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PYTHON经济管理大数据分析 版权信息
- ISBN：9787542974891
- 条形码：9787542974891 ; 978-7-5429-7489-1
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
PYTHON经济管理大数据分析 内容简介
本书的目的是对经济管理大数据进行Python分析。本书的特征是直接针对经济管理数据库中提取的粗数据，一步步进行数据的清洗和Python分析，更加适合于初学者和现实应用。本书的目标读者主要是经济管理类型专业以及业界经管类工作人员。本书的主要经济管理知识涉及宏观经济、企业财务、企业管理等方面，针对现实运用中对企业经营管理经常需要涉及的分析报告需求，设置Python单比率时间序列分析、多指标比率分析以及构图分析，可用于单企业经营管理分析。其次，本书采用宏观经济数据以及微观企业上市数据，提取大数据采用Python因果推断和机器学习进行多企业的数据挖掘。可以把这本书看作是经济管理学科本科高年级学生进行大数据分析的教材或业界进行经济管理报告撰写的工具书。 主要内容包括：数据挖掘基础及Python介绍，Python基础数据类型，Python经济管理比率分析，Python数据构图分析，Python数据线性因果关系推断， Python与数据统计推断，非线性因果关系推断，虚拟变量，异方差的Python应用，面板数据模型。
PYTHON经济管理大数据分析 目录
第1篇 Python数据分析基础
第1章 Python介绍
1.1 学习Python的目的
1.2 Python的发展历程
1.3 Python学习的基本思路
1.4 Python代码开发环境
1.5 Python的安装
1.6 学习Python的社会责任
第2章 Python基础
2.1 Python基础数据类型
2.2 NumPy语法
2.3 Pandas语法
实操案例 运用Pandas读取Excel数据并进行数据处理
第3章 Python数据获取、清洗以及常见的处理
3.1 数据获取
3.2 数据清洗
实操案例 数据一致性及缺失值的清理
3.3 常见的数据处理
第4章 Python数据构图分析
4.1 Matplotlib简介
4.2 图像要素
4.3 画图类型
实操案例 房价与房间数量的关系分析
第5章 Python经济管理比率分析
5.1 单指标变化率计算
5.2 多指标比率计算
实操案例 运用Python进行企业财务比率分析
第2篇 Python数据因果关系推断
第6章 Python数据线性因果关系推断
6.1 二元线性回归模型及其参数估计
6.2 普通*小二乘法的Python实现
实操案例6-1 企业股价的市场影响因素——线性回归模型
6.3 对数化模型的Python实现
实操案例6-2 企业流动性的影响因素——对数化模型
第7章 Python与数据统计推断
7.1 统计分析推断的数学表示
7.2 P值统计及图形解释
7.3 单双侧t检验及Python实现
实操案例7-1 企业偿债能力影响因素——单双侧t检验
7.4 置信区间
7.5 线性组合的假设检验
实操案例7-2 企业偿债能力影响因素——线性组合假设检验
7.6 标准化回归模型的Python实现
实操案例7-3 企业成长性的影响因素——标准化回归
第8章 Python非线性因果关系推断
8.1 二次项模型
实操案例8-1 企业创新与企业规模的倒U形关系——二次项回归
8.2 交互项的理论意义及实现
实操案例8-2 企业成长性的财务影响因素——交互项分析
8.3 模型误设检验
第9章 虚拟变量
9.1 虚拟变量概述
9.2 虚拟变量的Python实现
实操案例9-1 企业规模与资产负债率的因果关系推断——虚拟变量构造
9.3 二值变量交叉
实操案例9-2 金融危机与企业债务的分析——虚拟变量交叉项的回归
第10章 异方差的Python应用
10.1 异方差性概述
10.2 异方差性检验
10.3 异方差性处理——加权*小二乘法
实操案例 企业资本结构调整的影响因素——异方差检验及处理
第11章 面板数据模型
11.1 混合模型
11.2 固定效应模型
11.3 随机效应模型
11.4 模型实操与比较
实操案例 企业营运能力的因果关系推断
第3篇 Python机器学习方法
第12章 Python机器学习基础介绍
12.1 机器学习的来源
12.2 机器学习的定义
12.3 机器学习的发展
12.4 机器学习的基础
12.5 机器学习的应用
12.6 机器学习的分类
12.7 机器学习的基本流程
第13章 Python机器学习的分类模型
13.1 逻辑回归模型（二值因变量模型）
13.2 KNN算法
13.3 支持向量机
13.4 决策树算法
实操案例 企业财务舞弊的影响因素分析——机器学习分析
展开全部
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