1.明确分析目的
（1）明确分析目标（3-5个具体目标）
（2）规划分析维度和指标体系
（3）设计预期的可视化图表类型
2.数据获取与整理
（1）公开渠道获取数据、或获取内部数据
（2）将数据整理成规范的Excel表格（大数据量级需要用SQL进行数据处理）
（3）查看数据格式及记录
3.数据处理与建模
（1）power query
- 使用Power BI导入财务数据
- 进行数据清洗：处理缺失值、统一数据格式、检查数据逻辑
- 进行数据转换：计算同比增长率、环比增长率等
（2）power Pivot单表处理
- 创建日期表，建立时间维度等维度表
- 创建计算列
- 写DAX公式，创建度量值
（3）power Pivot建模
- 建立数据表间的关系
4.数据可视化
（1）单表处理
- 创建可视化图表（雷达图、矩阵、热力图、仪表盘等）
- 选择图表数据（x轴、Y轴字段）
- 设置图表格式（美化）：
清晰的标题说明分析内容
合适的颜色配色方案
必要的数据标签
（2）单页布局
- 切片器、图表交互、统一配色、书签等
页面1：财务概览（核心KPI卡片图+趋势图）
页面2：深度分析（多维度图表展示）
页面3：对比分析（同比/行业对比）+ 结论建议
（3）多页布局
- 封面页（添加报表标题、公司Logo、分析日期等信息）、页面导航器等
5.分析报告撰写
（1）结合可视化图表进行说明，撰写报告
（2）撰写完整的财务分析报告，包含：
1.公司基本情况介绍
2.财务数据分析过程
3.主要发现和结论
4.财务风险提示
5.投资建议或改进建议
6.项目总结与反思
#数据分析 #财务分析 #数据分析步骤
（1）明确分析目标（3-5个具体目标）
（2）规划分析维度和指标体系
（3）设计预期的可视化图表类型
2.数据获取与整理
（1）公开渠道获取数据、或获取内部数据
（2）将数据整理成规范的Excel表格（大数据量级需要用SQL进行数据处理）
（3）查看数据格式及记录
3.数据处理与建模
（1）power query
- 使用Power BI导入财务数据
- 进行数据清洗：处理缺失值、统一数据格式、检查数据逻辑
- 进行数据转换：计算同比增长率、环比增长率等
（2）power Pivot单表处理
- 创建日期表，建立时间维度等维度表
- 创建计算列
- 写DAX公式，创建度量值
（3）power Pivot建模
- 建立数据表间的关系
4.数据可视化
（1）单表处理
- 创建可视化图表（雷达图、矩阵、热力图、仪表盘等）
- 选择图表数据（x轴、Y轴字段）
- 设置图表格式（美化）：
清晰的标题说明分析内容
合适的颜色配色方案
必要的数据标签
（2）单页布局
- 切片器、图表交互、统一配色、书签等
页面1：财务概览（核心KPI卡片图+趋势图）
页面2：深度分析（多维度图表展示）
页面3：对比分析（同比/行业对比）+ 结论建议
（3）多页布局
- 封面页（添加报表标题、公司Logo、分析日期等信息）、页面导航器等
5.分析报告撰写
（1）结合可视化图表进行说明，撰写报告
（2）撰写完整的财务分析报告，包含：
1.公司基本情况介绍
2.财务数据分析过程
3.主要发现和结论
4.财务风险提示
5.投资建议或改进建议
6.项目总结与反思
#数据分析 #财务分析 #数据分析步骤
