大數據與智能會計分析前言本課程教材基于深圳哲睿公司開發的《企業大數據經營分析與預測軟件》，采用最新企業案例，圍繞企業經營分析與預測方法，結合上市公司真實數據，詳細介紹企業大數據智能分析相關原理和系統操作，從理論和操作兩方面的編寫。適合普通高等院校會計、財管、商貿類專業的學生學習使用，也可供各級科研院所、企業事業單位內部機構的大數據分析人員培訓使用。第一章 大數據與智能會計概述1.1大數據概述1.2人工智能1.3智能會計1.4系統簡介與功能1.5大數據與智能會計分析系統安裝學習目標

通過本章學習,了解大數據以及智能會計的概念，了解大數據與智能會計分析系統與功能、大數據與智能會計分析系統如何安裝使用等內容。1.1大數據概述1.1.1大數據的定義

研究機構Gartner：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。1.1.2大數據的特征

1.容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。2.種類（Variety）：數據類型的多樣性。3.速度（Velocity）：指獲得數據的速度。4.可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。5.真實性（Veracity）：數據的質量。6.復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道。7.價值（Value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值。1.1.3大數據的結構大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據系統的認知大數據，著手從三個層面來展開：第一層面是理論第二層面是技術第三層面是實踐1.1.4大數據的應用洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

谷歌（Google）流感趨勢（Google

Flu

Trends）利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

統計學家內特·西爾弗（Nate

Silver）利用大數據預測2012美國選舉結果。麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。梅西百貨的實時定價機制。……..1.1.5大數據的意義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。

企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。1.1.6大數據的趨勢趨勢一：數據的資源化趨勢二：與云計算的深度結合趨勢三：科學理論的突破趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立趨勢五：數據泄露泛濫趨勢六：數據管理成為核心競爭力趨勢七：數據質量是BI（商業智能）成功的關鍵趨勢八：數據生態系統復合化程度加強1.1.7大數據分析

大數據概念應用到IT操作工具產生的數據中，大數據可以使IT管理軟件供應商解決大廣泛的業務決策。

大數據分析的產生旨在于IT管理，企業可以將實時數據流分析和歷史相關數據相結合，然后大數據分析并發現它們所需的模型。反過來，幫助預測和預防未來運行中斷和性能問題。1.2人工智能

人工智能（Artificial

Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等……1.2.1人工智能的定義

尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”

人工智能是二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。1.2.2人工智能的研究價值

復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。1.2.3人工智能的應用1．實際應用2．學科范疇3．涉及學科4．研究范疇5．意識和人工智能1.2.4人工智能的技術研究1．技術平臺2．實現方法1.3智能會計1.3.1智能會計的概念

智能會計是在會計數字化轉型與智能化應用過程中不斷發展起來的新一代會計。它以人工智能等高科技作為基礎設施與核心要素實現人工智能與會計全面融合，并不斷賦能會計組織，提升會計組織的服務效率，拓展會計服務職能，最終實現會計組織價值與顛覆性創新。1.3.2智能會計的應用現狀1．提高了工作效率。2．降低了會計處理難度3．存在一定的安全隱患1.3.3基于大數據的智能會計

在大數據、云計算與會計相結合的真摯下，構建出虛擬化、云計算的會計信息系統，會計人員可以利用服務器群或云資源池或其他基礎設施采集、存儲和分析大量的財務信息。智能化云會計主要體現出以下方面的優勢：1．低價優勢。2．共享優勢。3．快捷優勢。4．智能優勢。5．安全優勢。1.4系統簡介與功能1.4.1系統簡介

“企業大數據經營分析與預測系統”（BIA）是基于上市公司類財務數據庫基礎上，通過對企業經營數據進行整合，將即時查詢、財務報表分析、企業經營預測、經營建模、價值投資、風險分析與預警、自定義分析等多種功能融為一體的智能性分析與預測平臺圖1-1系統應用架構1.4.2系統特色1．成熟產品、性能穩定，擴展性與集成開放性強；

2．囊括大量底層商務模型，700多種數理和統計函數，以及1000多種管理財務比率指標分析,包括基礎統計、概率數理統計和矩陣多元統計三層分析技術；

3．通用數據維護技術，支持用戶新增數據表和字段，以及支持表間和字段間的關聯；

4．美國最新商業智能（Business

Intelligence，簡稱：BI）控件，實現數據和圖形的智能化、多維立體化和在線實時查詢與分析，為決策提供支持，并且可以動態模擬企業經營預測及自動生成圖文報告；

5．可視化界面，圖表豐富，操作簡單易用，自動保存操作結果，運行高速且資源占用低；

6．處于國際前沿的財務分析模型、經濟學模型、投資評價模型、平衡積分卡和數理統計技術的充分運用；

7．自定義財務指標支持單個指標定義和指標組定義，并可以實現序列化。如自由現金流量、阿塔曼模型等；

8．可實現經營風險預警和監控，如財務分析、價值評估、競爭力及可持續發展分析、投資項目預測；

9．可依據所提供上市公司的歷年數據及行業參考數據來進行即時的行業引力與對比分析、競爭力評價等；

10．提供智能自定義建模工具，能簡便完成可個性化的分析模型，同時，支持動態經營模擬和虛擬企業平臺運行。1.4.3功能模塊簡介功能模塊內容作用企業經營預測現金流量分析對影響現金流量的因素分析，反映企業財務狀況變動、償債能力、資金周轉和利潤實現，決定企業財務方向。范霍恩可持續發展分析依據可持續發展模型，計算可持續發展比率及結構，分析、預測財務平衡下的可持續發展能力。希金斯可持續增長模型，是制定財務增長戰略目標的較為有效的方法，它是利用模型尋找一個適當的銷售增長平衡點，與經濟增加值（EVA）結合應用波特矩陣，建立財務戰略矩陣。企業競爭力分析通過產品生命周期分析，結構行業引力分析，來分析企業的競爭力及走勢，并和同行業客戶進行比較。經濟增加值分析對各因素進行動態模擬，進行結構和敏感性分析，考察各因素的作用和承受能力。經營協調性分析就是將協調性指標逐層分解，并通過動態模擬工具，實現指標的因素和結構分析。系統還支持行業協調性分析功能模塊內容作用企業經營預測杜邦財務體系分析分別進行傳統杜邦財務體系分析和修正杜邦財務體系分析，全面評價企業的財務狀況和經營成果。流動性經營效率分析構建管理資產負債表，建立新型流動性評價體系，對不同企業、不同行業進行融資戰略的構建和評價分析。財務預測與決策預測未來財務報表，來預測企業各項財務比率指標和企業未來的現金流量和融資需求。盈余質量分析提供了測量盈余管理和盈余質量分析的四種模型，包括：瓊斯模型、擴展瓊斯模型、K-S模型(Kang

and

Sivaramakrishnan)、邊際模型。資產組合分析馬茨維庫資產組合，應用二次規劃依次計算收益和風險組合。功能模塊內容作用評價模型阿塔曼投資模型采用7個指標進行企業投資評價、應收賬款的管理和內部控制等，評價客戶信用價值，預測是否破產。切斯爾投資模型采用6個指標判斷企業經營質量的高低。駱駝評級模型運用5個等級評價商業銀行的信用風險和對企業進行信用評價。沃斯頓價值模型屬于經驗回歸模型，預測企業未來幾年發展期的市場評估價值。卡普蘭-厄威茨模型突出企業規模和利潤的穩定性兩個重要指標，分析企業的信用等級和財務狀況。沃爾信用指數運用7種財務比率進行線性組合并比較分析，評價企業的信用水平。拉巴波特價值模型這種方法把公司的評估價值分為預測期內的現金流量的現值、殘值折算以后的現值和有價證券三部分。價值評估的過程就是分別計算三部分價值的過程功能模塊內容作用灰色關聯分析通過因素間發展態勢相似或相異程度衡量因素間的接近程度，判斷變化趨勢的接近。智能分析評級評分平臺對不同類型指標歸一化，分析客戶、供應尚評價、部門考核和定性指標的定量分析。平衡計分卡分析運用財務、客戶與市場、內部經營過程和學習與發展四個方面構建考核和評價體系。主成分分析及因子分析用少數幾個潛在的相互獨立的主成分指標進行線性組合表示多個實測指標的主要信息。熵值分析判斷一個事件的隨機性及無序程度，也可判斷某個指標的離散程度，分析指標對綜合評價的影響。行業引力分析確定全部行業指標組合的平均最大值和最小值，分析并計算行業在全部行業中的地位，確定其行業引力。馬爾可夫分析是一種基于狀態概率的分析、預測和決策方法，通過馬爾可夫鏈，根據事件的目前或以往狀況概率預測其將來各個時刻（或時期）變動狀況或未來穩定狀態下的分布概率。溫特斯模型是溫特斯于20世紀60年代提出的，該方法是把具有線性趨勢、季節變動和不規則變動的時間序列進行因素分解，并與指數平滑法結合起來的狀態空間模型。功能模塊內容作用智能分析可拓集合分析其數據處理是用可拓集合的關聯函數值——關聯度的大小來描述各種特征參數與識別對象的從屬關系，從而把屬于或不屬于的定量描述擴展為定量描述。風險分析與預警風險預警雷達圖通過對企業風險預警指標的監測，獲取其預警信息，從而能夠采取相應的措施規避風險，使得企業能夠健康、快速成長。定量風險分析是運用企業財務和經營數據，對企業風險狀況進行分析評價，了解風險因素的構成，從而制定相應的改進措施綜合經濟指標通過對企業的各個方面進行綜合評價，并對其指標進行貢獻度分析，使得能夠從整體上認識企業的優劣勢，從而更有針對性地制定企業的發展規劃。偏最小二乘回歸二代回歸技術，克服傳統回歸多重共線性等弊端。PLS結構方程與上市公司數據庫結合，可快速運行模型，檢驗模型效果。模型可自定義。數據包絡分析包含C2R模型和C2GS2模型有效解決規模效率和技術效率問題。功能模塊內容作用最新標準化數據技術系統運用極值線形模式、均值標準差模式、對數

Logistic模式、模糊量化模式四種方法進行分析。其他新型BI（商業智能工具）在客戶端構建數據立方體，結合綜合查詢平臺，提供高性能的數據訪問和強大的在線分析處理功能。自定義分析包含自定義合成現金流量表、財務指標、財務報表稽核、管理資產負債表，通過財務模型建模和查詢構建工具，

實現全面的綜合查詢。SQL構建圖（SQLBuilder）人性化的操作借口，簡單地操作各種數據庫，隨時生成

SQL語句，在多功能查詢狀態下直接運行存儲過程。自定義財務建模及虛擬企業工具自定義財務模型，自行設計分析評價指標組合和評價公式，系統自動生成評價模型，分析所有客戶。報告生成器提供高素質的經濟活動、投資價值及信用分析報告，將分析結果轉為分析報告并以Word/Excel形式反映。系統管理通過對系統相關參數的設置以及系統相關數據表的維護，使得系統能夠提供更加全面、真實、及時地提供數據，

各部門員工能夠在其職責范圍內便利地使用該系統，從

而能夠有效地提升企業的生產經營效率。1.5大數據與智能會計分析系統安裝1.5.1系統安裝盤1．企業經營分析與預測系統安裝文件；

2．數據庫文件：Rsq1_Data.MDF、Rsq1_Log.LDF和Rsq2_Data.MDF、Rsq2_Log.LDF四個文件，實際是兩個數據庫，Rsq1是客戶自身財務數據庫和系統參數數據庫；Rsq2是上市公司財務數據庫，這是客戶進行分析的對照數據庫；1.5.2安裝環境要求

1．服務器端：WINDOWS

Server

2003或以上版本+SQLServer.2005（安裝SP4）+.net

frame

work

4.0；

2．客戶端：簡體中文版WINDOWSXP或以上版本+.net

frame

work4.0。1.5.3安裝系統1．客戶端安裝2．系統初始化（1）完成安裝后，雙擊桌面的“企業經營分析”圖標，啟動軟件。（2）在用戶名中輸入“sa”，點擊之后出現的“初始化”按鈕：圖1-2啟動軟件初始化

（3）出現系統初始化界面后，輸入服務器名稱，數據庫名稱在下拉菜單中選取，數據庫用戶名稱“sa”，數據庫密碼（SQL安裝中步驟7所確定的密碼）：圖1-3初始化設置

（4）點擊“測試數據庫”，出現如下界面，表明數據庫連接成功。若出現“系統初始化錯誤”，則需要再檢查上述各填入名稱和密碼是否有誤：圖1-4測試數據庫成功（5）之后點擊“保存文件”，出現如下界面后，表示系統初始化成功：圖1-5保存文件設置完畢（6）關閉系統初始化界面。插入網絡加密鎖，重新轉入軟件登錄界面，輸入用戶名和密碼，即可進入軟件。3．賬戶分發

系統使用智能客戶端方式，可以實現非接觸式分發。可采用以下兩種方式進行分發：（1）直接拷貝（2）通過瀏覽器分發4．更改密碼

首先錄入用戶名和原密碼，單擊“修改密碼”，登錄窗體會出現新密碼文本框，錄入新密碼，再單擊“確定”，系統會提示是否保存新密碼，單擊“是”，系統更改了密碼，并進入主頁面，以后用戶進行系統時，必須使用新密碼了。思考與練習1．大數據的定義和特征是什么？2．大數據的意義和趨勢有哪些？3．人工智能的研究價值和應用有哪些？4．智能會計的應用現狀有哪些？5．基于大數據的智能會計的優勢有哪些？6．企業大數據經營分析與預測系統有哪些功能？7．大數據與智能會計分析系統如何安裝？第二章財務報表分析第2章財務報表分析2.1財務報表分析理論2.2報表轉換與數據維護2.3財務報表分析操作學習目標通過本章學習，了解財務報表分析理論相關理論知識；掌握報表轉換與數據維護如何使用；掌握財務報表分析如何使用軟件系統操作，比如財務報表稽核、多功能比較、結構財務報表、財務比率數據表等內容。2.1財務報表分析理論2.2.1財務報表分析的基本方法一般來說，財務報表分析的基本方法主要有四種，即比較分析法、比率分析法、百分比分析法和因素分析法。2.2.2財務報表稽核財務報表稽核主要是通過兩期或多期財務報表合成現金流量表和計算各種財務指標變化值，來驗證各類報表數據是否平衡，各類報表數據是否合理，有無不正常變化。BIA系統的稽核方法是與人民銀行《貸款五級分類》中的分析方法是相一致的。在BIA系統中，財務報表稽核的內容是預先設定好的，系統默認的有兩方面內容：一是合理性檢驗，即對財務報表指標數值是否合理進行檢驗。具體包括超折舊檢驗、實際分配利潤檢驗和未分配利潤比較檢驗；二是均衡性檢驗，即檢驗財務指標間的勾稽關系。2.2.3多功能比較多功能比較是多用戶/多期指標比較的總稱，它包括：將一個企業的多期財務指標進行比較；將多個企業的多期財務指標進行比較；將多個或一個企業的多期財務指標和其行業平均指標進行比較。這種比較包括了環比和定比，環比是指將本期數據與前一期數據進行比較，而定比是指將本期數據與前一固定時期的數據進行比較，定比中分母上的前一固定時期數據是固定不變的。2.2.4結構財務報表結構財務報表是百分比分析法在財務報表分析中的具體應用和表現。結構財務報表是指反映各項財務指標分別占本類別的比率和占總類別的比率的財務報表，包括結構資產負債表、結構損益表和結構現金流量表等。2.2.5財務比率數據表財務比率是指不同財務指標經過加、減、乘、除等運算而形成的具有不同意義的新指標，它可以反映企業不同方面或更深層次的經營狀況。如前所述，我國一般將財務比率分為四類，即償債能力比率、營運能力比率、盈利能力比率和發展能力指標。在BIA系統中，系統為客戶默認了九大類60多種財務比率指標，當然用戶也可以根據需要自定義財務比率指標，除了包含了上述四

類財務比率，BIA系統還新增了銷售成果分析（商品銷售率）、資本構成分析、試驗（存貨增長率）、自由現金流量分析和綜合財務比率（經濟增加值EVA）。2.2.6合成現金流量表比較現金流量表是指反映企業在一定會計期間現金和現金等價物流入和流出的報表。根據財政部關于現金流量表編制的說明，現金流量表的編制是通過對企業各種總分類賬的綜合、匯總得出的。而合成現金流量表則是通過對不同時期的資產負債表和損益表中各類指標的變動值推理得出的。2.2.7財務構成圖財務構成圖是以圖形的形式來反映企業的財務結構，它通常包括主要資產構成圖、主要負債構成圖、股東權益構成圖、利潤來源構成圖以及成本費用構成圖。2.2.8財務指標排序比較財務指標排序比較是指確定各種財務指標，包括自定義的比率指標，在全部行業或所在行業中的排序和地位。在BIA系統中，用戶可以針對任意財務指標或指標組合，在系統數據庫內進行排序比較。2.2報表轉換與數據維護2.2.1報表格式轉換報表格式轉換是《報表轉換及數據維護》窗體的一個子項，主要功能是進行財務報表格式的轉換，包括新增、修改和刪除財務報表的格式轉換。（1）選擇分析客戶圖2-1選擇分析客戶圖2-2報表格式轉換（2）新增報表格式轉換圖2-3新增報表格式轉換（2）修改報表格式轉換圖2-4修改報表格式轉換（3）刪除報表格式轉換圖2-5刪除報表格式轉換2.2.2報表數據維護依次單擊——會出現下述界面。選擇分析客戶的操作同2.2.1所述圖