每个创业数据专业人士都需要知道的 5 个财务分析术语

已发表: 2022-07-01

当谈到初创公司的内部人才时，最优秀的数据科学家有一个使他们与众不同的重要因素：他们对所在公司的整体业务图景感兴趣并了解。

无论您是在移动应用领域运营、运营 DTC 电子商务品牌还是任何其他垂直业务，您都可以熟练地构建和部署算法，但除非您了解它们如何应用于你公司的底线，你不会走得太远。

不仅如此，随着大数据成为初创公司运营各个部分的工具，许多数据科学家可能会发现他们的才能和兴趣开始与安全、客户服务、销售或营销等利基专业领域保持一致。对于数据科学家来说，最令人兴奋的新领域之一是金融领域，因为金融分析师开始看到将人工智能等典型数据科学技能融入他们的工作和日常任务的回报。

即使您不在金融部门工作，财务数据也越来越重要，财务任务也成为工作的一部分。您所在的任何行业都是如此——FP&A 团队可能不可避免地需要数据报告分析方面的帮助。

无论您的职业道路将带您走向何方，数据科学家至少应该能够理解这五个基本的财务分析术语，以继续在他们的游戏中处于领先地位，并让自己对自己领域或新领域的机会保持开放态度。

1. 风险分析

在成长中的初创公司中，风险管理是任何团队的重要组成部分。通常，它属于最高管理层。但随着公司越来越擅长收集和整理数据，风险分析变得越来越重要。以前，领导者会用他们的直觉来指导他们的企业。今天，他们的决定背后必须有确凿的数据。

德勤表示，风险分析的目的是“衡量、量化甚至预测风险”。它要求数据科学家建立模型来监控、评估并向相关方报告风险。

这也不仅仅是财务部门的职责——风险评估必须对公司面临的各种风险以及如何从数据支持的角度处理这些风险创建一个统一的视图。

在统计学中，预期价值有一个非常明确的含义：它只是投资的预期平均值，通过将每个可能的结果乘以每个结果发生的可能性来计算。然后，将这些值全部加起来。

在金融界，这些价值允许投资者选择最有可能为他们带来最理想结果的情景。在数据科学世界中，期望值是概率论和机器学习的基础概念之一。当一位高管想知道她是否应该承担那么大的风险时，可能会召集一位数据科学家来讨论最有可能的长期结果。

许多数据科学家会知道数学定义和意义，但了解该术语在商业意义上的相关性也是值得的。

成本会计是公司确定如何花钱、赚了多少钱以及损失在哪里的过程。

这方面的一个例子是成本量利润分析，其中 FP&A 领导者将确定需要多少销售额才能实现业务成本收支平衡。简而言之，这是一种假设平衡账簿的方法。

数据科学家被要求帮助完成这一过程，因为它涉及对多个部门的业务费用和潜在收入的整体审视。为了创建一个现实的成本会计模型，数据科学家需要很好地掌握他们雇主的商业模式。

财务会计是追溯性的——它是对过去一段时间内发生的交易的分析。尽管名称相似，但财务会计与成本会计略有不同。

成本会计面向内部受众。然而，财务会计是面向外部的。它旨在帮助股东、贷方和监管机构更好地了解业务。财务会计中的报表显示收入、费用、资产、负债和权益。

会计本质上是一种分析技能。随着数据科学语言和技术的发展，使用数据科学技能来创建财务会计报告和计划变得更加有效。

信贷分配是经济增长背后的秘密力量之一。 Mathur 和 Marcelin 将其定义为“银行如何将其财务资源和其他信贷来源分配给不同流程、借款人和项目的过程”。基本上，这是信贷来源决定给予人们多少金融信贷的方式。

这与前面讨论的风险分析密切相关。数据科学家经常处于构建模型的位置，这些模型将有助于决定分配多少信用，例如信用评分。需要数据科学家来帮助公司优化利润，同时最大限度地降低自身风险。

信用分配是一个巨大的话题，特别是如果你不熟悉的话。要了解更多信息，我建议从实际案例研究开始。 2017 年的这篇论文研究了小额信贷机构的信贷分配、风险管理和贷款组合绩效之间的关系。这是一本引人入胜的读物，数据科学家可以遵循该方法来了解他们自己的技能如何发挥作用。

这是一篇简短的文章，每个术语都有多本关于该主题的书籍。将其视为更多的介绍性指南，而不是明确的知识来源。

无论您是否打算进入金融行业，数据科学家都需要对金融术语和概念有透彻的了解，才能在劳动力中保持竞争力。这五个并不全面，但它们是一个很好的起点。