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摘要：人们要解析公司经营活动的效率和效果、为特定证券或投资给出定价、评价风险、进行信用评级、揭示舞弊、实施纳税检查、衡量公司价值等，都必须首先进行财务报表分析，以获取基础信息。财务报表分析对公司不同的利益相关者具有不同的作用，不同的利益相关者进行财务报表分析的目的也不同。投资者财务报表分析的重点在于公司盈利性与风险性，债权人财务报表分析的重点在于公司长短期偿债能力，管理人员财务报表分析的重点在于评价公司经营管理状况，政府监管部门财务报表分析的重点在于公司经营的合法性与舞弊的可能性。
公司价值分析是各利益相关方财务报表分析的基本需求，各利益相关方的特定的财务报表分析需求是在满足了基本需求的基础上的更为专业和深入的分析，甚至演化为特定的分析，如证券分析师的证券定价分析、信用评级机构的信用评级等。
财务报表分析的基本目标是评价和预测公司价值。根据公司价值驱动之间的逻辑关系，分别对公司的风险、盈利与增长情况展开分析。
公司风险分析包括流动性与短期偿债能力分析、资本结构与长期偿债能力分析、资产结构与营运能力分析。其中资产结构与营运能力分析既涉及公司风险分析，也涉及公司盈利能力分析。公司盈利能力分析主要包括资产结构与营运结构能力分析和盈利能力与盈利质量分析。公司增长分析主要包括增长能力与风险分析。由于公司的现金流量不仅是盈利的质量保证，更体现了公司的风险水平与增长限制，因此现金流量与财务舞弊分析是公司增长、盈利与风险分析的深化与补充。
上述分析需要通过综合财务分析技术方法，按照公司价值及其驱动因素的内在逻辑进行，从而实现公司价值分析。公司价值分析连同上述各驱动因素分析共同实现财务报表分析的目标，即对公司价值的评估与预测。
推荐书籍：【01】岳虹. 财务报表分析. 中国人民大学出版社，2009年10月【02】刘姝威.上市公司虚假报表识别技术.【03】陈力农. 公司分析与价值评估. 上海财经大学出版社，2008年【04】姜国华. 财务报表分析与证券投资. 北京大学出版社，2008年【05】Krishna G.Palepu，Paul M.Healy，Victoy L. Bernard. 运用财务报表进行企业分析与估价教材与案例. 2版. 中信出版社，2004年【06】劳伦斯·雷夫辛等. 财务报告与分析. 2版. 机械工业出版社，2004年【07】Stephen Penman. 财务报表分析与证券定价. 中国财经经济出版社，2002年【08】克雷沙·G·帕利普等. 经营分析与评价. 东北财经大学出版社，2008年【09】罗伯特·C·希金斯等. 分析. 6版. 北京大学出版社，2003年【10】汤姆·科普兰等. 价值评估——公司价值的衡量与管理. 3版. 电子工业出版社，2002年【14】克莱德·P·斯蒂克尼等. 财务报告与财务分析. 4版. 中信出版社，2004年【15】阿斯沃斯·达蒙德理. 价值评估. 北京大学出版社，2003年【16】财务报表分析. 10版. 中国人民大学出版社【17】财务玄机【18】精通财务管理战略、应用和技能进阶指南. 人民邮电出版社【19】高级经理财务管理：创造价值的过程. 2版【20】《金融内参》【21】《证券市场周刊》【22】《首席财务官》
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莫莫高山，深谷逢迤；&&奕奕紫芝，可以疗饥。&&唐虞世远，吾将安归？&&驷马高盖，其忧甚大！&&富贵之屈人，不如贫贱莫莫高山。
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全部答案（共7个回答）
不容易明白，到上海国家会计学院报个财务分析的班吧，貌似4k人民币还是4.5K记不清了
把上述书籍都看完的话，你可以成为一个心理学专家了，而其中绝大部分的书籍我想对于一个刚接触心理学的人来说既看不懂也不需要。
如果想成为一个心理咨询师的话你可以这...
不知道楼主是什么基础开始，大体来说就是首先是五线谱知识，基本乐理，然后是和声学和对位法，配器法也是一大块内容
首先要清楚银行内部的机构设置和岗位，确定自己比较感兴趣的方向，然后再有针对性的做准备。
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【知乎强大书单】在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐？
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，在读博士，做个几个项目<font color="#14.2.1更新，由于经常接到私信要求在这个书单之内再推荐两三本，每个人的行业背景也不一样，所以就把下面的书单归类整理一下。
入门读物：
这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 这本书非常棒啦，入门读起来很不错！
数据分析：
这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！ 很好玩的书，作者的角度很不同。
适合入门的教程：
学习数据分析、数据挖掘、人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博： 王斌_ICTIR）已经翻译这本书了 。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！ 虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有 Python 代码跟着，辅助理解。 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。
稍微专业些的：
半监督学习必读必看的书。 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！ 李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。 这本书不用说了，研究必须要读的书，而且是第一本要读的书。 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒
在 Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。 NLP 经典，其实主要是讲 NLTK 这个包，但是啊，NLTK 这个包几乎涵盖了 NLP 的很多内容了啊！
机器学习教材：
这本书有对应的中文版：。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。 李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。难易程度：难。 去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。 这书和上面的书不是一本！这书叫：Machine Learning: An Algorithmic Perspective 之前做过我带的研究生教材，由于配有代码，所以理解起来比较容易。 经典中的经典。 看名字就知道了，彻彻底底的Bayesian学派的书，里面的内容非常多，有一张图将机器学习中设计算法的关系总结了一下，很棒。 鸿篇巨制，这书谁要是读完了告诉我一声。 凸优化中最好的教材，没有之一了。课程也非常棒，Stephen老师拿着纸一步一步推到，图一点一点画，太棒了。
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学习了~感谢！
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好多看过，好多没看，感谢推荐！
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强悍。感谢分享。
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谢谢推荐，就是喜欢这样的专家推荐的学习书籍。
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这么多,不知看到何时
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没想到有“啤酒与尿布”这样的标题
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