财务大数据基础 课程标准13页.docx
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财务大数据基础课程标准13页
《财务大数据基础》课程标准
一、课程概况
课程名称：
财务大数据基础
课程适用专业：
大数据与会计、大数据与财务管理、
大数据与财务管理、会计信息管理、
财税大数据应用
课程设置属性：
专业基础课
课程实施属性：
必修课
课程任务属性：
理实一体课
二、课程定位
本课程基于大数据技术、Python语言等工具并与财务场景融合，符合新的专业教学标准，是大数据与会计、大数据与财务管理、大数据与审计、会计信息管理、财税大数据应用等专业的专业基础课程。
本课程既考虑财经类专业对大数据技术通识的需求，也兼顾培养学生的逻辑思维、数据思维及动手能力。
课程内容的选择兼顾大数据及数据分析理论，但更着重突出Python用于财务大数据处理的操作和实践。
课程难度定位于Python数据分析的初级应用，针对财务大数据分析的应用场景精心设计各个项目和任务，使教学内容更具针对性，更利于学生理解Python在财务中的实际应用。
通过本课程的学习，可培养学生具备基本的编程思维、逻辑思维和数据思维，为后续更深入地学习财务大数据分析的相关课程提供能力支撑。
三、设计思路
本课程的总体设计思路是：
考虑财务会计类专业对大数据技术通识的需求，也兼顾培养学生的逻辑思维、数据思维及动手能力。
授课内容的选择兼顾大数据及数据分析理论，但更着重突出Python用于财务大数据处理的操作和实践，围绕大数据技术在财务分析中的应用场景设计教学项目，划分任务，设计案例，使教学内容更具针对性，更利于学生理解Python在财务中的实际应用。
课程内容的设计原则是：
第一，要为没有计算机背景的财会类师生提供实用性、可操作性强的财务大数据基础知识。
第二，符合高职项目任务导向开发思路，课程以项目任务式来组织教学内容，针对大数据财务分析所需的基本知识和技能来选择Python知识点，融Python的学习于业务分析和财务分析任务中。
教学内容由10个项目组成，包括财务大数据认知、Python基础及运用、数据分析工具、统计计算与分组运算、数据清洗、数据规整及数据分析与可视化等十个项目，若干个子任务。
前五个项目从大数据通识开始，到Python环境的安装和使用、Python基本数据类型、分支结构和循环结构，这部分内容以培养学生基本编程能力为目标；后五个项目讲述Python数据分析应用的基本知识和技能，重在培养学生掌握大数据财务分析的基本过程及使用Python处理财务大数据的基本方法。
四、课程目标
通过本课程的学习，学生能够掌握Python开发的基础知识、以及数据分析的知识，使学生能够将大数据技术和Python语言应用在财务数据分析中；培养学生发现数据和利用数据的能力、对数据进行清洗加工的能力、选择数据分析方法的能力、对数据进行分析并将结果可视化的能力；学会运用现代技术手段获取信息、独立分析和解决问题的方法；具备合作精神和服务意识的团队协作能力；具备高度的工作热情及沟通能力、良好的文字语言表述能力及善于倾听的能力。
五、课程内容及课时分配
项目
任务
知识点及技能点
课程思政元素
课时分配
一
财务大数据认知
（2课时）
一
大数据认知
1.大数据的含义
2.大数据的发展历程
3.大数据的特点
4.我国大数据发展战略
5.大数据应用场景
6.大数据思维
信息技术的发展正在促使会计行业发生深刻的变化，基础的算账、对外报告等低附加值、高重复性的业务正逐渐被智能化的信息系统所取代，会计正由传统的财务会计转向管理会计。
作为新时代的青年人，要将财会知识和技能与新技术、新技能相融合，不辱时代使命，勇做走在时代前面的奋进者、开拓者。
0.5
二
财务大数据认知
1.财务大数据的概念
2.大数据对财会行业的影响
3.大数据在财会行业的应用
4.财务大数据的特点
0.5
三
大数据分析处理工具认知
1.大数据处理流程
2.大数据处理工具
1
二
Python环境搭建与使用
（2课时）
一
Python开发环境的搭建
1.Python与Anaconda
2.下载Anaconda（*）
3.安装Anaconda（*）
4.检验Anaconda安装是否成功
“工欲善其事，必先利其器”。
对于青年学生，也必须在踏入社会工作之前，先使自己工作的能力变强。
要做好财务数据分析这件事，学好Python很重要。
从本项目开始，将逐步进入Python学习的各个阶段，用大数据分析的技能武装自己，力争从传统的账房先生变成企业的决策参谋。
0.5
二
认识JupyterNotebook工具
1.设置程序保存位置
2.启动JupyterNotebook
3.详解JupyterNotebook界面
0.5
三
使用JupyterNotebook创建Python程序
1.编写第一个Python程序
2.编写销售毛利率计算程序
3.操作JupyterNotebook文件（*）
1
三
Python基础程序设计
（6课时）
一
使用变量计算企业净资产收益率
1.变量
2.常用数据类型
3.运算符与优先级（*）
4.输出格式
5.任务实施
科技为财会工作注入新的生命力。
大数据时代的到来，为财务工作者提供了更多的机遇。
作为新一代财务人，要善于将财务理论知识与新一代信息技术进行深度融合，不仅要炼就过硬的技术本领、具备先进的大数据管理分析能力，还要打通业财税数据逻辑关系、掌握技术更迭下的全新业务流程模式。
来吧，拥抱Python技术，为成长为新时代独具竞争力的财务科技类人才而努力奋斗！
2
二
使用列表计算企业净资产收益率
1.列表
2.列表的常见操作
2.1索引方式
2.2切片方式
2.3增加元素
2.4修改删除元素
3.任务实施
2
三
使用字典计算净资产收益率的变化
1.字典
2.字典的常见操作（*）
2.1通过key访问value
2.2通过get（）方法访问value（*）
2.3添加元素（*）
2.4修改元素（*）
2.5删除元素（*）
3.任务实施
2
四
Python分支结构程序设计
（6课时）
一
使用单分支语句比较中国软件净资产收益率和行业平均值
1.单分支结构
2.任务实施
软件定义世界。
今天，世界各国都在大力发展高科技，增强自己在国际格局中的地位，从而进一步推动世界经济格局的多样化。
作为新一代青年应顺应时代需求，将新信息技术和传统业务结合起来，为把自己培养成复合型人才而努力。
2
二
使用双分支语句比较中国软件净资产收益率和行业平均值
1.双分支结构
2.任务实施
2
三
用多分支语句比较中国软件净资产收益率和行业平均值
1.多分支结构（*）
2.任务实施（*）
1（*）
四
比较中国软件、用友网络及行业平均净资产收益率
1.任务实施（*）
1（*）
五
Python循环结构程序设计
（6课时）
一
存储2016年到2019年的相关财报数据
1.使用字典存储各年数据
2.全部数据的存储
3.任务实施
不忘初心、牢记使命。
自新中国成立以来，我国发展目标逐步从创新型国家到世界科技强国。
作为新时代的财会青年，面对新技术对财务与会计转型的推力，应勤学肯干、勇于创新，奋力开拓数字财务新境界，为决胜全面建成小康社会、建设社会主义现代化国家作出应有的贡献。
1
二
使用for循环计算各年净资产收益率
1.for循环
2.range函数
3.任务实施
2
三
使用for循环比较净资产收益率的大小
1.continue语句
2.break语句
3.任务实施
1
四
使用while循环比较相邻年度净资产收益率的变化
1.while循环（*）
2.任务实施（*）
2（*）
六
数据分析工具Pandas入门
（4课时）
一
使用Pandas操作中国软件财报数据
1.导入Pandas包
2.Pandas数据结构
3.Pandas读写数据
4.任务实施
需要是发明之母。
会计作为经济发展的重要组成部分,与数据有着天然密不可分的关系。
站在会计转型发展的风口，谁能利用好大数据、能挖掘出数据背后隐藏的价值，谁就能把握发展先机。
大数据时代赋予了财会年轻人更多的风险和挑战，也有更多的机遇和责任。
1
二
查询中国软件资产负债表数据
1.查询Series数据
2.查询DataFrame数据
3.任务实施
3
七
统计计算与分组运算
（7课时）
一
MG公司2019年销售数据的统计计算
1.求最大值和最小值
2.求均值
3.求和
4.统计描述函数（*）
5.任务实施
思维决定高度。
现实工作中，人们常被要求用数据说话。
可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。
站在时代浪尖上的年轻人，要努力训练自己具有统计思维，努力使自己成为祖国建设的有用之才、栋梁之材。
2
二
MG公司2019年销售数据的排序
1.数据排序
2.分位数函数（*）
3.任务实施
2
三
MG公司2019年销售数据的分组统计
1.分组与聚合的原理
2.Groupby（）方法
3.任务实施
3
八
数据清洗
（3课时）
一
清洗东城区电信客户缺失值数据
1.空值的检测判断
2.删除空值
3.填充空值
4.任务实施
“千里之堤，溃于蚁穴”一直都在警醒世人：
不要小看细节，忽视小错误，一点点错误的积累终会使我们的人生毁于一旦。
其实这句话不仅仅适用于个人，也适用于我们所做的财务工作。
让我们在工作中关注细节吧，细节决定结果的成与败。
2
二
清洗东城区电信客户重复值数据
1.检测重复值
2.删除重复值
3.任务实施
1
九
数据规整
（6课时）
一
合并及清洗各区电信客户数据
1.行拼接
2.列拼接（*）
3.任务实施
中国，从2G起步，到3G突破，到4G并跑，再到5G引领，彰显着这是一个国家富强、民族兴旺、社会繁荣的时代。
作为有理想的年轻一代，要坚持与祖国同行、以青春梦想、用实际行动为实现中国梦作出新的更大贡献。
2
二
对客户数据进行合理转换
1.lambda函数
2.数据运算函数apply（）
3.删除和替换
4.任务实施
4
十
数据分析与可视化
（9课时）
一
清洗中国软件财报数据
1.数据集的行列转置
2.数据集的列标签和行标签
3.任务实施
如今的时代是科学技术发展突飞猛进的时代，是以互联网、大数据普遍应用的时代，是大众创业、万众创新的时代，是各种传统产业不断遭受冲击，市场瞬息万变的时代。
新技术将取代会计中的重复性记账劳动、拓展财务数据的边界，使传统会计逐渐转型为共享财务会计、智慧财务会计、战略财务会计及业务财务会计等，未来的会计从业人员必须要具备一定的战略高度和全局视野，不断提升综合能力和知识结构等方面的造诣，确保不被时代所淘汰。
2
二
偿债能力指标计算
1.Numpy库的divide（）函数
2.在数据集中插入新列
3.任务实施
2
三
偿债能力可视化分析
1.Matplotlib可视化库
2.导入Matplotlib库的pyplot包
3.绘制折线图
4.任务实施
3
四
资产占比计算及可视化分析
1.绘制饼图（*）
2.饼图的参数配置（*）
3.任务实施（*）
2（*）
注：
课程内容及课时分配以17周3课时/周为标准，若课时较少，可选学标*号的内容
六、教学条件
（一）师资条件
1.专任教师
（1）符合高校教师的资格条件，具备高校教师的基本素养和道德要求。
（2）具有扎实的理论功底，同时熟悉大数据分析技术的基本内容及大数据分析工具的使用方法，以及财务相关的业务知识。
（3）具备一定的教学技巧和课堂组织能力，掌握课堂讲授、任务驱动、情境式、启发式、案例式等教学方法，具备多种教学手段综合应用的能力。
（4）能熟练使用网络课堂、网络教学平台，如蓝墨云、学习通、云课堂、智慧职教等现代化的教学技术和手段。
2.兼职教师
（1）熟悉大数据分析与运营的数据分析师，或在企业中精通理财、管理或数据分析的理财师和管理会计师，具有大学本科以上学历，具有中级以上技术职务,能对大数据技术应用在企业管理会计、企业财务分析的相关内容进行组织教学。
（2）在大数据机构中从事数据分析与管理的数据分析和算法工程师，能针对应用数据分析辅助企业进行管理和预决策进行组织教学。
（二）实践教学条件
1.实训场所：
配备能用于财务大数据分析的单项或综合实训室。
2.实训设备：
按班级学生数配备财务大数据分析教学所需的计算机和服务器，网络系统能宽带连接公网，能运行网络版教学软件与大数据分析软件。
3.有专职的实训指导老师。
（三）教材及教学资源配备
1.依据本课程标准以及项目任务设计编写教材，教材应充分体现财务大数据分析在企业管理中应用的任务引领和工作过程导向的设计思想。
2.教材应贴近企业的实际工作，按照工作过程的逻辑顺序分解成若干典型的工作项目，按完成工作项目的需要和现行岗位操作规程组织教材内容。
3.教材内容应体现先进性、通用性和实用性，要将新法规、新工艺、新流程和新技术及时纳入教材，使教材更贴近各种类型公司发展和实际需要。
4.教材应通俗易懂，图文并茂，业务处理流程清晰准确，使用案例贴近实际并具有代表性，使用数据真实可靠。
5.形成完善的新形态数字化教材。
借助现代信息技术开发微课、视频等资源，可使用智能移动终端设备扫描学习，提高学生学习的主动性、积极性和创造性。
6.配备课程网络教学资源。
形成课程教学资源库，努力实现多媒体资源的共享，提高课程资源利用效率
七、教学方法和教学手段
（一）教学方法
1.SPOC模式教学法：
将教学内容分解为小而精的教学模块，提供灵活的线上自测和练习，便于学生课前预习和课后复习。
并且通过数据分析，全方位地了解每个学生的学习情况，开展个性化的交互辅导。
2.项目教学法：
以中国软件和用友网络的公开财报数据、MG公司销售数据及电信客户数据为素材，使用Python实现数据清洗、合并、转换、计算及可视化等项目为教学载体。
3.任务驱动教学法：
以任务驱动教与学的方式，围绕任务展开学习，以任务的完成结果检验和总结学习过程。
4.分组协作探究法：
依据互助原则分组，以小组为单位完成任务，通过任务实施过程中的讨论、协作等活动，共同提高。
5.信息化教学法：
利用各种信息化资源（例如在线课程平台上的资源），激发学生学习兴趣，引导学生自主学习；即时关注学生学习动态，增强教学互动，随时调整教学策略，解决教学重难点。
（二）教学手段
1.课程教学前期注重知识的引入与传递
教学采用翻转课堂（FlippingClassroom）教学模式，将所学知识录制成视频，学生则在课前通过在线学习方式观看视频，完成知识的自主学习。
课前学生可反复学习知识点或观看教学视频。
在学习过程中遇到问题的话，可以在教学资源里查看资料，自我探究，也可以在教师预先设置的学习群中进行提问或给老师发送消息请求帮助等。
以此激发学生的自主学习能力。
2.课堂教学过程
第一步：
引入本单元教学情境，导入任务。
第二步：
完成知识点对应的相关任务。
教师可根据学生课前的学习适当地调整和优化课堂教学内容，以达到更好的教学效果；根据学生线上资源的反馈进行难点的集中式讲解。
第三步：
教师对于巡查中发现的共性问题，集中进行讲解、答疑。
要将以往的教师讲授为主的形式转变为强调学生为主体主动参与式的教学，教师更多是引导与指导。
课堂教学为强化学生的实操能力，结合任务知识点，教师布置综合性实验，争取更多的时间为学生在课堂上进行操作练习，充分体现教学围着学生转，学生围着项目转，同时方便教师现场及时发现和解决问题。
八、考核评价
课程考核注重理论与实践并重，采用考核方式多样化和易于操作的评价体系，以过程考核为主，教师利用信息化手段、借助智能学习平台或系统，自动记录学习过程，加强过程考核和素质考核，科学评价学生、综合考核测评学生。
项目
平时成绩
期末考试
知识
45%
老师根据各项目任务的知识目标，根据平时作业、课堂抽查等给予成绩评价。
占15%。
在试题库中组卷、闭卷笔试。
占30%。
技能
45%
主要根据项目任务、案例分析，可由老师给予评价，或智能平台进行评价。
占20%。
在技能测试库、案例库中组卷。
占25%
素质
10%
对职业素质进行评价。
占5%。
选取相关职业道德内容考试。
占5%
合计
40%
60%
升级会员 