MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：23
- 题名/责任者:
- 金融商业数据分析:基于Python和SAS/张秋剑 ... [等] 著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2022.01
- ISBN及定价:
- 978-7-111-69583-7/CNY99.00
- 载体形态项:
- 345页:图;24cm
- 并列正题名:
- Financial business data analysis:based on python and SAS
- 其它题名:
- 基于Python和SAS
- 丛编项:
- 金融商业数据分析与应用系列
- 个人责任者:
- 张秋剑 著
- 个人责任者:
- 张浩 著
- 个人责任者:
- 周大川 著
- 个人责任者:
- 常国珍 著
- 学科主题:
- 金融-数据处理-研究
- 中图法分类号:
- F830.41
- 中图法分类号:
- F830
- 题名责任附注:
- 题名页题其余责任者: 张浩, 周大川, 常国珍
- 责任者附注:
- 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、Al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工作, 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。
- 提要文摘附注:
- 本书贴合金融行业的分析软件环境, 将新兴的Python与传统的SAS相结合, 以便于读者快速掌握相关技术。本书共14章, 分为3篇。软件基础篇 (第1-4章) : 介绍了SAS EG的菜单操作和Python的快速入门。数据处理篇 (第5-9章) : 从构建统计指标和数据可视化开始讲解, 将数据查询、数据整合与数据清洗相结合, 构建出满足分析需求的数据集。统计分析篇 (第10-14章) : 从假设检验开始讲解, 介绍如何从业务洞察中获取灵感, 然后用数据验证灵感, 并且将得到的灵感构建成统计模型, 以便预测客户的未来价值或者营销响应的概率。
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