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財務大數據基礎(Python數據分析財務管理專業東北財經大學國家級一流本科專業建設系列教材)

  • 作者：編者:甄阜銘|責編:王麗//王玲//趙宏洋
  • 出版社：東北財大
  • ISBN：9787565451584
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：234
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共9章，第1章主要介紹數據分析內容和數據分析的平台Jupytor Notebook；第2?3章為Python編程，從基礎到進階，使讀者掌握數據分析所需的程序設計能力；第4?9章為數據處理和數據分析的融合；第4章介紹NumPy和Pandas，為數據分析打好基礎；第5章介紹Pandas如何處理數據集；第6章內容為數據可視化，主要介紹Matplotlib；第7章內容為文本數據處理，主要是正則表達式及文本數據處理；第8章內容為時間序列數據分析，主要介紹時問序列的3個對象應用；第9章從理論到實踐系統介紹機器學習應用於回歸、分類和聚類，並使用sklearn具體實現。
作者介紹
編者:甄阜銘|責編:王麗//王玲//趙宏洋
目錄
第1章  數據分析與軟體工具概述
  本章學習目標
  1.1  數據分析概述
  1.2  數據分析工具Python
  1.3  數據分析工具包Anaconda
  1.4  Python數據分析編程
  【財務應用與實踐】
  【本章小結】
  【本章習題】
第2章  Python編程基礎
  本章學習目標
  2.1  Python的標識符與關鍵詞
  2.2  Python的對象與變數
  2.3  Python的表達式與運算符
  2.4  Python的數據類型
  2.5  Python程序流程式控制制
  2.6  可迭代對象、推導式與生成器
  【財務應用與實踐】
  【本章小結】
  【本章習題】
第3章  Python編程進階
  本章學習目標
  3.1  Python函數
  3.2  函數式編程
  3.3  面向對象的編程
  3.4  Python模塊與包
  3.5  Python命名空間與變數作用域
  3.6  Python文件系統管理
  3.7  Python異常處理機制
  【財務應用與實踐】
  【本章小結】
  【本章習題】
第4章  Pandas數據分析基礎
  本章學習目標
  4.1  NumPy基礎
  4.2  Pandas基礎
  4.3  Pandas索引對象
  4.4  Pandas數據切片與提取
  4.5  Pandas的常用方法
  【財務應用與實踐】
  【本章小結】
  【本章習題】
第5章  Pandas數據集處理
  本章學習目標
  5.1  函數應用
  5.2  數據變形
  5.3  數據分組
  5.4  數據連接
  【財務應用與實踐】
  【本章小結】

  【本章習題】
第6章  數據可視化
  本章學習目標
  6.1  Matplotlib
  6.2  定性和定量數據
  【財務應用與實踐】
  【本章小結】
  【本章習題】
第7章  文本數據處理
  本章學習目標
  7.1  Pandas數據類型綜述
  7.2  str對象
  7.3  正則表達式基礎
  7.4  文本數據處理的操作
  【財務應用與實踐】
  【本章小結】
  【本章習題】
第8章  時間序列數據處理
  本章學習目標
  8.1  時間序列概述
  8.2  時間點
  8.3  時間差
  8.4  時間偏置
  8.5  窗口函數
  【財務應用與實踐】
  【本章小結】
  【本章習題】
第9章  數據分析與機器學習
  本章學習目標
  9.1  人工智慧
  9.2  機器學習
  9.3  sklearn
  【財務應用與實踐】
  【本章小結】
  【本章習題】
參考文獻

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