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出版者:科学出版社

作者:范凤香

出品人:

页数:346

译者:

出版时间:2005-8

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030157270

丛书系列:

图书标签:

• 会计电算化
• 财务软件
• 会计实务
• 用财教学
• 会计入门
• 电算化会计
• 会计培训
• 财务管理
• 办公软件
• 会计学习

好的，这是一份关于一本不同于《会计电算化实用教程》的图书的详细简介。 书名：《数据驱动的商业智能与决策优化》 引言：驾驭信息时代的罗盘 在当代商业环境中，数据已成为企业最宝贵的战略资产。传统依赖经验和直觉的决策模式正迅速被基于量化分析和预测模型的科学方法所取代。《数据驱动的商业智能与决策优化》正是为迎接这一变革而生的专业著作。本书并非关注特定的会计操作或软件应用，而是聚焦于如何构建一个从数据采集、处理、分析到最终转化为可执行商业策略的完整生态系统。 本书旨在为企业管理者、数据分析师、战略规划师以及对信息系统有深入需求的专业人士提供一套全面的、可操作的框架，以实现真正的“数据驱动型组织”。我们相信，只有理解数据背后的深层含义，并能高效地将其转化为行动指南，企业才能在日益激烈的市场竞争中保持领先地位。 第一部分：商业智能（BI）的理论基石与战略部署 本部分深入探讨商业智能的本质、历史演进及其在现代企业管理中的核心地位。 第一章：从信息到洞察：BI的战略定位 数据、信息、知识与智能的层级划分： 明确区分“原始数据”与“可行动洞察”之间的鸿沟，阐述智能化的必要性。 BI的战略价值链： 分析BI如何嵌入到企业的规划、执行、监控和调整（PDCA）循环中，强调其作为企业中枢神经系统的作用。 BI架构的演进： 探讨从传统的报告系统到现代实时分析平台（如数据湖、数据仓库和数据网格）的技术路线图。 第二章：数据治理与质量保证：智能的生命线 高质量的数据是所有分析工作的前提。本章详细阐述构建可信赖数据基础的治理框架。 数据治理框架的构建： 涉及数据所有权、责任划分、策略制定与合规性管理（如GDPR、CCPA等对数据利用的影响）。 数据质量维度与度量： 深入解析准确性、完整性、一致性、及时性、有效性等关键质量指标，并介绍数据剖析（Data Profiling）技术。 元数据管理： 强调“关于数据的数据”的重要性，如何通过有效的元数据管理提高数据发现效率和分析的可解释性。 第二部分：核心分析技术与建模实践 本部分是本书的技术核心，侧重于描述性分析、诊断性分析及预测性建模的实际操作方法。 第三章：数据仓库（DW）与数据湖的设计哲学 本书不侧重于介绍具体ERP或财务软件的数据结构，而是聚焦于构建企业级数据平台的架构选择。 维度建模（Dimensional Modeling）： 详细介绍Kimball方法论，包括事实表和维度表的构建、星型和雪花型模式的优劣对比，以及如何设计适合业务场景的度量衡系统（Metrics）。 数据湖的必要性与挑战： 探讨非结构化和半结构化数据（如日志、社交媒体流）的存储、管理与安全问题，以及如何构建“数据沼泽”的防御机制。 ELT/ETL流程优化： 比较传统ETL与现代ELT（抽取-加载-转换）流程在云环境下的性能表现与灵活性。 第四章：描述性与诊断性分析：理解“发生了什么”和“为什么发生” 关键绩效指标（KPI）的设计与平衡计分卡（BSC）： 介绍如何设计与战略目标紧密挂钩的KPI体系，并利用仪表板（Dashboard）进行有效可视化。 多维分析（OLAP）： 深入讲解切片（Slice）、钻取（Dice）、上卷（Roll-up）等操作，实现对业务数据的即时、灵活的探索。 根本原因分析（RCA）工具箱： 介绍帕累托分析、鱼骨图（Ishikawa）在数据驱动环境下的应用，以及如何利用时间序列分析发现异常波动的原因。 第五章：预测性分析与高级建模技术 本章将分析模型引入商业决策流程，侧重于业务场景的应用而非纯粹的数学推导。 回归分析在需求预测中的应用： 探讨线性与非线性回归模型如何辅助库存管理和资源分配。 时间序列模型的选择与评估： 介绍ARIMA、指数平滑法等在销售趋势预测中的适用性，以及模型拟合优度的评估标准。 分类模型在客户行为分析中的应用： 以客户流失预测（Churn Prediction）为例，介绍逻辑回归、决策树等方法如何帮助企业进行精准营销和客户维系。 模型的可解释性（Explainability）： 强调在商业决策中，模型结果的透明度和可信度与准确性同等重要。 第三部分：数据驱动的决策优化与未来趋势 本部分关注如何将分析结果转化为实际的商业行动，并展望未来的技术方向。 第六章：数据可视化与叙事的力量 数据分析的终点不是报告，而是驱动行动的洞察。本章专注于如何有效地“讲述数据故事”。 可视化设计的原则： 探讨如何选择最恰当的图表类型（如避免误导性的饼图、选择正确的散点图），以及认知负荷最小化原则。 交互式仪表板的设计与部署： 介绍如何构建层次分明、目标导向的交互式报告，使用户能够自主探索数据。 数据叙事（Data Storytelling）： 将分析结果嵌入到业务背景中，通过明确的“问题-发现-建议”结构引导决策者。 第七章：从洞察到行动：决策支持系统（DSS）的构建 决策支持的自动化与半自动化： 探讨如何设置阈值警报、触发预设流程，减少人工干预的延迟。 A/B测试与实验设计： 将科学的实验方法引入到营销、定价、产品迭代等环节，以数据验证商业假设。 风险量化与敏感性分析： 在决策过程中，如何量化不同变量变动对最终结果的影响，为决策提供鲁棒性评估。 第八章：新兴技术对BI的重塑 实时分析（Real-Time Analytics）的挑战与机遇： 探讨流处理技术（如Kafka、Spark Streaming）如何支持即时决策。 嵌入式分析（Embedded Analytics）： 将BI能力无缝集成到日常业务应用（如CRM、供应链系统）中，消除用户切换系统的需求。 人工智能与自动化： 展望增强分析（Augmented Analytics）的未来，即AI如何帮助业务用户自动发现洞察、构建模型。 结语：构建面向未来的数据文化 本书最后强调，技术是工具，成功的关键在于企业文化的转型。建立数据素养、鼓励质疑精神、保障数据伦理，是确保所有分析投资回报最大化的长期保障。 本书特色： 理论与实践并重： 内容覆盖了从数据治理的宏观战略到高级预测模型的微观技术，提供了完整的知识闭环。 场景驱动： 所有的分析技术都通过具体的商业案例（如客户生命周期价值、供应链优化、销售预测）进行阐释，确保知识的可迁移性。 架构中立： 本书专注于分析理念和通用架构模式，而非对特定软件（如财务、进销存系统）的操作指南，保持了知识的时效性和普适性。 决策导向： 核心目标是将复杂的数据分析转化为清晰、可执行的商业建议，是实现战略落地的关键桥梁。

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老实说，我对市面上很多声称“最新版”的电算化教材都持保留态度，因为会计软件的迭代速度实在太快了。但这本书的更新速度和前瞻性真的让人刮目相看。它不仅涵盖了传统总账业务，还专门开辟了章节讲解了新兴的业财融合趋势下，如供应链金融、费用报销移动化等新模块的应用。这让我感觉自己学到的知识是与时俱进的，而不是被锁在过去的技术框架里。书中对数据安全和系统权限设置的讲解也体现了现代企业的管理要求，这在很多基础教程中是缺失的。通过学习，我明白了如何从系统层面保障财务数据的合规性和安全性，这对于提升我在公司内部的专业形象非常有帮助。总而言之，这本书不仅仅是教你如何操作软件，它更是在引导你理解一个数字化、集成化的现代财务部门是如何运作的，具备了相当高的前瞻指导价值。

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对于一个像我这样，已经在行业里摸爬滚打了几年，但总感觉理论基础不够扎实的“老兵”来说，这本书提供了一个绝佳的梳理和查漏补缺的机会。它的深度和广度拿捏得恰到好处，绝不是那种浮于表面的“速成秘籍”。例如，在谈到固定资产折旧方法的选择和系统自动计提逻辑时，书中不仅展示了操作步骤，还深入剖析了不同方法对利润表和资产负债表的影响，这种深层次的逻辑贯穿了全书。我特别留意了关于“集团合并报表”这块的章节，很多教材往往一带而过，但这本书却花了相当的篇幅来讲解如何处理关联方往来和少数股东权益的合并调整，这些都是日常工作中容易出错的高级技巧。读完后，我感觉自己对财务数据的“前后台”理解都提升了一个档次，不再只是机械地输入数字，而是明白了每一个操作背后所蕴含的会计准则和管理意义。强烈推荐给那些不满足于只会做账，渴望成为财务分析师的同行们。

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这本书简直是会计学习的救星！我之前对各种复杂的会计准则和实务操作感到头晕脑胀，市面上那些教材要么过于理论化，要么就是案例陈旧。但自从翻开这本《会计电算化实用教程》后，我的学习体验简直是天翻地覆的变化。作者的讲解方式非常注重实战，每一个章节都紧密结合了当下企业最常用的财务软件操作流程。特别是关于凭证录入、报表生成以及期末结账的具体步骤，讲解得细致入微，配图清晰易懂，即便是零基础的小白也能很快上手。我尤其欣赏它在“税务处理与申报”部分的处理方式，它不仅讲解了法规要求，还手把手教你如何在系统中正确配置和自动生成报表，这对于我这种希望快速融入工作岗位的学习者来说，无疑是最宝贵的财富。我敢说，这本书的实用性远远超过了许多动辄上百元的培训课程，它真正做到了将枯燥的理论与鲜活的实务无缝对接。读完第一章，我就迫不及待地想在自己的电脑上模拟操作一遍，这种即时反馈的学习效果是其他任何教材都无法比拟的。

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从一个纯粹的“非科班”背景学习者的角度来看，这本书的循序渐进简直是教科书级别的典范。我之前学习经济学基础时，很多概念一遇到数字就蒙圈了，但作者似乎深谙如何将复杂的概念“翻译”成计算机可以执行的步骤。书中大量使用了对比分析的手法，比如，展示了手工记账和电算化处理的效率差异，这种直观的对比极大地增强了我学习的动力。更重要的是，它教会了我一种“系统思维”。它不是让你死记硬背某一个软件的按键顺序，而是让你理解“为什么”要这么做——数据流动的逻辑、模块间的衔接关系。这种底层逻辑的构建，使得我即使未来更换了不同的财务软件平台，也能迅速适应，因为核心的会计原理和电算化流程是相通的。这本书为我打下了一个非常坚实的基础，让我对未来从事财务工作充满了信心。

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这本书的设计哲学似乎完全围绕着“效率至上”展开。我平时工作时间很长，根本没有大块时间来啃那些篇幅冗余的教科书。这本《会计电算化实用教程》最吸引我的地方在于它的模块化结构。我可以根据手头正在处理的具体业务需求，快速定位到相应的章节。比如，如果我正在处理库存盘点和成本结转，我可以直接翻到相关章节，书中的流程图和截图就像一个随时待命的现场指导员。它的排版非常人性化，重点内容用不同颜色和字体突出显示，使得即使是快速翻阅时也能抓住核心要点。我特别喜欢它在每章末尾设置的“疑难问题解答”栏目，这些问题往往都是我在实际工作中反复遇到的“小麻烦”，而书中的解答既专业又简洁，省去了我大量在网络论坛上搜索答案的时间。这本书已经成为了我办公桌上最常翻阅的参考工具书，其便携性和实用性简直是为忙碌的现代会计人量身定做的。

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