财务大数据分析与可视化 - 中国高校教材图书网
|
书名： |
财务大数据分析与可视化
|
| ISBN： | 978-7-300-34731-8 |
责任编辑： | |
| 作者： |
颜仕文 殷正强 陈朋
相关图书
|
装订： | 平 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16 |
| 定价： |
￥53.00
折扣价：￥47.70
折扣：0.90
节省了5.3元
|
字数： |
240千字
|
| 出版社： |
中国人民大学出版社 |
页数： |
250页
|
| 出版日期： |
2026-03-01 |
每包册数： |
10
|
| 国家规划教材： |
|
省部级规划教材： |
|
| 入选重点出版项目： |
|
获奖信息： |
|
|
|
| 内容简介： |
随着目前我国信息化进程的不断加速以及大数据和人工智能技术的不断发展，财务人员要整体地分析财务数据，帮助企业预测和防范经营过程中可能遇到的风险。本书以Power BI为数据分析工具，重点介绍了商业智能的相关知识，以及利用Power BI获取数据、整理数据，并对数据建模，进而实现财务大数据分析和可视化的内容。本书后面还提供一个上市公司的财务会计案例和一个虚拟企业的管理会计案例，详细介绍了财务大数据分析和可视化的全过程，帮助读者进一步加深理解，学以致用。本书内容新颖，难度适宜，教学资源丰富，非常适合应用型本科和高等职业院校财会类相关课程的教学，对于希望了解财务大数据分析和可视化知识的财务从业人员也是一本简单易懂的参考书。
|
| 作者简介： |
颜仕文，副教授，高级会计师，临沂科技职业学院会计专业带头人，乡村振兴专家服务团成员，临沂市骨干会计人才，临沂大学物流学院外聘教师，南开大学工商管理硕士研究生（MBA）。从事企业财务会计工作十六年，从事职业教育九年。参与山东省教育科学“十四五”规划省级重点在研课题一项：《适应智慧零售的专业教学模式改革研究》，主持临沂市财政局临沂骨干会计人才培养项目课题一项：《基于政府会计制度改革背景的高校财务风险控制能力提升策略研究》。参编教材三部：《成本会计》《成本会计实训》《智能化成本核算与管理》，主编教材一部《财税基础》；发表学术论文五篇。
殷正强，临沂城市职业学院会计专业负责人，高级会计师、高级工程师，山东省公共资源交易综合评标评审专家，临沂市首届高端会计人才、北大燕园EMBA高级工商管理课程班学员。
陈朋，临沂城市职业学院人工智能学院负责人，高级讲师（副教授），大学生创新创业培训导师，计算机网络技术专业带头人，山东省第一届技能大赛裁判，技能兴鲁系列比赛裁判，主持研究计算机网络信息化管理课题2项，参与研究国家自然科学基金项目2项，省级社会科学研究课题1项。
|
| 章节目录： |
项目一 数据分析基础与方法
单元一 数据分析基础
单元二 数据分析方法
单元三 用数据分析解决问题
项目二 Excel 数据分析实战
单元一 数据分析工具之 Excel
单元二 数据透视表及数据图表
单元三 数据分析应用
项目三 MySQL 数据分析实战
单元一 MySQL 基础
单元二 数据核心查询
单元三 MySQL 应用
项目四 Power BI 数据分析实战
单元一 Power BI 数据清洗与分析
单元二 DAX 函数
单元三 Power BI 数据可视化
单元四 Power BI 应用
参考文献
|
| 精彩片段： |
二、数据收集、处理、分析展现
1. 收集数据
收集数据是数据分析流程中的关键步骤之一，下面具体说明收集数据的一些常用方法和
注意事项：
（1）内部数据收集。收集组织内部已经存在的数据，这些数据可能存储在数据库、日志
文件、Excel 表格等中，通过与组织的数据管理员或相关部门合作，获取所需要的数据。
（2）外部数据收集。外部数据可以来自公共数据集、政府数据、行业报告、调查数据。
这些数据可以通过公共数据门户、数据供应商、行业协会等渠道获得。
（3）数据爬取。在某些情况下，需要从互联网爬取数据。这可以通过编写自定义的网络
爬虫程序或使用现有的爬虫工具来实现。在进行数据爬取时，应遵守相关的法律、政策和道
德准则，避免侵犯数据所有者的权益。
2. 数据处理
数据处理是数据分析流程中的关键步骤，它涉及对数据进行清洗、转换和准备，以确保
数据的质量和一致性。
（1）数据清洗，指处理数据中的异常值、缺失值和重复值的过程。
（2）数据转换，指数据从一种形式转换为另一种形式，以满足分析的需求。
（3）数据合并或拼接。在某些情况下，可能需要将不同来源的数据集成在一起，进行综
合分析。在数据合并过程中，需要解决不同数据源的数据格式、字段命名和数据结构等差异
问题，并确保数据的一致性和关联性。
数据处理工具有 Python、MySQL、R 语言等。
3. 数据分析
数据分析是应用统计学知识或者分析技术，从收集到的数据中提取有意义的信息并洞察
的过程。在进行数据分析时，需要注意数据的质量、可靠性和代表性。还要注意数据的隐私
和安全，确保符合相关法律法规和道德准则。另外，数据分析需要结合相关领域知识和业务
背景，确保结果解释的合理性和应用的可行性。
4. 数据展现
数据展现是将数据分析结果以可视化形式呈现给利益相关者的过程。通过图表、图形和
可视化工具可以清晰、直观地传达洞察和发现。
（1）选择合适的可视化类型。常见的可视化类型包括柱状图、折线图、散点图、饼图、
雷达图、地图等。应确保选择的可视化类型能够准确地传达数据的特征和关系。
（2）简洁清晰。确保数据展现简洁、清晰易懂。避免过于复杂或混乱的图表，只展示最
重要的信息和关键数据。清晰的标签、标题和图例可以帮助决策者理解图表，并提供必要的
背景信息。
5. 撰写数据分析报告
撰写数据分析报告是将数据分析过程、结果和洞察整理成书面形式的过程，以便向利益
相关者传达分析结果和建议。
（1）清晰的结构。确保报告有清晰的结构。
（2）明了的语言。使用清晰、简洁和明了的语言撰写报告。
（3）文字和图表相结合。文字和图表相互配合，共同呈现分析结果。文字不是简单地重
复图表中的数据，而是提供对数据的解释、洞察和关键点的强调，且应当有逻辑性，并与图
表相互补充，提供完整的信息。
|
| 书 评： |
|
|
| 其 它： |
|
|
|
中国大学出版社协会 |
首页 |
宏观指导 |
出版社天地 |
图书代办站 |
教材图书信息 |
教材图书评论 |
在线订购 |
教材征订
