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，快速实现从门到阶的突破。 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行数据探索，继而讲到基本的报表和统计制图，还包括使用SAS EG行数据处理，用Python行数据整合、数据清洗，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与样本t检验，三大统计检验、构造预测模型，并分享基于时间序列算法的建模方法。<br/>【推荐语】<br/>（1）作者背景资深：4位作者都是在金融领域有10~20年数据挖掘和分析经验的资深专家，技术功底深厚，业务经验丰富。 （2）高维指导低维：作者在金融行业有10~20年项目实战和项目咨询经验，深知初学者的难和痛，量身造，事半功倍。 （3）金融业务驱动：以真实的业务场景和案例为驱动，涵盖金融数据分析的全流程，告别纯理论和不地气。 （4）从门到阶：帮助读者零基础掌握金融数据分析的工具、思路、方法和技巧，快速实现从门到阶的突破。<br/>【作者】<br/>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、联邦学习等相关技术研发与产品设计，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。<br/>
評論0