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Python财务数据分析与应用

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商品详情

PYTHON财务数据分析与应用(微课版)

作  者:张俊丽,李淑玲,杨卫 编著 编
定  价:59.8
出 版 社:人民邮电出版社
出版日期:2025年08月01日
页  数:204
装  帧:平装
ISBN:9787115676696

1.系统性:本教材从Python的基础知识讲起,逐步深入到财务数据分析的应用,形成了一套完整的知识体系,更适合读者学习。 2.实用性:本教材不仅教授理论知识,更侧重于实际操作,通过大量的案例演示,讲解如何使用Python进行财务数据分析,让读者能够学以致用。 3.案例丰富:本教材提供了多个真实的上市公司财务数据分析案例,使读者能够通过案例加深理解,提高自己的财务数据分析能力。 4.互动学习:本教材包含了练习题、章节实训、实战演练和综合应用,鼓励读者动手实践,通过互动学习提高自己的财务数据分析能力。

目录

第一篇Python基础篇
【篇引言】 1
第1章 Python入门 2
【学习导读】 2
【学习目标】 2
【思维导图】 3
1.1初识Python 3
1.1.1Python语言发展历程 3
1.1.2Python的特点 4
1.2初识Anaconda 4
1.2.1Anaconda的下载与安装 4
1.2.2JupyterNotebook入门 6
1.2.3Python库的安装 9
1.3Python在财务数据中的应用 9
【课后习题】 11

第2章 Python语言基础 12
【学习导读】 12
【学习目标】 12
【思维导图】 13
2.1Python基本语法 13
2.1.1Python编码规范 13
2.1.2Python常量、变量与标识符 15
2.2Python的数据类型 16
2.2.1数值型 16
2.2.2布尔型 17
2.2.3字符型 17
2.3Python的数据结构 17
2.3.1列表 17
2.3.2元组 21
2.3.3字典 22
2.4Python的运算符与表达式 25
2.4.1运算符 25
2.4.2表达式 29
2.5基本程序结构 31
2.5.1顺序结构 31
2.5.2选择结构 32
2.5.3循环结构 34
2.6Python的函数 35
2.6.1Python内置函数 35
2.6.2自定义函数 35
【课后习题】 38

第3章 数据分析基础 40
【学习导读】 40
【学习目标】 40
【思维导图】 41
3.1数据分析的基本流程 41
3.2数组运算NumPy 42
3.2.1NumPy介绍 42
3.2.2数组的创建与数据类型 43
3.2.3数组的常用属性 44
3.2.4数组的索引与切片 44
3.3数据处理pandas 45
3.3.1pandas介绍 45
3.3.2Series的创建 45
3.3.3Series索引及切片 47
3.3.4DataFrame的创建 48
3.3.5文件的读取和写入 50
3.3.6数据查看与筛选 52
3.3.7数据拼接 53
【课后习题】 55

第二篇财务数据分析篇
【篇引言】 57
第4章 财务数据获取及分析 58
【学习导读】 58
【学习目标】 58
【思维导图】 59
4.1财务数据获取 59
4.1.1使用第三方数据接口获取数据 59
4.1.2从HTML网页中获取数据 60
4.1.3从PDF文件中获取数据 61
4.2数据分析 62
4.2.1数据类型 62
4.2.2基本统计分析 63
4.2.3数据分组统计 66
4.2.4数据相关分析 68
4.2.5数据比较分析 69
【课后习题】 72
【本章实训】上市公司的利润表批量获取及分析 73
【实战演练】上市公司的资产负债表批量获取及分析 78

第5章 财务数据可视化 79
【学习导读】 79
【学习目标】 79
【思维导图】 80
5.1Matplotlib绘图基础 80
5.1.1Matplotlib绘图基本流程 80
5.1.2中文字体配置 81
5.1.3坐标轴刻度标注 82
5.2Matplotlib常用图形绘制 85
5.2.1折线图 85
5.2.2柱形图 87
5.2.3直方图 90
5.2.4散点图 91
5.2.5饼图 92
5.3seaborn可视化进阶 93
5.3.1箱线图 93
5.3.2热力图 95
5.3.3组合图 96
【课后习题】 98
【本章实训】上市公司的利润指标可视化分析 98
【实战演练】上市公司的资产负债可视化分析 102

第6章 财务数据挖掘 103
【学习导读】 103
【学习目标】 103
【思维导图】 104
6.1线性回归 104
6.1.1一元线性回归模型 104
6.1.2多元线性回归模型 105
6.1.3线性回归模型案例实践 107
6.2逻辑回归 111
6.2.1逻辑回归模型 111
6.2.2逻辑回归模型案例实践 113
6.3K均值聚类 116
6.3.1K均值聚类的基本原理 117
6.3.2K均值聚类案例实践 119
【课后习题】 121
【本章实训】个人信用风险预测 122
【实战演练】上市公司营收预测 123

第7章 会计文本分析与词云图绘制 124
【学习导读】 124
【学习目标】 124
【思维导图】 125
7.1文本分析基础 125
7.1.1文本分析的概念 125
7.1.2文本分析的基本步骤 125
7.2会计文本预处理 126
7.2.1中文分词 126
7.2.2建立词典 128
7.2.3去除停用词 129
7.3关键词提取与词频统计 131
7.3.1关键词提取 131
7.3.2词频统计 132
7.4词云图绘制 132
7.4.1基础词云图绘制 132
7.4.2自定义词云图绘制 133
【课后习题】 135
【本章实训】基于《中国注册会计师职业道德守则(2020)》的文本分析 135
【实战演练】基于监管规则适用指引文件的文本分析 138

第三篇综合应用篇
【篇引言】 139
第8章 上市公司财务数据获取与财务状况分析 140
【学习导读】 140
【学习目标】 140
【思维导图】 141
8.1财务数据概述 141
8.1.1财务数据的基本概念 141
8.1.2财务数据的分类 141
8.2数据获取与预处理 142
8.3财务状况分析 146
8.3.1盈利能力分析 146
8.3.2营运能力分析 147
8.3.3成长能力分析 149
8.3.4偿债能力分析 150
8.4案例报告——上市公司财务数据获取与财务状况分析 151
8.4.1背景介绍 151
8.4.2数据说明 152
8.4.3财务状况分析 152
8.4.4总结与建议 157

第9章 某行业财务数据可视化与对比分析 159
【学习导读】 159
【学习目标】 159
……

内容介绍

本书从Python基础开始,深入浅出地介绍Python在财务数据分析领域的应用,旨在帮助读者从零基础开始,逐步掌握Python编程技能,并将其应用于财务数据的分析与挖掘。
本书分为三篇。第一篇Python基础篇(第1章~第3章):介绍从Python入门到Python语言基础,以及数据分析基础。第二篇财务数据分析篇(第4章~第7章):深入探讨财务数据的获取及分析、可视化、挖掘,以及会计文本分析与词云图绘制等,并通过丰富的实战案例,展现如何使用Python进行财务数据分析。第三篇综合应用篇(第8章~第10章):通过实际财务案例,将理论与实践相结合,以提升读者的实际操作能力,展示数据分析在财务领域的广泛应用。
本书配有PPT课件、教学大纲、电子教案、源代码、数据文件、课后习题答案、实战演练参考答案等教学资源,读者可在人邮教育社区免费下载。
本书可作为高等院校会......

张俊丽,李淑玲,杨卫 编著 编

张俊丽,教授,西安交通大学博士生,陕西师范大学硕士,西安欧亚学院数据科学与大数据专业负责人,全国青年统计学家协会理事,陕西省数学建模优秀指导教师,国家工信部认证高级大数据分析师。发表论文20余篇,主编教材3部,主持省部级课题10余项,主持政府以及企业咨询课题10余项,研究方向为数据分析与商业价值实现。

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