导语

  

内容提要

  

    本教材以“财务大数据应用技术”为核心，经过细致的教学规划与内容编排，以项目形式循序渐进地展开：“项目一大数据认知”帮助学生建立对大数据的全面理解；“项目二数据库基础”和“项目三数据库基本操作”深入讲解数据库理论及实践应用；“项目四Python入门”与“项目五Python基础语法”引领学生踏入编程世界，掌握Python这一大数据处理的重要工具；“项目六Python进阶语法”深化学生的编程能力；“项目七财务数据建模与处理”教授学生如何运用大数据技术进行财务数据建模与分析；“项目八财务数据采集与清洗”重点介绍数据的获取与预处理；“项目九Python数据可视化”则通过可视化手段使数据更加直观易懂；“项目十案例企业数据分析”通过真实企业数据分析案例，将理论知识与实践操作紧密结合。本教材不仅可以提升学生的专业技能，还可以在课程思政的引领下，塑造正确的价值观、职业道德观和社会责任感，旨在培养既精通财务大数据应用又具备高尚品德的复合型人才。

项目一 大数据认知
  任务一 大数据概述
  任务二 大数据的发展历程
  任务三 大数据的相关技术
  任务四 大数据在行业中的应用
项目二 数据库基础
  任务一 数据库的概念
  任务二 SQL的概念
  任务三 数据库、数据表的创建与管理
项目三 数据库基本操作
  任务一 数据插入
  任务二 数据更新与删除
  任务三 数据查询
项目四 Python入门
  任务一 Python概述
  任务二 Python环境搭建
  任务三 写下第一个Python程序
项目五 Python基础语法
  任务一 变量
  任务二 基础数据类型
  任务三 高级数据类型
项目六 Python进阶语法
  任务一 条件分支语句
  任务二 循环
  任务三 函数
  任务四 模块
项目七 财务数据建模与处理
  任务一 Pandas数据结构
  任务二 Pandas文件操作
  任务三 数据读取与计算
  任务四 数据连接与合并
  任务五 数据透视
项目八 财务数据采集与清洗
  任务一 数据采集
  任务二 网络爬虫
  任务三 处理缺失的数据
  任务四 处理重复的数据
  任务五 处理异常的数据
项目九 Python数据可视化
  任务一 Matplotlib初级应用
  任务二 Matplotlib高级应用
  任务三 pyecharts初级应用
  任务四 pyecharts高级应用
项目十 案例企业数据分析
  任务一 白色家电行业财务综合分析
  任务二 上市公司行业综合分析