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金融資料採礦:R及Excel 實例演練

金融資料採礦:R及Excel

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訂購需時10-14天
9789865761653
謝邦昌
新陸書局
2016年1月18日
207.00  元
HK$ 186.3
省下 $20.7
 
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ISBN:9789865761653
  • 規格:平裝 / 560頁 / 16k / 19 x 26 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 辦公軟體應用 > Excel















    PART I 統計金融財務概述



    chapter1 金融投資概要

    第一節 投資基本概念

    第二節 投資工具



    chapter2 認識風險與報酬

    第一節 報酬率

    第二節 風險



    chapter3 基本證券分析概要

    第一節 證券投資分析概述

    第二節 證券投資分析的主要方法



    chapter4 金融市場簡介



    chapter5 投資組合分析

    第一節 投資組合理論(I)

    第二節 投資組合理論(II)

    第三節 分散風險

    第四節 投資組合選擇

    第五節 考慮資本市場後的效率前緣

    第六節 資本資產定價理論

    第七節 套利定價理論



    chapter6 股票投資分析

    第一節 股票定義

    第二節 股票評價

    第三節 成長模式評價模式

    第四節 特別股評價

    第五節 認股權證評價



    chapter7 債券投資分析

    第一節 債券特性

    第二節 固定收益證券的投資風險

    第三節 固定收益證券的報酬

    第四節 債券評價

    第五節 利率期間結構

    第六節 存續期間及其應用

    第七節 決定存續期間因素



    chapter8 選擇權評價及其應用

    第一節 選擇權的發展及應用

    第二節 選擇權簡介

    第三節 選擇權的特性及簡述

    第四節 選擇權操作策略及功能



    chapter9 基本財務管理報表分析

    第一節 認識財務管理

    第二節 財務管理的企業角色

    第三節 財務比率



    chapter10 統計金融模型

    第一節 迴歸分析

    第二節 羅吉斯迴歸分析

    第三節 類神經網路模型

    第四節 時間序列模型

    第五節 轉換函數模式

    第六節 ARCH、GARCH 模型

    第七節 資本資產定價模型



    chapter11 新巴塞爾資本協定

    第一節 新版巴塞爾協定

    第二節 新巴塞爾協定與金融風險控管

    第三節 新巴塞爾協定是台灣金融業挑戰



    PART II 資料採礦理論介紹



    chapter12 資料採礦理論及簡介

    第一節 何謂Data Mining?

    第二節 資料採礦建模的標準CRISP-DM

    第三節 資料採礦與其他相關領域的關係



    chapter13 商業智慧理論及簡介

    第一節 商業智慧

    第二節 商業智慧之實施流程

    第三節 SQL Server 2005 成功案例



    chapter14 資料採礦應用案例

    第一節 資料採礦在銀行業應用

    第二節 資料採礦— 實際案例應用介紹



    PART III 資料採礦案例演練

    PART IV 資料採礦案例演練(R)

    PART V 資料採礦案例演練(Excel)










      根據國際知名諮詢公司麥肯錫的報告顯示:在大數據應用綜合價值潛力方面,資訊技術、金融保險、政府及批發貿易四大行業潛力最高。具體到行業內每家公司的數據量來看,資訊、金融保險、計算機及電子設備、公用事業四類的數據量最大。而以中國為例,金融業大數據的投資規模為第三名,占據了17.5%,由此可看出,無論企業的規模大小及歷史長短,大數據已全面性地走入了各行各業。而根據研究機構國際數據資訊(International Data Corporation, IDC)研究指出,全球資料量正以每年50%的速度成長,其中,又有近90% 的數據是近兩年才出現的,可以看出未來的大數據金融業是一座藏金礦,正等著企業去挖掘、利用,並做出決策。



      金融業在大數據上已有許多的應用,舉例來說,透過使用者在網路上的購物行為,能夠結合自身的平臺及業務,為使用者提供信貸業務;又或是透過企業的產業、銷售、財務等情況量化企業的信用額度,並結合大數據做風險評估;也能應用大數據的挖掘,針對人的基本資訊及交易歷史預防與管理詐欺等金融犯罪的行為。



      相對於其他資料庫系統或資料採礦軟體,微軟的資料庫系統 Microsoft SQL Server可為使用者的關鍵任務應用程式提供突破性的效能、可用性及管理性。SQL Server 亦針對線上交易處理(OLTP)和資料倉儲提供了內建於合新資料庫的記憶體中(In-Memory)新功能,填補現有記憶體中資料倉儲和商業智慧的功能,尤其在金融領域的應用更是有其長處;處理資料量大且快速同時迅速建立大數據模型。借助這些功能,更能提供企業再處理商業智慧方案的性能與效率。然而要如何充分發揮Microsoft SQL Server 及應用在現實案例中,則需要一定的專業知識和學習過程。針對業界實務上的需求,我們編寫了這本書,以期在金融實務應用和理論方法之間搭建一座橋梁,讓讀者迅速掌握現在商業智慧的主要內容及其分析技術與技巧。




    其 他 著 作
    1. 玩轉社群:文字大數據實作(2版)
    2. 大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)
    3. Power BI零售大數據分析應用
    4. 我國職業災害因素分析與防護策略研究-製造業與營造業ILOSH106-S313
    5. 大數據分析Excel Power BI全方位應用(第二版)
    6. 大數據分析SQL Server 2016與R全方位應用
    7. 玩轉社群:文字大數據實作
    8. 統計學概論:大數據分析的領航員(三版)
    9. SQL Server資料採礦與商業智慧:適用SQL Server 2016/2014(第二版)
    10. 大數據:語意分析整合篇
    11. 統計機器學習:在R中的實踐
    12. 大數據分析Excel Power BI全方位應用
    13. 大數據視覺化篇
    14. 零售業資料採礦:R及Excel運用
    15. 大數據概論
    16. 資料採礦 之技術及應用(Excel 實例演練)
    17. SQL Server資料採礦與商業智慧-適用SQL Server 2014/2012
    18. 統計學概要:數據資料的解讀者(附光碟)
    19. SQL Server 2008 R2資料採礦與商業智慧(附DVD)
    20. 行銷研究
    21. 台灣宗教統計學
    22. 研究所非讀不可-統計學評論