介绍：

• 1、大数据财务分析职业资格认证(初级)含金量高吗?有什么作用?
• 2、大数据财务分析的对象
• 3、什么是大数据分析
• 4、财务分析是什么意思呢？
• 5、财务分析是什么
• 6、会计大数据的含义是什么

大数据财务分析职业资格认证(初级)含金量高吗?有什么作用?

这是大数据技术在财务领域应用技能的证明，代表持有者具备初步的大数据分析应用能力和一定的财务领域知识，应该是有价值的，只是初级可能还不够，需要继续深入学习提高层级。

数据分析师是为了适应大数据时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析师的职业素质和能力水平。

经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。

双证书权威性：工业和信息化部证书颁发的《数据分析师职业技术证书》，是目前我国项目分析业界唯一的经国家认证的考核证书。

技能要求

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

大数据财务分析的对象

题主是否想询问“大数据财务分析的对象是谁”？对象是某企业的财务数据。财务大数据分析是指对企业的偿债能力、营运能力、盈利能力以及其内在价值进行分析，综合描述出企业生产经营的财务状况、经营成果和现金流量情况，或找出存在的问题。

什么是大数据分析

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。

大数据分析的六个基本方面：

1. Analytic Visualizations(可视化分析)

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)

4. Semantic Engines(语义引擎)

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)

6.数据存储，数据仓库

大数据分析的作用：

1.积极主动预测需求: 客户通过分享数据，降低数据使用的隐私级别，期望企业能够了解他们，形成相应的互动，并在所有的接触点提供无缝体验。

2. 缓冲风险减少欺诈: 安全和欺诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内部和外部威胁的滥用。

3.提供相关产品: 通过对个人公布的想法和观点的第三方数据源进行有效整理，再进行相应分析，可以帮助企业在需求发生变化或开发新技术的时候保持竞争力，并能够加快对市场需求的预测，在需求产生之前提供相应产品。

4. 个性化服务: 大数据带来了基于客户个性进行互动的机会。这是通过理解客户的态度，并考虑实时位置等因素，从而在多渠道的服务环境中带来个性化关注实现的。

5. 优化改善客户体验：运营管理不善可能会导致无数重大的问题，这包括面临损害客户体验，最终降低品牌忠诚度的重大风险。通过在流程设计和控制，以及在商品或服务生产中的业务运营优化中应用分析技术，可以提升满足客户期望的有效性和效率，并实现卓越的运营。

财务分析是什么意思呢？

同学你好，很高兴为您解答！

财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。它是为企业的投资者、债权人、经营者及其他关心企业的组织或个人了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来做出正确决策提供准确的信息或依据的经济应用学科。

关于财务分析的定义，还有多种表达，美国南加州大学教授Water B.Neigs认为，财务分析的本质是搜集与决策有关的各种财务信息，并加以分析和解释的一种技术。

财务分析的方法与分析工具众多，具体应用应根据分析者的目的而定。最经常用到的还是围绕财务指标进行单指标、多指标综合分析、再加上借用一些参照值（如预算、目标等），运用一些分析方法（比率、趋势、结构、因素等）进行分析，然后通过直观、人性化的格式（报表、图文报告等）展现给用户。

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财务分析是什么

财务分析的基本内容分为4篇14章，第1篇主要介绍财务分析的基础理论、基本方法;第2篇重点介绍报表初步分析的基本方法;第3篇为指标分析的内容，分别就偿债能力分析、盈利能力分析、营运能力分析、发展能力分析、综合分析法五方面的指标展开;第4篇侧重于财务分析的应用，分别就财务预测、价值评估、业绩评价、风险防范四方面的应用财务分析的应用，分别就财务预测、价值评估、业绩评价、风险防范四方面的应用展开论述。

所谓财务分析，是指以财务报告资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价，为企业的投资者、债权人、经营者和其他财务分析主体的决策提供依据。

有关利益相关主体利用公司相关的会计、统计、管理等方面的资料，特别是公司财务会计报告等资料，结合公司所处行业、市场等外部环境，对公司的经营效果与财务状况及其产生的原因进行剖析，评价一个企业经营绩效的好坏和经营结果的优劣，为企业经营者制订经营计划和进行财务控制提供依据;为投资者进行投资决策提供信息;为政府、税收、金融等部门进行监督提供依据。

通过分析，可以透视企业经济活动的内部联系，并与内部条件、外部环境相结合，进行深入考察，找出企业本身的优势和劣势，作出实事求是的评价和积极可行的决策。

会计大数据的含义是什么

会计数据是在会计事项处理中，以“单、证、帐、表”等形式表现的各种末曾加工的数字、字母与特殊符号的集合。一般而言，数据是指对客观事物或基本事实进行观察时，采用适当形式记录下来的可资鉴别的各种符号。它不仅包括以数量形式出现的定量的属性值 (数值数据)，而且还包括以文字出现的定性的属性值 (非数值数据)。在会计数据处理中，会计数据主要包括伴随生产经营活动或计划 (预算) 执行过程中产生而引起资金增减变动的原始数据，也包括并不引起资金增减变动但需要在会计核算中记录和反映的客观事实。会计数据来源广泛，数据繁多，具有系统性、周期性、连续性和多重利用性等特点。会计数据和信息的加工处理流程（确认、计量、输入、储存、处理、传递、反馈、输出、发布），可以把会计数据分为三类：原始会计数据、中间会计数据和会计信息、发布的会计信息。

收集与录入

对于原始会计数据的确认、计量、标准化采集和储存，实际上已经进行了多年的探索，各企事业单位对业务进行分析，从中查找有规律可循的各类经济业务。并通过公式定义等方式存储于公式库文件之中，而对于少数不经常发生的、无规律可循的经济业务，则暂时采用人工方法加以

填制。所以，国内不少软件中都有了各自的模式凭证和自动转账凭证，国外软件也能自动生成各种凭证。例如SAPR/3，能够自动生成和校验各种记账凭证，能将每月必有的、可按一定规律形成的会计凭证全部实行自动生成。在国家标准《信息技术会计核算软件数据接口规范》（GB/T19581-2004）中，已经对记账凭证的数据元素（数据项）进行了规范。所以，可以结合电子商务和ERP系统，在经济业务发生时，以网络实时数据采集方式，由各项业务的经办人员操作，根据财会软件在计算机屏幕上的提示和引导，把原始会计数据导入临时数据库。临时数据库中的会计数据，由会计人员确认后，计算机程序自动进行分类整理和格式转换、存入基于XML（eXtensible Markup Lan-guage）的数据仓库，会计人员通过网络进行实时控制管理，完成原始会计数据的标准化储存工作，用实时更新的数据仓库提“供原汁原味”的会计数据。

会计部门和各类信息使用者（管理、审计、投资、政府部门）可以依据各自的权限，方便地进入数据仓库的相应层次，运用各自预先准备好的专用软件，自动查阅采集所需的会计数据。

对临时数据库中经济业务的数据格式，在软件的初始化时，需要预先规定统一的标准，并且设置好“默认值”和“必须填写数据”等输入控制参数。对数据仓库的结构、元数据和多维数据模型，需要根据不同的行业进行设置。

原始会计数据的标准化采集和储存，将做到实时、准确、减少冗余，协调电子商务（例如用XML描述的电子单证）与会计信息系统的联系，提高相关部门的工作效率。