会计大数据基础 教学大纲36学时

会计大数据基础教学大纲-、课程教学目标：通过这门课程学生主要学习大数据基本概念、发展历程、发展趋势；大数据分析基本方法;数据分析思维;数据特征提取;数据库设计基础与基本步骤;MySQL数据库概述、基本操作及表结构的操作；大数据财税应用场景等教学内容，帮助学生了解大数据相关基础知识，形成一定的大数据分析意识；理解大数据分析的定义及数据分析要求；掌握大数据分析基本方法及大数据下财务分析方法；了解数据处理和数据库应用密切相关的核心概念、基本原理和方法并掌握python编程语言的基础知识及爬虫技术，为后面进行业财税审大数据分析学习及应用奠定基础。首先，大数据时代的到来预示着为当今商业社会开启了一个全新的数据改革,会计学作为一门应用型和实践性很强的学科，在理论与实践上均面临着巨大的挑战，财会人员的专业素养与技能也将随之发生改变。了解大数据的基本概念、发展历程、发展趋势；大数据分析基本方法，以及数据库的基础知识，有助于学生了解未来新技术发展方向，思考如何通过新技术的学习，来提升自己的专业软实力，提升就业能力和职业竞争力。其次，掌握了一定的分析工具和技能，有时仍然做不好数据分析。因为，做数据分析光靠技能和工具还是远远不够的，还需要拥有数据思维与数据分析方法等结合起来。本课程的学习能通过对比思维（包括纵向对比和横向对比：纵向对比是指不同类的对比；横向对比是指与同类相比）、结构思维（如因果结构可通过定位指标波动，定位最细指标，辅助维度下转，能够清楚的找到问题原因）、分类对比（分类思维在工作中随处可见，如消费主体可以划分为客户群体、产品可以归类、市场可以分级等）等方式来培养学生的数据分析思维能力。再次，Python是目前公认的全球5大流行语言之一，从云计算、大数据到人工智能，Python无处不在，很多大公司都在使用Python完成各种任务。Python采用极简主义设计思想，语法简单优雅，对初学者而言，Python学习简单、上手快，既不需要很复杂的代码和逻辑，也不需要面对复杂的语法环境，即可实现强大的功能满足使用者所需功能。另外，Python具有良好的跨平台和可移植性能，可以被移植到大多数平台下面，如Windows、MacOS、Linux、Andorid和IOS等，Python解释器可以把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行，无需编译环节，可以减少编译过程的时耗，提高Python运行速度。正是这些优势，使得Python发展十分迅猛。学生通过该编程语言的学习，即可用简单的语法来实现所需功能。最后，数据分析及可视化是财务工作中最常见的应用场景，财务分析及可视化部分教学系统将Python编程语言与财务信息处理相结合，给学生提供一个学习Python基本知识及编程技能、掌握大数据分析技能的平台，结合财务信息应用的一些典型案例，引导和帮助学生完成财务工作中的信息管理与信息分析任务。二、课程基本要求：本课程的实训基本要求如下：.能够了解大数据基本概念、发展历程、发展趋势；大数据分析基本方法；熟悉财务大数据分析的理念和价值，理解财务大数据分析的基本思路、方法；.能够了解和熟悉数据分析思维；数据特征提取；数据库设计基础与基本步骤；MySQL数据库概述、基本操作及表结构的操作。.能够熟练掌握并应用python语言的基础代码；.能够实现基本的爬虫过程，熟练掌握并应用pandas及数据可视化第三方库从企业的各个经营环节结构化数据中提取数据，进行业务领域及财务核算等领域的数据分析，以合适的可视化图表展示数据分析结果。三、先修课要求及教学策略与方法建议.先修课要求先修课程是在学习一门学科前，为保证本课程的学习效果，应该掌握的前提学科。本课程的先修课程有：《基础会计》、《基础会计实务》、《财务会计》和《财务管理》等课程。.教学策略与方法建议教学过程中，教学策略有两种：以教为主和以学为主。一般来说，在大班教学、时间紧内容多、教学内容属于结构严谨的学科、教学资源不够丰富、教学条件不太充足、学生的自主性和自律性不强、评价体系以考试等传统方式为主等情况下，宜选择以教为主；反之，在小班教学、目标比较灵活时间比较充裕、教学内容属于结构松散开放的学科、教学资源丰富、教学条件优良、学生的自主性和自律性较强、评价以作品和论文等多元评价方式为主等情况下，宜选择以学为主。两种教学策略实际上是在确定教学主题与教学目标、并对学习者进行分析后，加了一个选择的“枢纽”，根据学生的认知特点和教学内容的性质，教师应该决定后面的教学是选择以教为主还是以学为主。本课程结合自身特点，应以教为主,同时以练和学为辅。具体教学过程中，采用的教学方法以讲授法为主，先通过理论知识的系统讲解，让学生掌握python编程语言的基础知识和数据分析的基础理论知识，然后在配套实训系统中，进行具体实践操作的练习，最后学生通过实训环节来检验所学理论知识的掌握情况并发现问题，而这些问题反过来可以指导学生进一步巩固理论知识，切实提高学习效果。四、教学项目及学时分配建议表（36课时）：序号实验（实训）项目名称学时数要求类型每组人数是否开放备注1项目一、认识大数据2必做理论2项目二、会计数据特征提取与分析思维2必做理论3项目三、大数据分析的基本框架2必做理论4项目四、数据库设计基础与设计步骤4必做实训5项目五、应用MySQL数据库建立财务模型4必做实训6项目六、Python语言基础8必做实训7项目七、数据分析及可视化12必做实训8项目八、Python爬虫基础2选做实训五、实验（实训）教学内容安排（36学时）（一）教学内容及要求（36学时）项目一、认识大数据（2学时）.项目目的：1.掌握大数据的概念和基本特征。2.了解大数据发展历程与趋势。3.理解大数据对会计行业的影响。...方法与手段：讲授+知识点学习+习题练习。每个章节除了老师授课，还配套对应的学习资源，PPT+知识点对话框式学习内容。习题练习主要做为课堂随堂测试及课后作业学习。.项目内容：1）大数据基本概念2）大数据发展历程与趋势3）大数据对会计工作的影响.主要实验仪器及材料：教学云平台.项目技能和操作要求：了解大数据基本概念、大数据发展历程与趋势、大数据对会计工作的影响。.项目预期目标：通过本部分的学习让学生了解大数据基本概念、大数据发展历程与趋势、大数据对会计工作的影响。对大数据技术有一个基本的认识，为后面的学习做好知识储备。项目二、会计数据特征提取与分析思维（2学时）.项目目的：1.会计数据特征提取的内容及方法。2.会计大数据分析的主要思维及分析思路。3.理解大数据分析的主要思维:对比思维、分类思维、矩阵化思维、漏斗思维、相关思维、循环思维等。.方法与手段：讲授+知识点学习+习题练习。每个章节除了老师授课，还配套对应的学习资源，PPT+知识点对话框式学习内容。习题练习主要做为课堂随堂测试及课后作业学习。.项目内容：1）会计数据特征提取2）会计大数据分析思维.主要实验仪器及材料：教学云平台.项目技能和操作要求：了解和熟悉数据分析思维；数据特征提取。.项目预期目标：通过本部分的学习让学生了解和熟悉数据分析思维，数据特征提取，为后面的学习做好知识储备，打好基础。项目三、大数据分析的基本框架（2学时）.项目目的：1.了解大数据的环境。2.掌握大数据分析的四种类型。3.掌握大数据分析的六个步骤。.方法与手段：讲授+知识点学习+习题练习。每个章节除了老师授课，还配套对应的学习资源，PPT+知识点对话框式学习内容。习题练习主要做为课堂随堂测试及课后作业学习。.项目内容：1）大数据分析的环境与类型2）大数据分析的基本步骤.主要实验仪器及材料：教学云平台.项目技能和操作要求：了解和熟悉大数据基本框架，类型及分析步骤。.项目预期目标：通过本部分的学习让学生大数据基本框架，类型及分析步骤，为后面的学习做好知识储备，打好基础。项目四、数据库设计基础与设计步骤（4学时）.项目目的：1.理解数据库的含义。2.掌握关系型数据库中表的设计。3.理解并掌握表间关系。4.根据业务需求，设计出合理的数据库。...方法与手段：讲授+知识点学习+习题练习。每个章节除了老师授课，还配套对应的学习资源，PPT+知识点对话框式学习内容。习题练习主要做为课堂随堂测试及课后作业学习。.项目内容：掌握数据库设计基础知识与设计步骤。.主要实验仪器及材料：教学云平台

.项目技能和操作要求：掌握数据库设计基础知识与设计步骤.项目预期目标：通过本部分的学习可以让学生掌握数据库设计基础知识与设计步骤，理解计算机思维，为后面的学习做好知识储备，打好基础。项目五、应用MySQL数据库建立财务模型（4学时）.项目目的：1.掌握MySQL的安装。2.掌握MySQL中函数语法及财务相关函数应用。3.掌握数据表的创建与删除。4.掌握数据表的增、册h改、项目五、应用MySQL数据库建立财务模型（4学时）.方法与手段：讲授+知识点学习+习题练习。每个章节除了老师授课，还配套对应的学习资源，PPT+知识点对话框式学习内容。习题练习主要做为课堂随堂测试及课后作业学习。.项目内容：1.初始MySQL数据库2.财务数据整理及分析常用的函数3.工资表数据建模及关联关系设置。.主要实验仪器及材料：教学云平台.项目技能和操作要求：掌握MySQL的安装；掌握MySQL中函数语法及财务相关函数应用；掌握数据表的创建与删除；掌握数据表的增、删、改、查操作；掌握数据建模方法并生成数据表。.项目预期目标：通过本部分的学习，可以让学生实际体验数据库的操作,以及数据表的操作，使学生掌握抽象数据的思路和方法，为后续进行财务分析打好基础，提升计算机应用能力。项目六、Python语言基础（8学时）.项目目的：能认识python概述及基础；理解python变量；理解python数据类型；能认识python流程控制。.方法与手段：三段式学习（视频前导+知识点学习+综合练习复习巩固），代码编写在线运行。每个知识点配套视频学习、课程内容学习、综合练习三个模块。其中视频学习详细讲解该知识点以及常见的语法错误等情况，课程内容学习以对话框形式展现知识点并以任务形式提供代码编译练习，综合练习将该知识点所有内容都串联起来，以综合性案例形式供学生进行学习。.项目内容：1.财会人员为何要学习Python2.财会人员的第一行Python代码3.会计信息与Python数据类型4.财税数据的存储5.财税核算中的判断.主要实验仪器及材料：教学云平台.项目技能和操作要求：了解大数据发展历史、python概述及基础；了解python变量；了解python数据类型；掌握python流程控制。.项目预期目标：通过本部分的实训让学生理解python变量；理解python数据类型；能认识python流程控制，可以提升学生对大数据基本操作的能力，提升学生就业的综合竞争能力。项目七、数据分析及可视化（12学时）.项目目的：能认识pandas基础；能进行数据整理、清洗；能进行业财数据分析及可视化展示。.方法与手段：三段式学习（视频前导+知识点学习+综合练习复习巩固）,代码编写在线运行。每个知识点配套视频学习、课程内容学习、综合练习三个模块。其中视频学习详细讲解该知识点以及常见的语法错误等情况，课程内容学习以对话框形式展现知识点并以任务形式提供代码编译练习，综合练习将该知识点所有内容都串联起来，以综合性案例形式供学生进行学习。.项目内容：1.使用NumPy操作数组2.理解Pandas数据结构3.财会数据提取.财税数据连接与合并5.财税数据分组聚合6.财税数据可视化.主要实验仪器及材料：教学云平台.项目技能和操作要求：了解pandas基础；掌握数据整理、清洗；掌握业财数据分析及可视化展示。.项目预期目标：通过本次实训可以提升学生对数据的理解能力，以及提高对客户所需的数据和展示方式的理解能力。项目八、P