金融数据分析 Financial Data Analysis

郑兴燕

目录

  • 1 Project 1 Cognition of financial data analysis  项目一  金融数据分析的认知
    • 1.1 Task 1 Overview of Big Data 任务一 大数据概述
      • 1.1.1 The thinking and application of big data  大数据的思维与应用
    • 1.2 Task 2 Financial data analysis application scenarios 任务二 金融数据分析应用场景
  • 2 Project 2 Data analysis in securities analysis - based on Excel 项目二 数据分析在证券分析中的应用——基于Excel
    • 2.1 Task 1 Financial data collection  任务一 金融数据采集
      • 2.1.1 Collect macro data 采集宏观数据
      • 2.1.2 Collect financial industry data 采集金融行业数据
      • 2.1.3 Collect company financial data 采集公司财务数据
    • 2.2 Task 2 Financial data processing任务二 金融数据处理
      • 2.2.1 Financial Data Processing Cases 金融数据处理案例
    • 2.3 Task 3 Financial Data Statistics 任务三 金融数据统计
      • 2.3.1 Correlation Analysis 1 相关性分析1
      • 2.3.2 Correlation Analysis 2  相关性分析2
      • 2.3.3 Linear regression model prediction 线性回归模型预测
    • 2.4 Task 4 Data visualization graphics 任务四  数据可视化图形
      • 2.4.1 Comparative graphics 比较类图形
      • 2.4.2 Proportional graphics 占比类图形
      • 2.4.3 Trend graphics 趋势类图形
  • 3 Project 3 Data analysis in securities analysis - based on Python 项目三 数据分析在证券分析中的应用——基于Python
    • 3.1 Task 1 Basic Applications of Python任务一 Python基础应用
      • 3.1.1 Data types of Python  Python的数据类型
      • 3.1.2 Training project: design of exchange rate converters 项目实训：汇率兑换器设计
    • 3.2 Task 2 Application of data computing package Numpy 任务二 数据计算包numpy的应用
      • 3.2.1 Creat numpy series 创建numpy数组系列
      • 3.2.2 Zeros ones empty array   zeros ones empty数组
      • 3.2.3 Numpy sequences Numpy序列数组
      • 3.2.4 Numpy operation numpy运算
      • 3.2.5 Creat matrix 创建矩阵
      • 3.2.6 Dot product、inner product 点积、内积
      • 3.2.7 Determinant of matrix 矩阵的行列式
      • 3.2.8 Inverse of the matrix 矩阵的逆
    • 3.3 Task 3 Application of data processing package Pandas任务三 数据处理包Pandas的应用
      • 3.3.1 Create series 创建系列
      • 3.3.2 Use dict to creat series 用字典创建系列
      • 3.3.3 Creat dataframe 创建二维dataframe
      • 3.3.4 Data processing 数据处理
      • 3.3.5 Group statistics 分组统计
      • 3.3.6 Data reading 数据读取
    • 3.4 Task 4 Application of data visualization Package Matplotlib 任务四 数据可视化包Matplotlib的应用
      • 3.4.1 Line chart 折线图
      • 3.4.2 Bar graph 柱状图
      • 3.4.3 Pie chart 饼图
      • 3.4.4 Multiple line chart 多条折线图
    • 3.5 Association rules 关联规则
  • 4 Project 4 Application of data analysis in personal credit business - practical training on designing a scoring card model for real estate loan applications 项目四 数据分析在个人信贷业务的应用——房贷申请评分卡模型设计实训
    • 4.1 Introduction to the Scoring Card Model  Introduction to the Scoring Card Model Introduction to the Scoring Card Model  评分卡模型介绍
    • 4.2 Credit data collection and cleaning 信贷数据采集及清洗
    • 4.3 Divide the sample set 划分样本集
    • 4.4 Setting variable binning & Model indicator filter 变量分箱、模型指标筛选
    • 4.5 Set scoring card scores and model risk scores 设置评分卡分值及模型风险评分
  • 5 Project 5 Application of data analysis in corporate credit business - small and micro enterprise credit training 项目五  数据分析在公司信贷业务中的应用——小微企业信贷实训
    • 5.1 Task 1 Pre loan risk control due diligence 任务一 贷前风控尽调
      • 5.1.1 apply for loan 贷款申请
      • 5.1.2 Judgment of pre loan admission conditions 贷前准入条件判断
      • 5.1.3 Analysis of rule hits 规则命中情况分析
      • 5.1.4 Credit scoring card model 信用评分卡模型
      • 5.1.5 Enterprise comprehensive credit rating 企业综合信用评分
      • 5.1.6 Risk pricing and business approval 风险定价、业务审批
    • 5.2 Task 2 Loan monitoring and warning  任务2 贷中监测预警
      • 5.2.1 Simulate customer signing 模拟客户签约
      • 5.2.2 grant loans and dynamic data monitoring 财务发放贷款、动态数据监测
    • 5.3 Task 3 Post loan collection management 任务3 贷后催收管理
      • 5.3.1 Make collection rules 制定催收规则
  • 6 Projiect 6 Application of data analysis in financial risk control - practical training on building an anti fraud model 项目六 数据分析在金融风控中的应用——反欺诈模型构建实训
    • 6.1 Task 1 Data reading 数据读取
    • 6.2 Task 2 Data cleaning 数据清洗
    • 6.3 Task 3 Feature correlation analysis 特征相关性分析
    • 6.4 Task 4 Importance filter 重要性筛选
    • 6.5 Task 5 Data balance 数据平衡
    • 6.6 Task 6 Model training 模型训练
  • 7 Python基础回顾
    • 7.1 Python概述
    • 7.2 print()函数\input()函数
    • 7.3 变量与赋值
    • 7.4 列表
    • 7.5 字典
    • 7.6 循环语句
    • 7.7 条件语句
    • 7.8 程序框架图
    • 7.9 自定义函数
Task 1 Overview of Big Data 任务一 大数据概述
  • 1 Questionnaire
  • 2 调查问卷
  • 3 Explanation ...
  • 4 知识点讲解