中级会计学

中级会计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:东北财经大学出版社
作者:斯科森
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1998-04-01
价格:138
装帧:
isbn号码:9787810443685
丛书系列:
图书标签:
  • 会计学
  • 中级会计
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具体描述

《精通Python数据分析:从基础到实战》 本书简介 在这个数据驱动的时代,掌握高效的数据分析技能已成为各行业专业人士的必备素质。《精通Python数据分析:从基础到实战》旨在为希望深入理解和运用Python进行数据处理、分析、可视化及建模的读者提供一本全面、实战性强的指南。本书超越了简单的语法介绍,致力于构建读者对数据科学思维的深刻理解,并熟练运用当前最主流的Python数据科学工具栈。 目标读者 本书面向有一定编程基础(不限语言,了解基本逻辑结构即可),渴望系统学习或提升Python数据分析技能的从业人员、研究人员、学生以及希望通过数据驱动决策的管理者。无论您是初涉数据科学的新人,还是希望将现有技能升级到更专业水平的分析师,本书都将是您的得力助手。 内容深度与结构 本书共分为四大核心模块,循序渐进地引导读者从数据分析的基础设施搭建,到复杂模型的构建与应用。 第一部分:Python环境与数据基础(奠定根基) 本部分聚焦于构建高效的数据分析环境,并掌握处理结构化数据的核心工具。 第一章:环境配置与Python基础回顾 Anaconda与Jupyter生态系统: 详细介绍如何安装、配置Anaconda环境,以及利用Jupyter Notebook/Lab进行交互式编程的最佳实践。 Python核心概念的快速复习: 侧重于数据结构(列表、字典、元组、集合)在数据处理中的高效运用,以及函数式编程思想的初步引入。 版本控制与项目管理: 简要介绍Git在数据项目中的应用,确保工作流程的可重复性与协作性。 第二章:NumPy:数值计算的基石 ndarray对象的深度解析: 深入探讨N维数组的内存结构、数据类型(dtype)及其对性能的影响。 向量化操作的艺术: 详细讲解广播(Broadcasting)机制,这是实现高效计算的关键。通过大量案例对比循环与向量化操作的性能差异。 线性代数基础操作: 矩阵乘法、转置、行列式计算等在统计学和机器学习中的直接应用。 第三章:Pandas:结构化数据处理的瑞士军刀 Series与DataFrame的精髓: 全面解析这两种核心数据结构,包括索引(Index)的类型及其操作的灵活性。 数据导入与清洗: 覆盖CSV、Excel、SQL数据库(通过SQLAlchemy)等多种数据源的读取。处理缺失值(NaN)的策略,包括插值法与删除策略的选择。 数据重塑与聚合: 掌握`groupby()`的魔力,理解其split-apply-combine模式。深入学习`pivot_table`、`stack`和`unstack`在数据透视中的应用。 时间序列处理: 如何处理日期时间索引,进行时间重采样(Resampling)、时间窗口计算(Rolling/Expanding)等金融和业务分析常用技术。 第二部分:数据探索、清洗与可视化(洞察先机) 高质量的数据分析始于彻底的探索和清晰的展示。本部分侧重于发现数据中的模式、异常和潜在关系。 第四章:数据清洗与预处理的艺术 异常值检测与处理: 采用统计学方法(如Z-Score、IQR)和可视化方法识别异常点,并讨论去除、替换或转换的业务逻辑考量。 特征工程基础: 变量转换(对数、平方根)、离散化(Binning)以及分类变量的编码(One-Hot Encoding, Label Encoding)。 数据合并与连接: 掌握`merge()`和`join()`在复杂数据集关联中的精确用法,避免数据冗余和信息丢失。 第五章:数据可视化:用图表讲故事 Matplotlib:定制化的基础: 深入讲解Figure、Axes对象,学习如何精确控制图表的每一个元素(标题、坐标轴、图例、注释)。 Seaborn:统计图形的优雅表达: 专注于统计图表(如箱线图、小提琴图、核密度估计图)的绘制,用于探索变量分布和关系。 交互式可视化(Plotly/Bokeh简介): 引入交互式库,展示如何创建可缩放、可悬停展示详细信息的动态图表,适用于Web报告。 多变量可视化策略: 如何利用散点图矩阵(Pair Plots)或热力图(Heatmaps)来同时观察多个变量间的相关性。 第三部分:统计分析与建模入门(量化推断) 本部分将数据分析提升到统计推断的层面,引入必要的统计学概念,并使用Scipy和Statsmodels进行严谨的分析。 第六章:统计学基础与推断 概率分布与抽样: 回顾正态分布、泊松分布等,理解中心极限定理在实际应用中的意义。 假设检验实战: 详细讲解t检验、方差分析(ANOVA)的原理和Pandas/Statsmodels的实现,以及P值和置信区间的正确解读。 相关性分析与回归导论: 区别相关性与因果性,使用Pearson, Spearman等系数度量关系强弱。 第七章:使用Statsmodels进行回归分析 简单线性回归与多元回归: 构建最小二乘法模型,并深度解析回归摘要(Summary)中的各项指标(R-squared, F-statistic, 系数P值)。 模型诊断: 识别多重共线性(VIF)、异方差性(Heteroskedasticity)和残差的自相关性,并学习相应的修正方法。 广义线性模型(GLM)简介: 介绍逻辑回归在线性模型框架下的应用,适用于分类预测任务的初步探索。 第四部分:实战案例与性能优化(走向专业) 本部分将前述知识融会贯通,通过真实世界的数据集进行端到端(End-to-End)的项目演练,并探讨代码优化策略。 第八章:端到端项目实战 案例一:客户流失预测(分类问题): 从原始数据获取、特征工程(包括时间特征提取),到使用Scikit-learn进行模型训练与评估(混淆矩阵、ROC曲线)。 案例二:房价预测(回归问题): 侧重于特征选择、模型集成(Bagging/Boosting的初步概念)以及模型性能的交叉验证。 第九章:性能提升与生态扩展 Pandas性能优化技巧: 避免使用`.apply()`的场景,尽可能利用向量化操作,以及理解`Categorical`数据类型在内存管理上的优势。 并行计算初探: 简要介绍Dask或Joblib在处理超出内存限制或耗时较长计算任务时的应用,为处理大数据集做好准备。 代码规范与可复现性: 强调数据分析报告的结构化、代码的注释和文档化,确保分析结果可被他人快速理解和验证。 本书特色 1. 注重“为什么”而非“是什么”: 对NumPy的广播、Pandas的索引机制等底层逻辑进行深入剖析,帮助读者理解工具背后的原理。 2. 代码先行,理论辅佐: 每个技术点都配有简洁、可立即运行的代码示例,理论讲解服务于实际操作。 3. 强调业务理解: 案例分析不局限于技术实现,而是探讨如何将统计结果转化为可操作的商业洞察。 4. 完整工具栈覆盖: 系统整合了数据处理(Pandas/NumPy)、可视化(Matplotlib/Seaborn)和统计建模(Statsmodels/Scikit-learn)的核心库。 掌握本书内容,您将能够独立完成从原始数据摄取、清洗、探索性分析,到构建统计模型并清晰传达结果的全过程,真正实现用Python驱动数据决策。

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读后感

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用户评价

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《中级会计学》这本书,在我看来,是一本非常“接地气”的专业书籍,尽管它探讨的是中级会计这一相对专业的领域,但作者却用一种非常“人性化”的方式,把那些复杂的概念变得更容易理解。我尤其喜欢它在引入新概念时的“循序渐进”和“由浅入深”。比如,在讲解合并报表的时候,作者并没有一开始就抛出复杂的合并程序,而是先解释了什么是“母公司”和“子公司”,以及为什么需要合并报表,然后才逐步引入了“同一控制下的合并”和“非同一控制下的合并”的区别,并且会详细分析在不同情况下,会计处理的差异。我记得作者在讲到“长期股权投资”那一块时,会特别强调“谁”是投资方,“谁”是被投资方,以及“投资比例”和“控制权”是如何决定会计处理方法的,这些细节的强调,让我这个初学者很容易抓住重点。而且,作者在解释那些比较抽象的会计准则时,总会配合大量生动的案例,这些案例的选择非常贴近实际,让我能够通过这些案例,来理解准则的实际应用,而不是死记硬背。这本书的讲解风格,可能不如一些网络课程那样“花哨”,但它的“朴实无华”反而让人觉得非常可靠,就像一位经验丰富的老工匠,用最实在的技艺,教你如何打磨出精美的作品。我感觉,这本书不仅仅是教会我“怎么做”,更教会我“为什么这样做”,这种深刻的理解,对我未来的学习和工作,都非常有帮助。

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我必须说,《中级会计学》这本书在细节处理上简直是“丧心病狂”的严谨,用一种非常“硬核”的方式让你体会到会计世界的细致入微。读这本书的过程,更像是跟随一位经验老道的会计师进行实地考察,他会带你走进企业的账簿,剖析每一笔经济业务背后隐藏的会计处理逻辑。比如在讲到存货相关的章节,作者不仅仅是简单地介绍了先进先出法、后进先出法(虽然我后面才明白,对于后者在中国的具体应用要结合准则),而是深入讲解了永续盘存制和定期盘存制的区别,并且会详细分析在不同情况下,选择哪种盘存制度对企业财务报表可能产生的影响。更让我印象深刻的是,当涉及到一些复杂的会计处理,比如长期股权投资的核算,作者会分成好几种情况来讲解,比如权益法、成本法,以及在不同比例的持股情况下,会计处理的细微差别,并且会用大量的图表来可视化这些过程,让我这个一开始就头疼“如何区分不同投资方式”的人,也能渐渐理清头绪。而且,作者在举例的时候,不会只停留在文字描述,还会配上一些简化的会计分录,甚至会解释这些分录对资产负债表和利润表的影响,这种“全方位”的展示,让我对会计的处理有了更直观的认识。这本书的风格,就像一位严谨的老师,不容许丝毫的含糊,但也正是这种严谨,让我觉得学到的东西非常有价值,而且能够经受住时间的考验。

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当我翻开《中级会计学》这本书的时候,我本来做好了迎接一场“硬仗”的准备,但读进去之后,我惊喜地发现,它并不是一场“苦战”,而更像是一次“深度探险”。作者在内容的编排上,非常有匠心,不是简单地罗列知识点,而是试图构建一个完整的知识体系,并且在每个环节都做到了“因果分明”。我特别欣赏作者在处理一些“疑难杂症”般的会计问题时,所展现出的耐心和细致。比如,当他讲解到所得税会计的时候,我本来以为会非常抽象和难懂,但作者却从最基础的“税法和会计准则的差异”开始讲起,然后逐步引入了“递延所得税资产”和“递延所得税负债”的概念,并且用非常形象的比喻来解释它们是如何产生的,以及它们在未来会计期间如何抵消。在讲解过程中,作者还会时不时地提醒我们,这个概念的理解,对于后续学习其他章节,比如资产减值、或有事项等方面,都至关重要,这种“串联”的讲解方式,让我感觉自己不是在被动地接受信息,而是在主动地构建知识网络。而且,这本书在讲解复杂公式和计算的时候,总会附带“为什么要这样做”的解释,而不是简单地告诉你“怎么做”,这种“追根溯源”的讲解方式,让我更容易理解和记忆。这本书的语言风格,就像一位经验丰富的导师,用沉稳而清晰的语气,引领你一步步深入会计的殿堂,让你在不知不觉中,掌握了那些看似高深莫测的知识。

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这本书的标题是《中级会计学》,但我感觉它更像是一本“会计学速成指南”,当然,不是那种什么都讲一点的肤浅速成,而是有针对性地、高效地帮你搭建起中级会计的知识框架。一开始我挺担心的,毕竟“中级”两个字听起来就挺有挑战性的,而且我对会计这块一直都有些模糊的概念。但读了之后,我发现作者的思路非常清晰,层层递进,就像在砌砖一样,一块一块地把知识点堆叠起来,而且每一块都很扎实。举个例子,在讲到收入确认那部分,作者并没有直接抛出各种复杂的准则,而是先从最基础的“谁该确认收入,什么时候确认”讲起,然后逐步引入合同履约义务、交易价格、在某一时点或某一时段确认收入等概念,并且会用大量贴近实际的案例来辅助说明,比如零售业、服务业等等,这些案例的描述都非常详细,甚至让我这个非会计专业的人也能大概理解其中的逻辑。而且,作者在讲解过程中,还会时不时地插入一些“小贴士”,提醒我们注意一些容易出错的地方,或者强调一些核心的考点,这些细节真的非常宝贵,让我少走了很多弯路。我尤其喜欢作者在每个章节后面都设置了“章节小结”和“巩固练习”,小结部分会把本章最重要的概念和公式提炼出来,让我可以快速回顾,巩固练习则很有针对性,我做了一遍之后,就能很清楚地知道自己掌握了哪些,还有哪些需要再加强。这本书的学习体验,真的比我之前看过的任何一本教材都要好。

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说实话,《中级会计学》这本书给我的感觉,就像是在一个非常专业的“会计实验室”里进行实验。作者并非试图去“讨好”读者,而是以一种非常“干货”的方式,把枯燥的会计理论掰开了揉碎了呈现出来,而且每一部分的阐述都充满了逻辑的严密性。在我看来,这本书最大的优点在于它的“系统性”和“前瞻性”。在讲解每一个新概念之前,作者会先告诉你这个概念在整个会计体系中的位置,以及它与其他概念之间的联系,这样你就不会感到孤立地学习某一个知识点。比如在讲到财务报表分析的时候,作者并没有急于让你去做复杂的比率计算,而是先花了很大的篇幅讲解了不同报表的构成和目的,以及它们如何相互印证,然后在大家对报表有了整体认识之后,才逐步引入各种分析指标,并且会详细解释这些指标的计算公式、经济含义以及可能存在的局限性。更有意思的是,作者在讲解一些比较前沿的会计处理,比如金融工具的确认和计量,并没有避重就轻,而是用非常接地气的方式,一层层地剥开复杂的定义和复杂的模型,让我这个对金融知之甚少的读者,也能大致领略其精髓。这本书的语言风格,可能不是那种活泼风趣的,甚至可以说是有些“严肃”的,但正是这种“严肃”,让你在阅读过程中,不自觉地会提高注意力,并且会有一种“我正在学习真正有用的东西”的感觉。

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