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- 数字金融基础
- 作者：欧阳红兵,陈舜
- 策划编辑：周晓方 陈培斌 宋焱
- ISBN：978-7-5772-2575-3
- 图书开本：16
- 出版日期：2026-09-04
- 定价：59.90元
-
新形态教材：
- 二维码资源
- 学习码验证
- 所属丛书：普通高等学校“十四五”规划数字素养与创新型复合人才培养数字经济专业精品教材
图书简介
本书全面深入地探讨了数字金融领域的关键概念与技术应用，旨在为读者提供一套系统化、实践性强的学习资源，帮助读者理解并掌握数字金融的核心技术与前沿发展。本书覆盖了从基础概念到实际技术应用的各个方面，内容不仅涉及数字金融的理论基础，还深入讨论了数据分析、大数据技术、机器学习、深度学习、金融文本分析等核心技术在金融领域中的实际应用。通过学习本书，读者可以获得处理、分析与应用金融数据的能力，同时也能掌握运用先进技术推动金融行业的数字化转型和创新的方法，为未来的从业者提供可操作的技能指导。
本书的每一章节都紧密围绕数字金融的不同技术应用领域展开，既从理论深度上进行了系统阐述，又通过大量案例和实例帮助读者将理论与实践相结合。通过学习本书，读者不仅可以掌握数字金融技术的基本应用，具备将这些技术运用于实际金融场景中的能力，还能理解前沿技术如何推动金融行业的数字化转型。此外，本书还通过具体的技术工具、编程实例和实际案例分析，培养读者解决实际问题的能力，帮助读者在数字金融的浪潮中把握机遇、应对挑战，推动个人职业发展和数字金融的进步。
书籍目录
第一章数字金融概述 / 1
第一节数字金融的概念和范围 / 2
第二节数字金融的发展 / 8
第三节数字金融的作用和意义 / 14
第四节数字金融面临的挑战及应对措施 / 18
第五节学习数字金融的必要性 / 20
第二章数据处理与分析基础 / 24
第一节数据处理与分析概述 / 25
第二节科学计算基础：NumPy库的应用 / 29
第三节数据分析工具：Pandas库的应用 / 48
第四节SQL概要 / 68
第五节Python金融数据统计分析 / 84
第三章数据挖掘 / 108
第一节数据挖掘引言 / 109
第二节关联规则 / 111
第三节聚类规则 / 126
第四章大数据分析 / 136
第一节大数据分析理论 / 137
第二节大数据分析方法 / 140
第五章机器学习 / 160
第一节概述 / 161
第二节线性回归 / 164
第三节支持向量机 / 170
第四节决策树 / 183
第六章深度学习在金融领域的应用 / 203
第一节深度学习的预备知识 / 204
第二节深度学习的基本技术 / 208
第三节深度学习在金融领域的应用 / 217
第七章金融文本分析 / 241
第一节金融文本分析概述 / 242
第二节金融文本分析基本技术和引导 / 246
第三节文本分析基础模型 / 252
第四节金融文本分析的应用 / 258
第五节金融文本分析应用实例 / 260
第八章数字金融展望 / 271
第一节数字金融的风控 / 272
第二节数字金融的监管 / 282
第三节我国数字金融监管体系 / 287
第四节监管沙盒的应用 / 293
第五节挑战与展望 / 299
参考文献 / 305
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