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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值鏈：數(shù)據(jù)、算法、分析、可視化》提出“財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值鏈”的概念，系統(tǒng)且詳細(xì)地介紹了數(shù)據(jù)價(jià)值鏈中的業(yè)務(wù)需求分析、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)算法、數(shù)據(jù)可視化“六大步驟”中各步驟的內(nèi)涵、應(yīng)用場(chǎng)景、實(shí)現(xiàn)工具等，闡述了整個(gè)數(shù)據(jù)價(jià)值鏈對(duì)財(cái)務(wù)工作帶來(lái)的影響。同時(shí)，書(shū)中還提出由數(shù)據(jù)價(jià)值鏈、數(shù)據(jù)治理、決策場(chǎng)景共同構(gòu)成數(shù)據(jù)價(jià)值體系，認(rèn)為財(cái)務(wù)需要依靠持續(xù)的數(shù)據(jù)治理保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過(guò)數(shù)據(jù)價(jià)值鏈提煉數(shù)據(jù)價(jià)值，為各類決策場(chǎng)景提供支撐，賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型?！敦?cái)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值鏈：數(shù)據(jù)、算法、分析、可視化》使用了財(cái)務(wù)專業(yè)人士能夠理解的技術(shù)語(yǔ)盲，并輔以場(chǎng)景化案例、知識(shí)延伸閱讀等形式加深讀者理解?！敦?cái)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值鏈：數(shù)據(jù)、算法、分析、可視化》適合所有追求思想變革和認(rèn)知更新的財(cái)務(wù)專業(yè)人士以及任何對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型感興趣的讀者閱讀。

作者簡(jiǎn)介

　　陳虎中興新云總裁清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士后，中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師、特許公認(rèn)會(huì)計(jì)師（ACCA）、財(cái)政部會(huì)計(jì)信息化委員會(huì)咨詢專家、財(cái)政部管理會(huì)計(jì)咨詢專家、中國(guó)成本研究會(huì)理事、中國(guó)會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)會(huì)計(jì)信息化專業(yè)委員會(huì)委員、ACCA中國(guó)專家智庫(kù)成員、南京大學(xué)產(chǎn)業(yè)教授。擁有超過(guò)二十年的高科技行業(yè)財(cái)務(wù)管理經(jīng)驗(yàn)，先后于核心期刊發(fā)表了幾十篇學(xué)術(shù)論文，著有十二本專著，主持并指導(dǎo)幾十家大型企業(yè)集團(tuán)的財(cái)務(wù)變革、財(cái)務(wù)共享服務(wù)、財(cái)務(wù)信息化、財(cái)務(wù)數(shù)字化項(xiàng)目。孫彥叢中興新云高級(jí)副總裁中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師、財(cái)政部?jī)?nèi)部控制標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)咨詢專家、上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院智能財(cái)務(wù)研究院研究室（中心）聯(lián)席主任、南京大學(xué)智能財(cái)務(wù)研究院主任、西安交通大學(xué)校外指導(dǎo)教師。擁有近二十年高科技行業(yè)財(cái)務(wù)管理及財(cái)務(wù)信息化經(jīng)驗(yàn)，在核心期刊發(fā)表論文數(shù)篇，著有十二本專著。曾主持多個(gè)大型企業(yè)集團(tuán)的財(cái)務(wù)共享服務(wù)、財(cái)務(wù)信息化、財(cái)務(wù)數(shù)字化、財(cái)務(wù)管理轉(zhuǎn)型項(xiàng)目。郭奕中興新云高級(jí)副總裁上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院智能財(cái)務(wù)研究院研究室（中心）聯(lián)席主任、中國(guó)醫(yī)藥會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)高級(jí)研究員、西安交通大學(xué)校外指導(dǎo)教師。在財(cái)務(wù)信息化與數(shù)字化、財(cái)務(wù)共享服務(wù)、全球財(cái)經(jīng)管理模式、政府政務(wù)行業(yè)會(huì)計(jì)改革、醫(yī)藥行業(yè)業(yè)財(cái)融合等領(lǐng)域擁有豐富經(jīng)驗(yàn)，在核心期刊發(fā)表論文數(shù)篇，著有專著九本。曾主持和參與了多個(gè)大型集團(tuán)企業(yè)財(cái)務(wù)共享服務(wù)、財(cái)務(wù)信息化、財(cái)務(wù)數(shù)字化、財(cái)務(wù)管理轉(zhuǎn)型項(xiàng)目。趙旖旎中興新云副總裁兼知識(shí)總監(jiān)上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院智能財(cái)務(wù)研究院學(xué)術(shù)委員會(huì)成員、南京大學(xué)智能財(cái)務(wù)研究院執(zhí)行主任、西安交通大學(xué)校外指導(dǎo)教師。擁有超過(guò)十年的高科技跨國(guó)企業(yè)集團(tuán)財(cái)務(wù)云運(yùn)營(yíng)管理工作經(jīng)驗(yàn)，先后于核心期刊發(fā)表論文數(shù)十篇，擁有專著六本。作為中興新云知識(shí)總監(jiān)，主導(dǎo)完成了“中興新云系列”研究成果，包括“財(cái)務(wù)云”叢書(shū)、行業(yè)研究分析、系列創(chuàng)新報(bào)告等。

圖書(shū)目錄

第一章

DT　時(shí)代的變革

步入DT　時(shí)代·002

從IT　到DT 的變遷·002

DT　時(shí)代，數(shù)據(jù)為王·003

企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的渴望·008

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理·010

直面挑戰(zhàn)·011

DT　時(shí)代的財(cái)務(wù)變革·015

財(cái)務(wù)在企業(yè)管理中的定位·015

DT　時(shí)代財(cái)務(wù)的“變”與“新”·018

第二章

數(shù)據(jù)價(jià)值體系

理解數(shù)據(jù)·027

數(shù)據(jù)與數(shù)字化·027

數(shù)據(jù)的核心價(jià)值　·028

數(shù)據(jù)價(jià)值體系·030

數(shù)據(jù)治理體系：數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的基礎(chǔ)·031

數(shù)據(jù)價(jià)值鏈：數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的途徑·045

決策場(chǎng)景：數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的場(chǎng)景·050

數(shù)據(jù)價(jià)值體系的保障和基礎(chǔ)·056

建設(shè)數(shù)據(jù)文化·056

組建數(shù)據(jù)組織·057

培養(yǎng)數(shù)據(jù)人才·060

掌握數(shù)據(jù)技術(shù)·068

第三章

數(shù)據(jù)價(jià)值鏈

點(diǎn)菜：業(yè)務(wù)需求分析·073

理解業(yè)務(wù)需求·073

業(yè)務(wù)需求分析的具體步驟·074

買(mǎi)菜：數(shù)據(jù)采集·079

理解數(shù)據(jù)采集·079

數(shù)據(jù)采集常用的方法與技術(shù)·084

洗菜：數(shù)據(jù)清洗·087

理解數(shù)據(jù)清洗·087

數(shù)據(jù)清洗的具體步驟·090

切菜：數(shù)據(jù)探索·092

理解數(shù)據(jù)探索·092

數(shù)據(jù)探索的具體步驟·093

炒菜：數(shù)據(jù)算法·097

理解數(shù)據(jù)算法·097

數(shù)據(jù)算法應(yīng)用的具體步驟·098

上菜：數(shù)據(jù)可視化·103

理解數(shù)據(jù)可視化·103

數(shù)據(jù)可視化的具體步驟·105

第四章

數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)源的分類·110

以分布范圍分類的數(shù)據(jù)源·110

以采集路徑分類的數(shù)據(jù)源·112

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)源的再定義與擴(kuò)展·115

不同情境下的數(shù)據(jù)采集·118

情境一：感知設(shè)備數(shù)據(jù)采集·118

情境二：系統(tǒng)中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集·120

情境三：日志文件數(shù)據(jù)采集·121

情境四：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集·122

情境五：其他外部數(shù)據(jù)采集·125

DT　時(shí)代下的數(shù)據(jù)采集特點(diǎn)·127

第五章

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題與清洗方法·135

缺失數(shù)據(jù)清洗·136

格式問(wèn)題數(shù)據(jù)清洗·138

邏輯問(wèn)題數(shù)據(jù)清洗·139

異常數(shù)據(jù)清洗·140

不一致數(shù)據(jù)清洗·142

冗余數(shù)據(jù)清洗·143

數(shù)據(jù)清洗的主要工具·147

電子表格·147

專門(mén)的ETL　工具·148

編程實(shí)現(xiàn)·148

專業(yè)的數(shù)據(jù)清洗軟件·149

BI　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具·150

第六章

數(shù)據(jù)探索與數(shù)據(jù)算法

描述數(shù)據(jù)特征·155

集中趨勢(shì)指標(biāo)·158

離散趨勢(shì)指標(biāo)·160

分布形態(tài)指標(biāo)·162

理解統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)·165

統(tǒng)計(jì)學(xué)原理·165

推斷統(tǒng)計(jì)·167

相關(guān)性分析·171

認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)算法·173

回歸算法·173

分類算法·175

聚類算法·182

關(guān)聯(lián)規(guī)則算法·184

時(shí)間序列算法·186

數(shù)據(jù)算法在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用·190

了解常用工具·199

Excel·199

SQL·202

SPSS·203

SAS·204

Python·205

R·206

算子平臺(tái)·206

第七章

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化的基本圖表·213

柱形圖（Column　Chart）·214

條形圖（Bar　Chart）·214

折線圖（Line　Chart）·215

面積圖（Area　Chart）·217

餅圖（Pie　Chart）·217

散點(diǎn)圖（Scatter　Plot）·218

氣泡圖（Bubble　Chart）·220

漏斗圖（Funnel　Plot）·221

儀表盤(pán)（Dashboard）·223

雷達(dá)圖（Radar　Map）·223

詞云圖（Word　Cloud Map）·226

熱力圖（Heat　Map）·226

數(shù)據(jù)可視化的展現(xiàn)邏輯·228

時(shí)間邏輯·228

空間邏輯·230

用戶角色邏輯·231

業(yè)務(wù)分析流程邏輯·232

用戶自定義邏輯·233

數(shù)據(jù)可視化的實(shí)現(xiàn)工具·236

Excel·237

Tableau·239

Power　BI·241

FineBI·245

R·246

Python·249

財(cái)經(jīng)云圖·251

第八章

哈斯汽車：如何開(kāi)展數(shù)據(jù)分析與可視化項(xiàng)目

案例背景·254

項(xiàng)目溝通·256

前期內(nèi)部溝通·256

客戶需求溝通·261

項(xiàng)目實(shí)施·263

需求分析·263

采集數(shù)據(jù)·264

清洗數(shù)據(jù)·265

數(shù)據(jù)分析與可視化·268

溝通結(jié)果·280

結(jié)語(yǔ)重塑DT　時(shí)代的財(cái)務(wù)價(jià)值