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本书是高等学校智能财经系列教材之一。本书分为基础篇和应用篇两部分共11章，主要内容包括：数据创建，数据查看，数据清洗；股权性质信息整理——应用数据转置，筛选财务报表数据——应用数据筛选，合并财务报表——应用数据合并，制作数据透视表和计算行业竞争度——应用数据分组，分析一般公司债的票面利率影响因素——应用统计分析，使用ARIMA模型预测股票价格——应用时间序列，绘制股票日K线图——应用可视化表达，建立上市公司价值分类判断指标体系——应用机器学习。 本书选取了大量实践案例，每章设置有实操练习题，适合作为高等学校大数据分析相关课程教材，也可作为社会人士的自学用书。 |
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基础篇 |
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