本书基于Python语言进行编写,遵循“项目导向、任务驱动”的先进教学理念,通过深入浅出的讲解和系统全面的内容编排,深度剖析大数据技术在财务领域的实际应用。全书分为3篇,基础篇包括大数据技术与Python基础、Python程序设计基础、Python函数与模块化编程;提高篇包括财务数据预处理、财务数据分析、财务数据可视化;实战篇包括上市公司财务数据分析。
本书可作为各类院校会计、财务管理等相关专业的教材,也可作为财会人员更新升级知识和技能的参考用书。
基础篇
项目一 大数据技术与Python基础
任务一 搭建财务大数据应用开发环境
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、大数据概述
二、大数据技术在财务中的应用
三、常用的数据分析工具
任务实施
任务二 编写首个Python程序
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、Python编码规范
二、变量
三、输入和输出
任务实施
项目实训
一、实训目的
二、实训内容
三、实训小结
项目总结
项目考核
项目评价
项目二 Python程序设计基础
任务一 分析甲公司的应收账款周转速度
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、数据类型
二、运算符
任务实施
任务二 使用字典计算营业毛利率
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、列表
二、元组
三、字典
任务实施
任务三 使用循环语句计算固定资产的年折旧额
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、分支语句
二、循环语句
任务实施
项目实训
一、实训目的
二、实训内容
三、实训小结
项目总结
项目考核
项目评价
项目三 Python函数与模块化编程
任务一 定义函数计算固定资产的月折旧额
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、内置函数
二、自定义函数
任务实施
任务二 使用模块计算定期存款到期日期及利息
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、模块的导入
二、常用的内置模块
三、Python中常用的第三方库
任务实施
项目实训
一、实训目的
二、实训内容
三、实训小结
项目总结
项目考核
项目评价
提高篇
项目四 财务数据预处理
任务一 利用Pandas获取与计算职工基础工资
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、Pandas的数据结构
二、Pandas文件操作
三、DataFrame的基本操作
任务实施
任务二 利用Pandas清洗职工考勤数据
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、重复值的处理
二、缺失值的处理
三、异常值的处理
任务实施
任务三 利用Pandas合并并计算职工薪酬数据
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、merge()数据合并
二、concat()数据合并
任务实施
项目实训
一、实训目的
二、实训内容
三、实训小结
项目总结
项目考核
项目评价
项目五 财务数据分析
任务一 利用Pandas统计并排名营业毛利率
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、数据排序分析
二、数据排名分析
三、数据统计分析
任务实施
任务二 利用Pandas分组统计营业数据
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、数据分组统计分析
二、数据分段统计分析
任务实施
任务三 利用Pandas生成营业数据的交叉表和透视表
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、数据交叉分析
二、数据透视分析
任务实施
项目实训
一、实训目的
二、实训内容
三、实训小结
项目总结
项目考核
项目评价
项目六 财务数据可视化
任务一 使用Matplotlib实现资产负债表的可视化
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、Matplotlib中图表的基本组成
二、Matplotlib绘图流程
三、Matplotlib中rc参数的配置
四、使用Matplotlib绘制常用图表
任务实施
任务二 使用Pyecharts实现利润表的可视化
任务描述
任务准备
知识讲堂
一、Pyecharts简介
二、Pyecharts绘图流程
三、添加Pyecharts配置项
四、使用Pyecharts绘制常用图表
任务实施
项目实训
一、实训目的
二、实训内容
三、实训小结
项目总结
项目考核
项目评价
实战篇
项目七 上市公司财务数据分析
任务一 预处理上市公司财务数据
任务描述
任务准备
任务实施
任务二 可视化分析上市公司财务指标
任务描述
任务准备
任务实施
项目实训
一、实训目的
二、实训内容
三、实训小结
项目总结
项目考核
项目评价
参考文献