教材内容基于企业典型财务工作任务，打造“大数据+会计”教学内容，将Python技术与财务大数据分析方法与教学实践相融合，让学生通过大数据技术解决财务分析问题，满足“大数据与会计”“大数据与财务管理”专业以大数据技术赋能财会人才的培养目标。教材依托财务分析师岗位的工作情境，共有7个学习项目，每个项目包括项目情境、学习目标（知识目标、能力目标、素质目标）、项目导图、项目任务、思政链接、项目总结、项目测评、项目评价八项基本内容，项目任务以工作流程为主线，涵盖数据采集、数据整理、数据分析和结论建议四大数据分析流程，满足理论实践一体化教学模式。

项目一 财务大数据分析基础认知 ……………………………………………… 1

任务一 财务大数据分析基础 ………………………………………………………… 3

任务二 构建财务大数据分析环境 …………………………………………………… 11

项目二 财务大数据采集、清洗与集成基础应用 ……………………………… 24

任务一 大数据在财务数据采集中的应用 …………………………………………… 26

任务二 大数据在财务数据清洗中的应用 …………………………………………… 47

任务三 大数据在财务数据集成中的应用 …………………………………………… 55

项目三 财务大数据可视化设计与基础应用 ………………………………… 64

任务一 财务大数据可视化设计基础 ………………………………………………… 66

任务二 可视化在企业概况分析中的应用 …………………………………………… 73

任务三 可视化在不同行业财务特征分析中的应用 ………………………………… 86

项目四 大数据在经营者角度财报分析中的应用 …………………………… 102

任务一 准备经营者角度财务大数据 ……………………………………………… 104

任务二 经营者角度企业盈利能力可视化分析 …………………………………… 117

任务三 经营者角度企业偿债能力可视化分析 …………………………………… 128

任务四 经营者角度企业营运能力可视化分析 …………………………………… 140

任务五 经营者角度企业发展能力可视化分析 …………………………………… 151

项目五 大数据在企业费用分析与管理中的应用 …………………………… 161

任务一 企业费用整体可视化分析 ………………………………………………… 162

任务二 企业专项费用可视化分析 ………………………………………………… 171

项目六 大数据在企业资金分析与管理中的应用 …………………………… 187

任务一 准备资金及相关数据分析 ………………………………………………… 188

任务二 分析企业资金存量 ………………………………………………………… 193

任务三 分析企业资金来源 ………………………………………………………… 202

任务四 企业债务预警分析 ………………………………………………………… 216

项目七 大数据在综合分析与智能分组中的应用 …………………………… 227

任务一 准备投资目标行业财报大数据 …………………………………………… 228

任务二 目标行业内各企业财务可视化对比分析 ………………………………… 235

任务三 K-Means聚类算法模型企业智能分组 …………………………………… 249

参考文献………………………………………………………………………… 260