悉尼大学ACCT3015会计数据分析课程辅导

传统会计技术和实践自工业时代(信息量较少的环境)发展以来几乎没有变化。财务报告往往具有历史性和财务性，高度聚合、静态且基于纸张。

本学习单元向学生介绍当前的会计研究，以思考“大数据”、人工智能和机器人技术的大趋势如何影响当前的会计、财务报告和审计实践及其未来可能产生的影响。本单元还探讨了大数据和人工智能目前在会计实践中的应用的具体方面，以及它们在特定领域(如会计计量和预测、审计抽样以及报告的时间和频率(作为示例))塑造未来实践的潜力。

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一、辅导成果

完成本单元后，您应该能够：

LO1 . 理解和解读大数据和第四次工业革命背景下的各种会计问题。学生将学习如何使用和应用先进的分析工具，并掌握机器学习等大数据分析工具的基础知识。

LO2 .分析并批判性地评估现实世界约束中的高度复杂的真实数据问题，并批判性地评估各种分析工具的优点和局限性。

LO3 . 在会计和大数据问题背景下确定适合业务决策的数据分析和机器学习工具。学习如何利用高速信息并应用数据分析技能来提高各种问题解决任务的有效性、效率和效力。

LO4 . 在会计和大数据考虑的背景下培养口头和书面沟通技巧。学习如何有效地解释各种数据分析技术的输出并将这些输出传达给决策者。

LO5 .在会计和大数据问题背景下培养道德和隐私原则以及社交技能;包括各种数据分析输出的解释和应用。

二、学习重点

1.数据分析基础

数据分析基础是悉尼大学会计数据分析课程的核心部分。学生将学习数据收集、整理和描述性统计分析的基本方法。这包括了解如何使用不同类型的图表和统计量来描述数据特征，如均值、中位数、标准差等。课程还会涉及到数据可视化工具，如Excel、Tableau和Python中的Matplotlib库，以帮助学生有效地展示数据分析结果。

2.数据处理与清洗

数据处理与清洗是数据分析中的关键步骤。课程会教授如何处理缺失数据、重复数据和异常值，确保数据的准确性和完整性。学生将学习使用Excel、SQL和Python中的Pandas库等工具来进行数据清洗。此部分还涵盖数据格式转换、数据规范化和标准化的方法，以准备数据进行更深入的分析。

3.会计数据分析应用

在这一部分，学生将把数据分析技术应用到会计领域的具体问题上。例如，通过财务报表分析、成本分析和预算预测等，学生可以理解如何使用数据分析来支持决策过程。课程会介绍关键的会计指标和比率，如流动比率、负债比率和盈利能力分析等，并使用实际案例来说明这些技术的应用。

4.回归分析与预测

回归分析是数据分析中的一种重要方法，用于发现变量之间的关系并进行预测。课程将教授简单线性回归和多元回归分析的原理和应用。学生将学习如何使用Excel中的回归工具和Python的statsmodels库来进行回归分析，理解回归模型的构建、假设检验和模型评估方法。这一部分的重点在于培养学生运用回归分析进行财务预测和风险管理的能力。

5.数据挖掘与高级分析技术

数据挖掘涉及从大量数据中提取有价值的信息和模式。课程将介绍数据挖掘的基本概念和技术，如分类、聚类和关联规则分析。学生将学习如何使用Python中的scikit-learn库进行机器学习模型的构建和评估。通过这部分的学习，学生将能够识别和解释复杂数据集中的模式和趋势，提升决策支持能力。

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