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| 編輯推薦： |
·融合Python技术与财务管理的专业知识
应用Python解决财务管理中的各种问题，包括货币时间价值分析、资本成本分析、投资项目评价、证券投资组合策略、成本管理、本量利分析、短期经营决策、财务报表分析、财务预测与预算管理、财务综合应用等。
·结合财务管理的各种场景
引入大量的企业财务管理场景，结合Python的各种技术手段，引导读者深入解决各种财务分析、预测、决策的问题。
·免费提供学习软件和工具
免费提供Python编程环境，可安装进行实验练习。
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| 內容簡介： |
《Python在财务管理中的应用》旨在培养具有一定数智化技术功底的财务管理应用型人才。书中内容先结合财务背景知识介绍Python的变量、常用语句、函数等基础知识，以及Python的库、模块、可视化、数据采集和处理等功能，然后结合财务管理的专业知识，探讨运用Python解决货币时间价值、资本成本分析、投资项目评价、证券投资组合策略、成本管理、本量利分析、短期经营决策、财务报表分析、财务预测与预算管理等场景中的典型分析和决策问题。最后，通过综合实例讲解了Python在行业财务报表采集和财务报表分析中的应用。
《Python在财务管理中的应用》提供了完善的教学资源，包括教学课件、教学视频、练习数据、参考答案等。适合作为高等院校财务管理、会计、审计、工商管理、信息管理等相关专业的教学用书，也适合作为企业中高层财务管理人员和信息化主管在数字化管理转型中的参考书。
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| 目錄：
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第1章 Python基础应用 1
1.1 Python简介 2
1.1.1 概述 2
1.1.2 知识准备 2
1.1.3 任务要求 3
1.1.4 任务解析 4
1.2 Python基础语法的使用 6
1.2.1 概述 6
1.2.2 知识准备 6
1.2.3 任务要求 13
1.2.4 任务解析 13
1.3 Python常用数据结构 14
1.3.1 概述 14
1.3.2 知识准备 14
1.3.3 任务要求 25
1.3.4 任务解析 26
1.4 Python常用语句 27
1.4.1 概述 27
1.4.2 知识准备 27
1.4.3 任务要求 32
1.4.4 任务解析 32
1.5 Python函数 33
1.5.1 概述 33
1.5.2 知识准备 34
1.5.3 任务要求 36
1.5.4 任务解析 37
第2章 Python高级应用 39
2.1 Python的模块和库 40
2.1.1 概述 40
2.1.2 知识准备 40
2.1.3 任务要求 50
2.1.4 任务解析 50
2.2 pandas入门 51
2.2.1 概述 51
2.2.2 知识准备 51
2.2.3 任务要求 66
2.2.4 任务解析 66
2.3 数据可视化 67
2.3.1 概述 67
2.3.2 知识准备 68
2.3.3 任务要求 76
2.3.4 任务解析 77
2.4 数据采集 78
2.4.1 概述 78
2.4.2 知识准备 79
2.4.3 任务要求 89
2.4.4 任务解析 89
第3章 货币时间价值 89
3.1 复利终值和现值的计算 89
3.1.1 任务背景 89
3.1.2 知识准备 90
3.1.3 任务要求 91
3.1.4 任务解析 91
3.2 年金终值和现值的计算 93
3.2.1 任务背景 93
3.2.2 知识准备 93
3.2.3 任务要求 94
3.2.4 任务解析 94
第4章 资本成本分析 97
4.1 债权资本成本分析 97
4.1.1 任务背景 97
4.1.2 知识准备 98
4.1.3 任务要求 99
4.1.4 任务解析 100
4.2 股权资本成本分析 100
4.2.1 任务背景 100
4.2.2 知识准备 100
4.2.3 任务要求 103
4.2.4 任务解析 103
4.3 加权资本成本分析 104
4.3.1 任务背景 104
4.3.2 知识准备 105
4.3.3 任务要求 106
4.3.4 任务解析 106
第5章 投资项目评价 109
5.1 求解投资项目的净现值 109
5.1.1 任务背景 109
5.1.2 知识准备 110
5.1.3 任务要求 111
5.1.4 任务解析 111
5.2 求解投资项目的内含报酬率 112
5.2.1 任务背景 112
5.2.2 知识准备 113
5.2.3 任务要求 114
5.2.4 任务解析 114
5.3 求解互斥项目的优选方案 115
5.3.1 任务背景 115
5.3.2 知识准备 116
5.3.3 任务要求 119
5.3.4 任务解析 120
5.4 总量有限时的资本分配决策 121
5.4.1 任务背景 121
5.4.2 知识准备 122
5.4.3 任务要求 124
5.4.4 任务解析 125
5.5 投资决策的敏感性分析 126
5.5.1 任务背景 126
5.5.2 知识准备 126
5.5.3 任务要求 129
5.5.4 任务解析 129
第6章 证券投资组合策略 131
6.1 求解投资回报率预期值 131
6.1.1 任务背景 131
6.1.2 知识准备 132
6.1.3 任务要求 133
6.1.4 任务解析 133
6.2 证券投资风险评估 134
6.2.1 任务背景 134
6.2.2 知识准备 135
6.2.3 任务要求 138
6.2.4 任务解析 138
6.3 投资组合的风险与报酬 140
6.3.1 任务背景 140
6.3.2 知识准备 140
6.3.3 任务要求 143
6.3.4 任务解析 143
第7章 成本管理 145
7.1 生产费用的归集与分配 145
7.1.1 任务背景 145
7.1.2 知识准备 146
7.1.3 任务要求 146
7.1.4 任务解析 147
7.2 产品成本的计算 148
7.2.1 任务背景 148
7.2.2 知识准备 148
7.2.3 任务要求 150
7.2.4 任务解析 150
7.3 标准成本差异分析 152
7.3.1 任务背景 152
7.3.2 知识准备 152
7.3.3 任务要求 155
7.3.4 任务解析 155
7.4 作业成本法 157
7.4.1 任务背景 157
7.4.2 知识准备 157
7.4.3 任务要求 159
7.4.4 任务解析 159
第8章 本量利分析 161
8.1 混合成本的分解 161
8.1.1 任务背景 161
8.1.2 知识准备 162
8.1.3 任务要求 163
8.1.4 任务解析 163
8.2 保本分析 165
8.2.1 任务背景 165
8.2.2 知识准备 165
8.2.3 任务要求 167
8.2.4 任务解析 167
8.3 利润敏感性分析 169
8.3.1 任务背景 169
8.3.2 知识准备 169
8.3.3 任务要求 171
8.3.4 任务解析 171
第9章 短期经营决策 175
9.1 追加定单的处理决策 175
9.1.1 任务背景 175
9.1.2 任务要求 178
9.1.3 任务解析 178
9.2 约束资源最优利用决策 180
9.2.1 任务背景 180
9.2.2 任务要求 182
9.3 产品成本功能决策 184
9.3.1 任务背景 184
9.3.2 知识准备 184
9.4 产品定价决策 186
9.4.1 任务背景 186
9.4.2 知识准备 187
9.4.3 任务要求 188
9.4.4 任务解析 188
第10章 财务报表分析 191
10.1 报表项目结构分析 191
10.1.1 任务背景 191
10.1.2 知识准备 192
10.1.3 任务要求 192
10.1.4 任务解析 193
10.2 报表项目趋势分析 196
10.2.1 任务背景 196
10.2.2 知识准备 196
10.2.3 任务要求 196
10.2.4 任务解析 196
10.3 财务指标分析 198
10.3.1 任务背景 198
10.3.2 知识准备 199
10.3.3 任务要求 201
10.3.4 任务解析 201
10.4 杜邦分析 203
10.4.1 任务背景 203
10.4.2 知识准备 204
10.4.3 任务要求 204
10.4.4 任务解析 204
第11章 财务预测与预算管理 207
11.1 销售预测 207
11.1.1 任务背景 207
11.1.2 知识准备 208
11.1.3 任务要求 208
11.1.4 任务解析 208
11.2 融资预测 212
11.2.1 任务背景 212
11.2.2 知识准备 212
11.2.3 任务要求 213
11.2.4 任务解析 213
11.3 任务三收入预算 214
11.3.1 任务背景 214
11.3.2 知识准备 214
11.3.3 任务要求 214
11.3.4 任务解析 215
11.4 现金预算 216
11.4.1 任务背景 216
11.4.2 知识准备 216
11.4.3 任务要求 217
11.4.4 任务解析 218
第12章 Python在财务中的综合
应用 225
12.1 行业财务报表采集 225
12.1.1 任务背景 225
12.1.2 知识准备 225
12.1.3 任务要求 225
12.1.4 任务解析 225
12.2 财务报表分析 230
12.2.1 任务背景 230
12.2.2 知识准备 231
12.2.3 任务要求 231
12.2.4 任务解析 231
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| 內容試閱：
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当今社会，云计算、大数据、人工智能、区块链等数字技术的快速发展，已经深刻地改变了我们的生活方式和工作模式。这些技术的快速普及和应用使得信息的处理变得更加高效和精确，也为我们提供了更加智能化和便捷的服务。
在财务领域，企业当前最关注的就是财务数智化。财务数智化是指利用数字技术对财务领域进行数字化、智能化改造，涉及财务管理的各个环节，包括但不限于会计核算、报表编制、预算管理、资金管理、成本控制、财务分析、税务筹划、风险管控等，其核心目标是通过技术手段提高财务工作的效率、准确性和决策支持能力，实现财务管理的精细化和智能化。RPA智能财务机器人、财务数字员工和财务大模型是财务数智化应用比较典型的代表，尤其是财务大模型的出现，将会对财务人员的工作方式带来深刻变革。
q 决策支持增强：财务大模型能够处理和分析大量数据，为财务人员提供更为精准和全面的财务分析和预测，从而增强决策支持能力。
q 财务流程自动化：大模型能够自动化处理日常的财务任务，如账务处理、报表生成、税务申报等，减少人工操作，提高工作效率和准确性。
q 角色转变：随着财务工作的自动化和智能化，财务人员的角色将从传统的账房先生转变为业务伙伴和咨询顾问。
q 数智化能力要求提升：财务人员需要学习和掌握新的数智化能力，包括数据分析、机器学习、编程语言(如Python)等，以适应财务工作的智能化需求。
从以上的变化趋势可以看出，掌握Python相关的技术可算作财务人员适应企业财务数智化转型的基础能力。
Python在财务工作中的用途非常广泛，如果能熟练运用Python，可以在以下方面充分发挥作用。
(1) 数据分析与可视化。Python可以用来处理和分析大量的财务数据，例如使用Pandas库进行数据清洗、转换和分析。数据可视化工具可以帮助财务分析师更直观地展示数据，便于做出决策。
(2) 风险管理。利用Python可以进行市场风险、信用风险和流动性风险等量化分析，通过模拟不同的市场情况来评估投资组合的风险，并据此制定风险管理策略。
(3) 投资组合管理。Python可以帮助财务分析师构建投资组合，通过历史数据分析各种资产配置的效果。
(4) 财务报告自动化。利用Python可以生成自动化财务报告，减少人工处理数据的时间和出错的可能性。通过定时任务，可以实现财务报告的定期更新和发布。
(5) 预测分析。可以使用Python的统计和机器学习库(如scikit-learn)进行财务预测，如销售预测、现金流预测等。
(6) 审计自动化。审计师可以使用Python来分析大量财务数据，发现异常或潜在的欺诈行为。
本书基于财务管理领域的专业知识，结合Python相关的技术而编写，以期帮助财务人员从财务的视角学习Python的相关知识，并掌握解决实际问题的能力。书中引入了丰富的财务管理场景，结合Python的各种技术手段，引导读者深入解决各种财务分析、预测、决策的问题。
本书共分12章，其中前两章为Python技术基础，后10章为Python在财务管理中的深入应用。第1章为Python基础应用，结合财务知识介绍了Python的变量、常用语句、函数等基础技术；第2章为Python高级应用，结合财务场景介绍了Python的模块和库、数据可视化和数据采集等高级功能。从第3章开始，结合财务管理领域的专业知识，探讨运用Python解决货币时间价值、资本成本分析、投资项目评价、证券投资组合策略、成本管理、本量利分析、短期经营决策、财务报表分析、财务预测与预算管理等场景中的典型分析和决策问题，这部分内容融合了企业丰富的财务管理场景，综合运用Python技术来解决各种问题。
本书提供的配套教学资源包含以下内容：
q 教学课件(PPT格式)，便于教师授课，可扫描右侧二维码获取；
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本书融入了金蝶公司为客户进行财务管理数智化转型中的大量实践经验，适合作为高等院校财务管理、会计、审计、工商管理、信息管理等相关专业的教学用书，对于学生了解大数据技术在企业经营管理中的价值和作用，以及企业财务管理数智化应用场景非常有帮助。对于企业中高层财务管理人员和信息化主管，本书也是一本不错的参考书。
本书是校企深度合作的成果，在编写的过程中结合了多所院校教师的教学经验，并与金蝶软件的相关专家进行了充分的沟通交流，参考和借鉴了公司的相关资料和实践成果。本书由重庆机电职业技术大学邓茗丹、四川农业大学邹芳担任主编，四川农业大学彭卫、贵州电子商务职院杨瑜、重庆师范大学张保帅、广州华商职院熊阳春担任副主编，贵州电子商务职院徐晓丽、广州华商职院马瑞华、重庆机电职业大学王春梅、广州商学院范时云也共同参与了编写。另外，金蝶精一信息科技服务有限公司的胡玉姣、郑菁、傅仕伟在教材的编写过程中也作出了不少贡献。因为有了他们的辛勤劳动，才会凝结成本书的最终成果。在此，谨对他们表示衷心的感谢！
编者
2024年3月
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