眾所周知，金融的背后是數(shù)據(jù)與信息，而信息技術(shù)處理的是數(shù)據(jù)與信息，因此金融與信息技術(shù)天然親近，極易交叉融合。從20世紀(jì)70年代開(kāi)始，金融機(jī)構(gòu)將信息技術(shù)廣泛運(yùn)用于清算、結(jié)算、風(fēng)控、放貸等核心業(yè)務(wù)，從而提高了效率，降低了成本，管理了風(fēng)險(xiǎn)。近年來(lái)，先進(jìn)的信息技術(shù)高速發(fā)展，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等新興技術(shù)更多地應(yīng)用于金融行業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，金融與科技（尤其是信息技術(shù)）的融合邁上了新的高度，金融科技（FinTech）應(yīng)運(yùn)而生。在國(guó)內(nèi)，金融科技的初級(jí)階段又被稱為互聯(lián)網(wǎng)金融。國(guó)際金融穩(wěn)定理事會(huì)（FSB）認(rèn)為，金融科技是技術(shù)帶來(lái)的金融創(chuàng)新，它能夠產(chǎn)生新的商業(yè)模式、應(yīng)用、過(guò)程或產(chǎn)品，從而對(duì)金融市場(chǎng)、金融機(jī)構(gòu)或金融服務(wù)的提供方式產(chǎn)生重大影響。金融科技在本質(zhì)上仍是金融，是科技服務(wù)金融的新手段，是金融的延伸。
　　顯然，在金融與科技的逐漸融合中必然積累了包括用戶信息、資產(chǎn)負(fù)債、資金交易等各方面的海量數(shù)據(jù)，而海量數(shù)據(jù)又反作用于金融科技的進(jìn)一步發(fā)展和創(chuàng)新。在此相互作用的過(guò)程中，海量數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)）是關(guān)鍵的紐帶。麥肯錫認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是指其大小超出了常規(guī)數(shù)據(jù)庫(kù)工具獲取、儲(chǔ)存、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集。通過(guò)挖掘大數(shù)據(jù)，反映事物發(fā)展的客觀事實(shí)，獲得事物未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)，從而讓人類站在一個(gè)前所未有的高度去俯視世界。金融業(yè)聚集的海量數(shù)據(jù)，為業(yè)務(wù)創(chuàng)新、降本增效、控制風(fēng)險(xiǎn)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，使得大數(shù)據(jù)技術(shù)率先且有效地應(yīng)用于金融領(lǐng)域。
　　大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)解決數(shù)據(jù)的獲取、儲(chǔ)存、管理和分析等問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘作為大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)之一，主要致力于大數(shù)據(jù)分析、知識(shí)獲取和未來(lái)預(yù)測(cè)等。具體地說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中的有效信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘基于計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)的理論方法和技術(shù)手段，從數(shù)據(jù)中自動(dòng)歸納、總結(jié)和發(fā)現(xiàn)未知的、隱藏的規(guī)律和知識(shí)，從而輔助或服務(wù)于決策。通俗地講，如果把大數(shù)據(jù)比作海洋，未知的、隱藏的規(guī)律和知識(shí)則為魚(yú)，而數(shù)據(jù)挖掘就是捕魚(yú)的工具。在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用已經(jīng)初顯成效。常見(jiàn)的應(yīng)用主要包括：客戶關(guān)系管理、金融風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與管理、金融市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、金融犯罪識(shí)別、信用評(píng)估等。
　　金融科技的發(fā)展浪潮勢(shì)不可擋。2019年6月，央行行長(zhǎng)易綱在第十一屆陸家嘴論壇發(fā)表演講時(shí)強(qiáng)調(diào)：“未來(lái)，全球金融增長(zhǎng)點(diǎn)在于金融科技，國(guó)際金融中心競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)也在金融科技。因此，我們應(yīng)高度重視金融科技發(fā)展，”2019年8月，中國(guó)人民銀行印發(fā)《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》，明確指出金融業(yè)需秉持“守正創(chuàng)新、安全可控、普惠民生、開(kāi)放共贏”的基本原則，充分發(fā)揮金融科技賦能作用，推動(dòng)中國(guó)金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。為適應(yīng)“無(wú)科技不金融”的時(shí)代背景，近年，教育部先后批準(zhǔn)增設(shè)了互聯(lián)網(wǎng)金融和金融科技專業(yè)。同時(shí)，傳統(tǒng)金融類本科專業(yè)也面臨著升級(jí)改造，迫切需要在人才培養(yǎng)和專業(yè)建設(shè)中融合更多的科技元素。但是，目前市面上極為缺乏這方面的教材和配套資源，不利于教學(xué)組織和實(shí)施�；�于此，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)李建軍教授牽頭成立了金融科技系列教材編委會(huì)，由我們負(fù)責(zé)編寫《Python金融數(shù)據(jù)挖掘》教材，希望為金融類人才培養(yǎng)和專業(yè)建設(shè)做一些有益的嘗試和探索。廣東金融學(xué)院作為一所具有“央行基因”的財(cái)經(jīng)類院校，2015年始即在人才培養(yǎng)方案中設(shè)置了“Python金融數(shù)據(jù)挖掘”課程，編制了豐富的教學(xué)講義和實(shí)驗(yàn)素材。為進(jìn)一步提高教材質(zhì)量，此次我們組織了跨學(xué)校、跨院系的專家編寫團(tuán)隊(duì)。團(tuán)隊(duì)成員包括廣東金融學(xué)院鐘雪靈教授、侯防博士（系統(tǒng)分析師）、陳靈教授，河北金融學(xué)院張紅霞教授，首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)余穎豐副教授，上海師范大學(xué)宋玉平博士，以及廣東金融學(xué)院潘章明副教授、高平安副教授、彭詩(shī)力博士（系統(tǒng)分析師）、黃承慧博士（系統(tǒng)分析師）、齊菲菲博士、劉芳博士、陳曉麗博士、鄧振杰博士、周宇文博士。
　　本教材以行業(yè)廣泛使用的Python為實(shí)現(xiàn)工具，介紹常見(jiàn)的金融數(shù)據(jù)挖掘方法和理論。全書(shū)包括17章，分為基礎(chǔ)篇、算法篇、應(yīng)用篇三部分內(nèi)容。基礎(chǔ)篇主要包括數(shù)據(jù)挖掘概述，實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建以及數(shù)據(jù)挖掘方面的Python程序包等基礎(chǔ)內(nèi)容；算法篇包括關(guān)聯(lián)分析、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)聚類、時(shí)間序列分析等常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法；應(yīng)用篇介紹了三個(gè)較典型的金融數(shù)據(jù)挖掘綜合應(yīng)用案例。本教材與其他數(shù)據(jù)挖掘教材相比，具有以下特色：（1）教材中所有案例都精心選自金融領(lǐng)域的關(guān)鍵場(chǎng)景；（2）重視數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐，而不過(guò)分拘泥于繁雜的數(shù)據(jù)挖掘理論。
　　學(xué)習(xí)本課程要求先修“Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)”課程或者其他程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)課程。至于教學(xué)安排，建議教學(xué)時(shí)間17周，每周4學(xué)時(shí)，理論教學(xué)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)各2學(xué)時(shí)，講授教材一章的內(nèi)容。若學(xué)時(shí)不足，可在算法篇中適當(dāng)做一些取舍。
　　本教材由鐘雪靈教授、侯防博士（系統(tǒng)分析師）、張紅霞教授、陳靈教授、余穎豐博士和宋玉平博士共同編寫。全書(shū)由鐘雪靈教授定稿，潘章明副教授協(xié)助。教材編寫過(guò)程中，高平安副教授、彭詩(shī)力博士（系統(tǒng)分析師）、黃承慧博士（系統(tǒng)分析師）、齊菲菲博士、劉芳博士、陳曉麗博士、鄧振杰博士、周宇文博士參與了審稿修訂。金融科技應(yīng)用研究院梁辰龍先生、陳健榮先生以及陳曦先生為綜合案例“信用評(píng)分模型開(kāi)發(fā)”的撰寫提供了幫助。中央財(cái)經(jīng)大學(xué)李建軍教授和高等教育出版社郭金錄副編審牽頭召開(kāi)了多次教材編寫研討會(huì)，與會(huì)專家提出了眾多寶貴意見(jiàn)，進(jìn)一步完善了教材。高等教育出版社編輯為本書(shū)的順利出版也付出了巨大的努力。在此一并向?yàn)楸緯?shū)出版付出辛勤勞動(dòng)的朋友們表示衷心的感謝！
　　數(shù)據(jù)挖掘在金融業(yè)的應(yīng)用尚是一個(gè)嶄新的領(lǐng)域，對(duì)它的認(rèn)知和研究仍在不斷深入，而且編者水平有限，經(jīng)驗(yàn)不足，書(shū)中難免存在謬誤，敬請(qǐng)讀者朋友們多多包涵。我們真心期望讀者朋友們提出寶貴意見(jiàn)（反饋意見(jiàn)請(qǐng)發(fā)至：tzhongxl@gduf.edu.cn），以便再版時(shí)修訂，共同努力完善此教材。