数据挖掘与高级财务分析

发布: 2013-4-04 19:14 |  作者: 财务网 |   来源: www.a11520.com |  查看: 54次

【培训对象】

     电信行业

【课程大纲】

 
数据挖掘:数据挖掘的用途和方法,典型的应用和案例
 了解应用系统全景图 (application landscape)
 针对数据挖掘对象,准确定位关键应用系统及关联系统,寻找到关键数据源。
 数据的整理和基本数据处理技巧;excel的财务分析应用
 常用表格的建立与更新
 管理表格和表格的链接
 透视表的应用
 财务报表与的透视表的数据分析应用比较

常用的高级财务分析方法:
 折现现金流分析 (discounted cash flow)
 投资决策分析 (主要用于固定资产的更新,新购入,投资项目分析等)

因子分析:用途和方法
 因子分析理论
 因子分析的财务应用:
-财务指标的选取
-关联性业务指标的选取
-设置权重
-计算综合评分

 利用因子分析构建财务模型,进行财务预测
 敏感性分析
 结合实际数据对因子分析模型进行修正,以提高财务预测的准确性

回归分析:回归分析的用途和方法
 应用之一: 量化成本与驱动因素的关系
- 理论基础
变动成本:y=a•x
固定成本:y=b
混合成本: y=a•x+b
理论上任何两组高度相关的数据,其内在的函数关系都可以近似的模拟为一条直线: y=a•x+b(趋势线)
y=a1•x1+a2•x2+…+an•xn+b
- 与数据挖掘能力的关联性: 主要体现在基础数据的收集和如何从基础数据整理出相关性数据进行回归分析

 应用之二:利用图标来形象的表现回归分析结果,更好的提高财务预测业务的能力

总结:
 定型分析和定量分析
 财务分析和业务分析;如何用业务的语言来描述财务分析的结果
 财务分析的灵魂 – 针对业务的相关性和有用性!

TAG: 财务 财务分析
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