内容提要 本书从Python基础入门讲起，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模基础训练，再到利用Python进行金融数据挖掘与量化投资实战，深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。 全书分3篇：基础篇、案例篇和实训篇。基础篇（第1~6章）主要介绍Python基础及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、关联规则等方面的基础知识；案例篇（第7~11章）主要介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合案例；实训篇（第12章），由5个实训组成。本书将从Python基础知识、基本数据分析技能，扩展到基础案例和综合案例，最后通过实训帮助读者强化训练，完成Python金融数据分析与挖掘相关知识的学习。 本书提供配套的案例数据、程序代码，适合作为普通高等院校数学、计算机、经济管理专业相关课程的教材，也适合作为金融数据挖掘研究者、爱好者的参考书。 前言 随着人工智能、大数据时代的到来，Python已经成为学习数据科学与机器学习的首选语言。如何学习利用Python进行数据挖掘与分析，是广大初学者或者对数据挖掘技术感兴趣的读者非常关心的一个问题，特别是不具备较强计算机专业技能的学生，如应用数学、统计、经济、管理类专业的学生。他们中有些学生既希望能够掌握一定的大数据技术以增强自己的竞争力，又因学习困难而无奈放弃。本书以应用为导向，采用被金融机构及高校广泛使用的国泰安CSMAR数据库为数据资源，通过真实的市场数据，利用Python作为分析工具，进行金融数据分析并应用于量化投资。为了帮助广大读者较好地掌握相关技能和知识，构建数据挖掘分析思想和实践应用，同时为了适应教学的需要，本书分为3篇：基础篇、案例篇和实训篇。 基础篇为第1章~第6章。第1章介绍Python基础，使读者对Python发行版本Anaconda的…