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Python金融数据挖掘

钟雪灵侯·P 张红霞主编；陈副主编 / 高等教育出版社 / 2020-09 / 其他

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Python金融数据挖掘
作者: 钟雪灵侯·P 张红霞主编；陈副主编

出版社: 高等教育出版社

出版时间: 2020-09

版次: 1

ISBN: 9787040546101

定价: 48.00

装帧: 其他

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 340页

字数: 510千字
内容简介：

本教材针对金融行业数据量大、更新快的特点，着重介绍了数据挖掘与分析技术在金融行业尤其是银行业中的应用。本书的主要内容包括：数据挖掘概述、金融数据挖掘概述、基于大数据的金融数据挖掘概述、数据仓库技术、数据挖掘与分析技术、大数据挖掘与分析技术、数据挖掘技术在零售银行信用风险管理中的应用、数据挖掘技术在巴塞尔资本协议下的银行风险计量中的应用、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用、数据挖掘技术在金融市场分析与预测中的应用、数据挖掘技术在互联网金融中的应用、基于大数据的金融科技战略与实施、数据安全与隐私保护，并针对当前的大数据浪潮，给出了金融数据挖掘与分析领域的应对策略。

目录：

基础篇

章引言

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

复思题

参文献

第2章 python基本知识

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

复思题

参文献

第3章 numpy科学计算包

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

复思题

参文献

第4章 pandas数据分析包

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

复思题

参文献

第5章图形绘制

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

复思题

参文献

第6章数据源处理

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

复思题

参文献

第7章 python文本挖掘

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

复思题

参文献

算法篇

第8章关联规则算法

节 apriori算法

第2节 python代码实现

第3节案例：信用卡

本章小结

重要概念

复思题

参文献

第9章决策树分类算法

节决策树算法

第2节 python代码实现

第3节案例：基于决策树的理财产品促销

本章小结

重要概念

复思题

参文献

0章朴素贝叶斯分类算法

节朴素贝叶斯分类算法

第2节 python代码实现

第3节案例：基于朴素贝叶斯的理财产品促销

本章小结

重要概念

复思题

参文献

1章 k近邻分类与k均值聚类算法

节 k近邻分类与实现

第2节 k均值聚类与实现

第3节案例：银行客户群体划分

本章小结

重要概念

复思题

参文献

2章使用scikit-learn包进行数据挖掘

节 scikit-learn简介

第2节 scikit-learn包基本应用

第3节案例：房地产区域价格分析

本章小结

重要概念

复思题

参文献

3章人工神经网络算法

节人工神经网络模型

第2节人工神经网络分类算法

第3节案例：股票价格波动分析

本章小结

重要概念

复思题

参文献

4章相关、回归与时间序列分析

节相关分析

第2节回归分析

第3节逻辑回归

第4节案例：股票与周期变动商品的时间序列分析

本章小结

重要概念

复思题

参文献

应用篇

5章综合案例1：信用卡虚交易识别

节案例背景

第2节算法评价指标

第3节数据概况

第4节作流程

6章综合案例2：网络贷款违约预测

节案例背景

第2节数据概况

第3节作流程

7章综合案例3：信用评分模型开发

节案例背景

第2节数据概况

第3节作流程

参文献

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