具体描述
《财会基础》是全国高职高专教育“十一五”规划教材。《财会基础》以财政部2006年颁布的《企业会计准则》和《企业会计准则——应用指南》为主要依据，结合相关会计法规和会计工作规范要求，针对企业经营管理中相关部门的非财会人员对财会知识和技能的需求，深入浅出地阐述了财会的基础理论、基础知识和基本技能及其应用，力求突出实用性和可操作性，突出职业教育的特点。
《财会基础》分五个模块共11章，主要内容有：模块一，会计入门基础知识与会计报表分析；模块二，采购过程的成本费用核算与控制；模块三，生产过程的成本费用核算与控制；模块四，销售过程的成本费用核算与利润分析；模块五，投融资管理。各模块均以“案例导入”引入，每章前均有“学习目标”、“重点难点”、“技能点”和“学习内容”，每章后均有“本章小结”，每模块后配有相应的练习题和本模块的实训资料。
《财会基础》可作为高职高专非财会专业应用型、技能型人才培养的教材，也可用作社会从业人士的业务参考书及培训用书。
《数字时代的商业决策：从数据洞察到战略执行》 图书简介 在瞬息万变的商业环境中，仅仅拥有财务报表分析能力已不足以支撑企业在新时代的快速发展与持续创新。本书《数字时代的商业决策：从数据洞察到战略执行》，聚焦于如何驾驭海量数据，将其转化为精准、前瞻性的商业洞察，并最终转化为切实可行的战略行动。本书旨在为企业管理者、战略规划师、业务分析师以及所有希望在数字化浪潮中占据先机的专业人士，提供一套系统化、实战化的决策框架与工具箱。 一、告别传统：商业决策的新范式 本书首先剖析了传统商业决策模式的局限性。在信息爆炸与市场快速迭代的背景下，依赖经验和滞后的历史数据进行决策，如同在迷雾中驾驶。我们深入探讨了“数据驱动决策”（Data-Driven Decision Making, DDDM）的核心理念，强调决策不再是直觉的产物，而是基于证据、模型和量化分析的系统工程。 我们将介绍决策过程中的认知偏差（如锚定效应、确认偏误等），并提供实用的心理学工具来“去偏见化”决策过程。通过分析多个案例，读者将清晰地认识到，现代商业成功的基础是能够快速识别信号、过滤噪音，并建立一套可靠的“假设-测试-学习”的反馈循环。 二、数据资产化：构建企业决策的基石 决策的质量直接取决于输入数据的质量。本书将数据视为企业最核心的资产之一，并系统阐述了如何进行数据资产化管理。 2.1 数据治理与质量保障： 我们详细探讨了数据生命周期管理（从采集、存储、清洗到共享）的关键环节。重点讲解了数据治理（Data Governance）的框架，包括元数据管理、数据标准制定以及数据安全与合规性（如GDPR、CCPA等对决策流程的影响）。一个不准确的指标，可能导致数百万的战略失误，因此，本书花费大量篇幅确保读者理解如何建立“单一事实来源”（Single Source of Truth）。 2.2 现代数据架构与工具栈： 我们不侧重于特定软件的操作指南，而是着眼于架构思维。介绍现代数据仓库（如云原生数仓）、数据湖、数据湖仓一体化等概念的战略意义。讨论实时数据流处理（Stream Processing）如何赋能敏捷决策，以及如何根据业务场景选择最合适的分析工具栈（从BI工具到高级机器学习平台）。 三、洞察力的炼成：从描述性到预测性分析 数据本身不说话，洞察力才是翻译官。本书的核心部分聚焦于如何运用分析方法，将原始数据转化为可操作的商业智能（BI）。 3.1 描述性与诊断性分析的深化： 我们超越了基础的KPI仪表盘，深入探讨如何设计高价值的度量体系。例如，如何从用户行为路径分析中发现潜在的流失点，如何利用A/B测试来量化市场活动的真实ROI，以及如何通过细粒度的成本结构分解，找到隐藏的效率瓶颈。 3.2 预测性分析的战略应用： 预测能力是现代决策的前沿。本书引入了时间序列分析、回归模型以及分类预测在商业领域的具体应用。例如，如何利用需求预测模型优化供应链库存，如何使用客户终身价值（CLV）模型指导市场投入优先级，以及如何通过风险评分模型提前识别信贷或运营风险。关键在于，我们强调预测模型的解释性（Explainable AI, XAI），确保管理者理解“为什么”模型会做出这样的预测，而非盲目相信黑箱结果。 3.3 规范性分析：走向行动的桥梁： 规范性分析（Prescriptive Analytics）是最高级的决策支持。本书介绍了优化算法（如线性规划、模拟优化）在资源分配、定价策略和动态调度中的应用。读者将学习如何将复杂的商业约束条件转化为数学模型，从而系统性地找出“最优解”。 四、战略执行与组织赋能 卓越的洞察若不能有效落地，便是一纸空文。本书的最后一部分关注决策流程的组织嵌入与文化建设。 4.1 决策流程的敏捷化： 探讨如何将数据分析嵌入到日常运营的循环中，如OKR的制定与追踪、快速原型迭代（Lean Startup Methods）与数据反馈的结合。重点讨论了如何建立跨职能的数据合作机制，打破数据孤岛和部门壁垒。 4.2 可视化沟通与叙事的力量： 再复杂的分析，也需要清晰的沟通才能影响高层决策。本书提供了专业的数据可视化设计原则，强调“清晰性”和“目的性”优于“美观性”。我们教授如何构建一个引人入胜的“数据故事”，将复杂的量化发现转化为简洁、有说服力的商业叙事，确保决策者能够快速抓住重点并采取行动。 4.3 建立数据文化与伦理： 最终，决策能力的提升依赖于整个组织的文化转型。本书探讨了如何培养员工的数据素养，如何鼓励基于数据的实验精神，以及在数据驱动决策过程中必须坚守的伦理底线，确保技术的应用既高效又负责任。 目标读者 本书适合寻求超越传统财务分析，掌握现代数据驱动决策能力的企业中高层管理者、首席战略官（CSO）、业务发展总监、市场分析专家、运营优化团队负责人，以及所有致力于提升数据素养和量化分析技能的专业人士。它不是一本纯粹的统计学教材，而是一本关于如何将先进分析技术转化为企业核心竞争力的实战指南。
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