财务该如何利用「数据模型」有效进行财务分析？
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- 第一步，抓取完整的业务流信息，也就是说需要一套完整的台账。 至于是通过技术部门提供，还是通过运营抓取，还是财务 bp 抓取，属于 erp 或流程设计的问题。 第二步，了解业务，以及管理层的诉求。这会影响到数据的颗粒度不一样。比如你核算到了每个产品毛利，但管理层要求每个人工的毛利，那就是牛唇不对马嘴。就跟你考试一样，从很多干扰信息里抓取有用信息。 第三步，围绕着数据，业务，诉求进行财务指标的建模数据汇总，然后从汇总的数据反哺到业务本身的问题。财务分析是通过数据看待真实的业务场景，看它发生了什么问题，通过数据曲线去调整，去管理，去控制。
- 个人认为首先有效的财务分析是需要满足公司需求的，不同公司在不同阶段，战略目标不同，关注的指标也不同。比如公司初创阶段，正是争做行业领头羊的阶段，此时盈亏平衡分析可能就不适用，此时可能更关注产品的市场，产品本身的竞争力，这块的调研分析就比较重要了，再者公司如果已经很成熟了，这时可能就比较关注各项目的投资回报率。 数据模型的建立，首先在于数据的抓取，然后设定指标，建模。最终通过数据来总结出公司业务的情况。模型方面杜邦分析，盈亏平衡分析，资本结构，成本性态，资产使用效率，业绩评价等等，还有一些非财务数据的分析，对企业所处的产业，竞争进行分析，像公司的满意度调查，问卷这类就是为这些分析做数据基础。 总结一下，建模做财务分析的本质仍是分析，所以数据的选取，指标的选取，对各类财务指标，战略指标的掌握是更重要的，数据模型只是分析的一种表现形式，呈现结果，使使用者更直观的看到数据的真实情况。而且分析需要是多维度的，最后结果并不是确定的，还是需要使用者做出衡量选择。
- 说的都这么高大上 我就是把报表上需要的东西摘出来 做个对比完事
- 分析出来的数据是死的，关键是怎么运用这些数据！比如你分析公司的偿债能力，为此你计算出来了一系列财务指标，比如流动比率，速动比率，现金比率，清算价值比率等。这些财务指标怎么用才是关键！第一时间想到的是同比公司的不同时期。第二是与同行业资产负债接近的公司比，来分析公司财务方面有哪些优势。第三，这些财务指标能否满足公司接下来的战略目标，对此分析是否需要融资等！
- 数据模型这个词汇有点空洞。但是我还要赞成有这想法的同仁。数据模型在不同企业有不同需要。其中最主要的是了解企业内部收益率，找到保本点销售量，然后计算出销售量每个百分点变化会给企业带来的损益额。再细化，有成本模型，质量模型，工资变化率模型。应收账款周转率模型。贷款杠杠模型。等等！很多！这需要有心人去做。但是很难得到现在的老板的理解认可。然后同事更不理解。你会孤独！
- 帅弟，先把债权债务逐条理顺，再将’实物盘查核对完整，然后以此建新帐
- 数据模型这个概念太泛了 也没有一成不变的模型 任何分析基于企业战略规划和运营发展需要 所以与其纠结怎么分析 不如先深入了解企业的管理发展需求和存在的问题点 从股东、高层的角度出发 看什么是他们需要的 根据企业战略规划方向、业务特点、存在的问题建立符合企业实际情况的分析模型进行分析 可以宏观的做整体情况分析 也可以再细分做专题分析 可以做盈亏平衡分析 也可以做市场发展方向分析 财务常做的精细化费用分析、预算决算差异分析、现金流分析、应收应付分析、暂估分析、异常成本分析、税负分析、投资回报分析等等都是可以做的 说到底，得是看分析的人需要的内容 否则做的天花乱坠也没用 再多说一句，既要体现财务管理人员的专业性，也要兼顾接受阅读的非财务专业人员理解 永远不要只有数据没有背后的实际业务分析 如果能够在分析问题基础上提出解决问题的建议就更好了 要做解决问题的人而不是只会提问题 分析的过程也是思考的过程 一份用心的分析材料有时候就会是高层伯乐识骏马的媒介
- 财务分析是讲故事用的，贷款之前讲给银行听，上市之前讲给公众听。能帮企业找到钱，就是有效的财务分析。题主有 25 年的财务工龄，不应该是这样的思维。怕是又被骗子咨询公司和培训机构给洗脑了。
- 我的理解如下：首先，确认数据需求方的目的，通常会有盈利能力，偿债能力，运营能力等的评价，确定关键指标，建立分析体系。紧跟企业战略目标和经营目标 其次，收集企业数据，前期，当时，预期对应数据 再次，收集对比数据，竞争对手，行业数据，企业内部可比数据，确认差异 最后，结合实际业务，团队一起找到差异原因，解决方案，同时调整相关分析数据和模型。 谢谢，欢迎指正，讨论。
- 建立数据模型可以有效提练，企业重点关注的数据信息，所以建模的前提是要先了解企业的核心信息需求，数据模型并不是千篇一律的，应该根据企业需求来差异化处理。 其次就是根据企业现有的数据来源，来提练相关可靠的数据，可通过业务端口或财务端口抓取。 再次对每个不同指标，采取不同的财务对比方式，以及财务管理数据模型来处理，例如:环比还是同比或构成比，采用随机模型图表还是曲线趋势分析等。 最后要把相关数据模型进行修饰美化，直观展现给到相关领导层或管理层，并进行后继的沟通或再优化。