企业应收账款管理财务数据集AccountsReceivableManagementFinancialDataset-rashmirekhakar
数据来源：互联网公开数据
标签：应收账款, 财务分析, 企业管理, 信用风险, 账期管理, 商业智能, 数据建模, 财务预测
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的应收账款相关数据，记录了客户的付款行为和财务状况，适用于财务分析、信用风险评估和账期管理等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但从字段命名和示例数据来看，可能涵盖多个财务周期。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但从字段命名和示例数据来看，可能涉及全球范围内的客户。
数据维度：包括business_code（业务代码）、cust_number（客户编号）、_customer（客户名称）、clear_date（清账日期）、buisness_year（账务年份）、doc_id（文档ID）、posting_date（过账日期）、document_create_date（文档创建日期）、document_create_date1（文档创建日期1）、due_in_date（到期日）、invoice_currency（发票币种）、document type（文档类型）、posting_id（过账ID）、area_business（业务区域）、total_open_amount（未清总额）、baseline_create_date（基准创建日期）、cust_payment_terms（客户付款条款）、invoice_id（发票ID）和isOpen（是否打开）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为HRS data set.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于企业内部财务系统，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于财务分析、信用风险评估、账期管理和财务预测等领域。
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、企业管理等领域的学术研究，如应收账款周转率分析、信用风险评估模型构建等。
行业应用：可以为财务部门、风险管理部门提供数据支持，特别是在应收账款管理、客户信用评估、现金流预测等方面。
决策支持：支持企业财务决策，如优化信用政策、改善现金流管理、降低坏账风险等。
教育和培训：作为财务管理、商业智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解应收账款管理。
此数据集特别适合用于探索客户付款行为的规律，预测未来现金流，并优化企业的财务管理策略。
