智慧金融、智慧银行等

在商业银行日常业务中，通过对客户的基本信息，客户金 融行为的大数据分析，可以实现对银行客户的画像和产品需求 的精准性分析，从而将银行产品销售给适合的客户。同时，也 在精准掌握客户需求的前提下，设计出更受欢迎的产品，实现 银行产品新旧迭代和创新。

金融大数据可视化分析平台的设计和实现，陈曦，范博，当前，通过大数据分析来提高生产效率，改善生活体验已经成为了一个热门的研究领域。在大数据分析过程中，如何将分析结果形象生动

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Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的shouxuan编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中zui重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。 《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读.

FBDQA-2021S 金融大数据和定量分析，2021年Spring。 金融大数据与量化分析 金融大数据和定量分析，又称FBDQA。 教学计划 教师与助教 授课教师：王浩，，刘银飞，郭敏，王浩宇 助教：邓丽瑞，陈亮 课程内容 基础部分：数字化能力基础，Python编程语言，SQL数据管理语言... 单元内容：金融大数据访问，金融数学模型工具等 单元内容：聚宽平台SDK操作，量化交易体系，量化交易指标，量化交易评价，预算等 目录结构 计算/计算基础与python学习 课程项目/课程实践任务 时间表/课程每周时间表 学习备忘录/学习小结目录 learningFBD /金融大数据 learningQuant /量化交易 后勤/课程管理相关 注意： 本课程在某种意义上针对通识教育，适合具有一种或多种语言编程技能的学生。 如果您在本GitHub中将您的反馈作为问题或请求请求发布，我将不胜感激。