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PYTHON大數據財務處理與分析(微課版) 版權信息
- ISBN：9787115649836
- 條形碼：9787115649836 ; 978-7-115-64983-6
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
PYTHON大數據財務處理與分析(微課版) 本書特色
1. Python基礎知識與財務分析知識進行有機融合，在財務分析場景中學習Python。
2. 通過Python實現財務分析的自動化與智能化。
3. 行業真實財務案例。
PYTHON大數據財務處理與分析(微課版) 內容簡介
本書將引導讀者進入Python大數據財務分析領域，從基礎知識入手，逐步深入高級應用。通過對本書內容的學習和實踐，讀者可掌握利用Python進行財務大數據分析的技能和方法，為今后的學習和工作打下堅實的基礎。 本書主要內容包括Python財務大數據分析概述、Python基礎快速入門、財務數據分析利器—pandas庫、財務可視化基礎—Matplotlib庫、Python財務三大分析技巧：靜態分析 + 趨勢分析 + 同業比較、Word操作自動化—自動生成財務分析Word報告、應用程序自動化—自動定時下載網銀流水、財務報告自然語言處理—Python中文大數據分詞與可視化、Python機器學習在財務分析領域的應用—財務舞弊識別模型等。 本書適合作為高校大數據財務分析相關課程的教材，也適合作為想系統學習Python大數據財務分析應用的技術人員的自學用書。
PYTHON大數據財務處理與分析(微課版) 目錄
1.1 Python常見應用場景介紹 1
1.1.1 數據分析 1
1.1.2 機器學習 1
1.1.3 網絡爬蟲 2
1.1.4 自動化測試 3
1.1.5 系統管理 3
1.1.6 Web開發 3
1.1.7 圖形界面開發 3
1.2 Python在智能財務大數據分析領域的應用 3
1.2.1 財務數據獲取 3
1.2.2 財務數據分析 5
1.2.3 財務數據可視化 5
1.2.4 財務自動化 6
1.2.5 財務自然語言處理 7
1.2.6 機器學習在財務分析中的應用 7
課后習題 8
2.1 安裝Python與編寫**個Python程序 9
2.1.1 安裝Python 9
2.1.2 編寫**個Python程序 10
2.1.3 PyCharm的安裝與使用 11
2.1.4 Jupyter Notebook的使用技巧 16
2.2 Python基礎知識 22
2.2.1 變量、行、縮進與注釋 22
2.2.2 數據類型：數字與字符串 23
2.2.3 列表與字典 24
2.2.4 運算符 27
2.3 Python語句 29
2.3.1 if條件語句 29
2.3.2 for循環語句 29
2.3.3 while循環語句 30
2.3.4 try except異常處理語句 31
2.4 函數與庫 31
2.4.1 函數的定義與調用 32
2.4.2 函數返回值與變量作用域 32
2.4.3 常用基本函數介紹 33
2.4.4 庫 35
課后習題 38
3.1 DataFrame的創建 40
3.1.1 通過列表創建DataFrame 40
3.1.2 通過字典創建DataFrame 41
3.2 文件的讀取和寫入 43
3.2.1 文件的讀取 43
3.2.2 文件的寫入 44
3.3 數據的讀取與篩選 45
3.3.1 按照行列進行數據篩選 45
3.3.2 按照特定條件篩選 47
3.3.3 數據整體情況查看 48
3.3.4 數據運算、排序與刪除 48
3.4 數據表拼接 49
3.4.1 merge()函數 50
3.4.2 concat()函數 51
3.4.3 append()函數 52
3.5 財務數據處理杜邦分析案例實戰 52
3.5.1 獲取年度數據 53
3.5.2 數據清洗 53
3.5.3 比率計算及篩選 55
課后習題 56
4.1 Matplotlib基本圖形繪制 57
4.1.1 折線圖 57
4.1.2 柱狀圖 58
4.1.3 散點圖 59
4.1.4 直方圖 59
4.2 Matplotlib可視化小技巧 61
4.2.1 添加文字說明 61
4.2.2 添加圖例 62
4.2.3 設置雙坐標軸 62
4.2.4 設置圖片大小 63
4.2.5 設置x軸角度 63
4.2.6 設置中文顯示 63
4.2.7 繪制多圖 64
4.3 Matplotlib財務可視化案例實戰 67
4.3.1 股票K線圖的繪制 67
4.3.2 財務數據可視化 71
課后習題 74
5.1 財務靜態分析 76
5.1.1 盈利能力指標 77
5.1.2 運營能力指標 79
5.1.3 償債能力指標 81
5.1.4 成長能力指標 82
5.1.5 綜合案例 84
5.2 財務趨勢分析 87
5.2.1 趨勢分析數據預處理 88
5.2.2 財務趨勢—盈利能力分析 88
5.2.3 財務趨勢—其他能力分析 90
5.2.4 趨勢分析綜合評分 91
5.3 同業比較 94
5.3.1 同業比較—盈利能力比較 94
5.3.2 同業比較—其他能力比較 98
5.3.3 同業比較綜合評分 99
5.4 綜合打分篩選優質上市公司 102
5.4.1 指標體系 102
5.4.2 標準維度 102
5.4.3 案例實戰 102
課后習題 105
6.1 Python + Word基礎 106
6.1.1 python-docx庫的安裝 106
6.1.2 python-docx庫的初步介紹 106
6.1.3 python-docx庫的基礎知識 107
6.2 Python + Word進階 110
6.2.1 設置中文字體 110
6.2.2 在段落中新增文字 110
6.2.3 設置字體大小及顏色 113
6.2.4 設置段落樣式：對齊方式、首行縮進、行間距、
段間距、段落序號 114
6.2.5 設置表格樣式 116
6.2.6 設置圖片樣式 117
6.3 Python + Word補充知識點 118
6.3.1 添加頁眉頁腳 120
6.3.2 在Word文檔中添加超鏈接 122
6.3.3 自動標紅Word文檔中的關鍵詞 123
6.4 Python操作Word案例實戰—批量生成請柬 127
6.5 Python操作Word案例實戰—自動生成上市公司研究
報告 129
6.5.1 Word生成研究報告的流程 130
6.5.2 自動生成模板 130
6.5.3 替換關鍵字 134
6.5.4 編輯正文并插入圖片 136
6.5.5 插入頁眉頁腳 146
課后習題 146
7.1 PyAutoGUI庫基礎知識 148
7.1.1 PyAutoGUI庫的安裝 148
7.1.2 自動控制鼠標 149
7.1.3 自動控制鍵盤 151
7.2 PyAutoGUI庫進階知識 153
7.2.1 消息框的設置 153
7.2.2 圖像識別 154
7.2.3 截圖及像素顏色獲取 157
7.2.4 簡單應用示例 159
7.3 綜合案例實戰—自動定時下載網銀流水 160
7.3.1 模擬程序介紹 161
7.3.2 思路分析 161
7.3.3 具體代碼實現 161
7.3.4 補充知識點：通過schedule庫實現定時任務 165
課后習題 166
8.1 PDF文件文本解析 167
8.1.1 PDF文件文本解析基礎—提取文本與
表格 167
8.1.2 PDF文件文本解析實戰—上市公司年報PDF
文件解析 171
8.2 中文大數據分詞 175
8.2.1 中文大數據分詞技巧 175
8.2.2 詞頻統計技巧 177
8.2.3 繪制詞云圖 178
8.3 案例實戰—繪制上市公司風險提示詞云圖 182
8.3.1 繪制單家上市公司詞云圖 182
8.3.2 批量繪制多家上市公司詞云圖 183
課后習題 184
1.1.1 數據分析 1
1.1.2 機器學習 1
1.1.3 網絡爬蟲 2
1.1.4 自動化測試 3
1.1.5 系統管理 3
1.1.6 Web開發 3
1.1.7 圖形界面開發 3
1.2 Python在智能財務大數據分析領域的應用 3
1.2.1 財務數據獲取 3
1.2.2 財務數據分析 5
1.2.3 財務數據可視化 5
1.2.4 財務自動化 6
1.2.5 財務自然語言處理 7
1.2.6 機器學習在財務分析中的應用 7
課后習題 8
2.1 安裝Python與編寫**個Python程序 9
2.1.1 安裝Python 9
2.1.2 編寫**個Python程序 10
2.1.3 PyCharm的安裝與使用 11
2.1.4 Jupyter Notebook的使用技巧 16
2.2 Python基礎知識 22
2.2.1 變量、行、縮進與注釋 22
2.2.2 數據類型：數字與字符串 23
2.2.3 列表與字典 24
2.2.4 運算符 27
2.3 Python語句 29
2.3.1 if條件語句 29
2.3.2 for循環語句 29
2.3.3 while循環語句 30
2.3.4 try except異常處理語句 31
2.4 函數與庫 31
2.4.1 函數的定義與調用 32
2.4.2 函數返回值與變量作用域 32
2.4.3 常用基本函數介紹 33
2.4.4 庫 35
課后習題 38
3.1 DataFrame的創建 40
3.1.1 通過列表創建DataFrame 40
3.1.2 通過字典創建DataFrame 41
3.2 文件的讀取和寫入 43
3.2.1 文件的讀取 43
3.2.2 文件的寫入 44
3.3 數據的讀取與篩選 45
3.3.1 按照行列進行數據篩選 45
3.3.2 按照特定條件篩選 47
3.3.3 數據整體情況查看 48
3.3.4 數據運算、排序與刪除 48
3.4 數據表拼接 49
3.4.1 merge()函數 50
3.4.2 concat()函數 51
3.4.3 append()函數 52
3.5 財務數據處理杜邦分析案例實戰 52
3.5.1 獲取年度數據 53
3.5.2 數據清洗 53
3.5.3 比率計算及篩選 55
課后習題 56
4.1 Matplotlib基本圖形繪制 57
4.1.1 折線圖 57
4.1.2 柱狀圖 58
4.1.3 散點圖 59
4.1.4 直方圖 59
4.2 Matplotlib可視化小技巧 61
4.2.1 添加文字說明 61
4.2.2 添加圖例 62
4.2.3 設置雙坐標軸 62
4.2.4 設置圖片大小 63
4.2.5 設置x軸角度 63
4.2.6 設置中文顯示 63
4.2.7 繪制多圖 64
4.3 Matplotlib財務可視化案例實戰 67
4.3.1 股票K線圖的繪制 67
4.3.2 財務數據可視化 71
課后習題 74
5.1 財務靜態分析 76
5.1.1 盈利能力指標 77
5.1.2 運營能力指標 79
5.1.3 償債能力指標 81
5.1.4 成長能力指標 82
5.1.5 綜合案例 84
5.2 財務趨勢分析 87
5.2.1 趨勢分析數據預處理 88
5.2.2 財務趨勢—盈利能力分析 88
5.2.3 財務趨勢—其他能力分析 90
5.2.4 趨勢分析綜合評分 91
5.3 同業比較 94
5.3.1 同業比較—盈利能力比較 94
5.3.2 同業比較—其他能力比較 98
5.3.3 同業比較綜合評分 99
5.4 綜合打分篩選優質上市公司 102
5.4.1 指標體系 102
5.4.2 標準維度 102
5.4.3 案例實戰 102
課后習題 105
6.1 Python + Word基礎 106
6.1.1 python-docx庫的安裝 106
6.1.2 python-docx庫的初步介紹 106
6.1.3 python-docx庫的基礎知識 107
6.2 Python + Word進階 110
6.2.1 設置中文字體 110
6.2.2 在段落中新增文字 110
6.2.3 設置字體大小及顏色 113
6.2.4 設置段落樣式：對齊方式、首行縮進、行間距、
段間距、段落序號 114
6.2.5 設置表格樣式 116
6.2.6 設置圖片樣式 117
6.3 Python + Word補充知識點 118
6.3.1 添加頁眉頁腳 120
6.3.2 在Word文檔中添加超鏈接 122
6.3.3 自動標紅Word文檔中的關鍵詞 123
6.4 Python操作Word案例實戰—批量生成請柬 127
6.5 Python操作Word案例實戰—自動生成上市公司研究
報告 129
6.5.1 Word生成研究報告的流程 130
6.5.2 自動生成模板 130
6.5.3 替換關鍵字 134
6.5.4 編輯正文并插入圖片 136
6.5.5 插入頁眉頁腳 146
課后習題 146
7.1 PyAutoGUI庫基礎知識 148
7.1.1 PyAutoGUI庫的安裝 148
7.1.2 自動控制鼠標 149
7.1.3 自動控制鍵盤 151
7.2 PyAutoGUI庫進階知識 153
7.2.1 消息框的設置 153
7.2.2 圖像識別 154
7.2.3 截圖及像素顏色獲取 157
7.2.4 簡單應用示例 159
7.3 綜合案例實戰—自動定時下載網銀流水 160
7.3.1 模擬程序介紹 161
7.3.2 思路分析 161
7.3.3 具體代碼實現 161
7.3.4 補充知識點：通過schedule庫實現定時任務 165
課后習題 166
8.1 PDF文件文本解析 167
8.1.1 PDF文件文本解析基礎—提取文本與
表格 167
8.1.2 PDF文件文本解析實戰—上市公司年報PDF
文件解析 171
8.2 中文大數據分詞 175
8.2.1 中文大數據分詞技巧 175
8.2.2 詞頻統計技巧 177
8.2.3 繪制詞云圖 178
8.3 案例實戰—繪制上市公司風險提示詞云圖 182
8.3.1 繪制單家上市公司詞云圖 182
8.3.2 批量繪制多家上市公司詞云圖 183
課后習題 184
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PYTHON大數據財務處理與分析(微課版) 作者簡介
王宇韜 CFA，FRM，AQF，華能信托金融科技實驗室發起人，中國人民大學商學院“Python金融”課程授課導師。 出版《Python金融大數據挖掘與分析全流程詳解》《Python大數據分析與機器學習商業案例實戰》等圖書。主講的“Python金融”課程同時被學習強國、中國人民銀行在線學習平臺收錄，累計為公司申請6項金融科技相關知識產權。
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