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图书内容

内容简介

本书是一本比较实用的基于Python工具应用相关算法进行智能管理会计分析的入门书，通过管理会计相关案例贯穿于Python基础知识和各类算法的应用，由浅入深，逐步深入讲解，对管理类学者来说帮助较大；书中通过介绍每个案例，详细讲解各个案例的数据来源、数据清洗、模型构建、算法设计等问题解决的详细过程，即通过设计相关算法对管理会计中成本性态、本量利分析、销售预测、产品组合优化等问题进行分析与解决；同时，对机器学习算法等智能算法如何应用于管理会计决策中进行了理论讲解和案例分析。

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ISBN：9787121514814

开本：16(185*260)

页数：226

字数：374

本书目录

目    录

第1章  智能管理会计发展概述	1
1.1  管理会计	1
1.1.1  管理会计的萌芽	1
1.1.2  管理会计的确立	1
1.1.3  管理会计的发展	2
1.1.4  财务会计与管理会计的关系	5
1.1.5  财务会计与管理会计的区别	5
1.2  管理会计与信息技术的融合	6
1.2.1  管理会计在新时代的挑战与机遇	6
1.2.2  企业对管理会计的新要求	7
1.2.3  管理会计信息化	7
1.2.4  从信息化到智能化	8
1.3  智能管理会计的定义：特征及应用	9
1.3.1  智能管理会计的定义与特征	9
1.3.2  智能管理会计的应用现状	10
1.4  信息技术方法	12
1.4.1  机器学习基础	12
1.4.2  机器学习分类	14
1.4.3  常见的机器学习算法	15
1.4.4  机器学习的主要应用流程	15
第2章  全面预算智能编制	17
2.1  全面预算编制方法	17
2.1.1  预算与预算管理	17
2.1.2  全面预算管理体系	18
2.1.3  全面预算编制介绍	20
2.1.4  基于Excel全面预算编制模型	21
2.2  案例分析：LS公司预算管理挑战	25
2.3  业务预算编制实验设计	28
2.3.1  销售预算模型实验设计	28
2.3.2  生产预算模型实验设计	30
2.3.3  直接材料预算模型实验设计	31
2.3.4  直接人工预算模型实验设计	33
2.3.5  制造费用预算模型实验设计	34
2.3.6  产品成本预算模型实验设计	35
2.3.7  期间费用预算模型实验设计	37
2.4  财务预算编制实验设计	44
第3章  销售智能预测	49
3.1  基本销售智能预测	49
3.1.1  理论基础	49
3.1.2  案例分析：A企业销售预测困境	51
3.1.3  基于Excel的销售预测实验设计	53
3.2  多因素销售智能预测	60
3.2.1  XGBoost	61
3.2.2  案例分析：Z连锁便利店销售预测困境	62
3.2.3  基于机器学习算法的实验设计	64
第4章  生产智能决策	76
4.1  生产决策方法	76
4.1.1  线性规划	76
4.1.2  经济订货批量模型	77
4.1.3  产品组合优化决策模型	77
4.2  案例分析：C轮胎制造企业的生产决策挑战	78
4.3  基于Excel生产决策模型实验设计	80
4.3.1  经济订货批量模型实验设计	80
4.3.2  产品组合优化决策模型实验设计	83
4.3.3  生产组织决策模型设计	86
4.4  基于Python解决线性规划问题实验设计	94
4.4.1  产品组合案例介绍	94
4.4.2  实验设计	94
4.5  基于智能优化算法—模拟退火算法的实验设计	98
4.5.1  模拟退火算法	99
4.5.2  模拟退火算法实验设计	103
第5章  成本智能管理	109
5.1  成本性态智能分析	109
5.1.1  理论基础	109
5.1.2  案例分析：AL装备制造企业的成本管理转型之旅	114
5.1.3  基于Excel混合成本分解实验设计	116
5.2  成本智能预测	125
5.2.1  随机森林回归	125
5.2.2  案例分析：JW公司成本管理困境	127
5.2.3  基于机器学习回归算法的实验设计	129
第6章  利润智能管理	136
6.1  本量利分析方法	136
6.1.1  基本假设类别	136
6.1.2  盈亏临界点分析	137
6.1.3  线性盈亏平衡分析	139
6.1.4  敏感性分析	141
6.2  案例分析：A制造企业的利润管理升级之路	142
6.3  基于Excel的本量利分析实验设计	144
6.4  基于Python的本量利分析实验设计	158
6.4.1  本量利字段介绍	158
6.4.2  实验设计	159
第7章  供应商智能选择	164
7.1  供应商智能选择方法	164
7.2  案例分析：YH公司的供应商智能选择挑战	165
7.3  供应商智能选择实验设计	166
7.4  基于智能优化算法—遗传算法的实验设计	176
7.4.1  遗传算法	177
7.4.2  遗传算法实验设计	180
第8章  客户智能画像	186
8.1  K-Means聚类智能画像方法	186
8.1.1  算法简介	186
8.1.2  算法步骤	186
8.1.3  算法优缺点	187
8.2  案例分析：KG企业客户智能画像构建挑战	188
8.3  基于机器学习的客户智能画像实验设计	190
8.3.1  必要库及数据导入	190
8.3.2  数据预处理	190
8.3.3  数据变换	192
8.3.4  数据标准化	194
8.3.5  模型处理	195
8.3.6  结果分析	196
第9章  智能管理会计应用案例	197
9.1  案例1—重庆高速集团	197
9.1.1  概况	197
9.1.2  智能管理会计的应用现状	197
9.2  案例2—重庆渝富集团	214
9.2.1  概况	214
9.2.2  智能管理会计的应用现状	214
9.2.3  渝富集团合同管理流程	218
9.2.4  渝富集团合同管理流程相关数据	223
参考文献	226

展开

前言

前    言

自《财政部关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》（财会〔2014〕27号）发布以来，我国管理会计体系建设取得明显成效，管理会计理论研究成果不断丰富。当前和今后是以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业的关键时期，为全面深化管理会计应用，推动经济社会高质量发展，财政部发布的《关于全面深化管理会计应用的指导意见》（财会〔2024〕22号）（简称《指导意见》）从健全和完善管理会计指引体系，全面提高管理会计数字化、智能化水平等5个方面提出20条具体举措。《指导意见》强调要不断推进管理会计理论创新、工具创新、技术创新和应用领域创新等，要发挥管理会计在数字化、智能化、绿色化转型中的作用。伴随着数字化与智能化浪潮的汹涌来袭，管理会计领域正经历着深刻的变革与重塑。智能管理会计作为这一领域变革的前沿方向，融合了先进的信息技术与管理会计理念，为企业在复杂多变的市场环境中提供了更为精准、高效的决策支持，成为推动企业实现可持续发展的关键力量。
本书作为智能管理会计教材的初探者，旨在为读者呈现智能管理会计领域较为系统的知识体系与实践应用方法。本书开篇深入剖析管理会计的发展脉络，从其萌芽于工业革命时期的初步探索，到逐步确立为一门独立学科，再到不断适应时代需求的发展演变，各个阶段的演进均与当时的社会经济背景和企业管理需求紧密相连。本书详细阐述了管理会计与信息技术的融合过程，揭示了信息化如何为管理会计带来技术支持、增强其职能并扩展其处理范围，进而引出智能化这一更高阶段的发展方向。
全书后续章节通过丰富的实际案例，以价值链中“供应商→核心企业→客户”为思路展开，深入展示智能管理会计在企业中的具体应用。在全面预算智能编制部分，运用 Excel 等工具构建涵盖销售、生产、采购、成本等多环节的全面预算模型；在销售智能预测章节，深入阐述基本销售预测方法如何助力企业应对市场波动，以及多因素销售预测中如何运用XGboost算法处理复杂数据关系以提升预测精度；在生产智能决策章节，深度剖析企业在生产过程中面临的订货批量、产品组合、生产组织等决策难题，详细讲解运用线性规划、经济订货批量模型、模拟退火算法等进行优化决策的实践过程；在成本智能管理章节，给出高低点法、散布图法、回归分析法在Excel中的应用，进一步突出了随机森林算法在成本预测中的独特优势；在利润智能管理章节，展示成本性态分析方法在揭示成本结构方面的应用，阐述本量利分析方法在企业利润规划与决策中的应用，深入分析如何通过构建模型剖析成本、业务量和利润之间的内在关系；在利润智能管理、供应商智能选择章节，运用遗传算法优化选择过程，确保企业能够挑选出优质供应商；在客户智能画像章节，阐述如何运用聚类算法等构建客户画像，实现客户细分与精准营销，提升客户满意度和企业市场竞争力。这些案例涉及不同行业、规模各异的企业以及多样化的管理场景，极具代表性和实践指导意义，能有效帮助读者将理论知识与实际操作紧密结合，提升解决实际问题的能力。
为帮助读者更好地理解和应用相关知识，本书详细介绍了多种信息技术方法，特别是机器学习等相关内容，包括其基础概念、分类、常见算法以及主要应用流程等，使读者能够深入了解这些技术在智能管理会计中的应用原理和实现方式。
在各章节的编写中，我们力求深入浅出、循序渐进，从基础概念到实际操作，从问题分析到解决方案，逐步引导读者深入学习。同时，本书注重培养读者的创新思维和实践能力，鼓励读者在实际工作中灵活运用所学知识，探索适合企业自身特点的智能管理会计应用模式。我们衷心希望本书能够成为读者在智能管理会计领域的得力助手，无论是高校学生、企业财务人员还是相关领域的研究人员，都能从中获取有价值的知识和启示。
本书的出版经历了好几个版本，在邀请学校与企业的各位专家进行多次探讨后，最终确定为现在的版本。在本书完成之际，我要感谢田芮嘉、王浩宇、吴慧星和徐来在本书编写过程中给予的大力支持与协助，感谢黄金曦老师团队在本书初定提纲和初稿修改中给予的宝贵建议与反馈，感谢本书的企业合作者全力以赴的付出，感谢学界和业界专家在多次研讨中提出的宝贵见解，是大家的帮助使得本书顺利完成。同时，感谢出版社的编辑及制作团队为本书的出版付出的不懈努力。
最后，我要感谢本书的读者，感谢你们对智能管理会计的兴趣和参与。虽然我们尽最大努力来确保书中内容的准确性，但难免会存在疏漏，欢迎您将发现的问题反馈给我们，帮助我们进步。

吴花平      
2025年5月27日

展开

作者简介

吴花平，教授，工学博士，工商管理博士后，硕士生导师，重庆市高校巴渝学者青年学者，重庆市会计领军人才，重庆市高校黄大年式教师团队成员，重庆市研究生导师团队成员，重庆理工大学青年英才，重庆市本科毕业设计优秀指导教师，校级研究生优秀学位论文指导教师，重庆理工大学云会计青年科研创新团队成员。在科研与教学方面，主持国家社科、教育部等科研项目10余项，出版专著2部，在中科院1区Top期刊等国内外重要刊物发表论文40余篇；主持重庆市重大项目、重点项目等教改项目10余项，出版教材1部，获国家教学成果奖等省部级以上奖项5项。

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