职业技术学院《大数据技术在财务中的应用》课程标准

《大数据技术在财务中的应用》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3.学时：544.学分：3二、课程定位本课程是大数据与会计专业专业核心课程，其先修课程是大数据技术基础。本课程结合专业人才培养目标，以Python语言为基础，将大数据技术与财务场景融合，培养学生能够运用大数据技术在财务工作中获取、管理、处理以及整理海量数据并实现数据可视化，为企业经营决策提供积极的帮助。三、设计思路课程内容通过学习获取数据、处理数据、可视化以及建模等大数据技术，围绕大数据技术用于财务数据处理的操作和实践，结合财务会计、管理会计应用场景和综合业财数据分析案例，使教学内容更具针对性，更利于学生理解大数据技术在财务中的实际应用。通过本课程的学习，可培养学生具备基本的编程思维、逻辑思维和数据思维，为后续更深入地学习财务数据分析的相关课程提供能力支撑。四、课程目标本课程是一门实践性较强的课程。通过学习，学生能够掌握Numpy、Pandas等数据处理知识以及数据采集与清洗、数据可视化的知识，培养良好的数据思维和数据素养；使学生能够将大数据技术和Python语言应用在财务数据分析中；培养学生发现数据和利用数据的能力、对数据进行清洗加工的能力、选择数据分析方法的能力、对数据进行分析并将结果可视化的能力；学会运用现代技术手段获取信息、独立分析和解决问题的方法；具备合作精神和服务意识的团队协作能力；具备高度的工作热情及沟通能力、良好的文字语言表述能力及善于倾听的能力。五、课程内容要求和课时分配序号章节名称主要内容教学目标学时1Python在财务领域的应用认识数据分析熟悉python数据分析的常用工具了解Python数据分析的常用类库了解Python在财务领域的应用掌握数据分析的概念、流程与应用场景了解Python常用的数据分析库了解python在财务领域的应用22NumPy数值计算基础Numpy数组对象ndarray掌握Numpy矩阵与通用函数使用数组进行简单的统计分析掌握NumPy创建多维数组与生成随机数的方法掌握数组的索引与变换掌握NumPy中数组矩阵的运算及通用函数的基本使用方法掌握NumPy读写文件的方法和常用的统计分析的函数63pandas统计分析基础读写不同数据源的数据掌握DataFrame的常用操作转换与处理时间序列数据使用分组聚合进行组内计算使用povit_table函数创建透视表使用crosstab函数创建交叉表掌握常见的数据读取方式掌握DataFrame常用属性与方法掌握基础时间数据处理方法掌握分组聚合的原理与方法掌握透视表与交叉表的制作104数据采集与数据预处理数据采集合并数据检测与处理重复值检测与处理缺失值检测与处理异常值掌握数据采集的方法掌握数据合并的原理与方法掌握数据清洗的基本方法45Matplotlib、seaborn、pyecharts数据可视化基础Matplotlib初级应用及绘制进阶pyecharts初级应用及绘图进阶seaborn绘制基础图形掌握Matplotlib绘制图形的方法掌握pyecharts绘制交互式图形的方法了解seaborn绘制基础图形的方法126Python在财务会计中的应用销售业绩统计收入分析与可视化薪酬计算职工薪酬分析收入与发票核对固定资产折旧税收筹划任务熟练掌握Pandas数据统计分析方法熟练掌握Matplotlib绘图3.能运用Python解决薪酬计算、分析的财务问题4.能运用Python解决收入与发票核对的财务问题5.能运用Python解决固定资产折旧税收筹划的财务问题87Python在管理会计中的应用货币时间价值项目投资决策本量利分析固定预算和弹性预算定期预算和滚动预算掌握自定义函数优化货币时间价值函数，提高代码的复用性掌握Python读取数据—调用函数—输出结果进行投资决策的过程掌握Python将成本分析模型和可视化图形结合，实现本量利分析的基本思路掌握Python读取不同产品的成本数据，计算标准成本差异分析的方法掌握Python读取不同的预算数据，计算定期预算和滚动预算的方法88Python在财务中的综合应用上市公司财务指标可视化分析与应用上市公司行业数据可视化分析与应用能运用Python采集上市公司财务指标数据能运用Python进行数据清洗与加工能运用Python进行多维度数据可视化能对可视化结果进行业务分析，得出分析决策4学时合计54六、考核方式本课程是考查课，采用百分制，综合成绩=平时成绩（30%）+实训成绩（30%）+期末成绩（40%）组成。各部分成绩占比可根据实际情况进行调整。七