本书是为回应数字化时代对会计人才的新需求而编写的智能财务教材，遵循从基础到进阶、从技术到应用的编排逻辑。全书共分为三篇：第1篇为Python技术基础与财务数据获取，引导读者完成环境搭建、掌握Python基础语法，进而通过Tushare数据接口获取财务数据；第2篇为Python数据分析技术与财务分析实战，深入讲解Pandas数据处理、Matplotlib数据可视化，并围绕财务三大分析、杜邦分析等经典主题展开案例教学；第3篇为机器学习技术与财务分析实战，系统介绍线性回归、决策树、随机森林等模型，以构建财务舞弊预测模型为贯穿性案例，展示算法在风险控制与审计场景中的应用。<br>第2版相比第1版有以下优化：新增“AI大模型快速入门与案例实战”一章，系统介绍AI大模型在财务工作场景中的应用，展现“Python工具+AI协同”的财务分析新方向；将“财务静态分析”“财务趋势分析”“财务同业比较分析”“批量筛选优质上市公司”四章整合为“Python财务三大分析技巧：静态分析+趋势分析+同业比较分析”一章，强化各项分析之间的内在联系与协同效应，帮助读者构建系统化分析框架；梳理与更新案例及实操所用的财务数据，以确保学习内容反映最新的市场环境。

张敏 中国人民大学商学院教授、博士生导师、会计系主任，中国人民大学“吴玉章特聘教授”、商学院“教学杰出教授”，中国会计学会理事，中国注册会计师协会专业指导委员会委员，入选财政部第四期全国会计领军（后备）人才（学术类），担任十余种国内外核心期刊匿名审稿人。主要研究领域为审计、大数据审计与会计。在《经济研究》、The Accounting Review、Review of Accounting Studies等国内外核心期刊发表论文80余篇。主持多项国家自然科学基金项目。曾获高等教育（本科）国家级教学成果奖二等奖、全国优秀教材二等奖、北京高校教师教学创新大赛三等奖、中国人民大学商学院最佳研究生教师奖、中国人民大学教学优秀奖、全国优秀博士学位论文提名等。<br>王宇韬 特许金融分析师（CFA），金融风险管理师（FRM），量化金融分析师（AQF），华能信托金融科技实验室发起人，中国人民大学商学院“Python金融”课程导师。著有《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解》《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》等多部图书。主讲的“Python金融”课程被学习强国、中国人民银行在线学习平台收录，累计为公司申请6项金融科技相关知识产权。<br>刘云菁 南京航空航天大学经济与管理学院副教授、硕士生导师。主要研究领域为智能财务与大数据审计。在国内外核心期刊发表论文10篇，担任多种国内外核心期刊匿名审稿人，参与多项国家级、省部级课题以及智能财会产学研项目。