隨著信息化、人工智能大潮的來襲，傳統財務工作者面臨著被淘汰的危機，人工智能雖大大減少了財務核算的工作量，但越來越豐富的財務和業(yè)務數據仍需要通過財務人員的洞察與分析，為公司的經營決策增值。
縱觀當前企業(yè)的財務部門，盡管通過ERP的多年建設，已經實現數據集中化并大大改善了數據質量，但多數財務人員對數據處理的技能還停留在很基本的Excel函數應用，學習的方法或是從資深前輩身上傳承，或自主查看書籍學習，造成所學的多是零碎的小技能，和不成體系的數據處理思路，不僅未能實現日常工作的自動化，還因數據架構的混亂造成效率和準確率的降低。財務人員要在大數據浪潮中保持自身的優(yōu)勢，必須拓展對業(yè)務數據的商業(yè)洞察能力，以及數據分析和可視化方面的專業(yè)技能。
講師是國內最早一批學習并將Power Pivot和Power Query應用到財務領域的實踐者，在財務部門近10年的工作中，一直致力于協助財務人員建立成熟的數據處理思路和技巧，通過高級Excel建模、Power BI的應用，協助部門實現數據架構的重整和優(yōu)化，建立自動化數據處理流程，和財務分析的可視化。
通過本課程的學習，各級財務人員將分別收獲：
● 財務高級管理者：將對財務數字化轉型的必要性和方向有更深入的理解，掌握可落地的轉型推進步驟，并明確學習Power BI可以為部門和基層員工帶來的價值賦能
● 財務中層經理：將學習財務分析的基本思路，掌握Excel日常應用的錯誤操作，從而在未來工作中引導基層員工從標準數據源構建開始，提升數據操作效率，并支持基層員工順利向Power BI進階
● 財務基層員工：將掌握Excel的三大原則，徹底改變以單元格為基礎的錯誤、低效的Excel處理思路，馬上應用到日常工作效率的提升中；手把手學習Power BI的操作步驟，實現從Excel到Power BI的進階升級，并能在兩者之間自由轉換，滿足日常工作需求
☆講師具有近10年財務中高層管理經驗，深切理解財務工作的痛點，實戰(zhàn)案例豐富，極易引起共鳴
☆全程Power BI和Excel的實戰(zhàn)演練，通過案例練習，手把手教會學員掌握核心技巧
☆豐富的錯誤案例展示，糾錯方法，結合現場學員日常工作中的痛點解析，使學員充分牢固掌握課堂所學知識
致力于部門轉型的財務中高級管理者，所有以Excel為主要分析工具、苦于效率無法提升的各級財務人員
第一講：財務轉型走向何方？
一、財務轉型迫在眉睫：轉型的動力來自于實現理想、解決痛點
1．財務的理想
2．財務的痛點
工具：from insight to impact（CGMA）
二、財務轉型的方向
1．財務自動化的五個階段
1）手工記賬
2）會計電算化
3）ERP時代
4）財務共享時代
5）財務數字化時代
2．商務職能BI的三階段
1）IT to end user
2）Analyst to end user
3）Everyone
3．財務轉型的方向：利用工具，釋放低價值的時間，賦能高價值工作
4．轉型中對財務人員數字化能力的要求
1）用數據表準確反映業(yè)務現實的能力
2）數據標準的識別能力
3）非標準數據的快速處理能力
4）基于業(yè)務洞察的分析能力
5）分析結果的可視化展現能力
三、財務轉型的實現路徑
1．轉型三部曲
1）第一步：拓展視野、升級工具
2）第二部：培養(yǎng)種子、提升技能
3）第三步：提高標準、人才梯隊
2．財務部門的組織架構隨轉型而升級
工具：階層型金字塔結構、分離型金字塔結構、數字化五邊形結構（CGMA）
第二講：Power BI如何賦能財務轉型？
一、初識Power BI
視頻：微軟宣傳片
網頁展示：Power BI不同版本和安裝說明
二、Power BI三寶
1．Power Query
2．Power Pivot
3．Power View
現場展示：使用Power BI快速完成財務分析
三、Power BI和Excel的關系
1．學習Power BI要從正確使用Excel開始
2．正確識別Excel表格：報告型表格、模型型表格、數據源型表格
3．正確識別哪些表格適合從Excel轉至Power BI應用
4．Power BI不是個可視化工具：與PPT、Tableau對比
四、財務人員的學習體系
1．數據分析四步驟：獲取數據、清洗數據、分析數據、展示數據
2．Excel、Power BI和Python的學習和價值對比
3．Power BI應用中可能遇到的困難
1）軟硬件問題
2）數據源問題
3）與公司層BI工具的協同問題
4）與非使用Power BI的其他部門的協同問題
5）員工學習動力和支持的問題
第三講：“Power BI三寶”之一 —— Power Query
一、從“表”開展：學做正確的表
1．表才是財務分析的最小單位
互動練習：將業(yè)務現實轉化為表結構
2．表的優(yōu)勢：和區(qū)域的差別
互動問答：表的識別
3．標準表的基本要求
實操練習：非標準錄入的識別和糾正
二、Power Query是高效的非標準表清洗方法
1．Excel本身的清洗方法：函數和VBA
2．Power Query清洗數據的基本步驟
實操練習：跟隨老師按步驟清洗一個非標準表格
個人演練：自行完成一個非標準表格的清洗并導出
3．Power Query的高階功能
1）多表合并、多文件合并
2）高級編輯器
3）類爬蟲功能
操作展示：利用Power Query從網上批量下載上市公司年報
第四講：“Power BI三寶”之二 —— Power Pivot
一、數據透視表1.0
1．數據透視表是Excel實現自動化的必備工具
2．Excel使用的第一原則——全自動化
實操案例：使用基本數據透視表制作一個簡單的管理儀表盤
二、數據透視表2.0
1．為什么不建議使用Vlookup函數
案例演示：Vlookup的替代函數解決方案
2．Excel使用的第二原則：DRY原則
3．使用Excel實現多表連接建模
實操展示：Power Pivot在Excel中的應用
4．使用Power BI實現多表連接建模
實操展示：Power Pivot在Power BI中的應用
個人演練：完成案例數據的導入和多表關聯建模
第五講：“Power BI三寶”之三 —— Power View
一、可視化的基本原則
1．左右腦原則、極簡化原則
2．主要圖表的應用場景：柱狀圖、條形圖、餅圖、瀑布圖…
二、基于Excel的可視化
1．Excel使用的第三原則：MV分離原則
2．Excel分析和可視化的限制
實操展示：對案例企業(yè)進行銷售和利潤動因分析
三、基于Power BI的分析及可視化
1．從Excel到Power BI的可視化思路演變
2．搭建基于Power BI的管理儀表盤
實操聯系：重現案例公司銷售和利潤動因分析，及全自動儀表盤展示
四、應對復雜的可視化展示需求
1．比率計算
2．同比、環(huán)比計算
3．更換貨幣單位
4．更換分析時間維度
5．最大最小統計、排序展示
6．KPI展示
課程收尾：
1．回顧課程
2．答疑解惑
3．合影道別
