- 金融数据分析
- - 作者：编者:郑兴燕//刘全宝//全桂华|责编:段亚萍
  - 出版社：华中科技大学
  - ISBN：9787577205595
  - 出版日期：2024/02/01
  - 页数：169
- 售价：27.6

内容大纲
“金融数据分析”是一门跨学科的课程，本书融金融应用场景、数理统计以及Excel、Python等计算机应用于一体，以项目为载体，整合跨学科知识，开展理实一体化教学。本书旨在帮助学生掌握核心概念，深入理解基础理论，并通过设计以金融业务场景为基础的实训任务，巩固学生的知识与技能。同时，本书也包含了素质拓展的内容，旨在提升学生的综合素质水平。具体项目内容包括：项目一金融大数据认知，介绍大数据概念、大数据思维以及大数据在金融领域的应用场景；项目二利用Excel工具进行数据采集、处理、统计分析、可视化等，运用Excel工具开展金融数据分析领域的应用实训；项目三运用Python编程语言进行金融数据分析实训；项目四至项目七基于金融场景的综合运用解决商业数据分析、数据化金融风控、数据化金融营销、金融量化投资等金融领域问题，进行深度实操。本书既适用于大中专院校金融相关专业的教学，也可供金融从业人员以及对金融数据分析感兴趣的读者参考借鉴。
作者介绍
目录
项目一　金融大数据认知
  任务1　认识大数据
  任务2  大数据思维与应用
  任务3  大数据分析在金融领域的应用场景
项目二　Excel在金融数据分析中的应用
  任务1  金融数据采集
  任务2　金融数据处理
  任务3  金融数据统计分析
  任务4  金融数据可视化图形
项目三　Python在金融数据分析中的应用
  任务1  Python基础应用
  任务2  认识Python数据分析的常用模块
  任务3  运用Python采集数据
  任务4  运用Python处理数据
  任务5  运用Python进行数据挖掘分析
  任务6  运用Python进行数据可视化
项目四　商业数据分析与可视化实训
  任务1  商业数据预处理
  任务2  商业数据可视化
项目五　数据化金融风控实训
  任务1  信用卡反欺诈
  任务2  信用评分卡模型
  任务3  信贷风险管理
项目六　数据化金融营销实训
  任务1  流失预警模型
  任务2  金融产品关联营销
项目七　金融量化投资实训
  任务1  量化交易介绍
  任务2  量化交易策略
参考文献

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