大数据财务分析入门（第2版）

　　第1章 大数据和分析
　　导语
　　什么是大数据
　　多“大”算“大”
　　数据体量
　　兆字节、吉字节、太字节代表什么
　　会计师与大数据
　　金融与会计专业人士的压力
　　会计师面临的大数据问题
　　大数据术语
　　数据分析的四种类型
　　大数据的益处
　　第2章 大数据的历史
　　导语
　　大数据 = 电子表格
　　会计师看大数据
　　大数据的历史
　　小企业看大数据
　　大数据源
　　大数据的来源
　　大数据的特点
　　示例：零售调查
　　第3章 大数据的趋势
　　导语
　　一流大数据和分析趋势
　　大数据调查
　　埃森哲趋势与调查
　　技术成熟度曲线
　　NVP 公司大数据高管调查
　　第4章 大数据战略及商业应用
　　导语
　　大数据的目标
　　与大数据相关的商业洞见
　　大数据的挑战
　　错误数据的危险
　　IT 大数据的五大错误
　　第5章 大数据平台及操作工具
　　导语
　　大数据的功能
　　哪些平台可以用于大数据
　　一流商用数据分析工具
　　Hadoop 究竟是什么
　　第6章 大数据终端用户及会计工具
　　导语
　　大数据实例
　　百思买公司的数据访问
　　定价优化
　　邮轮公司利用大数据优化价格
　　预测工具
　　企业预测分析工具
　　访问大数据源的其他简单工具
　　数据库工具
　　大数据可视化
　　第7章 大数据实例
　　导语
　　大数据应用实例
　　第8章 会计部门中的大数据
　　导语
　　大数据之于首席财务官
　　大数据的重点领域
　　预测性分析与会计
　　证券交易委员会的分析程序
　　第9章 大数据道德与隐私
　　导语
　　道德问题
　　道德影响
　　大数据道德沦丧的例子
　　谷歌地图位置记录

　　作者简介
　　吉姆•林德尔 注册会计师、特许管理会计师。Thorsten咨询集团公司总裁。美国注册会计师协会（AICPA）会员。曾担任多家公司首席财务官，参与50多个并购项目。
　　著有《战壕中的25个教训》《战略规划变得简单》《商业就像钓鱼》《底线财务管理》等图书，多次荣获AICPA“优秀讨论引领者”奖项。
　　译者简介
　　徐国栋 某国际商科教育联盟东亚区负责人。曾就职于“四大”会计师事务所，担任某国际会计专业组织中国事务总监、两所985高校MBA及会计硕士中心主任等职，致力于管理教育创新与财经专业人才发展。作为主执笔人参与教育部1+X“大数据财务分析职业技能等级标准”的起草工作。

　　在大数据时代，财务人员必须从数据的创建者、操作者和保管者转变为数据科学家和故事叙述者；必须跟上技术变革的步伐，认识到历史分析向预测性分析并最终向规范性分析转变的必要性。
　　本书探讨了有关财务和分析的前沿话题，提供了可以进行实际操作的技巧和指南。通过本书的学习，读者可以了解大数据的相关内容，以及用于处理和解读这些信息的工具。