财务35岁即失业？掌握数据分析，即使你年到三十也是香饽饽
最近，跟几个朋友深夜聚会。喝到兴头上，一位做财务的朋友开始感慨自己职场不易，担忧自己在这个时局下被公司裁员失业，在他的口中我听到了不少对于财务职业的吐槽。正好之前因为工作原因也和公司的财务有很多交流，综合一下，我发现他们在职场上都有着同样的烦恼：
财务晋升通道窄，上升空间有限，工资水平上不去；
相关岗位太少，想转型是没得选，转行更是难上难；
报了各类职场技能培训班，以为学得多了，工作时却发现压根用不上；
自己没有核心竞争力，每天熬夜焦虑35岁即失业
看似财务的天花板抬头可见，35岁的职场危机无法打破，但实际上，通过挖掘财务每天需要接触的钱、数字方面的相关技能，财务的天花板还能不断升高。
在这里，给财务人员提供一个发展方向——财务分析，它将财务和数据分析结合起来。
在这里，财务人员的作用不仅仅是做各种各样的财务报表，更是通过分析报表，给公司的业务发展提供有用的信息，直接给予老板直观的决策建议。
这样一通操作下来，人员的不可替代性直接飙升，老板会在众多同事中更青睐你，升职加薪不是梦啊！
财务和数据分析结合可以分为财务报表分析和经营分析两种。其中财务报表分析居于三大报表进行分析，其主要指标有偿债能力分析、营运能力分析、增长能力分析等。业务经营分析包括收入变动分析、收入结构分析、变动原因分析等。
下面以属于业务经营分析的营销绩效分析为例，详细讲解到底应该如何进行财务分析。
先展示分析结果：
在进行分析之前，以下两点是必须明确的。
第一，明确分析目的。
目的就是分析统计营销人员的目标完成情况，并给出改进建议。
第二，搞清分析方向。
对于整体来说：需要分析目标完成进度、绩效同比和目标差异。
目标完成进度，即整体、分区域、分小组计算绩效指标完成情况。
绩效同比、目标差异，即将绩效指标完成情况与去年同期值、目标差异值做对比。
在分析完整体后，还需要下钻到个人，完成个人业绩分析。
落实到实操上就是：（以下使用工具FineBI）
目标完成进度
目标完成进度包括净销售额、回款净额完成进度，以及项目利润率每个指标的完成情况。
根据公式，添加仪表盘组件。
销售净额完成率=销售净额减K/销售净额-K-月目标
回款净额完成率=回款净额减K/回款净额-K-月目标
项目利润率=（实施回款-实施采购本月付款金额-实施成本（K））/实施回款
选择年月区间过滤组件，设置过滤月份「2020-01」和「2020-02」，则会显示 2020 前两个月的净销售额、回款净额完成进度，以及项目利润率。
由此得出结论：
2020年1-4月销售组织绩效情况如下：
净销售额完成当年进度的：22.24%
回款净额完成当年进度的：31.92%
项目利润率达：13.95%
加权计算小组/地区综合完成情况
综合完成情况需要综合考虑包括销售净额、回款净额和利润率在内的多个指标，因此，需要一个可以计算综合完成情况的指标，例如得分数据。
通过计算所得的销售任务、回款、项目利润率的权重，加权计算得到综合完成情况，即可对不同小组、个人、地区进行评价。
例如展示销售小组每个指标的得分情况和总加权得分情况，而点击对应销售小组，即可下钻到「销售个人」。
由此得出结论：
GAV、LEO、VIN、XIA小组 2020-01-2020-04 总得分较低，需要重点关注。
同理，对地区也进行综合完成情况计算。
由此得出结论：
2020-01-2020-04 京津区、上海区得分较低，需要优化改进。
注意，过滤组件对综合完成情况的数据同样有效，可以实现整体联动过滤。
绩效同比、目标差异
只看当年的数据自然是片面的，需要对比去年的数据，才能知道今年到底完成得怎么样。
依次点击每一个指标，即可查看年同比情况。
由此得出结论：
总体来看，四个月份的组织绩效完成情况相比2019年呈同比下降趋势。
销售完成率得分情况相对稍好，回款和利润情况不容乐观，需要催促回款，并控制项目成本。
在探究完不同维度的当前完成情况之后，还要研究每个月设定的基准值目标是否达到，可从区域、小组、个人以及月度时间四个维度查看。
由此得出结论：
LUY、GAV、LEO、VIN、XIA小组销售净额和回款净额完成率低于基准值60%，虽然BRAD小组完成率较高，但项目利润为负，需要确认原因
京津区三个值都低于基准线，需密切关注
四个月的项目利润率普遍低于基准值20%，需要着重关注项目成本和项目回款状况
最后，在大数据时代，数据分析人才紧缺，能将财务和数据分析结合的人员更是严重短缺。财务人员需要抓出这个岗位的需求，学习新的技能，提升自身的工作效率和产出价值。
或许有财务人因为数据分析的入门门槛太高、零基础小白的学习成本太高就放弃提升自己，摆烂在枯燥的数据处理过程中。但事实上，市面上存在着很多自助式的数据分析工具，比如FineBI，它的零代码和拖拽式，大大降低学习成本，帮助每个跟数据打交道的人都能快速掌握数据分析，轻轻松松完成数据可视化，真正让数据变成生产力。
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