每個創業數據專業人士都需要知道的 5 個財務分析術語

已發表: 2022-07-01

當談到初創公司的內部人才時，最優秀的數據科學家有一個使他們與眾不同的重要因素：他們對所在公司的整體業務圖景感興趣並了解。

無論您是在移動應用領域運營、運營 DTC 電子商務品牌還是任何其他垂直業務，您都可以熟練地構建和部署算法，但除非您了解它們如何應用於你公司的底線，你不會走得太遠。

不僅如此，隨著大數據成為初創公司運營各個部分的工具，許多數據科學家可能會發現他們的才能和興趣開始與安全、客戶服務、銷售或營銷等利基專業領域保持一致。對於數據科學家來說，最令人興奮的新領域之一是金融領域，因為金融分析師開始看到將人工智能等典型數據科學技能融入他們的工作和日常任務的回報。

即使您不在金融部門工作，財務數據也越來越重要，財務任務也成為工作的一部分。您所在的任何行業都是如此——FP&A 團隊可能不可避免地需要數據報告分析方面的幫助。

無論您的職業道路將帶您走向何方，數據科學家至少應該能夠理解這五個基本的財務分析術語，以繼續在他們的遊戲中處於領先地位，並讓自己對自己領域或新領域的機會保持開放態度。

1. 風險分析

在成長中的初創公司中，風險管理是任何團隊的重要組成部分。通常，它屬於最高管理層。但隨著公司越來越擅長收集和整理數據，風險分析變得越來越重要。以前，領導者會用他們的直覺來指導他們的企業。今天，他們的決定背後必須有確鑿的數據。

德勤表示，風險分析的目的是“衡量、量化甚至預測風險”。它要求數據科學家建立模型來監控、評估並向相關方報告風險。

這也不僅僅是財務部門的職責——風險評估必須對公司面臨的各種風險以及如何從數據支持的角度處理這些風險創建一個統一的視圖。

在統計學中，預期價值有一個非常明確的含義：它只是投資的預期平均值，通過將每個可能的結果乘以每個結果發生的可能性來計算。然後，將這些值全部加起來。

在金融界，這些價值允許投資者選擇最有可能為他們帶來最理想結果的情景。在數據科學世界中，期望值是概率論和機器學習的基礎概念之一。當一位高管想知道她是否應該承擔那麼大的風險時，可能會召集一位數據科學家來討論最有可能的長期結果。

許多數據科學家會知道數學定義和意義，但了解該術語在商業意義上的相關性也是值得的。

成本會計是公司確定如何花錢、賺了多少錢以及損失在哪裡的過程。

這方面的一個例子是成本量利潤分析，其中 FP&A 領導者將確定需要多少銷售額才能實現業務成本收支平衡。簡而言之，這是一種假設平衡賬簿的方法。

數據科學家被要求幫助完成這一過程，因為它涉及對多個部門的業務費用和潛在收入的整體審視。為了創建一個現實的成本會計模型，數據科學家需要很好地掌握他們雇主的商業模式。

財務會計是追溯性的——它是對過去一段時間內發生的交易的分析。儘管名稱相似，但財務會計與成本會計略有不同。

成本會計面向內部受眾。然而，財務會計是面向外部的。它旨在幫助股東、貸方和監管機構更好地了解業務。財務會計中的報表顯示收入、費用、資產、負債和權益。

會計本質上是一種分析技能。隨著數據科學語言和技術的發展，使用數據科學技能來創建財務會計報告和計劃變得更加有效。

信貸分配是經濟增長背後的秘密力量之一。 Mathur 和 Marcelin 將其定義為“銀行如何將其財務資源和其他信貸來源分配給不同流程、借款人和項目的過程”。基本上，這是信貸來源決定給予人們多少金融信貸的方式。

這與前面討論的風險分析密切相關。數據科學家經常處於構建模型的位置，這些模型將有助於決定分配多少信用，例如信用評分。需要數據科學家來幫助公司優化利潤，同時最大限度地降低自身風險。

信用分配是一個巨大的話題，特別是如果你不熟悉的話。要了解更多信息，我建議從實際案例研究開始。 2017 年的這篇論文研究了小額信貸機構的信貸分配、風險管理和貸款組合績效之間的關係。這是一本引人入勝的讀物，數據科學家可以遵循該方法來了解他們自己的技能如何發揮作用。

這是一篇簡短的文章，每個術語都有多本關於該主題的書籍。將其視為更多的介紹性指南，而不是明確的知識來源。

無論您是否打算進入金融行業，數據科學家都需要對金融術語和概念有透徹的了解，才能在勞動力中保持競爭力。這五個並不全面，但它們是一個很好的起點。