本书全面介绍了金融大数据处理技术与方法，从大数据的基本概念、特征及其在金融领域的应用出发，讲解金融数据库的设计、数据采集(包括手动和自动化方式)、清洗与质检、存储与查询等关键环节。此外，还详细探讨了证券业、银行业和保险业的数据分析案例，如收益率分析、时间序列分析、投资组合相关性分析以及银行经营绩效和信贷风险的回归分析，通过RFM模型和K-Means聚类算法对用户特征进行了细致分析，并以行业和上市公司为例，展示了如何撰写专业的金融数据分析报告。