Python金融數據分析與應用 (微課版) 張俊麗 彭娟 馬臻 9787115664631 【台灣高等教育出版社】

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書名：Python金融數據分析與應用 (微課版)
ISBN：9787115664631
出版社：人民郵電
著編譯者：張俊麗 彭娟 馬臻
頁數：200
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1733195
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內容簡介

本書系統地介紹Python在金融數據分析中的應用，分為三篇。第一篇為Python基礎篇（第1章、第2章），詳細講解Python基礎知識及數據分析相關庫（包括NumPy、pandas和Matplotlib），幫助讀者打下堅實的編程基礎。第二篇為金融數據分析與挖掘篇（第3章～第6章），深入介紹金融數據的獲取及預處理、描述性分析與可視化，以及有監督學習和無監督學習等數據建模技術，培養讀者在金融數據分析領域的專業技能。第三篇為綜合應用篇（第7章～第10章），通過上市公司股票數據獲取與可視化分析、滬深300指數預測、基於K均值聚類的上市公司財務數據分析以及不同投資組合下的收益率與波動率分析等具體案例，將理論知識與金融實踐相結合，提升讀者的實踐能力和綜合決策能力。本書不僅提供豐富的案例數據和代碼，還在第二篇各章末提供本章實訓和實戰演練，旨在通過實踐，加深讀者對金融數據分析的理解。 本書配有PPT課件、教學大綱、電子教案、源代碼、數據文件、課後習題答案、實戰演練參考答案等教學資源，讀者可在人郵教育社區免費下載使用。 本書適合作為高等院校金融、經濟、統計、計算機等相關專業的教材，也適合作為金融專業人士和對金融數據分析感興趣的讀者的參考用書。

目錄

第一篇 Python基礎篇
第1章 Python基礎知識
【學習導讀】
【學習目標】
【思維導圖】
1 1 Python概述與環境搭建
1 1 1 Python概述
1 1 2 Anaconda概述
1 1 3 Jupyter Notebook概述
1 1 4 Python庫的安裝
1 2 Python的數據類型
1 2 1 整型
1 2 2 浮點型
1 2 3 複數
1 2 4 字元串
1 3 Python的數據結構
1 3 1 元組
1 3 2 列表
1 3 3 字典
1 4 Python的運算符
1 5 Python的函數
1 5 1 內置函數
1 5 2 自定義函數
1 6 Python的基本結構
1 6 1 順序結構
1 6 2 選擇分支結構
1 6 3 循環結構
1 7 Python在金融數據中的應用
【課後習題】
第2章 數據分析相關庫
【學習導讀】
【學習目標】
【思維導圖】
2 1 數組運算NumPy
2 1 1 NumPy概述
2 1 2 數組的創建
2 1 3 數組的常用屬性
2 1 4 數組的形狀改變
2 1 5 數組的索引與切片
2 1 6 數組的運算
2 2 數據處理pandas
2 2 1 pandas概述
2 2 2 Series的創建
2 2 3 Series的索引及切片
2 2 4 DataFrame的創建
2 2 5 DataFrame的寫入與讀取
2 2 6 DataFrame的索引
2 2 7 DataFrame的增刪改查
2 2 8 DataFrame的合併
2 3 數據繪圖Matplotlib
2 3 1 Matplotlib繪圖基礎
2 3 2 Matplotlib圖形繪製
【課後習題】
第二篇 金融數據分析與挖掘篇
第3章 金融數據獲取及預處理
【學習導讀】
【學習目標】
【思維導圖】
3 1 金融數據獲取
3 1 1 第三方數據介面
3 1 2 網絡爬蟲
3 2 數據清洗
3 2 1 缺失值處理
3 2 2 重複值處理
3 2 3 異常值處理
3 3 數據變換
3 3 1 數據類型轉換
3 3 2 數值型特徵歸一化
3 3 3 類別型特徵編碼
3 3 4 日期變數提取
【課後習題】
【本章實訓】A股銀行行業歷史行情數據獲取及預處理
【實戰演練】新浪財經歷史分紅數據的獲取與預處理
第4章 金融數據描述性分析與可視化
【學習導讀】
【學習目標】
【思維導圖】
4 1 統計量和描述性分析
4 1 1 定性變數的描述性分析
4 1 2 定量變數的描述性分析
4 2 雙變數的描述性分析
4 2 1 定性變數與定性變數
4 2 2 定量變數與定量變數
4 2 3 定性變數與定量變數
4 3 金融技術分析工具
4 3 1 K線圖
4 3 2 移動平均線
4 3 3 mplfinance繪圖
【課後習題】
【本章實訓】貴州茅台股票價格走勢分析與可視化
【實戰演練】比亞迪股票價格走勢分析與可視化
第5章 數據建模：有監督學習
【學習導讀】
【學習目標】
【思維導圖】
5 1 有監督學習
5 1 1 有監督學習簡介
5 1 2 性能度量
5 2 線性回歸
5 2 1 一元線性回歸
5 2 2 多元線性回歸
5 2 3 線性回歸算法案例實踐
5 3 邏輯回歸
5 3 1 邏輯回歸模型
5 3 2 邏輯回歸模型案例實踐
5 4 決策樹
5 4 1 決策樹原理
5 4 2 決策樹算法案例實踐
5 5 隨機森林
5 5 1 隨機森林算法思想
5 5 2 隨機森林算法案例實踐
【課後習題】
【本章實訓】貸款利率預測
【實戰演練】上市公司營收預測
第6章 數據建模：無監督學習
【學習導讀】
【學習目標】
【思維導圖】
6 1 無監督學習概述
6 2 主成分分析
6 2 1 主成分分析算法思想
6 2 2 主成分分析案例實踐
6 3 因子分析
6 3 1 因子分析基本概念
6 3 2 因子分析案例實踐
6 4 K均值聚類
6 4 1 K均值聚類的基本原理
6 4 2 K均值聚類案例實踐
【課後習題】
【本章實訓】HKD_CNY數據的聚類分析
【實戰演練】美元期貨指數聚類分析
第三篇 綜合應用篇
第7章 上市公司股票數據獲取與可視化分析
7 1 上市公司及股票概述
7 2 個股股票數據獲取及可視化
7 2 1 個股股票數據獲取
7 2 2 數據預處理
7 2 3 描述性分析與可視化
7 3 多隻股票數據獲取及可視化
7 3 1 多隻股票數據獲取與預處理
7 3 2 多隻股票的描述性分析與可視化
7 4 案例報告——金融行業上市公司股票數據可視化分析
7 4 1 背景介紹
7 4 2 數據說明
7 4 3 描述性分析及可視化
7 4 4 總結與建議
第8章 滬深300指數預測
8 1 滬深300指
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