《Python與智能財務(wù)決策》課程教學(xué)大綱PythonandIntelligentFinancialDecision-Making課程編碼：課程類別：專業(yè)選修課程總學(xué)分：3總學(xué)時：48周學(xué)時：3適用專業(yè)：會計學(xué)、財務(wù)管理開課單位：管理學(xué)院授課教師：一、教學(xué)目標(biāo)及教學(xué)要求（一）教學(xué)目標(biāo)《Python與智能財務(wù)決策》課程是順應(yīng)財務(wù)行業(yè)智能化變革、培養(yǎng)復(fù)合型財務(wù)人才的關(guān)鍵舉措。其核心在于通過技術(shù)工具的學(xué)習(xí)，重塑學(xué)生的財務(wù)思維與能力結(jié)構(gòu)，使會計和財務(wù)管理專業(yè)學(xué)生既能掌握核心專業(yè)知識，又具有數(shù)字化時代的核心競爭力，為未來職業(yè)發(fā)展和學(xué)科創(chuàng)新奠定堅實基礎(chǔ)。具體目標(biāo)包括：提升專業(yè)學(xué)習(xí)的深度與廣度傳統(tǒng)財務(wù)教學(xué)偏重理論與規(guī)則，Python編程可彌補(bǔ)技術(shù)工具教學(xué)的不足，培養(yǎng)學(xué)生“財務(wù)理論+數(shù)據(jù)分析+編程技術(shù)”的復(fù)合知識結(jié)構(gòu)，為學(xué)生提供跨學(xué)科的技術(shù)工具，增強(qiáng)對財務(wù)數(shù)據(jù)的挖掘、處理和解讀能力，提升專業(yè)學(xué)習(xí)的深度與廣度，符合新文科建設(shè)對學(xué)科交叉人才的培養(yǎng)要求。培養(yǎng)財務(wù)大數(shù)據(jù)思維通過Python編程實踐，讓學(xué)生理解數(shù)據(jù)在財務(wù)決策中的核心作用，學(xué)會用算法和模型解決財務(wù)問題，如成本預(yù)測、投資組合分析等，形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”的思維模式。為人工智能在財務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用打下基礎(chǔ)人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)與財務(wù)領(lǐng)域的深度融合，催生了智能財務(wù)決策系統(tǒng)。介紹Python在智能財務(wù)領(lǐng)域的前沿應(yīng)用，如自動化報告生成、財務(wù)機(jī)器人開發(fā)、區(qū)塊鏈財務(wù)數(shù)據(jù)存證等，讓學(xué)生了解技術(shù)發(fā)展趨勢，掌握相關(guān)工具的基本原理與操作方法。AI與Python編程結(jié)合的數(shù)據(jù)分析能力是理解和運(yùn)用新興技術(shù)的基礎(chǔ)，有助于學(xué)生適應(yīng)未來財務(wù)崗位的技術(shù)需求。為后續(xù)學(xué)習(xí)與研究奠定基礎(chǔ)課程內(nèi)容可與其他專業(yè)課程（如財務(wù)管理、管理會計、審計學(xué)等）形成聯(lián)動，例如在財務(wù)建模課程中運(yùn)用Python實現(xiàn)模型求解，增強(qiáng)課程體系的系統(tǒng)性與實用性。為學(xué)生深造（如攻讀研究生）提供技術(shù)儲備，便于開展財務(wù)大數(shù)據(jù)分析、智能財務(wù)等方向的學(xué)術(shù)研究，推動財務(wù)學(xué)科的創(chuàng)新發(fā)展。（二）教學(xué)要求《Python與智能財務(wù)決策》課程面向會計和財務(wù)管理專業(yè)學(xué)生，旨在通過系統(tǒng)教學(xué)使學(xué)生掌握Python編程語言在財務(wù)領(lǐng)域的核心應(yīng)用技能，培養(yǎng)數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能財務(wù)決策思維。教學(xué)中需兼顧Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及財務(wù)場景常用庫（如Pandas、NumPy、Matplotlib等）的實操訓(xùn)練，引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用編程工具解決財務(wù)數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、可視化分析等實際問題，同時結(jié)合財務(wù)報表分析、成本預(yù)測、投資決策等典型場景開展模型構(gòu)建與自動化流程設(shè)計的實踐教學(xué)，強(qiáng)化學(xué)生將財務(wù)理論與技術(shù)工具融合的能力。課程注重培養(yǎng)學(xué)生邏輯分析能力，讓學(xué)生理解智能財務(wù)決策的底層邏輯，能夠運(yùn)用Python實現(xiàn)基礎(chǔ)財務(wù)流程自動化，最終形成“財務(wù)知識+編程技術(shù)+決策能力”復(fù)合知識結(jié)構(gòu)，為學(xué)生適應(yīng)數(shù)字化財務(wù)崗位需求及未來職業(yè)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。具體要求包括：知識要求掌握Python基礎(chǔ)語法（變量、流程控制、函數(shù)等）及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（列表、字典、數(shù)組等）。熟悉財務(wù)領(lǐng)域常用Python庫（如Pandas、NumPy、Matplotlib等）的功能與操作。理解智能財務(wù)決策的核心邏輯（如數(shù)據(jù)驅(qū)動分析、算法建模等）。能力要求能夠運(yùn)用Python處理財務(wù)數(shù)據(jù)（清洗、轉(zhuǎn)換、可視化），解決數(shù)據(jù)雜亂問題。能結(jié)合財務(wù)場景（如報表分析、成本預(yù)測、投資決策）構(gòu)建簡單模型并輸出分析報告。能夠使用Python實現(xiàn)基礎(chǔ)財務(wù)流程自動化（如指標(biāo)計算、報告生成）。素養(yǎng)目標(biāo)培養(yǎng)“財務(wù)+技術(shù)”的跨界思維，強(qiáng)化數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的意識。提升邏輯分析與問題解決能力，適應(yīng)數(shù)字化財務(wù)崗位的協(xié)作需求。激發(fā)對智能財務(wù)前沿技術(shù)（如AI）的探索興趣。二、課程的重點(diǎn)和難點(diǎn)（一）課程重點(diǎn)?Python編程基礎(chǔ)與進(jìn)階Python語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（列表、字典、Series/DataFrame）、流程控制（循環(huán)與條件判斷）、函數(shù)式編程與面向?qū)ο缶幊蹋ǖ?-3章）。財務(wù)Python程序設(shè)計應(yīng)用，編寫財務(wù)計算腳本（如年金現(xiàn)值計算）、企業(yè)規(guī)模判定邏輯（第2章案例）。數(shù)據(jù)分析工具鏈的熟練應(yīng)用?NumPy與Pandas核心操作：數(shù)據(jù)清洗（缺失值處理、重復(fù)值刪除）、數(shù)據(jù)變形（長寬表轉(zhuǎn)換、分組聚合）、多源數(shù)據(jù)合并（第4-7章）。財務(wù)數(shù)據(jù)分析的場景實踐，如財務(wù)報表合并（第7章）、行業(yè)分類統(tǒng)計（第7章案例）、財務(wù)指標(biāo)計算（如每股收益分析，第4章案例）。數(shù)據(jù)可視化與結(jié)果呈現(xiàn)?Matplotlib圖形繪制?：折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖在財務(wù)趨勢分析中的應(yīng)用（第8章）。財務(wù)應(yīng)用實踐，：通過可視化呈現(xiàn)企業(yè)利潤變化、現(xiàn)金流波動等關(guān)鍵指標(biāo)（第8章案例）。AI技術(shù)在財務(wù)決策中的應(yīng)用?文本數(shù)據(jù)處理，上市公司年報關(guān)鍵信息提取（第9章案例）。?時間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)：財務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測（如營收趨勢）、基于財務(wù)指標(biāo)的簡單分類模型（第9章案例）。DeepSeak工具輔助，,利用大模型簡化文本摘要生成、自動化數(shù)據(jù)標(biāo)注等任務(wù)。（二）課程難點(diǎn)?編程思維與財務(wù)邏輯的融合?非計算機(jī)專業(yè)學(xué)生初次接觸編程時，難以將財務(wù)問題（如財務(wù)報表分析）轉(zhuǎn)化為代碼邏輯（如Pandas分組統(tǒng)計）。如多層索引數(shù)據(jù)處理（第5章）、Pandas的groupby與merge操作（第7章）。復(fù)雜數(shù)據(jù)處理技術(shù)的掌握?數(shù)據(jù)清洗中的異常值處理、多表關(guān)聯(lián)時的索引對齊問題（如主鍵沖突）、時間序列數(shù)據(jù)的日期格式轉(zhuǎn)換與重采樣（第6-9章）。如上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)清洗（第6章案例）、行業(yè)分類與財務(wù)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)分析（第7章案例）。AI工具與財務(wù)場景的結(jié)合應(yīng)用?機(jī)器學(xué)習(xí)模型的特征選擇（如選取哪些財務(wù)指標(biāo)預(yù)測風(fēng)險）、模型結(jié)果的可解釋性（如如何向管理層解釋預(yù)測結(jié)果）。DeepSeak應(yīng)用難點(diǎn)，大模型生成的財務(wù)文本摘要需符合專業(yè)規(guī)范，需二次校驗與調(diào)整。跨學(xué)科知識整合能力?學(xué)生需同時理解財務(wù)指標(biāo)含義（如ROE、EBITDA）與技術(shù)實現(xiàn)邏輯（如用Pandas計算ROE），易出現(xiàn)“懂業(yè)務(wù)不懂技術(shù)”或“懂技術(shù)不懂業(yè)務(wù)”的脫節(jié)。如基于財務(wù)報表數(shù)據(jù)構(gòu)建企業(yè)風(fēng)險評估模型（需融合財務(wù)比率分析與機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法）。?（三）教學(xué)建議?通過“代碼逐行解析+財務(wù)場景復(fù)現(xiàn)”強(qiáng)化編程與業(yè)務(wù)邏輯的連接（如用Pandas實現(xiàn)杜邦分析法）。提供模板化代碼（如數(shù)據(jù)清洗流程、可視化圖表模板），降低技術(shù)門檻。對復(fù)雜操作（如pivot_table、melt）采用分步驟演示，結(jié)合財務(wù)場景分階段練習(xí)。設(shè)計“財務(wù)+技術(shù)”雙視角案例分析（如從財報數(shù)據(jù)到Python代碼再到管理建議的全流程拆解）。在AI工具教學(xué)中，對比傳統(tǒng)方法與DeepSeek的優(yōu)劣，明確適用場景（如“模型預(yù)測結(jié)果僅作參考，需人工復(fù)核”）。通過針對性訓(xùn)練與場景化實踐，幫助學(xué)生克服難點(diǎn)，掌握核心技能，最終實現(xiàn)“用數(shù)據(jù)說話，用技術(shù)決策”的課程目標(biāo)。三、主要實踐性教學(xué)環(huán)節(jié)及要求本課程通過“基礎(chǔ)技能訓(xùn)練→場景案例實戰(zhàn)→綜合項目應(yīng)用→AI工具拓展”四層遞進(jìn)式實踐環(huán)節(jié)，強(qiáng)化學(xué)生財務(wù)數(shù)據(jù)分析與智能化決策能力。課堂隨堂練習(xí)，基礎(chǔ)編程訓(xùn)練（占比30%）??內(nèi)容要求圍繞章節(jié)核心知識點(diǎn)設(shè)計即時編碼任務(wù)。例如：第2章：利用列表和字典編寫企業(yè)營收規(guī)模分類程序。第4章：使用NumPy計算上市公司歷年每股收益的均值、方差。第6章：對含缺失值的財務(wù)報表進(jìn)行清洗（填充、刪除或插值）。在JupyterNotebook中完成Pandas數(shù)據(jù)切片、Matplotlib繪圖等操作（如第5章提取指定行業(yè)上市公司數(shù)據(jù)并繪制柱狀圖）提交代碼文件與運(yùn)行結(jié)果截圖，代碼需符合規(guī)范（變量命名清晰、注釋完整）。教師現(xiàn)場點(diǎn)評典型錯誤（如DataFrame索引對齊錯誤），引導(dǎo)學(xué)生調(diào)試優(yōu)化。?章節(jié)項目作業(yè)，財務(wù)場景案例（占比30%）??內(nèi)容要求每章布置1個結(jié)合真實數(shù)據(jù)的分析任務(wù)，例如，第3章：編寫函數(shù)生成不同利率下的年金現(xiàn)值系數(shù)表，并輸出為Excel文件。第7章：合并A股上市公司行業(yè)分類表與財務(wù)指標(biāo)表，統(tǒng)計各行業(yè)平均資產(chǎn)負(fù)債率。第8章：選取3家上市公司近5年凈利潤數(shù)據(jù)，繪制對比折線圖并分析趨勢。AI工具初探：第9章使用DeepSeek大模型完成財務(wù)文本摘要（如從年報中提取關(guān)鍵風(fēng)險描述）。獨(dú)立提交Python代碼文件、處理后的數(shù)據(jù)集及分析報告（含可視化圖表與文字結(jié)論）。報告需說明數(shù)據(jù)處理邏輯（如清洗步驟）、技術(shù)方法（如Pandas的groupby）及財務(wù)意義（如行業(yè)風(fēng)險解讀）。?綜合實戰(zhàn)項目，及AI工具專項實訓(xùn)（占比40%）??內(nèi)容要求分組（3-4人）完成一個完整的財務(wù)分析項目，例如：①上市公司財務(wù)健康度評估：從公開數(shù)據(jù)源獲取A股公司財務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含償債能力、盈利能力等維度的評估模型，輸出可視化報告。②?現(xiàn)金流預(yù)測與優(yōu)化：基于歷史現(xiàn)金流數(shù)據(jù)，建立時間序列預(yù)測模型，提出資金管理建議。?技術(shù)覆蓋?：需包含數(shù)據(jù)清洗、多表關(guān)聯(lián)、統(tǒng)計分析、可視化及簡單機(jī)器學(xué)習(xí)建模（如線性回歸預(yù)測）。?AI工具深化：使用DeepSeek輔助數(shù)據(jù)標(biāo)注（如自動標(biāo)記異常財務(wù)指標(biāo)）或生成分析結(jié)論建議。提交項目代碼、數(shù)據(jù)集、PPT匯報文件及書面報告（含數(shù)據(jù)處理流程、模型構(gòu)建邏輯與管理建議）。對比人工處理與大模型輸出的效率及準(zhǔn)確性，提交優(yōu)化前后的代碼與結(jié)果分析。撰寫AI工具使用反思報告，說明其優(yōu)勢（如自動化程度高）與局限性（如專業(yè)術(shù)語理解偏差）。四、采用的教學(xué)手段和方法（一）教學(xué)手段和方法課程采用“理論講解+案例驅(qū)動+工具實操+AI賦能”的混合教學(xué)模式，結(jié)合財務(wù)管理專業(yè)特點(diǎn)，通過以下手段提升教學(xué)效果。1.交互式課堂講授通過PPT動態(tài)演示Python語法、Pandas函數(shù)操作流程（如groupby分組統(tǒng)計），輔以財務(wù)場景示意圖（如財務(wù)報表合并邏輯）。實時編碼演示結(jié)果。在JupyterNotebook中逐行編寫代碼（如數(shù)據(jù)清洗流程），同步講解技術(shù)原理與財務(wù)應(yīng)用價值（如缺失值處理對財報分析的影響）。第2章講解Python列表時，以“企業(yè)營收規(guī)模分類”為場景，動態(tài)演示條件判斷與循環(huán)結(jié)構(gòu)的結(jié)合。第7章講解merge函數(shù)時，用Venn圖展示表連接類型（內(nèi)連接、左連接），對比財務(wù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的常見問題。?2.任務(wù)驅(qū)動的上機(jī)實操?分層任務(wù)設(shè)計：①基礎(chǔ)任務(wù)：跟隨教師代碼復(fù)現(xiàn)（如用Matplotlib繪制利潤柱狀圖）。②進(jìn)階任務(wù)：修改參數(shù)解決變體問題（如調(diào)整圖表樣式、添加趨勢線）。③即時反饋：通過課堂互動工具（如在線代碼評測平臺）提交練習(xí)結(jié)果，實時統(tǒng)計錯誤類型（如索引對齊錯誤占比）。?3.真實場景案例教學(xué)??繞上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)設(shè)計案例，例如：單一技術(shù)點(diǎn)案例：用Pandas計算行業(yè)市盈率中位數(shù)（第5章）。綜合案例：基于多期財報數(shù)據(jù)預(yù)測企業(yè)現(xiàn)金流（第9章）。?利用AI(DeepSeek)生成虛擬企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)，模擬數(shù)據(jù)不完整場景下的分析挑戰(zhàn)。第9章時間序列分析中，提供某零售企業(yè)5年銷售數(shù)據(jù)，要求學(xué)生用模型預(yù)測季度營收，并與DeepSeek生成的預(yù)測結(jié)果對比。?4.項目式學(xué)習(xí)??分組協(xié)作：3-4人小組完成從數(shù)據(jù)獲取到?jīng)Q策建議的全流程項目（如“上市公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)”）。分階段驗收（數(shù)據(jù)清洗→分析建模→可視化→報告撰寫），提供過程性反饋。學(xué)生需展示Pandas實現(xiàn)的財務(wù)指標(biāo)計算代碼（如流動比率、速動比率），并用Matplotlib繪制行業(yè)對比雷達(dá)圖等。5.AI工具輔助教學(xué)?AI代碼調(diào)試助手，學(xué)生輸入報錯信息，獲取大模型提供的調(diào)試建議（如KeyError的常見解決方法）。AI財務(wù)文本處理，用DeepSeek自動提取年報中的“關(guān)鍵審計事項”，與學(xué)生手動標(biāo)注結(jié)果對比分析等。（二）教學(xué)資源支持?本課程將實現(xiàn)“技術(shù)可落地、財務(wù)有深度、AI能賦能”的教學(xué)目標(biāo)，助力學(xué)生成為智能財務(wù)決策的實踐者。具體資源支持包括：1.代碼庫與數(shù)據(jù)集提供開箱即用的財務(wù)分析代碼模板（如數(shù)據(jù)清洗通用流程）及標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集（含典型錯誤類型）。提供標(biāo)準(zhǔn)化的財務(wù)數(shù)據(jù)集（如CSMAR、Wind導(dǎo)出的A股公司財務(wù)數(shù)據(jù)），包含資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表及行業(yè)分類信息。示例數(shù)據(jù)需涵蓋典型問題場景（如缺失值、異常值、非結(jié)構(gòu)化文本）。2.AI工具訪問搭建DeepSeek本地化環(huán)境或提供API調(diào)用權(quán)限，確保學(xué)生可實踐大模型輔助分析。開放DeepSeek大模型網(wǎng)頁訪問或API，確保學(xué)生可調(diào)用模型完成文本處理與預(yù)測任務(wù)。3.交互式學(xué)習(xí)平臺使用Anaconda和JupyterNoteBook或在線編程環(huán)境，支持多終端訪問與實時協(xié)作。五、教材與主要參考文獻(xiàn)1.《Python財務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》（微課版），甄阜銘編著，人民郵電出版社，2025年6月，ISBN：978-7-115-66937-7。 2.DeepSeek官方文檔，提示庫/zh-cn/prompt-library/六、考核形式與成績計算考核形式分為課堂表現(xiàn)和實踐成果二部分，其中：考勤/課堂提問/討論20%，實踐作業(yè)成果80%（內(nèi)容和權(quán)重分配參見【三、主要實踐性教學(xué)環(huán)節(jié)及要求】。實踐成果評價標(biāo)準(zhǔn)：?環(huán)節(jié)??評價維度??權(quán)重?課堂隨堂練習(xí)代碼正確性、結(jié)果準(zhǔn)確性30%章節(jié)項目作業(yè)分析深度、財務(wù)邏輯合理性30%綜合實戰(zhàn)項目技術(shù)完整性、創(chuàng)新性、答辯表現(xiàn)AI工具應(yīng)用效果、反思深度40%

七、教學(xué)內(nèi)容和學(xué)時分配1單元=2個學(xué)時單元主要內(nèi)容?教學(xué)要求?教學(xué)方法與手段?1教材章節(jié)：第1章

-Python與Anaconda環(huán)境安裝

-JupyterNotebook基礎(chǔ)操作

?AI功能?：利用DeepSeek生成環(huán)境配置指南完成Anaconda安裝與環(huán)境配置交互式講授：PPT演示安裝流程

2教材章節(jié)：第1章在Jupyter中運(yùn)行普通年金現(xiàn)值計算程序代碼正確性、結(jié)果準(zhǔn)確性AI輔助：提供實時錯誤解決方案3教材章節(jié)：第2章

-Python基礎(chǔ)語法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（字符串、列表、字典）

AI功能：DeepSeek調(diào)試代碼語法錯誤1.編寫企業(yè)營收分類程序

2.提交代碼與運(yùn)行結(jié)果1.代碼逐行演示?

2.實時糾錯：AI提示變量命名規(guī)范4教材章節(jié)：第2章

-流程控制（條件判斷、循環(huán)）

AI功能：生成多條件企業(yè)規(guī)模判定邏輯示例1.實現(xiàn)復(fù)合條件判斷（如“小微企業(yè)”判定）

2.優(yōu)化代碼可讀性1.代碼逐行演示?

2.實時糾錯：AI提示變量命名規(guī)范5教材章節(jié)：第2章案例教學(xué)：動態(tài)演示企業(yè)分類場景任務(wù)驅(qū)動：限時完成循環(huán)結(jié)構(gòu)練習(xí)小組展示與代碼分析6教材章節(jié)：第3章

-函數(shù)定義與參數(shù)傳遞

AI功能：DeepSeek生成年金計算函數(shù)模板1.編寫自定義財務(wù)計算函數(shù)

2.通過單元測試驗證結(jié)果1.翻轉(zhuǎn)課堂：預(yù)習(xí)函數(shù)語法微課

2.代碼對比：傳統(tǒng)代碼與AI生成代碼對比分析7教材章節(jié)：第3章

-面向?qū)ο缶幊蹋惻c繼承）

AI功能：自動生成財務(wù)分析類結(jié)構(gòu)示例1.設(shè)計“財務(wù)報表分析器”類

2.實現(xiàn)繼承與多態(tài)性1.類比教學(xué)：用財務(wù)術(shù)語解釋OOP概念

2.協(xié)作編碼：分組設(shè)計類方法8教材章節(jié)：第3章案例教學(xué)：財務(wù)數(shù)據(jù)分析——普通年金現(xiàn)值系數(shù)表任務(wù)驅(qū)動：限時完成循環(huán)結(jié)構(gòu)練習(xí)小組展示與代碼分析9教材章節(jié)：第4章

-NumPy數(shù)組操作與統(tǒng)計計算

?AI功能：生成模擬財務(wù)數(shù)據(jù)集1.計算上市公司每股收益統(tǒng)計指標(biāo)

2.處理不規(guī)則數(shù)據(jù)維度1.數(shù)據(jù)沙盒：提供標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集

2.可視化對比：Excel與NumPy計算效率對比10教材章節(jié)：第4章

-財務(wù)數(shù)據(jù)分析——A股上市公司歷年每股收益指標(biāo)統(tǒng)計分析?任務(wù)驅(qū)動：限時完成循環(huán)結(jié)構(gòu)練習(xí)小組展示與代碼分析11教材章節(jié)：第5章

-Pandas（Series/DataFrame）

AI功能：自動修復(fù)DataFrame索引對齊錯誤1.從Excel讀取財報數(shù)據(jù)并統(tǒng)計基本信息

2.設(shè)置多層索引1.實時編碼演示?

2.錯誤案例解析：展示索引錯誤后果?12教材章節(jié)：第5章

-數(shù)據(jù)分組與聚合（groupby）

AI功能：推薦高效分組策略1.計算行業(yè)財務(wù)指標(biāo)中位數(shù)

2.輸出格式化統(tǒng)計報告1.任務(wù)分層：基礎(chǔ)分組→多條件聚合

2.AI優(yōu)化建議：對比不同方法的性能?13教材章節(jié)：第6章

-數(shù)據(jù)清洗（缺失值、異常值處理）

AI功能：識別財報數(shù)據(jù)異常模式1.清洗含缺失值的財務(wù)報表

2.撰寫清洗邏輯說明文檔1.真實案例教學(xué)：A股上市公司問題數(shù)據(jù)集

2.AI增強(qiáng)：生成數(shù)據(jù)質(zhì)量評估報告?14教材章節(jié)：第7章

-數(shù)據(jù)變形（pivot/melt）

AI功能：自動轉(zhuǎn)換長寬表并修復(fù)格式錯誤1.將財報數(shù)據(jù)從寬表轉(zhuǎn)為長表格式

2.合并多期財務(wù)報表1.分步動畫演示?

2.自動化測試：AI檢查表結(jié)構(gòu)一致性?15教材章節(jié)：第7章

-多表關(guān)聯(lián)（merge/join）

AI功能：推薦主鍵匹配策略1.關(guān)聯(lián)行業(yè)分類表與財務(wù)指標(biāo)表

2.解決主鍵沖突問題1.對比教學(xué)?：SQLJOIN與Pandasmerge對比

2.沙盤演練?：模擬數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)錯誤場景?16教材章節(jié)：第8章

-Matplotlib基礎(chǔ)繪圖（折線圖、柱狀圖）

AI功能：推薦圖表配色方案1.繪制企業(yè)凈利潤趨勢圖

2.添加專業(yè)級圖表注釋1.案例復(fù)現(xiàn)：復(fù)現(xiàn)知名公司財報圖表

2.AI優(yōu)化：自動調(diào)整圖表DPI與排版?17教材章節(jié)：第8章

-高級可視化（子圖、交互式圖表）

AI功能：生成動態(tài)可視化代碼模板1.設(shè)計財務(wù)指標(biāo)儀表盤

2.導(dǎo)出可交互HTML報告1.項目驅(qū)動：以行業(yè)分析報告為目標(biāo)

2.模板庫支持：提供常用財務(wù)圖表模板?18教材章節(jié)：第9章

-財務(wù)文本處理（正則表達(dá)式）

AI功能：DeepSeek自動提取年報關(guān)鍵信息1.清洗非結(jié)構(gòu)化年報文本

2.提取“風(fēng)險提示”章節(jié)內(nèi)容1.真實數(shù)