Python金融数据挖掘与分析实战

读书笔记模板Python金融数据挖掘与分析实战01思维导图读书笔记作者介绍内容摘要目录分析精彩摘录目录0305020406思维导图实战数据挖掘分析方法分析数据挖掘数据实战数据实战习题分析模型方法算法预测第章客户可视化本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要这是一本金融数据挖掘与分析领域的实战性著作，它能指导零Python编程基础和零数据挖掘与分析基础的读

者快速掌握金融数据挖掘与分析的工具、技术和方法。读完本书，你将会有如下3个方面的收获。（1）Python编程基础和数据预处理：首先详细讲解了Python的核心语法，以及NumPy、Matplotlib、PySpark、JupyterNotebook等Python数据处理工具的使用；然后详细介绍了数据预处理的流程和技巧。通过深入浅出的语言和丰富的样例展示，帮助初学者快速上手Python，为之后的数据分析实战夯实基础。（2）数据挖掘与分析的经

典方法：详细讲解了经典的数据挖掘方法，包括聚类分析、回归分析、分类分析、异常检测、关联分析、时间序

列分析等。（3）主要金融应用场景的数据挖掘方法：针对络舆情的采集和热点分析、舆情分析中的情感分析、股价趋势预测、个人信用评分、企业信用评分、用户画像、目标客户精准分析、销售数据分析等金融行业的常见应

用场景，给出了数据挖掘和分析的方法。本书注重实战，配有大量精心设计的案例，同时还有配套的讲解视频、

代码和数据资源，可操作性强。读书笔记读书笔记这是一本金融数据挖掘与分析领域的实战性著作，它能指导零Python编程基础和零数据挖掘与分析基础的读者快速掌握金融数据挖掘与分析的工具、技术和方法。目录分析1.1

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a环境安装1.2常用P

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n交互工具1.3

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k简介1.4习题第1

章

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工作环境准备2.1

Python基础知识2.3

Python变量类型2.2

Python基础语法第2

章

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入门2.4

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n运算符2.5

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n条件与循环语句2.6

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n函数2.7

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n模块2.8

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n文件处理12345第2

章

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入门2.9

Python异常2.11习题2.10数据分析相关库第2

章

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入门2.4

Python运算符算术运算符比较运算符赋值运算符按位运算符逻辑运算符成员运算符身份运算符运算符优先级2.5Python条件与循环语句条件语句循环语句2.10数据分析相关库NumPyMatplotlibPySpark2.10.4其他常用库3.1数据分析工作流程3.2数据预处理3.3鸟瞰机器学习3.4习题第3章数据预处理3.2数据预处理数据集导入数据概览数据清洗类别变量转换数据分割特征缩放4.1分类分析4.2聚类分析4.3回归分析4.4关联分析4.5时间序列分析4.6异常检测0

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6第4章数据挖掘方法4.8习题4.7推荐算法第4章数据挖掘方法4.1分类分析决策树支持向量机分类算法的选择4.2聚类分析K均值算法聚类算法和分类算法的区别4.3回归分析变量间的关系回归分析算法的分类和步骤回归分析算法的选择4.4关联分析关联规则关联规则的序列模式4.5时间序列分析时间序列分析方法和步骤时间序列的三种预测模式5.1络舆情概述5.2舆情数据采集5.3实战：热点话题聚类5.4习题第5章络舆情采集与热点分析5.1络舆情概述大数据络舆情背景舆情处理过程5.2舆情数据采集络舆情采集工具络舆情数据爬取实例6.1情感分析介绍6.2情感分类方法6.3情感分类实战演练6.4习题第6章舆情研判之情感分类6.1情感分析介绍情感分析分类情感分析文本预处理实战：中文文本处理练习6.2情感分类方法基于词典的情感分类基于机器学习的情感分类基于深度学习模型的情感分类6.3情感分类实战演练淘宝家电商品评论情感分类预测京东客户评论情感倾向预测7.1股市数据分析价值7.2

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A模型7.3实战：基于S

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M和A

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A的股价预测7.4习题第7章用机器学习方法预测股价7.1股市数据分析价值案例背景案例价值8.1神经络预测方法8.2实战：基于L

S

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M和G

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U的股价预测8.3实战：股票市场新闻情感分析8.4习题第8章用人工智能方法预测股价8.1神经络预测方法门控循环单元VADER情感分析9.1个人信用评分概述9.2信用评分的技术与方法9.3信用评分卡模型9.4实战：信用评分卡123459.5习题第9章个人信用评分9.1个人信用评分概述需求背景国内外发展状况9.2信用评分的技术与方法信用评分的简要历史信用评分的主要模型与方法9.3信用评分卡模型模型介绍数据分箱WOE值IV值逻辑回归算法原理模型评价指标建立信用评分卡9.4实战：信用评分卡读取数据数据预处理探索性分析模型分析建立信用评分卡1

0.1概述1

0.2个人信用等级评估方法1

0.3实战：个人信用等级评估1

0.4习题第1

0章个人信用等级评估10.2个人信用等级评估方法决策树随机森林XGBoost简介多重共线性数据重采样10.3实战：个人信用等级评估导入相应包并读取数据查看数据情况数据预处理及相关函数构建模型训练预测并生成结果1

1.1企业信用评估概述1

1.2企业信用评估的技术与方法1

1.3实战：企业信用评估1

1.4习题第1

1章企业信用评估11.2企业信用评估的技术与方法支持向量机朴素贝叶斯感知机11.3实战：企业信用评估导入相应包并读取数据数据预处理可视化各变量总体分布直方图建模分析预测企业违约情况模型评估模型预测1

2.1用户画像的价值1

2.2用户画像的构建1

2.3实战：电商用户画像构建1

2.4实战：电商用户行为分析123451

2.5习题第1

2章用户画像12.1用户画像的价值用户画像的定义标签体系用户画像的意义12.2用户画像的构建用户画像的构建步骤创建用户画像的方法丰富用户画像1

3.1目标客户运营概述1

3.2目标客户运营模型1

3.3目标客户的挖掘与分类1

3.4实战：商场客户细分管理第1

3章目标客户运营1

3.6习题1

3.5实战：航空公司V

I

P客户体系管理第1

3章目标客户运营13.2目标客户运营模型目标客户模型探索目标客户聚类算法13.3目标客户的挖掘与分类挖掘目标客户目标客户的可视化工具基于RFM模型的客户分类基于LRFMC模型的客户分类13.4实战：商场客户细分管理导入相关库数据可视化及分析K均值聚类分析13.5实战：航空公司VIP客户体系管理数据集说明导入相关库数据分析及可视化特征属性的相关性分析属性规约构建聚类模型客户分群可视化14.1精准营销概述14.3实战：火锅店推荐14.2智能推荐概述第1

4章智能推荐1

4.5习题1

4.4实战：基于关联规则的数据挖掘第1

4章智能推荐14.1精准营销概述传统营销新时代营销14.2智能推荐概述Apriori算法FP-Growth算法关联规则的应用实例14.