1.2.2 财务数据分析的方法
在数据分析的方法层面，一旦我们建立了适当的财务数据分析指标体系，例如现金流分析、利润率分析、销售结构分析、资产负债分析等，接下来就需要运用数据分析思维来进行一系列操作，包括指标之间的对比、变化趋势的演变分析、未来趋势的预测分析，以及不同指标之间的组合分析等。这些分析方法可以帮助我们更深入地理解数据，揭示潜在的关联和趋势，从而为决策制定和问题解决提供有力的支持。
1．对比思维
对比思维是一种基本的分析思维，通过做不同时间段、不同产品或不同公司的数据对比分析，可以揭示出差异和相似之处。这包括同比（与去年同期比较）、环比（与上一个周期比较）、类比（与类似产品比较）、均比（与平均值比较）以及基比（与基准值比较）等不同的对比方式，从而帮助我们识别出关键的趋势和问题。
经典思考模式：A与B有什么差异？如图1-5所示。
2．结构思维
结构思维关注个体因素对整体结果的影响程度。在财务数据分析中，可以通过分析各个因素对财务状况的影响程度是多少，以了解哪些因素对业绩的贡献最大或存在潜在的风险。
经典思考模式：A、B、C、D各自对财务状况的影响程度是多少？如图1-6所示。
图1-5
图1-6
3．排序思维
排序思维帮助我们确定各种因素的优先级，找出哪个因素最重要，哪个可能需要更多的关注和改进。通过对各种指标或因素进行排序，可以确定最好和最差的表现，以及存在最大问题的领域。
经典思考模式：A、B、C、D、E、F、G哪个最好，哪个最差，哪个存在的问题最大？如图1-7所示。
4．步进思维（阶梯图）
步进图是一种用于追踪数据演变的方法，它帮助我们了解从一个时间点到另一个时间点发生了什么变化。在财务数据分析中，可以使用步进思维来解析不同期间的财务状况，以便更好地理解变化趋势。
经典思考模式：A点到B点到底发生了什么，是如何演变的？如图1-8所示。
图1-7
图1-8
5．趋势思维
趋势思维关注数据的未来发展趋势。通过分析历史数据，可以尝试预测未来的可能发展情况，从而为决策提供更长远的视角。趋势预测的结果不一定是必然的，但它是一个高概率事件。
经典思考模式：A点到B点已经发生了，C点可能会怎样？如图1-9所示。
6．二维思维（象限思维）
二维思维（象限思维）是将数据划分成4个象限，帮助我们进行分类，确定优先选择考虑的象限。在财务分析中，二维思维（象限思维）有广泛的应用，比如可以将不同产品或项目划分到不同象限，以确定应该专注于哪些领域。
经典思考模式：哪些象限是合适的，哪些象限是不合适的？如图1-10所示。
图1-9
图1-10
7．雷达思维
雷达图以一个中心点为基准，通过在中心点周围绘制多个数据点并进行连接，从而呈现多个变量或维度的数据分布。雷达思维就是利用一种或多种产品数据在多个分析维度上的表现来进行对比分析，雷达思维帮助我们识别影响结果的多种原因以及每种原因的影响程度。这种思维方式可以帮助我们全面了解复杂的影响因素。
经典思考模式：影响结果有多少种原因，每种原因的影响度是多少？如图1-11所示。
8．漏斗思维
漏斗图是一种以数据流程、转化率为基础，进行漏斗形呈现的图表类型，漏斗数据从上到下是一种不可逆的转化过程。比如，进店100人，询价60人，加入购物车40人，成交20人，回头客10人，数据从100到10，是从大到小的过程，是不可逆的过程。漏斗思维就是通过逐一分析流程中各阶段的变化情况，帮助我们理解每个环节较上一个环节或初始环节的影响结果。
经典思考模式：每个环节的转化率是如何收敛的？如图1-12所示。
图1-11
图1-12
9．相关性思维
相关性思维关注不同变量之间的关系，通过分析变量之间的相关性，可以揭示出潜在的因果关系或趋势。
经典思考模式：A增加了，B可能会增加吗？相关度有多高？是正相关还是负相关？如图1-13所示。
图1-13
10．回归思维
回归思维用于预测一个变量如何受到其他变量的影响。在财务数据分析中，可以使用回归分析来了解某个财务指标如何受到其他因素的影响，从而预测未来的趋势。
经典思考模式：X变化了，Y一定会变化，Y会变成多少？如图1-14所示。
图1-14