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Description

This book brings together innovative research at the intersection of data science, machine learning, and finance. Covering a wide spectrum of topics—including explainable AI, financial distress prediction, stock market forecasting, investment strategies, audit analytics, and economic modeling—it showcases both theoretical developments and applied case studies from around the world.
With chapters spanning predictive modeling, sentiment analysis, capital structure, IT governance, and Bayesian approaches to productivity, the book offers a multidisciplinary perspective on how data-driven tools are reshaping modern finance and accounting.
This book presents a timely resource for academics, practitioners, and graduate students seeking to understand and apply data science in financial and accounting contexts.
Pages
378 pages
Collection
n.c
Parution
2026-02-04
Marque
Springer
EAN papier
9783032061782
EAN PDF
9783032061799
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
3
Nombre pages imprimables
37
Taille du fichier
13507 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
189,89 €
EAN EPUB
9783032061799
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
3
Nombre pages imprimables
37
Taille du fichier
24873 Ko
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Prix
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