具体描述
《审计学》是这套教材中的一本。全书以我国《注册会计师法》和《独立审计准则》等审计法律、法规为指导，在深入研究我国审计理论和审方块字产务的基础上，借鉴西方有关注册会计师审计的成功做法和经验，全央阐述了注册会计师在全会计报表审计中应具有的审计理论和知识，重点阐述了注册会计师的审计程序、审计测试和审计报告编制的相关知识和技能。本书在内容和结构上具有以下特点：①以注册会计师审计为主线，兼顾政府审计和内部审计的基本知识；②审计实务以业务循环法为主，报表项目清为辅使会计报表审计所涉及的符合性测试与实质性测试的内容相成；③重视制度基础审计中基本技能的学习，学以致用，便于尽快熟悉和掌握审计实务。
《商业数据分析与决策实务》 作者： 张伟，李娜 出版社： 经纬科技出版社 装帧： 精装 页数： 480页 定价： 128.00元 --- 内容简介：驾驭数据洪流，驱动商业洞察与变革 在当今瞬息万变的商业环境中，数据不再仅仅是记录过去的工具，而是驱动未来决策、塑造竞争优势的核心资产。《商业数据分析与决策实务》正是一本旨在弥合理论知识与企业实践鸿沟的权威指南。本书系统、深入地剖析了如何将海量、多源的商业数据转化为可执行的战略洞察和高效的运营改进。 本书不仅仅停留在介绍数据分析方法论的层面，更着眼于“分析驱动决策”的完整闭环构建。它为管理者、业务分析师和数据科学家提供了一套完整的方法论框架、实战工具箱以及详尽的案例研究，确保读者能够真正掌握从数据采集、清洗、建模到最终报告和决策落地的全过程。 第一部分：数据驱动思维与战略基础（奠定分析的战略高度） 本部分首先确立了现代企业进行数据分析的战略意义和思维模式。我们探讨了“数据驱动文化”在组织内部的构建要素，强调了数据素养对所有层级员工的重要性。 商业问题的解构与量化： 学习如何将模糊的商业挑战（如“如何提高客户留存率？”）转化为清晰、可量化、可检验的分析问题（如“哪些特定交互行为与客户生命周期价值（CLV）呈正相关？”）。 数据生态系统概览： 介绍企业常见的数据源类型，包括ERP、CRM、社交媒体、物联网（IoT）数据流，以及它们之间的关系和数据治理的基础要求。 指标体系设计（KPI与OKRs）： 重点阐述如何设计科学、合理、具备前瞻性的关键绩效指标（KPIs），并将其与组织目标（OKRs）对齐，避免“指标陷阱”。 第二部分：数据准备与探索性分析（打好数据基础） 高质量的分析源于高质量的数据。本部分聚焦于数据处理和初始探索阶段，这是所有高级分析工作的基础。 数据清洗与预处理实战： 详细讲解处理缺失值、异常值、数据类型不一致和数据冗余的实用技巧，特别关注非结构化数据（文本、图像）的初步处理流程。 统计学基础回顾与应用： 侧重于商业场景中高频使用的统计概念，如假设检验、回归分析的解读，以及如何避免常见的统计误判。 探索性数据分析（EDA）的艺术： 通过大量可视化案例，指导读者如何利用图表快速识别数据分布、变量间的关系和潜在的模式，为后续建模提供方向。 第三部分：核心分析技术与建模实战（构建预测与洞察能力） 这是本书的核心技术部分，涵盖了当前商业分析领域最前沿且实用的模型技术。 预测模型构建： 深入讲解线性回归、逻辑回归在客户流失预测、销售额预估中的应用。探讨时间序列分析（如ARIMA、指数平滑法）在库存管理和需求预测中的实操步骤。 客户细分与行为建模： 详细介绍了聚类分析（K-Means、DBSCAN）在市场细分中的应用，并引入了RFM（近因、频率、货币价值）模型的构建与优化，指导个性化营销策略。 文本挖掘与情感分析入门： 针对客服记录、产品评论等非结构化文本数据，介绍词袋模型、TF-IDF和基础的情感倾向判断方法，帮助企业理解客户“声音”。 A/B测试设计与因果推断： 强调在产品迭代和市场活动中，如何科学设计A/B测试，确保实验结果的统计显著性和对业务决策的有效指导。 第四部分：数据可视化与决策沟通（实现分析价值的转化） 再精妙的模型也需要清晰的沟通才能转化为商业行动。本部分关注如何将复杂的分析结果转化为直观、有说服力的故事。 信息可视化设计原则： 不仅仅是工具的使用，更是关于如何选择最恰当的图表类型来传达特定信息（例如，用散点图展示相关性，用瀑布图展示增减构成）。 构建交互式仪表板（Dashboard）： 介绍Tableau、Power BI等主流工具在构建实时、可钻取分析报告中的最佳实践，强调用户体验和信息层级。 构建数据叙事（Data Storytelling）： 教授读者如何组织报告结构，运用“背景-发现-建议”的叙事框架，向高层管理者清晰阐述分析的价值和建议的行动步骤。 第五部分：数据分析的伦理、安全与未来趋势 本书最后一部分关注数据应用的长期可持续性与合规性。 数据隐私与合规性： 讨论GDPR、CCPA等法规对数据分析工作的影响，以及企业在处理敏感客户数据时必须遵守的原则。 模型的可解释性（XAI）： 探讨在金融、医疗等高风险领域，为何需要理解模型“为什么”做出某一预测，以及SHAP、LIME等可解释性工具的初步应用。 大数据与机器学习的融合： 展望数据分析领域的技术前沿，为读者指明持续学习的方向。 --- 本书的特点： 1. 高度实战导向： 书中所有的理论知识都配有详细的Python/R语言代码片段和Excel/BI工具操作步骤，确保读者学完即可上手操作。 2. 多行业案例支持： 涵盖零售业的库存优化、金融业的风险评估、互联网业的用户生命周期管理等多个经典案例，展示分析方法的普适性与局限性。 3. 面向决策层与执行层： 结构设计上兼顾了业务决策者需要理解的高层指标与分析师需要掌握的底层技术细节。 《商业数据分析与决策实务》是每一位希望在数据驱动时代提升竞争力的专业人士案头必备的工具书和进阶教材。它将帮助您从数据的噪音中提炼出清晰的信号，将洞察力转化为实实在在的商业成果。
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