![Python金融数据分析与数字化营销 [美]阿特·尤迪恩 著,周子衿 译 清华大学出版社 9787302604143](http://img3m2.ddimg.cn/91/17/11604153322-1_b_1700729608.jpg)
Python金融数据分析与数字化营销 [美]阿特·尤迪恩 著,周子衿 译 清华大学出版社 9787302604143
《Python金融数据分析与数字化营销》主要帮助读者了解如何使用 Python来收集、操作和分析数据。作为一本实用指南，本书可帮助读者从零开始使用 Python，直到可以自己可以动手写脚本来完成日常任务，比如金融数据分析和数字化市场营销。 Python作为雇主最需要的技能，可以在几个月内学会，相关的工作知识和经历可以帮助你提升职业生涯。《Python金融数据分析与数字化营销》将指导读者处理数字、分析大数据以及从电子表格切换到更快、更高效的编程语言。书中提供了适量的真实案例来帮助你实现学习到应用的过渡，成为一名熟练的 Python专家。 《Python金融数据分析与数字化营销》着眼于数据管理、金融和数字化营销，强调了Python如何进行数据收集、管理、分析和可视化，从而助力金融行业确定金融衍生品的定价以及开展有效的营销活动。
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Python金融数据分析与挖掘实战黄恒秋、张良均、谭立云、莫洁安 著人民邮电出版社9787115523488 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《Python金融数据分析与挖掘实战》从Python基础入门讲起，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模基础训练，再到利用Python进行金融数据挖掘与量化投资实战，深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。 《Python金融数据分析与挖掘实战》分3篇：基础篇、案例篇和实训篇。基础篇（第1～6章）主要介绍Python基础及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、关联规则等方面的基础知识；案例篇（第7～11章）主要介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合案例；实训篇（第12章），由5个实训组成。《Python金融数据分析与挖掘实战》将从Python基础知识、基本数据分析技能，扩展到基础案例和综合案例，后通过实训帮助读者强化训练，完成Python金融数据分析与挖掘相关知识的学习。 《Python金融
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《Python金融数据分析》将帮助读者在金融领域正确使用先进的数据分析方法，避免潜在的陷阱和常见错误；对于那些试图解决的问题，帮助读者得出正确的结论。 此外，鉴于数据科学和金融领域在不断动态变化，因此本书也包含对学术论文和其他相关资源的引用，以帮助读者拓宽对所涵盖主题的理解。
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1.本书从Python基础知识、基本数据分析技能，扩展到基础案例和综合案例，最后通过实训帮助读者强化训练，完成Python相关知识的学习。2.案例丰富、实用，应用性强。第3~6每章后设有【本章实战】和【实战演练】，第7~10章介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合应用案例共4个，且每章都有案例报告示范。3.配套资源丰富。本书配有微课，且提供配套的PPT课件、教学大纲、电子教案、源代码、数据文件、课后习题答案、实战演练参考答案等资源。
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Python金融数据分析：原书第2版 马伟明 机械工业出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
本书系统阐述Python在金融领域的应用，不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念，还详细讲解行业使用的优选金融模型及Python解决方案。本书首先介绍Jupyter Notebook的设置，随后讲解一系列金融分析中广泛应用的库（如TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit-learn等），这些库可以帮助分析师做出基于数据分析的高效投资决策。书中结合常见的金融概念（如股票、
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本书是多个研究项目的重要成果之一，采用理论讲解与案例分析相结合的方式，不仅介绍了Python的相关概念、语法知识和金融学相关知识，更为重要的是较为系统地介绍了用Python进行金融建模并进行数据分析的具体方法，易懂、易学、易扩展。
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Python金融大数据分析 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共9章，第部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例 第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出劋作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和E
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1.金融大数据分析新模式：让金融大数据分析更高效、更快捷、更完美。 2.全流程解析：涵盖架构设计的不同应用场景，介绍从金融大数据分析Python基础、获取、基础库、数据库，再到预处理与清洗、分析、建模等关键环节。 3.实战检验：ChatGPT结合多种金融大数据分析工具及案例实操讲解，理解更加透彻。 4.快速提高金融大数据分析效率：揭秘ChatGPT与金融大数据分析高效融合的核心方法论和实践经验。 5.赠送资源：赠送教学视频及配套工具，供读者下载学习。
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Python金融大数据分析 第2版 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
Python已成为数据驱动AI、金融优先选择的编程语言。现在，一些大型的投资银行和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核心交易与风险管理系统。在本书中，作者向开发人员和量化分析人员介绍了使用Python程序库与工具，完成金融数据科学、算法交易和计算金融任务的方法。Python与金融：Python交互式金融分析与程序开发入门。基本知识：学习Python数据类型与结构、NumPy、pandas及其DataFrame类、面向对象编程。金融数据科学：探索用于金融时间序列数据、I/O操作、推断统计学和机器学习的Python技术与程序库。算法交易：使用Python来验证和部署自动算法交易策略。衍生品分析：开发灵活、强大的Python期权、衍生品定价和风险管理程序库。
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