财务的数据分析也分很多种的，就拿最粗略的划分来说，也可以分为3大领域——
- 财务数据处理类工具
- 财务数据挖掘类工具
- 财务数据可视化工具
01 数据处理类
在财务数据处理这一块儿，不用说，当然是以excel为主力的数据处理类工具——
- excel——
帮你整理账目、算各种钱的公式，还能画图看财务趋势。你可以筛选想要分析的数据，排个序，弄个数据透视表来一眼看个全貌。
还能帮你算利润、预测现金流，甚至做个财务报表秀一下。
总之，Excel就像是你的财务小助手，帮你把数字搞得明明白白。
- python——
Python在财务数据搞分析里也是个大杀器！它能处理庞大的数据，算出各种复杂的指标，比如ROI、净利润，还能搞出花式图表看数据趋势。
还能帮你读取网上财经新闻，用自然语言处理搞个舆情分析！
- R——
和python的地位差不太多，能处理数据，算各种指标，画图还带有一股艺术气息，从股票收益到市场波动，通通搞得明明白白。
R还特别擅长统计分析，可以做回归分析、时间序列预测，让你的财务策略更精准！
一般来说，大部分人用的都是excel，python和R对于大部分业务人员来说门槛过高，但excel做报表，还真没有大家想的那么简单，各种函数、公式、条件格式......
如果你不是excel大神，做出来的报表真的很丑......而且还没办法实时更新，可以尝试使用一些更加轻量化的工具来代替机械化的excel工作！
比如这种excel报表——
费控报销：模板—— https://www.jiandaoyun.com/
这种图在excel上，没点功底是做不出来的，更不用说它还支持实时更新！做起来也非常简单！
讲数据录入到表单中，如果原始数据在excel上就更方便了，直接导入，效果参考：
然后以这个表格为基础，直接拖拉拽就能自动生成统计图表，如下——
需要的可以去试下：费控报销：模板——https://www.jiandaoyun.com/
02 数据挖掘类
能用得上数据挖掘类工具的，基本上已经涉及到金融领域了，比如用于识别市场数据趋势、预测股票价格以及检测活动，包括——
- 层级：涉及根据数据点的相似性将数据点分组为新生儿。例如，使用层级根据股票的表现或风险状况对股票进行分组。
- 分类：使用标记数据来训练模型来预测未见过的数据点的类别或类别。例如根据客户的信用记录和其他相关因素来使用分类来预测客户是否可能拖欠贷款分类。
- 回归：检查两个或多个指标之间的关系。例如财务分析师可能会使用回归来检查公司股价并补充收益（EPS）之间的关系。
- 关联规则挖掘：识别数据集中的共现模式。例如使用关联规则挖掘来识别客户经常一起购买哪些产品。
通过使用这些和其他数据挖掘技术，财务人员可以从大型数据集中提取有价值的意见并做出更明智的决策。
常见的工具有RapidMiner、WEKA、Software – R等等。
03 数据可视化类
可视化的财务数据有助于更好地理解和解释数据，也可以产生对利益相关者获得的吸引力和吸引力。下面简单介绍几个——
- Tableau——
一款功能强大的数据可视化工具，允许用户创建图表、地图和仪表板。它对于探索和分析大型数据集特别有用。
Power BI：
Power BI是一个基于云的数据可视化和商业智能平台。它允许用户创建交互式仪表板和报告，并包括数据建模和分析功能。
- 简道云——
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可以和excel并列使用，上面也介绍过了，除了数据可视化之外，它更加有价值的一点在于，能够集数据收集——处理——分析——展示为一体。
而且其核心的流程处理功能，能够将很多财务审批的动作搬到线上，比如报销申请、费用申请、付款申请等等！
他们家做了很多模板，都可以免费试用——
以上，希望对你有所帮助！
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记录接口耗时（接口耗时中间件和鉴权中间件）)
