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大数据金融丛书

发布时间:2022-01-20 19:58:33

『壹』 大数据金融风控系统有哪些

主要场景有:P2P 、 小贷 、 现金贷 、 分期 、 第三方支付 、 汽车消费金融风控等等 目前国内大数据风控领域做的比较好的企业有通付盾等企业。

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书名:Python金融大数据分析

豆瓣评分:7.7

作者:[德] 伊夫·希尔皮斯科

出版社:人民邮电出版社

出版年:2015-12

页数:511

内容简介:

Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具

作者简介:

Yves Hilpsch是Python Quants(德国)股份有限公司的创始人和任事股东,也是Python Quants(纽约)有限责任公司的共同创办人。该集团提供基于Python的金融和衍生品分析软件(参见http://pythonquants.com,http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com),以及和Python及金融相关的咨询、开发和培训服务。

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大概50M。

『肆』 什么是大数据金融

就是建立在大规模数据信息上的金融行为。例如网络推出大数据炒股理财。

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书名:Python金融大数据分析

作者:[德] 伊夫·希尔皮斯科

译者:姚军

豆瓣评分:7.7

出版社:人民邮电出版社

出版年份:2015-12

页数:511

内容简介:唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书;金融应用开发领域从业人员必读。

Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。

《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例;第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法,其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成,以及基于Web应用和Web服务的开发;第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作,其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。

《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。

作者简介:Yves Hilpsch是Python Quants(德国)股份有限公司的创始人和任事股东,也是Python Quants(纽约)有限责任公司的共同创办人。该集团提供基于Python的金融和衍生品分析软件(参见http://pythonquants.com,http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com),以及和Python及金融相关的咨询、开发和培训服务。

Yves还是Derivatives Analytics with Python(Wiley Finance,2015)的作者。作为获得数理金融学博士学位的商业管理专业研究生,他在萨尔州大学讲授计算金融学中的数值化方法课程。

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『柒』 什么是大数据金融不要文字游戏,通俗的说明

所谓大数据金融,就是用超级电脑收集海量的信息,通过各种算法来对金融产品进行精确营销的一种方法。
通俗来讲就是银行强势收集用户的信息,从身份证,到生物信息列如指纹,虹膜纹,人脸识别,资金使用情况,购物习惯,工作情况,家庭收入,个人收入,健康状态,家庭情况,人际关系。性格趋向等等等等。都被统一上传到电脑云端。经过计算和鉴别,来对客户进行推介和评估。

『捌』 如何用大数据分析金融数据

任何数据分析的前提是首先要理解业务模型,从你的金融数据是怎么产内生的,包括哪些容指标哪些数据,你的分析是要为什么业务服务的,也就是你的目的。比如你分析金融数据的目的是要找出最有价值的金融产品,还是最有价值的客户,还是寻找最有效的成本节约途径等

在弄清楚你的分析目的,和理解清楚你的业务模式等之后,再考虑你需要采用哪些数据,采用什么方法来进行分析,这才涉及到如何进行具体的分析过程。

从整个大数据分析来看,前期的业务理解和数据整理大概要耗费一大半的精力和时间,弄清楚前期,后期的分析则会很快。

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