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内容大纲
本书从财务数据分析的基本要点讲起，涵盖Python基础快速入门、财务数据处理，财务数据分析、财务数据可视化等内容。在基础知识方面，本书介绍了Python编程的基础语法，并重点讲解了数据处理及绘图的利器Pandas库和Matplotlib库。通过简单直观的示例代码，读者可以快速上手这些工具，为后续的实战分析奠定扎实的基础。
在实战部分，本书包含丰富的案例，涵盖股票数据分析、业绩指标分析、现金流分析等财务领域的典型问题。读者可以在案例的指导下，对真实的数据进行预处理、建模和结果分析，通过实践加深对知识点的理解。这些案例由简入深，既包含单公司模刑也包含行业比较，最后导向一个批量筛选股票的综合项目，以期让读者通过实践积累分析问题的全过程经验。 -
作者介绍
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目录
第1章 Python基础快速入门
1.1 Python的安装与第一个Python程序
1.2 Python基础知识
1.3 Python语句
1.4 函数与模块
第2章 财务数据分析利器——Pandas库
2.1 DataFrame的创建
2.2 文件的读取和写入
2.3 数据读取与筛选
2.4 数据表拼接
2.5 财务数据处理——杜邦分析案例实战
第3章 财务可视化基础——Matplotlib库
3.1 Matplotlib基本图形绘制
3.2 Matplotlib可视化小技巧
3.3 Matplotlib财务可视化案例实战
第4章 财务静态分析
4.1 盈利能力指标
4.2 运营能力指标
4.3 偿债能力指标
4.4 成长能力指标
4.5 综合案例
第5章 财务趋势及同业比较分析
5.1 趋势分析数据预处理
5.2 财务趋势——盈利能力分析
5.3 财务趋势——其他能力分析（运营能力、偿债能力、成长能力）
5.4 趋势分析综合评分
5.5 同业比较——盈利能力比较
5.6 同业比较——其他能力比较（运营能力、偿债能力、成长能力）
5.7 同业分析综合评分
第6章 现金流量表进阶分析
6.1 指标1：经营活动产生的现金流量净额/净利润
6.2 指标2：销售商品、提供劳务收到的现金/营业收入
6.3 指标3：期末现金及现金等价物余额＞有息负债（应付债券+短期借款+长期借款）
6.4 指标4：自由现金流
6.5 指标5：现金流画像
6.6 行业横向对比
第7章 批量筛选优质上市公司
7.1 指标体系
7.2 标准维度
7.3 案例实战
本书使用到的英文对应的中文含义
参考文献
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