財(cái)務(wù)報(bào)表分析 課件 第10章：大數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)報(bào)表分析

第10章：大數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)報(bào)表分析大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)分析工具大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響0102大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)應(yīng)用場(chǎng)景03第10章：大數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)報(bào)表分析學(xué)習(xí)目標(biāo)與重難點(diǎn)了解智能會(huì)計(jì)的發(fā)展趨勢(shì)和轉(zhuǎn)型要求了解大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表分析的影響掌握大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)與應(yīng)用掌握數(shù)據(jù)可視化的技術(shù)與應(yīng)用學(xué)習(xí)目標(biāo)：重點(diǎn)與難點(diǎn)：重點(diǎn)：大數(shù)據(jù)及智能會(huì)計(jì)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在財(cái)會(huì)領(lǐng)域的應(yīng)用，數(shù)據(jù)可視化工具在財(cái)會(huì)領(lǐng)域的應(yīng)用難點(diǎn)：大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，數(shù)據(jù)思維和數(shù)字能力的培養(yǎng)，分析技術(shù)和可視化工具的應(yīng)用引例0ChatGPT來(lái)勢(shì)洶洶，未來(lái)會(huì)計(jì)人會(huì)被AI取代嗎2023年11月30日，由美國(guó)人工智能實(shí)驗(yàn)室OpenAI推出一款名為ChatGPT的聊天機(jī)器人橫空出世，它功能強(qiáng)大，上知天文下知地理，能寫代碼能寫論文，甚至能給出情感建議。ChatGPT和相關(guān)人工智能技術(shù)的應(yīng)用在業(yè)界掀起了驚濤駭浪，專家表示，這可能會(huì)威脅到一些工作崗位，尤其是白領(lǐng)工作。會(huì)計(jì)真的會(huì)被取代嗎？其實(shí)幾年前，全球四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所中的德勤、普華永道和安永就相繼推出了財(cái)務(wù)智能機(jī)器人方案，各大企業(yè)也在積極的進(jìn)行著數(shù)智化轉(zhuǎn)型工作。在人工智能與會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)不斷結(jié)合的情況下，生成式AI將取代大部分財(cái)務(wù)基礎(chǔ)工作，同時(shí)也在“逼”著我們轉(zhuǎn)型，財(cái)務(wù)行業(yè)中廣泛涉及分析、預(yù)測(cè)和統(tǒng)籌的領(lǐng)域才是我們未來(lái)的發(fā)展方向。資料來(lái)源：StockSnips公司官網(wǎng)。

ChatGPT來(lái)勢(shì)洶洶，未來(lái)會(huì)計(jì)人會(huì)被AI取代嗎請(qǐng)思考：1.人工智能取代會(huì)計(jì)是空談還是現(xiàn)實(shí)？2.AI的應(yīng)用會(huì)對(duì)財(cái)會(huì)行業(yè)帶來(lái)哪些機(jī)遇和挑戰(zhàn)？3.財(cái)務(wù)人員需要掌握哪些技能才不會(huì)被機(jī)器人取代？4.財(cái)務(wù)人員未來(lái)的轉(zhuǎn)型方向有哪些？大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響01大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響數(shù)智技術(shù)的發(fā)展對(duì)會(huì)計(jì)理論與實(shí)務(wù)帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)，也對(duì)會(huì)計(jì)從業(yè)人員的能力框架提出了新的要求。早在2006年，歐洲委員會(huì)提出的《終身學(xué)習(xí)的關(guān)鍵能力歐洲參考框架》就將數(shù)字能力確定為八大關(guān)鍵能力之一。2013年，全球商學(xué)院教育質(zhì)量認(rèn)證AACSB修訂了對(duì)會(huì)計(jì)學(xué)生數(shù)據(jù)分析知識(shí)和技能的要求?！稌?huì)計(jì)改革與發(fā)展“十四五”規(guī)劃綱要》《會(huì)計(jì)信息化發(fā)展規(guī)劃（2021-2025）》《會(huì)計(jì)行業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃（2021-2025）》中紛紛強(qiáng)調(diào)數(shù)智時(shí)代產(chǎn)教融合智能會(huì)計(jì)方向的轉(zhuǎn)型與人才培養(yǎng)。1.1數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)據(jù)思維的技能要求

數(shù)據(jù)分析有助于企業(yè)生產(chǎn)力和資源使用效率的提升，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此，數(shù)字時(shí)代，會(huì)計(jì)人員不僅需要學(xué)習(xí)傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)知識(shí)、財(cái)務(wù)知識(shí)與審計(jì)知識(shí)，更應(yīng)該培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的思維和能力。具有數(shù)據(jù)思維的會(huì)計(jì)人員一方面可以幫助企業(yè)提高價(jià)值，另外一方面也能在激烈的人才競(jìng)爭(zhēng)中確保自己的優(yōu)勢(shì)。

那么，具有數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)據(jù)思維的人員應(yīng)該具備哪些技能呢？大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響第一，建立數(shù)據(jù)分析思維，能夠認(rèn)識(shí)到在什么時(shí)候、什么情況下需要使用哪些數(shù)據(jù)分析來(lái)解決具體的業(yè)務(wù)問題第二，擁有數(shù)據(jù)分析能力，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量判斷、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等。數(shù)據(jù)質(zhì)量判斷包括數(shù)據(jù)的完整性、可信性和有效性等；數(shù)據(jù)清洗包括數(shù)據(jù)分析前的所有準(zhǔn)備工作；數(shù)據(jù)處理包括篩選、排序、合并等處理方法；數(shù)據(jù)分析包括通過(guò)描述性分析、統(tǒng)計(jì)性分析等手段，得出結(jié)論并提出建議第三，提升數(shù)據(jù)可視化水平。根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，根據(jù)不同的需求，采用合適、有效的方式向不同的決策者報(bào)告數(shù)據(jù)分析結(jié)果。大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響1.2大數(shù)據(jù)時(shí)代會(huì)計(jì)人員的角色定位

數(shù)據(jù)資源成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵要素和重要引擎，所蘊(yùn)含的價(jià)值無(wú)法估量。企業(yè)會(huì)計(jì)部門作為與各種數(shù)據(jù)、信息、資料直接接觸的部門，如果能夠充分利用數(shù)據(jù)資料，進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析并得出有價(jià)值的結(jié)論，將為企業(yè)信息使用者提供更決策有用的信息資料，便于利益相關(guān)者進(jìn)行決策。明確闡述商業(yè)問題溝通數(shù)據(jù)需求，了解數(shù)據(jù)質(zhì)量基于數(shù)據(jù)導(dǎo)向，闡述結(jié)論，提出建議向管理團(tuán)隊(duì)匯報(bào)，展示分析成果圖

會(huì)計(jì)人員跟數(shù)據(jù)相關(guān)的日常工作大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響與傳統(tǒng)環(huán)境不同，當(dāng)前會(huì)計(jì)人員面臨的是海量規(guī)模的“結(jié)構(gòu)化＋非結(jié)構(gòu)化”的新型數(shù)據(jù)形式，其中非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)形式高達(dá)70%。這要求財(cái)務(wù)人員能夠：快速準(zhǔn)確地從眾多繁雜的數(shù)據(jù)中探尋到有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)處理和分析，反映企業(yè)經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的真實(shí)發(fā)展?fàn)顩r，支持利益相關(guān)者的有效決策需求。能將數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)與會(huì)計(jì)專業(yè)知識(shí)相融合，為經(jīng)營(yíng)決策和投資管理提供業(yè)務(wù)決策支持的智能型財(cái)會(huì)人才。會(huì)計(jì)人員的主要職責(zé)不是主導(dǎo)建立數(shù)據(jù)庫(kù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型或執(zhí)行核心數(shù)據(jù)分析，而是需要建立數(shù)據(jù)思維，掌握數(shù)據(jù)分析并進(jìn)行決策建議的能力。大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響1.3大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)的應(yīng)用場(chǎng)景與發(fā)展趨勢(shì)

大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)綜合取決于企業(yè)實(shí)際應(yīng)用需求、智能技術(shù)發(fā)展、智能財(cái)務(wù)系統(tǒng)普及速度以及大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)配套政策法規(guī)的出臺(tái)等方面。財(cái)務(wù)核算全流程自動(dòng)化系統(tǒng)

以智能感知、OCR、電子發(fā)票、移動(dòng)支付、RPA、數(shù)據(jù)爬蟲、自然語(yǔ)言理解等。通過(guò)使財(cái)務(wù)系統(tǒng)支持電子憑證和非電子憑證的智能化處理，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)憑證處理的前置化。智能財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)

應(yīng)用基于數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜、遺傳算法、XBRL、大數(shù)據(jù)分析、對(duì)話機(jī)器人、智能預(yù)警、智能診斷和虛擬展示等技術(shù)，運(yùn)用數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、模糊數(shù)學(xué)、信息論、控制論、系統(tǒng)論等理論和工具，是一種面向財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)、控制、分析與決策一體化的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響智能財(cái)務(wù)共享服務(wù)平臺(tái)

以數(shù)據(jù)爬蟲、OCR、專家系統(tǒng)、RPA、電子發(fā)票、電子檔案、移動(dòng)計(jì)算、財(cái)務(wù)云、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展示等技術(shù)為基礎(chǔ)。系統(tǒng)不僅實(shí)現(xiàn)了財(cái)務(wù)處理的標(biāo)準(zhǔn)化、集中化、流程化和信息化，并將服務(wù)的內(nèi)容從應(yīng)收應(yīng)付、總賬、資產(chǎn)管理、費(fèi)用報(bào)銷、資金管理等一般事務(wù)性流程領(lǐng)域擴(kuò)展到了稅務(wù)分析、公司治理、資金運(yùn)作、預(yù)測(cè)預(yù)算、內(nèi)部審計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)管理等高價(jià)值流程領(lǐng)域?！皹I(yè)財(cái)管”人機(jī)智能管理平臺(tái)

以云共享、大數(shù)據(jù)處理、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)模型等技術(shù)為基礎(chǔ)，將企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)、財(cái)務(wù)活動(dòng)和其他管理活動(dòng)的深度融合，是基于強(qiáng)人工智能技術(shù)的未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景。業(yè)財(cái)管人員之間的組織和職能劃分將會(huì)消失。同時(shí)需考慮人機(jī)智能下帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)控制和倫理問題。大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響智能財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)

應(yīng)用基于數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜、遺傳算法、XBRL、大數(shù)據(jù)分析、對(duì)話機(jī)器人、智能預(yù)警、智能診斷和虛擬展示等技術(shù)，運(yùn)用數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、模糊數(shù)學(xué)、信息論、控制論、系統(tǒng)論等理論和工具，是一種面向財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)、控制、分析與決策一體化的應(yīng)用。

在該應(yīng)用場(chǎng)景中，系統(tǒng)結(jié)合基于處理規(guī)則的財(cái)務(wù)專家系統(tǒng)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，利用戰(zhàn)略預(yù)測(cè)和決策、戰(zhàn)略計(jì)劃與控制、財(cái)務(wù)分析與報(bào)告、績(jī)效考核與評(píng)價(jià)等方面的模型和方法，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和企業(yè)的業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)自動(dòng)采集、監(jiān)控、挖掘和分析，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策進(jìn)行事前預(yù)測(cè)、事中控制和事后分析提供依據(jù)，該場(chǎng)景中部分功能已在個(gè)別企業(yè)中局部實(shí)現(xiàn)。大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)分析工具02大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)分析工具在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的常用技術(shù)工具，包括數(shù)據(jù)分析工具和數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)工具。數(shù)據(jù)分析包括Python、機(jī)器學(xué)習(xí)和文本分析，數(shù)據(jù)可視化以PowerBI為例。2.1Python數(shù)據(jù)分析方面，Python擁有大量簡(jiǎn)單實(shí)用的工具，應(yīng)用較廣的有NumPy、Matplotlib、Pandas、Seaborn等。實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，為了完成大多數(shù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和呈現(xiàn)工作，通常將它們結(jié)合使用?；赑ython簡(jiǎn)潔、易用、可移植的特性，該工具被廣泛應(yīng)用于多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)用工具特點(diǎn)WebDjangoFlaskWeb2py操作簡(jiǎn)單，使用方便，支持高效、可擴(kuò)展、安全且可移植的快速開發(fā)和自動(dòng)生成管理工具。爬蟲RequestsScrapySelenium數(shù)據(jù)搜集和提取高效，支持自動(dòng)錄制和生成測(cè)試腳本，可用于自動(dòng)化測(cè)試、檢測(cè)、數(shù)據(jù)挖掘等。財(cái)務(wù)領(lǐng)域NumPyPandasMatplotlib高效存儲(chǔ)和處理海量數(shù)據(jù)，支持快速生成各類財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)圖，方便工作展示與匯報(bào)。人工智能PipenvPyTorchCaffe2擁有豐富的自然語(yǔ)言和文本處理庫(kù)，引擎強(qiáng)大，算力較強(qiáng)，可以簡(jiǎn)單高效地進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)分析工具Python的應(yīng)用場(chǎng)景2.2機(jī)器學(xué)習(xí)以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心的人工智能技術(shù)能夠自主、深入地挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值，驅(qū)動(dòng)企業(yè)業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)的數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型。是人工智能的核心，是用計(jì)算機(jī)模擬人類的學(xué)習(xí)、獲取知識(shí)和技能等活動(dòng)，對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)的方式。機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法包括決策樹、隨機(jī)森林算法、邏輯回歸、SVM分類器、Adaboost算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類算法等，應(yīng)用領(lǐng)域包括專家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)據(jù)挖掘、智能機(jī)器人等。大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)分析工具機(jī)器學(xué)習(xí)的分析方法監(jiān)督學(xué)習(xí)（SupervisedLearning）預(yù)先將計(jì)算機(jī)要學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，已知輸入和輸出結(jié)果之間的關(guān)系，根據(jù)這種關(guān)系對(duì)已有的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，逐漸得到最優(yōu)模型。監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)是允許事先定義編碼規(guī)則，邏輯簡(jiǎn)單，目標(biāo)明確，可用于海量數(shù)據(jù)的研究，精確度較高。非監(jiān)督學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)相比，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要為數(shù)據(jù)賦予標(biāo)簽，缺乏具有明確目的的訓(xùn)練方式，無(wú)法提前預(yù)知結(jié)果，也很難量化預(yù)測(cè)效果。能加速數(shù)據(jù)的標(biāo)注與分類，降低人工工作量，但其缺點(diǎn)為“標(biāo)注”需要加以解讀才可以賦予“標(biāo)注”的意義，同時(shí)訓(xùn)練過(guò)程還需要大量的調(diào)參。大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)分析工具強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于描述和解決智能體（Agent）在與環(huán)境的交互過(guò)程中通過(guò)學(xué)習(xí)策略以達(dá)成回報(bào)最大化或?qū)崿F(xiàn)特定目標(biāo)的問題。遷移學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，就是把為任務(wù)A開發(fā)的模型重新使用在為任務(wù)B開發(fā)模型的過(guò)程中。遷移學(xué)習(xí)是通過(guò)從已學(xué)習(xí)的相關(guān)任務(wù)中轉(zhuǎn)移知識(shí)，以改進(jìn)要學(xué)習(xí)的新任務(wù)。大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)分析工具文本分析財(cái)會(huì)領(lǐng)域常用的文本信息來(lái)源包括社交網(wǎng)絡(luò)類文本、上市公司披露類文本、媒體報(bào)道類文本以及其他類文本。文本分析的流程大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)分析工具文本分析的優(yōu)劣勢(shì)

優(yōu)勢(shì)：提供了文本形式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，豐富了數(shù)據(jù)類型；拓展了研究邊界，提供了新的工具、變量和指標(biāo)；提供了新的研究視角，促進(jìn)科技發(fā)展；提供更多有效信息，提高資本市場(chǎng)的雙向匹配效率。

劣勢(shì)：文本信息本身并不明確，必須經(jīng)過(guò)加工處理才能用于計(jì)量分析，而這會(huì)引入噪音甚至錯(cuò)誤，同時(shí)數(shù)據(jù)處理的可重復(fù)性存疑；本數(shù)據(jù)大多數(shù)缺乏權(quán)威來(lái)源，數(shù)據(jù)來(lái)源存疑；文本數(shù)據(jù)量很大，現(xiàn)有的計(jì)量分析方法并不一定適用；對(duì)研究者的編程和數(shù)量分析能力有較高的挑戰(zhàn)等。大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)分析工具PowerBIPowerBI可以輕松連接到各種數(shù)據(jù)源，支持在一個(gè)視圖中瀏覽和分析本地?cái)?shù)據(jù)和云端數(shù)據(jù)，可以在任何設(shè)備上他人共享協(xié)作并自定義儀表板和交互式報(bào)表，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整理和可視化的全流程，以便實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的決策。優(yōu)點(diǎn)主要體現(xiàn)在：易于使用，集成功能，多個(gè)版本，PowerBI提供多種選項(xiàng)來(lái)滿足不同的需求，對(duì)于小公司或單個(gè)用戶，免費(fèi)的PowerBI選項(xiàng)將滿足大多數(shù)需求。缺點(diǎn)是它只能作為BI工具使用，無(wú)法與企業(yè)內(nèi)的其他系統(tǒng)結(jié)合在一起，且目前市場(chǎng)中與其功能類似的軟件較多，具有較大的可替代性。大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)分析工具大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)應(yīng)用場(chǎng)景03大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)應(yīng)用場(chǎng)景3.1機(jī)器學(xué)習(xí)在財(cái)報(bào)分析中的應(yīng)用財(cái)務(wù)舞弊分析預(yù)測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)擅長(zhǎng)的正是經(jīng)過(guò)模型訓(xùn)練后，通過(guò)提取這些財(cái)務(wù)指標(biāo)的異常識(shí)別企業(yè)財(cái)務(wù)舞弊的指標(biāo)具體盈利能力、流動(dòng)性、營(yíng)運(yùn)能力等，主要與收入、成本和費(fèi)用相關(guān)。其他信息分析研究支持管理決策通過(guò)建立基于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的成本預(yù)測(cè)機(jī)制能夠掌握準(zhǔn)確的成本及項(xiàng)目信息，為企業(yè)管理提供支持。協(xié)助組織管理基于機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)企業(yè)財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，達(dá)到其他增值目的。3.2文本分析在財(cái)報(bào)分析中的應(yīng)用國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則理事會(huì)曾提出公司報(bào)告包的概念，特指與實(shí)體財(cái)務(wù)報(bào)表同時(shí)公開發(fā)布一份或多份文件，向財(cái)務(wù)報(bào)表使用者傳達(dá)財(cái)務(wù)狀況，且這些信息在公司網(wǎng)站或其他地方或文件中可以查閱（IASB2017：第4.23段）。

文本分析在財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的應(yīng)用可以歸納為信息品質(zhì)分析、行為分析與預(yù)測(cè)兩大主線，兩者相互聯(lián)系，密不可分。

信息品質(zhì)主要體現(xiàn)為企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表的可讀性、情緒等特征，行為分析與預(yù)測(cè)則側(cè)重于與企業(yè)行為相關(guān)的因素，如財(cái)務(wù)舞弊、核心競(jìng)爭(zhēng)力、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、公司的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、資本市場(chǎng)反應(yīng)、未來(lái)價(jià)值與發(fā)展等。大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)應(yīng)用場(chǎng)景信息品質(zhì)分析企業(yè)財(cái)務(wù)信息的品質(zhì)反應(yīng)了投資者獲取文檔中信息的難易程度，而這與公司信息披露、信息環(huán)境和市場(chǎng)對(duì)信息的反應(yīng)密切相關(guān)。從全局來(lái)看，對(duì)大樣本文本數(shù)據(jù)的分析能夠提供不同行業(yè)、規(guī)模、性質(zhì)的企業(yè)在財(cái)務(wù)報(bào)表內(nèi)容的結(jié)構(gòu)、篇幅等方面的異同，對(duì)內(nèi)可以優(yōu)化企業(yè)財(cái)務(wù)信息披露的質(zhì)量，對(duì)外則可以提高投資者對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表信息的理解程度。行為分析與預(yù)測(cè)現(xiàn)有研究認(rèn)為，存在欺詐的公司年報(bào)在用詞的語(yǔ)態(tài)、詞性、情緒與主題上與正常報(bào)告存在著顯著的不同。除此之外，分析與預(yù)測(cè)中最有價(jià)值的是文本中蘊(yùn)含的增量信息。大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)應(yīng)用場(chǎng)景3.3PowerBI在財(cái)報(bào)分析中的應(yīng)用

PowerBI主要可以應(yīng)用于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、營(yíng)銷活動(dòng)、銷售業(yè)務(wù)、人力資源等方面的可視化分析以及企業(yè)的IT系統(tǒng)集成化。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可視化分析用戶可以快速、輕松地獲取外部和本地的各種數(shù)據(jù)源，匯集成完整信息，利用其功能建立不同數(shù)據(jù)之間的邏輯鏈接，以此快速完成對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)、收入、盈利、資本支出、費(fèi)用情況的分析。營(yíng)銷活動(dòng)可視化分析利用PowerBI的交互式儀表板，可以將市場(chǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榍袑?shí)可行的戰(zhàn)略決策。大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)應(yīng)用場(chǎng)景銷售業(yè)務(wù)可視化分析PowerBI有助于制定以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的決策依據(jù)。銷售業(yè)務(wù)分析中，可以