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数据科学家的财务基础
我从哈佛商业评论出版社（Harvard Business Review Press）出版了一本名为“金融基础知识”的小书中，进行了简短的机上阅读。这本很小的书不会使某人成为金融专家，但我确实发现一些对背景不是金融或经济学的数据科学家和业务分析师有用的东西。数据科学确实是一个多学科领域，其人员来自许多不同的背景和专业领域，通常很少或根本没有金融和经济学方面的知识。因此，我重点介绍一些对社区中任何人都有价值的东西。
在进入这些“基础”之前，这是书中首先谈到的为什么要理解财务的内容：
了解哪些产品/服务运行良好以及在哪里运行，哪些运行不好。
生产和销售成本合理吗？有改善的空间吗？
如果公司决定在某产品上增加$ X的投资，是否会产生至少$ X的收入？
展望未来，公司的收入，成本，利润和整体财务状况如何？
任何人都可以通过Google学习详细信息，但这是我的四（4）点建议，即使您从未参加过金融课程，也可以使您对金融感到满意。
尝试弄清3种主要财务报表：损益表，资产负债表，现金流量表。损益表是您工作所在公司著名的“底线”。
您可以为所提议的项目（或构想）准备预算吗？至少学习一些基础知识。
如果您要提出新的想法或产品，请了解有关收益成本分析的一些知识。以下相关术语听起来令人生畏，但我保证您已经从日常经验中了解它们。
投资回报率（ROI）
收益成本比（BCR）
投资回收期
净现值（NPV），
内部汇率或收益率（IRR）
盈亏平衡分析
最后，您可能不感兴趣的其他专业术语。我再次保证，其中的大多数听起来对您来说并不陌生： 应付帐款（A / P）；应收账款（应收账款）；资产; 资产周转率; 资产负债表; 账面价值；收支平衡; 首都; 资金成本；债务; 股利; 公平; 固定和可变成本；毛利率；毛利; 跨栏率；库存; 责任；估值；营运资金。
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关键词：数据科学家 数据科学 科学家 Business Harvard