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《金融商业数据分析:基于Python和SAS》腾讯云金融等企业资深数据架构师、商业分析师20年经验总结
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《金融商业数据分析:基于Python和SAS》腾讯云金融等企业资深数据架构师、商业分析师20年经验总结
(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,深知初学者的难点和痛点,量身打造,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,告别纯理论和不接地气。(4)从入门到进阶: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,快速实现从入门到进阶的突破。
内容简介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,快速实现从入门到进阶的突破。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(~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进行数据探索,继而讲到基本的报表和统计制图,还包括使用SAS EG进行数据处理,用Python进行数据整合、数据清洗,构建出满足分析需求的数据集。统计分析篇(0~14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null
作者简介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、区块链、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开发、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。
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