python金融数据挖掘 大中专文科经管 钟雪灵,侯昉,张红霞 编 新华正版
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作者钟雪灵,侯昉,张红霞 编
出版社高等教育出版社
ISBN9787040546101
出版时间2020-08
版次1
装帧平装
开本16
页数340页
字数510千字
定价48元
货号805_9787040546101
上书时间2024-12-22
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商品详情
- 品相描述：全新
- 正版特价新书
- 商品描述
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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
内容简介：
本书介绍了金融数据挖掘的基本、方法和应用。全书共17章，分为基础篇、算法篇和应用篇三部分。基础篇概述金融数据挖掘的应用，介绍实验环境的搭建和三个与数据分析密切相关的python第三方程序包等；算法篇针对数据分类、数据聚类、关联分析以及时间序列分析等领域介绍主要的数据挖掘算法与应用；应用篇介绍三个典型的金融数据挖掘综合应用案例。本书着重于数据挖掘在金融领域的应用实践，而不过分拘泥繁杂的数据挖掘理论，而且书中使用的所有案例都精心选自金融领域的关键场景，贴近实际。本书可作为高等院校财经类专业学数据挖掘的教材，也可作为金融、财会和等领域从业人员的学用书。
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