傳統會計技術和實踐自工業時代(信息量較少的環境)發展以來幾乎沒有變化。財務報告往往具有歷史性和財務性，高度聚合、靜態且基于紙張。

本學習單元向學生介紹當前的會計研究，以思考“大數據”、人工智能和機器人技術的大趨勢如何影響當前的會計、財務報告和審計實踐及其未來可能產生的影響。本單元還探討了大數據和人工智能目前在會計實踐中的應用的具體方面，以及它們在特定領域(如會計計量和預測、審計抽樣以及報告的時間和頻率(作為示例))塑造未來實踐的潛力。

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一、輔導成果

完成本單元后，您應該能夠：

LO1 . 理解和解讀大數據和第四次工業革命背景下的各種會計問題。學生將學習如何使用和應用先進的分析工具，并掌握機器學習等大數據分析工具的基礎知識。

LO2 .分析并批判性地評估現實世界約束中的高度復雜的真實數據問題，并批判性地評估各種分析工具的優點和局限性。

LO3 . 在會計和大數據問題背景下確定適合業務決策的數據分析和機器學習工具。學習如何利用高速信息并應用數據分析技能來提高各種問題解決任務的有效性、效率和效力。

LO4 . 在會計和大數據考慮的背景下培養口頭和書面溝通技巧。學習如何有效地解釋各種數據分析技術的輸出并將這些輸出傳達給決策者。

LO5 .在會計和大數據問題背景下培養道德和隱私原則以及社交技能;包括各種數據分析輸出的解釋和應用。

二、學習重點

1.數據分析基礎

數據分析基礎是悉尼大學會計數據分析課程的核心部分。學生將學習數據收集、整理和描述性統計分析的基本方法。這包括了解如何使用不同類型的圖表和統計量來描述數據特征，如均值、中位數、標準差等。課程還會涉及到數據可視化工具，如Excel、Tableau和Python中的Matplotlib庫，以幫助學生有效地展示數據分析結果。

2.數據處理與清洗

數據處理與清洗是數據分析中的關鍵步驟。課程會教授如何處理缺失數據、重復數據和異常值，確保數據的準確性和完整性。學生將學習使用Excel、SQL和Python中的Pandas庫等工具來進行數據清洗。此部分還涵蓋數據格式轉換、數據規范化和標準化的方法，以準備數據進行更深入的分析。

3.會計數據分析應用

在這一部分，學生將把數據分析技術應用到會計領域的具體問題上。例如，通過財務報表分析、成本分析和預算預測等，學生可以理解如何使用數據分析來支持決策過程。課程會介紹關鍵的會計指標和比率，如流動比率、負債比率和盈利能力分析等，并使用實際案例來說明這些技術的應用。

4.回歸分析與預測

回歸分析是數據分析中的一種重要方法，用于發現變量之間的關系并進行預測。課程將教授簡單線性回歸和多元回歸分析的原理和應用。學生將學習如何使用Excel中的回歸工具和Python的statsmodels庫來進行回歸分析，理解回歸模型的構建、假設檢驗和模型評估方法。這一部分的重點在于培養學生運用回歸分析進行財務預測和風險管理的能力。

5.數據挖掘與高級分析技術

數據挖掘涉及從大量數據中提取有價值的信息和模式。課程將介紹數據挖掘的基本概念和技術，如分類、聚類和關聯規則分析。學生將學習如何使用Python中的scikit-learn庫進行機器學習模型的構建和評估。通過這部分的學習，學生將能夠識別和解釋復雜數據集中的模式和趨勢，提升決策支持能力。

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3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。