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会计行业数据分析解读(1)

来源:启德教育  作者:Ivy  时间:2022-03-18 14:44:14

分析思维一直是会计行业重要的一部分。随着时间的推移,会计技能已经从铅笔和纸发展到打字机和计算器,最后到电子表格和会计软件。

会计数据分析则是一项新技能,在会计的几乎每个方面都变得越来越重要。如今,会计师事务所正在将数据分析纳入其业务模型,以保持竞争优势。 

这篇文章将为你提供会计数据分析的综合指南。我们还将探索对会计数据分析日益增长的需求。它还将让你了解会计数据分析中使用的关键工具以及在实施它们时可能面临的挑战。


会计数据分析导论

你知道吗?人们每天产生超过2.5万亿字节的数据。 

因此,提取关键数据对于企业制定战略决策变得越来越重要。会计师利用数据分析来帮助公司从财务中获得有意义和可操作的见解。 

此外,会计数据分析可以帮助管理风险和识别可以提高效率的流程改进。会计中的数据分析已经改变了会计行业并增加了市场竞争。 

例如,会计中的数据分析可以帮助税务会计师快速检查有关投资场景的复杂税务问题。此后,可以快速做出投资决策,使企业能够更快地对机会做出反应,并超越竞争对手和市场。 

会计行业正在迅速扩张,了解数据分析在会计中的作用变得非常重要。


会计行业对数据分析的需求 

在当前的商业环境下,几乎每个行业都受到大数据的驱动,包括会计。会计数据分析可以帮助企业做出有效的业务决策并满足客户的期望。以下是将数据分析纳入会计的一些好处:

1.监控和改进业务绩效 

如果想要保持盈利,每个行业都必须定期评估其业务绩效。会计数据分析可以帮助确保公司平稳运行、实现目标以及保持或改进绩效。这些知识对于公司的长期生存能力和短期生存可能性都至关重要。 


2.改善客户体验 

会计中的数据分析可用于通过检查诸如纳税申报表的营业额、执行审计所需的时间或一般客户满意度调查等参数来改善客户体验。这可以帮助公司带来新客户并提高客户保留率。保留率是重要的业务指标之一,是指公司在给定时间段内保留的客户百分比。 


3.识别和管理风险 

风险可能源自公司内部和外部的多种来源。公司会计部门的任何人都必须知道如何应对风险。会计中的数据分析可以帮助分析公司面临的风险领域,并使用预测分析围绕特定风险做出业务决策。 


4.产生更高的利润率 

会计中的数据分析可用于揭示客户的行为模式。这些模式可以帮助企业开发分析模型,然后可以用来发现投资机会和提高利润率。因此,会计数据分析也有助于产生更高的利润率。


5.现金流分析 

会计中的数据分析还可以帮助跟踪你的现金流并确定公司可以减少损失或更明智地投资利润的地方。因此,会计数据分析对分析现金流和业务转变产生了深远的影响。


上文介绍了数据分析专业在企业中的重要性,那么下面小编为大家详细梳理下香港数据分析专业及院校申请。


〣专业概述:

数据分析和人工智能是数据科学和计算机科学的 交叉学科,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展 人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门 新的技术科学,研究内容包括机器人、语言识别、 图像识别、自然语言处理和专家系统等。随着中 国制造 2025、工业 4.0 时代的到来,人工智能 得到了愈加广泛的重视,并在机器人、经济政治 决策、控制系统、仿真系统等领域中得到了广泛 的应用,相关人才需求量大。

就业前景:

1.搜索方向:搜索是人工智能的一个重要应用领 域。目前,人工智能产品的初步实现,如小都小 品、小艾同学、天猫精灵等,都是基于智能搜索和语音搜索。另外,图像搜索已经基本实现,准 确率可以达到 90% 以上,如百度地图识别、作 业帮助搜索问题等,视频搜索也是搜索领域进一 步研究的方向。

2.计算机视觉与模式识别:这一方向是从技术层 面定义的,其应用领域包括:智能办公、智能交通、 智能城市等,技术的性能层包括指纹识别 ( 如智 能办公中的刷卡,公安系统中的案件处理 )、人 脸识别 ( 如各种互联网工具认证、大规模人事管 理 )、虹膜识别 ( 常见如影视剧中的密码锁 )、车 牌识别(交通系统中的违章判断和电子处理)等。

3.医学图像处理:很多医疗设备和医疗器械都会 涉及到图像处理和成像技术,如西门子、飞利浦 等企业都会有专门的人工智能研发部门。

4.无人驾驶领域:无人驾驶是近年来中国的一个 热门话题,也是人工智能的关键应用领域之一。 一些汽车品牌已经应用到无人驾驶领域,真正获 得了上路的资格。但是,目前人工智能技术还不 能支持真正的无人驾驶,因此在无人驾驶汽车发 生事故后,将无人驾驶应用于驾驶领域的研究正 在回到实验室。

5.智慧生活与智慧城市:阿里巴巴集团与杭州签 署智慧城市合作协议。人工智能的阴影将出现在 交通、商业、生活等诸多领域。

学制及费用概览:

硕士:学制 1 年,学费:12-19 万港币

博士:3-5 年,学费 4-5 万港币 / 年

〣是否接受转专业申请:

是,但必须是计算机科学、资讯科技或相关理工 学科的学士学位。

 开设院校:

香港大学(PhD)、香港科技大学(PhD)、香港中文大学(PhD)、香港浸会大学(硕士)、 香港教育大学(硕士)、岭南大学(硕士)

申请时间:

申请时间通常为每年的 9 月至次年 5 月,具体依 各学校而定,但在 Deadline 前才递交申请绝不是一个好选择:第一,给学校时间规划不合理、 申请诚意不足的不良印象;第二,材料准备会很 仓促。针对申请硕士的学生,建议在申请季度前 的一年至一年半时间开始准备语言,最迟在申请 季前 3 个月内考出理想的语言成绩并开始准备申 请材料,申请开通后的一个月内递交申请。针对 申请博士的学生,因为需要提供学术研究的成果, 建议在申请季前 2 年左右就要开始确认研究方向 并积极参与科研项目、做好发表 2-3 篇学术期刊 论文的时间安排;

硕士 / 博士申请条件:

∝申请人专业背景:

一般建议本科 / 硕士专业为计算机、数学、数据科 学等理工科类专业背景。

∝申请条件:

硬件指标包括学生的院校背景,GPA,雅思 / 托福 成绩,建议学生达到标准: 211/985/ 海 本 / 一 本 院 校,GPA 3.3+, TOEFL 95+/ 雅思 6.5-7 分

奖学金情况:

对于申请背景优秀的同学,有入学奖学金,针对 在读期间表现优秀的学生,有优秀学业奖学金。


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参考文章:

https://hevodata.com/learn/data-analytics-in-accounting/

撰稿:Ivy


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