数据统计分析的R软件应用 /大数据时代经济与金融数据分析系列丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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朱顺泉 著

图书标签:

• R语言
• 数据统计分析
• 金融数据分析
• 经济数据分析
• 大数据
• 统计建模
• 数据可视化
• 金融工程
• 计量经济学
• R软件应用

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302399704

版次：1

商品编码：11721282

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 大数据时代经济与金融数据分析系列丛书

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：188

内容简介

《数据统计分析的R软件应用 大数据时代经济与金融数据分析系列丛书》内容包括R软件下载、安装与启动，R软件数据结构，R软件数据存储与读取，R软件编程，R软件绘图，描述性统计的R软件应用，参数估计的R软件应用，参数假设检验的R软件应用，相关分析与回归分析的R软件应用，主成分分析与因子分析的R软件应用，聚类分析与判别分析的R软件应用，典型相关分析与对应分析的R软件应用。 《数据统计分析的R软件应用 大数据时代经济与金融数据分析系列丛书》紧跟大数据分析时代，内容新颖、全面，实用性强，融理论、方法、应用于一体，是一部供统计学、数量经济学、管理科学与工程、应用数学、计算数学、概率统计、金融工程、投资学、金融专业硕士、金融学、经济学、财务管理、会计学、工商管理等专业的本科高年级学生与研究生使用的实验教材或参考书。

前言/序言

本书概览：洞察大数据浪潮下的经济与金融脉搏 在全球信息化浪潮奔涌向前，数据指数级增长的时代背景下，经济与金融领域的分析范式正经历着颠覆性的变革。海量数据的涌现，不仅带来了前所未有的机遇，也对传统的分析工具和方法提出了严峻的挑战。本书聚焦于大数据时代下经济与金融数据分析的核心内容，旨在为读者提供一套系统、深入的理论框架与实操指南，使其能够驾驭日益复杂的数据，洞察市场动态，预测经济趋势，并做出更为精准的决策。 本书并非仅限于罗列技术工具的使用，而是深刻剖析了大数据在经济金融领域应用的底层逻辑与方法论。我们坚信，理解数据的本质、掌握分析的精髓，是应对大数据挑战的关键。因此，本书在内容设计上，力求做到理论与实践相结合，宏观与微观并重，前沿与经典兼顾，旨在培养读者成为具备大数据思维和分析能力的复合型人才。 第一部分：大数据时代经济金融分析的理论基石 本部分将为读者构建理解大数据时代经济金融分析的理论框架。我们将从大数据本身的特性出发，探讨其如何重塑传统的经济金融研究范式。 大数据时代的经济金融图景： 深入阐述大数据如何改变了经济金融数据的生成、传播与应用方式。从交易记录、社交媒体、物联网传感器等多元数据源的视角，揭示其蕴含的巨大价值。分析大数据在宏观经济预测、微观企业经营、风险管理、投资决策等方面的革命性影响。 数据驱动的经济金融理论： 探讨大数据如何为经济金融理论研究提供新的视角和工具。例如，行为经济学中利用大数据分析个体决策行为，金融学中利用高频交易数据构建新的市场微观结构理论，以及宏观经济学中利用多元数据预测经济周期等。 数据分析的核心概念与方法论： 介绍大数据分析所必需的基础概念，包括数据质量、数据治理、数据可视化、模型选择、模型评估等。重点讲解统计推断、机器学习、深度学习等在经济金融领域的核心应用及其理论基础。 第二部分：经济数据分析的深度探索 本部分将聚焦于大数据在宏观经济和微观经济层面的具体应用，展现如何从海量数据中提炼有价值的经济洞察。 宏观经济预测与监测： 高频数据与经济周期： 探讨如何利用如电力消费、交通运输、原材料价格、搜索指数等高频非结构化数据，构建领先的经济预测指标，实现对经济波动的实时监测和预警。 政策效果评估： 分析如何通过因果推断方法，例如匹配法、双重差分法等，利用大数据评估财政政策、货币政策、产业政策等对经济增长、就业、物价等宏观变量的影响。 区域经济分析： 结合地理空间数据、人口流动数据、产业数据等，进行区域经济发展水平的量化评估、产业结构优化建议以及区域协同发展策略研究。 微观经济行为分析： 消费者行为洞察： 利用电商交易数据、社交媒体评论、用户行为日志等，分析消费者的偏好、购买习惯、价格敏感度等，为企业提供精准营销和产品开发建议。 企业经营诊断与优化： 通过分析企业的财务报表、生产数据、供应链信息、新闻舆情等，构建企业信用风险评估模型、经营效率分析模型，为企业管理提供决策支持。 劳动力市场分析： 利用招聘网站数据、社交媒体信息、政府就业统计数据等，分析劳动力供需状况、技能缺口、薪资水平变化趋势，为人力资源规划提供参考。 第三部分：金融数据分析的前沿实践 本部分将深入探讨大数据在金融市场的应用，涵盖风险管理、投资决策、市场行为分析等多个维度。 量化投资与策略开发： 因子投资与特征工程： 介绍如何从海量的基本面数据、技术指标、新闻情绪、社交媒体讨论等中提取有效的投资因子，构建多因子模型，实现自动化交易策略。 高频交易与算法交易： 探讨利用毫秒级市场数据、事件驱动分析，开发高频交易策略，优化交易执行，降低交易成本。 另类数据在投资中的应用： 深入研究卫星图像、信用卡交易数据、网络爬虫数据等非传统金融数据，如何为投资决策提供独特的视角和 Alpha 信号。 金融风险管理： 信用风险建模： 利用大数据构建更为精准的个人和企业信用评分模型，预测违约概率，优化信贷审批流程。 市场风险与操作风险： 运用时间序列分析、情景分析、压力测试等方法，结合市场交易数据、交易日志、内部控制数据等，量化和管理市场波动风险、流动性风险以及操作风险。 反欺诈与合规： 利用机器学习和模式识别技术，识别异常交易行为、洗钱活动、内幕交易等，维护金融市场的公平与安全。 金融科技（FinTech）的驱动： 智能投顾： 基于大数据和机器学习，为投资者提供个性化的投资组合建议和自动化管理服务。 区块链与加密货币分析： 探讨区块链技术的底层逻辑，以及如何分析加密货币交易数据、链上数据，理解其价值与风险。 自然语言处理（NLP）在金融领域的应用： 分析如何利用 NLP 技术，从新闻报道、财报、分析师报告、社交媒体中提取情绪、主题和关键信息，辅助投资决策和风险监测。 第四部分：大数据分析工具与技术详解 本部分将为读者提供大数据分析的实用工具与技术指导，但侧重于这些工具如何支撑经济金融分析，而非单纯的技术教程。 数据获取与预处理： 数据爬取与API接口： 介绍如何利用网络爬虫技术、公共API接口等获取经济金融领域的海量数据。 数据清洗与转换： 讲解如何处理缺失值、异常值，进行数据标准化、归一化，以及不同数据源的融合与转换。 统计建模与机器学习算法： 经典统计模型： 回顾与深入理解回归分析、时间序列模型（ARIMA、GARCH）、因子分析等在经济金融分析中的应用。 主流机器学习算法： 详细介绍决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K-means聚类、神经网络等算法的原理及其在经济金融预测、分类、聚类问题中的应用。 深度学习在金融领域的探索： 探讨循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等在文本分析、时间序列预测、图像识别（如卫星数据分析）等方面的应用前景。 数据可视化与报告生成： 有效的数据可视化： 强调如何通过图表（折线图、柱状图、散点图、热力图、地图等）直观地呈现数据特征、分析结果和模型洞察。 报告撰写与沟通： 教授如何将复杂的数据分析过程和结论，以清晰、简洁、有说服力的方式传达给不同背景的受众。 本书特色与价值： 本书的最大特色在于其系统性、前沿性和实践性。我们不仅提供了扎实的理论基础，更将复杂的分析方法与实际的经济金融问题紧密结合，通过丰富的案例研究，引导读者掌握如何将大数据分析工具应用于解决现实世界中的挑战。 理论深度与实践广度兼备： 深入挖掘大数据分析方法背后的经济金融逻辑，同时覆盖了宏观经济、微观经济、金融市场等多个关键领域。 前沿方法与经典模型融合： 既介绍了大数据时代涌现的新型分析技术，也审视了传统统计学和计量经济学方法的价值，强调理论的融会贯通。 案例驱动与问题导向： 丰富的实操案例贯穿全书，引导读者从实际问题出发，学习解决问题的分析思路和技术路径。 培养大数据思维： 旨在培养读者具备独立思考、数据驱动的分析能力，能够主动发现数据中的价值，并将其转化为商业洞察和决策依据。 本书适合经济学、金融学、统计学、管理学等相关专业的本科生、研究生，以及在经济金融领域从事数据分析、量化研究、投资决策、风险管理、市场营销等工作的专业人士。无论您是希望掌握大数据分析前沿技术的学术研究者，还是寻求提升数据驱动决策能力的实务工作者，本书都将是您不可或缺的学习伴侣。 在这个充满机遇与挑战的大数据时代，掌握驾驭数据的能力，就是掌握了洞察未来经济金融脉搏的金钥匙。本书将助您开启这段精彩的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引眼球，那种沉稳又不失现代感的蓝色调，让人一眼就能感受到它蕴含的专业气息。我本身对数据分析领域抱有浓厚的兴趣，但总觉得在实际操作层面缺乏一本能系统梳理脉络的指南。市面上很多教材要么过于理论化，堆砌着晦涩的数学公式，让人望而生畏；要么又流于表面，只是简单罗列了几个基础命令，根本无法应对真实世界中那些错综复杂的数据挑战。我尤其期待能看到那些将统计学原理与具体编程实践紧密结合的案例。例如，在处理时间序列数据，或者进行复杂的回归模型构建时，如何利用现代软件工具的强大功能去清洗、转换和可视化数据，这些都是我非常看重的部分。我希望这本书能像一位经验丰富的老船长，不仅告诉我航行的方向，更重要的是，教会我如何操作船上的精妙设备，确保航行过程中的稳定与高效。如果它能提供大量的可运行代码示例，并对每一步的操作逻辑进行深入浅出的剖析，那么它无疑会成为我案头必备的工具书，帮助我跨越从理论到实践的鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

我总觉得，数据分析的最终价值体现在结果的有效沟通上。一本优秀的工具书，不应该只关注如何“算出”答案，更应该关注如何“展示”答案。我希望这本书能花篇幅讲解如何利用软件的图形化功能，创建出既美观又信息量丰富的图表。例如，如何通过自定义调色板来突出关键趋势，如何使用交互式图表（如果软件支持）来让非技术背景的决策者也能轻松探索数据背后的故事。很多分析师辛辛苦苦得出的结论，常常因为报告的呈现方式不佳而被高层忽略。如果这本书能提供关于图表设计原则的指导，甚至是如何将分析报告一键导出到演示文稿或网页中的技巧，那么它就不仅仅是一本技术手册，而是一本能够提升个人专业影响力的“软技能”指南了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我尝试过几本号称是“入门”的统计分析书籍，结果往往是看完一遍后，合上书本，面对真实工作中的数据时，依然感到无从下手。主要问题在于，它们往往假设读者已经具备了扎实的统计学基础，或者相反，完全忽略了基础理论的支撑，导致读者只知其然不知其所以然。我更偏爱那种能将理论与实操无缝衔接的教材。比如，讲到“假设检验”时，我希望立刻就能看到如何在软件中选择合适的检验方法（如t检验、ANOVA或非参数检验），并能清晰地理解检验结果中的P值、自由度等核心参数背后的统计学意义。如果书中能穿插一些历史上的经典案例，比如某个著名的市场异动分析，并展示如何用软件复现当年的分析过程，那该多好。这种“故事驱动”的学习方式，远比枯燥的命令列表更有效，它能帮助我建立起数据分析师应有的批判性思维和解决问题的直觉。

评分☆☆☆☆☆

我对这套“大数据时代经济与金融数据分析系列丛书”的定位非常好奇，毕竟金融领域的数据特性是出了名的“野”——高频、非平稳、噪声多，对分析工具的要求极高。我希望这本书不仅仅是停留在对基础描述性统计的展示，而是能深入到诸如因子模型构建、风险价值（VaR）的量化、甚至是利用机器学习方法进行宏观经济指标预测等高阶应用。很多时候，我们收集了海量的数据，但最终能从数据中提炼出真正具有指导意义的“信号”才是关键。因此，我期待作者能在数据预处理的环节多着墨，毕竟“垃圾进，垃圾出”是数据分析领域亘古不变的真理。比如，如何高效地处理缺失值而不引入系统性偏差？如何对异方差性进行有效的检验和修正？如果这本书能提供一些针对金融特有数据结构（如截面数据与面板数据）的优化分析路径，那将是极大的加分项，能帮助我构建更具鲁棒性的金融决策模型。

评分☆☆☆☆☆

在软件应用层面，我最看重的是代码的可读性和效率。如果这本书使用的代码冗长、命名混乱，即便最终得出了正确的结果，对于后续的维护和团队协作也是个巨大的负担。我期望书中的代码风格是清晰、模块化且注释充分的。此外，对于大数据集的操作，性能是一个不容忽视的问题。如果分析过程需要耗费数小时才能跑出一个结果，那在需要快速迭代和反馈的商业环境中，这种工具就显得力不从心了。我非常关注书中是否提及了如何利用并行计算或者更高效的数据结构（比如针对内存优化的数据存储方式）来加速计算过程。对于一个以“应用”为导向的图书来说，如果能提供一套优化的“最佳实践”代码模板，让读者可以直接套用到自己的项目中，那这本书的实用价值将得到指数级的提升。

评分☆☆☆☆☆

200-100的券买的 太实惠了

评分☆☆☆☆☆

制作精美，继续关注。

评分☆☆☆☆☆

大学生挺实用的一本书，送货挺快，挺好的。

评分☆☆☆☆☆

工具书

评分☆☆☆☆☆

工具书

评分☆☆☆☆☆

很好，讲的比较详细的，很好的一本参考书

评分☆☆☆☆☆

很好，讲的比较详细的，很好的一本参考书

评分☆☆☆☆☆

还不错还不错还不错还不错还不错

评分☆☆☆☆☆

R语言是非常有用的统计学分析与可视化工具，但是相关的教材，尤其是内容详尽、编排合理的教材并不多见，这就导致了好多人根本不知道从何处下手。而这本教材无论是从原理，方法和实际案例方面都全面兼顾，由浅入深，非常适合具有一定数学知识的读者阅读和学习！