《财务大数据分析基础与应用》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：20020013 课程名称：财务大数据分析基础与应用 英文名称：FOUNDATIONS AND APPLICATION OF FINANCE BIG DATA ANALYSIS 课程类别：选修课 学时：48 学分：3 适用对象：会计学专业、财务管理专业、财税专业、经济管理类专业、金融专业、 贸易专业、商务专业、信息系统等专业本科生。 考核方式：考查 先修课程：会计学、财务管理 二、课程简介 中文简介 本课程是在财务管理、会计学和统计学等先修课程的基础上，针对修过财务会计 学科的知识背景和能力特点，向学生系统地介绍财务大数据思维、分析的基础、方法 以及相关的应用等，以提高并培养学生从财务大数据的角度的思维能力和方法。本课 程的内容包括：1、财务大数据思维基础：2、数据分析基础：3、财务大数据获取方 法及清洗策略：4、Python财务指标分析方法：5、Python财务量化分析方法及应用： 6、Python财务大数据可视化应用。 英文简介 This cours is on financial management,accounting and statistics,the basis of cous for completed knowledge background and characteristics of financial accounting subject to students systematically introduce the financial big thinking and the basis of analysis of the data methods and related applications,to improve and develop student's thinking ability from the Angle of financial big data and methods.The ontents of.Thinking foundation of financial big data,2 Data analysis basis.3.Financial big data acquisition methods and cleaning strategies:4.Python financial index analysis method:5.Python financial quantitative analysis method and application.6.Python financial big data visualization application. 三、课程性质与教学目的 本课程突出财会类专业的未来的财务、技术与信息科学等多学科交叉融合的特 点，强调学生学习能力和综合素养的全面提升
1 《财务大数据分析基础与应用》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：20020013 课程名称：财务大数据分析基础与应用 英文名称：FOUNDATIONS AND APPLICATION OF FINANCE BIG DATA ANALYSIS 课程类别： 选修课 学 时： 48 学 分： 3 适用对象: 会计学专业、财务管理专业、财税专业、经济管理类专业、金融专业、 贸易专业、商务专业、信息系统等专业本科生。 考核方式：考查 先修课程：会计学、财务管理 二、课程简介 中文简介 本课程是在财务管理、会计学和统计学等先修课程的基础上，针对修过财务会计 学科的知识背景和能力特点，向学生系统地介绍财务大数据思维、分析的基础、方法 以及相关的应用等，以提高并培养学生从财务大数据的角度的思维能力和方法。本课 程的内容包括：1、财务大数据思维基础；2、数据分析基础；3、财务大数据获取方 法及清洗策略；4、Python 财务指标分析方法；5、Python 财务量化分析方法及应用； 6、Python 财务大数据可视化应用。 英文简介 This course is on financial management, accounting and statistics, etc, on the basis of courses for completed knowledge background and characteristics of financial accounting subject to students systematically introduce the financial big thinking and the basis of analysis of the data, methods and related applications, to improve and develop student's thinking ability from the Angle of financial big data and methods.The contents of this course include: 1. Thinking foundation of financial big data; 2.2. Data analysis basis;3. Financial big data acquisition methods and cleaning strategies;4. Python financial index analysis method;5. Python financial quantitative analysis method and application;6. Python financial big data visualization application. 三、课程性质与教学目的 本课程突出财会类专业的未来的财务、技术与信息科学等多学科交叉融合的特 点，强调学生学习能力和综合素养的全面提升
通过本课程的学习，提升学生如何运用财务大数据进行思维的能力，不仅使学生 熟悉大数据思维，也学会怎样获取和分析财务大数据信息，并且能够自主完成基础的 财务大数据分析，真正懂得财务会计信息在商业运营中的底层逻辑，从而培养学生成 为具备财务会计、数据思维和数据分析等专业能力的高素质复合型财会人才： 以期通过本课程，在大数据与智能时代引导学生构建数据科学思维体系，以重塑 数据科学思维体系的“心”“脑”“体”为着力点，注重培养学生的对信仰坚守精神 对社会责任担当意识、辩证思考问题能力、分析推理能力、批判性思考能力等。 四、教学内容及要求 第一章财务大数据思维基础 ()目的与要求 1.了解财务会计发展的最新趋势 2.了解财务大数据思维的重要性 3.介绍开源软件Python (一)教学内容 第一节会计实务发展最新趋势 侧重大数据和人工智能对财务会计的挑战和机会。此处融入课程思政元素如下： 鼓励学生以“批判性思考”的方式阐述自已的观点。比如，在大数据和人工智能时代， “相关关系”和“因果关系”二者孰轻孰重，能否彼此兼顾，这是一个颇具争议性的 话题。因此，需要在了解熟悉大数据与人工智能发展的情况下，进一步熟悉和认识到 个各种思维关系的影响， 第二节财务大数据思维的重要性 1.什么是财务大数据 2.财务大数据思维的作用 3.大数据对财务行业的影响 4.数据驱动财务信息 融入课程思政元素如下： 数据科学和统计学不强调对因果关系的研究，在一定程度上限制了思维的发展。 为此，可以让学生进行小组展示或者讨论，有效培养了他们的反思能力，从而在润物 无声、化育无形的过程中增强课程思政的实效。 第三节开源软件Python 1.为什么使用Python 2.python编程语言的特点和基础架构 (三)思考与实践 2
2 通过本课程的学习，提升学生如何运用财务大数据进行思维的能力，不仅使学生 熟悉大数据思维，也学会怎样获取和分析财务大数据信息，并且能够自主完成基础的 财务大数据分析，真正懂得财务会计信息在商业运营中的底层逻辑，从而培养学生成 为具备财务会计、数据思维和数据分析等专业能力的高素质复合型财会人才。 以期通过本课程，在大数据与智能时代引导学生构建数据科学思维体系，以重塑 数据科学思维体系的“心”“脑”“体”为着力点，注重培养学生的对信仰坚守精神、 对社会责任担当意识、辩证思考问题能力、分析推理能力、批判性思考能力等。 四、教学内容及要求 第一章 财务大数据思维基础 （一） 目的与要求 1．了解财务会计发展的最新趋势 2．了解财务大数据思维的重要性 3．介绍开源软件 Python （二） 教学内容 第一节 会计实务发展最新趋势 侧重大数据和人工智能对财务会计的挑战和机会。此处融入课程思政元素如下： 鼓励学生以“批判性思考”的方式阐述自己的观点。比如，在大数据和人工智能时代， “相关关系”和“因果关系”二者孰轻孰重，能否彼此兼顾，这是一个颇具争议性的 话题。因此，需要在了解熟悉大数据与人工智能发展的情况下，进一步熟悉和认识到 个各种思维关系的影响。 第二节 财务大数据思维的重要性 1. 什么是财务大数据 2. 财务大数据思维的作用 3. 大数据对财务行业的影响 4. 数据驱动财务信息 融入课程思政元素如下： 数据科学和统计学不强调对因果关系的研究，在一定程度上限制了思维的发展。 为此，可以让学生进行小组展示或者讨论，有效培养了他们的反思能力，从而在润物 无声、化育无形的过程中增强课程思政的实效。 第三节 开源软件 Python 1. 为什么使用 Python 2. python 编程语言的特点和基础架构 （三） 思考与实践
1.为什么要具备财务大数据思维 加入思政元素：数据科学思维的核心在于引导思维的方向，反映家国情怀、社会 责任、伦理道德等，表现出持之以恒的坚守精神和永无止境的奋斗精神。在课堂 教学中，要进一步强调青年学生应对真理保持执着追求，不要让信念的坚守被噪 音淹没。在课程思政建设中，要引领青年学生深刻认识我国的制度优势，并把科 学精神、社会贵任、伦理道德等有机融入课程内容，引导学生明白要为谁学习、 为谁建设、为谁贡就力量 2.什么是面向对象编程 3.熟悉Python的基本架构 (四)教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合。 第二章财务大数据分析基础 (一)目的与要求 1.了解数据分析的基本流程 2.Python软件安装和基出知识 3.理解不同的数据类型 4.熟悉Pandas和Numpy基本操作 (二)教学内容 第一节数据分析的基本流程 侧重从分析目标、数据获取和清洗、数据观察和分析等框架讲解如何进行数据分 析。 第二节Python软件安装和基础知识 1.安装Anaconda 2.Jupyter notebook环境安装 第三节数据类型与结构 1.基本数据类型，包括：整数、浮点数、布尔值等。 2.基本数据结构，包括：元组、列表、字典和集合等 第四节Numpy数值计算操作 1.数据数组 2.常规Numpy数组 3.结构Numpy数组 第五节Pandas数据操作基础 L.使用DataFrame类 2.区分Series类
3 1. 为什么要具备财务大数据思维 加入思政元素：数据科学思维的核心在于引导思维的方向，反映家国情怀、社会 责任、伦理道德等，表现出持之以恒的坚守精神和永无止境的奋斗精神。在课堂 教学中，要进一步强调青年学生应对真理保持执着追求，不要让信念的坚守被噪 音淹没。在课程思政建设中，要引领青年学生深刻认识我国的制度优势，并把科 学精神、社会责任、伦理道德等有机融入课程内容，引导学生明白要为谁学习、 为谁建设、为谁贡献力量。 2. 什么是面向对象编程 3. 熟悉 Python 的基本架构 （四） 教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合。 第二章 财务大数据分析基础 （一）目的与要求 1.了解数据分析的基本流程 2.Python 软件安装和基础知识 3.理解不同的数据类型 4.熟悉 Pandas 和 Numpy 基本操作 （二）教学内容 第一节 数据分析的基本流程 侧重从分析目标、数据获取和清洗、数据观察和分析等框架讲解如何进行数据分 析。 第二节 Python 软件安装和基础知识 1. 安装 Anaconda 2. Jupyter notebook 环境安装 第三节 数据类型与结构 1. 基本数据类型，包括：整数、浮点数、布尔值等。 2. 基本数据结构，包括：元组、列表、字典和集合等。 第四节 Numpy 数值计算操作 1. 数据数组 2. 常规 Numpy 数组 3. 结构 Numpy 数组 第五节 Pandas 数据操作基础 1. 使用 DataFrame 类 2. 区分 Series 类
(三)思考与实践 L.安装好Anaconda并在Jupyter notebook进行简单的Print操作 2.什么是浮点数和布尔值： 3.什么是元组、列表、字典和集合 (四)教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合。强调学生 实际操作练习，并在课后讨论等。 第三章财务大数据获取及清洗 (一)目的与要求 L,熟悉获取财务大数据的基本途径 2.熟悉数据清洗的基本步骤 (一)教学内容 第一节财务大数据获取 1.财务大数据分类 2.经典财务数据的获取 3.外部财务数据的获取 4.通过网络但虫技术获取结构化数据 5.通过文本分析技术获取非结构化数据 第二节财务数据清洗 1.数据清洗的基本规范 2.数据的导入与导出 3.缺失值、离群值和极端值的处理 4.数据合并 (三)思考与实践 L.操作获取Tushare网站资产负债表数据 2.通过网络爬虫技术爬取上市公司公开报告 3.对文本信息米用Jieba进行基本分词与统计 (四)教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合，并通过 演示教授学生如何操作。强调学生课后在电脑上进行实际操作练习，集中主要 的问顾，在课堂进行讨过论与解答等。 第四章财务大数据报表及基本分析 一)目的与要求
4 （三）思考与实践 1. 安装好 Anaconda 并在 Jupyter notebook 进行简单的 Print 操作； 2. 什么是浮点数和布尔值； 3. 什么是元组、列表、字典和集合 （四）教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合。强调学生 实际操作练习，并在课后讨论等。 第三章 财务大数据获取及清洗 （一）目的与要求 1.熟悉获取财务大数据的基本途径 2.熟悉数据清洗的基本步骤 （二）教学内容 第一节 财务大数据获取 1.财务大数据分类 2.经典财务数据的获取 3.外部财务数据的获取 4.通过网络爬虫技术获取结构化数据 5.通过文本分析技术获取非结构化数据 第二节 财务数据清洗 1. 数据清洗的基本规范 2. 数据的导入与导出 3. 缺失值、离群值和极端值的处理 4. 数据合并 （三）思考与实践 1. 操作获取 Tushare 网站资产负债表数据 2. 通过网络爬虫技术爬取上市公司公开报告 3. 对文本信息采用 Jieba 进行基本分词与统计 （四）教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合，并通过 演示教授学生如何操作。强调学生课后在电脑上进行实际操作练习，集中主要 的问题，在课堂进行讨论与解答等。 第四章 财务大数据报表及基本分析 （一）目的与要求
1.熟悉企业财务报表及基本财务指标分析 加入思政元素：在课程思政建设中，要引领青年学生深刻认识企业数据的真实性， 要把科学精神和伦理道德等有机融入课程内容，引导学生明白财务透明性对于广 大投资者的重要作用，引导学生做具有正义道德的新时代楷模 2.操作Python进行财务指标的计算和分析 (二)教学内容 第一节财务报表及基本财务指标分析 第二节运用Python计算财务指标 L.运用Pandas构建财务指标的DataFrame 2.运用Pandas进行指标的合并和连接 3.运用Numpy计算资产负债率等财务指标 (三)思考与实践 1.财务指标主要分为哪些类型 2.操作Pandas和Numpy类计算资产负债率、资产收益率等指标。 (四)教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合，并通过 演示教授学生如何操作。强调学生课后在电脑上进行实际操作练习，集中主要 的问题，在课堂进行讨论与解答等。 第五章财务大数据综合能力分析 (一)目的与要求 1.了解企业综合能力分析方法 2.学会综合分析方法的应用 3.学会利用大数据Python进行企业财务综合能力分析 加入思政元素：在课程思政建设中，要引领青年学生深刻以识分析问题的全面性 和全局观，要把实事求是的科学精神有机融入课程内容，引导学生明白问题分析 的角度和视野，引导学生思考问题的价值取向。 (二)教学内容 第一节企业财务综合能力的概念 第二节企业综合能力分析方法 第三节基于Python的企业财务综合能力分析 (三)思老与实我 1.如何实现企业财务综合能力分积 2.如何计算企业财务综合能力指标 3.如何评价企业财务综合能力
5 1.熟悉企业财务报表及基本财务指标分析 加入思政元素：在课程思政建设中，要引领青年学生深刻认识企业数据的真实性， 要把科学精神和伦理道德等有机融入课程内容，引导学生明白财务透明性对于广 大投资者的重要作用，引导学生做具有正义道德的新时代楷模。 2.操作 Python 进行财务指标的计算和分析 （二）教学内容 第一节 财务报表及基本财务指标分析 第二节 运用 Python 计算财务指标 1.运用 Pandas 构建财务指标的 DataFrame 2.运用 Pandas 进行指标的合并和连接 3.运用 Numpy 计算资产负债率等财务指标 （三）思考与实践 1. 财务指标主要分为哪些类型 2. 操作 Pandas 和 Numpy 类计算资产负债率、资产收益率等指标。 （四）教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合，并通过 演示教授学生如何操作。强调学生课后在电脑上进行实际操作练习，集中主要 的问题，在课堂进行讨论与解答等。 第五章 财务大数据综合能力分析 （一）目的与要求 1.了解企业综合能力分析方法 2.学会综合分析方法的应用 3.学会利用大数据 Python 进行企业财务综合能力分析 加入思政元素：在课程思政建设中，要引领青年学生深刻认识分析问题的全面性 和全局观，要把实事求是的科学精神有机融入课程内容，引导学生明白问题分析 的角度和视野，引导学生思考问题的价值取向。 （二）教学内容 第一节 企业财务综合能力的概念 第二节 企业综合能力分析方法 第三节 基于 Python 的企业财务综合能力分析 （三）思考与实践 1. 如何实现企业财务综合能力分析 2. 如何计算企业财务综合能力指标 3. 如何评价企业财务综合能力
(四)教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合，并通过 演示教授学生如何操作。强调学生课后在电脑上进行实际操作练习，集中主要 的问题，在课堂进行讨论与解答等。 第六章财务大数据可视化 (一)目的与要求 1.熟悉数据可视化的基本方法 2.学会将财务数据进行可视化处理 (二)教学内容 第一节数据可视化的概念和基本原则 第二节可视化工具Matplotlib的应用 第二节运用Python绘图，包括直方图、折线图和图表的合并等 第三节文本数据可视化：绘制词云 第四节地理数据可视化：绘制地图 (三)思考与实践 L.区分可视化中Plt/ax以及subplots的差异 2.运用可视化工具绘制某上市公司资产负债率的折线图 (四)教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合，并通过 演示教授学生如何操作。强调学生课后在电脑上进行实际操作练习，集中主要 的问题，在课堂进行讨论与解答等。 第七章财务大数据应用 (一)目的与要求 1.了解财务大数据应用 2.学会简单的描述性统计与回归 3.学会计算股票收益率财务预测等方面的应用 (二)教学内容 第一节量化分析的概念 第二节财务指标的描述性统计 第三节财务数据相关分析和回归分析 第四节股票收益率的计算与Python实现 (三)思考与实践 1,如何实现描述性统计和回归分析 2.如何计算股票收益率 6
6 （四）教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合，并通过 演示教授学生如何操作。强调学生课后在电脑上进行实际操作练习，集中主要 的问题，在课堂进行讨论与解答等。 第六章 财务大数据可视化 （一）目的与要求 1. 熟悉数据可视化的基本方法 2. 学会将财务数据进行可视化处理 （二）教学内容 第一节 数据可视化的概念和基本原则 第二节 可视化工具 Matplotlib 的应用 第二节 运用 Python 绘图，包括直方图、折线图和图表的合并等 第三节 文本数据可视化：绘制词云 第四节 地理数据可视化：绘制地图 （三）思考与实践 1. 区分可视化中 Plt/ax 以及 subplots 的差异 2. 运用可视化工具绘制某上市公司资产负债率的折线图 （四）教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合，并通过 演示教授学生如何操作。强调学生课后在电脑上进行实际操作练习，集中主要 的问题，在课堂进行讨论与解答等。 第七章 财务大数据应用 （一）目的与要求 1.了解财务大数据应用 2.学会简单的描述性统计与回归 3.学会计算股票收益率 财务预测等方面的应用 （二）教学内容 第一节 量化分析的概念 第二节 财务指标的描述性统计 第三节 财务数据相关分析和回归分析 第四节 股票收益率的计算与 Python 实现 （三）思考与实践 1. 如何实现描述性统计和回归分析 2. 如何计算股票收益率
3.绘制股票收益率趋势图 (四)教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合，并通过 演示教授学生如何操作。强调学生课后在电脑上进行实际操作练习，集中主要 的问题，在课堂进行讨论与解答等。 五、各教学环节学时分配 学环节 讨 小 教学时数 论 实验 其他教 题课 学环节 计 课程内容 第一章财务大数据思维基 3 础 第二章财务数据分析基础 第三章财务大数据获取方 8 法及清洗 第四章财务大数据基本分析 1 6 第五章财务大数据综合能力 6 分析 第六章财务大数据可视化 6 10 第七章财务大数据应用 6 3 合计 37 148 7
7 3. 绘制股票收益率趋势图 （四）教学方法与手段 本章教学方法与手段主要采用传统教学与多媒体教学或者投影相结合，并通过 演示教授学生如何操作。强调学生课后在电脑上进行实际操作练习，集中主要 的问题，在课堂进行讨论与解答等。 五、各教学环节学时分配 教学环节 教学时数 课程内容 讲 课 习 题 课 讨 论 课 实验 其他教 学环节 小 计 第一章 财务大数据思维基 础 3 3 第二章 财务数据分析基础 6 6 第三章 财务大数据获取方 法及清洗 6 2 8 第四章 财务大数据基本分析 5 1 6 第五章 财务大数据综合能力 分析 5 1 6 第六章 财务大数据可视化 6 4 10 第七章 财务大数据应用 6 3 9 合计 37 11 48
六、推荐教材和教学参考资源 1.推荐教材林： []张敏，王字韬编著，大数据财务分析，中国人民大学出版社，2022年 [2]姚培荣，刘晔主编，财务大数据分析，中国人民大学出版社，2022年 [B)[德伊夫希尔皮斯科(Yves Hilpisch)著Python金融大数据分析（第2版）姚军译」 人民邮电出版社.2020。 2.经典书目 [】Paul Barry著.Head First Python中文版（第二版）.林琪和郭静等译中国电力出版社.2012。 [2]】[美】韦斯·麦金尼(Wes McKinney)著，利用PYTHON进行数据分析（原书第2版）.徐 敬一译.机械工业出版社.2018。 [B)[美灯埃里克·马瑟斯(Eric Matthes)著，Python编程从入门到实践（第二版）·袁国 忠译东南大学出版社.2016. 3.学习网站。 [I1 Github官网https://github.com/ [2)CSDN官网python子站htpsww.csn.net/nav/pythor [3]廖雪峰的官方网站https://www.liaoxuefeng.com/wiki//1016959663602400 [A]挖地免金融大数据开放社区htps作ushare.pro/ 七、其他说明 大纲修订人：孙影 修订日期：2023年2月 大纲审定人： 审定日期：
8 六、推荐教材和教学参考资源 1.推荐教材： [1] 张敏，王宇韬编著，大数据财务分析，中国人民大学出版社，2022 年 [2] 姚培荣，刘晔主编，财务大数据分析，中国人民大学出版社，2022 年 [3] [德] 伊夫·希尔皮斯科（Yves Hilpisch） 著.Python 金融大数据分析（第 2 版 ）.姚军 译. 人民邮电出版社.2020。 2.经典书目 [1] Paul Barry 著.Head First Python 中文版（第二版）.林琪和郭静 等译.中国电力出版社.2012。 [2] [美] 韦斯·麦金尼（Wes McKinney）著，利用 PYTHON 进行数据分析（原书第 2 版）. 徐 敬一 译. 机械工业出版社.2018。 [3] [美] 埃里克·马瑟斯（Eric Matthes）著， Python 编程 从入门到实践（第二版） . 袁国 忠 译 东南大学出版社.2016. 3.学习网站。 [1] Github 官网 https://github.com/ [2] CSDN 官网 python 子站 https://www.csdn.net/nav/python [3] 廖雪峰的官方网站 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400 [4] 挖地兔金融大数据开放社区 https://tushare.pro/ 七、其他说明 大纲修订人： 孙影 修订日期：2023 年 2 月 大纲审定人： 审定日期：