从一个人生故事说起

刚从学校毕业的年轻人,选定一个方向,开始探索。

几年以后,探索到了边界,用力推开一扇门,勇敢的跨进去,点亮了更大的世界。

又过了许久,再次来到世界尽头,再次努力突破天花板,又见到了璀璨星海。

不断重复着破圈的过程,待有朝一日回头一看,以前的认知不过是沧海一粟,曾经的自己是在管中窥豹而已。

人类的认知一直如此,从点-线-面-体,到多维的广阔空间、璀璨星海,靠的是不断打开天花板的限制,见到更大的世界。   回到我们今天的话题——财务数据分析,小编以朴素而有限的视野,目前看见了四个阶段:分析入门->可视化展现->业财综合->决策优化。那几扇要跨越的门便是:数据表操作、图表制作、数据库使用、多维建模。

财务数据分析的四个阶段

第一重境界:财务分析入门

在入门阶段,财务分析范围主要是数据表,包含财务报表、余额表、总账、明细账、序时账等等,而使用的工具一般为Excel。Excel是财务职业生涯中最频繁使用的软件,总是让人又爱又恨。财务分析人在这个阶段要解决的问题是:Excel技巧。

比如Vlookup /数据透视表 / 筛选重复值 / 追踪引用单元格 / 高级筛选 / 定位填充空格......

由于Excel已经是非常成熟的软件,几乎所有使用技巧你都可以在相关的论坛里找到并操练起来。如果数据量不大,且数据以数值为主,处理简单的计算辑逻辑,Excel基本就够用了。

而当你需要更强大的一些功能,就有可能被"not responding"折磨得欲仙欲死,浪费大量时间与精力。比如对多张数据表灵活切换、分组、聚合、索引、排序,并且结合各种函数的使用,或采用到复杂些的财务模型、统计方法,则可学习Python的Pandas库进行更高阶的表格处理。

第二种境界:可视化展现

经历了表兄表妹阶段,接下来要进阶到可视化技能,数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环。试想仅将财务分析结果以数字报告或数字表格的方式呈现在老板的办公桌上,十年如一日,老板会有啥感想?

具备图表可视化能力,更加直观地展现分析结果,帮助管理层抓住数据本质,是这个阶段的财务分析人必不可少的技能。

可视化展现的部分,可以使用power BI或Tableau等现成的商业智能分析软件。BI软件由于有着图形化的操作界面,体验对于刚刚上手做图表的新手是非常友好的。

这个阶段的财务分析人,BI商业软件可以满足你大部分的可视化需求,不过功能也会存在一些受限的场景。Python语言在数据可视化方面也有很多功能强大的库,比如Matplotlib,Pyecharts等。使用编程语言的好处是更灵活、可以更好地适应特殊的需求。

图表来源:skyose.com

第三重境界:业财综合

从交易级别的大量而实时的业务数据,到按月汇总的财务账簿,各种非财务信息、驱动因素、环境变量、变化路径,经过层层的汇总筛选处理,已经遗失了大量信息,导致仅停留在财务领域的数据分析如雾里看花,很难对业务决策起到支持作用。

而要将财务数据与业务数据结合分析,通过对业务数据的分析找到财务指标变动原因,通过财务数据发现业务薄弱点,你将面临的数据量会大大增加,简单的Excel已经无法满足需求。

这个阶段的财务人,你会发现需要使用数据库了。不同的数据库,TB乃至PB层级的数据也不在话下。财务人拿着数据库里的数据放在Excel里做分析,那能不卡吗?

理解数据库和数据存储结构,会一点增删改查的数据库操作,或通过Python读取数据库的庞大数据,进行高阶的数据处理、加工和分析,是这个阶段财务分析人的必经之路。这对财务人来说,就像打开了一扇门,见到了数据的海洋。

也是在这个阶段,你会真正从数据的角度开始理解,财务核算和报告是怎么一回事。

第四重境界:决策优化

在数据海洋里徜徉,见到了无数的数据表,最后财务分析人会来到这个阶段:如何更有效的设计一种数据结构,让数据表之间的排列井然有序,让财务数据分析更简单和灵活,让决策迅速而优化?

支持及优化业务决策,是不是听起来很兴奋?这不就是数据的分析的意义所在?

在这个阶段,财务分析人需要跨越的那扇门叫做多维建模。什么是多维?有点像科幻片?其实多维在数据分析领域早已不是新鲜事了。在这个阶段,你将从二维的平面数据表,迈入到一个个立方体的多维宇宙。

你可以用这些立方体,建立复杂的决策模型,从而更有体系的搞定财务工作中遇到的大部分复杂工作。比如从业务计划到财务预算、比如上千家公司的财务报表合并。

Python与财务数据分析

在这条财务数据分析进阶之路上,我推荐学Python,为什么?

总有一些局部的对比,说不太复杂的计算你用Excel就行了,或者简单的逻辑你可以从VBA开始,或者可视化展现用BI工具就非常好,入手也容易,你用不着学Python。既然学了眼前也不一定有什么特别显著的效果,所以可能岁月蹉跎,一直没有开始过。

想要行万里路,我坚持以为,是需要下一些基本功的。大多数财务人是从0开始,从未接触过编程,因而入门确实是有一定难度的。选择更难的那条路,不断去超越不适感,打开天花板,去见到更大的世界,是一种选择。

无数的选择,就是人生。有硬核的选择,就有硬核的人生。

而更为关键的原因是,从四个阶段的分析技能来看,Python在财务数据各分析个阶段使用场景丰富,助益颇多,又语言简洁,适合新手学习。对于真想从事财务数据分析领域的小伙伴,算的上是种非常长情的陪伴。

来看看Python能帮财务分析人做到哪些:

掌握Python语法,你可能还无法随意的完成一个综合性案例,但已经可以设计一些算法,解决财务分析模型中的一些复杂计算;

掌握Pandas库,你就可以用Python操作Excel表格了,Pandas+Excel已经可以覆盖大部分财务分析日常工作中遇到的问题;

熟悉Python可视化,你就可将处理后的财务数据用更多炫酷图表的方式展示,用数据讲故事,视觉上更美观,又直击重点;

Python连接数据库操作,可以带你进入业务-财务综合数据分析的另一片天地,从零散的数据,到有一定数据规范和模型的数据海洋;

Python连接多维模型,你会仿佛进入了无边宇宙,在这里你开始优化数据结构,灵活的模拟业务决策,搞定财务数据分析中遇到的大部分复杂工作。

关于财码Python课程设计

目前市面上,绝大多数财务分析课都还停留在excel处理数据的层面,其实财务分析实际需要早已远远不仅于此。而绝大多数Python课和数据库课程一般都是面向技术人员的,对财务人来说不仅难以理解,更是不知道学习了对自己的工作和职业生涯有什么帮助。

财码Python课程,陪伴你一起对财务数据分析的认识不断进阶。结合财务真实场景,手把手教你Python和数据库。

遵循财务数据分析的4个阶段,我们的课程体系设计如下:

入场姿势:

课程《Python基础》

第一阶段:财务分析入门

课程《财务分析神器-pandas》

第二阶段:可视化展现

课程《Python案例课-财务分析与可视化》

第三阶段:业财综合

课程《Python综合课-财务核算与报告》、《Python综合课-新租赁准则》等

第四阶段:优化决策。

课程《Python综合课-财务报表合并》、《Python综合课-从业务计划到财务预算》等

财码Python课程面目前向财务人限时免费开放,邀请大家一起学习,一起进步。

欢迎来www.fincode.com.cn学Python~

python用于财务数据分析_财务数据分析进阶之路相关推荐

  1. python数据分析师书籍_做数据分析不得不看的书有哪些?

    小K给大家整理了一份书单,很适合刚接触数据分析的同学哦,快快收藏起来. <深入浅出数据分析> <深入浅出数据分析>写得漂亮,读者可以学到分析现实问题的系统性方法.从卖咖啡到开橡 ...

  2. python编程大数据分析_大数据分析Python学习技巧

    大数据分析Python是任何开发人员都应该知道的重要编程语言.许多程序员使用这种语言来构建网站,创建学习算法以及执行其他重要任务.但是尝试学习大数据分析Python可能会令人感到恐惧,沮丧和困难,尤其 ...

  3. python足球数据可视化_NBA数据分析_python可视化数据分析_可视化数据分析工具_可视化分析工具-帆软...

    夺冠没含金量!python和BI可视化分析,湖人赢在这点上. 在经历了很多很多之后,湖人队终于获得了总冠军,众望所归. 如果科比还在的话,一定也很自豪吧,毕竟上一次夺冠还是10年前. 那问题来了,为什 ...

  4. python英译汉库模块_Python 进阶之路-翻译模块

    Python 进阶之路-翻译模块 作者:nango  阅读:1749次  来源:原创  时间:2017-07-14 17:09 Git 地址 [python 翻译模块](https://github. ...

  5. 机器人建模中移动关节如何建立坐标系_机器人工程师进阶之路(二)6轴机械臂D-H法建模...

    本文作者为我司颜值担当 精神小伙 @梁政,经授权转载,原文发布于其专栏<机器人进阶之路>,欢迎大家支持交流. T矩阵中一共有12个有效参数,然而我们只需要6个量来获取位姿,感觉很不划算,而 ...

  6. 机器人建模中移动关节如何建立坐标系_机器人工程师进阶之路(八)指数积(PoE)建立机械臂模型及正运动...

    梁政:机器人工程师进阶之路(六)旋量法(上)​zhuanlan.zhihu.com 梁政:机器人工程师进阶之路(七)旋量法(下)​zhuanlan.zhihu.com 从上两篇我们可以了解到,利用旋量 ...

  7. mysql财务数据分析_财务数据分析3大法,及报表工具实践

    阅读提示: 文章中与FineReport软件使用的相关内容,基于软件的V7.0旧版本编写,不代表软件最新的使用方式. FineReport最新版免费试用:https://www.finereport. ...

  8. python xlwings追加数据_大数据分析Python库xlwings提升Excel工作效率教程

    原标题:大数据分析Python库xlwings提升Excel工作效率教程 Excel在当今的企业中非常非常普遍.在AAA教育,我们通常建议出于很多原因使用代码,并且我们的许多数据科学课程旨在教授数据分 ...

  9. python初级数据分析师薪资_学会数据分析,薪资翻倍?!

    信息爆炸的时代,数据分析行业异常火爆,倍受众多人才的青睐.数据分析火爆的原因就是由于数据分析这一行业具有未来的前瞻性,正因为如此使得数据分析具有了十分广阔的前景. 其实,大部分人还不了解数据分析行业, ...

最新文章

  1. 调用本地html_requests-html:最简单的爬虫框架,看完你就会了
  2. java面向对象程序设计第三版_JAVA面向对象程序设计之创建型设计模式
  3. 鸟哥的Linux私房菜(基础篇)-第一章、Linux是什么(一.3. Linux的特色)
  4. 神策数据胡士文:数据智能驱动业务实践
  5. VS2015 + CUDA 8.0 配置GTX1070的OpenCL 开发环境
  6. Linux 启动顺序
  7. github生成燃尽图
  8. Linux下DHCP服务的配置相关参数说明
  9. 阻止软件连接网络(Win)
  10. Unity与iOS相互调用
  11. erewrwerwer
  12. matlab mstg函数,matlabfilter
  13. 用 JavaScript 实现手势库 - 实现监听逻辑【前端组件化】
  14. 如何精确度量 iOS App 的启动时间
  15. 凤凰系统的服务器搭建,凤凰系统装在云服务器
  16. thinkphp Mysql MATCH() AGAINST() 的用法和 写法
  17. 智能配送系统的运筹优化实战
  18. 上海中小学计算机教师招聘,2020年上海市实验学校教师招聘公告(21人)
  19. 重阳节计算机培训,重阳节
  20. 一篇文章了解保险的全方面——IT工程师该怎么保护自己

热门文章

  1. Linux下ffmpeg的完整安装
  2. 课程向:深度学习与人类语言处理 ——李宏毅,2020 (P9)
  3. 理解为什么女孩子都希望进国企了
  4. oracle asm无法关闭,ASM无法关闭 - Oracle专题深入讨论 - ITPUB论坛-中国专业的IT技术社区...
  5. 解决jupyter中matplotlib中文乱码问题
  6. 语音交互开源平台对比
  7. win11系统电脑打开桌面便签小工具的操作方法
  8. 谷歌上做SEO价钱大概多少,Google优化怎么收费?
  9. 吴恩达机器学习作业8(下)--- 推荐系统
  10. php 常用组件,PHP 程序员应该使用的10个组件