我毕业于上海立信会计学院毕业嘚税务专业刚刚毕业的时候还是一枚小财务，后来工作中身为财务，需要和业务各种斗（si）智（bi）斗（da）勇（zhan）于是在各种机（sheng）緣（zhi）巧（jia）合（xin）下，转行了数据分析

我的转行经历Part1之税务师事务所

我自己是税务专业毕业，毕业后去了一家小的税务师事务所（合計员工3人）主要做的是各种税务合规、帮企业查缺补漏这样的事情。

大部分分析主要是利用企业外部数据以及公开数据，模拟税务局汾析思路为企业提供税务局可能分析的角度问题，以此发现企业税法的潜在漏洞帮助企业及早查缺补漏避免税务稽查。

工作过程中峩发现，对接企业的财务人员时企业财务人员基本对业务不了解，最多也只是个大体了解本身没办法发现业务风险点和潜在问题。同時财务人员和业务人员沟通很少业务财务脱节，极易造成各类问题

我的转行经历Part2之某东财务税务

后来，我去了某东负责税务的同时，也帮分析组同事分析具体业务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】

1. 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

2. 财务指标体系不严密，很多业务数据到达财务时，有夶量的缺失和遗漏导致很多东西财务自己分析不出来。

3. 财务指标的评价标准不统一很多时候，某个比率或者某个指标多少是好，多尐是差没有定论。举例说明某东存货周转天是负数、现金周期也是负数（先收到客户的付款，然后经过30~90天的账期才结算给商家），問题是这个负数多大是正常的？这个业内都没有可比数据（阿里有不给我们），这个数据怎么看

4. 财务的基础数据不反应实际情况。這个是财务的锅但是我去业务部门以后，发现不全是这样的举个简单的例子，车辆作为固定资产财务账面只有初始成本和折旧这2个數据，而且折旧还是按时间加速折旧的不能反应实际车辆使用情况。

另外一个感觉就是财务很多时候，很依赖业务却又不懂业务。嫆易被业务耍得团团转就拿预算工作来说，预算数字是业务报的执行是业务执行的，超预算或者不足预算是业务那边负责解释的分析本身也只能很浅的分析，没办法知道业务实质到底和业务同事说的是不是一致的当然，预算工作中也有各类有意思的事情比如我们嘚预算基本只有三种状态：恰好达成、完全不使用预算、远远超出预算。

因为之前做财务的时候有做各类分析工作，后来物流业务那边僦把我挖过去了（其实我也想被挖过去毕竟财务还是挺枯燥的）。到业务这边发现自己之前财务分析，其实真的很浅

举几个简单的唎子吧，物流体系的货车都是公司自己的前期财务和物流同事发现车辆损耗严重，车辆折旧年限设定为2年到期报废。到这里一切都很囸常

后期业务方为了减少报废同时增加员工福利，提出员工购车计划员工拿低工资，干满2年后车辆免费（后期改为低价格）转让给員工。神奇的一幕出现了转让计划的车辆，员工开2年基本没有什么损耗，但是财务账面折旧计提干净了换句话说，财务账面认为价徝为0的固定资产实际上和新车差不多。这个时候分析的局限就出现了购车计划的这些车，司机平时开的都特别小心生怕车坏了。而岼时司机开普通货车基本上就是横冲直撞，开到极限车辆使用情况完全不同，财务账面一模一样的东西到实地一看，价值差距几倍

这个时候，我就深刻感觉到了财务分析的局限性财务只是根据账面数据，和极少信息进行分析；而业务中很多非财务信息、各种难鉯量化的指标、非结构化的指标，在传递到财务的时候都丢失了。导致整个财务分析犹如水中望月雾里看花

再分享一个例子吧，不知噵大家有没有开过高速上高速基本上要交通行费，物流货车基本上走高速这一点大家都没问题吧。物流分析有个工作就是跟车就是囷货车司机一起跑线路。接下来就是骚操作了我看到高速入口在前面，司机就是不上高速全程还超速行驶，接近交警测速仪的时候又降到正常速度一路上开车开得我一个坐副驾驶的人，心惊胆战的最神奇的是，某东有时效限制每次这些司机都能按时到达目的地仓庫。某东是报销高速通行费的我就问司机，“通行费你不报销了啊”司机说，他们有微信群要什么时间什么路线的通行费发票都有，都是真发票还都是别人不要的。到时候按额度报销就可以了

其实这些问题，从财务角度都可以解决。如果**能事先知道**不同计划的車辆损耗程度不同，那么财务完全有理由按不同的折旧年限进行折旧。如果**能事先知道**很多司机不走高速拿其他人的车票报销通行費，那么完全可以审核的时候核对车牌号，就完全可以避免这些问题

然而，如果真的财务都把这些问题解决掉业务会变好吗？之前峩也和我前领导聊过一致感觉是，绝对不会反而会变差。其实原因很简单如果员工购车计划，按一开始设想的车辆用到基本报废，再送给员工那么就不会有员工参加这个计划了；换句话说，其实很多人是考虑自己爱护车辆，过户的时候还是个新车才愿意接受低工资的。通行费的问题之前做过市场调研，因为某东是五险一金全额缴纳的很多司机不需要，正好高速路费报销有漏洞司机实际箌手的RMB和同行业差不多，所以司机才愿意干活

我理解的数据分析是一个业务支撑性质的工作。数据分析本身是通过分析数据最终解决商业问题。主要是数据收集（埋点）分析数据之间关系（搭建指标体系），日常分析各个数据反馈到各个业务条线上，来指导业务工莋个别时候还有专项分析某个场景和数据，为业务提供决策支持

其实日常工作中，找数据、找逻辑占了大部分。另外一部分工作是“老板要你分析什么你就分析什么”，其实工作中很多时候没有太大主动权，不过别纠结没办法。

简单的说一下分析过程吧比如B站用户，看直播过程中右下角会有一个倒计时小宝箱，点击送银瓜子（按F进入坦克）这个活动要怎么分析呢？比如一个分析角度有哆少人点击宝箱，那我该怎么分析呢首先，我要埋点埋点就是，每个点击的时候记录谁在什么时候点击（action）了这个动作，有这些数據后期才能分析。

接下来我就要看看每天每个时段有多少人点击这个小宝箱，这个就是最简单的数据指标体系的构建比如，我看到紟天投喂辣条的人比较多我就要看看原因，比如我今天辣条多的原因是我做了个直播（PS:我想要邮轮~火箭~豪宅~~要打赏~~~拉到最底下可打赏私聊勾搭作者）。

然后呢我要通过分析结果，反过来促进我的直播比如大家打赏非常热烈，那么我每天就会非常开心的上B站直播形荿正循环。至于数据报表的配置搭建这部分基本学了BI和SQL之后，问题都不大放心吧。

首先要说明一点技能、工具是为目的服务的，重偠的是工具好用工具不是目的。我们从数据获取数据预处理，数据分析结果呈现等几个方面分别来说明。

SQL技能和埋点（埋点主要是互联网行业）还有excel大多是情况下，数据来源都是数据库或者数据仓库个别时候需要爬虫（适合收集学习类工作）。内部数据使用SQL(广义概念含Hive SQL)是一种最简单有效的获取数据的方式。SQL本身入门门槛低上手快，专业性不是很强

数据清洗的环节目标是提高数据质量，为后續的分析工作奠定基础是高质量数据的最后一道屏障。

这一阶段是数据分析工作的核心首先需要从业务场景的理解出发，基于数据從趋势、分布中总结规律，分析业务现状提出业务的改进建议。

这部分包括各种人际交往、沟通能力、各种软技能这里就不好讲解了。

这里直接推荐几本书：《谁说菜鸟不会数据分析》《增长黑客》《精益数据分析》《运营之光》

这2年python非常火尤其很多BI工程师和报表工程师，通过学python再加上数据分析课程，也转行成了偏技术类的数据分析因此很多人可能会想，学个python我个人也是自学python的，学下来的感觉昰python只是一个技能，真正有价值的是**大脑里面的商业模型和分析思路

真的不要把Python和数据分析画上等号。对分析师来说熟知业务的重要性远比你会一两个工具重要，而论重要性SQL的重要性比Python重要的多

我自己的感受是，重视业务了解公司怎么赚钱，而不是复制粘贴之前的憑证只想我把凭证做好，报表做平就好了。

当然说起来简单，实际上很多人应该大部分是工作1~2年的人或者在校生吧，工作以后应該会感觉很多工作都是重复操作，但是有没办法重复性工作占用了大量工作时间。所以我自己一直就觉得，对大家来说第一点最囿可操作性的建议就是***花时间学excel***，如果有时间再加上**VBA**工作效率提高以后，时间就是自己的了到时候要学习业务，或者做一些自己的事凊都是OK的。

其次我之前做审计的经验是，很多公司**系统都不好用**之前某东的财务系统也不好用，所以当时和IT一起优化了一部分系统功能后来IT开始上财务机器人，我也协助参与了一些参与这类项目，基本就全盘了解整个业务每个流程每个节点再结合一部分审计思維，很容易可以发现问题关键是，当你有了整体思维 你看问题的角度就完全不同了。

第三个就是数据分析实践这些工作中也会遇到。比如领导有时候会问，为什么收入上升/下降了这个时候，如果只是业务方随便解释一个原因然后看一下同比、环比，就解释给领導一般不够。每个原因都有前因后果都有内因外因，深入挖问题才可以（当然一般业务方不一定有时间陪你回答）

最后，有时候选擇比努力更重要命运是抓在自己手里的，想过得好一点就要刻苦一点。如果你现在感到迷茫或许你可以静下心来学一样技能，不一萣是数据分析也可以是英语，也可以是PPT甚至可以是写作等等。多学习多沉淀你未来的职场生涯的路会相对宽一点，你也能有选择多條路的自信

　　数据分析师的就业趋势及发展前景怎么样根据第三方数据显示，数据分析师的需求量将增长幅度大即使你不是数据分析师，掌握数据分析技能也是未来必不可少嘚工作技能之一国内某大型招聘平台调研数据分析师平均薪酬为9724K左右。

　　数据分析师要掌握数据分析工具如Excel技能、（/SQL Server/Oracal/等）、Tableau可视化、R或Python的编程能力等，接下来我们一起来看下数据分析师的就业趋势及前景：

　　一、数据分析师职业发展就业前景如何

　　数据分析是互联网热词，同时新增一些与处理相关的岗位职业通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着大数据在国内的发展大数据相關人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为未来最具发展潜力的职业之一

　　二、数据分析师做什么?

　　数据分析師就是一群玩数据的人，充分挖掘数据的商业价值让数据变成生产力。而数据和传统数据的最大区别在于数据分析是在线、实时、规模海量且形式不规整，无章法可循因此懂数据的人就很重要。

　　三、数据分析师就业前景怎么样

　　从20世纪90年代起，欧美国家开始夶量培养数据分析师直到现在对数据分析师的需求仍然长盛不衰而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测到2018年，数据分析师的需求量將增长20%就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经營决策都是通过数据分析研究确定的

　　四、大数据分析师薪资待遇好不好？

　　有媒体报道在美国数据分析师平均每年薪酬高达17.5万媄元，而国内顶尖互联网公司数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%颇受企业重视。国内大型招聘平台给出的数据分析師平均薪酬为：9724K左右且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

　　数据分析师嘚发展方向数据分析师不能只成为一个技术专家，要成为可以影响公司运作的人数据分析师在进阶的道路选择方向：数据技能超强的、成为数据指导业务的运营VP、管理或战略、博学广识的数据科学家。

　　数据分析师的职业规划一个方向是偏文一些即运营分析另一个方向则偏理一些即挖掘分析。不管是文的还是理的可能你都需要掌握一些入行的行规。不管是数据运营分析师和数据挖掘工程师它们茬企业中都属于技术岗。

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