编辑推荐

作者背景资深：作者是云计算、大数据和AI领域的知名专家，云创大数据总裁、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任。写作经验丰富：作者团队写作经验丰富，不仅深谙数据挖掘技术和金融行业，而且有丰富的出版经验，能准确把握读者需求。零基础快入门：即便读者没有Python经验，没有数据挖掘和分析经验，也能快速掌握常见金融应用场景的数据挖掘和分析。实战性强：本书配有大量精心设计的案例、讲解视频、实现代码、数据资源、习题及其答案。 

内容简介内容简介
这是一本金融数据挖掘与分析领域的实战性著作，它能指导零Python编程基础和零数据挖掘与分析基础的读者快速掌握金融数据挖掘与分析的工具、技术和方法。
读完本书，你将会有如下3个方面的收获：
（1）Python编程基础和数据预处理
首先详细讲解了Python的核心语法，以及NumPy、Matplotlib、PySpark、Jupyter Notebook等Python数据处理工具的使用；然后详细介绍了数据预处理的流程和技巧。通过深入浅出的语言和丰富的样例展示，帮助初学者快速上手 Python，为之后的数据分析实战夯实基础。
（2）数据挖掘与分析的经典方法
详细讲解了经典的数据挖掘方法，包括聚类分析、回归分析、分类分析、异常检测、关联分析、时间序列分析等。
（3）主要金融应用场景的数据挖掘方法显示全部信息作者简介作者介绍
刘鹏
教授，清华大学博士，云计算、大数据和人工智能领域的知名专家，南京云创大数据科技股份有限公司总裁、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任。
中国电子学会云计算专家委员会云存储组组长、工业和信息化部云计算研究中心专家。中国信息协会教育分会人工智能教育专家委员会主任、教育部全国普通高校毕业生就业创业指导委员会委员、“2019年全国大学生数学建模比赛”命题人、“第45届世界技能大赛”中国区云计算选拔赛裁判长/专家指导组组长、2002 PennySort国际计算机排序比赛冠军与2003年全国挑战杯总冠军。提出的反垃圾邮件网格，被IEEE Cluster 2003评为杰出网格项目，为解决困扰全球的垃圾邮件问题做出根本贡献，该技术成为云安全技术的基础。

高中强
人工智能与大数据领域技术专家，有非常深厚的积累，擅长机器学习和自然语言处理，尤其是深度学习，熟悉Tensorflow、PyTorch等深度学习开发框架。显示全部信息目　　录前　言
第1章　Python工作环境准备 1
1.1　Anaconda环境安装 1
1.2　常用Python 交互工具 4
1.3　Jupyter Notebook简介 6
1.4　习题 9
第2章　Python入门 10
2.1　Python基础知识 10
2.2　Python基础语法 11
2.3　Python变量类型 15
2.4　Python运算符 20
2.4.1　算术运算符 20
2.4.2　比较运算符 22
2.4.3　赋值运算符 23显示全部信息前　　言为何会写本书
数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计、人工智能、机器学习等方法，挖掘人们未知的、有价值的信息和知识的过程。它带来的颠覆性在于将隐藏在大量杂乱数据中的有用信息提炼出来，通过算法自动寻找变量间的关系。
随着时代的发展，数据挖掘逐渐成为大数据技术的核心，如何挖掘并分析数据成为大数据技术发展面临的重要议题。特别是在金融应用领域，数据挖掘技术扮演着举足轻重的角色。即使如此，纵观目前国内技术图书市场，真正结合理论与实践讲解金融领域数据挖掘与分析技术的图书很少，可以系统呈现知识点并将代码落地的专业书更是凤毛麟角。
基于此，本书以应用为导向，从数据挖掘出发，借助Python语言，将数据挖掘理论知识与金融领域的实际应用相结合，循序渐进地介绍了Python金融数据的挖掘与分析。此外，本书每一章均配有视频讲解，详解代码每一步的运行过程及原理，并提供完整代码和数据资源，以帮助读者更好地理解与应用相关知识。
本书特色
一、内容精炼，普适性强