书名：从Excel到Power BI：财务报表数据分析
ISBN：978-7-115-59081-7
本书由人民邮电出版社发行数字版。版权所有，侵权必究。
您购买的人民邮电出版社电子书仅供您个人使用，未经授权，不得以任何方式复制和传播本书内容。
我们愿意相信读者具有这样的良知和觉悟，与我们共同保护知识产权。
如果购买者有侵权行为，我们可能对该用户实施包括但不限于关闭该帐号等维权措施，并可能追究法律责任。
著 BI使徒工作室 雷 元
责任编辑 郭 媛
人民邮电出版社出版发行 北京市丰台区成寿寺路11号
邮编 100164 电子邮件 315@ptpress.com.cn
网址 http://www.ptpress.com.cn
读者服务热线：(010)81055410
反盗版热线：(010)81055315
读者服务：
微信扫码关注【异步社区】微信公众号，回复“e59081”获取本书配套资源以及异步社区15天VIP会员卡，近千本电子书免费畅读。
本书循序渐进地分别讲解 Power BI 与 Excel的数据分析特点及其在财务报表分析中的应用，手把手教读者从零基础入门到快速学会用合适的工具进行财务报表分析。
本书共19章，主要介绍在使用统一云端数据集的基础上，使用者如何根据自身需求进行分析，并提供在 Power BI 与 Excel前端工具间切换的数据解决方案。此外，本书也涵盖财务报表的基础知识、指标介绍以及美国市场财务报表的特点，以帮助使用者更全面地将财务报表自助分析技术与业务知识结合起来，从而提升精准投资决策的技能。
本书案例丰富，数据真实，理论联系实践，实战性强，适合投资者、证券分析师及企业管理者和数据分析爱好者等非财务人员阅读、使用。
财务数字化、业财融合在财务领域已经是非常热的主题。问题是如何做到？
陈虎博士曾在他的著作《财务就是IT——企业财务信息系统》中直接点明要害：财务就是IT。这对传统财务人员来说很难想象，财务怎么就成IT了呢？目前国内的财务人员很多，但能真正将财务与业务深度结合并通过数据驱动财务管理、通过业务改进财务的人才极度稀缺。一部分财务人员意识到了这一点，并正在寻求提升个人数字化能力的途径。
Excel 是财务人员的必备基础，然而，只掌握Excel还远远不够，因为随着数据量级以及分析复杂度的日益增加，传统Excel的瓶颈逐渐凸显：
● 一旦数据量级变大，传统办公的计算效能就成了障碍；
● 常常要应对多个表的挑战，不断重复的 VLOOKUP 显然不是一种好的方法；
● 透视表固然强大，但很多需要自定义完成的计算很难实现；
● Excel图表固然多样，但其可视化的方式不够简单，耗费大量时间。
因此，对于基于传统Excel解决财务数字化问题的财务人员来说，企业需要提升的数字化需求与个人能力和工具之间的矛盾日益显著。有自我学习改进之意愿的财务人员会被各种技术类的知识所淹没，新的困惑随之而来：是学习 VBA、SQL、Python、Power BI、Tableau，还是什么？
当然，不同数字化工具都各有闪光点，但综合下来，Power BI是必需的财务数字化工具。这体现在：
● Power BI内置的Power Query可以让传统财务人员零代码处理大量数据文件，完全不需要使用代码类的工具，正如Master Your Data with Power Query in Excel and Power BI作者所言，现在不需要，以后也不需要学习 SQL；
● Power BI内置的 DAX 可以让传统财务人员零代码构建数据模型，并仅仅使用一些简单函数来构建复杂的财务数字化逻辑；
● Power BI具备多样的可视化方式，可以轻松将数字转换成丰富的图表；
● 最重要的是Power BI可以和Excel完全整合，它们不会相互替代，而是将同时成为重要的数字化工具。
那么，问题来了，Power BI作为一套通用的自助商业智能分析工具，它的设计初衷并非为财务人员准备，对于财务人员来说，他们迫切希望学习：
● 如何将常见的财务类数据表格整合与重塑为标准的数据格式；
● 鉴于财务的表格结构，应该构建怎样的数据模型；
● 基于财务常用的报表，应该怎样实现图表设计及可视化。
对于这些问题，在Power BI数字化领域应该给出一些参考。
这本书作者雷元老师有丰富的实战经验，是 Power BI 方面的技术专家，这本书内容就是针对以上问题给出的有力参考。
总之，数字化能力是每个财务人员都必须提升的；Power BI 是这方面性价比极高的实践工具；如果需要一些实践参考，只需要翻开这本书第一页，就会发现这本书就是财务人员需要的。
BI佐罗
公众号“PowerBI战友联盟”创始人
在大数据、财务机器人、智能财务等新名词、新事物不断涌现的今天，财务人员所需的技能也已悄然改变，想做好财务相关工作，不再和十多年前一样——不断考取各种财务证书，埋头提升自己的专业水平——这不再是一条畅通的职场发展之路。无论你是否愿意改变，外部的世界一直在变，财务领域所需要的技能已不仅仅是传统财务知识，而更多的是财务与数据相结合的能力，比如财务数据处理能力、财务分析能力等。
如果你还只会做传统财务工作，被取代的风险会非常高。摆脱传统财务知识的固有思维，在财务专业能力的基础上提升个人的数字化水平，不失为一种明智选择。
Power BI拥有强大的数据处理能力，以及非常低的使用门槛，已经吸引越来越多的人学习它，其中不少人就是各行各业的财务人员。借助它，每个人都可以轻松连接各种数据源，进行数据分析，快速制作可视化图表，并与其他人共享报告。
财务人员大部分时间都与数据打交道。然而在数据量越来越大的新时代，需要分析的维度也越来越多，仅用Excel就显得捉襟见肘。于是财务人员进一步学习Power BI来解决工作中的实际问题，就变得非常必要且迫切。
虽然Power BI只是一个工具，但也不要低估工具的作用。作为财务人员，无论你处于哪个职级或者哪个岗位，如果不掌握一个工具，你的分析就很难落地，而Power BI就是帮你落地的极佳工具。它可以将你的数据分析思维转化为数据分析报告或产品，让别人真正看得见你的财务分析能力。
这本书不仅指导你如何在Excel的基础上用强大的Power BI做财务报表数据分析，更帮助你提升财务分析能力，让你不仅拥有数据分析思路，还可以将数据分析思路巧妙地落地。希望通过阅读这本书，你将提升自己的财务数字化水平，并帮助企业实现数字化转型！
采悟
公众号“PowerBI星球”创始人
一直以来，财务报表（简称“财报”）分析是读者非常热衷的一个话题。这主要有两个原因：第一，我们大多数人都绕不开投资这件事，而财报分析是关于企业基本面的事情，对于价值投资者，不分析财报是万万不能的；第二，入门财报分析的门槛低，几乎所有人都能达到。
你可能会问：目前市场上已经有许多关于这方面的图书了，这本书有什么不同吗？不错，市面上的确有许多财务分析类图书，绝大部分是介绍分析方法论和案例的。但是这种传统教学方法有其局限性，因为书中鲜有介绍工具应用的，而人的分析能力其实是与对工具的掌握能力息息相关的。
本书不同之处在于除了涵盖分析方法的理论外，更会涉及分析工具的实践。在数据时代，投资者越来越不能满足于只是阅读分析师写的财报分析文章这种单向输出信息的方式，更希望从自己独特的角度去假设、分析和验证自己的想法。因此越来越多的投资者需要掌握一种自助分析的能力，通过适当的分析工具，将数据转换为信息、价值甚至是智慧，指导投资者做出正确的决策。这既是一种能力，也是一种思维转变。
为什么是Excel和Power BI？选择这两款工具完全是结果导向。Excel是当今世界毋庸置疑的BI（商业智能）重要工具，许多财报都是通过Excel完成的，很难想象在没有Excel的世界中我们如何完成财务分析，因此Excel是财务分析领域的必修课。至于Power BI，这是一款专门用于可视化分析的工具，也可将其理解为专业数据分析工具。与Excel相比，Power BI在数据处理、数据分析、数据可视化与数据共享方面的优势更大，属于进阶型数据分析工具。Power BI能弥补Excel在数据分析方面的某些不足，但又不能完全替代Excel。至于用哪种工具更优，这取决于具体的数据分析场景，而不是工具本身。总之，二者之间有共通性也有互补性，我们需要综合掌握两种工具，才能令数据分析能力更加全面，从而在数据的海洋中“直挂云帆济沧海”。
迄今为止，我已经完成了7部数据分析著作，本书是具有里程碑意义的一本书，因为本书不再以单纯的工具为主导，内容将从形而下的“器”转换为形而上的“道”。真正的商业分析来自商业与技术的紧密结合，Excel和Power BI作为一种技术手段永远服务于真正的商业需求，而本书恰恰就是为打破技术与商业之间的壁垒而生的。如果读者希望获取更多学习资料，可在我的公众号“BI使徒”中输入“SPY500”，下载学习资料。我希望将本书献给那些长期支持我的读者，也愿本书为数据分析领域贡献一份力量！Carpe diem（抓住机遇，把握现在）！
雷 元
2022年2月
本书由异步社区出品，社区（https://www.epubit.com/）可为您提供相关资源和后续服务。
您还可以扫码上面二维码， 关注【异步社区】微信公众号，回复“e59081”直接获取,同时可以获得异步社区15天VIP会员卡，近千本电子书免费畅读。
本书提供以下配套资源：
● 学习资料。
您可以在异步社区本书页面中单击 
，跳转到下载页面，按提示进行操作即可。
作者和编辑尽最大努力来确保书中内容的准确性，但难免会存在疏漏。欢迎您将发现的问题反馈给我们，帮助我们提升图书的质量。
当您发现错误时，请登录异步社区，按书名搜索，进入本书页面（见下图），单击“提交勘误”，输入错误信息后，单击“提交”按钮即可。本书的作者和编辑会对您提交的错误信息进行审核，确认并接受后，您将获赠异步社区的100积分。积分可用于在异步社区兑换优惠券、样书或奖品。
扫描右侧的二维码，您将会在异步社区微信服务号中看到本书信息及相关的服务提示。
我们的联系邮箱是contact@epubit.com.cn。
如果您对本书有任何疑问或建议，请您发电子邮件给我们，并请在电子邮件标题中注明书名，以便我们更高效地做出反馈。
如果您有兴趣出版图书、录制教学视频，或者参与图书翻译、技术审校等工作，可以发电子邮件给我们；有意出版图书的作者也可以到异步社区在线投稿（直接访问www.epubit.com/contribute即可）。
如果您所在的学校、培训机构或企业，想批量购买本书或异步社区出版的其他图书，也可以发电子邮件给我们。
如果您在网上发现有针对异步社区出品图书的各种形式的盗版行为，包括对图书全部或部分内容的非授权传播，请您将怀疑有侵权行为的链接发电子邮件给我们。您的这一举动是对作者权益的保护，也是我们持续为您提供有价值的内容的动力之源。
“异步社区”是人民邮电出版社旗下IT专业图书社区，致力于出版精品IT图书和相关学习产品，为作译者提供优质出版服务。异步社区创办于2015年8月，提供大量精品IT图书和电子书，以及高品质技术文章和视频课程。更多详情请访问异步社区官网。
“异步图书”是由异步社区编辑团队策划出版的精品IT专业图书的品牌，依托于人民邮电出版社近40年的计算机图书出版积累和专业编辑团队，相关图书在封面上印有异步图书的Logo。异步图书的出版领域包括软件开发、大数据、人工智能、测试、前端、网络技术等。
异步社区
微信服务号
在上一章中，我们介绍了自然年季度的计算逻辑，有读者可能会问，是否可以直接在“年季度”层级上添加“年份”层级，以便在不同时间维度上进行对比。答案是否定的，原因有两个。
（1）逻辑角度上，并非所有企业的财年都与自然年相吻合。例如，2021自然年是苹果公司2021财年的第2、3、4财季和2022财年的第1财季，跨了两个财年。虽然这并非标准意义上的完整财务周期，但自然年仍然覆盖了4个季度，技术上也是可实现分析的，只是此分析方法并不算主流分析方法，通常仅用于行业趋势的对比。
（2）技术角度上，我们已知利润表和现金流量表的金额为累加值，资产负债表金额并非累加值，不适用于简单的汇总，因此季度度量并不可直接汇总。
尽管如此，我们仍可以创建基于财年的年度财报（简称“年报”），但这种年报不适用于某些企业之间的对比。例如，微软的2021财年与苹果的2021财年并不在同一个时间跨度上，这样的对比缺乏一致性，其结果会让人感到迷惑。但像亚马逊、谷歌与Meta Platforms等的财年与自然年一致，方便进行对比。本章将演示如何创建基于财年的财报分析，其中包括准备主数据表与创建财年度量。
让我们先回顾一下数据模型关系。在图12.1中，事实表与维度表是以“财报名称”相关联的，通过维度表“财年季度表”便可对事实表“资产负债表”进行筛选。
观察“财年季度表”，可见“财报名称”的结尾命名规律是Q1、Q6、Q9、FY，FY代表完整财年，如图12.2所示，我们需要做的便是从主数据表中筛选出与“FY”行相关的记录。
图12.1 用“财报名称”关联事实表与维度表
图12.2 财年季度表的数据结构
进入Power Query中，选中“财年季度表”，单击“财报季度”①，仅选择值“4”②，单击“确定”按钮③，完成筛选，如图12.3所示。
图12.3 在Power Query中筛选与FY相关的记录
在Power BI的数据视图界面，选中“财报名称”字段,并依据“财报年季序列”字段排序，如图12.4所示。记住“财报年季序列”是以降序的方式排列的，每个序列号的差值是4。
图12.4 对“财报年季序列”进行排序
在利润表中，用“财报名称”字段作“列”栏值，同时创建相应的切片器，如图12.5所示。下一步，我们将创建财年度量。
图12.5 用“财报名称”字段构建财年报表
因为财年季度并非自然年季度，因此无法直接使用时间智能函数，需要创建定制化的同比计算公式。首先是创建利润表金额的同比值，这里的关键条件是索引值的筛选，同比所对应的索引逻辑为“_LYIndex = _currentIndex + 4”，因此通过下面的公式便可获取去年财年利润表金额的同比值，结果如图12.6所示。
图12.6 同比计算效果
去年财年利润表金额 =
VAR _currentIndex = MIN ('财年季度表'[财报年季序列])
VAR _LYIndex = _currentIndex + 4
RETURN
CALCULATE ( [利润表金额亿], REMOVEFILTERS ('财年季度表'),'财年季度表'[财报年季序列] = _LYIndex )根据先前的经验，我们可以通过嵌套或者一体化的VAR RETURN方式创建同比计算公式，显示效果如图12.7所示。
财年利润表同比 = var _currentIndex = MIN('财年季度表'[财报年季序列])
var _LYIndex = _currentIndex + 4
var LYSum = [利润表金额亿] (REMOVEFILTERS('财年季度表'), '财年季度表'[财报年季序列] = _LYIndex)
var TYSum = [利润表金额亿]
return DIVIDE( TYSum - LYSum, LYSum)图12.7 财年同比分析
本章主要介绍了财年与自然年季度的计算逻辑的不同之处，这也是美国股市的独特之处。由于某些企业并非采用自然年作为财年，而企业之间的趋势对比更适合使用自然年季度字段，因此财年报表分析仅对企业自身分析更有价值。
读者服务：
微信扫码关注【异步社区】微信公众号，回复“e59081”获取本书配套资源以及异步社区15天VIP会员卡，近千本电子书免费畅读。
