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主编推荐语

腾讯云等资深数据架构师、商业分析师20年经验,全流程讲解金融数据分析思路、方法、技巧,快速入门到精通。

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。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 作者简介
  • 前言
  • 分析工具篇
  • 第1章 数据科学与数理统计
  • 1.1 数据科学的基本概念
  • 1.2 数理统计技术
  • 第2章 SAS EG数据操作基础
  • 2.1 SAS EG入门
  • 2.2 访问数据
  • 2.3 定义SAS数据集
  • 2.4 导入其他格式的数据文件
  • 第3章 Python编程基础
  • 3.1 Python概述
  • 3.2 Anaconda的安装及使用方法
  • 3.3 Python的基本数据类型
  • 3.4 Python的基本数据结构
  • 3.5 Python的编程结构
  • 3.6 Python的函数与模块
  • 3.7 使用Pandas读写结构化数据
  • 第4章 在SAS EG中使用程序
  • 4.1 如何在SAS EG中使用程序
  • 4.2 SAS程序
  • 数据处理篇
  • 第5章 描述性统计分析与制图
  • 5.1 描述性统计分析
  • 5.2 制作报表与统计图
  • 5.3 制图步骤及统计图适用场景
  • 5.4 利用SAS EG进行统计分析
  • 第6章 表数据的行处理
  • 6.1 数据筛选
  • 6.2 排序与求秩
  • 6.3 抽样
  • 6.4 数据分组和汇总
  • 第7章 表数据的列处理
  • 7.1 构造列变量
  • 7.2 拆分列
  • 7.3 堆叠列
  • 7.4 转置列
  • 7.5 对列重编码
  • 7.6 变量标准化
  • 第8章 数据集的操作
  • 8.1 纵向连接
  • 8.2 横向连接
  • 8.3 数据集的比较
  • 8.4 创建格式
  • 8.5 删除数据集、格式和视图
  • 第9章 利用Python处理数据
  • 9.1 数据整合
  • 9.2 数据清洗
  • 9.3 实战
  • 统计分析篇
  • 第10章 数据科学的统计推断
  • 10.1 基本的统计学概念
  • 10.2 假设检验
  • 10.3 方差分析
  • 10.4 相关分析
  • 10.5 列联表分析与卡方检验
  • 第11章 构造连续变量的预测模型
  • 11.1 线性回归模型介绍
  • 11.2 模型的构建
  • 11.3 线性回归模型的诊断
  • 11.4 建模流程
  • 11.5 利用SAS EG实现客户价值预测
  • 第12章 构造二分类变量的预测模型
  • 12.1 逻辑回归入门
  • 12.2 模型表现优劣的评估
  • 12.3 多水平值分类变量的逻辑回归
  • 12.4 关于构造因果关系模型的讨论
  • 12.5 利用SAS EG实现贷款违约可能性预测
  • 第13章 描述性数据分析方法
  • 13.1 客户细分
  • 13.2 连续变量间关系探索与变量压缩
  • 13.3 聚类分析
  • 第14章 时间序列分析
  • 14.1 时间序列及其分析方法简介
  • 14.2 利用效应分解法分析时间序列
  • 14.3 平稳时间序列分析
  • 14.4 非平稳时间序列分析
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出版方

机械工业出版社有限公司

机械工业出版社是全国优秀出版社,自1952年成立以来,坚持为科技、为教育服务,以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨,以“服务社会和人民群众需求,传播社会主义先进文化”为己任,产业结构不断完善,已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸,现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社,涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。