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本教材融合大數據科學知識和金融專業知識，既有大數據處理、分析等數據科學基礎知識，又包括大數據在金融行業的應用情境和理論分析。教材的各個部分基於數據分析實際操作中的數據采集、數據預處理、數據可視化各個環節進行設計，邏輯清晰、層次分明，符合學生和初學者的認知規律，符合高等教育學為中心，樹立成果導向的OBE教育理念，是培養現代數字經濟應用金融人才的重要教材。本教材通過理論闡述與實踐案例相結合的方式，旨在幫助學生掌握金融數據分析的核心技能，提升其在金融實際工作中運用數據分析解決問題的能力。
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Python自1991年誕生以來，目前已經成為非常受歡迎的動態編程語言，由於擁有海量的庫，所以Python在各個領域都有廣泛的應用，在金融界採用Python進行科學計算、量化投資的勢頭也越來越猛。目前各種在線策略編程平臺都支持Python語言，例如優礦、米筐、聚寬等，因此本課程選擇python作為金融計算軟件進行教學。本課程採用課堂講授與實操講解相結合，從零開始介紹Python基礎語法、數據結構、表達式、運算、控制流、函數、模塊等，由淺入深、循序漸進，結合量化投資策略進行編程實操與代碼詳解，進一步拓展介紹金融分析工具，為學生未來運用Python從事量化投資、金融分析等工作奠定基礎。本課程是建立在金融學、投資學、固定收益證券、金融工程學等基礎上的一門專業課程，對實現該專業的教學目的與未來學生從事投資工作具有重要意義。
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本書主要分為三個部分：Python入門基礎、金融衍生品定價原理及金融衍生品定價案例實操。第一部分介紹金融衍生品定價中常用的Python基礎語法、流程控制、函數表達及常用代碼庫；第二部分講解金融衍生品定價的核心原理，包括遠期定價、期貨定價、互換定價、二叉樹期權定價、Black-Scholes-Merton期權定價、期權定價的解析法與數值法、傅裡葉變換在期權定價中的應用以及信用衍生品定價等；第三部分展示Python在金融衍生品設計與定價中的應用案例，包括遠期、期貨、互換及期權等金融衍生品的設計與定價案例。
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本教材聚焦金融行業數字化轉型需求，立足高職與職教本科金融類專業的人才培養定位，以“行業認知+工具實操”為主線，構建“項目引領、任務驅動”的教學體系，採用“認知→工具→應用”三級進階的編寫結構。從大數據的基礎認知開始，解析大數據在銀行、證券、保險等業務中的核心價值，建立學生對金融數據應用場景的直觀理解。基於學生的學情，作為與現在教材的區別，弱化分布式系統、編程語言等技術細節，聚焦Excel、Tableau、SQL等易用工具，通過流程化操作演示數據清洗、可視化與基礎分析。通過在金融場景下的應用，深度剖析金融大數據在銀行對賬、保險理賠、信貸風險評估等真實業務場景中的應用，提升學生在實際業務中的數據處理與分析能力。本教材秉承“技術為民”的思政引領，用“數據看中國”講好中國的金融故事，通過“業務問題→數據需求→工具操作→結論報告”標準化路徑，降低學習難度，適配高職學生認知水平，配合模擬實訓平臺，配套搭建在“智慧職教”國家資源庫平臺上的數字化課程資源，支持“課堂講授+自主實操+動態測評”混合教學模式，旨在培養具有金融大數據處理與分析能力的複合型人才，滿足金融行業數字化轉型需求。
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本書系統地介紹Python在金融數據分析中的應用，分為三篇。第一篇為Python基礎篇(第1章、第2章)，詳細講解Python基礎知識及數據分析相關庫(包括NumPy、pandas和Matplotlib)，幫助讀者打下堅實的編程基礎。第二篇為金融數據分析與挖掘篇(第3章～第6章)，深入介紹金融數據的獲取及預處理、描述性分析與可視化，以及有監督學習和無監督學習等數據建模技術，培養讀者在金融數據分析領域的專業技能。第三篇為綜合應用篇(第7章～第10章)，通過上市公司股票數據獲取與可視化分析、滬深300指數預測、基於K均值聚類的上市公司財務數據分析以及不同投資組合下的收益率與波動率分析等具體案例，將理論知識與金融實踐相結合，提升讀者的實踐能力和綜合決策能力。本書不僅提供豐富的案例數據和代碼，還在第二篇各章末提供本章實訓和實戰演練，旨在通過實踐，加深讀者對金融數據分析的理解。本書配有PPT課件、教學大綱、電子教案、源代碼、數據文件、課後習題答案、實戰演練參考答案等教學資源，讀者可在人郵教育社區免費下載使用。本書適合作為高等院校金融、經濟、統計、計算機等相關專業的教材，也適合作為金融專業人士和對金融數據分析感興趣的讀者的參考用書。
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隨著互聯網金融和大數據以及新媒體的發展，金融營銷學變得越來越重要。本書以我國金融業現狀為背景，結合國外先進的金融理論與實務，闡述了金融營銷的基本概念、方法和原則，並以營銷學科為經，大數據和新媒體背景為維，全方位系統介紹了金融營銷領域的諸多問題，包括金融營銷戰略、金融市場調查與預測、金融品牌營銷、金融服務營銷、金融新媒體營銷、金融大數據營銷、金融營銷客戶行為分析、金融市場細分與定位、金融營銷產品策略、金融營銷定價策略、金融營銷渠道策略以及金融營銷促銷策略。本版更新：替換每章節涉及的所有案例，增加針對金融大數據、互聯網+創新等方面的最新案例；更新相關數據。
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本書全面介紹了金融大數據的應用，並使用Python語言對其進行了編程實踐。書中首先帶領讀者瞭解數字金融新技術，深入探討了物聯網、雲計算、區塊鏈、大數據以及人工智能等前沿技術的相關知識以及在金融領域的應用。然後，通過生動的實例詳細介紹了Excel和Power BI等常用辦公軟件在金融統計分析中的實際應用，旨在提升讀者的辦公效率和數據分析能力。在此基礎上，書中進一步剖析了金融統計分析的原理和方法論，使讀者對金融數據的處理和分析有了更為全面的認識。接著，進入Python實踐部分，從Python概述、數據類型、程序控制結構、函數和文件操作、Python數據分析常用第三方庫等方面，系統地指導讀者逐步掌握Python編程的核心技能。此外，書中還通過豐富的案例展示了Python在金融領域的實際應用，以及數據挖掘等進階技術，從而極大地拓寬了讀者的技能邊界。通過對本書的學習，讀者不僅能夠緊跟金融科技的發展步伐，更能充分利用Python工具深入挖掘金融大數據中的潛在價值，為金融行業的創新發展貢獻自己的力量。本書適合作為高校金融相關專業的教材，也適合廣大金融行業從業人員以及對金融科技領域感興趣的讀者閱讀。
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本書是一本紀實類散文集，採用非虛構的寫法，記錄了一個平凡人震後“重生”並投身社會的故事。以“被埋廢墟”“幸運獲救”“艱難手術”“康復訓練”“坐上輪椅”“重新‘站’起來”等對作者個人及社會具有重要意義的事件為篇章，真實記錄了作者2008年在北川老縣城不幸遭遇“5·12”汶川特大地震，被埋廢墟75小時後獲救,但因肢體癱瘓，被送往多家醫院救治,以及重新“站”起來後，懷著一顆感恩的心重新走上工作崗位、參與震後重建工作，後帶領團隊在北川建立了311個農家書屋、34個社區書屋，讓北川圖書館成功躋身國家一級圖書館並獲評“最美基層圖書館”的經歷，彰顯社會大愛。
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本書內容包括數據統計分析、數據相關性分析、時間序列分析、會計決策分析方法、管理決策分析方法、金融決策分析方法等,結合經濟、金融、管理等領域的實際問題,融合了財經類專業知識和Python編碼實戰,通過近200個案例的Python代碼講解,幫助讀者提升財經類數據分析與決策的實踐能力.
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《Python金融大數據分析 第2版》分為5部分，共21章。第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用於金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了Python的基礎知識以及Python中非常有名的庫NumPy和pandas工具集，還介紹了面向對象編程；第3部分介紹金融數據科學的相關基本技術和方法，包括數據可視化、輸入/輸出操作和數學中與金融相關的知識等；第4部分介紹Python在算法交易上的應用，重點介紹常見算法，包括機器學習、深度神經網絡等人工智能相關算法；第5部分講解基於蒙特卡洛模擬開發期權及衍生品定價的應用，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值等知識。《Python金融大數據分析 第2版》本書適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。
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本書從Python基礎入門講起，到應用Python進行科學計算、數據處理、數據可視化、挖掘建模基礎訓練，再到利用Python進行金融數據挖掘與量化投資實戰，深入淺出地介紹了如何使用Python進行金融數據分析、挖掘和量化投資的全過程。全書分3篇：基礎篇、案例篇和實訓篇。基礎篇(第1～6章)主要介紹Python基礎及應用於科學計算、數據處理、數據可視化、機器學習、關聯規則等方面的基礎知識和金融數據基礎知識；案例篇(第7～11章)主要介紹利用Python進行金融數據挖掘分析的基礎案例和綜合案例；實訓篇(第12章)，由8個實訓組成。本書將從Python基礎知識、基本數據分析技能和金融數據基礎知識，擴展到基礎案例和綜合案例，最後通過實訓幫助讀者強化訓練，完成Python金融數據分析與挖掘相關知識的學習。本書提供配套的案例數據、程序代碼，適合作為普通高等院校數學、計算機、經濟管理專業相關課程的教材，也適合作為金融數據挖掘研究者、愛好者的參考書。
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本書對接“崗課賽證”，按任務引領式教學編排內容，主要包括起動機不工作故障的檢修、發動機缺缸故障的檢修、發動機燃燒過稀故障的檢修、前照燈不亮故障的檢修、電動車窗不工作故障的檢修、空調系統不製冷故障的檢修、ABS故障指示燈點亮故障的檢修、行駛時車輛跑偏故障的檢修、車輛轉向沉重故障的檢修、傳動軸異響故障的檢修共十個任務。本書以職業活動為導向，以校企合作為基礎，以綜合職業能力培養為核心，遵循理論教學與技能操作融合貫通的一體化課程教學理念，努力實現“教、學、做”融為一體。通過本書的學習，學生不僅可以掌握汽車故障檢修的相關理論知識，還能夠提高實踐操作及實際應用的能力。
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本書的主要內容有: 創建並理解經典和現代k線圖模式所需的條件。學習這些模式背後的市場心理。使用一個框架來學習如何進行交易策略的回測。探索不同的製圖系統並理解它們的局限性。在Python中導入不同時間框架的OHLC歷史外匯數據。使用算法發現和再現模式。學習模式的特性和應用。
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本書構建了一個系統性的分析框架，從多個角度對全球大數據金融的實踐進行了全面的歸納與研究，探討大數據時代背景下金融行業如何運用大數據技術提高金融服務效率，是一本集金融基本知識和金融數據處理及應用相結合的專業教材。本書共包括大數據概論、大數據與金融的融合與發展、大數據相關技術、大數據金融的應用分析、大數據與供應鏈金融、大數據金融機構與產品、大數據金融商業模式與生態環境、大數據與中國金融信息安全分析、大數據金融風險管理與控制以及大數據與金融監管等十章。
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《Python金融數據分析》詳細闡述了與Python金融數據分析相關的基本解決方案，主要包括獲取金融數據、數據預處理、可視化金融時間序列、探索金融時間序列數據、技術分析和構建交互式儀錶板、時間序列分析與預測、基於機器學習的時間序列預測、多因素模型、使用GARCH類模型對波動率進行建模、金融領域中的蒙特卡羅模擬、資產配置、回測交易策略、識別信用違約、機器學習項目的高級概念、金融領域的深度學習等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。
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《金融數據分析和數據挖掘案例實戰》是一本聚焦金融數據處理與挖掘的專業圖書。它以客戶畫像為核心，涵蓋原理、技術、管理等篇章，詳述數據挖掘方法論及信貸各環節模型構建，如申請、行為、催收評分卡等。本書通過大量的案例展示如何運用數據解決實際問題，從數據理解、預處理，到模型構建、評估與應用，還涉及算法工程化內容，助力金融從業者及相關專業人士提升數據分析能力，挖掘數據價值，推動金融業務創新與決策優化。
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故事圍繞阿麗薩從神必星球帶回的一盒水彩筆展開。 作為阿麗薩家族的朋友，外星人格羅莫澤卡非常喜歡阿麗薩，他送給她一盒神奇的水彩筆，用這些筆能畫出活生生的真東西，會跑的貓，能說話的機器人，甚至是會噴火的龍…… 阿麗薩想用這些神筆做些有意義的事情。爸爸的朋友帶回來一個外星孤兒，他們雖破譯了小外星人的語言，但卻無法揭開他的身世之謎。阿麗薩瞭解到小外星人思念家鄉的新年後，讓他用神筆劃了他家鄉的新年樅樹，進而也見識到了小外星人家鄉的神奇新年文化……
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Python憑藉其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要數據分析和處理大量數據的金融領域得到了廣泛而迅速的應用，並且成為越來越多專業人士首 選的編程語言之一。本書通過12章內容介紹了Python在金融領域的應用，從Python的安裝、基礎語法，再到一系列簡單的編程示例，本書循序漸進地引導讀者學習Python。同時，本書還結合Python的各個模塊以及金融領域中的期權價格、金融圖形繪製、時間序列、期權定價模型、期權定價等內容，深度揭示了Python在金融行業中的應用技巧。本書適合金融、會計等相關專業的高校師生閱讀，也適合金融領域的研究人員和從業人員參考學習。對於有一定計算機編程基礎，但想要從事金融行業的讀者，本書也是不錯的參考用書。
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Python實踐――數據挖掘與商務智能是近年來全球及企業數字化的熱點研究內容。包括商務智能概述、數據倉庫與在線分析處理、數據挖掘、數據挖掘高級方法、文本與Web分析、RFID數據挖掘、大數據分析與可視化、面向商務應用的知識管理、商務智能系統和商務智能應用等內容，它彙集了統計學、機器學習、數據庫、人工智能等學科，具有多學科交叉以及技術與管理融合等特點。本書秉承教材風格，強調廣度講解。注重成熟模型和開源工具的使用，以提高學習者的應用能力為目標；注重結合實例和實驗，加強基本概念和原理的理解和運用；注重實例的趣味性和生活性，提高學習者學習的積極性。本書可作為普通高等院校計算機應用、軟件工程、信息管理、電子商務和管理科學等相關專業高年級本科生及碩士研究生數據挖掘課程的教材。同時，對數據挖掘技術和方法感興趣，致力於相關方面的研究和應用的其他讀者，也可以從本書中獲取基本的指導和體驗。
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本書反映國內外建設工程項目管理的近期新動態，結合大量工程實例，基於建設工程項目全壽命期管理過程進行開發建設，系統地闡述建設工程項目管理。本書主要內容包括建設工程項目的管理概論、組織、前期策劃管理、勘察設計管理、招投標與合同管理、施工管理、後期管理等基礎知識。本書採用全新體例編寫，引入大量工程案例，新增知識鏈接、特別提示等模塊，每個項目後附有思考題供讀者複習。通過對本書的學習，讀者可以掌握建設工程項目管理的基本理論和操作技能，具備自行規劃和實施建設工程項目管理的能力。本書可作為高職高專院校土木建築類相關專業的教材和指導書，也可作為土建施工類及建設工程管理類各專業職業資格考試的培訓教材，還可為參加相關執業資格考試的人員提供參考。
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在當今時代，金融、數學和編程是有著內在聯繫的。本書提供了針對這些學科的相關基礎內容，並介紹了在計算金融世界中入門所需的主要工具。本書的主要內容有：運用數學知識，學習金融理論和Python編程的基礎。學習在計算金融中使用金融理論、金融數據建模，以及Python。利用簡單的經濟學模型，更好地理解金融的基本概念和Python編程概念。利用靜態和動態金融建模來解決金融中的基本問題，如定價、決策、均衡和資產分配等。學習對金融建模有用的Python軟件包的基礎知識，如NumPy、SciPy、Matplotlib和SymPy。
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《金融領域的另類數據――投資者、交易員和風險管理者的指南》基於金融領域的另類數據，提供了機器學習方法和數據源的實用概述。作者Alexander Denev和Saeed Amen*次對另類數據進行了全面闡述，使另類數據價值研究能夠系統地呈現在讀者面前。《金融領域的另類數據――投資者、交易員和風險管理者的指南》分為另類數據簡介與理論、另類數據的實際應用兩個部分。作者多方闡述了另類數據的發展與挑戰，提供了大量有價值的案例研究和實際例子，為讀者提供利用另類數據獲益的理論與方法，同時也是讀者避開另類數據中複雜的理論與技術陷阱的指南。
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這是一本建設數字中國的實戰性著作，講解了如何從合規數據源獲取公共數據、個人數據和企業數據，並將這些數據合規地應用到各種金融風控場景。本書圍繞公共數據、企業數據、個人數據的分類分級授權應用場景要點，通過分享公安、運營商、銀聯、工商、央行征信、百行征信、司法、航旅、鐵路、稅務、交通、電力、保險等十幾種主流數據資源的開放背景、數據能力及現有的數據產品應用邏輯，幫助大數據行業從業者更好地了解數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權三類數據產權運行機制。書中凝聚了大量數據流通交易及應用方面的有價值的經驗、方法論、規範、解決方案和案例，不僅能讓讀者即學即用，還能讓讀者了解大數據行業及數據經濟產業的發展趨勢。通過本書，你將掌握以下內容：?合規數據源的特點?金融機構數據采購評估的要點?各類公共數據、企業數據及個人數據資源的開放背景、產品形態及應用場景?反欺詐及風險防控等十幾種主流數據源的深度剖析?消費金融反欺詐路徑的設計?車險風險防控的策略?小微企業金融風險防控的邏輯?物流金融風險防控的機制?車聯網及工業互聯網數據應用情況?數據交易所對金融機構數據采購及應用的影響及合作思路
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本教材順應“互聯網+教育”和新文科建設的趨勢，根據軟件類課程的特點，將紙質教材和數字資源充分整合，將金融理論、數據分析模型和金融案例有機結合，探索紙質教材、電子素材、網絡資源、教學終端一體化，打造新形態《R軟件與金融數據分析》教材。
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《金融數據建模應用(中級)》是教育部1+X職業技能等級證書“金融數據建模應用(中級)”的配套教材。全書依據金融數據建模應用職業技能等級標準，面向金融數據建模相關崗位需求，強化學生的業務實操能力和職業判斷能力。全書從金融大數據概述、金融數據分析基礎、金融數據建模及常用算法、金融數據自主建模高級應用、SQL在金融數據建模中的應用、金融數據可視化分析高級應用、金融數據建模應用案例解析、金融數據建模新技術和金融數據安全規範9個方面，培養學生在金融科技崗位上進行金融數據建模的能力。 《金融數據建模應用(中級)》可作為教育部1+X職業技能等級證書“金融數據建模應用(中級)”培訓的教材，也可作為應用型本科院校、中高等職業院校的計算機科學與技術、信息管理與信息系統、金融學等相關專業的教材，還可作為金融數據建模應用從業人員的培訓用書。
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《金融數據建模應用(初級)》是教育部1+X職業技能等級證書“金融數據建模應用(初級)”的配套教材。全書依據金融數據建模應用職業技能等級標準，面向金融數據建模相關崗位需求，強化學生的業務實操能力和職業判斷能力。全書從金融數據建模導論、金融數據建模需求及典型應用場景、常見金融業務數據介紹、金融數據自主建模基礎應用、金融數據可視化應用基礎、金融數據模型典型場景應用和金融數據安全規範7個方面，培養學生在金融科技崗位上進行金融數據建模的能力。 《金融數據建模應用(初級)》可作為教育部1+X職業技能等級證書“金融數據建模應用(初級)”培訓的教材，也可作為應用型本科院校、中高等職業院校的計算機科學與技術、信息管理與信息系統、金融學等相關專業的教材，還可作為金融數據建模應用從業人員的培訓用書。
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《中國當代社會與文化英文教程(第三版)》圖文並茂地提供一種展現中國當代社會歷史文化風貌的視覺方式，凸顯重要主題。全書共分為10個單元，每個單元以一個主題為中心，從中國國家基本概況談起，涵蓋各族人民、語言文學、教育制度、科學技術、傳統節日、山川河流、飲食文化、中醫療法、中華瑰寶等諸多方面的文化知識。通過聽說讀寫譯等多種訓練方式教授學生瞭解和介紹中華文化。課程內容生動、直觀，符合當代大學生的認知心理。教材語篇長度、難度適中，生詞短語有詞匯表，文化背景知識有腳注，每篇文章後均有長難句注釋，方便學習者學習和查找。第三版對語言文學、教育制度、科學技術三個單元的選篇做了較大幅度的修改，更新了課文內容和統計數據，去除了內容相對陳舊的篇章，增加了與時俱進的選篇和經典作品與人物的介紹，比如在線教育、科幻小說與電影、問鼎茅盾文學獎的長篇小說《白鹿原》及其作者陳忠實、“捧著一顆心來，不帶半根草去”的人民教育家陶行知等。
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《Python金融數據分析與數字化營銷》的作者通過個人學習Python的親身經歷，總結出一個高效率的Python學習方法與途徑，來幫助零基礎的非專業程序員利用Python來進行數據處理和分析以及展開數字化營銷。《Python金融數據分析與數字化營銷》共7章，第1章介紹基礎知識，第2章介紹如何寫腳本，第3章重點介紹Pandas數據分析，第4章介紹Python數據抓取，第5章介紹數據可視化，第6章和第7章分別介紹如何運用Python來進行金融數據分析和數字化營銷。 《Python金融數據分析與數字化營銷》重點突出，詳略得當，適合零基礎的讀者快速運用Python來進行數據分析與決策。
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《金融大數據處理（中級）》依據《金融大數據處理職業技能等級標準（中級）》編寫，以金融行業對大數據的應用為背景，以大數據處理流程為主線，分為數據采集與清洗、數據庫搭建與存儲、數據分析與挖掘三大模塊，用真實的案例展現金融大數據處理流程、技術與相關知識。通過本書的學習，使得讀者對大數據處理技術在金融行業的應用具有深入的瞭解，為將來從事金融科技相關數據採編、數據諮詢、數據分析等崗位打好堅實的基礎。
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本書是*1 X職業技能等級證書“金融數據建模應用(高級)”的配套教材。全書依據金融數據建模應用職業技能等級標準，面向金融數據建模相關崗位需求，強化學生的業務實操能力和職業判斷能力。全書從金融基礎業務應用、金融數據分析、金融數據庫、金融數據挖掘與算法實現、金融數據模型設計與調優、數據可視化、金融數據建模項目管理7個方面，培養學生在金融與科技融合的專業崗位上金融數據建模應用能力。 本書可作為1 X職業技能等級證書“金融數據建模應用(高級)”培訓的教材，也可作為應用型本科院校、中高等職業院校軟件工程、計算機科學與技術、信息管理與信息系統、信息與計算科學、物聯網工程、金融貿易等相關專業的教材，還可作為金融數據建模應用從業人員的培訓用書。
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本書介紹了Python在金融數據分析中常用的基礎工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、Keras等，同時給出了40多個金融數據分析的經典案例，包括股票市場數據分析、債券市場數據分析、衍生品市場數據分析、投資組合案例分析、金融模型模擬、機器學習股價預測、期權定價綜合應用場景案例、層次風險平價方法應用場景案例以及深度學習在金融市場中的應用場景案例等。
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