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今天分享一篇企業資料分析的“掃盲文”,涵蓋了企業做資料分析的底層基礎到戰略規劃,對於不瞭解資料分析的外行,也能一文讀懂!

全文6500字,讀完10分鐘!

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百舸爭流,奮楫者先!

對於剛踏入門檻的財務狗來說,在學習上肯定有很多疑問,比如"如何學好財務分析?有什麼樣的入門書籍和進階書籍推薦?",其實財務分析的學習簡單的分為三階段:看懂報表、分析報表、搭建模型。學習財務分析並不難,甚至你會逐漸發現這個過程非常有趣。今天軟妹就來逐步拆解,分享財務報表分析之書籍推薦,這也是呼聲最高的部分,那麼接下來就讓我帶你一步步擊破各個難關吧!

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對於這場全球戰“疫”來說,大數據的作用在疫情宣傳、防控、資源調配、復工復廠等方面扮演著重要角色。特別是數據可視化,作為公眾議題大數據的一種有效表現形式,更是滿足了大眾對疫情情況、資訊資訊、醫療資訊等方面的獲取。

如果您在網路上瞭解到有關最新疫情的更多資訊,那麼可能會發現/留意到至少一個或者兩個以上的冠狀病毒儀表板,這些都是互動式地圖和視覺化效果的登入頁面,顯示了病毒的傳播位置以及最新的確診人數和死亡人數,哪些國家正在進行疫情的爬升期,哪些地區可能發生新的疫情等等,也發現了不是所有的儀錶板都是一樣的,有的可能會讓人眼前一亮,有的實用性很強,有些還很容易操作。當冠狀病毒繼續在世界範圍內傳播的時候,疫情儀表板是會讓你知道什麼是有用的。

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如果您在公司財務會計的相關部門工作,您必須忙於準備各種年度財務報表,特別是對於剛進入該領域的初學者來說,如何設計報告以清楚地顯示財務分析報表和業務運營狀態是一個挑戰。

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多圖預警,看到文末有驚喜~
相信今天的疫情新聞大家也看到了,早上的累計確診已經快達到了6W人,武漢一夜之間增加了1.5W個確診病例,乍一看是挺誇張,解釋說是統計口徑的變化,但是聯合最近的一些動作仔細想想,這是必然的,資訊只會越來越透明,沒有人敢在這種情況下隱藏。

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2020年了,很多人,乃至於很多企業做報表都還在用Excel,埋頭苦幹一天整出下面這個玩意:

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不知道大家有沒有過這樣的經歷:老闆下令讓針對某項業務資料做個分析報告,明明和同事拿到的資料是一樣的,分析的業務指標也差不多,但交上去的報表總是不如同事的亮眼,比如像下面這兩份資料分析報告:

這是一份銷售資料分析分析報告,單看這張分析報告看起來也馬馬虎虎,該有的指標基本都有,各類指標的變化趨勢也能一眼看出來,但是如果和下面這張銷售資料分析圖放在一起呢?

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YouTube上面的資料視覺化博主,第一名data is beautiful就擁有上百萬粉,每一篇視訊播放數量都高達上百萬、千萬。視訊內容透過一些燃爆的動態圖表,如動態條形圖、氣泡圖、折線圖等,將這幾十年的變化由資料表達的十分直觀、震撼!

正常情況下,需要開發很多程式碼,對大部分人來說,要求太高,學習成本也高,很不划算。有很多通過Powerpoint或者EXCEl製作的教程,但是效果都不大好。正好碰上疫情時期,軟妹就打算動手實踐一下,想通過幾乎不敲程式碼,包括後期簡單的配上了背景音樂,基本上十分鐘就可以做出一個視訊:

下面就分享迅速上手、簡單實用的兩種方法和公開資料來源吧。其實so easy!真的so easy!看完以下詳細的製作流程,你就能學會製作啦!

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如今,大多數公司意識到資料驅動的業務戰略的價值,因此需要有才能的人通過資料來支撐業務決策和商業決策。研究顯示,70%以上的美國高管表示,到2021年,他們更喜歡有資料技能的人來求職,當我們的現實世界逐漸數字化,對分析師的需求只會增長。

什麼是數據分析師?

數據分析師指的是不同行業中,專門從事行業資料蒐集、整理、分析,並依據資料做出行業研究、評估和預測的專業人員。
他們知道如何提出正確的問題,善於資料分析,利用
資料視覺化工具
和資料呈現;輔助公司商業決策,幫助降低成本,提高收益,改進產品,留住客戶,發現新的商業機會等。總的來說,根據資料分析師的級別,他們主要的工作內容可能包括以下:

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想從0開始,學習資料分析,有哪些推薦的教學資源?今天整理一份最全資料懶人包,內容包含資料庫,SQL,Power BI,Tableau,FineReport的教學資源,語言上包含繁體,簡體和英文,形式上包含視頻和文字,精選了免費高質量的學習資料,希望可以幫助到你。

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如何學習Tableau,Power BI,FineReport這些常見的BI工具?本文將好用的學習資源做最全整理。網路上介紹Tableau,Power BI,FineReport的學習內容的非常多,但是很多只是簡單的介紹,不能夠系統的完整的掌握BI工具的使用,所以在寫這篇文章整理教學資源的時候,會遵循這4個原則:

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資料分析定義

資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析,提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支援過程。在實用中,資料分析可幫助人們作出判斷,以便採取適當行動。是有組織有目的地收集資料、分析資料,使之成為資訊的過程。

資料分析分類

資料分析劃分為描述性統計分析、探索性資料分析以及驗證性資料分析。

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企業在搜尋BI工具時,面對很多選擇,如何選擇適合自己企業的工具呢?今天給大家提供一個全面的分析思路,通過12個問題來教你一步一步選擇到適合自己的BI工具。

1.你的預算是多少?

企業收入,企業規模,企業戰略都將影響你的BI項目預算,這裡的預算並不只是BI工具的價格,它包含的要素有: BI導入前期投入費用。為了讓導入的BI工具發揮最大作用,我們前期需要有什麼樣的配置?比如Tableau常常會有資料倉儲的需求,這也是一筆不小的費用。 BI軟體購買費用,這裡考慮滿足企業需求的情況下軟體的價格,像是Power BI雖然起始價格並不高,但是要附加功能的話其費用並不低。 BI項目實施費用,很多時候企業內部並沒有能力或足夠時間來完成BI項目,需要廠商給予項目實施,項目的費用需要預先考量,不然軟體買來了,自己不會用,又沒辦法請原廠做項目就很失敗了。 人力資源投入:BI軟體的前期導入,後期維護,專門的分析人員投入夠不夠,一定程度上決定著軟體發揮的價值。 學習成本:軟體是否易學易用,學習資源是否充足,教育訓練是否收費都是潛在的成本。

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最近從一位HR朋友那裡聽到了一件有趣的事情: 他們公司正在招聘銷售助理崗,一個經驗豐富的面試者各方面都很優秀,馬上要發offer的時候,他問了一句”要匯總銷售報表嗎“?HR點頭說道“銷售管理需要寫日報、週報、月報”,面試者竟然直接起身,表示堅決不幹。我的HR朋友對此很是疑惑不解,問我:“日報、週報這樣的報表有那麼可怕嗎?不就是把每天的資料彙報一下嗎,有這麼誇張嗎?”

一鍵生產日報週報,讓使用者無需實時把控

 

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今天就給大家說說怎麼建立企業級的財務資料分析平臺,3分鐘就能看完的超強乾貨,不讀你就虧大了。 先從上到CEO,下到小會計都關心的財務報表說起吧。 財務報表分析是任何一個企業都不可輕視的工作,然而對於很多剛剛入門的新手來說,剛拿到一張財務報表往往是一臉懵比的,那麼如何來分析賬務報表呢?怎麼樣才能確定公司的財務是健康的呢?其實答案就在報表中,學會財務報表分析,就能找到隱藏在報表中的秘密。

財務報表到底怎麼做才好!

老闆們真正關心的是能直觀體現企業的經營狀況:盈利能力、營運能力、償債能力、發展能力的財務分析報表。 先貼出三張根據不同商業需求做出的視覺化財務分析報表,其透過多維度、全方面的視覺化圖表,讓領導們快速準確的掌握公司運營現狀,為公司未來風險控制和財務決策提供有效依據!

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作為一名數據分析師,一提到資料視覺化就會感到莫名興奮,我認為資料視覺化有兩個非常重要的部分:一個是資料,一個是視覺化。而我們最常見的問題就是一看已經有了資料,卻不知道如何去視覺化。市面上有相當多的視覺化工具,絕對能夠挑花你的眼,但這些大多是門檻比較高的工具,比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等,不得不說,它們在技術層面上確實做的很牛逼,也很成熟。但是針對的使用人群也比較單一,就是程式師。 個人覺得在大數據時代,資料的使用是會越來越普及的,現在的很多做資料類工具的公司都在企圖讓資料分析變成一件沒門檻的事,只有大家都能輕鬆上手,才能真正實現資料價值最大化。所以站在這個角度上說,想給大家推薦幾款人人可用,能夠快速給資料賦能的視覺化工具。

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最近有很多人在問資料分析的一些問題。關於資料分析到底應該怎麼學?如何快速入門,以及技術和業務之間的瓶頸如何突破? 其實,要學資料分析之前,至少要瞭解一下資料分析師,到底需要哪些技能。有的同學看到資料分析幾個字,就馬上開始Python函數+控制語句、R語言和ggplot庫...上來一頓操作,還沒入門就放棄了。這就是需求不明確導致的,當然學習方式也值得商榷,那到底資料分析需要什麼樣的技能呢? 其實企業對資料分析師的基礎技能需求差別不大,可總結如下:


分析工具:一般要求R、Python、FineBI等分析工具至少會一種,會兩種以上加分,有的企業因內部需求,會指定的一種。 資料庫:絕大會要求會SQL,部分要求SQL、NoSQL會一種,高級的分析師或者大型企業要求能夠處理大數據,需要Hive(較少的需要Hadoop/Spark)。 統計學:若無相關專業背景,需要具備相應的統計學、概率論等基礎知識。 資料採擷:少部分要求會建模,瞭解基本的演算法模型,能夠做資料預測,即便不要求,演算法也是加分項。 結果輸出:Excel、PPT、Tableau、FineReport等專業BI工具。Excel和PPT要求的比較多,主要用作常規的資料呈現,與業務部門溝通等,FineReport、Tableau等一般作為視覺化或者分析工具的加分項或者要求之一。 業務/思維:對某個領域(如電商、金融等)相關業務的瞭解或具有產品、運營方向的分析經驗,有自己的資料分析的方法論和專案經驗。

 

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做過資料分析的人都知道,老闆最喜歡的莫過於資料視覺化,視覺化中最喜歡的莫過於地圖視覺化。但是想要做地圖視覺化也並非易事,對於大多數人來說,Excel一直都是首選,但是Excel真的是實現地圖視覺化的最好工具嗎?目前市場上,能夠實現地圖視覺化的工具有很多,可以分為程式設計類、平臺類和軟體類三種:

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大數據分析的人,如果沒做過報表,那麼他的數據生涯是不完整的;但如果僅僅做報表,不經常進行數據分析般的思考,累的要死不說,還很難獲得認可! 如果你是公司內的一名報表開發人員,那麼你肯定遇到過報表任務沒完沒了的情況:在開發應用系統時經常會發現,總是有新的報表需求源源不斷地冒出來,業務人員在應用過程中想到的新統計需求就會很隨意地被提出來,報表總是東提一張西提一張,拼命的催進度,動不動就是領導要,這就造成了報表任務的沒完沒了。

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最近從一位HR朋友那裡聽到了一件有趣的事情: 他們公司正在招聘銷售助理崗,一個經驗豐富的面試者各方面都很優秀,馬上要發offer的時候,他問了一句”要匯總銷售報表嗎“?HR點頭說道“銷售管理需要寫日報、週報、月報”,面試者竟然直接起身,表示堅決不幹。 我的HR朋友對此很是疑惑不解,問我:【日報、週報這樣的報表有那麼可怕嗎?不就是把每天的資料彙報一下嗎,有這麼誇張嗎?】 雖然我很替這位HR朋友感到心疼,但是我還是更能體會到這位銷售被日報折磨的痛苦,因為日報、週報絕對不是別人眼中填填數、寫寫總結那麼簡單! 其實不光是這位銷售,現在不少企業都實行著週報、月報制度,像生產流水線上的崗位更是要一天一報,雖說是為了實現更好地向下管理和向上回饋資料,但大家的精力都是有限的,各種手工而又流於形式的日報月報非常浪費時間,有時候不知不覺你就成為真正的“表哥表嫂”。

既然日報、週報讓人哀鴻遍野,那麼為什麼不能取消這種制度呢?

當然不能!就拿生產製造企業來說,監控每天的專案進度和生產資料是至關重要的,哪怕這些報表製作起來繁瑣浪費、重複複雜,但是企業不得不通過日報對生產資料進行即時把控。 既然制度取消不了,那麼有沒有一種辦法或者工具,能夠實現快速製作日常報表,最好能自動生成日報、週報、月報呢? 當然有!想要實現自動化報表生成,關鍵在於兩點:資料的自動錄入、報表範本的自動生成。 所謂的範本錄入,就是指只需要製作一次範本,就可以在以後直接套用,你只需要將每天的資料錄入就可以了;而自動發佈,指的是設定定時調度,將錄好資料的報表定時發佈到平臺上,不必臨時抱佛腳。 想要同時實現這兩個功能,報表高手一般用的是Python+Excel VBA,但是寫程式碼的難度太大,一般人根本上手不了,也沒必要花精力去學。對於普通的報表人,一款既簡單方便又能實現一鍵範本生成、並能定時發佈的報表工具簡直就如同救星一般,能夠最大化減少自己重複的報表工作時間。你還別說,這樣的神器還真的有,那就是我今天要說的——FineReport。

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