本书市面上较稀缺

本书满足了在经济管理大数据分析领域的应用需求，旨在为读者提供一个基于实际案例的学习工具，使读者能够掌握Python语言的应用技能，并将其应用于实际工作中。
本书主要涵盖宏观经济、企业财务、企业管理等方面的经济管理知识，并应用Python分析技术对经济管理数据库中提取的粗数据进行清洗和分析。本书内容包含Python单比率时间序列分析、多指标比率分析及构图分析等，适合初学者使用。此外，本书还介绍了大数据应用Python进行因果推断和机器学习的方法，涉及宏观经济数据和微观企业上市数据，帮助读者掌握多种经济管理大数据分析的技能。本书配备二维码扩展课程学习内容，提供相关的课件、数据等资源，供教师和学生使用。
本书的目标读者主要是经济管理类专业的学生和业界经济管理类工作人员，可以将本书看作经济管理学科本科高年级学生进行大数据分析的教材或是业界撰写经济管理报告的工具书。本书旨在培养读者的经济管理专业科学素养和综合能力，满足他们在实际工作中对分析报告的需求，同时通过案例的融入，加强对读者思政素质的培养。

第1篇Python数据分析基础
第1章Python介绍
1.1学习Python的目的
1.2Python的发展历程
1.3Python学习的基本思路
1.4Python代码开发环境
1.5Python的安装
1.6学习Python的社会责任
第2章Python基础
2.1Python基础数据类型
2.2NumPy语法
2.3Pandas语法
实操案例运用Pandas读取Excel数据并进行数据处理
第3章Python数据获取、清洗以及常见的处理
3.1数据获取
3.2数据清洗
实操案例数据一致性及缺失值的清理
3.3常见的数据处理
第4章Python数据构图分析
4.1Matplotlib简介
4.2图像要素
4.3画图类型
实操案例房价与房间数量的关系分析
第5章Python经济管理比率分析
5.1单指标变化率计算
5.2多指标比率计算
实操案例运用Python进行企业财务比率分析
第2篇Python数据因果关系推断
第6章Python数据线性因果关系推断
6.1二元线性回归模型及其参数估计
6.2普通最小二乘法的Python实现
实操案例6-1企业股价的市场影响因素——线性回归模型
6.3对数化模型的Python实现
实操案例6-2企业流动性的影响因素——对数化模型
第7章Python与数据统计推断
7.1统计分析推断的数学表示
7.2P值统计及图形解释
7.3单双侧t检验及Python实现
实操案例7-1企业偿债能力影响因素——单双侧t检验
7.4置信区间
7.5线性组合的假设检验
实操案例7-2企业偿债能力影响因素——线性组合假设检验
7.6标准化回归模型的Python实现
实操案例7-3企业成长性的影响因素——标准化回归
第8章Python非线性因果关系推断
8.1二次项模型
实操案例8-1企业创新与企业规模的倒U形关系——二次项回归
8.2交互项的理论意义及实现
实操案例8-2企业成长性的财务影响因素——交互项分析
8.3模型误设检验
第9章虚拟变量
9.1虚拟变量概述
9.2虚拟变量的Python实现
实操案例9-1企业规模与资产负债率的因果关系推断——虚拟变量构造
9.3二值变量交叉
实操案例9-2金融危机与企业债务的分析——虚拟变量交叉项的回归
第10章异方差的Python应用
10.1异方差性概述
10.2异方差性检验
10.3异方差性处理——加权最小二乘法
实操案例企业资本结构调整的影响因素——异方差检验及处理
第11章面板数据模型
11.1混合模型
11.2固定效应模型
11.3随机效应模型
11.4模型实操与比较
实操案例企业营运能力的因果关系推断
第3篇Python机器学习方法
第12章Python机器学习基础介绍
12.1机器学习的来源
12.2机器学习的定义
12.3机器学习的发展
12.4机器学习的基础
12.5机器学习的应用
12.6机器学习的分类
12.7机器学习的基本流程
第13章Python机器学习的分类模型
13.1逻辑回归模型（二值因变量模型）
13.2KNN算法
13.3支持向量机
13.4决策树算法
实操案例企业财务舞弊的影响因素分析——机器学习分析