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。

本书共8章，全面介绍Python在财务大数据分析与可视化方面的应用，内容包括Python与财务概述、Python基础、Python财务数据预处理、Python财务数据分析、Python财务数据可视化、管理会计数据分析与可视化、财务会计数据分析与可视化和综合会计数据分析与可视化。本书包含大量财务案例，知识点紧密关联实际财务场景，每章设置思考与练习和任务实训内容，帮助读者在实践中加深对知识点的理解，提升解决实际问题的能力。本书配有PPT课件、教学大纲、电子教案、案例数据、实训数据、思考与练习答案等教学资源，用书老师可在人邮教育社区免费下载。本书可作为高等院校会计学、财务管理等相关专业的数据分析或大数据财务相关课程的教材，也可作为财务领域从业者提升数据分析能力的参考书，还可作为广大对Python在财务方向的应用感兴趣的读者的自学用书。王晗，湖北大学知行学院会计学院专任教师。公开发表学术论文、教改论文多篇，副主编教材1部。参与*就业育人项目1项、校级教学改革研究项目数项、横向课题数项，主持校级教学改革研究项目2项。多次指导学生参加全国大学生数智化业财融合竞赛、一带一路暨金砖国家技能发展与技术创新大赛，获得国家级奖项数项，参加湖北省工匠杯技能大赛获得省级奖项。指导本科毕业论文，多次获评校级优秀学士学位论文。第 1章　Python与财务概述　1学习目标　1知识导图　21.1　Python简介　21.1.1　Python发展历史　21.1.2　Python基础特性　21.2　Python在财务领域中的应用　31.2.1　管理会计应用　31.2.2　财务会计应用　41.2.3　综合会计应用　51.3　Python环境搭建　61.3.1　Anaconda的下载与安装　61.3.2　Jupyter Notebook使用入门　8思考与练习　15任务实训　15实训：输出“Hello　Python”　15第　2章 Python基础　17学习目标　17知识导图　182.1　变量　182.1.1　变量定义　182.1.2　变量命名　192.2　数据类型　202.2.1　整型　202.2.2　浮点型　212.2.3　布尔型　212.2.4　字符串型　222.2.5　元组　232.2.6　列表　252.2.7　字典　282.2.8　数据类型转换　302.3　运算符　332.3.1　算术运算符　332.3.2　比较运算符　332.3.3　逻辑运算符　342.3.4　赋值运算符　342.3.5　成员运算符　362.4　控制结构　362.4.1　分支结构　372.4.2　循环结构　382.5　函数　402.5.1　内置函数　402.5.2　自定义函数　402.6　模块　422.6.1　导入模块　422.6.2　内置模块　422.6.3　第三方模块　42思考与练习　43任务实训　44实训1：企业财务数据管理　44实训2：企业财务预算管理　44第3章　Python财务数据预处理　46学习目标　46知识导图　473.1　数据预处理概述　473.1.1　数据预处理的重要性　473.1.2　数据预处理工具　473.1.3　数据预处理流程　483.2　财务数据获取　493.2.1　从金融数据平台获取　493.2.2　通过第三方库获取　503.2.3　利用网络爬虫获取　533.3　财务数据导入　563.3.1　数据导入形式　563.3.2　从Excel文件导入数据　583.3.3　从CSV文件导入数据　593.3.4　从数据库导入数据　613.4　财务数据清洗　623.4.1　处理缺失值　623.4.2　处理异常值　663.4.3　数据去重　673.4.4　数据类型转换　703.5　财务数据整合　743.5.1　合并数据集　743.5.2　关联数据集　76思考与练习　78任务实训　79实训1：电商财务数据预处理　79实训2：上市公司销售数据预处理　80第4章　Python财务数据分析　82学习目标　82知识导图　834.1　数据分析概述　834.1.1　数据分析的意义　834.1.2　数据分析方法　844.1.3　数据分析工具　844.2　财务数据基础分析方法　864.2.1　数据操作　864.2.2　数据分组　924.2.3　数据聚合　964.2.4　数据透视　974.3　财务数据高级分析方法　1014.3.1　相关性分析　1014.3.2　聚类分析　1034.3.3　线性回归分析　1054.3.4　时间序列预测　108思考与练习　111任务实训　111实训1：某企业财务状况分析　111实训2：某企业经营状况分析　112第5章　Python财务数据可视化　114学习目标　114知识导图　1155.1　数据可视化基础　1155.1.1　数据可视化的意义　1155.1.2　数据可视化工具　1165.2　Matplotlib可视化绘图　1175.2.1　Matplotlib的安装与模块导入　1175.2.2　折线图绘制　1175.2.3　柱状图绘制　1215.2.4　饼图绘制　1275.2.5　面积图绘制　1295.2.6　甘特图绘制　1305.2.7　多子图绘制　1325.3　seaborn可视化绘图　1365.3.1　seaborn的安装与导入　1365.3.2　直方图绘制　1365.3.3　散点图绘制　1375.3.4　箱线图绘制　1395.3.5　热图绘制　1415.3.6　矩阵图绘制　1425.3.7　多子图绘制　144思考与练习　146任务实训　146实训1：企业季度销售数据可视化　146实训2：企业年度成本数据可视化　147第6章　管理会计数据分析与可视化　149学习目标　149知识导图　1506.1　数据获取与预处理　1506.1.1　从本地导入数据文件　1506.1.2　数据清洗和整合　1516.2　企业成本分析与可视化　1546.2.1　企业成本概述　1546.2.2　直接成本、间接成本计算　1556.2.3　企业成本可视化展示　1566.2.4　企业产品定价调整　1576.3　企业投资分析与可视化　1586.3.1　企业投资概述　1586.3.2　项目投资回报率计算　1596.3.3　项目投资回报率可视化展示　1596.3.4　项目投资比例调整　1616.4　企业收入预算分析与可视化　1616.4.1　企业收入预算概述　1616.4.2　收入增长率计算　1626.4.3　收入增长率可视化展示　1626.4.4　合理增长目标设定　163思考与练习　163任务实训　164实训1：企业项目投资回收期分析与可视化　164实训2：企业收入预算达标情况分析与可视化　165第7章　财务会计数据分析与可视化　166学习目标　166知识导图　1677.1　数据获取与预处理　1677.1.1　从AKShare库获取数据　1677.1.2　数据清洗与整合　1677.2　企业资产负债分析与可视化　1717.2.1　企业资产负债表概述　1727.2.2　资产负债率、流动比率计算　1727.2.3　流动资产占比、非流动资产占比计算　1727.2.4　资产负债可视化展示　1737.2.5　企业资产负债分析　1757.3　企业利润分析与可视化　1757.3.1　企业利润概述　1757.3.2　毛利润、净利润计算　1757.3.3　企业利润可视化展示　1767.3.4　企业利润分析　1777.4　企业现金流量分析与可视化　1787.4.1　现金流量概述　1787.4.2　现金流量指标相关性计算　1787.4.3　现金流量指标相关性可视化展示　1787.4.4　现金流量分析　179思考与练习　180任务实训　181实训1：企业资产分布分析与可视化　181实训2：企业成本结构分析与可视化　182第8章　综合会计数据分析与可视化　183学习目标　183知识导图　1848.1　数据导入与预处理　1848.1.1　从本地导入数据文件　1848.1.2　数据清洗与整合　1858.2　企业运营状况分析与可视化　1868.2.1　企业运营状况概述　1868.2.2　应收账款周转率、存货周转率计算　1878.2.3　应收账款周转天数计算　1878.2.4　运营效率可视化展示　1888.2.5　运营状况分析　1898.3　企业财务状况综合分析与可视化　1908.3.1　企业财务状况概述　1908.3.2　偿债能力、盈利能力指标计算　1918.3.3　多指标可视化结果展示　1948.3.4　财务状况综合分析　1968.4　多个企业财务特征差异分析与可视化　1968.4.1　企业财务特征差异概述　1978.4.2　差异分析特征提取　1978.4.3　聚类模型构建　1988.4.4　聚类结果可视化展示　2018.4.5　企业财务特征差异分析　2028.5　企业财务动态趋势剖析与预测　2038.5.1　企业财务动态趋势概述　2038.5.2　企业财务预测指标选取　2038.5.3　时间序列模型构建　2048.5.4　预测模型构建　2048.5.5　历史数据与预测结果可视化　2058.5.6　预测结果分析　206思考与练习　206任务实训　207实训1：企业财务指标关联分析与可视化　207实训2：企业行业分布与运营特征差异分析与可视化　208