基于Power BI的“财务分析”课程教学改革研究——以湖北科技职业学院为例

周 颉

(湖北开放大学/湖北科技职业学院，湖北 武汉 430074)

随着信息技术的不断发展和应用，包括财会在内的各行各业都迎来了诸多机遇与挑战。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡评论认为，数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿[1]。对于数智经济时代的企业来说，它们更需要能充分挖掘数据信息，善于分析，懂管理、懂业务的财务人员。2021年3月12日，教育部官网发布《职业教育专业目录(2021年)》，其中，高等职业教育专科和本科专业财会类专业全面更名，向大数据转型。市场化的经济形态和大数据时代的来临，给高职财会专业的人才培养带来了危机，同时也带来了前所未有的机遇与挑战。

一、课程改革背景

财务分析是财务分析主体为实现财务分析目标，以财务信息及其他相关信息为基础，运用财务分析技术，对分析对象的财务活动的可靠性和有效性进行分析，为经营决策、管理控制及监督管理提供依据的一门具有独立性、边缘性、综合性的经济应用工具[2]。从事企业财务分析工作的人员，要对企业经营过程中产生的所有数据进行有效的整合、分析，从数字中找出企业运营背后的逻辑与规律，提出有效的方案和措施，从而更好地指导企业的经营工作。在现代企业运营中，财务分析岗位也越来越凸显其重要地位。湖北科技职业学院“财务分析”教学团队对高职财经专业毕业生所从事的财务岗位和职业能力进行调研和分析得知，87%的企业需要或者迫切需要财务分析相关工作岗位，认为能提升或者明显提升企业经营效率和优化决策。

随着大数据时代信息技术的发展，财务分析人员可以从更多的维度去获取数据、更高的层面去整合数据，对企业经营做出整体规划和预测，此时数据体量变得更为庞大，需要专业的分析工具完成处理任务。调研结果显示：90%从事财务工作的毕业生表示，现在工作中经常需要用到Excel、PBI、Tableau等数据分析工具；75%的财经专业毕业生表示，在学校学习期间，数据分析技术相关课程较少甚至没有。通过对回收问卷的分析总结，我们认为，目前高职财经专业的财务分析岗位人才培养方向与企业实际工作所需要的职业技能存在一定的差距，亟需革新。

在对财务分析岗位人员的培养过程中，“财务分析”是相关专业的核心课程之一，传统的“财务分析”教学，教学内容与方法还停留在小数据样本量，指标的计算、观点的归纳、案例的讲解等方面，缺乏对数据分析、流程设计等新技术的理解与应用，早已不符合现代数字化企业财务岗位的能力需求。数字经济时代企业要求财务人员不仅要懂核算，还要懂业务、懂工具，能处理数据化信息，这些在构建高职财会人才培养能力框架中都应予以考虑。

主流的数据分析工具和技术，包括Python、R语言、MATLAB等都需要系统的学习，对于高职财经类学生而言，门槛较高。信息技术发展到今天，以微软公司Power BI为代表的商业智能分析(BI)软件成为大数据分析技术主流之一，它的核心理念就是让我们用户不需要强大的技术背景，只需要掌握Excel这样简单的工具就能快速上手商业数据分析及可视化[3]。基于毕业生调研结果和数据时代新技术背景，湖北科技职业学院“财务分析”课程团队对本课程重新整合：在传统理论框架内，将Power BI技术引入“财务分析”课程，并重构教学体系，改进教学方法，让学生会处理结构化数据信息，能用数据分析技术解决业务中的问题。

二、课程改革内容

“财务分析”一直是财经专业学生的传统核心课程，不论是本科还是高职院校都有开设。基于数据时代的技术背景，最近几年各高校纷纷对原有课程进行改革，部分院校引入先进的教学平台，如新道集团的DBE财务大数据分析平台，正保公司的大数据财务分析平台等，都是以上市公司真实数据为基础，帮助学生掌握财务数据的获取，运用多种分析工具，对上市企业财报数据及内部经营数据进行处理分析，训练学生财务分析决策的能力。但是，相关课程的教学完全依赖于公司平台，并且分析建模都是基于平台内置好的模型，无法让学生真正接触到数据分析技术的内核，也无法让学生依据不同的商业环境搭建适合的模型进行分析工作。

湖北科技职业学院“财务分析”课程团队在课程建设的过程中，以训练学生财务分析的基本理论和方法为目的，在课程教学中引入编程建模与可视化工具，让学生学会通过低代码的编程工具，开发适应不同企业运行环境的数据分析模型。摆脱了对昂贵教学平台的依赖，也提高了学生的数据分析技术，提高了学校财会专业毕业生的综合能力。同时，本课程与前期课程“基于Excel的企业经营数据分析”相结合，使学生在精通Excel数据分析流程应用的基础上，掌握另一门数据分析技术，将不同的数据分析工具整合到财务分析理论中，致力于打造财务大数据分析课程体系。

(一)课程体系重构

传统“财务分析”课程体系，主要包括财务报告、财务分析基础、要素分析、特殊事项分析、价值评估等。教学方法一般还是以课堂讲授为主，辅以案例分析、小组讨论、团队项目等。在本课程体系改革中，针对高职学生的基础和特点，基于任务型教学设计，把“财务分析”课程分为11个子项目，每一个项目又分解为不同的工作任务，从知识体系上重新构建课程内容。

以子项目利润表分析为例，传统财务分析以一家公司为分析蓝本，一般以水平和垂直分析为主要方法，对利润表的结构和趋势进行比较分析，最后重点分析几个利润表主要科目，例如收入、管理费用、销售费用等。涉及大量指标的计算，要求学生具备一定的归纳和总结能力，分析报告撰写能力。新“财务分析”课程要求学生不仅要完成传统课堂上的分析任务，还要能动手编程制作数据分析模型，选用适当的可视化效果，并且用图文并茂的方式表达自己的观点。如利润表分析流程，见图1。

图1 利润表分析流程图

对于每一个工作任务来说，都要经过从数据爬取、清洗整理、建模，到最后制作出可视化图形图表表达自己的分析观点，有助于报表的使用者更好地理解与分析财报。编程语言的使用嵌入到分析框架中，丰富了传统的财务分析理论体系，也是理论课程的创新与突破。

在课程教学过程中，并不是单纯地讲完编程语言再进行数据建模分析，而是初步介绍之后，将数据获取——M语言，建模分析——DAX语言尽量放到每个工作任务中进行讲解与完善，从体系上将数据分析技术融合到财务分析课程框架中。

(二)教学设计与方法改革

在课程教学设计和方法方面，课程团队在借鉴传统“财务分析”教学方法的基础上，以任务驱动型教学方法边做边学，重构线上线下混合教学的模式。每次课都需要学生完成一个或几个任务，带动相关知识点，使学生通过完成工作任务教学单元的学习。

以收入项目教学设计为例：收入项目可以分多个维度进行分析，最常见的维度是结构分析、趋势分析以及收入毛利率分析。结构分析又可以分为收入区域结构、产品线结构、客户结构等二级分析维度。这就需要从上市公司的财务报告附注中获取相关的数据信息。

首先，我们要求学生利用两种方法爬取收入科目区域结构和产品线结构数据。第一种是用Power BI中的Power Query工具，从http://stock.jrj.com.cn金融界网站上爬取，直接导入Power BI模型中。另一种方法是利用RPA财务机器人从近5年的上市公司PDF版财务报告中自动爬取，复制到Excel表中，并导入PBI模型。第二步，利用Power Query整理清洗数据，规范数据类型，在模型页面建立好视图的勾稽关系。第三步，让学生用Power Pivot里的DAX语言建立度量值，完成按区域、按产品线、按行业的收入结构与趋势分析，并做出相应的可视化效果。在报表视图内建立年度切片器，实现可以选择不同的年份查看数据的筛选效果。我们要求学生做文本框并回答以下几个问题：1.公司收入趋势如何？并给出自己的观点。2.公司哪一类产品最挣钱？销售收入什么占比最大？核心业务是什么？并给出自己的观点。3.公司收入地区主要集中在哪一块？也就是对哪个区域依赖性最大？并给出自己的观点。

当然，不仅仅局限于教师提出的问题，学生也可以根据自己对收入科目的理解，另辟蹊径，有自己的想法，并根据自己的观点，建立模型，从不同的角度解读收入。教师会根据学生的创新点和完成度，给予奖励性评价。从完成的效果上来看，学生对自己动手建模与可视化积极性很高，在掌握了DAX语言编程后，能充分发挥创造性，做出有个性的交互可视化报告。相对于传统课堂教学，学生任务完成度更高，能在充分利用信息技术的基础上，更好地理解业务。不但能够掌握财务分析和数据分析相关知识和技能，还能够全面培养其团队协作、沟通表达、解决问题等综合能力。

在教学方法上，传统课堂以案例分析、指标计算、分析观点的总结与归纳为主，结合分组讨论、学生演讲等形式，老师布置任务，学生完成任务。新课堂以模型设计和创新为主，辅以课堂讨论、案例分析、课堂提问和理论测试题等教学环节，将信息技术与财务业务能力相融合，在加强财务分析理论学习的基础上，让学生学会使用信息化编程工具设计合适的定制化程序，整合财务分析工作流程，提炼自己的分析思路，不仅锻炼了财务思维，还能让学生掌握编程技术逻辑和方法，提高学生信息技术综合运用能力。对于教师而言，课堂上的工作不再是单纯的课堂讲授，而是根据企业的实际需求，创设岗位工作环境，分解工作任务，组织与引导学生完成每个工作任务。对于学生而言，学习不再是单纯的做题、案例分析，而是动手制作、交流、合作、拓展，挖掘商业流程背后的商业逻辑，开发设计适应不同需求的数据分析模型，充分张扬自己的个性。在教学过程中，强调鼓励学生创新，不论是建模方法的创新，还是分析角度的创新，抑或是可视化效果选择的创新，教学过程中都要予以充分的鼓励。

(三)教学资源建设

在中国慕课和智慧职教平台上，也有很多“财务分析”课程相关数字化资源。绝大多数资源还是停留在分析理论知识点的介绍、典型案例的讨论上，在财经商贸领域内，信息技术的应用课程少之又少。基于此，湖北科技职业学院教学团队在已有的教学资源基础上，以“十三五”规划教材《财务分析》为主线，重点建设了一门在线开放课程——“大数据财务分析”。该课程结合数据分析技术PBI，将财务分析的方法和逻辑划分为11个项目模块，包含9大工作任务，每一个工作任务内又包含若干子任务，从数据的获取、整理、建模到可视化，将41个财务理论知识点与数据分析技术知识点串联起来。同时，有关财务理论与技术方法也制作了其他资源，包括课前测试、习题库、补充案例、项目讨论等等，旨在加深学生对财报的理解。

教学工具选用微软公司开发的商业智能软件Power BI桌面版，目前对个人用户免费。该软件属于低代码开发软件，非常适合非程序开发背景的财会人员。课程分析案例取自于中国境内A股上市公司，所有的财务数据均来源于上市公司的公开财报。具体经营数据也是从年度审计报告中爬取，保证了数据来源的可靠性。

(四)教学评价改革

在教学评价方面，教学团队改革传统的理论考试形式，采用阶段评价、过程性评价和结果性评价相结合，合理规划点评机制，每一个项目教师都要进行评价，在每个项目点评时，采取集赞等方式，让学生也参与到评价体系中来。同时，教学团队也关注评价的多元性，结合项目考核、考勤、平时互动、测验题等情况，综合评价学生成绩。本课程的总评成绩为18个项目加权得分和平时理论测试成绩综合评分。教学团队注重学生的思维能力和案例分析问题、解决问题的能力，对在学习和应用上有创新的学生也给予特别的加分鼓励。

三、课程改革成效及完善

教学团队在湖北科技职业学院2018和2019级财务管理专业的学生“财务分析”课程进行教学改革过程中，学生反馈良好，制作出很多有创新性的作品。在对学生的测试中，96%以上能通过财务分析方面的基本理论和基本知识测试，受到财务分析方法和技巧方面的基本训练，具有分析和解决财务报表问题的基本能力。同时，学生也能了解大数据相关的基础常识，形成一定的大数据文化，有一定的数据分析意识。学生能够根据用户的信息要求，结合分析企业的实际情况，利用Excel、PBI制作出一份高质量的上市公司财务分析可视化报告。

本课程是基于财务大数据的分析类课程，财务大数据包括财报数据和企业经营数据。上市公司有义务披露财报数据，但具体的经营数据属于企业内部商业机密，我们无法通过公开途径获取。比如说企业的销售数据，详细到每个地区、每位销售人员、每位客户等不同维度的销售数据，很难获取。我们只能通过公开的年报附注，获取一些强制性披露的较模糊的数据。一方面无法验证这些数据的真实性，另一方面，数据维度也很笼统，无法细分。并且我们仅以上市公司公开财报为分析蓝本，但对于很多中小微企业来说，税收制度、会计政策都不同，学生很难接触到中小企业的真实财务数据。

为此，教学团队正在与北京东大正保有限公司、广州新道科技有限公司合作，利用这类财务服务类公司的优势，发挥校企协同资源，开展行业企业调研，了解行业现状和行业发展趋势，结合不同类型企业财务岗位标准和能力要求，挖掘不同项目的中小企业财务真实数据，设计更详细的项目模块，让学生得到有针对性的训练。对不同项目的分析，训练学生利用数据分析方法和过程，用数据发现问题，触发对业务的思考，挖掘原因，提出解决措施。在日后的课程设计改革中，团队会逐步增加中小企业项目数据分析，对涉及应收账款、存货、收入、销售与管理费用等重要科目的细分数据分析模块，强化和丰富财务分析体系。

四、结语

数智经济时代下，需要一专多能甚至多专多能技术性人才，不仅要求财会人员懂会计，会管理，还需要他们掌握一定的信息技术，能适应大数据环境，能从数据中提炼信息并综合运用达到提高企业经营效率的目的。高职院校的财会人员培养方案、课程建设都应该跟上时代的脚步，培养的学生应该具备互联网思维，掌握甚至精通大数据应用技术，并能同传统财会核算及企业经营结合起来，用数字指导经营，用技术提高工作效率。

湖北科技职业学院“财务分析”教学团队，在财经专业相关课程的设置上，引入相应的数据分析、流程自动化等技术，融入到传统的财经理论课程中。对“财务分析”课程进行深度改革，将商业智能分析软件Power BI的应用技术融入成熟的财务分析理论框架，打造出创新课程。并取得了良好的教学效果。每一位学生都能独立完成一份上市公司个性化分析报告，并针对上市公司行业特点、公司地位、产品性质等对公司质地做出自己的评价。学生对新技术应用兴趣浓厚，绝大部分学生能高效完成老师布置的工作任务，少数学生还能完成附加性工作任务。课堂教学中学生思维活跃，贡献出很多创新点，不仅包括更新的分析维度，还有更简洁的程序方法和更直观的可视化效果。特别是接近一半的毕业生反馈已将“财务分析”课程中学到的新技术应用到目前岗位工作中，改进了工作方法，提高了工作效率。