Python金融数据挖掘

图书标准信息

• 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元
• 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