本书定位于探索智能财会的应用现状及发展趋势，以功能强大且易上手的Python为编程语言，内容覆盖了企业财务决策的主要方面，是新形势下利用大数据分析和机器学习技术科学解决企业财务决策量化分析的典型教材。
全书共九章，前三章介绍了Python编程基础，Python模块的数据处理和数据展示，第四章以杜邦分析法展示了企业盈利能力的可视化呈现，第五章以线性回归法展示了企业投资效率影响因素的实证分析，第六章以ARIMA模型展示了企业营业收入的预测，第七章以决策树和随机森林模型展示了会计舞弊识别，第八章以BP神经网络模型展示了网络平台经济环境下数据资源的价值评估，第九章以遗传算法和普通最小二乘法展示了户籍门槛与企业生产率的实证分析。各章均配套教学数字资源、视频讲解、即测即评等，便于学生学习使用。
本书适合作为高校智能会计、智能财务、数字经济等新兴本科专业及研究生方向教材，或会计学、财务管理、审计等专业本科生和研究生的大数据分析类专业必修课或专业选修课的教材，也适合对企业财务数字化转型方向感兴趣的读者。
