《财务大数据分析》高职财会基础课程全套教学课件

202X.X第一章财务领域大数据《财务大数据分析》第1章：财务领域大数据的应用与分析第2章：财务大数据的加工与管理第3章：

数据资产与服务管理工作领域1：Python数据爬取及处理工作领域2：财务数据建模工作领域3：企业财务竞争力分析工作领域4：企业费用分析工作领域5：企业销售分析工作领域6：企业采购分析工作领域7：行业竞争力分析工作领域8：企业财务价值数据挖掘全套可编辑PPT课件

财务大数据的范畴财务领域的数据特征财务大数据推动企业大数据的应用财务大数据分析的应用框架01030204学习内容财务领域的数据特征01202X.X结构化数据是指那些已经组织好的，可以用预定义模型表示的数据，如数据库中的定量数据，易于访问和分析。这类数据通常存储在关系数据库、数据仓库或电子表格中，便于进行统计和数学运算。

非结构化数据则没有固定的格式或预定义模型，包含大量的定性数据，如文本、图片和视频，难以直接获取和分析。这类数据通常存储在NoSQL数据库、数据仓库或数据湖中，需要特殊的处理技术。定义与区别014结构化数据与非结构化数据结构化数据因其格式统一，便于存储在关系数据库中，如MySQL、Oracle等，也适合存储在数据仓库中进行大规模的数据分析。非结构化数据由于其多样性和复杂性，更适合存储在NoSQL数据库中，如MongoDB、Cassandra等，以及数据湖中，以支持大规模的非结构化数据存储和分析。存储方式024结构化数据与非结构化数据结构化数据分析方法包括回归分析、分类、聚类和数据挖掘等，这些方法可以帮助财务分析师从数据中发现模式和趋势。非结构化数据分析方法则涉及到自然语言处理和向量搜索等技术，这些技术可以帮助分析文本、图像和视频数据，提取有价值的信息。分析方法034结构化数据与非结构化数据结构化数据的实际用例包括库存管理系统、线上预约系统和自动取款机等，这些系统可以自动处理和分析大量的结构化数据，提高业务效率。非结构化数据的实际用例包括语音识别、图像识别和文本分析等，这些技术可以帮助企业从非结构化数据中提取有价值的信息，如客户反馈、市场趋势等。实际用例044结构化数据与非结构化数据1.多元结构化数据并存随着社会经济的数字化和智能化转型，财务数据从以结构化数据为主转向非结构化数据逐渐增多，如物联网和人工智能技术的应用。2.从数据对象到学习对象的转变利用文本分析、自然语言处理、图像识别等技术，将财务数据转换为智能算法的训练样本，分析和预测财务状况。3.从集中式到分布式的数据处理大数据时代要求改变原有的计算结构，采用分布式或云计算架构，有效融合批计算与流计算。4财务领域大数据的新特征财务大数据的范畴02202X.X结果数据主要指企业经营过程中产生的凭证数据，这些数据是企业财务活动的直接结果，如销售发票、采购订单等，它们是财务分析的基础。过程数据是在企业与外部利益相关者交互过程中产生的数据，如合同谈判记录、项目进度报告等，这些数据有助于分析企业的运营效率和风险管理。环境数据包括企业所处行业市场情况、宏观经济形势等外部数据，这些数据对于企业制定长期战略和应对市场变化至关重要。交易数据涉及企业与外部利益相关者之间的交易，如银行转账记录、客户付款信息等，这些数据对于理解企业的财务状况和现金流至关重要。结果数据过程数据环境数据交易数据行为数据记录了企业经营过程中观察到的行为，如员工的工作习惯、客户的购买行为等，这些数据对于预测市场趋势和优化业务流程具有重要价值。行为数据财务数据采集的范围传统数据源传统数据源主要包括会计报表和凭证，这些是财务分析的基础数据，提供了企业财务状况的直接信息。内部数据源内部数据源包括业务系统和财务管理系统，这些系统产生的数据可以帮助企业更好地理解内部运营和财务状况。外部数据源外部数据源包括网页、应用软件、开放数据库和开放平台等，这些数据源提供了企业外部环境的信息，有助于企业进行市场分析和风险评估。财务数据源的扩展财务大数据推动企业大数据的应用03202X.X财务大数据通过自动化数据处理，减少了人工操作的错误和时间成本，提高了财务工作效率。例如，自动化的发票处理系统可以快速识别和记录发票信息，减少人工录入的工作量。提高财务工作效率014财务大数据推动财务管理财务大数据通过统一财务信息共享体系，提高了数据整合与分析效率。企业可以快速访问和分析来自不同部门和系统的数据，从而做出更准确的财务决策。提高数据整合与分析效率024财务大数据推动财务管理财务大数据促进了业务与财务的深度融合，提出了业财融合的新要求。企业需要将财务数据与业务数据相结合，以实现更全面的业务分析和决策支持。业财融合新要求034财务大数据推动财务管理163知识管理知识管理是从数据中挖掘知识，支持决策的过程。财务大数据可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，形成知识，从而支持更有效的管理决策。大数据管理涉及到数据质量与数量的管理，确保数据的准确性和完整性，这对于财务分析和决策至关重要。企业需要建立有效的数据治理机制，以确保数据的可靠性。数据管理大数据对管理决策的影响财务大数据分析的应用框架04202X.X明确数据分析的目标和思路在进行财务大数据分析之前，需要明确数据分析的目标和思路。这包括确定分析的具体问题、预期的结果和分析的方法。明确的目标和思路有助于指导整个分析过程，确保分析的有效性和准确性。01厘清思路数据库企业历史业务数据是财务大数据分析的重要来源。通过分析历史数据，企业可以发现业务趋势和模式，预测未来的业务发展。公共出版物公开可用的数据资源，如政府发布的经济数据、行业报告等，可以为财务分析提供宏观背景和行业趋势。互联网搜索引擎、门户网站等互联网资源可以提供大量的实时数据和信息，有助于企业及时了解市场动态和客户需求。市场调研针对性的市场信息收集，如客户调查、市场分析报告等，可以为财务分析提供更具体的市场和客户信息。Part01Part02Part03Part04数据收集数据转换数据转换是将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构的过程。这有助于统一数据格式，便于进行分析和比较。数据提取从大量数据中提取有用信息是数据分析的关键步骤。通过数据提取，可以识别出对分析目标最相关的数据，提高分析的效率和效果。数据计算数据清洗数据清洗是去除错误和不一致的数据的过程，这对于保证数据分析的准确性至关重要。通过数据清洗，可以提高数据质量，减少分析结果的偏差。执行必要的计算以支持分析，如统计分析、预测模型等，可以为财务决策提供定量的支持。数据处理统计学和机器学习是财务大数据分析中常用的方法。统计学方法可以帮助识别数据中的模式和关系，而机器学习则可以构建预测模型，预测未来的业务发展。运用统计学、机器学习等方法分析数据数据分析表格组织数据以便于理解是数据展示的重要方面。通过表格，可以将复杂的数据信息以结构化的方式展示，便于观众理解和分析。01.图表直观展示数据分析结果是图表的主要作用。图表可以直观地展示数据的趋势和模式，帮助观众快速把握数据的核心信息。02.数据展示报告撰写是将分析过程和结果进行总结和呈现的过程。一个清晰的报告可以帮助决策者理解分析的背景、过程和结论。总结分析过程和结果”在报告中提供决策支持的建议和解决方案是财务大数据分析的最终目标。通过分析结果，可以为企业提供具体的业务改进建议和决策支持。提供决策支持的建议和解决方案”报告撰写202X.X谢谢大家！202X.X第二章财务大数据的加工《财务大数据分析》学习内容财务大数据常见加工方法01数据集02指标03数据标签04宽表05报表06数据建模07数据管理08财务大数据常见加工方法01删除缺失值的样本当样本数很多,并且出现缺失值的样本在整个样本中所占的比例相对较小时,我们可以使用最简单有效的方法进行处理。

那就是将有缺失值的样本直接删除。01均值填补法根据缺失值的属性相关系数最大的那个属性把数据分成几个组,然后分别计算每个组的均值,把这些均值放到缺失的数据里面就可以了。02热卡填补法对于一个包含缺失值的变量,热卡填补法的做法是:在数据库中找到一个与它最相似的对象,然后用这个相似对象的值来进行填充。03解决数据的完整性按主键去重用sql命令或者Excel中的“删除重复项”即可。按规则去重编写一系列的规则,对重复情况复杂的数据进行去重。

例如,对从不同渠道来的数据,可以通过相同的关键信息进行匹配,合并去重。0102解决数据的重复性1数据的一致性主要包括数据记录的规范性以及数据逻辑的一致性,辨别数据的一致性的主要标准是数据编码与格式化问题以及数据约束的一致性。

数据的一致性是数据质量审计中一个重要而复杂的部分。

解决数据的一致性需要建立数据体系,注意指标体系的度量。

指标体系是指由若干个反映社会经济现象总体数量特征的既相对独立又相互联系的统计指标所组成的有机整体。

解决数据的一致性我们时下所提出的数据清洗框架主要以用户为中心,对数据清洗规则和清洗算法进行动态定义,允许用户创建相应的工作流模型,实时地对数据清洗规则和清洗算法进行相应的调整、

改良,使数据清洗框架具备杰出的可操作性。

同时,有自动清洗和手动清洗供用户选择,用户可以自定义数据清洗的具体规则,具有极大的灵活性。解决数据的时效性数据集0201数据元的定义数据元是数据的最小单元,组成了数据集,而元数据是数据的数据,它描述了数据的内容、

质量、情况和其他特性。02元数据的定义数据元也可定义为通过标识、

定义、

表示、

允许值等一系列属性描述的数据单元,在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元。数据元和元数据34定义了数据集，并描述了数据集的组成和标识符编码规则。详细阐述了数据集标识符的结构，包括业务领域代码、一级类目代码、二级类目代码和顺序号。分析了数据集对象建立的过程，包括客户机数据集对象的选取、元数据服务器的定位、合法性检查和元数据内容的生成。数据集定义与组成02版本标识符(VI)同数据元标识符中的定义01数据集类目编码(DCC)结构数据集标识符采用字母数字混合码,结构为:数据集类目编码(DatasetClassificationCoding,DCC)_版本标识符(VersionIdentifier,VI)。数据集标识符编码规则36描述数据集元数据关联表的结构，包括元数据子集、元数据项和元数据值。01讨论数据集对象查询和获取的过程，包括元数据搜索引擎的使用和数据集服务器的定位。03详细解释如何通过元数据关联表来管理和查询数据集。02数据集元数据关联05060708元数据内容的生成数据集对象内容的生成元数据内容在元数据服务器的注册数据集提交到数据服务器01020304客户机数据集对象的选取元数据服务器的定位数据集服务器的定位合法性检查数据集对象的建立获取查询合法性检查数据集对象的下载从元数据服务器获取查询到的元数据内容元数据服务器的定位元数据搜索引擎进行元数据查找所需查询的数据集对象确定数据集对象的查询和获取指标03指标,即衡量目标的方法。

一个指标的诞生,其构成要素有维度、

汇总方式、

量度。维度,顾名思义,我们将从什么角度去衡量这个问题。

一个指标将有且不止一个维度。汇总方式是统计汇总数据的方式。

例如,求和、

平均值等。量度，是对一个物理量的测定,通常以数字+计量单位表示。

它是数据的重要组成部分,用来明确数据的计量单位。4指标的含义基础指标不能再拆解的指标,通常表达业务实体原子量化属性的且不可再分的概念集合。

可以理解为基础指标代表着最细颗粒度。复合指标建立在基础指标之上,通过一定的运算规则形成的计算指标集合。派生指标基础指标或复合指标与维度成员、

统计属性、

管理属性等结合产生的指标。数据指标分类指标体系的定义：指标体系是指衡量企业业务状态的指标集合。

在实际工作中,在解决一个复杂的业务问题时,需要使用多个指标从不同维度来评估业务,也就是使用指标体系。

0102指标体系的重要作用1.统一统计口径2.全面支撑决策3.指导业务运营以驱动业务增长数据指标体系确立公司业务的核心指标01确定用户行为的关键指标02进行业务需求的多维拆解03数据指标体系搭建相同统计口径，指标名称不一致指标数据来源和计算逻辑不清晰相同指标名称，统计口径不一致不同限定词，描述相同事实过程的两个指标，相同事实部分口径不一致

指标命名难以理解指标口径描述不清晰或描述错误数据指标体系搭建的常见问题及解决

某国有大型能源企业的业财数据一体化平台中的指标体系构建宏观上,按照二叉树方法层层划分,将业务一体化指标体系按照经营域、

职能管理域进行拆解,其中经营域拆解为勘探、

开发、

生产、

后勤保障、

弃置等领域,并继续往下拆解至五级域;职能管理域拆解成采办、

审计、

项目、

财务、

质量安全、

人力等,以财务为主要指标构成域继续拆解。微观上,

遵循业务发生—Data元素化拆解—基础指标目录—指标体系—报表体系逻辑进行拆解。例如,从业务系统中获取实时发生的经营业务。

例如,采购订单、

工程结算、

销售订单、

凭证信息等,之后通过获取业务发生的交易数据,并对数据进行元素级别的拆解定义为Data。财务指标体系搭建及示例数据标签04“数据标签(DataTag)”是对数据整合形成数据能力的重要手段,标签化就是对数据进行多种维度的刻画。

在大数据的应用中,对于用户形象的划分不可或缺的就是对用户进行标签化。

数据标签(DataTag)数据标签的定义01属性标签就是对业务实体各种属性的真实刻画。

比如,企业类型、

所处行业、

经营范围、

所处地域等信息,用户性别、

年龄段、

职业状况、

身高体重等信息,发票类别、

代开发票、

作废发票、

异常发票等信息。

02统计标签就是对业务实体从某个维度的度量进行汇总,比如,企业的月经营业绩、月增长额、季增长额、前n名的客户或供应商的交易额等。这些统计可以真实地反映该企业的经营状况。03算法标签就是通过某些算法推理得到的特性。

算法标签相对比较复杂,但非常有用。

它既可以设计得简单易行,如企业的行业地位、

交易成功率、

客户开拓能力、

客户忠诚度、

企业成长度等,也可以运用一些数据挖掘算法进行推算,如通过用户近期购买的商品推算该用户的性别、

职业、

兴趣喜好、购物习惯,以及是否怀孕、

是否有小孩等,以便日后的精准营销、

商品推荐。数据标签的分类04事实标签是描述实体的客观事实,关注实体的属性特征,如一个部件是采购件还是非采购件,一名员工是男性还是女性等。

标签来源于实体的属性,是客观和静态的。

05规则标签是对数据加工处理后的标签,是属性与度量结合的统计结果,如货物是否超重,产品是否热销等。

标签是通过属性结合一些判断规则生成的,是客观和静态的。06模型标签是洞察业务价值导向的不同特征,是对于实体的评估和预测,如消费者的换机消费潜力是旺盛、普通还是低等。标签是通过属性结合算法生成的,是主观和动态的。数据标签的分类

确定标签对象：数据标签的设计从确定标签对象开始。

数据标签是规划在数据集市这边的,这就意味着它的设计与数据分析业务息息相关。打通对象关系：很多标签,特别是算法标签,都是通过比对某个对象方方面面的状况推算出来的。标签类目设计:确定了标签对象,打通了对象关系,就正式进入了标签设计环节。标签设计按类目进行划分,把标签对象按照业务划分成多个不同的方面,接着再依次确认每个类目下都有哪些标签。数据标签的设计纵向融合表就是每个对象的每个标签都是一条记录,如一个用户的每种兴趣偏好都是一条记录。我们能识别出他的多少种兴趣偏好是不确定的。

纵向融合表的设计比较灵活,每个对象的标签可多可少。01横向融合表就是将一个对象的多个标签按照字段放到一个表中。

由于多个标签都放到了这一条记录中,因此横向融合表的每个对象都有一条记录,可以大大降低标签的数据量。02数据标签的实现宽表05三范式建模：从定义上来说,Inmon构建数据仓库的方法始于企业级别的数据模型。

该模型确定了关键主题领域,最关键的是构建业务运营和关心的关键实体,如客户、

产品、

供应商等。

这里用到的就是规范的三范式表,也就是窄表。01维度建模：Kimball是维度建模的拥护者,提供一种方法去建立数据仓库,“对于数据的查询和分析提供一种更为明确的数据结构”。

再经过数据处理后,就开始进行核心建模,维度建模中最关注的有两项。

这里使用的就是宽表。02宽表和窄表事实表：每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实表是对分析主题的度量,它包含了与各维度表相关联的外键,并通过连接方式与维度表关联。01维度表：可以看作用户分析数据的窗口,维度表中包含事实数据表中事实记录的特性。

有些特性提供描述性信息,有些特性指定如何汇总事实数据表数据,以便为分析者提供有用的信息。02宽表的构成报表06

1.报表的定义报表就是用图表等格式来动态显示数据，可以用公式表示为“报表=多样的格式+动态的数据”多样的格式以及承载的数据,可以为数据带来不一样的价值。2.数据报表的作用（1）数据报表促进数据的整合（2）数据报表使数据价值化

报表的定义和作用按照表格层级划分1)基本明细汇总表2)段落明细表3)多层统计表4)高级条件分组表5)动态折叠树表按照业务应用主题划分1)销售主题数据报表2)财务主题数据报表常见数据报表类型07数据建模按比例划分训练集和测试集交叉验证法训练集、验证集、测试集法机器学习的建模方法大致分为三部分:一是数据准备;二是大量数据的机器运算;三是通过大量运算获得模型。数据集的划分方法08数据管理01企业数据管理面临的问题不同业务系统数据难以共享,不开放。人工维护数据工作繁重,需大量维护成本投入。数据孤岛化,数据不聚合,无法形成数据资产,体现数据价值。数据只能满足底层需求,聚合垂直向上能力弱。数据安全问题频繁暴露。数据管理标准不唯一,体系不统一。缺少主动数据管理,被动管理较多。现状通过数据治理,将企业繁重的数据进行规划和梳理,配合相应的管理制度和体系,使企业数据做到标准化、

质量化,形成资产价值,从而在更高的数据要求方面,做到企业内数据共享、

数据服务,以便决策者和相关利益者进行及时的业务指导、

分析和监测。数据治理的必要性和重要性数据治理方法论是一个正向金字塔的形状,一共有四个层级,从上向下依次为:战略、

机制、

领域和技术支撑。数据治理方法论介绍规范治理解决数据完整性、

规范性和唯一性问题。SLA治理解决数据产出及时性问题。口径治理解决数据指标准确性和口径一致性问题。安全治理解决数据采集生产应用各环节中账号注册认证、

权限管理、

安全审计和隐私保护等安全治理问题。数据管理目标数据管理组织体系建立数据产品经理:也称为需求工程师,是整个公司所有数据需求的入口。数据研发工程师:

针对各类需求被产品经理拆分后,开始完成数据的整理和开发。数据分析工程师:面对业务提出的问题,利用现有的数据给出业务一套完整的解决方案。数据专员:该职责通常是由业务团队中的同事兼职或者全职,主要是业务与数据结合的角色。数据组织及角色示例管理层决策层执行层数据治理制度建立202X.X谢谢大家！《财务大数据分析》202X.X第三章

财务大数据的服务《财务大数据分析》学习内容1.数据资产目录PartOne数据可视化PartTwo2.数据服务的管理PartThree3.数据资产目录0101.02.数据资产管理定义数据资产管理是涉及规划、控制和提供数据及信息资产的一系列业务职能，包括数据的开发、执行和监督等。该概念强调数据资产在整个生命周期中的管理和优化，以确保数据的价值最大化。数据资产管理流程流程包括资产盘点、评估、使用、注册和采集，旨在控制、保护、交付和提高数据资产的价值。通过这些流程，组织能够更好地理解和利用其数据资产，从而提高决策质量和业务效率。数据资产管理概念0102数据资产目录构成通过资产类型构建不同领域主题的数据资产目录，包括基础数据、非结构化数据、指标数据、数据标签和数据产品。目录体系有助于组织系统地管理和检索各类数据资产，提高数据的可用性和可访问性。数据资产目录推送将形成的资产目录分类推送至不同的数据消费者，如业务人员、开发人员等。这一过程确保数据资产能够根据用户需求和权限进行有效分发，促进数据的共享和利用。数据资产目录体系基础数据描述基础数据包括主数据和参考数据，通过多个属性描述，如基础属性、业务属性、技术属性和管理属性。这些属性有助于全面理解数据的来源、用途、结构和质量，为数据的进一步处理和分析奠定基础。代码信息包含代码值和代码含义，用于明确数据分类和业务定义。代码信息是数据标准化和规范化的关键，有助于减少数据歧义，提高数据的一致性和准确性。资产目录基础数据示例数据可视化02数据量大并不意味着价值增加，数据存储和算法调整成为技术挑战。组织需要开发更高效的数据存储解决方案和算法，以从海量数据中提取有价值的信息。数据量大的挑战数据的安全及隐私保护问题日益凸显。随着数据量的增加，保护个人隐私和数据安全变得更加重要，需要采取更严格的数据管理和安全措施。数据安全隐私问题数据泛滥与高价值数据缺失数据大屏技术通过大屏展示数据，使数据更加直观清晰。数据大屏技术通过可视化手段，帮助用户快速理解复杂数据，提高决策效率。机器学习技术从巨量数据中获取有效知识，对大数据智能化分析处理具有重要作用。机器学习技术能够自动识别数据模式和趋势，为数据分析提供智能支持。虚拟现实技术提供沉浸式可视化，增强数据洞察力。虚拟现实技术通过模拟真实环境，为用户提供更直观的数据体验，加深对数据的理解。相关技术发展区块链技术保证数据私密性，提供数据开放的解决方案。区块链技术通过分布式账本和加密技术，确保数据的安全性和不可篡改性，同时支持数据的共享和流通。边缘计算技术提供边缘智能服务，满足数据分析的关键需求。边缘计算技术通过在数据源附近进行数据处理，减少数据传输延迟，提高数据处理速度和效率。相关技术发展企业需要对数据即时性做出响应。在快速变化的市场环境中，企业必须能够实时处理和分析数据，以快速响应市场变化。实时响应构建数据质量标准体系，实现数据治理及应用分析。标准化管理有助于提高数据的一致性和可靠性，为数据治理和分析提供基础。标准化管理帮助数据使用者做出更准确的智能决策。通过智能化工具和算法，提高决策的准确性和效率，降低决策风险。智能决策根据客户需求提供定制化的数据分析服务。定制化服务能够满足客户的特定需求，提高客户满意度和忠诚度。定制化服务提升人机交互自然度，趋向人类自然对话体验。随着人工智能技术的发展，人机交互变得更加自然和直观，提高用户体验。人机交互借助图形化、可视化技术，提供多元的可视化效果。可视化技术通过图形化手段，使数据更加直观和易于理解，提高数据的可访问性和可用性。可视化角度发展趋势数据服务的管理03接口开发流程长涉及多个工种，接口上线周期长。接口开发流程的复杂性导致开发周期延长，影响数据服务的及时性和效率。数据服务管理困难接口数量多，管理成本高。随着接口数量的增加，管理变得更加复杂，需要更高效的管理工具和方法。接口问题难以追踪，导致责任不明确。缺乏有效的接口管理和追踪机制，导致问题难以定位和解决。接口问题权责不明接口开发工作成就感低，导致开发人员流动性大。开发人员的高流动性影响接口开发的连续性和稳定性，增加管理难度。开发人员稳定性差数据服务的痛点将接口作为数据资产进行线上管理，提高管理效率。线上管理接口能够实现接口的集中管理和监控，提高管理效率和响应速度。接口管理线上化通过平台化、配置化的方式快速生成API服务，减少对不同工种的依赖。配置化服务能够简化接口开发流程，提高开发效率，降低对专业技能的依赖。接口服务配置化通过工单流程管理接口需求，确保数据安全和业务理解。工单化管理有助于规范接口需求流程，确保数据安全和业务需求的准确理解。需求申请工单化展示接口生成链路，方便排查影响范围。数据血缘可视化有助于理解数据的来源和流向，提高问题排查和解决的效率。数据血缘可视化实时监控接口性能，确保稳定性。实时性能监控能够及时发现和解决接口性能问题，保障服务的稳定性和可靠性。性能监控实时化数据服务管理平台的解决思路API是数据价值输出的重要形式之一,API生产效率的高低直接影响着数据对业务赋能的效率。因此,作为数据产品经理,要多调研、

多分析服务流程现状、

耗时最长的步骤或环节,寻求产品化的解决方案并不断优化,提升API服务与管理效率。小结202X.X谢谢大家！《财务大数据分析》202X.X工作领域一：Python数据爬取及处理《财务大数据分析》0201领域背景内容分解0403任务目标知识与技能学习内容0605业务操作任务总结数据分析技术应用中，爬虫程序作为数据采集的重要手段，广泛应用于多个学科，包括工科、医科、商科和文科。国家需求：随着数字中国建设的推进，培养具备Python数据爬取及处理能力的人才显得尤为重要，以支持国家的数字化目标。领域背景内容分解任务目标知识目标:

通过本任务的学习,掌握Python语言的基础知识、

开发环境,了解Python相比其他语言工具的优点和缺点,掌握PythonIDE的安装,学会应用Pip安装、

管理软件包以及pip和pip3两种命令,理解Pip和Python之间的关系。

希望通过本课程的学习,能够为后续专业知识学习及工作需要,奠定数据获取、

数据处理的基础。能力目标:掌握Python开发工具及Python程序依赖包的安装和配置,为后续Python爬虫程序的开发提供所需的开发环境,提高学生的技术工具应用能力、

数据处理能力、

数据分析能力、

可视化能力、

数据沟通能力、

问题解决能力。素养目标:提升科学思维,以及互联网时代新的学习方式。

加深对数字经济的理解,注重自主发展、

合作参与、

创新实践,能够与时俱进不断学习,具备适应终身发展和服务数字经济发展需要的知识能力。任务内容：Python代码库和运行环境知识与技能Python是一种跨平台的计算机程序设计语言,是高层次地结合了解释性、

编译性、

互动性和面向对象的脚本语言。Python最初被设计用于编写自动化脚本,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、

大型项目的开发。Python概念Python官方IDEIDLE及其他主流IDE（如Jupyter、PyCharm和Spyder）的特点和适用场景。(1)具有语法高亮显示的PythonShell的可用性。(2)多窗口文本编辑器。(3)程序动画或步进(指一次执行一行代码)。(4)断点可用于简化调试。(5)调用堆栈清晰可见。PythonIDE想一想？Python主流IDE/Editors都有哪些?PythonIDEPip是Python的包管理工具，支持安装和管理软件包，介绍其基本用法和命令。使用Pip时,我们会发现有pip和pip3两种命令。

如果安装了Python3,就会有pip3命令;如果安装了Python2,pip命令则默认给Python2用。Pip业务操作下载Python安装包，选择默认安装，设置桌面快捷方式，添加系统环境变量。步骤为后续的Python开发提供必要的环境。目的PythonIDE的安装步骤目的确保Python环境中具备数据爬取所需的库和工具。打开命令行，安装Pip，配置国内下载源，安装Scrapy等依赖包。Python程序依赖包安装通过本任务的学习,我们了解了在Windows10上搭建Python开发环境,包括PythonIDE的安装,以及Python依赖管理工具Pip的安装。

理解了Pip和Python之间的关系。通过本任务的学习，学生将掌握Python开发环境的搭建和依赖包的安装，为后续数据爬取和处理打下基础。任务总结掌握Python数据爬取和处理技能，将有助于提高数据分析能力，支持企业的数字化转型和决策。应用价值202X.X谢谢大家《财务大数据分析》202X.X工作领域二：财务数据建模《财务大数据分析》0201领域背景内容分解0403任务目标知识与技能学习内容0605业务操作任务总结随着数据量的爆炸性增长，数据源管理成为企业信息化建设中的关键课题，对提高数据的可靠性、准确性和一致性至关重要。人才培养：培养财务数据建模能力是响应国家数字化建设号召，推动数字中国建设的重要途径。领域背景内容分解任务目标知识目标:数据源的接入和集成是数据源管理方案中的重要环节。

通过本任务的学习,希望学生掌握数据库系统的基本概念和原理,了解数据管理技术的产生和发展,理解数据库系统的特点、

结构和组成,特别是对JDBC和JNDI两种连接类型进行区分和理解,从而确定如何将不同的数据源整合到一起,实现数据的共享和互通。能力目标:理解接入点的基础知识,掌握四类接入点数据类型的概念和作用,学会数据源登记的方法,以及如何配置数据的接入点,可以通过实际操作了解其各自特点,提高学生的技术工具应用能力、

数据处理能力、

问题解决能力,为后续的数据资源的管理工作提供基础。素养目标:提升数据管理能力,加深对大数据、

人工智能的理解和认识。

通过有效的数据源管理和利用数据,具备数据分析的能力和敏锐的数字洞察力,能够发现数据背后的问题,并解决问题,具备服务数字经济发展需要的综合知识。任务内容：数据源管理知识与技能接入点主要是数据资产管理所管理的外部数据源,是具体数据所在的数据库或服务器的文件目录等,包含输入接入点、

输出接入点两类。

其中,输入接入点为数据源,指数据资源或信息资源的来源,一般指输入,每个数据源对应一个应用系统业务库,数据源中存储了数据源的连接信息、URL、

字符编码、

格式等,如数据库的连接信息。

输出接入点为前置机接入点,为订阅推送时指定的前置机目标接入点。接入点接入点又分为四种数据类型,四种数据类型的概念及作用如下。(1)JDBC(JavaDatabaseConnectivity)连接。JDBC连接是指Java数据库连接,是Java语言中用来规范客户端程序如何访问数据库的应用程序接口,提供了查询和更新数据库中数据的方法。

(2)JNDI(JavaNamingandDirectoryInterface)连接。JNDI连接是一种标准的Java命名系统接口。(3)文件类型。

文件类型是对文件目录的管理,放置在前置机或者某个数据管理服务器上的各类文件路径。

(4)分布式类型。

分布式数据库系统包含分布式数据库管理系统和分布式数据库。

接入点数据类型业务操作进入接入点管理界面，新建JDBC类型的接入点，填写数据库连接信息，设置高级属性和连接池属性，测试连接。步骤01完成集团公司内部业务数据的数据源登记和管理，为数据源管理工作打好基础。目的02配置数据源接入点通过本任务的学习，了解了接入点的概念及不同类型接入点的区别，并掌握了如何登记和管理接入点。总结内容完成了集团公司内部业务数据的数据源登记和管理，为后续的数据源管理工作提供了技术支撑。应用价值202X.X谢谢大家《财务大数据分析》202X.X工作领域三：企业财务竞争力分析《财务大数据分析》0201领域背景内容分解0403任务目标知识与技能学习内容0605业务操作任务总结数字中国建设是推进中国式现代化的重要引擎，企业财务竞争力分析有助于提高企业竞争力，从财务数据中获取洞察力，做出商业决策。领域背景内容分解任务目标知识目标:通过本任务的学习,掌握企业财务竞争力分析的基础知识,理解净资产收益率、

销售净利率、

资产净利率的含义,掌握盈利能力分析三大指标的计算公式、

评价及应用,学会应用指标分析企业的盈利能力,判断企业盈利能力处于什么状态,为企业的发展提供决策支持。能力目标:

掌握雷达图、

直方图、

折线图等可视化分析图形的配置,学会应用指标进行某一指标的同比或环比分析,提高学生的技术工具应用能力、

数据处理能力、

数据分析能力、

可视化能力、

数据沟通能力、

问题解决能力。素养目标:提升数据思维,加深对数字经济的理解,注重自主发展、

合作参与、

创新实践,能够与时俱进不断学习,具备适应终身发展和服务数字经济发展需要的知识能力。任务内容：企业财务竞争力分析知识与技能净资产收益率衡量企业运用自有资本的效率，反映企业盈利能力和资本结构的关系。净资产收益率高意味着企业能够有效地利用股东资本获得收益。总资产收益率反映企业的盈利能力和竞争实力，是衡量企业整体资产运营效率的重要指标。高总资产收益率表明企业能够高效地利用资产产生利润。企业盈利能力分析流动比率衡量企业短期偿债能力，即企业流动资产与流动负债的比值。流动比率高说明企业短期内偿还债务的能力较强，但也可能导致资金使用效率降低。资产负债率反映企业资产中由债权人提供的比重，是衡量企业财务结构和偿债风险的重要指标。资产负债率适中有助于企业平衡债务成本和财务风险。企业偿债能力分析衡量企业应收账款的周转速度和管理效率，反映企业收款能力和信用政策的效果。高周转率意味着企业应收账款回收快，资金使用效率高。应收账款周转率反映存货的周转速度和资金使用效率，是衡量企业存货管理水平的重要指标。高存货周转率表明企业存货周转快，减少资金占用，提高资金流动性。存货周转率企业营运能力分析反映企业销售额的扩张和市场竞争力，是衡量企业市场占有率和成长性的关键指标。高营业收入增长率表明企业市场份额扩大，市场竞争力增强。总资产增长率反映企业的资产扩张和投资活动，是衡量企业扩张能力和发展潜力的重要指标。高总资产增长率意味着企业资产规模增长快，投资活动活跃。营业收入增长率企业发展能力分析业务操作创建文件夹结构，用于组织和存储财务竞争力分析相关的数据集、图表和仪表盘，提高工作效率和数据管理的条理性。配置图表，如指标卡，展示净资产收益率及其环比变化，设置图表的标题、字体和格式，使数据展示更加直观和易于理解。分组管理图表配置创建查询数据集，选择相关的财务数据，如总资产净利率、销售净利率、净资产收益率等，并进行数据预览，确保数据的准确性和完整性。数据集配置企业盈利能力监控——净资产收益率通过本任务的学习，初步掌握了企业盈利能力监控的基本概念，学会了如何进行指标分析的工作，并完成了企业盈利能力的配置。总结内容完成了企业盈利能力监控的分析，为后续的学习打下基础，帮助企业提高盈利能力和竞争力。应用价值202X.X谢谢大家《财务大数据分析》202X.X工作领域四：企业费用分析《财务大数据分析》0201领域背景内容分解0403任务目标知识与技能学习内容0605业务操作任务总结随着财政部实施减税降费政策，费用管控成为企业管理的关键。科学的费用管控能够控制企业经营成本，提升经济效益，对提质增产、降低成本、科技创新具有重要意义。领域背景内容分解任务目标知识目标:通过本任务的学习,学生能够从各种渠道收集相关财务资料,并对资料进行整理;能对成本费用情况进行分析;具有一定的决策分析能力;能够做到业财融合;能够对财务数据进行信息化处理;能够举一反三灵活运用知识;具有较强的自我学习能力和适应能力。能力目标:培养学生认真、

细致、

严谨的工作作风和敬业精神,形成良好的职业习惯;加强职业道德意识,养成遵纪守法的思想观念和廉洁自律的会计品格;增强与人沟通、

协调处理问题的团队协作能力,具有团队精神和与人协作共同完成任务的能力;适应时代的发展,具有大数据的收集、

整理、处理能力;掌握财务分析的基本方法,将来能够以此为基础学习更复杂的方法;适应企业不同的项目,能够把财务分析的知识运用到实际战略分析与决策中。素养目标:具备基本的费用分析素养,为企业运营提供可视化的费用数据操作、

分析和讨论的基本素质支撑;掌握成本费用构成、

成本费用变化趋势、

费用收入比、

期间费用比重同行业对比的方法;拓宽智能化费用管理在实际业务中的应用,提升知行合一的能力。任务内容：企业费用分析知识与技能费用确认原则详细解释权责发生制和配比原则在费用确认中的应用。权责发生制原则要求企业在费用发生时即进行确认，而不考虑款项是否实际支付，这有助于更准确地反映企业的真实财务状况。配比原则则要求将费用与其产生的收入相匹配，以确保收入和费用在时间上的一致性，避免因时间差异导致的财务报表失真。费用定义介绍费用的定义，区分广义和狭义的费用，以及如何按照权责发生制和配比原则确认费用。广义费用包括企业在生产经营过程中发生的所有耗费，狭义费用则特指与产品生产直接相关的成本。权责发生制原则要求费用在发生时即确认，而配比原则要求费用与其相关的收入相匹配。0102费用确认包括管理费用、销售费用和财务费用，详细解释每种费用的构成和核算方法。管理费用主要包括企业的行政管理费用，如办公费、人员工资等，核算时需按照实际发生额进行确认和计量。管理费用销售费用主要包括广告费、促销费等，核算时需考虑费用的实际效果和预期收益，以确保费用的合理性和效益最大化。销售费用财务费用主要包括利息支出等，核算时需考虑资金成本和融资结构，以优化企业的财务结构和降低融资成本。财务费用期间费用财务费用比值财务费用占营业收入的比值是指财务费用与营业收入的比例，计算公式为：财务费用/营业收入。这个比值反映了企业的财务成本对盈利的影响，是评估企业财务状况的重要指标。期间费用比重期间费用比重、财务费用占营业收入的比值、销售费用占营业收入的比值和管理费用占营业收入的比值的计算方法。期间费用比重是指期间费用占营业收入的比例，计算公式为：期间费用/营业收入。这个比值可以帮助企业评估费用控制的效果和企业的盈利能力。销售费用比值销售费用占营业收入的比值是指销售费用与营业收入的比例，计算公式为：销售费用/营业收入。这个比值可以帮助企业评估销售效率和市场推广的效果。期间费用计算公式管理费用比重管理费用占营业收入的比值是指财务费用与营业收入的比例，计算公式为：管理费用占营业收入的比值=管理费用÷营业收入。业务操作创建文件夹结构，用于组织和存储费用分析相关的数据集、图表和仪表盘。这有助于提高数据管理的效率和条理性，确保数据的可访问性和可维护性。创建查询数据集，选择相关的财务数据，如营业成本、税金及附加、销售费用、管理费用、财务费用等，并进行数据预览。这有助于确保数据的准确性和完整性，为后续的分析提供可靠的数据支持。配置图表，如饼图，展示成本费用构成，设置图表的标题、字体和格式。这有助于直观地展示成本费用的分布情况，便于理解和分析。分组管理数据集配置图表配置任务1成本费用构成信息资源配置调整数据结构，如将“SUBJECTCODE”的消息别名改为“CODE”。这有助于统一数据标准，提高数据的一致性和可比性。75%数据集配置创建查询数据集，新增“同比”指标，过滤关键费用项，预览数据集数据。这有助于分析费用的变化趋势，识别费用增长或减少的关键因素。52%图表配置配置折线直方图，展示成本费用变化趋势，设置图表的基本属性、图例、横轴、纵轴和序列。这有助于直观地展示费用随时间的变化情况，便于趋势分析和预测。81%010203任务2成本费用变化趋势创建查询数据集，新增“同比”指标，预览数据集数据。这有助于深入分析费用的详细构成，识别费用增长的具体项目。数据集配置创建分析表，设计表样，编辑分析表标题、字段名称，设置字段字体颜色、背景、行高、列宽等基本信息。这有助于提高报表的可读性和美观性，便于用户理解和使用。分析表配置任务3成本费用明细表数据集配置创建查询数据集，计算费用收入比，过滤关键费用项，预览数据集数据。这有助于评估费用与收入的关系，识别费用控制的效果。图表配置配置折线直方图，展示费用收入比，设置图表的基本属性、绘图、横轴、纵轴和序列。这有助于直观地展示费用收入比的变化情况，便于分析和比较。任务4费用收入比数据集配置创建查询数据集，选择集团与同行业期间费用比重相关的数据，预览数据集数据。这有助于比较企业与同行业的费用控制水平，识别企业在行业中的竞争地位。图表配置配置折线直方图，展示期间费用比重同行业对比，设置图表的基本属性、图例、横轴、纵轴和序列。这有助于直观地展示企业与同行业的费用比重差异，便于分析和改进。任务5期间费用比重同行业对比数据集配置进入仪表盘文件夹，新建企业费用分析仪表盘，勾选“成本费用变化趋势”“成本费用构成”“费用收入比”“期间费用比重同行业对比”将图表引入仪表盘图表配置在仪表盘中可以调整图表的大小和位置，且可设置成本费用构成、

成本费用变化趋势图任务6仪表盘配置通过本任务的学习，初步掌握了费用分析方法，学会了如何对企业业财数据进行系统分析和评价，并完成了费用分析与数据洞察的设置。总结内容完成了费用分析与数据洞察，为后续的学习打下基础，帮助企业优化费用管理，提升经济效益。应用价值202X.X谢谢大家《财务大数据分析》202X.X工作领域五：企业销售分析《财务大数据分析》0201领域背景内容分解0403任务目标知识与技能学习内容0605业务操作任务总结领域背景商业环境的变化企业销售分析的重要性在全球化和数字化时代背景下，企业面临着更加复杂多变的商业环境，需要通过深入研究销售分析来优化采购决策，以适应市场变化。企业必须利用数据分析和市场研究来更好地规划采购战略，以保持竞争力。企业销售分析的实际应用对于理解市场趋势、客户需求和产品表现至关重要。通过销售分析，企业能够识别增长机会、优化资源分配，并制定有效的市场策略。全球化与数字化的影响企业需要通过销售数据分析来适应不断变化的商业环境，包括消费者行为的变化和技术的进步。采购战略的规划需要基于对销售数据的深入理解和分析，以确保资源的有效利用。适应商业环境利用销售分析优化采购决策，可以帮助企业降低成本、提高效率，并增加市场份额。通过分析销售数据，企业能够预测未来需求，从而做出更加精准的采购计划。优化决策规划采购战略内容分解任务目标知识目标:

通过本任务的学习,掌握销售收入关键指标。

理解营业收入、

主营业务收入、

营业利润、

利润总额和净利润的含义,掌握各指标的计算公式、

评价及应用,学会应用指标分析企业近五年销售收入的总体情况,判断企业销售情况处于什么状态,为企业的发展提供决策支持。能力目标:

掌握区域销售分析和集团公司销售分析方法,掌握仪表盘图、

折线直方图等可视化分析图形的配置,提高学生的技术工具应用能力、

数据处理能力、

数据分析能力、

可视化能力、

数据沟通能力、

问题解决能力。素养目标:培养数据思维,加深对数字经济的理解,注重自主发展、

合作参与、

创新实践,能够与时俱进不断学习,具备适应终身发展和服务数字经济发展需要的知识能力。任务内容：集团销售分析对销售收入的总体情况进行整理分析，包括销售收入的构成、增长趋势和市场表现。分析可以帮助企业了解销售收入的整体状况，为进一步的决策提供数据支持。销售收入总体情况对各区域、各公司的销售情况进行分析和可视化展示，以识别不同地区和子公司的销售表现和潜力。这种分析有助于企业制定针对性的销售策略，优化资源配置，并提高整体销售效率。区域与公司销售情况集团销售分析了解集团销售情况集团新聘请的销售负责人需要详细了解集团销售情况，以便制定有效的销售策略。通过财务人员的分析，销售负责人可以获得关于销售收入的总体情况的深入洞察。提交分析报告销售负责人委托财务人员对近五年销售收入的总体情况进行整理分析，并提交报告。这一报告将为销售负责人提供关键数据和分析结果，帮助其做出基于数据的决策。销售负责人的需求知识与技能收入总额营业收入指企业经营业务所实现的收入总额，包括主营业务收入和其他业务收入。这是衡量企业销售绩效的重要指标，反映了企业在市场上的竞争力和盈利能力。收入构成营业收入的构成包括主营业务收入和其他业务收入，需要对这些收入进行详细分析，以了解企业的收入来源和结构。通过分析营业收入的构成，企业可以识别收入增长的驱动因素和潜在的风险点。营业收入主营业务收入是企业从事主要生产、经营活动所取得的营业收入。这是企业收入的主要来源，对企业的盈利能力和市场地位至关重要。对主营业务收入进行分析，可以帮助企业了解其核心业务的表现和市场竞争力。企业需要关注主营业务收入的增长趋势、市场份额和盈利能力，以制定有效的业务策略。主要生产、经营活动收入分析主营业务收入成本控制通过对营业利润的分析，企业可以了解成本控制的效果和需要改进的领域。企业需要关注营业利润的变化趋势，以优化成本结构和提高盈利能力。营业利润由营业收入减去营业成本、税金及附加、销售费用、管理费用等费用后的收益。这是衡量企业经营效率和盈利能力的重要指标。收益计算营业利润利润总额是营业利润和非经常性损益净额的总和。这是衡量企业整体盈利能力的重要指标，反映了企业在一定时期内的财务绩效。营业利润与非经常性损益对利润总额进行分析，可以帮助企业了解其整体财务状况和盈利能力。企业需要关注利润总额的构成和变化趋势，以评估企业的财务健康状况和盈利潜力。损益分析利润总额净额计算净利润是利润总额减去所得税费用后的净额。这是衡量企业最终盈利能力的关键指标，反映了企业在扣除所有费用后的净收益。税务影响对净利润的分析需要考虑税务影响，包括所得税费用的计算和优化。企业需要关注净利润的变化趋势，以评估企业的税务策略和盈利能力。0102净利润业务操作分组管理数据集设置图表配置配置图表，如仪表盘图，展示净利润及其同比变化，设置图表的标题、字体和格式。这有助于直观地展示净利润的关键指标，便于理解和分析。创建查询数据集，选择相关的财务数据，如营业收入、营业利润、利润总额、净利润等，并进行数据预览。这有助于确保数据的准确性和完整性，为后续的分析提供可靠的数据支持。创建文件夹结构，用于组织和存储销售分析相关的数据集、图表和仪表盘。这有助于提高数据管理的效率和条理性，确保数据的可访问性和可维护性。业务1：集团主要销售指标——净利润业务2：各区营业收入排名业务3：集团各公司营业收入排名（具体操作见教材）这有助于企业更好地理解销售数据，从而做出更加明智的业务决策。通过销售收入总体分析，了解了销售收入的重点关注指标，理解了销售分析的重点关注方向。总结内容完成了对企业销售分析的第一步，为后续的产品分析和客户分析打下基础。这将有助于企业优化销售策略，提高市场竞争力，并实现可持续的业务增长。0102应用价值202X.X谢谢大家《财务大数据分析》202X.X工作领域六：企业采购分析《财务大数据分析》0201领域背景内容分解0403任务目标知识与技能学习内容0605业务操作任务总结0102商业环境的变化在全球化和数字化时代背景下，企业面临着更加复杂多变的商业环境，需要通过深入研究采购分析来优化采购决策，以适应市场变化。企业必须利用数据分析和市场研究来更好地规划采购战略，以保持竞争力。企业采购分析的重要性企业采购分析的实际应用对于理解市场趋势、供应商行为和原材料表现至关重要。通过采购分析，企业能够识别成本节约机会、优化供应链，并制定有效的采购策略。领域背景内容分解原材料采购数量及采购单价变动情况分析原材料采购数量及采购单价变动情况，包括原材料采购数量的变化趋势和采购单价的波动情况。这种分析有助于企业了解原材料成本的变化，从而做出更加精准的采购计划。库存商品周转天数分析库存商品周转天数，包括库存商品的周转速度和库存水平。这种分析有助于企业优化库存管理，降低库存成本，并提高资金使用效率。原材料采购明细分析原材料采购明细，包括原材料的供应商、采购价格和采购数量等。这种分析有助于企业了解原材料供应的稳定性和成本效益，从而制定有效的采购策略。任务内容：采购-库存、原材料趋势分析任务目标理解采购的基本概念、原则和流程，包括采购、库存管理和原材料供应等方面的内容。掌握原材料价格和采购数量波动情况，了解企业议价能力，挖掘分析异常波动原因。采购基本概念掌握库存产品的周转情况，与原材料采购情况进行关联分析，指导原材料采购管理。掌握原材料采购明细情况，对原材料供应的稳定性进行分析。采购流程掌握知识目标掌握库存产品的周转情况，与原材料采购情况进行关联分析，指导原材料采购管理。这种能力有助于企业优化库存管理，降低库存成本，并提高资金使用效率。库存周转分析掌握原材料采购明细情况，对原材料供应的稳定性进行分析。这种能力有助于企业识别供应链风险，提高供应链的稳定性和可靠性。原材料供应分析能力目标提升决策能力，能够在不断变化的情况下做出明智的采购和库存管理决策。这种素养有助于企业应对市场变化，提高企业的竞争力和盈利能力。决策能力提升创新思维培养培养创新思维，寻找新的采购和库存管理方法，以提高效率和降低成本。这种素养有助于企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。素养目标知识与技能表明存货周转一次需要的时间，也就是存货转换成现金平均需要的时间。这种分析有助于企业了解存货的流动性和资金的使用效率。通过分析存货周转天数，企业可以优化库存管理，减少资金占用，提高资金周转速度。这种技能有助于企业提高资金使用效率，降低库存成本。周转时间分析周转效率优化存货周转天数周转次数计算周转效率提升表明1年中存货周转的次数，或者说明每1元存货投资支持的营业收入。这种分析有助于企业了解存货的周转效率和盈利能力。通过分析存货周转次数，企业可以提高存货管理效率，增加营业收入，提高投资回报率。这种技能有助于企业优化存货结构，提高存货周转速度。存货周转次数业务操作创建文件夹结构，用于组织和存储采购分析相关的数据集、图表和仪表盘。这有助于提高数据管理的效率和条理性，确保数据的可访问性和可维护性。分组管理创建查询数据集，选择相关的财务数据，如产品名称、原材料类别名称、时期、采购数量、采购单价等，并进行数据预览。这有助于确保数据的准确性和完整性，为后续的分析提供可靠的数据支持。数据集配置配置图表，如折线直方图，展示原材料采购数量及采购单价变动情况，设置图表的标题、字体和格式。这有助于直观地展示原材料采购数量和采购单价的变化趋势，便于分析和比较。图表配置业务1：原材料采购数量及采购单价变动情况数据集配置创建查询数据集，计算库存商品周转天数，选择相关的财务数据，如产品销售成本金额、平均库存金额等，并进行数据预览。这有助于确保数据的准确性和完整性，为后续的分析提供可靠的数据支持。图表配置配置图表，如折线直方图，展示库存商品周转天数，设置图表的基本属性、图例、横轴、纵轴和序列。这有助于直观地展示库存商品周转天数的变化趋势，便于分析和比较。业务2：库存商品周转天数图表配置配置分析表，展示原材料采购明细，设置表格的标题、字段名称、字体颜色、背景颜色等。这有助于直观地展示原材料采购明细，便于分析和比较。数据集配置创建查询数据集，选择原材料采购明细相关的数据，并进行数据预览。这有助于确保数据的准确性和完整性，为后续的分析提供可靠的数据支持。业务3：原材料采购明细通过对库存产品和原材料的分析，掌握了原材料的采购价格与采购数量变化之间的逻辑关系，发掘了其变动背后的原因，了解了不同供应商对同一原材料的供货影响，理解了库存商品周转天数对原材料采购计划制订的影响。总结内容完成了对采购的传统关注重点的分析，为深入采购关联分析打下基础。这将有助于企业优化采购策略，提高供应链效率，并实现成本节约。0102应用价值202X.X谢谢大家《财务大数据分析》202X.X工作领域七：行业竞争力分析《财务大数据分析》0201领域背景内容分解0403任务目标知识与技能学习内容0605业务操作任务总结领域背景产业是国家经济的支柱，其竞争力直接影响国家的综合实力和国际地位。一个国家的产业竞争力强，可以促进就业、增加税收、提高国民收入，从而推动国家的整体繁荣。国家强盛的基础行业竞争力分析帮助企业了解自身在行业中的地位，识别优势和劣势。通过分析，企业能够制定有效的竞争策略，提高市场竞争力，实现可持续发展。行业竞争力分析的作用产业的重要性制定竞争策略企业通过行业竞争力分析，可以了解市场趋势，预测未来变化，制定相应的竞争策略。这种分析有助于企业在激烈的市场竞争中保持领先地位，实现长期发展。提升产业竞争力行业竞争力分析有助于提升整个产业的竞争力，促进产业升级和结构优化。通过分析，可以发现产业中的薄弱环节，采取针对性措施，提高整个产业的竞争力。Part01Part02行业竞争力分析的意义涉及盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力的分析，全面评估上市公司的行业竞争力。四大能力分析从给定的上市公司数据源中提取数据，对装备制造业进行四大能力分析，获取关键业务洞察。数据提取与分析上市公司行业竞争力分析内容分解任务目标行业竞争力分析基础投资价值指标建立原则掌握行业竞争力分析的基础知识，理解投资价值指标建立原则、公司价值评价、对标分析的方法。包括财务指标与非财务指标相结合、定量指标与定性指标相结合、历史考察与未来预测相结合、可操作性原则。0102知识目标收集行业竞争力指标数据，掌握数据可视化工具的使用和配置方法，完成指标图表的编辑。数据收集与可视化能够进行指标计算与行业数据可视化，对指标数据进行解读，为决策提供支持。指标计算与解读能力目标信息化水平提升提高信息化水平，建立创新思维，养成在工作中应用技术工具的能力。通过技术工具的应用，提高工作效率，实现数据驱动的决策。技术工具应用素养目标财务与非财务指标结合投资价值指标建立原则要求将财务指标与非财务指标相结合，全面评估企业价值。定量与定性指标结合定量指标与定性指标相结合，确保指标体系的科学性和实用性。投资价值指标建立原则知识与技能涵盖财务状况、经营管理水平、核心竞争优势、行业发展前景、高级管理人员能力和信息披露质量六个方面。财务状况评价经营管理水平是公司价值评价的重要方面，直接影响企业的盈利能力和市场竞争力。经营管理水平公司价值评价趋势分析法趋势分析法通过分析财务报表中各项指标的变化趋势，预测企业未来的财务状况和经营成果。通过比较不同时期的财务报表，分析企业的财务状况和经营成果的变化趋势。比较分析法财务报表分析方法通过与绩效更高的组织比较，以取得更好的绩效，组织创新和流程再造的过程。绩效比较01对标分析有助于组织创新和流程再造，提高企业的核心竞争力。组织创新02对标分析业务操作1.净资产收益率分析分析上市公司净资产的获利能力，反映企业自有资本的盈利水平。2.总资产净利率分析分析上市公司总资产的获利能力，反映企业资产的运营效率。3.销售净利率分析分析上市公司销售收入的获利能力，反映企业