IT審計(jì)：用SQL+Python提升工作效率

目錄
第1章　學(xué)習(xí)之路
1.1　零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)編程的注意事項(xiàng)
1.2　面向搜索編程
1.3　Git
1.4　搭建自己的知識庫
1.5　數(shù)據(jù)分析在IT審計(jì)中的應(yīng)用
第2章　SQL基礎(chǔ)
2.1　MySQL 安裝
2.2　Navicat配置
2.3　導(dǎo)入數(shù)據(jù)
2.4　導(dǎo)出數(shù)據(jù)
2.5　SQL查詢
2.6　SQL練習(xí)
2.7　數(shù)據(jù)透視和數(shù)據(jù)去重
2.8　快速查詢之索引
2.9　隨機(jī)抽樣
2.10　分層抽樣
2.11　關(guān)于時(shí)間
2.12　關(guān)于文本
第3章　SQL實(shí)戰(zhàn)
3.1　固定資產(chǎn)折舊計(jì)算
3.2　編號連續(xù)性分析
3.3　接口測試
3.4　收入真實(shí)性分析
第4章　Python基礎(chǔ)
4.1　Anaconda安裝和使用
4.2　VS Code安裝
4.3　什么是代碼
4.4　讀寫文件
4.5　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4.6　條件判斷
4.7　循環(huán)
4.8　函數(shù)
4.9　調(diào)試及常見錯(cuò)誤類型
4.10　模塊與包
4.11　處理二維表數(shù)據(jù)
4.12　訪問MySQL 數(shù)據(jù)庫
4.13　關(guān)于時(shí)間
4.14　執(zhí)行終端命令
4.15　多線程和多進(jìn)程
4.16　面向?qū)ο缶幊?br />第5章　Python實(shí)戰(zhàn)
5.1　計(jì)算穩(wěn)定性
5.2　銀行流水核對
5.3　公司名稱模糊匹配
5.4　BOM穿透
5.5　郵件回函真實(shí)性驗(yàn)證
第6章　數(shù)據(jù)可視化
6.1　Plotly使用方法
6.2　散點(diǎn)圖
6.3　折線圖
6.4　柱狀圖
6.5　餅圖
6.6　旭日圖
6.7　?；鶊D
6.8　直方圖
6.9　瀑布圖
6.10　蠟燭圖