随着经济的发展和互联网技术的不断升级，在大数据时代如何对企业的财务数据进行深入、有效的分析，并从中获取重要的决策信息，成为目前重要的研究方向。

金蝶大数据平台是以数据为核心，应用为导向，打造集数据管理、数据建模、人工智能、可视化分析工具于一体的数据应用平台。金蝶大数据平台目前已帮助幸福西饼、蜡笔小新、可罗食品、广东溢多利生物科技股份有限公司等上万家企业提升业务水平、效率、企业管理水平以及利用大数据进行数字化运营等问题。

目前，基于金蝶大数据平台的全新教材——《财务大数据分析》正式出版！本书介绍财务大数据分析的基础知识和实践应用两大部分。第一部分简单介绍大数据分析和SQL、Python编程语言的基础知识，并通过案例讲述了数据采集、数据处理和数据挖掘分析的具体方法。第二部分通过构建大数据分析模型，帮助读者深入学习如何建立各业务环节的分析指标体系，包括销售分析、采购分析、存货分析、生产分析、财务分析、经营预警分析等，并进行数据的解读与总结。

新书推荐

本书内容新颖、知识全面、应用性强，还配备了完整的教学资源，适合作为应用型本科和高等职业院校会计、财务管理、工商管理、信息管理、市场营销等相关专业的教学用书，也可作为企业中高层管理人员和信息化主管了解数字化管理转型的参考书。

本书特色

（1）技术适度。本书内容定位于培养具有技术功底的数字化管理人才，因此没有大量的技术介绍，更多地是从企业的实际需求出发，介绍一些关键的技术内容，为未来的职业发展奠定基础。

（2）业财融合。本书虽然主要介绍财务大数据分析的内容，但业财融合属于必然的发展趋势，因此，管理人员更应该从财务视角结合业务进行数据分析，培养业财融合的思维方式。

（3）场景驱动。进行大数据分析时，应避免“就数据而论数据”的思维方式，数据背后一定有其对应的业务场景。因此，本书在任务设置中结合了大量丰富的企业业务场景和管理场景，培养读者结合各种场景进行数据分析的思维模式。

（4）全景视角。本书重在培养读者从全局的视野去看企业的经营数据和财务数据，能够结合管理场景进行数据解读和决策分析，培养读者成为企业数字化管理转型所需的高水平管理人才。

（5）融合思政元素。本书在严格遵循教学目标和教学内容的前提下，挖掘“财务大数据分析”课程中蕴含的思政元素，通过“职业素养点拨”与“知识拓展”等内容，实现知识传授与价值引领有机结合，重在培养数智化时代德才兼备的人才。

（6）教学资源丰富。本书提供了教学平台（试用版）、教学课件、操作视频、指标分析、课后习题及参考答案等资源，方便教师教学和学生课后巩固提高。

目录概览

第一部分 大数据分析基础

项目一 认识大数据 2

任务一 了解大数据的基础知识 2

任务二 了解大数据决策分析的方法 8

项目二 初识SQL和Python 11

任务一 SQL入门及应用 11

任务二 Python入门及应用 17

项目三 数据采集、处理与挖掘 32

任务一 数据采集 33

任务二 数据处理 37

任务三 数据挖掘 43

第二部分 财务大数据分析实训

项目四 分析企业背景 51

任务一 了解企业概况 51

任务二 企业SWOT分析 52

任务三 企业战略目标分析 54

项目五 销售主题分析 55

任务一 销售计划完成情况 55

任务二 销售额趋势分析 66

任务三 销售额贡献分析 70

任务四 客户分析 78

任务五 销售渠道分析 84

任务六 销售供货分析 86

任务七 销售分析小结 93

项目六 采购主题分析 97

任务一 采购成本分析 97

任务二 采购执行分析 101

任务三 采购分析小结 106

项目七 存货主题分析 109

任务一 存货总体状况分析 109

任务二 存货结构与库龄分析 115

任务三 存货减值与报损分析 118

任务四 存货管理分析小结 124

项目八 生产主题分析 127

任务一 交付及时性分析 127

任务二 生产质量分析 134

任务三 生产管理分析小结 137

项目九 财务主题分析 140

任务一 偿债能力分析 141

任务二 盈利能力分析 149

任务三 营运能力分析 178

任务四 发展能力分析 186

任务五 财务分析小结 191

项目十 经营预警分析 193

任务一 业务环节经营预警 193

任务二 财务环节经营预警 203

任务三 经营预警分析小结 212

项目十一 分析总结 215

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（市场有风险，投资交易需谨慎。所涉标的不做任何推荐，据此投资交易，风险自负。）