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Python金融数据挖掘与分析实战 机械工业出版社 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！
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。零基础快入门：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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金融商业数据分析：基于Python和SAS 腾讯云等资深数据架构师、商业分析师20年经验，全流程讲解金融数据分析思路、方法、技巧，快速入门到精通
（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，深知初学者的难点和痛点，量身打造，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，告别纯理论和不接地气。 （4）从入门到进阶：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，快速实现从入门到进阶的突破。
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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金融数据分析与挖掘实战 9787115523488
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115523488 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 264页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2020-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书从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。全书分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
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Python金融数据分析——数据驱动金融 9787030711175
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787030711175 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 144页 Publisher 出版社 科学出版社 Publication Date 出版日期 2022-03-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书是为金融学专业本科生及研究生编著的一本入门级Python金融数据分析教程。随着金融科技的发展，金融学专业学生学习Python编程语言已是一个大趋势。目前Python教程很多，但针对金融学专业的教程比较少。本书介绍了Python在金融数据分析中常用的基础工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、Keras等，同时给出了40多个金融数据分析的经典案例，包括股票市场数据分析、债券市场数据分析、衍生品市场数据分析、投资组合案例分析、金融模型模拟、机器学习股价预测、期权定价综合应用
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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。本书可以帮助开发人员和量化分析人员入门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开发一个成熟的框架。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进行时间序列分析，用matplotlib可视化，用PyTables进行高性能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
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Python语言简洁、易学、具有非常丰富的类库，已经成为一种通用的编程语言，并且在科学计算、图像处理、数据处理、人工智能、机器人等众多领域得到了广泛的应用。在金融领域，Python也拥有大量的金融数据分析相关的类库，并能提供与C++，java等语言的接口以实现高效的分析，是金融分析、量化交易等领域使用最多的语言。Python容易学习、资源丰富、开发效率高、成本低、人才储备充足等优势，决定了其在金融领域有着非常广阔的发展前景。
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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 9787111695837 机械工业出版社 正版图书
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金融科技时代已经到来，善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人，将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人，还是希望进一步提升个人能力的 职场老手 ，本书都值得一看。 1.内容前沿，将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合，引领金融科技新时代。 2.源于实践，完美整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富，提供244个金融实战案例，彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率，清晰的编程步骤和详尽的代码注释，帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广，案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控，深度剖析各类金融产品的风险，讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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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年数据挖掘和算法建模经验的资深专家，技术功底深厚，业务经验丰富。（2）金融业务驱动：以真实的业务场景和案例为驱动，涵盖金融业务经营的全流程，告别纯理论和不接地气。（3） 9大模板：针对决策类、识别类、优化分析类3大主题， 9大模板：客户价值预测、营销响应预测、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测、运筹优化、流程挖掘。（4）数据建模闭环：涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等完整的数据建模闭环。
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