金融从业者每天都要与海量的数据打交道，如何从这些数据中挖掘出需要的信息，并进行相应的分析，是很多金融从业者非常关心的内容。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现。 全书共16章，内容涉及Python基础知识、网络数据爬虫技术、数据库存取、数据清洗、数据可视化、数据相关性分析、IP代理、浏览器模拟操控、邮件发送、定时任务、文件读写、云端部署、机器学习等，可以实现舆情监控、智能投顾、量化金融、大数据风控、金融反欺诈模型等多种金融应用。无论是编程知识还是金融相关知识，本书都力求从易到难、循序渐进地讲解，并辅以商业实战案例来加深印象。 本书定位为一本金融科技入门读物，但书中的数据挖掘与分析思想对其他行业来说也具备较高的参考价值。本书又是一个金融
本书系统地介绍了大数据挖掘的基本概念、经典挖掘算法、挖掘工具和企业智慧运营应用案例。全书分为9章，内容包括：大数据挖掘与智慧运营的概念，数据预处理，数据挖掘中的四种主流算法：聚类分析、分类分析、回归分析、关联分析，增强型数据挖掘算法，数据挖掘在运营商智慧运营中的应用案例，未来大数据挖掘的发展趋势等。全书以运用大数据挖掘方法提升企业运营业绩与效率为主线，从运营商实际工作中选取了大量运营和销售案例，详细讲述了数据采集、挖掘建模、模型落地与精准营销的过程。书中大部分案例的代码、软件操作流程和微课视频可以通过扫描本书封底的下载。本书主要面向运营商及其他高科技企业员工、高等院校相关专业本科生和研究生，以及其他对数据挖掘与精准营销感兴趣的读者。
《云计算网络技术与应用》是云计算技术与应用专业校企合作系列。 该书以Linux操作系统、虚拟化网络基本技术、云计算平台和SDN平台的简介等基础知识为主，培养较为系统的云网络基本技能。在技术应用方面，以云网络的基本运用、KVM虚拟网络的搭建与使用、OpenStack和Docker网络的构建为主要内容进行项目实训，便于读者对基础知识的理解。该书采用模块化的编写思路，将Linu。基础网络、虚拟网络和SDN网络模块分解为配置Linux系统基础网络、搭建Linux虚拟化网络、搭建KVM虚拟化网络、搭建云计算平台网络、搭建软件定义网络（SDN）和云网络案例综合实训6个单元。在每一个单元中，首先提出要完成的任务目标，每个任务主要包含相关的基本知识介绍和实现步骤等。在阐述中尽量做到基础知识介绍具有针对性，任务目标操作具体化。每个单元还会提供一些拓展练习
