Python金融数据分析与数字化营销

图书标准信息

• 作者 [美]阿特·尤迪恩 著；周子衿 译
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2022-08
• 版次 1
• ISBN 9787302604143
• 定价 89.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 242页
• 字数 386.000千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

《Python金融数据分析与数字化营销》的作者通过个人学习Python的亲身经历，总结出一个高效率的Python学习方法与途径，来帮助零基础的非专业程序员利用Python来进行数据处理和分析以及展开数字化营销。《Python金融数据分析与数字化营销》共7章，第1章介绍基础知识，第2章介绍如何写脚本，第3章重点介绍Pandas数据分析，第4章介绍Python数据抓取，第5章介绍数据可视化，第6章和第7章分别介绍如何运用Python来进行金融数据分析和数字化营销。

 

《Python金融数据分析与数字化营销》重点突出，详略得当，适合零基础的读者快速运用Python来进行数据分析与决策。

 

【作者简介】

阿特·尤迪恩（Art Yudin）

 

金融科技爱好者，对编码和教学怀着满腔的热忱。作为PracticalProgramming公司的创始人和CEO，他面向有抱负的开发者和数据科学家，为他们提供专业的培训服务。目前，他的主要兴趣为研发金融服务软件并在纽约和芝加哥提供实用编程相关培训和工作坊。

 

 

 

周子衿

 

留学期间多次入选“优等生名录”，主修商业分析，曾经运用数据模型和 R 语言帮助某企业在半年内实现了十倍的业务增长。奉行深思笃行的做事原则，有志于通过技术途径和感性思维来探寻商业价值与人文精神的平衡。

 

【目录】

第1章 开始使用Python 001

 

1.1 安装Python 003

 

1.2 变量和数字类型 008

 

1.3 字符串 013

 

1.4 你的第一个程序 016

 

1.5 用if，elif和else语句来实现逻辑 019

 

1.6 方法 025

 

1.7 列表和元组 029

 

1.8 索引和切片 034

 

第2章 自己动手写Python 脚本 039

 

2.1 有限循环 040

 

2.2 范围函数range() 043

 

2.3 嵌套的for循环 045

 

2.4 自定义函数 047

 

2.5 构建程序 051

 

2.6 无限循环 057

 

2.7 字典 059

 

2.8 将信息写入文本文件 064

 

2.9 从文本文件中读取信息 067

 

第3章 Pandas数据分析 073

 

3.1 Series数据结构 074

 

3.2 DataFrame数据结构 079

 

3.2.1 构建DataFrame 079

 

3.2.2 DataFrame切片 081

 

3.2.3 筛选DataFrame 089

 

3.3 Pandas中的逻辑运算 091

 

3.4 从CSV文件中读取数据 097

 

3.5 合并数据集 108

 

3.5.1 连接数据集 109

 

3.5.2 合并DataFrame 113

 

3.6 分组函数 114

 

第4章 Python数据抓取 119

 

4.1 网页抓取 120

 

4.2 列表推导式 131

 

4.3 用Selenium进行网页抓取 136

 

4.4 Selenium 139

 

4.5 使用API 152

 

4.6 工具库Pandas-Datareader 159

 

第5章 数据可视化 163

 

5.1 可视化库Matplotlib 164

 

5.2 折线图 164

 

5.3 直方图 170

 

5.4 散点图 172

 

5.5 饼状图 178

 

第6章 Python金融数据分析 181

 

6.1 NumPy-Financial 182

 

6.2 用fv()函数来计算终值 183

 

6.3 用pv()函数来计算现值 184

 

6.4 用npv()函数来计算净现值 185

 

6.5 风险价值 190

 

6.6 蒙特卡洛模拟 199

 

6.7 有效边界 201

 

6.8 基本面分析 208

 

6.9 财务比率 213

 

第7章 Python数字化营销 215

 

7.1 开始使用Google API Client 216

 

7.2 Twitter机器人 232

 

7.3 用Python进行电子邮件营销 237