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編輯推薦： 本书的特色集中体现在： 1、将大数据技术与金融学知识、金融业实践深度融合。从大数据与金融结合的应用场景和发展趋势入手，阐述金融大数据处理和分析的主要技术，包括金融大数据采集与存储、计算引擎、机器学习、深度学习等。 2、重点介绍不同类型金融大数据的应用价值和分析方法。聚焦于金融文本大数据和图数据两种主要的数据类型，介绍金融文本信息提取和金融大模型的应用实践以及图数据分析在金融领域的应用场景，探讨金融大数据技术与应用的关键问题。 3、侧重培养和提高实践能力。从客户关系管理和风险管理两个角度介绍金融大数据技术与金融业务相结合的综合应用实践，以真实数据集为基础，介绍专业模型和方法，带领读者对金融大数据的应用进行演练。 內容簡介： 本书旨在系统介绍金融大数据技术与应用的理论和实践，按照技术—数据—综合应用的思路展开，有助于读者深入理解金融大数据处理和分析技术及其应用逻辑，并为利用大数据思维和技术优化提升金融实践操作提供实用的建议。本书适合作为数字金融、金融科技、数字经济、大数据管理与应用、数据科学与大数据技术等专业的教材，也适合金融从业者阅读，希望为现代高素质复合型金融人才的培养提供参考。本书提供实践题配套的Python代码，欢迎读者申请，授课教师还可申请教学课件。 關於作者： 陈艺云，华南理工大学经济与金融学院副教授，经济学博士（金融学专业），长期主讲金融学原理、投资学、国际金融等传统金融学课程，近年来结合在金融大数据领域的研究，为本科生开设了金融大数据应用、为研究生开设了大数据征信与信用风险管理、为博士生开设了金融大数据分析等课程，其中“金融大数据应用”课程入选华南理工大学本科精品教材专项建设项目。主要研究领域为公司金融、金融大数据分析、金融创新与金融风险管理等，在《中国管理科学》《证券市场导报》《金融经济学研究》等期刊发表学术论文近30篇，近年来主持承担与金融大数据分析相关的国家社会科学基金一般项目2项，广东省自然科学基金、广东省哲学社会科学规划等省部级科研项目6项，并主持完成若干企业和政府委托的基于大数据的中小企业信用风险管理等横向课题。 目錄： 第一章 大数据与金融 第一节 从数据到大数据 第二节 大数据在金融领域的应用与发展 第二章 金融大数据处理 第一节 金融大数据处理技术体系 第二节 金融大数据采集与存储 第三节 金融大数据计算引擎 第三章 金融大数据分析：机器学习与深度学习 第一节 大数据分析概述 第二节 机器学习 第三节 深度学习 第四章 金融文本大数据分析 第一节 文本大数据分析基础 第二节 金融文本大数据的信息提取 第三节 大模型与金融应用 第五章 图数据分析及其金融应用 第一节 图数据与图分析 第二节 图数据分析的主要方法 第三节 图数据分析在金融业的应用场景 第六章 大数据与客户关系管理 第一节 用户行为分析 第二节 提升建模 第三节 成本敏感性分析 第七章 大数据与风险管理 第一节 大数据风控 第二节 信用评分卡 第三节 大数据征信 参考文献

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