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| 內容簡介： |
本教材基于会计场景业务分析目标驱动，根据业务分析需求，将采集到的业务数据采用大数据的数据库进行数据管理，采用数据仓库进行数据分析，采用数据可视化进行故事演绎并得出分析结论，从而达到业务分析目标。基于此，本教材分为五部分：会计大数据理论基础、会计数据库、会计数据仓库、会计数据可视化和综合案例。
本教材提供配套的数据与文件资源及教学大纲、教学日历、教学课件、实验设计、实验报告、实训平台等教学资源。基于本书和会计大数据实训平台可以开展销售场景驱动的业务、财务和技术一体化教学，教学和学习效果会更好。
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| 關於作者： |
程 平 重庆理工大学会计学院教授、博士生导师，中国财政科学研究院会计信息化博士后，软件系统分析师，软件设计师，中国云会计概念的提出者，中国“互联网 会计”教育综合改革的倡导者，中国RPA财会审教育的引领者，春秋战国翻转课堂原创设计者。入选首届重庆英才·会计名家名师。
10余年IT行业和会计教育行业经历，发表学术论文200余篇，主持国家自然科学基金项目、国家社会科学基金项目等50余项，获得高等教育国家级教学成果奖二等奖1项，省级教学成果奖和科技进步奖6项。目前主要从事云会计、财务/审计机器人、大数据智能财务、大数据智能风控等方面的研究与项目咨询。
夏 会 重庆理工大学会计学院副教授，软件设计师，重庆市云会计与大数据智能财务研究生导师团队核心成员。主持或参与省部级以上项目5项、企业委托咨询项目8项。在SCI、EI、CSCD等学术期刊上发表论文近10篇。出版专著1部，申请软件著作权6项。主要从事会计大数据、人工智能 和RPA财务机器人等方面的研究。
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| 目錄：
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第1章 会计大数据概述
1.1 大数据时代的到来
1.2 大数据对会计的影响
1.3 会计大数据的概念、特征与思维
1.4 会计大数据的内涵
1.5 会计大数据的关键技术
1.6 会计大数据实训平台
思维拓展
第2章 Hadoop大数据平台
2.1 Hadoop概述
2.2 Hadoop生态系统
2.3 HDFS
2.4 MapReduce大数据处理
思维拓展
第3章 数据库系统概述
3.1 基本概念
3.2 会计数据概述
3.3 数据管理技术的发展
3.4 数据模型
3.5 数据库系统的体系结构
3.6 数据库的安全性
思维拓展
第4章 关系型数据库设计
4.1 数据库设计概述
4.2 需求分析
4.3 概念结构设计
4.4 逻辑结构设计
4.5 物理结构设计
4.6 数据库的实施
4.7 数据库的运行与维护
思维拓展
第5章 关系型数据库标准语言SQL
5.1 概 述
5.2 数据库与数据表
5.3 管理数据库
5.4 管理数据表
5.5 字段操作
5.6 数据维护
5.7 数据查询
5.8 视图与索引
5.9 存储过程与触发器
5.10 MySQL的安装与使用
思维拓展
第6章 非关系型数据库HBase
6.1 关系型数据库面临的问题
6.2 非关系型数据库与NoSQL
6.3 HBase的概念与特征
6.4 HBase数据模型
6.5 HBase的架构与工作原理
6.6 HBase Shell常用命令
思维拓展
第7章 数据仓库概述
7.1 数据仓库的基本概念
7.2 数据仓库的特点
7.3 数据仓库的体系结构与分层设计
7.4 ETL
7.5 数据仓库在会计中的应用
思维拓展
第8章 数据仓库的构建与应用
8.1 数据仓库的构建
8.2 数据仓库的规划和需求分析
8.3 数据仓库的多维数据模型
8.4 OLAP
8.5 数据仓库的部署和维护
8.6 销售业务数据仓库构建实例
思维拓展
第9章 Hive数据仓库
9.1 概 述
9.2 Hive架构及原理
9.3 Hive数据模型与类型
9.4 Hive中的ETL实现
9.5 Hive Shell常用命令
9.6 销售业务数据仓库分析实例
思维拓展
第10章 数据可视化技术
10.1 数据可视化概述
10.2 数据可视化软件介绍
10.3 数据可视化图表
10.4 数据可视化方法
10.5 数据可视化流程
10.6 数据可视化的会计应用实例
思维拓展
第11章 Tableau会计数据可视化初级应用
11.1 Tableau软件概述
11.2 Tableau安装与使用
11.3 Tableau语法
11.4 Tableau数据源管理
11.5 Tableau基础操作
11.6 Tableau初级可视化分析
11.7 模拟实训
思维拓展
第12章 Tableau数据可视化高级应用
12.1 概 述
12.2 Tableau高级操作
12.3 Tableau高级可视化
12.4 图表整合与交互
12.5 故 事
12.6 模拟实训
思维拓展
第13章 会计大数据综合案例
13.1 会计大数据应用框架
13.2 会计数据库
13.3 会计数据仓库
13.4 会计数据分析与可视化
思维拓展
参考文献
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| 內容試閱：
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这是我主编的第一本大数据著作，也是出版的第四本著作，历时三年有余。
写书辛苦，写教材更辛苦！一想到作为“互联网 会计”的野蛮人，我的书可能会被万千读者情不自禁地关注和选择，一个不小心便会误人子弟，就心理负担较重，倍感压力。
什么是会计大数据基础？如果你问十个人，估计会有十个不同的答案，而且其内涵差异很大。当整个学界对这个名词的概念和内涵都没有形成大致共识的时候，贸然去写这本书的难度可想而知，但是，我喜欢挑战，喜欢创新，喜欢做不一样的烟火。
本书的写作是一个浩大的工程。在本书写作过程中，重庆翰智汇财信息技术有限公司主动与我们建立产教深度融合关系，分工协作研发了会计大数据实训平台，并且派出大数据工程师团队支持我们的案例研发。夏会博士和CABD Team 2020团队研究生也一起进行了大量的研讨，经常加班加点，为本书最后的成稿和定稿做出了卓越贡献。
在喧嚣嘈杂的声音中学会捂住自己的耳朵，自渡，才是人生的开始。慢下来，沉下去，在冗长的枯燥、迷茫、压力、疲惫中，不灰心，不懈怠，坚韧地向前走，做最好的自己。回首向来萧瑟处，归去，也无风雨也无晴。
当这本书即将出版的时候，心中怀揣的是教育天下的情怀，希望本书能够为中国会计数字化教育改革事业做出一点点贡献。
会计大数据基础学习什么
以大数据、人工智能为代表的现代信息技术的发展与应用，给会计的理论构建与实践应用带来了较大的影响和冲击。大数据在会计中的应用，形成了财务会计大数据和管理会计大数据体系，对会计信息的呈现、获取、使用方式和质量产生了较大的影响，促使财务会计朝业财融合方向发展，也使得会计人员从烦琐的记账、算账、报账等会计核算工作中解放出来，进而转向高层次的会计管理和决策工作，这给会计人员的学习目标和学习内容带来了巨大的变革。
那么，会计大数据到底学习的是什么呢？是学习大数据软件的操作使用吗？答案显然是否定的。会计大数据的学习，不仅是学习会计应用中的大数据技术，还要学习大数据技术与会计理论体系的融合与重构，更要学习用大数据的技术和思维去解决会计问题。作为会计大数据学习的基础，本书定位于会计大数据理论基础、会计数据库、会计数据仓库和会计数据可视化四大组成部分。
具体来说，会计大数据基础的学习，不仅要熟悉会计大数据的概念、特征、思维、内涵等基础理论以及采集、预处理、存储与管理、计算、分析与挖掘、可视化等关键技术，还要了解Hadoop会计大数据生态系统，掌握关系型数据库的基础理论与数据模型的设计，熟练运用SQL语言对数据库和数据表进行增删查改操作，掌握非关系型数据库HBase的基础理论与HBase Shell命令，在基本的、日常的事务处理基础上，构建用于查询统计与分析决策的数据仓库，对数据仓库的事实表和维度表进行设计，从而通过ETL过程完成数据的抽取、清洗、转换和加载，更重要的是能够灵活运用OLAP多维模型对数据仓库中的会计数据进行多维度的分析，以及在Hive中能够熟练地运用HiveQL语言分析会计数据，最后还需掌握会计数据可视化的方法与流程，熟练运用可视化工具Tableau完成会计数据的可视化分析，通过图表来展现会计信息的关键点，以此建立基于大数据在会计领域的数据管理与操作、数据处理与分析的核心竞争力。
如何讲授会计大数据基础课程
根据我们的教学实践，会计大数据基础课程的教学实施建议学时为48或者64个课时，包括课堂的理论教学与案例分析、会计大数据实训平台实验两部分。教具主要为《会计大数据基础》课程平台。教学方式包括课堂讲授、翻转课堂、情境教学、模拟训练等多种方式的融合应用。
基于本书开展教学，通过重现企业在销售活动、采购活动的业务工作和财务工作中的一些典型应用场景，让学生身临其境，通过理论讲解、案例研讨和模拟训练来进行会计大数据技术的应用分析，由浅入深，层层递进，逐步引导学生建立起这门课程的思维模式，培养学生的创新思维和团队协作能力。
课程设置了12次模拟实验，包括会计大数据技术、会计数据库、会计数据仓库和会计数据可视化4个部分。整体而言，学生需明确每个实验的目的和要求，了解实验环境，从给定的实验内容和步骤开始跟着完成实验内容，以及实验拓展的独立思考。
首先是会计大数据技术模块，包括3个模拟实验，让学生熟悉会计大数据平台与数据操作分析过程，掌握Hadoop大数据平台与基本操作命令，掌握Hadoop HDFS基本命令；其次是会计数据库模块，包括5个模拟实验，分别为MySQL会计关系型数据库基本SQL操作、MySQL会计关系型数据库高级SQL操作、MySQL会计关系型数据库的视图和索引操作、HBase会计非关系型数据库DDL操作和HBase非关系型数据库DML操作，通过案例场景和业务需求的铺垫，使学生置身于模拟的企
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