- 财务数据分析进阶之路
- 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"notresponding"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powerBI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~
- 2020-03-10
- 财务人要学Python吗？
- 这两年各行各业都在谈Python，咱财务人要不要学Python？不是学了Python，就在学Python的路上点赞了Python的朋友圈。小编采访了几位入坑Python的财务同学，总结出财务学Python的理由基本是以下三条，各位可以对号入座。Excel不再够用职场江湖，财务是当仁不让的“表姐表哥”。真可谓：每日为Excel消得人憔悴，衣带渐宽终不悔。下面的场景财务人是否有种莫名的熟悉感：死磕一整天，把所积累的Excel绝招全用上终于搞定了这张“大表套小表、小表还有表外表”的报表。满心欢喜的点击“保存”按钮。鼠标在屏幕上转啊转~~~咚……界面弹出一个提示框“可用资源不足，Excel无法完成此任务……”顿时，你的世界开始下雪，冷得让你无法多爱Excel一秒。开始不再满足，为啥excel老是出问题？为啥公式一多行数一多就那么卡？为什么做个集团合并那么麻烦？为什么涉及到海量业务数据，我用Excel连打开都这么费劲？工作中仅靠Excel已经远远不够了，财务人想知道，如何从海量的数据和复杂的计算逻辑中解脱出来，是否有更行之有效的解决方案？Python？被科技取代的焦虑近两年来，科技的变革后浪后浪推前浪，在财务中的应用层出不穷。从ERP、财务共享、财务中台再到财务机器人，财务一直弥漫在被信息技术和人工智能取代的恐慌之中。作为财务人，在财务信息化的大趋势下，不仅面临着行业冲击，还身处被科技变革淘汰的大风大浪中。如果还是因循守旧，做简单重复的工作，守着自己财务领域的一亩三分地，迟早要被后浪拍在沙滩上~此刻内心的真实写照：“我是财务人，现在慌得一批！”Python一直是编程语言中的网红，在WEB开发，爬虫程序，科学计算，自动化运维，数据分析+数据可视化，云计算，桌面软件、游戏，人工智能…都能看到其活跃的身影，听起来技感十足。要不要赶紧学点Python防防身~~~财务人的天花板一个从财务转行数据分析的小伙伴，这样描述自己的转行理由：做财务的时候，有一个非常明显的感觉，就是【财务报表不能完全准确地反映企业财务状况】。财务指标所反映的情况具有相对性，例如预算达成率，超预算未必是坏事，正好达成预算也未必是好事。如果财务只是根据账面数据和极少的信息进行分析，不结合业务数据，分析的意义不大。而很多业务数据是海量的，财务又不具备业务知识和分析能力，导致很多东西财务靠自己分析不出来，整个财务分析犹如水中望月雾里看花。如果无法有效的用分析结果支持到业务决策，财务的价值和前途在哪里？财务人独有的财务视角+理解业务+数据分析能力，成为了很多财务人想要转型突破的方向。Python有强大的数据分析+数据可视化能力，所以要不要从学Python开始？Python不仅以其强大的功能在多领域扎根，更因其语言简洁、容易上手而被各行各业从业者青睐。那么，财务人用Python来武装升级，到底可以有多厉害？从三个小案例让你感知下Python的威力~~01海量的数据处理首先我们来对比一组数据：+用Excel处理50000行X100列的数据需要15分钟；+用Python处理10000000行X50000列的数据只需要10秒你再也不用望穿秋水看着鼠标转啊转了~用Python处理海量财务数据，soeasy！02复杂的计算逻辑当复杂的计算逻辑遇到Python的循环和判断处理，简直是被一剑封喉！//举例统计所有门店2019年营销活动期间的每月平均经营数据，每月平均经营数据再根据门店属性乘以相应系数：+开店时间：2010年1月1日以后开店，乘以系数0.9；2010年1月1日以前开店乘1；+店规模：大型店，乘以系数0.5；中型店乘0.7；小型店乘1；+城市规模：一线城市，乘以系数0.8；二线城市乘0.9；三线城市乘1。很显然，用Excel处理复杂的判断逻辑，不仅公式难度高，而且执行效率低。看了Python的处理之后，才发现，纳尼？？竟然可以这样操作！03丰富炫酷的图表Python还能有什么骚操作呢？一起来看看在财务报表分析中，Python是如何完虐Excel的~是不是被惊艳到了？财务竟然可以用Python这样玩，难怪Python近两年一度成为编程语言中的“网红”。我们是一群常年游走在企业业财一体化+数据智能复合领域的专业顾问，深知财务人在IT技术方面的空白。财务由于缺乏驾驭技术的能力，在企业中难以提升其价值，在职业生涯发展中面临瓶颈。对财务人的无力和焦虑，我们感同身受。为此我们希望打造一个面向财务人的技术学习平台/财码社区/，希望财务人聚集在这里，通过学习技术：√提高工作效率；√提升数据分析能力；√打开通往业务领域的新空间；√真正有效的支持业务决策；√在企业中提升财务话语权...财务的本质就是数据，而Python是数据分析利器。且由于Python在编程语言中入门相对容易，适合0基础的财务人学习，我们决定从Python入手，建立财码Python公众号，定位于财务人Python的学习与讨论。财务人，Stayhungry,Stayfoolish，何不对技术保持一点好奇。不论你是：+零基础想要入门编程的财务小师妹；+想要提升工作效率的财务达人；+想从财务深入业务、转型数据分析的数据控；欢迎你在这里，用Python实现财务核算及报告、财务预算预测、财务分析与可视化。在财务真实应用场景里一起学Python，打开技术新世界的大门。
- 2020-02-10
- 我是如何从0开始学Python的
- 本文原稿来自在财码社区学Python的一位财务人，小秘书将采访手记整理成文，分享给同样想要从0开始学Python的小伙伴，希望本文对您的学习之旅有所启发。因今天的学习心得分享，小秘书想起听过这么一段话，希望送给一样想要开始学编程的你：75岁种橙子，是一件靠谱的事。30岁开始学习编程，也是一件靠谱的事情。其实，不仅仅是学习编程这件事情，学习任何一门技能都是一样。不管多少岁，不管在什么年纪，我们都应该努力。我们30岁努力了，等到我们40岁的时候，我们会感谢那个在30岁努力的自己。财务人，欢迎一起来www.fincode.com.cn学Python。
- 2020-03-17
- 利用Python分析财务报表数据
- 财务报表分析基本上是每个财务人最基本的日常工作之一，大体上来讲，财务报表分析可以分为两种方向：01上市公司财务分析证券市场的分析师们一般会做此类研究，数据源也比较丰富，从各大付费数据库网站或者公开的财经网站都可以下载到数据，然后做后续的分析。上市公司财务报表分析，一般关注较多财务基本面及与股票市值相关的指标，比如：从上市公司披露信息中分析影响盈利真实性的关键指标：关联交易前十大客户/供应商董监高薪酬审计师变更政府补助：如果政府补助是扭亏为盈的关键因素，则需关注企业持续经营能力非经常性损益：利用非经常性损益粉饰财务报表，包括重大资产交易、投资收益、公允价值变动损益持续经营现金流量为负：关注收入的真实性，从应收账款账龄、坏账准备等综合进行分析当然，重点关注指标加上常规指标分析，能够综合各种信息进行更全面的分析盈利能力毛利净利率扣非净利率EBITDA/营收经营净现金流入/扣非净利润每股收益偿债能力净债务/EBITDA债务资本比EBITDA/利息支出成长能力收入增长率净利润增长率营运应收账款周转率02企业层面财务分析一般的财务们，可能更多的关注公司内部或集团层面的财务报表分析，这类数据从财务日常工作中慢慢积累起来。由于是企业内部，往往能获得比上市公司披露更多的信息，分析的视角也相对的灵活和个性化。比如：将销售财务数据与业务数据相结合，对比分析销售毛利影响因素；将预算数据与每月的经营实际数据做对比，及时控制预算执行效率；按照每个客户分析其账龄数据，对其信用度进行评估；按分值机构级别的现金流量分析，以制定投融资计划03用Pandas做财务报表分析Python中提供了一个Pandas模块，可以灵活的处理各种数据表格并且提供了很实用的函数。Pandas对数据的处理方式与Excel有很多类似之处，而Excel又是财务工作者接触最多的工具，所以Pandas可以说是财务分析神器。接下来，我们举个例子说明Pandas如何实现财务分析。I/O函数，支持导入各种类型的数据现成的统计分析功能类似Excel的数据透视表多表拼接，比如将财务数据与业务数据进行拼接计算指标作图分析综合下来，从提取数据源到最后出分析结果，只要6个代码句就够了呢，所以，想要再多了解一下Pandas的具体使用吗？关注财码网站《财务数据分析神器-Pandas课》，了解更多吧。
- 2020-02-14
- 使用Pandas对海量财务数据筛选
- 本文知识点涉及课程戳>>>《财务数据分析神器-Pandas》财码收到小伙伴的疑问：跨境电商的数据多的时候上百万条，Pandas能实现像Excel那样，过滤筛选出自己需要的数据然后另存一个表格呢？答案当然是肯定的Pandas过滤数据比Excel强大多了，他还可以实现组合匹配、文本模糊匹配、时间匹配，最复杂的情况下，我们将匹配规则写成一个自定义函数，可以说Pandas可以满足你各种筛选要求。下面，我们就来具体看几个筛选的例子吧~~我们先将数据导入到Pandas中，测试数据是10000条，处理的速度基本上是毫秒，有百万数据的小伙伴们也不用担心。接下来就看我们如何一句代码搞定各种筛选模式吧~更多筛选需求欢迎与我们探讨哦~~~
- 2020-12-01
- Python要取代VBA了吗？
- 财务人几乎是世界上最会用Excel的人群之一了，各种复杂的公式：sumifs、xlookup、sumproduct、subtotal，财务人都用的炉火纯青。公式套公式，表格链表格，并不在话下。Excel用到第二阶段，财务人会发现：很多情况下通过填报模板收集数据，需要根据他人填列的数据套用公式进行计算，但是由于不适当的操作经常破坏原先编辑在Excel中的公式。于是就出现了VBA，可以用脚本替代Excel公式并自动运行结果。一顿骚操作后的Excel公式，可恶的#REF!财务人正在犹豫是否该去学个VBA时，惊闻：微软正考虑添加Python为官方的一种Excel脚本语言！啥情况？Python&VBA之争据外媒报道，微软正考虑添加Python为官方的一种Excel脚本语言，如果获得批准，Excel用户将能够像目前使用VBA脚本一样，使用Python脚本与Excel文档、数据以及一些Excel核心函数进行交互。目前为止，超过6338人赞同将Python集成到Excel中，并且得到了ExcelTeam的官方回应。微软官方已经通过发起投票来收集更多用户的反馈信息，在线调查用户想要如何在Excel中使用Python。图片来源：https://excel.uservoice.com来看看网友评论：来源：知乎总体来看，虽然官方目前为止没有给出明确的时间表，但是他们已经感受到了群众的热情，相信将Python加入Excel并非遥不可及。所以“到底是学Python还是学VBA？”小助手在这里建议：成年人不做选择，全都学！（哈哈哈，调皮了，听说Python前景好上手快，咱们还是先学Python比较好）Python-Excel神助攻接下来，我们来感受一下Python助攻Excel的几个例子1、PythonVSExcel查找替换表格中，我们看到了几个异常数据，一般情况下，我们用Excel替换功能把异常数据替换即可。可是，如果要将异常数据按所属行替换成数据2怎么办呢？看看Python怎么处理。完美搞定！2、PythonVSExcelvlookup例如下表，根据【店规模】和【城市规模】，为每个门店匹配指数，刚开始想写vlookup，却发现卡在了多重匹配压根不知道如何写公式…那么这个问题如何用Python解决呢？简单，用Pandasmerge轻松搞定。是不是简单到没朋友~~~3、Python还有很多意想不到的功能，比如对比更新前后收到两张看似一样的表格，不知道改了哪里？看看Python如何帮忙~数据量非常大的情况下，活用这个功能简直省时又省力。Python能实现的功能当然还有很多啦，这里小助手就不一一枚举了。想知道Python还能帮你做什么？多学一门语言多掌握一项技能，快来财码学Python吧~~~~~
- 2020-02-12
