系统介绍零代码、RPA、Python在财务大数据分析中的作用和应用实例，无计算机知识的财务人员也能看懂。 从财务工作场景出发，探讨大数据技术的使用，更加贴近企业需求和财务工作实际。 大数据和财务的关系 大数据在财务领域中有哪些应用？ 为什么财务人员需要学习大数据技术？ 应该学习什么样的大数据技术？ 应用大数据做财务工作的核心工具 零代码工具 RPA Python
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内容提要
献言
前言
第一章 财务大数据分析入门
1.1 大数据和财务有什么关系
1.2 财务中的大数据到底是什么
1.3 财务大数据分析的一般过程
1.4 财务大数据分析的两个核心点
1.5 财务怎么和大数据结合
1.6 如何培养数据思维或者“数商”
1.7 数字化时代的变革与财务的关系
第二章 财务大数据分析的表现形式——用图表反映现实
2.1 图表中的现实
2.2 让图表映进现实
2.3 我们如何读图
2.4 从图表到决策
2.5 如何寻找关键数据
第三章 零代码工具
3.1 为什么需要学零代码工具
3.2 财务为什么需要零代码系统
3.3 财务人员怎么学零代码——路径和方法
第四章 用RPA做财务大数据分析
4.1 RPA工具是什么？
4.2 智能财务还是流程自动化财务
4.3 “数据+算法=结果”：数字员工取代RPA的未来之路
第五章 Python与财务大数据分析
5.1 Python有没有被“妖魔化”
5.2 Python财务类课程在整个专业课程改革中的作用
5.3 Python在财会类职业技能大赛中的崛起及学生应对策略
第六章 运用大数据工具做财务分析的一般流程
6.1 用大数据工具进行财务分析
6.2 应用举例
6.3 财务BP视角的财务大数据分析
第七章 用零代码工具搭建费用申请和报销应用系统
7.1 应用场景
7.2 任务场景
7.3 任务流程分析
7.4 任务实施步骤
7.5 用零代码工具重塑的会计信息系统课程整体架构
第八章 用RPA做跨平台对账
8.1 应用场景
8.2 项目背景
8.3 应用搭建
8.4 应用评价
8.5 思考与拓展
第九章 用财务大数据做企业投资与盈利分析
9.1 案例问题描述
9.2 案例任务实施
9.3 提出建议
附录一 财务大数据分析的课程与专业改革
附录二 财务专业的教学改革与实践
附录三 传统财务课程改革建议
后记 AFTERWORD
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