第一篇 Python基础篇
【篇引言】　1
第1章　Python入门　2
【学习导读】　2
【学习目标】　2
【思维导图】　3
1.1 初识Python　3
1.1.1 Python语言发展历程　3
1.1.2 Python的特点　4
1.2 初识Anaconda　4
1.2.1 Anaconda的下载与安装　4
1.2.2 Jupyter Notebook入门　6
1.2.3 Python库的安装　9
1.3 Python在财务数据中的应用　9
【课后习题】　11

第2章　Python语言基础　12
【学习导读】　12
【学习目标】　12
【思维导图】　13
2.1 Python基本语法　13
2.1.1 Python编码规范　13
2.1.2 Python常量、变量与标识符　15
2.2 Python的数据类型　16
2.2.1 数值型　16
2.2.2 布尔型　17
2.2.3 字符型　17
2.3 Python的数据结构　17
2.3.1 列表　17
2.3.2 元组　21
2.3.3 字典　22
2.4 Python的运算符与表达式　25
2.4.1 运算符　25
2.4.2 表达式　29
2.5 基本程序结构　31
2.5.1 顺序结构　31
2.5.2 选择结构　32
2.5.3 循环结构　34
2.6 Python的函数　35
2.6.1 Python内置函数　35
2.6.2 自定义函数　35
【课后习题】　38

第3章　数据分析基础　40
【学习导读】　40
【学习目标】　40
【思维导图】　41
3.1 数据分析的基本流程　41
3.2 数组运算NumPy　42
3.2.1 NumPy介绍　42
3.2.2 数组的创建与数据类型　43
3.2.3 数组的常用属性　44
3.2.4 数组的索引与切片　44
3.3 数据处理pandas　45
3.3.1 pandas介绍　45
3.3.2 Series的创建　45
3.3.3 Series索引及切片　47
3.3.4 DataFrame的创建　48
3.3.5 文件的读取和写入　50
3.3.6 数据查看与筛选　52
3.3.7 数据拼接　53
【课后习题】　55

第二篇 财务数据分析篇
【篇引言】　57
第4章　财务数据获取及分析　58
【学习导读】　58
【学习目标】　58
【思维导图】　59
4.1 财务数据获取　59
4.1.1 使用第三方数据接口获取数据　59
4.1.2 从HTML网页中获取数据　60
4.1.3 从PDF文件中获取数据　61
4.2 数据分析　62
4.2.1 数据类型　62
4.2.2 基本统计分析　63
4.2.3 数据分组统计　66
4.2.4 数据相关分析　68
4.2.5 数据比较分析　69
【课后习题】　72
【本章实训】上市公司的利润表批量获取及分析　73
【实战演练】上市公司的资产负债表批量获取及分析　78

第5章　财务数据可视化　79
【学习导读】　79
【学习目标】　79
【思维导图】　80
5.1 Matplotlib绘图基础　80
5.1.1 Matplotlib绘图基本流程　80
5.1.2 中文字体配置　81
5.1.3 坐标轴刻度标注　82
5.2 Matplotlib常用图形绘制　85
5.2.1 折线图　85
5.2.2 柱形图　87
5.2.3 直方图　90
5.2.4 散点图　91
5.2.5 饼图　92
5.3 seaborn可视化进阶　93
5.3.1 箱线图　93
5.3.2 热力图　95
5.3.3 组合图　96
【课后习题】　98
【本章实训】上市公司的利润指标可视化分析　98
【实战演练】上市公司的资产负债可视化分析　102

第6章　财务数据挖掘　103
【学习导读】　103
【学习目标】　103
【思维导图】　104
6.1 线性回归　104
6.1.1 一元线性回归模型　104
6.1.2 多元线性回归模型　105
6.1.3 线性回归模型案例实践　107
6.2 逻辑回归　111
6.2.1 逻辑回归模型　111
6.2.2 逻辑回归模型案例实践　113
6.3 K均值聚类　116
6.3.1 K均值聚类的基本原理　117
6.3.2 K均值聚类案例实践　119
【课后习题】　121
【本章实训】个人信用风险预测　122
【实战演练】上市公司营收预测　123

第7章　会计文本分析与词云图绘制　124
【学习导读】　124
【学习目标】　124
【思维导图】　125
7.1 文本分析基础　125
7.1.1 文本分析的概念　125
7.1.2 文本分析的基本步骤　125
7.2 会计文本预处理　126
7.2.1 中文分词　126
7.2.2 建立词典　128
7.2.3 去除停用词　129
7.3 关键词提取与词频统计　131
7.3.1 关键词提取　131
7.3.2 词频统计　132
7.4 词云图绘制　132
7.4.1 基础词云图绘制　132
7.4.2 自定义词云图绘制　133
【课后习题】　135
【本章实训】基于《中国注册会计师职业道德守则（2020）》的文本分析　135
【实战演练】基于监管规则适用指引文件的文本分析　138

第三篇 综合应用篇
【篇引言】　139
第8章　上市公司财务数据获取与财务状况分析　140
【学习导读】　140
【学习目标】　140
【思维导图】　141
8.1 财务数据概述　141
8.1.1 财务数据的基本概念　141
8.1.2 财务数据的分类　141
8.2 数据获取与预处理　142
8.3 财务状况分析　146
8.3.1 盈利能力分析　146
8.3.2 营运能力分析　147
8.3.3 成长能力分析　149
8.3.4 偿债能力分析　150
8.4 案例报告——上市公司财务数据获取与财务状况分析　151
8.4.1 背景介绍　151
8.4.2 数据说明　152
8.4.3 财务状况分析　152
8.4.4 总结与建议　157

第9章　某行业财务数据可视化与对比分析　159
【学习导读】　159
【学习目标】　159
【思维导图】　160
9.1 行业财务分析概述　160
9.2 数据获取与预处理　161
9.3 财务状况对比分析　164
9.3.1 盈利能力对比分析　164
9.3.2 营运能力对比分析　167
9.3.3 成长能力对比分析　169
9.3.4 偿债能力对比分析　172
9.4 案例报告——白酒行业财务数据可视化与对比分析　175
9.4.1 背景介绍　175
9.4.2 数据获取与预处理　176
9.4.3 财务状况对比分析　177
9.4.4 总结与建议　186

第10章　基于K均值聚类的上市公司盈利能力分析　187
【学习导读】　187
【学习目标】　187
【思维导图】　188
10.1 盈利能力概述　188
10.2 数据处理　189
10.3 盈利能力指标的描述性统计与可视化分析　192
10.3.1 盈利能力指标的描述性统计　192
10.3.2 盈利能力指标的可视化分析　193
10.4 基于盈利能力指标的K均值聚类与评价　196
10.4.1 K值确定　196
10.4.2 K均值聚类　197
10.4.3 聚类效果评价　197
10.4.4 模型结果展示　199
10.5 案例报告——基于K均值聚类的上市公司盈利能力分析　199
10.5.1 背景介绍　199
10.5.2 数据说明　200
10.5.3 描述性分析　200
10.5.4 模型训练　202
10.5.5 总结与建议　204