作为一名企业的财务分析，最近被各种种草财务分析工具。（不得不说Python的风是真的大）
作为一个不服输的小废柴，也是花了点时间了解了一下各色IT工具，在此仅谈谈目前的小小感想。
首先，Python。虽然风是真的大，看着也很酷炫，但是也正是因为这种高级感，让我产生了距离感，仔细想想目前的工作需求还配不上Python出马。所以，虽然下载了软件，也找了学习资源，但是还没开始，就交给未来的我吧。。。
然后，就不得不提让我又爱又恨的VBA。我接触VBA也是有段时间了。虽然，它已经不是主流的编程语言，但是对于平常接触最多的就是Excel的我来说，其实在工作中VBA是最实用的。爱的点在于，对于在Excel中重复性的、有规律的操作，通过VBA的确是可以实现自动化，节省不少时间。特别是，跨工作簿、工作表的动态数据获取，以及新建、修改、保存工作簿，是VBA最让我满意的点，也是它优于我现在掌握的其他IT工具的地方。恨的点在于，对于大数据或者大量的循环，VBA就显得很吃力。虽然，经过5-10分钟它能跑完，但是，看到它卡死的运行状态，总是让我有种Ctrl+Alt+Delete 结束进程的冲动。（为什么我会说是5-10分钟跑完。那是因为，超过了10分钟我就真的失去耐心会把它结束，不忍看它这么勉强，也不愿互相折磨）。VBA的优缺点非常鲜明，成也是嵌套在Excel中，败也是嵌套在Excel中。
既然提到了Excel，那就不得不提Excel内嵌的数据查询工具Power Query。它起初给我的印象非常好，因为是它救我于VBA卡到崩溃的水火之中。但是，和它深入接触了之后，也是让我又爱又恨。爱的是，它对于大数据的处理能力明显优于VBA，且它的操作界面非常友好，简单、明了、易上手。恨的点在于，它对于数据的要求非常高，尤其是数据的格式，每个字段的格式一定要统一。如果数据格式不统一，非常容易报错，而且就会影响后续操作。有次就是因为在一列数字格式的数据中，混入了一条文本的记录，我翻遍二十多个工作簿，才找到问题的数据源。可能有大神不需要如此费劲，但是作为自学不久的小白，而且最初就被Power Query惊艳到，所以抱有超高的期待，遇到这种糟心事，也是对Power Query有了些失望。不过，总体来说，Power Query对于大量数据的处理还是有不小的帮助，而且入门成本低，从而学习的性价比就高。但如果要更灵活的使用Power Query，还是要花时间学习M函数。虽然我目前有在学，但坦白讲，实际工作中应用的场景并不多，还没放弃主要还是因为它是Power BI中的一个组件，能灵活使用的话，多少对Power BI会有增益。
接下来就是，Power BI。它吸引我的是酷炫、免费以及可以安装在工作的电脑中。目前，可视化的概念很火，但其实在实际工作中，对于可视化的需求还都能通过Excel并结合ThinkCell完成。Power BI的优势在于，可以交互，可以连接不同数据源建模。由于我现在的公司是制造企业，对于汇报的要求并不高，只要朴实无华，简洁明了就可，可视化只是载体，更多靠的是演讲者的叙述和表达。但最近我们公司也是开始投资BI软件，开发各个财务系统数据对接，在BI软件中整合并展示。由此可见，虽然BI还不是主流，但是未来的发展前景还是非常可观的。这也是我想要学习Power BI的理由，我对DAX语言毫无概念，但也想咬牙试一试。
最后就是，SQL。作为编程语言中的常青树，借由大数据之风又是被热捧了起来。开始学只是因为身边有朋友拉着一起学。坚持学时因为它的语法结构还是很友好的。总体感受就是，虽然财务工作中并不实用，但是未来如果想做大数据分析的话，提前打打基础还是有帮助的，而且更重要的是SQL与其他软件的结合，不论是Power BI还是Python，也许会有1+1>2的效果。
综上所述，对于一般企业内的财务分析来说，如果企业规模不大，数据处理要求不高，这些IT工具对于目前的工作提升不大。如果企业规模大，或者数据处理要求高，或者希望学习一下IT变成工具的话，Power Query可以作为入门的第一步，VBA可以作为进阶的第二步，Power BI则是集大成者的一个高峰，同时最好辅以SQL。
唠叨了这么多，也只是刚入门小白的一些感受分享，希望能有所帮助，也希望能有从小白进化到菜鸟的续集分享。To be continued …
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