1、《互联网金融：即将到来的新金融时代》姚文平 著 中信出版社 2014年 姚文平现任德邦证券有限责任公司董事长、德邦基金管理有限公司董事长。
2、《风吹江南之互联网金融》（2）《互联网银行：数字化新金融时代》（3）《互联网金融时代：消费信贷评分建模与应用》（ 4 ）《互联网信贷风险和大数据》希望对你有所帮助，望采纳。
3、《价值再发现》一书收录了大本晚年发表的最有价值的文章和演讲，不仅涉及财务报表分析和投资学原理，还涉及货币银行和宏观经济学内容。大本发表的大部分文章都有浓厚的悲观主义情绪，所以他在华尔街并不是受欢迎的人。
4、比如我们熟悉的支付宝微信支付，余额宝，网商银行等等，这本书是我系统看的第一本互联网金融书籍。由于此书是2013年底写成的，现在已经是2019年了，这几年的时间互联网金融又有了很多的发展，所以觉得书中写的很多当然还觉得比较好的技术和商业模式现在已经很成熟或是有点out了。
5、《互联网金融-框架与实践》为电子工业出版社出版，黄席盛 在答案里提到过。《互联网金融手册》为谢平所著，学术水平业内最高。《Lending Club 简史》出版的时候，国内才几个人知道P2P啊，这也是本启蒙读物。其他的书，我就不推荐了，建议你也可以随便买几本看看，书好不好，也是比较过后才知道的。
《Hadoop权威指南（第4版）》：这本书是Hadoop生态系统的经典之作，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。《大数据处理与分析》：这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具，包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
《大数据导论》《大数据导论》的介绍 《大数据导论》是一本为初学者介绍大数据基础知识的书籍。该书内容涵盖了大数据的基本概念、技术原理和应用领域，是了解大数据领域的入门级必读之作。这本书适合没有任何大数据基础的读者阅读，可以帮助他们建立起对大数据的基本认知。
《大数据时代》：作者维克托·迈尔-舍恩伯格（Victor Mayer-Schnberger）和肯尼斯·库克罗（Kenneth Cukier）合著的这本书是大数据领域的经典之作，介绍了大数据的概念、技术和应用，并探讨了大数据对社会和经济的影响。
《大数据分析：点“数”成金》该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。
《大数据概论》：作者张斌，这本书对大数据的基本概念、技术体系、应用领域等做了全面的介绍，是了解大数据的入门书籍。 《大数据分析：方法与实践》：作者王晓初、戴勇，这本书从实践角度出发，介绍了大数据分析的方法和案例，对于掌握大数据分析技能很有帮助。
更高阶的数据分析相对来说专业性就强了，如涉及到企业内部数据治理，数据结合的业务分析，数据可视化等。当然，还有数据挖掘算法之类的更深入的东西，这块没有研究就不瞎推荐了。
征信大数据可以服务三个目的：第一，征信服务高效。征信大数据有助于进一步提升征信在金融机构信用风险管理中的作用，有效解决信贷市场信息不对称问题，提高社会融资便利性，缓解实体企业“融资难、融资贵”问题。二是社会治理的精准化。
数据范围不同：大数据涵盖的数据类型广泛，包括各种结构化与非结构化数据；而征信主要关注的是与个人或企业信用相关的数据。应用目的不同：大数据的应用旨在挖掘有价值的信息，为各种决策提供科学依据；而征信的目的是评估个人或企业的信用状况，为金融机构提供风险评估依据。
网贷大数据主要用于在线贷款机构的评估和审查过程中。此外，除在线贷款外，一些金融贷款机构还包括一些银行。他们会认为中央银行的信贷参考资料来源有限，反映出信贷条件不完整。弱点，因此我们还将在风险控制评估中使用在线贷款大数据作为央行信用调查的补充。
我国现有的这种产品有大数据风控产品，大数据征信产品和智能投顾产品等。大数据风控产品：大数据风控产品是大数据金融产品中最重要的一类，它通过分析用户的消费行为、资金流水、社交关系等多维度数据，评估用户的信用风险，为用户提供更加精准的信贷服务。
征信报告，即我们熟知的“银行征信”，由中国人民银行出具，权威性不容忽视，涵盖了信贷记录、额度、逾期等关键信息，是金融机构评估贷款风险的主要依据。而大数据报告，更多是网贷平台的审查工具，包含了申请历史、多头借贷、违约记录等信息，用于评估用户的信用风险。
而这些影响征信的互联网大数据就是征信大数据，它是互联网时期的产物。——转于美信生活 贷款大数据是啥 网贷大数据是一种面向贷款机构的第三方征信查询系统，它利用大数据的技术手段将各类网贷平台的贷款记录整合在了一起。在借款时，如果用户的网贷大数据显示的信用记录太差，会影响到借款的申请。
1、《期权、期货与其他衍生品》（Options， Futures， and Other Derivatives）：这本书介绍了衍生品市场的工作原理，对于理解复杂的金融工具非常有用。《行为金融学》（Behavioral Finance）：这本书探讨了心理学如何影响金融决策，是理解市场非理性行为的重要读物。
2、《经济学原理》：金融学的基础是经济学，这本书是经济学的入门教材，深入理解经济学原理对于学习金融学至关重要。金融市场与金融机构 《金融市场与机构》：该书系统介绍了金融市场的组织形式、交易机制和金融工具，为日后在金融行业工作提供必要的知识储备。
3、菲利普.莫利纽克斯、尼达尔.沙姆洛克：《金融创新》，中国人民大学出版社，2003。17，富兰克林.艾伦、道格拉斯.盖尔：《比较金融系统》，中国人民大学出版社，2002。1蒂米奇.威塔斯：《金融规管》，上海财经大学出版社，2000。
4、此书是巴菲特推荐给投资者看的书，1934年初版的《证券分析》就是一部经典，尽管出过了6个版本，售出百万册，历经80余年，且多次修订，却依然被奉为投资者的《圣经》。在1934年的第一版中，你将领略到格雷厄姆出色的文采。80年过去了，这些文字依然以真实、审慎的风格，严谨的思维和逻辑性而充满魅力。
1、《数字化生存》是“数字化教父”尼葛洛庞帝的代表作，书中预言了人们的生活“从原子到比特的飞跃已势不可当、无法逆转”。此外，他早在20世纪90年代就揭橥“平台”问题，将数字化生存与“平台”相联系，认为数字化就是为生存和活动于现实社会的人提供信息传播和交流的平台。
2、《故宫知时节：二十四节气七十二候》 宋英杰著 本书以故宫馆藏但从未示人的明代画册《月令图》为缘起，这部月令图，是现存早的二十四节气的七十二候图解。在本书中，有对每个节气的解读，基于气候大数据（包括现代气候数据，也包括清代钦天监的观测数据）的解读。
3、知识平台上的书单豆瓣的书单——定期推荐书单豆瓣上有一个号叫“豆瓣读书”，按时定期会推荐很多好看的书。最细节的是，它会每周分类推荐好书，比如：七月第四周，虚构类推荐《苹果酒屋的规则》、《失踪的孩子》等书；非虚构类推荐《单身女性的时代》、《舆论》等书。
4、《何以中国：公元前2000年的中原图景》许宏著，生活·读书·新知三联书店 推荐理由：没有文献，没有文字，考古学家透物见人，书写中国古史关键期的力作。内容简介：公元前2000年，在以传世文献为本位的夏王朝始年的 推定上，是 个便于记忆的数字。
5、《智能启蒙：通用人工智能的革新之路》——探索人工智能的潜力与边界，迎接未来的变革。面对百年未遇的变革大潮，这些作品犹如指南针，提供理论与实践的双重支持。人工智能的挑战正呼唤我们去追溯智能哲学的渊源，而交易经济学的新理论则揭示经济活动背后的奥秘，强调交易网络在经济增长中的关键角色。
1、《大数据导论》《大数据导论》的介绍 《大数据导论》是一本为初学者介绍大数据基础知识的书籍。该书内容涵盖了大数据的基本概念、技术原理和应用领域，是了解大数据领域的入门级必读之作。这本书适合没有任何大数据基础的读者阅读，可以帮助他们建立起对大数据的基本认知。
2、《大数据时代》：作者维克托·迈尔-舍恩伯格（Victor Mayer-Schnberger）和肯尼斯·库克罗（Kenneth Cukier）合著的这本书是大数据领域的经典之作，介绍了大数据的概念、技术和应用，并探讨了大数据对社会和经济的影响。
3、《谁说菜鸟不会数据分析》不只阐明晰一些常见的剖析技巧，并趁便 Excel 的一些常识以及数据分析在公司中所在的方位，轻松把握数据分析的技拍晌术，也对职场了解有必定的帮助。《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。
4、入门版推荐书籍 《深入浅出数据分析》：O’Relly出版的HeadFirst（深入浅出）系列书籍之一，书中有大量的图片和有趣的案例组合。本书浅显易懂形象生动，可以使入门者对分析的概念有个全面的认知。《谁说菜鸟不会数据分析》：本书详细介绍了数据分析的基本方法和过程，并且以Excel表格为例进行了案例阐述。
5、《大数据分析：点“数”成金》你现在正坐在一座金矿上，这些金子或被埋于备份，或正藏在你眼前的数据集里，他们是提升公司效益、拓展新的商业关系、制定更直观决策的秘诀所在，足以使你的企业更上一层楼。你将明白如何利用、分析和驾驭数据来获得丰厚回报。
6、、《大数据的冲击》本书是日本最畅销的大数据商业应用指南。书中结合野村综合研究独家披露的调查数据，网罗了美国、日本标杆企业与政府的应用案例，总结了大数据的商业模式，以及在大数据应用中需要注意的隐私问题，并就如何为大数据时代做好准备展开了深入的探讨，提出了诸多有益的建议。