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| 編輯推薦： |
大数据财务分析是互联网时代财务人员必须掌握的一项技能，它让财务工作产生巨大价值。拥有这项技能，不同职级的财务人员可以扮演不同的角色：
·基层财务人员：做好“数据管家“的工作，提供高质量的基础数据信息；
·财务分析人员：运用专业数据分析工具提供多维分析结果；
·中高层财务管理者：运用分析结果转变成故事叙述者，为组织决策赋能。
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| 內容簡介： |
在大数据时代，财务人员必须从数据的创建者、操作者和保管者转变为数据科学家和故事叙述者；必须跟上技术变革的步伐，认识到历史分析向预测性分析并终向规范性分析转变的必要性。
本书探讨了有关财务和分析的前沿话题，提供了可以进行实际操作的技巧和指南。通过本书的学习，读者可以了解大数据的相关内容，以及用于处理和解读这些信息的工具。
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| 關於作者： |
作者简介
吉姆?林德尔 注册会计师、特许管理会计师。Thorsten咨询集团公司总裁。美国注册会计师协会（AICPA）会员。曾担任多家公司首席财务官，参与50多个并购项目。
著有《战壕中的25个教训》《战略规划变得简单》《商业就像钓鱼》《底线财务管理》等图书，多次荣获AICPA“优秀讨论引领者”奖项。
译者简介
徐国栋 某国际商科教育联盟东亚区负责人。曾就职于“四大”会计师事务所，担任某国际会计专业组织中国事务总监、两所985高校MBA及会计硕士中心主任等职，致力于管理教育创新与财经专业人才发展。作为主执笔人参与教育部1 X“大数据财务分析职业技能等级标准”的起草工作。
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| 目錄：
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第1章 大数据和分析
导语
什么是大数据
多“大”算“大”
数据体量
兆字节、吉字节、太字节代表什么
会计师与大数据
金融与会计专业人士的压力
会计师面临的大数据问题
大数据术语
数据分析的四种类型
大数据的益处
第2章 大数据的历史
导语
大数据 = 电子表格
会计师看大数据
大数据的历史
小企业看大数据
大数据源
大数据的来源
大数据的特点
示例：零售调查
第3章 大数据的趋势
导语
一流大数据和分析趋势
大数据调查
埃森哲趋势与调查
技术成熟度曲线
NVP 公司大数据高管调查
第4章 大数据战略及商业应用
导语
大数据的目标
与大数据相关的商业洞见
大数据的挑战
错误数据的危险
IT 大数据的五大错误
第5章 大数据平台及操作工具
导语
大数据的功能
哪些平台可以用于大数据
一流商用数据分析工具
Hadoop 究竟是什么
第6章 大数据终端用户及会计工具
导语
大数据实例
百思买公司的数据访问
定价优化
邮轮公司利用大数据优化价格
预测工具
企业预测分析工具
访问大数据源的其他简单工具
数据库工具
大数据可视化
第7章 大数据实例
导语
大数据应用实例
第8章 会计部门中的大数据
导语
大数据之于首席财务官
大数据的重点领域
预测性分析与会计
证券交易委员会的分析程序
第9章 大数据道德与隐私
导语
道德问题
道德影响
大数据道德沦丧的例子
谷歌地图位置记录
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| 內容試閱：
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译者序
会计师是一个与数字打交道的职业。“数字”(number) 与“数据”(data)仅一字之差，在中文语境中容易混用；实际上，两者的意义大不相同。数字是抽象的，数据是具体的；数字是冰冷的，数据是有温度的；传统会计处理的是数字，管理会计关注的是数据。“据”有依据、凭据的意思，这与管理会计提供信息依据支持决策的特点不谋而合。数字化时代，会计师转型发展的关键或许体现在从数字到数据的跨越。
转型背景下，分析思维(analytics mindset)是会计师的新素养。传统的财务(比率) 分析已经被机器一手包办，各种新的分析工具层出不穷，令习惯使用 Excel 的财务人员应接不暇。有观点提出“财务就是 IT”，仿佛一夜之间，一个不懂编程的会计师就不是一个称职的财务人员。这些喧嚣背后实际上是“工具主义”在大行其道。工具固然重要，但毕竟是“术”。新工具不断迭代，如果财务人员仅仅关注“术”，往往会舍本逐末，疲于奔命。回想一下会计电算化的发展历程，编程只是少数人的事，大部分财务人员需要关注的是软件背后的财务逻辑。了解并掌握一些技术背景知识是为了更好地与技术人员沟通以实现这些逻辑，这正是分析思维的典型应用场景之一。财务取代不了IT ，反之亦然。
“大数据”(big data)是一个时代热词。就财务领域而言，大数据思维与分析思维是一体两面的。许多新兴工具所能驾驭的数据量之大前所未有，这些数据正源源不断地流入组织的各个职能。传统上，财务职能往往只关注结果数据，结果数据是静态的。就体量而言，一个组织的财务数据不能称之为“大”，大数据思维还要求我们关注过程数据。过程数据是动态的，无论组织规模的大小，动态数据均可达到“海量”的级别，这是财务人员运用大数据思维的具体场景。
数据之“大”不仅体现在其体量上，也体现在其门类上。数字形式只是数据的呈现方式之一，许多有价值的信息往往体现在报表之外，我们在财务分析时强调关注的表外信息及报表附注就是一例。在业财融合背景下，财务职能与非财务职能的边界越来越模糊，越来越多的非财务信息进入财务人员的视野，与财务信息一起成为关注与分析的对象，这也要求财务人员掌握和运用大数据思维。
财务职能是企业的数据中枢，相较于其他职能，财务人员有做好数据分析工作的天然优势。大数据思维与必要的分析技能是发挥这一优势，进而产生价值的“基石”。当然，适合财务人员的数据角色并非只有分析师一种——基层财务人员可以做好“数据管家” 的工作，提供高质量的基础数据信息；财务分析人员可以借助强大的数据分析工具提供多维分析结果；中高层财务管理者要从故事叙述者的视角，向业务管理者和组织决策者呈现分析结果，为组织的经营决策赋能，真正发挥财务职能的价值。
如果说会计是商业的语言，那么会计师应是一名合格的“翻译”，拥有大数据思维及分析思维则掌握了与技术人员、业务人员和决策者有效沟通的媒介。
本书是一本普及大数据财务分析的入门书，引进并翻译本书旨在借鉴国际经验，为国内财务人员在数字化时代的转型发展做一些基础工作。不同于许多强调工具运用的书籍，本书重在大数据思维及素养的普及。对大部分财务人员而言，它看起来并不像一本财务书，但这刚好说明你需要它。
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