Python金融大数据挖掘与分析全流程详解 王宇韬、房宇亮、肖金 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
金融从业者每天都要与海量的数据打交道，如何从这些数据中挖掘出需要的信息，并进行相应的分析，是很多金融从业者很关心的内容。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现。全书共6章，内容涉及Python基础知识、网络数据爬虫技术、数据库存取、数据清洗、数据可视化、数据相关性分析、IP代理、浏览器模拟劋控、邮件发送、定时任务、文件读写、云端部署、机器学习的等，可以实现舆情监控、智能投顾、量化金融、大数据风控、金融反欺诈模型等多种金融应用。无论是编程知识还是金融相关知识，本书都力求从易到难、循序渐进地讲解，并辅以商业实战案例来加深印象。本书定位为一本金融科技入门读物，但书中的数据挖掘与分析思想对其他行业来说也具备较高的参考价值。本书又是一个金融科
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大数据、人工智能时代，无论是市场分析、企业决策制定，还是机器学习、深度学习等，数据处理与分析都是非常重要的工作。本书就针对没有编程经验、想从事数据分析工作的读者，用浅显易懂的语言，结合简洁的代码示例，详细介绍了使用Python进行数据分析所需要的技术。 本书涵盖以下内容： 使用NumPy和pandas学习数据处理和分析的方法。 在Matplotlib中实现数据可视化的方法。 使用scikit-learn实现机器学习的分类和预测。 数据分析中需要的数学和编程基础知识的解说。 收集数据、将数据转换为可分析格式并对其进行处理的方法。
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Python金融大数据挖掘与分析全流程详解 王宇韬、房宇亮、肖金鑫 著 9787111633204 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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基于PYTHON的金融分析与风险管理 第2二版 斯文 PYTHON金融数据分析编程 PYTHON从入门到实战量化交易程序
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Python程序设计基础（第2版）——面向金融数据分析 本书适合财经类院校学生作为Python语言的入门教材，上手简单，也适合初学Python语言的读者使用。
本书提供教学课件、教学大纲、习题答案、在线题库等配套教学资源。
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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发门。 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：发灵活、强大的Python期权、衍生品定价和风险管理程序库。
3-6周达 使用 Python 进行金融数据分析Data Analytics for Finance Using Pyt 【全球购】进口原版图书，预计3-6周到国内后发出
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金融行业已经以惊人的速度采用Python，一些大的投资银行和对冲基金使用Python来构建核心的交易和风险管理系统。本书可以帮助发人员和量化分析人员门Python，并指导他们掌握Python在计量金融学上的重要应用。 本书通过大量的实用示例并以一个大型的真实案例研究为基础，讲解如何为基于蒙特卡洛模拟的衍生品和风险分析发一个成熟的框架。本书大部分内容使用了交互式的IPython Notebooks，并包含了如下主题。 基础知识：Python数据结构，NumPy数组处理、用pandas行时间序列分析，用matplotlib可视化，用PyTables行高性能I/O操作，日期/时间信息处理和精选的实践。 金融主题：使用了NumPy、SciPy和SymPy的数学技术，例如回归和优化；用于蒙特卡洛模拟、风险价值、风险信用价值计算的推断统计学；用于正态性检验、均方差投资组合优化、主成分分析（PCA）和贝
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Python大数据分析与机器学习商业案例实战王宇韬钱妍竹等量化策略金融数据风控股票量 【正版保证】 全新正版 量大优惠 可开发票
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金融商业数据分析：基于Python和SAS 张秋剑；张浩；周大川；常国珍 机械工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
这是一本金融商业数据分析的实战工具书。作者都是在金融行业有10~20年数据分析经验的资深专家，他们将多年来的项目经验、培训和咨询经验融合成了这本书。它将指导读者零基础掌握金融数据分析的工具、思路、方法和技巧，快速实现从入门到进阶的突破。 本书强调实战，方法论与实践相结合，所有案例均来自实际的金融业务，涵盖工具使用、数据处理、统计分析等数据分析的全流程。 本书内容共14章，可分为3篇。 分析工具篇（第1~4章）：首先介绍了数据科学和数理统计的基本常识，然后讲解了数据分析工具SAS EG和Python的基础知识。 数据处理篇（第5~9章）：首先通过描述性统计分析进行数据探索，继而讲到基本的报表和统计制图，还包括使用SAS EG进行数据处理，用Python进行数据整合、数据清洗，构建出满足分析需求的数据集。 统计分析篇（第10~14章）：
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金融商业数据分析：基于Python和SAS 张秋剑 机械工业出版社 9787111695837
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经济金融数据分析及其Python应用（第2版） 以问题为导向，通过实例介绍如何应用Python解决经济金融领域的各种数据分析问题。
本书介绍经济金融各种数据分析的Python应用，紧跟大数据与人工智能时代，融理论、方法、应用于一体，实用性强。
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Python程序设计基础 第2版 面向金融数据分析 李静 贾富萍 薛英花 刘理争 清华大学出版社978730265760
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作者背景资深：作者是云计算、大数据和AI领域的知名专家，云创大数据总裁、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任。 写作经验丰富：作者团队写作经验丰富，不仅深谙数据挖掘技术和金融行业，而且有丰富的出版经验，能准确把握读者需求。 零基础快门：即便读者没有Python经验，没有数据挖掘和分析经验，也能快速掌握常见金融应用场景的数据挖掘和分析。 实战性强：本书配有大量精心设计的案例、讲解视频、实现代码、数据资源、习题及其答案。
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（1）作者背景资深：4位作者都是在金融领域有10~20年数据挖掘和分析经验的资深专家，技术功底深厚，业务经验丰富。 （2）高维指导低维：作者在金融行业有10~20年项目实战和项目咨询经验，深知初学者的难和痛，量身造，事半功倍。 （3）金融业务驱动：以真实的业务场景和案例为驱动，涵盖金融数据分析的全流程，告别纯理论和不地气。 （4）从门到阶：帮助读者零基础掌握金融数据分析的工具、思路、方法和技巧，快速实现从门到阶的突破。
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