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| 內容簡介： |
在各行各业数字化转型的大背景下，大数据和人工智能渗透到了各个领域。为顺应时代发展，会计学专业教育也需要内容变革，在会计学专业开展大数据和人工智能知识教学非常必要。经过两年多的思考和努力，笔者编写了这本教材。
在会计学专业人才培养中，本教材想达到两个目的：
1.用信息技术专业思想去思考会计系统，培养学生的数据科学思维；
2.通过基础工具软件的学习和使用，培养学生掌握数据分析技能，应用人工智能和大数据的能力。
本教材内容属于交叉学科知识，不可避免地涉及内容过多，所以做了以下技术性处理：尽可能把“一般性阐述”和“过于专业的技术知识”区分开来。在学习过程中，建议以问题的理解为主，而不是掌握所有理论和概念。
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| 目錄：
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第一章大数据与智能会计概述／1
【本章知识结构】／1
第一节数据科学／1
第二节数字化／4
第三节大数据技术／9
第四节人工智能／14
第五节机器学习／16
第六节大数据与智能财务／23
【思考题与实践】／30
第二章知识表示与Python 基础／31
【本章知识结构】／31
第一节知识分类与Python 基本数据类型／31
第二节知识表示与Python 结构数据类型／37
第三节命题逻辑与Python 语句／46
第四节谓词逻辑与Python 程序／53
【思考题与实践】／63
第三章知识系统与面向对象编程／64
【本章知识结构】／64
第一节框架表示法／64
第二节Python 面向对象编程（一） ／67
第三节框架表示的知识系统／69
第四节Python 面向对象编程（二） ／73
第五节语义网络／80
第六节Python 面向对象编程（三） ／82
【思考题与实践】／89
第四章智能系统开发基础／91
【本章知识结构】／91
第一节系统与系统方法／91
第二节结构化分析与设计／93
第三节系统的数据模型／95
第四节Python 文件系统管理／98
第五节函数式编程／101
第六节Python 模块与包／106
第七节Python 异常处理机制／109
第八节Python 上下文处理／113
【思考题与实践】／114
第五章数据分析基础／116
【本章知识结构】／116
第一节数据分析概述／116
第二节常用的Python 数据科学库／120
第三节Pandas 数据对象／122
第四节Pandas Excel 读写操作／128
第五节Pandas 描述性统计／130
第六节使用函数操作DataFrame／133
第七节Pandas 数据处理／135
【思考题与实践】／138
第六章基本会计信息系统模型／139
【本章知识结构】／139
第一节状态空间表示法／139
第二节企业经营周期与会计循环／142
第三节会计要素与会计科目类／147
第四节会计记录／154
第五节基本会计系统／157
【思考题与实践】／163
第七章会计系统智能化／164
【本章知识结构】／164
第一节逻辑推理概述／164
第二节推理的逻辑基础／168
目录3
第三节归结演绎推理／170
第四节产生式系统／174
第五节正向推理与逆向推理／177
第六节企业经营活动分析／182
第七节会计核算智能化／185
【思考题与实践】／192
第八章企业数字化与智能化／193
【本章知识结构】／193
第一节企业数字化转型／193
第二节企业数字化转型基础／196
第三节企业智能化与数字化实例／200
【思考题与实践】／206
参考文献／208
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