大数据管理会计分析(微课版)

本书是一本以读者为中心、融合理论与实践的教材，旨在适应信息时代企业数据量爆炸增长的需求，提升企业竞争力。该教材通过大数据技术，对企业的财务和非财务数据进行深入分析，提高决策质量和效率。 教材分为三大模块：理论模块、技术模块和实践应用模块。理论模块包括大数据的起源、定义和特征和其对管理会计的影响，以及大数据管理会计的数据基础，包括财务数据、业务数据和关联数据和数据来源和类型。技术模块包括大数据管理会计的Python基础，包含数据清洗、数据分析和数据可视化技术。实践应用模块包括大数据管理会计在战略分析、预算分析、全面质量管理、绩效评价、风险管理、企业价值评估和财务报表分析等领域的应用，帮助读者掌握数据收集、预处理、模型构建、训练、测试和可视化的各个环节。 本书可作为普通高等院校会计学、财务管理等专业用书，也可供企业相关职业人员使用。\\\"

赵天宇，中南大学管理学博士，江西财经大学硕士生导师，智能会计教育中心副主任，江西财经大学金牌主讲教师。主要研究方向为：财务数字化转型、大数据管理会计、数字化审计、Chatgpt在财务分析中的应用。主持省部级课题2项、省级重点课题1项，参与国家级、省级、市级课题10余项。作为主要人员参与企业数字化转型横向课题3项。在《Finance Research Letters》、《管理工程学报》、《SAGE Open》等权威学术期刊发表论文10余篇。撰写报告获江西省省委书记、省长肯定性批示。出版学术专著1部、教材（获江西省优秀教材二等奖）1本。

1 大数据管理会计概述 1.1 大数据管理会计相关概念 1.1.1 大数据的起源、定义及特征 1.1.2 管理会计的定义和特征 1.1.3 大数据管理会计的定义和特征 1.2 大数据管理会计的产生和发展 1.2.1 大数据管理会计的产生 1.2.2 大数据管理会计的发展 1.3 大数据技术在管理会计中的应用场景 1.3.1 大数据技术在战略管理中的应用 1.3.2 大数据技术在预算管理中的应用 1.3.3 大数据技术在绩效管理中的应用 1.3.4 大数据技术在风险管理中的应用 1.3.5 大数据技术在投资管理中的应用 1.3.6 大数据技术在管理会计报告中的应用 2 大数据管理会计的数据基础 2.1 大数据管理会计的数据范围 2.1.1 财务数据的范围 2.1.2 业务数据的范围 2.1.3 关联数据的范围 2.2 大数据管理会计的数据来源 2.3 大数据管理会计数据类型 2.3.1 结构化数据 2.3.2 半结构化数据 2.3.3 非结构化数据 3 大数据管理会计的Python基础 3.1 数据清洗技术 3.1.1 空缺值处理 3.1.2 异常值处理 3.1.3 重复值处理 3.1.4 数据格式统一 3.1.5 数据类型转换 3.1.6 数据一致性检验 3.1.7 数据整合和合并 3.2 数据分析技术 3.2.1 描述性统计分析 3.2.2 探索性数据分析 3.2.3 数据挖掘 3.2.4 预测分析 3.2.5 数据可视化 3.2.6 关联分析 3.2.7 文本挖掘和情感分析 3.2.8 假设检验和统计推断 3.2.9 数据驱动的决策支持 3.3 数据可视化技术 3.3.1 柱形图 3.3.2 饼图 3.3.3 散点图 3.3.4 词云图 3.3.5 雷达图