大数据财务分析

导论 大数据财务分析概述
一、财务分析概述
二、财务分析的不足
三、财务分析的发展趋势
四、大数据技术与财务分析
五、财务大数据思维
六、大数据全链路处理工作流程
七、大数据技术客户端安装与配置

基础篇
项目一 数据加工
项目1-1 加工函数
任务1-1-1 文本数据加工
任务1-1-2 数值函数加工
任务1-1-3 日期数据加工
项目1-2 数据筛选
任务1-2-1数据筛选
任务1-2-2 抽样筛选
项目1-3 异常值处理
任务1-3-1 空值删除
任务1-3-2 缺失值替换
任务1-3-3 异常数据检测
项目1-4 数据关联
任务1-4-1 身份证号获取
项目1-5 数据聚合
任务1-5-1 数值聚合
任务1-5-2 文本聚合
项目二 数据分析挖掘
任务2-1 描述性统计分析
任务2-2 数据高级统计分析
任务2-3 移动平均分析
任务2-4 单因素方差分析
任务2-5 数据正规化
任务2-6 线性回归预测
任务2-7 岭回归预测
任务2-8 LASSO回归预测
任务2-9 逻辑回归预测
任务2-10 K-MEANS聚类分析
任务2-11 朴素贝叶斯预测
任务2-12 决策树
项目三 数据可视化
任务3-1 数据管理
任务3-2 分组表
任务3-3 交叉表
任务3-4 明细表
任务3-5 柱形图
任务3-6 点图
任务3-7 热力点图
任务3-8 线形图
任务3-9 面积图
任务3-10 矩形块图
任务3-11 饼图
任务3-12 文本图（词云图）
任务3-13 地图
任务3-14 漏斗图
任务3-15 仪表盘
任务3-16 雷达图
任务3-17 气泡图
……

应用篇