前言
学习情境1 大数据财务分析概述
    学习目标
    知识框架
    任务1.1 大数据的基本特征
    任务1.2 确定分析模式
    任务1.3 选择分析方法
    任务1.3.1 周期分析
    任务1.3.2 结构分析
    任务1.3.3 对比分析
    任务1.3.4 帕累托分析
    任务1.3.5 相关分析
    任务1.4 分析工具的选择与使用
    任务1.4.1 分析工具的选择
    任务1.4.2 PowerBIDesktop安装
    任务1.4.3 AI大语言模型分析
    思政拓展
学习情境2 大数据财务分析流程
    学习目标
    知识框架
    任务2.1 确定数据分析目标
    任务2.2 数 据 采 集
    任务2.3 数据清洗及整理
    任务2.4 数 据 分 析
    任务2.5 数据可视化呈现
    任务2.6 出具决策建议
    思政拓展
学习情境3 PowerBI数据处理基础
    学习目标
    知识框架
    任务3.1 Power BI数据整理
    任务3.1.1 认识Power Query与Power Pivot
    任务3.1.2 应用Power Query进行数据整理
    任务3.1.3 M语言的基本语法及应用
    任务3.2 建立表关系
    任务3.2.1 认识维度表与事实表
    任务3.2.2 创建表关系的具体操作
    任务3.2.3 管理表关系
    任务3.3 认识计算列与度量值
    任务3.3.1 创建计算列
    任务3.3.2 创建度量值
    任务3.3.3 区分计算列和度量值
    任务3.3.4 DAX语言基本语法
    任务3.3.5 应用DAX函数分析数据
    任务4 建立日期表
    思政拓展
学习情境4 财务报表分析
    学习目标
    知识框架
    任务4.1 报表数据采集与清洗
    任务4.1.1 报表数据采集
    任务4.1.2 报表数据清洗
    任务4.2 资产负债表分析
    任务4.2.1 资产类项目分析
    任务4.2.2 负债类项目分析
    任务4.3 利润表分析
    思政拓展
学习情境5 盈利能力分析
    学习目标
    知识框架
    任务5.1 毛利率与费用率分析
    任务5.1.1 毛利率分析
    任务5.1.2 费用率分析
    任务5.2 现金盈利质量分析
    任务5.2.1 经营活动现金盈利质量分析
    任务5.2.2 投资活动现金盈利质量分析
    任务5.2.3 综合现金盈利质量分析
    任务5.3 资产盈利质量分析
    任务5.3.1 总资产净利率分析
    任务5.3.2 净资产净利率分析
    任务5.4 资产周转速度分析
    任务5.4.1 总资产周转率分析
    任务5.4.2 应收账款周转率分析
    任务5.4.3 存货周转率分析
    任务5.4.4 应付账款周转率分析
    任务5.4.5 现金循环周期分析
    思政拓展
学习情境6 偿债能力分析
    学习目标
    知识框架
    任务6.1 短期偿债能力分析
    任务6.1.1 流动比率分析
    任务6.1.2 速动比率分析
    任务6.1.3 现金比率分析
    任务6.1.4 现金流量比率分析
    任务6.2 长期偿债能力分析
    任务6.2.1 资产负债率分析
    任务6.2.2 产权比率和权益乘数分析
    任务6.2.3 利息保障倍数分析
    任务6.2.4 现金流量利息保障倍数分析
    任务6.2.5 现金流量与负债比率分析
    思政拓展
学习情境7 业务经营分析
    学习目标
    知识框架
    任务7.1 采购业务经营分析
    任务7.1.1 供应商分析
    任务7.1.2 采购成本分析
    任务7.2 库 存 管 理
    任务7.2.1 存货分类管理策略分析
    任务7.2.2 库龄结构分析
    任务7.3 销售业务分析
    任务7.3.1 收入维度分析
    任务7.3.2 订单储备分析
    任务7.4 客户价值分析
    思政拓展
学习情境8 综合分析案例
    学习目标
    知识框架
    任务8.1 杜邦分析法
    任务8.2 经济增加值分析
    任务8.3 平衡计分卡分析
    思政拓展
参考文献

本教材针对大数据时代企业转型的真实场景及业务痛点进行设计，将业务、财务以及大数据分析技术相结合，贯穿数据分析及财务分析的思维，以任务驱动方式进行实操案例编写。全书共8个学习情境，主要介绍了大数据财务分析概述、大数据财务分析流程、Power BI数据处理的基础、财务报表分析、盈利能力分析、偿债能力分析、业务经营分析、综合分析案例等内容。
本教材既可作为高职院校大数据与会计、大数据与审计等专业的教学用书，也可作为会计实务工作者的参考用书。