Python金融大数据挖掘与分析全流程详解中文版怎么样?最新电子版百度云下载
金融从业者每天都要与海量的数据打交道，如何从这些数据中挖掘出需要的信息，并进行相应的分析，是很多金融从业者非常关心的内容。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现。
全书共16章，内容涉及Python基础知识、网络数据爬虫技术、数据库存取、数据清洗、数据可视化、数据相关性分析、IP代理、浏览器模拟操控、邮件发送、定时任务、文件读写、云端部署、机器学习等，可以实现舆情监控、智能投顾、量化金融、大数据风控、金融反欺诈模型等多种金融应用。无论是编程知识还是金融相关知识，本书都力求从易到难、循序渐进地讲解，并辅以商业实战案例来加深印象。
本书定位为一本金融科技入门读物，但书中的数据挖掘与分析思想对其他行业来说也具备较高的参考价值。本书又是一个金融科技工具箱，里面的代码可以方便地速查速用，解决实际工作中的问题。
本书适合金融行业的从业人员学习。对于大中专院校金融、财会等专业的师生，以及具备一定计算机编程基础，又希望投身金融行业的读者，本书也是不错的参考读物。
作者简介:
王宇韬：华能贵诚信托金融科技实验室发起人，宾夕法尼亚大学硕士，上海交通大学学士，两年内通过CFA 3级、FRM 2级、AQF，在华能贵诚信托自主研发了舆情监控系统、资金雷达、流程自动化AI系统、机器视频面试系统等，专注于科技在金融领域的应用。 房宇亮：依图科技高级算法工程师，加州大学洛杉矶分校（UCLA）硕士，南京大学学士，擅长计算机视觉、图像识别、语音识别等人工智能算法。 肖金鑫：本硕均就读于国防科技大学，专攻数据安全方向，在数据爬取与反爬取领域有较深的造诣，曾参加多个重点数据安全科研项目。
目录:
第1章 Python基础
第2章 金融数据挖掘之爬虫技术基础
第3章 金融数据挖掘案例实战1
第4章 数据库详解及实战
第5章 数据清洗优化及数据评分系统搭建
第6章 数据分析利器：NumPy与pandas库
第7章 数据可视化与数据相关性分析
第8章 金融数据挖掘之爬虫技术进阶
第9章 金融数据挖掘案例实战2
第10章 通过PDF文本解析上市公司理财公告
第11章 邮件提醒系统搭建
第12章 基于评级报告的投资决策分析
第13章 用Python生成Word文档
第14章 基于股票信息及其衍生变量的数据分析
第15章 云服务器部署实战
第16章 机器学习之客户违约预测模型搭建
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