财务大数据分析_聂瑞芳胡玉姣_9787115574756

随着经济的发展和互联网技术的不断升级，在大数据时代如何对企业的财务数据进行深入、有效的分析，并从中获取重要的决策信息，成为目前重要的研究方向。本书以金蝶大数据处理平台为工具，分两个部分介绍了财务大数据分析的基础知识和实践应用。部分简单介绍了大数据分析和SQL、Python编程语言的基础知识，并通过案例讲述了数据采集、数据处理和数据挖掘分析的具体方法。第二部分通过构建大数据分析模型，帮助读者深入学习如何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，并进行数据的解读与总结。
本书内容新颖、知识全面、应用性强，还配备了完整的教学资源，适合作为应用型本科和高等职业院校会计、财务管理、工商管理、信息管理、市场营销等相关专业的教学用书，也可作为企业中高层管理人员和信息化主管了解数字化管理转型的参考书。

部分大数据分析基础
项目一认识大数据 2
任务一了解大数据的基础知识 2
子任务一了解大数据的基本概念 2
子任务二了解大数据在各行各业的应用 4
任务二了解大数据决策分析的方法 8
项目二初识SQL和Python 11
任务一 SQL入门及应用 11
子任务一了解SQL在Python中的应用 11
子任务二了解SQL在轻分析中的应用 14
任务二 Python入门及应用 17
子任务一 Python数据采集 17
子任务二 Python数据处理 24
子任务三 Python数据可视化 27
项目三数据采集、处理与挖掘 32
任务一数据采集 33
子任务一采集报表数据 33
子任务二采集电商平台的评论数据 35
任务二数据处理 37
子任务一数据清洗 37
子任务二补全数据缺值 40
子任务三数据转换 42
任务三数据挖掘 43
子任务一文本处理词云 43
子任务二线性回归 46
第二部分财务大数据分析实训
项目四分析企业背景 51
任务一了解企业概况 51
任务二企业SWOT分析 52
任务三企业战略目标分析 54
项目五销售主题分析 55
任务一销售计划完成情况 55
任务二销售额趋势分析 66
任务三销售额贡献分析 70
任务四客户分析 78
任务五销售渠道分析 84
任务六销售供货分析 86
任务七销售分析小结 93
项目六采购主题分析 97
任务一采购成本分析 97
任务二采购执行分析 101
任务三采购分析小结 106
项目七存货主题分析 109
任务一存货总体状况分析 109
任务二存货结构与库龄分析 115
任务三存货减值与报损分析 118
任务四存货管理分析小结 124
项目八生产主题分析 127
任务一交付及时性分析 127
任务二生产质量分析 134
任务三生产管理分析小结 137
项目九财务主题分析 140
任务一偿债能力分析 141
子任务一短期偿债能力分析 141
子任务二长期偿债能力分析 145
任务二盈利能力分析 149
子任务一公司总体盈利能力分析 149
子任务二分区域门店盈利分析 154
子任务三成本费用总体分析 161
子任务四变动成本分析 165
子任务五固定成本分析 170
任务三营运能力分析 178
任务四发展能力分析 186
任务五财务分析小结 191
项目十经营预警分析 193
任务一业务环节经营预警 193
子任务一订单交付提醒预警 194
子任务二面包销售预测提醒 195
子任务三物料订货预警 197
子任务四物料保质期到期预警 200
子任务五生产用料不当预警 201
任务二财务环节经营预警 203
子任务一利润计划完成率预警 203
子任务二应收账款逾期预警 205
子任务三应付账款到期预警 206
子任务四现金余额预警 208
子任务五盈利质量预警 209
子任务六销售现金比率预警 210
任务三经营预警分析小结 212
项目十一分析总结 215

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