當前位置：東奧會計在線 > CMA美國注冊管理會計師 > 財務規(guī)劃績效與分析 > 正文

數據分析工具—2025年cma考試p1基礎知識點

來源：東奧會計在線責編：zhangfan2025-06-16 11:17:05

追逐夢想的努力終會讓你遇見內心強大、安靜勇敢的自己。cma是美國注冊管理會計師，其考試科目包含P1財務規(guī)劃、績效與分析，P2戰(zhàn)略財務管理。下面整理了P1知識點，一起學習一下。

【所屬章節(jié)】

第六章科技和分析

【知識點】

數據分析工具

一、分析模型的適用性

目前，市面上各類數據分析工具可以幫助財務人員在沒有專業(yè)人士的協(xié)助下，獨立完成數據的分析工作。

但在使用此類數據分析工具時，需要注意各類分析模型都有其基本的統(tǒng)計學假設，適用于不同類型的數據分析情況，使用時需要認真考慮模型的適用性。

常見的統(tǒng)計分析中，經常假定樣本數據是完全隨機且正態(tài)分布的，如果實際數據分析不符合該假設，那么得出的分析結論就不可靠。

二、數據分析的類型

根據分析目的和用途，可將數據分析分為4類：

數據分析的類型

1.描述性數據分析

·描述性數據分析用于呈現企業(yè)發(fā)生的事件和運營的狀況，通過各類歸納數據的統(tǒng)計計量方式理解信息的特點和變化趨勢。

2.診斷性數據分析

·診斷性數據分析關注事件發(fā)生的原因，比描述性數據分析更為深入。

·企業(yè)需要根據歷史數據找到數據之間的相關性和變化方式，并對此發(fā)表自身見解。

3.預測性數據分析

·預測性數據分析比描述性和診斷性更進一步，需要在歷史數據的基礎上建立模型，預測未來可能發(fā)生的情況。

·企業(yè)可以使用數據挖掘、大數據、統(tǒng)計建模和人工智能等方法創(chuàng)建預測模型。

4.規(guī)范性數據分析

·規(guī)范性數據分析通常和預測性數據分析結合進行，說明在未來預測情況出現時，企業(yè)應采取的行動。

·規(guī)范性數據分析也經常使用各類人工智能技術來評估不同概率下每種應對方式的可能結果。

三、統(tǒng)計分析模型

統(tǒng)計分析模型

1.集群分析模型

也稱聚類分析，是指將研究對象分為相對同質的群組的統(tǒng)計模型。

用途：根據研究對象（樣品或指標）的特征對其進行分類，可減少研究對象的數量，更好地理解數據特點。例如，將客戶按照偏好進行分類。

分類：集群分析包括硬集群和軟集群。

·硬集群即每一個數據點均可歸屬于單一的群組。

·軟集群即每個數據點可以根據發(fā)生概率分入相應群組。

2.分類分析模型

將研究對象歸入不同的類別進行統(tǒng)計分析的模型。

用途：此種模型多應用于間斷式的可分類數據。例如，將潛在用戶按產品類別分類。

3.回歸分析模型

·根據統(tǒng)計算法分析數據樣本，預測發(fā)展方向。

·包括一元回歸分析和多元回歸分析。

參考2-3-1回歸分析。

通關秘鑰

分類分析模型和集群分析模型的不同點：

·分類分析模型需要預設類別，然后將數據歸入各類。

·集群分析模型不需預設類別，而是根據數據本身的特征決定集群類別。

四、回歸模型的應用

1.一元回歸分析

一元回歸方程可以表示為以下公式：

y=mx+b+e

y—因變量；

x—自變量；

m—回歸方程的斜率；

b—方程在y軸的截距；

e—誤差項。

誤差項e的引入說明分析者考慮到在預測過程中，客觀經濟現象的錯綜復雜和其他客觀因素的局限性可能帶來偶發(fā)因素，金額產生預測偏差。

回歸方程的評價：

優(yōu)點

缺點

·簡單方便

·得到唯一的計算估值，易于歸納結論

·可計算相關系數和擬合優(yōu)度

·只按照有限的變量計算結果，缺少對風險和不確定性的考慮

·假設條件過多，分析結果不夠準確

·假設數據呈線性關系，應用范圍較窄

2.統(tǒng)計數據分析概述

抽樣原則：

·抽樣的樣本量越大，數據分析結論越準確，成本也越高，因此企業(yè)需要在數據的可靠性和經濟性中間找到平衡。

常見指標：

常見指標

（1）集中趨勢指標

描述整體數據狀況：

指標	定義	解釋
平均值	一組數據中所有數據之和除以這組數據的個數的值是數據集中趨勢的度量方式	需要根據樣本中的所有數據計算，易受數據組中極端數值的影響
中位數	將數據按大小順序排列后，數列中居于中間位置的數據	不易受極端數值的影響例如，計算最常見的平均降雨量
眾數	一種位置平均數，是總體中出現次數最多的變量值	例如，生產內衣、鞋襪、帽子等產品最普遍被購買的尺碼
百分位數	將一組數據從小到大排序后，數據對應的累計百分位	例如，某位同學的考試分數為48分，對應第60百分位數，可得知大約60%的學生分數比他低，約40%的學生分數比他高

（2）離散程度指標

描述數據在給定區(qū)間內的分布和變化方式：

指標

定義

說明

極差

（范圍誤差）

數據最大值與最小值之間的差距

代表數值變動的最大范圍，是測量變動（離散）程度最簡單的指標

四分位距

上四分位數和下四分位數的差值

比極差更能排除異常值的影響

四分位數：所有數值由小到大排列并分成四等份，處于三個分割點位置的數值。

指標	定義	說明
方差	度量樣本隨機變量和其總體樣本均值之間的偏離程度，是所有差異的平方和	方差大代表高變異度方差小代表低變異度
標準差	方差的開方結果	實踐中應用更廣例如，應用于投資領域，衡量回報穩(wěn)定性和風險度
置信區(qū)間	由樣本統(tǒng)計量所構造的總體參數的估計區(qū)間	是對統(tǒng)計中誤差的重要衡量指標。如95%置信區(qū)間就是總體參數在這個范圍的可能性是95%

正態(tài)分布中的標準差帶來的置信區(qū)間

置信區(qū)間

指標

定義

解釋

相關系數

（r）

衡量兩個變量（如x，y）之間線性相關度的指標

r的取值范圍在[-1，+1]之間

越接近-1，代表兩個變量的負相關程度越高

越接近+1，代表兩個變量的正相關程度越高

擬合優(yōu)度

（）

也稱為決定系數，是相關系數的平方

衡量回歸直線和最終觀察結論之間的擬合程度

的取值范圍在[0，+1]之間

取值越大代表回歸模型與實際數據的擬合程度越高

3.敏感度分析

定義：

·敏感度分析是指改變統(tǒng)計計算的某種基本假設，進而觀察模型運算的結果是否有所改變。

·如果模型的最終結論沒有因基礎假設或基礎數據的改變而變化，那么這個統(tǒng)計模型的可靠度較高。

用途：

·敏感度分析可以用于分析回歸模型的可靠程度。

注意事項：

在進行敏感性分析時，原來的其他基本假設和數據要保持不變，因此在實際應用模型結論或對比分析時，也需考慮這些假設因素是否有效。

注意事項

五、探索性數據分析

1.概述

出現背景：

在大數據時代，人們面臨大量混亂、無結構的數據，如何更好地收集、抽取有用的數據量、找到數據中的異常狀況、測試原本數據模型的基礎假設，獲得對數據更深的理解，成為人們的迫切需求。

定義：

探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，簡稱EDA）是一種單純的數據分析技術。

這種分析被認為是一種對數據進行分析的完整思路，注重概括性描述，不受數據模型和科研假設的限制，目的在于從描述中發(fā)現樣本數據集中的極端值和異常值，驗證數據的理論假設和可用模型，更深入的理解數據。探索性數據分析是大數據分析中不可或缺的一環(huán)。

2.與傳統(tǒng)數據分析的區(qū)別

·傳統(tǒng)數據分析中，對抽樣和分析思路均需提前設計，然后再將數據代入假設模型進行分析。

·EDA讓人們對數據有了新的理解，是數據分析的前端，為數據的傳統(tǒng)分析打下基礎。

探索性數據分析流程圖

探索性數據分析

3.分析方法

探索性數據分析多用大數據分析、可視化工具。

例如，下圖即為使用圖表作為可視化工具展示的數據點的合集范例，便于使用者理解數據構成和趨勢。

分析1

分析2

六、模擬分析（simulation）

模擬分析

蒙特卡羅模擬

·蒙特卡羅模擬是一種典型的模擬模型，又稱隨機抽樣或統(tǒng)計試驗方法。

·以概率和統(tǒng)計理論為基礎，使用隨機數來進行計算。

蒙特卡羅模擬

數據分析的注意事項

·數據分析的準確與否在很大程度上取決于輸入系統(tǒng)的數據質量。

·統(tǒng)計學中常有“垃圾進、垃圾出”的說法，就是指數據分析中不能一味重視模型本身，而更需要關注數據的質量。

七、時序分析

1.數據分類

數據分類

2.時序分析組成

時序分析以時間的發(fā)展作為分析的自變量，找到時間軸上數據的發(fā)展方向和趨勢，進而預測未來情況。

組成要素：

組成說明：

要素	解釋	舉例
發(fā)展趨勢	數據整體呈現上升趨勢還是下降趨勢	直線變化、指數變化、S型變化
季節(jié)性變動	季節(jié)性變動導致數據在整體趨勢的基礎上發(fā)生的上下波動，變化周期為一年	雪糕的銷售量整體呈上升趨勢，但夏天比冬天銷量更多
周期性變動	類似季節(jié)性變動，但是變動周期長于一年	經濟周期（上漲、衰退）
隨機變量	通常無法預測，受偶然事件的影響	自然災害的影響