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本書最大的特點是將Python基礎知識與財務分析知識進行了融合，在財務分析場景中學習Python，在Python學習中實現財務分析的自動化與智能化，從而避免財務專業背景的讀者在學習Python時由於目標不明確導致學習動力不足、學習效率低等問題。通過本書的學習，讀者可以掌握Python基礎知識，初步具備利用Python進行高質量財務分析的能力。
本書分為3篇共13章。第1篇“Pyhon技術基礎與財務數據獲取”包括2章，介紹Python基礎知識與通過Tushare數據接口快速獲取財務數據；第2篇“Python數據分析技術與財務分析實戰”包括8章，首先介紹Pandas庫財務數據分析基礎、Matplotlib庫財務可視化基礎，其次介紹如何利用Python進行財務靜態分析、財務趨勢分析、財務同業比較分析、現金流量表進階分析、杜邦分析、批量篩選優質上市公司等；第3篇“機器學習技術與財務分析實戰”包括3章，介紹線性回歸模型與財務分析、決策樹模型與集成學習模型在財務舞弊預測中的應用。
本書可用作高校財務管理學、會計學、審計學、管理學等專業本科生與研究生的Python基礎、大數據財務分析等課程的教材，也可用作對財務數智化轉型感興趣的其他讀者的參考書。
教輔資源：PPT、完整的源代碼文件等。
本書分為3篇共13章。第1篇“Pyhon技術基礎與財務數據獲取”包括2章，介紹Python基礎知識與通過Tushare數據接口快速獲取財務數據；第2篇“Python數據分析技術與財務分析實戰”包括8章，首先介紹Pandas庫財務數據分析基礎、Matplotlib庫財務可視化基礎，其次介紹如何利用Python進行財務靜態分析、財務趨勢分析、財務同業比較分析、現金流量表進階分析、杜邦分析、批量篩選優質上市公司等；第3篇“機器學習技術與財務分析實戰”包括3章，介紹線性回歸模型與財務分析、決策樹模型與集成學習模型在財務舞弊預測中的應用。
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