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前言
PREFACE

随着大数据时代的到来,每个组织都认识到数据中蕴含着巨大的商业价值,“数据是一项重要资产”已成为全社会的共识。面对坐拥的海量数据,该如何提取出对组织有价值的信息呢?无疑,能让数据变现的关键要素是人。因此,数据分析能力成为我们在数字化时代的必备技能。

正是洞察到数字化时代的人才需求,目前,各高校相继开设了“财务大数据可视化分析”“可视化智能分析”“数据挖掘与分析”“大数据与智能财务”等相关课程,结合学科定位介绍BI、Python等数据分析工具的应用。本书选用微软Power BI为数据分析工具,将学习过程划分为应用入门、进阶提升和财务综合应用三个学习阶段。每个学习阶段的教学目标和内容安排列示于表1中。

表1 学习安排

本书特点如下。

1.目标明确,定位清晰

每个项目都列示了明确的项目目标,提示了完成本项目学习应达成的知识、技能目标。整体项目编排遵循循序渐进的学习规律,内容设计满足经济管理类学员工作所需。

2.理论简明,突出实操

每个项目都包括基本知识和若干实训。基本知识中对基本概念、一般方法做了简要说明;每个项目的实训设计都环环相扣。实训练习深化读者对基本知识的理解,提高读者的动手能力。

3.面向应用,注重实效

无论是实训案例的选择,还是可视化项目实战、财务综合应用、通关测试大案例,都精选了不同的财务工作应用场景,贴近工作实际,代入感强。

4.校企联手,共创精品

本书创作团队既有在高校拥有多年教学经验的教师,也有来自一线的数据分析人员,校企联合能够充分发挥各自的专业优势和业务能力,确保案例生动、务实。

5.资源丰富,助力教学

本书配套了丰富的教学资源,包括源文件、结果文件、PPT课件、教学大纲、教案、微课视频等。

本书由天津财经大学王新玲、苏秀花和李静共同编写。

对于新生事物,必然要经过从入门到提升的过程,有万千伙伴陪伴,互相指点借鉴不亦乐乎。我们搭建了本书教师交流群(QQ群号:172985790),关于使用本书遇到的任何问题都可以提交到交流群讨论,也期待收到同行及专家的改进建议。

由于编者水平有限,书中难免存在疏漏,敬请同行和广大读者批评指正。

作者
2024年1月 uRWTv9pcGjy7hw64FuU5FQdxZnbqlvxEiD9iFqR3SLDNZLnjzNML6B17+MCQeGE9

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