本书创新性地采用了“双篇章”结构，上、下篇章分别介绍会计研究问题与大数据技术的具体实现方法。本书选取近十年国内外权威会计、经济、金融、管理领域期刊中使用大数据研究方法的论文，基于财务、会计、审计与税收等多个视角，通过经典案例复现，从技术、方法与相关命令方面，详细讲解包括网络爬虫、文本分析、社会网络分析、机器学习等大数据技术在内的具体实现方法，并就未来研究提出建议。
本书旨在为对会计大数据研究有兴趣的教师、学生及相关科研人员提供一部与大数据相关的会计研究方法与实践应用指南。

陈宋生，北京理工大学管理与经济学院会计系主任、教授、博士生导师，全国会计领军人才，中国审计学会教育分会副秘书长，中国内部审计协会准则专业委员会副主任，中国会计学会会计信息化专业委员会委员。研究方向包括审计、内部控制、会计信息系统与盈余质量。在《会计研究》，《审计研究》，《统计研究》，《南开管理评论》，Journal of Business Research, 等期刊上发表论文数十篇，出版专著五部、教材译著二十多部。

朱乐琪，哥伦比亚大学商学院会计与基本面分析研究生，本科就读于北京理工大学。研究兴趣为大数据技术与会计研究的交叉应用。参与多项国家级科研课题，在IEEE Sensors Journal（SCI Q1）杂志发表论文一篇。

王朝晖，香港大学经管学院经济学研究生，本科就读于北京理工大学。研究兴趣为产业组织经济学、计算社会科学。参与多项国家级研究课题及国际案例撰写工作。

上篇 会计领域的大数据研究方法应用
第 1 章 大数据、学科交叉与会计研究：机遇与挑战
第 2 章 财务会计领域的大数据研究方法应用
第一节 财务会计领域应用大数据研究方法的相关代表文献
第二节 经典文献分析
第 3 章 财务管理领域的大数据研究方法应用
第一节 财务管理领域应用大数据研究方法的相关代表文献
第二节 经典文献分析
第 4 章 公司治理领域的大数据研究方法应用
第一节 公司治理领域应用大数据研究方法的相关代表文献
第二节 经典文献分析
第 5 章 审计领域的大数据研究方法应用
第一节 审计领域应用大数据研究方法的相关代表文献
第二节 经典文献分析
下篇 会计研究中的大数据工具及其实现
第 6 章 数据获取工具：网络爬虫和特色数据库
第一节 概念引入
第二节 反爬问题处理方法
第三节 特色数据库和软件
第四节 网络爬虫在会计研究中的应用案例
第五节 练习题解析
第 7 章 数据分析工具 (一)：机器学习
第一节 概念引入
第二节 机器学习前的数据处理
第三节 机器学习方法介绍
第四节 机器学习模型评估方法
第五节 机器学习的案例实现
第六节 练习题解析
第 8 章 数据分析工具 (二)：文本分析
第一节 概念引入
第二节 会计研究中文本分析法的案例实现
第三节 机器学习在文本分析中的应用案例
第四节 练习题解析
第 9 章 数据分析工具 (三)：社会网络分析
第一节 概念引入
第二节 会计研究中社会网络分析案例实现
第三节 社会网络分析与可视化
第 10 章 数据分析工具 (四)：图像及音视频分析
第一节 概念引入
第二节 会计研究中图像及音视频分析的应用
第 11 章 Python 与常用软件的交互
第一节 Python 处理 Word
第二节 Python 处理 Excel
第三节 PDF 转文本
第四节 Python 与 Stata
附录1 文本分析常用中文数据集介绍
附录2 文献列表