本书是一本针对金融领域的数据分析和机器学习应用的实用指南。本书以ChatGPT为核心技术，结合Python编程和金融领域的基础知识，介绍如何利用ChatGPT处理和分析金融大数据，进行预测建模和智能决策。
通过阅读本书，读者将掌握使用ChatGPT和其他工具进行金融大数据分析的基本原理和方法。无论是金融行业从业者还是数据分析员，都可以从本书中获得宝贵的实用知识，提升在金融领域的数据分析和决策能力。无论是对于初学者还是有一定经验的专业人士，本书都能够提供实用的案例和技巧，帮助读者更好地应用ChatGPT和其他技术解决金融领域的实际问题。

关东升，国内著名iOS/Cocos技术作家，iOS技术顾问，Cocos最有价值专家（CVP），智捷课堂首席培训专家。担任51CTO社区iOS技术顾问，精通iOS、Android和Windows及HTML5等移动开发技术。曾先后主持开发大型网络游戏《神农诀》的iOS和Android客户端开发，国家农产品追溯系统的iPad客户端开发，酒店预订系统的iOS客户端开发，金融系统的ios、Windows及Android客户端开发。在AppStore上发布数款游戏和应用软件，擅长移动平台的应用和游戏类项目开发。长期为中国移动研究院、方正科技、大唐电信、中国石油、工商银行、南方航空、惠普、东软、NTT等企事业单位提供技术咨询及员工培训。著有《iOS网络编程与云端应用最佳实践》、《iOS传感器应用开发最佳实践》、《iOS图形图像、动画和多媒体编程技术最佳实践》、《iOS开发指南》、《交互设计的艺术》、《Cocos2d-x实战：C++卷》、《Cocos2d-x实战：Lua卷》、《Cocos2d-x实战：工具卷》、《Cocos2d-x实战：JS卷》等专业图书。

第1章 ChatGPT在金融大数据分析中的作用
1.1 ChatGPT生成金融数据分析代码示例的案例
1.1.1 案例1：生成数据清洗和预处理代码示例
1.1.2 案例2：生成特征工程代码示例
1.2 ChatGPT回答金融领域知识的案例
1.2.1 案例3：解答金融市场知识
1.2.2 案例4：解释经济学理论
1.2.3 案例5：解答金融产品相关问题
1.2.4 案例6：解答金融风险管理相关问题
1.3 ChatGPT辅助发现数据中的模式和特征
1.4 本章总结
第2章 金融大数据分析Python基础
2.1 Python解释器
2.2 IDE工具
2.2.1 安装Jupyter Notebook
2.2.2 启动Jupyter Notebook
2.3 第一个Python程序
2.3.1 编写脚本文件，运行第—个Python程序
2.3.2 使用Jupyfer Notebook编写和运行第—个Python程序
2.4 Python语法基础
2.4.1 标识符
2.4.2 关键字
2.4.3 变量声明
2.4.4 语句
2.4.5 Python代码块
2.4.6 模块
2.5 数据类型与运算符
2.5.1 数据类型
2.5.2 运算符
2.6 控制语句
2.6.1 分支语句
2.6.2 循环语句
2.6.3 跳转语句
2.7 序列
2.7.1 索引操作
2.7.2 序列切片
2.7.3 可变序列——列表
2.7.4 不可变序列——元组
2.7.5 列表推导式
2.8 集合
2.8.1 创建集合
……
第3章 金融大数据的获取
第4章 金融大数据基础库：NumPy
第5章 金融大数据分析库：Pandas
第6章 金融大数据的预处理与清洗
第7章 金融大数据的存储
第8章 金融大数据可视化基础库：Matplotlib
第9章 金融大数据可视化进阶库：Seaborn
第10章 金融大数据分析
第11章 机器学习与金融大数据预测建模
第12章 ChatGPT在金融大数据分析中的应用与优势
第13章 金融案例与实践