
包邮Python金融数据挖掘
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图文详情
- ISBN:9787040546101
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:327
- 出版时间:2020-08-01
- 条形码:9787040546101 ; 978-7-04-054610-1
内容简介
《Python金融数据挖掘》介绍了金融数据挖掘的基本原理、方法和应用。全书共17章,分为基础篇、算法篇和应用篇三部分。基础篇概述金融数据挖掘的应用,介绍实验环境的搭建和三个与数据分析密切相关的Python第三方程序包等;算法篇针对数据分类、数据聚类、关联分析以及时间序列分析等领域介绍主要的数据挖掘算法与应用;应用篇介绍三个典型的金融数据挖掘综合应用案例。《Python金融数据挖掘》着重于数据挖掘在金融领域的应用实践,而不过分拘泥繁杂的数据挖掘理论,而且书中使用的所有案例都精心选自金融领域的关键场景,贴近实际。《Python金融数据挖掘》可作为高等院校财经类专业学生学习数据挖掘的教材,也可作为金融、财会和商务等领域从业人员的学习用书。
目录
基础篇
第1章 引言
第1节 数据挖掘的概念
第2节 金融数据挖掘的意义和应用
第3节 Python金融数据挖掘基础
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
第2章 Python基本知识
第1节 数据类型
第2节 流程控制
第3节 函数与模块
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
第3章 NumPy科学计算包
第1节 创建数组
第2节 数组运算
第3节 矩阵运算
第4节 综合应用
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
第4章 Pandas数据分析包
第1节 数据结构
第2节 数据处理
第3节 案例:银行卡消费统计分析
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
第5章 图形绘制
第1节 基本概念
第2节 Matplotlib图形绘制
第3节 Seaborn图形绘制
第4节 案例:股票价格变动图形绘制
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
第6章 数据源处理
第1节 网络数据源
第2节 网页爬虫
第3节 文件数据资源
第4节 案例:世行GDP数据获取与对比
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
第7章 Python文本挖掘
第1节 基本概念
第2节 文本分析处理
第3节 案例:基于股评文本的情绪分析
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
……
算法篇
应用篇
第1章 引言
第1节 数据挖掘的概念
第2节 金融数据挖掘的意义和应用
第3节 Python金融数据挖掘基础
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
第2章 Python基本知识
第1节 数据类型
第2节 流程控制
第3节 函数与模块
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
第3章 NumPy科学计算包
第1节 创建数组
第2节 数组运算
第3节 矩阵运算
第4节 综合应用
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
第4章 Pandas数据分析包
第1节 数据结构
第2节 数据处理
第3节 案例:银行卡消费统计分析
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
第5章 图形绘制
第1节 基本概念
第2节 Matplotlib图形绘制
第3节 Seaborn图形绘制
第4节 案例:股票价格变动图形绘制
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
第6章 数据源处理
第1节 网络数据源
第2节 网页爬虫
第3节 文件数据资源
第4节 案例:世行GDP数据获取与对比
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
第7章 Python文本挖掘
第1节 基本概念
第2节 文本分析处理
第3节 案例:基于股评文本的情绪分析
本章小结
重要概念
复习思考题
参考文献
……
算法篇
应用篇
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