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�� 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