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| 編輯推薦： |
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通过近200个实例及Python代码解析，讲解Python在数据存取、图形展示、统计分析、机器学习、时间序列、量化金融等领域中的应用，并提供大部分可视化彩图，帮助读者理解、掌握相关知识并付诸实践。
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| 內容簡介： |
内容包括数据统计分析、数据相关性分析、时间序列分析、会计决策分析方法、管理决策分析方法、金融决策分析方法等，结合经济、金融、管理等领域的实际问题，融合了财经类专业知识和Python编码实战，通过近200个案例的Python代码讲解，帮助读者提升财经类数据分析与决策的实践能力。
适合作为高等学校财经类专业的教材，也适合对量化交易等领域感兴趣的金融从业人员及普通读者参考。
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| 目錄：
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第一篇基础知识篇
第1章数据处理基础
1.1数据获取
1.1.1专业数据库
1.1.2互联网数据网站
1.2数据读取
1.2.1文件读取方式
1.2.2动态生成方式
1.2.3大规模数据读取与存储
1.3数据预处理
1.3.1缺失数据处理
1.3.2数据转换
习题
第二篇数据分析篇
第2章数据统计分析
2.1数据类型
2.1.1单一数据类型
2.1.2组合数据类型
2.2数据抽样
2.2.1随机抽样
2.2.2等距抽样
2.2.3分层抽样
2.2.4整群抽样
2.3数据分组
2.3.1等距分组
2.3.2不等距分组
2.4数据分布分析
2.4.1频次分布分析
2.4.2时序分布分析
2.4.3集中度分析
2.5数据假设检验
2.5.1正态分布检验
2.5.2T值检验
习题
第3章数据相关性分析
3.1相关度
3.1.1线性相关度计算
3.1.2非线性相关度计算
3.2回归分析
3.2.1线性回归分析
3.2.2非线性回归分析
习题
第4章时间序列分析
4.1时序水平指标分析
4.1.1发展水平
4.1.2增减量
4.2时序速度指标分析
4.2.1发展速度
4.2.2增减速度
4.3长期趋势分析
4.3.1移动平均法
4.3.2长期趋势信息的分解
习题
第三篇应用分析篇
第5章会计决策分析方法
5.1成本分析
5.1.1不同性质的成本对比分析
5.1.2历史成本法的拟合
5.1.3账户成本法
5.1.4作业成本法
5.2本量利分析
5.2.1本量利基本指标分析
5.2.2盈亏平衡分析
5.3边际值分析
5.3.1边际成本计算
5.3.2边际收益计算
5.3.3边际利润计算
5.3.4需求价格弹性计算
5.4预测分析
5.4.1销售预测
5.4.2成本预测
5.4.3利润预测
5.4.4资金预测
5.5财会机器人
5.5.1基于键盘鼠标模拟的实现方法
5.5.2基于文件读写的实现方法
习题
第6章管理决策分析方法
6.1决策树分析
6.2线性规划分析
6.2.1双变量的生产规划
6.2.2多变量的生产规划
6.2.3二值变量结合的非线性生产规划
6.3最优化问题
6.3.1最小成本计算
6.3.2最大利润计算
6.4改变量分析
6.4.1平均变化率
6.4.2经济函数改变量
6.5多值计算
习题
第7章金融决策分析方法
7.1利息计算
7.1.1借贷利息计算
7.1.2按揭贷款计算
7.2博彩量化分析
7.2.1掷色子模拟分析
7.2.2购买彩票模拟分析
7.3股票行情可视化
7.3.1K线图绘制
7.3.2成交量图绘制
7.3.3MACD图绘制
7.3.4KDJ图绘制
7.4股票行情分析
7.4.1股票异动涨跌幅阈值的确定
7.4.2股票最可能上涨和下跌的星期几
7.4.3跳空缺口分析
7.4.4多股票对比分析
7.4.5黄金分割线交易法
7.5回测模拟
7.5.1高抛低吸策略
7.5.2均值回归策略
7.5.3趋势跟踪策略
7.5.4正态分布买入策略
习题
附录A本书使用的数据文件说明
附录B常见中英文字体名称
附录Cprint()方法输出数字字符串的格式
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| 內容試閱：
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本书主要面向高等院校Python程序设计教学及实验实训的要求，以培养使用Python进行面向实际任务的数据分析的能力为目标，结合与财经相关的经济、金融、管理等领域的实际问题，融合专业知识应用的教学和Python代码实战能力的培养。本书主要内容包括数据统计分析、数据相关性分析、时间序列分析、会计决策分析方法、管理决策分析方法、金融决策分析方法等。
本书在编写过程中遵循专业复合、例子实用、代码简洁的理念，对相关教学内容进行精心设计和选择，通过近200个示例程序和几十幅效果图，构建了面向财经相关的应用领域、融合真实数据分析任务的解决方案及Python实现的复合型学习路线。
本书是在编者及其教学团队多年讲授相关课程，从事相关课题研究的基础上凝练而成的，同时也吸收了国内外诸多相关教材的内容和成果。
本书的编写得到了南京财经大学信息工程学院各位同仁的大力支持，清华大学出版社也对本书的出版给予了很大的帮助，在此一并表示感谢。限于编者水平，书中难免存在疏漏和不足之处，敬请有关专家和广大读者批评指正。
本书配套PPT课件、教学大纲、例子代码、数据集等教学资源，读者可以通过关注封底的微信公众号“书圈”下载。关于本书及配套资源使用中的问题，请联系404905510@qq．com。
编者创建了与本书相关的教学资源网站，欢迎读者扫描下方二维码访问。
编者2025年2月
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