随着金融科技的深入发展，金融业因其海量数据存取以及高频数据处理成为数据密集型行业，这一特性使其易于与计算机和信息产业完美融合。金融服务行业中的新兴企业和同行竞争异常激烈，纷纷抓住IT技术应用浪潮，创新产品与服务，驱动企业价值提升。新技术给整个市场带来前所未有的冲击，凭借数据分析技术实现企业价值的首要制约因素就是人才短缺，该行业急需大量兼具金融、信息技术与管理知识的多技能复合型人才。《金融数据分析》课程是一门新兴的跨学科课程，结合了较多的创新理论，对于金融科技人才的培养起到至关重要的作用。该课程作为金融科技人才培养的核心课程，因其“新兴性”、“跨学科”、“技术含量高”等特点而成为教学过程中难度大、教师难以驾驭的课程。本课程立足金融+IT特色，培养适应新形势的应用型金融数据分析人才。课程涵盖Python基础、Numpy数组、Pandas数据分析、Matplotlib绘图等主要模块，为学生识记和领会金融数据分析的基本知识、运用数据分析工具技能以及综合评价数据展示方法等内容提供较为全面的学习平台。
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1.1 字符串1.2 语言基础1.3 分支结构1.4 循环结构1.5 列表型金融数据的定义1.6 列表的切片1.7 列表生成器1.8 金融数据中字典数据类型的定义1.9 金融数据中字典数据类型的使用练习巩固
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2.1 Numpy简介2.2 数组的创建2.3 Numpy模块中一维数组的运用2.4 Numpy模块中二维数组的运用2.5 矩阵与线性代数运算
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3.1 Pandas库概述3.2 Pandas的安装3.3 Pandas的数据类型及结构3.4 Series对象3.5 DataFrame对象
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4.1 数据可视化概述4.2 简单美化图表4.3 常用图表的绘制（上）4.4 常用图表的绘制（下）4.5 多图绘制4.6 综合实例4.7 K线图的绘制
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5.1 一元线性回归5.2 多元线性回归
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6.1 日期时间型数据的创建方法-datetime部分6.2 日期时间型数据的创建方法-pandas部分6.3 时间序列的访问6.4 时间序列的切片6.5 固定频率的时间序列6.6 时期对象的时间序列6.7 时间序列的重采样6.8 shift函数与股票收益率的计算6.9 时间序列的窗口滑动6.10 ARIMA模型
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7.1 投资组合基本原理7.2 投资组合分析7.3 投资组很分析—python实现方法7.4 本章小结
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实验报告批阅助手对实验报告进行批阅的助手 -
实验辅导助手助手对在线实验中的问题进行实时辅导的助手
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主观题答疑辅导助手为主观题进行讨论辅导助手
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视频学习讨论助手辅助学生基于视频内容讨论学习
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开放题讨论助手为开放讨论题目进行辅导的助手
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主观题批阅助手对主观题自动批阅的助手
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主观题能力评价助手根据主观题的讨论对学生的能力进行评价的助手
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文档学习助手对文档内容进行讨论学习的助手
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开放题讨论总结助手对开放题的讨论做总结的助手
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能力总结分析助手
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客观题答疑辅导助手针对客观题进行答疑辅导的助手
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学习计划编写助手协助学生完成学习计划的规划
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学习成果达成度辅助助手对学习成果达成进行讨论的助手
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在线实验助手{{实验要求}} -
视频备课助手教师端助手视频辅助内容生成助手
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文档助手教师侧文档助手
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客观题出题助手教师端客观题出题助手
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客观题调整助手教师侧客观题调整助手
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主观题出题助手教师侧主观题出题助手
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主观题调整助手教师侧主观题调整助手
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图文助手教师侧图文助手
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学习计划助手教师侧学习计划助手
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学习成果自查助手教师侧学习成果自查助手
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李蕾哈尔滨金融学院副教授
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