使用大数据对财务分析所进行的工作主要包括以下几个方面：
1. 数据收集与整合：首先，需要从各种来源收集大量的财务数据，包括财务报表、交易记录、税务信息等。这些数据可能来自不同的系统和平台，需要进行有效的整合，以便进行后续的分析。
2. 数据清洗与预处理：在数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗和预处理，以消除噪声和不一致性。这可能包括去除重复数据、填充缺失值、标准化数据格式等操作。
3. 特征工程：根据业务需求，从原始数据中提取有用的特征，以便更好地描述和预测财务指标。这可能包括计算比率、趋势、季节性等统计量，以及构建时间序列模型等。
4. 数据分析与建模：利用机器学习和统计分析方法，对财务数据进行深入分析，以发现潜在的模式和关联。这可能包括回归分析、聚类分析、时间序列预测等技术。
5. 风险评估与管理：通过对财务数据的分析和建模，可以识别潜在的风险和机会。这可能包括信用风险、市场风险、操作风险等的评估，以及制定相应的风险管理策略。
6. 报告与可视化：将分析结果以图表、报表等形式呈现，以便决策者了解财务状况和趋势。这可能包括制作现金流量表、资产负债表、利润表等财务报表，以及制作仪表盘、地图等可视化工具。
7. 持续监控与优化：通过定期更新和调整分析模型，以适应业务环境的变化。这可能包括调整参数、重新训练模型、引入新的数据源等操作。
8. 跨部门协作与沟通：财务分析工作通常涉及多个部门和团队的合作，需要与其他部门（如销售、生产、采购等）进行沟通和协作，以确保分析结果的准确性和实用性。
9. 法规遵循与合规性检查：在进行财务分析时，需要确保遵守相关的法律法规和公司政策。这可能包括审查数据来源的合法性、保护客户隐私、避免内幕交易等。
10. 持续学习与创新：随着技术的发展和业务环境的变化，财务分析师需要不断学习和掌握新的技术和方法，以提高分析的效率和准确性。同时，也需要关注行业动态和竞争对手的动态，以便及时调整自己的分析策略。
