大数据财务管理综合应用 - 中国高校教材图书网
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书名： |
大数据财务管理综合应用
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| ISBN： | 978-7-300-34804-9 |
责任编辑： | |
| 作者： |
梁亚楠 曹军
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装订： | 平 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16 |
| 定价： |
￥45.00
折扣价：￥40.50
折扣：0.90
节省了4.5元
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字数： |
260千字
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| 出版社： |
中国人民大学出版社 |
页数： |
270页
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| 出版日期： |
2026-03-01 |
每包册数： |
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| 国家规划教材： |
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省部级规划教材： |
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| 入选重点出版项目： |
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获奖信息： |
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| 内容简介： |
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本书按照业务岗位进行编写设计，分为岗位预备模块和业务岗位模块。岗位预备模块内容包括认识大数据财务管理、岗位基础技能；业务岗位模块主要内容包括投资岗位、营运岗位、 利润分配岗位、全面预算岗位、大数据财务指标分析岗位相关知识与技能。本书从企业财务管理的知识与技能角度设计实训预备知识说明与实训任务，每个岗位融入大数据分析技术的应用，注重学生综合能力和职业素养的培养。本书秉承因材施教理念，在达到课程教学目标的前提下，有针对性地设计不同层次和难度的实训内容，包括基础、提高、拓展三个层次的示范与技能训练内容，满足不同层次学生学习的需求，协助教师开展差异化教学。
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| 作者简介： |
梁亚楠，天津职业大学大数据与会计专业教师，讲师，硕士研究生，持有注册会计师、中级会计师等职业资格证书，主持省部级课题1项，参与省部级课题3项，发表论文10余篇，参与编写教材3部。
曹军，天津职业大学经济与管理学院党委书记，会计学教授，中国会计专家委员会委员，中国商业会计学会职教分会常务理事。主持省部级课题10余项，发表论文20余篇，主编教材4部。主持国家教学资源库课程1门。获国家教学成果一等奖2项，获天津市教学成果一等奖1项。
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| 章节目录： |
模块一岗位预备
任务一大数据在财务管理中的应用
子任务一认识大数据
子任务二大数据在财务管理中的应用场景
子任务三大数据在财务管理中的应用技能实训
任务二岗位基础知识回顾与技能实训
子任务一资金时间价值相关知识回顾
子任务二资金时间价值相关技能实训
子任务三风险投资价值相关知识回顾
子任务四风险投资价值相关技能实训
模块二岗位实操
岗位一筹资岗位
任务一知识回顾
任务二基础能力实训
任务三综合能力实训
任务四大数据技术的应用
岗位二投资岗位
任务一知识回顾
任务二基础能力实训
任务三综合能力实训
任务四大数据技术的应用
岗位三营运与利润分配管理岗位
任务一知识回顾
任务二基础能力实训
任务三综合能力实训
任务四大数据技术的应用
岗位四全面预算岗位
任务一知识回顾
任务二基础能力实训
任务三综合能力实训
任务四大数据技术的应用
岗位五财务分析岗位
任务一知识回顾
任务二基础能力实训
任务三综合能力实训
任务四大数据技术的应用
主要参考文献
附录一复利终值系数表
附录二复利现值系数表
附录三年金终值系数表
附录四年金现值系数表
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| 精彩片段： |
一、大数据的含义
大数据是指规模庞大、结构复杂且传统数据处理工具难以处理的数据集合。大数据的核心价值在于可通过先进的技术手段挖掘大量数据中的潜在价值，以此支持决策优化与业务创新。麦肯锡全球研究院将大数据定义为 “超出传统数据库软件工具捕获、存储、管理和分析能力的数据集”。在企业的财务管理过程中，大数据技术能够使企业整合财务数据与非财务数据 （如市场动态、客户行为），推动财务决策从经验驱动转向数据驱动。
二、大数据的特征
大数据具有大量 （Ｖｏｌｕｍｅ）、高速 （Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）、多样 （Ｖａｒｉｅｔｙ）、低价值密度 （Ｖａｌｕｅ）、真实 （Ｖｅｒａｃｉｔｙ）五大特征 （“５Ｖ”）。这五个特征的具体内容如下：
（１）大量：数据规模从 ＴＢ级到 ＰＢ级，如企业每日产生的交易记录、供应链日志等。
财务场景：全球支付系统每秒处理数万笔交易，需对交易数据进行高效存储与分析。
（２）高速：数据生成与处理实时化，如股票市场的高频交易数据流。
财务场景：实时监控现金流，预警流动性风险。
（３）多样：大数据类型包括结构化数据 （如财务报表）、半结构化数据 （如ＸＭＬ文件）、非结构化数据 （如社交媒体文本）。
财务场景：整合发票 （结构化数据）与合同文本 （非结构化数据）以进行合规审计。
（４）低价值密度：数据价值需经过挖掘和提取，如从海量日志中发现异常交易模式。
财务场景：从用户行为数据中识别高价值客户群体。
（５）真实：数据质量与可信度会影响分析结果，需对其进行清洗与验证。
财务场景：确保合并报表数据的准确性。
三、大数据的分类
大数据可以按照来源、结构、业务场景进行分类。
（一）按来源分类
（１）内部数据：企业资源计划 （ＥＲＰ）系统内的财务账目、成本核算数据等。
（２）外部数据：行业报告、宏观经济指标、竞争对手公开数据等。
（二）按结构分类
（１）结构化数据：数据库中的订单记录、资产负债表等。
（２）非结构化数据：财务会议纪要、客户评价文本等。
（三）按业务场景分类
（１）交易数据：采购、销售、支付等业务活动的数据等。
（２）行为数据：用户 Ａｐｐ点击流、供应商响应时效的数据等。
（３）环境数据：汇率波动、政策法规变动的数据等。
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| 书 评： |
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| 其 它： |
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