基本信息
- 作者： 王宇韬 房宇亮 肖金鑫
- 出版社：机械工业出版社
- ISBN：9787111633204
- 上架时间：2019-8-16
- 出版日期：2019 年8月
- 开本：16开
- 页码：312
- 版次：1-1
- 所属分类：计算机 > 软件与程序设计 > Python
编辑推荐
金融数据挖掘 企业风险预警 智能投资分析 量化金融交易
揭秘人工智能在金融行业中的实战应用全流程详解量化金融与数据化决策技术
内容简介
书籍
计算机书籍
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。
计算机书籍
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。
目录
前言
如何获取学习资源
第1章 Python基础
1.1 Python安装与第一个Python程序 12
1.1.1 安装Python 12
1.1.2 编写第一个Python程序 13
1.1.3 PyCharm的安装与使用 14
1.2 Python基础知识 18
1.2.1 变量、行、缩进与注释 18
1.2.2 数据类型：数字与字符串 20
1.2.3 数据类型：列表与字典、元组与集合 22
1.2.4 运算符 27
1.3 Python语句 29
1.3.1 if条件语句 29
1.3.2 for循环语句 30
1.3.3 while循环语句 31
1.3.4 try/except异常处理语句 32
1.4 函数与库 33
1.4.1 函数的定义与调用 33
1.4.2 函数的返回值与作用域 34
如何获取学习资源
第1章 Python基础
1.1 Python安装与第一个Python程序 12
1.1.1 安装Python 12
1.1.2 编写第一个Python程序 13
1.1.3 PyCharm的安装与使用 14
1.2 Python基础知识 18
1.2.1 变量、行、缩进与注释 18
1.2.2 数据类型：数字与字符串 20
1.2.3 数据类型：列表与字典、元组与集合 22
1.2.4 运算符 27
1.3 Python语句 29
1.3.1 if条件语句 29
1.3.2 for循环语句 30
1.3.3 while循环语句 31
1.3.4 try/except异常处理语句 32
1.4 函数与库 33
1.4.1 函数的定义与调用 33
1.4.2 函数的返回值与作用域 34
前言
信息时代，数据为王。
时代的发展日新月异，与此相伴的则是数据的急速增长。面对浩如烟海的数据，人工处理往往会感觉到力有不逮，而通过科技的力量则能弥补这一缺陷。如何在这些数据中挖掘出有价值的信息，也成为新时代每一位拼搏者要思考的问题。
金融从业者每天都要与海量的数据打交道，如新闻舆情数据、股价数据、宏观经济数据、个人信用数据等。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。例如，我们利用网络新闻数据可以搭建舆情监控系统，实现企业风险预警；利用股价数据进行相关量化金融分析，可以寻找合适的交易机会；利用个人信用数据，可以进行大数据风控和金融反欺诈等。
数据分析的工具层出不穷，从Excel软件、R语言，到现在非常火的Python语言，可以说科技的发展给我们配备了很多数据分析的利器。Python语言功能强大且较易上手，本书就采用Python语言来进行数据的挖掘与分析。
全书共16章，全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现，内容十分丰富，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。
我们将本书定位为一本金融科技入门读物，无论是编程知识还是金融相关知识，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。此外，我们还希望本书能成为一个金融科技工具箱，里面的代码不需要死记硬背，而是当您有相应需求时可以方便地速查速用。
本书中的数据挖掘与分析思想不仅适用于金融行业，对其他行业来说也具备较高的参考价值。无论您从事的工作是否与金融相关，我们都希望您通过阅读本书，能够初步了解金融科技，并结合书中的案例锻炼自己的实战能力，成长为一名优秀的数据挖掘与分析人才。
由于编者水平有限，在编写本书的过程中难免有不足之处，恳请广大读者指正批评，除了扫描二维码关注公众号获取资讯以外，也可加入QQ群930872583与我们交流。
编者
2019年6月
时代的发展日新月异，与此相伴的则是数据的急速增长。面对浩如烟海的数据，人工处理往往会感觉到力有不逮，而通过科技的力量则能弥补这一缺陷。如何在这些数据中挖掘出有价值的信息，也成为新时代每一位拼搏者要思考的问题。
金融从业者每天都要与海量的数据打交道，如新闻舆情数据、股价数据、宏观经济数据、个人信用数据等。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。例如，我们利用网络新闻数据可以搭建舆情监控系统，实现企业风险预警；利用股价数据进行相关量化金融分析，可以寻找合适的交易机会；利用个人信用数据，可以进行大数据风控和金融反欺诈等。
数据分析的工具层出不穷，从Excel软件、R语言，到现在非常火的Python语言，可以说科技的发展给我们配备了很多数据分析的利器。Python语言功能强大且较易上手，本书就采用Python语言来进行数据的挖掘与分析。
全书共16章，全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现，内容十分丰富，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。
我们将本书定位为一本金融科技入门读物，无论是编程知识还是金融相关知识，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。此外，我们还希望本书能成为一个金融科技工具箱，里面的代码不需要死记硬背，而是当您有相应需求时可以方便地速查速用。
本书中的数据挖掘与分析思想不仅适用于金融行业，对其他行业来说也具备较高的参考价值。无论您从事的工作是否与金融相关，我们都希望您通过阅读本书，能够初步了解金融科技，并结合书中的案例锻炼自己的实战能力，成长为一名优秀的数据挖掘与分析人才。
由于编者水平有限，在编写本书的过程中难免有不足之处，恳请广大读者指正批评，除了扫描二维码关注公众号获取资讯以外，也可加入QQ群930872583与我们交流。
编者
2019年6月
媒体评论
Python 是近年来非常火的一种编程语言，很多业务人员都对它非常感兴趣，然而大部分人对它能在金融领域发挥什么作用却不是很了解。这本书便由浅入深地讲解了Python 到底能做些什么以及如何实现这些功能，可以帮助业务人员提高工作效率，是一本不错的实践操作指导手册。
—华能贵诚信托总裁助理兼人力资源部总经理赵刚
随着人工智能概念的普及，信息技术逐渐渗透到各行各业当中，金融科技则是众多应用领域中非常精彩的一部分，华能贵诚信托和领带金融学院都非常重视科技在金融领域的应用。通过本书可以快速掌握Python 在金融等数据分析领域的实战技能。
—领带金融学院创始人陈新辉
在大数据时代，如何从海量数据中挖掘到有效的信息，对于每一个行业都非常重要。本书立足于商业案例实战，对金融大数据的挖掘与分析做了系统介绍，对金融从业者及数据分析工作者都很有参考价值。
—Dataguru 炼数成金数据分析社区创始人黄志洪
该书由易到难地讲解了企业风险预警系统、数据库管理、智能投顾、量化金融、大数据风控等多方面金融与 Python 结合的内容，每一章节都辅以具体的代码实现，是了解科技在金融领域应用的一本好书。
—极客社区DoraHacks 合伙人岳汉超
—华能贵诚信托总裁助理兼人力资源部总经理赵刚
随着人工智能概念的普及，信息技术逐渐渗透到各行各业当中，金融科技则是众多应用领域中非常精彩的一部分，华能贵诚信托和领带金融学院都非常重视科技在金融领域的应用。通过本书可以快速掌握Python 在金融等数据分析领域的实战技能。
—领带金融学院创始人陈新辉
在大数据时代，如何从海量数据中挖掘到有效的信息，对于每一个行业都非常重要。本书立足于商业案例实战，对金融大数据的挖掘与分析做了系统介绍，对金融从业者及数据分析工作者都很有参考价值。
—Dataguru 炼数成金数据分析社区创始人黄志洪
该书由易到难地讲解了企业风险预警系统、数据库管理、智能投顾、量化金融、大数据风控等多方面金融与 Python 结合的内容，每一章节都辅以具体的代码实现，是了解科技在金融领域应用的一本好书。
—极客社区DoraHacks 合伙人岳汉超
