2023-01-16
采访老师:
大家好,今天我们邀请到了在世界四大会计师事务所之一工作的周婧博来参加我们的CDA持证人专访。作为一名数据分析师,您能给大家介绍一下您的工作内容吗?
嘉宾:
我叫周婧博,圣彼得堡国立大学毕业,目前就职于德勤中国,任数据分析师。我的工作主要是研究公司的时间段经营发展趋势和异常情况,并提出建议。
采访老师:做公司数据分析时,您一般会从哪些方面入手?
嘉宾:我通常会从宏观思维分类的角度出发。例如,对于一家公司的经营现状,我会从财务、销售、运营、人力资源、产品等方面进行调研,以便更好地了解公司的整体情况。
采访老师:
对公司经营现状做调研,一般从哪几个方面入手呢?
嘉宾:
在做公司经营现状调研时,我们一般会从以下几个方面入手:
财务指标:我们会收集公司的财务数据,包括营业收入、利润、现金流等,并对这些指标进行分析,了解公司的财务状况。
市场指标:我们会收集公司的市场数据,包括市场份额、客户结构、竞争对手等,并对这些指标进行分析,了解公司的市场地位。
产品指标:我们会收集公司的产品数据,包括产品销售额、质量问题、客户满意度等,并对这些指标进行分析,了解公司的产品状况。
通过以上方面的分析,我们可以全面了解公司的经营现状,并制定合理的改进建议。
采访老师:
不同行业的调研方法是相同的吗?会计行业有没有额外的研究方向?
嘉宾:
不同行业的调研方法并不完全相同,但基本的分析流程是相似的。例如,我们都要收集和整理数据,进行分析和模型建立,并最终得出结论。
对于会计行业来说,我们需要特别关注会计核算和财务报表分析等方面的研究。我们要结合会计准则和公司实际情况,对财务数据进行深入的分析,以便为公司的决策提供可靠的信息和建议。我们也会关注会计行业的新兴研究领域,例如人工智能在会计领域的应用、财务报表大数据分析等。通过探索这些领域,我们可以为公司提供更为先进和高效的财务分析方法。
在我们的研究工作中,我们会使用各种工具和方法,例如统计学分析、机器学习模型建立等。通过这些工具和方法,我们可以对数据进行更为精细的分析,从而为公司的决策提供更有价值的信息和建议。我们也会通过与业界同行的交流,不断提升自己的技能和经验,为公司的发展做出更大的贡献。
采访老师:
假如本月成交额总体下降,数据异常归因,该如何分析呢?
嘉宾:
首先,我们要从宏观和微观两个层面来考虑这个问题。宏观层面,我们要考虑市场因素、政策因素、不可抗力因素等宏观因素对公司成交额的影响。微观层面,我们要考虑公司内部因素,可以将成交额拆开看,例如成交额=客单价*产品数,然后分成两部分进行深入分析,可以从销售团队的绩效、产品分层结构、客户满意度等角度分析。
采访老师:
为公司做建议时,您会参考哪些指标?
嘉宾:
在提出建议时,我会结合公司所在行业找到北极星指标,然后再参考人、货、场等其他多维度的指标。例如,如果是SaaS行业,我会考虑公司的整体经营状况,先看每年的重要经营指标,比如:销售额、订单量、续费率等,找到下降异常的部分进行深入分析,具体是公司的哪一类产品销售额下降或异常,是否与当年的市场行情、客户需求等客观因素有关,是否存在周期性,也可以研究下竞争对手等。我会对这些指标进行详细分析,并基于分析结果提出建议。
采访老师:
您在工作中常常遇到什么难点?又是怎样去克服的呢?
嘉宾:
在工作中,我常常会遇到数据量庞大、数据不规整、信息杂乱、模型复杂等问题。为了克服这些难点,我会使用工具,例如Python、SQL、SPSS、R等,更好地处理数据。我也会加强自己的思维能力,通过不断学习、思考和实践,提高自己的分析能力。同时,我也会借鉴经验,从前人的经验中吸取教训,避免重复错误。初次接触分析的小伙伴们可以去读一读《金字塔原理》,结构化看待和拆解问题是数据经营分析的关键。
主持人:
您在会计行业的数据分析工作中,遇到了哪些困难和挑战?您是如何克服这些困难的?
嘉宾:我们作为乙方,比较难的是理解客户公司的数据是如何产生和加工的,因此前期需要大量的时间针对数据问题与客户进行沟通访谈,我们需要尽可能的理解数据字段含义、表与表之间的勾稽关系等。客户的数据庞大而杂,需要通过大量的数据清洗才能得到我们想要的分析数据。小TIPS,在做分析之前,一定一定要搞清楚公司数据逻辑、字段含义、经营模式、作业方式。
主持人:
您认为会计行业的研究方向有哪些发展趋势?您认为未来会计行业的研究将会发生哪些变化?
嘉宾:
随着信息化程度的提升,作为乙方能为甲方公司做的工作也逐渐增多,比如数据分析、数据质量检查、IT审计等围绕信息系统展开工作。未来可能会出现自主数据处理平台,就是把数据导进去我们直接选择如何处理数据,并对数据进行模块组合型分析并呈现可视化图表,我们会减少数据处理的时间,争取把更多的时间放在分析上。
主持人:
您在工作中最常用的工具和方法是什么?您认为这些工具和方法在会计行业的研究中有何作用?
嘉宾:
我在工作中最常用的工具是Python、SQL、R、excel。这些工具可以用在大部分行业的数据分析中。当遇到量级较大的数据时,这些工具能够帮助我们节省数据处理的时间。数据分析常用到的方法以终为始、趋势法、对比法、异常点分析法、聚类分析等。
主持人:
您在工作中遇到过哪些有趣或有意义的经历?您从中学到了什么?您认为这些经历对您的专业发展有何影响?
嘉宾:我在数据分析工作中遇到特别有趣的事是实地考察公司,了解公司生产经营的各个环节,跟着公司的一线销售人员拜访客户,这样才能做到真正理解公司的数据,也更容易找到公司在经营上的问题并给出分析建议。在这个过程中,我能看到不同的行业作业方式和经营模式,对于我来说是知识的沉淀。
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