第 1章 商业数据分析概论
1.1商业数据分析的概念及其应用
1.2商业数据类型
1.3商业数据来源
1.4商业数据分析工具简介
1.5 Python商业数据分析工具的下载和安装
1.6 Python的启动和退出
1.7 Python商业数据分析相关的程序包
1.8 Python商业数据分析快速入门
练习题
第 2章Python商业数据存取
2.1 Python-pandas的csv格式本地数据存取
2.2 Python-pandas的Excel格式本地数据读取
2.3挖地兔Tushare财经网站数据存取
2.4 Pandas_datareader包获取国外财经网站数据
2.5商业数据分析的Pandas分组聚合（或分类汇总）
练习题
第3章Python商业数据的图形绘制与可视化
3.1 Python-matplotlib绘图基础
3.2 Python直方图的绘制
3.2 Python散点图的绘制
3.3 Python气泡图的绘制
3.4 Python箱图的绘制
3.5 Python饼图的绘制
3.6 Python条形图的绘制
3.7 Python折线图的绘制
3.8 Python曲线标绘图的绘制
3.9 Python连线标绘图的绘制
3.10 Python3D图的绘制
练习题
第4章Python描述性统计
4.1 Python描述性统计工具
4.2 Python数据集中趋势的度量
4.3 Python数据离散状况的度量
4.4 Python峰度、偏度与正态性检验
4.5 Python异常数据处理
练习题
第5章Python参数估计
5.1参数估计与置信区间的含义
5.2 Python点估计
5.3 Python单正态总体均值区间估计
5.4 Python单正态总体方差区间估计
5.5 Python双正态总体均值差区间估计
5.6 Python双正态总体方差比区间估计
练习题
第6章Python参数假设检验
6.1参数假设检验的基本理论
6.2 Python单个样本t检验
6.3 Python两个独立样本t检验
6.4 Python配对样本t检验
6.5 Python单样本方差假设检验
6.6 Python双样本方差假设检验
练习题
第7章Python相关分析
7.1相关系数的概念
7.2使用模拟数据计算变量之间的相关系数和绘图
7.3使用本地数据计算变量之间的相关系数和绘图
7.4使用网上数据计算变量之间的相关系数和绘图
第8章Python一元线性回归分析
8.1一元线性回归分析基本理论
8.2应用Python-statsmodels工具作一元线性回归分析
8.3应用Python-sklearn工具作一元线性回归分析
练习题
第9章Python多元线性回归分析
9.1多元线性回归分析基本理论
9.2 Python多元线性回归数据分析
9.3 用scikit-learn工具作多元回归分析
9.4 Python稳健线性回归分析
9.5 Python逻辑Logistic回归分析
9.6 Python广义线性回归分析
9.7违背回归分析假设的计量检验
9.8 Python自相关性诊断与消除
9.9 Python异方差诊断与消除
9.10 Python多重共线性的诊断与消除
练习题
第 10章Python时间序列分析应用
10.1时间序列基础
10.2时间序列的相关概念及其Python应用
10.3自回归(AR)模型
10.4移动平均(MA)模型
10.5自回归移动平均ARMA模型
10.6差分自回归移动平均ARIMA模型
10.7自回归条件异方差模型(ARCH)及预测
10.8广义自回归条件异方差模型(GARCH)与波动率预测
练习题
第 11章Python量化金融数据分析应用
11.1 Python金融数据描述性统计
11.2 Python在战胜股票市场策略可视化中的应用
11.3 Python在资产组合均值方差模型中应用
11.4 Python绘制投资组合有效边界
11.5 Python绘制寻找Markowitz最优投资组合
11.6 Python实现量化金融投资统计套利协整配对交易策略

练习题
第 12章Python机器学习数据分析应用
12.1机器学习算法分类
12.2常见的机器学习算法及其Python代码
12.3 Python实现K临近算法银行贷款分类
12.4 Python实现各种机器学习算法
12.5 Python实现K最近邻法分类
练习题