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《风口上的猪:一本书看懂互联网金融》电子书封面

风口上的猪:一本书看懂互联网金融

  • 发布时间:2019年12月06日 09:11:25
  • 作者:肖璟
  • 大小:5.8 MB
  • 类别:互联网金融电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清版
  • 评分:8.9
  • 互联网金融时代:消费信贷评分建模与应用互联网金融时代:消费信贷评分建模与应用
  • 风口上的猪:一本书看懂互联网金融 PDF 超清版

      给大家带来的一篇关于互联网金融相关的电子书资源,介绍了关于互联网金融方面的内容,本书是由湖北科学技术出版社出版,格式为PDF,资源大小5.8 MB,肖璟编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.8。

      内容介绍

      轻轻松松通俗易懂、用图說話。别的叙述网络金融的基础理论著作过度“高端大气”,诸多金融业专业术语深奥难懂。而这书创作者则秉持在“麦肯锡资询”工作中时的标准:用图說話。本书根据60张创作者纯手工制作的数据图表将网络金融的各种各样方式一网打尽,清楚无余。另外创作者又以数字化的轻轻松松风趣的语言特点完全拉进与阅读者中间的间距,让即便是没什么金融业背景图专业知识的新手阅读者还可以轻轻松松阅读文章。
      为“草根创业”服务项目,关心大众化(非精锐人员)的要求。大众化拥有的资产相对性不足,期待投资理财却又欠缺相对的理财知识;中国中产阶级平常忙碌工作中,没空去关心和解析项目投资方式。这书根据对各种各样股票基金、商业保险、众筹项目等理财工具从入门到精通的解析,使阅读者一书手中,项目投资安心。
      行业动态解析。it行业遵照摩尔定律,网络金融也是兴盛事情,发展速率一日千里。当别的书中的许多信息现已落伍的那时候,这书则将新鮮火辣辣的解析捧到阅读者眼前。
      假如你一直在互联网上查找“网络金融”,你就会发现这一关键字现已变成IT和金融业的新欢。2013年被称作网络金融年间,支付宝余额宝等投资理财产品问世,*、腾迅、百度搜索、苏宁易购等互联网技术/电子商务巨头竞相涉水;2014年截止9月,余额宝规模超过5349亿美元,客户升至1.49亿。成千上万人看中并要想投入这一行业,期待变成“风口上的猪”,但也是许多人“瞎子摸象”,对其仅仅一知半解。
      做为业界杰出投资分析师的创作者将帮你一本书看懂网络金融,掌握投资融资有什么游戏玩法,支付宝余额宝、众筹项目、P2P借款等金融投资平台怎样经营,支付宝钱包、微信付款等支付方式和数字货币又是什么原因。这书将从最基础的金融业要求来看,用简单明了的数据图表,为阅读者绘制网络金融的全景。

      目录

      • 序章 没有干货,欢迎跳过
      • 总括 互联网金融全貌
      • 1. 最基本的金融需求
      • 2. 满足投融资需求的业务模式
      • 3. 满足支付需求的业务模式
      • 第一部分 投融资业务
      • 第一章 自有产品
      • 1. 金融机构互联网化
      • 2. 互联网公司金融机构化
      • 3. 金融机构与互联网公司合作开发
      • 第二章 金融服务中介
      • 1. F2N
      • 2. N2N(众筹与P2P借贷)
      • 3. 导购网站
      • 4. 交易所与经纪
      • 第三章 信息供应与分析工具
      • 1. 一个信息分析案例
      • 2. 投资决策的阶段与环节
      • 第二部分 支付业务
      • 第四章 电子支付
      • 1. 电子支付在中国的发展
      • 2. 中国支付清算系统的构成
      • 3. 第三方支付
      • 第五章 虚拟货币
      • 1. 什么是虚拟货币?
      • 2. 常见的虚拟货币
      • 结束语
      • 参考资料

      学习笔记

      Python之获取与简单处理金融数据

      Python的功能不可以说不大,在金融数据分析里面有着很方便的应用。本篇文章给大家分享的内容是Python之获取与简单处理金融数据,有着一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下 1.数据获取 pandas包中有自带的数据获取接口,详细的大家可以去其官网上找,是io.data下的DataReader方法。 import numpy as npimport pandas as pdimport pandas.io.data as webimport math#从雅虎财经获取DAX指数的数据DAX = web.DataReader(name='^GDAXI', data_source='yahoo',start = '2000-1-1')#查看一下数据的一些信息 上面这一方法返回的是一个pandas dataframe的数据结构print DAX.info()#绘制收盘价的曲线DAX['Close'].plot(figsize=(8,5)) 我们获得的数据是dataframe的结构,毕竟是……

      python金融大数据分析有用吗

      《Python金融大数据分析 》是人民邮电出版社2015年12月出版的中译图书,作者[德]伊夫·希尔皮斯科,译者姚军。 《Python金融大数据分析》,唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书;金融应用开发领域从业人员必读。适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。 (推荐学习:Python视频教程) 内容介绍 Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。 《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用……

      Python金融数据可视化汇总

      通过本篇内容给大家介绍一下Python实现金融数据可视化中两列数据的提取、分别画、双坐标轴、双图、两种不同的图等代码写法和思路总结。 import matplotlib as mplimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(2000)y = np.random.standard_normal((20,2))# print(y)'''不同的求和print(y.cumsum())print(y.sum(axis=0))print(y.cumsum(axis=0))'''# 绘图plt.figure(figsize=(7,4))plt.plot(y.cumsum(axis=0),linewidth=2.5)plt.plot(y.cumsum(axis=0),'bo')plt.grid(True)plt.axis("tight")plt.xlabel('index')plt.ylabel('values')plt.title('a simple plot')plt.show() 2.下面分别提取两组数据,进行绘图。 import matplotlib as mplimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(2000)date = np.random.standard_normal((20,……

      python对金融有用吗

      在过去的十年里,随着自动化技术的出现,科技最终成为杰出的金融机构,银行,保险和投资公司,股票交易公司,对冲基金,券商等公司的一部分。根据2013年的Crosman 报告,与2013年相比,银行和金融公司2014年在科技上的花费要高出4.2%。预计在2020年,一年的金融服务的技术成本将达到5亿美元。正值系统需要维护和不断升级的时候,一些著名的银行雇佣一些开发者是很正常的事情。 那么Python用在哪里呢? (推荐学习:Python视频教程) Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算,每个数学语句都能转变成一行Python代码,每行允许超过十万的计算量。 没有其他语言能像Python这样适用于数学,Python精通……

      以上就是本次介绍的互联网金融电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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