會計學 第八版 修訂版 IFRS
作者:杜榮瑞、薛富井、蔡彥卿、林修葳
ISBN:9786267130148
版次:8
年份:2022
出版商:東華書局
頁數/規格:728頁/平裝彩色
會計學 八版序
《會計學》一書自出版至今,已進入第八版,承蒙許多學界與實務界先進及讀者的支持與愛護,採用作為教科書或自修讀本,也提供許多寶貴意見,讓這本書更加趨近完美。
自第七版出版以後,持續有新的 IFRS 生效適用,由於我國已改為採用「逐號生效」的作法,而 IFRS 9 與 IFRS 15 自 2018 年開始適用,雖然在第七版已作相因應的觀念解說,為使讀者能學習具體的處理方式,我們進一步修改本書,這部分的習題也加以更新。
除此之外,一如過去的改版,我們盡可能將公司實例更新到最近的年度,對於部分受新冠肺炎疫情影響顯著之企業,則提供其2021年上半年之資料。在改版過程中也對內文編輯錯誤作了更正,增加習題,以及對「章首故事」作了大幅度的更新。
茲將我們在第八版所作的主要變動與更新,簡要說明如下:
第一章至第三章的內容中關於公司治理的法令修改,例如審計委員會的設置以及金融監督管理委員會因應新冠肺炎疫情而針對股東年會召開日期的行政命令,我們均加以納入。也對內文編輯錯誤作了更正。
第六章 (買賣業會計與存貨會計處理──永續盤存制)
有關大潤發及內文沃爾瑪(Walmart)兩案例內容修改至最新發展。
第九章(應收款項)
應收帳款之減損評估,依IFRS 9「金融工具」採用「預期信用損失模式」重新撰寫,且特別提到變動對價,例如銷貨退回與折讓,以及退貨權等,說明其對於企業預期可收取對價之影響。
第十章(不動產、廠房及設備與遞耗資產)
不動產、廠房及設備的後續資本支出,特別是部分重置的概念,有更詳細的說明與釋例之解析。
第十一章(無形資產、投資性不動產、生物資產與農產品)
修正內文編輯錯誤及習題解答、增加習題及題庫之題目
第十二章(流動負債與負債準備)
負債準備衡量之說明,以更詳盡之釋例,說明有關大量母體或單一義務之最佳估計概念,同時也提及負債準備若有歸墊時之會計處理。
第十四章(投資)
「未實現評價損益」均改為「評價損益」,因為評價金融資產造成之損益必定是在該資產處分之前,無須強調「未實現評價損益」、修正內文編輯錯誤及習題解答、增加習題及題庫之題目。
第十六章(權益:保留盈餘、股利與其他權益)
納入新興或近日開始流行的半導體業重要的留才措施,如限制員工權利新股。
與上一版相同,第八版有許多習題,亦附有解答,另亦備有題庫與教學投影片等配件。
目 錄
Chapter01 企業與會計
Chapter02 財務報表的基本認識
Chapter03 從會計恆等式到財務報表
Chapter04 借貸法則、分錄與過帳
Chapter05 調整分錄、結帳分錄與會計循環
Chapter06 買賣業會計與存貨會計處理-永續盤存制
Chapter07 存 貨
Chapter08 現金及內部控制
Chapter09 應收款項
Chapter10 不動產、廠房及設備與遞耗資產
Chapter11 無形資產、投資性不動產、生物資產與農產品
Chapter12 流動負債與負債準備
Chapter13 非流動負債
Chapter14 投 資
Chapter15 權益:股本、資本公積與庫藏股票
Chapter16 權益:保留盈餘、股利與其他權益
Chapter17 現金流量表
立即查看
看圖學Python人工智慧程式設計 (2版)
類似書籍推薦給您
【簡介】
【目錄】
立即查看
看圖學Python: 從程式設計入門到精通資料科學 (1版)
類似書籍推薦給您
【簡介】
本書是一本專為初學者設計的Python程式設計及資料科學全面教材,也可作為iPAS巨量資料分析師考試的先修教材。
透過圖解與實作,循序漸進地引導讀者掌握Python程式設計及資料科學的核心技能。書中內容豐富,從Python基礎語法開始,逐步深入到資料科學的實際應用。搭配詳細的圖例和實作範例,讓學習更加直觀和實用。
本書特別強調實務應用,詳細介紹了Python資料科學必學的套件,如Numpy、Matplotlib、Pandas、Seaborn、Plotly和SciPy。這些工具不僅幫助讀者進行資料運算和分析,還能輕鬆繪製各種圖表,視覺化資料結果。
在學習Python程式設計的過程中,本書運用了當前最熱門的AI工具——ChatGPT,來輔助學習。ChatGPT可以提供程式設計協助、解釋程式概念,進而寫出資料收集的網路爬蟲程式,以便更好地理解Python程式設計和資料分析的關鍵概念。這種互動式學習方式,大大提升了學習效率和理解深度。
此外,本書還包含多個實務導向的案例,從資料預處理、資料清理到探索性資料分析,再到機器學習與深度學習應用,幫助讀者將所學知識應用於實際問題中。這些案例不僅鞏固了讀者的學習成果,還提升了實戰技能,為未來的職場應用打下堅實的基礎。
【目錄】
CH01 Python語言與運算思維基礎
1-1 程式與程式邏輯
1-2 認識Python、運算思維和Thonny
1-3 下載與安裝Thonny
1-4 使用Thonny建立第一個Python程式
1-5 Thonny基本使用與程式除錯
CH02 寫出和認識Python程式
2-1 開發Python程式的基本步驟
2-2 編輯現存的Python程式
2-3 建立第二個Python程式的加法運算
2-4 看看Python程式的內容
2-5 Python文字值
2-6 Python寫作風格
CH03 變數、運算式與運算子
3-1 程式語言的變數
3-2 在程式使用變數
3-3 變數的資料型態和型態轉換函數
3-4 讓使用者輸入變數值
3-5 認識運算式和運算子
3-6 在程式使用運算子
CH04 條件判斷
4-1 你的程式可以走不同的路
4-2 關係運算子與條件運算式
4-3 if單選條件敘述
4-4 if/else二選一條件敘述
4-5 if/elif/else多選一條件敘述
4-6 在條件敘述使用邏輯運算子
CH05 重複執行程式碼
5-1 認識迴圈敘述
5-2 for計數迴圈
5-3 while條件迴圈
5-4 改變迴圈的執行流程
5-5 巢狀迴圈與無窮迴圈
5-6 在迴圈中使用條件敘述
CH06 函數
6-1 認識函數
6-2 使用者自訂函數
6-3 函數的參數
6-4 函數的回傳值
6-5 函數的實際應用
6-6 變數範圍和內建函數
CH07 字串與容器型態
7-1 字串型態
7-2 串列型態
7-3 元組型態
7-4 字典型態
7-5 字串與容器型態的運算子
7-6 串列與字典推導
CH08 檔案、類別與例外處理
8-1 檔案處理
8-2 二進位檔案讀寫
8-3 類別與物件
8-4 建立例外處理
CH09 Python模組與套件
9-1 Python模組與套件
9-2 os模組:檔案操作與路徑處理
9-3 math模組:數學函數
9-4 turtle模組:海龜繪圖
9-5 pywin32套件:Office軟體自動化
CH10 使用ChatGPT學習Python程式設計
10-1 認識ChatGPT
10-2 註冊與使用ChatGPT
10-3 ChatGPT是你最佳的Python程式助手
10-4 ChatGPT應用:找出Python視窗程式的學習方向
10-5 ChatGPT應用:幫助你學習Python視窗程式設計
10-6 ChatGPT應用:寫出資料收集的網路爬蟲程式
CH11 NumPy向量與矩陣運算
11-1 Python資料科學套件
11-2 陣列的基本使用
11-3 一維陣列:向量
11-4 二維陣列:矩陣
11-5 使用進階索引取出元素
11-6 陣列的常用操作與廣播
CH12 Matplotlib資料視覺化
12-1 資料視覺化與Matplotlib套件
12-2 使用Matplotlib繪製圖表
12-3 散佈圖、長條圖、直方圖和派圖
12-4 子圖表
12-5 多軸圖表
CH13 使用Pandas掌握你的資料
13-1 Pandas 套件的基礎
13-2 DataFrame 的基本使用
13-3 選擇、篩選與排序資料
13-4 新增、更新、刪除與合併資料
13-5 群組、樞紐分析與統計函數
13-6 Pandas 資料視覺化
CH14 Seaborn進階圖表與Plotly互動視覺化
14-1 Seaborn基礎與基本使用
14-2 使用Seaborn繪製各種類型的圖表
14-3 使用Seaborn繪製不同類型組合的圖表
14-4 使用Plotly繪製互動圖表
14-5 實作案例:PTT BBS推文的資料視覺化
14-6 實作案例:台積電股價的互動資料視覺化
CH15 SciPy科學運算與探索式資料分析
15-1 SciPy套件的基礎
15-2 SciPy套件的科學運算
15-3 探索性資料分析的基礎
15-4 找出資料之間的關聯性
15-5 資料預處理
15-6 實作案例:鐵達尼號資料集的探索性資料分析
CH16 Python機器學習與深度學習
16-1 機器學習的基礎
16-2 機器學習實例:使用線性迴歸預測房價
16-3 機器學習實例:使用決策樹分類鳶尾花
16-4 認識深度學習
16-5 深度學習實例:加州房價預測的迴歸分析
16-6 深度學習實例:鳶尾花資料集的多元分類
立即查看
看圖學Python:資料分析與資料視覺化 (1版)
類似書籍推薦給您
【簡介】
本書特色
1. 由淺入深,循序漸進
從基礎Python語言開始講解,適合初學者入門。完整說明Python程式設計的基本能力,包括變數、資料型態、控制流程、函式、物件導向等。
2. 圖文並茂,易學易懂
使用大量圖例和流程圖來詳細說明程式設計的觀念和語法,讓讀者更容易理解。
3. 結合ChatGPT,提升學習效率
介紹ChatGPT生成式AI,並提供了各種程式設計實例,幫助讀者更有效地學習Python。
4. 完整涵蓋Pandas資料分析
詳細說明Pandas套件的Python資料分析,包括資料匯入、匯出、篩選、編輯、彙整、清理、排序、合併、運算、群組分析、樞紐分析表、資料視覺化等。
5. 實戰導向,學以致用
本書提供大量實作範例,幫助讀者將所學知識應用於實際情況中。
內容簡介
本書是一本學習Python程式設計和資料分析的入門教材,適合初學者輕鬆上手。以Excel使用者的角度,詳細說明Pandas套件的Python資料分析,並透過ChatGPT生成式AI的幫助,讓讀者能夠更快、更輕鬆地學習Python程式設計和資料分析。
首先,本書從介紹Python程式語言的基礎開始,徹底解說讀者需要具備的程式設計能力,並介紹OpenAI推出的ChatGPT生成式AI,探討其在程式設計中的應用,以及如何利用ChatGPT來協助學習Python程式設計等相關技術。
其次,本書重點闡述Pandas套件在Python資料分析中的應用。從建立Series和DataFrame物件開始,逐步介紹了如何匯入和匯出不同格式的資料,以及如何進行資料篩選、操作和彙整。特別是在第14章至第16章中,通過具體的範例,讀者將學會如何進行資料清理、排序、合併,以及執行各種資料運算和視覺化。
本書的獨特之處在於將ChatGPT生成式AI融入到學習過程中,通過ChatGPT的幫助,讀者不僅可以寫出Python程式碼,還能夠自動產生商業模擬數據的學習範例,使得學習過程更加生動有趣,並且實際應用到商業資料分析中。
最後,本書使用豐富的圖例和流程圖詳細解說程式設計的觀念和語法,並利用fChart流程圖直譯器呈現動畫流程圖,幫助讀者更好地理解程式邏輯,從而提升解決問題的能力和思維邏輯。
《看圖學Python:資料分析與資料視覺化》不僅適用於計算機概論、程式設計和Python資料分析課程的教學,也是自學Python和資料分析的理想選擇。無論是對於初學者還是有一定程式基礎的讀者,本書都將成為你的良師益友,引領你踏入Python程式設計和資料分析的世界。
【目錄】
CH01 Python語言與運算思維基礎
1-1 程式與程式邏輯
1-2 認識Python、運算思維和Thonny
1-3 下載與安裝Thonny
1-4 使用Thonny建立第一個Python程式
1-5 Thonny基本使用與程式除錯
CH02 寫出和認識Python程式
2-1 開發Python程式的基本步驟
2-2 編輯現存的Python程式
2-3 建立第二個Python程式的加法運算
2-4 看看Python程式的內容
2-5 Python文字值
2-6 Python寫作風格
CH03 變數、運算式與運算子
3-1 程式語言的變數
3-2 在程式使用變數
3-3 變數的資料型態和型態轉換函數
3-4 讓使用者輸入變數值
3-5 認識運算式和運算子
3-6 在程式使用運算子
CH04 條件判斷
4-1 你的程式可以走不同的路
4-2 關係運算子與條件運算式
4-3 if單選條件敘述
4-4 if/else二選一條件敘述
4-5 if/elif/else多選一條件敘述
4-6 在條件敘述使用邏輯運算子
CH05 重複執行程式碼
5-1 認識迴圈敘述
5-2 for計數迴圈
5-3 while條件迴圈
5-4 改變迴圈的執行流程
5-5 巢狀迴圈與無窮迴圈
5-6 在迴圈中使用條件敘述
CH06 函數
6-1 認識函數
6-2 使用者自訂函數
6-3 函數的參數
6-4 函數的回傳值
6-5 函數的實際應用
6-6 變數範圍和內建函數
CH07 字串與容器型態
7-1 字串型態
7-2 串列型態
7-3 元組型態
7-4 字典型態
7-5 字串與容器型態的運算子
CH08 檔案、類別與例外處理
8-1 檔案處理
8-2 二進位檔案讀寫
8-3 類別與物件
8-4 建立例外處理
CH09 Python模組與套件
9-1 Python模組與套件
9-2 os模組:檔案操作與路徑處理
9-3 math模組:數學函數
9-4 turtle模組:海龜繪圖
9-5 pywin32套件:Office軟體自動化
CH10 使用ChatGPT學習Python程式設計
10-1 認識ChatGPT
10-2 註冊與使用ChatGPT
10-3 ChatGPT是你最佳的Python程式助手
10-4 ChatGPT應用:找出Python視窗程式的學習方向
10-5 ChatGPT應用:幫助你學習Python視窗程式設計
CH11 Pandas套件:匯入與匯出DataFrame
11-1 Pandas套件的基礎
11-2 建立Series和DataFrame物件
11-3 匯入外部資料
11-4 匯出DataFrame物件
11-5 實作案例:使用Pandas爬取HTML表格資料
CH12 檢視、選取與篩選DataFrame資料
12-1 檢視與了解DataFrame資料
12-2 檢視DataFrame的整體資訊
12-3 選取和走訪DataFrame整列與整欄資料
12-4 檢視DataFrame指定欄位的資訊
12-5 篩選DataFrame資料
12-6 實作案例:使用SQL語言篩選DataFrame資料
CH13 DataFrame索引、編輯與資料彙整
13-1 DataFrame索引設定
13-2 使用索引器選取DataFrame子集
13-3 編輯DataFrame資料
13-4 串聯多個DataFrame資料
13-5 實作案例:多個Excel工作表的資料彙整
CH14 DataFrame資料清理、排序與資料合併
14-1 字串與日期/時間的資料處理
14-2 DataFrame資料清理
14-3 DataFrame資料排序
14-4 DataFrame資料合併
14-5 實作案例:DataFrame商業資料清理
CH15 DataFrame資料運算、群組分析與樞紐分析表
15-1 DataFrame資料運算
15-2 DataFrame資料分組的群組分析
15-3 使用DataFrame建立樞紐分析表
15-4 實作案例:使用樞紐分析表進行資料分析
CH16 Pandas+Plotly Express資料視覺化
16-1 認識資料視覺化
16-2 Pandas資料視覺化
16-3 Plotly互動資料視覺化
16-4 實作案例:Tutsplus教學文件的資料視覺化
16-5 實作案例:台積電股價的互動資料視覺化
CHA Google Colab雲端服務基本使用(電子書)
立即查看
看圖學C語言與運算思維 (3版)
類似書籍推薦給您
【簡介】
「用圖例學習程式語法和觀念;用流程圖了解程式執行流程,活用生成式AI幫助你看懂C程式碼和進行程式除錯,輕鬆加深/加廣你的C程式語法學習。」
本書專為初學者設計,採用ANSI-C標準語法,結合圖解與程式實作,循序漸進地介紹C語言基礎概念與運算思維。
本書特色在於融入生成式AI輔助學習功能,透過AI輕鬆解析程式碼、解決錯誤並加深學習效果。每章內容以大量實例和圖例詳細說明,幫助讀者逐步掌握程式設計技能。
此外,書中整合fChart流程圖工具,讓初學者透過流程圖了解程式執行邏輯,並快速轉換為C程式碼。本書不僅是學習C語言的理想指南,亦能啟發讀者深入運算思維,適合初學者自學及教學應用。
【目錄】
【附錄A為電子書,請線上下載】
第一章 寫出第一個C程式
1-1 談談程式設計
1-2 C程式語言
1-3 輸入C程式碼
1-4 產生與執行C程式
1-5 開發C程式的基本步驟
1-6 AI輔助學習:ChatGPT基本使用
第二章 認識C程式
2-1 顯示程式的執行結果
2-2 看看C程式的內容
2-3 常數值
2-4 數字表示法
2-5 AI輔助學習:講解程式觀念與詢問語法的使用
第三章 變數
3-1 認識變數
3-2 關鍵字與識別字
3-3 資料型態
3-4 宣告變數
3-5 使用變數
3-6 讓使用者輸入變數值
3-7 常數
3-8 AI輔助學習:解釋C程式碼與幫忙程式除錯
第四章 運算式和運算子
4-1 認識運算式和運算子
4-2 C語言的運算子
4-3 運算子的優先順序
4-4 資料型態的轉換
4-5 AI輔助學習:寫出更多程式範例與語法測驗
第五章 運算思維與流程圖
5-1 認識運算思維、演算法與流程圖
5-2 演算法、流程圖與程式設計
5-3 使用生成式AI+流程圖學習C程式設計
5-4 你的程式可以走不同的路
5-5 AI輔助學習:修訂程式問題與找出語意錯誤
第六章 條件判斷
6-1 關係運算子與條件運算式
6-2 if單選條件敘述
6-3 if/else二選一條件敘述和條件運算式
6-4 if/else if多選一條件敘述
6-5 switch多選一條件敘述
6-6 邏輯運算子
6-7 AI輔助學習:BMI是否過重與猜數字
第七章 重複執行程式碼
7-1 認識迴圈敘述
7-2 for計數迴圈
7-3 while條件迴圈
7-4 do/while條件迴圈
7-5 巢狀迴圈與無窮迴圈
7-6 改變迴圈的執行流程
7-7 AI輔助學習:計算本利和與因數分解
第八章 函數
8-1 認識函數
8-2 建立和呼叫函數
8-3 使用函數簡化複雜程式的建立
8-4 函數的參數與引數
8-5 函數的傳回值
8-6 函數的實際應用
8-7 函數原型宣告
8-8 變數的範圍
8-9 AI輔助學習:BMI函數、溫度轉換函數與圓面積函數
第九章 陣列與字串
9-1 認識陣列
9-2 陣列的宣告
9-3 使用一維陣列
9-4 陣列的應用
9-5 二維與多維陣列
9-6 字串與陣列
9-7 AI輔助學習:計算陣列平均與反轉陣列
第十章 指標
10-1 認識記憶體位址
10-2 使用指標變數
10-3 函數與指標
10-4 陣列與指標
10-5 字串與指標
10-6 AI輔助學習:指標版的反轉陣列
第十一章 結構
11-1 認識結構
11-2 建立C語言的結構
11-3 結構陣列
11-4 結構指標
11-5 建立C語言的新型態
11-6 AI輔助學習:圖書資料管理
第十二章 檔案處理
12-1 認識C語言的檔案處理
12-2 開啟與關閉文字檔案
12-3 寫入文字檔案
12-4 讀取文字檔案
12-5 格式化讀寫文字檔案
12-6 複製檔案
12-7 AI輔助學習:使用凱撒密碼加密與解密檔案
附錄A 安裝與使用Orwell Dev-C++整合開發環境(電子書)
A-1 下載與安裝Dev-C++
A-2 Dev-C++的可攜式版本
A-3 使用Dev-C++編輯、編譯和執行C程式
立即查看
【簡介】
"★純 台 語☆
★純 台 文☆
阿福in兜有九?人一隻貓,是一?用台語生活過日?大家庭。
厝內大細萬項代誌,對灶跤到客廳攏講台灣話。
阿福招你共這本書掀開,鬥陣來《看圖學講台灣話》!
★堅強錄音陣容,全書共超過2000個音檔
由專業配音員寶島新聲前主持人MOMO許慧盈領軍,金鐘廣播節目主持人得主邵大倫跨刀,帶領自然發聲的台北腔使用者錄製音檔。唱片製作等級錄音水準。
★專業台語文團隊
並由李江?台語文教基金會賴昭男老師全程審定,台文程度百分之一百。
【本書發想】
台灣自2020年第一本附有聲朗讀的台語版《小王子》出版後,興起『台文熱』。然而啟蒙幼兒字彙力的圖典書中竟無台語版。就算有台語發音,也大都依附在華文、英文等其他語言之下,無法使兒童自小培養台語腦。因此,出版台語本位的幼兒台語有聲書,是台語復振的重要轉捩點。
本書以名為阿福的小男孩一家共九人及一貓,為幼童開啟各個領域的學習。
【出版亮點】
●純台語文,無混雜其他語言。強調台文的主體性
●台文和配音腔調為台北腔(新泉腔)。呈現台語腔調的地方特色。
●36張全彩跨頁 插圖清楚又可愛
●可習得超過700個附有朗讀音檔的日常用詞
●所有圖文內容皆為台灣本位
配合點讀筆(本書配合KIDsREAD點讀筆。需另購)可再解瑣:
●各個角色於各頁的台詞,更添故事趣味性
●圖中每一物件皆有字詞音檔
●特定物品附""音效""更添臨場感
●兩種遊戲模式(聽力及思考力)
●三首全新獨立製作的兒童短謠:我欲來彈g?-t?/ 十二生相/ 算物件
"
【目錄】
原價:
1980
售價:
1683
現省:
297元
立即查看