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本书以数据分析流程为主线，介绍了金融数据分析的方法，并通过Python加以实现。全书分为三部分，共12章，其中第1～4章是基础部分，主要介绍金融数据分析概览、数据分析流程、Python运行环境搭建以及数据分析的基础Python包；第5～8章是进阶部分，分别介绍了数据分析流程中的金融数据获取、探索性数据分析、特征工程和数据建模分析；第9～12章是应用部分，通过综合案例分别演示了股票行情数据分析、资本资产定价模型分析、股票量化投资多因子模型分析和个人贷款信用风险评估的数据分析操作。 本书适合具备Python语言基础、有金融数据分析学习需求的人群，也可供具备机器学习模型基础知识，但并没有系统地了解数据分析流程的读者参考。
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Python是一款很好很好的数据分析、图形展示和机器学习软件，《金融经济数据分析及其Python应用》侧重于使用Python进行金融经济数据分析，同时结合大量精选的实例问题对Python进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解R的精髓和灵活、高效的使用技巧。
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《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。第1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Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。 《Python金融大数据分析 第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融
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