Python 数据分析实战：区块链金融行业分析_python实现财经数据的行业分析报告
目录
一、案例背景
二、代码实现
2.1 数据收集
2.2 数据探索性分析
2.3 数据清洗
2.4 数据分析
2.4.1 比特币价格波动影响因素分析
2.4.3 比特币价格未来预测
三、主要的代码难点解析
3.1 数据收集
3.2 数据清洗 - 比特币价格数据处理
3.3 数据分析 - 比特币价格波动影响因素分析
3.4 数据分析 - 区块链金融项目成功因素分析
3.5 数据可视化
四、可能改进的代码
4.1 数据收集改进
4.2 数据清洗改进
4.3 数据分析改进
一、案例背景
区块链金融作为新兴的金融科技领域，正以其独特的技术优势重塑传统金融格局。区块链的去中心化、不可篡改、透明性和智能合约等特性，为金融行业带来了更高的安全性、效率和信任度。它在支付清算、跨境汇款、证券交易、供应链金融等多个领域都有广泛的应用前景。然而，区块链金融行业也面临着诸多挑战，如技术标准不统一、监管政策不完善、性能瓶颈、安全漏洞等。通过 Python 进行数据分析，可以帮助金融机构、投资者和监管部门更好地了解区块链金融行业的发展现状、趋势和潜在风险，从而做出更明智的决策。
二、代码实现
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import classification_reportfrom statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX2.1 数据收集
数据来源于行业报告网站（如 Gartner、CB Insights）、区块链项目的官方网站、金融数据平台（如 CoinMarketCap）以及政府监管机构的公告。
# 从CoinMarketCap获取比特币价格数据url = \'https://coinmarketcap.com/currencies/bitcoin/historical-data/\'headers = { \'User - Agent\': \'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36\'}response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, \'html.parser\')table = soup.find(\'table\', class_=\'cmc-table\')rows = table.find_all(\'tr\')bitcoin_data = []for row in rows[1:]: cols = row.find_all(\'td\') date = cols[0].text.strip() open_price = float(cols[1].text.strip().replace(\'$\', \'\').replace(\',\', \'\')) high_price = float(cols[2].text.strip().replace(\'$\', \'\').replace(\',\', \'\')) low_price = float(cols[3].text.strip().replace(\'$\', \'\').replace(\',\', \'\')) close_price = float(cols[4].text.strip().replace(\'$\', \'\').replace(\',\', \'\')) volume = float(cols[5].text.strip().replace(\'$\', \'\').replace(\',\', \'\')) market_cap = float(cols[6].text.strip().replace(\'$\', \'\').replace(\',\', \'\')) bitcoin_data.append({ \'Date\': date, \'Open\': open_price, \'High\': high_price, \'Low\': low_price, \'Close\': close_price, \'Volume\': volume, \'Market Cap\': market_cap })bitcoin_df = pd.DataFrame(bitcoin_data)# 从行业报告网站抓取区块链金融项目融资数据url_report = \'https://www.cbinsights.com/research/blockchain - finance - funding/\'response_report = requests.get(url_report, headers=headers)soup_report = BeautifulSoup(response_report.text, \'html.parser\')funding_table = soup_report.find(\'table\', class_=\'funding - table\')funding_rows = funding_table.find_all(\'tr\')funding_data = []for row in funding_rows[1:]: cols = row.find_all(\'td\') project_name = cols[0].text.strip() funding_round = cols[1].text.strip() amount = float(cols[2].text.strip().replace(\'$\', \'\').replace(\',\', \'\')) year = int(cols[3].text.strip()) funding_data.append({ \'Project Name\': project_name, \'Funding Round\': funding_round, \'Amount\': amount, \'Year\': year })funding_df = pd.DataFrame(funding_data)2.2 数据探索性分析
# 查看比特币价格数据基本信息print(bitcoin_df.info())# 查看区块链金融项目融资数据基本信息print(funding_df.info())# 分析比特币价格走势bitcoin_df[\'Date\'] = pd.to_datetime(bitcoin_df[\'Date\'])bitcoin_df.set_index(\'Date\', inplace=True)plt.figure(figsize=(12, 6))sns.lineplot(data=bitcoin_df, x=bitcoin_df.index, y=\'Close\')plt.title(\'Bitcoin Price Trend\')plt.xlabel(\'Date\')plt.ylabel(\'Closing Price\')plt.show()
