前言

根据IDC(国际数据公司)预测，2025年全球数据总量将突破175ZB，数据已成为驱动经济转型的核心生产要素。从金融、医疗到零售、制造，各行业纷纷构建数据中台，通过实时分析、预测建模实现降本增效。然而，海量数据的价值挖掘面临严峻挑战，异构数据整合困难、实时处理需求激增、分析复杂度指数级上升。传统的数据处理工具（如Excel、SQL等）已无法满足大规模、高并发的业务场景，企业急需掌握高效、灵活的大数据分析技术的人才。在数字经济与智能财务深度交融的今天，财会领域正经历从“核算记录者”向“战略决策者”的范式跃迁。新的《中华人民共和国会计法》明确要求企业建立财务大数据分析体系，Python凭借其语法简洁直观以及灵活高效的数据处理能力脱颖而出，正在成为财务数字化转型的核心引擎（从千万级凭证的智能稽核，到多维度成本动因分析，从现金流预测模型构建，到ESG报告自动化生成）。德勤调研显示，2025年78%的企业要求财务人员具备SQL/Python数据分析能力，但仅12%的财会毕业生达到岗位技术要求。目前，很多高校的教学仍以Excel+VBA为主，但行业已全面转向Python+Power BI+智能财务中台的协同体系。在证监会2024年处罚案例中，43%涉及财务数据篡改，传统抽样审计无法应对全量数据时代的反舞弊需求。本书专为财会类专业量身定制，致力于培养“精通数据工具的财务专家”与“深谙财会逻辑的技术人才”。

本书将Python基础知识与财务知识进行深度融合，以大数据分析流程为主线，从大数据分析基本理论开始，使用财务专业案例，深入浅出地介绍Python在财务领域的应用，旨在培养学生的数据思维和数据管理能力，为Python在财务领域的进一步应用打下坚实基础。

本书共十章： 第一章财务大数据分析概述，主要介绍财务大数据及财务大数据分析的相关概念、常用工具以及操作流程； 第二章Python概述，主要介绍Python语言的前世今生以及特点，阐释了简单的编程原理并介绍了Python的输入和输出函数以及编程规范； 第三章Python对象类型，重点讲解Python中的两种基本数据类型数值和字符串的使用，Python高级数据类型列表、元组、字典和集合的应用及相关函数； 第四章Python程序的选择结构、循环结构，阐释了Python流程控制的两种结构——分支结构和循环结构的应用； 第五章Python函数，介绍了Python三类函数的应用，分别是内置函数、自定义函数和匿名函数； 第六章文件操作，主要介绍了文件的概念和分类、文本文件和二进制文件内容操作、文件级和文件夹级操作等； 第七章基于数据库的数据采集，主要介绍数据库的相关概念、常用SQL语句、数据库访问等； 第八章基于网页的数据采集，主要介绍HTML基础、网络爬虫概念及原理、应用requests库和beautifulsoup4库编写网络爬虫程序等； 第九章大数据的筛选、清洗与处理，主要介绍Pandas库简介、Pandas数据结构、Pandas文件读取、数据筛选与查询、数据处理常用高阶函数、数据清洗、数据特征分析与数据合并、数据分组聚合与透视等； 第十章大数据可视化呈现，主要介绍Matplotlib库数据可视化和Pyecharts库数据可视化。

本书的特色在于其将Python基础知识与财务分析知识进行了深度融合，旨在培养学生的数据思维和数据管理能力，为Python在财务领域的进一步应用打下坚实基础。其价值则体现在能够帮助学生掌握利用Python进行高质量财务数据处理的能力，提升财务工作的效率和准确性。具体来说，本书的特色如下。

（1） 融合Python与财务分析： 以Python为工具，将Python基础知识与财务分析知识相结合，使学生在学习Python的同时，能够理解和应用财务分析的相关概念和方法。

（2） 强调数据思维与管理能力： 以真实企业财报数据、业务数据为素材，引导学生学习大数据时代企业财务智能化转型中的新工具——Python，着重培养学生的数据思维和数据管理能力。

（3）实践导向： 包含多个财务应用项目，通过实践任务让学生将所学知识应用于实际工作中，提高解决问题的能力。

本书内容深入浅出，理论与实践并重，适合以下读者群体： ①高等院校会计学、财务管理、审计学等专业本科生和研究生，以及其他专业对数据分析感兴趣的学生。只要对数据分析有兴趣，都可以通过本书掌握Python大数据分析的基础知识和技能。②从事数据分析工作的技术人员。本书提供了从数据采集、清洗、存储到分析和可视化的完整流程，适合从事数据分析工作的技术人员提升技能。③需要进行数据处理的科研人员。无论是自然科学、社会科学还是人文科学领域的科研工作者，都可以通过本书学习如何利用Python高效处理和分析实验数据或调查数据。④希望了解大数据分析应用的企业管理者。本书通过丰富的案例展示了大数据分析在财务决策领域的应用，能够帮助企业管理者更好地理解数据驱动的决策模式。

本书由山东工商学院王秀婷、李红芹和刘明吉编写。第一章、第二章、第九章第一~七节由王秀婷编写，第三章、第四章、第五章、第十章第二节由刘明吉编写，第六章、第七章、第八章、第九章第八节、第十章第一节由李红芹编写。王秀婷负责统稿。

在本书构思到编写的过程中，我们得到了山东工商学院会计学院桂良军、尹逊涛、夏鑫、王金凤、谷增军等领导和老师的大力支持，此外，我们也参考了一些教材及其他资料，在此表示诚挚的感谢。受编者水平所限，本书难免有不妥之处，敬请读者批评指正。

大数据领域正经历从 “工具革新” 到 “思维革命” 的质变。数据从业者不仅需精通算法与编程，更要理解业务逻辑、权衡技术选型、守护数据伦理。本书试图构建一座多维能力桥梁，既“授人以鱼”（即用即学的代码片段），亦“授人以渔”（系统化的问题解决方法论），更启发 “何以渔”（批判性思维与技术创新意识）。期待读者通过本书，不仅能成为数据技术的熟练运用者，更能成长为驾驭数据洪流的破局者。

本书虽力求精准，但财会规则与技术迭代永无止境，恳请读者通过出版社邮箱反馈建议，我们将持续迭代，与您共同探索智能财务的星辰大海。

编者2025年4月