CMA考试:P1章节划重点之科技与分析
今天划重点的章节是科技与分析,该章节在P1中占15%,大家注意复习。科技与分析也是管理会计区别与财务会计的很重要的一部分,在管理会计的日常中做中常常要用到。
 CMA考试重点
信息系统
识 别会计信息系统在价值链中的角色
理解会计信息系统循环,包括从收入到现金,支出,生 产,人力资源和工资,融资,物业,厂房和设备, 以及总账和记账系统
识别并解释实施财务和非财务系统分离面临的挑战
定义企业资源计划 (ERP),识别并解释其优缺点
解释企 业资源计划如何帮助组织克服分离财务和非财务系统面临的挑战,并将其各 个方面的作业进行整合
定义关系数据库并理解数据库管理系统
定义数据仓库和数据集市
定义企业绩效管理(EPM),即公司绩效管理 (CPM)或业务绩效管理(BPM)
讨论企业绩效管理如何促进业务规划和绩效管理
数据管控
定义数据管控,即管理数据的可用性,使用性,全面性,和 安全性
理解数据管控框架,发起组织委员会 (COSO)的内部控制框架和国际信息系统审计协会(ISACA)的 COBIT (信息及相关技术控制目标)
识别数据生命周期的各阶段,即数据捕捉,数据维护,数据合成, 数据使用,数据分析,数据发布,数据存档,和数据清除
讨论确立记录留存(或记录管理)政策的重要性
识别并解释用于发现并阻止网络攻击的控制方法和技术工具,如渗 透性和脆弱性测试,生物识别技术,高级防火墙,和访问控制
Part 1 – Section F.3 Technology-enabled finance transformation 第一部分—第 F.3 节 技术支持的财务转型
定义系统开发生命周期(SDLC),包括系统分析,概念设计,实体设计, 实施和转换,以及运营和维护
解 释业务流程分析在提高系统绩效中的作用
定义机器人流程自动化 (RPA)及其优势
评估 技术在哪些方面能提高会计数据和信息处理的效率和效果(如,人工智能 (AI))
定义云计算 并描述其如何提高效率
定义软件即服务(SaaS)并解释其优缺点
认识区块链,分布式账本和智能合约的潜在应用
CMA考试重点
数据分析
定 义大数据并解释其四个维度:体量,速度,多样性和准确性,描述从大数据 中获取洞察力的机遇和挑战
解释企业如何使用结构化,半结构化和非结构化数据
描述数据的进展,从数据到信息,到知识,到洞察,到行动
描述管理数 据分析的机遇和挑战
解释为什么数据 和数据科学能力是战略资产
定义商业智能(BI);如,将数据 转换为可操作信息的应用程序,工具和最佳实践的集合,以便做出更好的决 策并优化绩效
数据挖掘
定义数据挖掘
描述数据挖掘的挑战
解释 为什么数据挖掘是一个迭代过程,既是艺术又是科学
解释如何使用查询工具(例如,结构化查询语言 (SQL))来检索信息
描述分析师如何挖掘大数据集以揭示模式并提供见解
分析工具
解释将分析模型与 数据契合的挑战
定义数据分析的不同种类,包括描述型,诊断 型,预测型和规范型
定义以下分析模型: 聚类,分类和回归; 确定何时使用各模型
识别简单 和多元回归方程的元素
根据 特定情况计算回归方程的结果
理解决定系数(R 平方)和相关系数(R)
理解时间序列分析,包括趋势,周期性,季节 性和不规则模式
识别并解释回归分析和时间序列分析的优点和局限性
定 义估计标准误差,拟合优度和置信区间
解释如何使用预测分析技术形成见解并提出建议
描述探索性数据分析以及如何使用它来揭示模式和形成见解
定义敏感性分析并确定何时适用此分析
理解模拟模型的运用,包括蒙特卡罗技术
识别敏感性分析和模拟模型的优点和局限性
理解假设(或 目标寻求)分析
识别并解释数据分析的局 限性
数据可视化
利用表格和图形设计的最佳实践来避 免复杂信息沟通中的偏差
评估数据可视化选项并选择最佳表示方法 (例如:直方图,箱线图,散点图,点状图,表格,指示板,条形图,饼形 图,折线图,气泡图)
理解可视化技 术的优点和局限性
确定沟通结果最有 效的渠道
使用有效的可视化技术以有影响力的 方式沟通结果,结论和建议
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