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。
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。上篇以会计大数据研究为主线，聚焦国内外已有研究,以及其他相关社会科学应用大数据研究方法对会计研究的启示；下篇以大数据技术方法为主线，按照会计研究中数据收集、处理、分析三大步骤中应用的大数据技术进行原理讲解与经典案例复现。此外，整理了在使用大数据研究的过程中可能用到的其他数据处理与分析方法，如Python与Word、Excel、Stata等软件的交互。
本书尝试回答以下三个问题,并通过以下角度对研究问题进行分析：大数据可以帮助解决哪些会计研究问题？大数据以何种方式解决相应的会计研究问题？如何实现大数据研究方法？本书的编写遵循如下原则：
(1)全面性：在文献整理方面做了大量工作。40余人的团队通过对近十年国内外权威会计、经济、金融、管理领域期刊逐年、逐刊地筛选，归纳会计学及其相关学科研究中常用的大数据研究方法。
(2)针对性：所述大数据技术相关内容主要针对会计学相关研究，同时也涉及管理学、经济学研究内容，主题鲜明，难度适中。
(3)实用性：整理了编者团队进行案例复现过程中在软件安装、环境配置、代码运行、调整参数等环节遇到的所有故障 (bug)及解决方案。例如，在使用Pajek、Gephi等社会网络分析软件时中文标签的显示问题。本书对某种技术方法的介绍可能并不全面,但可以满足会计研究领域学者的基本研究需求。
本书适用于会计学专业的硕士研究生、博士研究生、教学科研人员以及对学术研究有浓厚兴趣的大学生。
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