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Python開發與財務應用(人工智慧與大數據+財經類融媒體系列教材)

  • 作者：編者:金超傑//吳海波//吳超璇|責編:沈巧華
  • 出版社：浙江大學
  • ISBN：9787308263320
  • 出版日期：2025/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：297
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書旨在為讀者搭建一座從Python技術基礎，到數據分析與可視化，再到財務指標分析及管理會計應用，直至結合機器學習方法深度探索財務數據的系統化橋樑。隨著金融與科技深度融合趨勢愈發明顯，Python這一高效、易學且功能強大的編程語言已成為財務分析和決策支持中的一個核心工具。本書能幫助讀者從零開始掌握Python的基本語法與數據處理技巧，並在此基礎上，循序漸進地學習運用Pandas、Matplotlib等數據分析和可視化利器處理與呈現財務數據。另外，本書將引領讀者將Python應用擴展至財務指標監控、趨勢分析、同業比較、現金流量表研判、管理會計工具落地實踐以及利用機器學習模型（如線性回歸、決策樹、集成學習）對財務問題做出預測、優化與診斷，實現數據驅動的智慧財務管理。
作者介紹
編者:金超傑//吳海波//吳超璇|責編:沈巧華
目錄
第1章  Python基礎快速入門
  1.1  Python安裝流程
  1.2  Python基礎知識
  1.3  Python語法進階
第2章  Python數據分析利器
  2.1  Pandas入門
  2.2  Pandas基本操作
  2.3  Pandas高級主題
第3章  Python數據可視化利器
  3.1  Matplotlib基本圖形繪製
  3.2  Matplotlib可視化小技巧
  3.3  財務報表數據可視化
第4章  Python財務指標分析
  4.1  財務靜態分析
  4.2  財務趨勢分析
  4.3  財務同業比較分析
  4.4  現金流量表進階分析
第5章  Python管理會計
  5.1  貨幣時間價值
  5.2  項目投資決策
  5.3  本量利分析
  5.4  標準成本差異分析
  5.5  固定預算和彈性預算
  5.6  定期預算和滾動預算
第6章  Python財務實務應用
  6.1  職工薪酬分析
  6.2  往來賬款分析
  6.3  材料採購分析
  6.4  生產成本分析
  6.5  銷售收入分析
  6.6  部門費用分析
第7章  線性回歸模型
  7.1  一元線性回歸模型
  7.2  多元線性回歸模型
  7.3  線性回歸模型評估
第8章  決策樹模型
  8.1  決策樹模型基本原理
  8.2  模型的參數優化
第9章  集成學習模型
  9.1  隨機森林模型
  9.2  GBDT演算法模型
  9.3  XGBoost模型
參考文獻

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