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
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内容简介
随着大数据、人工智能等技术的创新迭代速度加快，经济社会数字化转型全面开启，本书旨在培养会计审计人员的数字化、信息化能力，助推会计审计工作运用新技术、融入新时代、实现新突破。本书围绕Python财务数据分析展开编写，整体分为基础篇、应用篇两部分。基础篇包括第1章~第4章内容，系统阐述了Python环境配置、语法基础、财务数据采集与分析、财务数据可视化等基础知识；应用篇包括第5章~第7章内容，本部分结合会计核算方法、管理会计工具、财务分析思路，通过各类财务数据分析模型的搭建，深入讲解Python技术在会计审计工作场景中的应用。 本书体系结构完善，讲解由浅入深，理论结合实践，案例丰富，适合应用型本科和高等职业院校财会类专业的教材，也可以作为财务会计、管理会计、财务审计等领域的数字化培训教材.
章节目录
- 基础篇
- 第1 章Python 与财务概述
- 1.1 Python 简介
- 1.1.1 Python 的发展历程
- 1.1.2 Python 的特点及应用范围
- 1.2 Python 在财务领域中的应用
- 1.2.1 财务会计与管理会计
- 1.2.2 Python 与会计活动的融合
- 1.3 Python 环境配置及使用
- 1.3.1 Anaconda 的下载与安装
- 1.3.2 Jupyter Notebook 的使用
- 思考与练习
- 强化实训
- 第2 章Python 语法基础
- 2.1 变量
- 2.1.1 定义变量
- 2.1.2 变量的类型
- 2.1.3 变量的命名
- 2.2 注释
- 2.2.1 单行注释
- 2.2.2 多行注释
- 2.3 数据类型
- 2.3.1 整型
- 2.3.2 浮点型
- 2.3.3 布尔型
- 2.3.4 字符串
- 2.3.5 元组
- 2.3.6 列表
- 2.3.7 字典
- 2.3.8 数据类型的转换
- 2.4 运算符
- 2.4.1 算术运算符
- 2.4.2 比较运算符
- 2.4.3 逻辑运算符
- 2.4.4 赋值运算符
- 2.4.5 成员运算符
- 2.5 控制结构
- 2.5.1 分支结构
- 2.5.2 循环结构
- 2.6 函数
- 2.6.1 内置函数
- 2.6.2 自定义函数
- 2.6.3 匿名函数
- 2.7 模块
- 2.7.1 导入模块
- 2.7.2 标准模块
- 2.7.3 第三方模块
- 2.8 异常
- 思考与练习
- 强化实训
- 第3 章Python 财务数据采集与分析
- 3.1 财务数据分析流程
- 3.2 pandas 数据结构
- 3.2.1 Series
- 3.2.2 DataFrame
- 3.3 财务数据采集
- 3.3.1 Excel 数据的读取
- 3.3.2 财经大数据接口
- 3.4 数据索引的设置
- 3.4.1 设置索引
- 3.4.2 重置索引
- 3.5 缺失数据的处理
- 3.5.1 检测缺失值
- 3.5.2 过滤缺失值
- 3.5.3 填充缺失值
- 3.6 重复数据的处理
- 3.6.1 检测重复数据
- 3.6.2 删除重复数据
- 3.7 数据的增删改查
- 3.7.1 数据的查询
- 3.7.2 数据的修改
- 3.7.3 数据的删除
- 3.7.4 数据的增加
- 3.8 数据的排序
- 3.8.1 单条件排序
- 3.8.2 多条件排序
- 3.9 字符串的处理
- 3.9.1 len()函数
- 3.9.2 strip()函数
- 3.9.3 replace()函数
- 3.9.4 startswith()函数
- 3.9.5 contains()函数
- 3.9.6 split()函数
- 3.9.7 cat()函数
- 3.10 时间序列的处理
- 3.10.1 按日期筛选数据
- 3.10.2 按日期显示数据
- 3.10.3 按日期统计数据
- 3.10.4 日期的提取
- 3.10.5 日期的偏移
- 3.11 数据的统计函数
- 3.12 数据透视表
- 3.13 数据的分组聚合
- 3.14 数据的重塑
- 3.14.1 transpose()函数
- 3.14.2 unstack()函数
- 3.14.3 stack()函数
- 3.14.4 pivot()函数
- 3.15 数据的合并
- 3.15.1 merge()函数
- 3.15.2 concat()函数
- 3.16 数据的转换
- 3.16.1 map()函数
- 3.16.2 apply()函数
- 3.16.3 applymap()函数
- 3.17 拓展1：线性回归模型
- 3.18 拓展2：现金流模型
- 3.18.1 基本模型
- 3.18.2 投资项目评价指标
- 3.19 拓展3：组合迭代器
- 3.20 拓展4：求解方程式
- 思考与练习
- 强化实训
- 第4 章Python 财务数据可视化
- 4.1 图形绘制基础
- 4.2 绘制折线图
- 4.2.1 展示单条数据
- 4.2.2 展示多条数据
- 4.3 绘制柱状图
- 4.3.1 展示单条数据
- 4.3.2 展示多条数据
- 4.4 绘制堆叠柱状图
- 4.5 绘制条形图
- 4.5.1 展示单条数据
- 4.5.2 展示多条数据
- 4.6 绘制堆叠条形图
- 4.7 绘制堆积面积图
- 4.8 绘制饼图
- 4.8.1 一般绘制
- 4.8.2 参数设置
- 4.9 绘制多子图
- 4.9.1 绘制两个子图
- 4.9.2 绘制三个子图
- 4.9.3 绘制四个子图
- 4.10 绘制共享坐标轴
- 4.11 pandas 对象绘图
- 思考与练习
- 强化实训
- 应用篇
- 第5 章Python 在财务会计核算中的应用
- 5.1 应收账款账龄分析
- 5.2 固定资产折旧测算
- 思考与练习
- 强化实训
- 第6 章Python 在财务管理决策中的应用
- 6.1 资本资产定价模型
- 6.2 资本预算决策分析
- 6.3 资本结构决策分析
- 6.4 短期经营决策分析
- 思考与练习
- 强化实训
- 第7 章Python 在财务报表分析中的应用
- 7.1 财务报表分析概述
- 7.1.1 财务报表分析的目的
- 7.1.2 财务报表分析的方法
- 7.2 资产负债表分析
- 7.2.1 数据采集
- 7.2.2 资产分析
- 7.2.3 资本分析
- 7.3 利润表分析
- 7.3.1 数据采集
- 7.3.2 营业收入分析
- 7.3.3 营业收入与营业成本的综合分析
- 7.3.4 营业费用分析
- 7.3.5 利润质量分析
- 7.4 现金流量表分析
- 7.4.1 数据采集
- 7.4.2 总体分析
- 7.4.3 投资活动现金流量分析
- 7.4.4 筹资活动现金流量分析
- 7.5 综合指标分析
- 7.5.1 现金含量分析
- 7.5.2 杜邦财务分析
- 思考与练习
- 强化实训
- 参考文献
展开全部
Python财务数据分析是2024年由人民邮电出版社出版,作者主编。
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