"内容包括数据统计分析、数据相关性分析、时间序列分析、会计决策分析方法、管理决策分析方法、金融决策分析方法等，结合经济、金融、管理等领域的实际问题，融合了财经类专业知识和Python编码实战，通过近200个案例的Python代码讲解，帮助读者提升财经类数据分析与决策的实践能力。 适合作为高等学校财经类专业的教材，也适合对量化交易等领域感兴趣的金融从业人员及普通读者参考。 "

李树青,南京财经大学信息工程学院副院长，教授，硕士生导师，南京大学信息管理系博士，江苏省青蓝工程优秀青年骨干教师，江苏省科学技术情报学会理事，美国纽约州立大学布法罗大学访问学者，国家自科基金委评审专家。在科研上，主持国家社科重大项目子课题1项，国家社科基金面上项目1项，主持和参与国家自科基金2项、省教育厅自然科学重点课题1项、省教育厅一般课题3项。目前发表专业核心论文50余篇，出版学术专著和图书6部，长期从事个性化服务、大数据管理和推荐系统等研究。在教学上，完成多本省级重点建设教材、多门省级一流线上课程、多项省级教育教改课题。主要承担公共基础课《Python大数据分析》、公共选修课《文献与信息检索》、通识选修课《互联网创新创业》、专业课《学科导论》、研究生《推荐系统》等课程的教学，指导获得优秀毕业设计多项。

前言 本书主要面向高等院校Python程序设计教学及实验实训的要求，以培养使用Python进行面向实际任务的数据分析的能力为目标，结合与财经相关的经济、金融、管理等领域的实际问题，融合专业知识应用的教学和Python代码实战能力的培养。本书主要内容包括数据统计分析、数据相关性分析、时间序列分析、会计决策分析方法、管理决策分析方法、金融决策分析方法等。 本书在编写过程中遵循专业复合、例子实用、代码简洁的理念，对相关教学内容进行精心设计和选择，通过近200个示例程序和几十幅效果图，构建了面向财经相关的应用领域、融合真实数据分析任务的解决方案及Python实现的复合型学习路线。 本书是在编者及其教学团队多年讲授相关课程，从事相关课题研究的基础上凝练而成的，同时也吸收了国内外诸多相关教材的内容和成果。 本书的编写得到了南京财经大学信息工程学院各位同仁的大力支持，清华大学出版社也对本书的出版给予了很大的帮助，在此一并表示感谢。限于编者水平，书中难免存在疏漏和不足之处，敬请有关专家和广大读者批评指正。 本书配套PPT课件、教学大纲、例子代码、数据集等教学资源，读者可以通过关注封底的微信公众号“书圈”下载。关于本书及配套资源使用中的问题，请联系404905510@qq．com。 编者创建了与本书相关的教学资源网站,欢迎读者扫描下方二维码访问。 编者2025年2月