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智能管理會計--基於Python(新工科新商科智能財務與會計系列教材)

  • 作者：編者:吳花平|責編:石會敏
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121514814
  • 出版日期：2025/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：225
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一本比較實用的基於Python應用相關演算法進行智能管理會計分析的入門書。通過在管理會計相關案例中貫穿Python基礎知識和各類演算法的應用，由淺入深，逐步深入講解，對管理類學者來說幫助較大。書中通過對每個案例的介紹，詳細講解數據來源、數據清洗、模型構建、演算法設計等問題的解決過程，借助設計相關演算法，對管理會計中的成本性態、本量利分析、銷售預測、產品組合優化等問題進行了分析與解決；同時，對機器學習演算法等智能演算法如何應用於管理會計決策中進行了理論講解和案例分析。
作者介紹
編者:吳花平|責編:石會敏
    吳花平，女，出生於1982年3月，山西呂梁人，博士，博士后，副教授，碩士生導師，于2014年1月工作于重慶理工大學會計學院，主要研究方向為智能優化演算法、機器學習、雲會計、風險管理等。主持國家級項目1項，省部級及其他項目10余項。2011年9月至2012年9月受國家留學基金委全額資助在Texas A&M University讀聯合培養博士。
目錄
第1章  智能管理會計發展概述
  1.1  管理會計
    1.1.1  管理會計的萌芽
    1.1.2  管理會計的確立
    1.1.3  管理會計的發展
    1.1.4  財務會計與管理會計的關係
    1.1.5  財務會計與管理會計的區別
  1.2  管理會計與信息技術的融合
    1.2.1  管理會計在新時代的挑戰與機遇
    1.2.2  企業對管理會計的新要求
    1.2.3  管理會計信息化
    1.2.4  從信息化到智能化
  1.3  智能管理會計的定義：特徵及應用
    1.3.1  智能管理會計的定義與特徵
    1.3.2  智能管理會計的應用現狀
  1.4  信息技術方法
    1.4.1  機器學習基礎
    1.4.2  機器學習分類
    1.4.3  常見的機器學習演算法
    1.4.4  機器學習的主要應用流程
第2章  全面預算智能編製
  2.1  全面預算編製方法
    2.1.1  預算與預算管理
    2.1.2  全面預算管理體系
    2.1.3  全面預算編製介紹
    2.1.4  基於Excel全面預算編製模型
  2.2  案例分析：LS公司預算管理挑戰
  2.3  業務預算編製實驗設計
    2.3.1  銷售預算模型實驗設計
    2.3.2  生產預算模型實驗設計
    2.3.3  直接材料預算模型實驗設計
    2.3.4  直接人工預算模型實驗設計
    2.3.5  製造費用預算模型實驗設計
    2.3.6  產品成本預算模型實驗設計
    2.3.7  期間費用預算模型實驗設計
  2.4  財務預算編製實驗設計
第3章  銷售智能預測
  3.1  基本銷售智能預測
    3.1.1  理論基礎
    3.1.2  案例分析：A企業銷售預測困境
    3.1.3  基於Excel的銷售預測實驗設計
  3.2  多因素銷售智能預測
    3.2.1  XGBoost
    3.2.2  案例分析：Z連鎖便利店銷售預測困境
    3.2.3  基於機器學習演算法的實驗設計
第4章  生產智能決策
  4.1  生產決策方法
    4.1.1  線性規劃
    4.1.2  經濟訂貨批量模型
    4.1.3  產品組合優化決策模型

  4.2  案例分析：C輪胎製造企業的生產決策挑戰
  4.3  基於Excel生產決策模型實驗設計
    4.3.1  經濟訂貨批量模型實驗設計
    4.3.2  產品組合優化決策模型實驗設計
    4.3.3  生產組織決策模型設計
  4.4  基於Python解決線性規劃問題實驗設計
    4.4.1  產品組合案例介紹
    4.4.2  實驗設計
  4.5  基於智能優化演算法——模擬退火演算法的實驗設計
    4.5.1  模擬退火演算法
    4.5.2  模擬退火演算法實驗設計
第5章  成本智能管理
  5.1  成本性態智能分析
    5.1.1  理論基礎
    5.1.2  案例分析：AL裝備製造企業的成本管理轉型之旅
    5.1.3  基於Excel混合成本分解實驗設計
  5.2  成本智能預測
    5.2.1  隨機森林回歸
    5.2.2  案例分析：JW公司成本管理困境
    5.2.3  基於機器學習回歸演算法的實驗設計
第6章  利潤智能管理
  6.1  本量利分析方法
    6.1.1  基本假設類別
    6.1.2  盈虧臨界點分析
    6.1.3  線性盈虧平衡分析
    6.1.4  敏感性分析
  6.2  案例分析：A製造企業的利潤管理升級之路
  6.3  基於Excel的本量利分析實驗設計
  6.4  基於Python的本量利分析實驗設計
    6.4.1  本量利欄位介紹
    6.4.2  實驗設計
第7章  供應商智能選擇
  7.1  供應商智能選擇方法
  7.2  案例分析：YH公司的供應商智能選擇挑戰
  7.3  供應商智能選擇實驗設計
  7.4  基於智能優化演算法——遺傳演算法的實驗設計
    7.4.1  遺傳演算法
    7.4.2  遺傳演算法實驗設計
第8章  客戶智能畫像
  8.1  K-Means聚類智能畫像方法
    8.1.1  演算法簡介
    8.1.2  演算法步驟
    8.1.3  演算法優缺點
  8.2  案例分析：KG企業客戶智能畫像構建挑戰
  8.3  基於機器學習的客戶智能畫像實驗設計
    8.3.1  必要庫及數據導入
    8.3.2  數據預處理
    8.3.3  數據變換
    8.3.4  數據標準化
    8.3.5  模型處理

    8.3.6  結果分析
第9章  智能管理會計應用案例
  9.1  案例1——重慶高速集團
    9.1.1  概況
    9.1.2  智能管理會計的應用現狀
  9.2  案例2——重慶渝富集團
    9.2.1  概況
    9.2.2  智能管理會計的應用現狀
    9.2.3  渝富集團合同管理流程
    9.2.4  渝富集團合同管理流程相關數據
參考文獻

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