Synopsis
The book covers the methods and application of data analytics in all major areas of finance. It introduces statistical inference of big data, financial modeling, machine learning, database querying, data engineering, data visualization, and risk analysis.
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À propos de l?auteur
Huijian Dong received his doctorate education from Columbia University and University of Delaware. He joined Dickinson State University as provost and chief academic officer in early 2023 from New Jersey City University. He is a professor of finance and a CFA and CAIA charterholder. He served as director of Merrill Lynch Wealth Management Center at University of South Florida where he managed the Student Investment Fund. He published more than 40 research articles in renowned journals on topics ranging across the field of asset pricing and portfolio management. He was also invited to serve on the editorial board for American Business Review and other finance and education journals.
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Data Analytics in Finance
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Auerbach Publications, 2025
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Paperback. Etat : new. Paperback. Data Analytics in Finance covers the methods and application of data analytics in all major areas of finance, including buy-side investments, sell-side investment banking, corporate finance, consumer finance, financial services, real estate, insurance, and commercial banking. It explains statistical inference of big data, financial modeling, machine learning, database querying, data engineering, data visualization, and risk analysis. Emphasizing financial data analytics practices with a solution- oriented purpose, it is a one-stop-shop of all the major data analytics aspects for each major finance area.The book paints a comprehensive picture of the data analytics process including:Statistical inference of big dataFinancial modelingMachine learning and AIDatabase queryingData engineeringData visualizationRisk analysisEach chapter is crafted to provide complete guidance for many subject areas including investments, fraud detection, and consumption finance. Avoiding data analytics methods widely available elsewhere, the book focuses on providing data analytics methods specifically applied to key areas of finance. Written as a roadmap for researchers, practitioners, and students to master data analytics instruments in finance, the book also provides a collection of indispensable resources for the readers reference. Offering the knowledge and tools necessary to thrive in a data-driven financial landscape, this book enables readers to deepen their understanding of investments, develop new approaches to risk management, and apply data analytics to finance. The book covers the methods and application of data analytics in all major areas of finance. It introduces statistical inference of big data, financial modeling, machine learning, database querying, data engineering, data visualization, and risk analysis. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9781032430584
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