Python金融数据分析与挖掘实战-历史文化-社会科学-太极之巅书单号

书刊介绍

《Python金融数据分析与挖掘实战》内容简介

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（第1~6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（第12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，最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。
黄恒秋，2011.7—2014.6就职于深圳市国泰安信息技术有限公司，从事CSMAR数据库分析师、软件策划及设计相关工作2014.9—今广西民族师范学院数学与计算机科学学院专任教师，从事数据分析与挖掘、数学建模、Python语言、MATLAB语言、高等数学相关课程教学工作。

作品目录

内容提要
前言
基础篇
第1章：Python基础
第2章：科学计算包Numpy
第3章：数据处理包Pandas
第4章：数据可视化包Matplotlib
第5章：机器学习包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
第10章：综合案例3：股票价格形态聚类章与收益分析
第11章：综合案例4：行业联动与轮动分析
实训篇
第12章：综合实训
参考文献