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PYTHON經濟管理大數據分析 版權信息
- ISBN：9787542974891
- 條形碼：9787542974891 ; 978-7-5429-7489-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
PYTHON經濟管理大數據分析 內容簡介
本書的目的是對經濟管理大數據進行Python分析。本書的特征是直接針對經濟管理數據庫中提取的粗數據，一步步進行數據的清洗和Python分析，更加適合于初學者和現實應用。本書的目標讀者主要是經濟管理類型專業以及業界經管類工作人員。本書的主要經濟管理知識涉及宏觀經濟、企業財務、企業管理等方面，針對現實運用中對企業經營管理經常需要涉及的分析報告需求，設置Python單比率時間序列分析、多指標比率分析以及構圖分析，可用于單企業經營管理分析。其次，本書采用宏觀經濟數據以及微觀企業上市數據，提取大數據采用Python因果推斷和機器學習進行多企業的數據挖掘？梢园堰@本書看作是經濟管理學科本科高年級學生進行大數據分析的教材或業界進行經濟管理報告撰寫的工具書。 主要內容包括：數據挖掘基礎及Python介紹，Python基礎數據類型，Python經濟管理比率分析，Python數據構圖分析，Python數據線性因果關系推斷， Python與數據統計推斷，非線性因果關系推斷，虛擬變量，異方差的Python應用，面板數據模型。
PYTHON經濟管理大數據分析 目錄
第1篇 Python數據分析基礎
第1章 Python介紹
1.1 學習Python的目的
1.2 Python的發展歷程
1.3 Python學習的基本思路
1.4 Python代碼開發環境
1.5 Python的安裝
1.6 學習Python的社會責任
第2章 Python基礎
2.1 Python基礎數據類型
2.2 NumPy語法
2.3 Pandas語法
實操案例 運用Pandas讀取Excel數據并進行數據處理
第3章 Python數據獲取、清洗以及常見的處理
3.1 數據獲取
3.2 數據清洗
實操案例 數據一致性及缺失值的清理
3.3 常見的數據處理
第4章 Python數據構圖分析
4.1 Matplotlib簡介
4.2 圖像要素
4.3 畫圖類型
實操案例 房價與房間數量的關系分析
第5章 Python經濟管理比率分析
5.1 單指標變化率計算
5.2 多指標比率計算
實操案例 運用Python進行企業財務比率分析
第2篇 Python數據因果關系推斷
第6章 Python數據線性因果關系推斷
6.1 二元線性回歸模型及其參數估計
6.2 普通*小二乘法的Python實現
實操案例6-1 企業股價的市場影響因素——線性回歸模型
6.3 對數化模型的Python實現
實操案例6-2 企業流動性的影響因素——對數化模型
第7章 Python與數據統計推斷
7.1 統計分析推斷的數學表示
7.2 P值統計及圖形解釋
7.3 單雙側t檢驗及Python實現
實操案例7-1 企業償債能力影響因素——單雙側t檢驗
7.4 置信區間
7.5 線性組合的假設檢驗
實操案例7-2 企業償債能力影響因素——線性組合假設檢驗
7.6 標準化回歸模型的Python實現
實操案例7-3 企業成長性的影響因素——標準化回歸
第8章 Python非線性因果關系推斷
8.1 二次項模型
實操案例8-1 企業創新與企業規模的倒U形關系——二次項回歸
8.2 交互項的理論意義及實現
實操案例8-2 企業成長性的財務影響因素——交互項分析
8.3 模型誤設檢驗
第9章 虛擬變量
9.1 虛擬變量概述
9.2 虛擬變量的Python實現
實操案例9-1 企業規模與資產負債率的因果關系推斷——虛擬變量構造
9.3 二值變量交叉
實操案例9-2 金融危機與企業債務的分析——虛擬變量交叉項的回歸
第10章 異方差的Python應用
10.1 異方差性概述
10.2 異方差性檢驗
10.3 異方差性處理——加權*小二乘法
實操案例 企業資本結構調整的影響因素——異方差檢驗及處理
第11章 面板數據模型
11.1 混合模型
11.2 固定效應模型
11.3 隨機效應模型
11.4 模型實操與比較
實操案例 企業營運能力的因果關系推斷
第3篇 Python機器學習方法
第12章 Python機器學習基礎介紹
12.1 機器學習的來源
12.2 機器學習的定義
12.3 機器學習的發展
12.4 機器學習的基礎
12.5 機器學習的應用
12.6 機器學習的分類
12.7 機器學習的基本流程
第13章 Python機器學習的分類模型
13.1 邏輯回歸模型（二值因變量模型）
13.2 KNN算法
13.3 支持向量機
13.4 決策樹算法
實操案例 企業財務舞弊的影響因素分析——機器學習分析
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