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目錄
第 1章　數(shù)字金融新技術　1
1.1　金融與物聯(lián)網(wǎng)　2
1.1.1　物聯(lián)網(wǎng)的概念　2
1.1.2　物聯(lián)網(wǎng)的起源與發(fā)展　3
1.1.3　物聯(lián)網(wǎng)的特征　4
1.1.4　物聯(lián)網(wǎng)體系架構　4
1.1.5　物聯(lián)網(wǎng)在金融中的應用　6
1.2　金融與云計算　7
1.2.1　云計算的定義和特點　8
1.2.2　云計算的演進之路　9
1.2.3　云計算架構　9
1.2.4　云計算部署模式　10
1.2.5　云計算關鍵技術　11
1.2.6　云計算在金融中的應用　12
1.3　金融與區(qū)塊鏈　12
1.3.1　區(qū)塊鏈和比特幣的關系　13
1.3.2　區(qū)塊鏈的基本概念和工作原理　13
1.3.3　區(qū)塊鏈的主要特征　14
1.3.4　區(qū)塊鏈在金融中的應用　15
1.4　金融與大數(shù)據(jù)　15
1.4.1　數(shù)據(jù)產(chǎn)生的歷史　16
1.4.2　什么是大數(shù)據(jù)　17
1.4.3　大數(shù)據(jù)的特征　17
1.4.4　大數(shù)據(jù)的相關技術　18
1.4.5　大數(shù)據(jù)在金融中的應用　21
1.5　金融與人工智能　21
1.5.1　人工智能就在你身邊　21
1.5.2　人工智能的概念　23
1.5.3　人工智能學派　24
1.5.4　人工智能關鍵技術　25
1.5.5　人工智能在金融中的應用　29
練習題　29
第 2章　數(shù)字金融人才辦公技能　31
2.1　Excel在金融中的應用　32
2.1.1　Excel基本操作　32
2.1.2　外部數(shù)據(jù)的獲取　36
2.1.3　使用公式和函數(shù)處理數(shù)據(jù)　40
2.1.4　金融數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與管理　51
2.1.5　數(shù)據(jù)分析與可視化　60
2.2　Power BI在金融中的應用　63
2.2.1　Power BI概述　63
2.2.2　數(shù)據(jù)連接與數(shù)據(jù)清洗　67
2.2.3　可視化圖表及視覺對象　73
2.2.4　可視化報表　74
練習題　78
第3章　金融統(tǒng)計分析概述　81
3.1　金融統(tǒng)計分析的對象　81
3.1.1　金融統(tǒng)計分析的研究對象　81
3.1.2　金融統(tǒng)計分析的研究內容　82
3.2　金融統(tǒng)計分析的基本方法　82
3.2.1　理論分析方法　83
3.2.2　統(tǒng)計分析方法　83
3.2.3　數(shù)量分析方法　84
練習題　84
第4章　常見金融統(tǒng)計分析軟件　86
4.1　SPSS在金融統(tǒng)計分析中的應用　87
4.1.1　SPSS簡介　87
4.1.2　應用案例　92
4.2　EViews在金融統(tǒng)計分析中的應用　100
4.2.1　EViews簡介　100
4.2.2　應用案例　104
4.3　Stata在金融統(tǒng)計分析中的應用　108
4.3.1　Stata簡介　108
4.3.2　應用案例　113
練習題　117
第5章　Python概述　119
5.1　了解Python　120
5.1.1　Python發(fā)展史　120
5.1.2　Python優(yōu)勢　120
5.1.3　Python應用領域　121
5.2　搭建與使用Python集成開發(fā)環(huán)境　121
5.2.1　集成開發(fā)環(huán)境簡介　121
5.2.2　使用PyCharm　126
5.3　Python基本語法　131
5.3.1　程序的書寫規(guī)范　131
5.3.2　變量與保留字　132
5.3.3　基本輸入與輸出函數(shù)　134
練習題　134
第6章　數(shù)據(jù)類型　136
6.1　基本數(shù)據(jù)類型　136
6.1.1　數(shù)值型　137
6.1.2　字符串型　137
6.1.3　布爾型　141
6.1.4　數(shù)據(jù)類型操作　141
6.2　組合數(shù)據(jù)類型　142
6.2.1　元組　142
6.2.2　列表　144
6.2.3　字典　145
6.2.4　集合　147
6.2.5　元組、列表、字典和集合的區(qū)別　149
6.3　運算符與表達式　149
6.3.1　算術運算符與算術表達式　149
6.3.2　賦值運算符與賦值表達式　150
6.3.3　關系運算符與關系表達式　150
6.3.4　邏輯運算符與邏輯表達式　151
6.3.5　運算符的優(yōu)先級　151
練習題　151
第7章　程序控制結構　153
7.1　分支結構　154
7.1.1　單分支結構：if語句　154
7.1.2　雙分支結構：if…else語句　154
7.1.3　多分支結構：if…elif…else語句　155
7.1.4　分支語句嵌套　157
7.2　循環(huán)結構　158
7.2.1　for循環(huán)結構　158
7.2.2　while循環(huán)結構　159
7.2.3　循環(huán)嵌套　160
7.2.4　break語句和continue語句　161
7.2.5　包含else語句的循環(huán)結構　162
7.3　異常處理　162
7.3.1　異常類別　163
7.3.2　異常處理基本結構　163
7.3.3　常見的異常類型　163
7.3.4　異常處理示例　164
練習題　165
第8章　函數(shù)　167
8.1　函數(shù)概述　168
8.1.1　函數(shù)的基本概念　168
8.1.2　Python函數(shù)的分類　168
8.2　函數(shù)的定義和調用　170
8.2.1　函數(shù)的定義　170
8.2.2　函數(shù)的調用　171
8.2.3　lambda函數(shù)　171
8.2.4　函數(shù)的返回值　173
8.3　函數(shù)參數(shù)傳遞　174
8.3.1　位置傳遞　174
8.3.2　關鍵字傳遞　174
8.3.3　默認值傳遞　175
8.3.4　星號傳遞　176
8.4　變量作用域　177
8.4.1　局部變量　177
8.4.2　全局變量　178
8.4.3　global和nonlocal關鍵字　179
練習題　180
第9章　文件操作　182
9.1　文件概述　182
9.2　文件訪問　183
9.2.1　文件的打開　183
9.2.2　文件的遍歷　184
9.2.3　文件的關閉　185
9.3　文件的其他操作　186
9.3.1　文件的讀取　186
9.3.2　文件的定位　187
9.3.3　文件的寫入　187
9.3.4　文件與目錄操作　189
練習題　192
第 10章　Python數(shù)據(jù)分析常用第三方庫　193
10.1　數(shù)據(jù)分析基礎庫之NumPy　194
10.1.1　NumPy簡介　194
10.1.2　NumPy基本數(shù)據(jù)結構　194
10.1.3　NumPy核心功能及其應用　198
10.2　數(shù)據(jù)分析基礎庫之Pandas　206
10.2.1　Pandas簡介　206
10.2.2　Pandas基本數(shù)據(jù)結構　207
10.2.3　Pandas核心功能及其應用　212
10.3　數(shù)據(jù)可視化基礎庫之Matplotlib　221
10.3.1　Matplotlib簡介　221
10.3.2　Matplotlib核心功能及其應用　222
練習題　229
第 11章　金融與數(shù)據(jù)挖掘　232
11.1　生活中的金融　233
11.1.1　案例1：商場購物現(xiàn)金和電子支付　233
11.1.2　案例2：銀行存款并購買理財產(chǎn)品儲蓄和投資　233
11.1.3　案例3：證券公司開戶炒股投資與理財　234
11.2　數(shù)據(jù)挖掘　234
11.2.1　數(shù)據(jù)挖掘的概念　234
11.2.2　大規(guī)模數(shù)據(jù)集　235
11.2.3　數(shù)據(jù)挖掘方法　236
11.3　數(shù)據(jù)挖掘在金融中的應用　237
練習題　238
第 12章　數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)探索　240
12.1　數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟　241
12.1.1　目標分析與拆解　241
12.1.2　數(shù)據(jù)收集　242
12.1.3　數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)探索和可視化　242
12.1.4　分析與建�！�244
12.1.5　模型評估　245
12.2　案例分析數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)預處理　247
練習題　251
第 13章　數(shù)據(jù)挖掘常用方法　253
13.1　監(jiān)督學習　253
13.1.1　回歸　254
13.1.2　分類　256
13.2　無監(jiān)督學習　266
13.2.1　聚類　266
13.2.2　案例分析