書馨卡幫你省薪 2024個人購書報告 2024中圖網(wǎng)年度報告
歡迎光臨中圖網(wǎng) 請 | 注冊
> >
金融大數(shù)據(jù)處理(中級1+X證書制度系列教材)

金融大數(shù)據(jù)處理(中級1+X證書制度系列教材)

作者：何國杰
出版社：中山大學(xué)出版社出版時間：2022-08-01
開本： 16開 頁數(shù)： 291
本類榜單：管理銷量榜
中 圖 價:¥58.1(8.3折) 定價  ¥70.0 登錄后可看到會員價
加入購物車 收藏
運費6元，滿39元免運費
?新疆、西藏除外
本類五星書更多>
買過本商品的人還買了

金融大數(shù)據(jù)處理(中級1+X證書制度系列教材) 版權(quán)信息

  • ISBN：9787306075239
  • 條形碼：9787306075239 ; 978-7-306-07523-9
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

金融大數(shù)據(jù)處理(中級1+X證書制度系列教材) 內(nèi)容簡介

本書以金融數(shù)據(jù)分析師、金融數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理崗位內(nèi)容為基礎(chǔ)，以金融數(shù)據(jù)處理全流程為框架，從金融數(shù)據(jù)自動化采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析四個方面構(gòu)建課程體系。主要面向職業(yè)？、應(yīng)用本科的經(jīng)濟(jì)、金融和大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)學(xué)生，同時適用學(xué)習(xí)金融數(shù)據(jù)處理相關(guān)知識的社會人員，培養(yǎng)寬視野、專技能的應(yīng)用型人才。 全書共分為5個項目，15個任務(wù)。 項目1介紹了自動化數(shù)據(jù)采集及清洗的相關(guān)知識，包括應(yīng)用程序接口采集數(shù)據(jù)的原理與規(guī)范、Python數(shù)據(jù)清洗、文本數(shù)據(jù)采集及自動化處理等。各任務(wù)章節(jié)以金融案例為背景，為從事金融數(shù)據(jù)處理的工作者打下堅實基礎(chǔ)。 項目2以金融數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計、構(gòu)建為主線，依次介紹了數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、數(shù)據(jù)庫設(shè)計、數(shù)據(jù)整理存儲和數(shù)據(jù)查詢四個方面的內(nèi)容。通過本項目，讀者可系統(tǒng)地把握金融數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)的主要過程。 項目3到項目5以金融數(shù)據(jù)分析為主題，分別從證券業(yè)、銀行業(yè)、用戶特征分析等角度，介紹了幾種典型數(shù)據(jù)分析方法的應(yīng)用，包括股票數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性描述、時間序列分析、相關(guān)性分析，銀行經(jīng)營數(shù)據(jù)的線性回歸分析、個人信貸違約數(shù)據(jù)的邏輯回歸預(yù)測，用戶行為數(shù)據(jù)的RFM模型和K-means分析模型。旨在幫助讀者掌握金融機(jī)構(gòu)中常見的分析方法，為讀者將來步入相關(guān)行業(yè)打好基礎(chǔ)。

金融大數(shù)據(jù)處理(中級1+X證書制度系列教材) 目錄

項目1 AI自動化數(shù)據(jù)采集及清洗
任務(wù)1.1 數(shù)據(jù)接口的原理與規(guī)范
任務(wù)1.2 接口數(shù)據(jù)采集
任務(wù)1.3 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理
任務(wù)1.4 文本數(shù)據(jù)處理
項目2 金融數(shù)據(jù)庫搭建及使用
任務(wù)2.1 數(shù)據(jù)存儲技術(shù)概述
任務(wù)2.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計
任務(wù)2.3 數(shù)據(jù)存儲
任務(wù)2.4 數(shù)據(jù)查詢
項目3 證券業(yè)數(shù)據(jù)分析
任務(wù)3.1 收益率的描述性統(tǒng)計分析
任務(wù)3.2 金融數(shù)據(jù)時間序列分析
任務(wù)3.3 投資組合相關(guān)性分析
項目4 銀行業(yè)數(shù)據(jù)分析
任務(wù)4.1 銀行經(jīng)營績效的線性回歸分析
任務(wù)4.2 銀行信貸風(fēng)險的邏輯回歸分析
項目5 大數(shù)據(jù)用戶特征分析
任務(wù)5.1 用戶特征的RFM分析
任務(wù)5.2 用戶特征的K-Means分析
附錄 初識Python
參考文獻(xiàn)
展開全部
商品評論(0條)
暫無評論……
書友推薦
本類暢銷
編輯推薦
返回頂部
中圖網(wǎng)
在線客服