財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析與決策

Python基礎(chǔ)篇
第1章 Windows環(huán)境下開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建與編碼規(guī)范 3
1.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建與使用 3
1.2 擴(kuò)展庫(kù)的安裝 12
1.3 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)與擴(kuò)展庫(kù)中對(duì)象的導(dǎo)入 14
1.4 Python編程規(guī)范及語(yǔ)法特點(diǎn) 15
思考練習(xí)題 19
即測(cè)即練 19
第2章 運(yùn)算符、表達(dá)式與內(nèi)置函數(shù) 20
2.1 Python的基本元素與標(biāo)識(shí)符、關(guān)鍵字 20
2.2 Python內(nèi)置對(duì)象與基本數(shù)據(jù)類(lèi)型 24
2.3 常用運(yùn)算符與表達(dá)式 32
2.4 Python常用內(nèi)置函數(shù) 37
2.5 基本輸入和輸出 44
思考練習(xí)題 48
即測(cè)即練 48
第3章 程序控制結(jié)構(gòu) 49
3.1 順序結(jié)構(gòu) 49
3.2 選擇結(jié)構(gòu) 50
3.3 循環(huán)結(jié)構(gòu)控制語(yǔ)句 55
3.4 異常處理結(jié)構(gòu) 61
3.5 綜合案例 67
思考練習(xí)題 71
即測(cè)即練 72
第4章 可迭代序列結(jié)構(gòu) 73
4.1 列表 73
4.2 元組 80
4.3 字典 81
4.4 集合 84
4.5 字符串常用方法 86
4.6 推導(dǎo)式與生成器推導(dǎo)式 90
4.7 綜合案例 93
思考練習(xí)題 95
即測(cè)即練 96
第5章 函數(shù) 97
5.1 函數(shù)的定義和調(diào)用 97
5.2 函數(shù)參數(shù) 99
5.3 lambda表達(dá)式 103
5.4 變量的作用域 104
5.5 綜合案例 106
思考練習(xí)題 109
即測(cè)即練 110
第6章 文件與文件夾操作 111
6.1 文件操作基礎(chǔ) 111
6.2 JSON文件操作 113
6.3 CSV文件操作 114
6.4 文件級(jí)與文件夾級(jí)操作 115
思考練習(xí)題 119
即測(cè)即練 119
財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析篇
第7章 NumPy科學(xué)計(jì)算庫(kù) 123
7.1 數(shù)組對(duì)象 123
7.2 數(shù)組運(yùn)算 125
7.3 利用數(shù)組進(jìn)行數(shù)據(jù)處理 133
7.4 矩陣常用操作 137
思考練習(xí)題 141
即測(cè)即練 142
第8章 認(rèn)識(shí)Pandas 143
8.1 Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 143
8.2 Pandas索引操作 148
8.3 文件讀取與寫(xiě)入 153
8.4 財(cái)務(wù)案例實(shí)踐 155
思考練習(xí)題 157
即測(cè)即練 157
第9章 數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理 158
9.1 重復(fù)值處理 158
9.2 缺失值的處理 160
9.3 其他異常值的處理 163
9.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理 166
9.5 財(cái)務(wù)案例實(shí)踐 169
思考練習(xí)題 172
即測(cè)即練 172
第10章 數(shù)據(jù)篩選與查詢 173
10.1 直接篩選 173
10.2 條件篩選 174
10.3 訪問(wèn)器篩選 176
10.4 財(cái)務(wù)案例實(shí)踐 179
思考練習(xí)題 181
即測(cè)即練 182
第11章 數(shù)據(jù)特征與統(tǒng)計(jì)信息、排序、連接 183
11.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析 183
11.2 數(shù)據(jù)排序 186
11.3 數(shù)據(jù)拆分與合并 188
11.4 財(cái)務(wù)案例實(shí)踐 192
思考練習(xí)題 194
即測(cè)即練 194
第12章 數(shù)據(jù)分組聚合與透視 195
12.1 數(shù)據(jù)分組與聚合 195
12.2 透視表與交叉表 198
12.3 財(cái)務(wù)案例實(shí)踐 201
思考練習(xí)題 205
即測(cè)即練 205
財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)可視化篇
第13章 擴(kuò)展庫(kù)Matplotlib可視化 209
13.1 可視化庫(kù)Matplotlib基礎(chǔ) 209
13.2 基礎(chǔ)繪圖 214
13.3 高級(jí)繪圖 222
13.4 Pandas作圖函數(shù) 232
13.5 財(cái)務(wù)案例實(shí)踐 235
即測(cè)即練 238
第14章 擴(kuò)展庫(kù)Pyecharts可視化 239
14.1 參數(shù)配置與運(yùn)行環(huán)境 239
14.2 基礎(chǔ)繪圖 242
14.3 高級(jí)繪圖 247
14.4 財(cái)務(wù)案例實(shí)踐 254
思考練習(xí)題 257
即測(cè)即練 257
財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)決策篇
第15章 項(xiàng)目投資決策 261
15.1 投資管理 261
15.2 貼現(xiàn)現(xiàn)金流法 261
15.3 投資決策實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目 262
第16章 本量利分析 266
16.1 本量利分析 266
16.2 盈虧平衡分析 266
16.3 目標(biāo)利潤(rùn)分析 267
16.4 邊際分析 267
16.5 敏感性分析 268
16.6 本量利分析實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目 268
第17章 預(yù)算管理 273
17.1 預(yù)算管理 273
17.2 滾動(dòng)預(yù)算 273
17.3 滾動(dòng)預(yù)算編制實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目 273
第18章 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 277
18.1 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 277
18.2 k-means聚類(lèi)算法 278
18.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 278
18.4 房地產(chǎn)行業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型構(gòu)建 279
參考文獻(xiàn) 293