本书立足传统财务报表分析的理论与方法，在所有财务报表分析实操章节中，均增设案例研讨与 Python语言的具体应用模块。本书内容涵盖财务报表分析原理、Python语言财务数据分析、财务数据可视化、利润表分析、资产负债表分析、现金流量表分析、财务分析技术、财务报告质量：风险与会计危险信号、财务报告质量：现金流量表中会计舞弊识别、财务报告的预测与信用风险评价十大板块。 本书以传统财务报表分析的核心理论与经典方法为根基，直击“理论与实操脱节”的行业痛点，创新性融入Python工具应用，构建起“理论奠基、工具赋能、案例落地”的三维内容体系，全方位适配大数据时代财务分析的岗位需求与教学要求，凸显大数据背景下财务分析的实践性、开放性与操作性。 本书以真实业务场景中的实际问题为导向，采用“搭建理论框架、拆解实务案例、梳理分析思路、分步实现Python代码、解读分析结果”的递进式内容设计，引导读者主动探索、动手实操。这种编排既保障了理论知识的系统性，又强化了工具应用的熟练度，助力读者快速实现从“懂理论”到“会实操”的能力跃迁。无论是在校本科生、财务从业人员、数据分析师，还是企业管理者，都能从中习得适配自身需求的财务报表分析方法与Python应用技能，提升大数据环境下的财务决策效率与专业竞争力。

前言 财务报表分析的核心目标是通过对企业的资产负债表、利润表、股东权益变动表、现金流量表等数据进行深入挖掘，揭示企业的经营状况、财务健康度以及潜在风险。在大数据环境下，财务报表分析不再局限于静态的数字解读，而是扩展到了动态的趋势预测、异常检测、关联分析以及基于机器学习的智能化决策支持。传统的财务报表分析方法虽然能够提供一定的决策支持，但在处理大规模、多维度的数据时显得力不从心。因此，结合现代数据分析工具和技术，尤其是编程语言（如Python）的应用，已成为财务报表分析领域的重要趋势。Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言，在数据分析和科学计算领域占据了重要地位。它拥有丰富的第三方库（如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等），可以高效地完成数据清洗、可视化、建模和预测等任务。以下是Python语言在财务报表分析中的主要优势。① 高效的数据处理能力：Python语言的Pandas库可以轻松地处理结构化数据，支持对Excel、CSV等格式的财务报表进行读取、清洗和转换。② 强大的可视化能力：Matplotlib和Seaborn等库提供了灵活的图表绘制功能，能够帮助分析师直观地展示财务数据的趋势和分布。③ 高效的统计分析与建模能力：SciPy和Statsmodels库可用于财务指标的统计分析，而Scikit-learn库则支持构建预测模型，例如，收入预测或风险评估。 本书旨在为读者提供一套大数据下系统化的财务报表分析方法，并结合Python程序实现具体案例操作。无论你是在校本科生、财务...