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| 編輯推薦： |
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《财务大数据挖掘与分析实训教程》突出实训和操作技能教学，将理论与实务紧密结合在一起，注重对学生能力和技能的培养，增强教材的应用性。并采用学校与企业共同开发教材的模式，编写人员来自于教学一线老师和企业财务大数据工作实践经验的财务人员，贴近财务大数据的实际应用。配套新道财务大数据分析实践教学平台，同时在芯位教育平台同步上线，学生可通过线上学习和线下实训的方式，提高学习效率和效果。
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| 內容簡介： |
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《财务大数据挖掘与分析实训教程》以满足企业财务分析的管理需求为编写宗旨，主要介绍如何利用智能大数据分析工具对财务大数据进行清洗和整理、交互可视化展示、多维度对比分析，进而辅助企业管理和决策。全书分为上下两篇共9章，系统介绍了大数据的相关理论与方法及其在实务案例中的运用，包括大数据概述、数据收集、数据预处理、数据可视化等项目，以及大数据背景下的费用分析、销售分析、资金分析、财报分析等任务。同时，本书借助用友集团丰富的财务大数据实践案例，并融入编者团队多年的教学经验，旨在更好地培养学生利用大数据工具整理、分析财务数据的能力。
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| 目錄：
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目录
上篇 理论学习篇
第1章 大数据概述 2
1.1 大数据起源与发展 2
1.1.1 大数据起源 2
1.1.2 大数据发展之路 3
1.2 大数据认知 5
1.2.1 大数据的定义 5
1.2.2 大数据的特征 5
1.2.3 大数据与传统数据的区别 6
1.2.4 大数据分类 7
1.2.5 大数据最核心的价值 8
1.3 大数据的应用实例 8
1.3.1 大数据在金融行业的应用 8
1.3.2 大数据在娱乐媒体的应用 9
1.3.3 大数据在医疗行业的应用 9
1.3.4 大数据在电商行业的应用 10
1.3.5 大数据在交通行业的应用 11
第2章 大数据在财务领域中的应用 13
2.1 大数据在财务领域中的具体应用 13
2.1.1 大数据在企业财务共享中的应用 13
2.1.2 大数据在企业内部管理中的应用 14
2.1.3 大数据在企业核算中的应用 14
2.2 大数据在财务领域中的作用 15
2.2.1 提升财务工作的风险管控能力 15
2.2.2 提升企业预算工作与资源配置能力 15
2.2.3 为企业决策分析提供数据支持 16
2.3 案例分享——A 公司财务智能审核系统 16
2.3.1 项目背景 16
2.3.2 应用成效 17
第3章 大数据分析方法论 19
3.1 大数据分析方法论概述 19
3.1.1 业务理解 19
3.1.2 数据收集 19
3.1.3 数据预处理 20
3.1.4 数据分析与挖掘 20
3.1.5 报告撰写 21
3.2 数据收集 21
3.2.1 数据来源 21
3.2.2 数据类型 22
3.2.3 数据收集的途径与方法 22
3.3 数据预处理 23
3.4 数据分析概论 25
3.4.1 数据分析准备 25
3.4.2 数据分析类别 26
3.4.3 数据可视化分析 26
3.4.4 数据挖掘分析 38
下篇 项目实战篇
第4章 学习工具 42
4.1 数据采集 42
4.1.1 数据采集概述 42
4.1.2 网络爬虫概述 42
4.2 数据清洗概述 45
4.2.1 基本概念 45
4.2.2 数据清洗的主要内容 45
4.2.3 数据清洗工具与规则介绍 46
4.2.4 数据清洗案例介绍 48
4.3 数据集成概述 52
4.3.1 数据集成概念 52
4.3.2 数据关联类型 52
4.3.3 案例介绍 55
4.4 可视化设计 62
4.4.1 数据可视化要素 62
4.4.2 数据可视化常用图形 63
4.4.3 数据可视化的步骤 68
4.4.4 可视化案例 69
第5章 费用分析 80
5.1 案例引入 80
5.1.1 案例背景 80
5.1.2 任务目标 80
5.1.3 任务实现 80
5.2 前导知识 81
5.2.1 费用整体分析指标 81
5.2.2 管理费用分析 81
5.2.3 财务费用分析 82
5.2.4 销售费用 83
5.3 数据准备 84
5.4 费用整体分析 84
5.4.1 费用结构分析 84
5.4.2 费用比率分析 86
5.5 管理费用分析及其他 87
5.5.1 管理费用分析 87
5.5.2 增减最突出的子项分析 88
5.5.3 差旅费用数据洞察 89
5.6 财务费用分析 90
5.7 销售费用分析及其他 92
5.7.1 销售费用分析 92
5.7.2 销售费用分析实操 92
5.7.3 指标解读 95
5.8 项目评测 96
5.8.1 团队作业 96
5.8.2 随堂测验 96
第6章 销售分析与预测 97
6.1 案例引入 97
6.1.1 案例背景 97
6.1.2 任务目标 97
6.1.3 任务实现 97
6.2 前导知识 98
6.2.1 销售收入 98
6.2.2 销售收入整体分析指标 98
6.2.3 销售收入产品维度分析 100
6.3 数据准备 105
6.4 销售整体分析 106
6.4.1 销售收入总体分析知识内容导入 106
6.4.2 销售收入总体分析操作 108
6.5 客户维度分析 110
6.5.1 客户维度分析知识导入 110
6.5.2 销售收入客户维度分析操作 112
6.6 产品维度分析 115
6.6.1 产品维度分析知识导入 115
6.6.2 产品维度分析操作 116
6.7 价格维度分析 118
6.7.1 价格维度分析知识导入 118
6.7.2 价格维度分析操作 120
6.8 销售价格预测 122
6.8.1 销售价格预测内容 122
6.8.2 销售价格预测实战 123
6.9 项目测评 125
6.9.1 团队作业：提交企业销售分析报告 125
6.9.2 随堂测验 125
第7章 资金分析与预测 126
7.1 案例引入及前导知识 126
7.1.1 案例引入 126
7.1.2 前导知识 127
7.2 数据准备 131
7.3 资金存量分析 132
7.3.1 分析前准备 132
7.3.2 分析任务操作 133
7.4 资金来源分析 145
7.4.1 分析前准备 145
7.4.2 操作步骤 145
7.4.3 作业实战 150
7.5 债务分析与预警 152
7.5.1 任务内容 152
7.5.2 操作步骤 152
7.6 资金流预测 153
7.6.1 知识引入 153
7.6.2 任务实战 154
7.6.3 操作步骤 154
7.7 项目测评 154
7.7.1 团队作业：编写 AJ 公司资金分析报告 154
7.7.2 随堂测试 154
第8章 投资者角度的财报分析 156
8.1 案例引入与前导知识 156
8.1.1 投资分析背景资料 156
8.1.2 投资分析指标 157
8.1.3 财报分析前导知识 157
8.2 数据准备 163
8.2.1 进入课程对应项目 163
8.2.2 操作步骤 164
8.3 盈利能力分析 165
8.3.1 任务要求 165
8.3.2 任务实战 169
8.3.3 可视化看板设计 172
8.3.4 作业 175
8.3.5 指标解读 175
8.4 偿债能力分析 178
8.4.1 任务要求 178
8.4.2 任务实战 181
8.4.3 可视化看板设计 182
8.4.4 作业 185
8.4.5 指标解读 185
8.5 营运能力分析 186
8.5.1 任务要求 186
8.5.2 任务实战 189
8.5.3 作业 190
8.5.4 指标解读 190
8.6 发展能力分析 192
8.6.1 任务要求 192
8.6.2 任务实战 195
8.6.3 作业 197
8.6.4 指标解读 197
8.7 聚类算法应用——企业分组 199
8.7.1 任务要求 199
8.7.2 操作实战 200
8.7.3 对聚类结果进行解读 206
8.8 项目测评 208
第9章 经营者角度的财报分析 210
9.1 案例导入 210
9.2 数据准备 211
9.2.1 案例企业报表数据上传 211
9.2.2 案例企业数据集成 214
9.3 企业盈利能力分析 216
9.3.1 盈利能力本期指标 216
9.3.2 同比、环比分析 221
9.3.3 指标横向对比（与同行企业） 227
9.3.4 盈利能力看板设计 229
9.4 课程练习 229
9.4.1 企业偿债能力分析 229
9.4.2 企业营运能力分析 232
9.4.3 企业发展能力分析 235
9.5 项目测评 237
参考文献 239
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前言
在大数据时代，云计算、大数据、智能技术、移动互联及区块链等信息技术在企业管理中的应用日趋成熟，财务管理环境发生了重大变化，给传统的财务管理带来了巨大的影响，财务管理领域正在经历一场大变革。与传统的财务管理相比，今天的财务管理人员需要掌握大数据技术、智能技术等先进信息技术以应对大数据时代带来的挑战。
大数据技术、人工智能技术等信息技术在企业财务管理工作中得到广泛应用，因此社会需要新型的财务管理人才，这对财务管理人员的知识和能力结构提出了新的要求。企业在招聘时，更倾向选择那些具有数据思维能力、基础素质扎实、逻辑能力强、分析能力强、能够掌握和熟练运用各种技术和工具并具有开阔视野的学生。
目前，许多高校已开展财务大数据课程，力求培养学生为适应企业经营管理需要的大数据处理与分析能力，引导学生运用所学的企业管理理论，结合企业实践经验，对企业内各业务环节的经营活动进行分析、预测、决策和规划，使学生成长为更高级的技术型财务人才和战略型财务人才。本教材贴合市场需要，着力培养在大数据背景下的新型财务人员。上篇（第 1～3 章）重点介绍与大数据相关的理论与方法；下篇（第 4～9 章）以真实案例为抓手，介绍主要的分析方法与思路，通过对企业内外部规模巨大的财务相关数据进行收集、准备，利用大数据分析专门技术和方法，对企业经营管理、发展能力分析、管理会计报告进行可视化呈现，为企业管理提供预测决策依据。财务大数据挖掘与分析是会计学科和信息学科跨界融合的产物。
本书主要有以下特色：
1. 理实一体，案例务实
本书突出实训和操作技能教学，主体内容尽量和实务做好对接，将理论与实务紧密结合在一起，注重对学生能力和技能的培养，突出教材的应用性。为了提高学生的动手能力、操作技能和分析能力，课后还有实训或案例分析，在内容上、体例上、应用上有所创新，通过综合案例实操，让学生明晰分析思路，理解财务业务分析框架，提升数据综合分析能力。
2. 校企开发，场景真实
本书采用学校与企业共同开发教材的模式，编写者均为具有多年财务大数据课程教学经验和企业财务大数据工作实践经验的财务人员，因此教材内容及设计任务更加贴近财务大数据的实际应用。
3. 内容实用，资源齐全
本书配套新道财务大数据分析实践教学平台，同时在芯位教育平台同步上线线上课程，学生可以通过线上学习、线下实训的方式进行学习，提高学习效率和效果。
财务大数据挖掘与分析是一门新兴课程。书中难免存在疏漏和不妥之处，敬请广大读者批评指正，我们会在后续及时进行修订更新。
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