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金融大數(shù)據(jù)處理(中級(jí)1+X證書制度系列教材) 版權(quán)信息
- ISBN：9787306075239
- 條形碼：9787306075239 ; 978-7-306-07523-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
金融大數(shù)據(jù)處理(中級(jí)1+X證書制度系列教材) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書以金融數(shù)據(jù)分析師、金融數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理崗位內(nèi)容為基礎(chǔ)，以金融數(shù)據(jù)處理全流程為框架，從金融數(shù)據(jù)自動(dòng)化采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析四個(gè)方面構(gòu)建課程體系。主要面向職業(yè)專科、應(yīng)用本科的經(jīng)濟(jì)、金融和大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)學(xué)生，同時(shí)適用學(xué)習(xí)金融數(shù)據(jù)處理相關(guān)知識(shí)的社會(huì)人員，培養(yǎng)寬視野、專技能的應(yīng)用型人才。 全書共分為5個(gè)項(xiàng)目，15個(gè)任務(wù)。 項(xiàng)目1介紹了自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集及清洗的相關(guān)知識(shí)，包括應(yīng)用程序接口采集數(shù)據(jù)的原理與規(guī)范、Python數(shù)據(jù)清洗、文本數(shù)據(jù)采集及自動(dòng)化處理等。各任務(wù)章節(jié)以金融案例為背景，為從事金融數(shù)據(jù)處理的工作者打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。 項(xiàng)目2以金融數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、構(gòu)建為主線，依次介紹了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)整理存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)查詢四個(gè)方面的內(nèi)容。通過(guò)本項(xiàng)目，讀者可系統(tǒng)地把握金融數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)的主要過(guò)程。 項(xiàng)目3到項(xiàng)目5以金融數(shù)據(jù)分析為主題，分別從證券業(yè)、銀行業(yè)、用戶特征分析等角度，介紹了幾種典型數(shù)據(jù)分析方法的應(yīng)用，包括股票數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性描述、時(shí)間序列分析、相關(guān)性分析，銀行經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的線性回歸分析、個(gè)人信貸違約數(shù)據(jù)的邏輯回歸預(yù)測(cè)，用戶行為數(shù)據(jù)的RFM模型和K-means分析模型。旨在幫助讀者掌握金融機(jī)構(gòu)中常見的分析方法，為讀者將來(lái)步入相關(guān)行業(yè)打好基礎(chǔ)。
金融大數(shù)據(jù)處理(中級(jí)1+X證書制度系列教材) 目錄
項(xiàng)目1 AI自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集及清洗
任務(wù)1.1 數(shù)據(jù)接口的原理與規(guī)范
任務(wù)1.2 接口數(shù)據(jù)采集
任務(wù)1.3 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理
任務(wù)1.4 文本數(shù)據(jù)處理
項(xiàng)目2 金融數(shù)據(jù)庫(kù)搭建及使用
任務(wù)2.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)概述
任務(wù)2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
任務(wù)2.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
任務(wù)2.4 數(shù)據(jù)查詢
項(xiàng)目3 證券業(yè)數(shù)據(jù)分析
任務(wù)3.1 收益率的描述性統(tǒng)計(jì)分析
任務(wù)3.2 金融數(shù)據(jù)時(shí)間序列分析
任務(wù)3.3 投資組合相關(guān)性分析
項(xiàng)目4 銀行業(yè)數(shù)據(jù)分析
任務(wù)4.1 銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的線性回歸分析
任務(wù)4.2 銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的邏輯回歸分析
項(xiàng)目5 大數(shù)據(jù)用戶特征分析
任務(wù)5.1 用戶特征的RFM分析
任務(wù)5.2 用戶特征的K-Means分析
附錄 初識(shí)Python
參考文獻(xiàn)
任務(wù)1.1 數(shù)據(jù)接口的原理與規(guī)范
任務(wù)1.2 接口數(shù)據(jù)采集
任務(wù)1.3 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理
任務(wù)1.4 文本數(shù)據(jù)處理
項(xiàng)目2 金融數(shù)據(jù)庫(kù)搭建及使用
任務(wù)2.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)概述
任務(wù)2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
任務(wù)2.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
任務(wù)2.4 數(shù)據(jù)查詢
項(xiàng)目3 證券業(yè)數(shù)據(jù)分析
任務(wù)3.1 收益率的描述性統(tǒng)計(jì)分析
任務(wù)3.2 金融數(shù)據(jù)時(shí)間序列分析
任務(wù)3.3 投資組合相關(guān)性分析
項(xiàng)目4 銀行業(yè)數(shù)據(jù)分析
任務(wù)4.1 銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的線性回歸分析
任務(wù)4.2 銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的邏輯回歸分析
項(xiàng)目5 大數(shù)據(jù)用戶特征分析
任務(wù)5.1 用戶特征的RFM分析
任務(wù)5.2 用戶特征的K-Means分析
附錄 初識(shí)Python
參考文獻(xiàn)
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