展开全部

主编推荐语

本书助力管理会计能力提升、思维模式突破、自我价值实现。

内容简介

本书提出“财务数据价值链”的概念,系统且详细地介绍了数据价值链中的业务需求分析、数据采集、数据清洗、数据探索、数据算法、数据可视化“六大步骤”中各步骤的内涵、应用场景、实现工具等,阐述了整个数据价值链对财务工作带来的影响。

同时,书中还提出由数据价值链、数据治理、决策场景共同构成数据价值体系,认为财务需要依靠持续的数据治理保障数据质量,通过数据价值链提炼数据价值,为各类决策场景提供支撑,赋能数字化转型。

本书使用了财务专业人士能够理解的技术语盲,并辅以场景化案例、知识延伸阅读等形式加深读者理解。适合所有追求思想变革和认知更新的财务专业人士以及任何对财务数字化转型感兴趣的读者阅读。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 管理会计能力提升与企业高质量发展系列丛书编委会
  • 序1
  • 序2
  • 丛书序 在学习和实践中提升管理会计能力
  • 前言
  • 第1章 DT时代的变革
  • 步入DT时代
  • 从IT到DT的变迁
  • DT时代,数据为王
  • 企业对于数据的渴望
  • 数据驱动管理
  • 直面挑战
  • DT时代的财务变革
  • 财务在企业管理中的定位
  • DT时代财务的“变”与“新”
  • 第2章 数据价值体系
  • 理解数据
  • 数据与数字化
  • 数据的核心价值
  • 数据价值体系
  • 数据治理体系:数据发挥价值的基础
  • 数据价值链:数据发挥价值的途径
  • 决策场景:数据发挥价值的场景
  • 数据价值体系的保障和基础
  • 建设数据文化
  • 组建数据组织
  • 培养数据人才
  • 掌握数据技术
  • 第3章 数据价值链
  • 点菜:业务需求分析
  • 理解业务需求
  • 业务需求分析的具体步骤
  • 买菜:数据采集
  • 理解数据采集
  • 数据采集常用的方法与技术
  • 洗菜:数据清洗
  • 理解数据清洗
  • 数据清洗的具体步骤
  • 切菜:数据探索
  • 理解数据探索
  • 数据探索的具体步骤
  • 炒菜:数据算法
  • 理解数据算法
  • 数据算法应用的具体步骤
  • 上菜:数据可视化
  • 理解数据可视化
  • 数据可视化的具体步骤
  • 第4章 数据采集
  • 数据源的分类
  • 以分布范围分类的数据源
  • 以采集路径分类的数据源
  • 财务数据源的再定义与扩展
  • 不同情境下的数据采集
  • 情境一:感知设备数据采集
  • 情境二:系统中结构化数据采集
  • 情境三:日志文件数据采集
  • 情境四:非结构化数据采集
  • 情境五:其他外部数据采集
  • DT时代下的数据采集特点
  • 第5章 数据清洗
  • 数据质量问题与清洗方法
  • 缺失数据清洗
  • 格式问题数据清洗
  • 逻辑问题数据清洗
  • 异常数据清洗
  • 不一致数据清洗
  • 冗余数据清洗
  • 数据清洗的主要工具
  • 电子表格
  • 专门的ETL工具
  • 编程实现
  • 专业的数据清洗软件
  • BI数据准备工具
  • 第6章 数据探索与数据算法
  • 描述数据特征
  • 集中趋势指标
  • 离散趋势指标
  • 分布形态指标
  • 理解统计基础
  • 统计学原理
  • 推断统计
  • 相关性分析
  • 认识数据算法
  • 回归算法
  • 分类算法
  • 聚类算法
  • 关联规则算法
  • 时间序列算法
  • 数据算法在财务领域的应用
  • 了解常用工具
  • Excel
  • SQL
  • SPSS
  • SAS
  • Python
  • R
  • 算子平台
  • 第7章 数据可视化
  • 数据可视化的基本图表
  • 柱形图(Column Chart)
  • 条形图(Bar Chart)
  • 折线图(Line Chart)
  • 面积图(Area Chart)
  • 饼图(Pie Chart)
  • 散点图(Scatter Plot)
  • 气泡图(Bubble Chart)
  • 漏斗图(Funnel Plot)
  • 仪表盘(Dashboard)
  • 雷达图(Radar Map)
  • 词云图(Word Cloud Map)
  • 热力图(Heat Map)
  • 数据可视化的展现逻辑
  • 时间逻辑
  • 空间逻辑
  • 用户角色逻辑
  • 业务分析流程逻辑
  • 用户自定义逻辑
  • 数据可视化的实现工具
  • Excel
  • Tableau
  • Power BI
  • FineBI
  • R
  • Python
  • 财经云图
  • 第8章 哈斯汽车:如何开展数据分析与可视化项目
  • 案例背景
  • 项目沟通
  • 前期内部沟通
  • 客户需求沟通
  • 项目实施
  • 需求分析
  • 采集数据
  • 清洗数据
  • 数据分析与可视化
  • 沟通结果
  • 结语 重塑DT时代的财务价值
展开全部

评分及书评

尚无评分
目前还没人评分
  • 加载中...

出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社,成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”,致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。