淘股和雪球主要是大V推荐、预测，偏技术面、盘面分析较多，比较不好的点是信息质量良莠不齐，有人的地方就会有利益分配，需要自己鉴定大V的预测里哪些信息是带欺骗性质，哪些是真心探讨。

易选股主要做大数据选股，懒人专属，软件通过监控市场上的技术指标、资金流入流出推荐了一些投资机会，还有回测的胜算率，方便参考。机器比人能计算更多数据，更不受情绪影响。不太好的可能就是每天有比较多投资机会，需要自己再根据自己的仓位、风险偏好等实际情况确定。

二、数据处理软件前十名？

数据处理软件有：1、Excel广泛地应用于管理、金融等众多领域；2、SAS，把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体；3、R拥有数据处理、计算和制图功能；4、Tableau Software用来快速分析、可视化；5、SPSS数据录入。

你也别管前十名的事了，把以下几个搞懂就是神了：

1、Excel

为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

2、SAS

SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。

3、R

R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可zhuan定义功能。

4、SPSS

SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”完成。

5、Tableau Software

Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。

三、数据分析工具有哪些 python

IPython

IPython 是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行 shell，最开始是用 python 开发的，提供增强的内省，富媒体，扩展的 shell

语法，tab 补全，丰富的历史等功能。IPython 提供了如下特性：

更强的交互 shell(基于 Qt 的终端)

一个基于浏览器的记事本，支持代码，纯文本，数学公式，内置图表和其他富媒体

支持交互数据可视化和图形界面工具

灵活，可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里

简单易用，用于并行计算的高性能工具

由数据分析总监，Galvanize 专家 Nir Kaldero 提供。

GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。

这有一些关于 GraphLab Greate 的特点：

可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。

在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。

最新的机器学习算法包括深度学习，进化树和 factorization machines 理论。

可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚类在你的笔记本或者分布系统上运行同样的代码。

借助于灵活的 API 函数专注于任务或者机器学习。

在云上用预测服务便捷地配置数据产品。

为探索和产品监测创建可视化的数据。

由 Galvanize 数据科学家 Benjamin Skrainka 提供。

Pandas

pandas 是一个开源的软件，它具有 BSD 的开源许可，为 Python

编程语言提供高性能，易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面，Python 早已名声显赫，但是在数据分析与建模方面，Python

是个短板。Pands 软件就填补了这个空白，能让你用 Python 方便地进行你所有数据的处理，而不用转而选择更主流的专业语言，例如 R 语言。

整合了劲爆的 IPyton 工具包和其他的库，它在 Python 中进行数据分析的开发环境在处理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands

不会执行重要的建模函数超出线性回归和面板回归;对于这些，参考 statsmodel 统计建模工具和 scikit-learn 库。为了把 Python

打造成顶级的统计建模分析环境，我们需要进一步努力，但是我们已经奋斗在这条路上了。

由 Galvanize 专家，数据科学家 Nir Kaldero 提供。

PuLP

线性编程是一种优化，其中一个对象函数被最大程度地限制了。PuLP 是一个用 Python

编写的线性编程模型。它能产生线性文件，能调用高度优化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，来求解这些线性问题。

由 Galvanize 数据科学家 Isaac Laughlin 提供

Matplotlib

matplotlib 是基于 Python 的

2D(数据)绘图库，它产生(输出)出版级质量的图表，用于各种打印纸质的原件格式和跨平台的交互式环境。matplotlib 既可以用在 python 脚本，

python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 应用服务器，和6类 GUI

工具箱。

matplotlib 尝试使容易事情变得更容易，使困难事情变为可能。你只需要少量几行代码，就可以生成图表，直方图，能量光谱(power

spectra)，柱状图，errorcharts，散点图(scatterplots)等，。

为简化数据绘图，pyplot 提供一个类 MATLAB 的接口界面，尤其是它与 IPython

共同使用时。对于高级用户，你可以完全定制包括线型，字体属性，坐标属性等，借助面向对象接口界面，或项 MATLAB 用户提供类似(MATLAB)的界面。

Galvanize 公司的首席科学官 Mike Tamir 供稿。

Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一个简单有效地数据挖掘和数据分析工具(库)。关于最值得一提的是，它人人可用，重复用于多种语境。它基于

NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等构建。Scikit 采用开源的 BSD 授权协议，同时也可用于商业。Scikit-Learn

具备如下特性：

分类(Classification) – 识别鉴定一个对象属于哪一类别

回归(Regression) – 预测对象关联的连续值属性

聚类(Clustering) – 类似对象自动分组集合

降维(Dimensionality Reduction) – 减少需要考虑的随机变量数量

模型选择(Model Selection) –比较、验证和选择参数和模型

预处理(Preprocessing) – 特征提取和规范化

Galvanize 公司数据科学讲师，Isaac Laughlin提供

Spark

Spark 由一个驱动程序构成，它运行用户的 main 函数并在聚类上执行多个并行操作。Spark

最吸引人的地方在于它提供的弹性分布数据集(RDD)，那是一个按照聚类的节点进行分区的元素的集合，它可以在并行计算中使用。RDDs 可以从一个 Hadoop

文件系统中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系统的文件)来创建，或者是驱动程序中其他的已经存在的标量数据集合，把它进行变换。用户也许想要 Spark

在内存中永久保存 RDD，来通过并行操作有效地对 RDD 进行复用。最终，RDDs 无法从节点中自动复原。

Spark 中第二个吸引人的地方在并行操作中变量的共享。默认情况下，当 Spark

在并行情况下运行一个函数作为一组不同节点上的任务时，它把每一个函数中用到的变量拷贝一份送到每一任务。有时，一个变量需要被许多任务和驱动程序共享。Spark

支持两种方式的共享变量：广播变量，它可以用来在所有的节点上缓存数据。另一种方式是累加器，这是一种只能用作执行加法的变量，例如在计数器中和加法运算中。