CMA考試：P1章節(jié)劃重點之科技與分析
今天劃重點的章節(jié)是科技與分析，該章節(jié)在P1中占15%，大家注意復(fù)習(xí)?？萍寂c分析也是管理會計區(qū)別與財務(wù)會計的很重要的一部分，在管理會計的日常中做中常常要用到。
今天劃重點的章節(jié)是科技與分析，該章節(jié)在P1中占15%，大家注意復(fù)習(xí)?？萍寂c分析也是管理會計區(qū)別與財務(wù)會計的很重要的一部分，在管理會計的日常中做中常常要用到。
識 別會計信息系統(tǒng)在價值鏈中的角色
理解會計信息系統(tǒng)循環(huán)，包括從收入到現(xiàn)金，支出，生 產(chǎn)，人力資源和工資，融資，物業(yè)，廠房和設(shè)備， 以及總賬和記賬系統(tǒng)
識別并解釋實施財務(wù)和非財務(wù)系統(tǒng)分離面臨的挑戰(zhàn)
定義企業(yè)資源計劃 (ERP)，識別并解釋其優(yōu)缺點
解釋企 業(yè)資源計劃如何幫助組織克服分離財務(wù)和非財務(wù)系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)，并將其各 個方面的作業(yè)進行整合
定義關(guān)系數(shù)據(jù)庫并理解數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
定義數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市
定義企業(yè)績效管理(EPM)，即公司績效管理 (CPM)或業(yè)務(wù)績效管理(BPM)
討論企業(yè)績效管理如何促進業(yè)務(wù)規(guī)劃和績效管理
數(shù)據(jù)管控
定義數(shù)據(jù)管控，即管理數(shù)據(jù)的可用性，使用性，全面性，和 安全性
理解數(shù)據(jù)管控框架，發(fā)起組織委員會 （COSO）的內(nèi)部控制框架和國際信息系統(tǒng)審計協(xié)會（ISACA）的 COBIT (信息及相關(guān)技術(shù)控制目標(biāo))
識別數(shù)據(jù)生命周期的各階段，即數(shù)據(jù)捕捉，數(shù)據(jù)維護，數(shù)據(jù)合成， 數(shù)據(jù)使用，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)發(fā)布，數(shù)據(jù)存檔，和數(shù)據(jù)清除
討論確立記錄留存（或記錄管理）政策的重要性
識別并解釋用于發(fā)現(xiàn)并阻止網(wǎng)絡(luò)攻擊的控制方法和技術(shù)工具，如滲 透性和脆弱性測試，生物識別技術(shù)，高級防火墻，和訪問控制
Part 1 – Section F.3 Technology-enabled finance transformation 第一部分—第 F.3 節(jié) 技術(shù)支持的財務(wù)轉(zhuǎn)型
定義系統(tǒng)開發(fā)生命周期（SDLC），包括系統(tǒng)分析，概念設(shè)計，實體設(shè)計， 實施和轉(zhuǎn)換，以及運營和維護
解 釋業(yè)務(wù)流程分析在提高系統(tǒng)績效中的作用
定義機器人流程自動化 （RPA）及其優(yōu)勢
評估 技術(shù)在哪些方面能提高會計數(shù)據(jù)和信息處理的效率和效果（如，人工智能 (AI)）
定義云計算 并描述其如何提高效率
定義軟件即服務(wù)（SaaS）并解釋其優(yōu)缺點
認(rèn)識區(qū)塊鏈，分布式賬本和智能合約的潛在應(yīng)用
定 義大數(shù)據(jù)并解釋其四個維度：體量，速度，多樣性和準(zhǔn)確性，描述從大數(shù)據(jù) 中獲取洞察力的機遇和挑戰(zhàn)
解釋企業(yè)如何使用結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
描述數(shù)據(jù)的進展，從數(shù)據(jù)到信息，到知識，到洞察，到行動
描述管理數(shù) 據(jù)分析的機遇和挑戰(zhàn)
解釋為什么數(shù)據(jù) 和數(shù)據(jù)科學(xué)能力是戰(zhàn)略資產(chǎn)
定義商業(yè)智能（BI）；如，將數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)換為可操作信息的應(yīng)用程序，工具和最佳實踐的集合，以便做出更好的決 策并優(yōu)化績效
數(shù)據(jù)挖掘
定義數(shù)據(jù)挖掘
描述數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)
解釋 為什么數(shù)據(jù)挖掘是一個迭代過程，既是藝術(shù)又是科學(xué)
解釋如何使用查詢工具（例如，結(jié)構(gòu)化查詢語言 （SQL））來檢索信息
描述分析師如何挖掘大數(shù)據(jù)集以揭示模式并提供見解
分析工具
解釋將分析模型與 數(shù)據(jù)契合的挑戰(zhàn)
定義數(shù)據(jù)分析的不同種類，包括描述型，診斷 型，預(yù)測型和規(guī)范型
定義以下分析模型： 聚類，分類和回歸; 確定何時使用各模型
識別簡單 和多元回歸方程的元素
根據(jù) 特定情況計算回歸方程的結(jié)果
理解決定系數(shù)（R 平方）和相關(guān)系數(shù)（R）
理解時間序列分析，包括趨勢，周期性，季節(jié) 性和不規(guī)則模式
識別并解釋回歸分析和時間序列分析的優(yōu)點和局限性
定 義估計標(biāo)準(zhǔn)誤差，擬合優(yōu)度和置信區(qū)間
解釋如何使用預(yù)測分析技術(shù)形成見解并提出建議
描述探索性數(shù)據(jù)分析以及如何使用它來揭示模式和形成見解
定義敏感性分析并確定何時適用此分析
理解模擬模型的運用，包括蒙特卡羅技術(shù)
識別敏感性分析和模擬模型的優(yōu)點和局限性
理解假設(shè)（或 目標(biāo)尋求）分析
識別并解釋數(shù)據(jù)分析的局 限性
數(shù)據(jù)可視化
利用表格和圖形設(shè)計的最佳實踐來避 免復(fù)雜信息溝通中的偏差
評估數(shù)據(jù)可視化選項并選擇最佳表示方法 （例如：直方圖，箱線圖，散點圖，點狀圖，表格，指示板，條形圖，餅形 圖，折線圖，氣泡圖）
理解可視化技 術(shù)的優(yōu)點和局限性
確定溝通結(jié)果最有 效的渠道
使用有效的可視化技術(shù)以有影響力的 方式溝通結(jié)果，結(jié)論和建議
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