《Python财务数据分析与应用(64课时)》教学大纲

《Python财务数据分析与应用》教学大纲课程编号：课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课√专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时：64讲课学时：32实验（上机）学时：32学分：4适用对象：会计学先修课程：计算机基础一、教学目标该课程是针对会计学专业本科学生开设的，其主要目的是教会学生能够利用python语言处理和分析实际财务数据。本课程以实际工作中的财务数据进行实训教学，达到的教学目标是：增强学生实际动手解决问题的能力，掌握python编程的基础，学会利用python处理和分析实际财务数据。二、教学内容及其与毕业要求的对应关系重点讲授python编程基础、数据结构和数据处理、数据分析方法、数据可视化的基本思路和软件实现，python数据分析的编程是本课程的难点内容，课程拟结合实际工作中的案例数据对该部分内容进行举一反三来强化学生的学习和训练学生的数据分析思维。课程内容以多媒体的课件讲授为主，同时上机应用python对财务数据分析的各常用方法进行实现，上机完成每种方法的练习。采用课堂练习和课后作业方式对学生掌握知识情况进行考核，建议采用开卷或论文方式进行课程考核，本课程平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：（宋体，小四号字）教学课时分配序号章节内容讲课实验其他合计1Python编程入门22

42Python语言基础44

83Python控制结构44

84Python函数和模块44

85Python数据分析基础44

106Python数据分析实战44107Python数据可视化44108Python财务应用案例6612合计3232064四、教学内容第1章Python编程入门1.1Python简介1.2Anaconda的安装与使用1.2.1下载与安装 1.2.2JupyterNotebook界面介绍1.2.3JupyterNotebook基本应用1.3Python编程1.3.1Python程序应用1.3.2程序代码调试过程解析教学目标：1.财务大数据的概念、内涵和特征2.培养大数据思维，锻炼大数据逻辑3.大数据在财务工作中的应用4.大数据关键技术5.Python语言的特点6.Python的环境搭建7.JupyterNotebook的基本使用方法教学重点、难点：Python语言、Python编程应用课程的考核要求：基于JupyterNotebook应用环境的Python编程应用。复习思考题：1、了解Python在大数据分析领域的地位。2、Anaconda与Python有什么关系和区别？第2章

Python语言基础2.1变量、常量和赋值2.1.1变量（标识符）命名规则2.1.2输入与输出2.1.3查看数据库2.2基本数据类型2.2.1数值类型2.2.2字符串类型2.2.3其他类型2.2.4数据类型转换2.3组合数据类型2.3.1列表（List）2.3.2元组（Tuple）2.3.3集合（Set）2.3.4字典（Dict）2.4表达式与运算符2.4.1算术运算符2.4.2比较运算符2.4.3赋值运算符2.4.4逻辑运算符2.4.5运算符优先级规则2.4.6常见的列表运算符2.5Python代码编写规则2.5.1Python语句书写规则2.5.2部分编码规则教学目标：1.变量、常量，掌握赋值操作的用法。2.基本数据类型的概念及其应用。3.组合数据类型的概念，掌握创建、新增、修改、删除等操作。4.表达式和运算符的用法，熟悉运算符优先级。5.代码编写规则。教学重点、难点：基本数据类型的概念及其应用，表达式和运算符的用法，运算符优先级。课程考核要求：1.熟练掌握基本数据类型应用。2.掌握python代码编写中，对数据类型进行创建、新增、修改、删除等操作。复习思考题：如何创建、新增、修改、删除相关数据？财务工作中哪些时候可能会用到这几种情况？第3章

Python控制结构3.1程序结构简介3.2顺序结构3.3选择结构3.3.1if语句3.3.2If语句的嵌套3.3.3条件表达式3.4循环结构3.4.1while语句3.4.2for语句3.4.3range()函数3.4.4enumerate()函数3.4.5continue、break以及else子句3.4.6循环嵌套3.5其他语句3.6程序调试和异常处理3.6.1程序调试3.6.2异常处理教学目标：1.顺序结构2.选择结构3.循环结构4.Pass、断言序调试和异常处理教学重点、难点：Python三种结构、异常处理课程考核要求：1.熟练应用顺序结构2.熟练应用选择结构熟练应用循环结构复习思考题：顺序结构、选择结构和循环结构分别是什么？在什么情况下应该使用它们？第4章Python函数和模块4.1Python函数4.1.1函数的创建和调用4.1.2函数的分类4.1.3内置函数4.1.4标准库函数4.1.5第三方库函数4.2Python函数参数传递4.2.1可选参数4.2.2关键字参数4.2.3可变参数4.3Python变量的作用域4.3.1局部变量4.3.2全局变量4.4Python函数高级特性和典型函数举例4.4.1匿名函数4.4.2函数式编程4.4.3典型函数举例4.5Python模块和包4.5.1模块的导入和使用4.5.2Python中的包4.6python语言特性特性1：动态强类型语言特性2：一切皆对象特性3：解释型语言特性4：自动垃圾回收机制教学目标：1、函数的创建和调用2、常见的内置函数、标准库函数和第三方库函数3、可选参数、关键字参数和可变参数4、变量的作用域5、匿名函数，熟练常用的map、reduce、reversed、sorted函数6、模块和导入第三方包7、Python的语言特性教学重点、难点：匿名函数的掌握课程考核要求：1.函数的创建于调用2.常见的函数3.掌握匿名函数复习思考题：什么是模块？如何导入第三包？第5章Python数据分析基础5.1数据分析的基本流程5.2NumPy基础5.2.1NumPy基本数据结构5.2.2数组的索引和切片5.2.3数组运算5.2.4NumPy通用函数5.2.5利用NumPy数组进行数据处理5.3Pandas基础5.3.1Pandas简介5.3.2Pandas的数据结构5.4Pandas的常见操作5.4.1常用属性5.4.2查改增删数据5.4.3算术运算与数据对齐5.4.4统计计算与描述教学目标：1.NumPy数组的概念，创建方法、属性和数据类型操作方法的使用2.数组索引和切片的概念及使用方法3.数组运算方法的使用4.NumPy通用函数有基本使用方法和常用的统计分析函数5.DataFrame数据结构的创建6.DataFrame的行操作与列操作7.Pandas的常见操作教学重点、难点：常用数组的操作、运算方法；DataFrame的行操作与列操作的运用；Pandas的常见操作的用法。课程的考核要求:1.了解NumPy数组的概念2.掌握常用的数组操作方法熟悉数组索引和切片的概念3.掌握数组索引和切片的用法4.掌握数组的各类运算方法5.掌握NumPy通用函数的基本使用方法和常用的统计函数6.掌握Pandas的两种数据结构：Series和DataFrame的简单操作。复习思考题：1. 数组和列表的区别是什么？如何相互转换？2. Series和Dataframe有什么区别？第6章Python数据分析实战6.1数据读取与写入6.1.1读写Excel文件6.1.2读写文本文件6.2数据预处理6.2.1数据清洗6.2.2数据抽取6.2.3数据排序6.2.4数据合并6.2.5数据计算6.3数据分析6.3.1基本统计分析6.3.2分组分析6.3.3分布分析6.3.4交叉分析6.3.5结构分析6.3.6相关分析教学目标：1.读写Excel和CVS文件的方法。2.数据清洗的概念和方法，主要是检测与处理重复值、缺失值和异常值。3.数据抽取和数据排序的常用方法。4.数据合并的常用方法，主要为不同的方法合并数据。5.数据分析的方法，包括基本统计分析、分组分析、分布分析、交叉分析、结构分析和相关分析。教学重点、难点：数据预处理的过程；数据分析方法的应用课程的考核要求：1.基本的数据读取、处理、分析；2.熟练运用数据预处理的方法；3.理解数据分析中各个不同的分析方法；4.掌握整个Python数据分析的过程。复习思考题：1、Pandas的常见操作有哪些?3、总结个人在数据预处理中遇到的问题。2、面对不同的数据如何选取适合的数据分析方法？第7章Python数据可视化7.1Matplotlib概述7.2Matplotlib基本绘图7.2.1pyplot基本绘图流程7.2.2通过figure()函数创建画布7.2.3通过add_subplot()函数创建并选中子图7.2.4添加各类标签7.2.5设置pyplot的动态rc参数7.2.6图形保存为文件7.3Pandas基本绘图7.3.1折线图7.3.2柱形图7.3.3饼图7.3.4散点图教学目标：1.Matplotlib的作用。2.运用pyplot创建图形的方法，掌握子图的绘制。3.pyplot常用的绘图参数的调节方法。4.Pandas基本绘图的方法。5.散点图、折线图、直方图、柱形图和饼图的绘制。教学重点、难点：Matplotlib的底层机制；Matplotlib和Pandas基本绘图课程的考核要求：1.Matplotlib的基本原理和作用；2.Matplotlib绘制常见的数据图形并理解Matplotlib的图形元素；3.Matplotlib创建和管理子图；4.Matplotlib的交互式绘图功能；5.Matplotlib输出多种格式的图像文件。复习思考题：1、什么是Matplotlib？它有什么作用？2、Matplotlib提供哪些常用的绘图方法？分别用于绘制什么类型的图形？3、如何使用子图来展示多个图形，使它们组成一个整体？第8章Python财务应用案例8.1财务会计应用案例8.1.1固定资产折旧计算8.1.2凭证断号与重号分析8.1.3账表分析8.1.4财务趋势分析8.1.5账龄分析8.2管理会计应用案例8.2.1资金时间价值8.2.2企业筹资分析8.2.3净现值法应用8.2.4投资回收期测算8.2.5成本性态分析8.2.6本量利分析8.3综合应用案例8.3.1本福特定律应用8.3.2业财融合大数据多维度盈利能力分析教学目标：1.财务会计应用案例2.管理会计应用案例3.综合应用案例4.通过案例，让学生掌握Pandas的读写操作，groupby()函数的运用，聚合的操作，Series、DataFrame的数据运算，描述性统计函数的运用，利用Matplotlib库绘制各种图表。教学重点、难点：Python在财务会计、管理会计以及综合运用的案例过程课程的考核要求：1.掌握Python在不同案例中运用的过程，掌握各类函数；2.掌握Python在资金时间价值、企业筹资分析、净现值法应用、投资回收期测算、成本性态分析、本量利分析等方面的应用；3.能够将Python应用于综合财务管理并进行综合进行分析。复习思考题：1、试想一下Python在财务会计、