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| 內容簡介： |
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《财经管理中的计算机应用》按照国家十二五规划教材建设的要求，特色更加鲜明，更加符合培养新世纪财经管理人才的需要。微软公司推出的Office 2010，同Office 2003相比有了很大的变化，特别是Microsoft Excel 2010处理能力有了很大提高，界面风格转变为多个主题选项卡的形式，将相同主题的工具整合在一起，让用户更方便地处理信息。本版采用了Microsoft Office 2010为处理数据与建立模型的环境，以适应企业处理信息与各个高校教学环境的新要求。本光盘与教材配套包含65个例题模型和41道习题。
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| 關於作者： |
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刘兰娟，1960年生于上海，祖籍江苏靖江，中共党员，管理学博士，教授，博士生导师。1978年9月入复旦大学计算机科学系学习；1982年7月上海财经大学任教；1998年9月任上海财经大学经济信息管理系副系主任（主持工作），2000年8月任经济信息管理系系主任；2005年1月任上海财经大学校长助理，2005年8月获博士学位；2012年6月任上海财经大学党委常委、副校长。
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| 目錄：
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第一章 导论 1
1.1 概述 1
1.1.1 财经管理人员如何适应大数据时代 1
1.1.2 财经管理计算机应用课程面临的新挑战 2
1.2 计算机在财经管理中的基本应用 3
1.2.1 财经管理中的数据获取与查询 3
1.2.2 财经管理中的数据分类汇总分析与展示 6
1.3 本书的内容框架 13
1.3.1 总论 14
1.3.2 数据获取 14
1.3.3 数据分析 14
1.3.4 预测分析 14
1.3.5 决策建模 14
第二章 数据获取与数据库查询 16
2.1 数据获取 16
2.1.1 文本数据获取 16
2.1.2 网上数据获取 17
2.1.3 数据库数据获取 18
2.2 数据库 19
2.2.1 数据库概述 19
2.2.2 表及其相互间的联系 20
2.2.3 Northwind示例数据库中表之间的联系 27
2.3 数据库查询 31
2.3.1 单表查询 31
2.3.2 多表查询 36
2.3.3 计算与汇总查询 49
习题二 61
第三章 数据分类汇总分析 63
3.1 数据分类汇总分析的意义和作用 64
3.1.1 获得各类分类汇总值 64
3.1.2 获得各类排行榜 64
3.1.3 获得各类时间序列 65
3.1.4 获得变量之间的相关性 66
3.1.5 获得各种频率分布 66
3.1.6 获得帕累托曲线 67
3.1.7 获得同期对比数据 67
3.1.8 获得汇总数据支持地图绘制 68
3.2 数据透视表图分类汇总的方法 68
3.2.1 Excel数据表格 69
3.2.2 数据透视表图 74
3.2.3 数据透视表图的灵活性 77
3.3 数据透视表图的应用 87
3.3.1 生成时间序列 87
3.3.2 统计频率分布 89
3.3.3 计算各类数据占比 92
3.3.4 绘制帕累托曲线 95
3.4 多重区域数据的合并汇总 98
3.4.1 利用多重合并计算数据区域的合并汇总 98
3.4.2 利用PowerQuery的合并汇总 101
3.5 PowerPivot的合并汇总 104
3.5.1 利用PowerPivot汇总数据 104
3.5.2 利用PowerPivot汇总数据绘制地图 109
习题三 115
第四章 分析数据的动态展示 119
4.1 数据动态展示概述 119
4.1.1 图表 119
4.1.2 动态图表 122
4.1.3 多维汇总的动态展示 122
4.2 数据库函数、模拟运算表和控件 125
4.2.14.2.2 数据库函数加模拟运算表的汇总 127
4.2.3 用控件实现的动态汇总 129
4.3 数据动态展示的综合应用 134
4.3.1 多维分类汇总的展示 134
4.3.2 时间序列汇总的动态展示 135
4.3.3 汇总数据的多图联动展示 139
4.3.4 汇总相关项的数字化仪表板展示 151
习题四 158
第五章 时间序列预测模型 158
5.1 时间序列预测概述 158
5.1.1 时间序列的成分 159
5.1.2 时间序列的预测步骤 163
5.2 移动平均和指数平滑预测模型 163
5.2.1 移动平均预测模型 169
5.2.2 指数平滑预测模型 173
5.3 趋势预测模型 173
5.3.1 线性趋势预测模型 176
5.3.2 非线性趋势预测模型 178
5.4 季节指数预测模型 179
5.4.1 季节指数计算 179
5.4.2 季节指数模型 183
习题五 185
第六章 回归分析预测模型 185
6.1 回归分析预测方法概述 186
6.1.1 回归分析的概念 187
6.1.2 回归模型的检验 188
6.1.3 回归分析预测的方法与步骤 189
6.2 线性回归分析预测模型 189
6.2.1 一元线性回归分析预测模型 196
6.2.2 多元线性回归分析预测模型 203
6.3 非线性回归分析预测模型 203
6.3.1 一元非线性回归分析预测模型 213
6.3.2 多元非线性回归分析预测模型 218
第七章 成本管理决策模型 223
7.1 本量利分析 223
7.1.1 本量利分析概述 223
7.1.2 本量利分析模型 228
7.2 盈亏平衡分析 228
7.2.1 盈亏平衡分析概述 229
7.2.2 盈亏平衡点的计算方法 229
7.2.3 盈亏平衡分析模型 235
7.3 安全边际分析 235
7.3.1 安全边际分析概述 236
7.3.2 安全边际分析模型 237
7.4 利润极大值分析 237
7.4.1 利润极大值的概念及计算方法 238
7.4.2 利润极大值分析模型 243
7.5 两种可选方案的成本决策分析 244
7.5.1 两种可选方案的成本决策分析概述 244
7.5.2 两种可选方案的成本相对平衡点的计算方法 244
7.5.3 两种可选方案的成本决策分析模型 248
习题七 253
第八章 库存管理决策模型 254
8.1 需求确定的库存管理决策分析 255
8.1.1 库存量变化模型 257
8.1.2 经济订货量分析 258
8.1.3 经济订货量分析模型 262
8.1.4 优惠条件下最优订货量分析模型 264
8.1.5 最佳订货周期模拟模型 267
8.2 需求不确定的库存管理决策模拟 267
8.2.1 随机数的生成 274
8.2.2 系统模拟模型的一般框架 276
8.2.3 随机需求最优订货量模拟模型 279
8.2.4 随机需求库存管理模拟模型 283
8.3 交货期不确定的库存管理模拟模型 283
8.3.1 延期交货最优订货量模拟模型 285
8.3.2 延期交货服务水平模拟模型 287
8.3.3 延期交货库存变化模拟模型 287
习题八第九章 投资决策分析模型 295
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