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| 內容簡介： |
全书内容分为两篇：模型实现篇和案例分析篇，各包含5章。本书旨在让读者借助新的大数据分析实用工具，让财务会计专业的师生和广大的财务会计业务人员有能力自我建立财务报表分析模型，提升财务报表分析能力和效率。同时，本书将技术和业务有机结合，提出新的财务报表分析逻辑框架，并按不同公司的经营战略和盈利模式，基于模型分析提供一系列上市公司财务报表分析真实案例，供读者参考。
本书的特色有三点:
1. 引入Power BI进行大数据财务报表建模分析。基于“实用为王”的理念，只介绍Power BI的常用功能，不追求工具介绍的全面性、系统性。希望读者都能学得进，学得会，真正实现以业务人员为主导的自助式大数据财务报表分析。
2. 提出新的体系化财务报表分析逻辑框架。新的四维度逻辑框架是:经营主线分析、管理能力分析、风险分析、社会责任分析。
3. 将大数据财务分析可视化模型的使用与财务分析可视化实际案例相结合，按不同公司的经营战略和盈利模式甄选一系列真实案例，进行全方位的分析。本书数据的时间跨度较长，因为分析的数据期限越长，我们对公司和行业的了解越全面、清晰。
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| 關於作者： |
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樊斌 湖南大学工商管理学院副教授，硕士研究生导师，主要研究方向为会计信息化，近年也从事税务信息稽查化、审计信息化方面的社会培训业务。教学方面主要承担会计信息化方面的本科、研究生相关课程教学与研究。科研方面主要是独自出版著作3本，参与合作出版教材6本。先后发表有关在会计信息化方面应用的论文十余篇。有近十年的商品化会计软件开发设计经验，曾参与过商品化财务软件开发，主持并参与开发、实施银行综合柜台业务软件项目。主持实施过高校银行模拟实验室项目和会计创新综合实验等项目。
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| 目錄：
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第1章 大数据财务分析概述
1.1 大数据及相关技术
1.2 传统财务分析
1.3 大数据财务分析
1.4 Power BI简介
第2章 财务报表编制原理
2.1 财务报表编制方法
2.2 案例资料准备
2.3 数据采集和格式整理
2.4 建模
2.5 报表可视化分析
第3章 上市公司整体分析
3.1 整体分析思路
3.2 数据采集和格式整理
3.3 简单可视化分析
3.4 高级可视化分析
第4章 两家公司财务报表对比分析
4.1 案例资料准备
4.2 数据采集和格式整理
4.3 建模
4.4 纵向报表分析
4.5 横向报表分析
第5章 横向报表分析模型
5.1 分析前准备工作
5.2 经营主线分析
5.3 管理能力分析
5.4 风险分析
5.5 社会责任分析
5.6 行业分析
第6章 经营主导型：贵州茅台
6.1 公司经营战略
6.2 经营战略和成果分析（一）：传统投资主线
6.3 经营战略和成果分析（二）：母公司投资主线
6.4 管理能力分析
6.5 风险分析
6.6 社会责任分析
第7章 经营与投资并重型：雅戈尔
7.1 公司经营战略
7.2 经营战略和成果分析
7.3 管理能力分析
7.4 风险分析
7.5 社会责任分析
第8章 投资主导型：川投能源
8.1 公司经营战略
8.2 经营战略和成果分析
8.3 管理能力分析
8.4 风险分析
8.5 社会责任分析
第9章 理财主导型：金山办公
9.1 公司经营战略
9.2 经营战略和成果分析
9.3 管理能力分析
9.4 风险分析
9.5 社会责任分析
第10章 政府补贴型：方
10.1 公司经营战略
10.2 经营战略和成果分析
10.3 管理能力分析
10.4 风险分析
10.5 社会责任分析
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| 內容試閱：
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之前看过一篇文章，题目是《中国的液晶面板，如何逆袭全球制高点》，文中讲述了方和TCL科技用10年左右的时间共投资5 400多亿元，在竞争激烈的全球液晶面板领域，实现了从模仿到追赶再并跑，终局部超越的中国式传奇。其中，方恰恰是本书中的主要案例对象之一。文中还介绍了方创始人王东升、TCL科技创始人李东生分别于2019年、2021年被授予“David Sarnoff产业成就奖”，以表彰他们对中国及全球半导体显示产业做出的贡献。在表彰大会上，王东升说：“方创立26年了，自创立之日起，我们从未停止增长，关键有两点：一是专心专注，二是持续创新。”对于这句话我非常认同，因为没有持续不断的专注，没有国家战略的支持，液晶面板的生产制造在今天肯定还是一个“卡脖子”的问题，就像10多年前一样，还是“缺芯少屏”。
当然，我表示认同还因为这句话也反映了我个人的职业生涯：早期开发会计软件，后来讲授述会计电算化、会计信息化课程，再到后来讲授ERP课程，然后讲授Excel在会计中的应用，到现在讲授Power BI大数据财务分析课程，基本上我也只干了一件事，虽然算不上什么成就，但自己多年努力后也取得了一些小成绩，借用王东升说的八个字共勉：专心专注，持续创新。
在2021年影响中国会计从业人员的十大信息技术中，“会计大数据分析与处理技术”排名第三。这是自2017年“大数据”排名，在沉寂了两年以后，再次出现在前十大信息技术中，并且此次明确了是会计大数据技术，说明无论是理论界还是实务界，对大数据在会计中的应用场景已十分肯定。但遗憾的是，对于会计大数据具体是怎样的技术工具，没有做太多的解释和阐述。其实大家都知道，除了那些头部企业有人工智能（AI）应用场景，大多数的企业会计大数据的应用主要是在商务智能（BI）层面。
自从意外发现超级实用高效的Power BI，并将其与我多年积累的税务稽查等专业知识融合，出版了《大数据审计分析》之后，我认为它还应该是实现管理会计信息化落地重要甚至是的工具。经过多年的努力，我又出版了《大数据财务与会计应用》，如今《大数据财务分析?D?D基于Power BI》也终于要出版，从而实现了大数据对会计（审计、管理会计、财务分析）的全面探索。
从会计电算化到信息化再到智能化经历了30年的历程，有一个很奇怪的现象，传统会计与会计信息化的教育，基本上一直是“两张皮”。教材如此，教师也基本如此；财务会计基础课程如此，财务管理、财务分析等高阶课程也如此。第二代自助式、实用、高效的BI的兴起，可能会使部分财务会计课程理论与实践长期分立的状况有所改善。
传统的财务分析教材，很少关注技术的落地，分析效率不高，技术手段落后，个别教材虽提及了Excel，也基本是Excel的低层次应用。另外，介绍的内容侧重指标体系的完整性，每个指标的介绍都是采用一些零散的典型案例，对具体的公司整体分析偏少，部分指标能否采用也很少与公司具体的盈利模式相结合考虑。
近年有少量的Power BI大数据分析教材，但是过于侧重对技术工具的介绍，对于会计大数据分析业务体现得不够充分。
本书的编写目标有两个：，借助新的大数据分析实用工具，让财务会计专业的师生和广大的财务会计业务人员有能力自我建立财务报表分析模型，提升财务报表分析能力和效率；第二，将技术和业务有机结合，提出新的财务报表分析逻辑框架，并按不同公司的经营战略和盈利模式，基于模型分析提供一系列上市公司财务报表分析真实案例，以供读者参考。
本书的特色有三点：
一是引入Power BI进行大数据财务报表建模分析。基于“实用为王”的理念，只介绍Power BI的一些常用功能，不追求工具介绍的全面性、系统性。希望读者都能学得进，学得会，真正实现以业务人员为主导的自助式大数据财务报表分析。
二是提出新的体系化财务报表分析逻辑框架。新的四维度逻辑框架是：经营主线分析、管理能力分析、风险分析、社会责任分析。
三是将大数据财务分析可视化模型的使用与财务分析可视化实际案例相结合，按不同公司的经营战略和盈利模式甄选一系列真实案例，进行全方位的分析。本书数据的时间跨度较长，达14年，因为分析的数据期限越长，特别是对于周期性行业的公司，我们对公司和行业的了解越全面、清晰。
全书内容分为两篇：模型实现篇和案例分析篇，各包含5章。
模型实现篇中财务报表分析模型的建立与Power BI基本工具的使用介绍合二为一。第1章为大数据财务分析概述；第2章介绍了大数据环境下财务报表编制原理；第3章是对资本市场上市公司的整体分析；第4章介绍从财经网站下载两家（或多家）公司的财务报表数据，并进行可视化分析；第5章介绍从国泰安下载资本市场A股所有上市公司10多年的财务报表数据，然后
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