MATLAB与金融实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张骅月

出品人:

页数:367

译者:

出版时间:2008-12

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787509509678

丛书系列:

图书标签:

• Matlab
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• 时间序列分析

《Python数据分析与实战》 本书深入浅出地介绍了使用Python进行数据分析的常用技术和方法。全书共分为三个部分，共计十三章，循序渐进地引导读者掌握从数据获取、清洗、处理到可视化分析的全过程。 第一部分：Python数据分析基础 本部分为读者打下坚实的数据分析基础，重点讲解Python中用于数据分析的核心库。 第一章：Python数据分析环境搭建与初步探索 详细介绍Anaconda的安装与配置，以及Jupyter Notebook的使用技巧，为后续学习提供便捷的操作环境。 介绍Python基础语法回顾，包括数据类型、控制流、函数等，帮助读者快速进入数据分析的语境。 初步接触NumPy库，学习其数组（ndarray）的创建、操作、索引和切片，以及常用的数学函数，为后续处理结构化数据奠定基础。 第二章：Pandas数据处理与分析核心 深入讲解Pandas的核心数据结构：Series和DataFrame。详细阐述它们的创建、访问、索引、切片、合并、连接等操作。 重点讲解数据清洗的常用方法，包括缺失值处理（填充、删除）、重复值处理、数据类型转换、异常值检测与处理等，这是保证数据质量的关键步骤。 介绍数据分组与聚合（groupby）功能，学习如何根据不同维度对数据进行分组，并应用聚合函数（如sum, mean, count, max, min）进行统计分析。 讲解时间序列数据的处理，包括日期和时间对象的创建、索引、重采样、滑动窗口等，为金融、经济等领域的数据分析提供有力支持。 第三章：Matplotlib与Seaborn数据可视化 学习Matplotlib库，掌握绘制各种基本图表的方法，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。 讲解图表的定制化，包括标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型等的设置，以及子图的创建和布局。 引入Seaborn库，利用其更高级的接口绘制更美观、信息量更大的统计图表，如热力图、箱线图、小提琴图、分布图等。 强调可视化在探索性数据分析（EDA）中的重要性，如何通过图表发现数据模式、趋势和关联性。 第二部分：Python数据分析实战案例 本部分将理论知识与实际应用相结合，通过一系列典型的案例，展示Python在不同数据分析场景下的强大能力。 第四章：电商用户行为数据分析 以一份模拟的电商用户行为日志数据为例，进行数据读取、清洗和预处理。 分析用户活跃度、用户转化漏斗、用户生命周期价值（LTV）等关键指标。 绘制用户行为路径图、用户画像等，为运营和市场推广提供数据支持。 第五章：社交媒体文本情感分析 介绍文本数据预处理技术，包括分词、去除停用词、词性标注、词形还原等。 使用NLTK或spaCy等库进行自然语言处理。 学习构建词袋模型（Bag-of-Words）或TF-IDF模型。 应用机器学习模型（如朴素贝叶斯、支持向量机）进行文本分类，实现情感倾向的判断（正面/负面/中性）。 通过词云图等可视化方式展示文本分析结果。 第六章：市场营销活动效果评估 分析市场营销活动相关数据，包括广告投放、促销活动、用户反馈等。 使用A/B测试原理，评估不同营销策略的效果。 计算关键营销指标，如ROI（投资回报率）、CPA（每次转化成本）、CAC（客户获取成本）等。 通过图表展示活动效果对比，为未来营销策略优化提供建议。 第七章：金融时间序列数据分析入门 介绍金融数据获取渠道（如雅虎财经API、Quandl等）。 分析股票价格、交易量等时间序列数据，包括趋势分析、周期性分析。 计算常用的金融指标，如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）等。 使用Pandas进行时间序列重采样和滑动窗口计算。 初步探讨股票价格预测的简单方法。 第八章：客户流失预测模型构建 以客户数据为例，定义客户流失的特征和目标变量。 进行特征工程，提取与客户流失相关的变量，如消费频率、服务使用时长、投诉次数等。 应用逻辑回归、决策树、随机森林等分类算法构建预测模型。 评估模型性能，如准确率、召回率、F1分数、AUC等。 解释模型结果，找出导致客户流失的关键因素。 第三部分：Python数据分析进阶与应用 本部分将进一步拓展Python数据分析的应用范围，介绍更高级的技术和更复杂的场景。 第九章：数据挖掘基础与关联规则 介绍数据挖掘的基本流程和常用算法。 重点讲解Apriori算法，用于发现项集之间的关联规则（如购物篮分析）。 应用Python实现关联规则的挖掘和评估。 第十章：聚类分析与用户分群 介绍K-Means、DBSCAN等常用的聚类算法。 学习如何选择合适的聚类数量（如使用肘部法则、轮廓系数）。 对客户数据进行聚类，实现用户画像和用户细分。 通过可视化展示聚类结果。 第十一章：数据可视化高级技巧与交互式图表 学习使用Plotly、Bokeh等库创建交互式图表，如缩放、平移、悬停显示信息等。 介绍地理信息可视化，如绘制地图和地理热力图。 构建仪表盘（Dashboard），整合多个可视化图表，提供更全面的数据视图。 第十二章：大数据处理初步 简要介绍大数据概念和常用工具（如Hadoop、Spark）。 介绍如何使用Pandas与Dask库进行并行计算，处理超出内存容量的数据集。 演示使用Pandas读取和处理部分大文件（如CSV、Parquet）。 第十三章：Python数据分析项目实战总结与展望 回顾本书讲解的核心技术和方法。 提供一个综合性项目案例，整合前面章节的知识点，完成从数据获取到结果展示的完整流程。 探讨Python在数据科学领域的未来发展趋势，鼓励读者持续学习和探索。 本书旨在为读者提供一个全面、实用的Python数据分析学习路径，通过理论讲解、代码示例和案例分析，帮助读者掌握利用Python解决实际数据问题的能力，从而在科研、工作和个人项目中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

很实用的一本书，对金融研究方面有帮助 而且不深 不至于经济类学生读起来过难 伴随了我本科毕业论文的一本书

评分☆☆☆☆☆

很实用的一本书，对金融研究方面有帮助 而且不深 不至于经济类学生读起来过难 伴随了我本科毕业论文的一本书

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很实用的一本书，对金融研究方面有帮助 而且不深 不至于经济类学生读起来过难 伴随了我本科毕业论文的一本书

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很实用的一本书，对金融研究方面有帮助 而且不深 不至于经济类学生读起来过难 伴随了我本科毕业论文的一本书

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很实用的一本书，对金融研究方面有帮助 而且不深 不至于经济类学生读起来过难 伴随了我本科毕业论文的一本书

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这类技术性很强的书籍抱有很高的期望，但同时也担心它会不会变成一本“华而不实”的摆设。幸运的是，这本书完全超出了我的预期。它的叙事节奏把握得非常好，不会让人感到压抑或疲惫。作者似乎深谙读者的学习曲线，总能在关键转折点提供及时的“拐杖”。例如，在讲解蒙特卡洛模拟在衍生品定价中的应用时，它并没有直接给出复杂的积分形式，而是先用最直观的随机游走概念来建立直觉，然后再逐步过渡到数值计算的实现。这种循序渐进的方式，让复杂的计算过程变得可以掌控。我特别欣赏它对“金融常识”与“数学严谨性”的结合，没有为了追求数学上的优雅而牺牲金融上的合理性。对于想要从传统金融背景转向量化分析的专业人士来说，这本书无疑是搭建桥梁的绝佳载体。

评分☆☆☆☆☆

这本书无疑是近年来金融计算领域的一股清流。我过去尝试过好几本类似的入门书籍，但总感觉它们要么太偏重于某一个特定的软件平台，限制了读者的通用能力；要么就是对金融经济学的背景假设交代不清，导致实践结果与理论预期产生巨大偏差。而这本教材则显得格外平衡和成熟。它提供的算法实现是高度模块化的，鼓励读者去理解每一步操作背后的经济含义，而不是简单地复制粘贴代码。比如，它对波动率微笑和期限结构的处理，引入了多种插值和平滑技术，并详尽比较了它们的优劣，这种对比分析对于提升读者的判断力至关重要。读完后，我最大的收获是建立了一种“模型选择的审慎态度”——认识到没有绝对完美的模型，只有在特定市场环境下最合适的工具。这本书，更像是陪伴我职业生涯成长的技术伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度，让我感到非常震撼。它不仅仅停留在介绍几种主流的金融模型上，更重要的是，它教会了读者如何“思考”金融问题。我特别喜欢其中关于回溯测试有效性和稳健性分析的部分。很多书籍在展示策略效果时往往只给出理想化的结果，但这本书却毫不避讳地讨论了过拟合的风险、数据清洗的必要性以及如何构建对抗性测试集。这种近乎“反向教学”的诚实态度，非常难得。书中的章节组织结构清晰，就像一张精心绘制的金融工程地图，引导读者从基础概念一路探索到高级应用。我甚至开始把书里的某些章节作为我日常工作流程的参考标准。它所传授的不仅仅是知识点，更是一种严谨、批判性的研究方法论，这是任何金融从业者都梦寐以求的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是金融学习者的福音，特别是对于那些希望在量化交易和风险管理领域深耕的人来说。作者在深入浅出地讲解复杂金融模型的同时，巧妙地融入了大量的实际案例，让抽象的数学概念变得触手可及。我印象最深的是关于期权定价那一章，它不像教科书那样干巴巴地罗列公式，而是通过一个生动的故事背景，引导读者一步步推导出布莱克-斯科尔斯模型的精髓。书中的代码实现部分也做得非常扎实，既考虑了理论的严谨性，又兼顾了实际操作的可行性，对于初学者来说，这简直是一本“保姆级”的指南，可以避免走很多弯路。阅读体验非常流畅，语言风格诙谐又不失专业，让人感觉像是在和一个经验丰富的导师对话。唯一略感遗憾的是，在某些高频交易策略的探讨上，篇幅可以再增加一些，毕竟这是当前金融市场最热门的前沿领域之一。总而言之，这是一本兼具理论深度和实践广度的优秀著作，强烈推荐给所有对现代金融工程感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

我最近在整理我的专业书架，发现这本书简直是为我量身定做的。我对金融建模一直抱有浓厚的兴趣，但市面上的书籍要么过于偏重理论推导，让人望而却步，要么就是代码示例堆砌，缺乏系统性的逻辑框架。这本书完美地平衡了这两者。它没有试图用晦涩的术语去故作高深，而是用一种近乎讲故事的方式，层层递进地揭示了金融时间序列分析的底层逻辑。尤其值得称赞的是，作者在处理市场微观结构数据时所展示出的细致和耐心，每一个参数的选取、每一步模型的选择，背后都有充分的理由支撑，这体现了作者深厚的实战经验。这本书的排版和图表设计也非常出色，清晰的逻辑图和直观的曲线图极大地帮助了理解。读完后，我感觉自己的分析工具箱得到了极大的充实，看待金融数据和市场波动的视角也变得更加立体和全面。它更像是一本工具手册，而不是一本单纯的理论教材，实用价值极高。

评分☆☆☆☆☆

不是很难，但是有些东西没说清楚，另外有些例子是从help里面搬运过来的

评分☆☆☆☆☆

也是翻译help凑出来的。

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不是很难，但是有些东西没说清楚，另外有些例子是从help里面搬运过来的

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也是翻译help凑出来的。

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