财务人毕业三年薪资翻了三倍，学会数据分析竟然这么吃香

由于工作原因，我经常和公司的财务会计人员打交道，时不时也会闲聊上几句，聊天中我发现她们很多人在职场上都有同样的苦恼：

财会晋升通道窄，工资老是上不去；
相关岗位太少，想转行也没得选；
报了很多职场技能培训班，发现没有用武之地；

昨天刚好和一个财务出身的朋友小王见面，一打听，没想到她毕业快3年，已经做到了某地产公司的中层，薪水也翻了4倍，要知道在地产行业里，财会人员晋升对资历要求是比较高的。我借机问问她升职加薪的秘诀，心想给我司的财会指指路。

原来，小王一毕业做的是审计，但她不满足于现状，在网上跟风学了VBA和python，结果发现作用都不大。一次偶然的机会，她需要用到数据分析，就在网上找了数据分析的工具和教程，边学边用，结果那次做的项目得到了领导的大力赞赏。

小王尝到了甜头，于是下定决心学好数据分析，往财务分析方向发展。慢慢地，小王在很多项目上都发挥了很大作用，得到了重用。

小王跟我说，她要做财务人员里最会做数据分析的那个。

我笑着地问她哪来的底气，因为我知道她没有专业技术背景。小王说她一开始用的是传统的Exce和SAP做数据处理和分析，确实在技术上遇到了很多难题。

就拿Excel来说吧，首先，用Excel无法存储海量的财务数据，几十万行已经是极限了，所以IT部门往往会将数据拆分为每月甚至每周提供给财务部门，这就导致数据连续性和可读性很差。

其次，用Excel制作的透视分析，步骤繁杂，加载速度缓慢，经常修改几行数据都需要等待数十分钟的响应时间。而且制作的分析格式往往固定，面对快速变化的数据，不能及时得出想要的分析结果。

总之，用Excel做数据分析弊端太多，这让小王苦不堪言。好在，小王很快发现了网上有自助式的数据分析工具，做数据分析那叫一个管用！

就拿她用的FineBI来说吧，就是一款无需编程、仅拖拽就可以进行数据处理的神器，并且还有强大的可视化能力和亿级数据处理能力，对财务人员来说简直不要太友好。

有了这个得力助手，小王很快就上手了数据分析，轻松用各种财务分析模型做出分析图表和驾驶舱，美观又实用，部门开财务分析会时，小王的分析报告总能派上大用场。

就拿几个常见的财务分析方法举例：

1、垂直分析

这是做财务数据分析中最常用的分析方法，我们可以通过分析各项目占总体的比重，以及占比的变化，分析各项目的重要性和发展趋势，以此作为制定策略的依据。

就拿上图来说，通过报告看出累计存款的增速是在下降的，如果认为是存款对利润的下降产生了影响，需要看一眼存款总额以及存款类型占比等信息。

制作这样的分析图表，其实很简单。通过FineBI，财务人员只需要将分行名称、活期存储金额、定期存款金额等数据拖拽到相应位置，不到一分钟，就能做出上图的分析图表，如还想进行更深层次的探索分析，还可以随时调整分析模型，十分灵活。

2、趋势分析

第二个常用分析方法是趋势分析法，包含我们常用到的同比、环比、排名。简单来说，趋势分析法就是通过标出企业经营中一些财务指标的变化趋势，分析原因和发展趋势，进而辅助业务决策。

想做这样的数据处理，我们不需要像Excel那样写很复杂的函数，在FineBI中，我们只需要通过快速计算功能就能完成，再通过拖拽就能轻松制出下面的趋势分析图：

通过这张图，我们很容易就能分析出，第一季度的销售合同金额比较小，这可能跟春节年初假期有关，导致该季度现金流较少。另外在一年中5月份、7月份以及9月份是销售旺季，企业的现金流回款以及销售额都相对较好，第四季度总体企业合同金额和回款金额数据趋于稳定。

3、比较分析

比较分析法，简单来说就是通过对同一指标进行横向或纵向对比，确定差异，并进行差异分析或者趋势分析的一种数据分析方法。比较分析有多种方式，我们拿热力图举例：

公司要进行财务分析，肯定要具体到各个业务上，那每个地区的销售额比较，就是避不开的话题了。如果用Excel进行数字间的对比，并不简单直观，但用FineBI只需通过拖拽即可做出热力图，让分析和决策更一目了然。

同时，对于某个省份的数据，FineBI还能进行钻取，把每个市、每个区的数据都展现出来，十分方便。

财务背景+数据分析技能，让双非出身的小王也能走上升职加薪的快车道。她的聪明之处在于，不甘于现状，懂得结合岗位需求，学习新技能，提高工作效率和工作价值，给自己的人生做乘法。

大数据时代，数据分析人才紧缺，掌握数据分析的财会人员更加稀缺。但很多人觉得数据分析门槛太高，对技术小白并不友好，便断了念头，只能忙碌于用Excel整理和分析数据，煎熬于重复劳累的重复工作。

这几年以FineBI为代表的自助式分析工具的快速崛起，可以说顺应了时代趋势，打破了技术壁垒，让每一个跟数据打交道的人都能轻松掌握数据分析，真正让数据成为生产力。

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