금융 데이터 분석의 기초

씨익북스 편집부 2팀 지음

리브라북 2025년 05월 02일 출간

작품소개

책소개

"『금융 데이터 분석의 기초』는 현대 금융 시장에서 데이터 분석의 중요성을 깊이 이해할 수 있도록 돕는 종합적인 가이드입니다. 이 책은 데이터 분석의 기본 원리부터 시작하여, 금융 분야에서의 활용 사례를 통해 독자들이 실질적인 기술을 습득할 수 있도록 구성되어 있습니다.

금융 데이터 분석은 단순히 숫자를 다루는 것이 아니라, 데이터를 통해 인사이트를 도출하고 의사 결정을 지원하는 중요한 과정입니다. 이 책에서는 데이터 분석의 기초 개념과 통계 이론을 소개하며, 금융 데이터의 특성과 활용 방법에 대해 설명합니다. 또한, 머신러닝 기법의 기초부터 시계열 분석, 데이터 시각화 기법까지 폭넓은 내용을 다룹니다. 이를 통해 독자들은 다양한 데이터 분석 도구와 기술을 익히고, 실제 금융 데이터에 적용할 수 있는 능력을 기르게 됩니다.

특히, 리스크 관리와 관련된 데이터 분석 기법은 금융 분야에서 매우 중요한 요소입니다. 이 책에서는 리스크 평가 및 관리 방법에 대해 심층적으로 다루어, 독자들이 금융 시장에서의 리스크를 효과적으로 분석하고 대응할 수 있는 능력을 갖출 수 있도록 돕습니다.

각 장은 이론적인 설명과 함께 실습 예제를 포함하고 있어, 독자들이 실제 데이터를 다루며 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 또한, 최신 데이터 분석 도구와 소프트웨어에 대한 정보도 제공하여, 독자들이 현업에서 즉시 활용할 수 있는 기술을 익히는 데 초점을 맞추고 있습니다.

『금융 데이터 분석의 기초』는 금융 전문가, 데이터 분석가, 학생 등 다양한 독자층을 위한 필독서로, 금융 데이터 분석의 기초를 확고히 하여, 더 나아가 전문적인 분석가로 성장할 수 있는 기반을 마련해 줄 것입니다. 데이터 분석의 힘을 통해 금융 세계의 복잡성을 이해하고, 더 나은 미래를 설계하는 데 도움을 줄 이 책을 통해 새로운 금융 데이터 분석의 세계로 나아가 보세요.

*생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.

*생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다."

목차

"금융 데이터 분석의 개념 이해
데이터 분석의 중요성
금융 시장의 기초
통계학의 기본 원리
머신러닝의 금융 분야 적용
시계열 분석의 기초
데이터 시각화 기법 소개
리스크 관리의 필요성
금융 데이터 수집 방법
데이터 전처리 기술
기술적 분석과 기본적 분석
확률 분포와 금융 데이터
상관관계와 인과관계
회귀 분석의 활용
클러스터링 기법 소개
시계열 데이터의 특징
변동성 모델링
딥러닝을 활용한 금융 예측
금융 데이터의 윤리적 고려사항
가설 검정의 이해
데이터 마이닝 기술
시계열 예측 기법
금융 데이터의 대시보드 구축
리스크 측정 방법론
정량적 분석 vs. 정성적 분석
금융 데이터의 시각화 도구
머신러닝 모델 평가 지표
알고리즘 트레이딩의 기초
금융 데이터의 트렌드 분석
자산 배분과 포트폴리오 이론
신용 리스크 평가 방법
정상성과 비정상성의 이해
이상치 탐지 기법
금융 시장의 패턴 인식
네트워크 분석과 금융 데이터
빅데이터와 금융의 융합
위험 관리 프레임워크
시계열 데이터의 주기성 분석
금융 데이터의 통계적 기법
머신러닝을 통한 리스크 예측
데이터 시각화의 원칙
금융 데이터의 시계열 분해
비즈니스 인사이트 도출하기
시계열 모델의 선택 기준
금융 데이터의 변동성 분석
다변량 시계열 분석
금융 분야의 인공지능 활용
데이터 정합성 확보하기
리스크 관리의 최신 트렌드
금융 데이터 분석의 미래
금융 기법과 기술의 발전
데이터 기반 의사결정의 중요성
금융 분야의 가상화폐 분석
시계열 분석의 실제 사례
머신러닝과 금융 예측의 통합
리스크 관리의 성과 측정 방법"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부 2팀

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.