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大數據技術在會計與財務中的應用/智能財會叢書

  • 作者：編者:張敏|責編:李建英
  • 出版社：中國人民大學
  • ISBN：9787300350547
  • 出版日期：2026/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：397
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書聚焦大數據技術在會計與財務領域的落地應用，系統講解了從基礎編程到前沿分析的知識與技能，旨在彌合技術與專業間的鴻溝。
    全書分為三大模塊：基礎篇剖析大數據技術給會計與財務領域帶來的機遇與挑戰，並介紹Python基礎知識，為後續學習奠定基礎。核心技術篇系統講解機器學習、文本分析、圖像與音視頻分析、社會網路分析等關鍵技術，同時涵蓋網路爬蟲與SQL等數據處理工具。在介紹每種技術時，均先闡釋基本原理，再通過Python代碼逐步實現，並結合會計與財務場景講解具體應用。前沿與綜合篇綜述大數據在會計研究中的應用現狀與發展趨勢，為有志於深入探索或從事學術研究的讀者提供理論指引與選題參考。
    本書由淺入深展開論述，技術覆蓋面廣且緊貼前沿，融入了Transformer、BERT、DeepSeek等技術。同時，注重理論與實踐的緊密結合，配套有大量案例代碼與練習題。本書既可作為高等院校會計與財務相關專業的教材，也可供財會從業者和研究人員學習參考。
作者介紹
編者:張敏|責編:李建英
    張敏，中國人民大學商學院教授，博士生導師，會計系主任，中國人民大學吳玉章特聘教授，中國人民大學商學院「教學傑出教授」，入選財政部第四期全國會計領軍（後備）人才（學術類），擔任十余種國內外核心期刊匿名審稿人。主要研究領域為審計、大數據審計與會計。在《經濟研究》、The Accounting Review、Review of Accounting Studies等國內外核心期刊發表論文80余篇。主持多項國家自然科學基金項目。曾獲得國家級教學成果獎二等獎、北京市優秀教材課件獎、北京高校教師教學創新大賽三等獎、中國人民大學商學院最佳研究生教師獎、中國人民大學教學優秀獎、全國優秀博士學位論文提名等。
目錄
第1章  會計與財務中的大數據概述
  1.1  機遇與挑戰
  1.2  大數據方法概述
  推薦閱讀
  練習題
第2章  Python基礎知識
  2.1  Python的安裝與環境配置
  2.2  Python語法基礎
  2.3  Python與數據處理
  課外學習資源
  練習題
第3章  機器學習技術
  3.1  機器學習概述
  3.2  模型與演算法
  3.3  回歸模型
  3.4  支持向量機與支持向量回歸
  3.5  樸素貝葉斯、K近鄰與決策樹
  3.6  聚類演算法
  3.7  集成演算法
  3.8  神經網路與深度學習
  3.9  機器學習案例：預測財務舞弊
  推薦閱讀
  課外學習資源
  練習題
第4章  文本分析技術
  4.1  文本分析概述：技術簡述和任務簡述
  4.2  文本的預處理
  4.3  文本的特徵提取
  4.4  詞袋模型與詞向量
  4.5  深度學習在文本分析中的應用
  4.6  自注意力機制、Transformer和BERT
  4.7  ChatGPT的應用
  4.8  文本分析綜合案例：利用DeepSeek大模型進行年報分析
  推薦閱讀
  課外學習資源
  練習題
第5章  圖像分析技術
  5.1  圖像分析概述
  5.2  圖像數據獲取與轉換
  5.3  圖像分析技術與演算法
  5.4  圖像分析的實現路徑
  5.5  圖像分析案例：計算面部可信度
  推薦閱讀
  練習題
第6章  音視頻分析技術
  6.1  音頻數據獲取與轉換
  6.2  音頻分析技術與演算法
  6.3  音頻分析的實現路徑
  6.4  視頻數據獲取與轉換
  6.5  視頻分析技術與演算法

  6.6  視頻分析的實現路徑
  6.7  視頻分析案例：識別視頻中的高管情緒
  推薦閱讀
  練習題
第7章  社會網路分析技術
  7.1  社會網路概述
  7.2  社會網路的特徵
  7.3  社會網路的表徵學習
  7.4  社會網路的演算法
  7.5  社會網路分析案例：審計師合作網路
  推薦閱讀
  練習題
第8章  海量數據的採集——爬蟲技術
  8.1  requests庫
  8.2  BeautifulSoup庫
  8.3  正則表達式
  8.4  selenium庫
  8.5  爬蟲案例：使用selenium爬取財新網的新聞
  推薦閱讀
  練習題
第9章  海量數據的處理——SQL
  9.1  SQL概述
  9.2  外部數據的管理
  9.3  內部數據的管理
  9.4  SQL案例：採購訂單管理
  課外學習資源
  練習題
第10章  大數據會計研究現狀
  10.1  機器學習研究綜述
  10.2  文本分析研究綜述
  10.3  圖像與音視頻分析研究綜述
  10.4  社會網路分析研究綜述

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