如何在 Python 下用 SQLite 做金融数据分析

Python 进行数据分析和价值挖掘是当前炙手可热的技术领域，如何高效地管理大量数据是其中非常关键的环节。数据库是最佳的解决方案之一，目前流行的数据库有 Oracle、MySQL、MongoDB、Redis、SQLite……关于数据库的选型通常取决于性能、数据完整性以及应用方面的需求。

本场 Chat 推荐一款 Python 内置的轻型数据库——SQLite3，它本身是用 C 写的，不但体积小巧，而且处理速度快，非常适合用于 Python 金融量化分析爱好者在本地实现数据管理。

本场 Chat 以股票交易数据为例具体介绍如下内容：

1. 概述 SQLite 的发展和特点
2. Python 操作 SQLite 的 API 介绍
3. Pandas 操作 SQLite 的 API 介绍
4. 建立 SQLite 股票行情数据库
5. 基于 SQLite 股票行情数据分析

本场 Chat 适用于具备 Python 基础能力的同学，从中可以掌握在 Python 下通过 SQLite 实现大数据分析的技巧。