还在找恒逸石化千股千评？这份报告值得你看！

今天跟大家伙儿聊聊我鼓捣的这个“恒逸石化千股千评”。一开始我就是瞎琢磨，也没啥头绪，纯粹是想试试水，看看能不能从一堆数据里捞点啥有用的信息出来。

第一步：数据扒拉！

• 先是满世界找数据源，这年头数据才是王道嘛
• 找到些财经网站，还有股票软件，一股脑儿地把恒逸石化的历史数据、新闻、研报啥的都扒下来。
• 扒下来的数据乱七八糟的，啥格式都有，得自己想办法整理。

第二步：数据清洗，那叫一个痛苦！

• 数据里头充斥着各种各样的脏数据，缺胳膊少腿的，格式不对的，还有重复的。
• 用Python写些小脚本，把那些没用的数据咔咔咔全给干掉。
• 还得把数据格式统一一下，方便后续分析。
• 这步搞得我头昏眼花，差点没吐血。

第三步：指标选定，挑花眼！

• 选哪些指标来评价恒逸石化，这可把我难住。
• 啥市盈率、市净率、营收增长率、利润率...各种专业术语看得我一脸懵逼。
• 我决定，还是从最简单的入手，选几个最常用的指标，比如成交量、涨跌幅、换手率啥的。
• 还参考一些研报，看看人家都关注

第四步：模型搭建，瞎猫碰死耗子！

• 我也不懂啥高深的算法，就用Excel做个简单的模型。
• 把数据往里一填，然后用一些公式算算，看看能不能看出点啥规律。
• 一开始啥也没看出来，图表画出来也是一团糟。

第五步：数据分析，硬着头皮上！

• 硬着头皮分析数据，看看成交量和涨跌幅有没有啥关系，换手率高的时候股价会不会下跌。
• 还结合最近的新闻，看看有没有啥突发事件会影响股价。
• 分析半天，感觉好像有点道理，但又说不太清楚。

第六步：结果展示，能看就行！

• 把分析的结果整理成一个简单的报告，用一些图表展示出来。
• 报告做得挺粗糙的，但好歹能看。
• 自己给自己打个及格分。

总结反思，下次再战！

• 这回“千股千评”的实践，虽然没啥特别牛逼的成果，但也学到不少东西。
• 至少我知道数据分析的流程是啥样的，也熟悉一些常用的指标。
• 下次再搞的时候，我会把数据清洗做得更彻底，指标选得更科学，模型搭得更完善。
• 就是不断学习，不断进步嘛

这回体验就是：先别管会不会，干就完！