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| 編輯推薦： |
1.思政深度融合，素养能力并重
2.理论实践双轮驱动，学以致用无缝对接
书中精选10个财务综合案例，深入浅出地介绍了Python基础语法、数据类型及运算、流程控制、函数等功能与应用，实现财务数据从采集、清洗、分析到可视化的处理过程。每个案例都配以详尽的语句说明和操作指导，同时提供【举一反三】、【牛刀小试】等环节，促进学练结合，确保迅速上手，提升解决实际问题的能力。
3.聚焦实战应用，紧跟技术前沿
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| 內容簡介： |
本书专注于介绍Python基础理论及其初级应用，旨在帮助零编程基础的读者快速具备运用Python高效解决实际问题的能力。本书共6个项目，从大数据基础与工具选择、安装等入手，由浅入深地讲述Python的基础语法、数据类型（包括列表、元组、字典、集合等数据类型）、流程控制（涵盖条件语句、循环语句及其嵌套应用）等知识，并且详细介绍常用函数与模块在财务数据处理与可视化中的具体应用。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书结构清晰、内容精练，集理论与实践于一体，是一本简单易学的大数据技术应用基础入门教材，适合应用型本科院校和高等职业院校财会类专业的学生使用，也适合企业财务人员参考。
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| 關於作者： |
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史耀雄，教授，经济师，创新能力培训师。现任石家庄财经职业学院会计与金融学院院长，学校学术委员会及教学指导委员会委员，河北省大数据与会计教师教学创新团队项目负责人，河北省大数据与会计高水平专业群培育项目负责人，河北省大数据与会计“双师型”名师工作室项目负责人，河北省投资理财协会专家，中国商业会计学会会计专业能力测评委员会专家，中国商业会计学会会计教育转型发展校企联盟副主任委员、河北省投资理财专家。参与制定国家“1 X”业财税融合大数据投融资分析职业技能等级标准、成本管控职业技能等级标准、坦桑尼亚会计员5级国家职业标准制定。
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| 目錄：
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项目一 走进异彩纷呈的
大数据世界 1
任务一 大数据认知 2
一、大数据概述 2
二、大数据分析 6
任务二 初识Python 15
一、Python简介 15
二、Python应用 17
三、Python开发环境 20
综合应用案例 Python开发环境搭建 21
精进不辍 33
项目二 Python语法初
体验 35
任务一 了解Python程序框架 36
一、注释规则 36
二、行与缩进 37
任务二 认识常量、变量与数据类型 38
一、常量（Constant） 38
二、变量（Variable） 38
三、数据类型 41
四、数据类型转换 44
任务三 理解运算符与表达式 46
一、运算符概述 46
二、运算符优先级 49
任务四 人机交互 49
一、print()函数 49
二、input()函数 52
综合应用案例1 员工信息管理 54
综合应用案例2 产品成本计算 56
精进不辍 58
项目三 高级数据类型
应用 61
任务一 列表认知与初步应用 62
一、列表认知 62
二、列表常见操作 63
任务二 元组认知与初步应用 66
一、元组认知 66
二、元组常见操作 67
任务三 字典认知与初步应用 69
一、字典认知 69
二、字典常见操作 70
任务四 集合认知与初步应用 72
一、集合认知 72
二、集合常见操作 73
综合应用案例1 应收款信息管理 76
综合应用案例2 库存信息管理 79
精进不辍 81
项目四 流程控制 84
任务一 了解Python的流程控制方法 85
任务二 选择结构的应用 85
一、单分支结构 85
二、双分支结构 86
三、多分支结构 87
四、3种选择结构的嵌套 88
任务三 循环结构的应用 89
一、for循环语句 90
二、while循环语句 92
三、循环嵌套 93
四、程序跳转语句 96
五、空语句pass 98
综合应用案例1 个人所得税计算 100
综合应用案例2 设备投资决策 102
精进不辍 104
项目五 函数应用与模块化
程序设计 107
任务一 函数的定义与调用 108
一、定义函数 108
二、调用函数 109
三、匿名函数语法和三元运算符 109
任务二 参数传递 110
一、参数传递方式 110
二、参数类型 111
任务三 了解变量的作用域 114
一、局部变量 114
二、全局变量 114
任务四 初步认识类、模块、包与库 116
一、理解面向对象编程 116
二、认识模块 117
三、认识包 118
四、认识库 118
综合应用案例1 理财投资决策 125
综合应用案例2 成本利润分析 127
精进不辍 129
项目六 Pandas数据处理
与Matplotlib可
视化 132
任务一 Pandas基础 134
一、Pandas数据结构 134
二、Excel表格操作 137
任务二 Pandas数据处理 139
一、数据提取与清洗 139
二、数据合并 146
三、数据分组 158
四、数据计算 159
任务三 Matplotlib应用 163
一、Matplotlib认知 163
二、Matplotlib图形绘制 164
综合应用案例1 客户行为分析 175
综合应用案例2 销售数据可视化 178
精进不辍 180
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