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出版者:CIMA Publishing

作者:Jonathan Swan

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2008-4-22

价格:GBP 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780750686471

丛书系列:

图书标签:

金融建模
财务建模
投资分析
估值
Excel
财务报表
公司财务
金融工程
风险管理
建模技巧

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具体描述

This second edition of Practical Financial Modelling is vital tool for all finance and management professionals whose work involves the production and development of complex spreadsheets and financial models. The author bridges the gap between the Excel manual and financial literature with a wealth of practical advise and useful tips.

The book identifies good practice and highlights those areas which are prone to error and inconsistency resulting in a refreshingly simple approach to building and using financial models suitable for novice and experienced modellers. By using practical worked examples the most effective ways in which problems can be solved are explored. Key themes include: model structure, audit formulae and functions and model use.

New to the second edition:

Instructive information on Excel 2007 and its enhanced modelling functions and feature; Risk controls in developing and using financial models; Test-yourself modelling problems and applied examples in every chapter; Substantial information related to reporting and charting techniques and an appendix devoted to parallel comparison of how-to in Excel 2003 and 2007.

. Instructive information on Excel 2007 and its enhanced modelling functions and features

. Risk controls in developing and using financial models

. Test-yourself modelling problems and applied examples in every chapter

. Substantial information relating to reporting and charting techniques

. An appendix devoted to a parallel comparison of how-to in Excel 2003 and Excel 2007

《数据驱动的决策艺术：商业智能与战略规划》一部超越传统数据分析，直击企业核心决策的实战指南在当今这个信息爆炸、变化加速的商业环境中，仅仅“拥有数据”已远远不够。企业迫切需要的是能够将原始数据转化为可执行洞察、并最终驱动战略增长的系统性方法论。《数据驱动的决策艺术：商业智能与战略规划》正是为应对这一时代挑战而生的权威之作。本书并非一本枯燥的技术手册，也不是空泛的管理理论说教。它是一部深度融合了前沿商业智能（BI）技术、严谨的战略规划框架以及跨职能团队协作实践的百科全书。作者团队汇集了资深数据科学家、成功转型企业高管以及顶尖商学院教授的智慧，旨在为中高层管理者、战略规划师、数据分析负责人以及有志于向数据驱动型组织转型的专业人士，提供一条清晰、可操作的实践路径。第一部分：奠定基石——现代商业智能的战略定位本部分深入探讨了商业智能（BI）在企业价值链中的核心地位，并强调了从“报告”思维向“预测与规范”思维的范式转变。第一章：从描述性到规范性的跃迁我们首先界定了现代BI的内涵，区分了传统的报表生成（“发生了什么”）与先进的预测分析、规范性分析（“将发生什么”和“我们应该做什么”）。重点解析了数据成熟度模型（DMM），帮助企业评估自身所处阶段，并规划升级路径。此外，本章详细阐述了BI系统如何直接映射到关键绩效指标（KPIs）的设定与监控，确保所有数据活动都围绕核心业务目标展开。第二章：数据治理的基石与信任的建立任何高级分析都建立在可靠数据之上。本章聚焦于构建健壮的数据治理框架。内容包括：数据所有权、质量管理标准（准确性、完整性、一致性）、元数据管理策略，以及如何在保障数据安全与隐私（如GDPR、CCPA合规性）的前提下，实现数据的有效共享。我们提供了构建“单一事实来源”（Single Source of Truth, SSOT）的实施蓝图，这是实现全公司层面一致决策的前提。第三章：技术选型与生态系统的构建面对琳琅满目的数据仓库、数据湖、数据湖仓一体化（Lakehouse）架构以及可视化工具，企业如何做出明智的技术投资？本章提供了一套基于业务需求驱动的技术评估矩阵。它不偏向特定供应商，而是侧重于评估平台的扩展性、集成能力、对实时数据处理的支持程度，以及最终用户的易用性。同时，探讨了如何将低代码/无代码的自助式BI工具与企业级数据平台的控制力进行有效结合。第二部分：洞察的深度挖掘——高级分析方法与业务应用本部分是本书的核心，专注于如何运用先进的分析技术来解决复杂的商业问题，并深度集成到运营流程中。第四章：客户生命周期价值（CLV）的精细化建模超越简单的平均值计算，本章详细介绍了预测性CLV模型（如Beta-几何/负二项分布模型）的构建流程。重点讨论了如何将CLV模型融入市场营销预算分配、客户流失预防（Churn Prediction）和交叉销售/向上销售策略中，实现对高价值客户群体的精准维护与最大化挖掘。第五章：运营效率的实时优化：供应链与生产力分析针对实体和流程驱动型企业，本章展示了如何利用物联网（IoT）数据、传感器数据和流程挖掘（Process Mining）技术，实现运营的实时可视化与干预。内容包括：瓶颈识别、库存优化（基于需求波动预测的动态安全库存模型），以及劳动力效率的关联性分析，确保决策能够在几分钟内影响到物理世界的执行。第六章：财务洞察与风险预警系统将BI能力延伸至财务领域，本章探讨了超越传统财务报告的动态情景分析。重点介绍如何构建基于驱动因素的营收预测模型，实现滚动预算编制（Rolling Forecast）。此外，还深入剖析了信用风险、流动性风险的量化模型，以及如何利用异常检测算法对欺诈行为和异常交易进行实时预警，从“事后审计”转变为“事前风控”。第三部分：组织转型与战略落地数据只有转化为行动，价值才能体现。本部分关注如何将数据能力嵌入企业的文化、流程和领导力结构中。第七章：构建数据叙事与可视化领导力数据可视化不仅仅是美观的图表。本章教授如何设计出富有洞察力、且能驱动行动的“数据叙事”。内容涵盖：选择合适的图表类型以匹配信息层级、利用交互式仪表板引导用户探索，以及如何向非技术高管团队清晰、有力地传达复杂的分析结果，从而确保决策层对洞察的信任和采纳。第八章：敏捷数据项目管理与跨职能协作数据项目往往因需求模糊、范围蔓延而失败。本章引入敏捷（Agile）方法论到数据科学和BI实施中。重点阐述了“分析负责人”（Analytics Product Owner）的角色定位，如何通过最小可行性产品（MVP）快速迭代，并建立数据科学家、业务分析师和业务执行者之间高效的反馈闭环机制。第九章：从数据到战略的闭环：绩效管理与持续优化本章将BI、战略规划（如OKR体系）与企业绩效管理（CPM）系统进行集成。阐述了如何建立一个持续反馈的循环：数据洞察驱动战略调整 → 战略调整转化为新的业务行动 → 新的行动产生新的数据 → 新数据反哺下一轮洞察。强调了持续监控模型漂移（Model Drift）和指标相关性的重要性，确保决策系统不会随着市场环境的变化而过时。结论：迈向智能企业的未来《数据驱动的决策艺术》提供了一个全面的蓝图，指导企业如何系统性地构建其数据资产，将分析能力内化为核心竞争力，最终实现从反应式管理到预测式、规范式领导力的根本性转变。这本书是企业实现数据价值最大化、确保战略执行有效性的必备参考工具。