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- 会不会就是现在有的企业在招的数据分析师？要求会 SQL、还有一些统计学的知识，从海量数据里面找到企业的营收，留存用户、推广费用 ROI 低的原因？然后要会数据清洗及数据可视化的 power BI 这些
- 没头没脑的问题，挺不好回答，尤其是面试环节，遭遇这类问题，传统会计人员抓瞎。从三个层次拆解问题，让答案从你的逻辑中流淌出来。 第一个层次，财务分析是做什么的？有几个会计或财务从业者能说清楚？简而言之，有两类财务分析，其一就报表数据做各种比率分析、因素分析、趋势分析，与预算数据或标杆数据对比，发现改善运营效率和财务政策的问题或机会，这属于财务会计的工作范畴；其二结合业务运营数据分析财务报表数据变动的动因和趋势，与预算数据和标杆数据对比，反向推演业务运营的改进方向和策略，这属于管理会计的工作范畴。 第二个层次，大数据是做什么的，或者什么是大数据？这个度娘有答案，各位同行可以自己看，我只说个人的理解。风格统一的定义严谨的超长时间跨度的数据积累，是一种大数据，比如几百年以来黄金价格数据，有记录以来的北极海面温度等等，财务分析直接用结论就好。风格千变万化、定义五花八门、短期既产生或收集海量数据，这是另一类大数据，比如公司日常费用报销，电商订单，产品页面被访问以及停留时间、订单备货时间等，需要用会计学原理和财务思维进行分类整理，统计分析，加工成风格统一、定义严谨的数据，方便积累。 第三个层次，大数据财务分析，就是识别和收集第二类大数据对象，分类整理统计分析，调制成方便积累的长期数据，用管理会计的方法推演改善运营效率和调整财务战略的决策依据。 能坚持看完的，都是爱思考的专业人士。大数据财务分析刚接触很难很慢，一旦建立工作框架和作业程序，就可以用各种工具，反而考验的是逻辑和战略能力，这些恰恰是传统财务人员欠缺的，也是财务转型的加分标签。 祝愿大家早日找到心仪岗位。欢迎和我讨论财务转型的问题和话题。
- 财务里的数据分析，分析的前提就要走数据做支撑
- 传统的财务分析依据是财务报表。但报表数据是浓缩数据，在会计对原始记录整理、加工、汇总后，一些经营细节会被忽略。我们在具备一定专业技术能力时，会直接拿构成财务报表数据的底层原始数据，在此基础上进行数据分析，可以方便的进行数据钻取、关系分析，发现一些此前隐藏的细节信息，甚至建立或优化商业模型，从而更好的帮助到业务提升和管理提升。
- 翻译成普通话，就是，统计员。
- 现在的岗位都这么起高大上的名字了吗？不就是个统计分析员吗？
- 通过基础数据分析，发现问题，为经营管理提供决策依据。
- 大数据财务分析是指通过收集、处理、分析和解释大量财务数据，以支持企业决策、提升财务管理水平、优化资源配置等方面的过程。其核心要素包括数据采集、数据清洗、数据建模和数据可视化。数据可视化是其中一个关键环节，通过将复杂的数据转化为易于理解的图表和报表，帮助决策者快速识别问题和机会。FineBI是帆软旗下的产品，专注于数据可视化和商业智能，能显著提升大数据财务分析的效率。FineBI官网： https://s.fanruan.com/f459r;。 一、数据采集 数据采集是大数据财务分析的第一步。它包括从各种来源获取大量财务数据，如企业内部的财务系统、ERP系统、CRM系统等，以及外部的市场数据、行业数据等。数据采集的准确性和完整性直接影响后续分析的质量。因此，企业需要建立高效的数据采集机制，确保数据的及时性和准确性。 数据采集的挑战主要在于数据来源的多样性和数据格式的复杂性。企业需要采用先进的数据采集工具和技术，如数据抓取、API接口、数据仓库等，以实现多源数据的高效集成和管理。FineBI可以通过其强大的数据连接功能，帮助企业实现多源数据的无缝集成，确保数据采集的高效性和准确性。 二、数据清洗 数据清洗是指对采集到的数据进行处理，以确保数据的准确性、一致性和完整性。数据清洗包括数据去重、数据补全、数据格式转换、异常值处理等步骤。数据清洗的目的是消除数据中的错误和噪声，提高数据质量，从而为后续的数据分析打下坚实的基础。 数据清洗是一个复杂而繁琐的过程，需要借助专业的工具和技术。FineBI提供了强大的数据清洗功能，可以帮助企业自动化地完成数据清洗任务。通过数据清洗，企业可以确保其财务数据的准确性和一致性，从而提升数据分析的可靠性和有效性。 三、数据建模 数据建模是指通过建立数学模型，对财务数据进行分析和预测。数据建模的目的是揭示数据中的规律和趋势，支持企业的财务决策。常见的数据建模方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析等。数据建模的质量直接影响分析结果的准确性和可靠性。 数据建模需要专业的知识和技能，企业可以通过引入专业的数据分析师或借助先进的数据分析工具来完成。FineBI通过其强大的数据建模功能，提供了多种数据建模方法和工具，帮助企业高效地完成数据建模任务。通过数据建模，企业可以深入挖掘财务数据的价值，提升财务管理水平。 四、数据可视化 数据可视化是指通过图表、报表等形式，将复杂的财务数据转化为易于理解的信息。数据可视化的目的是帮助决策者快速识别数据中的问题和机会，从而做出科学的决策。数据可视化的质量直接影响决策者对数据的理解和解读。 FineBI作为一款专业的数据可视化工具，提供了丰富的图表和报表模板，帮助企业高效地实现数据可视化。通过FineBI，企业可以将复杂的财务数据转化为直观的图表和报表，提升数据的可读性和可解释性。数据可视化是大数据财务分析的重要环节，通过高质量的数据可视化，企业可以快速识别财务数据中的关键问题和机会，从而做出科学的决策。 五、财务指标分析 财务指标分析是大数据财务分析的重要组成部分。它包括对财务报表中的各项指标进行分析和解读，如资产负债率、净利润率、流动比率等。财务指标分析的目的是通过对各项指标的分析，评估企业的财务状况和经营绩效，支持企业的财务决策。 财务指标分析需要借助专业的财务知识和分析工具。FineBI提供了丰富的财务分析功能，帮助企业高效地完成财务指标分析任务。通过FineBI，企业可以快速生成各类财务指标分析报表，深入分析和解读财务数据，从而提升财务管理水平。 六、预算管理 预算管理是大数据财务分析的重要应用之一。它包括预算编制、预算执行、预算监控等环节。预算管理的目的是通过科学的预算编制和执行，合理配置企业资源，提升企业的财务管理水平。 预算管理需要借助先进的预算编制和管理工具。FineBI提供了强大的预算管理功能，帮助企业实现预算的科学编制和高效管理。通过FineBI，企业可以快速编制预算，实时监控预算执行情况，及时调整预算计划，从而提升预算管理的效率和效果。 七、成本管理 成本管理是大数据财务分析的重要应用之一。它包括成本核算、成本控制、成本分析等环节。成本管理的目的是通过科学的成本核算和控制，降低企业成本，提升企业的盈利能力。 成本管理需要借助先进的成本核算和管理工具。FineBI提供了强大的成本管理功能，帮助企业实现成本的科学核算和高效管理。通过FineBI，企业可以深入分析成本数据，识别成本控制的关键环节，制定科学的成本控制策略，从而提升成本管理的效率和效果。
- 大数据财务分析，会计术语与统计方法的相结合，厉害的还加上编程，作出结论最简单有效的直观体现，没有那么高大上，说穿了就是数据差异，并找出原因，供管理层参考的。 看到很多答案要么不屑的，要么术语一堆一堆，实质啥也没说。 有简单做表做图的，简单直观，算是基础分析。非大规模公司，分析就是统计，紧跟潮流好招人。 复杂的举些例子说明下，像资产负债率很高，这时就有很大风险，参考短期负债、长期借款、收入、现金流，核算到期能不能还上。若不能，银行就得上门，要么拍卖资产还债，要么被破产发卖。要是像恒大这么牛逼让政府解决，你得手眼通天，这时候就得发出警告，早点解决这些负债问题。 销售利润率低，甚至负的，明明收入在大规模的增长，算到净利润时却很低，甚至是亏损的，这就表明你的费用有问题，查明原因一般都是销售费用增长过快，而同行业的销售费用对比，却差不多但利润很高，就表明推广做得有问题，风向转变、广告不好、客户群不对等等。还有一种情况，销售费用比例差不多，原材料突然紧俏而价格上涨，造成生产成本上升等，但别人却有利润呢，可能就是订货够多，或者签订长期供货协议，短期不影响，像现在火热的新能源汽车，需要锂、氟产品等，那财务分析该怎么办？ 存货周转突然加快，销售变好，分析原因，外部环境变换影响风向，这两年很常见的，像鸿星尔克，推广终于见效等等。 根据这些情况来推断市场情况、企业经营状况以及企业盈利水平等，如果你在销售、管理层觉悟之前发现情况，你就很牛逼，并提出解决方案，未来的前途不可限量。有的数据太多太大，如电商、商超就需要编程，多软件运用有利于分析。
- 告诉大家一个方法在别人评论区下面回复超过15个字就是在账号一定要15个字就像我这样就是在活跃账号