大数据财会实训平台整体建设方案Word文件下载.docx
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2）教育内容与产业人才需求紧密对接；
3）以实践教学为主，重点培训学生的新技术思维与技能；
4）引进真实案例数据与应用场景，满足教学与科研要求。
第2章大数据财会实训平台建设指导思想
2
2.1建设指导思想
随着“大数据”、“区块链”时代的到来，深化信息化建设逐步成为经济管理、财务会计、市场营销、金融管理、贸易投资等行业领域发展的重心，传统商业学科领域也正在经历着高速且强有力的变革。
大数据、区块链、人工智能等新技术也正以迅猛之势进入上述传统学科教学领域。
国内院校需要与时俱进，在基于大数据、区块链等新技术对传统学科领域的重塑转型方面进行教学改革尝试及新技术应用创新实践环境建设。
使国内院校能够紧跟国家战略方针、把握前沿科技发展、面向人才市场需求，采用理实一体、工管结合、产教融合的创新教学模式，培养出具备新技术思维与视野，同时能运用新技能解决企业、行业实际问题的高素质复合型新技术应用人才。
大数据财会实训平台建设将全面落实“产、学、研、用”一体化设计思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才与特色人才的培养。
大数据财会实训平台建设方案将充分融合大数据、区块链技术与各专业教学、实训、实战等多层次教学，能够从面向大数据、区块链技术的行业应用需求和促进学生职业发展的角度，规划和建设大数据财会实训平台，真正实现教学、科研、实践相结合，共同发挥各自优势，既能支撑创新人才培养，又能支撑科研课题创新，构建创新的新技术创新实践与应用教育模式，为建设有国内院校特色的新技术赋能教育学科专业而服务。
2.2建设总体目标
2.2.1实训平台建设目标
建设大数据财会实训平台及其配套基础设施与实训教学系统，其中基础设施包括：
大数据网络爬虫系统、大数据存储与处理系统、大数据挖掘与建模分析系统、大数据可视化系统等，实训平台系统包括：
大数据财会实训平台、区块链会计实训平台等。
国内院校各专业可基于大数据创新实训平台基础设施，开展全方位的教学创新及科研课题项目。
2.2.2实训课程建设目标
结合国内院校各专业学科对于新技术赋能教育创新的需求，支撑国内院校跨专业新技术赋能教育内涵层建设，在国内院校部分专业教学计划中开发和设计大数据财会、大数据金融、区块链会计、区块链金融等，广泛覆盖商科多专业的新技术创新实践实训课程。
2.3人才培养目标
大数据财会专业人才培养目标为：
培养德、智、体、美全面发展，具备较好的计算机基础，掌握大数据技术的基本理论和基本技能，熟悉数据分析软件的操作，熟悉大数据在市场财会领域的主要应用场景，具有在企事业单位利用大数据技术进行数据采集、预处理、存储、查询、分析、挖掘、可视化展现、预测和优化操作及大数据项目应用能力，着重培养学生的大数据分析技能与大数据业务思维，培养具有创新观念与实际操作经验的、知识与技能协调发展的高素质复合型人才。
学生毕业后可对接本区域信息产业及大数据财会领域人才需求，具备企业财会及大数据专业知识，并具有在该领域进一步学习和深造的潜能；
掌握大数据技术与应用所需要的信息科学、统计学、数据挖掘与分析、商业智能等相关学科的基础知识与基本技能，可以从事企业财会相关的数据收集、数据分析与处理、数据可视化展现、大数据分析工具操作使用与数据维护等工作。
第3章大数据财会实训平台建设方案
3.1大数据财会实训平台整体框架
大数据财会实训平台是高校开展大数据教育与科研的支撑平台，是实施大数据实践实训教学和科研课题创新的载体。
大数据财会实训平台包括大数据财会实训平台、大数据科研创新平台等两大平台，中心整体框架由基础设施层、工具层、数据层、平台层、案例实训层等构成，面向院校的财会金融、经济管理、工商管理和信息管理等专业学科。
3.2大数据财会实训平台建设方案
3.2.1平台产品功能介绍
大数据财会实训平台作为面向院校开展新技术赋能的实践教学平台，可用于对财会金融、经济管理、工商管理、信息管理等专业学生提供实训课程教学。
大数据财会实训平台集成了以真实应用案例为背景的教学资源、案例对象的真实数据、数据采集与分析处理实战工具，再配套线下学习教具，完全满足院校大数据财会实践课程教学要求。
大数据财会实训平台提供4大案例实训模块，包括：
企业盈利能力与趋势分析、企业资产质量分析、企业资金保障分析、企业业绩预测分析，着重培养学生的大数据财会思维与能力。
平台通过案例讲解、理论指导、实战操作、分析结论等任务步骤学习，使学生掌握大数据在企业财会领域的主要应用场景及产生的实际价值；
通过方案准备、数据采集与清洗、数据处理与呈现、数据分析等任务阶段学习，使学生在完成实训任务过程中，了解大数据相关技术原理、概念知识和大数据处理全过程；
通过场景化案例示范教学形式，结合财会本专业知识运用，有效增强学生实际体验、提升学习趣味性、降低学习难度，实现大数据零基础学习。
3.2.2平台设计理念与特色
（1）零基础学习，针对商科院校和专业
大数据财会实训平台专门针对经管、财金、财贸等商科院校和专业的学生特点而设计，不要求学生具备一定的计算机或大数据基础知识。
大数据财会实训平台及数据分析工具操作均采用图形化界面，学生只要会操作使用Office软件，就完全可以掌握大数据实训操作环境，学生在实训过程中也不会涉及编程语言或接触复杂的算法模型，使学生可以聚焦大数据与本专业实务的结合、提炼大数据应用效果与价值。
（2）紧贴本专业，采用真实案例为背景
大数据财会实训平台紧贴财会本专业实务，以经典的大数据财会分析真实案例作为实训教学背景，使学生不出校门即可接触到现实社会中大数据财会真实应用场景，有效地提升了学生真实现场体验感，在较短的课时安排下，尽可能使学生学到更多有用的知识和技能，并培养和训练学生掌握有效的大数据财会思维和能力。
（3）场景化教学，真实场景和实时数据
学生通过大数据财会实训平台及其嵌套的数据采集与分析处理工具，可以完全置身于企业财务大数据分析岗位，使用模拟企业仿真财务数据及从互联网采集的真实数据，得出有意义的真实财务分析成果。
根据实训平台任务提示与指导，学生将从方案设计、数据准备、数据采集、数据抽取、财务数据建模、图表设计与呈现，到数据分析并得出最终结论，真实体验和实际完成大数据财会项目实施的全部场景和过程。
（4）评价自动化，自动生成学生能力图谱和成绩评价报告
大数据财会实训平台可自动采集学生实训过程中学习、答题、实训操作等环节中的数据，并基于数据对学生的学习能力、岗位胜任力、积极参与度、实训成果价值进行统计分析，自动生成学习参加实训课程的思维能力图谱、学习成长轨迹及综合成绩评价报告。
从而方便教师及时快速掌握学生的学生情况，满足实践课程学生考核的需要。
（5）理实一体化，理论与实践融会贯通
考虑到学生可能是首次接触大数据实践课程，大数据财会实训平台在学生实训任务中穿插与任务相关的大数据基础理论教学，以浅显易懂的方式，让商科学生掌握大数据的核心知识和原理，使学生能够更好地理解实训任务的内涵和意义，充实知识、开阔思路，并在完成大数据财会实训任务的同时将理论知识融会贯通。
3.2.3实训课程体系设计
大数据财会实训课程是围绕企业财务分析应用场景，以行业案例和大数据基础理论与应用实践为教学主线，面向财会专业学生设计的大数据实践课程。
重点培养学生在本专业领域熟悉大数据应用场景，培养和锻炼学生大数据分析思维与数据操作技能。
通过实训课程学习，学生能够较好地掌握大数据财务分析与应用基础理论、计算机科学及大数据技术基本知识、基本理论和常用数据分析工具操作技能，熟悉大数据采集、处理、分析与挖掘、数据可视呈现的处理过程，未来就业时具备提炼本专业大数据业务需求、数据分析与应用能力，实现学以致用的目标。
附图：
企业盈利能力与趋势分析实训课程大纲（示例）
每个大数据财会实训课程为32学时，以企业盈利能力与趋势分析案例实训课程为例，课程共为分四个阶段：
课程认知、模型设计、模型评估与数据分析、总结与报告。
3.2.4案例实训一：
企业盈利能力与趋势分析
（1）实训案例
案例名称：
2015-2016某企业盈利能力与趋势分析。
盈利能力是指企业获取利润的能力。
利润是企业内外有关各方都关心的中心问题、利润是投资者取得投资收益、债权人收取本息的资金来源，是经营者经营业绩和管理效能的集中表现，也是职工集体福利设施不断完善的重要保障。
因此，企业盈利能力分析十分重要。
本案例讲述某企业通过使用资金利润率、销售利润率、成本费用利润率等财务指标来评价分析该企业盈利能力及趋势的过程及结论。
（2）实训简介
“企业盈利能力与趋势分析实训”可以让学生根据实训平台的任务提示，使用财务数据分析工具、财务模型设计器、财务报表设计与分析工具对某企业脱敏仿真财务数据进行财务建模分析，并结合财会专业知识完成实训任务报告。
实训内容包括建立企业盈利能力分析模型、制作收入分析图表（包括：
当期/累计销售额指标、分支机构销售排名、当期/累计预算完成情况、产品线收入构成等）、制作利润分析图表（包括：
净利润和股东权益指标、分支机构利润构成、销售毛利趋势分析等）、制作成本费用率分析图表（包括：
成本费用率/成本总额/利润总额/费用总额等指标、生产成本/制造费用构成、当期/累计费用等），并根据获得的财务分析图表进行挖掘分析和得出判断结论。
3.2.5案例实训二：
企业资产质量分析
2015-2016某企业资产质量分析
企业资产质量是指特定资产在企业管理的系统中发挥作用的质量，具体表现为变现质量、被利用质量、与其他资产组合增值的质量以及为企业发展目标做出贡献的质量等方面。
本案例讲述某企业通过使用资产、负债、资产周转率等指标来评价该企业的变现质量、被利用质量以及为企业发展目标作出贡献的质量的过程及结论。
“企业资产质量分析实训”可以让学生根据实训平台的任务提示，使用财务数据分析工具、财务模型设计器、财务报表设计与分析工具对某企业脱敏仿真财务数据进行财务建模分析，并结合财会专业知识完成实训任务报告。
实训内容包括建立企业资产质量分析模型、制作资产结构分析图表（包括：
流动资产总额/负债总额/所有者权益总额指标、固定资产/无形资产/长期投资/其他资产占比图、长期借款/短期借款/应收票账/货币资金/预提及其他借款占比图等）、制作资产结构预警分析图表（包括：
流动资产占总资产比重、所有者权益占总资产比重、股东权益占负债比例、固定资产对长期负债比例等）、制作运营效率分析图表（包括：
当期年化值/上年同期/当期预算指标、包含总资产周转率/固定资产周转率/应收账款周转率/存货周转率指标的雷达图等），并根据获得的财务分析图表进行挖掘分析和得出判断结论。
3.2.6案例实训三：
企业资金保障分析
2015-2016某企业资金保障分析
在市场经济条件下，企业资金决定着企业的生存和发展能力，即使企业有盈利能力，但若资金周转不畅、调度不灵，也将严重影响企业的正常经营，偿债能力的弱化直接影响企业的信誉，影响企业的生存。
本案例讲述某企业使用资金总量、现金流入、现金流出、融资额等指标来评价该企业的生存和发展能力的过程及结论。
“企业资金保障分析实训”可以让学生根据实训平台的任务提示，使用财务数据分析工具、财务模型设计器、财务报表设计与分析工具对某企业脱敏仿真财务数据进行财务建模分析，并结合财会专业知识完成实训任务报告。
实训内容包括建立企业资金保障分析模型、制作资金余额分析图表（包括：
当期资金余额指标、各银行存款余额占比图、资金余额趋势分析图等）、制作现金流分析图表（包括：
各分支机构现金流预算实际对比图、现金流趋势图等）、制作融资余量与融资结构分析图表（包括：
各银行融资金额/授信额度/授信余额统计表、各机构融资额度使用对比图、各银行额度使用对比图等），并根据获得的财务分析图表进行挖掘分析和得出判断结论。
3.2.7案例实训四：
企业业绩预测分析
2015-2016某企业业绩预测分析
企业业绩分析是指企业在维持现有能力不变的状态下，预测其在将来变化的经营环境中所能取得的经营成果。
业绩预测值若不满足企业的长期目标，将对企业的经营者提出要求：
必须改革企业的经营结构，以适应环境变化，否则企业发展战略目标便难以实现，企业甚至有被淘汰的危险。
企业财务提供的业绩预测分析以客观数据增加经营者的危机感，以使经营者主动将注意力转向对企业战略方向的研究，这是企业业绩预测分析最主要的目的和意义。
本案例讲述某企业使用收入、同比收入、环比收入、预算收入等指标来评价该企业的业绩趋势及业绩收入是否符合预期的过程及结论。
“企业业绩预测分析实训”可以让学生根据实训平台的任务提示，使用财务数据分析工具、财务模型设计器、财务报表设计与分析工具对某企业脱敏仿真财务数据进行财务建模分析，并结合财会专业知识完成实训任务报告。
实训内容包括建立企业业绩预测分析模型、制作预算完成率分析图表、制作现金流分析图、制作利润漏斗图、制作财务指标平衡图、制作企业融贷情况统计表、制作企业税负率指标分析图等，并根据获得的财务分析图表进行挖掘分析和得出判断结论。
3.3大数据科研创新平台建设方案
3.3.1财务大数据分析平台
财务大数据平台面向国家、地方及院校级大数据科研课题项目，提供的一整套涵盖数据采集、数据存储及处理、数据分析与挖掘、数据呈现等环节的大数据支撑系统及数据处理与分析工具。
财务大数据平台结构示意图
（1）数据采集与数据集成系统
支持快速从常见财务系统和Excel中采集凭证数据，支持增量采集和全量采集；
支持手动采集和自动采集，采集后的数据可存入常见的关系型数据库或者Hadoop数据库，图形化界面操作，简易，方便。
（2）财务业务建模系统
将分散的数据用模型统一进行数据管理及分析，从纷乱复杂的数据中分析出对企业有意义的规律，指导企业未来的发展。
拖过拖拉拽的方式形成分析模型，并将模型与底层数据建立关联关系，未来对模型进行分析时，与数据的存储格式与位置无关
（3）数据挖掘与数据分析系统
数据挖掘与数据分析系统底层采用分布式分析引擎，提供数据库之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力，支持超大规模数据分析，支持在秒级别内查询超大Hive表。
支持常用数据挖掘算法，并允许用户导入自定义算法。
提供数据模型设计器和模型模板库，采用图形化界面设计数据分析模型，可对模型设置自定义维度和度量列，提供常用公式和计算函数。
（4）数据呈现与可视化系统
支持快速与数据源连接完成数据分析、支持快速构建数据仓库支持SQL语句注入、支持多种数据源格式转换、采用拖拉拽方式构建多维复杂图表、简单易用灵活、支持用户自定义指标维度、支持静态/动态数据展示、支持PC/移动端和显示大屏等多种图表展示终端。
3.3.2大数据实验/实训室建设方案
大数据实验/实训室平台采用业内先进的云计算虚拟化技术，通过云计算虚拟化调度和管理实验室的存储与计算资源。
学生实验所需的开发与操作环境均以虚拟化的方式提供，让学生进行大数据分析相关的开发与数据分析工作。
实验平台可为每个学生分配独立的实验环境，并提供简单可用的开发环境与真实有效的数据资源。
实验平台对计算复杂的大数据分析提供统一的Hadoop计算环境，并用可对环境中的学生资源进行有效管理。
综合基础环境建设的各项内容，针对实验室的空间环境及现代实验教学的发展趋势，一个实验班级50个学生可分为5个实验组，每组可安排10个学生同时进行实验，这样可安排50个学生同时进行数据挖掘与大数据分析相关的实验课程。
（1）总体技术架构
大数据实验/实训室基础平台底层采用标准的x86服务器，通过部署云计算/大数据操作系统，将各大数据平台模块按照集群进行整合，对外提供统一的服务。
大数据操作系统的底层分布式文件系统聚合普通PC服务器的磁盘资源，屏蔽硬件故障，提供可靠的统一存储空间，并对每份数据提供三个备份。
总体架构如图所示：
大数据实验/实训室基础平台架构
学生通过部署在实验室的瘦客户端进行实验操作，所有教学工具、数据统一存放在实验室后台服务器，虚拟桌面云终端不存放任何数据，可被管理工具统一管理，包括分发系统、更新软件、远程监控、审计等操作。
虚拟桌面云平台也通过虚拟化平台的管理工具管理，大大降低维护人员的重复工作量。
（2）总体网络架构
大数据实验/实训室网络部署环境如下图所示。
其中，路由器和交换机等网络设备将用户和存储连接起来，是用户之间以及用户与资源之间的通信设备；
实训平台设备提供云存储和统一资源调度系统功能，其可以是一台设备，也可以是多台设备的集群部署，以提高设备的虚拟化能力，用户通过统一资源调度平台调用其中的所所有资源，而无需关注硬件设备；
管理员可以对平台进行统一管理，包括账户管理、资源管理、实验管理等；
普通用户可以通过平台进行各项数据挖掘实验及技术验证等操作。
大数据实验/实训室网络拓扑图
本方案可针对校方已有的实验室网络基础设施进行整合，而且相关设备与模块也可根据校方专业教学和实验室建设的具体情况进行选择。
大数据实验室硬件环境配置表
硬件列表
配置
数量
计算节点服务器
CPU
E5-2660（8核16线程）*2
-
内存
16GBDDR3RECC*16
存储
300GSAS*2、4TB企业级SATA硬盘*4
管理节点服务器
E5-2660（6核6线程）*2
16GBDDR3RECC*8
交换机
1000M上联，可堆叠
机柜
服务器专用机柜，PDU、KVM17寸液晶套件
防火墙
专业
可视化液晶拼接显示墙
2*355"
拼接、2*455"
拼接、3*355"
拼接等多种拼接方式
大数据实验/实训室平面图
（3）实验室文化建设
1）在实验室内放置壁挂式展牌，主要宣传该实验室主要承担课程实验、实验流程示意等图示内容，争取做到简单明了，清晰美观；
2）在每个门类实验室前可放置壁挂式或立地式展牌，主要介绍该类实验室的简介、总体特点、综合课程设置等信息，并可以提供当前空闲实验室信息，信息可随时更新；
3）实验室内、外可放置壁挂式展牌，宣传安全卫生规则，督促师生维护一个良好的上机环境。
4）实验室内、外可放置壁挂式展牌，对计算机、大数据相关前沿学科作知识宣传和氛围渲染。
5）设立实验室宣传专区，将精品课件、课程精品作品展出，加强实验文化氛围，促进课程建设与实验室文化的结合。
大数据实验/实训室实景效果图
第4章项目实施内容与预期进度
4.1大数据财会实训平台建设实施方案与计划
1）阶段一：
IT基础设施搭建与安装调试
✓建设方案：
利用现有实验室场地，在实验室本地搭建虚拟化云计算基础设施（服务器+网络+云计算系统）、搭建Hadoop及HBase大数据基础设施、搭建区块链节点实验室系统、搭建教学实训平台系统、导入教学资源及数据（讲义+视频+实验手册+案例数据+实训数据）、实训工具与支持引擎等。
✓建设周期：
30天
✓阶段目标：
大数据财会实训平台配套IT基础设施、支撑系统、教学系统等完成系统搭建，教学资源数据导入教学实训平台。
2）阶段二：
教学实训平台试运行
大数据教学实训平台系统调试、业务测试，包括：
学生/教师登录、加入/创建教学班、课程管理与编排、学生管理、学生成绩评价、教师授课、学生任务学习/习题测试/案例实训/教师线上答疑等实训平台主要功能测试。
15天
教学实训平台主要功能调试通过，教师端、学生端主要功能测试通过，平台具备提供教学练测评及管理等基本教学授课功能。
3）阶段三：
验收及正式投入使用
校方组织对大数据财会实训平台及配套教学实训平台进行验收，验证各项功能与性能指标是否满足设计要求，评估大数据财会实训平台在试运行期间提交的各项系统测试、教学验证报告，以及对发现的问题和整改情况进行评审等。
10天
大数据财会实训平台通过校方验收测试，配套教学实训平台系统正式上线运行。
4.2教学实训平台建设预算规划
序号
课程类别
版本
描述
必要性
预算（万元）
1
大数据财会教学实训平台
V1.0
大数据财会教学实训平台系统，包括教师端授课与教学管理、学生端学习资源、习题演练、成绩评价、实训任务与实训成果管理等（支持100人并发）
必要
企业盈利能力与趋势分析实训课程
大数据基础理论与企业盈利能力与趋势分析案例实训课程资源（32学时，大二至大三学期）
3
企业资产质量分析实训课程
大数据基础理论与企业资产质量分析实训课程资源（32学时，大二至大三学期）
4
企业资金保障分析实训课程
大数据基础理论与企业资金保障分析实训课程资源（32学时，大二至大三学期）
5
大数据基础理论与企业业绩预测分析案例实训课程资源（32学时，大二至大三学期）
7
大数据科研创新支持引擎
1.大数据技术与应用案例实训课程资源（80学时，大三或大四学年）
2.财务大数据分析平台及大数据
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