
魏建國 曾珂 翟錕 常國珍
本書涵蓋了金融數據分析的主要內容,從基礎的數據理解、預處理,到高級的數據挖掘技術和模型構建,都有詳盡的闡述。本書不僅介紹了數據分析的基本流程和方法,如發現問題、近因分析、根因分析、預測和制定解決方案等,還詳細介紹了數據挖掘的方法論,如CRISP-DM和SEMMA等。這些技術和方法不僅具有理論價值,更具備實踐意義,能夠啓發讀者在實際業務中運用數據分析解決實際問題。 本書通過大量的案例展示如何運用數據解決實際問題,從數據理解、預處理,到模型構建、評估與應用,還涉及算法工程化內容,助力金融從業者及相關專業人士提升數據分析能力,挖掘數據價值,推動金融業務創新與決策優化。
記住,這書不是講數據分析的,是講數據挖掘的。其中技術部分主講金融行業的基本實踐與案例,而後面的管理篇就有點水了,沒有任何洞見,僅羅列內容大概的講講,即不深入也沒有實踐案例。
還是挺推薦的,有一些很實用用的建模經驗,解答了我一直以來的疑惑