1樓：濤哥
首先財務分析是資料分析的範疇。
從理論基礎上，財務分析和資料分析的理論基礎都是統計學，如財務分析中的收益和風險，可以通過描述性統計分析中的平均值和標準差來衡量。從分析物件上，財務資料以結構化資料為主；從分析方法和工具上，財務分析以離線分析和描述性分析為主，常用的工具包括Excel等。
只是不同的人做不同事情，時間長就有了自己三觀，說到底是圈子不同而已。
應該說資料分析借助了大資料的東風，在技術、方法和工具上上發展的非常快，因而才有了樓主的問題。
如果談到借鑑，那麼在分析物件上，財務資料關注的資料通常維度比較少，如果是公司內部的KPI指標，如負債和損益那麼這是沒有問題的，但如果涉及到風險和收益等不確定的問題，那麼財務人員要除企業外的其他外部資料，也就是要增加資料的維度。
在工具上，目前很多平台提供了自動化和實時分析工具，這些也是財務分析可以引入的。
反過來，資料分析可以借鑑財務分析的就是一點，也就是關注業務需求而不是炫技(演算法、工具)。
2樓：jianpinglin
看定語，財務分析，分析是在財務規則上。資料分析，分析是在資料基礎上。
財務分析，淺，只要求財務規則角度。資料分析，沒規則，怎麼看有道理，怎麼分析。
3樓：何史提
財務分析不也是資料分析的一種嗎？
在工業界有時這些東西不一定是完全分割的。不過財務資料分析有長一點的歷史，而資料大多時金額和時間，或相關的量如利率、volatility等。但廣泛的資料分析可能有影象或文字。
工具上，有些人可能用Excel，但新近的用Python或R，或用各種資料視覺化的工具。
不過，還是得說說，在工作上，凡可用來解決問題的，都會用到，學術名稱只是把知識或產品更好推銷出去
4樓：張巨集倫
財務本身也是一種資料，所以財務分析可以理解為資料在財務領域的應用。資料主要關乎模型和理論，而財務則涉及具體的應用場景，因此還是基本的處理方法（採集、清洗、儲存、分析、建模、視覺化）+ 具體的應用需求（財務分析所對應的一系列目標和任務）。
5樓：黑白彩電
隨便寫寫。資料分析先做資料整理和資料清洗，符合資料庫結構，資料才能應用和分析。同理，財務分析之前，先把帳作對了，資料整理好才能分析。
6樓：徐thomas
資料分析的維度和層面可以是多種多樣的
財務分析麼，個人認為和資料分析師交叉關係
財務分析不僅要從資料切入，更要從業務細節著眼，否則，粉飾甚至編造資料基礎上的財務分析毫無意義。。。
同樣，資料分析所依據的各種假設也是要有合理的社會現實背景。。否則就是扯淡
7樓：
資料分析話長話短說：資料採集，清洗，分析，視覺化。
財務分析已經有報表，就省了採集，清洗；擼py的人pandas就可以搞定分析，有一本python金融分析的書可供參考；視覺化取決於展示的逼格，可選擇比較多，不一一介紹。
大體如是而已，裝逼結束！
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