澳门百家乐官网 (中国）有限公司官网

課程背景

　　在大數據時代技術改進使得管理這門看似復雜的學科變得簡單和實用，更為重要的意義在于使管理者的“知其然”環節從經驗主義的定性分析，進化成數據定量分析。如何在激烈動蕩的市場競爭中，制定和執行正確的企業經營目標，全面提升企業領導群體戰略、決策能力和風險能力以及公司盈利能力已經成為決定企業能否立于不敗之地的關鍵。

課程收益

　　【建立體系】領會運營報表體系建立方法和應用企業現有數據解決實際管理問題的思路和方法

　　【案例訓練】通過經典實戰個案，掌握大數據時代管理的數據應用工具技能提升方法

　　【企業提升】找到最適合的使用的數據管理工具，提升數據管理的功能和技巧

　　【實操落地】全面深入的了解運營分析等實用技術和高級運用，解決運營工作中的實際問題和操作

課程對象

　　◆總經理、財務總監

　　◆總經理、財務總監

　　◆財務專員、會計

　　◆財務分析崗位相關人員

課程大綱

想了解最新詳細課程大綱及資料，點擊網頁左側的在線咨詢圖標，與在線老師交流

　　隨著金融行業的不斷發展和數字化轉型，金融數據分析師成為了越來越受歡迎的職業。那么，什么是金融數據分析師呢？金融數據分析師就是通過對金融數據的分析和解讀，為企業和個人提供有效的投資決策、風險管理和財務建議。那么，這項工作究竟包括哪些內容呢？

　　一、數據收集和處理

　　金融數據分析師的工作核心是要搜集和處理各種相關金融信息，例如股票、債券、基金等等。通常金融數據分析師需要收集媒體、政府或者公司發布的數據，并且進一步進行深度挖掘和整理。同時，他們也會借助一些數據管理軟件，將數據進行分類、算差異、非線性組合，從而形成一個完整的數據體系。

　　二、數據分析和解讀

　　針對收集和處理到的數據，金融數據分析師需要進行定量、定性分析，以及建立相應的模型，尋找數據中隱含的規律。通過分析，金融數據分析師可以給出投資建議、風險識別和評估報告，也可以對市場行情和經濟形勢進行基于數據的趨勢分析。

　　三、制定財務策略

　　金融數據分析師不僅需要分析數據，還要根據數據制定出財務策略。這些策略可以是針對企業的財務運營、資產配置、風險管理以及投資收益等方面。金融數據分析師主要的任務就是為公司或個人提供最佳的財務策略和建議。

　　四、風險管理和預測

　　金融數據分析師需要對搜集到的數據進行風險評估和預測，幫助企業和個人制定出更加合理、更加安全的投資方案。通過對歷史、現在和未來的趨勢進行分析和預測，金融分析師能夠制定出一系列買進建議、賣出建議和持有建議，并提供有效的風險控制手段。

　　那么，金融數據分析師在職場上有哪些優勢呢？首先，金融數據分析師可以處理大量數據并找到其中隱藏的規律，并為企業和個人提供更好的投資策略。其次，金融數據分析師可以預測市場的走勢，提供及時、有益的建議，可以幫助企業和個人做出更好的投資決策。最后，金融數據分析師與眾多金融從業者合作，可以加深對金融市場的認識，拓寬自己的職業發展道路。

　　總之，金融數據分析師是一個富有前景的職業，隨著大數據技術的不斷成熟和金融科技的不斷進步，金融數據分析師的重要性會越來越明顯。尤其是在數字化轉型的浪潮中，金融數據分析師人才將更加稀缺，也將迎來更加廣闊的職場前景。

　　金融分析師和數據分析師的區別在于工作內容不同，金融分析師主要是往金融方向發展，例如理財規劃師，基金公司研究員，證券公司做行業研究等，數據分析師主要是進行數據分析，跟概率論與統計有關。

　　目前大家比較熟悉的金融數據分析師就是cfa，這是一個全球性的證書，起源于美國。美國注冊金融分析師協會成立于1963年，由總部位于美國弗吉尼亞州的非營利組織投資管理和研究協會管理。注冊金融分析師認證是全球公認的金融分析領域的標準，不僅用來衡量金融分析師的業務能力，也能夠考察他們的是否誠信。這一協會有10萬會員，在世界各地有數百個會員協會和分支機構。其宗旨是通過追求完美和誠信，以及建立和保持最高標準來促進全球投資行業的利益。

　　點擊即可免費領取CFA備考資料包> >

　　金融分析師和數據分析師考哪個比較好

　　說到分析，就不得不談數學了。所有與分析相關的專業和職業都與數學相關。如果你擅長數字和分析，可以考慮從事金融分析師或數據分析師。

　　金融分析師

　　金融分析師利用財務數據發現趨勢和預測未來，幫助雇主和客戶做出最佳投資決策。企業依靠他們來決定何時買入或賣出特定證券。在某些情況下，企業還會使用金融分析師撰寫的報告來決定是否出售整個業務。

　　數據分析師

　　數據分析師的角色類似。主要區別在于數據分析師分析的數據可能與投資決策有關，也可能與投資決策無關。

　　最終，任何可用于做出業務決策的數據都可能屬于數據分析師的工作范圍。換句話說，數據分析師不像金融分析師那樣專注于金融市場，但他們的通用性會更強一些。

　　通常，這兩個角色都需要高級計算機技能。即使你不是相關專業的畢業生，也需要有計算機相關的知識背景。

　　最后我們還為大家準備了附加驚喜????特邀請高頓研究院的老師傾力打造了《CFA金融分析師3天實戰營》，本次課程匯集了CFA金融思維、金融知識體系深度剖析、專業投資分析思路與估值策略、金融知識配套資料等內容。

　　點擊下方圖片??????即可免費報名聽課，立即解鎖Get金融英語詞匯手冊、金融英語課程、CFA練習題等更多禮包！助力大家攻破CFA考試難題，成功上岸！

數據量化分析師怎么學習？速戳了解！量化是指利用數學、統計學和計算機科學的方法來分析和預測金融市場的一種方法。它通過建立數學模型，利用歷史數據和相關信息來預測未來市場走勢，以及評估投資組合的風險和回報。

數據量化分析師怎么學習？

目前量化領域對標的最具權威性的證書是CQF，所以大家可以直接學習CQF課程，里面已經包含了量化分析的內容，CQF課程設置如下：

CQF的課程內容一共有三個階段，分別是前導課、必修課、選修課的學習：

（一）入門選修課

金融，數學和Python三種可選的入門課程，主要是幫助基礎較差的考試由淺入深的學習量化金融的基礎知識。

（二）知識模塊

CQF的主體知識包括6個模塊和高級選修課，分別是：

1.正課：

模塊1——量化金融的構建基塊

模塊2——定量風險與回報

模塊3——股票和貨幣

模塊4——數據科學與機器學習Ⅰ

模塊5——數據科學與機器學習Ⅱ

模塊6——固定收益和信貸

（三）高級選修課

在完成正課之后，學員要選擇兩門選修課參加考試，這是CQF協會要求的。

備考資料ue_arc_bkzl
請在下面紅色框內輸入分類名稱arc_bkzl_nameCQF

量化分析師相關崗位

1、量化交易員

無論是證券公司、期貨公司還是私募基金對交易員的要求都相對較高，因為交易直接和資金掛鉤，量化研究也好、基本面分析也罷，最終都要落實到交易上，因此，量化交易這一個環節顯得尤為的重要。

2、量化分析師/研究員

證券公司的量化研究以權益類和固收類為主，比如股票的多因子模型的研究，固定收益類資產投研模型的研究等等，這些職位要求對國內金融市場背景相對熟悉，并且對大類資產配置，風險模型等金融基礎知識具備扎實的基礎。

同時因為需要大量的數據分析，對編程能力具有一定的要求，主流以python為主。閱讀和理解金融領域的外文文獻和實現相關的模型也是重要的技能之一，因此英語和將論文模型實現也是必備技能。

3、量化開發工程師

相對于量化研究和交易員，量化開發需要了解更多的和編程相關的內容，也需要學習更多的軟件開發的工具，比如版本管理git，數據庫SQL，Linux操作系統等等，如果是從事算法交易開發還需要扎實的數學基礎知識，量化開發日常的工作主要是支持交易員的日常交易的需求，實現交易的策略和算法，開發交易Quant使用的交易工具等等。

相對于量化研究，量化開發和量化交易聯系的更為緊密，因為Quants需要開發人員提供交易工具，包括算法的實現、策略執行過程中問題的處理，交易數據統計等等，而量化研究人員更多的面對客戶提供具有價值的研究報告。

財務報表分析，是通過將財務報表中列示的數據通過比對或是指標計算來揭示企業存在的問題和風險。想要計算財務指標并不難，分析的難點在于真正理解報表中數據的含義。

我們先拋開那些看似復雜又多樣的財務指標，回歸到財務報表本身的數據來源。財務報表的數據來源于會計憑證，而會計憑證是將企業經營數據轉化為財務數據的結果，這個轉化過程就是會計核算，需要遵循一個非常簡單的邏輯規則，就是“有借必有貸，借貸必相等”。

借貸代表進出和收付，從中可以看出經濟業務的流動，這種在規則下的運轉構成了財務報表的基礎，也是分析財務報表的關鍵核心。

會計核算的方法：

復式記賬法在企業經營過程中，任何經濟活動都會引起資金的增減或是財務的收支變動，這時就需要一種方法將這些變動記錄下來，復式記賬就是將這種業務引起的變動在兩個或兩個以上相互聯系的賬戶中進行登記的方法。復式記賬法可以細分為借貸記賬法、增減記賬法、收付記賬法，目前財務通用的是借貸記賬法。復式記賬法有兩個需要關注的地方：第一是它如實記錄了經營活動所引發的變動，并且這種記錄是遵循一定規律的;第二是記錄一定是在相互聯系的賬戶中，有借必有貸，這種聯系構成了資產與權益的平衡關系，而這種平衡會直接體現在財務報表中。經濟業務活動都具有雙重性，也就是業務的發生、資金的流動，必然會引起兩個或兩個以上賬戶或會計科目的變動，企業為客戶提供商品或服務，導致主營業務收入增加，同時也會引起銀行存款或應收賬款增加，這取決于企業是否進行賒銷;銷售的同時需要進行成本結轉，會導致庫存商品減少、主營業務成本增加。通過復式記賬法，財務人員可以很清楚地看到每一項經濟業務的來龍去脈，將所引起的賬戶及會計科目的變動關聯起來，也有助于檢查記錄的完整性和準確性。

賬戶及會計科目的連鎖變動在財務報表中的平衡體現就是兩個恒等式：資產=負債+所有者權益收入-成本費用=利潤這兩個恒等式就是“有借必有貸、借貸必相等”這句話在財務報表中的體現。經濟業務會引起一項資產的增加和一項資產的減少，例如用現金購買固定資產;也會引起一項資產的增加和一項負債的增加，例如企業向銀行貸款;還會引起一項資產的增加和權益的增加，例如股東利用現金或資產增資;收入的增加會帶來利潤的增加，成本費用的增加會壓縮利潤空間。如果違背有借必有貸的規律，財務報表的恒等式就變得不再平衡，可以通過試算平衡來發現記賬錯誤，也可以通過財務報表分析來查找問題。我們之所以可以通過財務報表分析來發現企業的問題和風險，正是由于復式記賬法讓賬戶和會計科目之間產生的關聯，如果賬戶和科目之間無法聯系，所有數據都是獨立的，那么分析也就無從談起了。

通過恒等式和關聯性

進行財務報表分析

進行財務報表分析，首先是為了查看企業經營中是否存在問題，其次是通過分析來判斷企業是否存在財務造假的情況，這些都必須通過經營業務引起的一系列賬戶和會計科目變動來發現。企業利潤表的收入增加會帶來利潤增加，如果是現銷，資產負債表中的貨幣資金也會隨之增加，如果是賒銷，應收賬款會增加，同時客戶回款的資金會體現在現金流量表的經營活動產生的現金流量中。

賒銷會讓收入與現金的轉化之間產生周期，這就需要計算應收賬款周轉天數，如果這個周轉期過長，收入的大幅增長帶來應收上漲，同時企業需要支付更多的成本，但客戶卻遲遲無法回款，企業為了支付采購成本就會產生資金壓力。資金壓力迫使企業尋找外部的資金來源，這時企業可能會申請銀行貸款，負債增加導致企業的資產負債率上漲，利息支付讓企業的成本費用增加、利潤下降，現金流量表中籌資產生的現金流增加，因為定期還本付息的壓力會增加企業的風險。企業的研發支出需要大量的資金投入，未來能夠為企業帶來經濟流入的部分會進行資本化處理，增加企業的無形資產，剩余部分會進行費用化，增加成本費用、減少利潤。通過上面這些業務活動引發的財務報表數據變化，我們可以清晰的看到一項經濟活動必然會引起多個科目的變化，所以在進行財務分析時，不能緊緊考慮某一個變動，而是需要將變動關聯起來。

所有的會計科目都不是獨立存在的，而是能夠形成一個關系網，財務報表中的各種指標就是從關系網中產生的，財務報表分析也是在關系網中進行的。所以當一個科目的變動所引發的其他科目變動出現偏差，或者沒有帶來其他科目變動的時候，就存在財務造假的可能性。賒銷會讓收入增加，同時應收賬款增加，應收賬款經過一定的周轉期最終會變成貨幣資金，資產負債表的貨幣資金和現金流量表中的經營活動現金流會增加。但應收賬款長時間沒有轉為資金，甚至計提壞賬讓應收賬款減少，這種異常現象就會讓人懷疑收入是否存在財務造假的可能性。或者應收賬款雖然按期轉換為資金，但成本卻沒有增加、庫存也沒有減少，這也預示著收入的確認存在問題。假如企業虛增收入的同時也虛增了貨幣資金，因為是虛增，銀行賬戶中沒辦法憑空增加這些存款，所以企業需要想辦法虛增成本或費用來消耗這部分憑空捏造的資金，例如增加營銷支出，將這部分資金消耗，對外營造出一種企業經營狀況良好的假象。企業尋找外部資金來源，可以選擇銀行貸款，也可能選擇向其他企業借款，借款會讓資產負債率增加，影響外部對于企業風險的評價。如果是關聯企業的借款，可能由借款轉變為投資，這樣就會引起財務報表數據的扭曲，影響分析和判斷。

在研發支出問題上，如果企業想要更高的利潤，就可以將所有或者大部分支出進行資本化，增加企業的資產，同時利潤會出現高估情況。未來虛增的無形資產并不會為企業帶來收益，但是企業卻需要承擔無形資產攤銷，相當于將本期的成本費用人為遞延到以后期間，影響財務指標的計算和分析。通過會計科目和科目之間、報表和報表之間數據的關聯性，我們可以查找出數據中隱藏的問題，剔除虛假和扭曲的部分，還原企業真實狀況。

財務報表分析的局限性

首先財務數據可能因為人為干擾出現扭曲現象，如果不進行數據修正，計算的財務指標會出現偏差，嚴重影響財務分析的質量。資產中存在未來無法提供收益的固定資產和無形資產、虛高的商譽、爛尾的在建工程、虛增或無法收回的應收賬款、實質為借款的長期股權投資，如果不將這些數據進行矯正，虛增的資產會讓人對企業經營進行樂觀估計，影響決策。財務數據是經濟業務發生之后才進行記錄，而且記賬、出具財務報表都需要時間，造成財務報表存在一定的滯后性，如果只單純分析報表上的歷史數據，分析能夠提供的價值就非常有限。

一般財務會在月初5-8號進行結賬，然后出具財務報表，如果需要進行合并報表的處理，結賬后出具報表可能額外需要1-2天時間，然后拿到報表再進行分析，還需要1-2天時間，這樣提供財務分析報告的時間就是10號以后了，這時再提供針對上個月數據的分析，對業務的支持作用并不大。財務報表反映的是時點或者某一時間段的數據，相對靜態，想要進行更好的分析，需要有一定歷史數據的積累，讓靜態的數據變得動起來，能夠看到數據變化的軌跡，并且將這種變化規律延續來預測未來一段時間財務狀況，這樣就可以避免數據滯后和靜態帶來的弊端，讓分析發揮更大的作用。財務報表分析因為分析對象本身就具有局限性，僅僅是對財務數據進行分析，減少了財務數據與業務的關聯性，分析出來的結果可能因為過于專業和局限，往往很難被非財務人員所理解，也很難發揮原本的業務支持作用。所以分析不能僅僅將視野局限在財務數據上，需要更多的結合財務與業務，將數據與業務活動相結合，讓財務分析向經營分析進化，發揮更大的價值。

“有借必有貸，借貸必相等”，這句話是基礎會計中講到的，是一個最樸素最簡單的定律，在日常工作中經常會被遺忘，但卻體現在財務工作的細節之中。會計核算和財務報表都是按照這個簡單的原則進行的，這個規則要求我們需要帶有關聯性的、全面的看待財務數據，而不是在某一個科目或是數字上糾結。同時想要提升財務分析的價值，就不能將目光局限在財務數據的表面，需要理解數據之間隱藏的邏輯，并且將這種邏輯與業務聯系起來，站在全新的角度重新審視數據，發現和挖掘深層的問題，發揮財務的決策支持作用。結語：財務報表分析最重要的就是把握數據之間的關聯性，這就要求我們需要在腦海中搭建會計科目之間的網絡，這樣才能在看到某一科目的變動時，馬上聯想到可能發生的其他變動，這樣才能找到問題，而不是單純的計算和羅列幾個財務指標，避免財務報表分析形式化。

　　在當前經濟環境下，企業財務管理和數據分析已經成為企業管理中不可或缺的一部分。為了幫助企業提升財務管理和數據分析能力，本文將介紹一些實戰技能提升課程，包括Excel財務分析模型搭建、PowerBI數據分析高階應用、中高管非財沙盤——理性經營與決策沙盤模擬課程、管理者數據能力訓練工作坊、決策者的財務課程、中層管理者的財務思考力行動學習課程、非財務經理的財務課程(2天)(極致體驗)、房地產建筑業增值稅及全價值鏈稅務風險控制與低稅負經營、高新技術企業稅務實操與風險規避全攻略以及審計溝通與訪談技巧等。

　　首先，Excel財務分析模型搭建是企業財務管理中必不可少的一項技能。通過學習Excel財務分析模型搭建課程，學員可以掌握如何使用Excel進行財務報表分析、預算編制、成本控制等方面的工作，從而提升企業的財務管理水平。

　　其次，PowerBI數據分析高階應用也是企業數據分析中的重要技能之一。通過學習PowerBI數據分析高階應用課程，學員可以掌握如何使用PowerBI進行數據清洗、數據建模、數據可視化等方面的工作，從而提升企業的數據分析能力。

　　第三，中高管非財沙盤——理性經營與決策沙盤模擬課程可以幫助企業中高層管理人員提升理性經營和決策能力。通過模擬企業經營過程，學員可以深入了解企業運營中的各種問題和挑戰，并通過分析和決策來解決這些問題，從而提高企業的管理水平和競爭力。

　　第四，管理者數據能力訓練工作坊可以幫助企業管理者提升數據管理能力。通過實際案例分析和實踐操作，學員可以掌握如何收集、整理、分析和管理數據的方法和技術，從而更好地支持企業的決策和管理。

　　第五，決策者的財務課程可以幫助企業決策者提升財務素養。通過學習財務知識和技能，決策者可以更好地了解企業的財務狀況和經營情況，從而做出更加明智和理性的決策。

　　第六，中層管理者的財務思考力行動學習課程可以幫助中層管理者提升財務思考力和行動能力。通過實際案例分析和實踐操作，學員可以掌握如何運用財務知識和技能來解決實際問題和管理挑戰，從而提升自己的管理水平和績效。

　　第七，非財務經理的財務課程(2天)(極致體驗)可以幫助非財務經理快速掌握基本的財務知識和技能。通過兩天的集中學習和實踐操作，學員可以了解財務報表分析、預算編制、成本控制等方面的基本概念和方法，從而更好地支持企業的財務管理工作。

　　第八，房地產建筑業增值稅及全價值鏈稅務風險控制與低稅負經營課程可以幫助房地產建筑業企業了解增值稅政策和稅務風險管理的方法。通過學習課程內容，企業可以掌握如何合理規劃稅務結構和降低稅負的技巧和方法，從而提高企業的競爭力和盈利能力。

　　第九，高新技術企業稅務實操與風險規避全攻略可以幫助高新技術企業了解稅務政策和稅務風險規避的方法。通過學習課程內容，企業可以掌握如何合理規劃稅務結構和降低稅負的技巧和方法，從而提高企業的競爭力和盈利能力。

　　最后，審計溝通與訪談技巧可以幫助企業管理者提高審計溝通能力和訪談技巧。通過學習課程內容，學員可以了解審計溝通的基本概念和方法，掌握如何進行有效的訪談和溝通的技巧和方法，從而提高企業的管理水平和績效。

　　CMA美國注冊管理會計師，在國際管理會計領域有著極高的含金量和知名度，由于報考門檻低，近年來吸引了不少跨專業人士報考，因為考試內容多且雜，會計網為廣大考生整理了第六章知識點數據分析的相關內容。

　　CMA知識點之數據分析

　　一、商業智能BI

　　相關概念：

　　（1）大數據通常被用來分析大型數據集的模式和趨勢，體現了重大的機遇和挑戰；

　　（2）容量、多樣性、速度、準確性；

　　（3）結構化數據和非結構化數據。

　　二、數據挖掘

　　概念：

　　數據挖掘是使用分析工具，在大量數據中進行查詢，尋找數據間的意外關系，數據挖掘從不同的角度分析企業收集的數據，發掘出關聯和規律，歸納出有用的信息，幫助企業提高經營業績。

　　結構化查詢語言：

　　（1）選擇（select)；

　　（2）從哪里選(from)；

　　（3）篩選條件(where)。

　　三、分析工具

　　描述性、診斷性、預測性和規范性數據分析：

　　（1）描述性分析提供描述實體的事件和運行的信息，側重于使用各種摘要類型來度量來描述數據；

　　（2）診斷性分析提供描述實體的事件和運行的信息，側重于使用各種摘要類型來度量來描述數據；

　　（3）預測性分析了解為什么會發生某些事情，然后創建一個模型來預測未來可能發生的事情。

　　規范性數據分析和預測性數據分析可以共同作用，以確定在未來的機會或問題中應采取的行動。

　　四、線性回歸模型

　　回歸分析法只利用數據統計原理，對大量統計數據進行數學處理，并確定因變量與某些自變量的相關關系，建立一個相關性較好的回歸方程，并加以外推用于預測今后的因變量的變化的分析方法。

　　五、探索性數據分析

　　使用可視化或圖形化的工具以及定量方法來發現數據中的規律識別和提取重要變量，查找數據集中的異常數據測試有關數據的假設和問題，深入了解數據集。

　　六、模擬（仿真模型）

　　在現實情況下，很多變量的信息不容易獲得，因此為了模擬實際情況輸入變量進行隨機取值，而不是對變量進行約束性的假設，這種分析方法叫做仿真模型。