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課程背景

隨著信息化、人工智能大潮的來襲，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作者面臨著被淘汰的危機(jī)，人工智能雖大大減少了財(cái)務(wù)核算的工作量，但越來越豐富的財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)仍需要通過財(cái)務(wù)人員的洞察與分析，為公司的經(jīng)營決策增值。

縱觀當(dāng)前企業(yè)的財(cái)務(wù)部門，盡管通過ERP的多年建設(shè)，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中化并大大改善了數(shù)據(jù)質(zhì)量，但多數(shù)財(cái)務(wù)人員對(duì)數(shù)據(jù)處理的技能還停留在很基本的Excel函數(shù)應(yīng)用，學(xué)習(xí)的方法或是從資深前輩身上傳承，或自主查看書籍學(xué)習(xí)，造成所學(xué)的多是零碎的小技能，和不成體系的數(shù)據(jù)處理思路，不僅未能實(shí)現(xiàn)日常工作的自動(dòng)化，還因數(shù)據(jù)架構(gòu)的混亂造成效率和準(zhǔn)確率的降低。

財(cái)務(wù)人員要在大數(shù)據(jù)浪潮中保持自身的優(yōu)勢，必須拓展對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的商業(yè)洞察能力，以及數(shù)據(jù)分析和可視化方面的專業(yè)技能。

講師是國內(nèi)最早一批學(xué)習(xí)并將Power Pivot和Power Query應(yīng)用到財(cái)務(wù)領(lǐng)域的實(shí)踐者，在財(cái)務(wù)部門近10年的工作中，一直致力于協(xié)助財(cái)務(wù)人員建立成熟的數(shù)據(jù)處理思路和技巧，通過高級(jí)Excel建模、Power BI的應(yīng)用，協(xié)助部門實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)架構(gòu)的重整和優(yōu)化，建立自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理流程，和分析洞察的可視化。

培訓(xùn)對(duì)象

致力于部門轉(zhuǎn)型的財(cái)務(wù)中高級(jí)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(jí)財(cái)務(wù)人員

課程收益

將對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性和方向有更深入的理解，掌握可落地的轉(zhuǎn)型推進(jìn)步驟

應(yīng)用Power BI為財(cái)務(wù)價(jià)值賦能

學(xué)習(xí)經(jīng)營分析的實(shí)戰(zhàn)思路，應(yīng)用Power BI提升分析效率

課程大綱

第一模塊 、轉(zhuǎn)變思維模式——財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型迫在眉睫

來自人工智能的威脅

80%的財(cái)務(wù)工作存在自動(dòng)化機(jī)會(huì)

真實(shí)案例：RPA機(jī)器人及實(shí)用案例

來自非財(cái)務(wù)人員的威脅

時(shí)間與價(jià)值金字塔

復(fù)合型財(cái)務(wù)人才的要求

真實(shí)案例：月度財(cái)務(wù)分析報(bào)告從2天到10分鐘的飛躍

來自老板價(jià)值提升的要求

財(cái)務(wù)價(jià)值的局限：精準(zhǔn)的不準(zhǔn)確

價(jià)值型財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)的“價(jià)值“是什么？

互動(dòng)：什么才是財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)追求的價(jià)值提升？

第二模塊、學(xué)習(xí)數(shù)字化工具——站在巨人肩膀上

盤點(diǎn)“表哥表姐”做表中的各種“坑”

低級(jí)坑：從數(shù)據(jù)到報(bào)表無法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，數(shù)據(jù)更新后，整份報(bào)表要重做一遍

中級(jí)坑

跨表公式，無法聯(lián)動(dòng)，不能發(fā)送給他人使用

公式嵌套復(fù)雜，不易理解，無法交接他人

偏好大寬表，數(shù)據(jù)量一大，加載速度變慢，經(jīng)常死機(jī)

高級(jí)坑

IT做好的工具，財(cái)務(wù)不懂維護(hù)；

只會(huì)使用Excel，遇到其他數(shù)據(jù)源（數(shù)據(jù)庫、txt等）就只能靠IT

你學(xué)了個(gè)假Excel

什么才是Excel中的表？

你打開過Power Query編輯器嗎？

公式越長表示Excel水平越高？

徹底消滅VLOOKUP

財(cái)務(wù)人員也能建立數(shù)據(jù)模型

從Excel到Power BI

互動(dòng)：Power BI 還是Python？

財(cái)務(wù)人員應(yīng)該掌握的基本技能

正確的表結(jié)構(gòu)

高效的表清洗能力

多個(gè)表的快速合并

跨表格的數(shù)據(jù)對(duì)比

實(shí)操演練：以上每個(gè)技能點(diǎn)的實(shí)戰(zhàn)操作

財(cái)務(wù)人員的數(shù)據(jù)建模

構(gòu)建表與關(guān)系

理解維度與事實(shí)

構(gòu)建星型模型

從數(shù)據(jù)演化數(shù)據(jù)

案例：構(gòu)建智能化的、可交互的財(cái)務(wù)指標(biāo)多維時(shí)間對(duì)比分析

構(gòu)建日期表

同環(huán)比

YTD/QTD/MTD

滾動(dòng)區(qū)間計(jì)算

不同金額單位下的動(dòng)態(tài)展示

數(shù)據(jù)可視化五步走

理解場景

選擇圖表：常用的四種圖形和商業(yè)圖表的三種類型

消除雜亂：圖表展示的基本規(guī)范

引導(dǎo)聚焦

案例：常見的劣質(zhì)圖表

案例：時(shí)間縮寫、坐標(biāo)軸、度量值、對(duì)比、時(shí)間跨度、數(shù)據(jù)口徑等6大方面的可視化標(biāo)準(zhǔn)

案例：7種應(yīng)避免的裝飾性元素

案例：6種簡潔圖表的tips

案例：顏色在引導(dǎo)聚焦中的應(yīng)用

第三模塊、企業(yè)實(shí)踐——敏捷型預(yù)算管理模型案例分享

預(yù)算管理如何實(shí)現(xiàn)全流程自動(dòng)化？

Excel與Power BI的完美融合

實(shí)操演練：展示基于Excel和Power BI的預(yù)算管理模型，全自動(dòng)實(shí)現(xiàn)預(yù)算的全流程：預(yù)算模板設(shè)計(jì)、多預(yù)算版本合并、預(yù)算下放、實(shí)際數(shù)據(jù)自動(dòng)上傳、實(shí)際與預(yù)算動(dòng)態(tài)分析對(duì)比、可視化的預(yù)算分析結(jié)果。

尹老師

工作經(jīng)驗(yàn)

曾就職于阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，IBM、華為等知名大型企業(yè)，現(xiàn)任某大型知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)首席架構(gòu)師，

負(fù)責(zé)PaaS平臺(tái)、大數(shù)據(jù)、人工智能研發(fā)。

華為任職：

2010年5月至2013年5月在華為任大數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理，負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的前期調(diào)研、方案設(shè)計(jì)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、項(xiàng)目實(shí)施與落地、內(nèi)訓(xùn)師、企業(yè)培訓(xùn)講師。阿里任職：

2007年9月至2010年5月在阿里任數(shù)據(jù)智能部門經(jīng)理，負(fù)責(zé)阿里數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)、數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)、數(shù)據(jù)挖掘與分析、數(shù)據(jù)人才培訓(xùn)、內(nèi)部培訓(xùn)、人工智能AI技術(shù)實(shí)施與落地。

曾經(jīng)培訓(xùn)或咨詢過的部分客戶

阿里巴巴、華為、百度、中國移動(dòng)、中國聯(lián)通、中國電信、中國人民銀行、中國工商銀行、中國銀聯(lián)、中國農(nóng)業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、花旗銀行、招商銀行、中國平安、民生銀行、中國航天、中國石油、中國石化、中國電力、西安電信十所、RedHat（中國）、中電28所、北京中電普華、中國石油東方地球物理公司、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、北航、貴州大學(xué)、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)、桂林電子科技大學(xué)、阿爾卡特-朗訊、廣發(fā)銀行廣、中航國際、北京民生銀行、北京立達(dá)資本、

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在線報(bào)名：Power BI在經(jīng)營分析中的高級(jí)應(yīng)用(上海)