财务会计综合模拟实训

财务会计综合模拟实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:华中科技大
作者:何玉英
出品人:
页数:250
译者:
出版时间:2010-7
价格:25.80元
装帧:
isbn号码:9787560941172
丛书系列:
图书标签:
  • 财务会计
  • 会计实训
  • 模拟实训
  • 会计教学
  • 财务管理
  • 会计技能
  • 高等教育
  • 职业教育
  • 实务操作
  • 会计案例
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具体描述

本书以国家最新颁布并执行的企业会计准则、税收法规、会计制度为依据,在系统地介绍会计实务模拟理论的基础上,精心设计了模拟原型以及模拟原型的期初数据和本期经济业务。通过本教程的模拟实训,可以完成:开设账簿体系、期初数据过账;依据本期模拟业务填制与审核原始凭证,依据原始凭证编制记账凭证、审核记账凭证;编制科目汇总表或汇总记账凭证;登记日记账、明细账、总账;期末调账;成本核算;试算平衡;对账与期末结账;编制会计报表等会计基础工作。

本教程设计新颖,具有知识面广、繁简适当、仿真性强、实用性强、综合性强的特点,便于学生理解并掌握会计实际操作技能。适用于财经类各专业高职高专的教学,同时也可供在职财会人员参考使用。

《企业数字化转型与智能决策:基于大数据的战略实践》 图书简介 随着信息技术的飞速发展和全球商业环境的日益复杂化,企业正站在一个由数据驱动的全新发展阶段的门槛上。本书《企业数字化转型与智能决策:基于大数据的战略实践》深入探讨了在当前数字化浪潮中,企业如何系统性地构建数字化能力,利用大数据和人工智能技术实现战略转型,并最终达成高效、精准的智能决策。全书结构严谨,内容涵盖从战略规划到落地实施的完整链条,旨在为企业管理者、战略规划师以及IT专业人员提供一套全面、实用的行动指南。 第一部分:数字化转型的战略基石与宏观视角 在开篇部分,本书首先明确了数字化转型的核心驱动力与战略意义。我们不再将数字化视为简单的技术升级,而是将其上升到重塑商业模式、优化客户体验和重构组织文化的战略高度。 第一章 数字化时代的商业范式重构:从“效率驱动”到“价值共创” 本章分析了传统商业模式在面对数据爆炸和用户中心化趋势时的局限性。重点阐述了平台经济、生态系统以及“产品即服务”(PaaS)等新型商业模式的内涵。企业需要识别自身在价值链中的薄弱环节,并通过数字化手段打通信息孤岛,实现跨部门、跨企业的协同价值创造。我们详细剖析了成功的数字化转型案例,揭示了其背后共同的战略逻辑。 第二章 顶层设计:构建企业数字化蓝图 数字化转型是一项复杂的系统工程,需要清晰的顶层设计。本章提供了构建数字化蓝图的“五步法”框架:诊断现有能力、明确战略目标、识别关键转型领域、制定路线图与资源规划,以及建立治理结构。特别强调了高层领导力在变革中的关键作用,以及如何平衡短期效益与长期投资之间的关系。我们探讨了组织架构的敏捷化改造,以适应快速变化的市场需求。 第三章 客户体验驱动的数字化前沿 在数字经济中,客户是价值的最终定义者。本章聚焦于如何利用数字化工具实现“超个性化”的客户旅程管理(Customer Journey Mapping)。内容涵盖了全渠道集成、实时互动数据捕获、情感计算在客户反馈分析中的应用,以及如何通过数据驱动的界面(UI/UX)设计提升用户黏性。我们提供了多个行业(零售、金融、SaaS)的实践案例,展示了如何通过精细化客户画像实现精准营销和服务的闭环。 第二部分:大数据与智能决策的核心技术栈 本部分深入技术层面,探讨支撑数字化转型的关键技术——大数据管理、分析方法与人工智能的集成应用。 第四章 大数据的架构、治理与安全 数据是转型的燃料。本章详细阐述了现代企业级大数据架构的组成,包括数据湖(Data Lake)、数据仓库(Data Warehouse)和数据中台(Data Middle Platform)的构建理念与技术选型。重点剖析了数据治理的重要性,涵盖数据质量管理(DQM)、元数据管理以及数据标准化的实践方法。同时,鉴于数据资产的敏感性,数据安全、隐私保护(如GDPR、CCPA合规性)与区块链在数据确权中的潜力也进行了深入探讨。 第五章 高级分析:从描述性到规范性洞察 本书强调了分析能力从描述性(发生了什么)向预测性(将要发生什么)和规范性(我们应该做什么)演进的必要性。本章系统介绍了回归分析、时间序列模型、生存分析等经典统计方法在业务预测中的应用。同时,也涵盖了A/B测试、多变量测试的设计与解读,确保业务决策基于科学的实验验证,而非直觉。 第六章 人工智能赋能的智能决策系统 本章是全书的技术核心之一,专注于机器学习和深度学习在业务场景中的落地应用。内容包括: 1. 运营优化:利用强化学习优化供应链、物流路径和生产排程。 2. 风险管理:应用深度神经网络(DNN)进行欺诈检测和信用评分模型构建。 3. 自然语言处理(NLP):如何利用Transformer模型分析非结构化文本数据(如合同、邮件、社交媒体评论),提取关键业务洞察。 本书特别强调了“可解释性人工智能”(XAI)在企业决策中的重要性,确保模型决策过程的透明度和可追溯性。 第三部分:转型实践、组织文化与风险控制 成功的转型不仅是技术的部署,更是组织和文化的革新。 第七章 敏捷转型与DevOps的文化实践 数字化转型要求企业具备快速试错、持续迭代的能力。本章详细介绍了敏捷开发方法(Scrum, Kanban)如何应用于非软件开发领域(如市场营销、财务规划)。同时,DevOps理念如何通过自动化流程,加速数据产品的交付周期,实现“快速价值实现”。我们探讨了如何建立容忍失败、鼓励实验的创新文化。 第八章 数字化转型中的组织变革管理 转型必然伴随职能和角色的变化。本章提供了变革管理(Change Management)的成熟模型,指导企业如何应对员工的抵触情绪,并有效进行技能重塑(Reskilling)和人才培养。重点介绍了“数据素养”(Data Literacy)在企业全层级的普及策略。 第九章 风险、合规与可持续发展的数字化路径 在追求效率和增长的同时,企业必须重视可持续发展目标(SDGs)与数字化技术的结合。本章探讨了如何利用物联网(IoT)和数据分析技术实现能源消耗的精细化管理、碳足迹的追踪与报告。此外,还讨论了数字化转型项目(如大型云迁移、AI系统部署)的项目风险管理框架,以及确保技术投资回报率(ROI)的评估机制。 总结:面向未来的数字化韧性 本书在结尾总结了构建企业“数字化韧性”(Digital Resilience)的要素:灵活的架构、不断更新的数据能力、以人为本的变革管理,以及对新技术趋势的持续洞察力。我们相信,只有将技术、战略与人有效地融合,企业才能在不确定的未来中立于不败之地。 本书特色: 战略导向:始终关注技术如何服务于商业目标,而非孤立地讨论技术。 实践驱动:结合大量全球头部企业的转型案例,提供可复制的实施路径。 技术深度适中:既涵盖了大数据架构的前沿,也解释了AI模型在业务中的直观应用。 跨职能视角:内容横跨战略、技术、运营和人力资源管理,适用于企业各层级决策者。 本书是面向新时代企业领导者、战略规划师、数据科学家、企业架构师及所有致力于推动企业数字化升级的专业人士的必备参考书。

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读后感

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用户评价

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最让我感到失望的是,这本书在“综合”和“实训”这两个核心要素上都出现了严重的偏差。所谓“综合”,本应体现不同业务模块间的相互影响和信息传递,比如销售收入确认如何影响应收账款和利润。而这本书的“综合”似乎仅仅意味着内容的广度,它浅尝辄止地触及了从成本核算到税务筹划的诸多领域,但每一个点都仅仅停留在概念介绍的层面。至于“实训”,则更像是有名无实。我需要的是那些能够让我亲手输入数据、点击确认、并立即看到结果反馈的练习环节,这些反馈能帮助我及时纠正错误理解。然而,这本书提供的所有“案例”都缺乏清晰的预期结果或标准答案的验证机制。它更像是一个理论知识的罗列集合,作者似乎将“告知”知识等同于“教会”技能。对于一个投入了时间和金钱购买“实训”教材的读者来说,这种仅仅停留在理论介绍层面的内容,无疑是一种极大的浪费,我根本找不到任何可以让我“动手做”的地方。

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翻开这本书,我的第一印象是它似乎更侧重于对“管理哲学”的探讨,而非严谨的会计实务操作。它花了好几页纸来讨论“商业的本质在于价值的创造与传递”,这种宏大叙事式的开篇,让我对即将到来的实训环节充满了疑惑。我期待的是扎实的数字和流程,结果却读到了一段关于“企业社会责任与可持续发展”的漫长论述,其中夹杂着一些哲学思辨,比如“会计信息披露的伦理边界究竟在哪里?”这类问题,虽然重要,但在这本定位为“实训”的书里,显得非常突兀和超前。实操部分更是令人啼笑皆非,提供的所谓练习材料,其数据源标注得含糊不清,许多关键的原始凭证缺失,导致我根本无法还原一个完整的业务链条。尝试去进行一个完整的月度结账流程,却发现书中仅仅提到了“应该进行结账”,然后就直接跳到了下一个毫无关联的章节——关于国际税法最新动向的解读。这种内容上的严重失衡和错位,让这本书完全失去了作为一本实训教材的价值。我需要的是一个脚踏实地的训练场,而不是一个充满哲学思辨的空中楼阁。

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这本书的排版和结构设计也着实让人困惑,完全不像一本专业的实训教材。它更像是将不同领域的专家讲稿随意拼凑在一起。某一章节还在详细讲解如何计算折旧的加速摊销法,下一页画风突变,就开始深入分析非营利组织的资金募集策略和监管要求。这两者本身都是会计范畴,但在“综合模拟实训”的主线下,它们应该以某种逻辑顺序串联起来,比如先完成基础交易核算,再涉及特定行业或特殊业务的处理。然而,这本书里,这些内容是彼此孤立的,阅读体验非常碎片化。我尝试将自己代入一个需要完成季度报告的会计角色,但每当我试图应用书中某个章节学到的技巧时,都会发现后续的步骤或所需的数据在其他章节中被完全忽略或假设已完成。它似乎预设读者已经拥有了完整的背景知识和操作环境,而忽略了“实训”的初衷——即提供一个封闭、可控的学习环境,让新手逐步建立起完整的会计循环认知。这本书更像是一部关于会计行业现状的“行业观察报告”,而不是一本可供操作的训练手册。

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这是一本名为《财务会计综合模拟实训》的书籍,但恕我直言,我在这本书里完全没有找到任何关于财务会计基础知识的系统讲解,更别提什么综合性的实训内容了。我原本是抱着学习和提高实操技能的目的来翻阅的,期望能通过模拟场景来巩固理论。然而,这本书的内容更像是一堆零散的、缺乏逻辑串联的行业新闻剪报和一些模糊不清的概念定义堆砌而成。比如,书中花了大量的篇幅去探讨某个特定年份的宏观经济政策对企业盈利能力的影响,但对于如何进行实际的财务报表分析,如何运用这些政策信息去调整会计处理,完全是避而不谈。又比如,我尝试寻找一些标准的会计分录示例,想看看在不同业务场景下,借贷方的具体操作是怎样的,结果书中只给出了一些高度概括性的描述,仿佛读者都已经具备了多年的实务经验,不需要这些最基本的指引。更令人沮丧的是,所谓的“模拟实训”环节,与其说是实训,不如说是几个完全不相关的案例的堆砌,它们之间缺乏主线任务的引导,也没有清晰的步骤说明,读完之后我感觉自己像是在一个迷宫里瞎转悠,最后什么关键技能都没有掌握到。对于一个想通过这本书扎实学习或提升实操能力的读者来说,这本书提供的价值几乎为零。

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如果说这本书有什么突出的地方,那就是它对“市场趋势”的把握似乎非常敏锐,但这种敏锐性似乎完全用错了地方。它充斥着对新兴技术,比如区块链在供应链管理中的应用、人工智能如何革新审计流程的预测性描述,这些内容非常前沿,也很有趣。但问题是,这些描述大多停留在理论预测层面,没有任何一个实际的会计科目、资产负债表项或者利润表项目,能够被这些新技术“实际操作”地关联起来。我翻遍全书,试图找到一个关于如何用Excel函数来处理批量数据,或者如何使用主流ERP系统(比如SAP或用友)的某一模块进行基础录入的步骤指南,结果一无所获。书中的语言风格极其学术化,充满了晦涩的专业术语组合,但这些术语组合起来,描述的却是一些与“实训”本身关系不大的概念。例如,它会用大段篇幅去分析某个虚拟公司的“治理结构优化对信息披露质量的冲击”,但对于如何根据具体交易生成一张合规的固定资产增加单,却只是一笔带过,甚至没有提供模板。这对于希望通过动手来巩固知识的初学者来说,简直是灾难。

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