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**证券业协会数据分析和可视化。Data Analysis and Visualization for Securities Association of China (SAC).

Home Page: https://qzcool.github.io/SAC/

Python 6.56% Jupyter Notebook 92.32% HTML 1.12%

china data-analysis finance python

sac's Issues

美观性：如何删除PyCharm的Idea和cache文件？

取消同步Idea文件夹：使用.ignore插件生成.gitignore文件
取消同步_pycache_文件夹
取消同步.DS_Store文件

颜值相关：平均颜值变化情况

随入职年限

设置Milestone

数据看板：Dashboard by Plotly

https://plot.ly/python/dashboard/
Tutorial:
https://moderndata.plot.ly/create-a-plotly-dashboards-in-under-10-minutes/
https://dash.plot.ly/react-for-python-developers

回归分析：从业年限，薪资情况，跳槽情况

职级和从业年数的关系

行业新增人数

颜值相关：公司平均颜值

离职关联性和寻找小团队

一个大佬的离职很可能带走身边的同事，通过数据挖掘可以得到国内不同细分领域都有多少类似的小团队，并对他们进行跟踪可以预测未来的明星创业团队甚至市场走向，提供有益的信息。

性能优化：获取所有从业人员的速度提升

time.sleep时间缩短到1秒
分布式爬虫: AsyncIO, ConCurrent/MultiProcessing

行业流失人数

#19 变更记录为空则为流失人。需要等待变更记录模块完成后才能做次分析。

职业发展规划

如何帮助用户通过数据获得职业发展规划的洞察？

可视化：新增情况

使用Ant Design Pro的表格组件。

付费功能：一键查询微信所有联系人的从业信息

https://trello.com/c/sJ2XC2C3

执业类型分类

获取个人头像的PPP_ID失败

从而无法获得用户颜值。

GitHub Pages调试

生成GitHub Page
如何为GitHub Page添加自定义的可视化？https://help.github.com/articles/customizing-css-and-html-in-your-jekyll-theme/

整理Analysis文件夹

@Reinaaaaa330
TODO:

混乱的多文件汇总为统一的分析文件
将所有office文件转化为md
2.13的PR内容结尾图片无法正确显示，检查下

颜值相关：高分妹发掘器

付费功能：满足公众的好奇心和求偶需求。定价可以较高。

占公司的比率等

所属地划分

目的：显示不同城市的证券从业人员数量。

添加证券公司总部信息，vlookup
考虑到同一公司不同工作地点的情况

证券公司人数频数分布图

学历分析

博士生比率

热点专文：与名人同名

中信证券：郭富城（国贸营业部），王思聪（营业部借调到总部）

通过文章吸引公众注意力，从而推广这个项目。

付费功能：个人微信好友从业的可视化分析报告

scraper.py的报错修复

Syntax Error: invalid syntax???

男女比率分析

数据存储：csv升级为云数据库

保存什么数据库比较好？MongoDB？
学习写DB-API
MongoDB学习

训练：建立模型和算法，阐明潜在的市场动态，实现业务优化。

如何生成依赖声明文件requirements.txt

# saving list of dependencies to file
$ pip freeze > requeriments.txt
 
# installing dependencies from file
$ pip install -r requeriments.txt

增加公司基本信息数据

http://jg.sac.net.cn/pages/publicity/indicatorsFrame.html?aoi_id=736&is_org_search=no

DaaS: MongoDB Atlas

不方便导入数据。

变更情况分析

归类统计列表_从业人员.csv中的从业变更信息的各组对应人数，将结果制作成频数分布直方图（Histogram）并保存为图片上传到这里。使用Excel和Tableau分别完成本任务。

暂不处理

单独的模块，把获得的数据以JSON格式加载到df_people_full的新一列中。

使用pipreqs更新requirements.txt

清除现有的无用信息。

近视情况分析

可能没戴眼镜。结果发布在 #29 中。

热点专文：证券行业从业人员的EDA发现

发到“券商**”之类的公众号上，打知名度。包含代码解释。

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