Python 在財務與會計上的應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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莊泉福

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深入理解现代数据科学核心：Python编程实践与数据分析指南 本书旨在为读者提供一套系统、深入的现代数据科学工具与方法论，重点聚焦于使用Python生态系统进行高效的数据处理、分析、建模与可视化。它并非一本侧重特定行业（如金融或会计）应用的教材，而是着力于构建扎实的数据科学基础，确保读者能够灵活应对各种复杂的数据挑战。 第一部分：Python基础与环境搭建（为数据科学打下坚实地基） 本部分将详细阐述Python语言的核心概念，并快速过渡到数据科学工作流所需的关键环境配置。 第一章：Python的现代编程范式 本章摒弃对基础语法冗长描述，直接切入数据科学常用特性。我们将深入探讨Python的动态类型系统、面向对象编程（OOP）在数据结构设计中的应用。重点讲解列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）的高级操作，特别是推导式（Comprehensions）在加速数据预处理中的威力。同时，探讨Python的装饰器（Decorators）如何用于函数封装和性能优化，以及生成器（Generators）在处理大规模数据集时对内存管理的贡献。 第二章：数据科学工作环境的构建与管理 高效的数据分析始于标准化的环境。本章将指导读者熟练使用Anaconda/Miniconda进行环境隔离与包管理。我们将详细介绍Conda环境的创建、激活、环境导出与复现，确保您的分析结果可以在任何机器上准确重现。此外，对Jupyter Notebook/Lab的深入使用是本章的重点，包括魔术命令（Magic Commands）如 `%timeit` 和 `%run` 的实战应用，以及如何利用Jupyter的交互性进行探索性数据分析（EDA）。我们将讨论版本控制工具Git在数据项目中的集成，确保代码和实验记录的安全与协作性。 第二部分：核心库的精通——Pandas与NumPy的效率革命 数据处理的效率直接决定了分析的速度。本部分将深度剖析Python数据科学的“双子星”——NumPy和Pandas，教授如何利用它们的底层优化进行快速运算。 第三章：NumPy：高性能数值计算的基石 本章侧重于ndarray（N维数组）的内部结构与操作机制。我们将深入讲解向量化（Vectorization）的原理，说明为何避免显式的Python循环对于性能至关重要。内容涵盖：高级索引（Fancy Indexing）、轴（Axis）操作、广播（Broadcasting）机制的细致解析，以及线性代数基础运算（如矩阵乘法、逆矩阵、特征值分解）在NumPy中的实现与优化技巧。 第四章：Pandas数据操控的艺术 Pandas是数据清洗和转换的核心。我们将超越基础的`read_csv`，聚焦于复杂场景的处理。重点内容包括： 1. 数据对齐与缺失值处理：`merge`, `join`, `concat` 的多对多合并策略；`fillna`的高级插值方法（如时间序列插值）。 2. 分组聚合（GroupBy）的深度应用：掌握`apply`, `transform`, `filter` 的区别与适用场景，实现复杂的多级聚合计算。 3. 时间序列的强大处理能力：利用`DatetimeIndex`进行重采样（Resampling）、滚动窗口计算（Rolling Windows）以及时间偏移操作。 4. 性能优化技巧：探讨使用`apply`时的性能陷阱，以及如何利用Pandas的内置函数和NumPy的向量化操作来替代低效的代码块。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 本部分强调“从数据中讲故事”的能力，教授如何通过有效的视觉化工具揭示数据背后的模式、异常值和潜在关系。 第五章：Matplotlib与Seaborn：静态可视化的精雕细琢 本章的目标是让读者不仅能生成图表，还能精确控制图表的每一个细节。我们将详细讲解Matplotlib的面向对象接口（Figure, Axes, Artist），以及如何自定义图表的样式、图例和坐标轴。在此基础上，我们将引入Seaborn，学习如何利用其高级统计图表（如Violin Plots, PairGrids）快速展示变量间的分布和关系，特别关注多变量数据的可视化布局策略。 第六章：交互式数据探索：Plotly与交互式仪表板 在现代数据分析中，交互性是关键。本章将介绍Plotly库，重点讲解如何创建可缩放、可钻取的图表。我们将演示如何使用Plotly Express快速生成基础图表，并转向Plotly Graph Objects进行精细的定制。此外，本章还会简要介绍Dash框架的基本概念，说明如何将Pandas处理的数据和Plotly图表整合到简单的Web应用或仪表板中，实现数据的动态展示。 第四部分：统计建模与机器学习入门 本部分将引导读者进入预测分析领域，使用Scikit-learn这一行业标准库，构建和评估预测模型。 第七章：Scikit-learn工作流：模型构建的标准化流程 本章集中讲解Scikit-learn的统一API。我们将系统性地覆盖数据预处理（特征缩放、独热编码、特征选择）和模型训练的完整流程。重点分析模型选择（Cross-Validation）、超参数调优（Grid Search与Randomized Search）的最佳实践。 第八章：经典回归与分类模型的实战应用 我们将详细剖析几种核心模型，而非泛泛而谈： 1. 线性模型：多元线性回归（OLS）的假设检验及其在Scikit-learn中的实现。 2. 正则化模型：Ridge, Lasso, Elastic Net如何通过惩罚项控制过拟合，并用于特征选择。 3. 树模型基础：决策树的工作原理，以及集成学习方法——Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, XGBoost/LightGBM的简介）的性能优势与适用场景对比。 第九章：模型评估与解释性 一个好的模型需要可靠的评估指标和可解释性。本章将深入讲解回归问题的RMSE, MAE, $R^2$；分类问题的混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数，以及ROC曲线与AUC的深入解读。此外，我们将引入LIME或SHAP等工具的基本概念，探讨如何“打开黑箱”，解释复杂模型（如梯度提升树）的预测依据，确保分析过程的透明度和可信赖性。 全书的组织结构强调从底层数据结构到顶层模型构建的逻辑递进，旨在培养读者利用Python进行严谨、高效、可复现的数据科学项目的能力。