大数据财务分析与决策 教案 张敏

第1页《大数据财务分析与决策》课程教案总学时：48学时（理论25学时，实践23学时）

课程基本信息项目内容项目内容课程名称大数据财务分析与决策总学时48学时课程性质专业选修课／专业方向课学时构成第1章为理论教学，第2-11章含实训建议学分3学分适用专业会计学、财务管理、审计学、金融及相关专业授课方式讲授、案例、演示、实训、项目考核方式按教学大纲执行主要教材张敏、马黎珺、童丽静、李瑞雪：《大数据财务分析与决策》（中国人民大学出版社，2025年，ISBN978-7-300-34322-8）实训路径机器学习平台、Python编程或二者结合总体教学要求教学过程严格按教学大纲的章节学时安排，各章教学过程设计的总分钟数等于该章学时数乘45分钟。第1章为纯理论教学，按照教材的理论章节组织讲授、案例分析、课堂讨论和课堂练习；第2至第11章均按教师讲授本章理论与技术方法—教师介绍实训目的和主要方法——学生依据配套实训手册在机器学习平台或Python中操作的顺序组织。实训环节的学生活动以完成实训手册规定的操作为主，同步记录数据处理、模型运行、预测或评价结果等。教师应在实训前说明实训目标、数据、模型和预期输出，实训中关注操作是否按手册完成，实训后指导学生核对结果并整理实训记录。当一章设置的实训数量多于该章实践学时（如第3章、第4章）时，教师可采用“教师演示关键流程＋学生分组选做、组间轮换”的方式组织；学生未在课堂完成的实训应在课后补做，确保每名学生最终覆盖配套实训手册的全部实训内容。

教学单元设计教学单元1第1章大数据财务分析与决策概述栏目教学设计栏目设置章节名称第1章大数据财务分析与决策概述教学时数6学时（270分钟）学时构成理论6学时，实践0学时授课方式讲授、案例、讨论内容定位介绍大数据背景下的财务管理变革、大数据方法体系、机器学习、多模态数据分析和科学决策方法，建立全书的技术与业务主线。主要产出第1章知识结构与课堂练习记录教学目的与要求知识目标：理解数智化对财务职能、人才能力与决策方式的影响；掌握数据采集、仓储、预处理、可视化的基本流程；理解监督学习、无监督学习、深度学习、多模态分析及常用风险决策、多属性决策方法。

能力目标：能够把财务管理问题转化为数据分析任务，识别目标变量、特征变量和评价指标；能够根据问题类型初步选择回归、分类、聚类或决策方法。

素养目标：形成数据伦理、隐私保护、算法审慎和结果可解释意识，避免以模型输出替代专业判断。教学内容1.1大数据背景下的财务管理变革1.2大数据方法的体系构建1.3机器学习技术1.4多模态数据分析1.5常用科学决策方法教学重点难点重点：大数据财务分析与决策的基本流程；机器学习、自然语言处理（NLP）和多模态分析在财务场景中的作用；风险决策和多属性决策方法。难点：财务业务问题与数据分析任务的对应关系；不同机器学习方法的适用条件；模型结果与财务决策之间的关系。课前准备教师准备学生准备环境与资料核对第1章教材内容；准备理论讲授、案例分析和课堂练习材料。阅读第1章教材；预习大数据财务分析、机器学习、多模态数据分析和科学决策等基本概念。教材、课件（第1章无实训教学）教学过程设计时长主题教师活动学生活动阶段产出45分钟大数据背景下的财务管理变革讲授财务管理由核算监督向分析预测和决策支持转变的背景、表现与人才要求。听讲并结合已有财务课程知识，梳理传统财务工作与数智化财务工作的差异。变革要点记录45分钟大数据方法体系讲授数据采集、数据仓储、数据预处理、数据可视化和分析决策之间的关系。根据教师给出的财务场景，指出数据来源、处理环节和可能的输出。方法体系框架45分钟机器学习技术讲授监督学习、无监督学习、深度学习及回归、分类、聚类等基本方法。根据教材中的盈利预测、风险识别、战略群组等场景，判断所对应的方法类型。方法与场景对应表45分钟多模态数据分析讲授文本、图像、音频、视频等数据的特点及其与结构化财务数据的结合方式。阅读教师提供的场景说明，指出不同模态数据在财务分析中的可能用途。多模态应用记录45分钟科学决策方法讲授风险决策、决策树、多属性决策等方法的基本概念和适用场景。根据课堂案例，区分预测问题、评价问题和选择问题。决策问题分类表45分钟课程内容总结归纳“业务问题—数据—方法—结果—决策”的课程主线，说明后续实训课程的学习要求。整理本章知识结构，完成课堂小测和疑难问题记录。本章知识结构讨论与作业1.模型预测准确率越高，财务决策就一定越好吗？2.财务人员在算法项目中最不可替代的能力是什么？课后作业：阅读第1章，整理大数据财务分析的基本流程，并结合一个财务决策场景说明各环节的作用。课后反思记录授课后填写：学生是否理解本章理论概念和技术方法；案例讨论中的主要困难；课堂练习完成情况；学生对后续实训课程的准备情况；下次授课需要调整的说明和示例。

教学单元2第2章企业财务状况分析栏目教学设计栏目设置章节名称第2章企业财务状况分析教学时数6学时（270分钟）学时构成理论3学时，实践3学时授课方式讲授、案例、实训内容定位围绕企业盈利、营运、偿债和发展能力预测，按照实训手册分别完成四个预测实训。主要产出第2章实训记录或阶段报告教学目的与要求知识目标：理解传统财务状况分析与数智化预测的差异，掌握特征工程、模型训练和模型评价流程，理解决策树回归、支持向量机回归、XGBoost回归和随机森林回归的适用特点。能力目标：能够清洗财务指标数据，构造训练与测试数据，完成四类财务能力预测并解释特征重要性。素养目标：坚持数据真实、口径一致和审慎预测，认识历史数据、行业差异与模型偏差对结论的影响。教学内容2.1企业财务状况预测方法2.2机器学习的基本流程2.3企业盈利能力预测2.4企业营运能力预测2.5企业偿债能力预测2.6企业发展能力预测教学重点难点重点：财务预测任务中的目标变量、特征变量和数据划分；决策树回归、支持向量机回归、XGBoost回归和随机森林回归的使用流程；预测结果和回归指标的读取。难点：财务状况预测数据的预处理；不同模型的实训流程的差异；依据平台输出结果进行规范解释。课前准备教师准备学生准备环境与资料核对本章教材的内容和实训手册；检查平台或Python环境、数据集和示例流程；准备实训中可能出现的操作提示。阅读本章教材；了解实训名称和预测目标；完成平台账号、软件和数据环境检查。教材、对应编号的实训手册、机器学习平台或Python环境、必要的数据文件。教学过程设计环节主题教师活动学生活动阶段产出45分钟理论讲授（1）：财务状况预测方法与任务框架讲授财务状况预测的任务类型、四类能力预测的目标变量与业务含义，明确“业务问题—数据—模型—评价—决策”的任务框架。听讲并梳理盈利、营运、偿债、发展四类预测任务的目标变量、主要特征与成果形式。预测任务框架表45分钟理论讲授（2）：特征工程、数据划分与模型评价讲授数据清洗、异常值与缺失值处理、滞后数据生成、特征标准化、训练集与测试集划分以及回归评价指标。结合示例数据明确预处理步骤、数据划分方式和回归指标的读取口径。数据处理与评价要点45分钟实训2-1企业盈利能力预测（示范实训）介绍实训目的和决策树回归方法，完整演示数据读取、预处理、滞后数据生成、训练测试集划分、模型训练、预测和回归指标评估流程。按照《实训2-1》在机器学习平台或Python中同步完成操作，记录关键步骤、模型结果和回归评估指标。盈利能力预测实训记录45分钟理论讲授（3）：四类回归模型原理与结果解释结合实训2-1的运行结果，讲授决策树回归、支持向量机回归、XGBoost回归和随机森林回归的原理差异、适用特点与特征重要性的解释边界。对比四类模型的适用条件，依据平台输出练习规范表述预测结果，不把特征重要性等同于因果关系。模型比较与解释要点45分钟实训2-2至2-4营运、偿债与发展能力预测（分组实训）说明三个实训的模型方法与操作差异，安排学生分组完成、组间轮换，教师巡回指导并提示共性问题。按《实训2-2》《实训2-3》《实训2-4》分组完成实操，未在课堂完成的实训课后补做，保存全部预测与评价结果。三类能力预测实训记录45分钟实训结果讲评与整理组织各组汇报实训结果，讲评共性问题，核对四个实训的目标变量、模型类型、输出结果和评价指标。整理四个实训的操作记录和结果，完成规范的结果解释，不额外开展手册之外的参数寻优。财务状况预测实训汇总实训组织与评价组织方式：教师先介绍实训目的、数据、主要方法、操作顺序和预期输出；学生按照对应实训手册在机器学习平台或Python中完成实操；教师根据运行情况进行个别指导；学生提交实训记录。评价维度观察点建议权重操作完成能按实训手册完成数据读取、处理、模型运行或结果查看40%记录规范记录关键设置、操作步骤、输出结果和必要截图25%结果理解能够正确说明预测、分类、评价或可视化输出的含义20%学习规范数据使用合规，结果表达审慎，不虚构结论15%讨论与作业1.为什么同一模型对不同行业企业的预测效果可能差异很大？2.特征重要性是否等同于因果关系？课后作业：完成一份财务能力预测实验报告，包括数据说明、实训步骤、模型参数、评价指标、结果截图或输出和简要解释。课后反思记录授课后填写：学生是否理解本章理论概念和技术方法；案例讨论中的主要困难；课堂练习完成情况；学生对后续实训课程的准备情况；下次授课需要调整的说明和示例。

教学单元3第3章企业融资需求分析栏目教学设计栏目设置章节名称第3章企业融资需求分析教学时数3学时（135分钟）学时构成理论2学时，实践1学时授课方式讲授、案例、实训内容定位介绍融资需求分析、融资成本预测和资金需求量预测，并依据实训手册组织融资成本、现金流和融资计划实训。主要产出第3章实训记录或阶段报告教学目的与要求知识目标：理解融资需求分析的含义、影响因素和基本方法，掌握LPR变动、债券融资成本及经营与投资现金流预测的分析思路。能力目标：能够基于内外部数据估计资金缺口，比较融资成本并编制融资计划。素养目标：兼顾融资成本、期限结构、偿债压力和信息披露责任，形成稳健融资意识。教学内容3.1企业融资需求分析简介3.2融资成本预测3.3资金需求量预测教学重点难点重点：融资需求分析的基本思路；LPR、债务融资成本和现金流预测；资金需求确定与融资计划制定。难点：融资成本预测与融资需求的衔接；将现金流预测结果用于融资计划。课前准备教师准备学生准备环境与资料核对本章教材内容和实训手册；检查平台或Python环境、数据集和示例流程；准备实训中可能出现的操作提示。阅读本章教材；了解实训名称和预测目标；完成平台账号、软件和数据环境检查。教材、对应编号的实训手册、机器学习平台或Python环境、必要的数据文件。教学过程设计环节主题教师活动学生活动阶段产出45分钟理论讲授（1）：融资需求分析方法讲授融资需求的含义、影响因素、LPR调整与债券融资成本预测、经营与投资现金流预测的基本方法。听讲并梳理LPR、债务融资成本、经营现金流、投资现金流与资金缺口之间的逻辑关系。融资分析框架图45分钟理论讲授（2）：融资成本、现金流与融资计划衔接讲授六个实训之间的衔接关系，说明如何由现金流预测测算资金缺口、比较融资成本并编制融资计划。明确《实训3-1》至《实训3-6》的预测目标、输入数据、输出结果及其在融资决策中的用途。六个实训关系表45分钟实训3-1至3-6融资成本、现金流与融资计划（分组实训）演示关键操作流程，安排学生分组选做实训并组间轮换，讲解资金需求确定与融资计划制定的输出要求。按教师安排分组完成《实训3-1》至《实训3-6》，课堂未完成的实训课后补做，整理融资成本、现金流和融资计划结果。融资需求分析实训记录实训组织与评价组织方式：教师先介绍实训目的、数据、主要方法、操作顺序和预期输出；学生按照对应实训手册在机器学习平台或Python中完成实操；教师根据运行情况进行个别指导；学生提交实训记录。评价维度观察点建议权重操作完成能按实训手册完成数据读取、处理、模型运行或结果查看40%记录规范记录关键设置、操作步骤、输出结果和必要截图25%结果理解能够正确说明预测、分类、评价或可视化输出的含义20%学习规范数据使用合规，结果表达审慎，不虚构结论15%讨论与作业1.预测资金缺口为零是否意味着企业不需要融资安排？2.利率最低的融资方式为什么未必是最优方案？课后作业：提交融资需求分析实训记录，列出各实训的预测目标、主要操作和最终结果。课后反思记录授课后填写：学生是否理解本章理论概念和技术方法；案例讨论中的主要困难；课堂练习完成情况；学生对后续实训课程的准备情况；下次授课需要调整的说明和示例。

教学单元4第4章并购项目决策栏目教学设计栏目设置章节名称第4章并购项目决策教学时数3学时（135分钟）学时构成理论2学时，实践1学时授课方式讲授、案例、实训内容定位介绍传统并购决策与智能并购决策，依据实训手册完成随机森林、XGBoost并购成功率和SVM商誉减值预测。主要产出第4章实训记录或阶段报告教学目的与要求知识目标：理解传统并购决策与智能并购决策的差异，掌握随机森林、XGBoost与SVM在并购风险预测中的应用逻辑。能力目标：能够构造并购样本特征、训练分类模型、解读混淆矩阵并提出并购决策建议。素养目标：重视并购信息真实性、利益相关者影响与商誉泡沫风险，保持审慎职业判断。教学内容4.1并购决策方法4.2并购成功率预测4.3商誉减值概率预测教学重点难点重点：并购决策方法；并购成功率预测；商誉减值预测。难点：分类预测结果的理解；并购成功率和商誉减值预测与并购决策的衔接。课前准备教师准备学生准备环境与资料核对本章教材内容和实训手册；检查平台或Python环境、数据集和示例流程；准备实训中可能出现的操作提示。阅读本章教材；了解实训名称和预测目标；完成平台账号、软件和数据环境检查。教材、对应编号的实训手册、机器学习平台或Python环境、必要的数据文件。教学过程设计环节主题教师活动学生活动阶段产出45分钟理论讲授（1）：并购决策方法讲授传统并购决策与智能并购决策的差异，以及尽职调查、估值与并购成功率、商誉减值风险预测的关系。梳理并购决策的关键环节和风险点，明确三个实训在并购决策中的位置。并购决策框架图45分钟理论讲授（2）：分类模型训练评价与风险预测逻辑讲授随机森林、XGBoost和SVM分类模型的训练、预测、混淆矩阵与分类指标评价，说明预测结果的使用边界。明确三个实训的预测目标、模型类型、主要输出及与并购决策建议的衔接方式。并购实训任务表45分钟实训4-1至4-3并购成功率与商誉减值预测（分组实训）演示数据处理、模型训练、测试集预测与评价的共性流程，安排学生分组完成三个实训并轮换。按《实训4-1》《实训4-2》《实训4-3》分组完成实操，课后补做未完成实训，记录预测、评价结果及决策参考说明。并购风险预测实训记录实训组织与评价组织方式：教师先介绍实训目的、数据、主要方法、操作顺序和预期输出；学生按照对应实训手册在机器学习平台或Python中完成实操；教师根据运行情况进行个别指导；学生提交实训记录。评价维度观察点建议权重操作完成能按实训手册完成数据读取、处理、模型运行或结果查看40%记录规范记录关键设置、操作步骤、输出结果和必要截图25%结果理解能够正确说明预测、分类、评价或可视化输出的含义20%学习规范数据使用合规，结果表达审慎，不虚构结论15%讨论与作业1.并购成功应按交易完成还是按长期绩效改善定义？2.低概率高损失风险在并购决策中应如何处理？课后作业：整理并购三个实训的模型、预测目标和结果，写一段基于实训结果的并购风险说明。课后反思记录授课后填写：学生是否理解本章理论概念和技术方法；案例讨论中的主要困难；课堂练习完成情况；学生对后续实训课程的准备情况；下次授课需要调整的说明和示例。

教学单元5第5章存货管理栏目教学设计栏目设置章节名称第5章存货管理教学时数3学时（135分钟）学时构成理论1学时，实践2学时授课方式讲授、案例、实训内容定位介绍传统和智能存货管理、存货需求量预测及智能存货采购决策，依据实训手册完成ARIMA和LSTM预测实训。主要产出第5章实训记录或阶段报告教学目的与要求知识目标：理解传统与智能存货管理，掌握ARIMA、LSTM需求预测和安全库存、再订货点计算。能力目标：能够完成时间序列整理、模型比较、需求预测和采购参数计算。素养目标：在库存成本、缺货损失和供应风险之间保持平衡，避免机械采用单一预测值。教学内容5.1存货管理方法5.2存货需求量预测5.3智能存货采购决策教学重点难点重点：存货需求量预测；ARIMA和LSTM的实训流程；安全库存与再订货点。难点：时间序列数据的整理；预测结果在存货采购决策中的使用。课前准备教师准备学生准备环境与资料核对本章教材内容和实训手册；检查平台或Python环境、数据集和示例流程；准备实训中可能出现的操作提示。阅读本章教材；了解实训名称和预测目标；完成平台账号、软件和数据环境检查。教材、对应编号的实训手册、机器学习平台或Python环境、必要的数据文件。教学过程设计环节主题教师活动学生活动阶段产出45分钟理论讲授：存货管理与时间序列预测讲授存货管理方法、时间序列预测思路、ARIMA和LSTM的基本特点，以及安全库存和再订货点。明确需求预测、库存参数和采购决策之间的关系。存货管理流程图45分钟实训5-1基于ARIMA的存货需求预测介绍实训目的和ARIMA方法，演示数据导入、时间序列设置、模型运行、需求预测及结果查看。按照《实训5-1》在平台或Python中完成实操，记录预测结果。ARIMA实训记录45分钟实训5-2基于LSTM的存货需求预测与采购决策介绍实训目的和LSTM方法，演示需求预测、结果查看以及根据预测结果开展存货采购决策的操作。按照《实训5-2》完成实操，整理预测结果和采购决策所需数据。LSTM与采购实训记录实训组织与评价组织方式：教师先介绍实训目的、数据、主要方法、操作顺序和预期输出；学生按照对应实训手册在机器学习平台或Python中完成实操；教师根据运行情况进行个别指导；学生提交实训记录。评价维度观察点建议权重操作完成能按实训手册完成数据读取、处理、模型运行或结果查看40%记录规范记录关键设置、操作步骤、输出结果和必要截图25%结果理解能够正确说明预测、分类、评价或可视化输出的含义20%学习规范数据使用合规，结果表达审慎，不虚构结论15%讨论与作业1.预测误差较大时，增加安全库存是否总是合理？2.促销和断货数据会怎样影响需求预测？课后作业：提交存货需求预测实训记录，说明ARIMA和LSTM实训中各自完成了哪些操作。课后反思记录授课后填写：学生是否理解本章理论概念和技术方法；案例讨论中的主要困难；课堂练习完成情况；学生对后续实训课程的准备情况；下次授课需要调整的说明和示例。

教学单元6第6章供应链管理栏目教学设计栏目设置章节名称第6章供应链管理教学时数3学时（135分钟）学时构成理论1学时，实践2学时授课方式讲授、案例、实训内容定位介绍传统和智能供应链管理，依据实训手册完成供应商推荐、客户风险评价和物料排产量预测及畅销品分析。主要产出第6章实训记录或阶段报告教学目的与要求知识目标：理解智能供应链的数据基础，掌握随机森林供应商推荐、客户风险评价及LSTM畅销品预测的基本逻辑。能力目标：能够建立多指标供应商和客户特征体系，输出推荐或风险结果，并解释业务影响。素养目标：关注供应链公平、客户数据保护和模型歧视风险，避免把相关性评分直接作为唯一决策依据。教学内容6.1传统和智能供应链管理6.2智能供应商推荐6.3智能客户风险评价6.4畅销品预测教学重点难点重点：智能供应商推荐；智能客户风险评价；物料排产量预测及畅销品分析。难点：供应链对象与预测任务的对应关系；将平台输出结果用于供应链管理。课前准备教师准备学生准备环境与资料核对本章教材内容和实训手册；检查平台或Python环境、数据集和示例流程；准备实训中可能出现的操作提示。阅读本章教材；了解实训名称和预测目标；完成平台账号、软件和数据环境检查。教材、对应编号的实训手册、机器学习平台或Python环境、必要的数据文件。教学过程设计环节主题教师活动学生活动阶段产出45分钟理论讲授：智能供应链管理讲授传统和智能供应链管理、供应商推荐、客户风险评价和畅销品预测的业务目标及方法。明确供应商、客户和商品三个分析对象及其预测或评价目标。供应链实训任务表45分钟实训6-1供应商推荐介绍实训目的和随机森林供应商推荐方法，说明数据导入、特征选择、模型运行和推荐结果查看步骤。按照《实训6-1》在平台或Python中完成供应商推荐操作，记录推荐结果。供应商推荐实训记录45分钟实训6-2至6-3客户风险与畅销品分析介绍客户风险评价和物料排产量预测及畅销品分析的实训目的与主要操作，说明两个实训的输出如何服务客户管理和排产安排。按《实训6-2》《实训6-3》完成实操，保存风险评价、排产预测和畅销品分析结果。供应链分析实训记录实训组织与评价组织方式：教师先介绍实训目的、数据、主要方法、操作顺序和预期输出；学生按照对应实训手册在机器学习平台或Python中完成实操；教师根据运行情况进行个别指导；学生提交实训记录。评价维度观察点建议权重操作完成能按实训手册完成数据读取、处理、模型运行或结果查看40%记录规范记录关键设置、操作步骤、输出结果和必要截图25%结果理解能够正确说明预测、分类、评价或可视化输出的含义20%学习规范数据使用合规，结果表达审慎，不虚构结论15%讨论与作业1.供应商综合得分高但单一关键指标不合格时应如何处理？2.客户风险模型如何避免对新客户不公平？课后作业：整理供应链三个实训的输入、模型和输出，形成一页供应链分析结果表。课后反思记录授课后填写：学生是否理解本章理论概念和技术方法；案例讨论中的主要困难；课堂练习完成情况；学生对后续实训课程的准备情况；下次授课需要调整的说明和示例。

教学单元7第7章企业风险分析栏目教学设计栏目设置章节名称第7章企业风险分析教学时数6学时（270分钟）学时构成理论3学时，实践3学时授课方式讲授、案例、实训内容定位介绍企业风险分析方法，依据实训手册分别完成财务舞弊甄别、债券违约预警、市场与交易违规预测和法律诉讼风险预警。主要产出第7章实训记录或阶段报告教学目的与要求知识目标：理解传统与数智化风险分析，掌握舞弊、违约、违规和诉讼风险的特征构造、模型训练与评价。能力目标：能够完成风险数据处理、分类预测、阈值调整和高风险样本解释，形成预警处置建议。素养目标：坚持风险模型服务于审慎管理，尊重证据边界，防止把预测结果等同于事实认定。教学内容7.1企业风险分析的方法7.2财务舞弊甄别7.3债券违约预警7.4市场与交易违规风险预测7.5法律诉讼风险预测教学重点难点重点：风险分类预测的基本流程；财务舞弊、债券违约、市场违规和法律诉讼风险实训；分类指标评估和预警结果理解。难点：不平衡样本和过采样；预警结果与风险管理措施的衔接。课前准备教师准备学生准备环境与资料核对本章教材内容和实训手册；检查平台或Python环境、数据集和示例流程；准备实训中可能出现的操作提示。阅读本章教材；了解实训名称和预测目标；完成平台账号、软件和数据环境检查。教材、对应编号的实训手册、机器学习平台或Python环境、必要的数据文件。教学过程设计环节主题教师活动学生活动阶段产出45分钟理论讲授（1）：企业风险分析框架与分类预测流程讲授传统与数智化风险分析的差异，以及风险分类预测的标签定义、特征构造、训练测试集划分和预测输出。梳理舞弊、违约、违规、诉讼四类风险实训的预测目标、特征与模型输出。风险分析框架图45分钟理论讲授（2）：不平衡样本、过采样与分类指标评价讲授类别不平衡问题、SMOTE过采样方法，以及混淆矩阵、准确率、召回率、精确率、F1和AUC的含义与取舍。练习依据风险场景判断漏报与误报的代价，明确阈值调整和指标读取口径。分类评价要点45分钟实训7-1财务舞弊甄别（示范实训）完整演示读取舞弊数据、增加滞后数据、缺失值填充、训练测试集划分、SMOTE过采样、XGBoost分类、预测和分类指标评估。按照《实训7-1》同步完成平台或Python实操，记录混淆矩阵、准确率、召回率、精确率、F1和AUC等结果。财务舞弊实训记录45分钟理论讲授（3）：风险特征构造与预警处置衔接结合实训7-1结果，讲授债券违约、市场与交易违规、法律诉讼风险的特征构造思路，以及预警结果与风险管理措施的衔接。明确其余三个风险实训的数据设置、模型使用和预警名单的生成与解释口径。风险预警衔接要点45分钟实训7-2至7-3债券违约预警与交易违规预测（分组实训）说明两个实训的数据处理、模型训练、测试集预测和指标查看步骤，安排学生分组完成并巡回指导。按《实训7-2》《实训7-3》分组完成实操，课后补做未完成实训，保存违约预警和交易违规预测结果。违约与违规实训记录45分钟实训7-4法律诉讼风险预警与结果讲评介绍法律诉讼风险预警操作步骤，组织各组汇报四个风险实训结果并讲评共性问题。完成《实训7-4》并整理四个实训的标签、处理方法、模型和评价指标，说明预警结果只是风险识别依据。企业风险实训汇总实训组织与评价组织方式：教师先介绍实训目的、数据、主要方法、操作顺序和预期输出；学生按照对应实训手册在机器学习平台或Python中完成实操；教师根据运行情况进行个别指导；学生提交实训记录。评价维度观察点建议权重操作完成能按实训手册完成数据读取、处理、模型运行或结果查看40%记录规范记录关键设置、操作步骤、输出结果和必要截图25%结果理解能够正确说明预测、分类、评价或可视化输出的含义20%学习规范数据使用合规，结果表达审慎，不虚构结论15%讨论与作业1.风险模型中漏报与误报哪一种代价更高？2.模型将企业列为高风险时，管理者可以直接采取惩戒措施吗？课后作业：完成一份企业风险分析实训报告，至少包括一个实训的数据处理、模型、预测结果和指标评估。课后反思记录授课后填写：学生是否理解本章理论概念和技术方法；案例讨论中的主要困难；课堂练习完成情况；学生对后续实训课程的准备情况；下次授课需要调整的说明和示例。

教学单元8第8章企业战略分析栏目教学设计栏目设置章节名称第8章企业战略分析教学时数3学时（135分钟）学时构成理论1学时，实践2学时授课方式讲授、案例、实训内容定位介绍企业战略分析方法，依据实训手册完成NLP机会和威胁分析、企业优劣势分析以及K均值战略群组分析。主要产出第8章实训记录或阶段报告教学目的与要求知识目标：理解SWOT和战略群组分析，掌握词典法、工具包法、机器学习情感分析、LDA主题分析和K均值聚类。能力目标：能够清洗文本、提取情感与主题，构建战略群组并将结果转化为战略判断。素养目标：识别文本语境、样本选择和舆情操纵造成的偏差，审慎引用外部公开数据。教学内容8.1企业战略分析方法简介8.2基于NLP的机会和威胁分析8.3基于NLP的企业优势和劣势分析8.4基于K均值聚类的战略群组分析教学重点难点重点：NLP在机会威胁和企业优劣势分析中的应用；K均值聚类战略群组分析；文本分析和聚类结果的读取。难点：文本分析任务的设置；将NLP和聚类输出联系到战略分析。课前准备教师准备学生准备环境与资料核对本章教材内容和实训手册；检查平台或Python环境、数据集和示例流程；准备实训中可能出现的操作提示。阅读本章教材；了解实训名称和预测目标；完成平台账号、软件和数据环境检查。教材、对应编号的实训手册、机器学习平台或Python环境、必要的数据文件。教学过程设计环节主题教师活动学生活动阶段产出45分钟理论讲授：企业战略分析方法讲授SWOT、NLP情感分析、文本主题分析和K均值聚类的基本思路，说明三个实训的关系。明确机会威胁、企业优劣势和战略群组三个分析任务。战略实训任务表45分钟实训8-1机会和威胁分析介绍实训目的和NLP机会威胁分析方法，说明文本数据导入、处理、情感分析和结果查看步骤。按照《实训8-1》在平台或Python中完成实操，记录机会和威胁分析结果。机会威胁实训记录45分钟实训8-2至8-3企业优劣势与战略群组分析介绍NLP企业优劣势分析和K均值战略群组分析的实训目的及主要操作。按《实训8-2》《实训8-3》完成实操，保存企业优劣势和战略群组分析结果。战略分析实训记录实训组织与评价组织方式：教师先介绍实训目的、数据、主要方法、操作顺序和预期输出；学生按照对应实训手册在机器学习平台或Python中完成实操；教师根据运行情况进行个别指导；学生提交实训记录。评价维度观察点建议权重操作完成能按实训手册完成数据读取、处理、模型运行或结果查看40%记录规范记录关键设置、操作步骤、输出结果和必要截图25%结果理解能够正确说明预测、分类、评价或可视化输出的含义20%学习规范数据使用合规，结果表达审慎，不虚构结论15%讨论与作业1.网络评论的正负情绪能否直接代表市场机会与威胁？2.聚类形成的战略群组与行业传统分类不一致时如何解释？课后作业：整理三个战略分析实训的输入数据、分析方法和输出结果，形成一页战略分析摘要。课后反思记录授课后填写：学生是否理解本章理论概念和技术方法；案例讨论中的主要困难；课堂练习完成情况；学生对后续实训课程的准备情况；下次授课需要调整的说明和示例。

教学单元9第9章智能成本控制决策栏目教学设计栏目设置章节名称第9章智能成本控制决策教学时数6学时（270分钟）学时构成理论3学时，实践3学时授课方式讲授、案例、实训内容定位介绍成本控制、智能排产和差旅决策，依据实训手册完成出库量预测和智能差旅决策模型实训。主要产出第9章实训记录或阶段报告教学目的与要求知识目标：理解传统成本控制局限，掌握随机森林、LSTM和ARIMA出库量预测，以及智能排产和差旅多属性决策。能力目标：能够比较预测模型，计算生产需求，构建成本与服务兼顾的排产或差旅决策模型。素养目标：在降本、质量、员工合理需求和业务连续性之间保持平衡，避免单纯以最低成本决策。教学内容9.1成本控制方法9.2基于出库量预测智能排产9.3智能排产模型的决策分析9.4数智化赋能差旅决策教学重点难点重点：出库量预测与智能排产；随机森林、LSTM和ARIMA出库量预测实训；智能差旅决策模型。难点：预测结果与排产决策的衔接；多指标差旅决策结果的理解。课前准备教师准备学生准备环境与资料核对本章教材内容和实训手册；检查平台或Python环境、数据集和示例流程；准备实训中可能出现的操作提示。阅读本章教材；了解实训名称和预测目标；完成平台账号、软件和数据环境检查。教材、对应编号的实训手册、机器学习平台或Python环境、必要的数据文件。教学过程设计环节主题教师活动学生活动阶段产出45分钟理论讲授（1）：成本控制与智能决策框架讲授传统成本控制的局限、出库量预测与库存和需求匹配、智能排产及差旅多属性决策的总体框架。明确三个出库量预测实训和差旅决策实训的目标、输入与输出。成本控制实训任务表45分钟理论讲授（2）：出库量预测模型原理与比较讲授随机森林、LSTM、ARIMA三类预测方法的原理、适用数据特点、时间特征处理与预测效果比较口径。对比三类模型的适用条件，练习依据散点图等输出规范评价预测效果。三模型比较要点45分钟实训9-1随机森林出库量预测（示范实训）完整演示日期转换、时间特征提取、训练测试集划分、模型训练、预测和散点图评估流程。按照《实训9-1》同步完成平台或Python操作，记录出库量预测结果和评估图。随机森林实训记录45分钟理论讲授（3）：智能排产决策分析与差旅多属性决策讲授如何由预测结果计算生产需求、衔接智能排产，以及差旅决策的指标标准化、权重确定和综合评价方法。明确《实训9-4》的指标体系、数据要求和结果解释方式，理解预测与决策的衔接。排产与差旅决策要点45分钟实训9-2至9-3LSTM与ARIMA出库量预测（分组实训）说明LSTM和ARIMA两个实训的数据准备、模型运行、预测和结果查看步骤，安排学生分组完成并轮换。按《实训9-2》《实训9-3》分组完成实操，课后补做未完成实训，保存两类模型预测结果。LSTM与ARIMA实训记录45分钟实训9-4智能差旅决策模型与结果讲评介绍差旅决策模型的指标、数据和操作流程，组织出库量预测结果讲评，核对各实训输出。完成《实训9-4》平台或Python操作，整理四个实训的操作步骤与结果，不自行增加手册之外的排产算法。成本控制实训汇总实训组织与评价组织方式：教师先介绍实训目的、数据、主要方法、操作顺序和预期输出；学生按照对应实训手册在机器学习平台或Python中完成实操；教师根据运行情况进行个别指导；学生提交实训记录。评价维度观察点建议权重操作完成能按实训手册完成数据读取、处理、模型运行或结果查看40%记录规范记录关键设置、操作步骤、输出结果和必要截图25%结果理解能够正确说明预测、分类、评价或可视化输出的含义20%学习规范数据使用合规，结果表达审慎，不虚构结论15%讨论与作业1.预测误差应如何转化为排产安全边际？2.差旅决策中成本权重过高可能带来哪些后果？课后作业：提交本章任一出库量预测实训和差旅决策实训的完整操作记录。课后反思记录授课后填写：学生是否理解本章理论概念和技术方法；案例讨论中的主要困难；课堂练习完成情况；学生对后续实训课程的准备情况；下次授课需要调整的说明和示例。

教学单元10第10章多模态数据财务分析栏目教学设计栏目设置章节名称第10章多模态数据财务分析教学时数3学时（135分钟）学时构成理论1学时，实践2学时授课方式讲授、案例、实训内容定位介绍多模态数据财务分析，依据实训手册完成基于图像、评论和门店信息的餐厅存活率分析，以及管理者情绪分析。主要产出第10章实训记录或阶段报告教学目的与要求知识目标：理解多模态数据的类型、特征和融合方式，掌握XGBoost餐厅存活率预测及基于视频情绪特征的OLS分析。能力目标：能够设计多模态特征、完成基础融合建模，并区分预测关系与因果解释。素养目标：重视肖像、声音与情绪数据的授权、隐私和偏见风险，不对个体情绪作过度推断。教学内容10.1多模态数据财务分析方法10.2餐厅存活率预测10.3管理者情绪分析视角下的投资者决策教学重点难点重点：图像、评论、门店数据的拼接与处理；XGBoost餐厅存活率预测实训；视频数据处理和管理者情绪分析实训。难点：多模态数据拼接和变量生成；模型预测与情绪分析结果的读取。课前准备教师准备学生准备环境与资料核对本章教材内容和实训手册；检查平台或Python环境、数据集和示例流程；准备实训中可能出现的操作提示。阅读本章教材；了解实训名称和预测目标；完成平台账号、软件和数据环境检查。教材、对应编号的实训手册、机器学习平台或Python环境、必要的数据文件。教学过程设计环节主题教师活动学生活动阶段产出45分钟理论讲授：多模态数据分析讲授多模态数据的类型、数据拼接、变量生成和模型分析流程，说明餐厅存活率与管理者情绪两个实训的目标。明确图片、评论、门店和视频数据在两个实训中的作用。多模态数据任务表45分钟实训10-1餐厅存活率分析介绍实训目的，演示图片主体识别、追加门店和品牌数据、生成虚拟变量和分组变量、数据去重、缺失值处理、训练测试集划分、XGBoost分类、测试集预测、分类指标评估和全局特征重要性分析。按照《实训10-1》在平台或Python中完成操作，记录数据处理、分类评估和特征重要性结果。餐厅存活率实训记录45分钟实训10-2管理者情绪分析介绍实训目的和视频数据处理、情绪特征提取、模型分析及结果查看步骤。按照《实训10-2》完成平台或Python实操，保存管理者情绪分析结果。管理者情绪实训记录实训组织与评价组织方式：教师先介绍实训目的、数据、主要方法、操作顺序和预期输出；学生按照对应实训手册在机器学习平台或Python中完成实操；教师根据运行情况进行个别指导；学生提交实训记录。评价维度观察点建议权重操作完成能按实训手册完成数据读取、处理、模型运行或结果查看40%记录规范记录关键设置、操作步骤、输出结果和必要截图25%结果理解能够正确说明预测、分类、评价或可视化输出的含义20%学习规范数据使用合规，结果表达审慎，不虚构结论15%讨论与作业1.管理者紧张是否必然意味着企业经营恶化？2.公开财报视频可否被无限制用于情绪识别？课后作业：提交一个多模态实训的操作记录，说明数据来源、处理步骤、模型或分析结果。课后反思记录授课后填写：学生是否理解本章理论概念和技术方法；案例讨论中的主要困难；课堂练习完成情况；学生对后续实训课程的准备情况；下次授课需要调整的说明和示例。

教学单元11第11章管理会计报告的自动化生成栏目教学设计栏目设置章节名称第11章管理会计报告的自动化生成教学时数6学时（270分钟）学时构成理论2学时，实践4学时授课方式讲授、案例、实训内容定位介绍管理会计报告、模板设计、取数逻辑、BI实现、自动化生成和AI辅助生成，依据实训手册完成模板设计和BI报告实训。主要产出第1