財務(wù)大數(shù)據(jù)分析 教案 項目一 認識大數(shù)據(jù)技術(shù)在財務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用

項目一認識大數(shù)據(jù)技術(shù)在財務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用【教學目標】理解大數(shù)據(jù)概念。掌握大數(shù)據(jù)的特征及分類。掌握大數(shù)據(jù)在財務(wù)場景中的應(yīng)用?！局攸c難點】掌握大數(shù)據(jù)分析流程，能夠依據(jù)案例資料建立大數(shù)據(jù)分析思路。2.掌握大數(shù)據(jù)分析的常用方法?！窘虒W策略與方法】1．以學生實踐為主體，教師講授為主導。2．講授法、案例分析法、討論法、實踐操作、自主學習。【課程思政】1．培養(yǎng)大數(shù)據(jù)思維，養(yǎng)成良好的數(shù)據(jù)素養(yǎng)。2．強化學生努力掌握先進技術(shù)的職業(yè)素養(yǎng)。任務(wù)一認知財務(wù)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)范圍與特征一、大數(shù)據(jù)的概念“大數(shù)據(jù)”概念最早出現(xiàn)在1980年，由著名的未來學家阿爾文?托夫勒在其著作《第三次浪潮》中所提出。2009年美國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心證實大數(shù)據(jù)時代的來臨，而在今天，我們已經(jīng)能充分感受到大數(shù)據(jù)的魅力和影響力。許多人看到“大數(shù)據(jù)”一詞，會先入為主的認為大數(shù)據(jù)就是“大量數(shù)據(jù)”或者“強大的數(shù)據(jù)”。其實并非這樣，“大”意為：“有用的”、“實用的”、“有價值的”。關(guān)于大數(shù)據(jù)的確切定義，不同組織從不同角度給出了不同的定義。二、大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程大數(shù)據(jù)的發(fā)展過程大致分為三個階段：?（1）萌芽時期（20世紀90年代至21世紀初）?（2）發(fā)展時期（21?世紀初至2010?年）?（3）興盛時期（2011?年至今）三、大數(shù)據(jù)特征大數(shù)據(jù)的特征麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。主要具有以下4個方面的典型特征，即大量(Volume)、多樣(Variety)、高速(Velocity)和價值(Value)，即所謂的4V。四、大數(shù)據(jù)分類大數(shù)據(jù)主要分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。任務(wù)二了解財務(wù)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景一、大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用場景（一）制造業(yè)的設(shè)備故障預(yù)測（二）零售業(yè)的精準營銷方案（三）企業(yè)管理（四）醫(yī)療大數(shù)據(jù)（五）金融大數(shù)據(jù)（六）智慧交通二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在財務(wù)場景中的應(yīng)用（一）企業(yè)財務(wù)管理中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用1.企業(yè)運營預(yù)算更加精確2.企業(yè)贏利和風險規(guī)避更有保障3.企業(yè)資金籌備更具穩(wěn)定性4.企業(yè)財務(wù)管理更具創(chuàng)新性5.企業(yè)財務(wù)管理更加科學化（二）財務(wù)大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用1.幫助財務(wù)人員實現(xiàn)整個物資采購過程的一體化智能處理。2.通過總結(jié)分析每座加油站五年來日銷售規(guī)律變化，考慮天氣、道路變更、維修改造等特殊影響因素，形成自下而上的單站預(yù)算自動推導模型，讓每個加油站掌握影響預(yù)算的主要因素，充分挖掘其內(nèi)生動力。任務(wù)三熟悉財務(wù)大數(shù)據(jù)分析方法論一、大數(shù)據(jù)分析主要內(nèi)容（一）可視化分析（VisualAnalysis）（二）數(shù)據(jù)挖掘算法（DataMiningAlgorithms）（三）預(yù)測性分析能力（PredictiveAnaly\o"TI社區(qū)"ticCapabili\o"TI社區(qū)"ties）（四）語義引擎（SemanticEngines）（五）數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理（DataQualityandMasterDataManagement）（六）數(shù)據(jù)倉庫（DataWarehouse）二、大數(shù)據(jù)分析的常用方法（一）聚類分析（ClusterAnalysis（二）因子分析（FactorAnalysis）（三）相關(guān)分析（CorrelationAnalysis）（四）對應(yīng)分析（CorrespondenceAnalysis）（五）回歸分析（Regressionanalysis）（六）方差分析（ANOVA/