财务大数据分析与决策
出版时间:
2023-09
版次:
1
ISBN:
9787302643814
定价:
59.80
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本书共 4 篇，分别是 Python 基础篇、财务大数据分析篇、财务大数据可视化篇、财务大数据决策篇。Python 基础篇包括：Windows 下开发环境的搭建与编码规范；运算符、表达式与内置函数；程序控制结构；可迭代序列结构；Python 函数；文件及文件夹操作。财务大数据分析篇包括：NumPy科学计算库；认识 Pandas；数据清洗、预处理；数据筛选、查询；数据特征与统计信息、排序、连接；数据分组聚合、透视。财务大数据可视化篇包括：扩展库 Matplotlib 可视化；扩展库 Pyecharts 可视化。财务大数据决策篇包括：项目投资决策；本量利分析；预算管理；财务风险预警。 本书以 Python 大数据工具进行财务分析与决策，开发了大量基于财务场景的实训项目，并且提供了相应的数据和程序代码等学习资料。本书可作为高校会计学、财务管理、审计学、工商管理、大数据管理与应用、大数据 会计等专业本科生和研究生财务大数据分析与决策、Python 在财务中的应用、智能财务分析、智能财务分析与决策、大数据与财务决策等课程的教材，也可以作为对财务数智化感兴趣的读者的学习参考书 文玉锋，西北师范大学副教授、硕士生导师、新道科技股份有限公司培训讲师。从事大数据管理与应用专业教学、研究及实践工作。目前主要研究方向是商务大数据、财务大数据，在这个领域已取得数十项教学研究成果，主讲课程主要有“Python程序设计”、“商务数据分析与可视化”、“Python财务应用”等。多次获财务大数据、商务大数据等比赛的优秀指导教师。 Python基础篇
第1章 Windows环境下开发环境的搭建与编码规范 3
1.1 开发环境搭建与使用 3
1.2 扩展库的安装 12
1.3 标准库与扩展库中对象的导入 14
1.4 Python编程规范及语法特点 15
思考练习题 19
即测即练 19
第2章 运算符、表达式与内置函数 20
2.1 Python的基本元素与标识符、关键字 20
2.2 Python内置对象与基本数据类型 24
2.3 常用运算符与表达式 32
2.4 Python常用内置函数 37
2.5 基本输入和输出 44
思考练习题 48
即测即练 48
第3章 程序控制结构 49
3.1 顺序结构 49
3.2 选择结构 50
3.3 循环结构控制语句 55
3.4 异常处理结构 61
3.5 综合案例 67
思考练习题 71
即测即练 72
第4章 可迭代序列结构 73
4.1 列表 73
4.2 元组 80
4.3 字典 81
4.4 集合 84
4.5 字符串常用方法 86
4.6 推导式与生成器推导式 90
4.7 综合案例 93
思考练习题 95
即测即练 96
第5章 函数 97
5.1 函数的定义和调用 97
5.2 函数参数 99
5.3 lambda表达式 103
5.4 变量的作用域 104
5.5 综合案例 106
思考练习题 109
即测即练 110
第6章 文件与文件夹操作 111
6.1 文件操作基础 111
6.2 JSON文件操作 113
6.3 CSV文件操作 114
6.4 文件级与文件夹级操作 115
思考练习题 119
即测即练 119
财务大数据分析篇
第7章 NumPy科学计算库 123
7.1 数组对象 123
7.2 数组运算 125
7.3 利用数组进行数据处理 133
7.4 矩阵常用操作 137
思考练习题 141
即测即练 142
第8章 认识Pandas 143
8.1 Pandas的数据结构 143
8.2 Pandas索引操作 148
8.3 文件读取与写入 153
8.4 财务案例实践 155
思考练习题 157
即测即练 157
第9章 数据清洗与预处理 158
9.1 重复值处理 158
9.2 缺失值的处理 160
9.3 其他异常值的处理 163
9.4 数据预处理 166
9.5 财务案例实践 169
思考练习题 172
即测即练 172
第10章 数据筛选与查询 173
10.1 直接筛选 173
10.2 条件筛选 174
10.3 访问器筛选 176
10.4 财务案例实践 179
思考练习题 181
即测即练 182
第11章 数据特征与统计信息、排序、连接 183
11.1 描述性统计分析 183
11.2 数据排序 186
11.3 数据拆分与合并 188
11.4 财务案例实践 192
思考练习题 194
即测即练 194
第12章 数据分组聚合与透视 195
12.1 数据分组与聚合 195
12.2 透视表与交叉表 198
12.3 财务案例实践 201
思考练习题 205
即测即练 205
财务大数据可视化篇
第13章 扩展库Matplotlib可视化 209
13.1 可视化库Matplotlib基础 209
13.2 基础绘图 214
13.3 高级绘图 222
13.4 Pandas作图函数 232
13.5 财务案例实践 235
即测即练 238
第14章 扩展库Pyecharts可视化 239
14.1 参数配置与运行环境 239
14.2 基础绘图 242
14.3 高级绘图 247
14.4 财务案例实践 254
思考练习题 257
即测即练 257
财务大数据决策篇
第15章 项目投资决策 261
15.1 投资管理 261
15.2 贴现现金流法 261
15.3 投资决策实训项目 262
第16章 本量利分析 266
16.1 本量利分析 266
16.2 盈亏平衡分析 266
16.3 目标利润分析 267
16.4 边际分析 267
16.5 敏感性分析 268
16.6 本量利分析实训项目 268
第17章 预算管理 273
17.1 预算管理 273
17.2 滚动预算 273
17.3 滚动预算编制实训项目 273
第18章 财务风险预警 277
18.1 财务风险预警 277
18.2 k-means聚类算法 278
18.3 BP神经网络 278
18.4 房地产行业财务预警模型构建 279
参考文献 293
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内容简介:
本书共 4 篇，分别是 Python 基础篇、财务大数据分析篇、财务大数据可视化篇、财务大数据决策篇。Python 基础篇包括：Windows 下开发环境的搭建与编码规范；运算符、表达式与内置函数；程序控制结构；可迭代序列结构；Python 函数；文件及文件夹操作。财务大数据分析篇包括：NumPy科学计算库；认识 Pandas；数据清洗、预处理；数据筛选、查询；数据特征与统计信息、排序、连接；数据分组聚合、透视。财务大数据可视化篇包括：扩展库 Matplotlib 可视化；扩展库 Pyecharts 可视化。财务大数据决策篇包括：项目投资决策；本量利分析；预算管理；财务风险预警。 本书以 Python 大数据工具进行财务分析与决策，开发了大量基于财务场景的实训项目，并且提供了相应的数据和程序代码等学习资料。本书可作为高校会计学、财务管理、审计学、工商管理、大数据管理与应用、大数据 会计等专业本科生和研究生财务大数据分析与决策、Python 在财务中的应用、智能财务分析、智能财务分析与决策、大数据与财务决策等课程的教材，也可以作为对财务数智化感兴趣的读者的学习参考书
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作者简介:
文玉锋，西北师范大学副教授、硕士生导师、新道科技股份有限公司培训讲师。从事大数据管理与应用专业教学、研究及实践工作。目前主要研究方向是商务大数据、财务大数据，在这个领域已取得数十项教学研究成果，主讲课程主要有“Python程序设计”、“商务数据分析与可视化”、“Python财务应用”等。多次获财务大数据、商务大数据等比赛的优秀指导教师。
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目录:
Python基础篇
第1章 Windows环境下开发环境的搭建与编码规范 3
1.1 开发环境搭建与使用 3
1.2 扩展库的安装 12
1.3 标准库与扩展库中对象的导入 14
1.4 Python编程规范及语法特点 15
思考练习题 19
即测即练 19
第2章 运算符、表达式与内置函数 20
2.1 Python的基本元素与标识符、关键字 20
2.2 Python内置对象与基本数据类型 24
2.3 常用运算符与表达式 32
2.4 Python常用内置函数 37
2.5 基本输入和输出 44
思考练习题 48
即测即练 48
第3章 程序控制结构 49
3.1 顺序结构 49
3.2 选择结构 50
3.3 循环结构控制语句 55
3.4 异常处理结构 61
3.5 综合案例 67
思考练习题 71
即测即练 72
第4章 可迭代序列结构 73
4.1 列表 73
4.2 元组 80
4.3 字典 81
4.4 集合 84
4.5 字符串常用方法 86
4.6 推导式与生成器推导式 90
4.7 综合案例 93
思考练习题 95
即测即练 96
第5章 函数 97
5.1 函数的定义和调用 97
5.2 函数参数 99
5.3 lambda表达式 103
5.4 变量的作用域 104
5.5 综合案例 106
思考练习题 109
即测即练 110
第6章 文件与文件夹操作 111
6.1 文件操作基础 111
6.2 JSON文件操作 113
6.3 CSV文件操作 114
6.4 文件级与文件夹级操作 115
思考练习题 119
即测即练 119
财务大数据分析篇
第7章 NumPy科学计算库 123
7.1 数组对象 123
7.2 数组运算 125
7.3 利用数组进行数据处理 133
7.4 矩阵常用操作 137
思考练习题 141
即测即练 142
第8章 认识Pandas 143
8.1 Pandas的数据结构 143
8.2 Pandas索引操作 148
8.3 文件读取与写入 153
8.4 财务案例实践 155
思考练习题 157
即测即练 157
第9章 数据清洗与预处理 158
9.1 重复值处理 158
9.2 缺失值的处理 160
9.3 其他异常值的处理 163
9.4 数据预处理 166
9.5 财务案例实践 169
思考练习题 172
即测即练 172
第10章 数据筛选与查询 173
10.1 直接筛选 173
10.2 条件筛选 174
10.3 访问器筛选 176
10.4 财务案例实践 179
思考练习题 181
即测即练 182
第11章 数据特征与统计信息、排序、连接 183
11.1 描述性统计分析 183
11.2 数据排序 186
11.3 数据拆分与合并 188
11.4 财务案例实践 192
思考练习题 194
即测即练 194
第12章 数据分组聚合与透视 195
12.1 数据分组与聚合 195
12.2 透视表与交叉表 198
12.3 财务案例实践 201
思考练习题 205
即测即练 205
财务大数据可视化篇
第13章 扩展库Matplotlib可视化 209
13.1 可视化库Matplotlib基础 209
13.2 基础绘图 214
13.3 高级绘图 222
13.4 Pandas作图函数 232
13.5 财务案例实践 235
即测即练 238
第14章 扩展库Pyecharts可视化 239
14.1 参数配置与运行环境 239
14.2 基础绘图 242
14.3 高级绘图 247
14.4 财务案例实践 254
思考练习题 257
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财务大数据决策篇
第15章 项目投资决策 261
15.1 投资管理 261
15.2 贴现现金流法 261
15.3 投资决策实训项目 262
第16章 本量利分析 266
16.1 本量利分析 266
16.2 盈亏平衡分析 266
16.3 目标利润分析 267
16.4 边际分析 267
16.5 敏感性分析 268
16.6 本量利分析实训项目 268
第17章 预算管理 273
17.1 预算管理 273
17.2 滚动预算 273
17.3 滚动预算编制实训项目 273
第18章 财务风险预警 277
18.1 财务风险预警 277
18.2 k-means聚类算法 278
18.3 BP神经网络 278
18.4 房地产行业财务预警模型构建 279
参考文献 293
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