Excel 财务管理指南

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出版者:浙江科学技术出版社/西蒙与舒斯特国际出版公司
作者:Conrad Carlberg(美)
出品人:
页数:350
译者:刘萍/等
出版时间:1999-02
价格:39.00元
装帧:平装
isbn号码:9787534112249
丛书系列:
图书标签:
  • Excel
  • Excel
  • 财务
  • 管理
  • 办公软件
  • 数据分析
  • 财务分析
  • 会计
  • 职场技能
  • 效率提升
  • 实用指南
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具体描述

内 容 摘 要

如何从财务报表中找出销售与投资的关系

如何利用Excel提供的工具制订下一年度财务计划

如何根据以前的销售数据预测销售情况

如何利用数据为公司发展服务

深入探索数据分析与商业决策的非凡之旅:《数据驱动的商业洞察与未来趋势》 一、 揭示数字时代的底层逻辑:从数据到决策的全新范式 在信息爆炸的今天,数据已不再仅仅是记录过去的凭证,而是驱动未来商业增长的核心引擎。本书《数据驱动的商业洞察与未来趋势》旨在构建一套全面、系统且极具实操性的知识框架,引导读者超越传统的数据收集和报告阶段,真正实现“以数据为中心”的战略思维转变。 我们深知,许多组织在数据面前感到迷茫:数据量庞大,但洞察力匮乏;报告丰富,但决策迟缓。本书将从底层逻辑入手,剖析现代商业环境对数据素养的全新要求,阐述如何将海量的原始数据转化为清晰、可执行的商业洞察。 核心内容聚焦: 数据生命周期管理的高级策略: 不仅仅关注数据的采集和存储,更深入探讨数据的清洗、标注、治理(Data Governance)在确保数据质量和可靠性方面扮演的关键角色。我们将介绍业界领先的元数据管理框架(Metadata Management Frameworks),确保企业资产的完整性。 因果推断与相关性辨析的艺术: 商业决策的致命陷阱往往在于混淆了相关性与因果性。本书将用大量案例和统计学工具(如倾向得分匹配、双重差分模型等)来指导读者设计严谨的实验和观察性研究,准确识别真正驱动业务变化的因素。 叙事性数据呈现(Data Storytelling): 数据本身不会说话,需要优秀的“翻译官”。本书将重点阐述如何构建引人入胜的数据叙事,将复杂的分析结果转化为高管团队能够迅速理解并采纳的行动指南。我们将详细拆解“情境-冲突-解决方案-行动”的叙事结构在商业汇报中的应用。 二、 商业分析的进阶武器库:预测模型与人工智能赋能 现代企业竞争的焦点在于预测未来的能力。本书将超越基础的描述性分析(Descriptive Analytics),聚焦于更具前瞻性的预测性分析(Predictive Analytics)和规范性分析(Prescriptive Analytics)。我们承诺,内容将侧重于概念的清晰解释和应用场景的深度挖掘,而非繁复的编程代码,使管理者和业务分析师都能迅速掌握其精髓。 深入剖析的分析技术: 时间序列分析的精细化: 针对库存管理、需求预测和股价波动等场景,我们将详细介绍从经典的ARIMA模型到现代的Prophet模型、LSTM神经网络在时间序列预测中的优势与局限性。重点讲解如何处理趋势、季节性与突发事件(如疫情、政策变化)的叠加影响。 客户行为建模的深度解析: 客户终身价值(CLV)的精准计算是精益营销的基石。本书将提供多种CLV模型的建立方法,并结合马尔可夫链、生存分析等技术,构建客户流失预警系统。同时,也将覆盖推荐系统的基本原理及其在提升交叉销售中的实战应用。 非结构化数据挖掘的潜力释放: 文本、语音、图像数据蕴含着巨大的商业价值。本书将介绍自然语言处理(NLP)在市场情绪分析(Sentiment Analysis)、客户反馈主题聚类以及合同自动审核中的落地实践,指导读者如何利用这些“暗数据”发现新的增长点。 三、 战略层面的数据治理与伦理构建 数据驱动的转型是一项系统工程,它要求组织结构、技术栈以及企业文化同步升级。本书将为读者提供一个蓝图,描绘如何构建一个安全、高效、合规的数据生态系统。 战略与治理模块详解: 数据资产化与价值评估: 如何将数据视为可量化的企业资产?本书将介绍数据资产的估值模型,帮助企业决策层理解数据部门的投入产出比,并将其纳入企业战略资产负债表考量。 数据伦理、隐私保护与合规性前沿: 随着GDPR、CCPA等法规的日益严格,数据合规已成为企业的生命线。我们将详细解析差分隐私(Differential Privacy)、联邦学习(Federated Learning)等前沿技术在保护用户隐私的同时,如何支撑业务分析,确保企业在数据使用上的道德制高点。 构建数据驱动型组织文化: 成功的转型依赖于“人”的转变。本书将探讨如何建立跨职能的数据素养培训体系,打破数据孤岛,培养“人人都是数据分析师”的企业文化,实现从“报告驱动”到“洞察驱动”的组织变革。 四、 未来趋势展望:元宇宙、生成式AI与数据基础设施的演进 展望未来,数据分析领域正经历剧变。本书的最后部分将聚焦于下一代技术浪潮将如何重塑商业格局。 生成式AI对商业分析的颠覆: 从数据清洗到模型构建,生成式AI(如大型语言模型)如何自动化传统分析师的重复性工作?我们将探讨如何利用这些工具加速洞察的产生,并将重点放在“人机协作”的最佳实践上。 实时数据架构的必要性: 在物联网(IoT)和高频交易场景下,延迟即成本。本书将介绍流处理技术(如Kafka、Flink)在构建低延迟决策系统中的关键作用,以及如何从批处理思维向实时思维迁移。 数据生态的开放与协作: 探讨数据共享、数据市场以及Web3.0概念下数据所有权和价值交换的新模式,为企业在未来的数据协作中占据有利地位提供前瞻性指导。 目标读者: 本书面向对数据科学、商业智能、市场研究有深刻兴趣的专业人士、企业中高层管理者、寻求数据驱动转型的高级分析师,以及致力于在复杂商业环境中做出更明智决策的战略规划人员。阅读本书,您将掌握的不仅仅是工具和技术,更是一种面向未来的商业思维模式。

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目录信息

目 录
第一部分财务报表及分析
第1章 损益表
1.1保存好财务记录
1.1.1选择正确的观点
1.1.2损益表是财务管理的起点
1.2使用损益表
1.2.1选择一种报告方法
1.2.2案例研究:银行贷款要准备的材料
1.2.3案例研究:某商家的库存控制
1.2.4营业收入和非营业收入
1.3 从普通日记帐到损益表
1.3.1将普通日记帐导人Excel
1.3.2将日记帐数据汇总到总分类帐
1.3.3将总帐数据汇总到损益表中
1.4 采用责权发生制会计来管理
1.5传统组织法和贡献组织法
1.6小 结
第2章 资产负债表:流动资产管理
2.1 设计资产负债表
2.1.1理解资产负债表帐户
2.1.2理解借方和贷方录入
2.2计算流动资产现金余额
2.2.1为多个现金帐户计算现金余额
2.2.2处理限制性现金帐户
2.3计算流动资产应收帐款余额
2.3.1备抵坏帐帐户
2.3.2使用帐龄分析法估计坏帐
2.3.3使用销售百分比法来估计坏帐
2.4 预付费用余额
2.5流动资产存货余额
2.5.1理解存货流动
2.5.2存货帐户结帐
2.6小 结
第3章 资产负债表中存货的计价
3.1 存货计价
3.1.1使用个别计价法
3.1.2案例研究:伊凡斯电子公司
3.1.3使用平均成本法
3.1.4使用先进先出法
3.1.5使用后进先出法
3.1.6四种计价方法比较
3.1.7处理购货折扣
3.2 存货的永续盘存制和定期盘存制
3.3 小结
第4章 资产负债表:负债和所有者权益
4.1 理解日记帐和分类帐
4.1.1理解特种日记帐
4.1.2理解明细分类帐
4.1.3创建总分类帐
4.1.4创建明细分类帐
4.1.5自动过帐
4.2流动负债余额核算
4.3小结
第5章 营运资金和现金流量分析
5.1拓宽定义:现金和营运资金
5.1.1核定营运资金数额
5.1.2案例研究:马波设计公司的营运资金
5.1.3确定营运资金的变化
5.2现金流量分析
5.2.1案例研究:马波设计公司(续)
5.2.2获取基本信息
5.2.3营运资金的来源和运用汇总
5.2.4经营活动的现金流动状况
5.2.5经营活动和非经营活动现金的合并
5.3小 结
第6章 财务报表分析
6.1 报表总体结构分析
6.1.1使用百分比损益表
6.1.2使用百分比资产负债表
6.1.3使用比较财务报表
6.2报表分析中的金额数据和百分比数据
6.3差异总体结构分析
6.4按职员人数进行总体结构分析
6.5小结
第7章 比率分析
7.1产业平均值和趋势解释
7.2获利能力比率分析
7.2.1计算每股净收益
7.2.2计算毛利率
7.2.3计算净利率
7.2.4计算资产报酬率
7.2.5计算股东权益报酬率
7.3负债比率分析
7.3.1计算资产负债比率
7.3.2计算资产权益比率
7.3.3计算利息保障倍数
7.4变现能力比率分析
7.4.1计算流动比率
7.4.2计算速动比率
7.5活动性比率分析
7.5.1计算应收帐款平均回收期
7.5.2计算存货周转率
7.6小 结
第二部分 财务计划和控制
第8章 预算和计划循环
8.1 创建预测的财务报表
8.2 案例研究:康明斯印刷公司
8.3 从预测到预算
8.4 小结
第9章 预测和计划
9.1 确保掌握基本数据
9.2 移动平均法预测
9.2.1案例研究:客户服务
9.2.2用移动平均加载宏来预测
9.2.3处理Excel的移动平均计算格式
9.2.4用Excel图表创建移动平均预测
9.3用Excel的回归函数来预测
9.3.1 用TREND函数进行线性预测
9.3.2用GROWTH函数进行非线性预测
9.3.3案例研究:图书销售
9.3.4用Excel图表创建回归预测
9.4用Excel的平滑函数来预测
9.4.1用平滑法来预测
9.4.2使用指数平滑加载宏
9.4.3案例研究:小汽车租赁
9.4.4选择平滑常数
9.4.5使用平滑法来处理季节性数据
9.5使用Box-JenkinsARIMA法
9.5.1ARIMA的基本知识
9.5.2从相关图来标定模型开始
9.5.3标识其他Box-Jenkins模型
9.6小 结
第10章 质量评价
10.1用统计过程控制法进行监控
10.1.1对变量使用XS图
10.1.2案例研究:软盘制造
10.1.3为互斥结果创建P-图
10.1.4选择样本大小
10.1.5使用EXcel创建SPC图表
10.2进行可接受的取样
10.3为质量控制使用工作表函数
10.3.1从有限集合中取样
10.3.2案例研究:咖啡杯生产
10.3.3从无限集合中取样
10.3.4案例研究:录像带租赁
10.3.5个体缺陷的取样
10.3.6案例研究:订货表单
10.4小 结
第三部分 投资决策
第11章 商业案例研究:投资
11.1开发商业案例
11.2开发Excel模型
11.3小 结
第12章 商务分析的决策条件
12.1回收期
12.2理解终值、现值和净现值
12.2.1计算 终值
12.2.2计算现值
12.2.3计算净现值
12.3缩短回收期
12.4 小 结
第13章 商业案例灵敏度分析
13.1 管理方案
13.2利润计算
13.2.1计算内部收益率
13.2.2计算获利能力指数
13.2.3估计连续值
13.3考虑不同的贴现率
13.4使用单变量求解
13.5小 结
第14章 利润计划
14.1 分析经营杠杆
14.1.1 案例研究:名片印刷
14.1.2 案例研究:经营杠杆的程度比较
14.1.3 案例研究:咖啡销售
14.1.4 使用DOL来规划利润
14.2分 析财务杠杆
14.2.1 计算负债比率
14.2.2计算利息保障倍数
14.3小结
第15章 不确定条件下的投资决策
15.1标准差
15.2理解置信区间
15.2.1在市场研究中使用置信区间
15.2.2更精确地设定置信区间
15.3在决策中使用回归分析
15.3.1以一个变量回归一个变量
15.3.2 以一个变量回归多个变量
15.3.3用多重回归来预测
15.3.4 案例研究:提高毛利
15.4 小结
第16章 固定资产
16.1确定原始成本
16.1.1选择成本
16.1.2选择资产
16.1.3选择实际成本还是重置成本
16.2资产折旧
16.2.1 采用直线法折旧
16.2.2采用余额递减法折旧
16.2.3不完全年份下的余额递减法折旧
16.2.4纠正四舍五入的误差
16.2.5采用双倍余额递减法折旧
16.2.6采用可变余额递减法折旧
16.2.7采用年限总和法折旧
16.3小 结
第四部分 销售和市场营销
第17章 销售和市场营销分析
17.1理解数据地图的要求
17.1.1创建地图
17.1.2使用地图工具栏
17.1.3使用Microsoft地图控件
17.2 使用人口统计数据文件
17.2.1理解方差分析
17.2.2理解协方差分析
17.3在地图上显示观测值和调整值
17.4 小 结
第18章 收入的确认
18.1 收入确认的原理
18.2 赚取过程
18.2.1在生产过程中收入的确认
18.2.2完成百分比法
18.2.3合同完成法
18.3在生产完成时确认收入
18.4用销售点法确认收入
18.4.1信用卡赊销
18.4.2销售后发生的其他费用
18.4.3允许退货
8.5按收到现金为标志来确认收入
18.5.1分期付款法
18.5.2使用成本回收法
18.6不同行业的收入确认
18.6.1服务业中收入的确认
18.6.2制造业中收入的确认
18.7不同收入确认方法的影响
18.8 小结
第19章 BusinessPlanner
19.1 探讨BusinessPlanner
19.1.1打开Macro工作表
19.1.2添加主方案
19.1.3用图表进行预测
19.2理解数据表
19.2.1指定公司类型
19.2.2输入运营数据
19.2.3输入费用数据
19.2.4输入财务数据
19.3理解资产负债表
19.3.1公司资产的核算
19.3.2公司负债和所有者权益的核算
19.3.3资产和负债余额的核算
19.4理解损益表
19.4.1收入和支出的核算
19.4.2税金的计算和利润分配
19.5理解现金流量表
19.5.1从营业和经营活动来确定现金流动状况
19.5.2从投资和筹资活动来确定现金流量
19.5.3跟踪意外的值
19.6 小 结
第20章 贡献和毛利分析
20.1贡献毛利的计算
20.2使用单位贡献法
20.3创建营业利润表
20.4 寻求保本点
20.4.1计算保本数量
20.4.2计算保本销售额
20.4.3计算含预期获利水平的保本销售额
20.4.4用图表表示保本点
20.5贡献分析中的假设
20.5.1线性关系
20.5.2成本的分配
20.5.3固定销售品种结构
20.5.4固定存货
20.5.5工人的生产率
20.6确定销售品种结构
20.部门毛利分析
20.8小结
第21章 定价和成本计算
21.1 完全成本计算法和贡献成本计算法
21.1.1完全成本计算法
21.1.2案例研究:QuickData公司的调制解调器
21.1.3理解贡献成本计算法
21.1.4用贡献成本法定价
21.2 对新产品进行贡献成本分析
21.3交叉弹性效应估算
21.4小 结
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我必须承认,我过去对很多号称“高级”的财务书籍都持保留态度,因为它们常常将复杂度等同于价值,充斥着晦涩难懂的金融术语和过度工程化的模型,让人望而却步。但《Excel 财务管理指南》的叙事风格却非常平易近人,它像一位经验丰富的导师,带着你一步步走过迷雾。特别是在讲解如何处理“异常值”和“数据清洗”的部分,书中提出的处理方法既符合统计学的严谨性,又考虑到了实际数据采集的混乱现状。它不会要求你成为一个数据科学家,但会教你如何像一个严谨的管理者那样,质疑你眼前的数据,并用最有效率的方法进行修正和验证。我印象最深的是关于敏感性分析的章节,作者详细对比了蒙特卡洛模拟和传统单变量/双变量表格的优缺点及适用场景,配上清晰的图表演示,让我瞬间明白了何时该用哪种方法,避免了在不恰当的场景下使用过于复杂的工具。这种对工具适用边界的精确把握,是许多教科书所欠缺的,也正是这本书的价值所在。

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坦白说,我购买这本书的初衷是希望解决一个特定问题:如何快速建立一个跨期、多部门的预算编制与滚动预测系统。在阅读过程中,我发现作者不仅提供了构建此类系统的蓝图,更重要的是,他深入探讨了“预算编制的文化冲突”和“数据权限管理”等纯粹管理学层面的问题,并将这些管理难题巧妙地转化为Excel中的数据结构设计和权限控制策略。例如,书中关于如何设置只读区域和数据输入区域的详细指南,实际上就是对企业内部沟通和审批流程的数字化映射。这让我意识到,优秀的财务管理工具,其核心并不在于公式的复杂程度,而在于它能否有效支撑和固化企业的管理流程。这本书的广度和深度令人赞叹,它成功地将技术操作与管理哲学融为一炉,使得读者在学习如何“做表”的同时,也领悟了如何“理财”和“治司”。对我而言,这本书更像是一份关于如何利用数字化工具驱动企业内部流程优化的行动纲领。

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初翻这本书时,我原本期待的是一本操作手册式的工具书,讲解诸如VLOOKUP或数据透视表的使用方法,然而,这本书给我的震撼,更多来自于它对“财务思维”的重塑。它并非简单地罗列软件功能,而是站在一个财务总监或高级分析师的角度,去探讨如何利用Excel强大的计算和可视化能力,来解决企业实际运营中遇到的棘手问题。比如,书中关于现金流预测模型构建的那一章,作者没有直接抛出复杂的公式,而是花了大量篇幅去解释影响现金流的关键驱动因素,以及如何根据不同的业务假设(如销售增长率的波动、应收账款周转天数的变化)来动态调整模型结构。这种由“业务理解”导向“工具应用”的逻辑架构,彻底颠覆了我过去那种“先学功能,再找用途”的低效学习路径。我发现,即使是对Excel不太精通的人,只要能理解作者对业务场景的剖析,也能通过跟随书中的步骤,搭建出一个具备实战价值的模型。它真正做到了将Excel从一个电子表格工具,提升为一套严密的、可定制的财务决策支持系统。

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这本书的售后价值和持续性学习潜力远超我的预期。我发现,即使在完成初期的学习后,它依然是我案头上不可或缺的工具书。这得益于它对于“最佳实践”的强调和对未来趋势的洞察。例如,在数据可视化部分,作者不仅教了基本的图表制作,更重要的是,他深入探讨了“叙事性图表”的设计原则——如何通过色彩、布局和标注,让数据开口说话,直接向决策层传达核心信息,避免了“图表堆砌”的陷阱。书中介绍的动态仪表板构建技术,结合Power Query的数据获取能力,极大地简化了我日常的数据更新工作流程,将原本需要数小时的手动处理工作压缩到了几分钟的刷新操作中。更让我惊喜的是,书中对Power BI等更高级工具的接口和数据预处理技巧也有所涉及,这让这本书的生命力得以延续,确保了即使未来我们的数据分析需求升级到更专业的BI平台,这本书所奠定的数据素养基础依然坚实可靠。这不仅仅是一本关于Excel的书,它是一张通往更高阶数据分析思维的入场券。

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这本书的装帧设计给我留下了非常深刻的印象,那种沉稳又不失现代感的封面材质,握在手里就能感受到一种专业和严谨的气息。我通常对那种过于花哨或设计感过强的工具书不太感冒,但这本书的设计恰到好处,透露出一种“内功深厚”的感觉。内页的排版和字体选择也极为考究,大段的数据表格和复杂的公式展示时,阅读起来丝毫没有费力感,清晰的层级结构使得即使是初次接触某个高级功能的用户,也能迅速定位到自己需要的信息。特别是那些关键步骤的配图,截图清晰、标注精准,完全避免了许多教材中那种模糊不清、让人抓耳挠腮的窘境。我记得我曾经尝试过其他几本号称“实战”的教材,结果发现它们大多停留在理论的阐述,真正需要动手操作的环节却语焉不详。然而,这本书在每一章的结尾,都附带了一个模拟的商业案例分析,这个案例贯穿始终,让读者能真切地体会到所学知识在实际财务决策中的应用价值,而不是孤立地学习某个函数的功能。这种沉浸式的学习体验,极大地提升了我对复杂财务建模的信心,让我不再惧怕那些看似高不可攀的财务报表分析工作。

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