金融数据分析
出版时间:
2024-04
版次:
1
ISBN:
9787577205595
定价:
69.00
装帧:
其他
开本:
16开
页数:
188页
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课程内容包括以下10大项目。基础篇：项目一金融数据分析的认知，项目二Excel在金融数据分析中的应用，项目三Python在金融数据分析中的应用，项目四SQL数据库在金融数据分析中的应用。实践篇：项目五商业数据分析与可视化实训，项目六小微企业信贷业务实训，项目七个人消费信贷业务实训，项目八金融大数据风控实训，项目九金融大数据营销实训，项目十金融量化投资实训。本教材涵盖了课程思政内容，同类教材较少提及思政内容，本教材融入课程思政内容后更加适用于课程的教学。与时俱进，将党的二十大精神写入教材中。 郑兴燕，女，硕士，教研室主任，讲师，广西职业技术学院金融科技应用专业负责人，“双师型”教师，百度云智学院认证讲师，曾在证券公司工作近8年，具备丰富的金融行业从业经验，具有法律职业资格A证、数据分析师、证券投资分析、期货、基金等职业资格证书，1+X金融大数据处理技能等级证书（初、中级）培训教师证书，1+X区块链设计与应用技能等级证书（初、中级）培训教师证书。主持厅级课题2项，主持校级课题2项，主持校级教改项目5项，参与多项厅级以上课题的研究，发表论文5篇。担任第一指导教师指导学生参加广西自治区大学生技能竞赛金融类赛项，获自治区二等奖2项、三等奖2项；担任项目主持人参加广西职业院校教师教学能力大赛获广西区区赛二等奖，校赛一等奖。 目录项目一 金融大数据认知 / 1任务1 认识大数据 / 2任务2.大数据思维与应用 / 8任务3.大数据分析在金融领域的应用场景 / 11项目二 Excel在金融数据分析中的应用 / 18任务1.金融数据采集 / 19任务2 金融数据处理 / 29任务3.金融数据统计分析 / 41任务4.金融数据可视化图形 / 51项目三 Python在金融数据分析中的应用 / 61任务1.Python基础应用 / 62任务2.认识Python数据分析的常用模块 / 66任务3.运用Python采集数据 / 71任务4.运用Python处理数据 / 74任务5.运用Python进行数据挖掘分析 / 80任务6.运用Python进行数据可视化 / 85项目四 商业数据分析与可视化实训 / 88任务1.商业数据预处理 / 89任务2.商业数据可视化 / 99项目五 数据化金融风控实训 / 105任务1.信用卡反欺诈 / 106任务2.信用评分卡模型 / 119任务3.信贷风险管理 / 129项目六 数据化金融营销实训 / 137任务1.流失预警模型 / 138任务2.金融产品关联营销 / 147项目七 金融量化投资实训 / 156任务1.量化交易介绍 / 157任务2.量化交易策略 / 161参考文献 / 169
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内容简介:
课程内容包括以下10大项目。基础篇：项目一金融数据分析的认知，项目二Excel在金融数据分析中的应用，项目三Python在金融数据分析中的应用，项目四SQL数据库在金融数据分析中的应用。实践篇：项目五商业数据分析与可视化实训，项目六小微企业信贷业务实训，项目七个人消费信贷业务实训，项目八金融大数据风控实训，项目九金融大数据营销实训，项目十金融量化投资实训。本教材涵盖了课程思政内容，同类教材较少提及思政内容，本教材融入课程思政内容后更加适用于课程的教学。与时俱进，将党的二十大精神写入教材中。
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作者简介:
郑兴燕，女，硕士，教研室主任，讲师，广西职业技术学院金融科技应用专业负责人，“双师型”教师，百度云智学院认证讲师，曾在证券公司工作近8年，具备丰富的金融行业从业经验，具有法律职业资格A证、数据分析师、证券投资分析、期货、基金等职业资格证书，1+X金融大数据处理技能等级证书（初、中级）培训教师证书，1+X区块链设计与应用技能等级证书（初、中级）培训教师证书。主持厅级课题2项，主持校级课题2项，主持校级教改项目5项，参与多项厅级以上课题的研究，发表论文5篇。担任第一指导教师指导学生参加广西自治区大学生技能竞赛金融类赛项，获自治区二等奖2项、三等奖2项；担任项目主持人参加广西职业院校教师教学能力大赛获广西区区赛二等奖，校赛一等奖。
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目录:
目录项目一 金融大数据认知 / 1任务1 认识大数据 / 2任务2.大数据思维与应用 / 8任务3.大数据分析在金融领域的应用场景 / 11项目二 Excel在金融数据分析中的应用 / 18任务1.金融数据采集 / 19任务2 金融数据处理 / 29任务3.金融数据统计分析 / 41任务4.金融数据可视化图形 / 51项目三 Python在金融数据分析中的应用 / 61任务1.Python基础应用 / 62任务2.认识Python数据分析的常用模块 / 66任务3.运用Python采集数据 / 71任务4.运用Python处理数据 / 74任务5.运用Python进行数据挖掘分析 / 80任务6.运用Python进行数据可视化 / 85项目四 商业数据分析与可视化实训 / 88任务1.商业数据预处理 / 89任务2.商业数据可视化 / 99项目五 数据化金融风控实训 / 105任务1.信用卡反欺诈 / 106任务2.信用评分卡模型 / 119任务3.信贷风险管理 / 129项目六 数据化金融营销实训 / 137任务1.流失预警模型 / 138任务2.金融产品关联营销 / 147项目七 金融量化投资实训 / 156任务1.量化交易介绍 / 157任务2.量化交易策略 / 161参考文献 / 169
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