Python für die Wirtschaftsprüfung - Einstieg in die Automatisierung von Datenanalysen

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Produktdetails  
Verlag IDW Verlag
Auflage 14.07.2023
Seiten 130
Format 12,6 x 1,7 x 20,6 cm
Gewicht 364 g
Reihe IDW Praxistipps IT
ISBN-10 3802127692
ISBN-13 9783802127694
Bestell-Nr 80212769A

Produktbeschreibung  

Zukünftig spielen im Rahmen der Wirtschaftsprüfung das Sammeln, Aufbereiten und Interpretieren von Daten zur Isolierung von Trends und zum Zusammenfassen von Ergebnissen eine bedeutende Rolle. Wirtschaftsprüfer*innen sollten ihr Wissen und ihre Kenntnisse über Datenanalyse- und Programmiertools erweitern, um den wachsenden Aufgaben und Anforderungen an den Berufsstand gerecht zu werden.

Hier bietet Python als eine der beliebtesten und einfach zu erlernenden Programmiersprachen große Potenziale. Manuelle Tätigkeiten können durch Automatisierungen deutlich reduziert werden. Python ist dabei in der Lage, große Datenmengen nicht nur aus internen, sondern auch aus externen Datenquellen unabhängig vom Datentyp zu verarbeiten. Mit Python lassen sich beispielweise relevante Marktdaten für eine Unternehmensbewertung oder einen Prognosebericht im Rahmen der Prüfung des Lageberichts aus externen Datenquellen ermitteln und darstellen.

Dieses Buch bietet eine fundierte Einführung in die Grundlagen von Python und verdeutlicht das große Nutzenpotenzial im Rahmen der Wirtschaftsprüfung. Zum Einstieg in die Automatisierung von Datenanalysen mit Python werden acht anwendungsbezogene Projekte aus der Praxis vorgestellt:
Ermittlung der Zahlungsstruktur von Finanzinstrumenten
Gängigkeitsanalysen im Vorratsvermögen
Berechnung der Urlaubsrückstellung
Informationsgewinnung für die Prüfung des Lageberichts
Währungsumrechnung mit einer Datenpipeline zur EZB
Basiszinsermittlung für die Unternehmensbewertung
Going-Concern-Prüfung mit der Monte-Carlo-Methode
Identifikation von Anomalien im Buchungsstoff mit dem kNN-Algorithmus

Der Titel ermöglicht Wirtschaftsprüfern, auch denjenigen ohne Vorerfahrung im Umgang mit Programmiersprachen, Python-Code zu erlernen und als Datenanalyse-Werkzeug erfolgreich in der Praxis einzusetzen.

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