大数据挖掘与分析在金融领域中的应用研究

　　《大数据挖掘与分析在金融领域中的应用研究》阐述了大数据技术在金融领域的应用和发展现状，从大数据视角加以思考和探索，具有全面性、实用性和前瞻性等特色。《大数据挖掘与分析在金融领域中的应用研究》共分9章，主要内容包括绪论、大数据挖掘与分析技术、大数据挖掘的新技术与应用、大数据在商业银行中的应用及其案例分析、大数据在证券行业中的应用及其案例分析、银行数据挖掘与分析、证券数据挖掘与分析、大数据挖掘技术在互联网金融中的应用以及对大数据金融的展望等。《大数据挖掘与分析在金融领域中的应用研究》可作为高等院校金融信息、计算机类数据科学等专业的教材，也可作为金融行业从业人员、数据科学研究人员等的参考书。

暂缺《大数据挖掘与分析在金融领域中的应用研究》作者简介

第1章 绪论
1．1 大数据与大数据挖掘
1．2 大数据挖掘的相关方法
1．3 大数据挖掘的类型
1．4 常用的大数据统计分析方法
1．5 大数据带来金融业大变革
1．6 大数据金融的经济学基础
1．7 在金融领域进行数据挖掘的必要性及其应用
1．8 大数据金融模式
1．9 基于大数据的金融数据挖掘新思维
1．10 基于大数据的金融数据挖掘系统架构
第2章 大数据挖掘与分析技术
2．1 大数据背景下的数据处理技术
2．2 复杂数据挖掘技术
2．3 新兴数据挖掘平台和工具
第3章 大数据挖掘的新技术与应用
3．1 KNN算法与应用分析
3．2 朴素贝叶斯分类算法与应用分析
3．3 随机森林分类算法与应用分析
第4章 大数据在商业银行中的应用及其案例分析
4．1 大数据金融与商业银行的特征对比
4．2 目前几种大数据金融模式对商业银行业务的影响
4．3 大数据金融与商业银行的竞争趋势
4．4 基于数据挖掘的客户关系管理系统设计
4．5 基于大数据的银行精准营销
4．6 基于大数据的银行信贷管理
4．7 基于大数据的银行风险管理
第5章 大数据在证券行业中的应用及其案例分析
5．1 大数据在股票分析中的应用
5．2 基于网络舆情的投资者情绪分析及其案例分析
5．3 大数据与量化投资
第6章 银行数据挖掘与分析
6．1 基于神经网络的信用评分方法
6．2 基于支持向量机的信用风险评估方法
6．3 基于大数据挖掘的银行信贷评价方法
第7章 证券数据挖掘与分析
7．1 基于粗糙集的股票价格预测方法
7．2 基于网络信息的金融市场价格预测
7．3 基于数据挖掘的股票自动交易系统
第8章 大数据挖掘技术在互联网金融中的应用
8．1 互联网金融
8．2 基于大数据的征信管理
8．3 基于大数据的反欺诈检测
第9章 对大数据金融的展望
9．1 大数据时代金融机构的战略
9．2 大数据时代的金融人才培养
参考文献