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大数据财务分析与可视化
分类 高教类- 职教理论、研究、规范及标准
ISBN 978-7-5618-0000-0
开放标志
尺寸 正16
字数 44
出版社 天津大学出版社
作者 天津大学教育质量管理处
印次 1印
版次 1版
定价 18.00
印张 3.5
包装 平装
出版日期 2024-12-05
印刷日期 2024-12-05
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页数 56
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第八章 一、企业费用分析与预测—财务费用分析,任务1:财务费用历年趋势分析

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第八章 一、企业费用分析与预测—财务费用分析,任务2:财务费用子项构成分析

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第八章 一、企业费用分析与预测—费用整体分析,任务1:本期费用结构分析

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第八章 一、企业费用分析与预测—管理费用分析,任务1:管理费用历年趋势分析

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第八章 一、企业费用分析与预测—管理费用分析,任务2:管理费用子项构成分析

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第八章 一、企业费用分析与预测—销售费用分析,任务1:销售费用历年趋势分析

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第八章 一、企业费用分析与预测—销售费用分析,任务2:销售费用子项构成分析

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第二章 一、数据采集:Python应用,任务1:体验大数据数据采集技术

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第二章 一、数据采集:Python应用,任务2:企业基本信息采集

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第二章 一、数据采集:Python应用,任务3:单一企业资产负债表数据采集

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第二章 一、数据采集:Python应用,任务4:多企业资产负债表数据采集

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第九章 二、客户维度分析,任务1:客户数量分析

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第九章 三、产品维度,任务2:产品销量排名分析

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第九章 一、销售整体分析,任务1:本期集团营业收入

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第六章 二、偿债能力分析,任务1 流动比率分析

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第六章 三、营运能力分析,任务1总资产周转天数分析

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第六章 四、发展能力分析, 任务1 总资产增长率分析

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第六章 一、盈利能力分析,任务1 营业收入分析

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第七章 三、营运能力分析(本期指标分析),任务2:应收账款周转天数分析

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第七章 三、营运能力分析(横向对比分析),任务1:应收账款周转天数横向对比分析

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第七章 二、偿债能力分析——本期指标分析,任务4:资产负债率分析

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第七章 二、偿债能力分析——行业均值分析,任务1:资产负债率行业均值分析

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第七章 数据准备 任务2:利润表数据集

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第七章 数据准备.任务1:上传数据表

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第七章 四、发展能力分析(本期指标分析),任务1:营业收入增长率与增长额分析

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第七章 四、发展能力分析(横向对比分析),任务1:营业收入增长率与增长额横向对比

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第七章 一、盈利能力分析-本期指标分析,任务1:营业收入分析

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第七章 一、盈利能力分析-同比与环比分析,任务1:环比分析

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第三章 二、数据清洗:Python应用,任务1:特殊字符清洗:”空格“与”_“清洗

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第三章 二、数据清洗:Python应用,任务2:特殊字符清洗

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第三章 二、数据清洗:Python应用,任务3:格式内容清洗:客户ID与产品名称清洗

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第三章 二、数据清洗:Python应用,任务4:格式内容清洗:数据类型清洗

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第三章 一、数据清洗:工具应用,任务1:全局清洗规则:清洗空格

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第三章 一、数据清洗:工具应用,任务2:全局清洗:清洗“”

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第三章 一、数据清洗:工具应用,任务3:按字段清洗规则:清洗产品名称中的星号

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第三章 一、数据清洗:工具应用,任务4:按字段清洗规则:清洗产品名称中的特殊字符

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第三章 一、数据清洗:工具应用,任务5:按字段清洗规则:清洗客户ID字段

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第三章 一、数据清洗:工具应用,任务6:按字段清洗规则:清洗产品名称中的格式内容

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第十章 一、企业资金分析与预测(资金存量分析),任务1:集团资金存量分析

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第十章 一、企业资金分析与预测(资金来源分析)任务1:现金流构成分析

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第四章 二、数据集成:Python应用,任务1:python关联:销售数据与销售区域关联

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第四章 二、数据集成:Python应用,任务2:python合并:两家企业利润合并

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第四章 一、数据集成:数据分析系统应用,任务1:数据关联:业务数据关联

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第四章 一、数据集成:数据分析系统应用,任务2:数据关联:财报数据关联

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第四章 一、数据集成:数据分析系统应用,任务3:数据合并:业务数据合并

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第四章 一、数据集成:数据分析系统应用,任务4:数据合并:财报数据合并

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第五章 一、数据可视化:Python应用,任务1:查看数据表

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第五章 一、数据可视化:Python应用,任务1:绘制一个简单的饼图

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第五章 一、数据可视化:财务看板,任务1:数据集成

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第五章 一、数据可视化:财务看板,任务2:营业收入趋势图

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第五章 一、数据可视化:经营看板,任务1:5年销售总额

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第五章 一、数据可视化:经营看板,任务2:客户数量统计

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第九章四、价格维度分析,任务1:现金牛产品销售价格历史趋势分析

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