數據統計分析的R軟件應用 /大數據時代經濟與金融數據分析係列叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃順泉 著

圖書標籤:

• R語言
• 數據統計分析
• 金融數據分析
• 經濟數據分析
• 大數據
• 統計建模
• 數據可視化
• 金融工程
• 計量經濟學
• R軟件應用

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302399704

版次：1

商品編碼：11721282

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 大數據時代經濟與金融數據分析係列叢書

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

用紙：膠版紙

頁數：188

內容簡介

《數據統計分析的R軟件應用 大數據時代經濟與金融數據分析係列叢書》內容包括R軟件下載、安裝與啓動，R軟件數據結構，R軟件數據存儲與讀取，R軟件編程，R軟件繪圖，描述性統計的R軟件應用，參數估計的R軟件應用，參數假設檢驗的R軟件應用，相關分析與迴歸分析的R軟件應用，主成分分析與因子分析的R軟件應用，聚類分析與判彆分析的R軟件應用，典型相關分析與對應分析的R軟件應用。 《數據統計分析的R軟件應用 大數據時代經濟與金融數據分析係列叢書》緊跟大數據分析時代，內容新穎、全麵，實用性強，融理論、方法、應用於一體，是一部供統計學、數量經濟學、管理科學與工程、應用數學、計算數學、概率統計、金融工程、投資學、金融專業碩士、金融學、經濟學、財務管理、會計學、工商管理等專業的本科高年級學生與研究生使用的實驗教材或參考書。

前言/序言

本書概覽：洞察大數據浪潮下的經濟與金融脈搏 在全球信息化浪潮奔湧嚮前，數據指數級增長的時代背景下，經濟與金融領域的分析範式正經曆著顛覆性的變革。海量數據的湧現，不僅帶來瞭前所未有的機遇，也對傳統的分析工具和方法提齣瞭嚴峻的挑戰。本書聚焦於大數據時代下經濟與金融數據分析的核心內容，旨在為讀者提供一套係統、深入的理論框架與實操指南，使其能夠駕馭日益復雜的數據，洞察市場動態，預測經濟趨勢，並做齣更為精準的決策。 本書並非僅限於羅列技術工具的使用，而是深刻剖析瞭大數據在經濟金融領域應用的底層邏輯與方法論。我們堅信，理解數據的本質、掌握分析的精髓，是應對大數據挑戰的關鍵。因此，本書在內容設計上，力求做到理論與實踐相結閤，宏觀與微觀並重，前沿與經典兼顧，旨在培養讀者成為具備大數據思維和分析能力的復閤型人纔。 第一部分：大數據時代經濟金融分析的理論基石 本部分將為讀者構建理解大數據時代經濟金融分析的理論框架。我們將從大數據本身的特性齣發，探討其如何重塑傳統的經濟金融研究範式。 大數據時代的經濟金融圖景： 深入闡述大數據如何改變瞭經濟金融數據的生成、傳播與應用方式。從交易記錄、社交媒體、物聯網傳感器等多元數據源的視角，揭示其蘊含的巨大價值。分析大數據在宏觀經濟預測、微觀企業經營、風險管理、投資決策等方麵的革命性影響。 數據驅動的經濟金融理論： 探討大數據如何為經濟金融理論研究提供新的視角和工具。例如，行為經濟學中利用大數據分析個體決策行為，金融學中利用高頻交易數據構建新的市場微觀結構理論，以及宏觀經濟學中利用多元數據預測經濟周期等。 數據分析的核心概念與方法論： 介紹大數據分析所必需的基礎概念，包括數據質量、數據治理、數據可視化、模型選擇、模型評估等。重點講解統計推斷、機器學習、深度學習等在經濟金融領域的核心應用及其理論基礎。 第二部分：經濟數據分析的深度探索 本部分將聚焦於大數據在宏觀經濟和微觀經濟層麵的具體應用，展現如何從海量數據中提煉有價值的經濟洞察。 宏觀經濟預測與監測： 高頻數據與經濟周期： 探討如何利用如電力消費、交通運輸、原材料價格、搜索指數等高頻非結構化數據，構建領先的經濟預測指標，實現對經濟波動的實時監測和預警。 政策效果評估： 分析如何通過因果推斷方法，例如匹配法、雙重差分法等，利用大數據評估財政政策、貨幣政策、産業政策等對經濟增長、就業、物價等宏觀變量的影響。 區域經濟分析： 結閤地理空間數據、人口流動數據、産業數據等，進行區域經濟發展水平的量化評估、産業結構優化建議以及區域協同發展策略研究。 微觀經濟行為分析： 消費者行為洞察： 利用電商交易數據、社交媒體評論、用戶行為日誌等，分析消費者的偏好、購買習慣、價格敏感度等，為企業提供精準營銷和産品開發建議。 企業經營診斷與優化： 通過分析企業的財務報錶、生産數據、供應鏈信息、新聞輿情等，構建企業信用風險評估模型、經營效率分析模型，為企業管理提供決策支持。 勞動力市場分析： 利用招聘網站數據、社交媒體信息、政府就業統計數據等，分析勞動力供需狀況、技能缺口、薪資水平變化趨勢，為人力資源規劃提供參考。 第三部分：金融數據分析的前沿實踐 本部分將深入探討大數據在金融市場的應用，涵蓋風險管理、投資決策、市場行為分析等多個維度。 量化投資與策略開發： 因子投資與特徵工程： 介紹如何從海量的基本麵數據、技術指標、新聞情緒、社交媒體討論等中提取有效的投資因子，構建多因子模型，實現自動化交易策略。 高頻交易與算法交易： 探討利用毫秒級市場數據、事件驅動分析，開發高頻交易策略，優化交易執行，降低交易成本。 另類數據在投資中的應用： 深入研究衛星圖像、信用卡交易數據、網絡爬蟲數據等非傳統金融數據，如何為投資決策提供獨特的視角和 Alpha 信號。 金融風險管理： 信用風險建模： 利用大數據構建更為精準的個人和企業信用評分模型，預測違約概率，優化信貸審批流程。 市場風險與操作風險： 運用時間序列分析、情景分析、壓力測試等方法，結閤市場交易數據、交易日誌、內部控製數據等，量化和管理市場波動風險、流動性風險以及操作風險。 反欺詐與閤規： 利用機器學習和模式識彆技術，識彆異常交易行為、洗錢活動、內幕交易等，維護金融市場的公平與安全。 金融科技（FinTech）的驅動： 智能投顧： 基於大數據和機器學習，為投資者提供個性化的投資組閤建議和自動化管理服務。 區塊鏈與加密貨幣分析： 探討區塊鏈技術的底層邏輯，以及如何分析加密貨幣交易數據、鏈上數據，理解其價值與風險。 自然語言處理（NLP）在金融領域的應用： 分析如何利用 NLP 技術，從新聞報道、財報、分析師報告、社交媒體中提取情緒、主題和關鍵信息，輔助投資決策和風險監測。 第四部分：大數據分析工具與技術詳解 本部分將為讀者提供大數據分析的實用工具與技術指導，但側重於這些工具如何支撐經濟金融分析，而非單純的技術教程。 數據獲取與預處理： 數據爬取與API接口： 介紹如何利用網絡爬蟲技術、公共API接口等獲取經濟金融領域的海量數據。 數據清洗與轉換： 講解如何處理缺失值、異常值，進行數據標準化、歸一化，以及不同數據源的融閤與轉換。 統計建模與機器學習算法： 經典統計模型： 迴顧與深入理解迴歸分析、時間序列模型（ARIMA、GARCH）、因子分析等在經濟金融分析中的應用。 主流機器學習算法： 詳細介紹決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）、K-means聚類、神經網絡等算法的原理及其在經濟金融預測、分類、聚類問題中的應用。 深度學習在金融領域的探索： 探討循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、捲積神經網絡（CNN）等在文本分析、時間序列預測、圖像識彆（如衛星數據分析）等方麵的應用前景。 數據可視化與報告生成： 有效的數據可視化： 強調如何通過圖錶（摺綫圖、柱狀圖、散點圖、熱力圖、地圖等）直觀地呈現數據特徵、分析結果和模型洞察。 報告撰寫與溝通： 教授如何將復雜的數據分析過程和結論，以清晰、簡潔、有說服力的方式傳達給不同背景的受眾。 本書特色與價值： 本書的最大特色在於其係統性、前沿性和實踐性。我們不僅提供瞭紮實的理論基礎，更將復雜的分析方法與實際的經濟金融問題緊密結閤，通過豐富的案例研究，引導讀者掌握如何將大數據分析工具應用於解決現實世界中的挑戰。 理論深度與實踐廣度兼備： 深入挖掘大數據分析方法背後的經濟金融邏輯，同時覆蓋瞭宏觀經濟、微觀經濟、金融市場等多個關鍵領域。 前沿方法與經典模型融閤： 既介紹瞭大數據時代湧現的新型分析技術，也審視瞭傳統統計學和計量經濟學方法的價值，強調理論的融會貫通。 案例驅動與問題導嚮： 豐富的實操案例貫穿全書，引導讀者從實際問題齣發，學習解決問題的分析思路和技術路徑。 培養大數據思維： 旨在培養讀者具備獨立思考、數據驅動的分析能力，能夠主動發現數據中的價值，並將其轉化為商業洞察和決策依據。 本書適閤經濟學、金融學、統計學、管理學等相關專業的本科生、研究生，以及在經濟金融領域從事數據分析、量化研究、投資決策、風險管理、市場營銷等工作的專業人士。無論您是希望掌握大數據分析前沿技術的學術研究者，還是尋求提升數據驅動決策能力的實務工作者，本書都將是您不可或缺的學習伴侶。 在這個充滿機遇與挑戰的大數據時代，掌握駕馭數據的能力，就是掌握瞭洞察未來經濟金融脈搏的金鑰匙。本書將助您開啓這段精彩的探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引眼球，那種沉穩又不失現代感的藍色調，讓人一眼就能感受到它蘊含的專業氣息。我本身對數據分析領域抱有濃厚的興趣，但總覺得在實際操作層麵缺乏一本能係統梳理脈絡的指南。市麵上很多教材要麼過於理論化，堆砌著晦澀的數學公式，讓人望而生畏；要麼又流於錶麵，隻是簡單羅列瞭幾個基礎命令，根本無法應對真實世界中那些錯綜復雜的數據挑戰。我尤其期待能看到那些將統計學原理與具體編程實踐緊密結閤的案例。例如，在處理時間序列數據，或者進行復雜的迴歸模型構建時，如何利用現代軟件工具的強大功能去清洗、轉換和可視化數據，這些都是我非常看重的部分。我希望這本書能像一位經驗豐富的老船長，不僅告訴我航行的方嚮，更重要的是，教會我如何操作船上的精妙設備，確保航行過程中的穩定與高效。如果它能提供大量的可運行代碼示例，並對每一步的操作邏輯進行深入淺齣的剖析，那麼它無疑會成為我案頭必備的工具書，幫助我跨越從理論到實踐的鴻溝。

評分☆☆☆☆☆

我總覺得，數據分析的最終價值體現在結果的有效溝通上。一本優秀的工具書，不應該隻關注如何“算齣”答案，更應該關注如何“展示”答案。我希望這本書能花篇幅講解如何利用軟件的圖形化功能，創建齣既美觀又信息量豐富的圖錶。例如，如何通過自定義調色闆來突齣關鍵趨勢，如何使用交互式圖錶（如果軟件支持）來讓非技術背景的決策者也能輕鬆探索數據背後的故事。很多分析師辛辛苦苦得齣的結論，常常因為報告的呈現方式不佳而被高層忽略。如果這本書能提供關於圖錶設計原則的指導，甚至是如何將分析報告一鍵導齣到演示文稿或網頁中的技巧，那麼它就不僅僅是一本技術手冊，而是一本能夠提升個人專業影響力的“軟技能”指南瞭。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我嘗試過幾本號稱是“入門”的統計分析書籍，結果往往是看完一遍後，閤上書本，麵對真實工作中的數據時，依然感到無從下手。主要問題在於，它們往往假設讀者已經具備瞭紮實的統計學基礎，或者相反，完全忽略瞭基礎理論的支撐，導緻讀者隻知其然不知其所以然。我更偏愛那種能將理論與實操無縫銜接的教材。比如，講到“假設檢驗”時，我希望立刻就能看到如何在軟件中選擇閤適的檢驗方法（如t檢驗、ANOVA或非參數檢驗），並能清晰地理解檢驗結果中的P值、自由度等核心參數背後的統計學意義。如果書中能穿插一些曆史上的經典案例，比如某個著名的市場異動分析，並展示如何用軟件復現當年的分析過程，那該多好。這種“故事驅動”的學習方式，遠比枯燥的命令列錶更有效，它能幫助我建立起數據分析師應有的批判性思維和解決問題的直覺。

評分☆☆☆☆☆

在軟件應用層麵，我最看重的是代碼的可讀性和效率。如果這本書使用的代碼冗長、命名混亂，即便最終得齣瞭正確的結果，對於後續的維護和團隊協作也是個巨大的負擔。我期望書中的代碼風格是清晰、模塊化且注釋充分的。此外，對於大數據集的操作，性能是一個不容忽視的問題。如果分析過程需要耗費數小時纔能跑齣一個結果，那在需要快速迭代和反饋的商業環境中，這種工具就顯得力不從心瞭。我非常關注書中是否提及瞭如何利用並行計算或者更高效的數據結構（比如針對內存優化的數據存儲方式）來加速計算過程。對於一個以“應用”為導嚮的圖書來說，如果能提供一套優化的“最佳實踐”代碼模闆，讓讀者可以直接套用到自己的項目中，那這本書的實用價值將得到指數級的提升。

評分☆☆☆☆☆

我對這套“大數據時代經濟與金融數據分析係列叢書”的定位非常好奇，畢竟金融領域的數據特性是齣瞭名的“野”——高頻、非平穩、噪聲多，對分析工具的要求極高。我希望這本書不僅僅是停留在對基礎描述性統計的展示，而是能深入到諸如因子模型構建、風險價值（VaR）的量化、甚至是利用機器學習方法進行宏觀經濟指標預測等高階應用。很多時候，我們收集瞭海量的數據，但最終能從數據中提煉齣真正具有指導意義的“信號”纔是關鍵。因此，我期待作者能在數據預處理的環節多著墨，畢竟“垃圾進，垃圾齣”是數據分析領域亙古不變的真理。比如，如何高效地處理缺失值而不引入係統性偏差？如何對異方差性進行有效的檢驗和修正？如果這本書能提供一些針對金融特有數據結構（如截麵數據與麵闆數據）的優化分析路徑，那將是極大的加分項，能幫助我構建更具魯棒性的金融決策模型。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

好

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製作精美，繼續關注。

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好

評分☆☆☆☆☆

工具書

評分☆☆☆☆☆

內容簡單，適閤大學生學習，作為專業參考有些簡單瞭

評分☆☆☆☆☆

200-100的券買的 太實惠瞭

評分☆☆☆☆☆

工具書

評分☆☆☆☆☆

一直想要買的書，很好很有用