Excel在财务与会计中的应用

Excel在财务与会计中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:机械工业出版社
作者:韩蕾 郑伟
出品人:
页数:356
译者:
出版时间:2010-3
价格:49.00元
装帧:
isbn号码:9787111295204
丛书系列:
图书标签:
  • Excel
  • Excel
  • 财务
  • 会计
  • 数据分析
  • 办公软件
  • 职场技能
  • 财务建模
  • 会计实务
  • 效率提升
  • 电子表格
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具体描述

本书共分为14章,主要介绍Excel 2007基础知识、函数、图表、数据分析、员工工资管理、进销存管理与分析、固定资产管理与分析、流动资产管理、费用明细管理、企业生产成本管理、销售利润分析、投资决策分析、固定资产折旧分析、企业员工培训管理、事业单位招聘考试成绩管理及市场调查管理等与Excel财务和会计应用相关的内容。

本书通俗易懂,操作步骤详细,适合公司财务人员、销售人员、管理人员、大中院校师生使用,也可作为Excel爱好者的参考用书。

目录回到顶部↑第一篇Excel 2007基础知识

第1章Excel 2007简介

1.1熟悉Excel 2007

1.1.1Excel 2007启动与退出

1.1.2认识Excel 2007界面

1.1.3使用Office按钮

1.1.4快速访问工具栏

1.1.5使用状态栏

1.2认识工作簿和工作表

1.2.1什么是工作簿

1.2.2什么是工作表

1.3工作簿基础

1.3.1新建工作簿

1.3.2保存工作簿

1.3.3打开工作簿

1.3.4关闭工作簿

1.4工作表基础

1.4.1插入工作表

1.4.2复制与移动工作表

1.4.3删除工作表

.1.4.4重命名工作表

1.4.5隐藏与显示工作表

1.4.6保护工作表

1.5工作表基本操作

1.5.1选择单元格

1.5.2输入数据

1.5.3自动填充

1.5.4插入批注

1.6单元格引用

1.6.1A1引用

1.6.2R1C1引用

1.6.3相对引用

1.6.4绝对引用

1.6.5混合引用

1.7格式化工作表

1.7.1设置单元格格式

1.7.2合并单元格

1.7.3设置行与列

1.7.4条件格式

1.8使用模板

1.8.1使用模板创建工作簿

1.8.2创建模板

第2章函数、图表与数据分析

2.1函数基础

2.1.1插入函数

2.1.2函数的参数

2.2函数应用实例

2.2.1成绩管理

2.2.2判断学生总分是否达标

2.2.3公司职工年龄统计

2.2.4户籍档案管理

2.3创建图表

2.4编辑图表

2.4.1更改图表类型

2.4.2切换图表的行与列

2.4.3添加图表标题

2.4.4更改图例

2.5格式化图表

2.5.1使用数据标签

2.5.2加入图表说明

2.5.3设置图表区域格式

2.5.4设置绘图区格式

2.5.5设置图例格式

2.5.6保存模板

2.6数据透视表和数据透视图

2.6.1创建数据透视表

2.6.2创建数据透视图

2.7假设分析方案

2.8单变量求解

2.9双变量模拟运算表

2.10规划求解

第二篇财务管理与分析典型案例

第3章员工工资管理

3.1建立员工工资管理工作表

3.1.1创建员工固定工资表

3.1.2创建员工出勤考核表

3.1.3创建员工加班表

3.1.4创建员工补助表

3.1.5创建员工工资发放表

3.2输入基本工资数据

3.2.1设置数据的有效性

3.2.2工作表间的数据引用

3.2.3计算固定工资和补助金额

3.2.4计算缺勤扣款

3.2.5计算加班费

3.2.6计算税前工资

3.2.7计算个人所得税

3.2.8计算实发工资

3.3查询员工工资数据

3.4分析员工工资数据

3.4.1筛选员工工资数据

3.4.2分析工资数据

第4章进销存管理与分析

4.1建立进销存基础工作表

4.1.1创建进货表

4.1.2创建销售表

4.1.3创建库存表

4.1.4创建库存数据

4.2销售管理

4.2.1统计销售额

4.2.2查看销售状况

4.2.3筛选销售信息

4.2.4统计产品总价

4.2.5销售对比

4.3进货管理

4.3.1筛选产品

4.3.2复杂进货分析

4.3.3计算资金运用

4.4打印资金运用分析表单

第5章固定资产管理与分析

5.1建立固定资产工作表

5.1.1创建固定资产基本表结构

5.1.2设置数据列的数据有效性

5.1.3设置单元格格式

5.1.4输入固定资产基本信息

5.2计算固定资产的折旧额

5.3查询固定资产信息

5.3.1创建查询表结构

5.3.2设置单元格格式

5.3.3添加“资产编号”下拉列表

5.4固定资产的分类管理

5.4.1查看设备类别

5.4.2查看设备的使用部门

5.4.3设置查看固定资产的复杂条件

5.4.4绘制固定资产数据透视图

第6章流动资产管理

6.1建立流动资产数据库

6.1.1创建现金日记账表

6.1.2创建银行日记账表

6.1.3创建银行汇总表

6.1.4创建应收账款表

6.1.5创建收回账款表

6.1.6创建逾期应收账款表

6.2流动资产管理

6.2.1计算日记账总额

6.2.2筛选日记账

6.2.3查看应收账款最大值

6.2.4收回账款对比

6.2.5处理逾期应收账款

第7章费用明细管理

7.1建立费用明细表

7.2费用明细管理

7.2.1统计部门费用

7.2.2查看费用最大值

7.2.3多条件分析费用明细

7.2.4统计管理费用

7.2.5计算费用合计

7.2.6费用明细比较

第8章企业生产成本管理

8.1建立生产成本表

8.1.1创建A1产品年度成本分析表

8.1.2核算A1产品年度成本

8.1.3创建A3产品年度成本分析表

8.1.4核算A3产品年度成本

8.1.5设计年度生产成本分析总表结构

8.1.6核算年度生产成本

8.1.7设计生产成本年度比较表结构

8.1.8核算年度比较生产成本

8.2产品成本多角度对比

8.3年度成本比较

8.3.1总生产成本比较

8.3.2年度比较

第9章销售利润分析

9.1建立销售利润分析工作表

9.1.1创建销售数据表

9.1.2设置单元格格式

9.2销售业绩分析

9.2.1总额达标的销售业绩

9.2.2业绩考核排名

9.2.3总额平均值考核

9.2.4自定义业绩考核条件

9.2.5使用公式结果进行业绩考核

9.2.6汇总销售数据

9.2.7销售业绩图表

9.3本量利分析

9.3.1创建本量利分析表

9.3.2创建分析图表

第10章投资决策分析

10.1回收期分析法

10.1.1创建回收期分析表

10.1.2计算回收期

10.2净现值系数分析法

10.2.1创建净现值系数分析表

10.2.2计算净现值系数

10.3新旧设备的折旧分析

10.3.1创建新旧设备表

10.3.2计算新旧资产折旧费用

10.4固定资产的更新决策

10.4.1创建固定资产更新决策表

10.4.2固定资产更新分析

第11章固定资产折旧分析

11.1常用固定资产折旧计算方法

11.1.1固定资产折旧分析表的创建

11.1.2直线法

11.1.3年数总和法

11.1.4双倍余额递减法

11.1.5固定余额递减法

11.2制作固定资产折旧分析图

11.2.1选择一种图表类型

11.2.2添加数据系列

11.2.3编辑水平轴标签

11.2.4完成基本图表的创建

11.2.5为图表添加标题

11.2.6为坐标轴添加标题

11.2.7更改图表类型

11.2.8将图表移动到新工作表

第12章企业员工培训管理

12.1建立员工培训管理表

12.1.1创建员工培训表

12.1.2创建员工成绩表

12.2查询员工成绩

12.3员工培训管理

12.3.1查看培训计划

12.3.2计算员工总成绩

12.3.3统计员工成绩

12.3.4成绩比较

12.3.5平均成绩对比

12.4打印员工培训表

第13章事业单位招聘考试成绩管理

13.1建立事业单位招聘考试成绩工作表

13.1.1创建考试成绩表

13.1.2设置数据有效性

13.1.3设置单元格格式

13.1.4输入考试成绩

13.2计算考生成绩

13.3招考单位考试录用

13.3.1查看招考单位的考生信息

13.3.2划定笔试合格分数线

13.3.3招聘考试成绩排名

13.3.4优先录用第一名考生

13.3.5查看考生录用名单

13.3.6显示指定条件的考生成绩

13.3.7考生成绩的分类汇总

13.4查询考生信息

第14章市场调查管理

14.1建立市场调查表

14.2市场调查统计

14.2.1计算使用品牌数量

14.2.2计算调查人数

14.2.3统计调查结果

14.2.4计算月收入段人数

好的,以下是根据您的要求,提供的一份图书简介,内容不涉及《Excel在财务与会计中的应用》这本书的任何具体知识点,且力求详尽、自然。 --- 图书简介:《数据驱动的商业洞察与决策实践》 导言:在信息洪流中锚定价值 在当今这个信息爆炸、数据唾手可得的时代,企业面临的挑战已不再是数据的稀缺,而是如何有效、精准地从海量数据中提炼出具有商业价值的洞察。传统的、依赖经验和直觉的决策模式正在迅速瓦解,取而代之的是对数据驱动(Data-Driven)能力的迫切需求。本书《数据驱动的商业洞察与决策实践》正是为身处这一转型期的商业人士、管理者、分析师以及有志于提升决策质量的专业人士而精心撰写。 本书旨在构建一个从数据采集、清洗、分析到最终可视化报告和战略建议的完整闭环体系。我们深知,数据本身只是原材料,真正的价值在于通过结构化的分析框架将其转化为可执行的商业智能(BI)。 第一部分:构建数据思维的基石 本部分着重于思想方法的革新,这是有效利用数据的前提。我们摒弃了将数据分析视为纯粹技术操作的误区,而将其提升至战略层面。 第一章:数据素养的重塑与战略视角 本章首先界定了现代商业环境对数据素养的全新要求。它不仅仅关乎工具的使用,更关乎提问的艺术——如何提出能直接导向商业成果的“好问题”。我们将深入探讨批判性思维在数据分析中的核心地位,强调区分“相关性”与“因果性”的重要性,避免常见的逻辑谬误。同时,本章引导读者建立起自上而下的数据战略观,确保分析工作始终对齐公司的核心目标和关键绩效指标(KPIs)。 第二章:数据生命周期管理概论 有效的数据分析依赖于高质量的数据源。本章系统性地梳理了数据从产生、捕获、存储、处理到最终归档的完整生命周期。重点讨论了数据治理(Data Governance)的基本原则,包括数据标准、数据质量评估体系的建立,以及如何处理和整合来自不同业务系统(如CRM、ERP、供应链系统)的异构数据。我们详细阐述了数据安全与合规性在现代企业运营中的不可或缺性。 第三章:探索性数据分析(EDA)的艺术 在正式建模之前,探索性数据分析是理解数据“个性”的关键步骤。本章将重点介绍如何运用统计学基础工具和可视化技术,快速识别数据中的异常值(Outliers)、缺失值(Missing Values)以及潜在的分布特征。我们将展示多种描述性统计指标的应用场景,帮助分析师在不依赖复杂算法的情况下,获得对业务现状的初步直觉判断。 第二部分:核心分析框架与模型应用 本部分是本书的实践核心,专注于介绍一系列成熟且可落地的分析框架,适用于解决常见的商业难题。 第四章:客户行为洞察与市场细分 理解客户是商业增长的永恒主题。本章深入探讨了客户价值分析(LTV, CLV)的构建方法,并引入RFM(近期、频率、金额)模型在客户生命周期管理中的应用。我们详细介绍了无监督学习方法,如K-Means聚类,如何用于构建精准的市场细分群体,并提供了如何为不同群体设计差异化营销策略的实战案例。 第五章:运营效率的量化分析与瓶颈识别 对于任何追求卓越运营的企业而言,流程效率是核心竞争力。本章聚焦于流程挖掘(Process Mining)的基本理念,并介绍如何运用时间序列分析来监测和预测关键运营指标(如库存周转率、生产周期时间)。内容侧重于如何建立“基线绩效模型”,并基于实际数据识别流程中的非增值活动(NVA),从而指导优化资源的投入方向。 第六章:预测性分析基础:回归与趋势预测 本章带领读者进入预测的领域。我们从最基础的线性回归模型入手,强调模型假设的检验和结果的可解释性。随后,扩展到多元回归分析在预测营收、成本或需求量方面的应用。本章特别关注时间序列预测(如ARIMA模型的基础概念),指导读者如何处理季节性、周期性和随机波动,构建稳健的未来趋势预测。 第七章:商业实验设计与因果推断 在数字营销和产品迭代中,A/B测试是检验假设的黄金标准。本章详细讲解了科学实验设计的原理,包括样本量确定、对照组的设置、统计显著性的判断标准(P值解读)。我们不仅停留在简单的A/B测试,还引入了更复杂的准实验设计(Quasi-Experimental Designs)的应用场景,以应对无法进行随机分配的真实世界挑战,确保决策的有效性。 第三部分:洞察的呈现与决策赋能 数据分析的最终价值在于能够影响决策者的心智。本部分致力于提升分析结果的沟通效率和影响力。 第八章:高效的数据可视化叙事(Data Storytelling) 糟糕的可视化报告常常导致“数据被阅读,但洞察未被吸收”。本章系统介绍了优秀数据可视化设计的原则,如选择恰当的图表类型、最小化数据墨水比、以及如何利用颜色和布局引导观众的注意力。更重要的是,本章聚焦于叙事结构,指导读者如何将复杂的分析结果组织成一个逻辑清晰、引人入胜的商业故事,从而驱动行动。 第九章:构建交互式仪表板与决策支持系统 仪表板(Dashboard)是连接数据分析与日常运营的关键桥梁。本章讨论了设计面向不同受众(高管、运营经理、分析师)的仪表板的差异化需求。内容涵盖关键指标的选择、信息分层的设计逻辑,以及如何设计具有高度交互性的界面,使用户能够自主探索数据,快速获得答案,实现决策的“自助服务化”。 第十章:从洞察到行动的执行路线图 成功的商业洞察必须转化为可衡量的行动。本章探讨了如何建立一个“分析反馈循环”,确保分析建议被有效采纳并纳入业务流程。我们将讨论如何量化改进措施的效果(ROI),以及如何利用后续数据验证决策的正确性,形成持续优化的闭环。本章强调跨部门协作的重要性,确保数据团队、业务团队和技术团队对“成功”有共同的理解。 结语:持续学习的未来视野 本书的收尾部分展望了数据科学在未来商业领域的演进方向,包括自动化机器学习(AutoML)对传统分析角色的影响,以及企业如何培养面向未来的数据文化。我们鼓励读者将本书所学作为起点,不断探索新的分析工具和方法论,真正实现数据的战略赋能。 --- 目标读者群体: 企业中、高层管理者,需要提升基于数据的战略判断力。 市场营销、运营管理、产品管理等职能部门的专业人士。 渴望从基础数据操作转向高级商业分析的职场人士。 需要系统化学习现代商业分析框架的商学院学生。 本书的特色在于其极强的实践导向性和商业应用性,它提供的是一套完整的、可复制的思维框架和工具箱,而非单纯的软件功能罗列,帮助读者真正掌握数据驱动决策的能力。

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用户评价

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所以说作者是来圈钱的吗?该讲的不讲不该讲的大书特书!就拿投资回收期和NPV分析来说,每个方法前面都要教你怎么处理表格格式,计算回收期输入完你那种写了两三行的if公式我都可以笔算十个回收期了!还有投资分析就只提到这两个方法,IRR呢?PI呢?贴现回收期呢?只想说幸好我是KindleUnlimited用户免费借阅,真买实体书,那就是垫桌脚的货!

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