Python商業數據分析

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Python商業數據分析

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內容描述

全書工12章，主要內容包括：商業數據分析概論、Python商業數據存取、Python商業數據的圖形繪制與可視化、Python描述性統計、Python參數估計、Python參數假設檢驗、Python相關分析、Python一元線性回歸分析、Python多元線性回歸分析、Python時間序列分析應用、Python量化金融數據分析、Python人工智能機器學習中的應用。本書緊跟大數據與人工智能時代，內容新穎、全面，實用性強，融理論、方法、應用於一體，是一部供統計學、數量經濟學、管理科學與工程、應用數學、計算數學、概率統計、金融工程、投資學、金融專業碩士、金融學、經濟學、財務管理、會計學、工商管理、MBA等專業的本科高年級學生與研究生學習商業數據分析、商業統計、計量經濟學等課程使用的教材或實驗參考書。

目錄大綱

第 1章 商業數據分析概論1.1商業數據分析的概念及其應用1.2商業數據類型1.3商業數據來源1.4商業數據分析工具簡介1.5　Python商業數據分析工具的下載和安裝1.6　Python的啟動和退出1.7　Python商業數據分析相關的程序包1.8　Python商業數據分析快速入門練習題第　2章Python商業數據存取2.1　Python-pandas的csv格式本地數據存取2.2　Python-pandas的Excel格式本地數據讀取2.3挖地兔Tushare財經網站數據存取2.4　Pandas_datareader包獲取國外財經網站數據2.5商業數據分析的Pandas分組聚合（或分類匯總）練習題第3章Python商業數據的圖形繪制與可視化3.1　Python-matplotlib繪圖基礎3.2　Python直方圖的繪制3.2　Python散點圖的繪制3.3　Python氣泡圖的繪制3.4　Python箱圖的繪制3.5　Python餅圖的繪制3.6　Python條形圖的繪制3.7　Python折線圖的繪制3.8　Python曲線標繪圖的繪制3.9　Python連線標繪圖的繪制3.10　Python3D圖的繪制練習題第4章Python描述性統計4.1　Python描述性統計工具4.2　Python數據集中趨勢的度量4.3　Python數據離散狀況的度量4.4　Python峰度、偏度與正態性檢驗4.5　Python異常數據處理練習題第5章Python參數估計5.1參數估計與置信區間的含義5.2　Python點估計5.3　Python單正態總體均值區間估計5.4　Python單正態總體方差區間估計5.5　Python雙正態總體均值差區間估計5.6　Python雙正態總體方差比區間估計練習題第6章Python參數假設檢驗6.1參數假設檢驗的基本理論6.2　Python單個樣本t檢驗6.3　Python兩個獨立樣本t檢驗6.4　Python配對樣本t檢驗6.5　Python單樣本方差假設檢驗6.6　Python雙樣本方差假設檢驗練習題第7章Python相關分析7.1相關系數的概念7.2使用模擬數據計算變量之間的相關系數和繪圖7.3使用本地數據計算變量之間的相關系數和繪圖7.4使用網上數據計算變量之間的相關系數和繪圖第8章Python一元線性回歸分析8.1一元線性回歸分析基本理論8.2應用Python-statsmodels工具作一元線性回歸分析8.3應用Python-sklearn工具作一元線性回歸分析練習題第9章Python多元線性回歸分析9.1多元線性回歸分析基本理論9.2　Python多元線性回歸數據分析9.3　用scikit-learn工具作多元回歸分析9.4　Python穩健線性回歸分析9.5　Python邏輯Logistic回歸分析9.6　Python廣義線性回歸分析9.7違背回歸分析假設的計量檢驗9.8　Python自相關性診斷與消除9.9　Python異方差診斷與消除9.10　Python多重共線性的診斷與消除練習題第　10章Python時間序列分析應用10.1時間序列基礎10.2時間序列的相關概念及其Python應用10.3自回歸(AR)模型10.4移動平均(MA)模型10.5自回歸移動平均ARMA模型10.6差分自回歸移動平均ARIMA模型10.7自回歸條件異方差模型(ARCH)及預測10.8廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)與波動率預測練習題第　11章Python量化金融數據分析應用11.1　Python金融數據描述性統計11.2　Python在戰勝股票市場策略可視化中的應用11.3　Python在資產組合均值方差模型中應用11.4　Python繪制投資組合有效邊界11.5　Python繪制尋找Markowitz最優投資組合11.6　Python實現量化金融投資統計套利協整配對交易策略練習題第　12章Python機器學習數據分析應用12.1機器學習算法分類12.2常見的機器學習算法及其Python代碼12.3　Python實現K臨近算法銀行貸款分類12.4　Python實現各種機器學習算法12.5　Python實現K最近鄰法分類練習題

作者介紹

朱顺泉，湖南邵阳人，广东财经大学教授、硕士生导师；上海社会科学院客座教授、中国软科学研究会理事。1992年7月毕业于湖南大学计算数学专业，获理学硕士学位；2001年7月毕业于中南大学管理科学与工程专业金融工程方向，获管理学博士学位，2004年7月上海财经大学应用经济学博士后研究出站。曾先后工作于湖南财经学院、湖南大学、暨南大学。