Corso di Data Analytics per la Contabilità

Lezione 1 • Il Flusso di Lavoro Analitico

Mappa il processo end-to-end, dal quesito aziendale all'insight attuabile. Fornisce un quadro ripetibile applicato durante tutto il corso.

Lezione 2 • Etica e Governance nell'Uso dei Dati

Tratta i principi di privacy dei dati, gli obblighi etici e i quadri di governance rilevanti per i contabili. Fonda tutto il successivo lavoro tecnico sulla responsabilità professionale.

Lezione 3 • Tipi e Strutture di Dati

Distingue i dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati rilevanti per la contabilità. Prepara gli studenti a riconoscere le fonti di dati appropriate per l'analisi.

Lezione 4 • Il Ruolo in Evoluzione del Contabile nei Dati

Definisce come la trasformazione digitale ridisegna le responsabilità contabili. Stabilisce perché la competenza analitica sia ora un requisito professionale fondamentale.

Lezione 1 • Pulizia e Standardizzazione dei Dati

Tratta metodi per correggere, imputare, deduplicare e standardizzare i dati finanziari. Produce dataset coerenti pronti per l'analisi a valle.

Lezione 2 • Dimensioni della Qualità dei Dati

Definisce accuratezza, completezza, coerenza, tempestività e validità come dimensioni misurabili della qualità. Insegna agli studenti a valutare sistematicamente i dataset rispetto a ciascuna dimensione.

Lezione 3 • Identificare e Profilare i Problemi dei Dati

Applica tecniche di profilazione per rilevare valori mancanti, duplicati e outlier nei dataset finanziari. Costruisce competenze diagnostiche prima di introdurre la correzione.

Lezione 4 • Fonti di Dati e Sistemi Contabili

Esamina i sistemi ERP, i libri mastri e i registri ausiliari come fonti di dati primarie. Stabilisce dove i dati contabili hanno origine prima di iniziare l'analisi.

Lezione 1 • Formule e Funzioni Avanzate

Si estende oltre l'aritmetica di base a funzioni di ricerca, logiche, di testo e di data essenziali per i flussi di lavoro contabili. Riduce lo sforzo manuale e gli errori nelle formule.

Lezione 2 • Tecniche di Modellazione Finanziaria

Costruisce modelli finanziari strutturati utilizzando layout, ipotesi e controlli di scenario secondo le best practice. Prepara gli studenti per applicazioni di budgeting e previsione.

Lezione 3 • Strumenti di Convalida e Revisione dei Dati

Applica le funzionalità di revisione integrate per tracciare precedenti, dipendenti e regole di convalida nei fogli di calcolo finanziari. Rafforza l'integrità del foglio di calcolo e l'efficienza della revisione.

Lezione 4 • Tabelle Pivot per la Sintesi Finanziaria

Utilizza le tabelle pivot per aggregare, segmentare e approfondire grandi dataset di transazioni. Supporta direttamente le attività di revisione del bilancio di verifica e di analisi degli scostamenti.

Lezione 1 • Fondamenti di Database Relazionali

Spiega tabelle, chiavi, relazioni e schemi come appaiono nei sistemi contabili. Fornisce la mappa concettuale necessaria prima di scrivere qualsiasi query.

Lezione 2 • Aggregazione e Raggruppamento

Utilizza GROUP BY, HAVING e le funzioni di aggregazione per riepilogare i dati delle transazioni per conto, esercizio o entità. Replica direttamente la logica del bilancio di verifica e del riepilogo del libro mastro.

Lezione 3 • Tecniche Fondamentali di Interrogazione SELECT

Tratta le clausole SELECT, WHERE, ORDER BY e LIMIT per recuperare record finanziari mirati. Costituisce la base per tutta la successiva complessità delle query.

Lezione 4 • Funzioni Finestra per l'Analisi di Periodo

Applica funzioni di ranking, totali parziali e lag per calcolare metriche finanziarie periodo su periodo. Consente l'analisi dei trend direttamente in SQL senza post-elaborazione.

Lezione 5 • Unire Più Tabelle

Applica INNER, LEFT e altri tipi di JOIN per combinare le tabelle del libro mastro, dei clienti e dei fornitori. Consente il reporting finanziario da più fonti a partire da database normalizzati.

Lezione 1 • Costruire Dashboard negli Strumenti di Visualizzazione

Costruisce dashboard multi-pannello che collegano KPI finanziari, trend e dettagli in un'unica vista. Applica le best practice di layout e interattività per il reporting direzionale.

Lezione 2 • Selezionare il Tipo di Grafico Corretto

Associa gli obiettivi di analisi finanziaria ai tipi di grafico appropriati, inclusi grafici a barre, a linee, a cascata e a dispersione. Garantisce che la forma visiva corrisponda al messaggio analitico.

Lezione 3 • Storytelling con i Dati Finanziari

Struttura una narrazione di dati con un rilievo chiaro, prove a supporto e un'azione raccomandata. Collega l'output analitico alla comunicazione con gli stakeholder e al supporto decisionale.

Lezione 4 • Visualizzare l'Analisi Budget vs. Consuntivo

Applica le tecniche di visualizzazione specificamente a scenari di reporting degli scostamenti e budget vs. consuntivo. Rafforza le competenze analitiche dei capitoli precedenti attraverso l'output visivo.

Lezione 1 • Legge di Benford e Rilevamento di Anomalie

Applica la Legge di Benford e soglie statistiche per segnalare modelli insoliti nei dati finanziari. Introduce una tecnica fondamentale di rilevamento frodi basata sulla teoria statistica.

Lezione 2 • Statistica Descrittiva per Dati Finanziari

Calcola misure di tendenza centrale, dispersione e forma della distribuzione per dataset finanziari. Fornisce la base statistica per tutto il successivo lavoro inferenziale.

Lezione 3 • Verifica di Ipotesi in Contabilità

Applica test t e test chi-quadrato per confrontare dati finanziari e verificare ipotesi. Consente ai contabili di convalidare o contestare i dati riportati con evidenza statistica.

Lezione 4 • Analisi di Correlazione e Regressione

Misura le relazioni tra variabili finanziarie e costruisce semplici modelli di regressione per le previsioni. Supporta direttamente l'analisi del comportamento dei costi e la previsione dei ricavi.

Lezione 1 • Analisi di Debiti verso Fornitori e Crediti

Rileva pagamenti duplicati, fornitori fittizi e anomalie di aging nei dati di debiti e crediti. Applica le competenze di interrogazione e profilazione ai cicli di transazione ad alto rischio.

Lezione 2 • Pianificazione della Revisione Basata sull'Analisi

Integra l'analisi dei dati nella valutazione del rischio e nelle decisioni sull'ambito della revisione. Sposta il focus della revisione dal test su campioni al test sull'intera popolazione, ove fattibile.

Lezione 3 • Modelli di Punteggio del Rischio Frode

Costruisce punteggi di rischio ponderati combinando più indicatori di frode in una segnalazione composita. Indirizza l'impegno di revisione verso le transazioni ed entità a più alto rischio.

Lezione 4 • Quadri di Revisione Continua

Progetta routine di analisi automatizzate e ricorrenti che monitorano controlli e transazioni quasi in tempo reale. Estende la copertura della revisione oltre gli incarichi svolti in un singolo momento.

Lezione 1 • Modelli di Classificazione per Credito e Rischio

Introduce la regressione logistica e gli alberi decisionali per classificare i clienti in base al rischio di credito o alla probabilità di default. Supporta le decisioni di gestione del credito e di accantonamento.

Lezione 2 • Previsione Finanziaria Basata sulla Regressione

Estende la regressione semplice a predittori multipli per la previsione di costi, ricavi e flussi di cassa. Applica tecniche di convalida del modello per garantire previsioni affidabili.

Lezione 3 • Metodi di Previsione delle Serie Storiche

Applica medie mobili, livellamento esponenziale e scomposizione del trend per prevedere ricavi e costi. Si basa sulle competenze di regressione per gestire strutture di dati temporali.

Lezione 4 • Integrare le Previsioni nel Reporting Direzionale

Integra gli output dei modelli predittivi in previsioni continue e dashboard direzionali. Chiude il ciclo tra modelli analitici e processi decisionali esecutivi.