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前言
第1章 数据分析导论
1.1 面向财经领域的数据分析
1.2 数据分析工作流程与案例赏析
1.3 扩展阅读
第2章 Python基础知识
2.1 数据类型
2.2 运算法则
2.3 条件语句
2.4 循环语句
2.5 终止语句
2.6 函数构造和参数
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2.7 扩展阅读
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第3章 网络爬虫
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3.1 网络爬虫概述
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3.2 网页结构
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3.3 获取网页内容
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3.4 利用爬虫获取股吧评论数据
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3.5 扩展阅读
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第4章 正则表达式
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4.1 初识正则表达式
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4.2 正则表达式进阶
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4.3 使用正则表达式解析HTML网页
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4.4 扩展阅读
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第5章 BeautifulSoup和JSON
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5.1 BeautifulSoup基本语法
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5.2 使用BeautifulSoup解析HTML网页
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5.3 JSON
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5.4 扩展阅读
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第6章 词语切分
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6.1 分词简介
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6.2 Jieba分词
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6.3 读取文件并切词
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6.4 下载网页数据并切词
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6.5 扩展阅读
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第7章 自然语言处理简介
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7.1 TF-IDF
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7.2 词袋法
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7.3 情感分析
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7.4 扩展阅读
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第8章 使用NumPy进行科学计算
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8.1 创建数组
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8.2 数组切片
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8.3 数组计算
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8.4 词语相似度计算
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8.5 手写数字案例
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8.6 金融案例分析
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8.7 扩展阅读
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第9章 使用Pandas处理数据
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9.1 序列和数据框
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9.2 用Pandas处理数据
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9.3 用Pandas处理文本数据
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9.4 光线传媒股价数据分析
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9.5 扩展阅读
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第10章 数据可视化
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10.1 数据可视化的基本步骤
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10.2 Matplotlib可视化
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10.3 Pandas可视化
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10.4 使用数据可视化探索人们的生活规律
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10.5 股票价格的数据可视化
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10.6 扩展阅读
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第11章 认识MySQL
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11.1 数据库基础
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11.2 数据库基本操作
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11.3 利用MySQL存取csv文件
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11.4 使用Python和MySQL存取数据
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11.5 扩展阅读
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第12章 机器学习介绍
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12.1 机器学习概述
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12.2 模型评估与选择
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12.3 梯度下降
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12.4 建立并训练一个模型
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12.5 扩展阅读
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第13章 朴素贝叶斯模型的应用
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13.1 朴素贝叶斯模型
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13.2 结合Pandas和Jieba做训练数据准备
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13.3 使用朴素贝叶斯做情感分析
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13.4 扩展阅读
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第14章 支持向量机的应用
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14.1 SVM原理简介
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14.2 支持向量机的Python代码实现
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14.3 基于SVM的个人信贷违约预测
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14.4 使用基于合页损失函数的SVM进行情感分类
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14.5 扩展阅读
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第15章 随机森林的应用
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15.1 决策树与随机森林
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15.2 情感指标的获取与生成
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15.3 数据拼接
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15.4 用随机森林做金融市场价格波动预测
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15.5 基于量化投资的模型评估指标
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15.6 信用评分
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15.7 拓展阅读
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第16章 深度学习
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16.1 感知器与神经网络
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16.2 深度学习中的基本模型
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16.3 深度学习的发展方向
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16.4 扩展阅读
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第17章 量化投资
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17.1 量化投资概述
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17.2 股息率选股策略
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17.3 PEG策略
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17.4 股息率策略的回测平台代码实践
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17.5 扩展阅读A
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17.6 扩展阅读B
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参考文献
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封底
更新时间：2025-03-13 17:29:03
完结共108章
倒序