《Python与智能财务决策》课程教学大纲
PythonandIntelligentFinancialDecision-Making
课程编码：
课程类别：专业选修课程
总学分：3
总学时：48
周学时：3
适用专业：会计学、财务管理
开课单位：管理学院
授课教师：
一、教学目标及教学要求
（一）教学目标
《Python与智能财务决策》课程是顺应财务行业智能化变革、培养复合型财务人才的关键举措。其核心在于通过技术工具的学习，重塑学生的财务思维与能力结构，使会计和财务管理专业学生既能掌握核心专业知识，又具有数字化时代的核心竞争力，为未来职业发展和学科创新奠定坚实基础。具体目标包括：
提升专业学习的深度与广度
传统财务教学偏重理论与规则，Python编程可弥补技术工具教学的不足，培养学生“财务理论+数据分析+编程技术”的复合知识结构，为学生提供跨学科的技术工具，增强对财务数据的挖掘、处理和解读能力，提升专业学习的深度与广度，符合新文科建设对学科交叉人才的培养要求。
培养财务大数据思维
通过Python编程实践，让学生理解数据在财务决策中的核心作用，学会用算法和模型解决财务问题，如成本预测、投资组合分析等，形成“数据驱动决策”的思维模式。
为人工智能在财务领域应用打下基础
人工智能、大数据技术与财务领域的深度融合，催生了智能财务决策系统。介绍Python在智能财务领域的前沿应用，如自动化报告生成、财务机器人开发、区块链财务数据存证等，让学生了解技术发展趋势，掌握相关工具的基本原理与操作方法。AI与Python编程结合的数据分析能力是理解和运用新兴技术的基础，有助于学生适应未来财务岗位的技术需求。
为后续学习与研究奠定基础
课程内容可与其他专业课程（如财务管理、管理会计、审计学等）形成联动，例如在财务建模课程中运用Python实现模型求解，增强课程体系的系统性与实用性。为学生深造（如攻读研究生）提供技术储备，便于开展财务大数据分析、智能财务等方向的学术研究，推动财务学科的创新发展。
（二）教学要求
《Python与智能财务决策》课程面向会计和财务管理专业学生，旨在通过系统教学使学生掌握Python编程语言在财务领域的核心应用技能，培养数据驱动的智能财务决策思维。教学中需兼顾Python基础语法、数据结构及财务场景常用库（如Pandas、NumPy、Matplotlib等）的实操训练，引导学生运用编程工具解决财务数据清洗、转换、可视化分析等实际问题，同时结合财务报表分析、成本预测、投资决策等典型场景开展模型构建与自动化流程设计的实践教学，强化学生将财务理论与技术工具融合的能力。课程注重培养学生逻辑分析能力，让学生理解智能财务决策的底层逻辑，能够运用Python实现基础财务流程自动化，最终形成“财务知识+编程技术+决策能力”复合知识结构，为学生适应数字化财务岗位需求及未来职业发展奠定基础。具体要求包括：
知识要求
掌握Python基础语法（变量、流程控制、函数等）及数据结构（列表、字典、数组等）。熟悉财务领域常用Python库（如Pandas、NumPy、Matplotlib等）的功能与操作。理解智能财务决策的核心逻辑（如数据驱动分析、算法建模等）。
能力要求
能够运用Python处理财务数据（清洗、转换、可视化），解决数据杂乱问题。能结合财务场景（如报表分析、成本预测、投资决策）构建简单模型并输出分析报告。能够使用Python实现基础财务流程自动化（如指标计算、报告生成）。
素养目标
培养“财务+技术”的跨界思维，强化数据驱动决策的意识。提升逻辑分析与问题解决能力，适应数字化财务岗位的协作需求。激发对智能财务前沿技术（如AI）的探索兴趣。
二、课程的重点和难点
（一）课程重点?
Python编程基础与进阶
Python语法、数据结构（列表、字典、Series/DataFrame）、流程控制（循环与条件判断）、函数式编程与面向对象编程（第2-3章）。财务Python程序设计应用，编写财务计算脚本（如年金现值计算）、企业规模判定逻辑（第2章案例）。
数据分析工具链的熟练应用?
NumPy与Pandas核心操作：数据清洗（缺失值处理、重复值删除）、数据变形（长宽表转换、分组聚合）、多源数据合并（第4-7章）。财务数据分析的场景实践，如财务报表合并（第7章）、行业分类统计（第7章案例）、财务指标计算（如每股收益分析，第4章案例）。
数据可视化与结果呈现?
Matplotlib图形绘制?：折线图、柱状图、散点图在财务趋势分析中的应用（第8章）。财务应用实践，：通过可视化呈现企业利润变化、现金流波动等关键指标（第8章案例）。
AI技术在财务决策中的应用?
文本数据处理，上市公司年报关键信息提取（第9章案例）。?时间