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《財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值鏈：數(shù)據(jù)、算法、分析、可視化》使用了財(cái)務(wù)專業(yè)人士能夠理解的技術(shù)語(yǔ)盲，并輔以場(chǎng)景化案例、知識(shí)延伸閱讀等形式加深讀者理解。
《財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)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(rèn)知更新的財(cái)務(wù)專業(yè)人士以及任何對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型感興趣的讀者閱讀。

管理會(huì)計(jì)能力提升與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展系列
十?dāng)?shù)位高校導(dǎo)師，一線前沿企業(yè)財(cái)務(wù)專業(yè)人士?jī)A情力作
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您是否曾有這些困擾？
☆財(cái)務(wù)如何建立有效的管理機(jī)制以充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，滿足業(yè)務(wù)需求、支持經(jīng)營(yíng)管理？
☆財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心內(nèi)容是什么？
☆數(shù)據(jù)質(zhì)量不好，數(shù)據(jù)分析效果受限，財(cái)務(wù)如何從源頭保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，最大限度發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值？
☆將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息需要經(jīng)歷哪些步驟？采用哪些方法？
☆如何開展一個(gè)數(shù)據(jù)分析與可視化項(xiàng)目？
☆數(shù)字化時(shí)代，財(cái)務(wù)人員需要構(gòu)建怎樣的知識(shí)結(jié)構(gòu)？掌握哪些工具、算法？

《財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值鏈：數(shù)據(jù)、算法、分析、可視化》回答并解決這些問(wèn)題

閱讀本書的理由
☆知識(shí)系統(tǒng)性強(qiáng)：創(chuàng)新提出數(shù)據(jù)價(jià)值體系及數(shù)據(jù)價(jià)值鏈，系統(tǒng)介紹數(shù)據(jù)價(jià)值鏈各步驟的內(nèi)涵、應(yīng)用場(chǎng)景、實(shí)現(xiàn)工具等內(nèi)容，為您構(gòu)建完整的知識(shí)架構(gòu)；
☆實(shí)踐指導(dǎo)性強(qiáng)：兼顧知識(shí)理論與實(shí)務(wù)操作，清晰展現(xiàn)實(shí)踐步驟的目標(biāo)與具體方法，為您描繪明確的實(shí)踐路線；
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☆內(nèi)容可讀性強(qiáng)：使用財(cái)務(wù)等非專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員也能理解的語(yǔ)言，內(nèi)容通俗易懂，不再懼怕技術(shù)與算法；

這套書能幫財(cái)務(wù)工作者看到并做到的，遠(yuǎn)多于你所預(yù)想！

陳虎 中興新云總裁
清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士后，中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師、特許公認(rèn)會(huì)計(jì)師（ACCA）、財(cái)政部會(huì)計(jì)信息化委員會(huì)咨詢專家、財(cái)政部管理會(huì)計(jì)咨詢專家、中國(guó)成本研究會(huì)理事、中國(guó)會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)會(huì)計(jì)信息化專業(yè)委員會(huì)委員、ACCA中國(guó)專家智庫(kù)成員、南京大學(xué)產(chǎn)業(yè)教授。擁有超過(guò)二十年的高科技行業(yè)財(cái)務(wù)管理經(jīng)驗(yàn)，先后于核心期刊發(fā)表了幾十篇學(xué)術(shù)論文，著有十二本專著，主持并指導(dǎo)幾十家大型企業(yè)集團(tuán)的財(cái)務(wù)變革、財(cái)務(wù)共享服務(wù)、財(cái)務(wù)信息化、財(cái)務(wù)數(shù)字化項(xiàng)目。

孫彥叢 中興新云高級(jí)副總裁
中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師、財(cái)政部?jī)?nèi)部控制標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)咨詢專家、上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院智能財(cái)務(wù)研究院研究室（中心）聯(lián)席主任、南京大學(xué)智能財(cái)務(wù)研究院主任、西安交通大學(xué)校外指導(dǎo)教師。擁有近二十年高科技行業(yè)財(cái)務(wù)管理及財(cái)務(wù)信息化經(jīng)驗(yàn)，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(gè)大型企業(yè)集團(tuán)的財(cái)務(wù)共享服務(wù)、財(cái)務(wù)信息化、財(cái)務(wù)數(shù)字化、財(cái)務(wù)管理轉(zhuǎn)型項(xiàng)目。

郭奕 中興新云高級(jí)副總裁
上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院智能財(cái)務(wù)研究院研究室（中心）聯(lián)席主任、中國(guó)醫(yī)藥會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)高級(jí)研究員、西安交通大學(xué)校外指導(dǎo)教師。在財(cái)務(wù)信息化與數(shù)字化、財(cái)務(wù)共享服務(wù)、全球財(cái)經(jīng)管理模式、政府政務(wù)行業(yè)會(huì)計(jì)改革、醫(yī)藥行業(yè)業(yè)財(cái)融合等領(lǐng)域擁有豐富經(jīng)驗(yàn)，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(gè)大型集團(tuán)企業(yè)財(cái)務(wù)共享服務(wù)、財(cái)務(wù)信息化、財(cái)務(wù)數(shù)字化、財(cái)務(wù)管理轉(zhuǎn)型項(xiàng)目。

趙旖旎 中興新云副總裁兼知識(shí)總監(jiān)
上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院智能財(cái)務(wù)研究院學(xué)術(shù)委員會(huì)成員、南京大學(xué)智能財(cái)務(wù)研究院執(zhí)行主任、西安交通大學(xué)校外指導(dǎo)教師。擁有超過(guò)十年的高科技跨國(guó)企業(yè)集團(tuán)財(cái)務(wù)云運(yùn)營(yíng)管理工作經(jīng)驗(yàn)，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(shí)總監(jiān)，主導(dǎo)完成了中興新云系列研究成果，包括財(cái)務(wù)云叢書、行業(yè)研究分析、系列創(chuàng)新報(bào)告等。

第一章
DT　時(shí)代的變革
步入DT　時(shí)代·002
從IT　到DT 的變遷·002
DT　時(shí)代，數(shù)據(jù)為王·003
企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的渴望·008
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理·010
直面挑戰(zhàn)·011
DT　時(shí)代的財(cái)務(wù)變革·015
財(cái)務(wù)在企業(yè)管理中的定位·015
DT　時(shí)代財(cái)務(wù)的變與新·018
第二章
數(shù)據(jù)價(jià)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(jià)值　·028
數(shù)據(jù)價(jià)值體系·030
數(shù)據(jù)治理體系：數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的基礎(chǔ)·031
數(shù)據(jù)價(jià)值鏈：數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的途徑·045
決策場(chǎng)景：數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的場(chǎng)景·050
數(shù)據(jù)價(jià)值體系的保障和基礎(chǔ)·056
建設(shè)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(shù)·068
第三章
數(shù)據(jù)價(jià)值鏈
點(diǎn)菜：業(yè)務(wù)需求分析·073
理解業(yè)務(wù)需求·073
業(yè)務(wù)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(shù)·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(yīng)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(cái)務(wù)數(shù)據(jù)源的再定義與擴(kuò)展·115
不同情境下的數(shù)據(jù)采集·118
情境一：感知設(shè)備數(shù)據(jù)采集·118
情境二：系統(tǒng)中結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集·122
情境五：其他外部數(shù)據(jù)采集·125
DT　時(shí)代下的數(shù)據(jù)采集特點(diǎn)·127
第五章
數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題與清洗方法·135
缺失數(shù)據(jù)清洗·136
格式問(wèn)題數(shù)據(jù)清洗·138
邏輯問(wèn)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(shí)現(xiàn)·148
專業(yè)的數(shù)據(jù)清洗軟件·149
BI　數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(shì)指標(biāo)·158
離散趨勢(shì)指標(biāo)·160
分布形態(tài)指標(biāo)·162
理解統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)·165
統(tǒng)計(jì)學(xué)原理·165
推斷統(tǒng)計(jì)·167
相關(guān)性分析·171
認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)算法·173
回歸算法·173
分類算法·175
聚類算法·182
關(guān)聯(lián)規(guī)則算法·184
時(shí)間序列算法·186
數(shù)據(jù)算法在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)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(tái)·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(diǎn)圖（Scatter　Plot）·218
氣泡圖（Bubble　Chart）·220
漏斗圖（Funnel　Plot）·221
儀表盤（Dashboard）·223
雷達(dá)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(shí)間邏輯·228
空間邏輯·230
用戶角色邏輯·231
業(yè)務(wù)分析流程邏輯·232
用戶自定義邏輯·233
數(shù)據(jù)可視化的實(shí)現(xiàn)工具·236
Excel·237
Tableau·239
Power　BI·241
FineBI·245
R·246
Python·249
財(cái)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(xiàng)目
案例背景·254
項(xiàng)目溝通·256
前期內(nèi)部溝通·256
客戶需求溝通·261
項(xiàng)目實(shí)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(jié)果·280
結(jié)語(yǔ)重塑DT　時(shí)代的財(cái)務(wù)價(jià)值