大數據審計 (基於Python) 張高煜 9787121476211 【台灣高等教育出版社】

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物品所在地:中國大陸
原出版社:電子工業
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書名:大數據審計 (基於Python)
ISBN:9787121476211
出版社:電子工業
著編譯者:張高煜
叢書名:新時代新文科新工科數字經濟高質量人才
頁數:295
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1657637
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內容簡介

本書為新文科教育指導思想下的金融科技編程教材,通過示例講解Python編程在審計行業的具體應用。作者基於20多年的大學計算機教學經歷與行業大數據人工智慧軟體開發經驗,從基本的概念開始,逐步深入地介紹清洗表格數據、採集網路信息、手寫票據的光學字元識別、財經文本的量化、知識圖譜自動構建等熱門知識要點,並通過實例給出演算法原理與實現路徑,同時詳細介紹了代碼生成的過程和結果,有助於讀者真正掌握大數據審計中的Python編程思想與技術,並將其應用於自己的生產實踐中。 本書可作為高等院校審計、財經和金融科技等專業相關課程的教材,也可作為財經和金融科技等方面從業人員的培訓用書和參考書。

目錄

第1章 審計基礎與審計報告的構成
1 1 審計概述
1 1 1 審計概念
1 1 2 審計目的
1 1 3 審計風險
1 1 4 審計證據
1 2 會計概述
1 2 1 會計的概念及基本假設
1 2 2 會計信息質量要求
1 2 3 財務會計報告簡述
1 2 4 會計科目簡述
1 3 審計報告的構成
1 3 1 審計意見
1 3 2 形成審計意見的基礎
1 3 3 關鍵審計事項
1 3 4 其他信息
1 3 5 管理層和治理層對財務報表的責任
1 3 6 註冊會計師對財務報表審計的責任
1 4 智能審計國內外研究現狀
1 4 1 國外研究現狀
1 4 2 國內研究現狀
1 5 如何構建人工智慧審計規則
1 5 1 基於法律法規構建規則庫
1 5 2 基於家經驗構建規則庫
參考文獻
第2章 Python語法基礎
2 1 Python開發環境安裝
2 1 1 Anaconda的安裝
2 1 2 PyCharm的安裝配置
2 2 數據類型
2 2 1 數字
2 2 2 字元串
2 2 3 列表與元組
2 2 4 字典與集合
2 3 語句語法
2 3 1 變數、行、縮進與註釋
2 3 2 運算符
2 3 3 布爾值和空值
2 3 4 if條件語句
2 3 5 for循環語句
2 3 6 while循環語句
2 3 7 break與continue
2 4 函數與庫
2 4 1 函數的定義與調用
2 4 2 函數的返回值與作用域
2 4 3 常用基本函數介紹
2 4 4 庫
2 5 文件的讀與寫
2 5 1 input()函數與print()函數
2 5 2 文件的寫作
2 5 3 文件的讀作
2 6 類
2 6 1 類和對象的基本概念
2 6 2 面向對象的征
2 6 3 type和isinstance
2 7 讀寫資料庫MySQL
2 7 1 MySQL的安裝配置
2 7 2 Python與MySQL的交互
參考文獻
第3章 Python科學計算與表格處理
3 1 Python科學計算
3 1 1 Pandas庫
3 1 2 NumPy庫
3 1 3 Pipeline
3 2 表格處理
3 2 1 讀取表格文件
3 2 2 表格數據的合併與拼接
3 2 3 輸出到表格文件
第4章 數據預處理:清洗表格數據
4 1 數據背景
4 2 數據清洗
4 2 1 內容替換
4 2 2 數據類型轉換
4 2 3 刪除無效數據
4 2 4 數據創造
4 2 5 DataFrame轉換
第5章 數據預處理:採集網路信息
5 1 爬蟲基礎知識
5 1 1 網頁源代碼
5 1 2 正則表達式
5 2 爬蟲基礎方式
5 2 1 提取搜狗資訊標題、網址、日期和來源
5 2 2 獲取百度翻譯結果
5 2 3 Selenium庫詳解
5 2 4 BeautifulSoup庫詳解
5 3 爬蟲處理方法
5 3 1 處理數據亂碼
5 3 2 數據清洗與篩選
5 3 3 生成數據文本文件
5 3 4 批量爬取多家公司多頁資訊
5 3 5 基礎爬蟲實踐
5 3 6 Python與MySQL的交互實踐
參考文獻
第6章 數據預處理:解析財經報告
6 1 批量下載PDF文件位置
6 2 解析單個PDF文件信息
6 2 1 解析PDF文件的文本內容
6 2 2 解析PDF文件的表格內容
6 3 批量提取PDF文件信息
6 3 1 批量輸出PDF文件的文本內容
6 3 2 篩選並轉移PDF文件
參考文獻
第7章 數據預處理:手寫票據的光學字元識別
7 1 問題場景
7 2 表格和單元格定位
7 2 1 解析PDF文件
7 2 2 表格定位
7 2 3 表格自動旋轉
7 2 4 單元格定位
7 3 單元格配准
7 3 1 DBSCAN聚類
7 3 2 描述性統計
7 3 3 模板可視化
7 4 單元格內容識別
7 4 1 圖片預處理
7 4 2 LSTM-RNN-CTC模型
第8章 自然語言處理:財經文本的量化
8 1 自然語言處理
8 1 1 自然語言處理概述
8 1 2 機器學
8 1 3 語料庫
8 1 4 HanLP環境搭建
8 2 中文分詞
8 2 1 中文分詞
8 2 2 詞典分詞
8 2 3 二元語法分詞
8 2 4 詞典的構建
8 3 命名實體識別
8 3 1 命名實體識別
8 3 2 基於規則的命名實體識別
8 3 3 基於預訓練模型的實體關係抽取
8 3 4 基於依存句法分析的實體關係抽取
8 3 5 財經文本命名實體識別
8 4 信息提取
8 4 1 關鍵詞提取
8 4 2 關鍵句提取
8 4 3 情感分析
8 5 綜合訓練
參考文獻
第9章 自然語言處理:金融文本摘要
9 1 文本摘要自動生成概述
9 1 1 研究背景與問題定義
9 1 2 技術分類與實現方法
9 1 3 評指標與數據集
9 2 偏好構建模塊
9 2 1 獲取偏好文本
9 2 2 文本預處理
9 2 3 LDA主題模型
9 2 4 構建偏好語料庫
9 3 鎖定段落中心句
9 3 1 獲取偏好文本關鍵詞
9 3 2 相似度計算
9 3 3 提取攜帶偏好的段落中心句
9 4 摘要生成模塊
9 4 1 依存句法分析
9 4 2 結構樹剪枝
參考
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