中级财务会计实务操作教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

内容简介

　　《中级财务会计实务操作教程》是会计手工实务操作系列教材之一，与《中级财务会计》的经济业务内容相一致，并与《基础会计实务操作教程》相衔接。整个内容具有以下几个特点：一是以会计循环为基础、经济业务为导向，详细讲解了每一笔经济业务的具体操作流程和操作技巧；二是内容完全符合实际，涉及的会计工作环境、会计操作流程较完整、真实，基本经济业务较系统全面。

内页插图

目录

第一章 主要经济业务涉及的原始凭证
一、货币资金业务的主要原始凭证
二、往来业务的主要原始凭证
三、存货业务的主要原始凭证
四、金融资产业务的主要原始凭证
五、长期股权投资业务的主要原始凭证
六、固定资产业务的主要原始凭证
七、投资性房地产业务的主要原始凭证
八、无形资产业务的主要原始凭证
九、借款业务的主要原始凭证
十、职工薪酬业务的主要原始凭证
十一、税费业务的主要原始凭证
十二、资本与留存收益业务的主要原始凭证
十三、收入与利得业务的主要原始凭证
十四、费用与损失业务的主要原始凭证

第二章 主要经济业务记账凭证的编制
一、公司基本资料
二、公司12月份经济业务解读及记账凭证填制

第三章 主要经济业务涉及的账簿设置
一、货币资金业务的账簿设置
二、往来业务的账簿设置
三、存货业务的账簿设置
四、金融资产业务的账簿设置
五、长期股权投资业务的账簿设置
六、固定资产业务的账簿设置
七、投资性房地产业务的账簿设置
八、无形资产业务的账簿设置
九、借款业务的账簿设置
十、职工薪酬业务的账簿设置
十一、税费上缴业务的账簿设置
十二、资本与留存收益业务的账簿设置
十三、收入与利得业务的账簿设置
十四、费用与损失业务的账簿设置

第四章 主要经济业务在财务报表中的列示及附注披露
一、货币资金业务在财务报表中的列示及附注披露
二、往来业务在财务报表中的列示及附注披露
三、存货业务在财务报表中的列示及附注披露
四、金融资产业务在财务报表中的列示及附注披露
五、长期股权投资业务在财务报表中的列示及附注披露
六、固定资产业务在财务报表中的列示及附注披露
七、投资性房地产业务在财务报表中的列示及附注披露
八、无形资产业务在财务报表中的列示及附注披露
九、借款业务在财务报表中的列示及附注披露
十、职工薪酬业务在财务报表中的列示及附注披露
十一、税费业务在财务报表中的列示及附注披露
十二、资本与留存收益业务在财务报表中的列示及附注披露
十三、收入与利得在财务报表中的列示及附注披露
十四、费用与损失业务在财务报表中的列示及附注披露
十五、财务报表列示与附注披露实例

前言/序言

　　会计手工实务操作是会计专业技能教学的基本内容，也是会计电算化实务操作的基础。目前，我国会计学专业的专业核心课程还基本停留在以会计要素为主导、手工理论为主体内容的课程体系上，一般设置“基础会计”“中级财务会计”“高级财务会计”等课程，这种以手工理论为主体的课程体系存在着明显的缺陷：一是忽视了各种不同经济业务在实际工作中的原始形态——各种原始凭证，导致学生踏上工作岗位后，拿到原始凭证后还无法解读出经济业务内容；二是不能完全满足会计电算化实务操作的需要，踏上工作岗位后必然满足不了实际工作的需要。为此，我们认为应在现有基础上，增加以会计循环为基础、经济业务为导向的会计手工实务操作课程体系，具体可设置4门课程，即“基础会计实务操作”“中级财务会计实务操作”“高级财务会计实务操作”和“会计手工综合模拟实验”。
　　《中级财务会计实务操作教程》是会计手工实务操作系列教材之一，与《中级财务会计》的经济业务内容相一致，并与《基础会计实务操作教程》相衔接。整个内容具有以下几个特点：一是以会计循环为基础、经济业务为导向，详细讲解了每一笔经济业务的具体操作流程和操作技巧；二是内容完全符合实际，涉及的会计工作环境、会计操作流程较完整、真实，基本经济业务较系统全面。
　　本教材由江苏理工学院商学院张燕、费金华、胡群英和陈国平同志撰写完成，由于编者水平有限，书中难免有疏漏之处，恳请广大读者和专家批评指正。

好的，根据您的要求，我将为您撰写一份详细的、不包含《中级财务会计实务操作教程》内容的图书简介。 --- 图书名称： 《现代企业数字化转型与数据治理实践》 图书简介 导言：智能时代的组织重塑与数据基石 在当今瞬息万变的商业环境中，数字化转型已不再是可选项，而是企业生存与发展的核心驱动力。本次技术革命的核心，在于数据——如何高效采集、精准分析并安全地应用于决策制定，决定了企业在未来竞争中的地位。本书《现代企业数字化转型与数据治理实践》旨在为企业高层管理者、IT架构师、数据科学家以及关注企业未来发展的专业人士，提供一个系统、深入、且具有高度实操性的框架，用以指导和实施全面的数字化转型战略，并构建坚实可靠的数据治理体系。 本书摒弃了空泛的理论阐述，专注于提供一套“可落地”的实战指南。我们深入剖析了当前市场环境下，企业在面对云原生架构、物联网（IoT）、人工智能（AI）集成等前沿技术挑战时，所面临的实际困境与成功路径。 第一部分：数字化转型的战略蓝图与业务重构 本部分聚焦于数字化转型的顶层设计和文化重塑，强调技术工具必须服务于清晰的商业目标。 第一章：理解数字化转型的本质与驱动力 我们将详细探讨数字化转型不仅仅是IT系统的升级，更是一场涉及商业模式、组织结构和员工技能的全面变革。内容涵盖：从“效率驱动”到“价值创造”的思维转变；识别行业内颠覆性技术带来的机遇与威胁；以及如何构建跨部门的数字化转型领导力团队。本章特别引入了“敏捷组织模型”的构建方法论，以应对快速变化的市场需求。 第二章：业务流程的数字化重塑与优化 企业核心流程的数字化是转型成功的关键。本章深入分析了端到端（E2E）业务流程的梳理、痛点识别与再造策略。重点介绍： 客户体验（CX）的数字化提升： 结合全渠道数据，构建统一的客户视图（Single Customer View）。 供应链的智能化升级： 探讨利用区块链技术提高供应链的透明度和可追溯性，以及AI在需求预测和库存优化中的应用。 内部运营效率的革命： 详述机器人流程自动化（RPA）与业务流程管理（BPM）工具的集成，实现“超自动化”目标。 第三章：构建面向未来的技术架构：云原生与微服务 传统的单体应用架构已无法支撑现代企业的敏捷性。本部分详尽阐述了向云原生架构迁移的路线图。内容包括： 公有云、私有云与混合云的策略选择： 基于成本效益、安全合规和业务连续性进行决策。 微服务架构的设计原则与实践： 如何拆分复杂应用、容器化（Docker/Kubernetes）部署的最佳实践，以及服务间通信与容错机制。 DevOps文化的落地与工具链集成： 介绍持续集成/持续交付（CI/CD）流水线的搭建，以及基础设施即代码（IaC）的实施。 第二部分：数据治理：数字经济时代的“新石油”管理规范 数据是转型的核心资产，但无序的数据如同未被开采的油田。本部分专注于建立一套科学、合规、高效的数据治理体系。 第四章：数据治理框架的设计与实施 本章提供了一套完整的、循序渐进的数据治理框架蓝图。内容覆盖： 治理的组织结构与角色定义： 明确数据所有者（Owner）、数据保管人（Steward）和数据使用者（Consumer）的职责。 建立数据价值链模型： 从数据采集、存储、处理到消费的全生命周期管理。 关键绩效指标（KPIs）的设定： 如何衡量数据治理工作的有效性，例如数据质量得分、合规性审计通过率等。 第五章：数据质量管理：从被动清理到主动预防 数据质量是所有数据分析和AI应用的基础。本书深入探讨了如何系统性地提升数据质量： 数据质量维度解析： 准确性、完整性、一致性、及时性、有效性与唯一性。 质量规则的制定与自动化校验： 如何在数据录入和集成环节前置质量控制点。 数据剖析（Data Profiling）技术应用： 利用工具自动发现数据中的异常模式和潜在问题。 第六章：数据安全、隐私保护与合规性 在全球数据法规日益严格的背景下，数据安全与合规是企业的生命线。本章侧重于实操层面： 数据分类分级标准： 建立企业内部敏感数据的明确界定体系。 隐私增强技术（PETs）的应用： 探讨同态加密、差分隐私等技术在不牺牲数据可用性的前提下保护用户隐私的方法。 GDPR、CCPA及本土法规的合规实践： 针对不同地域的数据跨境传输和存储的合规流程设计。 第三部分：数据赋能与智能决策 本部分将理论转化为实践，探讨如何利用先进的数据分析技术驱动业务创新。 第七章：现代数据仓库与数据湖的架构选择 面对海量、异构数据的挑战，企业需要灵活的数据存储和处理平台。本章对比了传统数据仓库、数据湖、数据湖仓一体（Lakehouse）架构的优劣： 实时数仓的构建挑战： 探讨流式数据处理技术（如Kafka, Flink）与批处理的结合。 元数据管理与数据目录： 确保数据资产的可发现性、可理解性和可信赖性，这是实现数据民主化的前提。 第八章：人工智能在业务场景中的落地与伦理考量 本书强调AI的应用必须围绕清晰的商业目标，而非盲目追逐技术热点。内容聚焦于： 可解释性人工智能（XAI）： 确保模型决策过程的透明化，尤其在金融、医疗等高风险领域。 模型生命周期管理（MLOps）： 如何自动化模型的训练、部署、监控和再训练流程，保证模型在生产环境中的稳定性和时效性。 算法偏见与伦理风险管理： 识别和减轻算法中可能存在的歧视性或不公平结果。 第九章：构建数据驱动的企业文化与人才培养 技术和流程的变革最终需要人的配合。本章探讨如何促进组织内“数据素养”的普及： 数据叙事（Data Storytelling）： 培养业务人员将数据洞察转化为有说服力的商业建议的能力。 数据民主化策略： 在保证安全的前提下，如何让更多员工能接触和使用数据工具。 跨职能人才培养路径： 确定企业在数据科学家、数据工程师和业务分析师之间的人才缺口与培养方案。 结语：面向未来的持续进化 数字化转型和数据治理是一个永无止境的持续优化过程。本书的最终目标是赋能读者，使其能够建立起一个自我适应、持续学习的组织能力，确保企业在未来技术迭代浪潮中始终保持领先地位。本书提供的所有案例与方法论均来源于近年来的全球领先企业实践，确保了知识的前瞻性与实用价值。 --- 目标读者群： 企业首席信息官（CIO）、首席技术官（CTO）及高层管理团队。 负责数据战略规划、信息架构设计及数据安全合规的部门负责人。 系统架构师、数据工程师、数据分析师及相关技术人员。 致力于了解前沿数字化技术与数据管理最佳实践的商业分析师和咨询顾问。