第一章 财务大数据概述
第一节 认识大数据
一、大数据的概念
二、大数据的特征
三、大数据发展历程
四、大数据的分类及常见技术应用
五、大数据算法
第二节 大数据在财务领域中的应用
一、财务大数据的概念及特征
二、大数据在财务领域中的典型应用场景
一、财务大数据分析概述
二、大数据项目分析流程
第三节 财务大数据分析方法概述
练习题
第二章 Python 基础
第一节 Python 概述
一、Python 的诞生与发展
二、Python 的特点
三、Python 的应用领域
四、走进Python 程序
第二节 变量及基本数据类型
一、变量的定义与使用
二、数值类型
三、字符串类型.
四、列表类型
五、字典类型
六、元组类型
七、集合类型
第三节 运算符及常用语句
一、运算符
二、输入与输出语句.
三、条件判断与循环语句
第四节 函数
一、函数的定义
二、函数的功能
三、函数的
四、自定义函数
五、函数的调用
六、函数的返回值
七、函数的参数
八、匿名函数与变量的作用域
第五节 模块、包和库.
一、模块的概述、分类及使用
二、包的概述及使用
三、库的概述及使用
练习题
第三章 财务大数据分析的方法和工具
第一节 财务大数据分析的流程与方法
一、财务大数据分析的基本流程
二、财务大数据分析方法
第二节 数据采集
一、 数据采集概述
二、数据采集Python 应用实例
第三节 数据清洗
一、数据清洗概述
二、数据清洗Python 应用实例
第四节 数据集成
一、数据集成概述
二、数据集成Python 应用实例
第五节 数据分析与挖掘
一、数据分析与挖掘概述
二、数据分析与挖掘Python 应用实例
第六节 数据可视化
一、数据可视化概述
二、数据可视化Python 应用实例
练习题
第四章 大数据财务分析
第一节 大数据财务分析概况
一、大数据财务分析
二、大数据财务分析的目的
三、企业财务分析的方法
四、大数据财务分析框架
第二节 盈利能力分析
一、趋势分析
二、比率分析
三、行业对比分析
第三节 偿债能力分析
一、趋势分析
二、结构分析
三、行业对比分析
第四节 营运能力分析
一、趋势分析
二、行业对比分析.
第五节 发展能力分析
一、趋势分析
二、行业对比分析.
第六节 财务大数据看板设计
第七节 金禾实业财务分析报告
一、盈利能力分析
二、偿债能力分析
三、营运能力分析
四、发展能力分析
五、经营模式分析
六、成长性分析
练习题
第五章 大数据业务分析
第一节 基于大数据的销售分析
一、销售收入整体分析
二、销售收入客户维度分析
三、销售收入产品维度分析
四、销售收入价格维度分析
五、基于大数据的销售分析与预测
第二节 基于大数据的费用分析
一、费用整体分析
二、财务费用分析
三、管理费用分析
四、销售费用分析
五、基于大数据的费用预测
第三节 基于大数据的采购分析
一、大数据背景下的采购模式变化
二、数字化采购管理的构成要素
三、采购供应商画像分析基础知识介绍
四、供应商画像构建方法介绍
五、什么是供应商画像指标
六、如何构建供应商画像指标体系
七、如何获取画像指标数据
八、模型构建方法介绍——层次分析法
九、采购供应商画像模型建立
练习题
第六章 基于大数据的战略分析
第一节 大数据背景下的企业战略分析认知
一、企业战略规划
二、企业战略与竞争优势
三、网络评论与企业战略选择
四、基于文本分析的战略选择分析框架
第二节 需求分析与数据预处理
一、需求分析
二、数据归集
三、数据清洗
四、数据分类
第三节 情感分析
一、情感小测试
二、情感得分计
三、好评数据分析
四、中评数据分析
五、差评数据分析
六、评论结果展示
第四节 词云图分析
一、jieba 分词
二、人工分词
三、去除产品店铺分词
四、主题分析
五、高频词分析
六、关键词分析
第五节 语义网络分析
一、构造共词矩阵
二、绘制语义网络图
第六节 ***螺蛳粉产品的战略发展建议
练习题
第七章 大数据背景下的财务困境分析
第一节 企业财务困境预测基础认知
一、企业财务困境.
二、企业财务困境产生的原因
三、企业财务困境的表现形式
四、企业财务困境预测模型
五、财务预警
第二节 需求分析与数据预处理
一、需求分析
二、获取公司名单
三、构造时间完整的财务数据
四、财务数据缺失值填充
五、财务指标数据合并
六、建模数据合并
第三节 模型构建与预测
一、财务困境模型构建
二、预测数据集预处理
三、财务困境预测
第四节 财务困境分析报告
一、盈利能力分析
二、偿债能力分析
三、营运能力分析
四、发展能力分析
五、改进建议
练习题