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出版者:Course Technology Ptr

作者:Springer

出品人:

页数:144

译者:

出版时间:1999-12

价格:$ 18.93

装帧:Pap

isbn号码:9780619010171

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 办公软件
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• 办公效率

现代企业财务分析与风险管理：基于大数据驱动的决策优化 作者： 李明，王芳 出版社： 宏图科技出版社 出版日期： 2024年10月 定价： 188.00 元 --- 内容简介： 在当前全球经济环境复杂多变、数据爆炸式增长的背景下，传统基于历史数据的财务分析方法已难以适应企业快速决策的需求。本书《现代企业财务分析与风险管理：基于大数据驱动的决策优化》深入探讨了如何利用前沿的数据科学、机器学习以及云计算技术，对企业财务数据进行深度挖掘、精准建模和实时监控，从而实现财务管理从描述性分析向预测性、指导性分析的根本性转变。 本书共分为七大部分，三十章内容，旨在为企业高层管理者、财务总监（CFO）、资深财务分析师以及相关领域的学生提供一套全面、实战性强且具有前瞻视野的理论框架和技术指南。 --- 第一部分：数字化转型下的财务新范式（约 200 字） 本部分首先勾勒了数字化浪潮对现代企业财务职能带来的深刻变革。我们讨论了云计算、移动技术和物联网（IoT）如何重塑数据采集、存储和处理的流程。重点分析了传统ERP系统向集成化、智能化的财务共享服务中心（FSSC）和企业资源规划（ERP）系统的演进路径。同时，本书强调了数据治理（Data Governance）在确保财务数据质量和合规性方面的核心地位，为后续的深度分析奠定坚实的数据基础。 第二部分：大数据在财务报告与披露中的应用（约 350 字） 传统的财务报告往往滞后于业务发展。本部分聚焦于如何利用大数据技术实现财务报告的实时化和透明化。内容涵盖了： 1. XBRL/iXBRL 技术的深度应用： 不仅仅是简单的标签化，而是探讨如何利用其结构化特性，实现跨行业、跨国界的同类企业对比分析和自动化审计。 2. 非结构化数据源的整合： 如何将社交媒体评论、供应商合同文本、电子邮件往来等非结构化数据，通过自然语言处理（NLP）技术转化为可量化的财务洞察，例如评估客户满意度对未来营收预测的影响。 3. 交互式财务仪表盘（Interactive Dashboards）： 介绍使用先进的可视化工具（如 Tableau、Power BI 的高级功能）构建多维、钻取式（Drill-down）的实时绩效管理系统，使管理者能迅速定位成本超支或利润波动的根本原因，而非仅仅看到最终数字。 第三部分：高级成本管理与盈利能力分析（约 300 字） 现代企业需要超越简单的作业成本法（ABC）。本部分深入研究了基于活动驱动和流程优化的成本管理模型。 1. 流程挖掘（Process Mining）在成本控制中的应用： 利用事件日志数据，重构和可视化核心业务流程（如采购、生产、订单履行），识别流程中的瓶颈、冗余步骤和非价值增值活动，从而实现精益成本削减。 2. 客户盈利能力管理（Customer Profitability Management, CPM）： 结合销售数据、服务记录和运营成本，建立精细化的客户分级模型，指导资源向高价值客户倾斜，优化定价策略。 3. 产品生命周期成本分析（LCCA）： 探讨如何将研发、设计、制造、营销直到报废的全部成本纳入分析框架，指导产品组合的战略决策。 第四部分：预测性财务规划与预算编制（PBF）（约 300 字） 本书将预测性规划置于企业战略的核心位置。我们详细介绍了利用时间序列分析（如 ARIMA、Prophet 模型）和机器学习回归模型（如梯度提升树 GBM）进行精准营收、费用和现金流预测的方法。 1. 滚动预测与情景模拟： 如何从年度预算转向持续的滚动预测体系，并利用蒙特卡洛模拟技术，为不同宏观经济情景（如利率冲击、供应链中断）下的财务表现生成概率分布，辅助管理层制定更具弹性的财务应对方案。 2. 驱动因子建模： 识别并量化关键业务驱动因子（KBDs）与财务结果之间的非线性关系，实现“假如……那么……”的即时模拟分析。 第五部分：企业风险管理与内部控制的数字化（约 250 字） 风险管理不再是事后补救，而是嵌入式的前端防御。本部分重点阐述了利用大数据技术进行主动风险识别和量化： 1. 信用风险与欺诈检测： 应用异常检测算法（如孤立森林、深度自编码器）实时监控交易数据，识别潜在的内部舞弊行为或外部信用风险暴露。 2. 流动性风险预警系统： 基于供应链上下游的付款数据、库存周转率和外部市场指标，构建提前 60-90 天的流动性压力测试模型。 3. 合规性自动化： 利用人工智能技术辅助税务合规性检查、合同条款的风险敞口识别，降低人工操作错误和监管罚款的风险。 第六部分：财务绩效评估与战略决策支持（约 150 字） 本书探讨了超越传统财务比率（如 ROA, ROE）的现代绩效衡量体系。我们引入了经济增加值（EVA）的动态调整模型，并结合平衡计分卡（BSC）的数字化实现路径。关键在于建立一套能够清晰反映价值创造路径、并能实时反馈管理层决策有效性的绩效指标体系。 附录：大数据工具栈与技能要求 附录部分提供了财务专业人士应掌握的关键技术栈简介，包括 Python（Pandas, Scikit-learn 库的入门应用）、SQL 数据库查询基础，以及在云环境（如 AWS/Azure/GCP）中部署数据分析模型的概述，帮助读者顺利从理论走向实操。 --- 本书特色： 前沿性强： 紧密结合当前最热门的大数据、AI 技术，为财务领域带来革命性的视角。 实战导向： 案例丰富，包含多个行业（制造、金融服务、高科技）的实际应用场景和模型构建步骤。 跨学科融合： 成功整合了财务会计、管理会计、运营管理与数据科学的知识体系。 目标读者： 财务部门的决策者、渴望掌握前沿分析技术的财务经理、金融风险管理从业人员、企业战略规划人员，以及商学院高级研究生。 --- (总字数：约 1500 字)

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这本书，怎么说呢，我其实是冲着“Excel 2000”这几个字来的，想着毕竟是微软当年风靡一时、被无数人用来处理数据、做表格的经典版本，应该会有不少实用的技巧和深入的讲解。打开这本书，首先映入眼帘的是它朴实无华的封面，没有花哨的设计，只有清晰的字体和古朴的排版，仿佛在诉说着它来自一个更加注重内容本身的时代。我本来期望的是能看到关于当年 Excel 2000 在函数公式方面的深度挖掘，比如一些现在看来可能已经过时但当年却非常核心的函数用法，又或者是那些需要通过复杂组合才能实现的经典数据分析案例。我脑海中勾勒的场景是，作者会像一位经验丰富的老工匠，一步步拆解那些曾经让许多用户头疼的难题，然后用简洁明了的语言，配合着清晰的截图，一步步引导读者掌握这些“独门绝技”。我想象中，书中可能会包含一些关于数据透视表的高级应用，毕竟在那个年代，数据透视表就已经是一种强大的数据汇总工具了，不知道这本书有没有在这方面给出一些令人耳目一新的见解。还有，对于数据录入的优化、查找替换功能的巧用、条件格式的创意应用等等，这些看似基础但却至关重要的细节，我都很希望能在这本书中得到更全面的梳理和升华。甚至，我还在想，会不会有一些关于宏的入门介绍，或者是一些简单 VBA 脚本的范例，能够帮助用户自动化一些重复性的工作。总之，我带着一种怀旧的情怀和学习的热情，期待着在这本书中找到那些被时间沉淀下来的宝贵知识，能够让我对 Excel 2000 有一个更深刻、更全面的认识，甚至能够将其中的一些理念应用到我当前的工作中，哪怕只是找回一些曾经熟悉的操控感，也未尝不是一种收获。这本书的厚度，以及它所呈现出的某种“经典”感，确实让我对它充满了期待，希望它能给我带来一些意想不到的惊喜。

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当我拿到这本《Excel 2000》时，我怀着一种对技术发展“溯本追源”的好奇心。在如今各种新颖的电子表格工具层出不穷的背景下，重温 Excel 2000 这样一个经典版本，我期望能从中发掘出一些被时间打磨得更加纯粹的智慧。我希望这本书能够带领我深入理解 Excel 2000 在数据组织和管理方面的核心原理，例如，它如何处理大型数据集，以及在数据验证和约束方面有哪些有效的策略。我尤其关注书中对于 Excel 2000 核心功能，例如“公式”、“函数”以及“数据透视表”的深度剖析。我相信，在那个年代，这些核心功能的设计和应用，往往蕴含着一种更加精炼和专注的哲学。我期待书中能够提供一些当年非常实用，但可能不那么为人所知的“高级技巧”，这些技巧或许不像现代版本那样拥有华丽的界面，但却能以最直接高效的方式解决问题。此外，对于 Excel 2000 在报表制作和图表展示方面的能力，我也希望能够有所了解，看看当时是如何通过有限的工具来呈现清晰、直观的数据报告。我希望这本书能够让我重新认识 Excel 2000，不仅仅是作为一个软件版本，更是作为一种数据处理的经典范例，从中汲取经验，反思当下的软件设计，并将其中的精髓融入到我的实际工作中。

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我对这本《Excel 2000》的兴趣，很大程度上源于我对“经典”的推崇。在当今这个快速变化的世界里，那些能够经受住时间考验的软件，往往蕴含着更深刻的设计理念和更扎实的功能。我希望这本书能够帮助我深入理解 Excel 2000 的核心设计理念，以及它在数据处理和分析方面的精髓。我尤其期待书中关于 Excel 2000 公式和函数部分的详细讲解，因为我相信，在那个年代，函数的运用是掌握 Excel 的关键，而这本书或许能揭示一些当年非常实用、且具有代表性的函数组合和应用场景。此外，我对 Excel 2000 的数据管理和组织方式也充满好奇，例如，当年是如何进行数据导入导出，以及在数据格式兼容性方面有哪些需要注意的地方。我希望这本书能够为我提供一些关于 Excel 2000 的“独门秘籍”，让我能够更好地理解其底层逻辑，并从中学习到一些能够提升我数据处理能力和效率的技巧。我并不期待它能教我最新的技术，我更希望它能帮助我重新认识 Excel 2000，并且从中汲取一些在现代 Excel 版本中可能被忽略的、但却极其重要的基础知识。

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当我翻开这本《Excel 2000》时，我的心情是带着一种莫名的期待，又夹杂着一丝谨慎。在当前的软件迭代速度如此之快的时代，一本专注于一个相对“古老”版本的软件书籍，着实让我有些好奇它的定位和价值。我从事的工作对数据的处理和管理有着极高的要求，虽然我目前主要使用的 Excel 版本已经非常现代化，但我深知，理解早期版本的某些设计理念和操作逻辑，有时能为解决一些复杂问题提供不同的视角。我希望这本书能帮我深入了解 Excel 2000 在数据组织、管理和分析方面的基础架构，比如，它在数据验证方面的策略是如何实现的？当年的公式引擎在处理大型数据集时，有没有什么性能上的考量和优化空间？另外，对于报表的设计和美化，Excel 2000 的“样式”和“模板”功能，是否能提供一些如今看来仍具借鉴意义的范例？我尤其对它在数据导入导出方面的兼容性表现感兴趣，在那个时代，不同数据格式之间的转换往往是棘手的问题，不知道这本书是否会对此有所阐述。我对这本书的期待，并非仅仅停留在学习某个具体的功能，而是希望通过对 Excel 2000 的深入剖析，能够反观当前 Excel 版本在设计和功能演进上的脉络，从而加深我对整个 Excel 生态的理解。我希望这本书能为我打开一扇窗，让我看到那个年代 Excel 的“原貌”，理解它如何一步步演变成今天我们所熟悉的强大工具，并从中获得一些启发。

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这本书的出现，于我而言，与其说是一次知识的获取，不如说是一场关于“回忆”的重温。在我接触 Excel 2000 的那个年代，它是我最早接触的电子表格软件之一，那时候的我，对它的每一个功能都充满了好奇，也付出了不少时间和精力去探索。如今，再次看到这本书，仿佛把我拉回了那个充满探索欲的少年时代。我脑海中浮现出当年第一次使用 Excel 解决实际问题的场景：可能是用它来管理班级同学的成绩，也可能是用它来记录家庭的开支。我非常希望这本书能够触及到那些让我当年记忆犹新的功能点，比如，当年是如何运用“数据有效性”来规范输入，避免错误的？当年的“排序”和“筛选”功能，又有哪些值得我回味和学习的细节？我依稀记得，当年还有一些现在已经不那么显眼，但却非常有用的功能，比如“页面设置”中的一些精妙选项，能够让打印出来的表格更加美观专业。还有，当年的“公式求和”和“自动填充”这些基础操作，在书里会以何种方式被呈现？是像教科书一样循循善诱，还是会提供一些我当年未曾发现的“隐藏技巧”？我并不期待它能教我什么颠覆性的新知识，我更希望它能像一位老友，唤醒我那些被时间冲刷掉的记忆，让我重新审视和体会 Excel 2000 的魅力。它可能不是最前沿的，但它承载着我的成长印记，而这本书，我希望能够成为开启这段记忆的钥匙。

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坦白讲，我拿到这本《Excel 2000》的时候，心里是抱着一种非常功利的出发点的。我最近在处理一些遗留下来的老项目文件，发现很多数据都是基于旧版本的 Excel 制作的，而且使用的是一些我不太熟悉的函数组合和格式设置。于是，我自然而然地就想到了可能需要一本专门针对 Excel 2000 的书来“复盘”一下。我希望这本书能够像一本“考古指南”，帮我还原出当年那些表格背后的逻辑。比如，我很想知道在 Excel 2000 中，对于复杂的条件判断，当时最常用的方法是什么？是不是像现在这样，有很多强大的 IF 函数嵌套，还是有其他更简洁、更巧妙的实现方式？而且，我经常会遇到一些自定义的格式，例如特定日期格式、带有特殊符号的数字显示等等，我想了解一下当时是如何进行这些精细化设置的。另外，我平时也经常需要进行一些数据导出和导入的操作，对于不同文件格式之间的兼容性和转换，我特别想知道 Excel 2000 在这方面有没有什么独特的处理方法或者需要注意的地方。我工作的行业对数据的准确性和完整性要求很高，所以，任何能提高数据处理效率和减少出错几率的技巧，对我来说都是非常宝贵的。这本书的名字明确指出了版本，这让我以为它会非常聚焦于该版本特有的功能和限制，从而能给我提供最直接、最精准的帮助。我期待的是，翻开书，就能直接找到我工作中遇到的具体问题，然后这本书能像一位经验丰富的导师，给我提供行之有效的解决方案，让我能够快速掌握 Excel 2000 的精髓，从而顺利完成我的工作任务。

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说实话，我对这本《Excel 2000》的期待，更多的是来自于一种“回归本源”的好奇心。在当下各种五花八门的智能软件层出不穷的时代，我偶尔会怀念起那些功能相对单一，但却能让人把一项技能练到极致的软件。Excel 2000 对我来说，就是这样的存在。我希望这本书能够深入浅出地讲解 Excel 2000 的核心操作和理念，而不是简单地罗列功能。我想看到的是，作者如何引导我理解 Excel 2000 的数据结构，它的单元格、行、列是如何被组织和管理的。更重要的是，我希望能看到关于公式和函数方面的深度解析。在 Excel 2000 的时代，公式的编写和调试是掌握 Excel 的关键，我期待书中能提供一些当年常见的、具有挑战性的公式组合案例，以及相应的解题思路。比如，当年是如何利用函数来模拟一些复杂的数据处理流程的？我对数据录入的规范化和优化也有着浓厚的兴趣，不知道 Excel 2000 在这方面有没有什么特别的技巧或工具？另外，关于表格的美化和排版，虽然当年的选项可能不如现在丰富，但我不排除其中存在一些简单却高效的“秘诀”。我希望这本书能够帮助我重新认识 Excel 2000，不仅仅是作为一个工具，更是作为一种数据处理的思维方式，从中汲取经验，应用于我当前的实际工作中，让我看到一个不同于现在，但同样充满智慧的 Excel 世界。

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拿到这本书，我第一反应是，“Excel 2000”，这名字自带一种怀旧滤镜，仿佛回到了那个拨号上网、QQ 刚刚兴起的年代。作为当年使用过 Excel 2000 的用户，我对它有着复杂的情感：它是我接触数据处理的启蒙，也是我无数次在无数个夜晚与表格搏斗的见证。我一直觉得，早期的软件版本，往往在某些方面有着现在软件所缺乏的“纯粹性”和“专注性”。我希望这本书能够帮我重新发掘出 Excel 2000 那些被后来的版本所“稀释”或“隐藏”的宝贵特质。我脑海中勾勒出的画面是，书中会详细介绍当年那些让我们感到惊艳的“小众”功能，比如，那些用于特殊计算的函数，或者是在图表制作方面，有哪些当时独特的选项和设置？我尤其怀念当年用 Excel 绘制那些简陋却能直观展示数据的图表，不知道这本书是否会提供一些当年流行的图表类型和制作技巧？此外，对于表格的“打印预览”和“页面布局”这些看似基础，但却直接影响工作成果的环节，我希望能在这本书中看到一些当年独特的处理方法和优化建议。我不是在寻找最新的、最炫酷的功能，我是在寻找那些被时间打磨得更加锋利的、最根本的 Excel 哲学。这本书，我希望它能像一本相册，勾起我关于 Excel 2000 的无数回忆，并且在那些回忆中，找到一些被我当年忽略的、却异常珍贵的知识点。

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这本书，我怎么说呢，我拿到它的时候，心里其实是带着一种“考古”的心态。在当下这个追求快速迭代和新功能的时代，一本关于 Excel 2000 的书，在我看来，更像是一份珍贵的历史文献。我希望这本书能够带领我“穿越”回那个年代，去理解 Excel 2000 在当时是如何工作的，它的设计理念是什么，以及用户是如何在有限的功能下解决复杂问题的。我期待书中能有关于 Excel 2000 数据管理方面的一些深入讲解，比如，当年是如何进行数据导入和导出的，是否存在一些特殊的格式兼容性问题需要注意？我对 Excel 2000 的“公式”和“函数”部分也有着浓厚的兴趣，希望书中能有一些当年非常实用，但现在可能已经被新的函数所取代的经典案例，以及对这些案例的详细解读。我想要了解的是，在那个相对“朴素”的年代，人们是如何用 Excel 来进行数据分析和报表制作的。我希望这本书能够提供一些具体的、可操作的示例，而不是空泛的概念。我希望这本书能帮助我更好地理解 Excel 的发展历程，并且从 Excel 2000 的设计中，吸取一些在现代 Excel 中可能被忽视的、但却非常重要的基础知识。

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拿到这本《Excel 2000》，我心里涌起的首先是一种“求知若渴”的冲动，但同时，我也带着一丝“挑战”的心态。在互联网信息爆炸的今天，很多基础的 Excel 教程随处可见，但我总觉得，这些教程往往只是浅尝辄止，未能触及到软件深层的逻辑和精髓。而一本专门针对 Excel 2000 的书籍，我觉得它更有可能蕴藏着一些被时间沉淀下来的“真知”。我希望这本书能够像一位技艺精湛的 Master，为我揭示 Excel 2000 在数据分析、处理方面的“独门绝技”。我尤其对书中关于“数据透视表”的深入讲解充满期待，虽然现在的数据透视表功能更加强大，但我相信在 Excel 2000 中，它就已经具备了相当的核心能力，而这本书也许会分享一些当年如何利用它来解决棘手问题的案例。此外，对于 Excel 2000 的“图表”功能，我希望能看到一些不落俗套的讲解，比如，如何通过巧妙的图表设计来直观地呈现数据，又或者是在图表的自定义方面，有哪些值得学习的技巧。我并不是追求最新的技术，我是在寻找那些能够让我真正“玩转” Excel 2000 的方法。我希望这本书能够像一本“武林秘籍”，让我领略到 Excel 2000 的独特魅力，并且能够学到一些真正有用的、能够提升我工作效率和数据处理能力的“招式”。

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