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想用python-1/Finance，学python首先要看懂python的基本语法，多做练习，熟练编程，就可以用python 。也可以找一些做数据分析 ， 比如python Data 分析，python金融大数据分析，学习源代码，用python-1/交易需要多长时间 。

1、做 量化交易选择什么语言好呢? 量化交易就是把人们能够识别的信息变成数字，输入到计算机程序中，辅助或替代人类的思维和交易决策 。新手遇到的第一个问题就是工具的选择 。首先，大部分交易者不会写程序，所以选择任何语言进行策略开发都有不小的学习成本 。更重要的是，选择语言后，开发环境、人员招聘、数据接口和平台，甚至同类人之间的交流、遇到问题后的支持都“卡住”了 。

先给出答案:对于没有确定固定量化环境的人，推荐使用Python 。量化交易员面临的一般选择有:C/C/java/C#/R/Matlab/excel等 。我们从以下几个方面考虑，做一个简单的比较 。注意:假设您的团队规模小于50人 。1学习成本和广泛的应用C和C的特点是速度最快，但要想用好 ， 必须对底层的计算机架构、编译器等有很好的了解 。，非计算机专业人士很难做到，对于交易量化，就更没必要了 。

2、 网站运营数据 分析通过什么途径? 网站运营数据分析通过什么手段？据中国企业电力信息化运营专家介绍,分析需要的数据一般包括:哪些变化能吸引更多的网站浏览量(如点击网络广告进入)；哪些网页点击率最高；来源网站访客入口网站；使用了什么关键字来输入；网站访问者在各种网页上停留多长时间，等等 。当然最关键的指标是销售转化率(意向客户转化率)有多高 ， 有多少人在网站注册，每个客户的成本是多少等等 。

网站运营数据分析所需数据可以通过多种方式获取:企业网站的服务器日志记录了用户的IP地址，用户使用了什么浏览器 ， 进入网站之前在哪里以及浏览的具体时间 。通过IP地址，企业可以知道用户所在的区域，例如jp表示用户居住在日本 。网络跟踪文件是用户访问网站时在硬盘上自动生成的文件 。这些文件可以在客户输入网站并进行操作(如使用购物车)时发挥作用 。
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