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分类于: 计算机基础 云计算&大数据

简介

Python金融大数据挖掘与分析全流程详解

Python金融大数据挖掘与分析全流程详解 0.0分

资源最后更新于 2020-03-28 17:57:44

作者:王宇韬房宇亮肖金鑫

出版社:出版社机械工业出版社

出版日期:2019-08

ISBN:9787111633204

文件格式: pdf

标签: 编程语言 金融 程序设计 数据分析 大数据 Python

简介· · · · · ·

金融从业者每天都要与海量的数据打交道,如何从这些数据中挖掘出需要的信息,并进行相应的分析,是很多金融从业者非常关心的内容。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境,全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现。全书共16章,内容涉及Python基础知识、网络数据爬虫技术、数据库存取、数据清洗、数据可视化、数据相关性分析、IP代理、浏览器模拟操控、邮件发送、定时任务、文件读写、云端部署、机器学习等,可以实现舆情监控、智能投顾、量化金融、大数据风控、金融反欺诈模型等多种金融应用。无论是编程知识还是金融相关知识,本书都力求从易到难、循序渐进地讲解,并辅以商业实战案例来加深印象。本书定位为一本金融科技入门读物,但书中的数据挖掘与分析思想对其他行业来说也具备较高的参考价值。本书又是一个金融科技工具箱,里面的代码可以方便地速查速用,解决实际工作中的问题。本书适合金融行业的从业人员学习。对于大中专院校金融、财会等专业的师生,以及具备一定计算机编程基础,又希望投身金融行业的读者,本书也是不错的参考读物。王宇韬,房宇亮,肖金鑫编著

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目录

  1. 内容简介
  2. 前言
  3. 如何获取学习资源
  4. 第1章 Python基础
  5. 1.1 Python安装与第一个Python程序
  6. 1.2 Python基础知识
  7. 1.3 Python语句
  8. 1.4 函数与库
  9. 第2章 金融数据挖掘之爬虫技术基础
  10. 2.1 爬虫技术基础1——网页结构基础
  11. 2.2 爬虫技术基础2——网页结构进阶
  12. 2.3 初步实战——百度新闻源代码获取
  13. 2.4 爬虫技术基础3——正则表达式
  14. 第3章 金融数据挖掘案例实战1
  15. 3.1 提取百度新闻标题、网址、日期及来源
  16. 3.2 批量获取多家公司的百度新闻并生成数据报告
  17. 3.3 异常处理及24小时实时数据挖掘实战
  18. 3.4 按时间顺序爬取及批量爬取多页内容
  19. 3.5 搜狗新闻与新浪财经数据挖掘实战
  20. 第4章 数据库详解及实战
  21. 4.1 MySQL数据库简介及安装
  22. 4.2 MySQL数据库基础
  23. 4.3 Python与MySQL数据库的交互
  24. 4.4 案例实战:把金融数据存入数据库
  25. 第5章 数据清洗优化及数据评分系统搭建
  26. 5.1 深度分析——数据去重及清洗优化
  27. 5.2 数据乱码的处理
  28. 5.3 舆情数据评分系统搭建
  29. 5.4 完整的百度新闻数据挖掘系统搭建
  30. 第6章 数据分析利器:NumPy与pandas库
  31. 6.1 NumPy库基础
  32. 6.2 pandas库基础
  33. 6.3 利用pandas库导出舆情数据评分
  34. 第7章 数据可视化与数据相关性分析
  35. 7.1 用Tushare库调取股价数据
  36. 7.2 舆情数据评分与股价数据的可视化
  37. 7.3 舆情数据评分与股价数据相关性分析
  38. 第8章 金融数据挖掘之爬虫技术进阶
  39. 8.1 爬虫技术进阶1——IP代理简介
  40. 8.2 爬虫技术进阶2——Selenium库详解
  41. 第9章 金融数据挖掘案例实战2
  42. 9.1 新浪财经股票实时数据挖掘实战
  43. 9.2 东方财富网数据挖掘实战
  44. 9.3 裁判文书网数据挖掘实战
  45. 9.4 巨潮资讯网数据挖掘实战
  46. 第10章 通过PDF文本解析上市公司理财公告
  47. 10.1 PDF文件批量下载实战
  48. 10.2 PDF文本解析基础
  49. 10.3 PDF文本解析实战——寻找合适的理财公告
  50. 第11章 邮件提醒系统搭建
  51. 11.1 用Python自动发送邮件
  52. 11.2 案例实战:定时发送数据分析报告
  53. 第12章 基于评级报告的投资决策分析
  54. 12.1 获取券商研报网站的表格数据
  55. 12.2 pandas库的高阶用法
  56. 12.3 评估券商分析师预测准确度
  57. 12.4 策略延伸
  58. 第13章 用Python生成Word文档
  59. 13.1 用Python创建Word文档的基础知识
  60. 13.2 用Python创建Word文档的进阶知识
  61. 13.3 案例实战:自动生成数据分析报告Word文档
  62. 第14章 基于股票信息及其衍生变量的数据分析
  63. 14.1 策略基本思路
  64. 14.2 获取股票基本信息及衍生变量数据
  65. 14.3 数据可视化呈现
  66. 14.4 用xlwings库生成Excel工作簿
  67. 14.5 策略深化思路
  68. 第15章 云服务器部署实战
  69. 15.1 云服务器的购买与配置
  70. 15.2 程序的云端部署
  71. 第16章 机器学习之客户违约预测模型搭建
  72. 16.1 机器学习在金融领域的应用
  73. 16.2 决策树模型的基本原理
  74. 16.3 案例实战:客户违约预测模型搭建