Python财务数据分析微课版

1.财务建模，交互分析。

本书通过优秀的数据分析平台Jupyter Notebook编写Python代码，实现交互式地处理代码、数据和图表，可以灵活搭建财务数据分析模型，实时输出分析结果。

2.交叉融合，注重实操。

本书作者长期专注于财务编程的研究与教学，能够将Python编程与会计审计、财务管理等领域交叉融合，书中案例均来源于会计审计实操与财务管理中的经典模型，便于读者学以致用。

3.资源丰富，助力教学。

本书配套了丰富的教学资源，包括数据文件、源代码、PPT课件、电子教案、微课视频、习题答案等。

 

随着大数据、人工智能等技术的创新迭代速度加快，经济社会数字化转型全面开启，本书旨在培养会计审计人员的数字化、信息化能力，助推会计审计工作运用新技术、融入新时代、实现新突破。本书围绕Python财务数据分析展开编写，整体分为基础篇、应用篇两部分。基础篇包括第1章~第4章内容，系统阐述了Python环境配置、语法基础、财务数据采集与分析、财务数据可视化等基础知识；应用篇包括第5章~第7章内容，本部分结合会计核算方法、管理会计工具、财务分析思路，通过各类财务数据分析模型的搭建，深入讲解Python技术在会计审计工作场景中的应用。 本书体系结构完善，讲解由浅入深，理论结合实践，案例丰富，适合应用型本科和高等职业院校财会类专业的教材，也可以作为财务会计、管理会计、财务审计等领域的数字化培训教材.

徐万紫 中国注册会计师，资产评估师 现财税公司合伙人，徐猴猴教育创始人 曾在会计师事务所从事财务审计工作多年 精通Python、VBA等编程技术在财务审计领域的数字化应用

基础篇

第　1章 Python 与财务概述

1.1　Python 简介

1.1.1　Python 的发展历程

1.1.2　Python 的特点及应用范围

1.2　Python 在财务领域中的应用

1.2.1　财务会计与管理会计

1.2.2　Python 与会计活动的融合

1.3　Python 环境配置及使用.

1.3.1　Anaconda 的下载与安装

1.3.2　Jupyter Notebook 的使用

第　2章 Python 语法基础

2.1　变量

2.1.1　定义变量

2.1.2　变量的类型

2.1.3　变量的命名

2.2　注释

2.2.1　单行注释

2.2.2　多行注释

2.3　数据类型

2.3.1　整型

2.3.2　浮点型

2.3.3　布尔型

2.3.4　字符串

2.3.5　元组

2.3.6　列表

2.3.7　字典

2.3.8　数据类型的转换

2.4　运算符

2.4.1　算术运算符

2.4.2　比较运算符

2.4.3　逻辑运算符

2.4.4　赋值运算符

2.4.5　成员运算符

2.5　控制结构

2.5.1　分支结构

2.5.2　循环结构

2.6　函数

2.6.1　内置函数

2.6.2　自定义函数

2.6.3　匿名函数

2.7　模块

2.7.1　导入模块

2.7.2　标准模块

2.7.3　第三方模块

2.8　异常

第3章　Python 财务数据采集与分析

3.1　财务数据分析流程

3.2　pandas 数据结构

3.2.1　Series

3.2.2　DataFrame

3.3　财务数据采集

3.3.1　Excel 数据的读取

3.3.2　财经大数据接口

3.4　数据索引的设置

3.4.1　设置索引

3.4.2　重置索引

3.5　缺失数据的处理

3.5.1　检测缺失值

3.5.2　过滤缺失值

3.5.3　填充缺失值

3.6　重复数据的处理

3.6.1　检测重复数据

3.6.2　删除重复数据

3.7　数据的增删改查

3.7.1　数据的查询

3.7.2　数据的修改

3.7.3　数据的删除

3.7.4　数据的增加

3.8　数据的排序

3.8.1　单条件排序

3.8.2　多条件排序

3.9　字符串的处理

3.9.1　len()函数

3.9.2　strip()函数

3.9.3　replace()函数

3.9.4　startswith()函数

3.9.5　contains()函数

3.9.6　split()函数

3.9.7　cat()函数

3.10　时间序列的处理

3.10.1　按日期筛选数据

3.10.2　按日期显示数据

3.10.3　按日期统计数据

3.10.4　日期的提取

3.10.5　日期的偏移

3.11　数据的统计函数

3.12　数据透视表

3.13　数据的分组聚合

3.14　数据的重塑

3.14.1　transpose()函数

3.14.2　unstack()函数

3.14.3　stack()函数

3.14.4　pivot()函数

3.15　数据的合并

3.15.1　merge()函数

3.15.2　concat()函数

3.16　数据的转换

3.16.1　map()函数

3.16.2　apply()函数

3.16.3　applymap()函数

3.17　拓展 1：线性回归模型

3.18　拓展 2：现金流模型

3.18.1　基本模型

3.18.2　投资项目评价指标

3.19　拓展 3：组合迭代器

3.20　拓展 4：求解方程式

第4章　Python 财务数据可视化

4.1　图形绘制基础

4.2　绘制折线图

4.2.1　展示单条数据

4.2.2　展示多条数据

4.3　绘制柱状图

4.3.1　展示单条数据

4.3.2　展示多条数据

4.4　绘制堆叠柱状图

4.5　绘制条形图

4.5.1　展示单条数据

4.5.2　展示多条数据

4.6　绘制堆叠条形图

4.7　绘制堆积面积图

4.8　绘制饼图

4.8.1　一般绘制

4.8.2　参数设置

4.9　绘制多子图

4.9.1　绘制两个子图

4.9.2　绘制三个子图

4.9.3　绘制四个子图

4.10　绘制共享坐标轴

4.11　pandas 对象绘图

应用篇

第5章　Python 在财务会计核算中的 应用

5.1　应收账款账龄分析

5.2　固定资产折旧测算

第6章　Python 在财务管理决策中的应用

6.1　资本资产定价模型

6.2　资本预算决策分析

6.3　资本结构决策分析

6.4　短期经营决策分析

第7章　Python 在财务报表分析中的应用

7.1　财务报表分析概述

7.1.1　财务报表分析的目的

7.1.2　财务报表分析的方法

7.2　资产负债表分析

7.2.1　数据采集

7.2.2　资产分析

7.2.3　资本分析

7.3　利润表分析

7.3.1　数据采集

7.3.2　营业收入分析

7.3.3　营业收入与营业成本的综合分析

7.3.4　营业费用分析

7.3.5　利润质量分析

7.4　现金流量表分析

7.4.1　数据采集

7.4.2　总体分析

7.4.3　投资活动现金流量分析

7.4.4　筹资活动现金流量分析

7.5　综合指标分析

7.5.1　现金含量分析

7.5.2　杜邦财务分析

参考文献