專題
從整體上來看，ACCA全球單科通過率基本在30-40%左右，中國學員通過率為50-60%。從單科的通過率來看，ACCA各科目的通過率有較大的差異，2022年-2023年各考季的通過率數據如下：
| 科目 | 2022.03 | 2022.06 | 2022.09 | 2022.12 | 2023.03 | 2023.06 |
| 商業與技術（BT） | / | 85% | / | 79% | / | 83% |
| 管理會計（MA） | / | 64% | / | 61% | / | 63% |
| 財務會計（FA） | / | 69% | / | 68% | / | 72% |
| 公司法與商法（LW） | / | 82% | / | 82% | / | 80% |
| 業績管理（PM） | 40% | 41% | 40% | 43% | 44% | 40% |
| 稅務（TX） | 51% | 52% | 52% | 52% | 53% | 56% |
| 財務報告（FR） | 50% | 41% | 50% | 49% | 52% | 49% |
| 審計與鑒證（AA） | 44% | 39% | 44% | 40% | 44% | 45% |
| 財務管理（FM） | 44% | 52% | 51% | 51% | 49% | 52% |
| 戰略商業領袖（SBL） | 50% | 50% | 49% | 49% | 50% | 51% |
| 戰略商業報告（SBR） | 46% | 49% | 51% | 47% | 50% | 51% |
| 高級財務管理（AFM） | 43% | 41% | 42% | 41% | 45% | 47% |
| 高級業績管理（APM） | 34% | 33% | 34% | 33% | 35% | 34% |
| 高級稅務（ATX） | 38% | 43% | 43% | 39% | 45% | 43% |
| 高級審計與鑒證（AAA） | 33% | 31% | 34% | 32% | 34% | 34% |
ACCA（特許公認會計師）考試是國際性的會計資格考試，涵蓋了廣泛的會計、財務和商業領域的知識和技能。
ACCA考試分為兩個：基礎階段和專業階段。每個階段都有不同的科目，其中包括會計、審計、稅法、財務管理、商業法等等。
在基礎階段，你將學習和掌握會計和財務基礎理論和實踐知識。你將進一步培養和發展專業技能，包括管理決策、財務報表分析、商業溝通等等。
在專業階段，你將選擇一個專業路徑，如審計、財務管理、稅務等，繼續深化你的專業領域知識。
ACCA的考試科目數量較多，因為ACCA是國際證書考試，所以采取的是全球英文統考。同時，ACCA的考試采取隨時機考和分季機考兩種模式，需要按照階段順序報考。
1、從2021年起，ACCA考試全面采用閉卷、計算機考試方式。考生在計算機終端獲取試題、作答并提交答題結果。這意味著ACCA考試是全英語考試，并且是全球統一考試制度。
2、分為隨時機考和分季機考兩種。這兩種機考有一些類似之處，也有一些區別。比如，機考的預定方式、參加考試的時間和地點以及考試的形式等。
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。
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。
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。
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！
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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