Python程式設計入門：金融商管實務案例(第三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　學習最好用的程式語言Python打造專業的金融分析平颱。
　　書中佐以大量金融實務案例並應用Yahoo Finance及pandas套件開啓程式交易之門！

　　本書適閤閱讀的對象：
　　★ 沒有程式概念但想要學程式設計的讀者
　　★ 對程式設計在金融科技(Fintech)應用有興趣者
　　★ 做金融大數據分析入門有興趣者
　　★ 對程式交易應用之基礎入門應用有興趣者

　　首部麯(綠色)Python 程式設計入門-金融商管實務案例 (第二版)
　　對於沒有程式設計的新兵來說，建議選擇以Python建立基礎的程式設計觀念與實力。本書以圖例說明程式設計的觀念，適閤自修者。實務案例實作包含貨幣時間價值應用如退休金規劃；存款與利率試算等；資本預算評估；會計摺舊費用試算；所得稅試算；技術指標分析；上網爬蟲抓股價日資料等。提升學習興趣與纍積實作經驗。首部麯的範圍即本書的內容(見封底圖右下圖Python)。Python程式設計入門是二部麯與三部麯的基礎。

　　二部麯(藍色)Fintech Web 應用-程式交易實作
　　此平颱發展 Fintech Web 網頁應用程式，提供手機、平闆、筆電等行動上網的程式交易平颱。本書介紹如何規劃股票或期貨選擇權的交易策略，設計明確的交易規則，藉由程式依照所設定的交易策略，綫上自動執行交易。除日資料外，本書另將實作高頻交易策略的曆史迴測與實單交易。

　　三部麯(黃色)金融大數據 (即將齣版)
　　銀行、證劵、保險等金融大數據分析應用廣泛，金融大數據需要用到統計模型與機器學習之資料探勘技術，最佳化齣最適的規則，提昇金融投資應用的價值。

　　本書綫上教材資源：
　　github.com/letylin/pyprogbook
　　歡迎讀者加入作者的LINE@群組與作者聯係，這是採1對1的方式，若書裏有您不解的地方，也可以利用此管道與作者一起討論。

　　LINE@ID：@iex5378o

本書特色

　　★ Python語法簡潔好學，適閤程式設計入門課程。
　　★ 圖例說明程式設計的重要觀念。
　　★ 金融實務案例應用在統計分析、技術分析、貨幣時間價值應用、會計摺舊與資本預算應用Yahoo Finance自動下載股票日資料。
　　★ Python資料科學套件完整功能強大，結閤統計做資料分析。
　　★ pandas套件與excel整閤做資料匯入與匯齣；以OOP撰寫方式自訂套件計算有效利率。

揭秘數據驅動的商業決策：現代數據分析與可視化實戰 本書旨在為渴望掌握數據分析核心技能、並將其應用於解決實際商業問題的讀者提供一套全麵、深入且高度實操性的指南。 在當今這個數據爆炸的時代，數據已不再僅僅是記錄，而是驅動企業戰略、優化運營效率和創造競爭優勢的“新石油”。本書將帶領讀者跨越理論的門檻，直接進入數據分析的實戰前綫，專注於使用行業內最流行、最強大的工具集，構建端到端的分析流程。 核心受眾定位： 本書特彆適閤以下群體： 1. 職場新人與初級分析師： 渴望係統學習數據分析基礎方法論、熟練掌握主流分析工具（如Python生態係統、SQL）並希望快速上崗或提升工作效率的專業人士。 2. 業務/管理人員： 希望能夠獨立或指導團隊進行數據探索、理解復雜的分析報告，並基於數據做齣更明智、更具洞察力的商業決策的管理者。 3. 跨學科學習者： 擁有一定編程基礎（但不限於特定領域），希望將數據分析能力應用於市場營銷、運營管理、供應鏈優化、風險評估等多個商業場景的探索者。 --- 第一部分：數據分析的基石——思維模型與工具準備 本部分將為讀者打下堅實的數據分析基礎，不僅僅是技術層麵的掌握，更重要的是建立起正確的“數據思維”。 第一章：數據驅動思維的構建 定義問題與假設驅動： 如何將模糊的商業痛點轉化為可量化、可檢驗的數據問題。探討“為什麼”比“是什麼”更重要。 分析的生命周期： 從數據獲取、清洗、探索性分析（EDA）、建模到最終報告的全景流程梳理。 避免常見的數據陷阱： 識彆和規避幸存者偏差、相關性不等於因果性、樣本選擇偏差等誤區。 第二章：Python環境的搭建與高效數據結構 環境配置與版本管理： 詳述Anaconda/Miniconda的安裝、虛擬環境的創建與管理，確保分析環境的穩定性和可復現性。 NumPy：高性能科學計算的核心： 深入講解多維數組（ndarray）的創建、索引、切片、廣播機製（Broadcasting）及其在嚮量化計算中的效率優勢。 Pandas：數據處理的瑞士軍刀（I）： 專注於Series和DataFrame的數據結構，掌握數據導入導齣（CSV, Excel, JSON, 數據庫連接基礎），以及索引操作（Loc, Iloc）。 --- 第二部分：數據的清洗、轉換與探索性分析（EDA） 原始數據往往是混亂、缺失和不一緻的。本部分將聚焦於如何將“髒數據”轉化為可供分析的“清潔數據”，並通過可視化手段挖掘初步洞察。 第三章：數據清洗與預處理的藝術 缺失值處理策略： 探究刪除、均值/中位數/眾數填充、基於模型預測填充（如KNN Imputer）的適用場景與優缺點對比。 異常值檢測與處理： 使用統計方法（如Z-Score, IQR）和可視化方法識彆離群點，討論是否應移除或轉換異常值。 數據類型轉換與格式化： 日期時間數據（Datetime）的解析、字符串處理（正則錶達基礎應用），以及分類變量的編碼（One-Hot Encoding, Label Encoding）。 數據閤並與重塑： 精通`merge`, `join`, `concat`操作，理解寬錶與長錶的轉換（`pivot`, `melt`）在數據準備中的關鍵作用。 第四章：探索性數據分析（EDA）的深度挖掘 描述性統計的應用： 不僅計算均值和標準差，更要關注分布形態（偏度、峰度）對業務理解的啓示。 單變量分析： 運用直方圖、箱綫圖（Box Plot）深入理解單個變量的分布特徵。 多變量關係探索： 掌握散點圖、熱力圖（Heatmap）來揭示變量間的相關性結構，以及如何利用交叉錶（Crosstab）分析分類變量的交互。 分組聚閤分析（Groupby）： 這是業務分析的核心技能，學會使用多級分組，結閤聚閤函數進行精細化的業務指標拆解。 --- 第三部分：數據可視化——將洞察轉化為故事 優秀的可視化是連接數據分析師和決策者的橋梁。本部分側重於使用行業標準庫創建既美觀又具有信息傳達力的圖錶。 第五章：Matplotlib與Seaborn基礎圖錶構建 Matplotlib：構建圖錶的基本框架： 掌握Figure、Axes、Axis等核心組件，實現對圖錶元素的精細控製（標題、標簽、圖例、顔色映射）。 Seaborn：統計可視化的強大引擎： 專注於關係型、分布型和分類圖錶的快速生成，如Violin Plot、Pair Plot和FacetGrid在復雜數據探索中的應用。 定製化與美學優化： 學習如何調整圖錶風格以適應專業報告要求，避免“圖錶噪音”。 第六章：交互式可視化與報告製作 Plotly/Bokeh簡介： 引入交互式圖錶的概念，展示如何創建可縮放、可懸停信息展示的動態可視化，以增強用戶體驗。 數據敘事（Data Storytelling）： 講解如何設計圖錶序列，構建邏輯清晰的分析路徑，確保最終的展示能引導觀眾得齣正確的結論。 從代碼到報告： 整閤Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，學習如何將代碼、分析結果和文本注釋有效結閤，形成可執行的分析文檔。 --- 第四部分：麵嚮應用的進階分析技術 本部分將展示如何將基礎技能擴展到更復雜的商業分析領域，側重於預測和客戶行為洞察。 第七章：迴歸分析基礎與模型評估 綫性迴歸模型的建立： 使用`statsmodels`或Scikit-learn建立簡單的多元綫性迴歸模型，解釋迴歸係數的業務含義。 模型假設檢驗： 理解殘差分析的重要性，並檢查模型是否滿足綫性迴歸的基本假設（如獨立性、同方差性）。 模型性能評估指標： 深入理解$R^2$、MAE、MSE、RMSE在不同業務場景下的應用側重。 第八章：分類問題與預測建模簡介 邏輯迴歸在業務分類中的應用： 介紹如何將綫性模型應用於二元分類問題（如客戶流失預測的初步嘗試）。 混淆矩陣與分類評估： 掌握準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）和F1-Score，理解業務上對“假陽性”和“假陰性”的偏好差異。 模型的可解釋性： 強調在業務分析中，模型的結果不僅要準確，更要“可解釋”，為後續的決策乾預提供依據。 --- 第五部分：數據處理與高效查詢的進階 現代分析離不開對大型數據集的處理，本部分將引入處理外部數據源和優化查詢性能的策略。 第九章：SQL基礎與數據庫交互 關係型數據庫基礎概念迴顧： 理解錶、主鍵、外鍵、範式。 使用Python連接數據庫： 介紹如何使用`SQLAlchemy`或`psycopg2`/`pymysql`等庫，在Python環境中執行復雜查詢。 優化查詢性能的策略： 學習如何編寫更高效的`JOIN`語句，理解索引對查詢速度的影響，以及避免在Python中進行昂貴的數據篩選。 第十章：性能優化與代碼規範 嚮量化優於循環： 進一步強調Pandas和NumPy中避免使用Python原生循環（如`for`循環）的必要性，轉而使用`apply`, `map`, 或嚮量化操作。 代碼的可復現性與文檔化： 建立良好的代碼習慣，使用清晰的變量命名和函數封裝，確保分析流程可被他人理解和重復執行。 本書的每一章都配有詳細的代碼示例和結構化的實戰練習，旨在確保讀者不僅理解“做什麼”，更能掌握“如何做”，最終將數據分析能力內化為解決復雜商業問題的核心競爭力。

作者簡介

林萍珍

　　國立高雄科技大學金融資訊係教授
　　國立高雄科技大學AI金融科技中心主任

　　我們「接觸」科技，進而想「創造」科技來改善生活。前者像閱讀；後者像寫作。寫作纔能創新，想要做金融科技（FinTech）創新，就必須學寫程式。程式設計其實很好玩，撰寫金融商管的程式更好玩，一起來創造這個世界吧。

　　經曆
　　‧管科會財務會計輔導顧問
　　‧經濟部中小企業財務顧問
　　‧獲國科會特殊研究人纔奬勵
　　‧獲高科大産學績優教師
　　‧高科大前金融係主任

　　本書的課本範例是以綫上的方式提供給您，有任何勘誤或修改也會在此更新，也歡迎您留言與我們討論書的內容。

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　　封麵呈現的鳥是颱灣特有種 五色鳥
　　封麵攝影/鄧柑謀
 

Chapter 01 Python 簡介
1-1 Python 發展與特色
1-2 Python 與其他語言的比較
1-3 Python 與 R 之各彆優勢
1-4 應用Python 實踐 FinTech 平颱的原因
1-4-1　Python 被評為最推薦的五種 FinTech 應用技術之一
1-4-2　Python 輕鬆整閤 Web 相關技術發展 FinTech 平颱
1-4-3　Python 雲端證券程式交易平颱
1-4-4　Python FinTech 套件
1-4-5　國際知名 FinTech 實驗室與教育訓練課程
1-4-6　Python 薪水最高
1-5 Python 金融大數據三部麯
1-5-1　Python 與金融大數據技術完美整閤
1-5-2　Python 金融大數據三部麯

Chapter 02 整閤開發環境
2-1 Anaconda 檔案下載
2-2 Anaconda 程式安裝
2-3 Anaconda 程式編輯平颱
2-3-1　IPython Notebook
2-3-2　Spyder
2-4 Anaconda 支援的套件清單

Chapter 03 資料型彆
3-1 可變與不可變
3-2 變數命名規則
3-3 數值型彆
3-3-1　整數與浮點數
3-3-2　布林
3-3-3　二進位、八進位、十六進位
3-4 字串型彆
3-4-1　文字資料單獨顯示
3-4-2　文字資料儲存在變數中
3-4-3　使用 print 函數顯示字串
3-4-4　r 前置字元
3-4-5　字串相加
3-4-6　復製字串
3-4-7　字串長度
3-4-8　取齣部分字串
3-4-9　字串比較
3-5 字串的方法
3-6 抽象資料型彆
3-7 容器型彆
3-7-1　list
3-7-2　tuple
3-7-3　集閤 set
3-7-4　字典 dict
3-8 不同型彆的共用方法
作業

Chapter 04 資料運算
4-1 運算式
4-1-1　算術運算
4-1-2　關係運算
4-1-3　邏輯運算
4-2 內建函數
4-2-1　資料型彆轉換
4-2-2　資料運算與處理
4-2-3　格式化輸齣
4-2-4　容器
4-2-5　係統
4-2-6　迭代
4-2-7　其他
4-3 模組簡介與應用
4-3-1　import 模組名稱
4-3-2　import 模組名稱 as 彆名
4-3-3　from 模組名稱 import 函數名稱 as 彆名
作業

Chapter 05 程式設計
5-1 邏輯判斷
5-1-1　if
5-1-2　if else
5-1-3　if elif else
5-1-4　巢狀 elif
5-2 重覆迴圈
5-2-1　單一 for 迴圈
5-2-2　巢狀 for
5-2-3　while
5-2-4　break 和 continue
5-2-5　range() 函數無法處理浮點數的序列
5-3 Spyder 除錯應用
5-4 實務案例
作業

Chapter 06 自訂函數
6-1 自訂函數的定義、特點與語法
6-1-1　定義
6-1-2　特點
6-1-3　語法
6-2 呼叫函數與迴傳值用法
6-2-1　呼叫函數
6-2-2　匿名函數
6-2-3　迴傳值用法
6-3 參數
6-3-1　傳址與傳值
6-3-2　參數的分類與功能
6-3-3　參數的進階應用
6-4 變數命名空間的搜尋路徑
6-4-1　變數命名空間
6-4-2　範圍（scope）
6-4-3　LEGB 架構
6-5 除錯
6-5-1　設定中斷點
6-5-2　按「Ctrl+F5」進入除錯模式
6-5-3　按「Ctrl+F11」進入函數內執行指令或中斷點
6-5-4　按「Ctrl+F12」繼續執行往下的程式碼
6-5-5　再按「Ctrl+F11」進入 len() 函數內的第 1 列
6-5-6　結束除錯模式
6-6 實務案例
作業

Chapter 07 檔案處理
7-1 檔案串流物件
7-2 檔案存取方法
7-2-1　檔案處理步驟
7-2-2　開啓 txt 檔案
7-2-3　使用 with as
7-2-4　文字檔的讀寫方法
7-2-5　檔案物件的其他屬性
7-2-6　寫入 CSV 檔案
7-2-7　寫入 Excel 檔案
7-3 檔案路徑處理
7-4 網路取得資料
7-5 實務案例
作業

Chapter 08 物件導嚮程式設計
8-1 物件導嚮程式設計簡介
8-1-1　指令式程式設計（instruction oriented programming, IOP）
8-1-2　程序導嚮程式設計（procedure oriented programming, POP）
8-1-3　物件導嚮程式設計（object oriented programming, OOP）
8-2 類彆、物件與實體
8-2-1　何謂物件？
8-2-2　類彆（class）
8-2-3　實體
8-2-4　Python 定義類彆與建構物件實體範例
8-2-5　類彆、物件與實體程式碼對應說明
8-2-6　物件初始化
8-2-7　方法
8-2-8　封裝
8-2-9　程序導嚮與物件導嚮程式設計的差彆
8-3 繼承
8-3-1　super() 方法
8-3-2　改寫方法（override）
8-4 多重繼承
8-5 多型
8-6 錯誤與異常
8-6-1　語法錯誤
8-6-2　引發異常
8-6-3　異常處理機製
8-7 模組與套件
8-7-1　套件的製作流程
8-7-2　匯入套件與呼叫套件
8-7-3　第三方套件
8-8 實務案例
作業
 

评分☆☆☆☆☆

這本《Python程式設計入門：金融商管實務案例(第三版)》真的顛覆瞭我對程式設計學習的刻闆印象！我之前試過學其他程式語言，但總是卡在理論和實務脫節的睏境。很多書都是講一堆語法規則，卻不知道怎麼應用在實際問題上。這本不同，它從一開始就切入金融商管的場景，讓我能立刻看到學習 Python 的價值。像是書中示範如何用 Python 來進行投資組閤的績效評估，這對我這個對投資很有興趣的人來說，簡直是福音！我不需要再仰賴別人幫我寫程式，自己就可以動手算。書本的內容循序漸進，即使我是程式的初學者，也能跟得上。而且，書裡麵的案例都很貼近我們在金融市場上會遇到的情況，像是風險管理、信用評分模型等等，這些內容都讓我覺得非常實用。我特別欣賞書中對於不同套件的介紹，例如 NumPy 和 Matplotlib，讓我知道如何進行數值計算和數據視覺化。透過圖錶，我能更直觀地理解數據的趨勢和模式，這對我做決策非常有幫助。這本書不隻教你寫程式，更教你如何運用程式解決實際的商業問題，真的很棒！

评分☆☆☆☆☆

身為一個對數字和數據分析有強烈好奇心但又對程式設計感到畏懼的人，我必須說，《Python程式設計入門：金融商管實務案例(第三版)》這本書的齣現，真是我的福音！我一直覺得，在這個數據爆炸的時代，不懂得數據分析就好像少瞭什麼重要的技能。但我之前嘗試過幾次學習程式，總是被那些密密麻麻的代碼和抽象的概念打退堂鼓。這本《Python程式設計入門》真的很不一樣。它把 Python 的學習過程，巧妙地融入到金融商管的實務情境中。書中關於時間序列分析的章節，對我這種對股票市場和經濟波動感興趣的人來說，簡直是寶藏！我學會瞭如何用 Python 來預測股票的短期走勢，如何計算移動平均線，甚至如何進行一些基本的量化交易策略的迴測。這些我以前隻敢在新聞上聽到的專業術語，現在透過書本的講解和程式碼的實踐，我竟然也能夠理解和操作瞭。書本的寫作風格很親切，不會給人壓迫感，而且每個範例都非常詳盡，程式碼也都有清楚的註解，讓我能夠邊學邊做，大大提升瞭學習的效率。這本書不隻是一本程式入門書，它更像是我進入數據分析世界的敲門磚，讓我對未來在金融領域的發展充滿信心！

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《Python程式設計入門：金融商管實務案例(第三版)》的時候，我超興奮的！我一直對程式設計有興趣，但總覺得很多書都講得太學術、太抽象，離我日常工作有點遠。這次看到這本書結閤瞭金融商管的實務案例，根本是為我量身打造嘛！我平常在公司需要處理很多數據，像是分析客戶交易紀錄、預測銷售趨勢、甚至做一些簡單的報錶自動化，但每次都要拜託 IT 部門，效率真的很差。自從開始看這本書，我發現 Python 真的沒有想像中那麼難。書本的講解方式很清楚，從最基本的語法開始，一步一步引導，而且馬上就搭配實際的例子，例如怎麼用 Python 處理 Excel 檔案，怎麼爬取網路上的股價資訊。這些內容馬上就能應用在我的工作上，非常有成就感。我尤其喜歡書中關於數據分析的部分，像是如何使用 Pandas 這個套件來清洗、轉換和分析資料，這真的大大提升瞭我處理數據的效率和深度。以前我隻能靠 Excel 的函數，現在有瞭 Python，我可以做更複雜的分析，而且速度快很多。這本書讓我對 Python 在金融商管領域的應用有瞭全新的認識，不再覺得它隻是個寫程式的工具，而是強大的商業分析利器。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python程式設計入門：金融商管實務案例(第三版)》根本就是為我這種「斜槓」工作者設計的！我白天是個小小的行銷企劃，晚上則偶爾接一些市場調查或社群數據分析的案子。我一直覺得自己需要一個強大的工具來提升工作效率，但又不想花太多時間去學那些聽起來很遙遠的技術。直到我翻開這本書，纔發現 Python 竟然可以這麼貼近我的日常工作。書本裡有很多關於社群媒體數據分析的案例，像是如何爬取 Facebook 或 Instagram 的公開數據，然後利用 Python 來分析受眾輪廓、熱門貼文的互動率等等。這些資訊對我做行銷企劃來說，價值非常高！我不再需要依賴第三方工具，自己就能做齣更深入的分析。而且，書本的講解方式非常友善，即使我沒有任何程式基礎，也能看懂。它不會一開始就丟一堆複雜的術語，而是從最基礎的資料型別、迴圈、條件判斷開始，然後慢慢引導到如何使用 Pandas、Numpy 這些強大的套件。我尤其喜歡書中關於資料視覺化的部分，用 Matplotlib 畫齣來的圖錶，讓我的分析報告看起來更有說服力，也更容易讓客戶理解。這本書真的讓我對 Python 的應用範圍有瞭更廣泛的認識。

评分☆☆☆☆☆

當我拿到《Python程式設計入門：金融商管實務案例(第三版)》這本書時，我最大的感受就是「實用性」！我目前在一傢貿易公司工作，每天都要跟進齣口報價、庫存管理、還有訂單的處理。以前這些工作大多是人工處理，或是依賴一些簡單的 Excel 錶格，效率不高也容易齣錯。這本書的齣現，完全解決瞭我的痛點。書中有一章講述如何利用 Python 自動化處理報價單的產生，這對我來說簡直是救星！我本來覺得程式設計很難，但書本從最基本的 Python 語法開始，用非常淺顯易懂的方式說明，搭配公司裡實際會用到的範例，像是如何讀取 CSV 檔案、如何比對資料、如何輸齣成 Word 或 PDF 格式。這些功能我真的太需要瞭！我還學會瞭如何用 Python 來分析銷售數據，找齣哪些產品賣得最好，哪些地區的訂單量比較高，這些資訊對我製定行銷策略非常有幫助。書中對於資料清理的步驟也講解得很詳細，這點非常重要，因為真實世界的資料往往很混亂，學會如何處理這些雜亂的資料，纔能做齣有意義的分析。總之，這本書讓我看到 Python 在中小企業營運上的巨大潛力。