專題
隨著國家對稅務問題越來越重視，越來越多企業被查出財務造假問題，而一出事，首當其沖就是財務人員：賬是會計管的，稅是會計報的。賺著賣白菜的錢，操著賣白粉的心，會計到底冤不冤？
出事的時候，即使說是老板授意，恐怕也難辭其咎。這個責任，從一開始參與財務造假的時候就應該能想到，那為何會計人員還甘愿去冒險呢？
會計從業門檻低，就業競爭大
如果一家企業的領導為了追逐利益不惜代價，會計人員如果拒絕，只有離職這個選擇。但自國家取消了會計從業證以后，從事會計工作可以說是沒有門檻，基層會計人員的數量遠遠超過企業崗位需求。就業競爭大，工作不好找，會計人員為了保住工作，只能聽從領導安排，冒著風險參與財務造假。
會計薪資普遍偏低，利益驅使
越來越多的人選擇會計專業，能夠到達金字塔上端，拿高薪的會計畢竟是少數，大部分會計的薪資處在基層的水平。會計薪資普遍偏低，一些有一定資歷的會計人員，會選擇進入代理記賬行業、證書掛靠、為企業做兩套賬等等，得到額外收入。
造假數據越大，企業受益就越大，會計人員受益也越大。受利益驅使參與造假，出事的時候，要說財務人員不是出自本意，怕也是沒人相信。
會計參與企業財務數據假造，是自愿也好，是受蠱惑、要挾也罷，歸根結底，都是缺乏職業道德素養，任何外界因素都不是會計人放棄底線的理由！
會計日常工作中每天都需要做大量的數據，做完了以后總少不了需要驗證數據的步驟，很多會計就很苦惱，因為這一步需要很有耐心才能做完。今天會計網就來給大家說說日常工作中比較常用的幾種驗證數據方法，希望對大家有所幫助。
方法一：設置好要輸入的數據長度。
會計在日常工作中難免要整理一些關于員工的信息，如電話號碼，身份證號碼等，而電話號碼、手機號碼這些數據的長度是一樣的，這時候如果我們先把表格里邊要填寫的數字設置好長度，就可以避免寫多數字的情況，也能減少不少核對數據的時間。
具體該怎么操作呢?方式如下：
1、首先打開你要設置的Excel表格，然后找到【數據】，找到【數據】下方的【數據驗證】。
2、然后點擊【數據驗證】，就會出現數據驗證的方框。
3、點擊數據驗證框里邊的【設置】，把相應的確認條件給填寫。如你需要填寫的是系列手機號碼，那么在【允許】的列表中就選擇【文本長度】，接著【數據】選擇【等于】，【長度】就手動輸入【11】，最后再按確認即可。這樣格式就設置好了。
方法二：避免數據的重復輸入。
工作的時候，有時候數據會很多，難免會出現重復錄入的情況。為了避免這些問題，我們也是可以先把要錄入數據的文檔設置好條件，避免這些問題的出現。
具體該怎么操作呢?方式如下：
1、首先，打開你的Excel表格，選中你需要錄入數據時避免重復的范圍，然后點擊【數據】找到【數據驗證】，就會出現數據驗證框，在填寫【驗證條件】時，在【允許】的列表中就選擇【自定義】，在【公式】中填寫COUNTIF函數，即填寫【COUNTIF($A$4:$A$7,$A4)=1】，最后再按確認即可。這樣格式就設置好了。
我們需要注意的是：這里的COUNTIF函數是可以根據你選擇的范圍進行變動的，而方框里的【=1】是指：當這些選中范圍里如果出現了超過1次相同的數據，就會出現無法填寫，數據驗證匹配不成功的提示。
方法三：快速選出無用的數據。
很多時候，我們需要在一堆亂七八糟的數據中挑選出來自己所需要的數據，這就需要我們把那些沒有用的數據給篩選出來給刪除掉。
那么我們就可以以下這種方法進行快速剔除，方式如下：
1、首先先打開你的Excel表格，選中你需要剔除無用數據的范圍，點擊【數據】，選擇【驗證數據】，然后在填寫【驗證條件】時，在【允許】的列表中就選擇【整數】，【數據】選擇【介于】，再填寫上【最小值】【最大值】的范圍，最后按【確認】按鈕。
2、最后，點擊【數據驗證】里邊的【圈釋無效數據】，無用的數據就會被一一圈出來了。
這3種比較便捷驗證數據的方法，你學會了沒?
本文為Excel實用技巧公眾號原創首發，作者：清心。
CMA美國注冊管理會計師，在國際管理會計領域有著極高的含金量和知名度，由于報考門檻低，近年來吸引了不少跨專業人士報考，因為考試內容多且雜，會計網為廣大考生整理了第六章知識點數據分析的相關內容。
CMA知識點之數據分析
一、商業智能BI
相關概念：
（1）大數據通常被用來分析大型數據集的模式和趨勢，體現了重大的機遇和挑戰；
（2）容量、多樣性、速度、準確性；
（3）結構化數據和非結構化數據。
二、數據挖掘
概念：
數據挖掘是使用分析工具，在大量數據中進行查詢，尋找數據間的意外關系，數據挖掘從不同的角度分析企業收集的數據，發掘出關聯和規律，歸納出有用的信息，幫助企業提高經營業績。
結構化查詢語言：
（1）選擇（select)；
（2）從哪里選(from)；
（3）篩選條件(where)。
三、分析工具
描述性、診斷性、預測性和規范性數據分析：
（1）描述性分析提供描述實體的事件和運行的信息，側重于使用各種摘要類型來度量來描述數據；
（2）診斷性分析提供描述實體的事件和運行的信息，側重于使用各種摘要類型來度量來描述數據；
（3）預測性分析了解為什么會發生某些事情，然后創建一個模型來預測未來可能發生的事情。
規范性數據分析和預測性數據分析可以共同作用，以確定在未來的機會或問題中應采取的行動。
四、線性回歸模型
回歸分析法只利用數據統計原理，對大量統計數據進行數學處理，并確定因變量與某些自變量的相關關系，建立一個相關性較好的回歸方程，并加以外推用于預測今后的因變量的變化的分析方法。
五、探索性數據分析
使用可視化或圖形化的工具以及定量方法來發現數據中的規律識別和提取重要變量，查找數據集中的異常數據測試有關數據的假設和問題，深入了解數據集。
六、模擬（仿真模型）
在現實情況下，很多變量的信息不容易獲得，因此為了模擬實際情況輸入變量進行隨機取值，而不是對變量進行約束性的假設，這種分析方法叫做仿真模型。
注會機考自動交卷數據不會出現問題。在考生答題過程中,機考系統會自動為考生保存答案。在考試時間結束之后系統會自動交卷，這個過程不會影響考試成績。
注冊會計師上機考試注意事項
1、標題欄。標題欄右上角顯示考生剩余時間，方便考生合理分配時間，把握做題進度;黃色按鈕是“交卷”按鈕，做完題并檢查完確認沒有問題后，可以直接點擊該按鈕交卷。如果考試結束時，還沒有答完題目，則系統自動保存答案并強制交卷。
2、題號列表區。題號右方的“*”符號代表該小題尚未作答;“?”符號代表該小題做過標記;考生作答的同時系統會自動保存答案。
3、試題區。各位考生重點關注的就是試題區或者答題區了。試題區最上方顯示題型以及答題要求，中間區域是題干資料區，考生可以點擊右上方的“放大窗口”將題干資料放大方便閱讀，或者通過拖動右側的滾動條閱讀全部資料。在閱讀資料過程中，可以標記關鍵詞，即選中相應的文字，點擊“標記文字”。
資料下方是題目要求，要求是分不同的頁簽顯示的，一個要求一個頁簽，切忌只答第一小問，漏掉后面所有的小問。最下方就是答題編輯區了，考生將答案敲入空白區域即可，與紙質答題相比，修改答案時比較方便，也不用考慮答錯題新組織的答案寫入哪里的問題。答題編輯區右上方有很多功能按鈕，包括復制、剪切、粘貼、公式和符號、輸入法、計算器等，考生答題時，可以直接使用系統中的復制、剪切和粘貼，也可以使用鍵盤上的快捷鍵Ctrl+C、Ctrl+X、Ctrl+V;輸入公式和符號時，可以點擊公式和符號按鈕;通過輸入法功能可以實現不同輸入法之間的自由切換。
2022年注會考試科目哪些是機考？
2022年注會考試采用閉卷、計算機化考試方式。即考生在計算機終端獲取試題、作答并提交答題結果。以下是2022年注會考試采取機考的考試科目情況：
專業階段考試：采取機考的科目一共有6科，分別是：會計、審計、財務成本管理、公司戰略與風險管理、經濟法、稅法；
綜合階段考試：采取機考的科目一共有2科，分別是：職業能力綜合測試（試卷一）、職業能力綜合測試（試卷二）。
2022年注會考試機考答題輸入法有哪些？
2022年注會考試機考答題輸入法一共有8種，針對大陸和港澳臺居民分別提供了不同的輸入法。
大陸考生可選擇使用僅限于考試系統支持的輸入法及其功能。其中，考試系統支持5種輸入法：微軟拼音輸入法、谷歌拼音輸入法、搜狗拼音輸入法、極品五筆輸入法、搜狗五筆輸入法。另外，考試系統提供的微軟新倉頡輸入法、速成輸入法和新注音輸入法僅供港澳臺居民居住證持有人使用。
數據透視表的作用是提高Excel報告的生成效率，實現人機交互，實現Excel的一般功能；實現數據分組處理。數據透視表幾乎涵蓋了Excel中大部分的用途，無論是圖表、排序、篩選、計算、函數等。
數據透視表實現了人機交互。而且它還提供了切片器、日程表等交互工具，可以實現數據透視表報告的人機交互功能。數據透視表最大的特點就是他的交互性。數據分組處理，創建一個數據透視表以后，可以任意的重新排列數據信息，平且還可以根據習慣將數據分組。
數據透視表應用注意事項有哪些？
數據透視表應用注意事項有：
1、數據透視表緩存。將現有數據透視表作為同一個工作簿中的新報表的源數據，則兩張報表就可以共享同一個數據副本，會縮小工作簿文件，減少內存中的數據。
2、位置要求。如果要將某個數據透視表用作其他報表的源數據，則兩個報表必須位于同一工作簿中。
3、更改會同時影響兩個報表。在刷新新報表中的數據時，Excel也會更新源報表中的數據，反之亦然。如果對某個報表中的項進行分組或取消分組，那么也將同時影響兩個報表。
4、數據透視圖報表的相互影響。每當創建數據透視圖報表時，Excel都會基于相同的數據創建一個相關聯的數據透視表，要基于相關聯的報表創建新報表。
數據透視表的匯總方式有哪些？
數據透視表的匯總方式有值多匯總方式、值百分比顯示、多字段百分比顯示、負級百分比顯示、差異顯示、累計值、升、降序顯示。
Excel數據透視表怎樣才能不合并相同項？
Excel數據透視表不合并相同項，需要在數據前面加一列序號，序號各不相同，然后用序號作為數據透視表的第一列，這樣就可以完全不合并，你想要觀察的數據放在第二列就行。
金融分析師和數據分析師的區別在于工作內容不同，金融分析師主要是往金融方向發展，例如理財規劃師，基金公司研究員，證券公司做行業研究等，數據分析師主要是進行數據分析，跟概率論與統計有關。
目前大家比較熟悉的金融數據分析師就是cfa，這是一個全球性的證書，起源于美國。美國注冊金融分析師協會成立于1963年，由總部位于美國弗吉尼亞州的非營利組織投資管理和研究協會管理。注冊金融分析師認證是全球公認的金融分析領域的標準，不僅用來衡量金融分析師的業務能力，也能夠考察他們的是否誠信。這一協會有10萬會員，在世界各地有數百個會員協會和分支機構。其宗旨是通過追求完美和誠信，以及建立和保持最高標準來促進全球投資行業的利益。
金融分析師和數據分析師考哪個比較好
說到分析，就不得不談數學了。所有與分析相關的專業和職業都與數學相關。如果你擅長數字和分析，可以考慮從事金融分析師或數據分析師。
金融分析師
金融分析師利用財務數據發現趨勢和預測未來，幫助雇主和客戶做出最佳投資決策。企業依靠他們來決定何時買入或賣出特定證券。在某些情況下，企業還會使用金融分析師撰寫的報告來決定是否出售整個業務。
數據分析師
數據分析師的角色類似。主要區別在于數據分析師分析的數據可能與投資決策有關，也可能與投資決策無關。
最終，任何可用于做出業務決策的數據都可能屬于數據分析師的工作范圍。換句話說，數據分析師不像金融分析師那樣專注于金融市場，但他們的通用性會更強一些。
通常，這兩個角色都需要高級計算機技能。即使你不是相關專業的畢業生，也需要有計算機相關的知識背景。
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隨著金融行業的不斷發展和數字化轉型，金融數據分析師成為了越來越受歡迎的職業。那么，什么是金融數據分析師呢？金融數據分析師就是通過對金融數據的分析和解讀，為企業和個人提供有效的投資決策、風險管理和財務建議。那么，這項工作究竟包括哪些內容呢？
一、數據收集和處理
金融數據分析師的工作核心是要搜集和處理各種相關金融信息，例如股票、債券、基金等等。通常金融數據分析師需要收集媒體、政府或者公司發布的數據，并且進一步進行深度挖掘和整理。同時，他們也會借助一些數據管理軟件，將數據進行分類、算差異、非線性組合，從而形成一個完整的數據體系。
二、數據分析和解讀
針對收集和處理到的數據，金融數據分析師需要進行定量、定性分析，以及建立相應的模型，尋找數據中隱含的規律。通過分析，金融數據分析師可以給出投資建議、風險識別和評估報告，也可以對市場行情和經濟形勢進行基于數據的趨勢分析。
三、制定財務策略
金融數據分析師不僅需要分析數據，還要根據數據制定出財務策略。這些策略可以是針對企業的財務運營、資產配置、風險管理以及投資收益等方面。金融數據分析師主要的任務就是為公司或個人提供最佳的財務策略和建議。
四、風險管理和預測
金融數據分析師需要對搜集到的數據進行風險評估和預測，幫助企業和個人制定出更加合理、更加安全的投資方案。通過對歷史、現在和未來的趨勢進行分析和預測，金融分析師能夠制定出一系列買進建議、賣出建議和持有建議，并提供有效的風險控制手段。
那么，金融數據分析師在職場上有哪些優勢呢？首先，金融數據分析師可以處理大量數據并找到其中隱藏的規律，并為企業和個人提供更好的投資策略。其次，金融數據分析師可以預測市場的走勢，提供及時、有益的建議，可以幫助企業和個人做出更好的投資決策。最后，金融數據分析師與眾多金融從業者合作，可以加深對金融市場的認識，拓寬自己的職業發展道路。
總之，金融數據分析師是一個富有前景的職業，隨著大數據技術的不斷成熟和金融科技的不斷進步，金融數據分析師的重要性會越來越明顯。尤其是在數字化轉型的浪潮中，金融數據分析師人才將更加稀缺，也將迎來更加廣闊的職場前景。
大數據與會計專業可以做的工作有較多，如企業出納、資產管理員、稅務專管員、成本核算、審計、理財咨詢、銀行、證券、財會教師、財務會計、成本會計、稅務會計、財務主管、財務統計、財務文員、商務文員等。
大數據與會計專業能力要求一般有：
1、具有企業會計核算、產品成本核算、成本控制和成本管理的能力；
2、具有熟練應用智慧化稅控系統進行各種稅費計算與申報的能力，具備基本的納稅籌劃和稅務風險控制的能力；
3、具有運用智能會計平臺、財務共享服務平臺、業務財務一體化信息系統及財務機器人進行業務財務處理的能力；
4、具有運用管理會計的基本方法和工具進行資金管理、成本管理、營運管理、績效管理的基本能力；
5、具有撰寫財務與成本分析報告的能力，能應用大數據技術進行業務財務數據收集、清洗、整理、挖掘和可視化輸出。
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參考廣東工程職業技術學院-財經學院：
大數據與會計專業培養德、智、體、美全面發展，具有良好的人文素養、職業道德、創新能力和團隊協作精神，掌握企事業單位日常經濟業務核算、財務管理、財務軟件操作和財務數據分析等專業知識和操作技能，具備從事會計核算、財務管理、數據分析、計算機人工智能與IT信息技術等職業能力，適應大數據、人工智能、移動互聯網、云計算背景下企業轉型對會計人才的需求，能夠勝任珠三角中、小企業的會計、理財、數據分析等工作的實用型高技能人才。
以上內容來源：廣東工程職業技術學院-財經學院《大數據與會計專業簡介》
大數據與會計專業是適應當今人工智能與大數據時代會計業務的專業，旨在培養具備會計財務專業理論知識、大數據分析處理技術、計算機人工智能與IT信息技術“文理工”專業知識和技術技能綜合為一身的新型高端復合型會計人才。
大數據與會計專業適應大數據、物聯網、移動互聯網、云計算和人工智能等現代信息技術快速發展需要，培養具有良好的職業道德、工匠精神和創新思維等素質，掌握智能財務、財務管理、管理會計、稅務核算與籌劃、會計信息系統操作與維護等知識和技術技能，面向財經領域的高素質勞動者和技術技能人才。
大數據與會計不是冷門專業，是一個較為熱門的專業，具有較多優勢，就業范圍比較廣泛，就業方向有會計核算、會計主管、審計助理、代理記賬、管理會計、會計監督、稅務管理、銀行柜員、客戶經理、證券經紀人等。
大數據與會計專業主要學習會計基礎、經濟法、稅法、財務會計、成本會計、財務管理、管理會計、企業審計、會計電算化等課程，掌握扎實的專業知識。
課程一般包含：《宏微觀經濟學》，《經濟法》，《財政與金融》，《基礎會計》，《財務會計》，《財務管理》，《管理會計》，《成本會計》，《審計》，《會計電算化》。
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以湖南水利水電職業技術學院為例：
大數據與會計的培養目標：培養理想信念堅定，德、智、體、美、勞全面發展，擁有一定的科學文化水平，良好的人文素養、職業道德和創新意識，精益求精的工匠精神，較強的就業能力和可持續發展的能力；具有內部審計、會計核算、財務分析、財務管理工作能力。面向企事業單位、工程施工單位（水利）、會計師事務所、金融機構等從事出納、會計核算、會計監督等工作的復合型技術技能人才。
以上內容來源：湖南水利水電職業技術學院經濟管理學院《大數據與會計專業》
1、就業面廣
隨著數字中國建設的推進，各行業的數據采集都需要大量的大數據專業人才，具有專業知識和能力的人市場上是極度渴求的。而且大數據與會計專業學習了兩大方向的知識，能夠很好地處理復雜的財務數據和進行財務系統報表的設計，比單獨學大數據或者是單獨學會計的畢業生更加具有就業優勢，就業面也更廣。
2、發展空間大
大數據與會計專業的就業非常講究實戰經驗，因此對于剛畢業的學生來說，就業不容易，會遇到很多坎坷，但是隨著工齡的增加、經驗的累積，有豐富經驗的會計和大數據人才在市場上非常吃香，和吃青春飯的行業相比，大數據與會計專業在未來的發展空間是非常大的。
大數據與會計專業適合女生，大數據與會計專業其實就是傳統的會計專業的升級版本，因為女生是比較細心、嚴謹，是比較適合選擇大數據與會計專業，畢業后可以從事出納、會計、銀行綜合柜員、審計助理、代理記賬等工作。
大數據與會計專業主要研究會計理論知識，包括基本的會計概念、假設、原則，使學生能夠根據企業的實際經濟業務填制憑證、登記帳簿和編制會計報表，運用所學的知識為企業降低生產經營成本。課程一般有財務會計基礎、經濟法基礎、出納業務操作、會計崗位技能訓練成本核算與管理、企業財務管理、納稅實務、企業財務會計、會計信息系統應用、企業財務分析、ERP沙盤模擬訓練等。
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大數據與會計專業培養掌握會計基本理論和方法，熟悉經濟、管理等相關知識，精通會計業務核算、財務分析和會計信息技術應用能力，能夠勝任企事業單位出納、會計、財務管理、辦稅會計等職業崗位，尤其是適應會計中介服務行業（代理記賬、財稅咨詢、會計師事務所、稅務師事務所等）、餐旅行業和商貿企業的財會崗位，3-5年內能夠勝任財務主管、財務經理等崗位，5年后可以成為會計師、高級會計師、注冊會計師的高素質技術技能型專門人才。
大數據，是新興的一種重要技術。它將云計算技術運用到數據挖掘方面。通過信息數據的集成化達到數據上的完全共享。其廣泛應用給不同的行業帶來了革新和挑戰。一方面使得行業之間的信息成本降低，但同時也對會計行業的信息系統的完善和人才素質的要求提出了新的要求。
例如對管理會計來說，其在管理會計信息中的應用，推動了企業管理會計的變革，使得財務會計模式向著智能化發展。在實際中，大數據環境下的會計信息結構具有復雜性，主要是受到大數據環境的影響，網絡數據具有海量性，其中包含了有效信息與無效信息，而管理會計系統無法對信息進行篩選，導致獲得的會計信息準確性不高。企業管理會計需要大量數據的支撐，工作人員通過網絡獲取數據，而系統無法分辨有效的信息結構，導致數據的準確率降低。
大數據與會計專業前景是比較廣闊的，該專業畢業生就業方向較廣，可以從事會計數據信息處理及維護工作；或者在生產、服務第一線從事出納、會計、財務管理等傳統工作，尤其是適應會計中介服務行業（代理記賬、財稅咨詢、會計師事務所、稅務師事務所等）、餐旅行業和商貿企業的財會崗位等。
大數據與會計專業培養理想信念堅定，德智體美勞全面發展，具有一定的科學文化水平、良好的人文素養、職業道德和創新意識，精益求精的工匠精神，較強的終身學習能力和可持續發展能力；適應大數據、人工智能、云計算、區塊鏈等現代信息技術快速發展需要，掌握會計、財務、稅務、審計、大數據、金融等知識和技術技能，面向會計、審計及稅務服務等領域，能夠從事出納、會計、共享財務、業務財務、稅務管理、成本管理、數據管理及審計助理等崗位工作的復合型、創新型高素質技術技能人才。
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大數據與會計專業是適應當今人工智能與大數據時代會計業務的專業，旨在培養具備會計財務專業理論知識、大數據分析處理技術、計算機人工智能與IT信息技術“文理工”專業知識和技術技能綜合為一身的新型高端復合型會計人才。
大數據對現有企業的影響價值可以從側面反映出大數據與會計專業的重要性，大數據的價值體現在以下幾個方面：
（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；
（2）做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；
（3）面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
不過，“大數據”在經濟發展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。
大數據與會計專業可以考的與專業相關的證書有：會計專業技術資格證、注冊會計師證書、注冊管理會計師證書（CMA）以及稅務師證書；當然也可以考資產評估師、審計師、證券從業資格證書，以及評級定稱等，還可以考計算機等級證書等。
在大數據時代技術改進使得管理這門看似復雜的學科變得簡單和實用，更為重要的意義在于使管理者的“知其然”環節從經驗主義的定性分析，進化成數據定量分析。如何在激烈動蕩的市場競爭中，制定和執行正確的企業經營目標，全面提升企業領導群體戰略、決策能力和風險能力以及公司盈利能力已經成為決定企業能否立于不敗之地的關鍵。
【建立體系】領會運營報表體系建立方法和應用企業現有數據解決實際管理問題的思路和方法
【案例訓練】通過經典實戰個案，掌握大數據時代管理的數據應用工具技能提升方法
【企業提升】找到最適合的使用的數據管理工具，提升數據管理的功能和技巧
【實操落地】全面深入的了解運營分析等實用技術和高級運用，解決運營工作中的實際問題和操作
◆總經理、財務總監
◆總經理、財務總監
◆財務專員、會計
◆財務分析崗位相關人員
一、什么是數據化管理 | 二、數據化管理是企業決策分析的基礎 |
?數據化管理的概念和意義 ?企業數據管理的四個層次 ?數據化管理流程圖 ?數據化管理應用模板
| ?運營分析是戰略執行的保障 ?報表的三大功能 ?數據化管理上的問題 ?數據化管理的基礎建設內容 ?數據化管理時代企業報表成熟度模型與案例 |
三、數據化管理的思路 | 四、數據化管理分析-市場分析（產品競爭策略） |
?管理假設、相關因素分析 ?建立臺帳、數據整合 ?數據分析，建立模型 ?修正行為，預測趨勢 ?驗證假設 ?企業建立改進機制的步驟 | ?面向競爭的市場分析與管理中的應用 ?在市場推廣活動中的應用
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五、數據化管理分析-運營分析（銷售、財務、人力資源管理） | 六、數據化管理分析-控制分析 |
?在銷售管理中的應用 ?在財務管理中的應用 ?在人力資源管理中的應用 | ?產品質量控制 ?采購控制 |
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在當前經濟環境下，企業財務管理和數據分析已經成為企業管理中不可或缺的一部分。為了幫助企業提升財務管理和數據分析能力，本文將介紹一些實戰技能提升課程，包括Excel財務分析模型搭建、PowerBI數據分析高階應用、中高管非財沙盤——理性經營與決策沙盤模擬課程、管理者數據能力訓練工作坊、決策者的財務課程、中層管理者的財務思考力行動學習課程、非財務經理的財務課程(2天)(極致體驗)、房地產建筑業增值稅及全價值鏈稅務風險控制與低稅負經營、高新技術企業稅務實操與風險規避全攻略以及審計溝通與訪談技巧等。
首先，Excel財務分析模型搭建是企業財務管理中必不可少的一項技能。通過學習Excel財務分析模型搭建課程，學員可以掌握如何使用Excel進行財務報表分析、預算編制、成本控制等方面的工作，從而提升企業的財務管理水平。
其次，PowerBI數據分析高階應用也是企業數據分析中的重要技能之一。通過學習PowerBI數據分析高階應用課程，學員可以掌握如何使用PowerBI進行數據清洗、數據建模、數據可視化等方面的工作，從而提升企業的數據分析能力。
第三，中高管非財沙盤——理性經營與決策沙盤模擬課程可以幫助企業中高層管理人員提升理性經營和決策能力。通過模擬企業經營過程，學員可以深入了解企業運營中的各種問題和挑戰，并通過分析和決策來解決這些問題，從而提高企業的管理水平和競爭力。
第四，管理者數據能力訓練工作坊可以幫助企業管理者提升數據管理能力。通過實際案例分析和實踐操作，學員可以掌握如何收集、整理、分析和管理數據的方法和技術，從而更好地支持企業的決策和管理。
第五，決策者的財務課程可以幫助企業決策者提升財務素養。通過學習財務知識和技能，決策者可以更好地了解企業的財務狀況和經營情況，從而做出更加明智和理性的決策。
第六，中層管理者的財務思考力行動學習課程可以幫助中層管理者提升財務思考力和行動能力。通過實際案例分析和實踐操作，學員可以掌握如何運用財務知識和技能來解決實際問題和管理挑戰，從而提升自己的管理水平和績效。
第七，非財務經理的財務課程(2天)(極致體驗)可以幫助非財務經理快速掌握基本的財務知識和技能。通過兩天的集中學習和實踐操作，學員可以了解財務報表分析、預算編制、成本控制等方面的基本概念和方法，從而更好地支持企業的財務管理工作。
第八，房地產建筑業增值稅及全價值鏈稅務風險控制與低稅負經營課程可以幫助房地產建筑業企業了解增值稅政策和稅務風險管理的方法。通過學習課程內容，企業可以掌握如何合理規劃稅務結構和降低稅負的技巧和方法，從而提高企業的競爭力和盈利能力。
第九，高新技術企業稅務實操與風險規避全攻略可以幫助高新技術企業了解稅務政策和稅務風險規避的方法。通過學習課程內容，企業可以掌握如何合理規劃稅務結構和降低稅負的技巧和方法，從而提高企業的競爭力和盈利能力。
最后，審計溝通與訪談技巧可以幫助企業管理者提高審計溝通能力和訪談技巧。通過學習課程內容，學員可以了解審計溝通的基本概念和方法，掌握如何進行有效的訪談和溝通的技巧和方法，從而提高企業的管理水平和績效。
隨著網絡技術的發展，大數據經濟不斷加快步伐，目前財務會計已不足以滿足企業發展要求，為了保證企業在未來市場中不被淘汰，企業財務會計急需向管理會計轉型。
但是現階段，轉型過程仍存在不少問題，本文將通過論述當前轉型過程中的困境，分析其影響因素，并提出相應的應對措施，促進企業財務會計向管理會計轉型，從而提高企業的經濟效益。
01
企業財務會計向管理會計
轉型的必要性
在第四次科技革命的推動下計算機技術高速發展，對于各行各業來說這是一個難得的機遇，同時也是一次挑戰。誰能把握住這次機遇并戰勝挑戰，那么誰就能在未來市場中占領一席之地。
在科技發展、網絡信息流通的大數據時代中，大數據信息化改革為企業提供了發展可能性，企業使用大數據管理來提高企業效益，同時為了實現企業大數據信息化改革，企業財務會計急需向管理會計轉型。
但是在轉型過程中，由于外部環境不斷變化，存在不少干擾轉型的因素，因此，為了促進企業財務成功轉型和企業可持續發展，企業需要注重財務會計向管理會計轉型的有效策略研究。
(一)企業發展的要求
對于企業來說，規避風險，保證經濟效益的可持續增長，這就是核心目標。財務會計就是收集和分析企業的財務數據歸納制作成報告，它更關注的是數據的質量，是以為消費者提供更好的服務為目的。
管理會計與之不同的是，它注重的是在分析數據的基礎上，為管理者提供有效可行的運營預測指導，幫助企業制定合理的年度計劃。
在信息爆炸的今天我們會接觸到大量的信息，這就需要計算機的幫助，使得我們能夠在大量信息中找出我們可以利用的、有價值的數據信息，在大數據背景下的企業會計向管理會計的成功轉型，能夠幫我們快速地從大量信息中提取出我們需要的有效的信息，經過管理會計的分析，能夠為企業的管理層決策建議，從而降低不準確信息數據帶來的風險，提高工作效率。
(二)信息化財務管理工作的需要
在數字化經濟和人工智能高速發展的今天，財務會計主要工作內容——核算，基本上已經能夠被高科技技術代替，并且能處理得比人工效率還高，這使得財務會計這一工作崗位隨時可能被淘汰。
從財務工作的角度來看，運用信息化技術能使其收集信息和分析數據的工作效率提高，那么財務管理進行信息化改革不僅能使自身能力滿足企業需要，也能實現企業更長遠的發展。
傳統的財務會計主要是對信息進行收集和分析，而管理財務是在其基礎上為企業管理層提供科學的預測，最終制定符合當前企業的發展計劃。目前財務工作的兩大板塊財務會計和管理會計工作之間相互獨立，并且和其他部門也無法進行緊密的聯系，這使得數據不共享或者共享效率低效，這使得數據分析的效能不能充分發揮。
在信息化管理會計工作中，企業不僅能收集企業內部信息，還能整理收集企業外部信息，這樣的數據更精確，為企業的管理人員的決策提供更可靠的信息，減輕經營風險。企業在財務管理工作中應用現代化信息技術，不僅能提高管理財務數據收集和分析效率，提升管理財務的準確性，還能加強企業戰略決策能力。
對于企業的財務管理人員來說，信息技術的應用能有效地節約工作時間，簡化工作流程，減輕財務管理人員的工作壓力，并且能減少由于人工統計的數據誤差的發生，彌補數據處理的不足，提高財務工作人員的效率。
02
企業財務會計向管理會計轉型的策略
企業財務會計向管理會計轉型是企業實施戰略重組、變革和調整的必經之路。財務會計轉向管理會計，不僅要改變財務會計的內容，而且要改變管理會計的內容，他們要求得到實時的財務信息，以便管理者還可以及時進行控制并把握未來走向。此外，企業要實現財務會計轉向管理會計，還需要計算成本、實施系統集成，通過分析數據還能精準地實現盈利預測，從而推動企業的發展。
(一)管理理念的更新
一個企業的管理層起著絕對的領頭作用，如果管理層的管理理念不夠先進，不夠順應時代發展的潮流，那么這個企業將會被新時代拋棄。為了能夠更好地管理組織，需要定期更新管理理念，以便適應當今的市場環境。當今的市場越來越激勵企業進行創新，以便達到發展的目標，因此要求企業加強內部管理，強化企業的內部激勵機制。
在大數據背景下，傳統財務管理理念難以滿足現代管理會計工作的發展需求，導致財務管理工作質量受到一定程度的影響。只有企業的管理層對財務管理的理念更新，重視在大數據背景下的管理會計工作的轉變，為其發展提供幫助，支持管理會計人員的工作，為其營造良好的發展環境，才能實現財務會計向管理會計轉型。
企業高層可以通過學習最新的管理知識，推行時代的理念，使其重視系統思考，了解當前的市場經濟前景，結合自身企業的發展現狀，實施有效的人員分工與管理，以減少企業風險，為管理工作轉型制定針對性的方案，達到最佳經營效果。
(二)高素質人才的培養
為了盡快實現財務會計向管理會計的轉型，企業急需打造符合企業發展的高素質人才。考慮到財務會計與管理會計在工作上存在一定的差異，部分財務工作人員不具備管理會計工作的專業技能，導致其不能順利地開展工作，針對這一情況我們需要對其進行多方面的培訓。
首先，企業可以提供財務管理人員培訓課程，包括最新的管理財務理念、管理財務的策略以及財務管理與信息技術結合的相關課程，促進財務會計向管理會計轉型讓其能夠快速地了解管理會計的工作內容，掌握管理會計的專業技能，讓其在接收管理會計工作的同時能夠迅速地適應其工作內容，主要是培養財務會計對于數據收集和分析能力，還要培養其分析數據的能力，并且通過分析報告，給管理層提供有效的決策指導。
其次，在進行財務管理工作的過程中，注意信息的真實性。由于在大數據時代，我們獲取的信息渠道更多、信息的內容更繁雜。網絡上的很多信息魚龍混雜這就需要財務管理人員具備分辨真實信息和有效信息的能力，這對企業工作人員來說并不是一件很簡單的事。
此外，在培養管理會計工作人員的過程中，還可以去制定一套比較完善的晉升制度和獎懲制度，依據財務管理人員的完成指標、工作效果等成果進行績效考核，這樣就有利于激發財務管理人員工作的積極性，有助于實現大數據背景下的財務會計向管理會計的轉型 。
(三)信息化建設的加強
隨著社會的進步和科技的發展，信息化已成為當今世界的一個重要組成部分，互聯網成為了獲取數據的重要渠道，為促進財務會計向管理會計轉型，必須提高大數據技術在財務管理中的應用水平，借助大數據技術完成數據收集和數據整理，使管理會計工作能夠有效落實并實現企業對財務會計轉型發展的目標。
企業應該加大對信息化建設的投入，在培養高素質的管理會計的同時，還應該加強對大數據信息平臺的搭建。給員工配置相應的電腦，安裝企業大數據平臺軟件，方便員工對數據庫資料進行管理和處理。同時，要對員工進行軟件學習的培訓，讓員工熟練地掌握大數據平臺的使用方法，方便其在實踐工作中對于平臺數據的使用。
此外，企業還要建立一個保護數據平臺不被侵入和數據庫資料不被盜取的防毒軟件，對我們機密的企業信息進行加密保護，防止被不法分子盜取。同時還需要專門的信息技術人才對于該數據平臺進行定期的維護和安全檢測，以確保企業信息的安全性。
03
本文結語
綜上所述，為了實現企業在大數據時代下的可持續發展，順應時代發展的潮流，企業要積極地做好財務會計向管理會計的轉型工作。對于企業管理層理念的更新，要注重對于大數據平臺的搭建和高素質人才的培養，加強對信息技術的運用，從而實現大數據背景下財務會計向管理會計的轉型。
關于公司ESG評級方面的研究，海外包括MSCI、富時羅素、湯森路透；國內包括華證、中證、商道融綠、wind以及其他的ESG評級數據供應商，評級結果會在新浪財經等平臺進行對外公布，但一般一年更新一次。此外，也可以通過這些ESG評級機構獲取相對應的評級數據，但是都會需要進行相應的付費。
esg評級數據到底該用哪一個？
1、數據公開、可獲得性，很多數據、指數公司的esg數據只對客戶開放，也就是說需要采購他們的數據平臺才能夠看得到，這一類的公司包括商道融綠、WIND、和華證指數，對同學們來說就不太方便查看這種付費的數據平臺。
2、覆蓋范圍，自然是評級范疇覆蓋的越廣越好。
3、相對來說比較高的權威性和認可度。
ESG評級的主流觀點
ESG投資策略有多種，投資者均可在不同策略中應用ESG評級，例如使用ESG評級的結果對組合進行負面剔除或正面篩選，將ESG評級應用于選股或改變組合內股票權重或將ESG評級與基本面分析結合進行ESG整合策略等。同時也可被實體企業使用，提供第三方視角下ESG層面的公司SWOT維度的分析，并更好地指導其制定更符合社會期待和環境友好的商業戰略。甚至，有些公司或個人會使用ESG評級，判斷是否進行商業合作的參考之一。此外，ESG評級是各類指數公司制定ESG指數產品的基礎，將給入選公司的股票交易帶來增量資金。
主流的ESG評級機構
不論從評級質量方面還是有用性方面，投資者與專家對RobecoSAM（2020年其ESG評級部門被S&P Global標普全球收購）、CDP、Sustainalytics（晨星公司旗下）和MSCI ESG（明晟公司ESG評級）的評價均較高，位居前四。
當前全球ESG評級機構數量已超過600家，近幾年國外ESG評級產業已由快速發展期過渡到行業兼并整合期，中國ESG評級產業發展晚于國外。近十年國外ESG評級機構通過橫向和縱向的資源整合，形成了各具特色的ESG評級數據產品、評估標準及配套的解決方案的龍頭評級公司。其中比較有代表性的ESG評級機構包括：明晟公司（MSCI），標普旗下的標普全球評級公司（S&P Global Rating）、標普道瓊斯指數公司（S&P Dow Jones Indices），穆迪（Moody's），富時羅素公司（FTSE Russell），晨星公司（Morningstar）旗下的Sustainalytics，湯森路透（Thomson Reuters），機構股東服務公司（ISS）旗下的ISS ESG公司，碳信息披露項目（CDP）等。對比國內，隨著ESG投資理念的傳播和落地，當前處于“遍地開花”的快速發展期，包括本土評級機構（如商道融綠、社投盟、潤靈全球、妙盈）、學術組織（中央財經大學綠色金融國際研究院）、數據提供商（Wind）、指數公司（華證、中證）、金融機構（嘉實基金）。
根據各評級機構獲取信息來源的方式不同，目前主流ESG評級可分為主動評級與被動評級。主動評級除了基于企業公開披露的信息進行分析，也會通過問卷調查等形式邀請企業主動上傳相關內部文件和補充材料，并在一定反饋期內確認信息的準確性和完整性。而被動評級則僅接受公開渠道信息，通常包括公司年報，ESG/CSR/可持續發展報告，公司官方網站，以及來自政府、NGO、權威媒體等的專業信息。以下為當前全球最為廣泛使用的ESG主動評級與被動評級示例。
MSCI ESG評級詳解
（1）機構背景
MSCI（Morgan Stanley Capital International，中文名稱為明晟公司）成立于上世紀60年代，是一家股權、固定資產、對沖基金、股票市場指數的供應商，其旗下編制了多種指數，總部位于紐約。MSCI在ESG方面的研究起始于1988年，且于1990年發布首支ESG指數——MSCI KLD 400指數，自1999年起MSCI開始基于ESG行業實質性風險評價的角度給公司進行ESG評級，自2007年以來開始有時間序列數據。截止2021年6月，MSCI在ESG方面與機構投資者合作了二十多年，研究團隊人數超過200名，服務了2200家客戶，包括養老基金、資產管理公司、顧問與咨詢公司、銀行和保險公司等，以MSCI ESG和氣候指數為基準的資產規模約5790億美元，59支ETF產品中有27支追蹤的是MSCI指數。截至目前（2022-6-3），MSCI基于ESG視角對超過14800家發行人以及68萬只股票或固定收益證券進行數據跟蹤，其ESG評級目前覆蓋了8500家公司，公開可查詢ESG評級的公司數量超過2900家，共發布超過1500個股票或固定收益的ESG指數產品。MSCI的ESG評級對象為所有被納入MSCI指數的上市公司。2018年6月，MSCI開始將A股納入其新興市場指數和全球基準指數，至2019年11月A股納入因子已增加至20%。
（2）評級過程
MSCI ESG評級流程主要包括指標選擇、權重分配、數據采集、指標評分、關鍵問題得分、評級結果輸出等過程，此外對質量的審查是貫穿始終的。
首先，MSCI評級整個指標體系包括3個范疇，10個主題以及對應的35個關鍵議題。議題向下則是具體評價指標（80個暴露指標，270項管理指標），SASB、TCFD、GRI和CDP等ESG報告披露標準為MSCI評級指標構建提供了相關參考。
其次，MSCI具體在對公司進行評級時在指標選擇上帶有行業特征。MSCI認為環境、社會和治理風險及機遇受到大規模趨勢變化（例如氣候變化、資源稀缺、人口結構變化）以及公司運營性質影響，因此每個行業面臨的主要風險和機遇均有所不同，MSCI ESG評價模型關注每個行業特有的重要議題，通過定量模型評估各行業外部性平均水平和影響范圍，來確定每個行業的重大風險和機遇，最終設置行業特定的關鍵議題，屬于該行業的公司則會在特定關鍵議題范圍內被進行評估。MSCI每年會對模型進行校準，更新行業關鍵議題。MSCI評級采用的是全球行業分類標準（GICS），包括11個行業大類、158個子行業，MSCI會為每個子行業選定關鍵議題。此外，當公司商業模式多元或面臨行業從屬爭議，MSCI評級會針對該公司調整關鍵議題。
大數據與會計是可以考注冊會計師的，注冊會計師考試不限制考生專業，任何專業都可以報名。下面我們來看看注會需要的報考條件是什么。
可以，注冊會計師考試是不限制考生專業的，任何專業都可以報名。需要注意的是，注會考試分為兩個階段，分別是專業階段考試和綜合階段考試，這兩個階段考生所需要的報考條件是不一樣的，具體如下：
（一）專業階段考試，考生須同時滿足：
1.具有完全民事行為能力；
2.具有高等專科以上學校畢業學歷，或者具有會計或者相關專業中級以上技術職稱。
（二）綜合階段考試，考生須同時滿足：
1.具有完全民事行為能力；
2.已取得注冊會計師全國統一考試專業階段考試合格證。
考生需要先經歷專業階段的6門科目考試，分別是《審計》、《財務成本管理》、《經濟法》、《會計》、《稅法》、《公司戰略與風險管理》，可見需要進行大量的記憶。
這6門科目要在連續5年內考完，否則成績過期的科目就要重考。考完之后，才能進入綜合階段，這個階段沒有次數上的限制，成績達標便可以領取注冊會計師合格證書。至于考試的內容，則只有一門科目，為《職業能力綜合測試》，有卷一、卷之分。
注冊會計師考試成績一般會在十一月下旬到十二月下旬左右公布，具體公布時間還需要看官方網站，考生可以關注信息變化，每個科目達到總分的60%為及格。
說明：因考試政策、內容不斷變化與調整，會計網注冊會計師考試頻道提供的以上信息僅供參考，如有異議，請考生以權威部門公布的內容為準。
財務報表分析，是通過將財務報表中列示的數據通過比對或是指標計算來揭示企業存在的問題和風險。想要計算財務指標并不難，分析的難點在于真正理解報表中數據的含義。
我們先拋開那些看似復雜又多樣的財務指標，回歸到財務報表本身的數據來源。財務報表的數據來源于會計憑證，而會計憑證是將企業經營數據轉化為財務數據的結果，這個轉化過程就是會計核算，需要遵循一個非常簡單的邏輯規則，就是“有借必有貸，借貸必相等”。
借貸代表進出和收付，從中可以看出經濟業務的流動，這種在規則下的運轉構成了財務報表的基礎，也是分析財務報表的關鍵核心。
會計核算的方法：
復式記賬法在企業經營過程中，任何經濟活動都會引起資金的增減或是財務的收支變動，這時就需要一種方法將這些變動記錄下來，復式記賬就是將這種業務引起的變動在兩個或兩個以上相互聯系的賬戶中進行登記的方法。復式記賬法可以細分為借貸記賬法、增減記賬法、收付記賬法，目前財務通用的是借貸記賬法。復式記賬法有兩個需要關注的地方：第一是它如實記錄了經營活動所引發的變動，并且這種記錄是遵循一定規律的;第二是記錄一定是在相互聯系的賬戶中，有借必有貸，這種聯系構成了資產與權益的平衡關系，而這種平衡會直接體現在財務報表中。經濟業務活動都具有雙重性，也就是業務的發生、資金的流動，必然會引起兩個或兩個以上賬戶或會計科目的變動，企業為客戶提供商品或服務，導致主營業務收入增加，同時也會引起銀行存款或應收賬款增加，這取決于企業是否進行賒銷;銷售的同時需要進行成本結轉，會導致庫存商品減少、主營業務成本增加。通過復式記賬法，財務人員可以很清楚地看到每一項經濟業務的來龍去脈，將所引起的賬戶及會計科目的變動關聯起來，也有助于檢查記錄的完整性和準確性。
賬戶及會計科目的連鎖變動在財務報表中的平衡體現就是兩個恒等式：資產=負債+所有者權益收入-成本費用=利潤這兩個恒等式就是“有借必有貸、借貸必相等”這句話在財務報表中的體現。經濟業務會引起一項資產的增加和一項資產的減少，例如用現金購買固定資產;也會引起一項資產的增加和一項負債的增加，例如企業向銀行貸款;還會引起一項資產的增加和權益的增加，例如股東利用現金或資產增資;收入的增加會帶來利潤的增加，成本費用的增加會壓縮利潤空間。如果違背有借必有貸的規律，財務報表的恒等式就變得不再平衡，可以通過試算平衡來發現記賬錯誤，也可以通過財務報表分析來查找問題。我們之所以可以通過財務報表分析來發現企業的問題和風險，正是由于復式記賬法讓賬戶和會計科目之間產生的關聯，如果賬戶和科目之間無法聯系，所有數據都是獨立的，那么分析也就無從談起了。
通過恒等式和關聯性
進行財務報表分析
進行財務報表分析，首先是為了查看企業經營中是否存在問題，其次是通過分析來判斷企業是否存在財務造假的情況，這些都必須通過經營業務引起的一系列賬戶和會計科目變動來發現。企業利潤表的收入增加會帶來利潤增加，如果是現銷，資產負債表中的貨幣資金也會隨之增加，如果是賒銷，應收賬款會增加，同時客戶回款的資金會體現在現金流量表的經營活動產生的現金流量中。
賒銷會讓收入與現金的轉化之間產生周期，這就需要計算應收賬款周轉天數，如果這個周轉期過長，收入的大幅增長帶來應收上漲，同時企業需要支付更多的成本，但客戶卻遲遲無法回款，企業為了支付采購成本就會產生資金壓力。資金壓力迫使企業尋找外部的資金來源，這時企業可能會申請銀行貸款，負債增加導致企業的資產負債率上漲，利息支付讓企業的成本費用增加、利潤下降，現金流量表中籌資產生的現金流增加，因為定期還本付息的壓力會增加企業的風險。企業的研發支出需要大量的資金投入，未來能夠為企業帶來經濟流入的部分會進行資本化處理，增加企業的無形資產，剩余部分會進行費用化，增加成本費用、減少利潤。通過上面這些業務活動引發的財務報表數據變化，我們可以清晰的看到一項經濟活動必然會引起多個科目的變化，所以在進行財務分析時，不能緊緊考慮某一個變動，而是需要將變動關聯起來。
所有的會計科目都不是獨立存在的，而是能夠形成一個關系網，財務報表中的各種指標就是從關系網中產生的，財務報表分析也是在關系網中進行的。所以當一個科目的變動所引發的其他科目變動出現偏差，或者沒有帶來其他科目變動的時候，就存在財務造假的可能性。賒銷會讓收入增加，同時應收賬款增加，應收賬款經過一定的周轉期最終會變成貨幣資金，資產負債表的貨幣資金和現金流量表中的經營活動現金流會增加。但應收賬款長時間沒有轉為資金，甚至計提壞賬讓應收賬款減少，這種異常現象就會讓人懷疑收入是否存在財務造假的可能性。或者應收賬款雖然按期轉換為資金，但成本卻沒有增加、庫存也沒有減少，這也預示著收入的確認存在問題。假如企業虛增收入的同時也虛增了貨幣資金，因為是虛增，銀行賬戶中沒辦法憑空增加這些存款，所以企業需要想辦法虛增成本或費用來消耗這部分憑空捏造的資金，例如增加營銷支出，將這部分資金消耗，對外營造出一種企業經營狀況良好的假象。企業尋找外部資金來源，可以選擇銀行貸款，也可能選擇向其他企業借款，借款會讓資產負債率增加，影響外部對于企業風險的評價。如果是關聯企業的借款，可能由借款轉變為投資，這樣就會引起財務報表數據的扭曲，影響分析和判斷。
在研發支出問題上，如果企業想要更高的利潤，就可以將所有或者大部分支出進行資本化，增加企業的資產，同時利潤會出現高估情況。未來虛增的無形資產并不會為企業帶來收益，但是企業卻需要承擔無形資產攤銷，相當于將本期的成本費用人為遞延到以后期間，影響財務指標的計算和分析。通過會計科目和科目之間、報表和報表之間數據的關聯性，我們可以查找出數據中隱藏的問題，剔除虛假和扭曲的部分，還原企業真實狀況。
財務報表分析的局限性
首先財務數據可能因為人為干擾出現扭曲現象，如果不進行數據修正，計算的財務指標會出現偏差，嚴重影響財務分析的質量。資產中存在未來無法提供收益的固定資產和無形資產、虛高的商譽、爛尾的在建工程、虛增或無法收回的應收賬款、實質為借款的長期股權投資，如果不將這些數據進行矯正，虛增的資產會讓人對企業經營進行樂觀估計，影響決策。財務數據是經濟業務發生之后才進行記錄，而且記賬、出具財務報表都需要時間，造成財務報表存在一定的滯后性，如果只單純分析報表上的歷史數據，分析能夠提供的價值就非常有限。
一般財務會在月初5-8號進行結賬，然后出具財務報表，如果需要進行合并報表的處理，結賬后出具報表可能額外需要1-2天時間，然后拿到報表再進行分析，還需要1-2天時間，這樣提供財務分析報告的時間就是10號以后了，這時再提供針對上個月數據的分析，對業務的支持作用并不大。財務報表反映的是時點或者某一時間段的數據，相對靜態，想要進行更好的分析，需要有一定歷史數據的積累，讓靜態的數據變得動起來，能夠看到數據變化的軌跡，并且將這種變化規律延續來預測未來一段時間財務狀況，這樣就可以避免數據滯后和靜態帶來的弊端，讓分析發揮更大的作用。財務報表分析因為分析對象本身就具有局限性，僅僅是對財務數據進行分析，減少了財務數據與業務的關聯性，分析出來的結果可能因為過于專業和局限，往往很難被非財務人員所理解，也很難發揮原本的業務支持作用。所以分析不能僅僅將視野局限在財務數據上，需要更多的結合財務與業務，將數據與業務活動相結合，讓財務分析向經營分析進化，發揮更大的價值。
“有借必有貸，借貸必相等”，這句話是基礎會計中講到的，是一個最樸素最簡單的定律，在日常工作中經常會被遺忘，但卻體現在財務工作的細節之中。會計核算和財務報表都是按照這個簡單的原則進行的，這個規則要求我們需要帶有關聯性的、全面的看待財務數據，而不是在某一個科目或是數字上糾結。同時想要提升財務分析的價值，就不能將目光局限在財務數據的表面，需要理解數據之間隱藏的邏輯，并且將這種邏輯與業務聯系起來，站在全新的角度重新審視數據，發現和挖掘深層的問題，發揮財務的決策支持作用。結語：財務報表分析最重要的就是把握數據之間的關聯性，這就要求我們需要在腦海中搭建會計科目之間的網絡，這樣才能在看到某一科目的變動時，馬上聯想到可能發生的其他變動，這樣才能找到問題，而不是單純的計算和羅列幾個財務指標，避免財務報表分析形式化。
山東省注冊會計師人數有多少？山東省作為全國人口大省和經濟大省，注會人數也呈現出快速增長的趨勢。據統計數據顯示，截至目前,山東省的注會人數已經達5348人，下面就為大家詳細介紹，不要錯過。
一、山東省注冊會計師人數有多少？
根據《中國注冊會計師》2024年第一期發布的信息，截至2023年12月31日，全國共有注冊會計師102,017人，根據最新的數據，山東省的注冊會計師人數為5348人，占全國注冊會計師總數的5.25%。這一數字在全國各省中排名第六，僅次于廣東、北京、江蘇、浙江和上海。
雖然山東省的注冊會計師總數較高，但在全國范圍內，其占比并不是最高。例如，北京、廣東和上海的注冊會計師人數均超過了山東，這可能與這些地區的經濟發展水平、行業集聚度以及職業發展機會有關。
需要注意的是，以上數 說明：因考試政策、內容不斷變化與調整，會計網注冊會計師考試頻道提供的以上信息僅供參考，如有異議，請考生以權威部門公布的內容為準。據可能因時間和統計口徑的不同而有所差異。建議查詢中國注冊會計師協會或山東省注冊會計師協會官方網站，以獲取最新和最準確的信息。
二、山東省注冊會計師考試通過率是多少？
山東省注冊會計師考試的通過率因年份和考試階段的不同而有所差異。
以2023年為例，山東省注冊會計師全國統一考試的實際出考人次為8.6萬，取得單科合格的人次為1.66萬，因此單科合格率大約為19.3%。而在專業階段，取得合格的人數近兩千人，其中一次通過六科考試的有2人。在綜合階段，合格的人數為1700余人。
與2022年相比，2023年的單科合格率有所下降，從22.10%降至19.3%。然而，山東省在專業階段的平均合格率通常高于全國平均水平。
說明：因考試政策、內容不斷變化與調整，會計網注冊會計師考試頻道提供的以上信息僅供參考，如有異議，請考生以權威部門公布的內容為準。
大數據與會計可以考注冊會計師嗎？是可以的！注會考試不限制考生的專業，因此無論考生是什么專業，符合報名條件即可參加考試，下面我們來具體看看吧！
一、大數據與會計可以考注冊會計師嗎？
可以！注冊會計師考試不限制考生的專業和職業，只要滿足相應的學歷或是職稱要求即可報考。而根據注冊會計師的報名簡章，考生需要同時符合以下條件：
1.具有完全民事行為能力。
2.具有高等專科以上學校畢業學歷，或者具有會計或者相關專業中級以上技術職稱。
二、注冊會計師的考試科目有哪些？
注冊會計師考試的科目主要分為專業階段和綜合階段，具體包括以下幾門：
1.專業階段考試科目
會計：考察會計準則、財務報表編制、會計核算等方面的內容。
審計：涉及審計準則、審計程序、風險評估等。
財務成本管理：包括成本計算、預算管理、財務分析等。
稅法：涵蓋各種稅種及其計算、申報等實務操作。
經濟法：涉及公司法、合同法等經濟相關法律法規。
公司戰略與風險管理：考察公司戰略制定、風險管理方法等。
2.綜合階段考試科目
職業能力綜合測試：分為試卷一和試卷二，不設考試成績有效期。這一階段主要考察考生在職業環境下綜合運用專業技能的能力。
說明：因考試政策、內容不斷變化與調整，會計網注冊會計師考試頻道提供的以上信息僅供參考，如有異議，請考生以權威部門公布的內容為準。
數據量化分析師怎么學習？速戳了解！量化是指利用數學、統計學和計算機科學的方法來分析和預測金融市場的一種方法。它通過建立數學模型，利用歷史數據和相關信息來預測未來市場走勢，以及評估投資組合的風險和回報。
目前量化領域對標的最具權威性的證書是CQF，所以大家可以直接學習CQF課程，里面已經包含了量化分析的內容，CQF課程設置如下：
CQF的課程內容一共有三個階段，分別是前導課、必修課、選修課的學習：
（一）入門選修課
金融，數學和Python三種可選的入門課程，主要是幫助基礎較差的考試由淺入深的學習量化金融的基礎知識。
（二）知識模塊
CQF的主體知識包括6個模塊和高級選修課，分別是：
1.正課：
模塊1——量化金融的構建基塊
模塊2——定量風險與回報
模塊3——股票和貨幣
模塊4——數據科學與機器學習Ⅰ
模塊5——數據科學與機器學習Ⅱ
模塊6——固定收益和信貸
（三）高級選修課
在完成正課之后，學員要選擇兩門選修課參加考試，這是CQF協會要求的。
1、量化交易員
無論是證券公司、期貨公司還是私募基金對交易員的要求都相對較高，因為交易直接和資金掛鉤，量化研究也好、基本面分析也罷，最終都要落實到交易上，因此，量化交易這一個環節顯得尤為的重要。
2、量化分析師/研究員
證券公司的量化研究以權益類和固收類為主，比如股票的多因子模型的研究，固定收益類資產投研模型的研究等等，這些職位要求對國內金融市場背景相對熟悉，并且對大類資產配置，風險模型等金融基礎知識具備扎實的基礎。
同時因為需要大量的數據分析，對編程能力具有一定的要求，主流以python為主。閱讀和理解金融領域的外文文獻和實現相關的模型也是重要的技能之一，因此英語和將論文模型實現也是必備技能。
3、量化開發工程師
相對于量化研究和交易員，量化開發需要了解更多的和編程相關的內容，也需要學習更多的軟件開發的工具，比如版本管理git，數據庫SQL，Linux操作系統等等，如果是從事算法交易開發還需要扎實的數學基礎知識，量化開發日常的工作主要是支持交易員的日常交易的需求，實現交易的策略和算法，開發交易Quant使用的交易工具等等。
相對于量化研究，量化開發和量化交易聯系的更為緊密，因為Quants需要開發人員提供交易工具，包括算法的實現、策略執行過程中問題的處理，交易數據統計等等，而量化研究人員更多的面對客戶提供具有價值的研究報告。
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