财务大数据基础 课程标准13页.docx
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财务大数据基础课程标准13页
《财务大数据基础》课程标准
一、课程概况
课程名称:
财务大数据基础
课程适用专业:
大数据与会计、大数据与财务管理、
大数据与财务管理、会计信息管理、
财税大数据应用
课程设置属性:
专业基础课
课程实施属性:
必修课
课程任务属性:
理实一体课
二、课程定位
本课程基于大数据技术、Python语言等工具并与财务场景融合,符合新的专业教学标准,是大数据与会计、大数据与财务管理、大数据与审计、会计信息管理、财税大数据应用等专业的专业基础课程。
本课程既考虑财经类专业对大数据技术通识的需求,也兼顾培养学生的逻辑思维、数据思维及动手能力。
课程内容的选择兼顾大数据及数据分析理论,但更着重突出Python用于财务大数据处理的操作和实践。
课程难度定位于Python数据分析的初级应用,针对财务大数据分析的应用场景精心设计各个项目和任务,使教学内容更具针对性,更利于学生理解Python在财务中的实际应用。
通过本课程的学习,可培养学生具备基本的编程思维、逻辑思维和数据思维,为后续更深入地学习财务大数据分析的相关课程提供能力支撑。
三、设计思路
本课程的总体设计思路是:
考虑财务会计类专业对大数据技术通识的需求,也兼顾培养学生的逻辑思维、数据思维及动手能力。
授课内容的选择兼顾大数据及数据分析理论,但更着重突出Python用于财务大数据处理的操作和实践,围绕大数据技术在财务分析中的应用场景设计教学项目,划分任务,设计案例,使教学内容更具针对性,更利于学生理解Python在财务中的实际应用。
课程内容的设计原则是:
第一,要为没有计算机背景的财会类师生提供实用性、可操作性强的财务大数据基础知识。
第二,符合高职项目任务导向开发思路,课程以项目任务式来组织教学内容,针对大数据财务分析所需的基本知识和技能来选择Python知识点,融Python的学习于业务分析和财务分析任务中。
教学内容由10个项目组成,包括财务大数据认知、Python基础及运用、数据分析工具、统计计算与分组运算、数据清洗、数据规整及数据分析与可视化等十个项目,若干个子任务。
前五个项目从大数据通识开始,到Python环境的安装和使用、Python基本数据类型、分支结构和循环结构,这部分内容以培养学生基本编程能力为目标;后五个项目讲述Python数据分析应用的基本知识和技能,重在培养学生掌握大数据财务分析的基本过程及使用Python处理财务大数据的基本方法。
四、课程目标
通过本课程的学习,学生能够掌握Python开发的基础知识、以及数据分析的知识,使学生能够将大数据技术和Python语言应用在财务数据分析中;培养学生发现数据和利用数据的能力、对数据进行清洗加工的能力、选择数据分析方法的能力、对数据进行分析并将结果可视化的能力;学会运用现代技术手段获取信息、独立分析和解决问题的方法;具备合作精神和服务意识的团队协作能力;具备高度的工作热情及沟通能力、良好的文字语言表述能力及善于倾听的能力。
五、课程内容及课时分配
项目
任务
知识点及技能点
课程思政元素
课时分配
一
财务大数据认知
(2课时)
一
大数据认知
1.大数据的含义
2.大数据的发展历程
3.大数据的特点
4.我国大数据发展战略
5.大数据应用场景
6.大数据思维
信息技术的发展正在促使会计行业发生深刻的变化,基础的算账、对外报告等低附加值、高重复性的业务正逐渐被智能化的信息系统所取代,会计正由传统的财务会计转向管理会计。
作为新时代的青年人,要将财会知识和技能与新技术、新技能相融合,不辱时代使命,勇做走在时代前面的奋进者、开拓者。
0.5
二
财务大数据认知
1.财务大数据的概念
2.大数据对财会行业的影响
3.大数据在财会行业的应用
4.财务大数据的特点
0.5
三
大数据分析处理工具认知
1.大数据处理流程
2.大数据处理工具
1
二
Python环境搭建与使用
(2课时)
一
Python开发环境的搭建
1.Python与Anaconda
2.下载Anaconda(*)
3.安装Anaconda(*)
4.检验Anaconda安装是否成功
“工欲善其事,必先利其器”。
对于青年学生,也必须在踏入社会工作之前,先使自己工作的能力变强。
要做好财务数据分析这件事,学好Python很重要。
从本项目开始,将逐步进入Python学习的各个阶段,用大数据分析的技能武装自己,力争从传统的账房先生变成企业的决策参谋。
0.5
二
认识JupyterNotebook工具
1.设置程序保存位置
2.启动JupyterNotebook
3.详解JupyterNotebook界面
0.5
三
使用JupyterNotebook创建Python程序
1.编写第一个Python程序
2.编写销售毛利率计算程序
3.操作JupyterNotebook文件(*)
1
三
Python基础程序设计
(6课时)
一
使用变量计算企业净资产收益率
1.变量
2.常用数据类型
3.运算符与优先级(*)
4.输出格式
5.任务实施
科技为财会工作注入新的生命力。
大数据时代的到来,为财务工作者提供了更多的机遇。
作为新一代财务人,要善于将财务理论知识与新一代信息技术进行深度融合,不仅要炼就过硬的技术本领、具备先进的大数据管理分析能力,还要打通业财税数据逻辑关系、掌握技术更迭下的全新业务流程模式。
来吧,拥抱Python技术,为成长为新时代独具竞争力的财务科技类人才而努力奋斗!
2
二
使用列表计算企业净资产收益率
1.列表
2.列表的常见操作
2.1索引方式
2.2切片方式
2.3增加元素
2.4修改删除元素
3.任务实施
2
三
使用字典计算净资产收益率的变化
1.字典
2.字典的常见操作(*)
2.1通过key访问value
2.2通过get()方法访问value(*)
2.3添加元素(*)
2.4修改元素(*)
2.5删除元素(*)
3.任务实施
2
四
Python分支结构程序设计
(6课时)
一
使用单分支语句比较中国软件净资产收益率和行业平均值
1.单分支结构
2.任务实施
软件定义世界。
今天,世界各国都在大力发展高科技,增强自己在国际格局中的地位,从而进一步推动世界经济格局的多样化。
作为新一代青年应顺应时代需求,将新信息技术和传统业务结合起来,为把自己培养成复合型人才而努力。
2
二
使用双分支语句比较中国软件净资产收益率和行业平均值
1.双分支结构
2.任务实施
2
三
用多分支语句比较中国软件净资产收益率和行业平均值
1.多分支结构(*)
2.任务实施(*)
1(*)
四
比较中国软件、用友网络及行业平均净资产收益率
1.任务实施(*)
1(*)
五
Python循环结构程序设计
(6课时)
一
存储2016年到2019年的相关财报数据
1.使用字典存储各年数据
2.全部数据的存储
3.任务实施
不忘初心、牢记使命。
自新中国成立以来,我国发展目标逐步从创新型国家到世界科技强国。
作为新时代的财会青年,面对新技术对财务与会计转型的推力,应勤学肯干、勇于创新,奋力开拓数字财务新境界,为决胜全面建成小康社会、建设社会主义现代化国家作出应有的贡献。
1
二
使用for循环计算各年净资产收益率
1.for循环
2.range函数
3.任务实施
2
三
使用for循环比较净资产收益率的大小
1.continue语句
2.break语句
3.任务实施
1
四
使用while循环比较相邻年度净资产收益率的变化
1.while循环(*)
2.任务实施(*)
2(*)
六
数据分析工具Pandas入门
(4课时)
一
使用Pandas操作中国软件财报数据
1.导入Pandas包
2.Pandas数据结构
3.Pandas读写数据
4.任务实施
需要是发明之母。
会计作为经济发展的重要组成部分,与数据有着天然密不可分的关系。
站在会计转型发展的风口,谁能利用好大数据、能挖掘出数据背后隐藏的价值,谁就能把握发展先机。
大数据时代赋予了财会年轻人更多的风险和挑战,也有更多的机遇和责任。
1
二
查询中国软件资产负债表数据
1.查询Series数据
2.查询DataFrame数据
3.任务实施
3
七
统计计算与分组运算
(7课时)
一
MG公司2019年销售数据的统计计算
1.求最大值和最小值
2.求均值
3.求和
4.统计描述函数(*)
5.任务实施
思维决定高度。
现实工作中,人们常被要求用数据说话。
可是,数据自己是不能说话的,只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。
站在时代浪尖上的年轻人,要努力训练自己具有统计思维,努力使自己成为祖国建设的有用之才、栋梁之材。
2
二
MG公司2019年销售数据的排序
1.数据排序
2.分位数函数(*)
3.任务实施
2
三
MG公司2019年销售数据的分组统计
1.分组与聚合的原理
2.Groupby()方法
3.任务实施
3
八
数据清洗
(3课时)
一
清洗东城区电信客户缺失值数据
1.空值的检测判断
2.删除空值
3.填充空值
4.任务实施
“千里之堤,溃于蚁穴”一直都在警醒世人:
不要小看细节,忽视小错误,一点点错误的积累终会使我们的人生毁于一旦。
其实这句话不仅仅适用于个人,也适用于我们所做的财务工作。
让我们在工作中关注细节吧,细节决定结果的成与败。
2
二
清洗东城区电信客户重复值数据
1.检测重复值
2.删除重复值
3.任务实施
1
九
数据规整
(6课时)
一
合并及清洗各区电信客户数据
1.行拼接
2.列拼接(*)
3.任务实施
中国,从2G起步,到3G突破,到4G并跑,再到5G引领,彰显着这是一个国家富强、民族兴旺、社会繁荣的时代。
作为有理想的年轻一代,要坚持与祖国同行、以青春梦想、用实际行动为实现中国梦作出新的更大贡献。
2
二
对客户数据进行合理转换
1.lambda函数
2.数据运算函数apply()
3.删除和替换
4.任务实施
4
十
数据分析与可视化
(9课时)
一
清洗中国软件财报数据
1.数据集的行列转置
2.数据集的列标签和行标签
3.任务实施
如今的时代是科学技术发展突飞猛进的时代,是以互联网、大数据普遍应用的时代,是大众创业、万众创新的时代,是各种传统产业不断遭受冲击,市场瞬息万变的时代。
新技术将取代会计中的重复性记账劳动、拓展财务数据的边界,使传统会计逐渐转型为共享财务会计、智慧财务会计、战略财务会计及业务财务会计等,未来的会计从业人员必须要具备一定的战略高度和全局视野,不断提升综合能力和知识结构等方面的造诣,确保不被时代所淘汰。
2
二
偿债能力指标计算
1.Numpy库的divide()函数
2.在数据集中插入新列
3.任务实施
2
三
偿债能力可视化分析
1.Matplotlib可视化库
2.导入Matplotlib库的pyplot包
3.绘制折线图
4.任务实施
3
四
资产占比计算及可视化分析
1.绘制饼图(*)
2.饼图的参数配置(*)
3.任务实施(*)
2(*)
注:
课程内容及课时分配以17周3课时/周为标准,若课时较少,可选学标*号的内容
六、教学条件
(一)师资条件
1.专任教师
(1)符合高校教师的资格条件,具备高校教师的基本素养和道德要求。
(2)具有扎实的理论功底,同时熟悉大数据分析技术的基本内容及大数据分析工具的使用方
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- 财务大数据基础 课程标准13页 财务 数据 基础 课程标准 13