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财务数据价值链:数据、算法、分析、可视化

财务数据价值链:数据、算法、分析、可视化

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图文详情
  • ISBN:9787115590084
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:24cm
  • 页数:285页
  • 出版时间:2022-07-01
  • 条形码:9787115590084 ; 978-7-115-59008-4

本书特色

适读人群 :CMA持证会员、管理会计、企业的中高级财务人员、想要转型的财务会计人员以及所有需要了解和学习管理会计实战知识的读者管理会计能力提升与企业高质量发展系列 十数位高校导师,一线前沿企业财务专业人士倾情力作 助力管理会计能力提升、思维模式突破、自我价值实现 国际管理会计师组织 IMA管理会计师协会荣誉出品 您是否曾有这些困扰? ☆财务如何建立有效的管理机制以充分挖掘数据价值,满足业务需求、支持经营管理? ☆财务数字化转型的核心内容是什么? ☆数据质量不好,数据分析效果受限,财务如何从源头保障数据质量,*大限度发挥数据价值? ☆将原始数据转化为有价值的信息需要经历哪些步骤?采用哪些方法? ☆如何开展一个数据分析与可视化项目? ☆数字化时代,财务人员需要构建怎样的知识结构?掌握哪些工具、算法? 《财务数据价值链:数据、算法、分析、可视化》回答并解决这些问题 阅读本书的理由 ☆知识系统性强:创新提出数据价值体系及数据价值链,系统介绍数据价值链各步骤的内涵、应用场景、实现工具等内容,为您构建完整的知识架构; ☆实践指导性强:兼顾知识理论与实务操作,清晰展现实践步骤的目标与具体方法,为您描绘明确的实践路线; ☆应用案例丰富:以场景化的案例、知识延伸阅读等形式帮助您加深理解,涵盖1个完整数据分析与可视化项目案例,从项目背景到项目交付,步骤清晰,手把手教你实现财务数据可视化; ☆内容可读性强:使用财务等非专业数据分析人员也能理解的语言,内容通俗易懂,不再惧怕技术与算法; 这套书能帮财务工作者看到并做到的,远多于你所预想!

内容简介

本书创新性地提出了数据价值链的概念, 认为财务部门需要面向业务需求, 有针对性地提取、组织并利用数据, 从而盘活数据资产、开发数据功能、发挥数据价值, 通过科学直观的视觉表现形式清晰传达数据分析结论, 实现数据向信息、知识、智慧的逐步升华, *终赋能企业经营决策。本书通过详细的讲解及丰富的案例展示了业务需求分析、数据采集、数据清洗、数据探索、数据算法和数据可视化六大步骤的核心思想及方法, 从而顺利实现企业数据的蜕变, 赋能经营决策。

目录

**章


DT 时代的变革


步入DT 时代·002


从IT 到DT 的变迁·002


DT 时代,数据为王·003


企业对于数据的渴望·008


数据驱动管理·010


直面挑战·011


DT 时代的财务变革·015


财务在企业管理中的定位·015


DT 时代财务的“变”与“新”·018


第二章


数据价值体系


理解数据·027


数据与数字化·027


数据的核心价值 ·028


数据价值体系·030


数据治理体系:数据发挥价值的基础·031


数据价值链:数据发挥价值的途径·045


决策场景:数据发挥价值的场景·050


数据价值体系的保障和基础·056


建设数据文化·056


组建数据组织·057


培养数据人才·060


掌握数据技术·068


第三章


数据价值链


点菜:业务需求分析·073


理解业务需求·073


业务需求分析的具体步骤·074


买菜:数据采集·079


理解数据采集·079


数据采集常用的方法与技术·084


洗菜:数据清洗·087


理解数据清洗·087


数据清洗的具体步骤·090


切菜:数据探索·092


理解数据探索·092


数据探索的具体步骤·093


炒菜:数据算法·097


理解数据算法·097


数据算法应用的具体步骤·098


上菜:数据可视化·103


理解数据可视化·103


数据可视化的具体步骤·105


第四章


数据采集


数据源的分类·110


以分布范围分类的数据源·110


以采集路径分类的数据源·112


财务数据源的再定义与扩展·115


不同情境下的数据采集·118


情境一:感知设备数据采集·118


情境二:系统中结构化数据采集·120


情境三:日志文件数据采集·121


情境四:非结构化数据采集·122


情境五:其他外部数据采集·125


DT 时代下的数据采集特点·127


第五章


数据清洗


数据质量问题与清洗方法·135


缺失数据清洗·136


格式问题数据清洗·138


逻辑问题数据清洗·139


异常数据清洗·140


不一致数据清洗·142


冗余数据清洗·143


数据清洗的主要工具·147


电子表格·147


专门的ETL 工具·148


编程实现·148


专业的数据清洗软件·149


BI 数据准备工具·150


第六章


数据探索与数据算法


描述数据特征·155


集中趋势指标·158


离散趋势指标·160


分布形态指标·162


理解统计基础·165


统计学原理·165


推断统计·167


相关性分析·171


认识数据算法·173


回归算法·173


分类算法·175


聚类算法·182


关联规则算法·184


时间序列算法·186


数据算法在财务领域的应用·190


了解常用工具·199


Excel·199


SQL·202


SPSS·203


SAS·204


Python·205


R·206


算子平台·206


第七章


数据可视化


数据可视化的基本图表·213


柱形图(Column Chart)·214


条形图(Bar Chart)·214


折线图(Line Chart)·215


面积图(Area Chart)·217


饼图(Pie Chart)·217


散点图(Scatter Plot)·218


气泡图(Bubble Chart)·220


漏斗图(Funnel Plot)·221


仪表盘(Dashboard)·223


雷达图(Radar Map)·223


词云图(Word Cloud Map)·226


热力图(Heat Map)·226


数据可视化的展现逻辑·228


时间逻辑·228


空间逻辑·230


用户角色逻辑·231


业务分析流程逻辑·232


用户自定义逻辑·233


数据可视化的实现工具·236


Excel·237


Tableau·239


Power BI·241


FineBI·245


R·246


Python·249


财经云图·251


第八章


哈斯汽车:如何开展数据分析与可视化项目


案例背景·254


项目沟通·256


前期内部沟通·256


客户需求沟通·261


项目实施·263


需求分析·263


采集数据·264


清洗数据·265


数据分析与可视化·268


沟通结果·280


结语重塑DT 时代的财务价值

展开全部

作者简介

陈虎 中兴新云总裁 清华大学经济管理学院博士后,中国注册会计师、特许公认会计师(ACCA)、财政部会计信息化委员会咨询专家、财政部管理会计咨询专家、中国成本研究会理事、中国会计学会会计信息化专业委员会委员、ACCA中国专家智库成员、南京大学产业教授。拥有超过二十年的高科技行业财务管理经验,先后于核心期刊发表了几十篇学术论文,著有十二本专著,主持并指导几十家大型企业集团的财务变革、财务共享服务、财务信息化、财务数字化项目。 孙彦丛 中兴新云高级副总裁 中国注册会计师、财政部内部控制标准委员会咨询专家、上海国家会计学院智能财务研究院研究室(中心)联席主任、南京大学智能财务研究院主任、西安交通大学校外指导教师。拥有近二十年高科技行业财务管理及财务信息化经验,在核心期刊发表论文数篇,著有十二本专著。曾主持多个大型企业集团的财务共享服务、财务信息化、财务数字化、财务管理转型项目。 郭奕 中兴新云高级副总裁 上海国家会计学院智能财务研究院研究室(中心)联席主任、中国医药会计学会高级研究员、西安交通大学校外指导教师。在财务信息化与数字化、财务共享服务、全球财经管理模式、政府政务行业会计改革、医药行业业财融合等领域拥有丰富经验,在核心期刊发表论文数篇,著有专著九本。曾主持和参与了多个大型集团企业财务共享服务、财务信息化、财务数字化、财务管理转型项目。 赵旖旎 中兴新云副总裁兼知识总监 上海国家会计学院智能财务研究院学术委员会成员、南京大学智能财务研究院执行主任、西安交通大学校外指导教师。拥有超过十年的高科技跨国企业集团财务云运营管理工作经验,先后于核心期刊发表论文数十篇,拥有专著六本。作为中兴新云知识总监,主导完成了“中兴新云系列”研究成果,包括“财务云”丛书、行业研究分析、系列创新报告等。

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