目錄(100章)
倒序
- 封面
- 版權頁
- 前言
- 第1章 ChatGPT在金融大數據分析中的作用
- 1.1 ChatGPT生成金融數據分析代碼示例的案例
- 1.2 ChatGPT回答金融領域知識的案例
- 1.3 ChatGPT輔助發現數據中的模式和特征
- 1.4 本章總結
- 第2章 金融大數據分析Python基礎
- 2.1 Python解釋器
- 2.2 IDE工具
- 2.3 第一個Python程序
- 2.4 Python語法基礎
- 2.5 數據類型與運算符
- 2.6 控制語句
- 2.7 序列
- 2.8 集合
- 2.9 字典
- 2.10 字符串類型
- 2.11 函數
- 2.12 文件操作
- 2.13 異常處理
- 2.14 多線程
- 2.15 本章總結
- 第3章 金融大數據的獲取
- 3.1 金融大數據概述
- 3.2 網絡爬蟲
- 3.3 解析數據
- 3.4 使用API調用獲取數據
- 3.5 使用ChatGPT輔助獲取數據
- 3.6 本章總結
- 第4章 金融大數據基礎庫:NumPy
- 4.1 NumPy庫
- 4.2 創建數組
- 4.3 二維數組
- 4.4 創建二維數組更多方式
- 4.5 數組的屬性
- 4.6 數組的軸
- 4.7 三維數組
- 4.8 訪問數組
- 4.9 本章總結
- 第5章 金融大數據分析庫:Pandas
- 5.1 Pandas庫介紹
- 5.2 Series數據結構
- 5.3 DataFrame數據結構
- 5.4 訪問DataFrame數據
- 5.5 本章總結
- 第6章 金融大數據的預處理與清洗
- 6.1 數據清洗和預處理
- 6.2 本章總結
- 第7章 金融大數據的存儲
- 7.1 使用MySQL數據庫
- 7.2 使用Pandas讀寫MySQL數據庫
- 7.3 使用Pandas讀寫Excel文件
- 7.4 使用Pandas讀寫CSV文件
- 7.5 JSON數據交換格式
- 7.6 本章總結
- 第8章 金融大數據可視化基礎庫:Matplotlib
- 8.1 金融大數據可視化庫
- 8.2 金融大數據可視化方法和圖表類型
- 8.3 使用Matplotlib繪制圖表
- 8.4 mplfinance庫
- 8.5 繪制移動平均線圖
- 8.6 本章總結
- 第9章 金融大數據可視化進階庫:Seaborn
- 9.1 Seaborn庫概述
- 9.2 箱線圖
- 9.3 小提琴圖
- 9.4 關聯線圖
- 9.5 關聯散點圖
- 9.6 密度圖
- 9.7 Dist圖
- 9.8 線性回歸圖
- 9.9 熱力圖
- 9.10 本章總結
- 第10章 金融大數據分析
- 10.1 ChatGPT輔助金融大數據分析
- 10.2 數據的統計分析方法
- 10.3 描述統計分析
- 10.4 頻數分析
- 10.5 相關性分析
- 10.6 時間序列分析
- 10.7 本章總結
- 第11 章機器學習與金融大數據預測建模
- 11.1 機器學習策略
- 11.2 案例1:使用Scikit-learn分類策略預測蘋果股票走勢
- 11.3 案例2:使用Scikit-learn回歸策略預測蘋果股票走勢
- 11.4 案例3:使用Keras深度學習庫預測蘋果股票走勢
- 11.5 本章總結
- 第12章 ChatGPT在金融大數據分析中的應用與優勢
- 12.1 ChatGPT在金融領域中的自動化客戶服務與智能助理方面的應用
- 12.2 ChatGPT在金融領域中的情感分析和輿情監測方面的應用
- 12.3 ChatGPT在金融領域中的文檔處理方面的應用
- 12.4 與ChatGPT對話的文本語言——Markdown
- 12.5 本章總結
- 第13章 金融案例與實踐
- 13.1 實踐案例1:使用ARIMA模型預測USD/CNY匯率
- 13.2 實踐案例2:基于深度學習的黃金期貨價格預測
- 13.3 實踐案例3:基于深度學習的比特幣價格預測
- 13.4 本章總結 更新時間:2025-03-27 18:58:40
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