Python金融数据挖掘与分析实战

这是一本金融数据挖掘与分析领域的实战性著作，它能指导零Python编程基础和零数据挖掘与分析基础的读者快速掌握金融数据挖掘与分析的工具、技术和方法。读完本书，你将会有如下3个方面的收获。（1）Python编程基础和数据预处理：首先详细讲解了Python的核心语法，以及NumPy、Matplotlib、PySpark、JupyterNotebook等Python数据处理工具的使用；然后详细介绍了数据预处理的流程和技巧。通过深入浅出的语言和丰富的样例展示，帮助初学者快速上手Python，为之后的数据分析实战夯实基础。（2）数据挖掘与分析的经典方法：详细讲解了经典的数据挖掘方法，包括聚类分析、回归分析、分类分析、异常检测、关联分析、时间序列分析等。（3）主要金融应用场景的数据挖掘方法：针对网络舆情的采集和热点分析、舆情分析中的情感分析、股价趋势预测、个人信用评分、企业信用评分、用户画像、目标客户精准分析、销售数据分析等金融行业的常见应用场景，给出了数据挖掘和分析的方法。本书注重实战，配有大量精心设计的案例，同时还有配套的讲解视频、代码和数据资源，可操作性强。

这是一本金融数据挖掘与分析领域的实战性著作，它能指导零Python编程基础和零数据挖掘与分析基础的读者快速掌握金融数据挖掘与分析的工具、技术和方法。读完本书，你将会有如下3个方面的收获。 首先，你将掌握Python编程基础和数据预处理。本书详细讲解了Python的核心语法，以及NumPy、Matplotlib、PySpark、Jupyter Notebook等Python数据处理工具的使用。同时，详细介绍了数据预处理的流程和技巧，包括数据清洗、数据转换和数据降维等操作。通过深入浅出的语言和丰富的样例展示，帮助初学者快速上手Python，为之后的数据分析实战夯实基础。 其次，你将掌握数据挖掘与分析的经典方法。本书详细讲解了经典的数据挖掘方法，包括聚类分析、回归分析、分类分析、异常检测、关联分析、时间序列分析等。这些方法在金融领域有着广泛的应用，如股价趋势预测、个人信用评分、企业信用评分等。通过本书的学习，你将能够理解这些方法的基本原理和实现步骤，并能够应用到实际的数据分析中。 最后，你将掌握主要金融应用场景的数据挖掘方法。本书针对网络舆情的采集和热点分析、舆情分析中的情感分析、股价