本教材以前置課程內(nèi)容為基礎(chǔ)，提供了大數(shù)據(jù)的各模塊典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景以供學(xué)習(xí)；同時(shí)為了適應(yīng)新形勢(shì)下高等院校向培養(yǎng)應(yīng)用型財(cái)務(wù)人才轉(zhuǎn)型的新需求，系統(tǒng)地介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本原理、基本技能及基本方法；采用與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)專業(yè)相關(guān)的最新實(shí)例和相應(yīng)練習(xí)操作，以實(shí)現(xiàn)知識(shí)點(diǎn)的具體應(yīng)用；此外，為后續(xù)課程的學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)奠定了基礎(chǔ)。教材分為十四個(gè)章節(jié)，主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)認(rèn)知、數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)、分類-決策樹算法、基于決策樹識(shí)別信用卡數(shù)據(jù)欺詐行為、聚類-k-means算法、基于k-means實(shí)現(xiàn)航空公司客戶價(jià)值分析回、歸一線性回歸算法、基于線性回歸預(yù)測(cè)公司產(chǎn)品下期市場(chǎng)價(jià)格、時(shí)間序列-ARIMA算法、基于ARIMA預(yù)測(cè)公司下期現(xiàn)金流入量、挖掘-基于情感詞典的情感分析、基于情感分析的股民情感分析、分類-邏輯回歸算法、基于邏輯回歸預(yù)測(cè)員工流失。