主要观点总结
本文介绍了基于TuShare中的财务指标数据进行A股上市公司基本面类数据分析的过程，包括数据下载、处理、整合、分析和可视化。
关键观点总结
关键观点1: 数据下载和整合
使用TuShare接口下载A股上市公司的财务指标数据，包括盈利能力、营运能力、成长能力、偿债能力和现金流量等数据。通过合并和标准化处理，将数据整合在一起。
关键观点2: 数据分析
对整合后的数据进行降维、聚类和可视化分析，使用PCA（主成分分析）进行降维，使用KMeans进行聚类，并通过三维散点图进行可视化展示。
关键观点3: 数据可视化
使用QuantileTransformer对数据的分布进行规范化，提高模型的稳定性和性能，再次进行聚类，并使用三维散点图展示结果。
关键观点4: 服务介绍和福利
介绍爬虫俱乐部提供的金融研究所需要的各类指标和数据服务，以及相关的数据链接和发票开具规则。
文章预览
本文作者：石沛尧 ，中南财经政法大学金融学院 本文编辑：兰博文 技术 总编：金 点 Stata and Python 数据分析 爬虫俱乐部 Stata基础课程 、 Stata进阶 课程 和 Python课程 可在 小鹅通 平台查看，欢迎大家多多支持订阅！如需了解详情，可以通过 课程链接（https://appbqiqpzi66527.h5.xiaoeknow.com/homepage/10）或课程二维码进行访问哦~ 一、引言 本文首先从TuShare中下载财务指标，进而整理出盈利能力数据、营运能力数据、成长能力数据、偿债能力数据、现金流量数据；其次，对A股上市公司基本面类数据分析，分析得到的表格所含变量内容如TuShare基本面类数据（[TuShare -财经数据接口包](http://tushare.org/fundamental. html#id3)）所示，最后，聚类可视化财务指标。首先，引入几个重要的包 ： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'
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