会计数据分析(管理会计数据分析)

1.新技术带来的收益和成本；流程改造后对事务处理效率的影响，运营成本的变化；客户对新产品的接受程度。管理会计师处理数据的方式也需要与时俱进，不应再局限于描述性分析和简单的趋势预测。如：现金流风险、市场风险、环保风险、税务风险、品牌风险等都有可能随时发生。

2.企业利用分析学可以挖掘大数据中的商业价值，依靠现有信息及时采取快速准确的行动。企业在分析成熟度进阶的过程中也建立起了信任的基础，最终决策者会充分相信预测模型，允许模型做出描述性分析、诊断性分析、预测性分析等决策。

3.企业非常注重提高客户的满意度，这就要求企业能够更快地响应客户的要求，提高产品的质量，提供更好的性能和服务，是这些都面临着预算约束。结构化数据计算的退货率和保修索赔率也可以作为衡量顾客对制造企业产品的满意度的指标。收入的增长通常通过两个方式来实现：在市场上销售全新的产品或服务，或者加深与已有客户的关系。

4.财务人员要树立终身学习的观念，自学、职业认定、继续教育、学历教育、在职教育都是可以选择的渠道。

5.从商业企业追逐利润开始，企业的重点就已经是通过在驱动收入增长和增强成本控制之间实现创造性的平衡，来提高股东价值。企业的可持续发展是创新和学习关注的重点，这就需要企业必须了解当前活动可能对价值创造过程产生的影响。

1.企业创造价值的关键是提高企业软实力，其中包括人力资源、品牌价值等。

2.分析学的应用是一个长期的过程，企业需要搭建一个基于大数据分析技术的分析平台，从而使员工可以进行简单的操作实施复杂的数据挖掘过程。采用预测性分析学，管理会计师可以从客户视角关注的四个方面对顾客关于企业产品或服务的看法做出合理预测。由于外部宏观形势的不确定性，加上企业经营与宏观经济的高度契合性，企业经营的风险比以往任何时候都要大。

3.在指向性分析学中机器学习算法可以用于训练模型，以便考虑到客户满意度和销售收入等因素对创新的影响，确定优化策略。

4.体系建设、最佳案例建设、人才建设，是管理会计实践及应用的三大关键。的最佳解决方案，为决策者提供更具体的决策相关的信息。企业中具有各种各样的信息系统，使用流程挖掘可以从实际业务执行日志中发现结构化流程信息，并将其与可视化技术相结合，提供对正在进行工作的全面说明。

5.指向性分析工具可以使管理会计师利用描述性和预测性分析的结果，找到解决问题的最优策略或方向。管理会计师可以基于历史数据建立预测模型，来预测相关因素的未来价值，从而为衡量企业绩效提供监测基准。

6.分析学在平衡计分卡的框架下应用可以契合企业战略，为管理层提供更加具体的决策信息，促进企业可持续发展。所以在对企业财务视角的目标完成情况进行评价时，可以参考的考核指标有销售增长率、市场占有率、现金流量、净资产收益率等。

1.体系建设是前提，人才队伍建设是关键，案例建设是两者的结合点，通过案例推广、人才队伍建设，最终实现管理体系的不断优化、提升管理会计实践及应用的效果。将描述性分析学和预测性分析学结合使用，管理会计师可以向管理层提供回答各种问题的决策相关信息。在其他情况下，这一现象表明企业未能在数据治理方面投入足够的资源。

2.可视化工具为管理会计师更有效直观地提供财务信息，将公司近几年的销售数据做成折线图，可以直观地看出销售的波动情况。以最佳现金持有量中现金存货模式为例，随着信息技术以及金融工具的创新，企业实现了银企直连、现金池管理、法人账户透支、票据及票据处理电子化，甚至在资金短缺时可以采用供应链方式进行融资。

3.一般有两种原因：企业确实经营的差，比如内部控制不足；选择的模型不适合，有时对企业内部流程具有重要影响的因素可能没有被包括在原始预测模型中，导致预测结果可信度差。

4.在最初的平衡计分卡框架中，从时间、质量、性能和服务、成本四个方面描述了客户的关注点。推进管理会计人才队伍建设，可以用研究开发费用与总费用的比率来衡量企业对开发新产品或服务的重视程度。

5.例如：管理会计师可以用内部数据训练人工神经网络模型，对收到顾客订单到交付产品或服务之间的时间间隔进行预测，这将有助于协调企业各部门之间的合作，并协助管理者调整公司战略。