无人超市都出来了，还有老板采用着手工记账、现金收款的方式管理自己的店铺？

现在内参君给老板介绍一个解决方案，让各位老板们快速地将自己的普通门店升级成为智能门店！

目前，市场上商家做生意的主流环节是“商品进货—条码生成—条码打印—贴条码—入库—盘点—客户下单—扫码开单—收银—打单—数据报表分析—优化”。

秦丝科技在各个环节都提供了多元化的解决方案，例如：在条码打印方面秦丝进销存系统可以自动生成条码，并配有对应的模板及标签条码打印机、热转印打印机等相对应的打印机。打印机还可以打印小票单、多联单、发货单、电子面单等。

1、在商品管理上：

老板们可以将自己经营的商品录入到秦丝的软件之中，开采购单进行采购，没有条码的商品可以系统自动生成条码，用条码打印机把条码打印出来贴在相对应的商品上。

2、在库存管理上：

商品入库之后，用极速智能盘点机进行盘点以及出入库的数据信息采集。

3、在商品销售上：

秦丝科技给商家提供销货宝网店，让商家在QQ、QQ空间、微信、朋友圈等各个渠道进行分销。

在小程序爆发之后，秦丝科技为商家提供销货宝小程序托管版，让不懂代码的商家也能够快速拥有自己的小程序商城，进行各渠道推广。

4、开单收银：

客户下单购买之后，商家可以用极速智能终端或者是智能POS机扫条码快速开单，并直接进行开单收银并打印票据。

5、单据打印：

秦丝系统中提供相对应的打印模板供商家使用，有多联快递单、电子面单、销售单、采购单等模板及提供相配套的打印机。据了解，秦丝科技即将推出水洗唛、吊牌等打印模板。

6、数据分析：

秦丝科技还提供相对应的数据智能分析工具及报表，可以对商家店铺的客流统计分析、销售漏斗分析、各销售报表分析等，帮助商家更好地掌握自己生意的经营状况，做出正确的决策。

通过秦丝提供的服务方案，商家可以快速将自己的普通店铺升级成“智能店铺”。商家就算是不懂管理店铺，跟着秦丝这一套方案执行，就可以以最低的成本达到全行业最优的管理标准。

在经济异常发达的今天，中国很多企业都注重仓储管理，所以都会引进一套先进的仓库wms系统来管理，那么仓库wms系统是一款什么的产品，应该具备哪些基本功能呢？

仓库wms系统是一个实时的计算机软件系统，它能够按照运作的业务规则和运算法则，对信息、资源、行为、存货和分销运作进行更完美地管理，使其更大化满足有效产出和精确性的要求。通过计划生成作业任务、任务驱动仓库实际作业的模式，既在作业过程中充分保障了账务和实际作业的准确性，亦有效提高了作业效率，减少了仓库作业对人工经验的依赖性，是仓储管理信息化的具体形式。

仓库wms系统应该具备哪些基本功能

1、入库功能：

1）货物到达仓库，根据采购订单进行核实，开箱验货，根据WMS系统组合信息进行条码打印、粘贴、放置托盘区；

2）利用PDA进行扫码核验，通过系统对库位进行计算，得到系统推荐库位，进行货品上架作业；

3）系统可预设多种常用上架规则，满足80%以上的使用场景。

2、出库功能：

1)操作区域接收包装完毕的订单，并对接收的订单进行详细分类；

2）将订单整齐摆放在出库操作区域，并在系统中建立装车单，录入信息并发运；

3）打印运单信息，然后黏贴在箱标签下方；

4）系统绑定订单号和快递单号，上传订单配送信息，交接配送商配送。

3、盘点管理：

1）随到随盘的实际操作模式，盘点作业与其他流程互不干扰（盘点效率提升60%以上）；

2）实时盘点也能为库存准确率提供更为便捷的检测手段（库存准确率达99.97%）；

3）真正实现仓库数据可视化。

4、报表管理：

1）需要内置日常报表：进出存日报表、进出存月报表、出入库台账、库存变化日志报表、仓储占用情况报表等；

2）报表工具灵活便捷，便于企业开发自身所需要的报表；

3）真正为管理者提供可靠的数据参考。

标领wms有着10年的行业经验，一直专注仓储信息化管理，始终秉承“专注细节 品质如一 ”的产品方针，全心全意为客户服务。已成功和国内众多知名企业建立战略合作伙伴关系，标领wms致力于成为国内优质的信息化解决方案服务商，致力于帮助更多企业打造智能仓储。

第二季度结束了，半年也过去了，又要给一向雷厉风行的领导出销售数据签单和回款的数据分析报告，眼看着还有三天，需求紧急，小编也不敢懈怠。

找信息部导了上两个季度以及去年一年的excel数据，脑子第一个想到的是怎们构建表格，同比、环比、回款率，用excel做几张表，打印完事。转身倒了一杯水，一想不对，第一季度给领导汇报的时候，给了领导一份10页的纸质报告，领导甩了一句“当我批卷子呐，不合格”怼了回来，虽然没让重做，但总归是惹得不开心。

后来跟着信息部门的哥们学了两周的Python，小编大学里学了一点编程，再加上很多代码的逻辑类似于Excel的函数，好说歹说算是入了门，同时也学习了数据分析的一点思路。

按照粗浅的数据分析思路：

1、首先明确领导关注哪些数据和指标

之前想的同比、环比、回款率，其实每次月末汇报的时候都讲过了，按照这样的逻辑，季度汇报无非是把过去三个月汇总在一起，再算一下累积的数据，确实枯燥不直观。

于是我前一天有意无意地试探了下领导，除了常规的总比环比汇总数据，还想关注哪些信息。领导透露口风，“每个区域的销售和回款数据如何，回款率高低可以给个排名不，哪一季度份额最大，我们公司历年整体的销售情况是怎样等等，好让我知道汇款低了怎么回事，哪个区域表现最佳？”

2、用可视化的方式替代传统表格

这一点小编我尝到过甜头，上季度那10页报告被怼之后，我又用PPT做了一份汇报，引用各种图表，才幸免于难。

所以这一次可以升级一下，是不是用Python或者其他数据分析工具露一手，也算一次项目实践。

于是，我找信息部门的同事导来几份数据，但是由于有多年历史数据需要分析，csv文件导出大概有100多兆，试着用excel看看，一打开直接挂了。。。正无限在响应中。

算了，这么大的数据量，正好用回Python。

关于Python,同在数据分析领域的同学可能都不陌生，我们经常会使用Python提供的numpy、pandas、matplotlib等第三方库来对数据进行计算处理，同时最终生成所需要的可视化报告。

Python语言简明便捷的特性对小编还是非常有吸引力的，空想不如行动，为了快速出成果，直接开干。

一、Python数据分析可视化过程

1.DataFrame数据类型转换

首先是导入本次分析所需要使用的matplib、pandas、datetime、pylab这几个数据处理以及可视化相关的库，指定mpl的默认字体（否则图表可能会出现中文乱码问题）。接着导入销售合同明细数据表以及销售回款数据表，然后根据合同ID进行左拼接，得到结果转成DataFrame类型格式方便后续的数据计算以及可视化分析处理。

# 导入所需要的库import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport datetimefrom pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体：解决plot不能显示中文问题mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题pdcsv1=pd.read_csv('D:/DEMO/demo_contract.csv',encoding='gb2312') #导入销售合同明细表数据pdcsv2=pd.read_csv('D:/DEMO/demo_capital_return.csv',encoding='gb2312') #导入销售回款明细表数据pdcsv=pd.merge(pdcsv1,pdcsv2,how='left',on=['合同ID','合同ID']) #将销售合同明细表和销售回款明细表数据进行拼接df = pd.DataFrame(pdcsv) #转为DataFrame格式方便进行数据处理

2.时间类型转换

接着通过datatime类提供的转换方法，对合同签约时间进行格式化，分别取出签约年份、签约季度、签约月份字段，方便从不同的统计口径来观察和分析销售的签单数据和回款数据。

i=0 #遍历计数器for a in df['合同签约时间']:df.set_value(i, '签约年份',int(datetime.datetime.strptime(a,'%Y-%m-%d %H:%M:%S.0').strftime('%Y'))) #格式化合同签约字段，取出合同签约年份i=i+1i=0for a in df['合同签约时间']:df.set_value(i, '签约季度',(str((int(datetime.datetime.strptime(a,'%Y-%m-%d %H:%M:%S.0').strftime('%m'))-1)//3+1))+'季度') #格式化合同签约字段，取出合同签约季度i=i+1i=0for a in df['合同签约时间']:df.set_value(i, '签约月份',int(datetime.datetime.strptime(a,'%Y-%m-%d %H:%M:%S.0').strftime('%m'))) #格式化合同签约字段，取出合同签约月份i=i+1

3.分组统计&&图表绘制

最后分别按照签约年份、签约季度、签约月份来对销售的签单金额以及回款金额进行分组统计，设置好相关图形统计标题、坐标轴标题、图例等属性，规划好绘图排版区域，并且以折线图、饼图、对比柱状图的形式进行数据可视化呈现。

df.to_csv('D:/DEMO/join.csv',encoding='gb2312') #合并明细数据导出为csv文件数据存储dfgp1=(df['总金额']/10000.0).groupby(df['签约年份']).sum() #年度总签单金额分组统计，并且单位转为万dfgp2=(df['付款金额']/10000.0).groupby(df['签约年份']).sum() #年度付款总额分组统计，并且单位转为万plt.subplot(2,2,1) #限定绘图区域为左上方plt.ylabel('总金额（万）')#显示y轴名称plt.title('各年度签单总金额走势')#显示统计标题dfgp1.plot.line(label='签单金额') #年度总签单金额绘图dfgp2.plot.line(label='回款金额') #年度付款总额绘折线图plt.legend()#显示图例dfgp=df.groupby(df['签约季度'])['付款金额'].sum().reset_index() #各季度付款金额分组统计plt.subplot(2,2,2)#限定绘图区域为左上方plt.title('各季度回款金额分布')#显示统计标题plt.pie(dfgp['付款金额'],labels=dfgp['签约季度'],autopct='%1.1f%%')#各季度付款金额绘制饼图dfgp=df.groupby(['签约月份'])['总金额','付款金额'].sum().reset_index()#各月度签单&&回款分组统计dfgp['总金额']=dfgp['总金额']/10000 #并且单位转为万dfgp['付款金额']=dfgp['付款金额']/10000 #并且单位转为万plt.subplot(3,1,3)#限定绘图区域为最下方plt.title('各月度签单合同金额&&回款金额对比')#显示统计标题plt.bar(dfgp['签约月份'],dfgp['总金额'],width=0.4,label='签单金额')#各月度签单&&回款分组统计绘制对比柱状图plt.bar(dfgp['签约月份']+0.4,dfgp['付款金额'],width=0.4,label='回款金额')#各月度签单&&回款分组统计绘制对比柱状图，0.4为宽度偏移量plt.ylabel('总金额（万）')#显示y轴名称plt.legend()#显示图例plt.show() # 出图

4.Python可视化成果展示

程序编译运行，各年度的签单总金额&&回款金额走势、各季度回款金额分布、各月度合同签单金额&&回款金额对比数据就都以可视化的形式直接呈现出来了，还是非常舒服的，给自己默默点个赞~哼哧哼哧地准备明天过去给领导汇报我的可视化“战果”！

三、从Python到FineBI——数据可视化升级

跟领导汇报完毕之后，出来的可视化成果还是得到领导的一些认可的，将海量的数据以可视化图表的形式给领导直观地呈现了出来。

但是和我那信息化的哥们交流一番后，他觉得我的Python可视化“杰作”还存在一些问题，我也总结一下：

1.可视化图形界面是静态页面，没有动态的界面数据交互，如悬浮提示、图形联动、数据钻取、超链接跳转等等；

2.界面没有筛选器，无法切片呈现过滤部分数据；

3.领导看了已有数据之后，针对一些增长或者异常数据无法做进一步深入分析。

4.开发调试还是有一定周期的，说出来不怕大家笑话哈，我为了调这个Python页面耗费了我大半天时间。。。。

哥们建议我不妨用BI工具来实现，正好信息化采购了BI软件FineBI，之后也会和全公司像我一样的业务数据员推广学习，正好我来练练手。而且公司的数据报表需求非常多，一些部门也逐渐有了深度的数据分析的需求，确实非常迫切地需要一款能够真正多维深入地企业级数据分析工具来解决这些问题。

1.FineBI自助拖拽分析初版

到FineBI官网下载安装完毕之后发现这是一款提供给企业的B/S架构在线数据即席分析平台，除了能够方便企业信息部门制作传统企业的固定报表之外，还可以让不懂SQL/代码技术的小白快速上手拖拽式自助数据可视化分析。以下图为例，托拖拽拽，轻松帮我统计出了我们公司历年的销售金额以及回款金额数据......跟以前一行行代码调试Python程序比，简直不要太爽！

按照FineBI帮助文档，初步做出了以下的这个企业的销售&&回款分析页面，轻松地解决了领导之前反馈的Python数据可视化界面的一系列问题！

2.美化升级版

经过一番研究，发现FineBI还能够进一步提供给用户设置组件背景、仪表板背景等功能，于是乎我调出了以下的这一个美化升级版本~美滋滋！

3.领导汇报最终敲定版

另外参考了FineBI的一些内置demo，于是乎做出下图这个精美的销售管理中心驾驶舱，惊艳吧~嘿嘿，其实也不过是半个小时的鼠标操作功夫了，数据完全可视化呈现在领导面前。给领导汇报完毕之后，FineBI灵活的多维联动、钻取等OLAP分析的特性，备受领导的夸奖与喜爱！

以上就是我这次从Python到FineBI的数据分析可视化升级心得总结了，特地写出来给大家分享分享，能看到这里的同学都是真爱啦。

四、后记

当然，其实我所用到的也只是FineBI这款软件的冰山一角了，像以上的很多丰富的可视化图表也非常值得大家去使用和分析探索的，感兴趣的可以到FineBI官网参考帮助文档去了解试用啦，篇幅有限，由于时间关系暂时跟大家聊到这里了，欢迎大家共同多多交流。

注：本文为《王小菜学会计》教程的一部分，版权为本文作者所有。

做任何事情，都要依靠一定的工具、材料，做账也一样。什么，做手指操不需要工具、材料？错，做手指操，手指就是你的工具、材料！

事实上，做账用的电脑和软件，公司早就统一购买了；账本、凭证等材料，财务经理张方也已经采购好了。现在，经财务经理张方提议，出于谨慎和锻炼新人的目的，本年度的账采用手工账和电脑账并行的模式，具体由小菜负责实施，财务经理张方负责会计审核工作。

忽老师认为，在信息技术高度发达的今天，做手工账实际上是不明智的选择，完全没有必要。但是，为学习做账方法和流程，做手工账有它的必要性。手工账和电脑账的做账流程和处理的事项有所不同。手工账需严格按照填制记账凭证、记明细账、记总账、填制财务报表等程序逐步完成，电脑账则只需录入记账凭证，余下的步骤在会计业务中已经虚化，不需要人工处理。在这种情况下，做电脑账将无法理解和体会做账的流程。忽老师同意财务经理张方的意见，出于谨慎和锻炼新人的目的，可以采用手工账和电脑账并行的模式运行一段时间。

下面，我们来梳理一下，做手工账和电脑账，分别需要准备哪些账簿、设备和软件、物料。

一、手工账所需账簿资料

如下图所示，做手工账需要购买或准备凭证、账簿、报表和物料等相关资料。

（一）凭证相关资料

这里说的凭证相关资料，是指原始凭证和记账凭证相关的资料，包括：

1.记账凭证。手工账记账凭证的格式多种多样，但都包含凭证类型、凭证编号、附件张数、记账日期、摘要、会计科目、金额以及经管人员签字等要素；

2.凭证封面、封底，以及凭证包角纸。这几项资料是装订会计凭证时使用的；

3.增值税征税/扣税凭证封面。企业的增值税进项发票抵扣联等征税/扣税凭证，需要收妥保管，按期装订，装订时应加上增值税征税/扣税凭证封面；

4.费用报销单、差旅费报销单。这是用来归集企业的日常办公费用以及差旅费等费用的；

5.其它资料，如借支单、收据等，可以视情况购买，或临时设计打印。

（二）账簿

账簿也叫账本。手工账账簿一般是购买印制好的成品，包括订本式账簿和活页式账簿。一般现金日记账和银行存款日记账是订本式的，其它账簿可以采用活页式账簿。账簿包括：

1.现金日记账；

2.银行存款日记账；

3.三栏式明细账；

4.多栏式明细账；

5.数量金额明细账；

6.固定资产明细账；

7.总账。

此外，还有销售明细账、应交增值税明细账等账簿，可以根据企业需要选购，也可以使用其它账簿代替。

（三）报表相关资料

报表相关资料包括会计报表和相关报表，可以购买现成表格，也可以自己画表使用，具体包含：

1.科目汇总表。该表用于汇总一个月的会计凭证，又成凭证汇总表；

2.试算平衡表。该表用于总账登记完毕之后，将当期所有总账科目余额、发生额填入表格，测试当期账目是否平衡；

3.资产负债表。用于填报资产负债表数据；

4.利润表。用于填报利润表数据。

此外，根据《企业会计准则》的规定，企业需按期填报资产负债表、利润表、现金流量表、所有者权益变动表、附注等财务报表，故除上述报表及相关资料外，做手工账时也可以根据需要酌情购买其它报表。

（四）物料

除账、表等资料外，做手工账需要使用书写和装订所需的工具和物料，具体如：

1.黑色签字笔，用于正常签字、填写账簿等；

2.红色签字笔，用于更正账簿内容以及填写负数金额；

3.直尺，用于划线等；

4.装订线、燕尾夹、固体胶等，用于装订凭证、账簿。

此外，订书机、锥子、裁纸刀等小工具也是有用。

其实，上述手工账物料并非全部都是必须品。东西是死的，人是活的。手头没有的东西，有些可以想办法自己制作。

二、电脑账所需设备、软件及资料

做电脑账和手工账不一样。做电脑账所需资料简单多了，但配置电脑账所需设备、软件和资料的成本要远远高于手工账。时至今日，成本已经不是问题，效率才是最重要的。

如上图所示，做电脑账所需设备、资料，可以分为设备、软件和物料三类，具体如下：

（一）设备

做电脑账的设备可繁可简，最简单的要求是要有电脑和打印机，至于其它设备，属于可有可无、能够克服的范畴。

1.电脑。做账用的电脑要求不高，普通的电脑都能适用。但结合财务软件的特点和应用场景，对电脑的配置还是有一定要求，比如单机使用财务软件，购买一台电脑就可以了；如需多名会计联合分工做账，就需要购买多台电脑；另外，如使用SAAS模式的在线软件，还需要电脑能上网；

2.打印机。打印机是账簿数据输出的重要装备。记账凭证、账簿、报表等资料，都需要通过打印，形成纸质资料册，由公司长期保管。从工作效率出发，打印机一般选用喷墨打印机或激光打印机。

3.其它设备，如复印机、扫描仪、装订机等。

（二）软件

做电脑账最核心的工具是软件，确切说是财务软件。财务软件也称会计软件，它是一组代替手工进行会计核算的计算机应用程序。时至今日，财务软件的应用已非常普及，软件功能日趋完善，应用模式日趋方便。如下图所示，财务软件有多种类型：

1.按通用程度划分，财务软件可分为通用财务软件和专用财务软件。通用软件适用于多数用户或多家用户，专用软件又称为定点开发软件，为某家用户专门定制；

2.按功能层次划分，可分为核算型会计软件与管理型会计软件。核算型会计软件一般只包含总账系统和报表系统功能，管理型软件（ERP）则超出了会计软件的范畴，除会计功能外，还包含了采购、销售、人事、后勤等方面的管理功能；

3.按用户数及用户关联度划分，可分为单用户会计软件和网络多用户会计软件。后者在处于同一局域网或经互联网授权连接的用户可以互动，登录和管理同一个会计账套。

财务软件厂家、品牌众多，常见的有用友通、金蝶KIS、管家婆财貌双全、速度3000等，这些软件都能帮助企业实现财务核算的功能。

数年前，国内某知名软件厂商推出了一款SAAS模式（在线应用模式）的财务软件，该软件紧扣会计准则，功能全面，操作简洁，界面优美，逻辑严密，是一款不可多得的好软件。在忽老师的极力推荐之下，云南兴盛商贸有限公司采用了这款软件。该软件的特点是：

1.连接互联网、使用浏览器登录官方网站，在官方网站订购会计软件并联网使用软件。软件的客户端即是用户的电脑，软件端口为浏览器；

2.软件的数据、运算服务器等由软件厂商掌控，客户端电脑可以定期下载备份；

3.除应用模式的不同之外，网站会计软件的功能、操作界面和便捷程度等与其他会计软件大同小异。

除了财务软件，办公软件如OFFICE等，也是会计人员经常使用的软件。

（三）物料

和手工账一样，做电脑账也需要购买一些物料，供会计办公使用，如签字笔、直尺、装订线、胶水、凭证封面等等。还是那句话，东西是死的，人是活的，手头没有的东西，现用现买好了。

三、本教程所需资料

为同时做手工账和电脑账，完成张经理的部署，小菜整理出做账所需设备、软件、工具、材料的清单，并注明哪些已经购买，哪些尚未购买。尚未购买的部分，报提请公司集中采购。

日常工作中，涉及到数据的表格、计算、图表和分析，大家首选的一定是Excel。

但我也看到不少知友困惑于Excel的深入学习难度，鸡肋的大数据处理效率。

比如某同事为处理七八个维度，近万条数据崩溃不已；又有人几十万行的数据把电脑频频跑崩；再者，随着多任务线之间的交叉，汇总任务呈几何级数增加……

倒不是说Excel完成不了这类任务，如果是日常的表格记录、数据计算、Excel确实无法替代。但如果说做企业管理的业务报表、庞大而又复杂的数据分析、财务分析、预算编报，Excel就很不擅长了，因为其数据不统一，也没有独立的计算引擎，数据在各个Excel文件中独立存在，数据合并非常费事。

比如，最近我媳妇入职一家新公司，任某品牌的卖场数据专员。虽然之前也是这个行业的，可并不擅长数据报表的制作。

负责交接的同事是个毕业后就入职这家公司3年多的老员工，一直在做报表这块的工作，交接的时候为了更准确，我让媳妇使用录屏软件，将他每天要做的事情都录下来。

结果发现，这家伙从早上开始，就开始问信息部要数据，然后用excel各种复制、粘贴、求和、求百分比、vlookup、再复制、粘贴、求和、求百分比、vlookup、删除、调整……，几个小时后，第一张报表诞生了……

看了录像后的我，整个人都是崩溃的，这也太逆天了。好吧，这小伙子确实厉害，操作速度绝对是一流的，LOL里至少也是钻石V。

但我可舍不得媳妇每天这样，而且对于计算机专业的我来说，只要有数据库，这些重复性的工作都是分分钟代码/工具能解决的。

考虑到会有不少需求变化，让媳妇改代码是完全不可行的，于是我就找现成的报表工具。比较了SPSS、SAS、cognos、水晶、foxtable、finereport之后，确定了报表软件finereport。从mysql建表、数据导入、制作日报、周报、月报，各种对比报表开始逐个攻破，终于在手速不低于黄金段位的我进过一个星期的努力后，全部完工了，经过和小伙子做出来的手工表进行校对，确认没有问题后，安装部署到了媳妇的办公电脑上。

几天后，小伙子离职了，从此，媳妇上班只需要早上向个卖场的负责人收集数据，然后花几分钟导入数据库，然后点点鼠标，生成各种报表，然后……先存起来，喝水、吃零食、水果，休息，上网。

所以，从效率上来讲，专业的报表工具是可以替代很多重复性的excel处理工作的，比方说FineReport，信息部门部署安装后，可以连接各业务系统数据，将常规的各业务报表，还有周报月报这些，开发成可自动抽取数据并展示的模板，做好一次，每次只要查询即可。

因为这个工具大多为信息部开发报表所用，可能很多人都不太了解！我尽量以简洁易懂的语言，从技术的角度讲讲这个报表工具，操作上为何能省时省人力，并且有可以替代数据透视表的惊艳可视化。

一、用FineReport做一张模板，可以替代N张手工重复劳作的Excel !

为什么这么说？先来了解FineReport的制表原理

1、FineReport的制表原理

做报表首先得有数据，数据哪里来？一个是直接连接业务系统或者数据库的数据，还有可以导入excel文件数据，连好数据后，开始制作模板，类似于做excel表格一样，设计展现的样式，计算的公式，最后在web端展示。

但是和excel不用，excel处理的是一个个数据，finereport制作模板时处理的对象是数据字段，模板中一个单元格放一个数据字段，web端展示时字段扩展。FineReport报表中单元格的扩展是有方向的，可纵向扩展，也可横向扩展，也可以不扩展。

单元格的扩展是针对某一个单元格，当报表主体中绑定了多个单元格时，单元格与单元格之间依靠父子格关系跟随扩展。子格的数据会根据父格的数据进行过滤分组显示，并且还会跟随父格的扩展方向而扩展。

2、三大类报表设计方式，解决日常所有报表需求，并且一表复用。

1）普通模板设计，此者最常用。依靠着单元格的扩展与父子格的关系来实现模板效果，可进行参数查询，填报报表，图表设计等。比如交叉报表、行式报表、分组报表等等。

2）聚合报表设计，针对不规则大报表。适用于一张模板中显示多个独立模块的报表，几个报表块汇总在一起的复杂报表。

3）决策报表设计，就是表单，也是dashboard，也就是大家常见的各种图表拼接在一起的可视化数据报表。

通过拖拽图表来制作，制作好的dashboard可以自己适配屏幕的大小，多以也可以做成手机端的报表，大屏可视化，下面有细讲。

以下举例一些常见的报表格式：

3、参数实现数据查询和过滤

查询报表是怎么做呢？在FineReport中，通过设置参数绑定数据字段和过滤的控件（单选框、复选框等等），通过界面输入查询条件来控制报表显示的内容及形式，而后导出打印。

很多人工作上会做周报月报季报等，有些全国性的公司有分公司、门店、办事处。经常性地要做这些重复性很大的报表。那用FineReport就可以集中将每一条数据明细上传到数据库中（填报功能，下面会讲）。在做报表时，做将一些常用的维度“地区”、“时间”、“城市”等等作为一个查询的参数控件，类似Excel中的筛选，导出。基本上一个周报模板，就解决了一些人一年52张手工excel报表的工作量。

4、填报

数据采集是一个很重要的步骤。填报就是向数据库中录入数据，用来收集数据的，就好比你注册网站时提交的邮箱、收集、用户名、密码，都会按照格式存放到数据库中。

填报也需要模板，操作流程如下：

填报模板由控件组成，文本控件、数字控件、密码控件、单复选框、网页、文件等等。控件对应着数据字段。有了填报，就可以收集数据，并且允许用户实现对数据库的增删改。出于数据质量和数据安全的考虑，还可以对填报进入的数据做校验操作。

填报最大的用处是替代了excel收集数据，做好了模板，奖模板链接发送给相关人，填完数据审核过后即可入库，省得excel传来传去，而且是在web端填写，非常方便。

二、不只是报表，还有数据可视化

酷炫的dashboard都需要通过FineReport的表单（决策报表）来设计展现。通过拖拽报表块、图表块和各类控件初步设计界面。

不同于普通报表，普通报表是一个整体，无法实现局部刷新。表单是由各个组件组成，可以实现组件内刷新，即局部刷新。像动态大屏都是全局或者局部刷新的，所以需要用决策报表制作实现。

1、决策报表制作过程

新建表单：FineReport支持新建工作薄，即普通报表模板，还支持新建表单，两种设计模式；

拖入组件：FineReport表单支持多种不同的组件类型，包括报表块、tab块、绝对画布块、参数、图表和控件等等；

定义数据集：定义各个组件数据来源，图表组件数据即可来源于数据集，也可来源于单元格；

设置表单样式：即设置表单的显示样式。

2、数据可视化与交互

当下，数据分析盛行的年代，格子报表枯燥无味，可视化报表才能博得领导赞赏。之前很多网友问如何做可视化，其实，用FineReport自带的H5图表，就可以做出很炫的可视化dashboard。此前提到FineReport良好的开放性，可让技术同事写代码开发，所以在制作时，也可接入Echarts等第三方控件来制作图表。

3、实用而强大的数据地图

finereport有很强大的地图功能：基本地图、GIS地图、热力地图、大数据流向地图等，基本一键生成。

GIS地图基于GIS地图层进行数据展示，支持自定义GIS主题风格，能够与数据表钻取联动。比如省级钻取到市级、县级、街道。

三、总结

篇幅有限，以上只展现了FineReport的一部分功能，很多细节无法展开，感兴趣的可以去官网了解更多。

要说效率，最大的好处就是从数据库中读出数据自动产生报表，且一类报表做成一个固定样式的模板，每次只要同步一下，自动生产周期性的报表，如日报、周报、月报、季报等。 每次按照条件查询，Excel批量导出/打印，少了人力去一个一个用Excel统计汇总。

而且操作上，大多数功能FineReport都封装成模块了，包括写SQL取数，汇总筛选过滤等，基本上都有对应的功能键。像著名的资产负债表，如果按照以往写代码或者写复杂的SQL语句，就有点摧残生命了，而且那天书般的SQL语句要是出点错谁来查，如果数据来自多个源，那就彻底无法解脱了。

其次，在数据处理速度上，由于性能一部分依靠数据库，一部分依靠FineReport的形式报表引擎，相比于Excel的单机效率，几十万行的数据秒出。再者，企业数据库有各种自带或第三方的集群方案，通过堆机器就可以近似于无限的加大数据储存能力。

编者按：这是一篇介绍如何制作图表的文章，作者是Amazon战略规划部的第一位分析师Eugene Wei（后来还担任过Flipboard、Hulu的产品负责人，Oculus的视频负责人），原文标题叫做《Remove the legend to become one》，意思是删掉图例成为传奇，因为在英语里面legend有图例和传奇的意思。简单来说，这篇文章介绍了一段经历，一套经验和一本宝书。是一篇告诉我们如何制作出好看的图表，更重要的是如何通过知识追求真相的非常实用的文章。

第一部分：经历

我的第一份工作是在Amazon开始的，在战略规划部当第一名分析师，接手做Analytics Package的工作。特意大写是因为这既是一项严肃的工具能让我们的业务明晰，也是因为其月复一月的制作工作统治了我整整1年多的生活。

1997年那时候，分析甚至还不是一个真正的词。我知道是因为试过找术语，希望澄清我要做的东西，但却找不到，字典里没有，互联网上也没有。回想起你刚开始成规模地使用互联网之时一般搜索引擎返回的结果数之少你就会意识到自己已经老了。那时候智慧还隐藏在新闻组，Yahoo还要靠手工去组织web目录，而很多的Google搜索返回结果寥寥无几。那时候如果俄罗斯人想要干涉选举的话，他们可能会植入一些故事到rec.artsics里面然后挑拨几个极客，但也就只能这样了。

尽管他找不到那词的定义，但是猜它是什么并不难。分析的某种名词形式。不仅如此，Analytics Package本身已经不言自明。真的。它会附带一页纸的附言，总是有一段简短的序言阐明目的，然后再跳到一段内附信息的文字摘要，形式跟论文摘要差不多，或者一封致股东信。我想贝索斯多年后创立的著名的公司政策，也就是支持写文章禁止PPT的做法，也许在那时候的Analytics Package附言那里找到一些起源。它们的启发是一样的：如果你没法用书面语言解释清楚某个东西的话，你自己是不是已经真正理解了呢？

我的面试流程最后一环用了1个小时，面试官是当时招聘的负责人Ryan Sawyer。经历了几乎包括所有资深高管以及贝索斯和Joy Covey等我这辈子预见的最出色的人的重重挑战之后，我以为最后这一道免不了的HR面试关不过是走走形式罢了。但那时候Ryan让我用他能够理解的方式解释一个我能理解的最复杂的东西。权当是给我的工作热热身。

Analytics Package都包含有什么，以至于需要书面解释？图表，一页页的图表，有关Amazon业务方方面面的图表。收入、时评、营销、运营、客服、人员编制、G&A、客户感知、市场渗透率、客户生命周期价值、存货周转率。通常一页纸4张图，横向布局。

Package这个词似乎有点累赘如果Analytics本身是名词的话。但如果你见过其中一个的话，你就会知道它为什么叫做Package。1997年我到Amazon时，Analytics Package大概是30到50页纸的图表。1年后，我转做产品管理时，它已经膨胀到100页了，此外我还在做一份有关客户订单趋势的不行报告。Analytics也许是指可交付的分析或者分析的实践，但Analytics Package在分量上就像电话簿，或者Restoration Hardware五金公司的目录。

那时候公司还没有把精力集中到开发内部仪表盘和分析工具上面，所以Analytics Package是用我们今天标准看来根本不入流的东西做的。我手工把数据录入Excel表，生成图表，调整布局，然后再打印成册。

这整件事最糟糕的部分之一是搞正确页码。Analytics Package背后是整整一个目录的链接电子表格。由于不同的图表来自不同的工作簿，我必须把整个Analytics Package都打印出来，排好序，然后再通过某个晦涩的打印设置菜单手工插入页码。总之，确保分页按照预期就像是拆除炸弹一样。

时至今日，公司都是平板电视挂在墙上，24/7不间断地展示着各种图表。其中大多数都不为人所关注。随时保持透明度的主旨没有错，但对人性的理解不是。我们无视那些随时可见的东西。然而，如果一个月一次把一大摞图表扔到你桌面，再加上概括结果的一封附言，并且如果CEO和你的同事都会在同一天收到同一份报告，同事报告里面该包含有你那部分业务的运营情况的话，你一定会留意的，就像任何人都会注意看一本有关自己公司的书的索引有没有提到自己一样。仪式很重要。

报告会发给全公司的资深经理。一开始资深的定义是根据职级，但就像职场大部分事情的走势一样，谁又被增加到分发表里面变成了一个月度竞争的来源。有人可能怀疑这是我的想法，因为分发表是我来制订的，但其实我关心这个是因为每个月我都得打印和复印纸质版。

现在我已经很少使用复印机了，但那一年我使用的次数比我之前和之后所有日子加起来的使用次数都要多，所以我可以相当自信地说这些机器是人类有史以来制造的最不牢靠的机器之一。

这是一场游戏，其唯一的目标是减少痛苦。一百份一百页的文档。机器复印到一定时候就会坏掉。过了一段时间就会卡纸。墨盒会没墨了。你一次愿意冒险复印多少份？太少你得再次重复设置过程。太多可能会有中间出错的风险，而这又会演变成一系列更为复杂的任务，比如只复印剩下还没复印的然后跟之前已经完成的合并。（如果你在想我为什么要手工插入页码的话，这不仅是为了方便引用特定图表，也是为了在复印机坏掉时找出哪一份资料的哪一页缺失了）

当然你也可以在清理卡纸之后恢复打印，但实际上这从来都没有见效过。以后我知道了，像这种量级的卡纸实际上是复印机永远也无法恢复的。

我变成了精通总部所有复印机情况的大师。我知道哪些复印机能够承担这一繁重的任务，了解每一台的可靠程度。对每一台机器可靠性的波动情况，使用情况以及上一次维修时间都了如指掌。由于我通常每天都加班到很晚，我会把大规模的复印任务留到最后，因为那时候整栋大楼的复印机都可以供我差遣。

有时候我光听复印机内部的复印鼓和引擎声就能觉察要卡纸了。有问题的机器会呼哧呼哧作响，就像烟鬼一样，有时候我会在复印机为我服务时把手放在机器上，就像医者把手放在病人身上一样。我会自称为复印机私语者，不过当我处理它们时总是会连声咒骂，从来没有窃窃过。后来在分析师任期末时，我得到一笔预算去招个临时工帮我完成每个月的打印工作，因为都忍受过那种永远也做不完的劳力之苦，我们至今仍有联系。

我的另一个痛苦来源是另一个工具的极度脆弱性：Excel 97的链接表格。直到今天我仍然是Excel的拥趸，Excel是微软Office套件最棒的工具了，而且如果你从事的是严肃的工作的话，仍然是地球上最顶级的电子表格工具。然而，我永远也无法忘记Excel 97的链接工作簿噩梦，一个理论上似乎很有前景的想法但实际工作起来却完全不是一回事。

为什么不干脆做到一个巨大的工作簿里面去呢？不同的部门必须针对不同的图表提交数据，那时候让多个人同时处理同一份Excel表格简直就是一团糟。找出谁的变更卡住了，整个比较的过程，这些都是难以为继的。所以我给不同的部门都建立了Excel工作簿。其中一些数据我会自己收集手工输入，而有的部门有年轻一点的员工，也有时间和资金去输入和维护自己组织的数据。

哪怕是这个过程很多地方也会出错。当我试图竖起护栏保留链接所有工作簿的公式时，从单元格保护到字体加粗到条件格式标明可编辑单元格等等，到了一般用户手里之后就没有一个电子表格可以幸存的。有人会在这里插入一行，那里插入一列或者误删了一个公式。某月，一个用户可能会改了一个工作表的名字，或者按季度增加此前从未出现过的摘要列。突然之间一堆的#ERROR出现在各个地方的单元格上，或者如果你不走运的话，数字还在，但却是错误的而你并没有意识到。

因此每个月有一部分时间都是用来检查每一张电子表格以及修补出问题的链接和指针，重新建立图表已经丢失的表格链接，或者更阴险的隐患，那些表格链接对了但表格区域链接错误的情况。

但哪怕这些都做完了，有时候表格计算也会出问题。这是注定的。电子表格的原理就是这样，唯一的错误只能是用户错误。我的主工作簿的一个单元格会指向另一个工作簿的单元格。它们的值应该是一致的。但是，当我打开两个工作簿时，一个现实1345另一个却显示1298。强制所有单元格重算的按键是F9。我已经反复按了。有时候重算能行。有时候不行。有时候我会试一下Ctrl - Alt - Shift - F9。有时候我只能祈祷。

我工作中唯一哭过一次，那是在一天很晚的时候，我妈刚刚因癌症去世了，我左腿又因为刚做了ACL/MCL疝气手术打了石膏，当我无法理解为什么我的工作簿核不平，有那么一刻我的意志力崩溃了，决定投降了。这不是循环引用，这个我知道只要我穷究下去是可以解决的，或者至少如果是工作簿内的循环引用的话是最终还是可以解决的。不，Excel 97链接工作簿这个固有的脆弱是一个不信神的程序里面的一个随机缺陷，我的感觉仿佛自己就是整个宇宙当中最遭天谴的那个倒霉蛋。

我想要离开办公室，但是我太累了拄着拐杖走不了太远。那个时候周围已经没有一个人。我把计算机和灯都关了，一头趴在在桌子上，直到那一刻缓了过去。然后我重启计算机，打开两个工作簿，然后看着有问题的两个单元格。它们还是不一致。我按了一下F9。这次匹配了。

大多数时候，在深夜我完成了所有Analytics Package的复印，然后用小，然后是中，最后是大的装订夹把材料夹到一起时，我会把大部分的复印册捧在手上，一册册放到每一位接收人的办公桌上。从我的办公桌出发到一个个办公室串门是一次受欢迎的休息，也许可以停下来跟某位还在熬夜的同事聊上几句。我感觉就像是个按照固定路线送报的，而且往往都在同一个时间起床。

尽管Analytics Package留给了我那么多痛苦回忆，但我仍视之为我职业生涯当中对我影响极大的经历之一。在做报告的过程中，我感觉我们企业的整个组织都摆在了我的面前，它的复杂性和内在工作变得一目了然。同样地，我想象程序员把数据表变成3D图表的数据可视化流程，我能够跟踪从客户想买书到一美元是如何在我们企业内部流动的整个过程。我清楚每一位员工的薪水，从分销商到我们仓库，从货架到传送带，然后打包，搬上运输车，我清楚每一笔订单的时间成本。我能够像职业赌徒算牌一样预测出每100订单会有百分之多少的客户向我们投诉，并且其中有百分之多少属于哪一类型的问题。

我知道，如果我们每月能获得一位客户的话，下个月有多少他的家人朋友会通过口口相传成为新客户。我知道如果1998年1月100客户完成了第一笔订单的话，其中会有多少比例的人2月、3月、等等还会再次下单，以及每一笔订单的平均金额是多少。随着我们的发展，以及随着我们影响力的提升，我可以看出跟出版商和分销商谈判更长的应付周转天数对我们现金流的影响，也能看到每次我谈成了更好的列表价折扣之后我们的毛利都会逐步攀升。

生活在高频交易和正态分布的领域，一个大数定律占主导的领域是多么舒服啊！每个月观察人们购书（以及后来的CD和DVD）的一致性和可预测性就像是在显微镜底下识别自然界的一些晶体结构一样。我不羡慕Snapchat或者Twitter或者Pinterest这样的公司，上市或有朝一日可能上市的社交网络，或者那些从事社交网络业务的公司，当他们的网络那么大但仍然那么的不稳定（收入流就更加了）时他们得设法管理好投资者的期望。社交网络的指数性增长当然很有趣，但如果你是Twitter每个季度都要努力向投资者解释为什么你又没有达到目标时就很无趣了，当你要假装知道一个季度后收入情况会怎样，且不说2、3个季度后的情况时，事情就没那么有趣了。

在Amazon，我能够卡出我们下个月甚至更远的未来的收入是多少，误差只有几个百分点的精度。唯一需要做出的决定是我们打算告诉华尔街我们的预测数字是多少。那时候，我们总是低估我们的收入（underpromise），因为我们知道结果会超出预期（overdeliver），唯一的问题是我们应该预测多少收入并且仍然在下一次财报会上给大家带来惊喜，并且这种惊喜是可靠的。

我们对自身业务的了解深度继续超过了我服务过的任何公司。这很大程度上要归功于贝索斯对详细程度的要求。没人能像最高领导人那样对责任设定标准。大部分功劳要算到Joy和我的经理Keith头上，是他们让Analytics Package成为了战略规划部门最核心的任务之一。Keith把我推给了Tufte改变了一切。还有更大的功劳属于所有那些帮助收集业务各方面晦涩难懂的数据的人，那些负责本部门相关职责的同事，其中很多人都针对自身领域建立了自己的模型，并定期对其进行维护和更新，因为他们知道每个月我都会过来敲门给他们出难题。

我相信这一点，因为Joy跟几乎每一条块的运营者一样了解我们业务的每一部分或者甚至更加了解，她是少有的几个既能防守又能主动出击的CFO之一。我见过的几乎每一位CFO做法都是老一套；总是严厉控制开支，采取财务保守主义，对任何大胆的财务事项投以怀疑的眼光。这些Joy做得可以比下一任更好，但在位时她会敦促我们多花点钱，其热...

报表设计的时候是所选择的是自定义纸张大小，在连续走纸张的打印机打印报表的时候，打印出来的报表会纵向发生漂移、产生移位。

这个问题从打印机的设置里取解决。

单击“开始-控制面板-打印机和传真机”出现如下视图：

然后单击“文件（菜单）-服务器属性”在弹出的设置框中，创建新格式前面的方框打勾-表格名（例如：账页）-尺寸（宽：24.10，高：14.00）-保存格式，如下图所示：

参考设计器里设计的自定义纸张高宽和打印边距，这个格式描述也设置成一致，打印就没问题了

Excel的重度用户对这个话题肯定非常感兴趣。

因为每天重复以下事情，一天两天还好，时间长了谁都受不了。

收集数据、复制、粘贴、清洗数据、转换数据，然后用固定的处理逻辑，输出同样的结果

我把这些工作称为常规工作，属于必须做，做好不出彩，做不好有责任。

作为数据民工，每天要处理非常多的数据，深有体会。相比之下，我更愿意每天处理新的需求，分析异常业务情况的数据分析工作，显然这样的价值更高。

可如果大部分的时间已被常规工作占据，哪还有时间来做更有价值的事情？

把这些工作推给别同事？ —— 凭什么！拼手速、学快捷键节省时间？ —— 一切不能释放你双手的办法都不是好办法。

自动化是唯一的出路！把原先需要几十分钟，几个小时甚至几天的工作内容自动化。腾出了时间，才有机会搞更有价值的东西。

一说到自动化，很多人就想到Excel宏、VBA什么的，这可是编程呀，必须VBA吗？

误会啊误会，如果是这样，我今天就不写这些文字了。

从我自己在企业的数据工作经历来看，70%的自动化都不需要VBA，VBA我只用于处理一些极个别复杂的需求。大部分常规性的报表我们都交给更专业的报表工具去开发，尤其是固定式报表，这个自动化比例能达到90%，上手难度却只是VBA的一半。

举个例子，有一份每天早上需要发布的销量报表，老板的要求是：

1）从总体，区域，产品，城市，分公司视角

2）展示当天、当月、当年的销售情况

3）还要给出利润及利润率

4）除此以外，还要展示出营业利润额的趋势。

正常不出意外的情况下，这份报表每天要花2~3个小时汇总制作。用报表工具做自动化模板后，一键刷新，整个过程不超过5分钟，只需要翘脚等待刷新完成。

这个报表工具就是FineReport。

罗列几个能解决大家报表制作的痛点，也是它广泛为人所用的亮点：

1、 制作报表高效低重复，自动化；

2、 数据填报，数据自动更新汇总；

3、 可视化dashboard真是酷炫；

一、高效做报表，1张模板顶替数百张Excel

为什么能如此高效，关键在于他做报表的逻辑。

1、FineReport自动化模板的做表逻辑

常规我们用Excel做报表，是把数据从数据库导出来，复制粘贴到一张或多张表上，然后对这个表数据做处理，每天有数据，就每天手动复制更新。

而FineReport直接是通过连接数据库，读取数据字段来设计报表模板的，和数据库实时对接。制作模板处理的对象是数据字段（区别于Excel的单元格数据）。模板中一个单元格放一个数据字段，对数据字段进行求和、求平均等各种函数公式的运算。且当这个数据字段下的数据有新增时，设置自动刷新就能一键更新报表。

其实和excel类似，excel对一个单元格做公式处理，然后下拉。这边是直接对数据字段处理，省去了下拉的过程，展示报表时，自动扩展开来,就相当于报报表结果中的每一个数据，都变成能自动计算的公式。只要你改变数据源，它将像多米诺骨牌一样，自动进行。

以下是用FineReport做报表模板时的场景，做的时候可能是仅仅一行，但预览时却是扩展出来的密密麻麻的 “风景”，这里就要谈谈它的数据是怎么展开的，即扩展原理。

FineReport报表中单元格的扩展是有方向的，可纵向扩展，也可横向扩展，也可以不扩展。

单元格的扩展是针对某一个单元格，当报表主体中绑定了多个单元格时，单元格与单元格之间依靠父子格关系跟随扩展。子格的数据会根据父格的数据进行过滤分组显示，并且还会跟随父格的扩展方向而扩展。

2、三大类报表设计方式，基本能解决日常所有报表需求，并且一表复用。

1）普通模板设计，此者最常用。依靠着单元格的扩展与父子格的关系来实现模板效果，可进行参数查询，填报报表，图表设计等。比如交叉报表、行式报表、分组报表等等。（以上↑）

2）聚合报表设计，针对不规则大报表。适用于一张模板中显示多个独立模块的报表，几个报表块汇总在一起的复杂报表。（以下↓）

3）决策报表设计，就是表单，也是dashboard，用于弥补普通报表分页预览不能展示控件的问题。同时表单可以进行自由拖拽设计，自适应页面大小显示，自由制作驾驶舱可以更好的在各种大小类型的屏幕上展示，包括移动端、大屏。

以下举例一些常见的报表格式。

交叉表

行式报表

分组报表

自由报表

3、参数实现数据查询和过滤

在很多情况下，我们需要根据条件查询数据，过滤。在FineReport中，通过设置参数绑定数据字段和过滤的控件（单选框复选框等等），参数可用JS编辑更多复杂的情况，通过界面输入查询条件来控制报表显示的内容及形式，而后导出打印。

二、数据填报自动更新汇总

做报表的另外一个难题是有关数据源的提交，审批，更新，汇总。试想你有没有经历过每天守着点等大家发邮件送Excel，挨个保存、打开、汇总数据的麻木操作。回头数据出错，还要打回重新沟通，数据采集总是最难的。

填报就是向数据库中录入数据，用于固定格式固定条件的数据收集。就好比你注册头条时提交的邮箱、收集、用户名、密码，都会按照格式存放到数据库中。

填报也需要一个模板，类似于一个可写入的操作模式，操作流程如下：

填报模板由控件组成，文本控件、数字控件、密码控件、单复选框、网页、文件等等。控件对应着数据字段。有了填报，就可以收集数据，并且允许用户实现对数据库的增删改。出于数据质量和数据安全的考虑，还可以对填报进入的数据做校验操作。

三、可视化dashboard及分析

酷炫的dashboard都需要通过FineReport的表单（决策报表）来设计展现。通过拖拽报表块、图表块和各类控件初步设计界面。

不同于普通报表，普通报表是一个整体，无法实现局部刷新。表单是由各个组件组成，可以实现组件内刷新，即局部刷新。像动态大屏都是全局或者局部刷新的，所以需要用决策报表制作实现。

决策报表制作过程

新建表单：FineReport支持新建工作薄，即普通报表模板，还支持新建表单，两种设计模式；

拖入组件：FineReport表单支持多种不同的组件类型，包括报表块、tab块、绝对画布块、参数、图表和控件等等；

定义数据集：定义各个组件数据来源，图表组件数据即可来源于数据集，也可来源于单元格；

设置表单样式：即设置表单的显示样式。

2、数据可视化与交互

大家看到上述的可视化会好奇，这是什么图表制作的。其实大多由FineReport自带的H5图表。此前有提到FineReport良好的开放性，可让IT同事写代码开发，所以在制作时，也可接入Echarts等第三方控件来制作图表。

最后

以上便是FineReport一部分功能，篇幅有限，很多细节无法展开。

要说效率，最大的好处就是从数据库中读出数据自动产生报表，且一类报表做成一个固定样式的模板，每次只要同步一下，自动生产周期性的报表，如日报、周报、月报、季报等。 每次按照条件查询，Excel批量导出/打印，少了人力去一个一个用Excel统计汇总。

而且操作上，大多数功能FineReport都封装成模块了，包括写SQL取数，汇总筛选过滤等，基本上都有对应的功能键。像著名的资产负债表，如果按照以往写代码或者写复杂的SQL语句，就有点摧残生命了，而且那天书般的SQL语句要是出点错谁来查，如果数据来自多个源，那就彻底无法解脱了。

最后，对于新手，刚开始尝试这么做时，会遇到非常多的阻力。原因有两个：

做表的思维方式完全不一样，需要适应上手finereport自动化模板需要学习新的技能你需要不断的尝试和练习。但是，当你拥有这种思维方式，掌握相应的技能后，你将深深体会到它的威力，不过切记低调、低调。

还等什么呢？赶紧解放自己，get这个技能吧！

EXCEL财务系统--全套账__操作使用说明1、系统使用前需要设置内容----科目设置（无限级设置）、常用摘要设置、年初数据设置在科目设置表输入。2、记账凭证录入,摘要,科目双击选择录入,借贷平衡后保存凭证,月末结转可通过月末结转凭证表辅助生成分录,再转到记账凭证保存。3、点击科目余额表，进入后点击查询，（资产负债表、利润表、现金流量表可自动更新）注意公式可自行定义 。4、点击凭证打印，选择对应起止日期，即可生成凭证。5、点击明细账，点击查询按钮，选择科目，即可生成明细账。6、一年使用完毕即可点击结转下年，重新开始账务处理。7、此模板为宏模板，若下载不能启用宏。可下载插件启用。插件安装后，重新下载打开模板即可正常使用。插件下载地址:https:///s/11AUFBYgjQKKMrGHcYOoKuw

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