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随着大数据时代的到来,股票数据分析与可视化成为了金融领域的重要研究方向。传统的股票数据分析方法已经无法满足海量数据的需求,而Hadoop和Hive作为大数据处理和分析的强大工具,为股票数据分析提供了新的解决方案。因此,本研究旨在利用Hadoop和Hive对股票数据进行深入分析和可视化,为投资者提供更加准确、全面的决策支持。本研究的成果将有助于提高投资者的决策效率和准确性,同时为金融领域的大数据应用提供新的思路和方法。本研究将采用以下步骤进行: 数据采集:收集股票市场的历史数据和实时数据,包括股票价格、成交量、财务指标等。 数据预处理:对采集到的数据进行清洗、整理和标准化处理,以提高数据分析的准确性。 数据分析:利用Hadoop和Hive对处理后的数据进行深入分析,包括数据挖掘、机器学习等,提取有价值的信息。 数据可视化:将分析结果以图表、图像等形式进行可视化呈现,以便投资者更好地理解股票市场。 具体研究任务包括: 1.采集雪球网约50万股票数据存入mysql; 2.使用pandas+numpy或hadoop+mapreduce对mysql中的数据进行数据清洗并转存.csv文件上传到hdfs; 3.使用hive建表建库导入hdfs中的.csv数据集; 4.一半指标使用hive_sql进行离线计算分析,一半指标使用Spark之Scala语法进行实时计算分析; 5.分析结果使用sqoop导入mysql数据库; 6.使用flask+echarts搭建可视化大屏界面; 股票管理系统功能: 1、数据采集:收集股票市场的历史数据和实时数据,包括股票价格、成交量、财务指标等。 2、用户功能:首页股票信息展示,股票推荐(根据协同过滤基于用户、物品、SVD神经网络、MLP模型), 股票K线预测(CNN卷积神经预测 ),股票信息详情(股票代码,涨跌幅度,成交量,成交额,换手率,股票市值), 购买股票,订单管理,股票信息评论(lstm情感分析模型) 3、管理员功能:个人信息管理,系统管理,用户管理,股票信息管理,评论信息管理
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