大数据财务分析
课程标准
课程代码
课程类型
理论+实践课
课程性质
学时及学分
64学时4学分
适用专业（群）
所属部门
课程负责人
联系方式
制定日期
年月日
教务处签收日期
年月日
课程名称
大数据财务分析
课程代码
课程学分
4学分
计划课时
64
实践课时
18
教学辅助平台
课程类型
（理论＋实践）课
课程属性
专业核心课
课程性质
必修课
是否专业核心课程
是
是否校企合作开发课程
是
课证融通课程
是
适用专业
财经商贸大类
前导课程
《Excel在财务中的应用》《基础会计》《财务会计》《财务管理》《金融基础》《大数据技术基础》
后续课程
《公司理财》《财务综合实训》《RPA财务机器人开发与设计》《企业战略管理》
考核方式
项目化过程性考核+终结性考核
开课部门
一、课程定位
（一）课程的地位：
《大数据财务分析》是大数据与会计专业（以下简称会计专业）、大数据与财务管理等专业的一门必修课程，是为培养财务会计类专业学生基本理论知识和应用能力而设置的一门专业课。通过本课程的学习，使学生能够理解财务报表的基本理论，掌握财务报表分析的基本方法，并具有对公司财务状况进行分析和判断的实际应用能力。
本课程的设置依据是为了训练学生加深对财务报表的理解，培养学生掌握利用会计数据和会计信息进行企业经营成果和财务状况的评价方法，基本具备通过财务报表评价过去、衡量现在、预测未来的能力，能提供帮助利益关系主体改善管理的决策建议。课程内容确定依据的是企业财务分析的目标和内容。在内容编排上根据先方法、后应用；先单项，再综合的思路组织安排教学内容。课时安排共64节，其中实践性教学课时18节。
随着大数据技术的不断研究和发展应用，数据已与人们的生活息息相关。海量的数据通过文件、数据库、联机服务、Web页面等被记录下来，随之出现了大量的数据分析软件。在大数据时代，随着企业财务数字化转型工作的深入推进，推动了企业经营和业务流程的数字化。财务数字化工作推动了财务组织变革，产生了财务共享中心这类集中核算的财务组织形态，同时由于财务共享信息系统、RPA（流程自动化）、OCR（影像识别技术）、电子档案、电子发票等智能财务技术的广泛应用，业务数据与财务数据形成了深度融合。企业大量的财务和业务数据向财务部门汇集，财务部门由此掌握了极其丰富的财务和业务数据，这推动了企业的财务部门日益成为企业数据中心，进而又成为企业的决策中心。财务部门通过对财务及业务数据的深度分析，为企业创造更大的价值，实现核算型财务转型向价值创造型财务的转型。
本课程以Excel、PowerBI为分析工具，以“基础为主、实用为先、专业结合”为基本原则，基于财务数据分析相关岗位的职业能力要求，在讲解PowerBI技术知识的同时，结合财务分析，使学生能够理论联系实际，合乎逻辑地、一层一层地“剖析”各种财务报告数据，快速上手财务数据分析及可视化，将数据转化为对决策有用的信息，能对企业财务状况与经营状况做出评价，提出合理化建议，改善经营决策。与传统财务报表分析课程的区别如下。
区别
大数据财务分析
传统财务分析
工具平台
Excel+PowerBI
笔算，Excel
数据量
全行业A股上市公司上市以来全部财务数据、财务报告
某一家企业几年来财务数据、财务报告
分析维度和企业
多维度关联分析，财务分析+经营分析
单个企业指标分析
能力培养目标
复合型人才
传统财务分析人才
（二）课程的定位：
通过该课程的学习，学生应能完成财务分析师、会计、数据运营等相关岗位上相关工作任务：对上市公司财务数据进行采集、挖掘与清洗；负责对数据加工规则的设计、实施、完善，并保证数据及时性与完整性；不断优化数据生产方式，并创新数据处理的工具改进与优化；针对行业情况进行分析，协助或撰写行业研究报告；运用会计报表分析和评价企业经营成果和财务状况的方法，基本具备通过财务报表评价过去和预测未来的能力，以及帮助利益关系集团改善决策的能力。
面向工作岗位
具备职业能力
财务数据分析
1、对公司财务数据进行采集、挖掘与清洗；
2、负责对数据加工规则的设计、实施、完善，并保证数据及时性与完整性；
3、不断优化数据生产方式，并创新数据处理的工具改进与优化；
4、针对行业情况进行分析，协助或撰写行业研究报告；
5、及时与大客户沟通，了解客户需求，提供数据解决方案。
企业管理/数据专员
信息系统的管理：门店商品零售系统、OA系统、虹软系统、金蝶K3财务系统，对各系统权限分配、流程操作。数据采集、记录、数据资料分类管理，确保数据无缺失、无错误。
商务数据分析师
1、负责商务数据挖掘，使用分析工具或者算法测算模型开展数据分析，出具分析报告。
2、负