《大数据管理会计分析（微课版）》是一本以读者为中心、融合理论与实践的教材，旨在适应信息时代企业数据量爆炸增长的需求，提升企业竞争力。该教材通过大数据技术，对企业的财务和非财务数据进行深入分析，提高决策质量和效率。
教材分为三大模块：理论模块、技术模块和实践应用模块。理论模块包括大数据的起源、定义和特征和其对管理会计的影响，以及大数据管理会计的数据基础，包括财务数据、业务数据和关联数据和数据来源和类型。技术模块包括大数据管理会计的Python基础，包含数据清洗、数据分析和数据可视化技术。实践应用模块包括大数据管理会计在战略分析、预算分析、全面质量管理、绩效评价、风险管理、企业价值评估和财务报表分析等领域的应用，帮助读者掌握数据收集、预处理、模型构建、训练、测试和可视化的各个环节。
本书可作为普通高等院校会计学、财务管理等专业用书，也可供企业相关职业人员使用。

1 大数据管理会计概述
1.1 大数据管理会计相关概念
1.1.1 大数据的起源、定义及特征
1.1.2 管理会计的定义和特征
1.1.3 大数据管理会计的定义和特征
1.2 大数据管理会计的产生和发展
1.2.1 大数据管理会计的产生
1.2.2 大数据管理会计的发展
1.3 大数据技术在管理会计中的应用场景
1.3.1 大数据技术在战略管理中的应用
1.3.2 大数据技术在预算管理中的应用
1.3.3 大数据技术在绩效管理中的应用
1.3.4 大数据技术在风险管理中的应用
1.3.5 大数据技术在投资管理中的应用
1.3.6 大数据技术在管理会计报告中的应用
2 大数据管理会计的数据基础
2.1 大数据管理会计的数据范围
2.1.1 财务数据的范围
2.1.2 业务数据的范围
2.1.3 关联数据的范围
2.2 大数据管理会计的数据来源
2.3 大数据管理会计数据类型
2.3.1 结构化数据
2.3.2 半结构化数据
2.3.3 非结构化数据
3 大数据管理会计的Python基础
3.1 数据清洗技术
3.1.1 空缺值处理
3.1.2 异常值处理
3.1.3 重复值处理
3.1.4 数据格式统一
3.1.5 数据类型转换
3.1.6 数据一致性检验
3.1.7 数据整合和合并
3.2 数据分析技术
3.2.1 描述性统计分析
3.2.2 探索性数据分析
3.2.3 数据挖掘
3.2.4 预测分析
3.2.5 数据可视化
3.2.6 关联分析
3.2.7 文本挖掘和情感分析
3.2.8 假设检验和统计推断
3.2.9 数据驱动的决策支持
3.3 数据可视化技术
3.3.1 柱形图
3.3.2 饼图
3.3.3 散点图
3.3.4 词云图
3.3.5 雷达图
4 基于可视化算法的战略分析
4.1 理论概述
4.1.1 战略分析
4.1.2 张氏战略分析法
4.1.3 战略激进度
4.2 流程分析
4.2.1 张氏战略分析法流程分析
4.2.2 战略激进度分析流程
4.3 具体流程
4.3.1 张氏战略分析法具体流程
4.3.2 战略激进度分析具体流程
5 基于LSTM算法的预算分析
5.1 理论概述
5.1.1 销量预算及现金流预算
5.1.2 时间序列
5.1.3 神经网络
5.1.4 循环神经网络
5.1.5 LSTM
5.2 流程分析
5.2.1 销量预测流程分析
5.2.2 现金流预算流程分析
5.3 具体流程
5.3.1 销量预测具体流程
5.3.2 现金流预算具体流程
6 基于Streamlit框架的全面质量管理分析
6.1 理论概述
6.1.1 全面质量管理
6.1.2 Streamlit框架
6.2 流程分析
6.3 具体流程
6.3.1 数据处理
6.3.2 面板设计
6.3.3 可视化结果呈现
7 基于主客观组合赋权算法的绩效评价
7.1 理论概述
7.1.1 企业绩效评价
7.1.2 主成分分析法
7.1.3 层次分析法
7.1.4 熵值法
7.1.5 CRITIC法
7.2 流程分析
7.2.1 数据收集
7.2.2 数据预处理
7.2.3 主成分分析法流程分析
7.2.4 层次分析法流程分析
7.2.5 熵值法流程分析
7.2.6 CRITIC法流程分析
7.2.7 层次分析法-熵值法组合流程分析
7.3 具体流程
7.3.1 数据收集
7.3.2 数据预处理
7.3.3 主成分分析法具体流程
7.3.4 层次分析法具体流程
7.3.5 熵值法具体流程
7.3.6 CRITIC法具体流程
7.3.7 层次分析法-熵值法组合具体流程
7.3.8 基于主客观赋权绩效评分可视化
8 基于随机森林和逻辑回归算法的风险管理分析
8.1 概念介绍
8.1.1 风险管理
8.1.2 随机森林算法
8.1.3 逻辑回归算法
8.1.4 过采样和欠采样
8.2 流程分析
8.2.1 基于随机森林算法的财务舞弊识别流程分析
8.2.2 基于逻辑回归算法的财务困境识别流程分析
8.3 具体流程
8.3.1 基于随机森林算法的财务舞弊识别具体流程
8.3.2 基于逻辑回归算法的财务困境识别具体流程
9 基于BP神经网络算法的企业价值评估
9.1 理论概述
9.1.1 企业价值评估
9.1.2 神经网络
9.1.3 BP神经网络
9.2 流程分析
9.2.1 数据收集
9.2.2 数据预处理
9.2.3 BP神经网络模型构建
9.2.4 模型结果与可视化
9.3 具体流程
9.3.1 数据收集
9.3.2 数据预处理
9.3.3 模型构建
9.3.4 模型训练
10 基于文本分析算法的企业管理会计报告分析
10.1 理论概述
10.1.1 管理层语调
10.1.2 文本分析
10.1.3 正则匹配
10.1.4 语义网络
10.1.5 情感分析
10.2 流程分析
10.2.1 数据收集
10.2.2 数据预处理
10.2.3 文本分析
10.2.4 情感分析
10.3 具体流程
10.3.1 数据收集
10.3.2 数据预处理
10.3.3