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图文详情
  • ISBN:9787302665601
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:32开
  • 页数:448
  • 出版时间:2024-08-01
  • 条形码:9787302665601 ; 978-7-302-66560-1

本书特色

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。

内容简介

本书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。 本书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。 

目录

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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