职业技术学院《财务大数据分析》课程标准

“财务大数据分析”课程标准一、课程类别、适用专业、学时、学分1.课程类别：专业核心课2.适用专业：大数据与会计专业、大数据与财务管理专业3.学时：544.学分：3二、课程定位本课程是大数据与会计专业、大数据与财务管理专业的专业核心课程。其先修课程是企业财务会计、会计信息系统应用、财务管理、大数据技术基础等，平行开设课程是大数据技术应用、数字化管理会计等。本课程结合专业人才培养目标，以企业财务分析的管理需求为基础，运用案例比较分析，对企业财务数据进行分析和可视化处理，从而更好的适应企业数字化会计管理岗位工作的需要。通过学习，培养学生数据思维和会计服务意识，培养学生利用大数据工具整理、分析财务数据的能力。通过对企业内外部规模巨大的财务相关数据进行收集、准备，利用大数据分析、行动的一套专门技术和方法，为企业经营管理、发展能力分析、管理会计报告可视化呈现等工作奠定坚实的基础，为企业管理提供预测决策，是会计学科和信息学科跨界融合的产物。三、设计思路本课程的设计思路是：以企业真实案例为主线，以大数据技术为工具，层层递进，由易到难，针对企业管理不同视角的财务指标进行设计与分析。引导学生学习大数据的技术与工具，掌握Python基础知识，培养学生的数据逻辑和数据思维。运用大数据技术和方法对财务数据进行数据采集、数据清洗、数据集成、数据挖掘，设计出投资分析、经营分析等报告模板，以可视化的方式呈现给信息使用者，以便于预测、决策，助力企业管理实时分析的能力。课程内容设计了企业投资分析、资产分析、资金分析、费用分析、经营分析、企业发展能力分析、销售分析与预测等相应情境，要求学生根据企业真实数据进行实战，培养学生对数字化分析工具的熟练应用能力。课程考核注重理论与实践并重，采用考核方式多样化和易于操作的评价体系，以过程考核为主，借助学习成果测评软件，记录学习过程，科学评价学生的综合素质。四、课程目标本课程是一门实践性较强的课程，通过学习，培养学生大数据下数据获取能力、关键指标分析能力、基于业务问题的数据挖掘能力、大数据预测模型搭建能力、预测辅助企业经营决策的能力；培养学生具有现代企业数字化管理的基本职业素养，提高学生对企业财务异常数据的敏感性，初步具备帮助企业管理者预测、决策的能力。本课程的目标主要包括：1.了解有关《中华人民共和国会计法》《大数据安全管理条例》等相关法律法规。2.理解企业财务大数据的范围和来源，包括内部环境和外部环境的数据、财务和非财务的数据，结构化和非结构化的数据，能够根据企业管理需要对数据进行采集。3.了解大数据的技术与工具，掌握Python基础知识，能够根据企业经营要求设置指标体系与数据建模。4.掌握财务大数据项目分析的一般流程，能够根据企业分析目标对数据进行筛选、整理、分类等。5.掌握财务大数据分析可视化的基本原理。了解企业各种数据间的关联，能够利用数据分析发现经营问题，并通过数据挖掘找到问题产生的根源。6.具备一定的数据分析能力，熟悉不同的分析模型和分析方法，以企业的财务和业务数据为对象，能进行企业经营分析及决策辅助。7.具备一定的数据敏感能力，对异常数据应具有高度的敏锐度，建立数据可视化设置和预警设置，为企业管理提供支持。8.具有严谨、诚信的职业品质，具有良好的职业道德和良好的心理素质，具备数据安全意识和数据保护意识。五、课程内容要求和课时分配序号教学内容课程思政内容及要求知识内容与要求技能内容与要求参考课时1大数据初体验◎了解大数据发展历史及发展展望◎了解国家大数据发展战略◎了解本专业开设大数据技术应用课程的目的◎了解数据的各种来源渠道，在应用大数据时要注意目的正当性和方法的合理性◎通过案例分析，了解获取数据时的合法性要求◎掌握大数据的相关概念◎掌握大数据的分类◎了解大数据的发展◎了解大数据在企业管理中应用案例◎了解数据可视化工具◎能描述大数据技术的不同概念◎能分析大数据技术在企业中的实际应用关键点◎能在实训平台完成可视化工具操作42大数据分析方法论◎本专业开设财务大数据分析课程，学习Python语言可能会遇到困难，要培养学生的钻研精神，要形成勤动脑多动手的习惯◎遇到技术难题，要克服消极思想，要破除暴躁情绪，敢于迎难而上，积极解决问题◎掌握Python语言基础知识◎掌握Python数据采集代码◎理解结构化数据报表与中国式传统财务报表的不同◎了解数据采集在财务中的应用案例◎了解运用Python进行上市公司财务报表数据采集的方法◎能识别Python数据采集的代码及命令◎能使用简单的Python语言进行上市公司财务报表数据采集◎能以数据库的结构化思维来处理数据，制作结构化报表63数据预处理实战◎学习大数据案例，说明大数据来源的伦理风险，讨论合法和非法的数据获取途径◎了解垃圾数据及危害◎要形成远离网络垃圾的意识◎了解数据清洗与挖掘对于正确决策的重大意义◎努力让学生意识到在高科技领域，我们必须要独立自主和自力更生，努力掌握核心技术，要培养学生民族自豪感，学好先进技术为国争光◎了解常见数据预处理的常用工具◎掌握数据清洗常见问题及处理顺序◎了解数据清洗设计原则◎掌握数据清洗设计模型◎掌握数据集成的相关概念，理解数据关联和数据合并的意义◎掌握数据集成工具的流程◎能依据案例资料建立数据清洗规则，进行数据清洗流程设计，利用数据清洗工具操作◎能依据案例资料进行数据集成工具操作，能上传数据清洗结果数据表◎能依据案例资料进行数据关联操作，能生成合并资产负债表和合并利润表64数据可视化◎作为新时代的财务人员，要紧跟时代潮流，努力学习新知识，新技能，勇于创新◎精通企业业务和财务，能充分利用大数据技术采集企业有效数据，具有服务意识，为企业高层管理者提供决策支撑◎了解数据可视化◎掌握分析云可视化工具◎能够根据指标特点，选取合适的图形呈现◎能够根据企业分析要求设计可视化看板45基础财务报表分析◎根据专业特点，着重强调企业财务数据安全和数据保密要求，让学生基于企业投资者的角度理解企业数据安全与保密工作的必要性和重要性◎掌握资产负债表分析应用的各项指标◎掌握利润表分析◎掌握现金流量表分析◎能依据案例资料确定分析指标◎能完成资产负债表分析可视化设置◎能完成利润表分析视化设置◎能完成现金流量表可视化设置66投资者角度：财报分析◎了解作为一个投资者应具备的财务分析能力，激发他们创新创业的信心和能力◎了解财务大数据对投资者的重要性，培养良好职业操守，保证数据安全◎掌握投资分析应用的各项指标◎掌握盈利能力分析◎掌握偿债能力分析◎掌握营运能力分析◎掌握发展能力分析◎了解聚类分析应用◎掌握投资分析报告◎掌握各项能力指标数据可视化工具及过程◎能依据案例资料确定投资分析指标◎能完成盈利能力分析单个指标可视化设置◎能完成偿债能力分析单个指标可视化设置◎能完成营运能力分析单个指标可视化设置◎能完成发展能力分析单个指标可视化设置◎能设计完成四种能力分析指标可视化报告◎能应用聚类分析撰写投资分析报告27经营者角度：财报分析◎树立为他人服务明晰展示数据的心态◎要明确形式为内容服务的宗旨◎掌握各项指标同比分析、环比分析方法◎掌握各项指标横向对比分析方法◎掌握指标异常数据挖掘过程与方法◎能完成各项能力指标同比分析、环比分析及横向对比分析的可视化设置◎能对财务指标异常数据分析◎能撰写企业经营分析报告68资金分析与预测◎拓展知识面和技能水平◎要有提高综合能力的决心◎愿意独立完成数据分析任务的精神◎掌握资金存量分析◎掌握资金来源分析◎掌握债务分析与预警分析◎掌握时间序列分析法进行资金预测◎能分析现金流量及其结构◎能评价企业经营状况、创现能力、筹资能力和资金实力◎能进行资金管理效益分析◎能进行债务分析与预警分析◎能熟练运用时间序列分析方法依据案例资料预测下一期的资金流入◎能撰写企业资金分析报告49销售分析及预测◎在实务中，销售业务极容易出现以权谋私、暗箱操作、舞弊欺诈等现象，损害企业、投资人和国家的利益。所以，在讲解时，一定要强调通过流程的设计，保证收入的真实性和完整性、产品的安全性、资金回收的及时性和正确性。◎需提供有用的信息，使管理者做出合理的销售预测。注重以案例讨论、视频教学等更直接的方式，使学生零距离地感受到“德”的重要性，引导学生树立责任意识，切莫利用职务之便挪用公款、以身试法。◎掌握销售收入整体分析◎掌握客户分析◎掌握产品分析◎掌握价格维度分析◎掌握多元回归法进行销售价格预测◎能创建销售收入整体分析的管理驾驶舱◎能对销售收入按客户维度、产品维度、价格维度进行可视化设置◎能熟练运用多元回归依据案例资料预测下一期的销售价格◎能撰写企业销售分析报告410费用分析及预测◎培养学生企业主人翁的责任感，降低各项费用是企业生存的基本法则，具备基本的费用分析素养◎拓宽智能化费用管理在实际业务中的应用，提高青年知行合一的能力◎掌握企业费用整体分析◎掌握财务费用分析◎掌握管理费用分析◎掌握销售费用分析◎能创建费用分析管理驾驶舱◎能进行财务费用分析可视化设置◎能进行管理费用分析可视化设置◎能进行销售费用分析可视化设置◎能对异常项目逐层剖析◎能撰写企业费用管理分析报告411财务大数据综合分析◎培养学生的全局意识与战略思维◎掌握各项分析应用◎掌握数据挖掘算法应用◎能创建各类分析管理驾驶舱◎能进行各类分析可视化设置8合计54六、教学条件(一)师资条件1.专任教师（1）符合高校教师的资格条件，具备高校教师的基本素养和道德要求。（2）具有扎实的理论功底，能开展必要的科研活动。（3）掌握企业财务会计、管理会计、财务管理、数据采集、数据分析与挖掘、数据可视化等财务大数据分析必备的专业知识，对大数据技术在企业财务分析中的应用有过深入的研究,能培养学生逐步形成运用大数据财务分析，并以可视化形式呈现分析报告的数据思维。（4）熟悉财务大数据分析技术的基本内容，能从事会计管理岗位工作。（5）具备一定的教学技巧和课堂组织能力，掌握课堂讲授、任务驱动、启发式、案例式等教学方法，并灵活应用。（6）具备多种教学手段综合应用的能力，能熟练使用现代化教学技术和手段进行课堂教学、在线教学、线上线下混合教学。2.兼职教师（1）熟悉企业经济活动、财务活动和大数据分析技术，具有大学本科及以上学历，具有计算机类、经济类或管理类中级及以上专业技术资格，或取得相关职业资格。（2）从事企业会计管理、财务分析、管理会计师岗位工作，或会计师事务所、管理咨询等中介机构中从事财务数据分析咨询人员、或在大数据机构中从事数据分析与管理的数据分析和算法工程师，能应用数据分析辅助企业进行管理和预测决策的人员。（3）具有一定的语言表达能力，能独立组织财务大数据分析教学活动。(二)实践教学条件1.实训场所：配备能用于财务大数据分析与挖掘实验的单项或综合实训室。2.实训设备：按班级学生数配备大数据分析与挖掘教学所需的计算机和服务器，网络系统能宽带连接公网，能运行网络版教学软件与大数据分析软件。3.实训资料：配备若干套能覆盖企业多种业务场景和财务场景的真实数据，并配备财务大数据分析实训指导手册。4.实训指导教师：配备能独立指导学生实训的专任教师。(三)教材及教学资源配备1.依据本课程标准以及项目任务设计编写教材，教材应充分体现大数据技术在企业管理中应用的任务引领和工作过程导向的设计思想。2.教材应贴近企业的实际工作，按照工作过程的逻辑顺序分解成若干典型的工作项目，按完成工作项目的需要和现行岗位操作规程组织教材内容。3.教材内容应体现先进性、通用性和实用性，要将新法规、新工艺、新流程和新技术及时纳入教材，使教材更贴近各种类型公司发展和实际需要。4.教材应通俗易懂，图文并茂，业务处理流程清晰准确，使用案例贴近实际并具有代表性，使用数据真实可靠。5.形成完善的新形态数字化教材。借助现代信息技术开发微课、视频等资源，可使用智能移动终端设备扫描学习，提高学生学习的主动性、积极性和创造性。6.配备课程网络教学资源。形成课程教学资源库，努力实现多媒体资源的共享,提高课程资源利用效率。七、教学方法和教学手段本课程应充分使用现代化教学手段，比如多媒体技术、仿真实训环境、可自动记录学习过程及评价的软件平台，以及可以在线学习答疑的智慧教室，有效地激发学生学习兴趣，提高课堂教学效果。（一）教学方法本课程使用的教学方法，主要有：1.课堂讲授法以教师的语言作为主要媒介系统，向学生讲授财务大数据分析的基础知识和基本技能，帮助学生理解并准确掌握财务大数据分析各环节的知识和技能等，特别是各个知识技能点之间的有机联系和逻辑关系。2.任务驱动法以大数据技术在企业财务数据分析的应用为驱动力，设计不同场景的项目任务来组织教学，从获取数据、清洗数据、数据分析和数据挖掘、直至财务分析数据可视化呈现，完成一个完整的数据分析工作过程。教师在教学的同时可扮演一个“咨询者”“协调者”和“观察员”的角色，引导学生自主学习，向学生提供资源、给予建议和操作指导，可加深学生对大数据分析技术基础知识和基本技能的掌握，也有助于学生数据思维能力、财务分析能力的提升和团队合作精神的培养。3.案例教学法教学案例包括讲解型案例和演练型案例两种。讲解案例法,是将案例教学融入传统的讲授教学法之中的一种方法。演练案例法，是以学生课堂演练为主，案例是学生演练的主题，学生通过对案例的剖析，提出各自的解决方案。4.启发式教学法启发式教学是根据教学目的和内容，通过设计启发、诱导型问题，引导学生养成多思考、善思考、勤思考的习惯，将问题解决贯穿于教学的每一环节,启迪学生思考，活跃学生思维，促进学生身心发展，提高学生学习的主动性、积极性和创造性，更好地激发学生的学习兴趣，加深对课程内容的理解。5.翻转课堂课堂上学习的主动权从教师转向学生，不再是单纯的教师讲学生听，学生利用财务大数据教学资源，实现自主学习，边学边练，不断巩固和加深对专业知识的理