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Introduzione all'analisi e alla visualizzazione dei dati contabili

Descrizione

La contabilità ha sempre riguardato il pensiero analitico. Fin dai primi giorni della professione, Luca Pacioli ha sottolineato l'importanza della matematica e dell'ordine per l'analisi delle transazioni aziendali. Il set di competenze di cui i contabili hanno bisogno per eseguire matematica e mantenere l'ordine si è evoluto da carta e penna, a macchine da scrivere e calcolatrici, quindi a fogli di calcolo e software di contabilità. Un nuovo set di competenze che sta diventando sempre più importante per quasi ogni aspetto del business è quello dell'analisi dei big data: analizzare grandi quantità di dati per trovare informazioni utili. Questo corso è progettato per aiutare gli studenti di contabilità a sviluppare una mentalità analitica e prepararli a utilizzare linguaggi di programmazione analitica dei dati come Python e R.

Abbiamo diviso il corso in tre sezioni principali. Nella prima sezione, colleghiamo la contabilità all'analisi. Identifichiamo in che modo le attività nei cinque principali sottodomini della contabilità (ad esempio, finanziaria, gestionale, di revisione contabile, fiscale e dei sistemi) hanno storicamente richiesto una mentalità analitica, quindi esploriamo come tali attività possono essere completate in modo più efficace ed efficiente utilizzando i big data analisi. Presentiamo quindi un framework FACT per guidare l'analisi dei big data: inquadra una domanda, assembla i dati, calcola i dati e racconta agli altri i risultati.

Nella seconda sezione del corso, sottolineiamo l'importanza di assemblare i dati. Utilizzando i dati del rendiconto finanziario, spieghiamo le caratteristiche desiderabili sia dei dati che dei set di dati che porteranno a calcoli e visualizzazioni efficaci.

Nella terza e più ampia sezione del corso, dimostriamo ed esploriamo come utilizzare Excel e Tableau per analizzare i big data. Descriviamo i principi della percezione visiva e poi li applichiamo per creare visualizzazioni efficaci. Esaminiamo quindi gli strumenti di analisi dei dati fondamentali, come la regressione, la programmazione lineare (utilizzando Excel Solver) e il clustering nel contesto dei dati dei punti vendita e dei prestiti. Concludiamo dimostrando la potenza dei linguaggi di programmazione analitica dei dati per assemblare, visualizzare e analizzare i dati. Introduciamo Visual Basic for Applications come esempio di linguaggio di programmazione e Visual Basic Editor come esempio di ambiente di sviluppo integrato (IDE).

Prezzo: Iscriviti gratuitamente!

Lingua: Inglese

Sottotitoli: Inglese

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