企业应收账款财务数据分析数据集AccountsReceivableFinancialDataAnalysis-daksh2998
数据来源：互联网公开数据
标签：应收账款, 财务分析, 企业财务, 信用风险, 账龄分析, 现金流预测, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含企业应收账款相关的财务数据，记录了不同客户的账单信息、付款情况以及相关的时间戳。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2020年。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但从货币单位（USD）推测可能主要涉及美国市场。
数据维度：包括“business_code”（业务代码）、“cust_number”（客户编号）、“name_customer”（客户名称）、“clear_date”（清账日期）、“buisness_year”（账务年份）、“doc_id”（文档编号）、“posting_date”（过账日期）、“document_create_date”（文档创建日期）、“due_in_date”（到期日）、“invoice_currency”（发票货币）、“document type”（文档类型）、“total_open_amount”（未清金额）、“baseline_create_date”（基线创建日期）、“cust_payment_terms”（客户付款条款）、“invoice_id”（发票ID）和“isOpen”（是否已清账）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为1828166.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于企业财务系统或类似的数据源，已进行结构化处理。
该数据集适合用于财务分析、风险评估、预测建模等应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于企业财务、金融风控等领域的学术研究，如应收账款管理、信用风险评估、账龄结构分析等。
行业应用：可以为企业财务部门、金融机构提供数据支持，特别是在应收账款管理、风险控制、现金流预测等方面。
决策支持：支持企业制定应收账款管理策略，优化信用政策，提升资金周转效率。
教育和培训：作为财务管理、数据分析、风险管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解企业财务运作。
此数据集特别适合用于探索应收账款的账龄分布、付款周期、信用风险等规律，帮助用户实现优化应收账款管理、提升财务预测精度等目标。
