企业应收账款财务数据分析数据集AccountsReceivableFinancialDataAnalysis-priyanshusaxena26
数据来源：互联网公开数据
标签：应收账款, 财务分析, 信用风险, 客户管理, 账龄分析, 企业财务, 数据挖掘, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自企业财务系统或公开披露的企业财务数据，记录了企业应收账款相关的明细信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录了从2019年到2020年的应收账款相关信息。
地理范围： 数据未明确标明地理范围，但包含美元（USD）和加拿大元（CAD）两种货币，推测可能覆盖北美地区的企业。
数据维度： 数据集包括业务代码（business_code）、客户编号（cust_number）、客户名称（name_customer）、清账日期（clear_date）、账务年度（buisness_year）、文档编号（doc_id）、过账日期（posting_date）、文档创建日期（document_create_date）、到期日（due_in_date）、发票币种（invoice_currency）、文档类型（document type）、过账ID（posting_id）、业务区域（area_business）、未清总额（total_open_amount）、基线创建日期（baseline_create_date）、客户付款条款（cust_payment_terms）、发票ID（invoice_id）和是否未清（isOpen）等多个字段。
数据格式： CSV格式，文件名为dataset.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公开披露的企业财务数据，经过标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于财务分析、信用风险评估和应收账款管理等领域。
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： 适用于财务管理、会计学等领域的学术研究，如应收账款周转率分析、账龄结构分析、信用风险评估等。
行业应用： 可以为企业财务部门提供数据支持，特别是在应收账款管理、客户信用评估、坏账准备等方面。
决策支持： 支持财务决策的制定和优化，如收款策略调整、信用额度管理、财务报表分析等。
教育和培训： 作为财务管理、会计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解应收账款相关的财务知识。
此数据集特别适合用于分析企业应收账款的账龄结构、收款效率，评估客户信用风险，并预测未来的现金流。
