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| 內容簡介： |
金融从业者每天都要与海量的数据打交道，如何从这些数据中挖掘出需要的信息，并进行相应的分析，是很多金融从业者非常关心的内容。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现。
全书共16章，内容涉及Python基础知识、网络数据爬虫技术、数据库存取、数据清洗、数据可视化、数据相关性分析、IP代理、浏览器模拟操控、邮件发送、定时任务、文件读写、云端部署、机器学习等，可以实现舆情监控、智能投顾、量化金融、大数据风控、金融反欺诈模型等多种金融应用。无论是编程知识还是金融相关知识，本书都力求从易到难、循序渐进地讲解，并辅以商业实战案例来加深印象。
本书定位为一本金融科技入门读物，但书中的数据挖掘与分析思想对其他行业来说也具备较高的参考价值。本书又是一个金融科技工具箱，里面的代码可以方便地速查速用，解决实际工作中的问题。
本书适合金融行业的从业人员学习。对于大中专院校金融、财会等专业的师生，以及具备一定计算机编程基础，又希望投身金融行业的读者，本书也是不错的参考读物。
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| 關於作者： |
王宇韬：华能贵诚信托金融科技实验室发起人，宾夕法尼亚大学硕士，上海交通大学学士，两年内通过CFA 3级、FRM 2级、AQF，在华能贵诚信托自主研发了舆情监控系统、资金雷达、流程自动化AI系统、机器视频面试系统等，专注于科技在金融领域的应用。
房宇亮：依图科技高级算法工程师，加州大学洛杉矶分校（UCLA）硕士，南京大学学士，擅长计算机视觉、图像识别、语音识别等人工智能算法。
肖金鑫：本硕均就读于国防科技大学，专攻数据安全方向，在数据爬取与反爬取领域有较深的造诣，曾参加多个重点数据安全科研项目。
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| 目錄：
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第1章 Python基础
1.1 Python安装与第一个Python程序
1.1.1 安装Python
1.1.2 编写第一个Python程序
1.1.3 PyCharm的安装与使用
1.2 Python基础知识
1.2.1 变量、行、缩进与注释
1.2.2 数据类型：数字与字符串
1.2.3 数据类型：列表与字典、元组与集合
1.2.4 运算符
1.3 Python语句
1.3.1 if条件语句
1.3.2 for循环语句
1.3.3 while循环语句
1.3.4 tryexcept异常处理语句
1.4 函数与库
1.4.1 函数的定义与调用
1.4.2 函数的返回值与作用域
1.4.3 常用基本函数介绍
1.4.4 库
第2章 金融数据挖掘之爬虫技术基础
2.1 爬虫技术基础1网页结构基础
2.1.1 查看网页源代码F12键
2.1.2 查看网页源代码右键菜单
2.1.3 网址构成及http与https协议
2.1.4 网页结构初步了解
2.2 爬虫技术基础2网页结构进阶
2.2.1 HTML基础知识1我的第一个网页
2.2.2 HTML基础知识2基础结构
2.2.3 HTML基础知识3标题、段落、链接
2.2.4 HTML基础知识4区块
2.2.5 HTML基础知识5类与id
2.3 初步实战百度新闻源代码获取
2.3.1 获取网页源代码
2.3.2 分析网页源代码信息
2.4 爬虫技术基础3正则表达式
2.4.1 正则表达式基础1findall函数
2.4.2 正则表达式基础2非贪婪匹配之.*?
2.4.3 正则表达式基础3非贪婪匹配之.*?
2.4.4 正则表达式基础4自动考虑换行的修饰符re.S
2.4.5 正则表达式基础5知识点补充
第3章 第3章 金融数据挖掘案例实战1
3.1 提取百度新闻标题、网址、日期及来源
3.1.1 获取网页源代码
3.1.2 编写正则表达式提取新闻信息
3.1.3 数据清洗并打印输出
3.2 批量获取多家公司的百度新闻并生成数据报告
3.2.1 批量爬取多家公司的百度新闻
3.2.2 自动生成舆情数据报告文本文件
3.3 异常处理及24小时实时数据挖掘实战
3.3.1 异常处理实战
3.3.2 24小时实时爬取实战
3.4 按时间顺序爬取及批量爬取多页内容
3.4.1 按时间顺序爬取百度新闻
3.4.2 一次性批量爬取多页内容
3.5 搜狗新闻与新浪财经数据挖掘实战
3.5.1 搜狗新闻数据挖掘实战
3.5.2 新浪财经数据挖掘实战
第4章 数据库详解及实战
4.1 MySQL数据库简介及安装
4.2 MySQL数据库基础
4.2.1 MySQL数据库管理平台phpMyAdmin介绍
4.2.2 创建数据库及数据表
4.2.3 数据表基本操作
4.3 Python与MySQL数据库的交互
4.3.1 安装PyMySQL库
4.3.2 用Python连接数据库
4.3.3 用Python存储数据到数据库
4.3.4 用Python在数据库中查找并提取数据
4.3.5 用Python从数据库中删除数据
4.4 案例实战：把金融数据存入数据库
第5章
数据清洗优化及数据评分系统搭建
5.1 深度分析数据去重及清洗优化
5.1.1 数据去重
5.1.2 常见的数据清洗手段及日期格式统一
5.1.3 文本内容深度过滤剔除噪声数据
5.2 数据乱码的处理
5.2.1 编码分析
5.2.2 重新编码及解码
5.2.3 解决乱码问题的经验方法
5.3 舆情数据评分系统搭建
5.3.1 舆情数据评分系统版本1根据标题评分
5.3.2 舆情数据评分系统版本2根据正文内容评分
5.3.3 舆情数据评分系统版本3解决乱码问题
5.3.4 舆情数据评分系统版本4处理非相关信息
5.4 完整的百度新闻数据挖掘系统搭建
5.4.1 将舆情数据评分存入数据库
5.4.2 百度新闻数据挖掘系统代码整合
5.4.3 从数据库汇总每日评分
第6章
数据分析利器：NumPy与pandas库
6.1 NumPy库基础
6.1.1 NumPy库与数组
6.1.2 创建数组的几种方式
6.2 pandas库基础
6.2.1 二维数据表格DataFrame的创建与索引的修改
6.2.2 Excel工作簿等文件的读取和写入
6.2.3 数据的读取与编辑
6.2.4 数据表的拼接
6.3 利用pandas库导出舆情数据评分
6.3.1 汇总舆情数据评分
6.3.2 导出舆情数据评分表格
第7章
数据可视化与数据相关性分析
7.1 用Tushare库调取股价数据
7.1.1 Tushare库的基本用法
7.1.2 匹配舆情数据评分与股价数据
7.2 舆情数据评分与股价数据的可视化
7.2.1 数据可视化基础
7.2.2 数据可视化实战
7.3 舆情数据评分与股价数据相关性分析
7.3.1 皮尔逊相关系数
7.3.2 相关性分析实战
第8章
金融数据挖掘之爬虫技术进阶
8.1 爬虫技术进阶1IP代理简介
8.1.1 IP代理的工作原理
8.1.2 IP代理的使用方法
8.2 爬虫技术进阶2Selenium库详解
8.2.1 网络数据挖掘的难点
8.2.2 模拟浏览器ChromeDriver的下载与安装
8.2.3 Selenium库的安装
8.2.4 Selenium库的使用
第9章
金融数据挖掘案例实战2
9.1 新浪财经股票实时数据挖掘实战
9.1.1 获取网页源代码
9.1.2 数据提取
9.2 东方财富网数据挖掘实战
9.2.1 获取网页源代码
9.2.2 编写正则表达式提取数据
9.2.3 数据清洗及打印输出
9.2.4 函数定义及调用
9.3 裁判文书网数据挖掘实战
9.4 巨潮资讯网数据挖掘实战
9.4.1 获取网页源代码
9.4.2 编写正则表达式提取数据
9.4.3 数据清洗及打印输出
9.4.4 函数定义及调用
第10章
通过PDF文本解析上市公司理财公告
10.1 PDF文件批量下载实战
10.1.1 爬取多页内容
10.1.2 自动筛选所需内容
10.1.3 理财公告PDF文件的自动批量下载
10.2 PDF文本解析基础
10.2.1 用pdfplumber库提取文本内容
10.2.2 用pdfplumber库提取表格内容
10.3 PDF文本解析实战寻找合适的理财公告
10.3.1 遍历文件夹里所有的PDF文件
10.3.2 批量解析每一个PDF文件
10.3.3 将合格的PDF文件自动归档
第11章 邮件提醒系统搭建
11.1 用Python自动发送邮件
11.1.1 通过腾讯QQ邮箱发送邮件
11.1.2 通过网易163邮箱发送邮件
11.1.3 发送HTML格式的邮件
11.1.4 发送邮件附件
11.2 案例实战：定时发送数据分析报告
11.2.1 用Python提取数据并发送数据分析报告邮件
11.2.2 用Python实现每天定时发送邮件
第12章 基于评级报告的投资决策分析
12.1 获取券商研报网站的表格数据
12.1.1 表格数据的常规获取方法
12.1.2 用Selenium库爬取和讯研报网表格数据
12.2 pandas库的高阶用法
12.2.1 重复值和缺失值处理
12.2.2 用groupby函数分组汇总数据
12.2.3 用pandas库进行批量处理
12.3 评估券商分析师预测准确度
12.3.1 读取分析师评级报告数据进行数据预处理
12.3.2 用Tushare库计算股票收益率
12.3.3 计算平均收益率并进行分析师预测准确度排名
12.4 策略延伸
12.4.1 涨停板的考虑
12.4.2 按分析师查看每只股票的收益率
12.4.3 计算多阶段股票收益率
第13章 用Python生成Word文档
13.1 用Python创建Word文档的基础知识
13.1.1 初识python-docx库
13.1.2 python-docx库的基本操作
13.2 用Python创建Word文档的进阶知识
13.2.1 设置中文字体
13.2.2 在段落中新增文字
13.2.3 设置字体大小及颜色
13.2.4 设置段落格式
13.2.5 设置表格样式
13.2.6 设置图片样式
13.3 案例实战：自动生成数据分析报告Word文档
第14章 基于股票信息及其衍生变量的数据分析
14.1 策略基本思路
14.2 获取股票基本信息及衍生变量数据
14.2.1 获取股票基本信息数据
14.2.2 获取股票衍生变量数据
14.2.3 通过相关性分析选取合适的衍生变量
14.2.4 数据表优化及代码汇总
14.3 数据可视化呈现
14.4 用xlwings库生成Excel工作簿
14.4.1 xlwings库的基本用法
14.4.2 案例实战：自动生成Excel工作簿报告
14.5 策略深化思路
第15章 云服务器部署实战
15.1 云服务器的购买与配置
15.2 程序的云端部署
15.2.1 安装运行程序所需的软件
15.2.2 实现程序24小时不间断运行
第16章 机器学习之客户违约预测模型搭建
16.1 机器学习在金融领域的应用
16.2 决策树模型的基本原理
16.2.1 决策树模型简介
16.2.2 决策树模型的建树依据
16.3 案例实战：客户违约预测模型搭建
16.3.1 模型搭建
16.3.2 模型预测及评估
16.3.3 模型可视化呈现
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| 內容試閱：
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信息时代，数据为王。
时代的发展日新月异，与此相伴的则是数据的急速增长。面对浩如烟海的数据，人工处理往往会感觉到力有不逮，而通过科技的力量则能弥补这一缺陷。如何在这些数据中挖掘出有价值的信息，也成为新时代每一位拼搏者要思考的问题。
金融从业者每天都要与海量的数据打交道，如新闻舆情数据、股价数据、宏观经济数据、个人信用数据等。如何从这些数据中挖掘出需要的信息，并进行相应的分析，是很多金融从业者非常关心的内容。例如，我们利用网络新闻数据可以搭建舆情监控系统，实现企业风险预警；利用股价数据进行相关量化金融分析，可以寻找合适的交易机会；利用个人信用数据，可以进行大数据风控和金融反欺诈等。
数据分析的工具层出不穷，从Excel软件、R语言，到现在非常火的Python语言，可以说科技的发展给我们配备了很多数据分析的利器。Python语言功能强大且较易上手，本书就采用Python语言来进行数据的挖掘与分析。
全书共16章，全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现，内容十分丰富，涉及Python基础知识、网络数据爬虫技术、数据库存取、数据清洗、数据可视化、数据相关性分析、IP代理、浏览器模拟操控、邮件发送、定时任务、文件读写、云端部署、机器学习等，可以实现舆情监控、智能投顾、量化金融、大数据风控、金融反欺诈模型等多种金融应用。
我们将本书定位为一本金融科技入门读物，无论是编程知识还是金融相关知识，都力求从易到难、循序渐进地讲解，并辅以商业实战案例来加深印象。此外，我们还希望本书能成为一个金融科技工具箱，里面的代码不需要死记硬背，而是当您有相应需求时可以方便地速查速用。
本书中的数据挖掘与分析思想不仅适用于金融行业，对其他行业来说也具备较高的参考价值。无论您从事的工作是否与金融相关，我们都希望您通过阅读本书，能够初步了解金融科技，并结合书中的案例锻炼自己的实战能力，成长为一名优秀的数据挖掘与分析人才。
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