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| 編輯推薦： |
图书特色
● 体现三维合一的课程内容设计理念
本书综合财政部《管理会计应用指引》、高校普遍使用的理论教材和企业实际管理场景，更好地融合理论教学和企业实务需求。
● 业财深度融合，切合院校财会类人才培养需求
本书基于院校财会类人才培养目标，从企业实际用人需求出发，综合数据分析技术、财务分析理论，植入企业真实业务场景，锻炼学生通过数据分析发现问题、分析问题和解决问题的能力。
● 采用金蝶轻分析平台
本书提供真实的业务场景，更加贴近企业实务，帮助学生完成实践学习。
●提供学习软件和工具
本书免费提供金蝶云星空V7.5教学软件，可下载安装后进行实验练习。
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| 內容簡介： |
《财务大数据分析》定位于培养具有技术功底的大数据分析和应用型人才。本书共分11章，内容涵盖财务大数据分析基础、企业经营决策分析、财务分析与评价、财务预测与风险分析等。本书通过构建大数据分析模型，建立各业务环节的分析指标体系，包括销售分析、采购分析、存货分析、生产分析、财务报表分析、财务效率分析、财务预测分析、企业风险分析等。同时，本书配备了丰富的教学资源，包括但不限于教学课件、操作视频、练习数据、参考答案。
《财务大数据分析》适合作为高等院校财务管理、会计学、审计学、工商管理、信息管理与信息系统、市场营销等相关专业的教学用书，也适合作为企业中高层管理人员和信息化主管的参考书。
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| 目錄：
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第 1 篇 财务大数据分析基础
第 1 章 认识大数据 2
1.1 大数据的基本概念 2
1.1.1 大数据的概念 2
1.1.2 大数据的种类 2
1.1.3 大数据的基本特征 3
1.2 大数据在各行各业的应用 4
1.2.1 电商行业大数据应用 4
1.2.2 金融行业大数据应用 5
1.2.3 交通行业大数据应用 6
1.3 大数据在财务领域的应用 7
1.3.1 狭义的财务大数据 7
1.3.2 广义的财务大数据 7
1.3.3 财务大数据的应用 7
第 2 章 大数据分析方法与工具 12
2.1 大数据分析方法 12
2.1.1 大数据分析的目标 12
2.1.2 大数据分析的思路 13
2.1.3 大数据分析的流程 17
2.2 大数据分析工具 20
2.2.1 金蝶轻分析平台 20
2.2.2 金蝶大数据平台 26
2.3 MySQL 查询统计 30
2.3.1 MySQL 基本概念 30
2.3.2 MySQL 查询语句 32
第 2 篇 企业经营决策分析
第 3 章 企业环境分析 40
3.1 行业分析 40
3.2 企业 SWOT 分析 43
3.3 企业经营战略分析 46
第 4 章 销售主题分析 49
4.1 产品分析 49
4.2 客户分析 59
4.3 销售渠道分析 63
4.4 销售配送分析 67
4.5 基于线性回归的广告投放决策分析 74
4.6 消费者 RFM 分析 76
第 5 章 采购主题分析 80
5.1 采购成本分析 80
5.2 采购执行绩效分析 84
5.3 基于 K-means 聚类算法的供应商分类分析 88
5.4 基于社交网络分析招标风险 91
第 6 章 存货主题分析 95
6.1 存货管理总体分析 95
6.2 存货结构与库龄分析 101
6.3 存货减值与报损分析 104
6.4 仓库选址分析 110
第 7 章 生产主题分析 113
7.1 生产成本分析 113
7.2 生产质量分析 119
7.3 生产交付分析 123
7.4 基于支持向量机的烘烤时间预测 128
第 3 篇 财务分析与评价
第 8 章 财务报表分析 134
8.1 资产负债表分析 134
8.1.1 资产负债表结构分析 134
8.1.2 资产负债表比较分析 143
8.2 利润表分析 147
8.2.1 收入分析 147
8.2.2 成本费用分析 151
8.2.3 利润分析 155
8.3 现金流量表分析 160
8.3.1 现金流量结构分析 160
8.3.2 获取现金能力的分析 164
第 9 章 财务效率分析 168
9.1 偿债能力分析 168
9.1.1 短期偿债能力分析 168
9.1.2 长期偿债能力分析 173
9.2 营运能力分析 176
9.3 盈利能力分析 182
9.4 发展能力分析 186
第 4 篇 财务预测与风险分析
第 10 章 财务预测分析 192
10.1 销售额预测分析 192
10.2 采购需求预测 195
10.3 资金预测分析 197
第 11 章 企业风险分析 201
11.1 客户信用风险分析 201
11.2 财务舞弊风险分析 204
11.3 财务困境预警分析 213
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| 內容試閱：
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大数据技术的发展非常迅速，当前已经完全融入我们的日常生活。我们能够直观感受到的大数据应用场景包括：
在电商平台购物时，平台会根据每个人的购买历史和喜好，做有针对性的推荐；
在每天的上下班途中，导航系统会根据交通大数据，规划更合理的路径；
在微信、微博中会有网络舆情的分析，并进行舆情的合理引导；
在抖音、头条中，会有热门话题的主动推荐，帮你更快找到感兴趣的内容
……
以上场景属于面向个人消费者的大数据分析和应用，其数据大多来源于互联网、移动互联网的各种应用。对于企业而言，同样存在丰富的大数据应用场景，尤其是在企业的经营管理过程中，当面临各种问题需要进行决策分析时，大数据的价值就突显出来了。
例如：
企业需要开拓新市场，哪些市场值得开拓？
企业需要引入供应商，供应商是否值得信赖？
企业的应收账款是否存在风险？
……
要回答上面的问题，仅仅依靠企业已有的内部管理系统(如 ERP 系统)是不能完全帮助我们进行决策的。因此，这就涉及企业的大数据决策分析。其数据概括而言来源于三个方面：互联网的大数据、物联网的大数据、企业内部各种管理系统产生的大数据，对这些数据进行整合，建立数据模型，再进行挖掘分析，就能够更有效地帮助我们进行科学、精准的决策。为了适应大数据、云计算、人工智能等新兴技术的发展趋势及企业数字化管理转型的人才需求，作者结合近期的企业实践经验，编写了此教程。
本书在编写过程中突出了以下4个特点。
(1)技术适度：课程内容定位于培养具有技术功底的数字化管理型人才，因此没有大量的大数据技术介绍，而是从企业实际能力需求出发，介绍关键的技术内容，让读者具备一定的技术功底，为未来的职业发展打下基础。
(2) 业财融合：本书虽然定位于财务大数据分析，但业财融合属于必然的发展趋势，因此，在做大数据分析时，更应该从财务的视角出发，并结合业务去进行分析，培养业财融合的思维方式。
(3) 场景驱动：大数据的分析需要避免就数据而论数据，数据背后一定有其对应的业务场景。因此，本书在案例设置中结合了大量丰富的企业业务场景和管理场景，培养读者结合场景进行数据分析和思维的模式。
(4) 高层视角：本书培养读者从全局的视野分析企业的经营数据、财务数据和结合管理场景进行数据解读、决策分析的能力，培养企业数字化管理转型的高层次人才。本书以新零售行业中一家典型企业的案例为背景，涵盖企业经营的完整业务环节，结合企业的业务数据、财务数据及外部行业的数据，培养读者的大数据采集、大数据处理、大数据挖掘分析能力，并通过构建大数据分析模型，建立各业务环节的分析指标体系，包括销售分析、采购分析、存货分析、生产分析、财务分析、经营预警分析等，从企业高层的视角对企业的经营管理进行大数据决策分析，使读者学会从高层的视角去实时把握企业的经营状况，对经营管理措施进行及时调整，保证企业更高效地持续创造价值。本书介绍了 SQL 语言、Python 语言、大数据采集、大数据处理、大数据挖掘、企业销售主题分析、采购主题分析、存货主题分析、生产主题分析、财务主题分析、经营预警分析、财务大数据总结分析报告等内容。
本书提供了丰富的教学资源(扫描右侧二维码即可获取)，包含的内容有：
(1) 教学课件(PPT)格式，便于教师授课；
(2) 指标分析参考答案，便于教学时参考
(3) 教学练习数据，便于教学练习；
(4) 课后巩固练习参考答案，便于强化巩固。
同时，本书提供操作视频(扫描正文相应位置二维码即可观看)，便于学习时重点参考。
本书融入了金蝶公司在给客户进行数字化管理转型中的大量实践经验，适合作为高等院校的财务会计、工商管理、信息管理、市场营销等专业的教学用书，对于学生了解企业的数字化转型、大数据分析在企业经营管理中的价值和作用非常有帮助。当然，企业中高层管理人员和信息化主管也可将本书作为参考书。本书是校企深度合作的成果，在编写的过程中，结合了多所院校教师的教学经验，并与金蝶公司件的相关专家进行了充分的沟通，参考和借鉴了该公司与大数据分析有关的资料和实践成果。本书由长春财经学院刘占双、西华大学姚世斌担任主编，重庆工商大学蒋水全、长春财经学院章鸣灿、长春财经学院刘思锐、西南民族大学胡文君担任副主编，攀枝花学院柳秋红、绵阳城市学院方登科、重庆财经学院刘怡、华商学院陈顺意也共同参与了编写。另外，金蝶精一的胡玉姣、傅仕伟在教材 的编写过程中也做出了不少贡献。他们的辛勤劳动最终凝结成了本书。在此，谨对他们表示衷心的感谢！
编者
2024年3月
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