如何在r语言中抓取股票数据并分析论文
分析论文 要看你研究方向
如果是看影响因素 一般回归就行
如果看股票波动和预测 可能需要时间序列
如何用R 语言 建立 股票价格的时间序列
在下想用R语言对股票价格进行时间序列分析。
问题出在第一步，如何将股票价格转换为时间序列。
我想用的语句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 项该如何填？
因为股票的交易日是一周五天的。 那么这个frequency 该如何设置呢？
我知道通常frequency= 12 为月度数据，frequency= 4 为季度数据，frequency= 1 为年度数据 但日数据怎么写我就不知道了
初学R语言，还望各位大侠多多帮助。
R语言下有没有好的办法获得股票的财务数据
可用RCurl包，从新浪财经等网站下载数据，然后再分析。
include <QtCore/QCoreApplication>
#include <QAxObject>
#include <Windows.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
//OleInitialize(0);
//CoInitialize(0);
QCoreApplication a(argc, argv);
QAxObject *asdfg = new QAxObject("Excel.Application");
return a.exec();
}
学习数据分析，需要学r语言吗
需要的
R语言是S语言的一种开源实现，一种用于数据分析和图形化的编程环境。资深分析师Catherine最近撰文结合自己的实践经验详细介绍了R语言的优点和缺点。
Catherine指出，R主要用于做统计工作。你可以把它看成是像SAS Analytics分析系统的竞争者之一，R如此强大，诸如StatSoft STATISTICA 或者 Minitab与R相比，就不值一提了。
1.什么是数据分析师
数据分析师（英文简称CPDA），是以数据为依据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，对现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。
2.用数据说话，做理性决策！
随着我国经济决策逐渐由拍脑袋的“经验决策”转向“数据决策”，数据分析成为战略决策、经营决策、投资决策必备的科学方法论。
3.数据分析专业人才稀缺！
数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。
4.学习经典课程，提升管理能力！
数据分析师培训课程已经连续多年被工业和信息化部教育与考试中心评选为“优秀课程方案”。
5.决策科学化，数据分析行业在崛起！
随着数据分析师事务所为企业提供多方面、多层次的数据分析服务，掀起了一股“数据分析引导科学决策”的旋风，数据分析行业蓬勃发展。
从业前景
目前，全球的在册数据分析师，分布在众多国家。据介绍，一个经验丰富的数据分析师，不仅在各行业担任着重要职位，为企业科学决策提供精准预测支撑，同时还拥有较高的收入水平，未来从业前景广阔。
数据分析师是干什么之R语言数据可视化详细介绍
什么是数据分析？
不知道题主是否区分数据分析与数据挖掘，前者偏向于业务分析，后者偏向于数据库算法。如果题主只是想问问什么是数据分析，大概谈一谈近年来的对数据分析的理解吧！
一句话概括下数据分析：借助数据来指导决策，而不是拍脑袋！传统行业的决策过多依赖于领导人得眼光和洞察力，而数据分析要做的事，就是把这些眼光和洞察力转化为人人可读的数字！
这里细分一下数据分析的框架：明确分析目标、数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈。
1.首先是数据分析的目的性极强
区别于数据挖掘的找关联、分类、聚类，数据分析更倾向于解决现实中的问题。我想解决什么问题？通过这次的分析能让我产生什么决策？比如是否在某个高校举办一场活动，是否把我们的补贴政策再增加10元等等，数据分析的目的性极强。
2.数据收集
数据分析区别于数据挖掘的第一点就是数据来源。数据分析的数据可能来源于各种渠道，数据库、信息采集表、走访等等各种形式的数据，只要是和分析目标相关，都可以收集。而数据挖掘则偏向于数据库数据的读取。
3.数据清理
由于数据分析的数据来源相比于数据挖掘的直接从数据库调取，数据分析的数据更加杂乱无章，你可能是从别人的分析报告里找数据，从百度上搜索数据，这些数据的格式、字段都不统一，在这里你需要根据你的目的进行归类、整合。
4.数据分析
数据分析是全流程最重要的过程了！这里最重要的事情是：时刻想着你的目标是什么？比如了解某个时间段的交易状况，你要根据这个目标做同比、环比等等...这一块的方法极多，内容极大。由于题主只是想了解数据分析是什么，这里就不做过多的阐述。
5.数据报告
数据报告就是阐述你的结果嘛！你可以搞一堆大家看不懂的公式什么的证明你的专业性，但是这里需要你用最通俗易懂的语言告诉你的领导：做这件事有80%的概率收获100W。OK！就是这么简单！
6.执行与反馈
就是开始干活嘛！同时干完活后需要用数据监测是否达到既定目标？如果达到了，关键因素是什么？如果没达到，问题出在哪里？