如何用Python进行金融数据分析

Python精通于计算，支持全量非实时、增量实时数据接入，自助式的数据分析，被广泛应用在在需要分析、处理大量数据的金融领域。

现在不会金融数据分析，真的不好意思说自己懂金融。相比于用SAS软件来做金融数据分析，运用Python更加方便，毕竟Python免费并且简明。

Python通过数据进行基本分析，通过图表进行视觉分析，从行业分析、趋势预测、数据挖掘中发现模式规律，提供有效的数据分析解决方案。帮助企业快速发现问题，定位问题，解决问题；帮助业务进行预测性分析，实现对未来的掌控。

小编话不多说

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《Python金融数据分析》课程视频

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视频内容

一：金融数据分析（视频+PPT+源码）

第一课：数据分析基本知识复习

第二课：银行内客户流失预警模型的介绍

第三课：金融客户流失预警模型中的数据预处理和特征衍生

第四课：GBDT模型在流失预警模型中的应用

第五课：神经网络模型在流失预警模型中的应用

第六课：信用卡账户违约预测模型的介绍

二、Python数据挖掘课程（视频+PPT+源码）

第一部分：Python基础视频教程

第二部分：Python高级视频教程

第三部分：Python数据分析教程

第一课： Python入门

第二课：准备数据与Numpy

第三课：Python数据分析主力

第四课：数据获取与处理

第五课：数据可视化

第六课：使用NLTK进展Python文本分析

第七课：Python社交网络分析

第八课：Python机器学习

第九课：数据科学网站案例

第十课：Python分布式计算

往期资源回顾

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