2018版4、6、8学期《XBRL语言在财务报告中的应用》教学大纲_财务管理专业_东莞理工学院城市学院商学院.docx

《XBRL语言在财务报告中的应用》教学大纲 一、课程基本信息 课程类别 专业课程 课程名称 XBRL语言在财务报告中的 应用 课程英文名称 Application of XBRL language in financial report 课程编码 F01ZB02Z 适用专业 财务管理学 考核方式 考察 先修课程 财务管理 总学时 32学时 课程性质 实践 学分 2 课程属性 理论学时 实验学时/实训学时/ 实践学时/上机学时 上机：32学时 开课单位 商学院 必修 0 二、课程简介 本课程是财务管理专业的必修课，在修完中级财务会计和财务管理学等专业课程后来学 习本课程。 本课程依托新道云平台里的财务大数据分析决策实验平台，财务大数据分析决策实验平 台通过搭载用友大数据分析平台，给学生创设一个真实的数字化商业环境，提供一个成熟稳 定的教学实验平台，通过基于企业真实场景的实战训练，培养学生对于数字化分析工具的熟 练应用能力。 平台中的大数据技术普及知识与实战训练，帮助学员了解最新的大数据技术，掌握基本 的数据采集、数据建模、可视化分析、非结构化数据处理、文本挖掘等基本应用，理解企业 智能决策背后的逻辑，培养学生的技术思维、数字素养以及快速建模、助力企业实时分析的 能力。平台内置了大量的企业报表数据与经营数据，满足院校对于企业真实数据源的需求。 以场景化的任务训练学员的关键指标分析能力、基于业务问题的数据挖掘能力、大数据预测 模型搭建能力、以预测辅助企业经营决策的能力。 三、课程教学目标 知 识 目 标 能 力 目 标 目标1： 掌握财务大数据分析的概念、基本特征；掌握财务大数据的范围与来源；掌握财务大数 据项目分析的一般流程；掌握财务数据收集与预处理方法；掌握财务大数据分析可视化 的基本原理；掌握财务大数据大数据算法的基本原理。 目标2： 能够根据企业经营要求设置指标体系与数据建模；能够进行可视化设置与预警设置；能 够利用数据分析发现经营问题，并通过数据挖掘找到问题产生的根源；能够利用大数据 算法对企业的经营做出预测，指导决策制定。 目标3： 培养学生的数字思维；培养学生从分析中发现问题、洞察问题、解决问题的系统思考能 力； 素 质 目 标 目标4： 培养学生能够用数字提供决策建议的沟通能力；培养责任心、良好的职业道德，具有数 字敏感等职业素养。 四、课程主要教学内容、学时安排及教学策略 实践 项目名称 类型 实 训 大数据认 知及在商 业领域中 的应用 学 时 主要教学内容 项目 类型 项目 要求 支撑课 程目标 综合 云平台上面进行 讨论与答疑；完成 本项目综合实训 任务。了解财务大 数据的特点及在 财务领域中的应 用场景； 目标1 目标2 目标4 重点：大数据的应用、起源发展、概念、 特征、分类等；大数据在商业领域中的 应用 难点：大数据技术的算法模型基本分类 及应用；大数据在财务、人力资源、营 销领域中的应用 思政元素： 4 培养学生备基本的数据在企业经营管理 中的应用认知，拓展学生视野、更新知 识储备。 培育学生在大数据应用方法的创新精神。 教学方法与策略： 通过讲授法、讨论法、谈话法，辅以平 台教学资源及多媒体资源开展教学。 实 训 大数据分 析方法论 2 重点：数据分析与挖掘 难点： 可视化图表的类型和应用、数据 挖掘算法类型 思政元素： （1）掌握大数据 树立隐私数据保护意识，既要保护自己 （2）掌握业务理 公司的隐私数据，也不能破坏别的公司 分析的五步法流 程； 综合 解中问题界定、构 的隐私数据。 建分析指标体系； 教学方法与策略： （3）掌握数据来 源、数据收集途径 和方法； 通过讲授法、讨论法、谈话法，辅以平 台教学资源及多媒体资源开展教学。 目标1 目标3 目标4 （1）了解Python 的基础语法规范， 能够理解基础的 代码语言； 实 训 数据采集 和数据清 理实战演 练 （2）了解Python 重点：Python基础代码与上交所数据爬 取，数据清洗 难点： 沪深两所数据爬取代码解读，数 据清洗的设计原则 思政元素：培育学生在财务大数据分析 数据采集的代码 及命令； 方法方面的创新精神。 6 树立隐私数据保护意识，既要保护自己 公司的隐私数据，也不能破坏别的公司 的隐私数据。 教学方法与策略： 综合 通过讲授法、讨论法、谈话法，辅以平 台教学资源及多媒体资源开展教学。 综合 目标1 目标3 目标4 综合 通过本项目的学 习使学生能够掌 握分析云可视化 看板的设计 目标1 目标2 目标3 目标4 思政元素：培养学生对于数据处理的基 实 训 实战演练 本认知 2 培养学员在大数据环境下进行数据集成 的思维 教学方法与策略： 通过讲授法、讨论法、谈话法，辅以平 台教学资源及多媒体资源开展教学。 可视化设 实 训 计实战演 练 4 重点：可视化看板设计 难点： 可视化看板设计 思政元素：通过可视化看板设计，培养 良好职业操守，保证数据安全； 目标2 目标3 目标4 通过本项目的学 习使学员理解数 据集成的相关概 念，理解数据关联 和数据合并的意 义，掌握数据集成 的工作要求。掌握 数据集成的具体 方法，依据案例资 料建立数据集成 工具操作、依据案 例资料进行数据 关联操作、生成合 并资产负债表和 合并利润表。 重点：数据关联、数据合并 难点： 数据关联 数据集成 （3）能够使用简 单的Python语言 进行上市公司财 务报表数据采集 （4）能够理解数 据清洗概念，了解 数据清洗设计原 则，掌握数据清洗 常见问题及处理 顺序。从而使学员 能够依据案例资 料建立数据清洗 规则，进行数据清 洗流程设计与工 具操作。 通过对可视化看板的设计，激发创新创 业的信心和能力。 教学方法与策略： 通过讲授法、讨论法、谈话法，辅以平 台教学资源及多媒体资源开展教学。 综合 （1）通过本项目 的学习使学生能 够掌握投资分析 应用的各项指标、 理解财务报告的 分析方法、了解聚 类算法的原理、掌 握各项能力指标 数据可视化工具、 掌握投资分析报 告的写作框架，能 够确定并计算各 项投资分析指标、 能借助聚类算法 筛选投资投标企 业、能完成财报分 目标2 目标3 析的可视化看板 设计、能够独立撰 目标4 写投资分析报告 （2）掌握同比、 环比、预算比等财 务指标纵向分析 方法，能够依据案 例资料计算四大 能力指标，能够进 行同比和环比分 析，能够与同行业 对比企业进行横 向比较，能够对比 较结果进行分析 与数据溯源，能够 撰写企业经营分 析报告。 综合 （1）通过本项目 的学习帮助学生 目标2 了解资金管理的 目标3 重要性，掌握资金 目标4 分析的相关指标， 了解资金的来源 重点：指标计算与行业数据可视化，指 标数据解读；同比、环比分析，指标解 读与数据溯源 难点： 聚类算法原理，指标解读与数据 溯源 思政元素：通过财报指标计算分析，培 实 训 投资者角 度和经营 者角度的 财报分析 养良好职业操守，保证数据安全； 6 通过对投资企业财报分析，激发创新创 业的信心和能力； 通过聚类算法，培养学习新技术的勇气， 具备不畏困难、勇于创新的工作精神。 教学方法与策略： 通过讲授法、讨论法、谈话法，辅以平 台教学资源及多媒体资源开展教学。 资金分析 实 训 与预测、销 售分析与 预测实战 6 重点：资金存量分析、来源分析与债务 预警；客户维度分析、产品维度分析、 价格维度分析 难点：时间序列预测资金流，多元回归 原理及应用 演练 思政元素：树立学生通过数据思维进行 数据分析的意识； 培养学生运用分析云进行数据处理和分 析的能力； 强化学生独立钻研数据分析实操的职业 素养。 教学方法与策略： 通过讲授法、讨论法、谈话法，辅以平 台教学资源及多媒体资源开展教学。 重点：管理费用分析与数据洞察，财务 费用分析与数据洞察 难点：管理费用分析与数据洞察 思政元素：培养学生具备基本的费用分 实 训 费用分析 实战演练 析素养，为企业运营提供可视化的费用 2 数据操作、分析和讨论的基本素质支撑； 综合 拓宽智能化费用管理在实际业务中的应 用，提高学生知行合一的能力。 教学方法与策略： 通过讲授法、讨论法、谈话法，辅以平 台教学资源及多媒体资源开展教学。 备注： 项目类型填写验证、综合、设计、训练等。 结构，能够依据案 例资料分析企业 资金状况，能够使 用数据表进行资 金存量可视化分 析、资金来源可视 化分析、以及进行 债务分析与预警， 能够使用时间序 列分析对资金流 入进行预测。 （2）了解企业销 售分析的框架结 构、熟悉如何通 过客户维度、产 品维度、价格维 度展开分析，掌 握各维度分析的 指标计算方法， 能够通过指标数 据进行企业业务 的解读，了解多 元回归的原理， 能够运用多元回 归进行销售价格 的预测。 通过本项目的学 习帮助学生了解 企业费用的构成， 了解企业费用管 理的重要性，掌握 费用分析与数据 洞察的过程与方 目标1 法。会创建费用整 目标2 目标3 体分析管理驾驶 舱，能够对异常项 目标4 目追溯分析其发 生的部门和人员， 能够将需要分析 的数据进行指标 分析并形成分析 报告。 五、学生学习成效评估方式及标准 考核与评价是对课程教学目标中的知识目标、能力目标和素质目标等进行综合评价。在 本课程中，学生的最终成绩是由平台训练成绩、小组汇报成绩、成果册等三个部分组成。 1.平台训练成绩（占总成绩的70%）：采用百分制。成绩分平台作业训练（占60%）、考 勤（占10%）两个部分。 2.小组汇报成绩（占总成绩的10%）；采用百分制。 3.实训成果册（占总成绩的20%）；采用百分制。 评分标准如下表： 等级 评 优秀 （90～100分） 良好 （80～89分） 分 标 准 1．平台训练任务完成度很高，任务准确度达90%以上，系统考勤及线下考 勤全勤； 2.小组汇报各模块完整，汇报人阐述逻辑清晰，关键点阐述度90%以上； 3．实训成果册内容完整，实训报告质量优秀。 1．平台训练任务完成度高，任务准确度达80%以上，系统考勤及线下考勤 全勤； 2.小组汇报各模块基本完整，汇报人阐述逻辑清晰，关键点阐述度80%以上； 3．实训成果册内容完整，实训报告质量良好。 （70～79分） 1．平台训练任务完成度较高，任务准确度达70%以上，系统考勤及线下考 勤全勤； 2.小组汇报各模块基本完整，汇报人阐述较为清晰，关键点阐述度70%以上； 3．实训成果册内容基本完整，实训报告质量良好。 及格 1．平台训练任务完成度一般，任务准确度达60%以上，系统考勤及线下考 中等 （60～69分） 勤全勤； 不及格 （60以下） 2.小组汇报各模块基本完整，汇报人阐述较为一般，关键点阐述度60%以上； 3．实训成果册内容基本完整，实训报告质量一般。 1．平台训练任务完成度未超过60%，任务准确度低于60%，系统考勤及线下 考勤有超过两次以上缺勤记录； 2.小组汇报模块不完整，汇报人阐述一般，关键点阐述度低于60%； 3．实训成果册内容不完整，实训报告质量较差。 六、 教学安排及要求 序号 教学安排事项 要 求 1 授课教师 职称：讲师 或 学历（位）：硕士研究生 其他：新道认证企业讲师 2 课程时间 周次： 2周 节次：16节/周 3 4 授课地点 □教室 实验室 □其他：线上教学 学生辅导 线上方式及时间安排：企业微信，正常上班时间 线下地点及时间安排：教师办公室，正常上班时间；上课机房，课间 时间。 □室外场地 七、选用教材 [1]《财务共享服务业务处理》新道科技服份有限公司高等教育出版社 [2]《企业财务管理》新道科技服份有限公司高等教育出版社 八、参考资料 [1]大数据时代数据挖掘技术在财务分析中的应用[D]. 郭婧.浙江工业大学 2017 [2]大数据时代如何提高财务分析质量[J]. 付筱文.中国乡镇企业会计 2019(06) [3]大数据、云计算背景下财务共享服务中心应用研究[J]. 王纯杰.中国管理信息化 2020(03) [4]大数据时代财务分析问题的新趋向及其对策[J].刘俊.山西省财政学校 2021 大纲执笔人： 黄才龙 讨论参与人：韩静、张灿灿 系（教研室）主任：韩静 学院（部）审核人：郑阿泰