大数据与人工智能学院组织2023届本科毕业设计（论文）开题答辩
为推进本科毕业论文（设计）工作顺利进行，提高毕业生重视程度，切实抓好毕业论文（设计）质量，大数据与人工智能学院于1月7日，1月14日组织两轮毕业开题答辩。大数据与人工智能学院颜文勇院长，周波副院长，统计教研室王薇主任，以及应用统计学骨干教师参加开题答辩。
1月7日，第一轮开题答辩分为3个答辩组同时进行。学生们在各自的答辩组进行答辩，依次介绍选题背景和意义、所属领域的发展概况、研究内容和研究方法步骤。答辩组教师对针对学生选题可行性、创新度、研究内容、研究方法、数据收集、模型建立、模型检验以及理论框架等方面进行提问，对开题报告的亮点予以肯定，对不足之处提出修改意见，以便学生们更加准确地把握选题，写出高质量的毕业论文。
1月14日，对第一轮开题答辩未达到开题要求的同学，组织第二轮开题答辩，按照第一轮答辩安排，分为相同的3个答辩组同时进行。学生们主要介绍是否按照第一轮开题答辩的评审意见做了修正，对研究内容、研究方法、数学模型以及理论框架等进行了哪些改进。答辩组教师再次审核选题的可行性、创新度等。
这次开题答辩为同学们毕业论文写作理清了研究框架，审定了研究内容，指明了研究思路，给同学们提供了一次锻炼自我的机会，展示了学生们的学术创新思维和刻苦钻研的学风，也为后续论文写作打下坚实的根基。
（撰稿：李一；审核：颜文勇）
python在财务工作上的应用
Python是一门功能强大的编程语言，其在财务工作中的应用越来越受到关注。本文将从多个角度分析Python在财务工作中的应用，以帮助读者更好地了解Python在财务工作中的价值。
1.数据分析
数据分析在财务工作中非常重要。Python作为一种数据科学语言，具有丰富的数据分析工具和库，如Pandas、Numpy、Matplotlib等。这些工具和库可以帮助金融机构分析和处理大量数据，包括股票价格、汇率、财务报表等。Python可以对这些数据进行可视化分析，以帮助财务分析师更好地了解公司的财务状况和市场趋势。
2.量化交易
量化交易是一种基于数据分析和计算机算法的交易策略。Python在量化交易中广泛应用，因为它能够快速地进行数据分析和模型构建。Python的开源性质和庞大的开发社区也为量化交易领域提供了丰富的工具和库。量化交易员可以使用Python来编写交易策略，进行回测和优化。
3.金融建模
金融建模是指使用数学和统计学方法对金融市场进行建模。Python可以用于构建金融模型，如Black-Scholes模型、MonteCarlo模拟等。Python的科学计算库和数值计算库可以帮助金融建模人员快速地进行模型构建和分析。
4.自动化报告
Python可以用于自动生成财务报告，如资产负债表、利润表和现金流量表。使用Python编写脚本可以自动从财务系统中提取数据并生成报告，减少了手动操作的时间和错误率。
5.人工智能
人工智能在金融领域的应用越来越广泛。Python作为一种强大的机器学习和深度学习框架，也在金融领域扮演着重要的角色。金融机构可以使用Python来构建预测模型，以预测股票价格、汇率等。Python还可以用于自动化风险管理和反欺诈检测。
总之，Python在财务工作中的应用非常广泛，不仅可以帮助金融机构更好地处理和分析数据，还可以用于构建交易策略、建立金融模型和自动生成报告。Python的应用将为金融机构带来更高的效率和更准确的决策。
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