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本书先概要性地介绍了大数据财务决策涉及的基本概念、实现平台、工具和常用方法，使读者了解大数据技术的基本概念、应用过程及其在财务领域的主要应用方法。然后以企业财务管理的内容为主线，通过通用工具应用和浪潮大数据应用两部分，一方面分析了利用Power BI和Excel的通用化工具进行数据处理、建立模型解决财务决策和管理问题的方法；另一方面基于企业案例，以实验方法讲解如何利用浪潮大数据平台辅助实现企业财务决策。本书可以作为财务管理专业、会计学专业或相关管理专业学生学习大数据财务的教材或参考书，也可以作为读者学习财务信息化知识的教材或参考书。

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ISBN：9787121455551

开本：16开

页数：296

字数：470.4

本书目录

第1章  大数据财务决策概论	1
1.1  大数据财务决策涉及的基本
     概念	1
1.1.1  数据、信息和数据库	1
1.1.2  数据仓库和数据挖掘	4
1.1.3  大数据技术与商务智能	5
1.1.4  人工智能	6
1.2  大数据财务决策的目标和过程	7
1.2.1  大数据财务决策的目标	8
1.2.2  大数据财务决策的过程	8
思考题	18
第2章  大数据财务决策的实现平台与
         工具	19
2.1  数据处理工具—Excel	19
2.1.1  采集数据	19
2.1.2  函数的应用	24
2.1.3  宏的应用	26
2.2  数据处理工具—Python	35
2.2.1  Python的安装与运行	35
2.2.2  Python数据采集	38
2.2.3  Python数据处理	44
2.3  商务智能工具—Power BI	47
2.3.1  Power BI Desktop界面介绍	48
2.3.2  使用Power BI的关键步骤	48
2.4  其他常用平台与工具	58
2.4.1  MATLAB	58
2.4.2  RapidMiner	61
2.4.3  SPSS	63
2.4.4  Smartbi	65
2.4.5  SAS Sentiment Analysis	69
2.4.6  R语言	70
2.5  浪潮大数据平台—DMP
     与BA	70
2.5.1  浪潮数据管理平台—DMP	70
2.5.2  浪潮大数据分析平台—BA	73
思考题	75
第3章  大数据财务决策常用方法	77
3.1  聚类分析	77
3.1.1  定义及算法种类	77
3.1.2  主要实施步骤	78
3.1.3  主要财务应用领域	79
3.2  分类方法	80
3.2.1  基于决策树的数据分类	81
3.2.2  基于支持向量机的数据分类	82
3.2.3  基于逻辑回归的分类方法	84
3.2.4  主要财务应用领域	85
3.3  回归分析	85
3.3.1  基于大数据的回归分析方法	85
3.3.2  基于大数据的回归分析实施步骤	86
3.3.3  基于大数据的回归分析的财务应用
      领域	88
3.4  关联规则分析	90
3.4.1  定义及算法	90
3.4.2  主要实施步骤	91
3.4.3  主要财务应用领域	92
3.5  离群点分析	94
3.5.1  内涵及特征	94
3.5.2  主要方法及实施步骤	94
3.5.3  主要财务应用领域	96
思考题	98
第4章  企业财务分析与评价	99
4.1  企业财务分析与评价的业务
     场景	99
4.1.1  报表比较分析	100
4.1.2  财务指标分析	100
4.1.3  财务综合评价分析	101
4.1.4  趋势分析	101
4.1.5  因素分析	102
4.2  Excel财务分析实现	102
4.2.1  数据获取	102
4.2.2  杜邦分析	108
4.3  Power BI财务分析结果可视化	115
4.3.1  数据获取	115
4.3.2  数据建模分析	116
4.3.3  综合应用	129
4.4  浪潮大数据财务活动分析	140
4.4.1  营业收入分析	140
4.4.2  利润总体分析	147
思考题	154
第5章  企业投资决策	155
5.1  企业投资决策的业务场景	155
5.1.1  企业投资决策的业务内容	155
5.1.2  大数据智能化工具在企业投资
     决策中的应用	156
5.2  投资决策相关函数	156
5.2.1  净现值类函数	156
5.2.2  内含报酬率类函数	162
5.2.3  固定资产折旧类函数	164
5.3  Power BI投资决策的建模
       与应用	173
5.3.1  投资决策方法	173
5.3.2  投资决策类型	175
5.3.3  投资决策建模与应用	176
5.3.4  投资风险分析	188
思考题	194
第6章  企业筹资决策	195
6.1  企业筹资决策的业务场景	195
6.2  Excel筹资决策的建模与应用	196
6.2.1  与筹资决策相关的函数	196
6.2.2  筹资成本分析	208
6.2.3  贷款筹资影响因素分析	208
6.2.4  最佳贷款方案决策模型	211
6.3  浪潮大数据筹资决策实现	212
6.3.1  资产结构分析	212
6.3.2  公司资金状况分析与呈现	217
思考题	223
第7章  收入预测与利润规划	225
7.1  收入预测与利润规划的业务
     场景	225
7.2  用Excel预测收入	227
7.2.1  收入预测模型	227
7.2.2  预测函数	230
7.3  利于Power BI进行收入预测	235
7.3.1  案例基本情况	235
7.3.2  基于企业周期的预测方法	237
7.3.3  Power BI的自动预测功能	241
7.3.4  借助R语言的收入预测	245
7.4  Excel利润规划	247
7.4.1  分析规划求解问题	247
7.4.2  建立规划求解模型	248
7.4.3  变更规划求解条件	250
7.4.4  输出规划求解报表	251
7.5  浪潮大数据平台的量本利分析	253
思考题	258
第8章  绩效评价	260
8.1  企业绩效评价的业务场景	260
8.2  Excel绩效评价的建模与应用	262
8.2.1  员工层面的绩效评价	262
8.2.2  部门层面的绩效评价	264
8.2.3  企业层面的绩效评价	266
8.2.4  不同层面绩效评价结果的整合	270
8.3  Power BI绩效评价结果可视化	272
8.3.1  使用Power BI进行绩效评价
     可视化的步骤	272
8.3.2  员工层面的绩效评价结果
     可视化	273
8.3.3  部门层面的绩效评价结果
     可视化	278
8.3.4  企业层面的绩效评价结果
     可视化	281
思考题	287

第9章  浪潮大数据决策支持综合应用：
     　　   销售商机预测	288
9.1  销售商机预测案例	288
9.1.1  销售管理现状	290
9.1.2  销售业绩分析	292
9.1.3  销售商机管理优化目标	293
9.2  实验模拟	293
9.2.1  教学任务一：业务分析规划	294
9.2.2  教学任务二：数据采集	297
9.2.3  教学任务三：数据预处理	301
9.2.4  教学任务四：机器学习	331
9.2.5  教学任务五：数据可视化	339
附录A  浪潮大数据教学案例	358
A.1  数据采集与预处理	358
A.1.1  企业员工360度信息整合	358
A.1.2  企业综合评价指标体系	359
A.1.3  基于决策树算法的供应商选择	361
A.1.4  汽车原材料价格采集	362
A.1.5  物流港扩建规模评估	364
A.2  数据可视化	365
A.2.1  期间费用分析	365
A.2.2  年度预算执行情况分析	367
A.2.3  成本要素分析	368
A.3  行业对标分析	370
A.4  其他活动数据挖掘与呈现	371
A.4.1  销售数量分析	371
A.4.2  经营考核分析	377
A.4.3  子公司盈亏排名分析	381

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前言

企业财务决策需要建立在数据分析基础上，以量化分析结果为依据，而大数据技术为数据处理提供了工具和平台。本书主要阐述了如何借助大数据处理工具实现财务决策支持。
本书先概要性地介绍了大数据财务决策涉及的基本概念、实现平台、工具和常用方法，使读者了解大数据技术的基本概念、应用过程及其在财务领域的主要应用方法。然后以企业财务管理的内容为主线，通过通用化工具应用和浪潮大数据应用两部分，一方面分析了利用Power BI和Excel的通用化工具进行数据处理、建立模型解决财务决策和管理问题的方法；另一方面基于企业案例，以实验方法讲解如何利用浪潮大数据平台辅助实现企业财务决策。在介绍具体应用时，首先介绍企业相关财务决策和管理的主要业务场景，然后讲解相关财务业务中Power BI、Excel的通用化工具和浪潮大数据平台的具体应用。
本书共分为9章，各章的具体内容是：第1章介绍大数据财务决策涉及的基本概念，阐述大数据财务决策的目标和过程；第2章重点讲解通用化工具Excel和Python的数据处理方法，以及Power BI的使用方法和步骤，并介绍了大数据财务决策的其他常用平台与工具；第3章介绍了大数据分析建模的主要方法，包括聚类分析、分类方法、回归分析、关联规则分析、离群点分析等；第4章讲解了Excel财务分析实现、Power BI财务分析结果可视化和浪潮大数据财务活动分析等；第5章讲解了投资决策相关函数、Power BI 投资决策的建模与应用；第6章讲解了Excel筹资决策建模与应用和浪潮大数据筹资决策的实现方法；第7章讲解了Excel收入预测和利润规划、Power BI收入预测，以及应用浪潮大数据平台进行量本利分析；第8章讲解了Excel和Power BI绩效评价的建模与应用；第9章是浪潮大数据决策支持综合应用，结合案例讲解了如何利用浪潮大数据平台进行企业销售商机预测。此外，还在附录部分给出了数据采集与预处理、数据可视化、行业对标分析，以及其他经营数据的挖掘与呈现的教学案例。
本书可以作为高等院校的财务管理专业、会计学专业或相关管理专业学生学习大数据财务的教材或参考书，也可以作为读者学习财务信息化知识的教材或参考书。
本书由首都经济贸易大学博士生导师王海林教授主编，并负责本书总体框架设计、大纲拟定和最后的审阅定稿。浪潮集团的于琪和山西财经大学的孙凡教授任副主编。写作者包括中国财政科学研究院的高颖超博士，首都经济贸易大学的副教授林慧婷博士、马奔博士、高永昌博士、段琳琳博士，江西财经大学的曾皓博士，北京中医药大学东方医院的张爱玲。浪潮大数据部分由浪潮集团的马建军、于琪、张波、李玉会编写，其他章节内容的编写分工如下：第1章、第6章王海林，第2章王海林、高永昌、张爱玲和段琳琳，第3章孙凡，第4章王海林和林慧婷，第5章高颖超，第7章王海林和马奔，第8章王海林和高颖超，第9章曾皓。此外，首都经济贸易大学的岳宇晨参与了书中杜邦案例Excel模型设置的实现。
为了帮助读者更好地学习和掌握重点内容，本书的各章除了有本章内容提要、思考题，所有涉及Power BI应用的各章还设有本章重点掌握的Power BI工具。
由于作者的经验和水平有限，书中疏漏之处在所难免。诚恳希望广大读者对不足之处提出宝贵意见，以备来日修改。
本书出版之际，我们特别感谢电子工业出版社石会敏主任为本书出版付出的努力！

王海林     
2023年1月

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