Python大数据财务处理与分析 微课版

1. Python基础知识与财务分析知识进行有机融合，在财务分析场景中学习Python。 2. 通过Python实现财务分析的自动化与智能化。 3. 行业真实财务案例。

本书将引导读者进入Python大数据财务分析领域，从基础知识入手，逐步深入高级应用。通过对本书内容的学习和实践，读者可掌握利用Python进行财务大数据分析的技能和方法，为今后的学习和工作打下坚实的基础。
本书主要内容包括Python财务大数据分析概述、Python基础快速入门、财务数据分析利器—pandas库、财务可视化基础—Matplotlib库、Python财务三大分析技巧：静态分析+趋势分析+同业比较、Word操作自动化一自动生成财务分析Word报告、应用程序自动化一自动定时下载网银流水、财务报告自然语言处理一Python中文大数据分词与可视化、Python机器学习在财务分析领域的应用—财务舞弊识别模型等。
本书适合作为高校大数据财务分析相关课程的教材，也适合作为想系统学习Python大数据财务分析应用的技术人员的自学用书。

王宇韬 CFA，FRM，AQF，华能信托金融科技实验室发起人，中国人民大学商学院“Python金融”课程授课导师。 出版《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解》《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》等图书。主讲的“Python金融”课程同时被学习强国、中国人民银行在线学习平台收录，累计为公司申请6项金融科技相关知识产权。

第1章 Python财务大数据分析概述
1.1 Python常见应用场景介绍
1.1.1 数据分析
1.1.2 机器学习
1.1.3 网络爬虫
1.1.4 自动化测试
1.1.5 系统管理
1.1.6 Web开发
1.1.7 图形界面开发
1.2 Python在智能财务大数据分析领域的应用
1.2.1 财务数据获取
1.2.2 财务数据分析
1.2.3 财务数据可视化
1.2.4 财务自动化
1.2.5 财务自然语言处理
1.2.6 机器学习在财务分析中的应用
课后习题
第2章 Python基础快速入门
2.1 安装Python与编写第一个Python程序
2.1.1 安装Python
2.1.2 编写第一个Python程序
2.1.3 PyCharm的安装与使用
2.1.4 Jupyter Notebook的使用技巧
2.2 Python基础知识
2.2.1 变量、行、缩进与注释
2.2.2 数据类型：数字与字符串
2.2.3 列表与字典
2.2.4 运算符
2.3 Python语句
2.3.1 if条件语句
2.3.2 for循环语句
2.3.3 while循环语句
2.3.4 try except异常处理语句
2.4 函数与库
2.4.1 函数的定义与调用
2.4.2 函数返回值与变量作用域
2.4.3 常用基本函数介绍
2.4.4 库
课后习题
第3章 财务数据分析利器——pandas库
3.1 DataFrame的创建
3.1.1 通过列表创建DataFrame
3.1.2 通过字典创建DataFrame
3.2 文件的读取和写入
3.2.1 文件的读取
3.2.2 文件的写入
3.3 数据的读取与筛选
3.3.1 按照行列进行数据筛选
3.3.2 按照特定条件筛选
3.3.3 数据整体情况查看
3.3.4 数据运算、排序与删除
3.4 数据表拼接
3.4.1 merge()函数
3.4.2 concat()函数
3.4.3 append()函数
3.5 财务数据处理杜邦分析案例实战
3.5.1 获取年度数据
3.5.2 数据清洗
3.5.3 比率计算及筛选
课后习题
第4章 财务可视化基础——Matplotlib库
4.1 Matplotlib基本图形绘制
4.1.1 折线图
4.1.2 柱状图
4.1.3 散点图
4.1.4 直方图
4.2 Matplotlib可视化小技巧
4.2.1 添加文字说明
4.2.2 添加图例
4.2.3 设置双坐标轴
4.2.4 设置图片大小
4.2.5 设置x轴角度
4.2.6 设置中文显示
4.2.7 绘制多图
4.3 Matplotlib财务可视化案例实战
4.3.1 股票K线图的绘制
4.3.2 财务数据可视化
课后习题
第5章 Python财务三大分析技巧：静态分析+趋势分析+同业比较
5.1 财务静态分析
5.1.1 盈利能力指标
5.1.2 运营能力指标
5.1.3 偿债能力指标
5.1.4 成长能力指标
5.1.5 综合案例
5.2 财务趋势分析
5.2.1 趋势分析数据预处理
5.2.2 财务趋势——盈利能力分析
5.2.3 财务趋势——其他能力分析
5.2.4 趋势分析综合评分
5.3 同业比较
5.3.1 同业比较——盈利能力比较
5.3.2 同业比较——其他能力比较
5.3.3 同业比较综合评分
5.4 综合打分筛选优质上市公司
5.4.1 指标体系
5.4.2 标准维度
5.4.3 案例实战
课后习题
第6章 Word操作自动化——自动生成财务分析Word报告
6.1 Python+Word基础
6.1.1 python-docx库的安装
6.1.2 python-docx库的初步介绍
6.1.3 python-docx库的基础知识
6.2 Python+Word进阶
6.2.1 设置中文字体
6.2.2 在段落中新增文字
6.2.3 设置字体大小及颜色
6.2.4 设置段落样式：对齐方式、首行缩进、行间距、段间距、段落序号
6.2.5 设置表格样式
6.2.6 设置图片样式
6.3 Python+Word补充知识点
6.3.1 添加页眉页脚
6.3.2 在Word文档中添加超链接
6.3.3 自动标红Word文档中的关键词
6.4 Python操作Word案例实战——批量生成请柬
6.5 Python操作Word案例实战——自动生成上市公司研究报告
6.5.1 Word生成研究报告的流程
6.5.2 自动生成模板
6.5.3 替换关键字
6.5.4 编辑正文并插入图片
6.5.5 插入页眉页脚
课后习题
第7章 应用程序自动化——自动定时下载网银流冰水
7.1 PyAutoGUI库基础知识
7.1.1 PyAutoGUI库的安装
7.1.2 自动控制鼠标
7.1.3 自动控制键盘
7.2 PyAutoGUI库进阶知识
7.2.1 消息框的设置
7.2.2 图像识别
7.2.3 截图及像素颜色获取
7.2.4 简单应用示例
7.3 综合案例实战——自动定时下载网银流水
7.3.1 模拟程序介绍
7.3.2 思路分析
7.3.3 具体代码实现
7.3.4 补充知识点：通过schedule库实现定时任务
课后习题
第8章 财务报告自然语言处理——Python中文大数据分词与可视化
8.1 PDF文件文本解析
8.1.1 PDF文件文本解析基础——提取文本与表格
8.1.2 PDF文件文本解析实战——上市公司年报PDF文件解析
8.2 中文大数据分词
8.2.1 中文大数据分词技巧
8.2.2 词频统计技巧
8.2.3 绘制词云图
8.3 案例实战——绘制上市公司风险提示词云图
8.3.1 绘制单家上市公司词云图
8.3.2 批量绘制多家上市公司词云图
课后习题