大數據金融叢書

『壹』 大數據金融風控系統有哪些

主要場景有：P2P 、 小貸 、 現金貸 、 分期 、 第三方支付 、 汽車消費金融風控等等 目前國內大數據風控領域做的比較好的企業有通付盾等企業。

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書名：Python金融大數據分析

豆瓣評分：7.7

作者:[德] 伊夫·希爾皮斯科

出版社:人民郵電出版社

出版年:2015-12

頁數:511

內容簡介：

Python憑借其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要分析、處理大量數據的金融行業得到了廣泛而迅速的應用，並且成為該行業開發核心應用的首選編程語言。《Python金融大數據分析》提供了使用Python進行數據分析，以及開發相關應用程序的技巧和工具。

作者簡介：

Yves Hilpsch是Python Quants（德國）股份有限公司的創始人和任事股東，也是Python Quants（紐約）有限責任公司的共同創辦人。該集團提供基於Python的金融和衍生品分析軟體（參見http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相關的咨詢、開發和培訓服務。

『叄』 《python金融大數據挖掘與分析全流程詳解》電子書有沒有給個下載鏈接

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『肆』 什麼是大數據金融

就是建立在大規模數據信息上的金融行為。例如網路推出大數據炒股理財。

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書名：Python金融大數據分析

作者：[德] 伊夫·希爾皮斯科

譯者：姚軍

豆瓣評分：7.7

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2015-12

頁數：511

內容簡介：唯一一本詳細講解使用Python分析處理金融大數據的專業圖書；金融應用開發領域從業人員必讀。

Python憑借其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要分析、處理大量數據的金融行業得到了廣泛而迅速的應用，並且成為該行業開發核心應用的首選編程語言。《Python金融大數據分析》提供了使用Python進行數據分析，以及開發相關應用程序的技巧和工具。

《Python金融大數據分析》總計分為3部分，共19章，第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用於金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了金融分析和應用程序開發中最重要的Python庫、技術和方法，其內容涵蓋了Python的數據類型和結構、用matplotlib進行數據可視化、金融時間序列數據處理、高性能輸入/輸出操作、高性能的Python技術和庫、金融學中需要的多種數學工具、隨機數生成和隨機過程模擬、Python統計學應用、Python和Excel的集成、Python面向對象編程和GUI的開發、Python與Web技術的集成，以及基於Web應用和Web服務的開發；第3部分關注的是蒙特卡洛模擬期權與衍生品定價實際應用的開發工作，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值、波動率期權等知識。

《Python金融大數據分析》適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。

作者簡介：Yves Hilpsch是Python Quants（德國）股份有限公司的創始人和任事股東，也是Python Quants（紐約）有限責任公司的共同創辦人。該集團提供基於Python的金融和衍生品分析軟體（參見http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相關的咨詢、開發和培訓服務。

Yves還是Derivatives Analytics with Python（Wiley Finance，2015）的作者。作為獲得數理金融學博士學位的商業管理專業研究生，他在薩爾州大學講授計算金融學中的數值化方法課程。

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『柒』 什麼是大數據金融不要文字游戲，通俗的說明

所謂大數據金融，就是用超級電腦收集海量的信息，通過各種演算法來對金融產品進行精確營銷的一種方法。
通俗來講就是銀行強勢收集用戶的信息，從身份證，到生物信息列如指紋，虹膜紋，人臉識別，資金使用情況，購物習慣，工作情況，家庭收入，個人收入，健康狀態，家庭情況，人際關系。性格趨向等等等等。都被統一上傳到電腦雲端。經過計算和鑒別，來對客戶進行推介和評估。

『捌』 如何用大數據分析金融數據

任何數據分析的前提是首先要理解業務模型，從你的金融數據是怎麼產內生的，包括哪些容指標哪些數據，你的分析是要為什麼業務服務的，也就是你的目的。比如你分析金融數據的目的是要找出最有價值的金融產品，還是最有價值的客戶，還是尋找最有效的成本節約途徑等

在弄清楚你的分析目的，和理解清楚你的業務模式等之後，再考慮你需要採用哪些數據，採用什麼方法來進行分析，這才涉及到如何進行具體的分析過程。

從整個大數據分析來看，前期的業務理解和數據整理大概要耗費一大半的精力和時間，弄清楚前期，後期的分析則會很快。