朱佳迎

会计基础工作当中数据的整理属于保证会计信息准确、可靠的重要步骤。有效的数据整理可以提高工作效率，给企业的决策提供有力的支持。本文主要对数据整理的实操技巧进行详细的讨论。

一、数据收集技巧

（一）明确收集目标与范围

在数据收集之前要明确收集的目的和范围。根据企业的业务需求以及会计核算的要求来确定需要收集的数据。在进行成本核算的时候要明确收集与生产相关的原材料采购、人工成本、设备折旧等数据。另外还要确定数据收集的时间范围、来源，保证数据的完整性和相关性。

（二）选择合适的收集方法

数据收集的方法有直接收集和间接收集。直接收集就是从业务发生的源头获取数据，例如从销售系统中获取销售订单信息，从仓库管理系统中获取库存数据等。间接收集是从其他部门或者外部机构获取数据，比如从供应商处获取采购发票、从税务部门获取纳税信息等。选择合适的收集方法可以提高数据收集的效率和准确性。

二、数据清洗技巧

（一）检查数据准确性

准确性检查属于数据清洗的关键部分，它直接影响到之后分析结果是否可靠。对数据计算逻辑以及其内部合理性要进行全方位的核对，清除所有的逻辑矛盾和计算误差，保证数据能如实地反映客观情况。核查过程中发现错误数据要建立标准更正程序，及时查明错误原因及时改正，避免错误的数据对以后的工作造成影响。

（二）处理重复和缺失数据

重复记录、缺失值属于数据清洗中经常遇到的问题，需要采取相应的处理办法。对重复数据采用精准匹配筛选的方式进行识别并删除，既可以减少数据存储量又可以避免重复数据造成的分析结果失真。缺失数据要根据数据的特征和业务场景选择合适的方法进行补充，保证数据的完整性，给后续的分析提供完整的数据。

（三）统一数据格式

由于数据来源具有多样性，各渠道获取的数据在格式上存在差异，这给后续的数据整合与分析工作带来了阻碍。因此，统一数据格式是数据清洗环节中不可或缺的关键步骤。通过对日期、金额等重要类型的数据进行规范化处理，确立统一的格式标准，能够有效提升数据的一致性与兼容性，消除数据孤岛问题。这一过程不仅为后续的数据整合、对比分析等工作筑牢基础，还能减少数据处理中的冗余操作，降低管理成本，进而显著提升整体数据处理的效率与质量。

三、数据分析与呈现技巧

（一）运用数据分析工具

数据分析阶段要充分利用专业的数据分析工具的优势，按照数据量以及分析要求来选择合适的数据分析工具深入剖析清洗、整理好的高质量数据。在此过程中要注意数据的可视化转化，灵活使用数据透视表、折线图、柱状图等不同的呈现方式，把抽象零散的数据信息转化为直观易懂的视觉载体。该方式可以大大降低数据解读的难度，也可以使分析人员快速发现数据背后隐藏的内在规律和主要特征，准确找到数据异常所反映的潜在问题。

（二）进行数据对比与分析

对比分析可以发掘出数据的价值，要用科学合理的方法作对比分析，根据业务场景选择对比的维度。可以重点开展时序维度的对比，即不同周期的动态变化对比；也可以开展横向维度的对比，即不同业务单元、不同业务线条的差异对比。通过对对比结果进行系统梳理、深度拆解，找到数据变化的主要驱动因素，清楚地总结出数据呈现的趋势特征，给业务现状判断、问题根源追溯提供有力的数据分析支持。

（三）生成清晰的报告

数据分析的最终价值要通过报告来体现，应该按照完整的数据分析流程，写出逻辑严谨、内容准确的分析报告。报告要包含分析背景、核心思路、具体分析过程、主要结论、针对性优化建议，内容要详实、重点突出。并且需要规范报告的格式，采用简明扼要、准确专业的方法来表述，避免使用太多专业术语，使企业管理层能够很快获得关键信息、理解分析结果从而作出有效决策。

四、结束语

因此会计基础工作中的数据整理实操技巧包含数据收集、数据清洗、数据分析、数据呈现等各个方面。会计人员掌握了这些方法以后可以提高数据整理的效率和质量，给企业提供更加准确、可靠的会计信息，更好地为企业的发展和决策服务。

（作者单位：东营职业学院）