实践出真知：遇到瓶颈，自然会接触到下一个工具。只有在实践中应用，才能逐渐成为分析金融数据乃至金融业务数据的专家。就个人经验而言，没有真正用得上的工具，就没有用功学习的必要。首先，你可能不记得你学过什么。二是没有分析结果就没有正向激励作用，没有成就感。
我在金融学多年的学习顺序如下：
在学习和使用这些工具的过程中，说出一些感想和注意事项
如何被视为财务自动化办公室模型的基本版本？
当数据清洗->数据输入->数据处理->数据输出->数据可视化这一流程通过后，金融数字办公模型的基础版本就通过了，但这只是一个开始。
如何被视为金融自动化办公模式的理想化版本？
在日常工作中，基础版本的致命问题是没有完全自动化。你可以考虑一下。步骤1中提到的数据清洗，意味着我们要根据展会报告的频率，每月、每周、每天甚至每小时更新数据源。事实上，这个过程非常繁琐。需要人工收集整理几十张大表，依次点击PowerQuery中的刷新，然后组装成数据输入表。但是，这个过程中的任何一个步骤被遗忘或人为粘贴错误显示端的数据，都会导致问题。其次，如果涉及的金融业务数据量特别大，在Excel中处理起来会比较困难。一个300MB以上的Excel光是打开就很酸。很多金融同仁的时间根本没有释放出来。他们不停地打开Excel，刷新，刷错，寻找差异。他们根本不认为金融自动化很方便。症结就在这里！
于是数据仓库（Data Warehouse）就应运而生了，一个好的SQL数据仓库的意思是，我们可以把财务、业务数据表都按照不同的维度分解（数据库都需要一维表），存储在一个可以随时调用的地方（这也是
这就是为什么您需要了解一些基本的SQL提取公式。然后，定义好数据关系和DAX数据分析公式后，我们就可以直接将数据仓库与数据可视化工具PowerBI链接，并根据需要的频率进行刷新和检索。最终，整个1-5个流程一气呵成，中间没有人为干预，金融分析师将真正从无休止的数据处理中解放出来。对于可视化报表的用户来说，数据仓库、数据建模和DAX公式完全是黑箱。它们只需定义显示端的需求，最终达到高频刷新、一劳永逸的效果。
学习建议和结论
我感觉自己一下子回答得多了一点，好像课文不相干似的。综上所述，结论是：
如果你在一个人少的公司，你的企业财务办公自动化还处于非常早期的阶段，或者你的公司数据量并不大，根本不需要和专业人员去搭建SQL数据库。然后按照Excel透视表->PowerQuery->PowerPivot->PowerBI的路线来提升自己的工具能力，重点关注数据清洗和财务数据可视化，最终一定会受益匪浅。
如果你在一个企业集团，数据量非常大，有存储企业财务数据的SQL数据库，有Spark大型数据库和专业数据处理器。你很幸运，数据仓库已经为你建立好了。Excel透视表->PowerQuery->PowerPivot->PowerBI同样适用，但同时你还有机会学习一些SQL检索技巧，最后使用PowerBI直接连接数据库，帮助你公司的财务分析部门打通财务自动化路径的最后一环。如果你成功了，相信升职加薪离你不会太远了！
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