学习PowerBI,VBA,Python,哪个可以对财务工作更加有益？

作为一个曾经的财务从业者，身边不乏有500强外企的财务分析、互联网大厂的财务BP，据我所知，就财务分析工具而言，目前他们使用最多的还是EXCEL+PPT，真正需要财务从业人员掌握的 IT技术其实没那么多。

毕竟财务分析的核心工作内容是做预算、做报表、日常与业务部门的沟通会很多，所以对公司业务的理解、财务知识、沟通协调汇报、期望值管理等技能可能更重要，而工具方面EXCEL和PPT是必须的，其他工具更多的是锦上添花。

做财务分析而非做程序员，不需要去钻研各种IT技术，做报表开发。

但不得不说，对于大企业而言，随着数据的与日俱增，国家对数字经济的倡导，公司对数据资产的重视，一些公司也会要求财务人员学习一些IT技术，但也主要是跟数据分析有关的，因为财务分析的本质就是数据分析，毕竟财务数据也是数据的一种。

例如，我在互联网大厂做财务分析的朋友，最近跟我说她被要求学习SQL；而从我的观察来看：在未来，SQL和BI工具都将逐渐成为财务分析从业者必学的工具之一，至于VBA和Python，则并不一定。

原因在于：大数据时代，大企业一般都会建立自己的数据平台，融合业务部门「采购、生产、营销」的数据和职能部门「人力、财务」的数据以及外部合作伙伴「供应商、客户」的数据，还有资产数据、合同数据等等，往往需要建立数据仓库，而要利用数据库的数据，就得会数据库语言SQL，对数据进行抽取、加工和整理。

好比以前数据量不大的时候，用Excel就可以搞定，因为Excel本质上就是一个小型数据库，内嵌很多函数，如；Vlookup查询、求和求平均等等。只不过数据量大了之后，Excel就不好使了，毕竟几千行数据，Excel就卡的不行，更别说上万、十万行级别的数据，而SQL就可以轻松解决这些问题。

学会了SQL，你就可以完成大量数据的查询与整理工作。但表格类的数据往往不直观，人们更愿意看图形，因此就有了BI这种数据可视化工具，能够将数据做成非常漂亮的图形，来反映各种趋势、波动、总体分布等等。

因此，SQL和BI也是数据分析的核心技能。对于第一次接触数据分析的财务小伙伴，可能比较陌生，建议到网上找一些视频资源了解一下，毕竟跟自己未来的职业发展相关，提前了解一下，也能及时更新技能，有备无患，获得更多的职业机会。

多了解一些新知识，也能提高自己对行业发展的认知，少走弯路，领先一步。

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