怎么导出股票数据？
这个问题我可太有资格回答了！ 作为金融专业的学生，我们每个学期的期末作业都要用到大量数据来进行分析处理。因此数据获取和整理的能力是我们必不可少的技能~ 我将我的数据整理方法分成了四个步骤哦~~快来一起康康吧~~~ Step1：下载数据 在下载数据时我们可以直接在数据网站里进行搜索关键词来查找相应的数据集（注意，要找“数据集”而不是“数据”），在网页下方就会出现一些与主题相关的数据进行链接的指引啦～ 比如我想找美股的数据就可以直接去华尔街见闻这个网站上进行查找哦；而如果是国内股票或者证券方面的数据就要去同花顺、东方财富网等这些比较专业的财经网站上寻找咯。 这几个网站里都有不少的数据合集，我们只需要根据自己需要去挑选即可~(这里就不放具体的网址了，大家直接去搜索就可以了) Step2：打开Excel文件，导入数据 Excel软件是数据分析基础入门必备工具之一哟！通过简单操作就能帮助我们快速实现对海量数据的清洗和处理工作。 首先，我们先选中表格里的所有单元格区域，然后右击鼠标选【复制】——粘贴到新建的空白文档中 (注意：一定要选中整个表格再复制粘贴哦~) Step3：整理、清洗数据 对采集回来的原始数据进行简单的分类、整理之后，接下来就进入最关键的环节——“清洗数据”——这一步主要是对原始数据进行处理以剔除其中的无效值。具体做法如下： 一、去除空值：由于有些数据是没有填入内容的，所以我们需要用函数把空着的格子给删除掉。
二、数值格式转换：因为各个券商平台的数据呈现形式是不同的，为了便于后续进一步的分析，我们必须先把所有的数字都改成统一的格式才行呢~具体操作如下： 三、数据排序：当我们的数据量很大的时候，有时候我们在做统计的时候就会碰到很多问题甚至会出现错误的现象，这个时候就需要对数据进行一个排列组合以便于我们能够找到正确的答案。 四、缺失值填补：如果数据中有缺失值的话会影响最后的结论，这时我们就需要用填充的方法来解决这一问题了，下面介绍一下常用的几种填充方式： 1. 平均值法：即计算缺失值所在列的平均值并将该平均数填入该位置处，这种方法适用于连续型属性值的填充。如： 2．散点图法：散点图的横纵坐标分别为缺失值所在的行和列，如下图所示 当两变量存在显著线性关系时会形成较密集的点群，反之则形成稀疏的点群或孤立的点和线段，此时只需观察散点图，判断两变量的相关性是否存在，若存在则可以依据相关性的方向确定是将平均值还是中位数补进去 3．最佳预测值法：假设已知数据中某一行中的n个观测值，以及缺失的那一行的m个属性的最小值、最大值、均值和中位数的值，求出这组数据的最佳估计值，然后再将此估计值代入已知的n行数据中去算出该行的值，最后再把这些值依次向下填充直到填满为止 4. 模型回归法：如果缺失的是数值型的变量，那么可以用已有的其他数值型变量建立相应的多元回归模型，以此来拟合出缺失变量的值。但是需要注意，如果变量之间存在较强的共线性就不能使用此方法了。 五、异常值处理：在数据处理过程中可能会遇到一些特殊的数据，这些特殊数据往往会对结果产生重大影响，因此在处理数据时应将其排除在外并加以标记。
六、删除重复项：由于同一只股票在不同时间段内股价可能会有所不同，所以我们还需要删掉这些多余的重复项目以免影响到我们的分析。 Step4：输出数据 数据清洗完成后就该对数据进行汇总啦，大家可以根据自己的需要进行一定的筛选和汇总。 最后一步就是将处理好的数据保存起来哦，最好是单独建立一个文件夹用来存储自己以后经常要用到的数据这样下次再用的时候就不用重新找了！ 以上就是关于如何采集和处理数据的一些小技巧啦~大家快收藏起来吧！ 码字不易，如果觉得本文对你有帮助的话可以点个赞支持一下吗～ 我是@小白爱数码，一位简单灵动的95后工科女，喜欢一切新奇有趣的事物，也喜欢分享科技数码产品干货知识，欢迎大家关注我共同成长呀~~