大数据会计数据分析

大数据与会计专业课程如下：

会计专业课程：会计学、管理学原理、货币金融学、政治经济学、宏观经济学、微观经济学、财务管理、中级财务会计、高级财务会计、会计信息系统等。

数学统计课程：数学分析I（理科）、数学分析II（理科）、高等代数I（理科）、高等代数II（理科）、概率论（理科）、数理统计／统计学（理科）。

计算机类课程：大学计算机基础、数据库原理与应用、数据结构与算法、机器学习与数据挖掘、计算机程序设计语言：Python等。

就业方向

毕业生适合在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，更能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。

1. Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。

2.数据挖掘、数据分析＆机器学习方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。

大数据与会计专业是在现在的发展趋势下会计专业改革发展而来，在原来的会计专业的基础上，加入了对数据的处理与分析等，更重视利用会计信息进行决策的功能。

大数据与会计专业是适应当今人工智能与大数据时代会计业务的专业，旨在培养具备会计财务专业理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能与IT信息技术“文理工”专业知识和技术技能综合为一身的新型高端复合型会计人才。大数据会计专业就业方向为在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，也能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作

大数据与会计主要学习的课程包括基础会计、财务会计、成本会计、管理会计、智能财税、会计信息系统运用、行业会计、出纳实务、经济法、理财规划、纳税筹划、互联网+会计综合实训、Excel在会计中的应用、ERP财务业务一体化等。大数据与会计会计学与大数据相结合的专业，从发展趋势来说是个不错的选择。大数据与会计属于交叉学科，学习的内容包括统计学、数学及计算机三大学科。大数据会计同时也需要学习数据采集、分析及软件处理，数学建模软件、计算机编程语言等课程。大数据与会计专业培养掌握会计基本理论和方法，熟悉经济、管理等相关知识，精通会计业务核算、财务分析和会计信息技术应用能力，能够胜任企事业单位出纳、会计、财务管理、办税会计等职业岗位，尤其是适应会计中介服务行业（代理记账、财税咨询、会计师事务所、税务师事务所等）、餐旅行业和商贸企业的财会岗位，3-5年内能够胜任财务主管、财务经理等岗位，5年后可以成为会计师、高级会计师、注册会计师的高素质技术技能型专门人才。毕业生适合在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，更能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。会计学（大数据方向）就业方向 会计学（大数据方向）实验班学生不仅具备传统会计财务业务领域专业理论知识，而且具备大数据分析与处理技术、计算机人工智能与IT信息技术等理工科专业技术技能。毕业生适合在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，更能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。 大数据与会计是干什么的 大数据与会计是适应当今人工智能与大数据时代会计业务和会计信息日益呈现海量数据处理、实时云计算化、会计智能决策等新型会计业务特征具备会计财务专业理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能与IT信息技术 “文理工”专业知识和技术技能综合为一身的新型高端复合型会计人才。适合在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，更能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。会计大数据的含义 1、大数据可以用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因。2、大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。3、大数据也称为巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。4、大数据的特点是数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。 大数据会计就业方向 本方向实验班学生不仅具备传统会计财务业务领域专业理论知识，而且具备大数据分析与处理技术、计算机人工智能与IT信息技术等理工科专业技术技能。毕业生适合在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，更能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。

1、垂直分析：主要是分析总体与部分之间的比例，对于某个项目占总体报表项目的比重，又叫做结构分析。

第一步，首先计算确定财务报表中各项目占总额的比重或百分比。第二步，通过各项目的占比，分析其在企业经营中的重要性。一般项目占比越大，其重要程度越高，对公司总体的影响程度越大。第三步，将分析期各项目的比重与前期同项目比重对比，研究各项目的比重变动情况，对变动较大的重要项目进一步分析。

2、水平分析：主要是横向分析报表中变化率最大的项目，将财务报表各项目报告期的数据与上一期的数据进行对比，分析企业财务数据变动情况。

水平分析进行的对比，一般不是只对比一两个项目，而是把财务报表报告期的所有项目与上一期进行全面的综合的对比分析，揭示各方面存在的问题，为进一步全面深入分析企业财务状况打下了基础，所以水平分析法是会计分析的基本方法。

3、趋势分析：趋势分析，是一种长期分析，计算一个或多个项目随后连续多个报告期数据与基期比较的定基指数，或者与上一期比较的环比指数，形成一个指数时间序列，以此分析这个报表项目历史长期变动趋势，并作为预测未来长期发展趋势的依据之一。

趋势分析法既可用于对会计报表的整体分析，即研究一定时期报表各项目的变动趋势，也可以只是对某些主要财务指标的发展趋势进行分析。

4、比率分析：将两个财务报表数据相除得出的相对比率，分析两个项目之间的关联关系。

财务比率一般分为四类：盈利能力比率，营运能力比率，偿债能力比率，增长能力比率。

5、因素分析：又称连环替代法，用来计算几个相互联系的驱动因素对综合财务指标的影响程度的大小。比如，销售收入取决于销量和单价两个因素，企业提价，往往会导致销量下降，我们可以用因素分析来测算价格上升和销量下降对收入的影响程度。

6、比较分析：包括两个方面，一是企业内部的指标数据分析，比如销售额；二是和最主要的竞争对手进行对比分析，内容包括竞争力、财务能力等。