大数据背景下会计人才培养模式的研究
大数据智能背景下会计人才培养的模式改革探究
大数据智能背景下会计人才培养的模式改革探究随着大数据技术的不断发展和普及，会计行业也在逐渐开始以大数据智能为背景进行转型升级。
在这个过程中，会计人才的培养模式也需要进行相应的改革。
本文将就大数据智能背景下会计人才培养模式的改革进行探究，并提出一些相关的思考。
一、大数据智能背景下的会计工作在大数据智能背景下，会计工作所面临的挑战和机遇都在不断增加。
大数据技术的应用，使得企业能够更加高效地收集、存储、管理和分析海量的数据信息，为企业决策提供了更加全面和深入的参考。
在这样的情境下，传统的会计工作模式已经无法满足企业对数据分析和决策支持的需求，会计人才需要具备更加综合和专业的能力来适应新的工作环境。
在大数据智能背景下，会计人才的需求已经不再是简单的数据录入和对账工作，而是需要具备更多的数据分析和决策支持能力。
新时代的会计人才需要具备以下几个方面的能力：1. 数据分析能力：会计人才需要能够熟练运用各种数据分析工具和软件，对企业的财务数据进行深入的分析和挖掘，为企业决策提供支持和建议。
2. 信息安全意识：随着大数据的普及和应用，企业的数据安全和隐私保护越来越受到重视，会计人才需要具备相关的信息安全意识和技能，保障企业财务数据的安全和完整性。
3. 跨界合作能力：大数据技术的应用已经使得企业的业务数据不再仅限于财务数据，还包括了各个领域的数据信息。
会计人才需要具备跨界合作的能力，能够与其他部门的同事合作，共同分析和利用各类数据信息。
4. 创新意识：大数据时代所带来的不仅仅是技术的变革，还有工作方式和思维模式的变革。
会计人才需要具备创新意识，能够不断学习和掌握新的技术和工具，积极创新工作方式和方法。
5. 跨文化交流能力：随着全球化的发展，会计人才需要具备跨文化交流的能力，能够适应不同国家和地区的财务管理规定和实践，进行国际间的财务合作和交流。
针对大数据智能背景下会计人才的需求变化，现有的会计人才培养模式已经不再适用。
基于大数据时代会计信息化人才培养模式创新研究
基于大数据时代会计信息化人才培养模式创新研究随着大数据时代的到来，会计信息化的发展已成为不可逆转的趋势。
为了适应这一变革并推动会计信息化水平的提升，人才培养模式也需要进行创新。
本文将从大数据时代会计信息化的背景和特点出发，探讨基于大数据时代的会计信息化人才培养模式创新研究，希望为相关领域的教育工作者和管理者提供一些启发和借鉴。
一、大数据时代会计信息化的背景和特点大数据时代的到来，带来了海量的数据和不断扩展的数据来源，这些数据为企业决策提供了更多更准确的支持。
在这样的背景下，会计信息化也必然发生了变革。
大数据时代的会计信息化具有以下几个显著特点：1. 数据量大：大数据时代的数据量庞大，会计工作需要处理的数据量也大大增加，传统的手工处理已经无法满足需求。
2. 数据多样性：大数据时代的数据来源多样化，涉及到结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种形式，会计信息化需要具备多样化的数据处理能力。
3. 实时性要求高：大数据时代要求企业能够实时获取数据并做出及时的决策，会计信息化需要具备实时处理能力。
4. 数据分析能力：大数据时代需要更多的数据分析能力来挖掘数据背后的价值，会计信息化需要具备数据分析和挖掘能力。
以上特点都要求会计人员不仅要具备传统的会计知识和技能，还要具备信息技术、数据分析和挖掘等方面的知识和技能，这也对会计人才培养提出了新的要求。
1. 课程设置创新传统会计信息化人才培养主要侧重于会计专业知识的传授和会计软件的使用，但在大数据时代，会计人才还需要具备更多的信息技术、数据分析和挖掘等方面的知识和技能。
针对大数据时代的会计信息化人才培养模式需要对课程设置进行创新。
可以增加信息技术和数据分析的相关课程，如数据处理和管理、数据分析工具的使用等。
这些课程可以帮助学生掌握信息技术和数据分析的基本知识和技能，为将来从事会计信息化工作打下基础。
可以增加实践课程，如数据分析案例分析、大数据处理实践等。
通过这些实践课程，学生可以在实际操作中学习和应用信息技术和数据分析的知识和技能，提高实际操作能力。
大数据智能背景下会计人才培养的模式改革探究
大数据智能背景下会计人才培养的模式改革探究大数据时代的到来，使得整个社会都进入了智能化、数字化的新阶段，而会计行业也不例外。
在这个背景下，会计人才的培养模式也需要进行改革，以适应大数据智能时代的发展需求。
本文将探讨大数据智能背景下会计人才培养的模式改革。
一、大数据时代的背景大数据时代是信息技术和通信技术迅猛发展的时代，它以海量的数据、高速的信息处理和多样的数据来源为特征。
在这个时代下，越来越多的企业、机构和个人开始依赖数据来进行决策和运营管理，而会计行业也是如此。
在大数据时代背景下，会计人才需要具备更多的技能和知识，以适应新的工作环境和要求。
二、传统会计人才培养模式存在的问题传统的会计人才培养模式主要是以会计专业知识和基本技能为主，注重学生对会计政策、法规的了解和掌握，但缺乏对大数据和智能技术的学习和训练。
这导致了在大数据智能时代下，会计人才的实际工作能力和竞争力相对较低，不能满足企业和市场的需求。
三、大数据智能时代下会计人才需求分析在大数据智能时代下，会计人才需要具备以下几个方面的能力和素质：1. 数据分析能力：会计人才需要具备对大数据进行分析和挖掘的能力，能够从海量的数据中提炼出有用的信息和规律，为企业的决策提供支持。
2. 技术应用能力：会计人才需要了解并掌握大数据技术和智能工具的使用，能够在工作中运用各种数据分析软件和智能化工具来提高工作效率和质量。
3. 跨学科能力：在大数据时代下，会计人才需要具备一定的跨学科知识和能力，如经济学、管理学、信息技术等，能够在不同领域中进行沟通和合作。
1. 课程设置和教学内容的更新在会计专业的教学中，应当加入与大数据和智能技术相关的课程，如数据分析、数据挖掘、人工智能在财务会计中的应用等，使学生在学习期间就能够接触和了解这些新的知识和技术，为他们毕业后的工作做好准备。
2. 实践教学和项目实训的加强通过实践教学和项目实训，使学生亲身参与到大数据和智能技术的应用中，提高他们的技能和能力。
论大数据背景下会计人才培养策略
论大数据背景下会计人才培养策略【摘要】在大数据时代，会计领域也受到了深刻的影响，对会计人才提出了更高的要求。
本文从大数据对会计领域的影响入手，探讨了会计人才需具备的技能和素养，提出了采取针对性的培养策略、加强与行业的合作、利用先进技术和教学手段等措施。
结合当前形势，我们应该制定全面的会计人才培养计划，促进会计人才的全面发展，以适应大数据时代的挑战和机遇。
随着大数据的不断发展，只有不断提升会计人才的素质和能力，才能更好地应对未来的发展需求，为企业和社会做出更大的贡献。
【关键词】大数据、会计人才、培养策略、技能、素养、行业合作、先进技术、教学手段、会计人才培养计划、挑战、机遇。
1. 引言1.1 大数据背景下会计人才培养策略的重要性在大数据背景下，会计人才培养策略显得更加重要。
随着大数据技术的持续发展和应用，会计领域也逐渐被这股浪潮所席卷。
传统的会计工作已经无法满足当今信息化、数字化的需求，需要具备更多技能和素养的会计人才来适应这一变革。
大数据对会计领域的影响是全方位的，从数据采集、处理到分析和应用，都需要会计人才拥有扎实的专业知识和技能。
会计人才需要具备数据分析、数据挖掘、数据可视化等技能，同时也需要具备沟通能力、团队合作能力以及创新意识等素养。
为了培养适应大数据时代需求的会计人才，需要采取针对性的培养策略，加强与行业的合作，利用先进技术和教学手段，不断提升学生的实际操作能力和创新思维。
只有这样，才能制定全面的会计人才培养计划，促进会计人才的全面发展，顺利应对大数据时代的挑战和机遇。
2. 正文2.1 大数据对会计领域的影响大数据在会计领域的应用已经变得越来越普遍，对会计工作产生了深远的影响。
大数据技术的引入使得会计数据的采集、整理和分析变得更加高效和准确。
以往需要花费大量时间和人力进行手工录入和整理的工作，现在可以通过大数据技术实现自动化处理，大大节约了时间成本同时提升了数据的准确性。
大数据技术的应用使得会计人员可以更快速地进行财务分析和决策支持。
“大智移云”时代下传统会计人才培养模式危机及其变革方向的研究
“大智移云”时代下传统会计人才培养模式危机及其变革方向的
研究
随着信息技术的不断发展和普及，云计算技术在全球范围内得到了广泛的应用。
而作为商业领域的一种创新模式，大智移云正在逐渐改变传统企业的经营方式和管理模式。
在这一大背景下，传统会计人才的培养模式面临着一系列的挑战和变革，这既是一种危机，也是一个新的发展方向。
本文将围绕“大智移云”时代下传统会计人才培养模式的危机及其变革方向展开研究。
一、大智移云时代下传统会计人才培养模式的危机
随着大数据、人工智能、云计算等新技术的快速发展，传统的会计工作方式和需求也发生了巨大的变化。
首先是会计信息化水平的提升，使得传统会计工作面临着智能化、自动化的挑战。
传统的手工记账和报表编制的工作方式逐渐被智能软件所取代，这使得传统会计人才的工作内容和技能需求发生了质的变化。
其次是会计工作范围的扩展，大量数据的产生和处理需要会计人员具备更强的数据分析能力和跨学科素养。
传统的会计人才在这方面往往存在着技术和能力上的不足，这也是在大智移云时代下传统会计人才培养模式面临的重要问题。
传统会计人才的专业知识和业务技能需要与时俱进，与新技术和新业务的发展相匹配，这也给传统会计人才的培养带来了新的挑战。
“大智移云”时代下传统会计人才培养模式面临着一系列的挑战和变革，需要对传统培训模式进行深刻的变革。
只有从根本上调整和完善传统会计人才的培养模式，才能更好地适应大智移云时代的需求，培养出更多适应新时代的优秀会计人才。
希望通过本文的研究和探讨，可以引起更多人对传统会计人才培养模式的关注和重视，推动传统会计人才培养模式的变革和创新，为大智移云时代的人才培养贡献自己的一份力量。
大数据时代下会计学专业人才培养模式的创新性
大数据时代下会计学专业人才培养模式的创新性随着大数据时代的到来，会计学专业人才培养模式需要适应新的发展趋势和需求。
下面，我将从以下几个方面阐述会计学专业人才培养模式的创新性。
首先，会计学专业人才培养需要注重数据分析和信息技术的学习。
大数据时代下，会计学专业人才需要具备较强的数据分析能力和信息技术应用能力。
传统的会计学专业人才培养模式注重会计核算和财务管理知识的传授，而在大数据时代，需要将数据分析和信息技术与会计学的基础知识相结合，培养学生的数据分析思维和信息化实践能力。
其次，会计学专业人才培养需要注重培养综合能力。
在大数据时代，会计工作不再局限于简单的核算和报表制作，会计人员需要具备较强的综合能力，能够在复杂的环境中处理各类会计问题。
因此，会计学专业人才培养模式需要加强学生的综合素质培养，包括沟通能力、团队合作、创新思维等能力的培养，使学生能够适应未来会计工作的需求。
再次，会计学专业人才培养需要加强实践能力培养。
在大数据时代，会计学专业人才需要具备实际操作和解决问题的能力。
传统的会计学专业人才培养模式注重理论教育，缺乏实际应用的机会。
因此，会计学专业人才培养模式需要将实践教学与理论教学相结合，加强实践操作的培训，使学生能够熟练掌握实际操作技能，并能够在实践中解决实际问题。
最后，会计学专业人才培养需要注重培养创新意识和创业能力。
在大数据时代，会计学专业人才不仅需要具备扎实的会计学知识，还需要具备创新意识和创业能力，能够在变革和创新中发挥作用。
因此，会计学专业人才培养模式需要加强创新教育，培养学生的创新思维和创新能力，并提供创业培训和创业机会，使学生能够在大数据时代中发挥创新和创业的能力。
总之，大数据时代下会计学专业人才培养模式的创新性在于加强数据分析和信息技术的学习、注重培养综合能力、加强实践能力培养，以及培养创新意识和创业能力。
这些创新性的要求将使会计学专业人才更好地适应大数据时代的需求，为企业和社会发展提供更好的服务。
“大数据、人工智能”背景下数字化会计人才培养模式研究
“大数据、人工智能”背景下数字化会计人才培养模式研究目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景和意义 (2)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容和方法 (5)二、数字化会计人才培养概述 (5)2.1 数字化会计人才培养的概念 (6)2.2 数字化会计人才培养的重要性 (7)2.3 数字化会计人才培养的目标 (8)三、大数据技术在数字化会计教育中的应用 (9)3.1 大数据技术在数字化会计教育中的优势 (11)3.2 大数据技术在数字化会计教育中的应用案例分析 (12)3.3 基于大数据技术的数字化会计教学平台构建策略研究 (13)四、人工智能技术在数字化会计教育中的应用 (15)4.1 人工智能技术在数字化会计教育中的优势 (16)4.2 人工智能技术在数字化会计教育中的应用案例分析 (17)4.3 基于人工智能技术的数字化会计教学模式研究 (19)五、数字化会计人才培养模式创新与实践探索 (20)5.1 数字化会计人才培养模式创新思路 (21)5.2 基于大数据技术的数字化会计实践教学模式探索 (23)5.3 基于人工智能技术的数字化会计职业能力评价体系构建研究24六、结论与展望 (26)6.1 主要研究结论总结 (27)6.2 研究不足及改进方向展望 (28)6.3 对未来数字化会计人才培养工作的启示和建议 (29)一、内容概要随着大数据和人工智能技术的快速发展，数字化会计行业正面临着前所未有的挑战和机遇。
为了适应这一变革，培养具备大数据分析、人工智能技术应用能力和创新精神的数字化会计人才显得尤为重要。
本研究旨在探讨在大数据、人工智能背景下的数字化会计人才培养模式，以期为我国会计教育改革和发展提供有益的借鉴和参考。
本研究首先分析了大数据和人工智能技术对会计行业的影响，以及数字化会计人才应具备的核心素质。
从理论层面探讨了数字化会计人才培养模式的构建原则和方法，包括课程体系设置、教学方法改革、实践教学环节优化等方面。
大数据与会计专业人才培养方案
大数据与会计专业人才培养方案一、背景与意义近年来，随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，大数据技术在各行各业中的应用越来越广泛。
会计作为一门应用学科，也需要与时俱进，适应大数据时代的需求。
因此，建立适合大数据与会计专业的人才培养方案，既能够培养符合社会需求的高素质人才，也能够促进会计职业的发展。
二、培养目标1.培养学生熟悉大数据与会计领域的基本理论和知识，具备扎实的会计基本知识和技能，并能够灵活运用大数据技术进行会计数据的分析和处理；2.培养学生具备较强的综合能力和创新能力，能够进行与大数据和会计相关的系统设计与开发；3.培养学生具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够在跨学科合作中发挥积极作用；4.培养学生具备良好的职业道德和职业素养，能够适应职业发展的要求。
三、专业课程设置1.会计基础：包括财务会计、管理会计、审计学等基础课程，让学生掌握会计的基本理论和操作技能。
2.大数据技术：包括大数据基础理论、大数据挖掘与分析技术、数据可视化等课程，让学生了解大数据技术的基本概念和应用方法。
3.会计信息系统：包括数据库原理与应用、信息系统分析与设计、企业资源计划等课程，让学生学习会计信息系统的设计与开发。
4.数据处理与分析：包括数据抽取与清洗、数据预处理、数据挖掘等课程，让学生学习大数据处理与分析的方法和技巧。
5.电子商务会计：包括电子支付、电子商务风险控制、电子商务会计实务等课程，让学生学习电子商务与会计的结合。
6.实践环节：包括实习和毕业设计两个环节，让学生在实际工作中运用所学知识解决实际问题。
四、培养模式1.理论与实践相结合：通过实践环节的设置，让学生在实际工作中应用所学知识解决实际问题，培养学生的实际操作能力。
2.跨学科合作：与计算机科学、统计学等相关专业开展跨学科合作，加强学生的综合素质和能力培养。
3.项目驱动学习：通过项目驱动学习的方式，让学生在实际项目中学习与实践，培养学生的独立思考和问题解决能力。
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大数据背景下会计人才培养模式的研究
作者：刘芳菲于悦
来源：《科学与财富》2018年第21期
摘要：现代的大数据背景下，会计工作越来越多地被信息系统所取代。
为了适应当前的形势，会计人才需要掌握各个方面能力，如原始数据采集能力、原始数据分析能力、原始数据清洗能力、数据挖掘建模分析能力等。
会计人才要培养以上能力，亟须改变目前以会计、财务与审计为主的培养模式，建立包括大数据知识在内的全新培养途径、培养支持、培养课程等。
关键词：大数据；会计人才培养；财务分析能力
一、引言
大数据时代已经快速的到来，会计人才面临着与之前不同的全新挑战。
会计工作越来越多地被信息系统所取代，会计人员不仅需要学习传统的会计知识、财务知识与审计方面的知识，还需要学习大数据背景下的会计信息系统知识（程安林，2012）。
大数据技术的迅速发展使企业获得了很多的利润，如果会计人才不能很好的了解大数据知识就不能帮助企业提高价值，然后慢慢被市场所淘汰。
因此，怎么样去培养大数据背景下的会计人才成为了教育界所面临的重大问题。
由于大数据知识具有复杂性，如原始数据采集、原始数据分析、原始数据清洗、数据挖掘建模分析等能力，这些都需要会计人员掌握相关知识才可以运筹帷幄，所以要在本科教育中实施大数据新型知识教学并形成实践基地，来帮助企业进行大数据会计信息系统实施与研发。
本文研究了大数据背景下我国会计人才所需的全新能力，数据挖掘建模分析能力等。
在此基础上建立我国会计人才的全新培养模式，即改变当前以会计知识、财务管理知识、审计知识等为主的培养模式，建立包括大数据知识在内的全新培养路径、培养支持、培养课程等。
二、大数据背景下会计人才全新培养模式
从上述分析得知，大数据背景下会计人才不能死学习会计知识，还要培养原始数据采集能力、原始数据分析能力、原始数据清洗能力、数据挖掘建模分析能力等。
那么，通过什么培养我国会计人员的以上能力？本文研究表明必须转换当前以会计知识、财务管理、审计知识等为首要的培养模式，建立包括大数据知识在内的全新培养模式。
其培养模式包括培养路径、培养支持、培养课程等。
大数据背景下我国会计人才的全新培养路径主要包括培养应用型教师团队、开放互动教学与建立校企合作机制三方面。
下面是这三方面具体描述：
首先，培养应用型教师团队。
教师团队不仅要掌握会计知识，还应该会大数据相关知识。
学校可以通过委派会计专业教师到国外去学习与会计有关的信息技术，即“蓝天计划”来培养教
师的大数据技术能力。
在考查会计教师的外语沟通能力和会计专业技能后，选拔出最优教师后，委派优秀教师到会计技术发达国家去学习各种数据挖掘技术，结合我国状况开发适合本国的大数据会计系统。
还可通过委派会计学教师到先进企业去学习全新的会计信息系统，即“大地计划”。
派去的人员是要有一定大数据技术的年轻教师到先进企业去参加实践活动，在帮助企业建设大数据会计系统同时，也能在优秀团队实践中增强年轻教师的能力，以便教授会计学生并提高我国会计人员整体水平。
其次，开放互动教学。
应用型教师团队与学生实践互动有机结合可以促进学生对大数据知识的学习兴趣。
要想培养良好的应用型教师团队，那么教师和学生的互动必不可少，更能体现教学相长的特殊风格。
这主要原因有两方面：一方面在全新培养环境下，学生不只是在课堂上学习知识，也会亲身参与企业大数据会计系统的开发与实践，他们在实践中也会有自己的想法和深入的体会，如果将学生的想法与一线教师进行深入交流能拓展教师的思路，并对教师研究新的大数据会计系统提供全新方案。
另一方面，经过“蓝天计划”或“大地计划”培训的教师拥有新颖、切合实际的会计系统知识，能够在平日的教学中传授这些知识并鼓励学生从事新型大数据会计工作，这有利于学生在参与实践活动时使用原始数据采集、原始数据分析、原始数据清洗、数据挖掘建模分析等技术帮助企业寻找不足和缺点，并为管理层提出适当的解决建议来降低企业风险，从而增加企业利润。
利用校企合作基地帮助学生获取大数据会计知识，并获取数据系统操作技巧。
具体而言，校企合作基地的建立需要与学校的“蓝天计划”和“大地计划”相结合，即教师通过“蓝天计划”参与国际会计评比。
最后，建立校企合作机制。
建立校企合作是为了让学生在正式迈入社会工作前的铺垫，让学生在实习基地可以有保护的进行学习。
校企合作是学校，企业和学生三方协议下完成的，学校为学生正确选择合适的实践单位，学生为企业的发展更好的提高自己，企业为学生提供良好实习环境，这属于互惠互利、双赢的局面。
三、财务分析能力培养
财务分析能力是指搜集各种财务信息，了解单位的财务状况和经营战略，并预算出结果，提供决策依据的能力。
农林经济管理专业财务分析能力培养是根据农林经济管理专业培养总要求，以提高经济管理专业学生财务分析能力为目的，在侧重“财务中心论”专业培养要求基础上体现，是经济管理专业培养学生实践能力的重要组成部分。
研究经济管理专业财务分析能力培养的教学方式方法，对于有效实施财务分析能力培养的教学体系具有重要的推动作用。
经管专业采取一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关经济活动和经济能力等进行分析与评价。
1、财务分析能力培养的教学方式方法
经济管理专业作为农业经济和农业企业管理相结合的本科专业，在市场竞争激烈条件下，企业的生存与发展取决于其培养的经济管理专业的人才是否能满足社会的变化。
为提高学生对财务分析能力，需设定教学目标“培养对财务专业知识掌握全面的人才，还要在实践中体现其
较强动手能力、服务意识和管理技巧的实用型人才，使其能够在经济发展、城乡建设和社会生活中运用财务专业知识提供良好意见，解决实际问题。
其宗旨是通过农林经济管理专业财务分析能力培养的教学过程，增强探究和创新意识，学习科学的财务分析研究方法，提高财务分析综合运用知识的能力。
教师应制定以学生为本的农林经济管理专业财务分析能力培养的教学策略；采用合理的农林经济管理专业财务分析能力培养的教学模式，逐步培养学生对财务分析求知欲望和探究财务分析方法的兴趣，不断提高经济管理专业学生的财务分析能力。
2、财务分析能力培养的教学策略
农林经济管理专业财务分析能力培养的教学策略是以学生就业为目的，围绕实际岗位的财务分析技能，根据经济管理专业财务分析能力培养的教学目标所制定合适的方针和方法。
该策略宗旨是满足社会经济发展对应用型人才的需求。
根据财务分析业务具有繁琐的工作细节、信息系统性强、科技技术高、理论与实践紧密结合的特点，结合经济管理专业人才培养指标，考虑到会计工作岗位对农林经济管理专业人才的知识框架和能力要求，经济管理专业财务分析能力培养的教学策略应突出财务分析基础理论知识和实践应用能力的培养。
3、财务分析能力培养的教学模式
根据经济管理专业财务分析能力培养的方针和方法，构建“财务分析情境一财务分析岗位和财务分析任务一财务分析方法”的农林经济管理财务分析能力培养的教学模式。
在“财务分析隋境一财务分析岗位和财务分析任务一财务分析方法”教学模式实施过程中，学生是主要要学习的成员，教师应该多多关注学生的能力发展；给学生一个自由时间，让他们自己去安排；给学生一个闲暇空间，让他们自己去探索；给学生一个实践机会，让他们自己去抓住；给学生一个特殊权力，让他们自己去选择。
四、结论
在当前亟须培养大数据会计人才的情况下，应在本科院校开展大数据会计人才培养教学方案。
具体而言，当前我国会计人才需要掌握原始数据采集能力、原始数据分析能力、原始数据清洗能力、数据挖掘建模分析能力等，且我国会计人才培养不仅需要掌握传统的会计、财务与审计知识，也需要建立包括大数据知识在内的全新培养路径、培养支持、培养课程等。
参考文献：
[1]李心合，蔡蕾.公司财务分析：框架与超越[J].财经问题研究，2006.10.。