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《財務數(shù)據(jù)價值鏈：數(shù)據(jù)、算法、分析、可視化》提出財務數(shù)據(jù)價值鏈的概念，系統(tǒng)且詳細地介紹了數(shù)據(jù)價值鏈中的業(yè)務需求分析、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)算法、數(shù)據(jù)可視化六大步驟中各步驟的內(nèi)涵、應用場景、實現(xiàn)工具等，闡述了整個數(shù)據(jù)價值鏈對財務工作帶來的影響。同時，書中還提出由數(shù)據(jù)價值鏈、數(shù)據(jù)治理、決策場景共同構成數(shù)據(jù)價值體系，認為財務需要依靠持續(xù)的數(shù)據(jù)治理保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過數(shù)據(jù)價值鏈提煉數(shù)據(jù)價值，為各類決策場景提供支撐，賦能數(shù)字化轉型。
《財務數(shù)據(jù)價值鏈：數(shù)據(jù)、算法、分析、可視化》使用了財務專業(yè)人士能夠理解的技術語盲，并輔以場景化案例、知識延伸閱讀等形式加深讀者理解。
《財務數(shù)據(jù)價值鏈：數(shù)據(jù)、算法、分析、可視化》適合所有追求思想變革和認知更新的財務專業(yè)人士以及任何對財務數(shù)字化轉型感興趣的讀者閱讀。

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您是否曾有這些困擾？
☆財務如何建立有效的管理機制以充分挖掘數(shù)據(jù)價值，滿足業(yè)務需求、支持經(jīng)營管理？
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☆將原始數(shù)據(jù)轉化為有價值的信息需要經(jīng)歷哪些步驟？采用哪些方法？
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閱讀本書的理由
☆知識系統(tǒng)性強：創(chuàng)新提出數(shù)據(jù)價值體系及數(shù)據(jù)價值鏈，系統(tǒng)介紹數(shù)據(jù)價值鏈各步驟的內(nèi)涵、應用場景、實現(xiàn)工具等內(nèi)容，為您構建完整的知識架構；
☆實踐指導性強：兼顧知識理論與實務操作，清晰展現(xiàn)實踐步驟的目標與具體方法，為您描繪明確的實踐路線；
☆應用案例豐富：以場景化的案例、知識延伸閱讀等形式幫助您加深理解，涵蓋1個完整數(shù)據(jù)分析與可視化項目案例，從項目背景到項目交付，步驟清晰，手把手教你實現(xiàn)財務數(shù)據(jù)可視化；
☆內(nèi)容可讀性強：使用財務等非專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員也能理解的語言，內(nèi)容通俗易懂，不再懼怕技術與算法；

這套書能幫財務工作者看到并做到的，遠多于你所預想！

陳虎中興新云總裁
清華大學經(jīng)濟管理學院博士后，中國注冊會計師、特許公認會計師（ACCA）、財政部會計信息化委員會咨詢專家、財政部管理會計咨詢專家、中國成本研究會理事、中國會計學會會計信息化專業(yè)委員會委員、ACCA中國專家智庫成員、南京大學產(chǎn)業(yè)教授。擁有超過二十年的高科技行業(yè)財務管理經(jīng)驗，先后于核心期刊發(fā)表了幾十篇學術論文，著有十二本專著，主持并指導幾十家大型企業(yè)集團的財務變革、財務共享服務、財務信息化、財務數(shù)字化項目。

孫彥叢中興新云高級副總裁
中國注冊會計師、財政部內(nèi)部控制標準委員會咨詢專家、上海國家會計學院智能財務研究院研究室（中心）聯(lián)席主任、南京大學智能財務研究院主任、西安交通大學校外指導教師。擁有近二十年高科技行業(yè)財務管理及財務信息化經(jīng)驗，在核心期刊發(fā)表論文數(shù)篇，著有十二本專著。曾主持多個大型企業(yè)集團的財務共享服務、財務信息化、財務數(shù)字化、財務管理轉型項目。

郭奕中興新云高級副總裁
上海國家會計學院智能財務研究院研究室（中心）聯(lián)席主任、中國醫(yī)藥會計學會高級研究員、西安交通大學校外指導教師。在財務信息化與數(shù)字化、財務共享服務、全球財經(jīng)管理模式、政府政務行業(yè)會計改革、醫(yī)藥行業(yè)業(yè)財融合等領域擁有豐富經(jīng)驗，在核心期刊發(fā)表論文數(shù)篇，著有專著九本。曾主持和參與了多個大型集團企業(yè)財務共享服務、財務信息化、財務數(shù)字化、財務管理轉型項目。

趙旖旎中興新云副總裁兼知識總監(jiān)
上海國家會計學院智能財務研究院學術委員會成員、南京大學智能財務研究院執(zhí)行主任、西安交通大學校外指導教師。擁有超過十年的高科技跨國企業(yè)集團財務云運營管理工作經(jīng)驗，先后于核心期刊發(fā)表論文數(shù)十篇，擁有專著六本。作為中興新云知識總監(jiān)，主導完成了中興新云系列研究成果，包括財務云叢書、行業(yè)研究分析、系列創(chuàng)新報告等。

第一章
DT　時代的變革
步入DT　時代·002
從IT　到DT 的變遷·002
DT　時代，數(shù)據(jù)為王·003
企業(yè)對于數(shù)據(jù)的渴望·008
數(shù)據(jù)驅(qū)動管理·010
直面挑戰(zhàn)·011
DT　時代的財務變革·015
財務在企業(yè)管理中的定位·015
DT　時代財務的變與新·018
第二章
數(shù)據(jù)價值體系
理解數(shù)據(jù)·027
數(shù)據(jù)與數(shù)字化·027
數(shù)據(jù)的核心價值　·028
數(shù)據(jù)價值體系·030
數(shù)據(jù)治理體系：數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的基礎·031
數(shù)據(jù)價值鏈：數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的途徑·045
決策場景：數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的場景·050
數(shù)據(jù)價值體系的保障和基礎·056
建設數(shù)據(jù)文化·056
組建數(shù)據(jù)組織·057
培養(yǎng)數(shù)據(jù)人才·060
掌握數(shù)據(jù)技術·068
第三章
數(shù)據(jù)價值鏈
點菜：業(yè)務需求分析·073
理解業(yè)務需求·073
業(yè)務需求分析的具體步驟·074
買菜：數(shù)據(jù)采集·079
理解數(shù)據(jù)采集·079
數(shù)據(jù)采集常用的方法與技術·084
洗菜：數(shù)據(jù)清洗·087
理解數(shù)據(jù)清洗·087
數(shù)據(jù)清洗的具體步驟·090
切菜：數(shù)據(jù)探索·092
理解數(shù)據(jù)探索·092
數(shù)據(jù)探索的具體步驟·093
炒菜：數(shù)據(jù)算法·097
理解數(shù)據(jù)算法·097
數(shù)據(jù)算法應用的具體步驟·098
上菜：數(shù)據(jù)可視化·103
理解數(shù)據(jù)可視化·103
數(shù)據(jù)可視化的具體步驟·105
第四章
數(shù)據(jù)采集
數(shù)據(jù)源的分類·110
以分布范圍分類的數(shù)據(jù)源·110
以采集路徑分類的數(shù)據(jù)源·112
財務數(shù)據(jù)源的再定義與擴展·115
不同情境下的數(shù)據(jù)采集·118
情境一：感知設備數(shù)據(jù)采集·118
情境二：系統(tǒng)中結構化數(shù)據(jù)采集·120
情境三：日志文件數(shù)據(jù)采集·121
情境四：非結構化數(shù)據(jù)采集·122
情境五：其他外部數(shù)據(jù)采集·125
DT　時代下的數(shù)據(jù)采集特點·127
第五章
數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)質(zhì)量問題與清洗方法·135
缺失數(shù)據(jù)清洗·136
格式問題數(shù)據(jù)清洗·138
邏輯問題數(shù)據(jù)清洗·139
異常數(shù)據(jù)清洗·140
不一致數(shù)據(jù)清洗·142
冗余數(shù)據(jù)清洗·143
數(shù)據(jù)清洗的主要工具·147
電子表格·147
專門的ETL　工具·148
編程實現(xiàn)·148
專業(yè)的數(shù)據(jù)清洗軟件·149
BI　數(shù)據(jù)準備工具·150
第六章
數(shù)據(jù)探索與數(shù)據(jù)算法
描述數(shù)據(jù)特征·155
集中趨勢指標·158
離散趨勢指標·160
分布形態(tài)指標·162
理解統(tǒng)計基礎·165
統(tǒng)計學原理·165
推斷統(tǒng)計·167
相關性分析·171
認識數(shù)據(jù)算法·173
回歸算法·173
分類算法·175
聚類算法·182
關聯(lián)規(guī)則算法·184
時間序列算法·186
數(shù)據(jù)算法在財務領域的應用·190
了解常用工具·199
Excel·199
SQL·202
SPSS·203
SAS·204
Python·205
R·206
算子平臺·206
第七章
數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)可視化的基本圖表·213
柱形圖（Column　Chart）·214
條形圖（Bar　Chart）·214
折線圖（Line　Chart）·215
面積圖（Area　Chart）·217
餅圖（Pie　Chart）·217
散點圖（Scatter　Plot）·218
氣泡圖（Bubble　Chart）·220
漏斗圖（Funnel　Plot）·221
儀表盤（Dashboard）·223
雷達圖（Radar　Map）·223
詞云圖（Word　Cloud Map）·226
熱力圖（Heat　Map）·226
數(shù)據(jù)可視化的展現(xiàn)邏輯·228
時間邏輯·228
空間邏輯·230
用戶角色邏輯·231
業(yè)務分析流程邏輯·232
用戶自定義邏輯·233
數(shù)據(jù)可視化的實現(xiàn)工具·236
Excel·237
Tableau·239
Power　BI·241
FineBI·245
R·246
Python·249
財經(jīng)云圖·251
第八章
哈斯汽車：如何開展數(shù)據(jù)分析與可視化項目
案例背景·254
項目溝通·256
前期內(nèi)部溝通·256
客戶需求溝通·261
項目實施·263
需求分析·263
采集數(shù)據(jù)·264
清洗數(shù)據(jù)·265
數(shù)據(jù)分析與可視化·268
溝通結果·280
結語重塑DT　時代的財務價值

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