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前不久 ， 小秘書的郵箱收到了一封來自學員“help me”的郵件 ， 他需要編制未來十年公司的固定資產預算 ， 關鍵預測節點是新增固定資產的增量和現存固定的折舊 ， 并且需要從不同的角度分析費用數據 。
后來跟學員詳細聊了一下 ， 發現即使是邏輯簡單的場景 ， 當遇到數據量大的情況時 ， Excel很難去進行運算了 ， 可能剛打開就出現not responding的彈窗 。
根據學員反饋的信息 ， 我們聯合老師梳理出他的痛點 ， 主要體現在：
數據量大 。該公司的固定資產有1400多項（還不包括預算增加的固定資產） ， 如果出具未來10年逐月的預算 ， 那么數據矩陣就是1400（項）*10（年）*12（月）=16.8萬的數據量 。如果再區分折舊費用、累計折舊和固定資產凈值等報表項目 ， 數據量就再乘3倍=50.4萬 。在這個量級的數據下 ， 要改一個小公式就要緩存很久了 ， 慢和卡是必然的 。計算公式復雜 。由于固定資產都是在不同的時間采購進來的 ， 特別是預算新增的固定資產 ， 需要從購進次月開始折舊 。折舊參數（折舊年限、殘值率、折舊方法）和折舊進度等不同 ， 導致固定資產折舊的公式略復雜 。對于Excel來說 ， 又增加了性能壓力 。統計分析視角多 。對于上述數據的分析視角 ， 可能存在的有按年、按月、按固定資產類別、按成本中心、按費用歸屬（主營成本、銷售費用、管理費用）等 。每個視角都要通過數據透視表或者vlookup等公式拉出來 ， 數據源一變 ， 這些公式就要重新檢查 ， 非常耗時間 。數據追溯難 。所謂數據反查 ， 其實也是分析的問題 ， 只不過一個是從明細數據匯總到統計視角 ， 一個是從統計視角追溯到明細數據 。在Excel來說 ， 不存在逆向的追溯 ， 只能靠肉眼查看每一個數據背后的公式來分析 。
針對上述學員出現的問題 ， 老師給出了詳細的解答 ， 認為最快的方法就是通過技術工具去處理海量的業務數據 。
那要怎樣做呢？我們一起來看財務數據分析常用的五步法！
1
理解需求
分析數據源 ， 梳理核心邏輯
在做分析前 ， 我們必須采集到財務分析源頭數據 ， 它可能是一些業務數據（比如銷售明細）或財務數據（比如總賬憑證） ， 這里 ， 我們將固定資產卡片作為源頭 。
對于每一項固定資產 ， 我們需要計算他在未來10年每個月的折舊金額、累計折舊金額、固定資產原值金額 ?？墒褂萌缦逻壿嫞?br /> 每月折舊=購置金額/使用期限/12（限制條件：新增固定資產次月折舊；已提足折舊的不再折舊）累計折舊=期初累計折舊+本月折舊固定資產原值=購置金額（限制條件：新增固定資產在購置當月開始計量）
2
建立模型
配置表單
固定資產卡片與固定資產預算數據之間是一對多的關系：一項固定資產對應10年的折舊、累計折舊、資產原值數據 ， 因此 ， 我們建立模型如下：
第一張表用于存放固定資產卡片中的數據第二張表用于存放計算后的預算數據
3
建立算法
算法這步 ， 我們使用Python中的Pandas模塊 ， 按照第一步梳理的邏輯 ， 根據固定資產卡片數據計算未來10年的預算數據 ， 實現代碼如下：
上傳數據
驗證計算結果
通過Excel上傳存量固定資產數據（實務中 ， 我們也可以通過數據接口工具等將數據直接注入數據表）
制作分析報表
分析報表的視角完全可以由我們自己決定 ， 比如
（1）按期間：
而且還能從使用者的視角上看：
系統通過接口實時更新存量固定資產數據
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