Python金融數(shù)據(jù)挖掘

定　價(jià)：￥48.00

作　者：	鐘雪靈，侯昉，張紅霞，陳靈，余穎豐等編
出版社：	高等教育出版社
叢編項(xiàng)：	高等學(xué)校金融學(xué)、金融科技專業(yè)主要課程系列教材
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787040546101	出版時(shí)間：	2020-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	327	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《Python金融數(shù)據(jù)挖掘》介紹了金融數(shù)據(jù)挖掘的基本原理、方法和應(yīng)用。全書共17章，分為基礎(chǔ)篇、算法篇和應(yīng)用篇三部分?；A(chǔ)篇概述金融數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，介紹實(shí)驗(yàn)環(huán)境的搭建和三個(gè)與數(shù)據(jù)分析密切相關(guān)的Python第三方程序包等；算法篇針對(duì)數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)聚類、關(guān)聯(lián)分析以及時(shí)間序列分析等領(lǐng)域介紹主要的數(shù)據(jù)挖掘算法與應(yīng)用；應(yīng)用篇介紹三個(gè)典型的金融數(shù)據(jù)挖掘綜合應(yīng)用案例?！禤ython金融數(shù)據(jù)挖掘》著重于數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐，而不過分拘泥繁雜的數(shù)據(jù)挖掘理論，而且書中使用的所有案例都精心選自金融領(lǐng)域的關(guān)鍵場(chǎng)景，貼近實(shí)際?！禤ython金融數(shù)據(jù)挖掘》可作為高等院校財(cái)經(jīng)類專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的教材，也可作為金融、財(cái)會(huì)和商務(wù)等領(lǐng)域從業(yè)人員的學(xué)習(xí)用書。

作者簡介

暫缺《Python金融數(shù)據(jù)挖掘》作者簡介

圖書目錄

基礎(chǔ)篇
第1章引言
第1節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的概念
第2節(jié) 金融數(shù)據(jù)挖掘的意義和應(yīng)用
第3節(jié) Python金融數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)
本章小結(jié)
重要概念
復(fù)習(xí)思考題
參考文獻(xiàn)
第2章 Python基本知識(shí)
第1節(jié) 數(shù)據(jù)類型
第2節(jié) 流程控制
第3節(jié) 函數(shù)與模塊
本章小結(jié)
重要概念
復(fù)習(xí)思考題
參考文獻(xiàn)
第3章 NumPy科學(xué)計(jì)算包
第1節(jié) 創(chuàng)建數(shù)組
第2節(jié) 數(shù)組運(yùn)算
第3節(jié) 矩陣運(yùn)算
第4節(jié) 綜合應(yīng)用
本章小結(jié)
重要概念
復(fù)習(xí)思考題
參考文獻(xiàn)
第4章 Pandas數(shù)據(jù)分析包
第1節(jié) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
第2節(jié) 數(shù)據(jù)處理
第3節(jié) 案例：銀行卡消費(fèi)統(tǒng)計(jì)分析
本章小結(jié)
重要概念
復(fù)習(xí)思考題
參考文獻(xiàn)
第5章圖形繪制
第1節(jié) 基本概念
第2節(jié) Matplotlib圖形繪制
第3節(jié) Seaborn圖形繪制
第4節(jié) 案例：股票價(jià)格變動(dòng)圖形繪制
本章小結(jié)
重要概念
復(fù)習(xí)思考題
參考文獻(xiàn)
第6章數(shù)據(jù)源處理
第1節(jié) 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)源
第2節(jié) 網(wǎng)頁爬蟲
第3節(jié) 文件數(shù)據(jù)資源
第4節(jié) 案例：世行GDP數(shù)據(jù)獲取與對(duì)比
本章小結(jié)
重要概念
復(fù)習(xí)思考題
參考文獻(xiàn)
第7章 Python文本挖掘
第1節(jié) 基本概念
第2節(jié) 文本分析處理
第3節(jié) 案例：基于股評(píng)文本的情緒分析
本章小結(jié)
重要概念
復(fù)習(xí)思考題
參考文獻(xiàn)
……
算法篇
應(yīng)用篇