- R2
- 第 3 天，11:15‑12:00
- 中文演講/中文投影片
- 資料分析
- 中階
用Python成為網路投資王
身為一名投資新手，第一件事情往往就是到網路上蒐集各種資訊，無論是在臉書上加入投資類型的粉絲團，或是上Ptt去爬文。然而，這些資訊來源究竟是事後諸葛，還是真能料事如神呢？本演講將使用2016年Ptt股票版及特定臉書粉絲團資料，使用Python從資料蒐集(爬文)開始，建立資料庫並進行資料梳理，接著應用探索性資料分析、斷詞及建立詞向量空間等數理方法，從這些文字資料中找出有趣的現象，讓聽眾可以用不同的角度去閱讀這些資訊，找出屬於自己的投資心法。
演講詳細內容
#### 使用套件
- 爬文：urllib2、facebook
- 建立資料庫連結：psycopg2
- 資料處理：pandas
- 資料視覺化：matplotlib
- 文字分析：gensim中word2vec、jieba、snownlp
#### 大綱內容
- 在**輿情分析**中，我們將透過基本的關鍵字篩選方法，找出討論樂生案及復興航空相關文章，並透過這些文章的數量、po時間點及作者等資訊進行資料挖掘找出洞見，並了解媒體及社群評論與意見，是否能對於股票市場造成影響
- 在**情緒分析**中，我們將透過網路上的資源進行文章情緒分析，藉此了解相關文章作者對特定人物(川普)的感受。此外，在進行特定人物分析時，亦透過Word2Vec技術，找出哪些鄉民是支持川普？而哪些又是反對與中立？另外比對川普當選前後台股與大數據之間是否有很強的關聯性，並透過量化分析找出川普的鐵桿粉絲及極端反對者
- 在**投資分析**中，我們將透過以上技術分析鄉民對該股價上漲與下跌的看法。此外，亦將結合真實股價資料，找出是否有某些鄉民真能料事如神
講者介紹
潘穎達(Panda)
Education > NCCU Statistics
Working Experience > Financial Holding Co. Ltd.
Programming Language > R, Python
Honor > EHC Champion/ Pixnet Hackathon Champion
Interested Fields > Machine Learning/ Data Visualization
陳柏瑋
在金融業服務的小資男，下班脫下制服後，開始研究python爬蟲程式和資料分析，希望透過大數據，提升金融服務品質和挖掘應用價值。