財務分析學習指導與練習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張莉芳，萬如榮，蔣琰 著

圖書標籤:

• 財務分析
• 財務管理
• 會計學
• 學習指南
• 練習題
• 高等教育
• 教材
• 金融
• 投資
• 分析

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115423566

版次：01

商品編碼：11974025

包裝：平裝

叢書名： 21世紀會計係列教材

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

頁數：194

正文語種：中文

編輯推薦

本書是由編寫《財務分析》教材的老師結閤本門課程的特點和教材的具體內容執筆編寫，其特點錶現如下：
**：內容完整，重點突齣。每一章節均包括知識點迴顧、練習題、練習題參考答案，練習題形式多樣，覆蓋麵廣，包括單項選擇題、多項選擇題、名詞解釋、簡答題、計算分析題和案例分析題等。既是對教材內容的總結和提煉，也是知識鞏固和延伸學習的好助手。
第二，展示清晰，易於學習。在知識點迴顧部分，是在“吃透”章節的內容基礎上，將重要知識點以製圖的方式呈現，力求簡練。這樣既可以凸顯內容之間的內在關聯，又可以避免形式單調，同時幫助學生把握課程整體框架和具體內容。
第三，分析全麵，視野寬廣。每一個案例均具有較強的代錶性和時效性，凝聚瞭作者多年來在財務分析領域積纍的知識和經驗。

內容簡介

該習題集每一章節均包括知識點迴顧、練習題、練習題參考答案，練習題形式多樣，覆蓋麵廣，包括單項選擇題、多項選擇題、名詞解釋、簡答題、計算分析題和案例分析題等。既是對教材內容的總結和提煉，也是知識鞏固和延伸學習的好助手。

作者簡介

張莉芳 南京財經大學會計學院副教授 美國肯塔基大學會計係訪問學者。主要研究方嚮為公司財務與證券市場等。在《山西財經大學學報》《財會通訊》等學術期刊上發錶論文10餘篇。

目錄

基礎篇

第1章　財務分析基本理論　1

第2章　財務分析基礎　9

第3章　財務分析框架與邏輯切入點　18

第4章　戰略分析　34

財務報錶分析篇

第5章　資産負債錶分析　42

第6章　利潤錶分析　80

第7章　現金流量錶分析　93

第8章　所有者權益變動錶分析　119

第9章　閤並財務報錶分析　130

第10章　財務報錶粉飾分析　140

財務分析篇

第11章　財務能力分析　151

第12章　財務綜閤分析　164

前景分析篇

第13章　財務危機預警分析　177

第14章　前景預測與價值評估　186

商業數據挖掘與應用實戰指南 第一章：數據驅動決策的基石 1.1 數據思維的重塑：從傳統業務到數據驅動型組織 在當今瞬息萬變的商業環境中，數據已不再是簡單的記錄載體，而是驅動企業增長和創新的核心資産。本章將深入探討企業如何從傳統的經驗驅動模式嚮現代的數據驅動模式轉型。我們將剖析“數據思維”的內涵，它要求管理者不僅關注財務報錶上的最終數字，更要理解數字背後的邏輯、數據的生成過程及其在業務流程中的作用。我們將通過一係列案例研究，展示那些成功實現轉型的行業領導者，他們如何利用數據洞察力來優化運營效率、發現新的市場機會，並構建起強大的競爭壁壘。 1.2 商業智能（BI）與數據分析的演進曆程 數據分析並非新生事物，但其工具、方法論和應用深度經曆瞭顯著的迭代。本節將梳理商業智能（BI）技術從早期的報告生成工具，發展到如今集描述性、診斷性、預測性乃至規範性分析於一體的復雜係統。我們將介紹關鍵的技術裏程碑，例如OLAP（在綫分析處理）、數據倉庫的構建與演進，以及現代數據可視化工具如何改變數據呈現和決策製定的方式。理解這些演進，有助於讀者構建一個麵嚮未來的數據分析架構藍圖。 1.3 現代數據生態係統概覽：數據源的復雜性與集成挑戰 現代企業的“數據湖”和“數據中颱”正在匯聚來自ERP係統、CRM係統、物聯網設備、社交媒體以及外部宏觀經濟數據等海量異構數據。本章的重點在於解析這個復雜的數據生態係統的構成要素。我們將詳細介紹不同類型數據源的特點（結構化、半結構化、非結構化數據），探討數據治理（Data Governance）在確保數據質量、安全性和閤規性方麵的重要性，並初步介紹數據集成（Data Integration）的基本策略，例如ETL（抽取、轉換、加載）與ELT（抽取、加載、轉換）的適用場景。 --- 第二章：數據采集、清洗與預處理的藝術 2.1 數據采集的技術路徑與策略選擇 高質量的分析始於高質量的數據采集。本章從實操層麵齣發，講解如何根據業務需求選擇閤適的數據采集技術。內容涵蓋API接口調用、數據庫直接查詢、網絡爬蟲技術的倫理與實施，以及實時數據流（如Kafka）的捕獲機製。特彆關注在采集過程中如何確保數據的完整性和及時性，避免“垃圾進，垃圾齣”的分析陷阱。 2.2 數據清洗：從“髒數據”到“可用數據”的蛻變過程 真實世界的數據往往充斥著錯誤、缺失和不一緻。數據清洗是分析工作中耗時最長但至關重要的一環。我們將係統講解處理缺失值（如均值填充、迴歸預測填充）、異常值檢測與處理（如Z-Score、IQR方法、箱綫圖分析）、數據格式統一化（日期、文本編碼）等核心技術。本節將側重於如何製定一套標準化的清洗流程，並利用腳本語言（如Python/Pandas）實現自動化清洗。 2.3 特徵工程：構建分析模型的“魔法配方” 特徵工程是將原始數據轉化為模型可理解、可利用的“特徵”的過程，是決定模型性能的關鍵所在。本章深入探討特徵構造的多種技術：如何進行特徵離散化（Binning）、獨熱編碼（One-Hot Encoding）、特徵交叉（Feature Interaction）以及利用領域知識創建新的衍生變量。對於時間序列數據，我們將講解如何提取有價值的時間特徵，如季節性、趨勢項和滯後變量。 --- 第三章：描述性分析與探索性數據分析（EDA） 3.1 描述性統計量在業務理解中的應用 描述性統計是理解數據分布和集中趨勢的基礎。本章將超越簡單的平均數和中位數，聚焦於如何利用偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）來判斷數據分布形態，理解標準差和方差在衡量業務波動性中的實際意義。我們還將討論百分位數和四分位距（IQR）在識彆業務“異常區間”中的作用。 3.2 數據可視化：講好數據故事的視覺語言 有效的可視化能夠將復雜的數字轉化為直觀的業務洞察。本節將詳細介紹不同業務場景下適用的圖錶類型：對比分析（柱狀圖/條形圖）、趨勢分析（摺綫圖）、分布分析（直方圖/密度圖）、構成分析（餅圖/堆疊圖）和關係分析（散點圖/氣泡圖）。重點在於講解如何設計“有效”的可視化，避免誤導性錶達，並強調交互式儀錶闆（Dashboard）的構建原則。 3.3 探索性數據分析（EDA）的係統方法論 EDA不僅僅是畫圖，而是一個係統的、迭代的過程，用於發現數據中的潛在結構、識彆異常、檢驗假設和指導後續的建模方嚮。本章將提供一個結構化的EDA流程框架，指導讀者如何係統地從多個維度（單變量、雙變量、多變量）對數據集進行“審問”，為後續的假設檢驗和模型選擇奠定堅實基礎。 --- 第四章：預測性建模與機器學習基礎 4.1 監督學習與無監督學習的核心區彆與業務場景 本章為數據挖掘的實戰入門。我們將清晰界定迴歸（預測連續值）和分類（預測離散類彆）等監督學習任務，並與聚類分析（發現自然分組）、關聯規則挖掘等無監督學習任務進行對比。通過具體的業務案例，如客戶流失預測（分類）和銷售額預測（迴歸），幫助讀者明確何時應使用哪種學習範式。 4.2 經典迴歸模型在業務預測中的應用 綫性迴歸是理解變量間綫性關係的基石。本節將詳細介紹如何構建和解釋多元綫性迴歸模型，特彆是如何檢驗模型的假設條件（如多重共綫性、異方差性）。我們將探討如何將迴歸模型應用於資源分配優化和趨勢預測中，並引入正則化技術（Lasso/Ridge）以應對模型過擬閤問題。 4.3 分類算法：從邏輯迴歸到決策樹 分類算法是解決二元或多元決策問題的利器。本章將從邏輯迴歸的概率解釋入手，介紹其在風險評估中的應用。隨後，我們將深入講解決策樹（Decision Trees）的工作原理，以及如何通過剪枝技術來優化樹的泛化能力。此外，還將概述集成學習方法（如隨機森林和梯度提升）如何通過集成多個弱分類器來顯著提升預測精度。 4.4 模型評估與選擇：超越準確率的考量 構建模型後，評估其性能至關重要。本章將係統介紹分類模型評估指標：混淆矩陣（Confusion Matrix）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數和ROC麯綫（Receiver Operating Characteristic Curve）及其下麵積（AUC）。對於迴歸模型，我們將關注均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）。重點在於理解不同業務目標（例如，高召迴率在欺詐檢測中的重要性）如何影響評估指標的選擇。 --- 第五章：高級分析技術與實戰部署 5.1 時間序列分析：洞察動態變化的業務規律 許多關鍵業務指標（如庫存、股價、流量）本質上是時間序列數據。本章將介紹時間序列數據的分解（趨勢、季節性、殘差）方法。我們將講解經典的ARIMA模型族（自迴歸、移動平均）的構建步驟和參數選擇，並介紹如何利用指數平滑法（如Holt-Winters）處理具有季節性的數據。 5.2 客戶細分與推薦係統導論 理解客戶是商業成功的關鍵。本章將聚焦於非監督學習在客戶細分中的應用，重點介紹K-Means聚類算法的工作原理及其在市場區隔中的實際應用。此外，還將初步介紹推薦係統的基礎知識，包括基於內容的過濾（Content-Based Filtering）和協同過濾（Collaborative Filtering）的基本思想，為構建個性化營銷策略打下基礎。 5.3 分析模型的落地與維護（MLOps 概述） 再精確的模型如果不能落地，就毫無價值。本章探討分析成果的商業化路徑。內容包括模型結果的API化部署、性能監控（模型漂移檢測）、反饋機製的建立以及模型定期的再訓練與迭代策略。理解從“Notebook”到“生産環境”的跨越，是實現數據價值閉環的最後一步。 5.4 數據分析的倫理、隱私與閤規性挑戰 隨著數據使用深度的增加，數據倫理和隱私保護成為焦點。本章將討論在進行客戶分析時如何遵守GDPR、CCPA等主要數據隱私法規，以及如何在保持分析效力的同時，采用差分隱私（Differential Privacy）等技術來保護個體信息，確保企業數據的負責任使用。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠幫助我跳齣“數字迷宮”，真正理解財務報錶背後商業邏輯的書籍，直到我發現瞭《財務分析學習指導與練習》。這本書的獨特之處在於，它將財務分析與企業的戰略和運營緊密結閤。它不會讓你枯燥地背誦公式，而是通過一個個生動的故事和案例，讓你明白每一個財務指標背後的商業意義。比如，在講解毛利率和淨利率時，它會結閤不同行業的特點，分析為什麼某些行業的毛利率會普遍高於其他行業，以及企業的經營策略如何影響這些比率。這本書的練習題也非常有深度，它不僅僅是簡單的計算，更側重於對企業經營狀況的洞察。我記得我曾經花瞭很多時間來完成一道關於杜邦分析的題目，通過對企業各個環節的拆解，我纔真正理解瞭企業的盈利是如何層層傳遞和放大的。這本書給我最大的啓示是，財務分析的最終目的不是為瞭得齣幾個數字，而是為瞭更好地理解企業的經營，做齣更明智的商業決策。這本書是為那些想要成為真正懂財務、懂商業的人而量身定製的。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習任何一門技能，光有理論是遠遠不夠的，必須要在實踐中不斷打磨。這本書《財務分析學習指導與練習》恰恰抓住瞭這一點。它的最大亮點在於，它不僅僅是告訴你“是什麼”，更重要的是告訴你“怎麼做”。書中提供的那些練習題，不是簡單的填空題或選擇題，而是非常接近真實商業場景的分析任務。比如，它會提供一份企業的財務報錶，然後要求你從多個角度進行深入分析，找齣潛在的風險和機會。這些題目對我來說，真的是一次又一次的挑戰，也是一次又一次的提升。我記得我花瞭整整一個周末，纔啃下瞭一個關於盈利能力分析的綜閤性練習題，但當我最終完成時，那種成就感是無可比擬的。書中的講解部分，也正是為瞭支撐這些練習而設計的，邏輯清晰，講解透徹，不會讓你在做題時感到茫然。它會告訴你，為什麼要計算這個指標，這個指標說明瞭什麼問題，以及在不同的情況下，這個指標的解讀可能會有什麼不同。這本書就像一位經驗豐富的導師，在你學習的道路上，始終指引著你前進的方嚮。我強烈推薦給所有想要在財務分析領域有所建樹的朋友們！

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始我拿到《財務分析學習指導與練習》這本書，並沒有抱太大的期望。畢竟，財務分析這個話題本身就有些枯燥，加上市麵上類似的“教材”總是韆篇一律，很難讓人提起興趣。但當我翻開這本書，我立刻就被它吸引住瞭。它的語言風格非常生動活潑，不像我之前看過的那些教科書那樣死闆。書中大量運用瞭圖錶和生動的比喻，將那些復雜的財務概念變得易於理解。例如，在講解營運資本管理時，作者用“水龍頭和水槽”的比喻，一下子就讓我明白瞭營運資本對於企業經營的重要性。而且，這本書的練習部分也是一大亮點。它不是簡單地羅列題目，而是設計瞭許多情境模擬，讓我感覺自己就像一個真正的財務分析師，在真實的環境中解決問題。我尤其喜歡書中的“為什麼”部分，它不僅告訴我如何計算，更深入地探討瞭背後的邏輯和影響因素。這對於我這種喜歡刨根問底的人來說，簡直是福音。通過這本書，我不僅掌握瞭財務分析的基本方法，更培養瞭對財務數據的敏感度，以及從數據中發現問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

在我的職業生涯中，我遇到過形形色色的學習材料，但《財務分析學習指導與練習》這本書絕對是其中一股清流。它沒有華麗的辭藻，也沒有故弄玄虛的理論，而是以一種腳踏實地的態度，將財務分析的精髓一一展現。這本書最讓我印象深刻的是它對“全局觀”的強調。很多時候，我們分析財務報錶，容易陷入孤立地看待某個指標，而忽略瞭它與其他指標之間的關聯。這本書則通過大量的案例分析，教會我如何將各項財務指標串聯起來，形成一個完整的財務分析體係。例如，在分析企業的償債能力時，它不僅會講解短期和長期負債比率，還會結閤營運能力和盈利能力，來評估企業真實的償債風險。這種多維度、係統化的分析方法，讓我受益匪淺。而且，書中提供的練習題，都有詳細的解答和分析過程，這對於我來說至關重要。我可以通過對照答案，及時發現自己的思維盲點，並從中學習到更優的分析思路。這本書就像一位嚴謹的老師，它不會輕易給你答案，而是引導你一步步去思考，去探索。

評分☆☆☆☆☆

這本《財務分析學習指導與練習》真的讓我眼前一亮！作為一名初入職場的財務新人，我一直在尋找一本既能係統講解理論知識，又能提供大量實操練習的書籍。市麵上同類書籍很多，但要麼過於理論化，看得我雲裏霧裏，要麼就是習題集，缺乏深入淺齣的講解。這本書恰恰彌補瞭這些不足。它從最基礎的財務報錶入手，循序漸進地講解瞭各項財務指標的計算方法、意義以及如何解讀。書中提供的案例都非常貼近實際工作，讓我能夠將學到的知識融會貫通。特彆是那些練習題，種類繁多，難度各異，從簡單的計算到復雜的綜閤分析，每一道題都設計得十分用心，讓我能夠反復練習，加深理解。我尤其喜歡書中關於現金流分析的部分，它用非常直觀的方式解釋瞭不同現金流活動對企業的影響，讓我對企業的“造血能力”有瞭更深刻的認識。而且，這本書的排版也很舒服，圖文並茂，重要的知識點都做瞭突齣顯示，閱讀體驗極佳。總而言之，如果你和我一樣，對財務分析充滿熱情，又苦於找不到閤適的入門書籍，這本《財務分析學習指導與練習》絕對是你的不二之選。它不僅是知識的寶庫，更是你提升財務分析能力的得力助手。