Python在财务与会计中的应用（智能财会丛书）

作者：张敏 余浪 刘云菁

书号：353661

定价：￥59 元

字数：456 千字

印次：1-1

开本：16

出版时间：2026-08-25

ISBN：978-7-300-35366-1

包装：平

内容简介

本书聚焦Python在财务与会计中的实际应用，以成本分析、费用管理、应收账款管理、薪酬分析、收入与利润分析、财务预警与投资决策等典型业务场景为载体，帮助财务人员及财会专业学生掌握数据分析技能，实现从传统记账核算向管理决策支持的能力跃升。

全书以“Python技术主线+财务业务主线”双线并行的结构展开。技术层面系统覆盖数据导入与清洗、描述性统计、可视化、回归分析、机器学习与深度学习等数据分析全流程；业务层面则贯通从成本、费用、应收、薪酬到收入、利润、危机预警和投资决策的完整财务链条。多数章节围绕具体财务问题，配置可运行的Python代码，形成“业务问题—数据准备—模型构建—结果解读”的完整分析闭环，兼具理论深度与实践可操作性。

本书将编程工具与财务分析框架有机融合，有利于培养学生的数据思维与财务决策能力，适合作为高校财会类专业Python财务分析相关课程的教材，也可供财务从业者自学参考。

作者介绍

张 敏 中国人民大学商学院教授、博士生导师、会计系主任，中国人民大学“吴玉章特聘教授”、商学院“教学杰出教授”，中国会计学会理事，中国注册会计师协会专业指导委员会委员，入选财政部第四期全国会计领军（后备）人才（学术类），担任十余种国内外核心期刊匿名审稿人。主要研究领域为审计、大数据审计与会计。在《经济研究》、The Accounting Review、Review of Accounting Studies 等国内外核心期刊发表论文80余篇。主持多项国家自然科学基金项目。曾获高等教育（本科）国家级教学成果奖二等奖、全国优秀教材二等奖、北京高校教师教学创新大赛三等奖、中国人民大学商学院最佳研究生教师奖、中国人民大学教学优秀奖、全国优秀博士学位论文提名等。

余 浪 湖北经济学院会计学院副教授、硕士生导师。主要研究领域为大数据与智能财务决策、智能审计、财务危机与公司治理等。主持及参与国家社科、教育部、湖北省社科等多项课题，在国内外核心期刊发表论文近 20 篇，出版学术专著 1 部，参编教材 2 部。主讲会计学、大数据与智能财务决策等课程，多次指导学生在学科竞赛、学术科研活动中取得国家级重要成果。曾获校级优秀研究生导师、教学优秀奖等荣誉。

刘云菁 南京航空航天大学经济与管理学院副教授、硕士生导师。主要研究领域为智能财务与大数据审计。在国内外核心期刊发表论文10篇。担任多种国内外核心期刊匿名审稿人。参与多项国家级、省部级课题以及智能财会产学研项目。

目录

第1章 Python基础知识

1.1 Python概述

1.2 Python3.14版安装及运行环境

1.3 Python运行

1.4 Python基本语法

1.5 Python学习 AI辅助编程工具Trae简介

第2章 Python财务数据采集与整理

2.1 财务数据结构与存储基础

2.2 Python财务数据文件基本操作

2.3 Python财务数据整理

2.4 Python财务数据可视化

第3章 Python在成本管理中的应用

3.1 基于Python的采购成本分析

3.2 基于Python的生产成本分析

第4章 Python在费用管理中的应用

4.1 基于Python的销售费用分析

4.2 基于Python的管理费用分析

4.3 基于Python的财务费用分析

第5章 Python在应收账款管理中的应用

5.1 应收账款报表层数据分析

5.2 业务层数据处理——清洗与特征工程

5.3 赊销业绩与销售人员分析——识别业绩驱动型坏账

5.4 账龄与客户关系分析

5.5 应收账款风险评估模型

第6章 Python在职工薪酬管理中的应用

6.1 报表层数据分析——薪酬总量趋势与结构解读

6.2 业务层数据处理——员工档案与薪酬明细清洗

6.3 学历结构对薪酬的影响分析

6.4 考勤数据与薪酬的关联分析

6.5 人员流动与薪酬变动分析

第7章 Python在销售收入分析中的应用

7.1 基于Python的产品销售收入分析

7.2 基于Python的销售收入预测

7.3 基于Python的折扣销售弹性分析

第8章 Python在利润管理中的应用

8.1 基于Python的利润表分析

8.2 基于Python的产品利润贡献分析

8.3 基于Python的员工利润贡献分析

8.4 利润管理综合分析与经营优化建议

第9章 Python在企业财务危机识别中的应用

9.1 数据导入与财务指标体系构建

9.2 经典财务危机预测模型

9.3 基于机器学习的财务危机预测模型

9.4 财务危机预警信号时序分析

第10章 Python在企业项目投资决策中的应用

10.1 数据导入与项目基础信息分析

10.2 资本成本计算与现金流分析

10.3 核心投资决策指标计算:NPV、IRR与回收期

10.4 风险量化:蒙特卡洛模拟与敏感性分析

第11章 基于Python的机器学习在财务中的应用

11.1 数据导入、探索与预处理

11.2 场景一:信贷违约预测模型

11.3 场景二:客户流失预测与价值分群

11.4 场景三:基于LSTM 的不良贷款率时序预测

11.5 综合分析:模型应用价值评估与业务建议

精彩样章

本书的设计贯穿三条核心原则:第一,Python与财务场景深度融合,拒绝“两张皮”。本书中的每一段代码都服务于具体的财务业务任务,每一个财务业务场景都有可运行的技术实现路径。技术不是陪衬,场景不是故事,二者互为依托、相互验证,共同构成完整的学习闭环。第二,两条主线各自完整、双向递进。在Python知识维度,本书将编程知识体系系统地拆解并分布于各章之中,从数据导入与清洗、描述性统计、可视化,到回归分析、机器学习、深度学习,每一章传授新的知识点,各章之间保持知识的连贯性与递进性,学完全书即可构建起完整的Python数据分析能力。在财务分析维度,本书提供了一套完整的大数据财务分析解决方案——从成本、费用、应收账款、薪酬,到收入、利润、财务危机预警和投资决策,每章聚焦一个独立的分析维度,章章相扣,共同构成系统化的财务数字化分析框架。第三,零门槛实践设计,强调教学落地性。本书前置章节提供详细Python环境搭建指引,并介绍Trae等 AI辅助编程工具的使用方法,帮助零基础读者快速入门。各章节均在业务分析讲解后嵌入完整的可运行代码示例,读者可即时上手验证,真正实现 “学即能用”。

全书共11章,依据财务管理的核心业务领域展开,Python知识的系统性传授。第1~2章 (导论篇)介绍Python在财务领域的应用背景与工具生态,引导读者完成开发环境搭建,并讲解数据导入、清洗与探索性分析等基础技能,为后续各章打下技术基础。第3~4章 (成本费用篇)分别聚焦采购成本、生产成本与三大期间费用的Python量化分析,内容涵盖成本结构分解、供应商绩效评估、最优加班时长测算、汇兑损益识别等实务场景。第5~6章 (资产与人力篇)深入应收账款管理与职工薪酬管理两大领域,构建从数据清洗、账龄分析、风险评分到薪酬公平性检验、离职预警的完整分析链条,并配套综合可视化仪表盘与管控建议生成模块。第7~8章 (收入利润篇)以销售收入预测、折扣销售弹性分析和多维度利润贡献分析为核心,帮助读者掌握用Python进行经营分析与优化决策的方法论。第9~10章 (风险决策篇)引入 AltmanZ-Score、BeneishM-Score、随机森林等经典与现代模型,构建企业财务危机预警体系;同时运用 NPV、IRR、蒙特卡洛模拟、敏感性分析等工具,实现企业投资决策的定量化支持。第11章 (机器学习篇)以信贷违约预测、客户流失分析和不良贷款率时序预测为场景,系统介绍逻辑回归、K-Means聚类、LSTM 深度学习等机器学习方法在财务中的应用,并引入SHAP值进行模型可解释性分析。本书由中国人民大学张敏、湖北经济学院余浪、南京航空航天大学刘云菁担任主编。其中第1~2章由刘云菁负责编写,第3~6章由余浪负责编写,第7~11章由张敏负责编写,张敏负责全书设计和统稿工作。湖北经济学院陈子悦、陈经纬参与了教材编写讨论、案例程序测试等工作。