财务大数据分析与可视化

王砾苑

目录

  • 1 导语
    • 1.1 课程介绍
  • 2 财务大数据认知
    • 2.1 大数据强国：数智治理——华为大数据实现财务数字化
    • 2.2 ★财务大数据认知★
    • 2.3 拓展任务：财务大数据分析环境构建
    • 2.4 本章测试
  • 3 数据采集
    • 3.1 大数据强国：风险防范——德法兼备保障数据采集安全
    • 3.2 ★数据采集★
    • 3.3 拓展阅读：《数据安全法》
    • 3.4 本章测试
  • 4 数据预处理
    • 4.1 大数据强国：爱岗敬业——我自豪我是大数据分析师
    • 4.2 ★数据清洗★
    • 4.3 ★数据集成★
    • 4.4 【实战演练】
    • 4.5 拓展阅读：数据转换、数据规约
    • 4.6 本章测试
  • 5 数据可视化
    • 5.1 大数据强国：中国速度——大数据分析技术助力精准防“疫”
    • 5.2 ★数据可视化★
    • 5.3 【可视化演练】
    • 5.4 拓展阅读：企业大数据可视化应用案例
    • 5.5 本章测试
  • 6 大数据背景下的财报分析
    • 6.1 大数据强国：精益求精——大数据助力企业增值赋能
    • 6.2 ★资产负债表分析★
      • 6.2.1 案例-资产负债表水平分析
      • 6.2.2 案例-资产负债表垂直分析
      • 6.2.3 案例-资产类项目分析
      • 6.2.4 案例-负债及所有者权益类项目分析
      • 6.2.5 【可视化演练】
    • 6.3 ★利润表分析★
      • 6.3.1 案例-利润表水平分析
      • 6.3.2 案例-利润表垂直分析
      • 6.3.3 案例-营业收入营业成本分析
      • 6.3.4 案例-营业总成本其他项目分析
      • 6.3.5 案例-利润表其他项目分析
      • 6.3.6 【可视化演练】
    • 6.4 ★现金流量表分析★
      • 6.4.1 案例-现金流量表水平分析
      • 6.4.2 案例-现金流量表垂直分析
      • 6.4.3 案例-现金流量表项目分析
      • 6.4.4 【可视化演练】
    • 6.5 拓展视频：财报分析方法
    • 6.6 本章测试
  • 7 大数据背景下的财务指标分析
    • 7.1 大数据强国：抱诚守真——谨慎投资拥抱未来
    • 7.2 ★偿债能力分析★
      • 7.2.1 案例-短期偿债能力分析
      • 7.2.2 案例-长期偿债能力分析
      • 7.2.3 【可视化演练】
      • 7.2.4 可视化操作视频
    • 7.3 ★营运能力分析★
      • 7.3.1 案例-总资产营运能力分析
      • 7.3.2 案例-流动资产周转速度分析
      • 7.3.3 案例-固定资产利用效果分析
      • 7.3.4 【可视化演练】
      • 7.3.5 教材操作视频
    • 7.4 ★盈利能力分析★
      • 7.4.1 案例-资本经营盈利能力分析
      • 7.4.2 案例-资产经营盈利能力分析
      • 7.4.3 案例-商品经营盈利能力分析
      • 7.4.4 案例-上市公司盈利能力分析
      • 7.4.5 【可视化演练】
      • 7.4.6 教材操作视频
    • 7.5 ★发展能力分析★
      • 7.5.1 案例-企业单项发展能力分析
      • 7.5.2 案例-企业整体发展能力分析
      • 7.5.3 【可视化演练】
    • 7.6 ★综合能力分析★
      • 7.6.1 案例-杜邦财务分析体系
      • 7.6.2 案例-经营业绩综合评价
      • 7.6.3 【可视化演练】
    • 7.7 拓展阅读：企业财务困境
    • 7.8 本章测试
★数据采集★
  • 1 学习目标
  • 2 视频
  • 3 课件
  • 4 课程思政

知识目标

1、了解数据采集的范围和数据采集的工具。

2、了解网络爬虫采集数据的基本原理。

3、熟悉在仿真网站上进行数据采集的代码逻辑。

4、理解合并查询中表的各种链接方式。

5、掌握数据类型的分类方法及财务大数据的界定。

能力目标

1、能够从上海证券交易所仿真网站上进行爬取数据。

2、能够结合具体案例 ，通过 Power BI 获取各种类型的数据。

思政目标

1、培养学生具备基本的程序逻辑素养，拓展财会青年视野、更新知识储备。

2、树立隐私数据保护意识。