Python金融数据挖掘与分析实战.pptxVIP

读书笔记模板Python金融数据挖掘与分析实战 01思维导图读书笔记作者介绍内容摘要目录分析精彩摘录目录0305020406 思维导图 实战数据挖掘分析方法分析数据挖掘数据实战数据实战习题分析模型方法算法预测第章客户可视化本书关键字分析思维导图 内容摘要 内容摘要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。 读书笔记 读书笔记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。 目录分析 1.1 Anaconda环境安装1.2常用Python交互工具1.3 Jupyter Notebook简介1.4习题第1章 Python工作环境准备 2.1 Python基础知识2.3 Python变量类型2.2 Python基础语法第2章 Python入门 2.4 Python运算符2.5 Python条件与循环语句2.6 Python函数2.7 Python模块2.8 Python文件处理12345第2章 Python入门 2.9 Python异常2.11习题2.10数据分析相关库第2章 Python入门 2.4 Python运算符2.4.1算术运算符2.4.2比较运算符2.4.3赋值运算符2.4.4按位运算符2.4.5逻辑运算符2.4.6成员运算符2.4.7身份运算符2.4.8运算符优先级 2.5 Python条件与循环语句2.5.1条件语句2.5.2循环语句 2.10数据分析相关库2.10.1 NumPy2.10.2 Matplotlib2.10.3 PySpark2.10.4其他常用库 3.1数据分析工作流程3.2数据预处理3.3鸟瞰机器学习3.4习题第3章数据预处理 3.2数据预处理3.2.1数据集导入3.2.2数据概览3.2.3数据清洗3.2.4类别变量转换3.2.5数据分割3.2.6特征缩放 4.1分类分析4.2聚类分析4.3回归分析4.4关联分析4.5时间序列分析4.6异常检测010302040506第4章数据挖掘方法 4.8习题4.7推荐算法第4章数据挖掘方法 4.1分类分析4.1.1决策树4.1.2支持向量机4.1.3分类算法的选择 4.2聚类分析4.2.1 K均值算法4.2.2聚类算法和分类算法的区别 4.3回归分析4.3.1变量间的关系4.3.2回归分析算法的分类和步骤4.3.3回归分析算法的选择 4.4关联分析4.4.1关联规则4.4.2关联规则的序列模式 4.5时间序列分析4.5.1时间序列分析方法和步骤4.5.2时间序列的三种预测模式 5.1络舆情概述5.2舆情数据采集5.3实战：热点话题聚类5.4习题第5章络舆情采集与热点分析 5.1络舆情概述5.1.1大数据络舆情背景5.1.2舆情处理过程 5.2舆情数据采集5.2.1络舆情采集工具5.2.2络舆情数据爬取实例 6.1情感分析介绍6.2情感分类方法6.3情感分类实战演练6.4习题第6章舆情研判之情感分类 6.1情感分析介绍6.1.1情感分析分类6.1.2情感分析文本预处理6.1.3实战：中文文本处理练习 6.2情感分类方法6.2.1基于词典的情感分类6.2.2基于机器学习的情感分类6.2.3基于深度学习模型的情感分类 6.3情感分类实战演练6.3.1淘宝家电商品评论情感分类预测6.3.2京东客户评论情感倾向预测 7.1股市数据分析价值7.2 ARIMA模型7.3实战：基于SVM和ARIMA的股价预测7.4习题第7章用机器学习方法预测股价 7.1股市数据分析价值7.1.1案例背景7.1.2案例价值 8.1神经络预测方法8.2实战：基于LSTM和GRU的股价预测8.