本书系统地介绍python在金融数据分析中的应用，分为三篇。篇为python基础篇（章、第2章），详细讲解python基础知识及数据分析相关库（包括numpy、panda和matplotlib），帮助读者打下坚实的编程基础。第二篇为金融数据分析与挖掘篇（第3章～第6章），深入介绍金融数据的获取及预处理、描述分析与可视化，以及有监督学和无监督学等数据建模技术，培养读者在金融数据分析领域的专业技能。第三篇为综合应用篇（第7章～0章），通过上市公司股票数据获取与可视化分析、沪深300指数预测、基于k均值聚类的上市公司财务数据分析以及不同投资组合下的收益率与波动率分析等具体案例，将理论知识与金融实践相结合，提升读者的实践能力和综合决策能力。本书不仅提供丰富的案例数据和代码，还在第二篇各章末提供本章实训和实战演练，旨在通过实践，加深读者对金融数据分析的理解。本书配有ppt课件、大纲、电子教案、源代码、数据文件、课后题、实战演练参等资源，读者可在人邮教育社区费下载使用。本书适合作为高等院校金融、经济、统计、计算机等相关专业的教材，也适合作为金融专业人士和对金融数据分析感兴趣的读者的参用书。