金融数据分析师必备：Python实战与大数据应用

金融数据的大分析和小分析是一本深入探讨如何在大数据平台和传统单机PC环境中有效利用Python进行实战项目的教程。本书由讲师Ben，一位来自天善商业智能和大数据社区的专业数据科学家，针对金融领域的数据分析提供指导。Ben在天善社区的ID为Ben_Chang，学习者可以在hellobi.com这个平台上获取支持，遇到任何问题都可以向他提问。 本书首先介绍了大数据时代下数据科学的核心概念，强调了数据科学的主要目标——通过发现数据中的模式并将其转化为实用知识，从而解决各种业务问题。数据科学的流程包括部署模型以实现预测、发现隐藏模式、数据分析、模型建立以及对业务目标的支持，如战略管理、风险管理、客户关系管理等。在这个过程中，数据科学涵盖了多个维度，包括维度分析、建模分析、业务目标的定义以及数据驱动的决策制定。 金融数据科学家的角色至关重要，他们负责处理数据的各个环节，如数据清洗、转换、加载、模型评分等。他们的工作涉及数据仓库（EDW）和数据集市（ECIS），并需要掌握多种技能，如数据管理、统计建模、以及对业务流程的理解。数据科学家需要具备标准化数据管理能力，能有效地整合不同来源的数据，同时对业务需求有敏锐的洞察力，以便开发出适应市场需求的模型。 此外，书中还提到了金融行业的具体应用场景，如利用数据科学进行库存管理、客户细分、销售预测、风险管理等，这些都需要数据科学家通过构建和优化模型来支持。书中还强调了与客户智能、运营智能、财务智能相关的技术和工具，如CRM系统、网上银行系统和外呼系统等，这些在现代金融业务中扮演着关键角色。 金融数据的大分析和小分析是一本实用的指南，帮助读者理解和掌握如何在金融领域运用数据科学，通过Python技术进行深度分析和实践，以驱动业务增长和风险防控。无论是数据科学家、销售管理人员还是业务用户，都能从中找到有价值的信息和洞见。