Python金融数据挖掘教学资源：Jupyter Notebook源码整合

其内容丰富，包含了30个Jupyter Notebook文件和24个CSV文件等，总共110个文件。资源中详细地介绍了如何使用Jupyter Notebook以及Python进行金融数据挖掘，涵盖了金融数据分析的方方面面。" 具体知识点如下： 1. Jupyter Notebook的使用：Jupyter Notebook是一种开源的Web应用程序，允许你创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。在本资源中，你将学习如何使用Jupyter Notebook进行Python编程和数据分析，包括如何创建、运行和分享Notebook。 2. Python编程基础：Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其可读性和简洁的语法而闻名。在本资源中，你将学习Python的基本语法、数据类型、控制结构、函数定义等基础知识，这些都是进行Python金融数据挖掘的基础。 3. 金融数据挖掘：金融数据挖掘是指使用数据挖掘技术在金融数据中发现有价值的信息和模式。在本资源中，你将学习如何使用Python进行金融数据挖掘，包括数据预处理、数据可视化、模型建立和评估等。 4. K-近邻算法（KNN）：K-近邻算法是一种基本的分类和回归方法。在本资源中，你将学习如何使用KNN进行分类和回归，包括如何选择邻居数、如何计算距离等。 5. 关联规则学习：关联规则学习是数据挖掘的一个重要分支，主要目的是发现大型数据库中变量之间的有趣关系。在本资源中，你将学习如何使用关联规则学习进行金融数据分析，包括如何定义支持度、置信度等。 6. Matplotlib和Seaborn的使用：Matplotlib和Seaborn是Python中常用的两个数据可视化库。Matplotlib功能强大，可以绘制各种静态、动态、交互式的图表。Seaborn是基于Matplotlib的，提供了更高级的接口，使得绘图更加简单。在本资源中，你将学习如何使用这两个库进行数据可视化，包括如何绘制条形图、折线图、散点图、直方图、箱线图等。 7. 决策树：决策树是一种基本的分类和回归方法。在本资源中，你将学习如何使用决策树进行分类和回归，包括如何构造决策树、如何剪枝等。 以上就是本资源的主要内容，通过学习这些知识点，你可以掌握使用Jupyter Notebook和Python进行金融数据挖掘的技能。