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推荐书单:数据分析看懂财报是做到高层必备的能力

推荐书单:数据分析看懂财报是做到高层必备的能力

作者: Stacy的职场成长指南 | 来源:发表于2017-08-06 16:12 被阅读92次

    以前我是个看到数字就头晕的姑娘——我的数学不好,逻辑也不好,这就意味着我记不住数字代表的意义,也看不到数据背后的联系。

    所幸人的潜能真的是无限的,在我工作的大概第二个年头,就被夸过擅长分析数据,能够深挖数据背后的意义。

    这大概要得益于公司对数据的重视和日常工作中对人的磨炼吧。

    我司是个以数据和系统见长的公司,在听财务同事培训的时候了解到,我们公司的很多数据做到了非常之细,每一项都罗列得非常清楚。据说这在业内是遥遥领先的,很多公司做不到。

    这难道也是项难得的能力吗?

    其实是因为这样细分的数据在公司管理层把握管理运营的时候,能够做到按不同细分类目去提升指标,减少成本,从而提高公司的整体经营水平。

    所以,如果想要在未来能够有比较好的发展,做到更高的层级,无论做的工作是否和财务有关,都需要在初中级阶段就要维扎稳打,学会数据分析,最好还能看懂繁杂的财务报表。

    我没什么特别大,诸如想要自己创业的大梦想,我的目标很简单,就是做到高级的职业经理人,那对我而言,能够看懂数据,了解财务报表,总归是未来某一天将要面对的事情,所以这件事现在我就已经开始做了。

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    在这里推荐两本我看完觉得不错的书,适合初级入门的小白。(专业数据分析/财会人员莫取笑我~)

    一本叫作《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》,另一本叫作《一本书读懂财务报表:财务报表分析从入门到精通》。

    第一本买了许久没看,看的时候非常惊艳,后悔没有早点看。书中以刚毕业加入公司做数据分析工作的同学为视角,代入了许多商业经营中会实际遇到的案例。

    这类数据分析的书编写得如果稍微复杂一些,就很容易看不下去,对于作者而言是个挑战。但是这本故事性比较强,另外还有两位同学会在做任务中提出不同的考虑方面,所以就会一点点吸引着你继续阅读下去。

    书中虽然也有一些专业术语,但是代入在案例中,就减轻了许多阅读的负担,讲解比较详细。而且因为是彩色版的,对应的数据也会比较容易看。

    这本书的领域是零售业,周末的“快问快答”活动有人问到了零售业的相关问题,我想起来了这本书,做了推荐。

    如果你在这个领域,更需要掌握一些数据分析的知识,因为零售业全是关于细节的,而细节不免要涉及数据,所谓retail is about detail。

    如果你想要培养自己的数据分析意识,不妨从这本开始,相信会有很多启发。

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    另一本财务报表这本也不错。我虽然买过不少阅读财报的书,但是这本是第一本扎扎实实从头到尾看完的,也许是因为比较简单易读。

    当然也有可能是因为这本书是kindle unlimited,亚马逊kindle会员包月服务里可以借阅的书,所以一口气读完了。所谓书非借而不能读也。

    插一句,强烈推荐入手kindle,电子墨水屏护眼。我从11年开始就在美亚买了一个kindle keyboard,看书比在手机上,ipad上要舒服很多,看一天眼睛都不会难受;后来中国推出了新的,我之前的有些慢了偶尔有小问题,就买了一个当时配置最高的voyage。后出的oasis更小巧塞包里衣服口袋里,碎片时间、差旅阅读很方便。我个人觉得最基础的kindle就可以,不用买高配的,除非像我这种kindle脑残粉。

    再就是,有kindle的同学强烈推荐办一个这个包年会员,我当时办的两年150多元,可借阅的书越来越多了,基本我心愿单里一半的书都可以借阅。一次可以同时借阅10本,而且借阅的书我问了客服也支持笔记导出。

    回到这本书上来,当时想要找财报方面的书,发现这本可以借阅,人气排名也靠前,就借了看看。

    这本书确实讲得很浅,又很细致,非常适合小白看的第一本财报方面的书。章节编排合理,从概念开始,到如何根据财务报表看懂公司的经营能力、盈利能力等等。

    刚开始看,看一会儿就觉得好费脑,头会疼,就歇会儿,就这样断断续续坚持看。量也不大,我是每天通勤时看,大概两周不到就看完了。

    看完整本书,对财报有了一个初步的认识,不像以前虽然记下了一些公式,但是还是不够理解,所以常常会遗忘。这次看到一半的时候,公司正好有财务的培训,我再次听的时候发现以前听不大明白的地方能够跟得上了,所以觉得还是很有用的。

    接下来打算再接再厉,趁热打铁进行主题阅读,再把之前买的财报的书看完,这样应该就初步入门了。

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    好啦~ 数据分析、看懂财报的这两本对我有较大帮助的书推荐给你们了,剩下的就是扎扎实实阅读了。

    之前我也写过一些数据分析的文章,可以回翻看看。曾经提到过很重要的一点就是:看数据,但是不要做数据的奴隶。

    为什么呢?因为数据其实在很多方面都具有欺骗性,如果唯数据论,会将我们从一个极端,推向到另外一个极端。

    下一篇我会写写数据欺骗性的一个具体案例,很短,但是相信会有启发性。

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