金融大数据分析从认知到实践(第1辑)(套装共3册)（异步图书）

内容简介

本套丛书共三册，系统地介绍了金融大数据分析的理论、技术与应用，旨在帮助读者从基础认知逐步过渡到实际项目实践。第一册侧重于金融大数据的核心概念与数据采集方法，涵盖金融数据源、数据预处理、特征工程等关键环节，并结合Python等工具进行代码实现。

第二册深入探讨大数据分析模型，包括机器学习算法（如回归、分类、聚类）在金融风控、量化交易、客户画像等场景中的应用，并讲解分布式计算框架（如Spark）在金融数据环境下的部署与优化。第三册以完整项目案例为主线，从需求分析、数据建模到结果可视化，展示如何解决真实金融问题，如信用评分、市场预测、异常检测等。

本书适合金融行业从业者、数据分析师、量化研究人员以及高校相关专业学生阅读。通过理论与实践的结合，读者可掌握金融大数据分析的全流程技能，理解数据驱动的决策方法，并具备解决复杂金融问题的能力。

Python金融大数据分析
  内容提要
  作者介绍
  O’Reilly Media，Inc.介绍
  第1部分 Python与金融
  第1章为什么将Python用于金融
  第2章基础架构和工具
  第3章入门示例
  第2部分金融分析和开发
  第4章数据类型和结构
  第5章数据可视化
  第6章金融时间序列
  第7章输入/输出操作
  第8章高性能的Python
  第9章数学工具
  第10章推断统计学
  第11章统计学
  第12章 Excel集成
  第13章面向对象和图形用户界面
  第14章 Web集成

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