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本书以管理类专业学生数字化能力培养为导向，围绕Python在管理实践中的应用展开，注重将Python基础知识、数据分析工具与具体管理任务相结合。全书采用任务驱动和案例化编写方式，内容分为两篇：第一篇围绕Python应用的基本认知展开，按照“问题导入—核心概念—基本操作—场景应用”的逻辑组织内容，主要包括管理人员为什么要学习Python、Python应用基础、数据分析核心工具和数据分析流程；第二篇聚焦Python在管理场景中的应用，按照“任务导入—任务分析—实现方法—代码实现—应用拓展”的逻辑展开，主要包括Python在人力资源管理、销售管理、项目管理、财务管理、预测与决策支持中的应用，以及Python助力办公自动化等内容，帮助学生逐步形成运用Python分析和解决管理问题的基本能力。

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  第一篇 Python应用的基本认知
  第1章 管理人员为什么要学习Python 3
  1.1 Python的特点与优势 3
  1.2 Python赋能企业管理的主要路径 4
  1.3 Python开发环境 5
  第2章 Python应用基础 14
  2.1 数据类型、变量与运算符 14
  2.2 条件语句与循环结构 23
  2.3 函数定义与模块化编程 30
  2.4 文件操作与异常处理 36
  第3章 数据分析核心工具 43
  3.1 NumPy：数值计算基础 43
  3.2 Pandas：结构化数据处理核心 54
  3.3 Matplotlib：可视化基础库 67
  第4章 数据分析流程 79
  4.1 数据获取 79
  4.2 数据清洗 83
  4.3 数据分析 96
  第二篇 Python在管理场景中的应用
  第5章 Python在人力资源管理中的应用 111
  5.1 员工信息统计分析 111
  5.2 薪酬计算处理 118
  5.3 员工流失风险分析 124
  第6章 Python在销售管理中的应用 133
  6.1 销售数据仪表盘搭建 133
  6.2 客户分层分析 144
  6.3 区域销售业绩差异分析 153
  第7章 Python在项目管理中的应用 165
  7.1 项目进度跟踪分析 165
  7.2 资源配置优化分析 170
  7.3 项目成本超支风险分析 179
  第8章 Python在财务管理中的应用 192
  8.1 单指标变化率计算 192
  8.2 多指标财务比率计算 198
  8.3 企业财务绩效分析 203
  第9章 Python在预测与决策支持中的应用 211
  9.1 线性回归：销售预测 211
  9.2 时间序列：库存补货点预测 222
  9.3 决策树：客户流失干预策略 231
  第10章 Python助力办公自动化 245
  10.1 Python与Excel联动 245
  10.2 Python与PPT联动 255
  10.3 邮件自动化管理 259
  10.4 管理报表全自动生成 263