为应对大数据带来的挑战,各行各业都在逐渐转变运行模式,会计的理论构建和实践应用也受到了巨大的冲击。大数据在会计中的应用,对会计信息的呈现、获取、使用方式和质量要求产生了巨大的影响,形成了新的财务会计与管理会计大数据体系;要求会计人员从烦琐低效的事后工作中走出来,转向更高层次的事前、事中的预测、决策、计划和控制活动;会计人员的学习目标和学习内容发生了巨大变革。当前,我国正大力开展新文科专业建设,强调通过文理科交叉和跨学科发展,培养新时代的文科复合型人才。然而智能会计教学仍然存在着“缺教材、缺师资、缺方案”的痛点,理论教学落后于企业实践,人才培养落后于市场需求。其中,缺教材问题尤为突出。为此,本书基于Python语言,通过理论讲解、任务引导和技能训练,讲述财务大数据分析与挖掘技术,由浅入深、层层递进,逐步引导会计学生建立这门课程的思维模式,培养学生的创新能力。
本书内容从逻辑上分为四个部分:首部分是财务大数据认知与Python基础,主要介绍财务大数据概念与思维,以及Python的环境搭建、语法规则、变量和语句、文件和目录管理等基础内容;第二部分是Python财务大数据的获取,包含网页基础和正则表达式等网络爬取技术的前导知识,静态网页、动态网页的数据爬取技术,以及pdf文本分析技能;第三部分是Python财务大数据的预处理,介绍如何使用Python对获取的数据进行清洗和整理;第四部分是财务大数据的分析与可视化,介绍财务大数据的基本分析、专题分析与机器学习技术,以及可视化等数据分析与挖掘技术。