金融商业数据分析 基于Python和SAS

出版社 ‏ : ‎ 机械工业出版社; 第 1 版 (2021年11月26日)

出版日期 ‏ : ‎ 2021年11月1日

品牌 ‏ : ‎ 北京华章图文信息有限公司

语言 ‏ : ‎ 简体中文

文件大小 ‏ : ‎ 129118 KB

内容简介：

这是一本金融商业数据分析的实战工具书。作者都是在金融行业有10～20年数据分析经验的资深专家，他们将多年来的项目经验、培训和咨询经验融合成了这本书。它将指导读者零基础掌握金融数据分析的工具、思路、方法和技巧，快速实现从入门到进阶的突破。
　　　　 本书强调实战，方法论与实践相结合，所有案例均来自实际的金融业务，涵盖工具使用、数据处理、统计分析等数据分析的全流程。
　　　　 本书内容共14章，可分为3篇。
　　　　 分析工具篇（第1～4章）：首先介绍了数据科学和数理统计的基本常识，然后讲解了数据分析工具SAS EG和Python的基础知识。
　　　　 数据处理篇（第5～9章）：首先通过描述性统计分析进行数据探索，继而讲解基本的报表和统计制图，还介绍了如何使用SAS EG进行数据处理，用Python进行数据整合、数据清洗，从而构建出满足分析需求的数据集。
　　　　 统计分析篇（第10～14章）：从统计学的基本概念引出假设检验、样本t检验，三大统计分析、构造预测模型，并分享了基于时间序列的建模方法。

作者简介：

张秋剑
　　　　 就职于腾讯云金融拓展中心，从事微信财富营销管理、数据中台、AI应用等解决方案拓展工作，研究方向包括数字化转型、创新实践等。
　　　　 张浩
　　　　 曾任腾讯云金融首席架构师和星环科技金融行业技术总监，主要从事大数据、人工智能、云计算、区块链、联邦学习等相关技术研发与产品设计工作，具有丰富的企业架构设计、企业数字化战略转型运营与业务咨询经验。
　　　　 周大川
　　　　 就职于某中央金融企业金融科技研发中心，主要从事企业级数据平台开发、核心业务平台建设、AI赋能金融科技创新等工作，具有丰富的新一代金融业务系统建设经验。
　　　　 常国珍
　　　　 曾任毕马威咨询大数据总监，具有近20年数据挖掘、精益数据治理、数字化运营咨询经验，是金融信用风险、反欺诈和反洗钱算法领域的专家。