《財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)》針對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)和Python語(yǔ)言在財(cái)經(jīng)領(lǐng)域中的應(yīng)用需求,聚焦大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)經(jīng)領(lǐng)域中的應(yīng)用場(chǎng)景,通過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)、Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、Python數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等內(nèi)容,幫助學(xué)習(xí)者掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)知識(shí)和基本技能,有利于學(xué)習(xí)者理解大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)經(jīng)領(lǐng)域中的實(shí)際應(yīng)用,提升大數(shù)據(jù)思維素養(yǎng),強(qiáng)化數(shù)據(jù)采集、分析和呈現(xiàn)能力,為今后進(jìn)一步運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能等打好基礎(chǔ)。
本書(shū)適合財(cái)經(jīng)類專業(yè)本科、高職學(xué)生學(xué)習(xí)使用,也適合從事財(cái)經(jīng)類工作的在職人員提高大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)能力使用。
鮮活的行業(yè)前沿知識(shí),真實(shí)的行業(yè)開(kāi)發(fā)案例,貼近實(shí)戰(zhàn)的項(xiàng)目練習(xí)。
互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行產(chǎn)生了海量的信息數(shù)據(jù),并且創(chuàng)造了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的規(guī);h(huán)境,而大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)完美地解決了海量數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、 計(jì)算、分析問(wèn)題。 大數(shù)據(jù)應(yīng)用能促進(jìn)建立 用數(shù)據(jù)說(shuō)話、 用數(shù)據(jù)管理、 用數(shù)據(jù)決策、 用數(shù)據(jù)創(chuàng)新的管理機(jī)制。大數(shù)據(jù)時(shí)代,各行各業(yè)都發(fā)生了巨大變化,利用信息技術(shù)創(chuàng)新成果,實(shí)現(xiàn)專業(yè)服務(wù)轉(zhuǎn)型是必然趨勢(shì)。 大數(shù)據(jù)及其關(guān)鍵技術(shù)形成的財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù),賦能企業(yè)管理網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)據(jù)化和智能化,促使財(cái)經(jīng)類工作從 后端 走向前端,利用大數(shù)據(jù)核算業(yè)績(jī)、 監(jiān)察內(nèi)控、 管理預(yù)算、 管理投資等,數(shù)據(jù)更加廣泛、及時(shí)。 多方面來(lái)源的信息,相互驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)了財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)與分析,為企業(yè)管理決策帶來(lái)更加高效的數(shù)據(jù)支持。 大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息來(lái)源不再局限于企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)記錄,企業(yè)可以完全掌握經(jīng)營(yíng)管理的各個(gè)環(huán)節(jié)資料及外部相關(guān)信息,為企業(yè)決策和管理提供更加全面的信息保障。
在數(shù)字技術(shù)高速發(fā)展的背景下,各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量、 雜亂的數(shù)據(jù)的處理和高效利用,創(chuàng)造了更多價(jià)值。 隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),企業(yè)更加注重內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)的挖掘與深入分析,通過(guò)使用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、 切割、排序、 匯總等, 自主靈活地達(dá)成期望的數(shù)據(jù)處理結(jié)果。 大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)、 商務(wù)和金融等財(cái)經(jīng)領(lǐng)域中的應(yīng)用,可以建立起專屬于財(cái)經(jīng)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù),突破海量數(shù)據(jù)難以儲(chǔ)存、全量數(shù)據(jù)難以運(yùn)算的瓶頸,在分析和預(yù)測(cè)時(shí)可以全量數(shù)據(jù)代替樣本數(shù)據(jù), 以數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、 深度學(xué)習(xí)等技術(shù)代替人腦分析, 以客觀分析結(jié)果代替主觀經(jīng)驗(yàn)判斷, 以可視化動(dòng)態(tài)圖表代替靜態(tài)報(bào)表展示;將大量的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)變成有價(jià)值的信息,讓隱藏的數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)出來(lái),讓企業(yè)經(jīng)營(yíng)和決策者看得懂、用得著,使數(shù)據(jù)真正成為有價(jià)值的數(shù)字資產(chǎn)。
本書(shū)對(duì)標(biāo)職業(yè)教育新專業(yè)目錄,聚焦財(cái)經(jīng)商貿(mào)類相關(guān)專業(yè)新技能和素養(yǎng),遵循學(xué)習(xí)者的基本認(rèn)知規(guī)律,與中聯(lián)集團(tuán)教育科技有限公司深度合作,借助課程平臺(tái)資源,搭建財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景,融大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)于財(cái)經(jīng)領(lǐng)域業(yè)務(wù)分析中,涵蓋財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)認(rèn)知、Python基礎(chǔ)程序設(shè)計(jì)和Python在財(cái)務(wù)中的應(yīng)用等內(nèi)容,共分為六大項(xiàng)目、23個(gè)具體任務(wù), 由淺入深, 以財(cái)會(huì)工作結(jié)合實(shí)際案例為導(dǎo)向,構(gòu)建實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景, 引出教學(xué)知識(shí)點(diǎn),讓學(xué)生在做中學(xué)、 在學(xué)中做。
本書(shū)由甘肅財(cái)貿(mào)職業(yè)學(xué)院雒慶華教授擔(dān)任主編,制定編寫大綱、設(shè)計(jì)教材體例、提出編寫方案、 配視頻和圖并統(tǒng)稿、 總纂,甘肅財(cái)貿(mào)職業(yè)學(xué)院劉鈺丹副教授任第一副主編,趙敏、 李超、 段睿老師分別負(fù)責(zé)相關(guān)內(nèi)容編寫工作。其具體分工如下:項(xiàng)目1由甘肅財(cái)貿(mào)職業(yè)學(xué)院段睿編寫,項(xiàng)目2由雒慶華編寫,項(xiàng)目3由劉鈺丹編寫,項(xiàng)目4、5 由李超編寫,項(xiàng)目6 由趙敏編寫。 全書(shū)由雒慶華主審。
最后,竭誠(chéng)希望廣大讀者對(duì)本書(shū)提出寶貴意見(jiàn), 以促使我們不斷改進(jìn)。 由于時(shí)間和編者水平有限,書(shū)中的疏漏之處在所難免,敬請(qǐng)廣大讀者批評(píng)指正。
雒慶華
管理學(xué)碩士,教授,甘肅省會(huì)計(jì)高端人才(第四期培養(yǎng)項(xiàng)目),甘肅省第二批高校課程思政示范課程、教學(xué)名師和團(tuán)隊(duì)主持人,職業(yè)教育國(guó)家在線精品課程基礎(chǔ)會(huì)計(jì)核心主講教師,甘肅省職業(yè)教育大數(shù)據(jù)與會(huì)計(jì)專業(yè)教師教學(xué)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)骨干成員,蘭州市代理記賬行業(yè)協(xié)會(huì)指導(dǎo)教師。
在全國(guó)及省級(jí)教師說(shuō)課競(jìng)賽、教師技能大賽、學(xué)生技能大賽等競(jìng)賽中多次榮獲一等獎(jiǎng)和優(yōu)秀指導(dǎo)教師等榮譽(yù)。出版專著、主編教材4部,主持完成甘肅省職業(yè)教育教學(xué)改革科研項(xiàng)目、教育科學(xué)規(guī)劃課題3項(xiàng),參與完成國(guó)家級(jí)、廳級(jí)課題6項(xiàng)。
項(xiàng)目1 認(rèn)知財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù) / 1
任務(wù)1-1 認(rèn)知大數(shù)據(jù) / 2
任務(wù)1-2 初識(shí)財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù) / 8
任務(wù)1-3 搭建大數(shù)據(jù)工具Python環(huán)境 / 15
項(xiàng)目2 Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ) / 20
任務(wù)2-1 Python變量與賦值 / 21
任務(wù)2-2 Python基本數(shù)據(jù)類型 / 27
任務(wù)2-3 Python程序控制結(jié)構(gòu) / 37
任務(wù)2-4 Python組合數(shù)據(jù)類型 / 43
任務(wù)2-5 Python函數(shù)與模塊調(diào)用 / 61
任務(wù)2-6 Python類與對(duì)象調(diào)用 / 69
項(xiàng)目3 采集數(shù)據(jù) / 80
任務(wù)3-1 Python讀寫數(shù)據(jù)文件 / 81
任務(wù)3-2 Python讀寫SQLite數(shù)據(jù)庫(kù) / 90
任務(wù)3-3 爬取簡(jiǎn)單網(wǎng)頁(yè) / 104
任務(wù)3-4 采集網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù) / 120
項(xiàng)目4 預(yù)處理數(shù)據(jù) / 141
任務(wù)4-1 NumPy數(shù)值計(jì)算 / 142
任務(wù)4-2 Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) / 163
任務(wù)4-3 Pandas函數(shù)調(diào)用 / 171
項(xiàng)目5 數(shù)據(jù)分析與可視化 / 183
任務(wù)5-1 Python數(shù)據(jù)分析概述及Matplotlib庫(kù) / 184
任務(wù)5-2 Pandasmatplotlib在財(cái)務(wù)成果分析中應(yīng)用 / 189
任務(wù)5-3 Pandasmatplotlib在商務(wù)數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用 / 192
任務(wù)5-4 Pandasmatplotlib在金融數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用 / 195
項(xiàng)目6 可視化綜合呈現(xiàn) / 200
任務(wù)6-1 采集財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù) / 202
任務(wù)6-2 處理財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù) / 214
任務(wù)6-3 財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)可視化 / 223
參考文獻(xiàn) / 249