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| 編輯推薦： |
1.经管类专业的核心技术课程，市场需求高
2.基于最新课程大纲，内容编写的针对性与创新性并存
3.教材体例创新，打造“知识-微课”“章节-实验”的紧密辅导体系
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5.配套资源充足，创新打造拓展资源
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| 內容簡介： |
本书围绕Python在财务中的应用场景，按照语法基础-课堂实验-项目实训的数字化能力培养路径，通过丰富的财务场景案例，将Python程序开发与财务应用紧密结合。全书共分为三篇，包括基础篇、进阶篇、应用篇。基础篇共3章，包括认识Python、Python语法基础、Python语法进阶。进阶篇共3章，包括数据分析工具pandas、数据采集与清洗、数据分析与可视化。应用篇共3章，包括Python在财务会计中的应用、Python在管理会计中的应用、Python在财务中的综合应用。
本书可作为高等院校经济管理、计算机等专业相关课程的教材，也可作为零基础的编程初学者自学使用，还可以作为金融从业人员、数据分析师、数据工程师、计算机爱好者的学习指导用书。
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| 目錄：
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基础篇
第 1章 认识Python
1.1 什么是Python
1.1.1 Python及其发展历史
1.1.2 Python的特点
1.2 Python在财务领域的应用
1.2.1 网络爬虫
1.2.2 科学计算
1.2.3 可视化分析
1.2.4 人工智能
1.3 Python编程环境
1.3.1 常见的Python编程环境
1.3.2 安装Anaconda编程环境
1.3.3 运行交互式笔记本Jupyter Notebook
1.3.4 编写第 一个Python程序
1.3.5 课堂实验——输出财务经典语录
1.4 思考与练习
第 2章 Python语法基础
2.1 输出与输入
2.1.1 输出函数print()
2.1.2 输入函数input()
2.1.3 课堂实验——输出公司三大财务报表
2.2 注释
2.2.1 单行注释
2.2.2 多行注释
2.2.3 课堂实验——为公司资产、负债添加注释
2.3 变量
2.3.1 变量的赋值
2.3.2 变量的命名
2.3.3 课堂实验——为公司所有者权益变量命名并赋值
2.4 基本数据类型：数值
2.4.1 数值的分类
2.4.2 查看数值的类型
2.4.3 课堂实验——查看公司应收利息的数值类型
2.5 常用运算符
2.5.1 算术运算符
2.5.2 赋值运算符
2.5.3 比较运算符
2.5.4 逻辑运算符
2.5.5 成员运算符与身份运算符
2.5.6 运算符的优先级
2.5.7 课堂实验——计算工资实发金额
2.6 基本数据类型：字符串
2.6.1 字符串的定义
2.6.2 字符串的基本操作
2.6.3 课堂实验——格式化公司应收账款
2.7 高级数据类型
2.7.1 列表
2.7.2 元组
2.7.3 字典
2.7.4 集合
2.7.5 数据类型转换
2.7.6 课堂实验——编制银行存款二级编码字典
2.8 项目实训
实训1 创建财务费用二级科目列表
实训2 计算公司坏账准备
2.9 课后习题
第3章 Python语法进阶
3.1 分支结构
3.1.1 单分支结构（if 语句）
3.1.2 双分支结构（if … else语句）
3.1.3 多分支结构（if … elif … else语句）
3.1.4 嵌套分支结构
3.1.5 课堂实验——根据公司固定资产类型计算月折旧额
3.2 循环结构
3.2.1 while循环
3.2.2 for … in循环
3.3.3 嵌套循环
3.3.4 break、continue语句
3.3.5 课堂实验——查找符合条件的全部工资数据
3.3 函数
3.3.1 内置函数
3.3.2 自定义函数
3.3.3 变量的作用域
3.3.4 课堂实验——计算应收账款账龄
3.4 模块
3.4.1 导入模块
3.4.2 内置模块
3.4.3 第三方模块
3.4.4 自定义模块
3.4.5 课堂实验——导入pyechart模块
3.5 项目实训
实训1 统计各客户应收账款
实训2 汇总各客户不同账龄金额
3.6 思考与练习
进阶篇
第4章 数据分析工具pandas
4.1 一维数据结构Series
4.1.1 创建Series对象
4.1.2 Series的常用属性
4.1.3 Series的切片
4.1.4 Series的常用方法
4.1.5 Series的聚合运算和描述性统计
4.1.6 课堂实验——对公司管理费用进行聚合运算
4.2 二维表格型数据结构DataFrame
4.2.1 通过已有对象中的数据创建DataFrame
4.2.2 通过读取文件中的数据创建DataFrame
4.2.3 DataFrame的常用属性
4.2.4 DataFrame的切片
4.2.5 DataFrame的常用方法
4.2.6 DataFrame的连接与合并
4.2.7 DataFrame的数据透视
4.2.8 课堂实验——按部门汇总工资总额
4.3 项目实训
实训1 按月统计凭证张数
实训2 根据应收账款明细计算坏账准备金额
4.5 思考与练习
第5章 数据采集与清洗
5.1 数据采集
5.1.1 数据接口
5.1.2 网络爬虫
5.1.3 课堂实验——获取中国银行2021年利润表数据
5.2 数据清洗
5.2.1 缺失值
5.2.2 异常值
5.2.3 重复值
5.2.4 课堂实验——删除重复的合同编号
5.3 项目实训
实训1 获取万华化学不同时期季频盈利能力数据
实训2 获取中远海控2021年资产负债表数据
5.4 思考与练习
第6章 数据分析与可视化
6.1 数据分析
6.1.1 分组分析
6.1.2 分布分析
6.1.3 交叉分析
6.1.4 结构分析
6.1.5 相关分析
6.1.6 课堂实验——电商数据分析
6.2 数据可视化
6.2.1 matplotlib绘图步骤
6.2.2 绘制基本图形
6.2.3 绘制组合图
6.2.4 绘制子图
6.2.5 课堂实验——绘制费用分析子图
6.3 项目实训
实训1 绘制应收账款、应付账款组合图
实训2 绘制应付账款分析子图
6.4 思考与练习
应用篇
第7章 Python在财务会计中的应用
7.1 员工薪酬计算与分析
7.2 用Python编会计凭证
7.3 应收账款的核对
7.4 项目实训
实训1 按科目汇总费用总额
实训2 固定资产管理
7.5 思考与练习
第8章 Python在管理会计中的应用
8.1 投资决策
8.2 本量利分析
8.3 标准成本差异分析
8.4 项目实训
实训1 筹资决策
实训2 固定预算和弹性预算
8.5 思考与练习
第9章 Python在财务中的综合应用
9.1 上市公司财务指标的分析与可视化
9.2 上市公司行业数据的分析与可视化
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