财务大数据分析教学大纲

《财务大数据》课程教学大纲7/7《财务大数据分析》课程教学大纲课程基本信息表1课程基本信息课程名称财务大数据总学时48适用专业会计/财务管理课程类别专业核心课程/专业方向课程选用教材《财务大数据分析实验教程》先修课程《财务会计》、《财务管理》制订人审核人制订时间课程描述/目标大数据分析已经深入到我们的日常生活中，影响着我们的交通、饮食、娱乐等方方面面。大数据与财务融合形成财务大数据，对财务信息化的发展、财务管理思想的转变、财务人员的转型也带来了巨大的冲击与影响。在大数据时代，财务信息焕发出勃勃生机，对于很多财务信息的收集、处理、分析不再是难题。企业的财务信息系统实现集中统一的财务管理平台，规范实现企业财务核算一体化管理，在企业的投资决策、全面预算、内部控制、业绩评价等方面发挥着巨大的作用。在大数据时代发展的全面推动下，企业对财务人员的要求也不断提升，财务人员不仅仅要掌握相关的财务管理专业知识，还必须在了解企业的战略发展规划后帮助企业做好决策工作，从而实现企业利润的增长，因此财务人员真正掌握分析数据、挖掘数据信息、探寻数据信息中所蕴含的商业价值才是重要工作。本课程选取了处于新零售行业的金蝶企业客户作为原型，通过整合来自企业经营的大数据以及互联网的大数据为基础，结合大量丰富的企业管理与业务案例场景，从大数据采集、处理、挖掘、可视化分析，到决策与优化改善，逐步展开，让读者具备大数据的技术基础（Python、SQL），掌握大数据采集、处理的方法，具备应用典型的大数据算法进行价值挖掘的能力，具备结合企业经营管理场景进行大数据可视化分析、决策的能力。本课程具有以下几个突出特色：涵盖大数据大数据采集、处理、挖掘、可视化分析、决策与优化改善的完整内容；以一个典型的新零售企业的案例为背景，完整贯穿全课程，让学生具备完整的企业大数据处理分析能力；提供python、SQL的技术基础学习并封装算法代码、工具，让学生具备一定的技术能力，但又不至于陷入技术难度中；课程案例场景丰富，且结合企业典型的大数据挖掘、分析场景，重在培养学生的实践能力；涵盖业务、财务等内容，而不是仅选取的上市公司财务数据，让学生具备业财融合的大数据挖掘分析能力，更符合企业未来的用人需求趋势。三、课程教学内容及基本要求《财务大数据分析》课程致力于培养学员在数字经济时代运用大数据技术解决复杂财务问题的综合能力。课程体系完整、层层递进，涵盖四大核心模块：从大数据基础认知与工具实操，到企业经营中的销售、采购、存货及生产等多场景的智能分析与决策，进而深入财务报表与效率的智能评价，拓展至财务预测、风险预警。通过系统学习，学员将能熟练应用SQL、Python、机器学习算法及金蝶企业级分析平台，实现从数据到洞察、从业务到财务的全面智能化转型。（一）财务大数据分析基础这一部分旨在为学生构建大数据分析的技术认知框架与工具应用能力。课程首先从理念层面入手，帮助学生理解大数据的基本概念及其在各行各业的应用价值，建立起用数据驱动决策的思维方式。在此基础上，课程引入了财务数据分析中两种核心的实用工具。学生将学习Python编程在数据采集、清洗、处理以及可视化方面的基本应用，掌握如何利用程序高效地处理批量财务数据，并将枯燥的数据转化为直观的图表。同时，学生还需掌握SQL语言，学习如何从大型数据库中精准地查询、筛选和提取所需信息。这一部分的学习要求学生不仅要理解大数据的技术内涵，更要初步具备利用编程语言和数据库语言自主获取数据、整理数据的能力，为后续复杂的分析任务打下坚实的技术基础。（二）企业经营决策分析在具备数据处理能力后，课程深入到企业具体的业务运营层面，培养学生利用数据进行商业洞察与决策支持的能力。这一部分的学习以企业经营的全流程为主线展开，要求学生能够从企业背景出发，结合SWOT分析和战略目标，将宏观的战略思考与具体的业务数据相结合。在销售环节，学生需要分析销售计划的完成情况、不同渠道的效益，并基于数据做出科学的定价决策，甚至运用决策树模型预测门店销量，通过用户画像技术精准定位客户群体。在采购与存货环节，学生要分析采购成本与供应商绩效，并引入K-means聚类算法对供应商进行分类管理，同时利用社会网络关系分析识别招标中的潜在风险。对于存货，则需进行总体状况、结构库龄以及减值的深度剖析。在生产环节，学生需要综合分析生产成本、质量控制、交付及时性和作业安全。通过这一系列主题的学习，旨在培养学生从财务视角审视业务、用数据优化运营的复合能力，使其能够为企业的采购、生产、销售等关键环节提供有力的数据支持与优化建议。（三）财务分析与评价这一部分回归到财务专业的核心，专注于运用大数据工具对企业财务状况进行系统性诊断与评价。课程不再局限于传统的财务比率计算，而是强调在数字化环境下对财务数据进行深度挖掘和动态分析。学生将综合运用之前学到的数据处理技术，对企业的财务报表和相关数据进行整合与计算，全面分析企业的偿债能力（包括短期和长期）、盈利能力、营运能力以及发展能力。学习这一部分的要求是，学生能够透过财务数据表面的波动，洞察企业深层的财务健康状况和经营成果，并能将财务指标与非财务信息相结合，形成对企业整体经营绩效的综合评价。这不仅要求学生掌握扎实的财务分析理论知识，更要求其具备利用技术手段高效处理复杂财务数据、并得出可靠分析结论的实践能力。（四）财务预测与风险分析课程的最后一部分着眼于未来，培养学生的前瞻性思维和风险防控能力。基于前序模块对企业业务和财务状况的深入理解，这一部分将分析视角从“回顾过去”转向“预测未来”。学生将学习如何构建经营预警模型，通过设定关键指标阈值和监控数据异常波动，提前识别企业潜在的运营风险、财务风险、绩效下滑风险以及合规性风险。学习这一部分内容，要求学生能够综合运用大数据分析手段，将零散的数据点连接成风险监控网络，不仅要能发现已经发生的问题，更要具备预测潜在危机的意识和能力。其核心在于培养学生建立企业风险管理的“仪表盘”，为企业管理层的战略决策和风险防控提供前瞻性的数据指引，从而保障企业的稳健运营与可持续发展。四、教学安排及教学方式本课程总学时48学时，均为实验（上机）学时。主要采用教师讲授准备知识、引导思考并安排任务，由学生自主操作，教师现场指导、答疑的形式，上机练习可利用实验室电脑进行。表2教学内容与课时安排模块内容应达到能力要求课时认识大数据了解大数据基础、大数据决策分析方法1.理解财务大数据特征与应用场景22.掌握数据驱动决策的基本逻辑与流程初识Python和SQLPython入门及应用、SQL入门及应用1.掌握Python基础语法与常用财务库62.能够使用SQL进行跨表数据查询与提取数据采集、处理与挖掘数据采集、处理、挖掘1.掌握爬虫基础或API数据获取方式42.能够利用工具进行数据清洗与特征工程分析企业背景企业概况、SWOT分析、战略目标分析1.能够快速提取并分析企业内外部经营环境22.建立战略导向的数据分析思维销售主题分析计划完成情况、渠道效益、定价决策、决策树门店销量预测、用户画像1.掌握多维销售业绩评价指标体系82.能够运用决策树算法进行销售预测采购主题分析采购成本、执行绩效、K-means供应商分类、社会网络招标风险分析1.实现采购全链条的成本与效率监控62.掌握聚类算法在供应商管理中的应用存货主题分析存货总体状况、结构与库龄分析、减值与报损分析1.识别存货周转瓶颈与积压风险42.能够构建动态存货预警模型生产主题分析生产成本、质量控制、交付及时性、作业安全监测1.建立生产过程的精细化成本控制体系42.掌握异常生产数据的监控与诊断技术财务主题分析偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力分析1.熟练运用大数据手段进行财务比率深度穿透82.能够进行多维度的同业对标分析经营预警分析风险预警、绩效预警、合规预警分析1.掌握财务造假与合规风险的识别模型42.能够设计并输出经营预警报告总计48五、考核要求与成绩评定表3考核要求与成绩评定课程最终成绩记载方式百分制课程最终成绩组成课程最终成绩=平时成绩（70%）+结课考核成绩（30%）平时成绩评定权重平时成绩以最高积分折算为满分70分，占最终成绩的70%。考核内容及方式平时成绩根据课堂表现、课堂测验完成情况进行评定。1.课堂表现。2.课堂练习。评价办法课堂表现包括提问和主动回答问题等，一次加1分，10分为上限；课堂练习由系统评分，按百分制进行折算。课程结业考核权重课程结业考核成绩满分100分，占课程最终成绩的30%。考核内容完成综合测验。评价办法由系统自动评分，按百分制进行折算。考核方式考试是否设置补考否六、其他财务大数据课程紧接最前沿财务应用，上机实训案例均来自真实的企业应用场景，在完成本课程前，学生需具备基本的财务知识、会计信息系统相关理论知识，对企业相关的业务场景具有一定了解。基于此，完成对各个案例业务数据采集、数据处理、数据分析与展示等内容，将大数据技术更好地服务于财务管理工作。为应对企业需要，本课程更着重培养财会学子的实际操作能力、问题分析及解决能力，因此在课程安排上，更注重于引导的方式引导学生主动思考，精准找到业务痛点，利用所学解决问题。老师需更好地利用教学等资源从以下方面加以指导：1.教师于教学中扮演着设计者和激励者的角色，鼓励学生积极参与讨论。在教学过程中，根据教学目的及实践要求，把实际中真实的情景加以典型化处理，模拟成供学生思考分析和判断的案例，通过对企业销售、采购、存货、生产与账表数据分析和研究，引导找出解决问