MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：24
- 题名/责任者:
- Python金融数据挖掘与分析实战/刘鹏 ... [等] 著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2021.12
- ISBN及定价:
- 978-7-111-69650-6/CNY109.00
- 载体形态项:
- 405页:图;24cm
- 个人责任者:
- 刘鹏 著
- 学科主题:
- 软件工具-程序设计-应用-金融-数据处理
- 学科主题:
- 软件工具-程序设计-应用-金融-分析
- 中图法分类号:
- F830.41-39
- 中图法分类号:
- F830
- 一般附注:
- 金融科技
- 题名责任附注:
- 题名页题其余责任者: 高中强, 王一凡, 杨语蒙, 夏春蒙, 龙江等
- 责任者附注:
- 刘鵬, 教授, 清华大学博士, 云计算、大数据和人工智能领域的知名专家, 南京云创大数据科技股份有限公司总裁, 中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任。
- 书目附注:
- 有书目 (第403-405页)
- 提要文摘附注:
- 本书是一本金融数据挖掘与分析领域的实战性著作, 它能指导零Python编程基础和零数据挖掘与分析基础的读者快速掌握金融数据挖掘与分析的工具、技术和方法。读完本书, 你将会有如下3个方面的收获: (1) Python编程基础和数据预处理 首先详细讲解了Python的核心语法, 以及NumPy、Matplotlib、PySpark、Jupyter N0tebook等Python数据处理工具的使用 ; 然后详细介绍了数据预处理的流程和技巧。通过深入浅出的语言和丰富的样例展示, 帮助初学者快速上手 Python, 为之后的数据分析实战夯实基础。 (2) 数据挖掘与分析的经典方法 详细讲解了经典的数据挖掘方法, 包括聚类分析、回归分析、分类分析、异常检测、关联分析、时间序列分析等。 (3) 主要金融应用场景的数据挖掘方法 针对网络舆情的采集和热点分析、舆情分析中的情感分析、股价趋势预测、个人信用评分、企业信用评分、用户画像、目标客户精准分析、销售数据分析等金融行业的常见应用场景, 给出了数据挖掘和分析的方法。本书注重实战, 配有大量精心设计的案例, 同时还有配套的视频讲解、代码和数据资源, 可操作性强。
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