第9章会计数据分析（课件）- 《会计信息系统》同步教学（东北财大版）

会计信息系统 1 第十五章　 会计数据分析 15 CHAPTER 2 第一节　会计数据分析基础 一、数据分析的内容和程序 （一）数据分析的内容 数据分析根据目的可分为结果分析、原因分析和预测分析。 结果分析是通过历史数据分析企业过去的运营结果和现状，包括企业各项业务的构成，通常以日报、月报的形式展现。 原因分析是在结果分析的基础上进行数据挖掘，了解指标变动的原因。预测分析是对企业未来的发展趋势做出预测， 通常以结果和原因分析为基础，预测分析可以为企业的决策和计划提供依据。 第一节　会计数据分析基础 一、数据分析的内容和程序 数据分析按功能可以分为描述性分析、推断性分析和探索性分析。 描述性分析主要是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性分析是对数据进一步分析的基础。 推断性分析是研究如何根据样本数据来推断总体样本数量特征，它是在对样本数据进行描述性统计分析的基础上，对研究总体的数量特征做出推断。常见的分析方法有假设检验、相关分析、回归分析、时间序列分析等方法。 探索性分析主要是通过一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值信息的过程，它不受研究假设和分析模型的限制，尽可能地寻找变量之间的关联性。常见的分析方法有聚类分析、因子分析、对应分析等方法。 第一节　会计数据分析基础 一、数据分析的内容和程序 （二）数据分析的程序 1.明确目的 2.数据提取 3.数据清洗 4.数据分析 5.数据展现 6.报告撰写 第一节　会计数据分析基础 二、会计数据分析的数据来源 （一）财务大数据时代来临 （二）企业内部数据的获取 （三）外部数据的获取渠道 1.市场监督管理总局网站 2.企查查网站 3.东方财富网 4.巨潮资讯网 5.财税政策查询 图9-1　企业信息系统功能架构 图9-2　巨潮资讯网提供的美的集团财务数据 图9-3　东方财富网提供的美的集团财务数据 第一节　会计数据分析基础 三、数据分析工具 数据分析的工具有很多，一般意义上的数据分析，使用不同的工具都可以实现，我们根据工具专业化程度将这些工具分为三类：第一类是Excel；第二类是BI工具，比如Fine BI和Power BI；第三类是编程类的语言，比如R和Python。 （一）Excel （二）BI工具 （三）R和Python语言 第二节　会计数据整理 一、将PDF文档数据复制到TXT文档 二、手工将TXT文档数据分栏 三、将TXT文本数据导入Excel 图9-4　导出万科资产负债表 图9-5　调整好的TXT文本文件格式 图9-6　将TXT文本数据导入Excel电子表（1） 图9-7　将TXT文本数据导入Excel电子表（2） 图9-8　将TXT文本数据导入Excel电子表（3） 图9-9　将TXT文本数据导入Excel电子表（4） 图9-10　万科2019年年末资产负债表 第三节　Power BI会计数据分析 一、Power BI数据获取 Excel 2016以上版本，自带Power Query功能，无须再下载安装插件或Power BI即可使用，当然下载了Power BI也是可以使用的，二者的数据获取界面和功能是一样的。打开Excel或Power BI，在“数据”选项卡可以发现“获取外部数据”和“获取和转化数据”一栏，Power Query不仅可以从Excel工作簿里直接获取数据，还可以从文件夹、对外开放的数据库或Web的任意网页中获取数据，如图9-11所示。 图9-11　Power Query外部数据获取 第三节　Power BI会计数据分析 二、Power BI数据清洗 数据获取后，还需要在Power Query或Power BI中对数据进行清洗加工，包括数据筛选、删除无用的列、删除重复项、删除空值、更改数据类型等。Power Query会对数据有个基本的判断，但是一些数据格式如果原表里书写不规范则需要手动进行修改，因为不同的数据类型对后续建模分析影响很大。Power Query的数据清洗功能如图9-12所示。 图9-12　Power Query的数据清洗 第三节　Power BI会计数据分析 二、Power BI数据清洗 数据获取后，还需要在Power Query或Power BI中对数据进行清洗加工，包括数据筛选、删除无用的列、删除重复项、删除空值、更改数据类型等。Power Query会对数据有个基本的判断，但是一些数据格式如果原表里书写不规范则需要手动进行修改，因为不同的数据类型对后续建模分析影响很大。Power Query的数据清洗功能如图9-12所示。 图9-13　Power BI关系视图 第三节　Power