Python程式设计入门：金融商管实务案例(第三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 第三版
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　　学习最好用的程式语言Python打造专业的金融分析平台。
　　书中佐以大量金融实务案例并应用Yahoo Finance及pandas套件开启程式交易之门！

　　本书适合阅读的对象：
　　★ 没有程式概念但想要学程式设计的读者
　　★ 对程式设计在金融科技(Fintech)应用有兴趣者
　　★ 做金融大数据分析入门有兴趣者
　　★ 对程式交易应用之基础入门应用有兴趣者

　　首部曲(绿色)Python 程式设计入门-金融商管实务案例 (第二版)
　　对于没有程式设计的新兵来说，建议选择以Python建立基础的程式设计观念与实力。本书以图例说明程式设计的观念，适合自修者。实务案例实作包含货币时间价值应用如退休金规划；存款与利率试算等；资本预算评估；会计折旧费用试算；所得税试算；技术指标分析；上网爬虫抓股价日资料等。提升学习兴趣与累积实作经验。首部曲的范围即本书的内容(见封底图右下图Python)。Python程式设计入门是二部曲与三部曲的基础。

　　二部曲(蓝色)Fintech Web 应用-程式交易实作
　　此平台发展 Fintech Web 网页应用程式，提供手机、平板、笔电等行动上网的程式交易平台。本书介绍如何规划股票或期货选择权的交易策略，设计明确的交易规则，借由程式依照所设定的交易策略，线上自动执行交易。除日资料外，本书另将实作高频交易策略的历史回测与实单交易。

　　三部曲(黄色)金融大数据 (即将出版)
　　银行、证劵、保险等金融大数据分析应用广泛，金融大数据需要用到统计模型与机器学习之资料探勘技术，最佳化出最适的规则，提昇金融投资应用的价值。

　　本书线上教材资源：
　　github.com/letylin/pyprogbook
　　欢迎读者加入作者的LINE@群组与作者联系，这是採1对1的方式，若书里有您不解的地方，也可以利用此管道与作者一起讨论。

　　LINE@ID：@iex5378o

本书特色

　　★ Python语法简洁好学，适合程式设计入门课程。
　　★ 图例说明程式设计的重要观念。
　　★ 金融实务案例应用在统计分析、技术分析、货币时间价值应用、会计折旧与资本预算应用Yahoo Finance自动下载股票日资料。
　　★ Python资料科学套件完整功能强大，结合统计做资料分析。
　　★ pandas套件与excel整合做资料汇入与汇出；以OOP撰写方式自订套件计算有效利率。

揭秘数据驱动的商业决策：现代数据分析与可视化实战 本书旨在为渴望掌握数据分析核心技能、并将其应用于解决实际商业问题的读者提供一套全面、深入且高度实操性的指南。 在当今这个数据爆炸的时代，数据已不再仅仅是记录，而是驱动企业战略、优化运营效率和创造竞争优势的“新石油”。本书将带领读者跨越理论的门槛，直接进入数据分析的实战前线，专注于使用行业内最流行、最强大的工具集，构建端到端的分析流程。 核心受众定位： 本书特别适合以下群体： 1. 职场新人与初级分析师： 渴望系统学习数据分析基础方法论、熟练掌握主流分析工具（如Python生态系统、SQL）并希望快速上岗或提升工作效率的专业人士。 2. 业务/管理人员： 希望能够独立或指导团队进行数据探索、理解复杂的分析报告，并基于数据做出更明智、更具洞察力的商业决策的管理者。 3. 跨学科学习者： 拥有一定编程基础（但不限于特定领域），希望将数据分析能力应用于市场营销、运营管理、供应链优化、风险评估等多个商业场景的探索者。 --- 第一部分：数据分析的基石——思维模型与工具准备 本部分将为读者打下坚实的数据分析基础，不仅仅是技术层面的掌握，更重要的是建立起正确的“数据思维”。 第一章：数据驱动思维的构建 定义问题与假设驱动： 如何将模糊的商业痛点转化为可量化、可检验的数据问题。探讨“为什么”比“是什么”更重要。 分析的生命周期： 从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）、建模到最终报告的全景流程梳理。 避免常见的数据陷阱： 识别和规避幸存者偏差、相关性不等于因果性、样本选择偏差等误区。 第二章：Python环境的搭建与高效数据结构 环境配置与版本管理： 详述Anaconda/Miniconda的安装、虚拟环境的创建与管理，确保分析环境的稳定性和可复现性。 NumPy：高性能科学计算的核心： 深入讲解多维数组（ndarray）的创建、索引、切片、广播机制（Broadcasting）及其在向量化计算中的效率优势。 Pandas：数据处理的瑞士军刀（I）： 专注于Series和DataFrame的数据结构，掌握数据导入导出（CSV, Excel, JSON, 数据库连接基础），以及索引操作（Loc, Iloc）。 --- 第二部分：数据的清洗、转换与探索性分析（EDA） 原始数据往往是混乱、缺失和不一致的。本部分将聚焦于如何将“脏数据”转化为可供分析的“清洁数据”，并通过可视化手段挖掘初步洞察。 第三章：数据清洗与预处理的艺术 缺失值处理策略： 探究删除、均值/中位数/众数填充、基于模型预测填充（如KNN Imputer）的适用场景与优缺点对比。 异常值检测与处理： 使用统计方法（如Z-Score, IQR）和可视化方法识别离群点，讨论是否应移除或转换异常值。 数据类型转换与格式化： 日期时间数据（Datetime）的解析、字符串处理（正则表达基础应用），以及分类变量的编码（One-Hot Encoding, Label Encoding）。 数据合并与重塑： 精通`merge`, `join`, `concat`操作，理解宽表与长表的转换（`pivot`, `melt`）在数据准备中的关键作用。 第四章：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 描述性统计的应用： 不仅计算均值和标准差，更要关注分布形态（偏度、峰度）对业务理解的启示。 单变量分析： 运用直方图、箱线图（Box Plot）深入理解单个变量的分布特征。 多变量关系探索： 掌握散点图、热力图（Heatmap）来揭示变量间的相关性结构，以及如何利用交叉表（Crosstab）分析分类变量的交互。 分组聚合分析（Groupby）： 这是业务分析的核心技能，学会使用多级分组，结合聚合函数进行精细化的业务指标拆解。 --- 第三部分：数据可视化——将洞察转化为故事 优秀的可视化是连接数据分析师和决策者的桥梁。本部分侧重于使用行业标准库创建既美观又具有信息传达力的图表。 第五章：Matplotlib与Seaborn基础图表构建 Matplotlib：构建图表的基本框架： 掌握Figure、Axes、Axis等核心组件，实现对图表元素的精细控制（标题、标签、图例、颜色映射）。 Seaborn：统计可视化的强大引擎： 专注于关系型、分布型和分类图表的快速生成，如Violin Plot、Pair Plot和FacetGrid在复杂数据探索中的应用。 定制化与美学优化： 学习如何调整图表风格以适应专业报告要求，避免“图表噪音”。 第六章：交互式可视化与报告制作 Plotly/Bokeh简介： 引入交互式图表的概念，展示如何创建可缩放、可悬停信息展示的动态可视化，以增强用户体验。 数据叙事（Data Storytelling）： 讲解如何设计图表序列，构建逻辑清晰的分析路径，确保最终的展示能引导观众得出正确的结论。 从代码到报告： 整合Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，学习如何将代码、分析结果和文本注释有效结合，形成可执行的分析文档。 --- 第四部分：面向应用的进阶分析技术 本部分将展示如何将基础技能扩展到更复杂的商业分析领域，侧重于预测和客户行为洞察。 第七章：回归分析基础与模型评估 线性回归模型的建立： 使用`statsmodels`或Scikit-learn建立简单的多元线性回归模型，解释回归系数的业务含义。 模型假设检验： 理解残差分析的重要性，并检查模型是否满足线性回归的基本假设（如独立性、同方差性）。 模型性能评估指标： 深入理解$R^2$、MAE、MSE、RMSE在不同业务场景下的应用侧重。 第八章：分类问题与预测建模简介 逻辑回归在业务分类中的应用： 介绍如何将线性模型应用于二元分类问题（如客户流失预测的初步尝试）。 混淆矩阵与分类评估： 掌握准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1-Score，理解业务上对“假阳性”和“假阴性”的偏好差异。 模型的可解释性： 强调在业务分析中，模型的结果不仅要准确，更要“可解释”，为后续的决策干预提供依据。 --- 第五部分：数据处理与高效查询的进阶 现代分析离不开对大型数据集的处理，本部分将引入处理外部数据源和优化查询性能的策略。 第九章：SQL基础与数据库交互 关系型数据库基础概念回顾： 理解表、主键、外键、范式。 使用Python连接数据库： 介绍如何使用`SQLAlchemy`或`psycopg2`/`pymysql`等库，在Python环境中执行复杂查询。 优化查询性能的策略： 学习如何编写更高效的`JOIN`语句，理解索引对查询速度的影响，以及避免在Python中进行昂贵的数据筛选。 第十章：性能优化与代码规范 向量化优于循环： 进一步强调Pandas和NumPy中避免使用Python原生循环（如`for`循环）的必要性，转而使用`apply`, `map`, 或向量化操作。 代码的可复现性与文档化： 建立良好的代码习惯，使用清晰的变量命名和函数封装，确保分析流程可被他人理解和重复执行。 本书的每一章都配有详细的代码示例和结构化的实战练习，旨在确保读者不仅理解“做什么”，更能掌握“如何做”，最终将数据分析能力内化为解决复杂商业问题的核心竞争力。

作者简介

林萍珍

　　国立高雄科技大学金融资讯系教授
　　国立高雄科技大学AI金融科技中心主任

　　我们「接触」科技，进而想「创造」科技来改善生活。前者像阅读；后者像写作。写作才能创新，想要做金融科技（FinTech）创新，就必须学写程式。程式设计其实很好玩，撰写金融商管的程式更好玩，一起来创造这个世界吧。

　　经历
　　‧管科会财务会计辅导顾问
　　‧经济部中小企业财务顾问
　　‧获国科会特殊研究人才奖励
　　‧获高科大产学绩优教师
　　‧高科大前金融系主任

　　本书的课本范例是以线上的方式提供给您，有任何勘误或修改也会在此更新，也欢迎您留言与我们讨论书的内容。

　　线上教材资源：
　　github.com/letylin/pyprogbook
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　　封面呈现的鸟是台湾特有种 五色鸟
　　封面摄影/邓柑谋
 

Chapter 01 Python 简介
1-1 Python 发展与特色
1-2 Python 与其他语言的比较
1-3 Python 与 R 之各别优势
1-4 应用Python 实践 FinTech 平台的原因
1-4-1　Python 被评为最推荐的五种 FinTech 应用技术之一
1-4-2　Python 轻松整合 Web 相关技术发展 FinTech 平台
1-4-3　Python 云端证券程式交易平台
1-4-4　Python FinTech 套件
1-4-5　国际知名 FinTech 实验室与教育训练课程
1-4-6　Python 薪水最高
1-5 Python 金融大数据三部曲
1-5-1　Python 与金融大数据技术完美整合
1-5-2　Python 金融大数据三部曲

Chapter 02 整合开发环境
2-1 Anaconda 档案下载
2-2 Anaconda 程式安装
2-3 Anaconda 程式编辑平台
2-3-1　IPython Notebook
2-3-2　Spyder
2-4 Anaconda 支援的套件清单

Chapter 03 资料型别
3-1 可变与不可变
3-2 变数命名规则
3-3 数值型别
3-3-1　整数与浮点数
3-3-2　布林
3-3-3　二进位、八进位、十六进位
3-4 字串型别
3-4-1　文字资料单独显示
3-4-2　文字资料储存在变数中
3-4-3　使用 print 函数显示字串
3-4-4　r 前置字元
3-4-5　字串相加
3-4-6　复制字串
3-4-7　字串长度
3-4-8　取出部分字串
3-4-9　字串比较
3-5 字串的方法
3-6 抽象资料型别
3-7 容器型别
3-7-1　list
3-7-2　tuple
3-7-3　集合 set
3-7-4　字典 dict
3-8 不同型别的共用方法
作业

Chapter 04 资料运算
4-1 运算式
4-1-1　算术运算
4-1-2　关系运算
4-1-3　逻辑运算
4-2 内建函数
4-2-1　资料型别转换
4-2-2　资料运算与处理
4-2-3　格式化输出
4-2-4　容器
4-2-5　系统
4-2-6　迭代
4-2-7　其他
4-3 模组简介与应用
4-3-1　import 模组名称
4-3-2　import 模组名称 as 别名
4-3-3　from 模组名称 import 函数名称 as 别名
作业

Chapter 05 程式设计
5-1 逻辑判断
5-1-1　if
5-1-2　if else
5-1-3　if elif else
5-1-4　巢状 elif
5-2 重覆回圈
5-2-1　单一 for 回圈
5-2-2　巢状 for
5-2-3　while
5-2-4　break 和 continue
5-2-5　range() 函数无法处理浮点数的序列
5-3 Spyder 除错应用
5-4 实务案例
作业

Chapter 06 自订函数
6-1 自订函数的定义、特点与语法
6-1-1　定义
6-1-2　特点
6-1-3　语法
6-2 唿叫函数与回传值用法
6-2-1　唿叫函数
6-2-2　匿名函数
6-2-3　回传值用法
6-3 参数
6-3-1　传址与传值
6-3-2　参数的分类与功能
6-3-3　参数的进阶应用
6-4 变数命名空间的搜寻路径
6-4-1　变数命名空间
6-4-2　范围（scope）
6-4-3　LEGB 架构
6-5 除错
6-5-1　设定中断点
6-5-2　按「Ctrl+F5」进入除错模式
6-5-3　按「Ctrl+F11」进入函数内执行指令或中断点
6-5-4　按「Ctrl+F12」继续执行往下的程式码
6-5-5　再按「Ctrl+F11」进入 len() 函数内的第 1 列
6-5-6　结束除错模式
6-6 实务案例
作业

Chapter 07 档案处理
7-1 档案串流物件
7-2 档案存取方法
7-2-1　档案处理步骤
7-2-2　开启 txt 档案
7-2-3　使用 with as
7-2-4　文字档的读写方法
7-2-5　档案物件的其他属性
7-2-6　写入 CSV 档案
7-2-7　写入 Excel 档案
7-3 档案路径处理
7-4 网路取得资料
7-5 实务案例
作业

Chapter 08 物件导向程式设计
8-1 物件导向程式设计简介
8-1-1　指令式程式设计（instruction oriented programming, IOP）
8-1-2　程序导向程式设计（procedure oriented programming, POP）
8-1-3　物件导向程式设计（object oriented programming, OOP）
8-2 类别、物件与实体
8-2-1　何谓物件？
8-2-2　类别（class）
8-2-3　实体
8-2-4　Python 定义类别与建构物件实体范例
8-2-5　类别、物件与实体程式码对应说明
8-2-6　物件初始化
8-2-7　方法
8-2-8　封装
8-2-9　程序导向与物件导向程式设计的差别
8-3 继承
8-3-1　super() 方法
8-3-2　改写方法（override）
8-4 多重继承
8-5 多型
8-6 错误与异常
8-6-1　语法错误
8-6-2　引发异常
8-6-3　异常处理机制
8-7 模组与套件
8-7-1　套件的制作流程
8-7-2　汇入套件与唿叫套件
8-7-3　第三方套件
8-8 实务案例
作业
 

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這本《Python程式設計入門：金融商管實務案例(第三版)》根本就是為我這種「斜槓」工作者設計的！我白天是個小小的行銷企劃，晚上則偶爾接一些市場調查或社群數據分析的案子。我一直覺得自己需要一個強大的工具來提升工作效率，但又不想花太多時間去學那些聽起來很遙遠的技術。直到我翻開這本書，才發現 Python 竟然可以這麼貼近我的日常工作。書本裡有很多關於社群媒體數據分析的案例，像是如何爬取 Facebook 或 Instagram 的公開數據，然後利用 Python 來分析受眾輪廓、熱門貼文的互動率等等。這些資訊對我做行銷企劃來說，價值非常高！我不再需要依賴第三方工具，自己就能做出更深入的分析。而且，書本的講解方式非常友善，即使我沒有任何程式基礎，也能看懂。它不會一開始就丟一堆複雜的術語，而是從最基礎的資料型別、迴圈、條件判斷開始，然後慢慢引導到如何使用 Pandas、Numpy 這些強大的套件。我尤其喜歡書中關於資料視覺化的部分，用 Matplotlib 畫出來的圖表，讓我的分析報告看起來更有說服力，也更容易讓客戶理解。這本書真的讓我對 Python 的應用範圍有了更廣泛的認識。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《Python程式設計入門：金融商管實務案例(第三版)》的時候，我超興奮的！我一直對程式設計有興趣，但總覺得很多書都講得太學術、太抽象，離我日常工作有點遠。這次看到這本書結合了金融商管的實務案例，根本是為我量身打造嘛！我平常在公司需要處理很多數據，像是分析客戶交易紀錄、預測銷售趨勢、甚至做一些簡單的報表自動化，但每次都要拜託 IT 部門，效率真的很差。自從開始看這本書，我發現 Python 真的沒有想像中那麼難。書本的講解方式很清楚，從最基本的語法開始，一步一步引導，而且馬上就搭配實際的例子，例如怎麼用 Python 處理 Excel 檔案，怎麼爬取網路上的股價資訊。這些內容馬上就能應用在我的工作上，非常有成就感。我尤其喜歡書中關於數據分析的部分，像是如何使用 Pandas 這個套件來清洗、轉換和分析資料，這真的大大提升了我處理數據的效率和深度。以前我只能靠 Excel 的函數，現在有了 Python，我可以做更複雜的分析，而且速度快很多。這本書讓我對 Python 在金融商管領域的應用有了全新的認識，不再覺得它只是個寫程式的工具，而是強大的商業分析利器。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對數字和數據分析有強烈好奇心但又對程式設計感到畏懼的人，我必須說，《Python程式設計入門：金融商管實務案例(第三版)》這本書的出現，真是我的福音！我一直覺得，在這個數據爆炸的時代，不懂得數據分析就好像少了什麼重要的技能。但我之前嘗試過幾次學習程式，總是被那些密密麻麻的代碼和抽象的概念打退堂鼓。這本《Python程式設計入門》真的很不一樣。它把 Python 的學習過程，巧妙地融入到金融商管的實務情境中。書中關於時間序列分析的章節，對我這種對股票市場和經濟波動感興趣的人來說，簡直是寶藏！我學會了如何用 Python 來預測股票的短期走勢，如何計算移動平均線，甚至如何進行一些基本的量化交易策略的回測。這些我以前只敢在新聞上聽到的專業術語，現在透過書本的講解和程式碼的實踐，我竟然也能夠理解和操作了。書本的寫作風格很親切，不會給人壓迫感，而且每個範例都非常詳盡，程式碼也都有清楚的註解，讓我能夠邊學邊做，大大提升了學習的效率。這本書不只是一本程式入門書，它更像是我進入數據分析世界的敲門磚，讓我對未來在金融領域的發展充滿信心！

评分☆☆☆☆☆

這本《Python程式設計入門：金融商管實務案例(第三版)》真的顛覆了我對程式設計學習的刻板印象！我之前試過學其他程式語言，但總是卡在理論和實務脫節的困境。很多書都是講一堆語法規則，卻不知道怎麼應用在實際問題上。這本不同，它從一開始就切入金融商管的場景，讓我能立刻看到學習 Python 的價值。像是書中示範如何用 Python 來進行投資組合的績效評估，這對我這個對投資很有興趣的人來說，簡直是福音！我不需要再仰賴別人幫我寫程式，自己就可以動手算。書本的內容循序漸進，即使我是程式的初學者，也能跟得上。而且，書裡面的案例都很貼近我們在金融市場上會遇到的情況，像是風險管理、信用評分模型等等，這些內容都讓我覺得非常實用。我特別欣賞書中對於不同套件的介紹，例如 NumPy 和 Matplotlib，讓我知道如何進行數值計算和數據視覺化。透過圖表，我能更直觀地理解數據的趨勢和模式，這對我做決策非常有幫助。這本書不只教你寫程式，更教你如何運用程式解決實際的商業問題，真的很棒！

评分☆☆☆☆☆

當我拿到《Python程式設計入門：金融商管實務案例(第三版)》這本書時，我最大的感受就是「實用性」！我目前在一家貿易公司工作，每天都要跟進出口報價、庫存管理、還有訂單的處理。以前這些工作大多是人工處理，或是依賴一些簡單的 Excel 表格，效率不高也容易出錯。這本書的出現，完全解決了我的痛點。書中有一章講述如何利用 Python 自動化處理報價單的產生，這對我來說簡直是救星！我本來覺得程式設計很難，但書本從最基本的 Python 語法開始，用非常淺顯易懂的方式說明，搭配公司裡實際會用到的範例，像是如何讀取 CSV 檔案、如何比對資料、如何輸出成 Word 或 PDF 格式。這些功能我真的太需要了！我還學會了如何用 Python 來分析銷售數據，找出哪些產品賣得最好，哪些地區的訂單量比較高，這些資訊對我制定行銷策略非常有幫助。書中對於資料清理的步驟也講解得很詳細，這點非常重要，因為真實世界的資料往往很混亂，學會如何處理這些雜亂的資料，才能做出有意義的分析。總之，這本書讓我看到 Python 在中小企業營運上的巨大潛力。