財務大數據基礎1.課程簡介《財務大數據基礎》是高職大數據與會計專業的一門必修課，屬于專業基礎課，是基于數據分析工作過程而開發的課程，也是理實一體化的課程。課時安排：32課時。課程考核：知識考核30%+職業素養考核30%+職業技能考核40%。2.課程內容2022年第2期《求是》雜志刊發習近平總書記重要文章《不斷做強做優做大我國數字經濟》。數據作為新型生產要素，對傳統生產方式變革具有重大影響。數字經濟具有高創新性、強滲透性、廣覆蓋性，不僅是新的經濟增長點，而且是改造提升傳統產業的支點，可以成為構建現代化經濟體系的重要引擎。3.時代背景2021年12月，財政部關于印發《會計改革與發展“十四五”規劃綱要》（財會〔2021〕27號）的通知。會計職業資格十三五期間十四五期間初級670萬人>900萬人中級242萬人>300萬人高級20.57萬人>25萬人文中提到，推進會計工作數字化轉型。進一步健全對企業業務全流程數據的收集、治理、分析和利用機制，推動統一的企業會計數據標準應用。3.時代背景項目一財務大數據認知任務一財務大數據認知任務二大數據分析的基礎知識任務三大數據分析工具認知任務四項目實訓（PowerBI快速入門）數據是人類活動的描述和記憶，是人類生存、發展的基本工具。我們當前正處于大數據時代。任務一財務大數據認知2017年微信平均日登錄用戶達到7.68億2020年抖音日活躍用戶破6億，日均視頻搜索次數破4億2015年百度日均搜索查詢量超過了50億次信息爆炸全球每秒鐘發送2.9百萬封電子郵件這些由我們創造的信息背后產生的這些數據早已經遠遠超越了目前人力所能處理的范疇；大數據時代已經來臨…2020年天貓雙11成交金額4982億元任務一財務大數據認知定義大數據指的是那些大小超過標準數據庫工具軟件能夠收集、存儲、管理和分析的數據集。——摘自麥肯錫在信息技術中，“大數據”是指一些使用目前現有數據庫管理工具或傳統數據處理應用很難處理的大型而復雜的數據集。其挑戰包括采集、管理、存儲、搜索、共享、分析和可視化。

——摘自維基百科任務一財務大數據認知特點大體量Volume多樣性Variety快速化Velocity價值密度低Value任務一財務大數據認知1GB(Gigabyte，

簡稱“吉”，又稱“千兆”)=1024MB；1TB(Trillionbyte，簡稱“太”)=1024GB≈10^3GB1PB(Petabyte，簡稱“拍”字節）=1024TB≈10^6GB；1EB(Exabyte，簡稱“艾”字節）=1024PB≈10^9GB1ZB(Zettabyte，簡稱“澤”字節)=1024EB≈10^12GB(10000億GB)特點一：大體量任務一財務大數據認知特點二：多樣性01圖像、視頻、微博02評價、郵件03040506office文檔（word、excel、ppt）手機呼叫、短信網頁點擊搜索行為等...非結構化數據增長率就達80%，而傳統的數據樣式多半是數據庫表...任務一財務大數據認知特點三：快速化每秒鐘人們發送290封電子郵件；1每分鐘人們在youtube上傳20小時的視頻；2每月人們在facebook上瀏覽7000億分鐘；3每秒淘寶商城成交178筆訂單；4實時股票分析（過期無用）;5實時路況信息查詢、微信朋友圈分享...6任務一財務大數據認知特點四：價值密度低數據并不能直接彰顯價值。大數據的大，就意味著它的價值密度低，所以數據要想體現作用，必須要跟行業進行深度的結合。視頻監控:每天產生24小時的視頻數據，真正有價值的就幾秒鐘...用戶評價分析:幾百萬的評價記錄，真正有借鑒意義的就幾句...任務一財務大數據認知任務一財務大數據認知隨著數字科技的不斷發展和成熟，企業在采購、生產、運營、銷售等行為面對的內外部環境正在發生深刻的改變。

跨行業的潛在競爭者、緊跟快速演進的消費者需求，革新企業組織架構、整合已有資源形成戰略競爭優勢等具有必要性和緊迫性，這就促使大批傳統企業紛紛進行數字化轉型。活動：視頻《大數據時代》任務一財務大數據認知討論：為什么進行大數據分析？任務一財務大數據認知討論：為什么進行大數據分析？企業想要獲得發展就需要大數據分析做出預測并進行決策。通過數據分析將數量大、密度低的原始數據轉化為數量小、數據價值密度大的報表數據，從而輔助企業決策，助力企業業務。

分析數據的目的就是為了輸出分析決策。數據采集數據清洗數據建模數據分析數據可視化努力成長為國家和企業需要的高素質會計人才…財務大數據認知任務二大數據分析的基礎知識任務三大數據分析工具認知大數據分析工具數據存儲層：SQLServer數據庫、DB2，Oracle數據庫等；數據分析層：Excel軟件、Python、SPSS、SAS軟件等；數據BI層：Tableau、FineBI、PowerBI等。常用的數據分析工具任務三大數據分析工具認知EXCEL與POWERBI的區別是什么？PowerBI簡介任務三大數據分析工具認知PowerBI是微軟推出的一套商業智能分析工具，它可連接數百個數據源、簡化數據整合并提供可視化分析。用戶可以創建個性化儀表板，獲取其對業務的全方位獨特見解，生成報表視圖并進行發布，以供組織在Web和移動設備上使用。PowerBI下載任務四項目實訓（PowerBI快速入門）

PowerBIDesktop下載有兩種途徑:方式一：直接在Windows的應用商店，輸入“PowerBIDesktop”，點擊“獲取”下載。PowerBI下載任務四項目實訓（PowerBI快速入門）方式二：通過網頁安裝步驟1:登錄微軟PowerBI主頁（/zh-cn/）步驟2：點擊“產品”，選擇“PowerBIDesktop”。步驟3：打開下載之后的安裝文件，按照安裝導向，選擇“中文簡體”、安裝地址等，點擊下一步，直至安裝完成。PowerBI界面介紹任務四項目實訓（PowerBI快速入門）PowerBI的界面主要有五大區域，具體包括功能區、數據區、設計區、畫布區以及頁面區。任務四項目實訓（PowerBI快速入門）下列哪些是PowerBIDesktop視圖區中提供的三個視圖（

）A.報表視圖B.工作視圖C.模型視圖D.數據視圖PowerBI動手實踐任務四項目實訓（PowerBI快速入門）

PowerBI應用可分為數據獲取、數據清洗、數據建模、數據可視化，最后發布報表設計五個步驟。接下來通過“電商平臺收入數據表.xlsx”案例，操作并認識PowerBI整個流程。Thank

you!財務大數據基礎課前回顧下列哪一項不屬于大數據的典型特征？（

）A.數據量大B.多樣性C.價值密度大D.速度更新快2.下列哪一項屬于結構化的文件？（

）A.WordB.ExcelC.PPTD.圖片3.下列哪一項不屬于財務大數據的分析流程？（

）A.數據認知B.數據清洗C.數據采集D.數據分析

項目二

財務大數據采集任務一數據采集認知任務二調查問卷采集任務三單文件和多文件的數據采集任務四互聯網數據采集任務五

項目實訓（PowerBI數據采集)任務一數據采集認知數據采集概念數據采集:又稱數據獲取，是利用一種裝置從系統外部采集數據并輸入到系統內部的一個接口。數據采集是認知事實的重要基礎。任務一數據采集認知

常見的數據源：企業的數據中心、各大門戶網站、國家統計局、金融數據庫等。數據采集概念新浪財經：/國家統計局網站：/思考：為什么要進行數據采集？任務一數據采集認知任務一數據采集認知數據采集應用行業信息源應用旅游各類信息優化出行策略電商商品信息比價系統游戲游戲論壇調整游戲運營銀行個人交易信息征信系統/貸款評級金融金融新聞/數據制定投資策略，量化交易招聘職位信息崗位信息輿情各大論壇社會群體感知任務一數據采集認知數據采集的常用方法數據來源一手數據調查實驗二手數據系統內部數據系統外部數據數據采集——PowerBI

PowerQuery是PowerBI的數據查詢模塊，它的作用是對數據表進行清洗和整合。而在進入到數據清洗之前，先導入各種各樣的數據。

本項目主要介紹PowerBI常見的幾種數據采集方式，例如調查問卷數據采集、單文件數據采集、多文件數據采集和互聯網數據采集等。任務一數據采集認知任務二調查問卷采集問卷調查概念

調查問卷又稱調查表或詢問表，是以問題的形式系統地記載調查內容的一種印件。問卷可以是表格式、卡片式或簿記式。任務二調查問卷采集問卷設計，是問卷調查的關鍵。完美的問卷必須具備兩個功能——能將問題傳達給被問的人和使被問者樂于回答。任務二調查問卷采集問卷設計過程明確目的明確方法搜集資料確定內容決定結構把握調研的目的和內容常用的有面訪調查、電話訪問、郵寄問卷、計算機輔助訪問等方式（1）這個問題有必要嗎？（2）是需要幾個問答題？封閉性問題和開放性的問題任務二調查問卷采集問卷設計構成調查問卷的構成要素：標題、說明、主體、致謝語（1）標題每份問卷都有一個研究主題。研究者應開宗明義定個題目，反映這個研究主題，例如“中國互聯網發展狀況及趨勢調查”。（2）說明問卷前面應有一個說明。這個說明可以是一封告調查對象的信，也可以是指導語，說明這個調查的目的意義。（3）主體這是研究主題的具體化，是問卷的核心部分。問題和答案是問卷的主體。（4）致謝語為了表示對調查對象真誠合作的謝意，研究者應當在問卷的的末端寫上感謝的話。任務二調查問卷采集問卷設計要點表明調查作出身份目的承諾卷首語親愛的朋友:您好!首先非常感謝您接受此次的調查!我是XXX，正在進行一項關于XX的調查,您的反饋將成為本研究調查中的重要依據。此次問卷填寫需約3分鐘，真心感謝您為我們付出的時間。我們在此鄭重承諾，本次調查不記名，內容僅作學習、研究之用，我們將會對您的信息嚴格保密!任務二調查問卷采集問卷設計要點窮盡答案在設計問題選項時，對于會出現多種情況的，可以添加一個【其他】，【以上情況都有】選項，保證被調查者有選項可以選擇。多用普通用語，對專門術語必須加以解釋。要防止誘導性、暗示性的問題，以免影響回卷者的思考。任務二調查問卷采集問卷設計要點您最希望超市擴展的業務是?A.機票、酒店預訂B.水電費查詢C.免費WIFI服務D.支付寶等移動支付方式E.其他您【最希望】超市擴展的業務是?(單選)A.機票、酒店預訂B.水電費查詢C.免費WIFI服務D.支付寶等移動支付方式E.其他認知調查問卷問題設計方法：關鍵詞法（圍繞調查問卷標題中的關鍵詞設計問題）舉例：問卷標題“關于女性消費者的日常消費行為調查”思考：標題中有哪些關鍵詞？討論：圍繞關鍵詞可以設計哪些問題？任務二調查問卷采集任務二調查問卷采集任務實施：設計一份調查問卷動手實踐以小組為單位，選擇自己感興趣的一個問題，完成

設計問卷—發放問卷—回收問卷—問卷結果分析

工作流程。問卷設計平臺1.問卷星：2.問卷網：3.騰訊問卷：/任務三

單文件和多文件數據采集單文件數據采集Excel是財務中常見數據類型，在PowerBI有多種導入方式。

方式一、直接點擊導入Excel的快捷方式;

方式二、在“主頁”功能區選擇“Excel工作簿”。任務三

單文件和多文件數據采集單文件數據采集方式三、點擊“主頁”的“獲取數據”，選擇“Excel工作簿”，通過這種方式可以找到所有數據源。任務三

單文件和多文件數據采集單文件數據采集點擊“獲取數據”后，選擇本地的文件路徑并打開，PowerBI將建立與本地文件的連接。任務三

單文件和多文件數據采集單文件數據采集下一步進入”導航器“界面，勾選所需工作簿。數據若無需處理，則點擊下方的“加載”，數據將直接加載至模型;否則，點擊“轉化數據”，數據將加載至PowerQuery數據處理的界面。任務三

單文件和多文件數據采集單文件數據采集其他單個文件包括CSV、PDF文件等，導入方式和Excel類似。任務三

單文件和多文件數據采集單文件數據采集其他單個文件包括CSV、PDF文件等，導入方式和Excel類似。任務三

單文件和多文件數據采集單文件數據采集任務實施調查問卷數據結果導入PowerBI,并進行結果可視化呈現，完成組間互評。任務三

單文件和多文件數據采集Excel與PowerBI的區別？常用的數據分析軟件；處理的數據量有限（百萬）；最小的處理單元是單元格；需要運用公式和函數，沒有操作過程記錄主流的商業智能軟件；處理的數據量較大（千萬）；最小的處理單元是行和列；需要運用建模和函數；有操作過程記錄任務三

單文件和多文件數據采集多文件數據采集軟件如何選擇：取決于需要解決的數據分析問題。問題1：分析某一個月份的資產負債表？問題2：分析多個月份的財務報表？Excel還是PowerBI？任務三

單文件和多文件數據采集多文件數據采集如果需要批量導入單個文件，可以把單個文件放至文件夾，PowerBI支持導入文件夾。

步驟1：在“獲取數據”中點擊導入“文件夾”，選擇本地的文件夾路徑。任務三

單文件和多文件數據采集多文件數據采集步驟2：點擊“合并并轉化數據”選項，進入示例文件選項窗口，PowerBI會選擇文件夾中的一個文件作為模板顯示。任務三

單文件和多文件數據采集多文件數據采集步驟3：利用“合并并轉化數據”功能，進入Power

Query界面會自動創建和調用自定義函數，實現智能的轉化。任務三

單文件和多文件數據采集多文件數據采集1.在國家統計局網站找到各省年度數據，數據內容自行選擇。網址/2.下載或復制5個省份的數據并分別粘貼到5個Excel文件中。3.使用PowerBI同時采集這5個Excel文件的數據。任務實施網絡爬蟲

網絡爬蟲（WebCrawler或WebSpider），是實現互聯網數據采集的主要方式，它是通過自動下載網頁，并根據一定的規則來提取所需要信息的程序，網絡爬蟲所爬取地主要是網頁上的數據。網絡爬蟲小規模中規模大規模數據量小爬取速度不敏感數據規模大爬取速度敏感搜索引擎爬取速度關鍵爬取網頁爬取系列網站爬取全網常用的財經網站網站優勢巨潮資訊網證監會制定的信息披露網站同花順/東方財富網基本什么方面的內容都能在上面涉及到慧博網免費而且很全面的研報新浪財經/網易財經提供了很多的數據接口，方便有編程能力的人自動更新和下載數據雪球財經資訊評價質量高采集單個網頁的數據采集多個網頁的數據任務實施1、請同學們登錄網易財經網站，找到任何一家你感興趣的企業，爬取其資產負債表。

2、請同學們登錄網易財經網站，任意爬取10家企業的主要財務指標。Thank

you!財務大數據基礎數據采集內容回顧數據采集調查問卷的要素和注意事項同時采集多個Excel文件多家上市公司財務數據的采集調查問卷采集EXCEL文件采集Web文件采集項目二回顧項目二展示

任務實施多網頁采集——同學上臺登錄網易財經網站，爬取任意板塊股票3家企業的財務數據。項目三

財務大數據清洗任務一數據清洗認知任務二數據類型規范任務三

數據清洗30招任務四

數據清洗運用任務五項目實訓（PowerBI數據清洗）任務一數據清洗認知

數據清洗概念數據清洗:重新檢查和驗證數據的過程，旨在刪除重復信息，糾正現有錯誤并提供數據一致性。臟數據高質量數據任務一數據清洗認知

數據清洗作用數據搬運工？EXCEL四步曲獲取數據匯總數據（表格）數據透視表分析趨勢及原因任務一數據清洗認知

數據清洗作用80%數據處理80%數據分析處理的數據量較大（千萬）；最小的處理單元是行和列（批量處理思維）；有操作過程記錄（關鍵）任務一數據清洗認知

數據清洗——PowerBIPowerBI采集的數據是從多個渠道抽取而來原始數據，避免不了有的數據是錯誤數據、有的數據相互之間有沖突，這些錯誤的或有沖突的數據顯然是我們不想要的，稱為“臟數據”。任務一數據清洗認知PowerQuery介紹

PowerQuery是微軟的數據連接和數據準備技術，使業務用戶能夠無縫訪問存儲在數百個數據源中的數據，并通過易于使用、引人入勝且無代碼的用戶體驗來對其進行調整以適應他們的需求。任務一數據清洗認知

PowerQuery認知——進入PQPowerQuery入口如果還沒有任何數據，在PowerBIDesktop中，點擊獲取數據，選擇相應的數據格式導入后，就可以進入PowerQuery編輯器；如果已經導入數據，想再次進入查看或者編輯，可以點擊上圖中的“轉換數據”進入。任務一數據清洗認知

PowerQuery認知——PQ界面功能區包含“文件”“主頁”“轉換”“添加列”“視圖”“工具”。1.“文件”菜單：關閉并應用：關閉查詢編輯器并應用所做的更改。應用：應用所做的更改，但不關閉查詢編輯器。關閉：關閉查詢編輯器。保存：保存當前所做的更改。

2.“主頁”選項卡：提供常見的查詢功能。任務一數據清洗認知

PowerQuery界面——功能區3.“轉換”選項卡“轉換”選項卡提供了對數據的相關轉換操作。（原列）4.“添加列”選項卡“添加列”選項卡提供了各種添加列的功能。（新增列）任務一數據清洗認知

PowerQuery界面——功能區5.“視圖”選項卡“視圖”選項卡提供了查詢編輯器界面相關的選項設置。任務一數據清洗認知

PowerQuery界面——功能區任務一數據清洗認知

PowerQuery應用步驟區記錄了在PowerQuery的每一步操作，主要作用是可以對操作的步驟進行刪除和修改。PowerQuery界面——應用步驟區任務一數據清洗認知（1）可以修改之前的操作，其中帶有設置標記“齒輪”的，都是可以更改的。（2）可以刪除某一個步驟。單擊步驟旁邊的“×”按鈕，就可以刪除該步驟。（3）可以移動步驟，互換順序。在進行這個操作時，需要注意前后操作可能出現的沖突。（4）這個“應用的步驟”面板復制了我們的操作，當更新數據后，只需要單擊“刷新”按鈕，所有的步驟都會從頭到尾全自動化地操作一遍，不再需要做重復的工作。PowerQuery界面——應用步驟區

數據類型殘缺數據——空值——刪除、替換或補充錯誤數據——異常值——刪除或補全重復數據——刪除任務二數據類型規范

數據類型任務二數據類型規范“視圖”選項卡——數據概覽任務二數據類型規范

數據清洗第1招——提升標題任務二數據類型規范

數據清洗第2招——行列操作刪除列刪除行任務二數據類型規范

數據清洗第3招——更改數據類型任務二數據類型規范

數據清洗第3招——更改數據類型小數定點小數整數百分比數值日期/時間日期時間日期/時間/時區持續時間日期文本True/False二進制文本任務二數據類型規范

數據清洗第4招——檢測數據類型任務實施

每位同學使用PowerBI軟件對老師發給大家的“資產負債表1”

進行處理。任務二數據類型規范

任務二數據類型規范

維度：一種“屬性、范圍、系數、承受能力”意思的包涵。在不同的對象指代不同的意思。——百度漢語一維表與二維表任務二數據類型規范一維表：僅靠單行就能鎖定全部信息。二維表：需要行和列來定位數值的。一維表與二維表一維表二維表任務二數據類型規范一維表與二維表一維表是符合數據庫設計規范，數據豐富詳實，適合做流水賬，方便存儲，有利于做統計分析；二維表特點是明確直觀，適合打印、匯報。哪一種類型的表格適合作為源數據進行數據分析？字段——列為單位屬性一維表——數據分析任務二數據類型規范

數據清洗第5招——逆透視逆透視列的逆透視，是把二維表轉換到一維表的過程將表中的列換成了值透視任務二數據類型規范任務實施

同學在新浪財經網址上采集一家公司的資產負債表，并將采集到的數據轉換為一維表。網址如下：/corp/go.php/vFD_BalanceSheet/stockid/002269/ctrl/2020/displaytype/4.phtml采集不同公司或年度的數據只需替換上述網址中的股票代碼或年份即可。

數據類型殘缺數據——空值——刪除、替換或補充錯誤數據——異常值——刪除或補全重復數據——刪除課前回顧一維表：僅靠單行就能鎖定全部信息。二維表：需要行和列來定位數值的。

通過處理“資產負債表2”

復習清洗小招數：課前回顧第1招——提升標題第2招——逆透視第3招——替換值第4招——檢測并更改數據類型第5招——刪除錯誤/空值任務二數據類型規范

數據清洗第6招——替換值“–”替換為“0”任務二數據類型規范

數據清洗第7招——刪除錯誤/空值右鍵刪除錯誤篩選-去掉null勾選任務三數據清洗30招數據清洗運用場景討論：假如你是某公司數據分析人員，表格中存在哪些數據問題？任務三數據清洗30招數據清洗運用場景任務三數據清洗30招

1匯總文件夾數據2第一行用作標題3篩選刪除重復表頭4刪除列5刪除重復項目6刪除空白項目7數據格式調整8檢測數據類型9替換10填充11移動12拆分13重命名14提取分隔符之前的文本15修整格式16格式-首字母大寫17排序18逆透視（余下了解）19條件列20索引列21重復列22數字計算23對日期列的添加和轉換24示例中的列25自定義列26轉置27反轉行28對行進行計數29分組依據30復制-新查詢添加任務四項目實訓任務實施

每位同學使用PowerBI軟件對項目2批量采集多家公司不同年份資產負債表的結果進行數據清洗。Thank

you!財務大數據基礎引入數據建模項目四

財務大數據建模任務一數據建模認知任務二多表數據合并任務三度量值與DAX函數任務四項目實訓（PowerBI數據建模）任務一數據建模認知數據打通=數據關聯=模型=數據建模數據建模概念

PowerBI的數據建模就是識別表之間的關系，并將表之間的共同字段進行關聯，建立多維數據模型，為后續數據可視化指標設計作好數據基礎。為什么要進行數據建模？任務一數據建模認知討論：如何將產品表中的產品具體信息加載顯示到銷售數據表中？

任務一數據建模認知數據表的分類（1）事實表事實表描述企業發生業務的實際數據或詳細記錄，一般數據量較大，并且行數會隨著時間的推移不斷增長，例如企業銷售業務表。任務一數據建模認知（2）維度表維度表儲存與事實表的眾多屬性，用于描述業務過程中的有關屬性。維度表通常行數較少，變動頻率較低。常見的維度表有產品表、科目表等。任務一數據建模認知分組討論：以下幾張表格分別屬于哪種類型的表格？任務一數據建模認知數據關系分類

數據建模常見的關系有以下三種：（1）一對一

指一個表與另一個表中的記錄是一一對應關系，即列中的每個值在兩個表中都是唯一的。（2）一對多（或多對一）

一對多是指一個表（維度表）中的列具有一個值的一個實例對應與其關聯的另一個表（事實表）中的列具有一個值的多個實例。（3）多對多多對多關系是指兩個表格相互對應多個關系，PowerBI支持多對多關系的建立，不建議使用。任務一數據建模認知數據模型創建

（1）自動創建

在PowerBI中，點擊【主頁】→【管理關系】→【自動檢測】，可以實現關系自動檢測。注意：因為有時自動識別的關系不準確，建議采用手動創建關系。任務一數據建模認知數據模型創建

（2）手動創建

手動創建關系的方式有兩種，一種是點擊【主頁】→【管理關系】→【新建】，選擇要創建的表和相同的字段，還可以設置基數、交叉篩選器方向。

另外一種方式，是在模型視圖采用拖曳的方式，將一個字段與另外一個字段相連。任務一數據建模認知交叉篩選方向表格與表格數據之間的流向。每個模型關系都要定義交叉篩選方向。交叉篩選方向有“單向”和“雙向”之分，單一方向進行篩選的是單向，兩個方向進行篩選的關系通常稱為雙向。

基數類型交叉篩選選項一對多(或多對一)單向/雙向一對一雙向多對多單向/雙向任務一數據建模認知數據模型創建

（3）聚合分析

建立模型之后，就可以實現多個數據表的聚合分析，而無需使用Vlookup函數。課前回顧

數據建模=識別表關系+關聯共同字段+建立多維度模型事實表維度表一對一

一對多

多對多多表合并:將多個表格的數據合并到一個表格之中。按照合并方式的不同，通常分為縱向合并與橫向合并。任務二多表數據合并任務二多表數據合并

縱向合并（追加查詢）縱向合并是指將幾個數據表中的數據縱向相加，形成一個新的數據集。注意：追加查詢需要滿足追加表的表結構必須一致。任務二多表數據合并多個表格采集進PQ：縱向合并（追加查詢）實現任務二多表數據合并使用“追加查詢”實現縱向合并：縱向合并（追加查詢）實現任務二多表數據合并縱向合并的結果：縱向合并（追加查詢）實現任務二多表數據合并

橫向合并（合并查詢）橫向合并是指將幾個數據表中的數據橫向相加，形成一個新的數據集。（列加總，行不變）任務二多表數據合并

橫向合并（合并查詢）任務三度量值與DAX函數

度量值認知數據通常由兩個構成部分，一個是類別（非數值），另一個是度量值（數值）。度量值是用戶重點關注的一些數值和指標，它取決于使用者的分析需求。度量值可以是對事實數據表中某個列或某些列的值的聚合分析，例如形成求和、最大值、平均值等。任務三度量值與DAX函數

DAX表達式認知DAX(DataAnalysisExpression)即數據分析表達式，它是一種公式語言，類似Excel函數的使用規則，允許用戶在進行自定義計算。其特點在于數據處理靈活，適合復雜的計算邏輯以及大量的數據運算。DAX函數語法如下：任務三度量值與DAX函數

DAX表達式認知DAX函數語法如下：A:度量值名稱:如“銷售額”，是計算度量值的名稱B:運算符:“=”和“*”分別是等于號和乘號C:函數名稱:“SUM”用來計算某列的數字之和D:表名:‘銷售表’為表名，引入時可以選擇添加【列名】E:列名：【銷售單價】，【銷售量】

求和函數：SUM()本月金額合計=SUM('利潤表'[本月金額])篩選函數：CALCULATE(<表達式>,<篩選條件1>,<篩2>…)CALCULATE-在特定篩選條件下，執行引用計算，常常與聚合函數組合，常用聚合函數SUM,AVERAGE,MAX,COUNTROWS等。本月凈利潤

=CALCULATE([本月金額合計],'利潤表'[科目]="凈利潤")任務三度量值與DAX函數DAX表達式認知Thank

you!財務大數據基礎項目五

財務大數據分析任務一數據分析認知任務二資產負債表分析任務三利潤表、現金流量表分析任務四財務指標分析任務五

業財融合任務一數據分析認知數據分析認知數據分析指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析。結構分析法、比較分析法、趨勢分析法、比率分析法任務一數據分析認知結構分析法結構分析法是在統計分組的基礎上，計算各組成部分所占比重，進而分析某一總體現象的內部結構特征、總體的性質、總體內部結構依時間推移而表現出的變化規律性的統計方法。基本表現形式就是計算結構指標。結構指標（%）=（總體中某一部分/總體總量）×100%。任務一數據分析認知結構分析法表1五糧液2017年-2020年期末相關財務數據（萬元）項目2017年2018年2019年2020年流動資產6,327,9707,811,0179,662,67610,235,567非流動資產764,293798,410977,0211,153,747資產合計7,092,2638,609,42710,639,69711,389,31460%-80%項目2017年2018年2019年2020年流動資產6,327,9707,811,0179,662,67610,235,567非流動資產764,293798,410977,0211,153,747資產合計7,092,2638,609,42710,639,69711,389,314流動資產/總資產89.2%90.7%90.8%89.9%任務一數據分析認知比較分析法比較分析法也稱對比分析法，是把客觀事物加以比較，以達到認識事物的本質和規律并做出正確的評價。通常是把兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象規模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各種關系是否協調。合適標準很重要？任務一數據分析認知比較分析法1、時間標準時間標準即選擇不同時間的指標數值作為對比標準。2、空間標準1）與相似的空間比較，如本市與某些條件相似的城市比較。2）與先進空間比較，如我國與發達國家比較。3）與擴大的空間標準比較，如我市水平與全國平均水平比較。任務一數據分析認知比較分析法3、經驗或理論標準通過對大量歷史資料的歸納總結而得到的標準。如衡量生活質量的恩格爾系數。理論標準則是通過已知理論經過推理得到的依據。4、計劃標準計劃標準即與計劃數、定額數、目標數對比。市場經濟并不排斥科學合理的計劃，因此，計劃標準對統計評價仍有一定意義。財務分析的方法比較分析法通過與前期實際指標相比較，可以了解企業財務狀況的變化趨勢與前期實際指標比較1與同類企業指標比較2與預算指標比較3將本期實際指標與行業平均水平或行業先進水平相比較，可以找出企業在行業中的位置。將本期實際指標與預算值相比較，可以考核經營管理者受托責任的完成情況。任務一數據分析認知比較分析法任務一數據分析認知表1五糧液2017年-2020年期末相關財務數據（萬元）項目2017年2018年2019年2020年流動資產6,327,9707,811,0179,662,67610,235,567非流動資產764,293798,410977,0211,153,747資產合計7,092,2638,609,42710,639,69711,389,314流動資產/總資產89.2%90.7%90.8%89.9%行業數據-財報說/terms/000858/tca_ratio任務一數據分析認知比較分析法表2五糧液、貴州茅臺2020年期末相關財務數據單位（萬元）項目營業收入銷售費用管理費用財務費用五糧液5,732,106557,892260,953-148,552貴州茅臺9,799,324254,775678,984-23,461營業收入？銷售費用？財務費用？任務一數據分析認知比率分析法比率分析法是以同一期財務報表上的若干重要項目間相關數據互相比較，用一個數據除以另一個數據求出比率。它是財務分析最基本的工具。公司財務分析中常用的財務比率包括獲利能力比率、償債能力比率、成長能力比率、周轉能力比率這四大類財務比率。任務一數據分析認知獲利能力比率任務一數據分析認知償債能力比率任務一數據分析認知周轉能力比率任務一數據分析認知比率分析法表3五糧液2020年期末相關財務數據單位（萬元）項目2020年經營活動取得的現金流入量6,266,758營業收入5,732,106銷售收現率1.09銷售收現率=銷售收到的現金/銷售凈收入×100%任務一數據分析認知趨勢分析法

趨勢分析法是指將兩個或兩個以上會計期間的指標或比率進行對比，以便計算出它們增減變動的方向、數額、以及變動幅度的一種分析方法。

一是絕對數趨勢分析——變動額二是相對數的趨勢分析——變動率任務一數據分析認知表4五糧液2017年至2020年期末相關財務數據單位（萬元）項目2017年2018年2019年2020年營業收入3,018,6784,003,0195,011,8115,732,106凈利潤1,008,5971,403,8651,822,8262,091,334項目2017年2018年2019年2020年營業收入3,018,6784,003,0195,011,8115,732,106變動額9843411008792720295環比變動率32.6%25.2%14.3%凈利潤1,008,5971,403,8651,822,8262,091,334營業凈利率=凈利潤/營業收入任務一數據分析認知任務實訓

動手實踐：以小組為單位，運用上述知識，對同一行業的3-4家上市公司財務數據進行簡要分析。步驟1：小組成員共同商議確定行業名稱，然后網易財經采集該行業中的5家上市公司數據。行業名稱公司名稱公司1：公司2：公司3：公司4：公司5：任務一數據分析認知任務實訓步驟2：小組成員分別搜集各自公司2018年-2020年利潤表中的管理費用、銷售費用和財務費用數據。費用項目2018年2019年2020年管理費用

銷售費用

財務費用

費用合計

任務一數據分析認知任務實訓步驟3：小組成員運用結構分析法來分析三大期間費用在費用合計中的結構情況。費用項目2018年2019年2020年管理費用

銷售費用

財務費用

合計100%100%100%任務一數據分析認知任務實訓步驟4：小組成員運用比較分析法來分析5家公司2020年管理費用占比由高到低排名情況。排名公司名稱2020年管理費用占比%1

2

3

4

5任務一數據分析認知任務實訓步驟5：小組成員運用趨勢分析法簡要描述5家公司2018年-2020年三大期間費用的增減變動方向、數額、以及變動幅度趨勢。公司名稱三大期間費用2018-2020年趨勢描述

課前回顧數據分析指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析。結構分析法、比較分析法、趨勢分析法、比率分析法結構分析法——比重分析結構指標（%）=（總體中某一部分/總體總量）×100%。課前回顧通過與前期實際指標相比較，可以了解企業財務狀況的變化趨勢與前期實際指標比較1與同類企業指標比較2與預算指標比較3將本期實際指標與行業平均水平或行業先進水平相比較，可以找出企業在行業中的位置。將本期實際指標與預算值相比較，可以考核經營管理者受托責任的完成情況。比較分析法——對比分析兩個相關聯指標數據課前回顧比率分析法——同期表不同指標相除課前回顧趨勢分析法——不同期同一指標對比一是絕對數趨勢分析——變動額二是相對數的趨勢分析——環比率（差額/基期）任務二資產負債表分析資產負債表認知任務二資產負債表分析資產負債表結構分析資產結構——通過分析不同流動性的資產占總資產的比率，能了解企業的資產結構是否合理。流動資產率=（流動資產額/資產總額）×100%。負債和所有者權益結構——通過分析，可以知道企業的債務情況，了解企業自有資金與債務的比率關系。自有資金負債率=（負債總額/所有者權益）×100%流動負債比重=（流動負債/負債總額）×100%任務二資產負債表分析結構分析實操步驟1：數據采集——文件夾采集任務二資產負債表分析結構分析實操步驟2：數據清洗注意：格式修整！任務二資產負債表分析結構分析實操步驟3：數據建模求和函數：SUM()各項目期末余額=SUM('財務報表'[期末余額])篩選函數：CALCULATE(<表達式>,<篩選條件1>)資產總計的期末余額=CALCULATE([各項目期末余額],'財務報表'[資產項目]="資產總計")任務二資產負債表分析資產負債表結構分析ALL函數：ALLSELECTED（表或列）相對函數：DIVIDE([分子],[分母])各資產項目結構占比=DIVIDE([各項目期末余額],[ALL])ALLSELECTED（表或列）一般與CALCULATE函數配合使用ALL=CALCULATE([資產合計期末余額],ALLSELECTED('財務報表'))各資產項目結構占比=DIVIDE([各項目期末余額],CALCULATE([資產總計的期末余額],ALLSELECTED('財務報表')))任務二資產負債表分析步驟4：數據分析與可視化任務二資產負債表分析任務實訓每位同學使用PowerBI軟件對文件夾中的資產負債表進行資產結構分析并進行展示。同樣方法，使用“追加查詢”功能將負債和所有者權益類項目數據追加進來，然后計算各會計期間負債和所有者權益結構百分比。課前回顧資產結構——了解企業的資產結構是否合理。負債和所有者權益結構——了解企業的債務情況以及企業自有資金與債務的比率關系。課前回顧附加：用“追加查詢”功能將負債和所有者權益類項目數據追加進來，計算負債和所有者權益結構百分比。課前回顧求和函數：SUM()各項目期末余額=SUM('財務報表'[期末余額])篩選函數：CALCULATE(<表達式>,<篩選條件1>)負債所權總計的期末余額=CALCULATE([各項目期末余額],‘財務報表’[會計科目]=“負債和所有者權益總計")ALLSELECTED（表或列）一般與CALCULATE函數配合使用ALL=CALCULATE([負債和所權總計期末余額],ALLSELECTED(‘資產負債表’))相對函數：DIVIDE([分子],[分母])各資產項目結構占比=DIVIDE([各項目期末余額],[ALL])實訓回顧練習附加：1.采集財務報表中的“資產負債表”進行相應數據清洗2.用“追加查詢”功能將負債和所有者權益類項目數據追加進來3.計算負債和所有者權益結構百分比。任務三利潤表分析利潤表認知收入—費用=利潤提問：營業利潤、利潤總額、凈利潤哪個利潤額最能體現企業的業務經營能力？任務三利潤表分析利潤表預算差異分析企業經營最終目的——盈利預算差異分析：比較實際執行結果與預算目標，確定其差異額及其差異原因。事中——發現問題；事后——明確責任企業收入情況？成本是否控制得當？任務三利潤表分析比較分析實操步驟1：數據采集——文件夾采集任務三利潤表分析步驟2：數據清洗與篩選任務三利潤表分析步驟3：獲取預算數據任務三利潤表分析步驟4：數據建模任務三利潤表分析步驟5：數據分析實際收入=SUM('財務報表'[本月數])預算收入=SUM('預算數據'[收入預算金額])預算完成率=DIVIDE([實際收入],[預算收入])任務三利潤表分析步驟6：數據可視化實訓任務實訓每位同學使用PowerBI軟件對文件夾中的利潤表的2019年實際收入數據以及預算表中的2019年預算收入數據進行比較分析。課前回顧利潤表對比分析收入—費用=利潤預算差異分析：比較實際執行結果與預算目標，確定其差異額及其差異原因。課前回顧利潤表的2019年實際收入數據以及預算表中的2019年預算收入數據進行比較分析。任務三現金流量表分析現金流量表認知經營、投資、籌資現金流入量-現金流出量=現金凈流量任務三現金流量表分析現金流量表趨勢分析現金流量的趨勢分析：了解企業財務狀況的變動趨勢，了解企業財務狀況變動的原因，在此基礎上預測企業未來財務狀況，從而為決策提供依據。任務三現金流量表分析趨勢分析實操步驟1：數據采集步驟2：數據清洗任務三現金流量表分析步驟3：數據建模趨勢分析實操任務三現金流量表分析步驟4：數據可視化對比趨勢分析實操任務三現金流量表分析任務實訓每位同學使用Power

BI軟件對文件夾中2019年的現金流量表銷售商品、提供勞務收到的現金以及利潤表的營業收入數據進行趨勢分析。每位同學使用PowerBI軟件對文件夾中的利潤表的2019年實際收入數據以及預算表中的2019年預算收入數據進行比較分析。報表分析資產=負債+所有者權益收入-費用=利潤現金流入量-現金流出量=現金凈流量任務四指標分析比率分析法比率分析法是以同一期財務報表上的若干重要項目間相關數據互相比較，用一個數據除以另一個數據求出比率。獲利能力、償債能力、發展能力、營運能力任務四指標分析償債能力償債能力(Solvency)：企業償還到期債務的承受能力或保證程度，包括償還短期債務和長期債務的能力。任務四指標分析償債能力-短期短期償債能力-指企業償還那些流動負債的能力。流動比率=流動資產/流動負債如果一家企業的流動比率恰好為1，這是好還是不好呢？中國企業流動比率：1-2任務四指標分析償債能力-長期長期償債能力-指企業償還長期負債的能力。如果以長期資產除以長期負債？資產負債率=負債總額/資產總額任務四指標分析償債能力實訓短期-流動比率=流動資產/流動負債長期-資產負債率=負債總額/資產總額每位同學使用Power

BI軟件對文件夾中的資產負債表以及日期表建立聯系進行企業償債能力分析。任務四指標分析盈利能力盈利能力(Solvency)：企業資金增值的能力。任務四指標分析盈利能力效益：凈利潤率=凈利潤/營業收入效率：總資產收益率=凈利潤/總資產任務四指標分析營運能力-資產運用應收款項周轉率=營業收入/應收賬款余額發展能力-潛在能力存貨周轉率=營業成本/存貨平均余額銷售增長率=（本年銷售額-上年銷售額）/上年銷售額任務四指標分析比率分析實訓-附加任務

獲取利潤表數據，并建立數據模型，然后計算其它財務指標。凈利潤率=凈利潤/營業收入總資產收益率=凈利潤