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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:張俊麗//李淑玲//楊衛|責編:王迎
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115676696
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：204
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從Python基礎開始，深入淺出地介紹Python在財務數據分析領域的應用，旨在幫助讀者從零基礎開始，逐步掌握Python編程技能，並將其應用於財務數據的分析與挖掘。
    本書分為三篇。第一篇Python基礎篇（第1章?第3章）：介紹從Python入門到Python語言基礎，以及數據分析基礎。第二篇財務數據分析篇（第4章?第7章）：深入探討財務數據的獲取及分析、可視化、挖掘，以及會計文本分析與詞雲圖繪製等，並通過豐富的實戰案例，展現如何使用Python進行財務數據分析。第三篇綜合應用篇（第8章?第10章）：通過實際財務案例，將理論與實踐相結合，以提升讀者的實際操作能力，展示數據分析在財務領域的廣泛應用。
    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:張俊麗//李淑玲//楊衛|責編:王迎
目錄
第一篇  Python基礎篇
  【篇引言】
  第1章  Python入門
    【學習導讀】
    【學習目標】
    【思維導圖】
      1.1  初識Python
      1.1.1  Python語言發展歷程
      1.1.2  Python的特點
      1.2  初識Anaconda
      1.2.1  Anaconda的下載與安裝
      1.2.2  Jupyter Notebook入門
      1.2.3  Python庫的安裝
      1.3  Python在財務數據中的應用
    【課後習題】
  第2章  Python語言基礎
    【學習導讀】
    【學習目標】
    【思維導圖】
      2.1  Python基本語法
      2.1.1  Python編碼規範
      2.1.2  Python常量、變數與標識符
      2.2  Python的數據類型
      2.2.1  數值型
      2.2.2  布爾型
      2.2.3  字元型
      2.3  Python的數據結構
      2.3.1  列表
      2.3.2  元組
      2.3.3  字典
      2.4  Python的運算符與表達式
      2.4.1  運算符
      2.4.2  表達式
      2.5  基本程序結構
      2.5.1  順序結構
      2.5.2  選擇結構
      2.5.3  循環結構
      2.6  Python的函數
      2.6.1  Python內置函數
      2.6.2  自定義函數
    【課後習題】
  第3章  數據分析基礎
    【學習導讀】
    【學習目標】
    【思維導圖】
      3.1  數據分析的基本流程
      3.2  數組運算NumPy
      3.2.1  NumPy介紹
      3.2.2  數組的創建與數據類型
      3.2.3  數組的常用屬性

      3.2.4  數組的索引與切片
      3.3  數據處理pandas
      3.3.1  pandas介紹
      3.3.2  Series的創建
      3.3.3  Series索引及切片
      3.3.4  DataFrame的創建
      3.3.5  文件的讀取和寫入
      3.3.6  數據查看與篩選
      3.3.7  數據拼接
    【課後習題】
第二篇  財務數據分析篇
  【篇引言】
  第4章  財務數據獲取及分析
    【學習導讀】
    【學習目標】
    【思維導圖】
      4.1  財務數據獲取
      4.1.1  使用第三方數據介面獲取數據
      4.1.2  從HTML網頁中獲取數據
      4.1.3  從PDF文件中獲取數據
      4.2  數據分析
      4.2.1  數據類型
      4.2.2  基本統計分析
      4.2.3  數據分組統計
      4.2.4  數據相關分析
      4.2.5  數據比較分析
    【課後習題】
    【本章實訓】上市公司的利潤表批量獲取及分析
    【實戰演練】上市公司的資產負債表批量獲取及分析
  第5章  財務數據可視化
    【學習導讀】
    【學習目標】
    【思維導圖】
      5.1  Matplotlib繪圖基礎
      5.1.1  Matplotlib繪圖基本流程
      5.1.2  中文字體配置
      5.1.3  坐標軸刻度標注
      5.2  Matplotlib常用圖形繪製
      5.2.1  折線圖
      5.2.2  柱形圖
      5.2.3  直方圖
      5.2.4  散點圖
      5.2.5  餅圖
      5.3  seaborn可視化進階
      5.3.1  箱線圖
      5.3.2  熱力圖
      5.3.3  組合圖
    【課後習題】
    【本章實訓】上市公司的利潤指標可視化分析
    【實戰演練】上市公司的資產負債可視化分析

  第6章  財務數據挖掘
    【學習導讀】
    【學習目標】
    【思維導圖】
      6.1  線性回歸
      6.1.1  一元線性回歸模型
      6.1.2  多元線性回歸模型
      6.1.3  線性回歸模型案例實踐
      6.2  邏輯回歸
      6.2.1  邏輯回歸模型
      6.2.2  邏輯回歸模型案例實踐
      6.3  K均值聚類
      6.3.1  K均值聚類的基本原理
      6.3.2  K均值聚類案例實踐
    【課後習題】
    【本章實訓】個人信用風險預測
    【實戰演練】上市公司營收預測
  第7章  會計文本分析與詞雲圖繪製
    【學習導讀】
    【學習目標】
    【思維導圖】
      7.1  文本分析基礎
      7.1.1  文本分析的概念
      7.1.2  文本分析的基本步驟
      7.2  會計文本預處理
      7.2.1  中文分詞
      7.2.2  建立詞典
      7.2.3  去除停用詞
      7.3  關鍵詞提取與詞頻統計
      7.3.1  關鍵詞提取
      7.3.2  詞頻統計
      7.4  詞雲圖繪製
      7.4.1  基礎詞雲圖繪製
      7.4.2  自定義詞雲圖繪製
    【課後習題】
    【本章實訓】基於《中國註冊會計師職業道德守則（2020）》的文本分析
    【實戰演練】基於監管規則適用指引文件的文本分析
第三篇  綜合應用篇
  【篇引言】
  第8章  上市公司財務數據獲取與財務狀況分析
    【學習導讀】
    【學習目標】
    【思維導圖】
      8.1  財務數據概述
      8.1.1  財務數據的基本概念
      8.1.2  財務數據的分類
      8.2  數據獲取與預處理
      8.3  財務狀況分析
      8.3.1  盈利能力分析
      8.3.2  營運能力分析

      8.3.3  成長能力分析
      8.3.4  償債能力分析
      8.4  案例報告——上市公司財務數據獲取與財務狀況分析
      8.4.1  背景介紹
      8.4.2  數據說明
      8.4.3  財務狀況分析
      8.4.4  總結與建議
  第9章  某行業財務數據可視化與對比分析
    【學習導讀】
    【學習目標】
    【思維導圖】
      9.1  行業財務分析概述
      9.2  數據獲取與預處理
      9.3  財務狀況對比分析
      9.3.1  盈利能力對比分析
      9.3.2  營運能力對比分析
      9.3.3  成長能力對比分析
      9.3.4  償債能力對比分析
      9.4  案例報告——白酒行業財務數據可視化與對比分析
      9.4.1  背景介紹
      9.4.2  數據獲取與預處理
      9.4.3  財務狀況對比分析
      9.4.4  總結與建議
  第10章  基於K均值聚類的上市公司盈利能力分析
    【學習導讀】
    【學習目標】
    【思維導圖】
      10.1  盈利能力概述
      10.2  數據處理
      10.3  盈利能力指標的描述性統計與可視化分析
      10.3.1  盈利能力指標的描述性統計
      10.3.2  盈利能力指標的可視化分析
      10.4  基於盈利能力指標的K均值聚類與評價
      10.4.1  K值確定
      10.4.2  K均值聚類
      10.4.3  聚類效果評價
      10.4.4  模型結果展示
      10.5  案例報告——基於K均值聚類的上市公司盈利能力分析
      10.5.1  背景介紹
      10.5.2  數據說明
      10.5.3  描述性分析
      10.5.4  模型訓練
      10.5.5  總結與建議

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