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内容简介

本教材基于会计、信息和技术的交叉融合，培养会计学专业本科生会计数据科学思维与能力数据，具有理论的创新性和人才培养的实践价值。本教材首先介绍会计与数据科学的发展历程、数智时代的会计定位，并由此提出会计数据科学的理论基础与实践路径，为学生会计数据科学思维奠定基础。在此基础上，依次讲解会计数据科学的信息理论基础，即大数据原理与架构简介；会计数据科学的技术基础，包括Python基础、网络爬虫、数据预处理、数据挖掘与自然语言处理、数据可视化等；进一步，结合本科生的人才培养需求以及未来职业环境的现状，阐述开放式 API接口和平台在会计数据科学中的应用；最后，根据上述学习内容，在会计基础工作数据处理、财务分析与可视化、业财融合数据分析、宏观政策文本与量化分析等会计应用场景进行示例，旨在深化学生的会计数据驱动分析与决策能力的培养。

第一篇大数据原理与架构第一章引言第一节技术变革对会计业务的影响与挑战第二节 CFO视角下的会计业务发展方向第三节会计大数据的范畴第四节会计师数据驱动决策能力发展的路径选择第五节会计师传统业务职责定位的重塑第六节会计数据科学概述第二章数据库与SQL 第一节数据库基础第二节数据模型第三节数据库系统体系结构第四节数据表与结构化查询语言SQL 第五节大数据与数据库本章习题第三章数理基础第一节统计学相关概念第二节定量分析工具——Stata介绍第三节定量分析工具——SPSS介绍本章习题第二篇 Python基础语法第四章 Python介绍第一节 Python初识第二节 Python语法特点第三节变量第四节基本数据类型本章习题第五章运算符与表达式第一节常用运算符第二节其他运算符第三节表达式本章习题第六章流程控制语句第一节条件判断语句第二节循环语句第三节 break、continue和pass语句第四节货币时间价值系数表循环输出本章习题第七章组合数据类型第一节集合（Set）第二节列表（List）第三节元组（Tuple）第四节字典（Dict）第五节数据类型转换第六节权益净利率因素分析中的数据类型设计本章习题第八章函数与类第一节函数第二节类第三节权益净利率因素分析中的函数与类设计

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