股票爬虫及数据分析有效吗

① 掌握python爬虫对数据处理有用吗

python爬虫是用来获取数据的，而获取数据是数据处理的前一步，如果你想自己获取数据再来处理掌握python爬虫是有用的，如果你已经有现成的数据了，那也可以不用掌握python爬虫

② 爬虫股票数据违法吗

摘要 另外，还有下列三种情况，爬虫有可能违法，严重的甚至构成犯罪：

③ 如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表

1. 关于数据采集
股票数据是一种标准化的结构数据，是可以通过API接口访问的（不过一般要通过渠道，开放的API有一定的局限性）。也可以通过爬虫软件进行采集，但是爬虫软件采集数据不能保证实时性，根据数据量和采集周期，可能要延迟几十秒到几分钟不等。我们总结了一套专业的爬虫技术解决方案(Ruby + Sidekiq)。能够很快实现这个采集，也可以后台可视化调度任务。

2. 关于展现
网络股票数据的展现，网页端直接通过HTML5技术就已经足够，如果对界面要求高一点，可以采用集成前端框架，如Bootstrap；如果针对移动端开发， 可以使用Ionic框架。

3. 关于触发事件
如果是采用Ruby on Rails的开发框架的话，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever这样子的Gem直接实现任务管理和事件触发。

④ 爬虫可以为我们做什么，可以做数据分析房价行情吗

可以啊，爬虫是数据采集必备的技能
而数据分析必然要有数据才能分析，要数据必然就会涉及到数据采集也就是爬虫。
你说的房价行情通过爬虫爬取房源数据，汇总到数据库就可以做一定程度上的分析。
爬虫需要掌握Python基础，re正则模块，Beatifulsoup，pyquery，xpath，selenium，scrapy等一些知识点，能爬取任何网站，包括某宝，某东。一手资料有偿低价给你。

⑤ 对股票的技术指标的分析到底有没有用

1、指标分析首先肯定的是是有用的，因为指标是对前期数据或者现时数据的统计分析而得出来的结果。

2、既然是数据的统计分析肯定有n种方法了，那么怎样的方法是好的，这个要看编程人员的水平了。就如电脑的编程人员一样做出的软件效率是不同的。

3一般我们说的数据无非就是三种数据，一是过去的，一是现在的，一是未来的。现在网上用的最多的就是现在和未来的数据。要知道现时的数据是不断变化的，而未来的数据是更加不可靠的，因此造成很多人在实盘买入后往往股价并不是如此表现，从而造成亏损。为何？？就是因为数据的变化性。可以说指标的东西是机械性的。再说谁也不知道下来的走势会是如何的，因为更多考究的是基本面、消息面以及技术形态走势。技术形态造成市场共同心理，大家看涨那么股价很快就会上来了。另外基本面以及消息面造成众多大户追进也是股价上升的因素。当我们明白了这些之后我们就应该清楚认识到什么是技术指标了。技术指标不是不可以用，但还是要结合很多其他的东西之后加上自己的判断从而决定你的是否进场。

4、保持对技术指标的研究也是很有必要的，因为好的技术指标是可以增加对个股走势判断的，况且大家也知道很多股票都是庄家在炒作。我们扯住了他们的后腿的时候，那么也就是我们离成功不远的时候。

5、另外我想说说的是，以前我也是很沉迷于指标的编辑搜索。到了现在看了差不多近几千只指标，最后觉得其实那么多指标之中基本没几个实用的。在此我也想奉劝大家不要再在网上搜索什么好的指标了，因为好的指标谁也不会无私的把他公布出来。另外大多数的指标编辑的结果都是提示什么买卖点之类的，然后根据买卖点进行操作。这个我个人觉得根本就是没什么用处，里面大多数的指标都会用到Close,Open。。。等几个函数，其实这些函数在实盘的时候是会不停地变化，例如早上买进下午跌了信号就没了。所以这些指标的运用还是最好在尾盘作为买卖点的依据。现在我几乎不会向买卖点的指标而进行研究，而是觉得还不如直接分析筹码来的直接。例如关于筹码的指标我们可以用到winner 和cost 这几个函数。下面就是我用获利盘而做出来的指标。。。可以大致看到个股是否存在主力运盘。在此希望也能给指标爱好者抛砖引玉吧。。。。。。。不说那么多了看图，共同研究（空间还有几个图片）现在传个图

⑥ 股票市场搞数据挖掘，数据分析来炒股有没机会

有机会，而且机会不小，但是我等散户靠数据分析，可能自身实力差的太悬殊了。
硬件设备就不达标哦。

⑦ 爬虫和数据分析那个好

所谓爬虫就是编写代码从网页上爬取自己想要的数据，代码的质量决定了你能否精确的爬取想要得到的数据，得到数据后能否直观正确的分析。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

两者都各自有自己长处，但是爬虫开始，可以感觉到轻松爬取数据的快乐，但后面会发现，爬取数据仅仅只是第一步，对数据进行分析才是重点。目前Python数据分析师正处于需求量大，人才供不应求的阶段，薪资也很可观。

⑧ 是不是想要学好数据分析一定要会爬虫如果爬虫没学好怎么办

可以啊，爬虫是数据采集必备的技能而数据分析必然要有数据才能分析，要数据必然就会涉及到数据采集也就是爬虫。你说的房价行情通过爬虫爬取房源数据，汇总到数据库就可以做一定程度上的分析。爬虫需要掌握Python基础，re正则模块，Beatifulsoup，pyquery，xpath，selenium，scrapy等一些知识点，能爬取任何网站，包括某宝，某东。一手资料有偿低价给你。

⑨ 爬虫技术可以分析数据吗

目前在不少大数据团队中，数据分析和数据挖掘工程师通常都有明确的分工，数据采集往往并不是数据分析和挖掘工程师的任务，通常做爬虫的是大数据应用开发程序员或者是数据采集工程师（使用爬虫工具）的工作任务。但是对于数据分析工程师来说，掌握爬虫技术也是一个比较普遍的现象，原因有以下几点：

第一：数据分析师往往都会使用Python，而爬虫是Python比较擅长的开发内容。不少数据分析师在学习Python开发的时候都做过爬虫开发，其实不少Python程序员都会使用Python做爬虫，这是学习Python比较常见的实验。

第二：方便。不少数据分析工程师在学习的时候都会自己找数据，而编写爬虫是找数据比较方便的方式，所以很多数据分析工程师往往都会写爬虫。我在早期学数据分析的时候就是自己写爬虫，这是一个比较普遍的情况。

第三：任务需要。现在不少团队针对小型分析任务往往会交给一两个人来完成，这个时候往往既要收集数据、分析数据，还需要呈现数据，这种情况下就必须掌握爬虫技术了。这种情况在大数据分析领域是比较常见的，当然也取决于项目的大小。看一个使用Numpy和Matplotlib做数据分析呈现的小例子：

网络爬虫技术本身并不十分复杂（也可以做的十分复杂），在使用Python开发出一个爬虫程序之后，在很多场景下是可以复用的，只需要调整一些参数就可以了，所以爬虫技术并不难。对于数据分析人员来说，获得数据的方式有很多种，编写爬虫是一个比较方便和实用的手段，建议大数据从业人员都学习一下爬虫技术。