大数据环境下的企业财务分析变革研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 导论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第11-16页 |
| 1.3.1 国外研究综述 | 第11-14页 |
| 1.3.2 国内研究综述 | 第14-16页 |
| 1.4 研究内容与研究方法 | 第16-19页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 研究方法和技术路线 | 第17-19页 |
| 第2章 大数据环境下的财务分析 | 第19-28页 |
| 2.1 大数据概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 大数据的定义 | 第19-20页 |
| 2.1.2 大数据的基本特征 | 第20-21页 |
| 2.2 财务分析的内容及作用 | 第21-24页 |
| 2.2.1 财务分析的内容 | 第21-23页 |
| 2.2.2 财务分析的作用 | 第23-24页 |
| 2.3 大数据对企业财务分析的影响 | 第24-28页 |
| 2.3.1 现有企业财务分析的局限 | 第24-25页 |
| 2.3.2 大数据给企业财务分析带来的机遇与挑战 | 第25-28页 |
| 第3章 基于大数据的企业财务分析平台构建 | 第28-47页 |
| 3.1 平台构建的可行性分析 | 第28-32页 |
| 3.1.1 经济基础 | 第28页 |
| 3.1.2 技术基础 | 第28-31页 |
| 3.1.3 综合成本 | 第31-32页 |
| 3.2 平台功能设置 | 第32-37页 |
| 3.2.1 财务指标分析 | 第32-34页 |
| 3.2.2 财务决策分析 | 第34-36页 |
| 3.2.3 财务预测分析 | 第36-37页 |
| 3.3 平台结构体系设计 | 第37-42页 |
| 3.3.1 数据采集层 | 第37-38页 |
| 3.3.2 数据存储处理层 | 第38-39页 |
| 3.3.3 结果输出层 | 第39-41页 |
| 3.3.4 安全架构 | 第41-42页 |
| 3.4 财务分析平台的效用 | 第42-47页 |
| 3.4.1 获取大数据 | 第42-44页 |
| 3.4.2 整合大数据 | 第44-45页 |
| 3.4.3 分析与结果展现 | 第45-47页 |
| 第4章 大数据环境下企业财务分析变革路径和成效 | 第47-56页 |
| 4.1 大数据环境下企业财务分析变革路径 | 第47-51页 |
| 4.1.1 思想层面 | 第47-48页 |
| 4.1.2 数据层面 | 第48-49页 |
| 4.1.3 技术层面 | 第49-50页 |
| 4.1.4 信息层面 | 第50页 |
| 4.1.5 知识层面 | 第50-51页 |
| 4.2 大数据环境下企业财务分析变革成效 | 第51-56页 |
| 4.2.1 使国内外同业比较分析成为可能 | 第51-52页 |
| 4.2.2 使宏微观因素影响分析成为可能 | 第52-53页 |
| 4.2.3 使深层次分析成为可能 | 第53-54页 |
| 4.2.4 使未来发展趋势分析成为可能 | 第54-56页 |
| 第5章 大数据环境下企业财务分析变革案例 | 第56-65页 |
| 5.1 长虹简介 | 第56页 |
| 5.2 大数据环境下长虹财务分析变革可行性 | 第56-60页 |
| 5.2.1 思想战略 | 第56-58页 |
| 5.2.2 技术专业 | 第58-59页 |
| 5.2.3 知识数据 | 第59页 |
| 5.2.4 经济实力 | 第59-60页 |
| 5.3 长虹财务分析现状 | 第60-62页 |
| 5.4 大数据环境下长虹财务分析变革建议 | 第62-65页 |
| 第6章 全文总结与研究展望 | 第65-66页 |
| 6.1 全文总结 | 第65页 |
| 6.2 研究展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
