Excel在财会管理中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国水利水电出版社

作者:于向辉

出品人:

页数:201

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:20.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508422831

丛书系列:

图书标签:

• 于向辉
• Excel
• 财会
• 财务管理
• 会计
• 办公软件
• 数据分析
• 实务
• 技巧
• 案例
• 效率提升

好的，根据您的要求，我将为您构思一本与“Excel在财会管理中的应用”主题完全不相关的图书简介。这本书的主题将围绕“深度学习与自然语言处理的前沿技术与实践”展开。 --- 图书名称：《语义迷宫：深度神经网络在复杂文本理解中的前沿架构与应用》 内容简介 （字数：约1500字） 在信息爆炸的时代，如何从海量非结构化文本数据中精准、高效地捕获深层语义、推理逻辑和潜在意图，已成为人工智能领域最核心的挑战之一。本书《语义迷宫：深度神经网络在复杂文本理解中的前沿架构与实践》，并非一本关于传统数据处理或商业分析的工具书，而是一部深度聚焦于当前自然语言处理（NLP）技术最尖端领域的理论构建、模型设计与工程实践的专业著作。 本书旨在为具备一定机器学习基础，并希望深入掌握现代NLP核心技术栈的研究人员、高级工程师和数据科学家，提供一份详尽且具有前瞻性的路线图。我们完全避开了电子表格运算、财务报表分析或企业资源规划等任何与会计或传统管理软件相关的内容。全书的焦点集中于如何利用深度学习的强大表征能力，解决文本理解中的“语义鸿沟”问题。 第一部分：基础重构与表征革命 本书伊始，我们将从基础概念入手，但其核心目标是为理解复杂模型奠定计算语言学的基石。第一章将系统回顾从词袋模型到循环神经网络（RNN）的演进，重点分析梯度消失/爆炸问题如何催生了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的结构创新。然而，这些回顾只是铺垫，真正的重点迅速转向词嵌入（Word Embedding）的革新。 我们不再满足于静态的Word2Vec或GloVe模型。第三章“上下文敏感的向量空间：ELMo与BERT的崛起”，将深入剖析如何利用双向LSTM和Masked Language Modeling (MLM) 来生成真正能反映语境的动态词向量。书中详细推导了BERT模型中Transformer架构的核心机制——多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的数学原理，解释其如何在不依赖序列顺序的情况下，高效捕获长距离依赖关系。我们将使用PyTorch框架实现一个简化的Transformer编码器模块，以直观展示注意力权重如何指导模型聚焦于关键信息。 第二部分：Transformer的深层进化与架构精讲 进入本书的核心，我们将探讨自注意力机制在经过改进后的全新面貌及其在不同任务中的适应性部署。第五章“从Encoder到Decoder：序列到序列（Seq2Seq）模型的完整生命周期”，详细阐述了Transformer结构中Encoder-Decoder架构的设计精妙，尤其关注交叉注意力（Cross-Attention）层如何有效地整合源序列和目标序列的信息流。 接下来的几章，我们将把焦点投向当前性能的“天花板”模型家族。第六章专门剖析了GPT系列模型（Generative Pre-trained Transformer）的单向、自回归训练范式，并结合其在文本生成、故事续写和复杂推理中的应用案例进行深入分析。我们探讨了“上下文学习”（In-Context Learning）的机制，以及如何通过Prompt Engineering（提示工程）来引导大型语言模型（LLMs）执行特定任务，而无需进行参数微调。 第七章则侧重于知识增强的语言模型（Knowledge-Augmented LMs）。在许多需要事实核查或专业知识的领域，单纯依赖预训练数据是不够的。本章详细介绍了如何设计机制，将外部知识图谱（如Freebase或结构化数据库）的实体和关系，通过知识注入层或检索增强生成（RAG）框架，无缝融入到Transformer的推理过程中，以提高输出的准确性和可解释性。 第三部分：复杂推理、多模态融合与工程部署 高级文本理解不仅仅是识别词语，更是进行逻辑推理和跨模态信息的整合。第八章专门探讨符号推理与神经符号系统（Neuro-Symbolic AI）的交叉点。我们展示了如何构建基于逻辑约束的损失函数，或者如何利用图神经网络（GNNs）来建模文本中实体间的复杂关系网络，从而提升模型在问答系统中的演绎能力。 第九章将视野拓展至多模态NLP。在金融、法律或科研领域，文本往往与图像（如图表、扫描件）或表格数据紧密耦合。本章详细介绍了如何设计跨模态注意力机制，使模型能够同时理解视觉特征（通过CNN或Vision Transformer提取）和文本嵌入，实现对复杂文档的综合分析，例如对财报附注中的图表进行语义关联。 最后一章，我们将探讨模型的高效部署与可信赖AI。对于动辄数十亿参数的模型，如何在边缘设备或低延迟要求的生产环境中运行，是工程实践的关键。本章覆盖了模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）和模型剪枝（Pruning）等主流优化技术。同时，鉴于LLMs在生成内容中可能产生的偏见和幻觉问题，我们还探讨了可解释性（XAI）技术，如Attention Rollout和LIME在解释模型决策路径中的应用，确保系统的可信赖性。 本书的每一章节都配有基于最新开源库（如Hugging Face Transformers库）的代码示例，旨在让读者不仅理解“为什么有效”，更能动手实现“如何构建”。《语义迷宫》是一扇通往下一代人工智能理解世界的窗口，它与传统的财务工具和管理方法论毫无关联，专注于文本数据背后的深度计算逻辑。

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作为一名刚入行的财务助理，我最大的困惑就是如何将学校里学到的理论知识，快速有效地应用到实际工作中去，尤其是面对海量的业务数据时，那种无从下手的感觉非常令人沮丧。这本书的结构设计非常友好，它采用了**“问题导向式”**的讲解方法。每一章都不是孤立的理论堆砌，而是紧密围绕一个具体的财会管理场景展开，比如成本核算、固定资产折旧管理、预算编制与分析等。我特别喜欢它对**“动态预算模型构建”**的论述。作者没有直接给出成品模板，而是循序渐进地展示了如何使用名称管理器、数据表以及规划求解等高级功能，构建一个可以根据不同业务假设自动调整的、灵活的预算模型。这让我明白了，Excel 不仅仅是一个计算器，它更是一个强大的“假设分析引擎”。通过这本书的学习，我不再只是被动地接收数据并录入报表，而是开始主动思考如何利用这些数据来预测未来、辅助决策。对于希望快速掌握财务分析技能的职场新人，这本书提供了一条清晰、高效的学习路径，它教会了我如何“用财务的思维去驾驭Excel”。

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说实话，我买这本书的时候，是带着一点怀疑态度的，因为市面上关于 Excel 的书籍太多了，很多都是泛泛而谈，或者只停留在初级教程的层面。但《Excel在财会管理中的应用》这本书，给我的感觉完全不同。它的重点放在了**风险控制和内部审计支持**上，这正是我目前工作中最头疼的环节。作者详细介绍了如何利用条件格式、数据验证以及一些不为人知的公式组合，来实时监控异常交易和潜在的舞弊风险。例如，书中关于**“勾稽关系校验”**的实战案例，让我茅塞顿开。我过去主要依赖人工复核，耗时耗力效果还一般。通过书中的指导，我构建了一个能自动标记出不平衡凭证或超预算支出的实时预警系统。这不仅大大提升了我们部门的工作效率，更重要的是，它建立起了一道坚固的“数字防线”，让我们的内控管理水平迈上了一个新台阶。这本书的价值在于，它教的不是“怎么做”，而是“怎么做得更安全、更智能”。对于需要对财务数据进行深度穿透分析的管理者来说，这本书的实战价值是无法估量的。

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这本书的装帧和排版设计也体现了出版方的专业水准，阅读体验非常舒适。内容方面，它巧妙地平衡了理论深度与实操可行性。与其他侧重于财务软件接口的书籍不同，它将焦点牢牢锁定在**Excel本身作为通用分析工具的潜力**上。我印象最深的是它关于**“Excel在税务筹划支持中的应用”**这一章节。作者展示了如何利用IF函数和查找表来模拟不同税收政策下的纳税义务变化，并快速对比不同方案的优劣。这对我进行日常的税务合规检查和进行前瞻性的税务分析提供了极大的便利。这本书的作者显然对现代企业的财务管理和税务法规有着深刻的理解，使得书中的每一个公式、每一个步骤都不是空洞的技巧展示，而是有明确的业务目标支撑。读完后，我感觉自己对 Excel 的“潜力股”属性有了全新的认识，它不再是一个简单的电子表格软件，而是我们财务团队不可或缺的、高弹性的“定制化分析平台”。这本书的价值，在于它真正实现了“用最好的工具解决最复杂的财会问题”。

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我是一名资深会计主管，日常工作繁杂，最大的痛点在于**跨部门数据整合**和**集团级合并报表**的编制效率低下。我手里有关于这本书的电子版和纸质版，经常需要查阅其中的特定章节。这本书最让我称赞的一点是，它对**Power Query（获取和转换数据）**的应用讲解得极其透彻和专业。市面上很多书籍对这个功能只是点到为止，但这本书花了大篇幅，详细演示了如何连接不同来源（如SQL数据库、文本文件甚至网页数据），进行复杂的数据清洗、合并和转换，整个过程全程无代码或只需极少VBA辅助。特别是书中关于**“多子公司间科目映射与自动合并”**的解决方案，彻底颠覆了我过去手工在Excel中进行VLOOKUP和SUMIFS进行科目归集的方式。现在，我只需刷新数据源，几分钟内就能得到结构清晰的合并试算表。这套方法论极大地减少了我们集团财务部在月结时的加班强度，让我们的工作重心得以从繁琐的数据搬运转向更有价值的财务分析和战略支持上。

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这本书简直是财务人员的福音！我是在一次行业交流会上偶然听朋友推荐的，当时我对 Excel 在财会领域的应用还停留在基础的数据录入和简单报表制作层面。这本书的深度和广度完全超出了我的预期。它不仅仅是教你如何操作 Excel 的各种函数，更是深入讲解了如何利用 Excel 的强大功能来优化整个财务流程。特别是关于**高级数据透视表和宏的实战应用**部分，简直是醍醐灌顶。我以前处理月度结账报表，光是数据汇总和比对就要花费我一整天的时间，效率低下不说，还经常因为手工操作而出现疏漏。这本书提供了一套系统性的方法，教我如何搭建一个自动化的数据清洗和分析框架。现在，我只需要导入原始数据，点击几下鼠标，复杂的报表就能瞬间生成，而且准确性大大提高。我尤其欣赏作者在讲解时，总是能结合具体的会计准则和实际工作场景，使得理论知识能够迅速转化为生产力。对于那些希望从“Excel 操作员”转型为“财务数据分析师”的同行来说，这本书绝对是不可多得的宝典，它帮助我重新审视了 Excel 在现代财会管理中的核心地位。

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