You’re struggling to develop your data analysis skills in Corporate Finance. What can you do to improve?

Data analysis involves systematically examining and preparing data to draw meaningful insights and support decision-making. Starting with defining objectives and collecting relevant data, the process includes cleaning, exploratory data analysis (EDA), and transformation. Choosing appropriate analysis methods, applying statistical or machine learning techniques, and interpreting results are pivotal steps. Visualizing findings through charts or graphs enhances understanding, and validation ensures the robustness of the analysis. Effective documentation and communication of results conclude the process.

El análisis de datos siempre contiene un elemento subjetivo basado en las competencias y sesgos del observador. Mi trabajo me ha ense?ado que antes de revisar los datos es extraordinariamente necesario poseer un enfoque, una doctrina para observar la relación entre datos. No es el dato en sí mismo, es su relación con otros cuando el número "te habla". Por ejemplo, al hablar del monto del Capital de Trabajo, no se reflexiona de la influencia del financiamiento de largo plazo. O bien, cuando se analiza EBITDA se pierde la visión de que la depreciación es generadora de caja que financia los activos de largo plazo. En su conjunto, una inadecuada doctrina interpretativa podría afectar las conclusiones respecto a los efectos en el valor.

Refresh your knowledge: Revisit fundamental concepts of corporate finance, such as financial statements, ratios, and valuation, to strengthen your understanding of the context and purpose of data analysis. Seek resources: Utilize textbooks, online courses, and videos to reinforce your grasp of the basics.

Proficiency in the mentioned tools could give you an edge. If you are not comfortable start with Power BI and then R, SQL and Python.

Master essential tools: Become proficient in using Excel, PowerPoint, and financial calculators for data collection, manipulation, and visualization. Explore advanced tools: Consider learning Python, R, SQL, Tableau, or Power BI to expand your data analysis capabilities.

Data analysis employs diverse techniques like statistical methods for pattern identification, machine learning algorithms for predictive modeling, and Exploratory Data Analysis (EDA) for visual insights. Techniques such as regression and classification enable uncovering relationships and making predictions, while data transformation ensures data readiness. These approaches collectively empower analysts to derive meaningful insights and inform decision-making processes.

Practice data analysis: Apply statistical techniques, such as descriptive and inferential statistics, regression analysis, and scenario analysis, to real or simulated data sets. Seek guidance: Consult with colleagues, mentors, or online communities to gain feedback and improve your analytical approach.

Para desarrollar la habilidad interpretativa del dato es necesario, cuestionar los conceptos tradicionales, y sobre todo sus definiciones, de modo de conocer nuevas relaciones conceptuales y empíricas, así fortalecer enfoques holísticos, o de mayor riqueza argumentativa y explicativa. Verificar nuevas dimensiones de las ratios financieras o económicos nutren de una manera más adecuada la definición de nuevas estrategias y sus alcances, como también, se comprenden mejor los riesgos que subyacen en ellas.