本书选取某新零售行业的公司为原型，通过整合来自企业经营的大数据和来自互联网的大数据，结合大量丰富的企业管理与业务案例场景，从大数据采集、处理、挖掘、可视化分析，到决策与优化改善，逐步展开，帮助读者了解大数据的技术基础（Python、SQL），掌握大数据采集、处理的方法，具备应用典型的大数据算法进行价值挖掘的能力，具备结合企业经营管理场景进行大数据可视化分析、决策的能力。本书共分为三个部分：第一部分
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内容简介
本教材以理论与实际操作相结合，以厦门科云智慧云平台为依托，以大数据分析通用流程为基础，聚焦于财务大数据分析与可视化工具方法。本书涵盖了Python 基础、数据获取(爬虫)、数据处理(Pandas) 、数据可视化以及财务大数据分析实战演练五个模块。在内容设计中穿插了基于财务实践的编程案例,通过将Python数据分析工具与具体的财务场景相融合,培养学生应用Python进行财务大数据分析的能力。本教材贴合大数据与会计专业群教学现状，基于“数据智能”的时代要求，为财经专业群打通计算机程序设计语言(python)学习的桥梁,让财经专业群的师生在校即可接触计算机脚本语言并利用智能化手段应用完成财务大数据分析与可视化工作，为高校培养复合型会计人才。本教材通过丰富的代码案例让读者在了解Python基础功能的基础上，结合财务工作场景，运用Python语言进行财务大数据分析与可视化操作，提高学生解决实际工作的能力。
章节目录
- 封面
- 扉页
- 版权页
- 主编简介
- 内容提要
- 编写委员会
- 前言
- 目录
- 项目一 夯实财务大数据——Python基础
- 任务一 搭建财务大数据分析环境
- 1.1 Python语言简介
- 1.2 Python程序的风格
- 1.3 Python开发环境
- 1.4 【实践项目】Jupyter Notebook 的搭建
- 任务二 编写你的Python程序
- 2.1 Python中的输出函数print()
- 2.2 Python中的注释语句
- 2.3 Python中的变量及变量命名
- 2.4 Python中的输出函数input()
- 2.5 【实践项目】Python中变量的命名及输入、输出函数的应用
- 2.6 财务案例实践
- 任务三 掌握数据类型——数值
- 3.1 Python数据类型
- 3.2 数值类型
- 3.3 运算符
- 3.4 【实践项目】Python中的表达式的综合运用
- 3.5 财务案例实践
- 任务四 理解数据类型——字符串
- 4.1 字符串的定义
- 4.2 字符串的操作
- 4.3 字符串的格式化
- 4.4 【实践项目】Python中字符串的运用
- 4.5 财务案例实践
- 任务五 高级数据类型的应用
- 5.1 列表
- 5.2 元组
- 5.3 字典
- 5.4 集合
- 5.5 数据类型转换
- 5.6 【实践项目】Python中列表、字典的综合应用
- 5.7 财务案例实践
- 任务六 流程控制——条件语句的应用
- 6.1 if...else结构
- 6.2 if...elif...else结构
- 6.3 if嵌套
- 6.4 【实践项目】Python中条件语句的综合应用
- 6.5 财务案例实践
- 任务七 流程控制——循环语句的应用
- 7.1 while循环
- 7.2 for循环
- 7.3 嵌套循环
- 7.4 跳转语句
- 7.5 【实践项目】Python中循环结构综合应用
- 7.6 财务案例实践
- 任务八 函数的使用
- 8.1 内置函数
- 8.2 自定义函数
- 8.3 匿名函数
- 8.4 【实践项目】利用自定义函数实现万年历的制作
- 8.5 财务案例实践
- 任务九 函数参数及变量作用域的应用
- 9.1 函数的参数
- 9.2 变量的作用域
- 9.3 【实践项目】Python中使用函数处理汉诺塔问题
- 9.4 财务案例实践
- 任务十 高级函数的应用
- 10.1 高阶函数
- 10.2 filter()函数
- 10.3 map()函数
- 10.4 reduce()函数
- 项目二 挖掘财务大数据——爬虫技术应用
- 任务一 了解爬虫工作原理
- 1.1 爬虫的概念和爬虫原理
- 1.2 爬虫基本概念
- 任务二 运用爬虫工具获取数据
- 2.1 Requests简介
- 2.2 Response简介
- 2.3 数据保存
- 2.4 自定义爬虫函数
- 2.5 财务案例实践
- 项目三 分析财务大数据——数据清洗与处理
- 任务一 认知Pandas
- 1.1 Pandas的概念
- 1.2 Pandas数据结构
- 1.3 文件的读取
- 1.4 财务案例实践
- 任务二 数据筛选与查询
- 2.1 直接筛选
- 2.2 条件筛选
- 2.3 索引器筛选
- 2.4 数据三剑客
- 2.5 财务案例实践
- 任务三 数据清洗
- 3.1 重复值处理
- 3.2 缺失值处理
- 3.3 其他异常处理
- 3.4 dataClean()函数
- 3.5 财务案例实践
- 任务四 数据特征分析与连接
- 4.1 描述性统计分析
- 4.2 累计统计
- 4.3 数据排列
- 4.4 数据的连接
- 4.5 财务案例实践
- 任务五 数据的分组聚合与透视
- 5.1 数据分组——groupby()函数
- 5.2 数据聚合——agg()函数
- 5.3 数据透视
- 5.4 财务案例实践
- 项目四 呈现财务大数据——财务数据可视化
- 任务一 认识Matplotlib——数据可视化工具包
- 1.1 Matplotlib简介
- 1.2 Matplotlib初级应用
- 1.3 Matplotlib可视化绘画
- 1.4 Pandas作图函数——plot
- 任务二 财务数据可视化——Pyecharts
- 2.1 Pyecharts简介
- 2.2 Pyecharts初级应用
- 2.3 Pyecharts高级应用
- 2.4 财务案例实践
- 项目五 玩转财务大数据——财务大数据应用
- 任务一 企业销售业绩分析及可视化实践
- 1.1 案例背景
- 1.2 项目要求
- 1.3 案例实践
- 任务二 企业财务报表分析及可视化实践
- 2.1 案例背景
- 2.2 项目要求
- 2.3 案例实践
- 任务三 企业财务指标分析及可视化实践
- 3.1 案例背景
- 3.2 项目要求
- 3.3 案例实施
- 项目六 财务大数据分析综合实训
- 任务一 企业财务大数据分析项目概要
- 1.1 案例背景
- 1.2 项目要求
- 1.3 项目数据
- 任务二 企业财务大数据获取与整理
- 2.1 数据的获取
- 2.2 数据的重塑与清洗
- 任务三 企业财务大数据分析与可视化呈现
- 3.1销售商品排行分析与可视化
- 3.2销售毛利分析与可视化
- 3.3销售收入预测分析与可视化
- 3.4盈利结构分析与可视化
- 3.5利润贡献分析与可视化
- 3.6预算执行分析与可视化
- 3.7财务能力分析与可视化
- 3.8经营雷达监控分析与可视化
- 任务四 企业财务大数据分析报告的撰写
- 4.1总体经营情况
- 4.2销售情况分析
- 4.3利润水平分析
- 4.4财务能力分析
- 4.5经营决策建议
- 参考文献
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财务大数据分析是2021年由立信会计出版社出版,作者王浩。
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