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内容简介 这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 Notebook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
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本书针对Python零基础的用户，主要讲解大量的股票指标技术分析的范例，由浅入深地介绍了使用Python语言编程开发的应用“图谱”。 全书分为三篇：基础篇（第1~4章）：讲述Python开发环境的搭建、基本语法、数据结构、代码的调试以及面向对象的编程思想；股票指标技术分析篇（第5~10章）：分别讲述使用网络爬虫技术获取股票数据，使用Matplotlib可视化组件，基于NumPy和Pandas库进行大数据分析，以股票的不同指标分析为范例的开发方法—MACD Python数据库编程，KDJ Python图形用户界面编程，RSI Python邮件编程；基于股票指标的交易策略之高级应用篇（第11~13章）：以股票的BIAS指标分析为范例讲述Django框架，以股票的OBV指标分析为范例讲述在Django中导入日志和数据库组件，结合股票指标分析讲述基于线性回归和SVM（支持向量机）的机器学习的入门知识。 本书以结合股票
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不同于市面上已经存在的大部分数据分析书籍，本书内容的亮点在于 技术 业务 的结合，同时全书会穿插多个实战项目，从而帮助读者更好地理解数据分析技术在业务上的应用。本书的前半部分为技术章节，主要围绕Python 语言的编程方法展开。后半部分为业在业务部分，为了兼顾不同技术能力的读者，会同时结合Excel 与Python 来做讲解，确保部分技术能力较弱的读者也可以使用基本的办公软件处理数据、分析问题。在创作形式上，本书会结合视频、代码、文本等多种样式对内容进行呈现。
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本书用大量的中小实例和实战案例介绍了Python在网络爬虫与数据可视化中的具体应用，介绍了大数据时代工程师的数据获取和分析技术。 ◎ 涵盖面广：涵盖数据获取、数据清洗、数据分析及可视化知识，可高效完成数据的获取及呈现。 ◎ 讲解详细：详细介绍各类Python软件包的使用方法和使用场合。 获取静态网页数据 CSS选择器＋Beautiful Soup 及lxml 获取Javascript动态网页数据 Selenium 获取整个网站数据 Scrapy框架 数据可视化 Matplotlib、Pandas、Seaborn、Bokeh ◎ 实例丰富：全书有大量的中小实例和实战案例，可巩固所学知识并提高实际动手能力。
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