Python 数据分析实战：区块链金融行业分析

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

2.4.2 区块链金融项目成功因素分析

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 pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

2.1 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.fi