来自吴军《谷歌方法论》精彩回信的分享

以下内容节选于得到App吴军《谷歌方法论》2018年12月9日《精彩回信 | 影视行业如何应对新挑战？》

顾成哲
——一位财务人员关于“做事情的三条边”的思考和实践。
我是一名财务人员，受到您的启发后，我在财务数据分析上，完成了从Excel公式＋VBA到Power Query＋PowerPivot再到Power BI的两次跨越，不仅新增了许多分析手段和呈现方式，自动化程度又得到了进一步提升。
财务数据分析中的痛点：
之前由于缺少计算机领域的相关知识，在编制完财务报表后，都是本能地按月、按报表来存储数据，一旦遇到环比、同比、累计同比等分析项目时，数据的计算就非常麻烦。
极限与基线的束缚：
虽然此前已经能熟练运用大部分公式、数据透视表、VBA等工具，但是在遇到上述问题时，只是能解决问题，却毫无效率可言。而对已有技术的熟练运用，又反而使自己束缚于其中。直到后来才意识到，之前的各种努力和尝试，只是在旧的技术领域内妄图突破极限的一种行为。
新技术的探索：
至此我才开始探寻新的技术和工具，又恰逢近一两年，Power Query、Power Pivot的中文书籍和课程不断增多，迅速降低了学习的门槛。同时我也改变了之前的学习方法，首先寻找课程中的综合案例，了解这项技术的极限；接着对照自己所遇到的问题，寻求可能的实现途径；然后对这些可能的实现方法做针对性学习；最后再逐步系统化地学习M语言和DAX表达式。
新技术的再迭代：
就像Excel公式和VBA有自己的极限一样，Power Query和Power Pivot也是如此，这在Power View上尤为明显，而微软新开发的Power BI就是脱离了Excel的束缚，从而拓展了旧的极限。有了上次的经验，现在对于Power BI就更乐于接受和学习了，这使我在数据的可视化和智能分析上又上了一个台阶。
经过一年多的学习，现在我会先用Power Query自动将财务软件中生成的二维数据报表先转化成一维的结构化数据之后再存储起来，接着再用Power BI的建模和可视化的方式来分析数据。这样，在数据的日常更新之后，只需简单地刷新一下，几秒之内就能完成全部工作，在处理效率和呈现方式上都有了好几个数量级的提升。