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财务数据分析的四个阶段
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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技巧及办公自动化。
比如一键生成报表 / 文档自动排版 / 批量发送邮件 / 批量数据采集 / 批量文件整理……
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。
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Smartbi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。
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。
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。
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