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做财务大数据分析的首要原则就是要抛开财务报表来看财务。具体来说，就是不被已经做好的报表所束缚，把眼光放长远，把思路打开。
比如我们从财务报表中可以得到以下四个方面的信息。
1．这是个什么样的企业——小、中、大？
2．这是个什么类型的企业——第一、第二还是第三产业？
3．这个企业所属的行业是什么？
4．这个企业现在处于什么样的发展时期——初创期、高速增长期、成熟期，还是衰退期？
确定了这四类信息后，接下来分析和寻找数据的过程才有意义。
详细来说，就是应该先抛开财务大数据分析的具体数据，看一看整个行业在当前经济大环境下的整体发展趋势。比如房地产行业，无论一家房地产企业的财务指标多么好看，对这一行业前景的预期都不应该太乐观。
再比如说，对于超市零售行业，要先看看国内几家头部知名超市的几个关键指标，比如净利润率、毛利润率等，作出初步预判。接下来就要看超市行业的整体毛利润率、净利润率，在不同地域不同收入水平之下超市从业人员的平均薪资，超市与地方经济的契合程度，超市的不同分类（生鲜、日用品、生活以及各种细分领域的超市），等等。
一般来说，虽然无法直接获取这些头部公司具体的Excel数据表格，但可以从各大网站上的年、季度、半年回顾总结类文章中获取相关信息。这些文章通常提供了特定时间区间、超市零售业、特定细分品类甚至特定地域的平均经营和收益情况等数据。根据这些头部企业的相关数据，可以得出超市零售行业的相关数据。
得到行业相关数据之后，需要将要研究的特定企业的具体数据与行业整体的相关数据进行对比分析。通过这种对比分析，你可能会发现一些问题。
带着这些问题，再次回到数据本身，以确定该企业所处的发展时期、企业规模、内控和业务流程等方面是否存在问题。
要确定需要分析的公司属于什么行业，以及确定行业头部的几家代表性的关键公司，就需要从已获得的具体数据中找出一些蛛丝马迹，比如这个企业的规模，所处的发展时期，所属行业等信息。这就需要分析者具有非常高的分析观察和数据挖掘能力。
以上这些是我在财务大数据分析比赛中给学生提供的分析思路，比赛最终是为了给具体的企业提供可行性建议。如果是面对真实的企业，我们就需要进一步查看业务和管理的相关数据进行深入分析，以便给出更有针对性的经营和决策建议。
一般而言，前文所述的财务大数据分析的思路和方法是中规中矩和卓有成效的。当然，在分析过程中我们的知识结构需要更多元化一些，比如要有管理学的相关知识，要有零售行业的经营常识。如果有可能，可以找身边从事这个行业的朋友聊一聊。同时，还要有一些心理学与人际关系学的知识，了解企业的人员结构，才能给企业提出更好、更具体、更可执行的建议。
如果非要执着于财务指标，计算各种比率数据，其实就是舍本逐末了。做财务大数据分析的根本目的是改善企业盈利能力，通俗来说就是赚钱，凡是和赚钱无关的数据都尽量不要牵扯进来。财务报表不是这时候用的。其实随便问一个企业主，他都会跟你说，与财务报表比较起来，他们更看重现金日记账——这个更重要。
所以，有两个问题需要注意：一是财务报表并没有完全体现企业的真实运营情况，而且极可能因为其本身过于烦琐和全面，而导致管理者无法在短时间内抓到关键点；二是我们的财会课程在教学中对现金日记账的关注度还远远不够。