要写好财务分析，我觉得有两点要做好。在处理大数据的时候，我们需要到处找软件，我们最常用的软件Excel就可以做到。Pandas最初是作为金融数据分析工具开发的，因此pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Tabelau程序易于使用。公司可以使用它将大量数据拖放到数字画布上，无需任何编程，一眨眼就可以创建各种图表。
国内处理大数据哪个BI分析软件做的不错？
处理大数据哪里还需要到处找软件，我们最常用的Excel就可以。不要觉得EXCEL有行数限制，运行慢，那是因为你没有找对地方，处理大数据要用Excel里面的Powerquery,在Excel2010/2013可以从微软官网下载该插件，而到了Excel2016,直接把该功能内嵌进来了，用起来更顺手。可以从各种数据源导入，导入以后就是在查询编辑器中操作，按字段进行数据处理，大部分功能轻松点击鼠标就可搞定，如果是复杂操作，需要借助M函数，也很容易上手。
如果数据处理完了还有可视化的需求，也可以直接使用微软的PowerBI,数据处理也是使用PQ的功能，不仅如此，PowerBI实际上是把Powerquery，Powerpivot,Powerview等功能组合成一个单独的工具，更加强大，可以满足从数据处理数据建模数据可视化共享交互等全流程的数据需求，并且微软自家出的，和Excel无缝对接。
哪款大数据分析软件比较好？
1spss是一款用于统计学分析运算数据挖掘预测分析和决策支持任务的软件产品包括描述性统计均值比较一般线性模型相关分析回归分析对数线性模型聚类分析数据简化生存分析时间序列分析多重响应等几大类。操作简单，编程方便，数据接口。2tabelau程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字画布上，转眼间就能创建好各种图表不需任何编程。
3SAS是一个模块化集成化的大型应用软件系统SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程。4Python Pandas正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发团队继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。
Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。5PaxataPaxata是少数几家专注于数据清洗和预处理的组织之一，是一个易于使用的MS Excel类应用程序。它还提供了可视化的指导，可以轻松地将数据汇集在一起，查找并修复数据中混杂的噪音或缺失，以及在团队之间共享和重复使用数据项目。
与本文中提到的其他工具一样，Paxata取消了编码或脚本，从而克服了处理数据所涉及的技术障碍。相关数据分析算法与软件概览https://www.toutiao.com/i6558003166816764423/大数据分析技术19个超赞的数据科学和机器学习工具https://www.toutiao.com/i6585379544813797901/。
公司需要做财务方面的数据分析，有什么工具比较好？
本人从事财务工作多年，月度年度的财务分析报告的撰写，是日常性的工作，用的最多的工具就是EXCEL图表。要写好财务分析，我觉得有两点要做好财务数据必须与业务相结合，这样，财务分析才有生命力要将专业的财务数据转化通俗易懂的层面上，也就是去专业化，最好是转化为可视性图表。总之，要让非财务专业的人，能迅速看明白你的分析结果，并且可视性要强。
下面，可以举几个例子来说明整体的基金收支情况。常用的柱状图和饼状图。整体静态分析后，需要进行动态分析。这时候就需要用到拆线图了。同时，折线图和条形图的结合可以对经营情况进行全面深入的分析。基金收支年度趋势线采用折线图和条形图相结合的方式，同时体现静态分析和动态分析。如果把下图中的折线图和条形图结合起来，如果你的EXCEL水平达到一定程度，还可以做出一个可变化的动态图表。
