Python 在財務與會計上的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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莊泉福

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深入理解現代數據科學核心：Python編程實踐與數據分析指南 本書旨在為讀者提供一套係統、深入的現代數據科學工具與方法論，重點聚焦於使用Python生態係統進行高效的數據處理、分析、建模與可視化。它並非一本側重特定行業（如金融或會計）應用的教材，而是著力於構建紮實的數據科學基礎，確保讀者能夠靈活應對各種復雜的數據挑戰。 第一部分：Python基礎與環境搭建（為數據科學打下堅實地基） 本部分將詳細闡述Python語言的核心概念，並快速過渡到數據科學工作流所需的關鍵環境配置。 第一章：Python的現代編程範式 本章摒棄對基礎語法冗長描述，直接切入數據科學常用特性。我們將深入探討Python的動態類型係統、麵嚮對象編程（OOP）在數據結構設計中的應用。重點講解列錶（List）、元組（Tuple）、字典（Dictionary）和集閤（Set）的高級操作，特彆是推導式（Comprehensions）在加速數據預處理中的威力。同時，探討Python的裝飾器（Decorators）如何用於函數封裝和性能優化，以及生成器（Generators）在處理大規模數據集時對內存管理的貢獻。 第二章：數據科學工作環境的構建與管理 高效的數據分析始於標準化的環境。本章將指導讀者熟練使用Anaconda/Miniconda進行環境隔離與包管理。我們將詳細介紹Conda環境的創建、激活、環境導齣與復現，確保您的分析結果可以在任何機器上準確重現。此外，對Jupyter Notebook/Lab的深入使用是本章的重點，包括魔術命令（Magic Commands）如 `%timeit` 和 `%run` 的實戰應用，以及如何利用Jupyter的交互性進行探索性數據分析（EDA）。我們將討論版本控製工具Git在數據項目中的集成，確保代碼和實驗記錄的安全與協作性。 第二部分：核心庫的精通——Pandas與NumPy的效率革命 數據處理的效率直接決定瞭分析的速度。本部分將深度剖析Python數據科學的“雙子星”——NumPy和Pandas，教授如何利用它們的底層優化進行快速運算。 第三章：NumPy：高性能數值計算的基石 本章側重於ndarray（N維數組）的內部結構與操作機製。我們將深入講解嚮量化（Vectorization）的原理，說明為何避免顯式的Python循環對於性能至關重要。內容涵蓋：高級索引（Fancy Indexing）、軸（Axis）操作、廣播（Broadcasting）機製的細緻解析，以及綫性代數基礎運算（如矩陣乘法、逆矩陣、特徵值分解）在NumPy中的實現與優化技巧。 第四章：Pandas數據操控的藝術 Pandas是數據清洗和轉換的核心。我們將超越基礎的`read_csv`，聚焦於復雜場景的處理。重點內容包括： 1. 數據對齊與缺失值處理：`merge`, `join`, `concat` 的多對多閤並策略；`fillna`的高級插值方法（如時間序列插值）。 2. 分組聚閤（GroupBy）的深度應用：掌握`apply`, `transform`, `filter` 的區彆與適用場景，實現復雜的多級聚閤計算。 3. 時間序列的強大處理能力：利用`DatetimeIndex`進行重采樣（Resampling）、滾動窗口計算（Rolling Windows）以及時間偏移操作。 4. 性能優化技巧：探討使用`apply`時的性能陷阱，以及如何利用Pandas的內置函數和NumPy的嚮量化操作來替代低效的代碼塊。 第三部分：探索性數據分析（EDA）與數據可視化 本部分強調“從數據中講故事”的能力，教授如何通過有效的視覺化工具揭示數據背後的模式、異常值和潛在關係。 第五章：Matplotlib與Seaborn：靜態可視化的精雕細琢 本章的目標是讓讀者不僅能生成圖錶，還能精確控製圖錶的每一個細節。我們將詳細講解Matplotlib的麵嚮對象接口（Figure, Axes, Artist），以及如何自定義圖錶的樣式、圖例和坐標軸。在此基礎上，我們將引入Seaborn，學習如何利用其高級統計圖錶（如Violin Plots, PairGrids）快速展示變量間的分布和關係，特彆關注多變量數據的可視化布局策略。 第六章：交互式數據探索：Plotly與交互式儀錶闆 在現代數據分析中，交互性是關鍵。本章將介紹Plotly庫，重點講解如何創建可縮放、可鑽取的圖錶。我們將演示如何使用Plotly Express快速生成基礎圖錶，並轉嚮Plotly Graph Objects進行精細的定製。此外，本章還會簡要介紹Dash框架的基本概念，說明如何將Pandas處理的數據和Plotly圖錶整閤到簡單的Web應用或儀錶闆中，實現數據的動態展示。 第四部分：統計建模與機器學習入門 本部分將引導讀者進入預測分析領域，使用Scikit-learn這一行業標準庫，構建和評估預測模型。 第七章：Scikit-learn工作流：模型構建的標準化流程 本章集中講解Scikit-learn的統一API。我們將係統性地覆蓋數據預處理（特徵縮放、獨熱編碼、特徵選擇）和模型訓練的完整流程。重點分析模型選擇（Cross-Validation）、超參數調優（Grid Search與Randomized Search）的最佳實踐。 第八章：經典迴歸與分類模型的實戰應用 我們將詳細剖析幾種核心模型，而非泛泛而談： 1. 綫性模型：多元綫性迴歸（OLS）的假設檢驗及其在Scikit-learn中的實現。 2. 正則化模型：Ridge, Lasso, Elastic Net如何通過懲罰項控製過擬閤，並用於特徵選擇。 3. 樹模型基礎：決策樹的工作原理，以及集成學習方法——Bagging（隨機森林）和Boosting（AdaBoost, XGBoost/LightGBM的簡介）的性能優勢與適用場景對比。 第九章：模型評估與解釋性 一個好的模型需要可靠的評估指標和可解釋性。本章將深入講解迴歸問題的RMSE, MAE, $R^2$；分類問題的混淆矩陣、精確率、召迴率、F1分數，以及ROC麯綫與AUC的深入解讀。此外，我們將引入LIME或SHAP等工具的基本概念，探討如何“打開黑箱”，解釋復雜模型（如梯度提升樹）的預測依據，確保分析過程的透明度和可信賴性。 全書的組織結構強調從底層數據結構到頂層模型構建的邏輯遞進，旨在培養讀者利用Python進行嚴謹、高效、可復現的數據科學項目的能力。