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財務(wù)大數(shù)據(jù)分析與決策

財務(wù)大數(shù)據(jù)分析與決策

定 價:¥59.80

作 者: 文玉鋒,趙雪梅
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787302643814 出版時間: 2023-09-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書共 4 篇,分別是 Python 基礎(chǔ)篇、財務(wù)大數(shù)據(jù)分析篇、財務(wù)大數(shù)據(jù)可視化篇、財務(wù)大數(shù)據(jù)決策篇。Python 基礎(chǔ)篇包括:Windows 下開發(fā)環(huán)境的搭建與編碼規(guī)范;運算符、表達式與內(nèi)置函數(shù);程序控制結(jié)構(gòu);可迭代序列結(jié)構(gòu);Python 函數(shù);文件及文件夾操作。財務(wù)大數(shù)據(jù)分析篇包括:NumPy科學(xué)計算庫;認識 Pandas;數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理;數(shù)據(jù)篩選、查詢;數(shù)據(jù)特征與統(tǒng)計信息、排序、連接;數(shù)據(jù)分組聚合、透視。財務(wù)大數(shù)據(jù)可視化篇包括:擴展庫 Matplotlib 可視化;擴展庫 Pyecharts 可視化。財務(wù)大數(shù)據(jù)決策篇包括:項目投資決策;本量利分析;預(yù)算管理;財務(wù)風險預(yù)警。 本書以 Python 大數(shù)據(jù)工具進行財務(wù)分析與決策,開發(fā)了大量基于財務(wù)場景的實訓(xùn)項目,并且提供了相應(yīng)的數(shù)據(jù)和程序代碼等學(xué)習資料。本書可作為高校會計學(xué)、財務(wù)管理、審計學(xué)、工商管理、大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用、大數(shù)據(jù) 會計等專業(yè)本科生和研究生財務(wù)大數(shù)據(jù)分析與決策、Python 在財務(wù)中的應(yīng)用、智能財務(wù)分析、智能財務(wù)分析與決策、大數(shù)據(jù)與財務(wù)決策等課程的教材,也可以作為對財務(wù)數(shù)智化感興趣的讀者的學(xué)習參考書

作者簡介

  文玉鋒,西北師范大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師、新道科技股份有限公司培訓(xùn)講師。從事大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)教學(xué)、研究及實踐工作。目前主要研究方向是商務(wù)大數(shù)據(jù)、財務(wù)大數(shù)據(jù),在這個領(lǐng)域已取得數(shù)十項教學(xué)研究成果,主講課程主要有“Python程序設(shè)計”、“商務(wù)數(shù)據(jù)分析與可視化”、“Python財務(wù)應(yīng)用”等。多次獲財務(wù)大數(shù)據(jù)、商務(wù)大數(shù)據(jù)等比賽的優(yōu)秀指導(dǎo)教師。

圖書目錄

Python基礎(chǔ)篇
第1章 Windows環(huán)境下開發(fā)環(huán)境的搭建與編碼規(guī)范 3
1.1 開發(fā)環(huán)境搭建與使用 3
1.2 擴展庫的安裝 12
1.3 標準庫與擴展庫中對象的導(dǎo)入 14
1.4 Python編程規(guī)范及語法特點 15
思考練習題 19
即測即練 19
第2章 運算符、表達式與內(nèi)置函數(shù) 20
2.1 Python的基本元素與標識符、關(guān)鍵字 20
2.2 Python內(nèi)置對象與基本數(shù)據(jù)類型 24
2.3 常用運算符與表達式 32
2.4 Python常用內(nèi)置函數(shù) 37
2.5 基本輸入和輸出 44
思考練習題 48
即測即練 48
第3章 程序控制結(jié)構(gòu) 49
3.1 順序結(jié)構(gòu) 49
3.2 選擇結(jié)構(gòu) 50
3.3 循環(huán)結(jié)構(gòu)控制語句 55
3.4 異常處理結(jié)構(gòu) 61
3.5 綜合案例 67
思考練習題 71
即測即練 72
第4章 可迭代序列結(jié)構(gòu) 73
4.1 列表 73
4.2 元組 80
4.3 字典 81
4.4 集合 84
4.5 字符串常用方法 86
4.6 推導(dǎo)式與生成器推導(dǎo)式 90
4.7 綜合案例 93
思考練習題 95
即測即練 96
第5章 函數(shù) 97
5.1 函數(shù)的定義和調(diào)用 97
5.2 函數(shù)參數(shù) 99
5.3 lambda表達式 103
5.4 變量的作用域 104
5.5 綜合案例 106
思考練習題 109
即測即練 110
第6章 文件與文件夾操作 111
6.1 文件操作基礎(chǔ) 111
6.2 JSON文件操作 113
6.3 CSV文件操作 114
6.4 文件級與文件夾級操作 115
思考練習題 119
即測即練 119
財務(wù)大數(shù)據(jù)分析篇
第7章 NumPy科學(xué)計算庫 123
7.1 數(shù)組對象 123
7.2 數(shù)組運算 125
7.3 利用數(shù)組進行數(shù)據(jù)處理 133
7.4 矩陣常用操作 137
思考練習題 141
即測即練 142
第8章 認識Pandas 143
8.1 Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 143
8.2 Pandas索引操作 148
8.3 文件讀取與寫入 153
8.4 財務(wù)案例實踐 155
思考練習題 157
即測即練 157
第9章 數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理 158
9.1 重復(fù)值處理 158
9.2 缺失值的處理 160
9.3 其他異常值的處理 163
9.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理 166
9.5 財務(wù)案例實踐 169
思考練習題 172
即測即練 172
第10章 數(shù)據(jù)篩選與查詢 173
10.1 直接篩選 173
10.2 條件篩選 174
10.3 訪問器篩選 176
10.4 財務(wù)案例實踐 179
思考練習題 181
即測即練 182
第11章 數(shù)據(jù)特征與統(tǒng)計信息、排序、連接 183
11.1 描述性統(tǒng)計分析 183
11.2 數(shù)據(jù)排序 186
11.3 數(shù)據(jù)拆分與合并 188
11.4 財務(wù)案例實踐 192
思考練習題 194
即測即練 194
第12章 數(shù)據(jù)分組聚合與透視 195
12.1 數(shù)據(jù)分組與聚合 195
12.2 透視表與交叉表 198
12.3 財務(wù)案例實踐 201
思考練習題 205
即測即練 205
財務(wù)大數(shù)據(jù)可視化篇
第13章 擴展庫Matplotlib可視化 209
13.1 可視化庫Matplotlib基礎(chǔ) 209
13.2 基礎(chǔ)繪圖 214
13.3 高級繪圖 222
13.4 Pandas作圖函數(shù) 232
13.5 財務(wù)案例實踐 235
即測即練 238
第14章 擴展庫Pyecharts可視化 239
14.1 參數(shù)配置與運行環(huán)境 239
14.2 基礎(chǔ)繪圖 242
14.3 高級繪圖 247
14.4 財務(wù)案例實踐 254
思考練習題 257
即測即練 257
財務(wù)大數(shù)據(jù)決策篇
第15章 項目投資決策 261
15.1 投資管理 261
15.2 貼現(xiàn)現(xiàn)金流法 261
15.3 投資決策實訓(xùn)項目 262
第16章 本量利分析 266
16.1 本量利分析 266
16.2 盈虧平衡分析 266
16.3 目標利潤分析 267
16.4 邊際分析 267
16.5 敏感性分析 268
16.6 本量利分析實訓(xùn)項目 268
第17章 預(yù)算管理 273
17.1 預(yù)算管理 273
17.2 滾動預(yù)算 273
17.3 滾動預(yù)算編制實訓(xùn)項目 273
第18章 財務(wù)風險預(yù)警 277
18.1 財務(wù)風險預(yù)警 277
18.2 k-means聚類算法 278
18.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 278
18.4 房地產(chǎn)行業(yè)財務(wù)預(yù)警模型構(gòu)建 279
參考文獻 293

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