本书共 4 篇，分别是 Python 基础篇、财务大数据分析篇、财务大数据可视化篇、财务大数据决策篇。Python 基础篇包括：Windows 下开发环境的搭建与编码规范；运算符、表达式与内置函数；程序控制结构；可迭代序列结构；Python 函数；文件及文件夹操作。财务大数据分析篇包括：NumPy科学计算库；认识 Pandas；数据清洗、预处理；数据筛选、查询；数据特征与统计信息、排序、连接；数据分组聚合、透视。财务大数据可视化篇包括：扩展库 Matplotlib 可视化；扩展库 Pyecharts 可视化。财务大数据决策篇包括：项目投资决策；本量利分析；预算管理；财务风险预警。 本书以 Python 大数据工具进行财务分析与决策，开发了大量基于财务场景的实训项目，并且提供了相应的数据和程序代码等学习资料。本书可作为高校会计学、财务管理、审计学、工商管理、大数据管理与应用、大数据 会计等专业本科生和研究生财务大数据分析与决策、Python 在财务中的应用、智能财务分析、智能财务分析与决策、大数据与财务决策等课程的教材，也可以作为对财务数智化感兴趣的读者的学习参考书