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内容简介
随着大数据技术在各领域的深度应用，Python作为一门拥有强大的数据处理能力的高级程序语言，逐渐成为主流的大数据分析工具之一。本书围绕Python编程基础、数据分析和数据可视化三个主题，结合财会工作实际，详细介绍了利用Python进行财务数据分析和可视化的思路、方法和典型案例。本书内容翔实，案例丰富，难度适宜，教学资源丰富，既可作为应用型本科和高等职业院校财经类专业的教材，也可供财务会计人员、数据分析人员学习参考。
章节目录
- 第1 章Python 编程入门
- 1.1 Python 简介
- 1.2 Anaconda 的安装与使用
- 1.2.1 下载与安装
- 1.2.2 Jupyter Notebook 界面介绍
- 1.2.3 Jupyter Notebook 基本应用
- 1.3 财务人的Python 编程起步
- 1.3.1 开始第一个Python 程序
- 1.3.2 代码调试过程解析
- 习题
- 第2 章Python 语言基础
- 2.1 变量、常量及其赋值操作
- 2.1.1 标识符命名规则
- 2.1.2 输入与输出
- 2.2 基本数据类型
- 2.2.1 数值型
- 2.2.2 字符串型
- 2.2.3 其他类型
- 2.2.4 数据类型转换
- 2.3 组合数据类型
- 2.3.1 列表
- 2.3.2 元组
- 2.3.3 字典
- 2.4 表达式与运算符
- 2.5 代码编写规则
- 习题
- 第3 章Python 控制结构
- 3.1 程序控制结构简介
- 3.2 顺序结构
- 3.3 选择结构
- 3.3.1 if 语句
- 3.3.2 if 语句的嵌套
- 3.3.3 条件表达式
- 3.4 循环结构
- 3.4.1 while 语句
- 3.4.2 for 语句
- 3.4.3 range()函数
- 3.4.4 enumerate()函数
- 3.4.5 continue、break 及else 子句
- 3.4.6 循环嵌套
- 3.5 其他语句
- 3.6 程序调试和异常处理
- 3.6.1 程序调试
- 3.6.2 异常处理
- 习题
- 第4 章Python 函数和模块
- 4.1 函数
- 4.1.1 函数的创建和调用
- 4.1.2 函数的分类
- 4.1.3 内置函数
- 4.1.4 标准库函数
- 4.1.5 第三方库函数
- 4.2 参数传递
- 4.2.1 可选参数
- 4.2.2 关键字参数
- 4.3 变量的作用域
- 4.3.1 局部变量
- 4.3.2 全局变量
- 4.4 函数高级特性和典型函数举例
- 4.4.1 匿名函数
- 4.4.2 函数式编程
- 4.4.3 典型函数举例
- 4.5 模块和包
- 4.5.1 模块的导入和使用
- 4.5.2 Python 中的包
- 习题
- 第5 章Python 数据分析基础
- 5.1 数据分析的基本流程
- 5.2 NumPy 基础
- 5.2.1 NumPy 基本数据结构
- 5.2.2 数组的索引和切片
- 5.2.3 数组运算
- 5.2.4 NumPy 通用函数
- 5.2.5 利用NumPy 数组进行数据处理
- 5.3 Pandas 基础
- 5.3.1 Pandas 简介
- 5.3.2 Pandas 的数据结构
- 5.4 Pandas 的常见操作
- 5.4.1 常用属性
- 5.4.2 查改增删数据
- 5.4.3 算术运算与数据对齐
- 5.4.4 统计计算与描述
- 习题
- 第6 章Python 数据分析实战
- 6.1 数据读取与写入
- 6.1.1 读写Excel 文件
- 6.1.2 读写文本文件
- 6.2 数据预处理
- 6.2.1 数据清洗
- 6.2.2 数据抽取
- 6.2.3 数据排序
- 6.2.4 数据合并
- 6.2.5 数据计算
- 6.3 数据分析
- 6.3.1 基本统计分析
- 6.3.2 分组分析
- 6.3.3 分布分析
- 6.3.4 交叉分析
- 6.3.5 结构分析
- 6.3.6 相关分析
- 习题
- 第7 章Python 数据可视化
- 7.1 Matplotlib 概述
- 7.2 Matplotlib 基本绘图
- 7.2.1 pyplot 基本绘图流程
- 7.2.2 通过figure()函数创建画布
- 7.2.3 通过add_subplot()函数创建并选中子图
- 7.2.4 添加各类标签
- 7.2.5 设置pyplot 的动态rc 参数
- 7.2.6 图形保存为文件
- 7.3 Pandas 基本绘图
- 7.3.1 折线图
- 7.3.2 柱形图
- 7.3.3 饼图
- 7.3.4 散点图
- 习题
- 第8 章Python 财务应用案例
- 8.1 财务会计应用案例
- 8.1.1 固定资产折旧计算
- 8.1.2 凭证断号与重号分析
- 8.1.3 账表分析
- 8.1.4 财务趋势分析
- 8.1.5 账龄分析
- 8.2 管理会计应用案例
- 8.2.1 资金时间价值
- 8.2.2 企业筹资分析
- 8.2.3 净现值法应用
- 8.2.4 投资回收期测算
- 8.2.5 成本性态分析
- 8.2.6 本量利分析
- 8.3 综合应用案例
- 8.3.1 本福特定律应用
- 8.3.2 业财融合大数据多维度盈利能力分析
- 习题
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Python财务数据分析与应用（微课版）是2023年由人民邮电出版社出版,作者主编。
版权说明：本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
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