财务人员每天都要处理各种表格数据，制作各种统计分析报表，但苦于技能不够，又没有时间静下心来去看一本书，只能是临时有问题了，去网上搜搜相关的帮助，看些只言片语，看几分钟的免费视频，结果一年下来，还是对Excel感到陌生，还是很多技能没有掌握，还是加班加点地处理数据。因此，财务人员就更没有时间去学习新知识，没有时间去考证书，因为纷沓而来的各种表格，犹如一张大网，把自己罩得死死的，无法动身。
对于财务人员来说，如何快速提升自己的数据处理和分析的效率，如何快速掌握不可或缺的Excel实用技能、技巧，如何从烦琐的低效率工作中解脱出来，财务数据处理思路和处理工具，二者是并行存在的，缺一不可。有了正确的思路，能熟练运用工具，就能快速制作出有说服力的报告。
我从事Excel学习、培训和咨询工作有20余年，从当初早八晚五地规律上班作息，到现在全年无休地给企业做咨询，在实践中发现，现在很多企业对Excel的认识和应用似乎还停留在10年前的水平。自己也搞不清楚是Excel发展太快，还是人们在原地踏步？很多人经常会遇到这样的情况，明明是一个很简单的问题，只需一个VLOOKUP函数就可以解决，但是不会用，甚至明明看着有这个数据，就是取不出来。原因何在？
接下去从我自身的工作和使用EXCEL经验出发，和大家聊聊财务数据处理与分析精进之路。
一、设计科学规范的基础表单
科学规范的表单是数据管理的基础，更是高效地进行数据分析的基础。但是很多人设计的表单既没有逻辑也没有规范，导致无论是日常处理数据还是对数据进行统计分析，都非常低效（或者根本就没效率）和烦琐。即使是从财务软件中导出的数据，通常情况下也是无法直接进行计算分析的，需要先对其进行整理加工，制作成科学规范的表单。
1、每个表单都是一个具体的业务
企业管理的核心之一是数据管理，这就要求梳理好数据流程，设计好每个业务的基础表单。数据是具体业务的体现，因此每个表单都应该是一个业务数据，而不是将所有的业务数据都放在一个表单里。例如，某家生产企业的营销部要设计一套销售管理表单，应该如何设计这样的数据表单呢？
销售管理的本质就是企业产品销售数据的管理，这就至少需要弄明白以下几个问题：
1) 销售什么，即企业的产品管理表单，包括产品的一些基本属性（如产品编码、产品名称、规格型号、保本点、毛利率、定价、物料清单等），甚至涉及产品的生产周期、库存情况等，这些信息是很重要的。
2) 销售给谁，即客户管理，因此企业需要知道客户的一些基本信息，如客户名称、地址、联系人、银行账号、税号等信息，这样可以随时联系客户，无论是开发票还是催回款，都可以方便查阅相应的信息。
3) 开具发票，即发票管理，企业把产品卖给客户，需要给客户开发票，除非客户不需要发票（似乎是少数）。这样一方面完成了从销售到开票的过程，另一方面财务也可以根据开票情况进行财务处理（损益表上的收入确认），销售部也有案可循，并为后期的回款管理提供基础。
4) 回款情况，即回款管理，企业需要了解每笔订单的销售回款情况，例如何时回款，是否及时回款，是否延期回款，是否一直未付款，每个客户的应收账款情况如何。这些都需要有回款记录数据，再联合发票管理信息，才能做到应收账款一目了然，对客户价值进行评估，制定相应的信用政策。
5) 发货情况，即跟踪产品的发货和到货情况。发货是物流部和仓库的事情，但销售部必须给仓库下达出库单，明确给谁发货、发多少货、到货截止日期是哪天等。
6) 售后服务，即对已销售商品的售后维护，包括质量跟踪、维修情况等，这些数据对改进产品很有用，从客户那里获取这些信息，及时反馈给技术部，从而改进产品、升级产品、研发新产品，这是一个良性循环。
2、表单设计一定要有逻辑
表单设计一定要有逻辑，即数据管理的逻辑、数据流动的逻辑。
表单保存的是基本资料吗？其他表单是否引用了这些表单的数据？其他部门的表单要不要引用这个部门的数据？账务人员按照自己的习惯设计出表单，然而只有他自己知道怎样获取数据，如果要把这个表单发给其他人，对方能否实现快速、高效地获取数据？
任何一个表单的设计都要考虑上下游数据的流动问题。一个表单既承接上游表单的数据，也要汇入下游表单中。因此，企业的各种数据管理表单并不是孤立存在的，而是彼此关联的。那么，用什么字段来关联？用什么方式来关联？怎样关联才能实现数据的顺畅流动？
数据是企业的血液，如果流动不畅出现淤堵，企业就会出现问题，轻则效率下降，重则影响生产。例如，一批货本来应在3个月前就支付货款，但是已经过了3个月，等客户打电话来催才知道；本来供应商的货款已经全部支付完毕，订单已经关闭，结果又莫名其妙地下单支付了数十万元！这样的数据管理损失的就不仅仅是金钱了。
表单逻辑不仅仅是表单与表单之间数据流动的逻辑，也是表单内部各字段的逻辑。
例如，销售部确定销售产品，技术部给生产部下达产品物资清单(BOM)，生产部确定物料工费，采购部确定原材料采购计划，仓库确定是否收货等，这是一个企业正常经营活动的闭环，环环相扣，表表相接，如果逻辑乱了，后果可想而知。
即使是表单内部，也需要认真思考表单中需要哪些字段，哪些字段可以从上游表单中自动获取，哪些字段需要手工录入，哪些字段还需要为下游表单使用，每个字段之间的逻辑顺序是什么。这些都需要在设计表单结构时认真梳理和思考。
很多人以Word文档的思维（本质上是报告思维）来设计基础数据表单，结果生成了具有大量合并单元格的大而全的表格，这样会很麻烦。不是说绝对不能使用合并单元格，一些特殊的日报表记录表单（如生产部门的表单、品管部门的表单等）必须有这样的合并单元格存在，以方便、准确地记录和阅读数据，但即使是这样，也要考虑后续获取数据是否方便，是否能够被其他表单高效引用。
3、表单数据一定要规范
Excel是很“包容”的，虽然用户可以在单元格中输入任意数据，但是在企业的数据管理中必须保证每个单元格中数据的准确性和规范性。
例如，“2023.7.23”“23.7.23”“23.07.23”这种格式的日期数据不能直接用于计算。
又如，在名称中加入空格，让文字上下对齐，导致无法使用VLOOKUP函数获取数据。
好多企业就因为材料编码、客户编码等数据没有事先确定规范，所以编码非常不规范，导致在进行数据处理分析时出现了诸多问题。
4、设计基础表单前的思考
每次培训课上或平时咨询问题时都会看到五花八门、种类繁多、逻辑混乱、大而全的表格，每当此时，我就会问学生这样的问题：
l 为什么要这样设计表格？
l 这种表格的设计思路是什么？
l 表格的设计逻辑是什么？
l 要利用这个表格做什么工作？
l 日常维护数据方便吗？
l 能很快地做出需要的各种统计分析报表吗？
l 能快速提取需要的数据并将各表格自动化关联吗？
如果回答是“否”，为什么还要这样设计表格呢？
由习惯造成的想当然，导致很多本来很简单的问题，变得越发复杂，如果重新梳理和整理，又需要花费很多时间。数据规范管理是企业最基础的底层设计，而很多企业往往忽略了这个最关键的一环，希望一步到位，直接上信息化ERP，结果正如一个学生所说的那样：垃圾进去，垃圾出来。
二、掌握财务人员必需的Excel工具
无论是从一个表单中获取需要的数据，或者从几个表单中提取需要的数据生成一张汇总统计表，或者引入另外一个表单中，还是将多个表单数据合并，制作各种统计分析报告，都不能也不应该通过手工筛选、复制、粘贴（让人叹息的是，这些手工操作在实际工作中普遍存在），而应该利用相应的工具自动完成，如Excel基本函数、数据透视表、PowerQuery等，这些工具是任何一个财务人员必须掌握和熟练应用的。
1、掌握常用的数据处理技巧
日常数据处理包括排序、筛选、复制、粘贴等，可以使用一些常用的Excel工具高效解决，而不是手工处理。即使使用这些工具，也要讲究方法，才能发挥最大的效率且不容易出错。
例如，排序很简单，要对数据区域按某列进行排序，只需单击该列的任一单元格，再单击功能区的排序按钮即可。
再如，要从客户列中获取不重复的客户名单，很多人使用高级筛选功能筛选不重复项，其实，Excel提供了一个删除重复值的按钮，直接单击这个按钮即可。
Excel还有一些非常实用的技巧（快捷键），适当掌握一些技巧可以提高数据处理效率。例如，可以联合使用Ctrl+G组合键和Ctrl+Enter组合键快速填充空白单元格；使用Ctrl+E组合键快速从某列提取并填充符合内在规则的数据；使用Alt+;组合键定位可见单元格等。
这些常用工具和技巧会在以前的基础课程中结合实际案例都进行过详细介绍。
2、掌握常用的10个函数
在实际工作中，常用的函数并不多，不需要学会几十个上百个函数的使用方法，也没必要，因为有些函数在实际工作中很少用到，甚至根本用不到。
例如，财务工作中基本用不上这些所谓的财务函数(PMT、PRICE、SLN、DDB)，不要认为Excel中的财务函数就是用来做企业财务工作的。在财务管理中，更频繁的工作是合并数据、处理数据、查找引用数据、制作统计分析报表、制作财务经营分析报告等，这些工作就是反复使用查找函数(VLOOKUP、INDEX、MATCH、INDIRECT、OFFSET)、逻辑判断函数(IF、IFERROR、ISERROR)、分类汇总函数(COUNTIF、COUNTIFS、SUMIF、SUMIFS、SUMPRODUCT)等，而不是使用Excel函数分类中的“财务函数”。
例如，Excel中提供了大量的数学函数和三角函数，但实际工作中，除了少数几个函数如SUM、SUMIF、SUMIFS、ABS、INT、ROUND外，其他的函数可能很少用得上。
例如，在分析上半年的经营情况时，是不会用SIN函数画出正弦曲线来展示企业在曲折前进的。
要学习和掌握的函数并不多，能熟练运用、灵活运用即可。
3、掌握必会工具数据透视表
可以说，数据透视表是数据分析的利器，它的出现将人们从手动获取数据、汇总计算分析中解放出来，通过拖动字段瞬间就能得到各种统计分析报表。
大部分人都会使用数据透视表，但也要明白，数据透视表不仅可以使用一个表格数据进行透视分析，而且可以将多个工作表数据合并进行透视分析，还可以使用文本文件数据、数据库数据进行透视分析。此外，数据透视表不仅可以进行合计计算，而且可以进行组合计算、百分比计算、累计计算等，还可以在数据透视表中插入公式做更多的计算。因此，学会数据透视表的基本操作还不够，还要了解和掌握数据透视表在数据分析中的实用技能。
4、掌握数据合并转换工具PowerQuery
对数据分析来说，经常需要对大量工作表进行合并，对数据进行快速整理和加工，制作一键刷新的数据合并和数据分析模型。此时，Power Query工具和Power Pivot工具就是不二选择了，也许有人还不清楚这两个工具是“何方神圣”，但了解并学会使用后，就会发现函数和VBA似乎变得没有那么好用了。
例如，有十多个文件夹，每个文件夹中有数十个Excel工作簿，每个工作簿中有数十个工作表，怎样将这些工作簿的数据进行合并呢？Power Query工具可以解决这个问题。
5、掌握数据分析可视化工具
数据分析可视化是数据分析的最终展示形式，正所谓一图抵万言，用图表说话。相信每个人都会制作柱形图、折线图、饼图，但是数据分析结果不只是柱形图、折线图、饼图能展现清楚的，因为图表反映的不是数字层面的信息，而是数字背后隐藏的信息。
例如，两年销售额增长了30%，此时需要层层剖析，这样的增长是哪个产品带来的，是哪个地区带来的，是哪些客户带来的，图表会直观地显示这些信息。
数据分析可视化的常用工具有Excel图表、Tableau、Power BI等，其中Excel图表是基础。尽管制作深度的数据分析图表有点烦琐，但可以随时切换数据分析角度，转换分析逻辑，在这一点上Excel图表展示出了它的灵活性和包容性。
三、培养Excel应用的逻辑思路
无论函数、VBA、Python、PowerQuery、Power BI、Tableau等的本质是逻辑思路，即数据管理的逻辑思路、解决问题的逻辑思路、函数公式的逻辑思路。
1、表单设计中数据管理的逻辑思路
正如前面所说，表单设计是数据管理的基础，也是企业管理的基础。没有科学规范的数据管理表单，就谈不上高效管理。
在设计每个表单之前，都要思考：
1) 这个表单是干什么的（本业务）？
2) 这个表单会引用谁（上游业务）？
3) 这个表单会被谁引用（下游业务）？
4) 对这个表单数据能否快速进行分析（管理决策）？
当厘清逻辑思路后，才能开始表单的具体设计。即使是这样，在设计表单的过程中也需要不断地调整基础表单结构，需要了解上游表单是否能满足基础表单要求，进而反馈给上游，提出上游表单的修改建议。
2、函数公式中数据计算的逻辑思路
函数公式是Excel的核心。很多人所谓的“会用”函数，也仅仅是会套用函数公式而已，并没有从原理上、逻辑上了解函数，没有学会从表格中寻找解决问题的逻辑思路。
例如，几乎所有人都会用VLOOKUP函数，但是，如果基础表单的列顺序或列位置发生变化，应如何解决取数位置的自动调整？有人说，改改公式就行了。如果不觉得麻烦，这样也行。
其实先有函数，才有公式，是利用函数来创建公式，公式也只有在具体表格中才有意义，离开了表格的公式也就失去了生命力，但其隐含的逻辑思路却可以借鉴到其他应用场景中。例如，能否快速输入具有多个判断分支、多个条件的嵌套IF函数公式？这里一直在强调逻辑思路的重要性。
3、数据分析中企业管理的逻辑思路
数据管理有其缜密的逻辑思路，数据分析也有其缜密的逻辑思路。使用工具处理分析数据时，如果能够找出正确的逻辑思路，用一个简单的函数就能完成，并不一定要做一个庞大的数组公式，还要花时间编代码、调试、修改。
数据分析与使用场景有关。很多人对数据分析的认识停留在计算、汇总数据，或者按产品、类别、项目、月份进行合计，这不是分析，仅仅是初级计算而已。
有些人会使用数据透视表分析数据，从不同角度进行组合计算，生成一张张报表，然后得到每个产品的销售额是多少，每个月是多少，每个客户是多少等。这也不是数据分析，而是汇总。
站在不同角度，处在不同场景，认识数据、了解数据、体验数据，会得到不同的结论、不同的结果。
数据分析最终要为经营提供决策依据。数据分析的目的不仅仅是收集数据、计算数据，更是如何从数据中发现潜在问题，哪怕是蛛丝马迹的问题。
下面看一个分析报告。12月份销售额远远高于10月份，但12月份的毛利却略高于10月份，这是因为12月份做了很有力度的促销，单从这种数字差异还看不出什么。再看产品的销售分布以及产品去库存情况，发现促销力度最大的是一些库龄高于4～7个月的产品，这就是数据分析。
数据分析也不仅仅是从数据中寻找已经存在的或者即将出现的问题，而是需要重点分析这些问题的原因及严重程度：发生在什么时间？发生在什么地方？严重程度如何？未来可能会朝什么方向发展？可控程度如何？更重要的是，当面对这些问题时如何解决或者预防。这就是决策，也是数据分析的最终目标。
数据分析是各种工具的综合应用，但工具总归是工具而已，更重要的是善于发现问题、分析问题，这不仅要求熟练运用各种工具，还要有数据分析的逻辑思路，更要了解业务。
四、构建数据自动化管理和分析模板
想要实现真正的高效，必须建立一键刷新的数据自动化管理和数据分析模板，而不是手工收集数据。
首先要规范基础表单，每个岗位、每个节点的表单各居其位、各司其职，既互不干扰，又相互关联。
根据实际需要，把常用的、固定格式的报表做成自动化的，不管是使用函数公式、VBA还是使用PowerQuery，遵循的原则就是：简单高效！函数能解决的，不需要使用VBA；VBA能解决的，不需要使用Python；Power Query能解决的，不需要再写VBA代码。
1、设计数据自动化管理模板
所谓数据自动化管理模板，不是在单元格中手工输入数据，更不是每个表单彼此独立存在，而是数据的采集和维护自动化，表单之间的数据流动自动化，避免手工操作引起的数据混乱、错误，甚至数据卡顿和丢失。
对于一些小型的数据表单，如员工花名册、考勤表，使用Excel函数公式就可以了。对于一些典型的表单系统，如销售管理表单、BOM计算表单、生产管理表单，最好使用VBA，因为此时的数据管理不仅要求准确地进行数据采集和保存，还要求数据能够快速准确地传递，快速响应各环节和各节点的需求。
2、设计数据自动化分析模板
如果每月都做一次相同步骤的操作，做相同格式的分析报告，不同的仅仅是数据变化而已，此时就需要从这样烦琐的重复劳动中解脱出来，建立一键刷新的数据自动化分析模板。
例如，现在有保存在文件夹中的数个工作簿，用于存储每月的销售月报，每个工作簿中又有数十个工作表，用于存储每个门店的月销售数据。
现在的任务是：
1) 截至本月，公司各门店的盈亏分布如何？多少家亏损，多少家盈利？
2) 在过去的几个月里，重点门店的盈亏情况是如何变化的？
3) 盈利和亏损的原因是什么？
数据量大且分散在各工作簿中，同时工作簿还会增加，分析的维度也不少，此时，必须想办法建立一键刷新的数据自动化分析模板。针对这个案例，使用Power Query和Power Pivot就可以解决。
在建立数据自动化分析模板时，要用到的技能并不多。但是，设计数据自动化分析模板同样需要缜密的逻辑思路，然后把这些任务通过工具变为可见。
例如，一个很重要的客户，要求将目前的信用期限从10天延长至20天，并要求提供最优惠的8.5折的折扣，如果能满足要求，可以增加20%的采购量。作为销售经理，他要考虑的问题是能够扩大销售、获得更多的提成，他会斟酌后答应客户的要求。但从财务的角度分析，客户的这个要求能得到满足吗？如果答应了这样的条件，会不会在未来的某个月出现资金短缺？如果出现了资金短缺，是否要提前筹资？既然要筹资，是否会产生更多的资金成本，导致提高了产品的销售成本？这些问题需要财务部仔细考虑和测算，那么，怎么测算？如何根据现有的几个表格数据建立一个能够调节各主要销售指标的动态模板？
再如，材料成本是产品成本中占比最大的成分，如何降低采购成本是采购部和财务部需要一起考虑的问题。作为财务部，能否给采购部提供一套模板能够随时测算产品成本，在保证产品毛利的情况下能够获得更多与供应商谈判的筹码？