基本信息
- 商品名称:Python金融数据分析与挖掘实战(高等院校十三五规划教材)/Python系列
- 作者:编者:黄恒秋//张良均//谭立云//莫洁安|责编:许金霞
- 定价:49.8
- 出版社:人民邮电
- ISBN号:9787115523488
其他参考信息(以实物为准)
- 出版时间:2020-01-01
- 印刷时间:2020-01-01
- 版次:1
- 印次:1
- 开本:16开
- 包装:平装
- 页数:254
- 字数:399千字
内容提要
本书从Python基础入门讲起,到应用Python进行
科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模基础训
练,再到利用Python进行金融数据挖掘与量化投资实
战,深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据
分析、挖掘和量化投资的全过程。
全书分3篇:基础篇、案例篇和实训篇。基础篇(
~6章)主要介绍Python基础及应用于科学计算、数
据处理、数据可视化、机器学习、关联规则等方面的
基础知识;案例篇(第7~11章)主要介绍利用Python进
行金融数据挖掘分析的基础案例和综合案例;实训篇(
2章),由5个实训组成。本书将从Python基础知识
、基本数据分析技能,扩展到基础案例和综合案例,
后通过实训帮助读者强化训练,完成Python金融数
据分析与挖掘相关知识的学习。
本书提供配套的案例数据、程序代码,适合作为
普通高等院校数学、计算机、经济管理专业相关课程
的教材,也适合作为金融数据挖掘研究者、爱好者的
参考书。
目录
基础篇
第1章 Python基本知识
1.1 Python概述
1.2 Python安装及启动
1.3 Python基本数据类型
1.4 Python相关公有方法
1.5 列表、元组与字符串方法
1.6字典方法
1.7 条件语句
1.8 循环语句
1.9 函数
1.10 Python在金融大数据中的应用
本章小结
本章练习
第2章 科学计算包Numpy
2.1 Numpy简介
2.2 创建数组
2.3 数组尺寸
2.4 数组运算
2.5 数组切片
2.6 数组连接
2.7 数据存取
2.8 数组形态变换
2.9 数组排序与搜索
2.10 矩阵与线性代数运算
本章小结
本章练习
第3章 数据处理包Pandas
第4章 数据可视化包Matplotlib
第5章 机器学 Scikit-learn
第6章 关联规则基础知识
案例篇
第7章 基础案例
第8章 综合案例1:上市公司综合评价
第9章 综合案例2:股票价格涨跌趋势预测
0章 综合案例3:股票价格形态聚类与收益分析
1章 综合案例4:行业联动与轮动分析
实训篇
2章 综合实训
参考文献