大数据技术在财务中的应用（Python)

郭兆 陈婕（新道科技股份有限公司）

目录

  • 1 知己知彼，百战不殆——课程导学
    • 1.1 ★★★课程概述★★★
    • 1.2 课程标准
    • 1.3 学习指南
    • 1.4 “岗课赛证”融通
  • 2 与时俱进，守正创新——走进大数据技术
    • 2.1 导学灯
    • 2.2 价值引领：华为以行践言引领自主创新
    • 2.3 大数据知多少？
    • 2.4 大数据为什么选择Python？
    • 2.5 Python与财务的不解之缘
    • 2.6 你了解Python吗？
      • 2.6.1 漫谈Python
      • 2.6.2 Python之父
    • 2.7 企业导师之财务案例实操
    • 2.8 知识大闯关
    • 2.9 代码互动区
  • 3 循序渐进，脚踏实地——Python语法基础
    • 3.1 导学灯
    • 3.2 价值引领：以史为鉴，榜样的力量
    • 3.3 财经大数据分析环境准备
    • 3.4 第一个Python程序
    • 3.5 数据类型——数值
      • 3.5.1 算术运算符
      • 3.5.2 赋值运算符
      • 3.5.3 比较运算符
      • 3.5.4 逻辑运算符
    • 3.6 数据类型——字符串
      • 3.6.1 转义字符
      • 3.6.2 字符串格式化
    • 3.7 其他高级数据类型
      • 3.7.1 列表
      • 3.7.2 元组
      • 3.7.3 字典
    • 3.8 企业导师之财务案例实操
    • 3.9 知识大闯关
    • 3.10 代码互动区
  • 4 夯实基础，厚积薄发——Python语法进阶
    • 4.1 导学灯
    • 4.2 价值引领：从新能源汽车看高质量发展
    • 4.3 流程控制—条件语句
      • 4.3.1 if-else条件语句
      • 4.3.2 if-elif-else条件语句
      • 4.3.3 if嵌套语句
    • 4.4 流程控制——循环语句
      • 4.4.1 while循环语句
      • 4.4.2 for循环语句
      • 4.4.3 嵌套循环
      • 4.4.4 跳转语句
    • 4.5 功能不够用，函数来帮助
      • 4.5.1 内置函数
      • 4.5.2 自定义函数
      • 4.5.3 匿名函数
    • 4.6 函数的参数和变量作用域
      • 4.6.1 函数参数
      • 4.6.2 变量作用域
    • 4.7 了解高级函数
      • 4.7.1 filter函数
      • 4.7.2 map函数
      • 4.7.3 reduce函数
    • 4.8 企业导师之财务案例实操
    • 4.9 知识大闯关
    • 4.10 代码互动区
  • 5 去伪存真，精益求精——Pandas数据处理
    • 5.1 导学灯
    • 5.2 价值引领：“第三方测评”去伪存真之路任重道远
    • 5.3 Pandas基础
      • 5.3.1 数据结构
      • 5.3.2 数据读取
    • 5.4 Pandas数据筛选查询
    • 5.5 Pandas数据清洗
      • 5.5.1 重复值处理
      • 5.5.2 缺失值处理
      • 5.5.3 其他异常处理
      • 5.5.4 索引设置
    • 5.6 Pandas数据特征分析
    • 5.7 Pandas数据组合
    • 5.8 Pandas数据分组聚合
    • 5.9 企业导师之财务案例实操
    • 5.10 知识大闯关
    • 5.11 代码互动区
  • 6 精耕细作，提质增效——财务数据可视化
    • 6.1 导学灯
    • 6.2 价值引领：安踏坚持深耕主业，创新铸就品牌
    • 6.3 Matplotlib-财经数据可视化
      • 6.3.1 Matplotlib简介
      • 6.3.2 Matplotlib创建画布与子图
      • 6.3.3 Matplotlib初级应用
        • 6.3.3.1 初级应用1
        • 6.3.3.2 初级应用2
        • 6.3.3.3 初级应用3
      • 6.3.4 作图函数—plot
    • 6.4 Pyecharts-财经数据可视化
      • 6.4.1 Pyecharts简介
      • 6.4.2 Pyecharts初级应用
    • 6.5 企业导师之财务案例实操
    • 6.6 知识大闯关
    • 6.7 代码互动区
  • 7 善思融通，居安思危——财务大数据分析
    • 7.1 导学灯
    • 7.2 价值引领：数据资产入表，潜在市场规模超60万亿元
    • 7.3 财务指标分析
    • 7.4 资产负债表分析
    • 7.5 利润表分析
    • 7.6 行业指标分析
    • 7.7 企业导师之财务案例实操
    • 7.8 知识大闯关
    • 7.9 代码互动区
  • 8 技能大赛资源（拓展）
    • 8.1 会计实务赛项
    • 8.2 业财税融合大数据应用赛项
    • 8.3 “新道杯”数智财经赛项
    • 8.4 “网中网杯”大数据财务管理技能赛项
    • 8.5 “一带一路”暨金砖大赛之会计实务技能赛项
    • 8.6 “科云杯”全国大学生财会职业能力赛项
    • 8.7 全国大学生数智化业财融合赛项
  • 9 职业资格资源(拓展)
    • 9.1 初级会计师
    • 9.2 1+X证书
Pandas数据分组聚合
  • 1 学习目标
  • 2 教学视频
  • 3 科云小课堂
  • 4 PPT
  • 5 牛刀小试
  • 6 拓展阅读

通过学习本知识点，可达到以下三维目标：

1.知识目标：理解数据拆分的函数语法；

                   掌握groupby()函数。

2.技能目标：学会使用groupby()函数、get_group()函数。

3.素养目标：培养动手操作的好习惯；

                  培养认真负责、严谨细致的工作态度；

                  形成互帮互助的团队合作意识。