【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据处理、财务报表、宏观思维、公司客户、研究公司、经营分析

【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到就职于德勤的数据分析师周婧博，她详解了会计行业数据分析师的工作内容、调研方法，拆解了成交额异常的归因分析逻辑，分享了工作中遇到的技术难点及应对方法，探讨了会计行业数据分析的发展趋势，为会计行业数据分析从业者提供了实用指引。

【主持人】大家好，今天我们邀请到了在世界四大会计师事务所之一工作的周婧博来参加我们的 CDA 持证专访。作为一名数据分析师，能给大家介绍一下你的工作内容吗？

【嘉宾】好的，大家好，我叫周婧博，我毕业于圣彼得堡国立大学，目前就职于德勤，任数据分析师。我的工作主要是研究公司特定时间段的经营发展趋势和异常情况，并提出合理的建议。

【主持人】做公司数据分析师，您一般会从哪些方面入手呢？

【嘉宾】一般会从宏观思维分类的角度出发，比如对于一家公司的经营现状，我会从财务、销售、运营、人力资源、产品等方面先进行调研，以便能够更好地了解公司的整体情况。比如说财务指标，它可能会包括营业收入、利润、现金流等，我们会对这些指标进行分析，初步了解公司现在的财务状况；市场指标，我们会研究这家公司的市场份额、客户结构、竞争对手等；产品指标，会对产品的销售额、质量问题、客户满意度等指标进行分析，然后综合评价公司的财务、市场地位、产品状况。通过这些，我们就可以全面了解公司的经营现状，制定合理的改进建议。

【主持人】不同行业的调研方法是相同的吗？会计行业有没有额外的研究方向呢？

【嘉宾】其实不同行业的调研方式并不是完全相同，但是它基本的分析流程是相似的，因为我们肯定要先收集整理数据，再对这些数据进行分析和模型的建立，得到最终的结论。对于会计行业来讲，我们主要关注的是会计核算、财务报表分析方面的研究，主要会结合一些会计准则和公司的实际情况对财务数据进行深入分析，以便为公司的决策提供可靠的信息和建议。现在会计行业一些新兴的研究领域也比较有意思，比如人工智能在会计行业的应用、财务报表大数据分析等，通过探索这些领域，我们可以为公司提供更加先进和高效的财务分析方法。

【主持人】假如本月成交额总体下降，数据异常，归因该如何分析呢？

【嘉宾】好的，这个问题其实是经常能遇到的。首先我们要从宏观和微观两个层面来考虑这个问题，宏观层面我们要考虑市场因素、政策因素、不可抗力因素等宏观因素对公司成交额的影响；微观层面我们就要考虑公司内部的因素，我们通常会将成交额拆开来看，比如成交额等于客单价乘以产品数，然后我们就可以分成两部分进行深入分析，同时我们还可以从销售团队的绩效、产品的分层结构、客户满意度等角度进行分析。

【主持人】为公司做建议时，您会参考哪些指标？

【嘉宾】在提出建议时，我们通常会结合公司所在的行业找到所谓的北极星指标，然后再参考人、货、场等其他多维度的指标进行分析。比如我们经常遇到的SaaS行业，我会先看公司每年的重要经营指标，比如销售额、订单量、续费率，找到下降异常的部分进行深入分析，具体是公司的哪一类产品销售额下降或者异常，是否与当年的市场行情、客户需求等客观因素有关，是否存在周期性；我们同时也可以研究一下竞争对手的经营状况是否与我们有同样的变化，对上述这些指标再进行详细分析后，基于分析结果给出建议。

【主持人】您在工作中技术工具上常常遇到什么难点呢？

【嘉宾】在工作中，我常常会遇到一些数据量比较庞大、数据不规整、信息杂乱、模型复杂等问题。为了克服这些难点，我会使用一些工具，比如Python、SQL、SPARSER等，对这些庞大的数据进行处理和分析；同时我也会加强自己的思维能力，通过不断学习、思考和实践提高自己的分析能力，因为数据分析重点要放在“分析”两个字上；我也会借鉴一些经验，从前辈的经验中吸取教训，避免重复犯错。当然，有个建议给到初次接触分析的小伙伴们，可以去读一读《金字塔原理》，结构化看待和拆解问题是数据经营分析的关键。

【主持人】面对甲方工作中您会遇到了哪些困难和挑战？您是如何克服这些困难的？

【嘉宾】因为我们是作为乙方，其实是比较难理解公司客户本身的数据是如何产生和加工的，所以前期就需要有大量的时间去针对数据上的问题与客户进行沟通和访谈，我们需要尽可能的去理解数据字段的含义、表和表之间的一些勾稽关系。其实有个小tips，在做分析之前，一定要搞清楚公司的数据逻辑、字段含义和作业方式。

【主持人】您认为会计行业的研究方向有哪些发展趋势？您认为未来会计行业的研究将会发生哪些变化？

【嘉宾】随着信息化程度的一个提升，作为乙方，能为甲方做的工作其实也逐渐增多，比如说数据分析、数据质量检查、 IT 审计等，围绕一些信息系统所展开的工作。可能未来会出现自主数据处理平台，就是把数据导进去，然后直接选择如何处理数据，我们就不需要编写一些比较复杂的代码去处理数据，同时对这些数据进行一些模块化、组合型的分析，同时进行可视化。我觉得这样的话我们可以减少一些数据处理的时间，争取把更多的时间放在分析问题上。

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