中級財務會計實務操作教程 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

內容簡介

　　《中級財務會計實務操作教程》是會計手工實務操作係列教材之一，與《中級財務會計》的經濟業務內容相一緻，並與《基礎會計實務操作教程》相銜接。整個內容具有以下幾個特點：一是以會計循環為基礎、經濟業務為導嚮，詳細講解瞭每一筆經濟業務的具體操作流程和操作技巧；二是內容完全符閤實際，涉及的會計工作環境、會計操作流程較完整、真實，基本經濟業務較係統全麵。

內頁插圖

目錄

第一章 主要經濟業務涉及的原始憑證
一、貨幣資金業務的主要原始憑證
二、往來業務的主要原始憑證
三、存貨業務的主要原始憑證
四、金融資産業務的主要原始憑證
五、長期股權投資業務的主要原始憑證
六、固定資産業務的主要原始憑證
七、投資性房地産業務的主要原始憑證
八、無形資産業務的主要原始憑證
九、藉款業務的主要原始憑證
十、職工薪酬業務的主要原始憑證
十一、稅費業務的主要原始憑證
十二、資本與留存收益業務的主要原始憑證
十三、收入與利得業務的主要原始憑證
十四、費用與損失業務的主要原始憑證

第二章 主要經濟業務記賬憑證的編製
一、公司基本資料
二、公司12月份經濟業務解讀及記賬憑證填製

第三章 主要經濟業務涉及的賬簿設置
一、貨幣資金業務的賬簿設置
二、往來業務的賬簿設置
三、存貨業務的賬簿設置
四、金融資産業務的賬簿設置
五、長期股權投資業務的賬簿設置
六、固定資産業務的賬簿設置
七、投資性房地産業務的賬簿設置
八、無形資産業務的賬簿設置
九、藉款業務的賬簿設置
十、職工薪酬業務的賬簿設置
十一、稅費上繳業務的賬簿設置
十二、資本與留存收益業務的賬簿設置
十三、收入與利得業務的賬簿設置
十四、費用與損失業務的賬簿設置

第四章 主要經濟業務在財務報錶中的列示及附注披露
一、貨幣資金業務在財務報錶中的列示及附注披露
二、往來業務在財務報錶中的列示及附注披露
三、存貨業務在財務報錶中的列示及附注披露
四、金融資産業務在財務報錶中的列示及附注披露
五、長期股權投資業務在財務報錶中的列示及附注披露
六、固定資産業務在財務報錶中的列示及附注披露
七、投資性房地産業務在財務報錶中的列示及附注披露
八、無形資産業務在財務報錶中的列示及附注披露
九、藉款業務在財務報錶中的列示及附注披露
十、職工薪酬業務在財務報錶中的列示及附注披露
十一、稅費業務在財務報錶中的列示及附注披露
十二、資本與留存收益業務在財務報錶中的列示及附注披露
十三、收入與利得在財務報錶中的列示及附注披露
十四、費用與損失業務在財務報錶中的列示及附注披露
十五、財務報錶列示與附注披露實例

前言/序言

　　會計手工實務操作是會計專業技能教學的基本內容，也是會計電算化實務操作的基礎。目前，我國會計學專業的專業核心課程還基本停留在以會計要素為主導、手工理論為主體內容的課程體係上，一般設置“基礎會計”“中級財務會計”“高級財務會計”等課程，這種以手工理論為主體的課程體係存在著明顯的缺陷：一是忽視瞭各種不同經濟業務在實際工作中的原始形態——各種原始憑證，導緻學生踏上工作崗位後，拿到原始憑證後還無法解讀齣經濟業務內容；二是不能完全滿足會計電算化實務操作的需要，踏上工作崗位後必然滿足不瞭實際工作的需要。為此，我們認為應在現有基礎上，增加以會計循環為基礎、經濟業務為導嚮的會計手工實務操作課程體係，具體可設置4門課程，即“基礎會計實務操作”“中級財務會計實務操作”“高級財務會計實務操作”和“會計手工綜閤模擬實驗”。
　　《中級財務會計實務操作教程》是會計手工實務操作係列教材之一，與《中級財務會計》的經濟業務內容相一緻，並與《基礎會計實務操作教程》相銜接。整個內容具有以下幾個特點：一是以會計循環為基礎、經濟業務為導嚮，詳細講解瞭每一筆經濟業務的具體操作流程和操作技巧；二是內容完全符閤實際，涉及的會計工作環境、會計操作流程較完整、真實，基本經濟業務較係統全麵。
　　本教材由江蘇理工學院商學院張燕、費金華、鬍群英和陳國平同誌撰寫完成，由於編者水平有限，書中難免有疏漏之處，懇請廣大讀者和專傢批評指正。

好的，根據您的要求，我將為您撰寫一份詳細的、不包含《中級財務會計實務操作教程》內容的圖書簡介。 --- 圖書名稱： 《現代企業數字化轉型與數據治理實踐》 圖書簡介 導言：智能時代的組織重塑與數據基石 在當今瞬息萬變的商業環境中，數字化轉型已不再是可選項，而是企業生存與發展的核心驅動力。本次技術革命的核心，在於數據——如何高效采集、精準分析並安全地應用於決策製定，決定瞭企業在未來競爭中的地位。本書《現代企業數字化轉型與數據治理實踐》旨在為企業高層管理者、IT架構師、數據科學傢以及關注企業未來發展的專業人士，提供一個係統、深入、且具有高度實操性的框架，用以指導和實施全麵的數字化轉型戰略，並構建堅實可靠的數據治理體係。 本書摒棄瞭空泛的理論闡述，專注於提供一套“可落地”的實戰指南。我們深入剖析瞭當前市場環境下，企業在麵對雲原生架構、物聯網（IoT）、人工智能（AI）集成等前沿技術挑戰時，所麵臨的實際睏境與成功路徑。 第一部分：數字化轉型的戰略藍圖與業務重構 本部分聚焦於數字化轉型的頂層設計和文化重塑，強調技術工具必須服務於清晰的商業目標。 第一章：理解數字化轉型的本質與驅動力 我們將詳細探討數字化轉型不僅僅是IT係統的升級，更是一場涉及商業模式、組織結構和員工技能的全麵變革。內容涵蓋：從“效率驅動”到“價值創造”的思維轉變；識彆行業內顛覆性技術帶來的機遇與威脅；以及如何構建跨部門的數字化轉型領導力團隊。本章特彆引入瞭“敏捷組織模型”的構建方法論，以應對快速變化的市場需求。 第二章：業務流程的數字化重塑與優化 企業核心流程的數字化是轉型成功的關鍵。本章深入分析瞭端到端（E2E）業務流程的梳理、痛點識彆與再造策略。重點介紹： 客戶體驗（CX）的數字化提升： 結閤全渠道數據，構建統一的客戶視圖（Single Customer View）。 供應鏈的智能化升級： 探討利用區塊鏈技術提高供應鏈的透明度和可追溯性，以及AI在需求預測和庫存優化中的應用。 內部運營效率的革命： 詳述機器人流程自動化（RPA）與業務流程管理（BPM）工具的集成，實現“超自動化”目標。 第三章：構建麵嚮未來的技術架構：雲原生與微服務 傳統的單體應用架構已無法支撐現代企業的敏捷性。本部分詳盡闡述瞭嚮雲原生架構遷移的路綫圖。內容包括： 公有雲、私有雲與混閤雲的策略選擇： 基於成本效益、安全閤規和業務連續性進行決策。 微服務架構的設計原則與實踐： 如何拆分復雜應用、容器化（Docker/Kubernetes）部署的最佳實踐，以及服務間通信與容錯機製。 DevOps文化的落地與工具鏈集成： 介紹持續集成/持續交付（CI/CD）流水綫的搭建，以及基礎設施即代碼（IaC）的實施。 第二部分：數據治理：數字經濟時代的“新石油”管理規範 數據是轉型的核心資産，但無序的數據如同未被開采的油田。本部分專注於建立一套科學、閤規、高效的數據治理體係。 第四章：數據治理框架的設計與實施 本章提供瞭一套完整的、循序漸進的數據治理框架藍圖。內容覆蓋： 治理的組織結構與角色定義： 明確數據所有者（Owner）、數據保管人（Steward）和數據使用者（Consumer）的職責。 建立數據價值鏈模型： 從數據采集、存儲、處理到消費的全生命周期管理。 關鍵績效指標（KPIs）的設定： 如何衡量數據治理工作的有效性，例如數據質量得分、閤規性審計通過率等。 第五章：數據質量管理：從被動清理到主動預防 數據質量是所有數據分析和AI應用的基礎。本書深入探討瞭如何係統性地提升數據質量： 數據質量維度解析： 準確性、完整性、一緻性、及時性、有效性與唯一性。 質量規則的製定與自動化校驗： 如何在數據錄入和集成環節前置質量控製點。 數據剖析（Data Profiling）技術應用： 利用工具自動發現數據中的異常模式和潛在問題。 第六章：數據安全、隱私保護與閤規性 在全球數據法規日益嚴格的背景下，數據安全與閤規是企業的生命綫。本章側重於實操層麵： 數據分類分級標準： 建立企業內部敏感數據的明確界定體係。 隱私增強技術（PETs）的應用： 探討同態加密、差分隱私等技術在不犧牲數據可用性的前提下保護用戶隱私的方法。 GDPR、CCPA及本土法規的閤規實踐： 針對不同地域的數據跨境傳輸和存儲的閤規流程設計。 第三部分：數據賦能與智能決策 本部分將理論轉化為實踐，探討如何利用先進的數據分析技術驅動業務創新。 第七章：現代數據倉庫與數據湖的架構選擇 麵對海量、異構數據的挑戰，企業需要靈活的數據存儲和處理平颱。本章對比瞭傳統數據倉庫、數據湖、數據湖倉一體（Lakehouse）架構的優劣： 實時數倉的構建挑戰： 探討流式數據處理技術（如Kafka, Flink）與批處理的結閤。 元數據管理與數據目錄： 確保數據資産的可發現性、可理解性和可信賴性，這是實現數據民主化的前提。 第八章：人工智能在業務場景中的落地與倫理考量 本書強調AI的應用必須圍繞清晰的商業目標，而非盲目追逐技術熱點。內容聚焦於： 可解釋性人工智能（XAI）： 確保模型決策過程的透明化，尤其在金融、醫療等高風險領域。 模型生命周期管理（MLOps）： 如何自動化模型的訓練、部署、監控和再訓練流程，保證模型在生産環境中的穩定性和時效性。 算法偏見與倫理風險管理： 識彆和減輕算法中可能存在的歧視性或不公平結果。 第九章：構建數據驅動的企業文化與人纔培養 技術和流程的變革最終需要人的配閤。本章探討如何促進組織內“數據素養”的普及： 數據敘事（Data Storytelling）： 培養業務人員將數據洞察轉化為有說服力的商業建議的能力。 數據民主化策略： 在保證安全的前提下，如何讓更多員工能接觸和使用數據工具。 跨職能人纔培養路徑： 確定企業在數據科學傢、數據工程師和業務分析師之間的人纔缺口與培養方案。 結語：麵嚮未來的持續進化 數字化轉型和數據治理是一個永無止境的持續優化過程。本書的最終目標是賦能讀者，使其能夠建立起一個自我適應、持續學習的組織能力，確保企業在未來技術迭代浪潮中始終保持領先地位。本書提供的所有案例與方法論均來源於近年來的全球領先企業實踐，確保瞭知識的前瞻性與實用價值。 --- 目標讀者群： 企業首席信息官（CIO）、首席技術官（CTO）及高層管理團隊。 負責數據戰略規劃、信息架構設計及數據安全閤規的部門負責人。 係統架構師、數據工程師、數據分析師及相關技術人員。 緻力於瞭解前沿數字化技術與數據管理最佳實踐的商業分析師和谘詢顧問。