具体描述
《金融数据挖掘》主要内容包括：金融管理研究的一个显著特点是数据分析量大、不确定性因素多，面对当今时代的海量金融数据，基于传统统计技术建立的模型假设条件多，实际应用难以奏效。数据挖掘是20世纪90年代中期兴起的新技术，是发现数据中有用模式的过程，其目的在于使用所发现的模式帮助解释当前的行为或预测未来的结果，以人们容易理解的形式提供有用的决策信息。
《金融数据挖掘》对一些相对较成熟的挖掘技术的讨论，阐述其用途、解决思路、需注意的主要问题、步骤，以金融领域的具体案例介绍模型与方法的应用。全书包括金融数据预处理、分类技术、预测、聚类技术、神经网络与支持向量机、异常数据挖掘，并且介绍了这些领域的一些最新方法。
《金融数据挖掘》可作为信息管理与金融类专业本科生和研究生的教材，也可供从事数据挖掘技术与应用研究的科研人员、金融市场数据分析人员，以及数据挖掘应用软件的开发者参考。
作者简介
目录信息
读后感
很难想象我会买这本书。从网上买书书名是吸引我的重要因素。金融数据挖掘是一个非常吸引人的题目，加上科学出版社选题和把关，我毫不犹豫就买了。 然而，非常非常遗憾。以至于来到这里写一段，目的是批评作者的浮夸学风，第二个目的是阻止第二个失望者产生。上当受骗我关心不...
评分很难想象我会买这本书。从网上买书书名是吸引我的重要因素。金融数据挖掘是一个非常吸引人的题目，加上科学出版社选题和把关，我毫不犹豫就买了。 然而，非常非常遗憾。以至于来到这里写一段，目的是批评作者的浮夸学风，第二个目的是阻止第二个失望者产生。上当受骗我关心不...
评分很难想象我会买这本书。从网上买书书名是吸引我的重要因素。金融数据挖掘是一个非常吸引人的题目，加上科学出版社选题和把关，我毫不犹豫就买了。 然而，非常非常遗憾。以至于来到这里写一段，目的是批评作者的浮夸学风，第二个目的是阻止第二个失望者产生。上当受骗我关心不...
评分很难想象我会买这本书。从网上买书书名是吸引我的重要因素。金融数据挖掘是一个非常吸引人的题目，加上科学出版社选题和把关，我毫不犹豫就买了。 然而，非常非常遗憾。以至于来到这里写一段，目的是批评作者的浮夸学风，第二个目的是阻止第二个失望者产生。上当受骗我关心不...
评分很难想象我会买这本书。从网上买书书名是吸引我的重要因素。金融数据挖掘是一个非常吸引人的题目，加上科学出版社选题和把关，我毫不犹豫就买了。 然而，非常非常遗憾。以至于来到这里写一段，目的是批评作者的浮夸学风，第二个目的是阻止第二个失望者产生。上当受骗我关心不...
用户评价
坦率地说，我最初是冲着那些关于**机器学习在信贷风险评估**中的应用章节来的，毕竟这是当前金融业降本增效的热点。然而，这本书带给我的震撼远超我的预期。它不是那种生搬硬套通用机器学习模型到金融场景的肤浅读物。它非常深入地探讨了金融领域特有的**“黑箱问题”与监管合规性**之间的矛盾。例如，在构建信用评分卡时，仅仅追求高准确率是不够的，模型的可解释性至关重要。作者在这部分内容的处理上，巧妙地结合了SHAP值和LIME等现代可解释性工具，并将其与传统的逻辑回归模型进行对比，分析了不同模型在面对监管审查时的优劣势。这种将技术前沿与行业约束紧密结合的叙述方式，非常契合当前金融科技的实际发展方向。阅读过程中，我感觉自己像是坐在一个顶尖银行的风险管理会议室里，听一位经验丰富的专家在阐述如何平衡创新与审慎。它强调的“模型生命周期管理”，从初始开发到持续监控和再训练的闭环设计，对我们构建长效风控体系提供了系统性的指导。这本书的深度和广度，足以让它成为未来几年内相关领域研究和实践的标准教材。
评分我带着一种近乎挑剔的眼光翻开了这本书，因为我已经在相关领域摸爬滚打了十多年，见过太多挂羊头卖狗肉的“高级读物”。令我惊喜的是，这本书在**数据预处理和清洗**这个常常被业界忽略的环节上，展现了极高的专业水准和工程实践经验。我们都知道，金融数据的“脏乱差”程度远超一般领域，信噪比极低，清洗不当，后续再复杂的算法也形同虚设。作者没有直接跳到炫酷的深度学习，而是花了大篇幅来讨论如何处理金融特有的异常值（比如“闪崩”数据点）以及缺失值插补的有效性评估。书中特别提到了一种针对市场微观结构数据（LOB数据）的去噪方法，这个方法我在早前的研究中尝试过但未能完全掌握其精髓，这本书给出了清晰的理论依据和实践步骤，让我茅塞顿开。此外，它对特征选择算法的对比分析也极为公允，没有偏袒任何一种“网红”算法，而是基于金融场景的稳定性要求，给出了量化的选择标准。这体现了作者深厚的行业功底和严谨的科学态度。对于那些只满足于调用API、不深究底层逻辑的初学者来说，这本书或许会显得有些“硬核”，但对于追求模型鲁棒性和可解释性的资深研究者而言，它无疑是一份宝贵的、能经受住时间考验的参考指南。
评分作为一名在投资银行工作多年的资深人士，我一直在寻找一本能够系统梳理**大数据技术栈在资产定价**中应用的权威指南。这本书在覆盖面和深度上都达到了一个令人印象深刻的平衡。它没有浪费篇幅去介绍那些已经被广泛使用的基础算法，而是直接切入到了更具挑战性的领域，比如如何利用图神经网络（GNN）来建模金融机构之间的复杂关联性，以及如何利用强化学习（RL）进行动态的投资组合优化。特别是关于RL在最优执行策略中的应用部分，作者详细分析了马尔可夫决策过程（MDP）在市场环境下的构建难点，以及如何通过奖励函数的设计来避免次优策略的产生。这种对前沿研究成果的吸收和落地能力的展示，让这本书保持了极强的时效性。此外，书中对**数据治理和隐私保护**在金融场景下的讨论，也十分到位，这在当前数据安全日益受重视的背景下显得尤为重要。这本书无疑是为那些致力于在复杂金融系统中寻求技术突破的专业人士量身打造的，它不仅是知识的集合，更是一份引领未来技术方向的路线图。
评分我喜欢这本书的排版和语言风格，它有一种沉稳而又不失活力的气息。与其他技术书籍动辄晦涩难懂的术语堆砌不同，这里的文字仿佛是经过精心打磨的，逻辑推进极其自然。尤其是在介绍**非线性建模技术**时，作者采用了非常形象的比喻来解释复杂概念，比如用“市场噪音的滤镜”来描述正则化对模型过拟合的抑制作用，这种教学方法极大地降低了理解门槛。我发现自己在阅读过程中，很少需要停下来查阅陌生的概念，思路始终是连贯的。更值得称赞的是，书中对**高频数据中的延迟和滑点**等实际交易问题的处理，给出了非常实用的算法建议，而不是停留在理论层面的讨论。例如，它如何利用Kruskal-Wallis检验来比较不同交易时段的数据分布差异，这种细致到毫秒级的关注点，表明作者对金融交易的理解已经深入骨髓。这本书不仅教会了我“如何做”，更重要的是教会了我“为什么要这样做”，它培养的是一种金融数据科学家的思维方式，即永远从业务价值和数据特性出发去选择工具，而不是反过来被工具牵着鼻子走。
评分这本书简直是为我量身定做的！我一直对如何从海量的金融市场数据中提炼出有价值的洞见感到头疼，市面上那些充斥着理论公式的教材，读起来枯燥乏味，根本找不到实战的切入点。然而，这本《金融数据挖掘》彻底颠覆了我的认知。它不是那种空泛地谈论“大数据”和“人工智能”的流行词汇，而是真正深入到了**如何构建有效的金融预测模型**这一核心。作者似乎非常了解我们这些非科班出身、却又渴望转型的金融从业者的痛点。书中对时间序列分析的讲解，细致入微，特别是对季节性和趋势分解的处理，清晰到让人仿佛能亲手操作一般。我尤其欣赏它在案例分析部分，选择的都是当前市场上真实存在的高频交易和风险控制场景。例如，它如何利用自然语言处理技术（NLP）来分析财报情绪，这个章节我反复阅读了三遍，它提供的不仅仅是代码片段，更是一种全新的观察市场波动的视角。读完之后，我立刻尝试用书中学到的特征工程方法去优化我手头的一个量化策略，效果立竿见影，原本波动性极大的模型，经过精细的特征筛选后，稳定性得到了极大的提升。这本书的价值，在于它架起了理论与实战之间那座看似遥不可及的桥梁，是每一个想在金融科技时代站稳脚跟的人案头必备的“武功秘籍”。
评分空空浪费了这么好的书名...几乎没有任何用处
评分空空浪费了这么好的书名...几乎没有任何用处
评分抄书先生，不过也长了些知识
评分烂烂烂
评分空空浪费了这么好的书名...几乎没有任何用处
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有