金融数据分析教程

金融数据分析是金融领域的重要技能，涉及数据收集、处理、建模与可视化。以下是学习路径和核心内容：

学习路径

1. 基础概念

   • 理解金融数据的来源（如股票行情、经济指标、财报数据）
   • 掌握统计学基础（均值、方差、概率分布）
   • 学习金融术语（如β系数、VaR、夏普比率）
   

2. 工具与技术

   • Python（Pandas、NumPy、Matplotlib）
   • R语言（ggplot2、quantmod）
   • Excel高级功能（数据透视表、VBA）
   

3. 实战案例

   • 股票趋势预测（使用时间序列分析）
   • 风险管理模型（如蒙特卡洛模拟）
   • 财务报表分析（比率分析、现金流建模）
   

核心工具推荐

• 📊 数据可视化：金融数据可视化教程
• 📈 量化分析：金融建模与量化策略
• 📚 理论深化：金融工程基础

扩展阅读

如需进一步了解金融数据分析的应用场景，可参考金融数据分析实战案例。