Python（金融）数据分析（一）数据分析建模理论基础
1.数据分析的基本概念：用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论对数据加以详细研究和概念总结的过程；
2.知识体系：
数理知识；
数据获取、加工能力；
行业知识；
3.数据分析基本步骤：
明确目的思路——数据收集——数据处理——数据分析——数据（结论）展现；
4.建模：实际问题转化为抽象为数学问题、统计问题；
5.任务（现实问题）的种类：
回归（预测）；
分类；
聚类；
时序分析；
其他；
6.随堂代码实践；
7.实例：
使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值；
