财务数据分析师的主要职责是收集、整理、并深入分析企业的财务数据，为企业的决策提供有力的支持。
财务报表分析方面，分析师会深入研究企业的资产负债表、利润表、现金流量表等，运用比率分析、趋势分析等方法，全面评估企业的财务状况、经营成果及现金流量情况。这有助于为企业管理层提供准确的财务信息，帮助他们更好地了解企业的盈利能力、偿债能力和运营效率。
预算编制与控制方面，分析师将协助企业制定年度预算计划，基于历史数据和业务发展趋势预测未来的收入、成本和现金流。他们将监控预算执行情况，及时发现偏差并提出调整建议，确保企业的经营活动在预算范围内进行。
成本分析与控制方面，分析师将深入剖析企业的成本结构，找出成本控制的关键点，并提供降本建议。通过深入挖掘成本数据，评估不同业务活动和项目的成本效益，为企业的定价策略和成本管理提供决策支持。
分析师还需进行财务风险评估，识别和评估企业面临的各种财务风险，如市场风险、信用风险、流动性风险等。运用风险评估模型和工具，对风险进行量化分析，为企业制定风险应对策略提供依据，有效防范和化解财务风险。
在职业发展方面，财务数据分析师可分为初级、中级和高级。初级分析师专注于基础的数据收集与整理。随着经验和技能的提升，中级分析师可承担更复杂的分析项目。而高级分析师则负责指导团队，制定分析策略和计划，并参与企业的战略规划和决策。
同时提及的注册书（CPA）和注册金融分析师（CFA）等，是财务领域含金量极高的。拥有这些不仅证明了个人在财务专业知识方面的深厚造诣，还为职业发展打开了更广阔的空间。
在技能方面，财务数据分析师需要具备数据分析能力、财务知识、编程能力和数据库管理能力。他们需熟练掌握统计学方法、数据挖掘算法，能运用Excel、Power BI等进行数据处理和分析。精通财务会计、管理会计、财务管理等专业知识，了解财务法规和税收。掌握至少一种编程语言，如Python、R等，以及熟悉数据库的操作和管理，都是必不可少的。
在工具方面，Python和BI工具如Tableau、Power BI等是常用的分析工具。Python适用于复杂的数据分析算法实现和自动化数据处理流程，而BI工具则用于数据可视化和交互式报表生成。两者各有优势，前者灵活性高、可扩展性强，后者操作简单、可视化效果好。
在学习方面，推荐参加专业的在线课程、阅读专业书籍、参加培训认证等。例如，Coursera上的“财务分析基础”课程和《财务报表分析》《深入浅出数据分析》等专业书籍都是很好的学习资源。Kaggle上的财务相关数据集和GitHub上的开源项目也为学习和实践提供了良好的平台。
财务数据分析师的核心价值在于数据解读与分析能力。他们需具备跨领域知识融合、沟通协作能力、问题解决能力等多方面素质。在人工智能时代，还需具备数据挖掘与机器学习、大数据处理能力、数据安全与隐私保护意识以及持续学习与创新能力。