本书是金融数据挖掘领域的实战性著作，它以应用为导向，从数据挖掘出发，借助Python 语言，将数据挖掘理论知识与金融领域的实际应用相结合，循序渐进地介绍了金融数据挖掘的主要概念、技术与应用方法，为有志成为金融数据分析师的读者提供可行的实践指南。全书共10章，包括金融数据挖掘概述、金融数据的获取、金融数据预处理、机器学习基础、金融时间序列分析、回归分析、分类问题：逻辑回归、决策树与集成学习、支持向量机和无监督学习。
本书要求读者具备一定的数学和Python编程基础，可作为金融学、经济学、管理学等相关专业的教材，也可供在工作中应用金融数据挖掘技术的金融从业者阅读和参考。