Jupyter金融應(yīng)用 從入門到實(shí)踐

第 一部分　基 礎(chǔ) 知 識(shí)

第 1章 Jupyter Notebook基礎(chǔ)知識(shí)　2
1.1 什么是Jupyter Notebook　2
1.1.1 起源　3
1.1.2 特點(diǎn)　3
1.1.3 應(yīng)用領(lǐng)域　4
1.2 在Windows上安裝Jupyter Notebook　4
1.2.1 準(zhǔn)備工作　5
1.2.2 通過Anaconda安裝　5
1.3 在macOS上安裝Jupyter Notebook　9
1.3.1 準(zhǔn)備工作　9
1.3.2 通過Anaconda安裝　10
1.3.3 通過命令行安裝　14
1.4 在Linux上安裝Jupyter Notebook　16
1.4.1 準(zhǔn)備工作　16
1.4.2 通過命令行安裝Anaconda　17
1.5 軟件包管理　20
1.5.1 通過Anaconda管理軟件包　20
1.5.2 通過pip管理軟件包　21
1.6 小結(jié)　22
第 2章 Jupyter Notebook界面　23
2.1 主界面　23
2.1.1 “文件”（Files）界面　24
2.1.2 “運(yùn)行”（Running）界面　26
2.1.3 “集群”（Clusters）界面　27
2.2 菜單欄　27
2.2.1 “文件”（File）菜單　27
2.2.2 “編輯”（Edit）菜單　29
2.2.3 “查看”（View）菜單　29
2.2.4 “插入”（Insert）菜單　30
2.2.5 “單元格”（Cell）菜單　30
2.2.6 “內(nèi)核服務(wù)”（Kernel）菜單　31
2.2.7 “組件”（Widgets）菜單　31
2.2.8 “幫助”（Help）菜單　33
2.3 工具欄　33
2.4 交互區(qū)　35
2.5 小結(jié)　35
第3章 Jupyter Notebook基礎(chǔ)操作　37
3.1 初次運(yùn)行　37
3.2 單元格的使用　38
3.2.1 代碼單元格　39
3.2.2 Markdown 單元格　39
3.2.3 原生單元格　40
3.2.4 編輯模式與命令模式　40
3.3 快捷鍵的使用　42
3.3.1 macOS與Windows快捷鍵的差異　42
3.3.2 編輯模式常用快捷鍵　44
3.3.3 命令模式常用快捷鍵　45
3.4 魔法命令的使用　47
3.4.1 魔法命令基本用法　47
3.4.2 常用的魔法命令　48
3.5 命令行的使用　50
3.5.1 命令行的基本用法　50
3.5.2 命令行常用的命令　51
3.6 小結(jié)　52
第4章 Jupyter Notebook文檔編寫　53
4.1 Markdown基本語法　53
4.1.1 標(biāo)題　54
4.1.2 段落格式　56
4.1.3 文字格式　57
4.1.4 列表格式　59
4.1.5 區(qū)塊格式　60
4.1.6 代碼格式　63
4.1.7 鏈接格式　64
4.1.8 表格格式　65
4.1.9 圖片格式　66
4.2 Markdown高級(jí)技巧　68
4.2.1 HTML元素　68
4.2.2 轉(zhuǎn)義　70
4.2.3 公式　71
4.3 文檔共享　73
4.3.1 把文件導(dǎo)出成多種格式　73
4.3.2 使用nbviewer共享　74
4.4 小結(jié)　75

第二部分　金融數(shù)據(jù)處理

第5章 基本數(shù)據(jù)操作　78
5.1 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　79
5.1.1　元組　79
5.1.2　列表　81
5.1.3　字典　84
5.1.4　集合　87
5.2　NumPy庫(kù)　89
5.2.1　NumPy簡(jiǎn)介　89
5.2.2　常規(guī)數(shù)組　89
5.2.3　結(jié)構(gòu)化數(shù)組　95
5.2.4　矩陣操作　95
5.3　Pandas庫(kù)　97
5.3.1　Pandas簡(jiǎn)介　97
5.3.2　Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　97
5.3.3　DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　100
5.4　小結(jié)　108
第6章 數(shù)據(jù)存取　109
6.1 CSV數(shù)據(jù)存取　109
6.1.1　CSV數(shù)據(jù)讀取　110
6.1.2 參數(shù)配置　111
6.1.3 CSV數(shù)據(jù)保存　112
6.2　JSON數(shù)據(jù)存取　113
6.2.1　JSON數(shù)據(jù)讀取　113
6.2.2　參數(shù)遍歷　114
6.2.3　JSON數(shù)據(jù)生成　117
6.3　數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)存取　117
6.3.1　數(shù)據(jù)庫(kù)初始化　117
6.3.2　常用操作　119
6.4　文本文件中的數(shù)據(jù)存取　120
6.4.1　文件數(shù)據(jù)讀取　120
6.4.2　常用操作　122
6.5　小結(jié)　123
第7章 數(shù)據(jù)可視化　124
7.1 可視化基礎(chǔ)　124
7.1.1　折線圖　125
7.1.2　柱狀圖　127
7.1.3　散點(diǎn)圖　130
7.1.4　餅圖　134
7.1.5　直方圖　136
7.1.6　箱型圖　139
7.2　可視化進(jìn)階　142
7.2.1　組合子圖　142
7.2.2　坐標(biāo)軸的設(shè)置　147
7.2.3　圖形的設(shè)置　155
7.2.4　圖表分享　161
7.3　可視化拓展　161
7.3.1　3D圖　161
7.3.2　熱力圖　166
7.4　小結(jié)　168
第三部分　機(jī)器學(xué)習(xí)與金融建模

第8章 機(jī)器學(xué)習(xí)　170
8.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述　170
8.1.1　基本概念　171
8.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類　172
8.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的常用模型　174
8.2.1 線性回歸　175
8.2.2 邏輯回歸　175
8.2.3 支持向量機(jī)　176
8.2.4 決策樹　177
8.2.5 隨機(jī)森林　178
8.2.6 K均值聚類　179

8.3 小結(jié)　179
第9章 scikit-learn　180
9.1 安裝　180
9.2 常用函數(shù)　181
9.2.1 線性回歸　182
9.2.2 邏輯回歸　183
9.2.3 支持向量機(jī)　185
9.2.4 決策樹　186
9.2.5 隨機(jī)森林　188
9.2.6 K均值聚類　189
9.3 小結(jié)　190

第 10章 產(chǎn)品銷售預(yù)測(cè)模型實(shí)例　191
10.1 場(chǎng)景介紹　191
10.2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　192
10.2.1 數(shù)據(jù)探索　192
10.2.2　數(shù)據(jù)劃分　196
10.3　建立模型　197
10.3.1 擬合優(yōu)度　197
10.3.2　模型對(duì)比　198
10.4　驗(yàn)證評(píng)估　200
10.4.1　模型表現(xiàn)　200
10.4.2　模型解釋　201
10.5 小結(jié)　202
第 11章 信用評(píng)分模型實(shí)例　203
11.1 場(chǎng)景介紹　203
11.2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　204
11.2.1　數(shù)據(jù)概況　204
11.2.2　數(shù)據(jù)探索　205
11.2.3　特征選擇　209
11.2.4　數(shù)據(jù)采樣　213
11.3　建立模型　214
11.4　驗(yàn)證評(píng)估　215
11.4.1　分類評(píng)價(jià)指標(biāo)　215
11.4.2　橫向?qū)Ρ饶Ｐ汀?18
11.5 小結(jié)　221
第 12章 反欺詐模型實(shí)例　222
12.1 場(chǎng)景介紹　222
12.2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　223
12.2.1 特征轉(zhuǎn)換　223
12.2.2 特征縮放　224
12.3 建立模型　225
12.3.1 確定類的數(shù)量　226
12.3.2 類的可視化　228
12.4 驗(yàn)證評(píng)估　228
12.5 小結(jié)　229

第四部分　高 級(jí) 功 能

第 13章 安全配置　232
13.1 訪問控制　232
13.1.1 設(shè)置訪問域　232
13.1.2 設(shè)置訪問IP　233
13.1.3 端口配置　234
13.1.4 URL前綴配置　234
13.2 安全認(rèn)證　235
13.2.1 Token認(rèn)證　236
13.2.2 口令認(rèn)證　237
13.2.3 取消認(rèn)證　239
13.3 SSL配置　239
13.3.1 創(chuàng)建SSL證書　240
13.3.2 SSL證書設(shè)置　241
13.4 小結(jié)　242
第 14章 其他內(nèi)核的配置　243
14.1 R內(nèi)核的配置　244
14.1.1 通過Anaconda圖形化界面下載并安裝R內(nèi)核　244
14.1.2 通過conda命令行下載并安裝R內(nèi)核　245
14.1.3 查看安裝結(jié)果并編寫運(yùn)行一個(gè)R腳本　246
14.2 Julia內(nèi)核的配置　247
14.2.1 安裝Julia　247
14.2.2 在Jupyter中配置Julia　249
14.2.3 查看安裝結(jié)果并編寫運(yùn)行一個(gè)Julia腳本　249
14.3 JavaScript內(nèi)核的配置　250
14.3.1 檢查Node.js和npm　250
14.3.2 安裝管理Node.js和npm　251
14.3.3 安裝JavaScript內(nèi)核　252
14.3.4 在Jupyter Notebook中使用JavaScript內(nèi)核　253
14.4 Scala內(nèi)核的配置　254
14.4.1 Java安裝與環(huán)境配置　254
14.4.2 Scala下載與安裝　256
14.4.3 在Jupyter Notebook中使用Scala內(nèi)核　257
14.5 Spark內(nèi)核的配置　258
14.5.1 安裝Spark　258
14.5.2 安裝SBT　259
14.5.3 在Jupyter Notebook中使用Spark內(nèi)核　260
14.6 小結(jié)　264
第 15章 JupyterHub多用戶配置　265
15.1 為什么需要多用戶配置　265
15.2 JupyterHub的安裝　267
15.2.1 準(zhǔn)備工作　267
15.2.2 安裝步驟　267
15.2.3 啟動(dòng)　269
15.3 JupyterHub的配置　270
15.3.1 基礎(chǔ)配置　271
15.3.2 多用戶配置　272
15.4 小結(jié)　274