幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

Python財務數據分析與應用(微課版高等院校會計學新形態系列教材)

  • 作者：編者:甄阜銘|責編:陸冠彤
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115669377
  • 出版日期：2025/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：203
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書第1?3章重點介紹Python編程知識；第4、5章介紹NumPy和Pandas，包括數據科學基礎知識、數據分析基礎知識；第6?8章按照數據分析的過程，分別介紹Pandas數據清洗與函數應用、Pandas數據集處理、數據可視化；第9章介紹Python財務數據分析進階，包括文本數據處理、時間序列數據分析、基於機器學習的財務應用等內容。
    本書可作為高等院校會計學、財務管理等相關專業的數據分析或大數據財務相關課程的教材，也可作為財務領域工作人員學習數據分析基礎知識的參考用書。
作者介紹
編者:甄阜銘|責編:陸冠彤
目錄
第1章  Python與數據分析工具
  1.1  Python概述
    1.1.1  編程語言
    1.1.2  Python語言
  1.2  數據分析工具Anaconda
    1.2.1  Anaconda簡介
    1.2.2  Anaconda安裝
  1.3  數據分析工具JupyterNotebook
    1.3.1  JupyterNotebook簡介
    1.3.2  IPython與JupyterNotebook
    1.3.3  使用JupyterNotebook編程
  【Python財務數據分析】——普通年金現值計算
  本章小結
  習題
第2章  Python編程
  2.1  Python標識符和關鍵字
    2.1.1  標識符
    2.1.2  關鍵字
  2.2  Python對象與變數
    2.2.1  對象
    2.2.2  典型的Python對象
    2.2.3  變數
  2.3  Python表達式與解析
    2.3.1  表達式
    2.3.2  運算符
    2.3.3  定界符
    2.3.4  表達式解析
  2.4  Python工作原理簡述
    2.4.1  Python解釋器
    2.4.2  Python工作原理
  2.5  Python數據類型
    2.5.1  數據類型——簡單數據類型
    2.5.2  字元串
    2.5.3  列表與元組
    2.5.4  字典與集合
  2.6  Python程序流程式控制制
    2.6.1  選擇結構
    2.6.2  while循環結構
    2.6.3  for循環結構
    2.6.4  特殊流程式控制制
  2.7  可迭代對象、推導式、生成器
    2.7.1  可迭代對象
    2.7.2  推導式
    2.7.3  生成器
  【Python財務數據分析】——根據企業營業收入等判定企業類型
  本章小結
  習題
第3章  Python編程進階
  3.1  Python函數
    3.1.1  Python函數定義

    3.1.2  Python函數執行
    3.1.3  Python函數調用
    3.1.4  Python函數參數傳遞
    3.1.5  lambda表達式
    3.1.6  Python內置函數
  3.2  函數式編程
    3.2.1  函數式編程的含義
    3.2.2  高階函數
  3.3  面向對象程序設計
    3.3.1  面向對象的相關術語
    3.3.2  Python類的定義
    3.3.3  簡單類和實例
    3.3.4  構造函數與實例化
    3.3.5  訪問實例屬性和調用實例方法
    3.3.6  類變數、實例變數、類中的局部變數
    3.3.7  實例方法、類方法和靜態方法
    3.3.8  Python繼承機制及其使用方法
    3.3.9  Python的多態
  3.4  Python模塊與庫
    3.4.1  Python模塊與庫概述
    3.4.2  pip工具
    3.4.3  import用法
  3.5  Python名字空間與變數作用域
    3.5.1  名字空間
    3.5.2  變數作用域
  3.6  Python文件管理
    3.6.1  文件路徑管理
    3.6.2  Python文件對象
  3.7  Python異常處理機制
    3.7.1  Python異常處理
    3.7.2  raise語句用法
    3.7.3  Python上下文處理
  【Python財務數據分析】——普通年金現值係數表
  本章小結
  習題
第4章  NumPy數據科學基礎
  4.1  NumPy基礎
    4.1.1  NumPyndarray對象
    4.1.2  NumPy區間數組
    4.1.3  NumPy廣播機制
  4.2  隨機函數
    4.2.1  Python標準庫random
    4.2.2  np.random模塊
  4.3  NumPy常用數學運算函數
  【Python財務數據分析】——A股上市公司歷年每股收益指標統計分析
  本章小結
  習題
第5章  Pandas數據分析基礎
  5.1  Pandas基礎
    5.1.1  Pandas簡介

    5.1.2  Pandas基本數據對象
  5.2  Pandas數據文件讀寫
    5.2.1  數據文件的讀取與寫入
    5.2.2  read_excel()函數
    5.2.3  讀取文本文件
    5.2.4  to_excel()函數
  5.3  PandasIndex對象
    5.3.1  認識PandasIndex對象
    5.3.2  創建PandasIndex對象
    5.3.3  PandasIndex對象方法
    5.3.4  設置索引
  5.4  Pandas數據切片與提取
    5.4.1  下標引用
    5.4.2  屬性訪問
    5.4.3  標籤索引
    5.4.4  位置索引
    5.4.5  多層索引的數據提取
    5.4.6  數據賦值
  5.5  Pandas常用方法
    5.5.1  數據信息查詢方法
    5.5.2  數據統計描述方法
    5.5.3  Pandas排序方法
    5.5.4  Pandas遍歷方法
  【Python財務數據分析】——A股上市公司基本信息統計分析
  本章小結
  習題
第6章  Pandas數據清洗與函數應用
  6.1  Pandas對象的運算與對齊
    6.1.1  NumPy的NaN
    6.1.2  Series運算
    6.1.3  DataFrame運算
  6.2  Pandas數據清洗
    6.2.1  處理缺失數據
    6.2.2  處理重複值
    6.2.3  替換數據
  6.3  函數應用
    6.3.1  Pandas函數應用概述
    6.3.2  鏈式操作
    6.3.3  pipe()函數
    6.3.4  apply()函數
    6.3.5  applymap()和map()函數
  【Python財務數據分析】——財務報表文件數據清洗和運算
  本章小結
  習題
第7章  Pandas數據集處理
  7.1  數據變形
    7.1.1  長表和寬表的變形
    7.1.2  pivot()函數
    7.1.3  pivot_table()函數
    7.1.4  melt()函數

    7.1.5  wide_to_long()函數
  7.2  數據分組
    7.2.1  groupby()函數
    7.2.2  分組操作
    7.2.3  GroupBy對象
    7.2.4  組應用函數
  7.3  數據連接
    7.3.1  關係型數據操作
    7.3.2  值連接函數merge()
    7.3.3  索引連接函數join()
    7.3.4  數據拼接函數concat()
  【Python財務數據分析】——A股上市公司行業分類處理
  本章小結
  習題
第8章  數據可視化
  8.1  Matplotlib入門
    8.1.1  數據可視化
    8.1.2  Matplotlib繪圖過程
    8.1.3  Matplotlib繪圖對象
  8.2  定量數據和定性數據
    8.2.1  定性與定量相關概念
    8.2.2  數據類型
  【Python財務數據分析】——財務數據的可視化基礎圖形
  本章小結
  習題
第9章  Python財務數據分析進階
  9.1  文本數據處理
  【Python財務數據分析】——上市公司基本信息文本數據處理
  9.2  時間序列數據分析
  【Python財務數據分析】——財務數據的時間序列數據分析
  9.3  基於機器學習的財務應用
  【Python財務數據分析】——基於上市公司年報財務指標的機器學習財務應用
參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032