如何在财务工作中使用数据分析~
来源：科象教育
数据探索是基于数据样本，对数据进行解释性的分析工作。
当然数据价值不全都深藏于数据之中，并非必须通过复杂的算法才能进行挖掘，一些情况下，以基础的统计学知识与工具也足以发现规律，获得洞见。数据分析探索具体包括以下三个方面↓↓↓
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描述性统计
财务人员可以从集中趋势、离散趋势、分布形态三个方面对数据特征进行刻画，例如：在计算公司资金周转率时，会选择一定时期内的销售收入净额与平均资产总额（资产总额年初数与年末数的平均值）来计算，以衡量销售水平与资产投资规模之间的匹配情况。
推断性统计
财务人员通常无法收集到针对某一业务的所有数据，难以对该项业务的运营情况展开分析，推断性统计方法则能够有效的解决这一问题。推断性统计通过抽取样本进行测量，并可以根据获得的样本数据对所研究对象的总体特征进行推断。该方法能够帮助财务人员利用样本数据来推断总体特征。企业财务人员可以利用假设检验的方法分析企业不良资产产生的原因。
相关性统计
相关性分析研究是两个或两个以上随机变量之间相关关系的统计分析方法，主要包括绘制相关图表和计算相关系数。例如，财务人员可以利用pearson相关系数判断总资产周转率、净资产收益率、流动资产周转率等多种财务指标对公司财务风险的影响方向与影响程度，以基于公司的实际经营状况及时防范和控制财务风险。
算法是指:一切经过明确定义的计算过程，其将某个或者某组值作为输入内容，并产生某个或者某组值作为输出结果，其既包含一系列解决问题的清晰指令，也包含决定各项清晰指令背后的逻辑规则与方法。算法可以从数据中“学习”或对数据集中进行“拟合”，不同算法对应着企业不同的信息要求，数据算法是数据价值链中的核心环节，面向业务需求，对采集、清洗后的数据由浅入深进行价值挖掘，发挥数据作用，赋能企业财务数字化转型。常见算法包括：
回归算法
每一件事情的发生都有一定的因果关系，回归的过程即是由因溯果的过程，最终得到因果关系。回归算法一般应用于预测分析，如果财务人员通过今年的利润额，采用线性回归分析得出利润额与时间的关系模型，从而可以预测明年第一季度的利润额。常见的回归算法包括线性回归算法和非线性回归算法。
分类算法是人类认知事物最基本的方法，人类通过对复杂事物进行分类，寻找规律，并根据每个类别的特征快速识别每个具体事物，降低被分析问题的复杂程度，从而简化问题。常见的分类算法包括KNN算法、Logistic回归算法、决策树算法、BP神经网络算法等。
聚类和分类都是把多个分散的事物归集为不同类别，但聚类目标只是把相似的东西聚到一起，并不需要明确的类别信息。常见的聚类算法包括K-MEANS聚类算法、均值漂移聚类算法等。
间序列算法
时间序列算法分析能在特定时间里对某区域进行连续观测形成图像，并分析其变化过程和发展模式。常见的时间序列模型有四种，包括AR模型（自回归模型）、MA模型（移动平均模型）、ARMA模型（自回归移动平均模型）和ARIMA模型（自回归差分移动平均模型）。
关联规则分析也称为购物篮分析，是通过机器学习的方式寻找数据相关的关联性并对数据进行转换，帮助企业通过销售找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长。常见的关联规则算法包括：Apriori算法、EP-Tree算法、Eclat算法及灰色关联法等。