大数据财务分析与决策 教学大纲

AIAI生成第18页AIAI生成第18页《大数据财务分析与决策》教学大纲总学时：48学时（理论25学时，实践23学时）

一、课程简介《大数据财务分析与决策》是面向会计学、财务管理、审计学、金融及相关专业的数智化专业课程。课程以企业内部财务分析和管理决策为主线，将财务理论与大数据处理、机器学习、自然语言处理、多模态分析、商业智能和报告自动化相结合，强调使用技术解决真实财务问题。建议在学生已修读财务管理、管理会计、财务报表分析、统计学和计算机基础后开设。项目建议设置课程性质专业选修课或专业方向课适用专业会计学、财务管理、审计学、金融及相关专业先修课程财务管理、管理会计、财务报表分析、统计学、计算机基础总学时48学时，其中理论25学时、实践23学时建议学分3学分实训路径机器学习平台、Python编程或二者结合主要成果章节实验报告、财务分析模型、综合管理会计报告二、教学目标（一）知识目标理解数智化技术推动财务管理从核算监督向分析预测和决策支持转变的逻辑。掌握大数据处理、特征工程、模型训练、模型评价和决策分析的基本知识。理解回归、分类、聚类、时间序列、自然语言处理和多模态分析的基本原理以及适用财务场景。掌握融资、并购、存货、供应链、风险、战略、成本控制和管理会计报告自动化等方面的分析框架。（二）能力目标能够把企业财务问题转化为数据分析问题，定义目标变量、特征变量和评价指标。能够完成数据清洗、特征构造、模型选择、训练评价和结果解释。能够综合财务数据与文本、图像、音视频等非结构化数据形成判断。能够把预测和评价结果转化为融资、采购、排产、风险处置和战略选择建议。能够设计管理会计报告模板，完成SQL取数、BI展示和报告自动生成。（三）素养目标坚持会计诚信和数据真实，尊重数据授权、隐私保护和商业秘密。形成模型审慎意识，能够识别偏差、过拟合、数据泄漏和概念漂移。重视模型可解释性、过程可复核性和结果可追溯性，不以算法替代职业判断。建立业财融合、团队协作和持续学习意识，关注技术应用对利益相关者的影响。三、教学资源（一）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。（二）配套资源教材配套原始数据集、机器学习平台实训指引、操作流程视频和Python代码。授课教师根据学生基础选择平台实训、Python实训或混合实训。上市公司年报、行业数据、宏观金融数据与公开监管信息可作为拓展案例来源。（三）教学环境建议配备可联网计算机、Python环境、数据库与SQL工具、BI工具及教材配套机器学习平台。四、教学方法问题导向：从融资、并购、库存、风险等业务问题出发，先明确决策目标，再选择数据与技术。案例教学：使用企业案例解释模型输入、输出、决策价值及结论边界。演示与实训：教师演示关键操作，学生独立或分组完成数据处理、建模、评价和汇报。对比教学：比较传统方法与智能方法、不同算法及不同评价指标的适用性。项目学习：以管理会计报告自动化为综合项目，贯通数据、模型、可视化和决策表达。五、考核方案建议采用过程性考核与综合项目相结合的方式。考核项目比例主要内容评价要点课堂参与与小测10%概念理解、案例讨论、阶段测验准确性、参与度、表达章节实训50%数据处理、模型训练、结果评价过程规范、结果可靠、可复现阶段案例报告20%融资、并购、风险或成本决策分析业务理解、模型解释、建议质量综合项目20%管理会计报告自动化设计与答辩口径准确、流程完整、可追溯、合规综合项目应同时考查财务逻辑与技术过程。仅提交模型分数而缺少业务解释，或报告数据无法追溯到来源，不应获得高分。六、教学进度安排每周3学时，共16周。表中“讲授／实践”为建议比例，教师可依据学生基础和软件条件微调。周次内容要点学时结构1第1章：财务管理变革、大数据分析流程与课程案例讲授3／实践02第1章：机器学习、多模态分析、科学决策、综合讨论与课堂练习讲授3／实践03第2章：财务状况预测框架、特征工程与模型评价讲授2／实践14第2章：盈利、营运、偿债、发展能力预测讲授1／实践25第3章：融资成本、现金流与资金需求预测讲授2／实践16第4章：并购成功率与商誉减值预测讲授2／实践17第5章：需求预测、安全库存与再订货点讲授1／实践28第6章：供应商推荐、客户风险与畅销品预测讲授1／实践29第7章：风险分析框架、分类评价与舞弊甄别讲授2／实践110第7章：违约、违规、诉讼风险与综合预警讲授1／实践211第8章：NLP战略分析与K均值战略群组讲授1／实践212第9章：成本控制与出库量多模型预测讲授2／实践113第9章：库存匹配、智能排产与差旅决策讲授1／实践214第10章：餐厅存活率与管理者情绪分析讲授1／实践215第11章：报告模板、SQL取数与BI实现讲授2／实践116第11章：Python自动生成、AI辅助、项目答辩讲授0／实践3七、教学内容纲要第1章大数据财务分析与决策概述学时建议：6学时（理论6学时，实践0学时）内容定位：建立“财务问题—数据—模型—评价—决策”的课程主线，理解大数据处理、机器学习、多模态分析与科学决策方法之间的关系。教学目标知识目标：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。教学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。课堂学习任务围绕教材中的典型财务决策场景，完成问题定义、数据类型识别、方法选择与结果解释的课堂练习，形成一页“数智化财务分析任务书”。拓展思考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？第2章企业财务状况分析学时建议：6学时（理论3学时，实践3学时）内容定位：围绕盈利、营运、偿债和发展能力构建预测任务，掌握特征工程、模型训练、参数调整和预测效果评价。教学目标知识目标：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。教学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。实践任务分别使用教材对应方法完成盈利、营运、偿债和发展能力四项预测，提交模型评价与财务解释。拓展思考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？第3章企业融资需求分析学时建议：3学时（理论2学时，实践1学时）内容定位：结合利率预测和现金流预测分析融资成本与资金缺口，形成融资规模、时点和方式建议。教学目标知识目标：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。教学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。实践任务按教师演示与分组轮换方式完成融资成本、现金流预测与融资计划相关实训，测算资金缺口并提出融资计划，课后补做未完成实训。拓展思考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？第4章并购项目决策学时建议：3学时（理论2学时，实践1学时）内容定位：在传统估值和尽职调查基础上，引入分类模型预测并购成功率与商誉减值风险。教学目标知识目标：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并购决策方法；并购成功率预测；商誉减值预测。教学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。实践任务分组完成并购成功率与商誉减值预测实训，比较随机森林与XGBoost的预测结果，并用SVM评估商誉减值概率，课后补做未完成实训。拓展思考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？第5章存货管理学时建议：3学时（理论1学时，实践2学时）内容定位：运用时间序列方法预测需求，并结合安全库存和再订货点支持采购决策。教学目标知识目标：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存货需求量预测；ARIMA和LSTM的实训流程；安全库存与再订货点。教学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。实践任务预测未来需求量，计算安全库存与再订货点，形成采购建议。拓展思考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？第6章供应链管理学时建议：3学时（理论1学时，实践2学时）内容定位：从供应商、客户和商品三个对象构建供应链智能分析，支持采购、信用和排产协同。教学目标知识目标：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。教学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。实践任务完成供应商推荐、客户风险分类和畅销品预测三项实训，形成供应链建议。拓展思考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？第7章企业风险分析学时建议：6学时（理论3学时，实践3学时）内容定位：构建多风险场景的分类与预警模型，强调类别不平衡、阈值选择、可解释性和风险处置。教学目标知识目标：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。教学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。实践任务围绕四类风险完成数据处理、模型训练、评价、阈值分析和预警名单生成。拓展思考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？第8章企业战略分析学时建议：3学时（理论1学时，实践2学时）内容定位：利用文本情感、主题模型和聚类分析扩展SWOT与战略群组分析的数据基础。教学目标知识目标：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。教学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。实践任务采集或使用给定文本，完成情感、主题和战略群组分析，输出数据支持的SWOT矩阵。拓展思考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？第9章智能成本控制决策学时建议：6学时（理论3学时，实践3学时）内容定位：把需求预测、多模型比较、库存匹配与多属性决策结合，用于排产和差旅成本控制。教学目标知识目标：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。教学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。实践任务比较三类预测模型，完成智能排产；另以差旅方案完成指标标准化、权重确定和综合评价。拓展思考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？第10章多模态数据财务分析学时建议：3学时（理论1学时，实践2学时）内容定位：将图像、文本、视频情绪等非结构化数据与结构化指标结合，扩展财务预测与投资判断。教学目标知识目标：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。教学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。实践任务基于样例数据完成餐厅存活率预测和管理者情绪回归分析两项实训，提交合规与解释说明。拓展思考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？第11章管