职业技术学院《财务大数据分析》课程标准

《财务大数据分析》课程标准二级学院（部）：_管理学院____________执笔人：__XXX_______________审核人：__XXX_______________制订日期：__202X年2月修订日期：__202X年2月XXXX职业技术学院教务处制二〇二X年二月

一、课程信息表1课程信息表课程名称财务大数据分析开课系（教研室）财务会计系课程代码ZH141343考核性质考查前导课程财务大数据基础、基础会计、财务会计后续课程大数据财务共享服务、管理会计，财务机器人开发与应用等总学时/学分48/3理论16课程类型理论课是£实践课是£实践32理论+实践是£理实一体化是R表2课程标准开发团队名单1序号姓名工作单位职称／职务1副教授/系主任2讲师3讲师4讲师5会计师/经理………注1：指参与课程标准制订的主要成员，包括校外专家。二、课程性质1．课程简介本课程是大数据与会计专业（群）必修的一门专业大类平台课程，是在学习《基础会计》、《财务大数据基础》、《财务会计实务》等课程、具备了一定的财务知识和大数据基础知识的基础上，开设的一门理实一体化的课程，其功能是对接专业人才培养目标，面向财务分析师工作岗位，培养财务大数据的收集、整理挖掘与分析展示能力，为后续《大数据财务共享服务》、《会计信息岗位综合实训》、《财务机器人开发与应用》等课程学习奠定了基础。2．课程功能定位表3课程功能定位分析对接的工作岗位对接培养的职业岗位能力财务大数据分析岗1.数据收集能力2.数据处理能力3.数据分析能力4、数据呈现能力三、课程目标与内容1．课程总目标该课程主要面向财务专业学生，系统性介绍智能会计数据的相关基本理论，操作技能技法，引导学生建立数据概念，能够通过不同的渠道和平台获取数据。本课程的主要目标是为学生提供基于财务大数据分析实践和大数据平台工具环境，通过理论导入与实践案例任务驱动相结合的教学模式，逐步培养学生形成大数据概念、建立数据思维、完成数据采集、建模、分析及数据可视化应用等能力，培养学生对数据处理、分析以及共享与协同创新利用等方面的“数据素养”。具备数据安全意识，通过课堂教学，使学生充分了解数据安全对国家和社会的重要性。理解国家战略规划对于企业数字化转型的迫切要求，能够掌握企业数字化转型的主要框架。养成诚实、守信、吃苦耐劳的品德，具有守法的意识，严谨细致、自律的工作态度，养成良好的服务意识，善于沟通合作的团队精神，具有良好的职业道德。2．课程具体目标（1）知识目标A1.通过本课程的教学，使学生掌握大数据的基本概念和应用领域，掌握财务相关数据的范围和来源。A2.了解传统财务分析方法和大数据环境下财务分析应用流程、方法、模型的联系与区别，意识到数据分析是支持决策关键的成功因素。A3.以财务数据为研究对象，通过数据清洗、数据建模、数据可视化的定量分析发现其隐藏在纷繁数据背后的内在价值，从而为企业运营、管理和决策提供支持。（2）能力目标B1熟练掌握财务数据分析的业务需求调研过程及方法；B2.能够熟练进行数据清洗；（重点）（难点）B3.掌握财务数据建模的基本技能；（重点）（难点）B4.具备一定的分析财务数据能力；（重点）（难点）B5.具备数据可视化报告设计及撰写能力；（重点）（难点）B6.能运用多种手段进行信息搜集、整理加工，具有处理和解决问题的能力。（3）素质目标C1.有良好的语言表达、会计职业沟通和协调能力；C2.数据分析过程中的合作能力和交流能力；C3.从数据收集到数据展现，形成数字化思维模式C4.能自主学习、归纳和总结新知识、新技术和新方法，具备终身学习的能力；C5.培养以管理视角对企业经营过程进行分析并提供决策支持；（4）思政目标D1.了解国家产业政策，具有爱国情怀，树立支持国产化的民族信心；D2.具有良好的心理素质、诚信品格和社会责任感；D3.具有严格执行会计等相关法律法规的遵纪守法的工作态度；D4.具有数据安全意识表4课程教学目标与内容序号毕业要求指标点知识目标技能目标素质目标教学内容1.了解传统财务分析方法和大数据环境下财务分析应用流程、方法、模型的联系与区别，.能运用多种手段进行信息搜集、整理加工，具有处理和解决问题1.掌握大数据的相关概念2.了解大数据的发展3.了解大数据在企业管理中应用案例1.能描述大数据技术的不同概念2.能分析大数据技术在企业中的实际应用关键点1.了解大数据发展历史及发展展望2.了解国家大数据发展战略3.了解财会专业开设大数据技术应用课程的目的大数据认知2.1.了解Python数据采集的代码及命令1.运用Python进行上市公司单企业单表数据采集；2.运用Python进行上市公司多企业单表数据采集；3.运用Python进行上市公司多企业多表数据采集；1.财会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2.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，积极解决问题数据采集实战演练3.1.掌握数据清洗逻辑思路；1.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1.了解垃圾数据及危害2.要形成远离网络垃圾的意识3.了解数据清洗与挖掘对于正确决策的重大意义数据清洗实战演练4.学会利用工具做可视化设计，掌握可视化看板设计1.掌握数据集成工具操作；1.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1.从数据收集到数据展现，形成数字化思维模式数据集成实战演练5.1.学会利用工具做可视化设计；2.掌握可视化看板设计；1.能够根据指标特点，选取合适的图形呈现2.能够根据企业分析要求设计可视化看板能自主学习、归纳和总结新知识、新技术和新方法，具备终身学习的能力；可视化设计实战演练6.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。1.了解上市公司财务分析的能力指标；2.掌握各项能力指标数据可视化工具及过程；1.依据案例资料确定投资分析指标2.能完成盈利能力分析单个指标可视化设置3.能完成偿债能力分析单个指标可视化设置4.能完成营运能力分析单个指标可视化设置5.能完成发展能力分析单个指标可视化设置6.能设计完成四种能力分析指标可视化报告1.树立为他人服务明晰展示数据的心态2.要明确形式为内容服务的宗旨投资者角度的财报分析7.1.掌握各项指标同比分析、环比分析方法2.掌握各项指标横向对比分析方法3.掌握指标异常数据挖掘过程与方法1.掌握各项指标同比分析、环比分析方法2.掌握各项指标横向对比分析方法3.掌握指标异常数据挖掘过程与方法1.树立为他人服务明晰展示数据的心态2.要明确形式为内容服务的宗旨经营者角度的财报分析8.1.掌握资金存量分析2.掌握资金来源分析3.掌握债务分析与预警分析1.能分析现金流量及其结构2.能评价企业经营状况、创现能力、筹资能力和资金实力3.能进行资金管理效益分析4.能进行债务分析与预警分析5.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1.拓展知识面和技能水平2.要有提高综合能力的决心3.愿意独立完成数据分析任务的精神资金分析与预测实战演练9.1.掌握销售收入整体分析2.掌握客户分析3.掌握产品分析4.掌握价格维度分析5.掌握多元回归法进行销售价格预测1.能创建销售收入整体分析的管理驾驶舱2.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3.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1.以管理视角对企业经营过程进行分析并提供决策支持；销售分析与预测实战演练10.1.掌握企业费用整体分析2.掌握财务费用分析3.掌握管理费用分析4.掌握销售费用分析1.能进行财务费用分析可视化设置2.能进行管理费用分析可视化设置3.能进行销售费用分析可视化设置4.能对异常项目逐层剖析1.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费用分析实战演练表5课程教学安排序号项目（模块）任务（单元）2教学内容重点、难点、考核点学时1.大数据认知大数据认知大数据在商业领域中的应用大数据分析方法论1.大数据的应用、起源发展；2.大数据的概念、特征、分类；3.大数据算法简述；4.大数据典型工作岗位职责描述。大数据的概念、特征、分类；22.数据采集数据采集实战演练1.运用Python进行上市公司单企业单表数据采集；2.运用Python进行上市公司多企业单表数据采集；3.运用Python进行上市公司多企业多表数据采集；运用Python进行上市公司多企业单表数据采集23.数据清洗数据清洗实战演练1.大数据清洗工具操作初体验、操作示范；2.大数据清洗工具操作练习。大数据清洗工具的运用44.数据集成数据集成实战演练大数据集成工具操作初体验、操作示范；2.大数据集成工具操作操作练习。大数据集成工具的运用45.可视化设计可视化设计实战演练1.分析云简介；2.数据上传与数据关联；3.可视化看板设计；4.故事版设计；5.看板切换。可视化看板设计66.财报分析投资者角度的财报分析1.上市公司投资分析应用（盈利能力分析、偿债能力分析、营运能力分析、发展能力分析）；2.聚类算法应用聚类算法应用67.财报分析经营者角度的财报分析1.案例企业背景介绍；2.财务四大能力分析：指标分析、同比环比分析、同行对比分析、异常数据溯源洞察；财务指标分析68.资金分析与预测资金分析与预测实战演练1.企业资金分析背景介绍；2.资金存量分析、资金来源分析及债务分析与预警；3.利用时间序列分析的方法进行资金预测。资金存量分析、资金来源分析及债务分析与预警69.销售分析与预测销售分析与预测实战演练1.企业销售分析的背景介绍；2.企业销售收入整体分析；3.客户、产品及价格维度分析；4.运用多元回归进行销售价格预测。运用多元回归进行销售价格预测610.费用分析费用分析实战演练1.企业费用分析的背景介绍；2.企业费用整体分析；3.财务费用分析及数据洞察；4.管理费用分析及数据洞察。企业各项费用的分析及结果运用6注2：每个任务（单元）最多不超过12学时3.设计思路通过实践案例任务驱动，将大数据分析处理全链路的数据思维和技术方法传授给学生。使学生建立大数据理论概念、掌握财务数据类别、来源，能够通过大数据财务分析平台完成数据采集、数据处理、数据建模以及数据可视化等环节的工作任务。理解并掌握大数据财务分析体系知识和关键内容。培养学生理解财务管理的核心作用，可以通过多维度、多渠道进行大数据财务分析应用，为企业的管理和战略分析提供决策依据。理解财务业务系统逻辑和数据来源，能够根据需求准确获取相关数据。通过数据准备与处理，对企业财务能力分析与预测，从产品运营、供应链、投资、运营支持等维度对经营状况进行初步分析。掌握多种数据分析手段和方法，熟练应用大数据财务分析平台，能够根据不同需求分析企业财务和运营状况。以大数据分析体系为框架，使学生逐步建立数据思维，能够通过计算机方法进行全面的预测和经营决策。四、课程考核课程考核采用形成性考核（即过程考核）和终结性考核相结合。原则上形成性考核占60％，终结性考核占40％。形成性考核可包括但不仅限于课堂考勤、5次实操作业，各占10%。终结性考核一般指期末考试（考核）。五、实施要求1.授课教师基本要求（1）专任教师A1.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。A2.具有扎实的理论功底，能开展必要的科研活动。A3.掌握企业财务会计、管理会计基础、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。A4.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。A5.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。A6.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B1.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。B2.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。B3.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。2．实践教学条件要求此部分主要填写本课程教学需要使用的校内实训室、校外实习基地的相关信息，可参考下表填写。（1）校内实训室（一个实训室一张表）表6财务大数据分析实训室实训室名称财务大数据分析实训室面积要求100m2序号核心设备数量要求备注1PC+财务大数据分析实训软件7023（2）校外实习基地此部分主要填写本课程教学需要使用的校外实习基地，合作深度包括深度合作型、紧密合作型、一般合作型三个等级，各等级标准参照校外实践教学基地建设标准，可参考下表填写