人工智能和数字技术的发展正在重塑经济环境和业务形态，数据分析能力已成为财务专业人员的推荐技能。衷心希望本书能为读者打开商务数据分析的大门，以开放的心态拥抱会计和财务领域的数字化变革，用数据思维开启会计和财务职业发展的新篇章。 本书在难度设置上循序渐进，在内容编排上由浅入深，按照描述性分析、预测性分析和指导性分析的逻辑，以财务分析、财务预测和财务决策为主线进行介绍，力求做到理论与实践并重、方法与工具结合、学习与应用统一。本书可作为高等院校会计学和财务管理专业开设商务数据分析课程的教材，也可作为对商务数据分析感兴趣的会计和财务专业人士的学习参考。

高等院校教师

前　言
第1 章　概述 001
1.1　商务数据分析的发展 001
1.2　决策 002
1.2.1　决策的类型与过程 002
1.2.2　决策支持与商务数据分析 002
1.3　商务数据分析的内容 003
1.3.1　描述分析 003
1.3.2　预测分析 004
1.3.3　优化分析 004
1.3.4　商务数据分析的实践演化 005
1.4　大数据 005
1.4.1　大数据的特征 006
1.4.2　大数据带来的挑战 006
1.5　商务数据分析与商业伦理 008
1.6　财务决策 009
1.6.1　财务岗位的职业发展机遇与要求 009
1.6.2　财务管理工作的主要内容 011
1.6.3　商务数据分析在基金投资决策中的应用 013
第2 章　财务报表分析：描述性分析 014
2.1　企业战略和财务战略 014
2.2　企业战略分析方法 015
2.2.1　五力模型 015
2.2.2　产品生命周期评价法 017
2.2.3　SWOT 分析 017
2.3　财务报表分析 019
2.3.1　盈利能力分析 020
2.3.2　财务风险分析 023
2.3.3　经营效率分析 027
2.4　杜邦分析模型：综合财务分析 028
2.4.1　杜邦分析模型：第一层分解 029
2.4.2　杜邦分析模型：第二层分解 029
2.4.3　杜邦分析模型：第三层分解 030
2.5　经营成本分析：基于现金流量表的分析 031
2.5.1　现金原料成本占比 031
2.5.2　现金人工成本占比 032
2.5.3　折旧费用占比 032
2.5.4　现金税费占比 032
第3 章　财务报表分析：案例 034
3.1　案例介绍 034
3.2　财务指标分析 035
3.2.1　盈利能力分析 038
3.2.2　经营周期分析 042
3.2.3　财务风险分析 046
3.2.4　杜邦分析小结 048
3.2.5　现金流量表分析 049
3.3　战略分析 054
3.3.1　波特五力模型 054
3.3.2　生命周期评价法 055
3.3.3　SWOT 分析 058
3.3.4　战略选择 059
第4 章　成本性态分析：线性回归方法与应用 062
4.1　概述 062
4.2　成本性态 062
4.2.1　成本性态基本概念 062
4.2.2　简单线性回归模型 063
4.3　最小二乘法 065
4.3.1　最小二乘法原理 065
4.3.2　回归参数的最小二乘法估计 067
4.3.3　Excel 回归模型估计 071
4.4　简单线性回归模型的拟合效果 072
4.4.1　离差平方和的分解 072
4.4.2　拟合优度系数 075
4.4.3　Excel 拟合优度系数计算 075
4.5　多元回归模型 076
4.5.1　回归模型 076
4.5.2　多元回归方程 077
4.5.3　最小二乘法和多元回归模型 077
4.5.4　多元回归分析实例 077
4.5.5　多元回归求解 078
4.6　回归推断分析 080
4.6.1　推断分析的必要条件 081
4.6.2　回归参数检验 084
4.6.3　不显著自变量处理 086
4.6.4　多重共线性 087
4.7　属性自变量 088
4.7.1　引入属性自变量 088
4.7.2　解读参数的意义 089
4.8　非线性回归 090
4.8.1　二项式回归模型 091
4.8.2　分段线性回归模型 093
4.8.3　交互效应 095
4.9　建模问题 098
4.9.1　变量选择 098
4.9.2　过度拟合 099
4.10　大数据与回归分析 100
4.10.1　推断与很大样本的关系 100
4.10.2　模型选择 101
第5 章　时间序列分析：收入预测 103
5.1　时间序列的类型 103
5.2　时间序列预测方法 105
5.2.1　上期值或以往同期值的预测 105
5.2.2　移动平均法 106
5.2.3　指数平滑法 107
5.2.4　回归模型分析方法 109
5.2.5　自回归移动平均（ARMA）模型 110
5.3　预测模型优良性评估 113
5.3.1　预测效果评估 113
5.3.2　评价指标——预测精度 114
第6 章　盈利与财务报表预测：综合运用 116
6.1　盈利与财务报表预测：从战略到规划 116
6.1.1　从公司战略到财务预算 117
6.1.2　从财务规划到财务预算 117
6.2　财务报表预测 119
6.2.1　财务报表预测的影响因素 119
6.2.2　预计财务报表的编制方法 119
6.3　财务报表预测的方法 124
6.3.1　逐项预测法 124
6.3.2　成本性态分析方法（宏润建设实例） 127
6.3.3　对财务预算的评价 133
第7 章　线性优化分析 134
7.1　最大化问题的线性优化分析 134
7.1.1　最大化问题的示例 134
7.1.2　最大化问题的模型构建 135
7.1.3　最大化问题的图形法求解 137
7.2　使用Excel 求解最大化问题 139
7.2.1　规划求解功能的加载 139
7.2.2　最大化问题的电子表格模型 139
7.2.3　使用规划求解功能进行求解 141
7.3　敏感性分析 143
7.3.1　在Excel 中获取敏感性分析信息 143
7.3.2　约束条件的敏感性分析 144
7.3.3　决策变量的敏感性分析 144
7.4　线性优化的特殊情况 145
7.4.1　多个最优解 145
7.4.2　无可行解 146
7.4.3　无界问题 146
7.5　整数线性优化 147
7.5.1　整数线性优化示例 147
7.5.2　整数线性优化的图解法 148
7.5.3　利用Excel 求解整数线性优化 149
7.6　0 - 1 整数优化的应用 150
7.6.1　资本预算问题 150
7.6.2　利用Excel 求解0 - 1 整数优化 151
7.6.3　为不同方案之间的相互关系建模 152
7.7　线性优化在投资决策中的应用 153
7.7.1　线性优化在投资份额分配中的应用 153
7.7.2　0- 1 规划在基金选择中的应用 157
第8 章　非线性优化 161
8.1　非线性优化概述 161
8.2　非线性优化问题的图解 161
8.2.1　非线性优化示例 161
8.2.2　非线性优化问题的图形法 162
8.3　在电子表格软件中求解非线性优化问题 163
8.3.1　使用Excel 进行非线性优化求解 163
8.3.2　非线性优化的敏感性分析 165
8.4　局部最优与全局最优 166
8.4.1　相关概念介绍 166
8.4.2　在Excel 中获取局部最优和全局最优解 167
8.5　非线性优化在投资决策中的应用 169
8.5.1　投资组合理论简介 169
8.5.2　投资组合的非线性优化模型 170
8.5.3　投资组合的非线性优化求解 172
第9 章　模拟分析 175
9.1　模拟分析概述 175
9.2　假设分析 176
9.2.1　基于本量利模型的示例 176
9.2.2　利用模拟运算表进行假设分析 177
9.2.3　单变量求解 180
9.3　蒙特卡罗模拟 180
9.3.1　蒙特卡罗模拟简介 180
9.3.2　按照概率分布生成随机数 182
9.3.3　利用模拟运算表进行模拟试验 184
9.3.4　对模拟结果进行统计与分析 185
第10 章　人工智能与商务数据分析 187
10.1　人工智能概述 187
10.1.1　人工智能的发展 187
10.1.2　人工智能的实现路径 188
10.2　人工智能与财务转型 190
10.2.1　数据分析、数据挖掘与人工智能 190
10.2.2　智能化环境下的财务转型 190
10.3　数据挖掘中的机器学习 191
10.3.1　概述 191
10.3.2　监督学习 193
10.3.3　无监督学习 195
10.4　生成式AI 赋能数据分析 196
10.4.1　生成式AI 概述 196
10.4.2　基于GAI 的数据分析 197
参考文献 202