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第一部分 大数据与财务分析3

第1章 大数据基础概念3

1.1 大数据基础概念3

1.2 大数据缘起特征4

1.2.1 数据产生由企业内部向企业外部扩展4

1.2.2 数据产生由Web1.0向Web2.0、由互联网向移动互联网扩展5

1.2.3 数据产生由计算机/互联网（IT）向物联网（IOT）扩展5

1.3 大数据应用案例6

1.3.1 余额宝的业务背景6

1.3.2 余额宝的系统建设7

1.4 大数据人才培养9

第2章 财经数据分析基础11

2.1 会计基础概念11

2.1.1 会计基本职能12

2.1.2 会计基本目标12

2.1.3 会计核心要素12

2.1.4 会计记账方法15

2.1.5 会计核算原则15

2.2 资产负债表16

2.2.1 资产负债表概述16

2.2.2 企业资产分析17

2.2.3 企业负债分析18

2.2.4 企业权益分析18

2.2.5 资产负债分析其他事项19

2.3 损益表21

2.3.1 收入分析21

2.3.2 支出分析22

2.3.3 影响事项22

2.3.4 市盈率分析23

2.4 现金流量表24

2.4.1 现金流量表内容24

2.4.2 现金流量表计算25

2.4.3 自由现金流26

第3章 大数据基础技术28

3.1 数据采集和清洗28

3.2 数据库和数据存储29

3.2.1 信息世界30

3.2.2 数据世界30

3.2.3 实体—联系方法（Entity-Relationship Approach）30

3.2.4 数据模型31

3.2.5 SQL的发展31

3.3 数据挖掘和数据分析35

3.3.1 聚类分析：如基于历史的MBR分析、遗传算法36

3.3.2 关联分析：如购物篮分析36

3.3.3 分类分析：如决策树、判别分析36

3.4 大数据分析与R37

第二部分 财务分析R与Hadoop语言41

第4章 R语言简介41

4.1 R语言概述41

4.1.1 R语言的优势41

4.1.2 其他常用统计软件42

4.2 在Windows下获取和安装R软件43

4.2.1 RGui界面43

4.2.2 RStudio界面46

4.2.3 R语言的帮助（Help）47

4.3 在Linux上搭建R环境49

4.3.1 搭建前的准备工作49

4.3.2 下载与解压（以R -2.15.3为例）49

4.3.3 编译50

4.3.4 安装50

4.4 R包（Packages）51

4.4.1 如何寻找相关的Packages51

4.4.2 安装Packages54

4.4.3 调用Packages59

4.5 工作目录和工作空间61

4.5.1 获取和设定工作目录61

4.5.2 工作空间的保存62

4.5.3 系统设置64

第5章 R语言基本操作65

5.1 赋值和运算65

5.1.1 赋值65

5.1.2 简单运算66

5.2 数据结构67

5.2.1 向量的建立68

5.2.2 矩阵的建立71

5.2.3 数组的建立73

5.2.4 数据框的建立74

5.3 导入和导出数据79

5.3.1 导入数据79

5.3.2 导出数据81

5.3.3 Excel数据的导入81

5.3.4 导入导出数据时需要注意的问题82

5.4 数据的管理84

5.4.1 数据排序（order/sort）84

5.4.2 数据集的合并（insert）86

5.4.3 剔除变量（delete）91

5.4.4 数据集提取（select）92

5.4.5 subset（）函数94

5.4.6 缺失值的处理94

5.5 常用函数97

第6章 Hadoop简介100

6.1 Hadoop100

6.1.1 Hadoop概述100

6.1.2 Hadoop的功能和特点100

6.1.3 Hadoop的发展与现状101

6.1.4 Hadoop的核心架构102

6.2 Hadoop的数据管理104

6.2.1 HDFS104

6.2.2 HBase107

6.2.3 Hive110

6.3 ZooKeeper原理113

6.3.1 ZooKeeper的基本概念113

6.3.2 ZooKeeper在Hadoop及HBase中的具体作用114

6.4 Hadoop大数据处理的意义114

第三部分 财务分析实训125

第7章 财经大数据探索性分析125

7.1 探索性分析常用函数126

7.1.1 数学函数126

7.1.2 统计函数127

7.1.3 分类分组函数130

7.1.4 概率函数133

7.1.5 日期函数134

7.1.6 极端值处理137

7.2 盈利能力分析138

7.2.1 查询盈利能力数据138

7.2.2 导入盈利能力数据138

7.2.3 合并盈利能力数据139

7.2.4 计算所有公司的盈利能力140

7.2.5 计算万科的盈利能力141

7.2.6 计算房地产的盈利能力141

7.2.7 计算竞争对手的盈利能力142

7.2.8 导出盈利能力roa数据143

7.3 偿债能力分析143

7.3.1 查询偿债能力数据143

7.3.2 导入偿债能力数据143

7.3.3 合并偿债能力数据145

7.3.4 计算所有公司的偿债能力145

7.3.5 计算万科的偿债能力146

7.3.6 计算房地产的偿债能力146

7.3.7 计算竞争对手的偿债能力147

7.3.8 导出偿债能力Lev数据148

7.4 经营能力分析148

7.4.1 查询经营能力数据148

7.4.2 导入经营能力数据148

7.4.3 合并经营能力数据149

7.4.4 计算所有公司的经营能力150

7.4.5 万科经营能力分析151

7.4.6 计算房地产的经营能力151

7.4.7 导出经营能力yingshou数据152

7.5 风险水平分析152

7.5.1 查询风险水平数据153

7.5.2 导入风险水平数据153

7.5.3 合并风险水平数据154

7.5.4 计算所有公司的风险水平154

7.5.5 计算万科的风险水平155

7.5.6 计算房地产的风险水平156

7.5.7 导出风险水平DFL数据157

第8章 财经大数据可视化分析158

8.1 指标可视化概述158

8.1.1 图形的最基础构成158

8.1.2 绘图函数分类159

8.2 绘图参数161

8.2.1 高级绘图参数161

8.2.2 低级绘图参数165

8.2.3 点符号、线条与颜色168

8.2.4 标题、坐标轴与图例172

8.2.5 一幅图多个图表175

8.3 高级绘图函数178

8.3.1 通用二维图178

8.3.2 饼图179

8.3.3 箱线图181

8.3.4 条形图185

8.3.5 直方图188

8.3.6 核密度图190

8.4 低级绘图函数193

8.5 ggplot2195

8.5.1 ggplot2简介195

8.5.2 几个基本概念196

8.5.3 图层控制与直方图197

8.5.4 位置调整与条形图199

8.5.5 散点图203

第9章 财经大数据相关回归分析206

9.1 回归模型基本原理206

9.2 普通最小二乘估计（OLS）207

9.3 极大似然估计（MLE）207

9.4 线性回归模型应用分析207

9.4.1 查询下载指数数据209

9.4.2 导入指数数据209

9.4.3 合并数据210

9.4.4 缺失值处理210

9.4.5 探索性统计分析211

9.4.6 导入更新的数据213

9.4.7 数据的回归模型217

第10章 财经大数据时间序列分析220

10.1 金融时间序列及其特征220

10.2 ARMA模型223

10.2.1 ARMA模型简介223

10.2.2 ARMA模型定阶224

10.2.3 ARMA模型拟合226

10.3 异方差时间序列模型227

10.3.1 GARCH模型简介227

10.3.2 GARCH模型拟合228

10.4 多项式回归232

10.5 分位数回归236

10.5.1 分位数回归拟合236

10.5.2 分位数回归与VaR239

附录242

附表1 2012年我国各地区科技发展状况242

附表2 2015年1月4日至12月30日上证综合收盘价格指数243

参考文献247

后记249