让数字说话读后感？花了几天的时间，断断续续的把本书看完，感觉还是有点意思的，特别是作为审计的入门，是值得一看的。本书通过风趣的语言将本来枯燥的审计讲得栩栩如生，兴趣盎然。审计本来就是审计方与管理当局斗智斗勇的事情，是一件矛盾的事情。审计的过程充分体现了逻辑的重要性，那么，让数字说话读后感？一起来了解一下吧。
花了几天的时间，断断续续的把本书看完，感觉还是有点意思的，特别是作为审计的入门，是值得一看的。
本书通过风趣的语言将本来枯燥的审计讲得栩栩如生，兴趣盎然。审计本来就是审计方与管理当局斗智斗勇的事情，是一件矛盾的事情。
审计的过程充分体现了逻辑的重要性，将客户的经营行为与会计报表上的信息相对应起来，查找出逻辑漏洞。
审计的过程也体现出人性的奸诈，往往不经意间就被管理当局利用审计者思维、意识上的漏洞下套。
审计者与被审计者之间的关系在外人看来是猫和老鼠之间的关系，但实际上是《猫和老鼠》（美国动画片）汤姆和杰瑞之间的关系。
有感于书中的一句话，"我们律师是靠解释法律吃饭，你们注册会计师是靠解释会计准则吃饭"这句话太精辟了，直指行业精髓，也反映出行业大佬可以翻手为云覆手为雨的本事的原因所在。
如果想考会计从业资格证书，你又不是会计专业毕业的，必须看一下三本书：
会计基础、会计电算化、财经法规与会计职业道德
希望对你有帮助
大数据时代读后感1000字（精选7篇）
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：一、更多：不是随机样本，而是全体数据；二、更杂：不是精确性，而是混杂性；三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。
❶所读
2021.9.1读了高琳《故事力》的名人推荐+推荐序+序言+第一章，总用时约一小时。读完之后才来写这篇读后感，此刻脑子里关于读到的所有故事都记得，但知识点、干货，例如什么是故事力？关于这些解释性的定义很模糊了，其中也只隐隐约约记得名人推荐中部蒋明琴老师说的“数字本身并不会说话，关键是你如何让数字说话”。所以光从我阅读后的记忆来看就能知道故事的影响之大，能让人印象深刻。
❷所感
“所读”中说到全部故事我都记得，那所有故事中李一诺的推荐序描写——参加学术会议时导师要求她讲故事，对这个故事印象又尤为深刻。因为科研讲故事这一点令我很惊讶，和一诺老师最初的想法一样，在我接触到的不管是学生还是导师，所有的学术会议PPT都由背景+数据+实验+结论组成，其中最重要的点又是数据和实验，包括我听的国际学术会议PPT格式都是差不多的，完全没想到科研也要学会讲故事。
那从一诺老师这个故事中更加认识到，不管是学习、工作和生活上，故事无处不在，更重要的学讲故事、会讲故事，讲好故事更能锦上添花。
❸所思
故事、故事，从学习演讲后听到最多的一个词就是“会讲故事”。当时特别不理解，包括现在也不是很认同所有情况下都要讲故事，因为在我的印象里——用数据、用结果说话不更有魅力吗。
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额外：《 怎样选择成长股》-费舍尔格雷厄姆《证券分析》《 穷理查年鉴》本杰明·富兰克林
《穷查理宝典》彼得·考夫曼《 学以致富》《赢》-杰克·韦尔奇《杰克·韦尔奇自传》《客户的游艇在哪里》
以上就是让数字说话读后感的全部内容，经历类：《财务是个真实的谎言》钟文庆— —作者将自己十几年的跨国财务经历，用风趣、幽默，富含哲理的实例、事例、故事，精彩呈现。《小艾上班记》陈艳红— —本书以一个刚进入事务所的应届生的成长历程介绍了很多关于审计、税法、会计还包括一些财管的实务操作方面的事，既生动也实用。内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。
