企业应收账款管理分析数据集AccountsReceivableManagementAnalysisDataset-aryantiwari123
数据来源：互联网公开数据
标签：应收账款, 财务管理, 客户信用, 账龄分析, 现金流预测, 企业财务, 数据分析, 金融风控
数据概述：
该数据集包含来自企业内部财务系统的数据，记录了应收账款相关的交易信息，可用于分析企业的应收账款管理效率和客户信用状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含业务年份字段，推测为一段时间内的历史数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含客户信息，可用于分析不同地区或客户群体的应收账款特征。
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（_customer）、清账日期（clear_date）、业务年份（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）、基准创建日期（baseline_create_date）、客户付款条款（cust_payment_terms）、发票ID（invoice_id）和是否已清账（isOpen）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset (1).csv，方便数据读取和分析。
来源信息：该数据集来源于企业内部财务系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于财务分析、风险评估和信用管理等领域。
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、信用风险评估等领域的学术研究，例如应收账款周转率分析、账龄结构分析、客户信用评级模型构建等。
行业应用：可以为企业财务部门、金融机构提供数据支持，用于优化应收账款管理流程、评估客户信用风险、预测现金流等。
决策支持：支持企业财务决策，例如制定信用政策、优化收款策略、控制坏账风险等。
教育和培训：作为财务管理、风险管理等课程的案例分析材料，帮助学生和从业人员深入理解应收账款管理。
此数据集特别适合用于分析企业应收账款的账龄分布、客户付款行为、以及评估不同客户的信用风险，从而帮助企业提升财务管理效率，降低坏账损失。
