財經大數據分析-以python為工具 王彥超等著 9787040616651 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：高等教育
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202402*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：財經大數據分析-以python為工具 ISBN：9787040616651 出版社：高等教育 著編譯者：王彥超等著 頁數：358 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1628898 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書是高等學校智能財經系列教材之一。本書分為基礎篇和應用篇兩部分共11章，主要內容包括：數據創建，數據查看，數據清洗；股權應用數據篩性質信息整理——應用數據轉置，篩選財務報表數據選，合併財務報表——應用數據合併，製作數據透視表和計算行業競爭度——應用數據分組，分析一般公司債的票面利率影響因素——應用統計分析，使用ARIMA模型預測股票價格——應用時間序列，繪製股票日K線圖——應用可視化表達，建立上市公司價值分類判斷指標體系——應用機器學習。 本書選取了大量實踐案例，每章設置有實操練習題，適合作為高等學校大數據分析相關課程教材，也可作為社會人士的自學用書。作者簡介 王彥超，現任中央財經大學會計學院教授，博士生導師，副院長，中央財經大學財經大數據應用研究中心主任，《財經法學》副主編。中山大學管理學院會計學博士畢業，北京大學光華管理學院博士后，University of Kentucky訪問學者，國家社會科學基金重大項目首席專家，財政部（學術類）高端會計人才。同時擔任中國金融會計學會理事及專委會委員、中國商業會計學會智能財務分會副會長、中國成本研究會常務理事、中國會計學會理事、中國總會計師協會財務管理專業委員會委員等。 主要科研成果：主持國家社會科學基金重大項目1項，主持國家自然科學基金3項，主持國家發改委、水利部等項目多項。在Pattern Recognition（中科院，一區頂刊）《經濟研究》《管理世界》《管理科學學報》《中國工業經濟》《財貿經濟》《金融研究》會計研究》《審計研究》等國內外權威期刊發表論文40多篇。主要研究領域涉及財經大數據與價值投資、資本市場與投資者保護機制等。目前主講課程「會計學」「成本與管理會計」「公司戰略」「財經大數據與管理決策」「財經大數據與價值投資」以及「Python與大數據分析」等課程。 先後獲得中國MPAcc學生案例大賽優秀指導教師獎、國家級精品課程「會計與價值創造」公開課主講團隊成員、全國MPAcc優秀學位論文指導教師、北京市高等教育教學成果獎二等獎、北京市首屆課程優質教案獎。目錄 基礎篇第1章 數據創建 1 1 數據分析模塊介紹 1 2 DataFrame簡介 1 3 DataFrame-數據創建 1 4 基於本地存儲的數據創建 1 5 實操練習題 第2章 數據查看 2 1 DataFrame數據屬性 2 2 DataFrame數據查看 2 3 實操練習題 第3章 數據清洗 3 1 數據標籤重命名 3 2 缺失值處理 3 3 異常值處理 3 4 數據去重 3 5 數據替換 3 6 數據標準化 3 7 實操練習題 應用篇 第4章 股權性質信息整理——應用數據轉置 4 1 T轉置 4 2 行列互換 4 3 數據透視 4 4 數組轉置 4 5 應用實踐 4 6 實操練習題 第5章 篩選財務報表數據——應用數據篩選 5 1 索引的基本類型 5 2 索引設定與獲取 5 3 Series對象的索引與切片 5 4 DataFrame對象的索引與切片 5 5 應用實踐 5 6 實操練習題 第6章 合併財務報表——應用數據合併 6 1 數據拼接：concat()與append() 6 2 數據合併：merge()與join() 6 3 cornbine_first()與update()填充 6 4 應用實踐 6 5 實操練習題 第7章 製作數據透視表和計算行業競爭度——應用數據分組 7 1 GroupBy對象 7 2 GroupBy對象的操作 7 3 數據分箱 7 4 實踐應用 7 5 實操練習題 第8章 分析一般公司債的票面利率影響因素——應用統計分析 8 1 描述性統計 8 2 隨機變數及其概率分佈 8 3 推斷統計 8 4 回歸分析 8 5 應用實踐 8 6 實操練習題 第9章 使用ARIMA模型預測股票價格——應用時間序列 9 1 時間序列簡介 9 2 時間序列處理 9 3 時間序列基本性質 9 4 應用實踐 9 5 實操練習題 第10章 繪製股票日K線圖——應用可視化表達 10 1 Matplotlib安裝 10 2 Matplotlib庫的基礎用法 10 3 Matplotlib庫的常用技巧 10 4 應用實踐 10 5 實操練習題 第11章 建立上市公司價值分類判斷指標體系——應用機器學習 11 1 Sklearn概述和安裝 11 2 K-NN演算法 11 3 K-Means演算法 11 4 PCA降維演算法 11 5 線性回歸 11 6 邏輯回歸 11 7 樸素貝葉斯 11 8 決策樹 11 9 隨機森林 11 10 支持向量機 11 11 Adaboost演算法 11 12 應用實踐 11 13 實操練習題 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
