《Python 财务数据分析与应用》书评

• 前言
• 内容概述
• 优点
• 缺点
• 总结

前言

这个学期结束，最近比较闲，正好之前向出版社要了本《 Python 财务数据分析与应用》^[1] 的书，所以抽空通读一下，看能不能学到点东西。这本顾名思义讲的是用 Python 做财务数据分析的内容，但是内容非常浅显，对于资深读者，没有多大的参考意义。但如果是给大专乃至普通本科的经管类的学生入门 Python 数据分析，还是可以一看的。

内容概述

该书目录如下：

• 第 1 章　 Python 入门　 2
• 第 2 章　 Python 语言基础　 12
• 第 3 章　数据分析基础　 40
• 第 4 章　财务数据获取及分析　 58
• 第 5 章　财务数据可视化　 79
• 第 6 章　财务数据挖掘　 103
• 第 7 章　会计文本分析与词云图绘制　 124
• 第 8 章　上市公司财务数据获取与财务状况分析　 140
• 第 9 章　某行业财务数据可视化与对比分析　 159
• 第 10 章　基于 K 均值聚类的上市公司盈利能力分析　 187

这本书的前五章主要是介绍 Python 基础语法和数据分析基础（numpy、Pandas 和 matplotlib），第四章讲如何用 akshare 或 baostock 获取财务数据。这前面几章写的还行，内容上详略得当， 如果你可以很轻松的看完这些内容，说明你具备了一定的 Python 基础，可以进行数据分析了 。

不过如果你是个一无所知的初学者，想要靠这本书的内容入门 Python 数据分析，恐怕不太现实。因为书中忽略了很多细节，初学者很难理解。推荐去看 《Python 极简讲义：一本书入门数据分析与机器学习》 和 《Python 数据科学手册》 这两本书是学习 Python 数据分析方面比较好的入门书籍。

优点

公众号最近有几篇推文，就是这本书的课后实践，大家可以参考一下：

• akshare 批量获取上市公司财务报表数据并分析
• Python 上市公司财务指标可视化分析
• 探索 PDF 文本：如何用词云呈现数据之美？

这些也是这本书中比较有价值的部分了，这些案例是比较好的学习材料。

书中最后三章，讲的是从获取数据、数据可视化，到简单的数据分析乃至形成报告的完整流程。这些内容虽然浅显，但对于初学者来说，还是可以认真学习一下，会有所收获。

缺点

这本书第六章：财务数据挖掘，讲的是一元回归、多元回归、逻辑回归和聚类。该部分写得比较外行，也缺乏必要的介绍。比如：

首先，这边没有介绍清楚什么是数据标准化，为什么要做数据标准化？所以，作者自己就犯了错误，把数据标准化放在划分训练集和测试集之前了，导致数据泄漏。

这部分也一样，没有介绍清楚什么是数据编码，为什么要做数据编码？此处对数据的编码合不合理也值得商榷。

这一章比较体现水平，因为具备一定的专业性。看介绍本书作者是西安一个民办本科院校数据科学学院的教授，应该对机器学习不至于如此陌生。

总结

虽然无情指出这本书的一些问题。但，总体而言，这本书还是可以一看。比国内很多同类出版物要强，全靠同行衬托，更粗制滥造书比比皆是 🤣。这本书总体内容比较完整，逻辑也比较清晰，案例也比较实用。虽然内容过于浅显，在财务数据分析上专业性并不强，但是对于刚接触这个领域的学生而言，能把这本书讲的内容学好，学以致用，也不错了。

这本书后续会加入到公众号的赠书活动中，感兴趣的读者可以多多关注公众号。