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    数据挖掘工具举例及财务数据挖掘的未来
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所属专题

    课程详情

    大数据时代下,财务数据已成为企业战略性资源之一。财务数据的获取、处理和分析方式都产生了巨变,而传统的财务分析方法,已经不再能满足企业管理的需求。

    面对这样一个数据革命的时代,作为财务的您是否想了解:
    -传统数据分析与数据挖掘的区别在哪里?
    -如何利用数据挖掘工具深度分析财务数据?
    -财务能挖掘哪些数据来为企业决策者提供重要依据?

    铂略财务培训本次课程,引用间接相关思维模式,从海量数据中钻取信息,建立模型,构建财务职能的决策支持体系,展现数据挖掘在财务分析领域应用的最大价值。

    通过本次课程,您将收获:
    -对标大数据时代背景下财务分析师应具备的五种素质
    -学习常规数据分析之上的财务增值服务
    -收获数据挖掘在财务分析场景中应用的工具及方法

    *铂略财务培训特别推荐:财务精英进阶课程

    流程:

    Part 1什么是数据挖掘?

    Part 2数据挖掘能做什么?
    -大数据时代的数据挖掘案例分享
    案例:大数据画像、购物篮关联性分析……

    Part 3财务运用数据挖掘的智慧
    -建立预测型财务分析
    -建立过渡性指标

    Part 4从财务分析到“洞察型”业务分析
    -财务进行数据挖掘的会计准备基础
    -多角度多层次数据挖掘工具(Online Analytical Process)

    章节介绍

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    讲师介绍

    谭老师

    萨姆森中国区CFO

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      学习时长规则说明

      1、学习时长指用户看课所用的实际时间,也就是说一个用户一天的学习时长最多为24小时。

      2、一个用户一天中的同一时刻如果播放多门课,只有最先进入的一门课计入该时刻的学习时长,如例1。

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      例1:用户某天9点到10点在PC上看了A课,9点30分到10点30分在手机上看了B课,那么学习时长为1.5小时,其中A课1小时,B课0.5小时。

      例2:用户以2倍速观看了1小时的课程,那么学习时长为0.5小时。

      *学习任务的完成情况统计与学习时长无关,是以在整个课程内容中,已观看部分的覆盖情况来判定的。