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寄语：
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内容简介：
《Python金融数据分析与挖掘实战》从Python基础入门讲起，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模基础训练，再到利用Python进行金融数据挖掘与量化投资实战，深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。
《Python金融数据分析与挖掘实战》分3篇：基础篇、案例篇和实训篇。基础篇（第1～6章）主要介绍Python基础及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、关联规则等方面的基础知识；案例篇（第7～11章）主要介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合案例；实训篇（第12章），由5个实训组成。《Python金融数据分析与挖掘实战》将从Python基础知识、基本数据分析技能，扩展到基础案例和综合案例，最后通过实训帮助读者强化训练，完成Python金融数据分析与挖掘相关知识的学习。
《Python金融数据分析与挖掘实战》提供配套的案例数据、程序代码，适合作为普通高等院校数学、计算机、经济管理专业相关课程的教材，也适合作为金融数据挖掘研究者、爱好者的参考书。
书籍目录：
基础篇
第1章 Python基本知识
第2章 科学计Numpy
第3章 数据处Pandas
第4章 数据可视Matplotlib
……
案例篇
第7章 基础案例
第8章 综合案例1：上市公司综合评价
第9章 综合案例2：股票价格涨跌趋势预测
第10章 综合案例3：股票价格形态聚类与收益分析
第11章 综合案例4：行业联动与轮动分析
实训篇
第12章 综合实训
参考文献
作者介绍：
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出版社信息：
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书籍摘录：
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原文赏析：
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其它内容：
书籍介绍
《Python金融数据分析与挖掘实战》从Python基础入门讲起，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模基础训练，再到利用Python进行金融数据挖掘与量化投资实战，深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。
《Python金融数据分析与挖掘实战》分3篇：基础篇、案例篇和实训篇。基础篇（第1～6章）主要介绍Python基础及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、关联规则等方面的基础知识；案例篇（第7～11章）主要介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合案例；实训篇（第12章），由5个实训组成。《Python金融数据分析与挖掘实战》将从Python基础知识、基本数据分析技能，扩展到基础案例和综合案例，最后通过实训帮助读者强化训练，完成Python金融数据分析与挖掘相关知识的学习。
《Python金融数据分析与挖掘实战》提供配套的案例数据、程序代码，适合作为普通高等院校数学、计算机、经济管理专业相关课程的教材，也适合作为金融数据挖掘研究者、爱好者的参考书。
网站评分
书籍多样性：3分
书籍信息完全性：6分
网站更新速度：7分
使用便利性：5分
书籍清晰度：6分
书籍格式兼容性：3分
是否包含广告：9分
加载速度：7分
安全性：9分
稳定性：3分
搜索功能：7分
下载便捷性：8分
下载点评
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下载评价
- 网友 相***儿： ( 2025-01-16 21:59:57 )
你要的这里都能找到哦！！！
- 网友 习***蓉： ( 2025-01-09 13:14:18 )
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- 网友 益***琴： ( 2025-01-17 21:40:59 )
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- 网友 田***珊： ( 2025-01-07 08:13:44 )
可以就是有些书搜不到
- 网友 冉***兮： ( 2025-01-05 07:54:19 )
如果满分一百分，我愿意给你99分，剩下一分怕你骄傲
- 网友 冯***丽： ( 2024-12-24 11:15:53 )
卡的不行啊
- 网友 饶***丽： ( 2024-12-27 03:15:32 )
下载方式特简单，一直点就好了。
- 网友 屠***好： ( 2025-01-17 05:55:55 )
还行吧。
- 网友 孔***旋： ( 2024-12-24 16:20:49 )
很好。顶一个希望越来越好，一直支持。
- 网友 孙***夏： ( 2025-01-11 04:24:50 )
中评，比上不足比下有余
- 网友 敖***菡： ( 2025-01-04 01:47:50 )
是个好网站，很便捷
- 网友 冯***卉： ( 2025-01-03 08:12:01 )
听说内置一千多万的书籍，不知道真假的
- 网友 汪***豪： ( 2025-01-09 05:03:21 )
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书籍真实打分
故事情节：3分
人物塑造：8分
主题深度：6分
文字风格：5分
语言运用：6分
文笔流畅：3分
思想传递：5分
知识深度：5分
知识广度：8分
实用性：7分
章节划分：9分
结构布局：4分
新颖与独特：7分
情感共鸣：9分
引人入胜：9分
现实相关：9分
沉浸感：8分
事实准确性：8分
文化贡献：6分