会计网是国内百万粉丝关注的会计平台，如果想了解更多关于会计政策、实操、考证相关信息，请咨询会计网老师：kuaijiyx19，随时为你提供最新行业资讯！

导语

财务三大报表：资产负债表、现金流量表和利润表要说重要，个个都很重要，但是最受关注的，一定非“利润表”莫属了！为啥利润表才是亲生的？

老板开公司最终目的是什么？

一份完整的财务报表摆在老板面前，他首先关心的肯定是本年度赚了多少而不是又增加了多少负债；

而大中小股东们，也更关心公司本年度的经营状况是盈利还是亏损，值不值得他们继续往里砸钱。

这个时候，利润表就彰显了它的重要性。利润表反映的可是企业一定会计期间生产经营成果的会计报表，盈利还是亏损一看便知！

所以弄懂利润表，不只是财务人的本职工作，企业高层、投资人们也应该好好上一课哦！

利润表的结构

小编先问大家一个问题：在拿到一家上市公司的利润表后，我们首先应该关注什么？

从利润表的结构来看，表的主体结构为四个层次：

营业收入

营业利润

利润总额

净利润

分析的时候，应该自下往上，首先看最后的净利润，然后追本溯源，往前分析。

其中：

这三个等式基本包括了利润表中各科目的勾稽关系，但是让你去逐项分析利润表中的数据，又该如何分析呢？

以面以一张完整的利润表为基础，小编为大家列出各项目所对应的含义。

营业收入：经营活动增加的现金和应收款项

营业成本：销售商品或提供劳务的成本

税金及附加：交给国家的流转税，主要包括土地使用税、消费税、资源税、房产税、印花税等 销售费用：与销售有关的费用，通常销售费用和营业收入正相关，营业收入越高销售费用一般也越高 管理费用：管理部门发生的费用，发放工资和各种费用报销等都计入其中 财务费用：一般就是借钱发生的利息费用，包括利息支出、银行手续费等

资产减值损失：资产的可收回金额低于其账面价值的部分

投资收益：就是对外投资的收益情况

营业外收入：与营业收入相反，是非经营活动产生的收入，如盘盈利得、罚款收入、捐赠所得、政府补助收入等

营业外支出：属于企业的意外支出，包括罚款支出、非常损失等

其他综合收益：所有者权益的利得和损失

注：2018年最新会计准则发布后利润表也有细微调整，图中框线部分为本年度新增内容。

利润表的指标

在对利润表的结构有所了解以后，以下为大家介绍两个重要且非常直观的分析指标：

（1）毛利率（越稳定越好）

毛利率=毛利额/主营业务收入×100%

维持稳定的毛利率是企业实现长远发展的基石，如果查看一家企业近几年的利润表发现毛利率波动很大，那就说明企业经营状况不够稳定。

企业内部管理层需要自查发展战略是否出现问题或者内部管理不到位，投资者则需多方考量投资意向了。

（2）销售净利率（越高越好）

销售净利率=净利润/主营业务收入×100%

销售净利率体现的是企业每一百元销售收入净额可实现的净利润的比例，该比率越高，说明企业获利能力越强。

如何用正确的姿势分析利润表，相信大家看到这里也有了一定的认识，但是，是不是仅仅这样就能透彻的分析利润表呢？答案是当然不能！

文章开头小编就有提到，财务报表三大报表都非常重要，这三者之间的联系也是密不可分的，所以要真正读懂利润表，还需结合资产负债表和现金流量变进行系统统筹的分析。

本文为会计网原创首发，作者：树苗苗。如需引用或转载，请留言授权，并务必在文首注明以上信息。违者将被依法追究法律责任。

⊙会计网 保留所有权利。

你说的财务报表，应该就是常见的三大报表了，资产负债表、利润表和现金流量表，建议从表中的一些关键科目开始。初级管理会计师办公室整理。

从阅读目的讲，

一般这么看：

　　(1)了解企业资产情况一一资产负债表资产栏。

　　(2) 了解企业负债情况一一资产负债表负债栏。

　　(3) 了解企业净资产一一资产负债表所有者权益栏。

　　(4) 了解收入一一利润表。

　　(5) 了解成本一一利润表。

　　(6) 所得税情况一一利润表。

　　(7) 营业外收支情况一一利润表。 　　

　　(8) 利润分配'情况一一利润表。

　　(9) 现金流入(出)情况一一现金流量表。

　　如果取得的相关报表资料较少，可以先简单阅读报表中大的项目，然后再根据看表的目的，决定计算分析哪些指标：

　　(1)当决策是否向对方投资或贷款时，应重点分析对方三个方面。

　　①对方营运资金的多少。营运资金是指企业流动资产超过流动负债的数据，营运资金越大，表明对方偿债能力越强。

　　②分析对方资本结构。分析资本结构时，特别是资产与负债、资产与所有者权益的比例。

　　③分析对方获利能力。

　　(2) 当要了解企业短期偿债能力时，重点分析流动比率、速动比率、现金比率、应收账款周转率和存货周转率。

财务报表分析有哪些步骤

　　财务报表分析不是一种固定程序的工作，不存在唯一的通用分析程序，而是一个研究和探索的过程。但财务报表分析的基本步骤一般按照以下程序进行：

　　(1)明确分析目标，确定分析方案。明确分析目标是财务报表分析的灵魂，财务报表分析过程中始终是围绕着分析目标而进行。分析目标确定之后，就应当根据分析目标确定分析的内容和范围，并明确分析的重点内容，分清主次和难易，并据此制定分析工作方案。

　　(2) 收集数据资料。收集数据资料是保障分析质量和分析工作顺利进行的基础性程序。一般来说，收集资料是根据已经确定的范围收集分析所需要的资料，即在分析的技术性工作开始之前就应占有主要资料。

　　(3)核实并整理信息资料。核实资料是分析的一个重要环节，其目的是保证资料的真实、可靠和准确无误;整理资料就是分析人员根据分析目的进行选择和修正，使之变得易于理解和使用，以便提高报表分析工作的效率。

　　(4) 选择适当的分析方法进行分析。分析方法的恰当与否，对分析的结果和分析的质量有重要影响。一般应根据分析的目标、内容选用适宜的分析方法。在分析过程中，对各项数据和原因要做出判断，整个分析过程就是判断过程。分析结束后，要对分析对象做出中肯评价，评价态度要鲜明，切忌模棱两可。

　　(5) 撰写分析报告。分析报告要对分析目的做出明确回答，评价要客观、全面、准确，要做必要的分析，说明评价的依据。分析报告不仅要表达最终的结论，还应包括分析的过程。此外，分析报告中还应包括分析人员针对分析过程中发现的矛盾和问题，提出改进措施或建议。如果能对今后的发展提出预测性意见的分析报告则具有更大的价值。

其他

要看财务报表，首先要不能仅仅限于表格中的数字，也就是要动态的看待问题，当你在利用财务指标进行财务分析时，应该将近三年的财务数据结合起来看，除了数据之间的关联，还有就是不正常的变化指标，要重点分析，并尽可能采用多种方法验证其真实性;注意将尽对指标和相对指标结合起来分析。

如果是互联网、高科技等创业公司为代表的科技企业，注意该企业在无形资产方面的投进情况，分析该企业的发展潜力;其他就是符合会计法规的财务信息披露等（小公司没有），对公司的财务信息披露进行严格规定，防止内部人对财务数据的人为操纵，特别是对于关联交易的有关信息应该及时而准确的披露。

文|小天文章源自：起点学院学习联盟

在小白们眼里，大神们的数据分析报表基本上是这样的……

要么就是像这样的……

而大部分人，差不多是这样的……

啊多么痛的领悟……

怎样才能又快又好地做出一份高颜值的数据报表呢？带着立志要把这样的图表从癞蛤蟆脱胎成白天鹅的坚定和悲壮，这里搜集了5个笔者之前用过，用户评价不错，用起来还顺手的可视化数据平台。

话不多说，直接上正文。如果你也有推荐的平台，欢迎留言分享~

-1-Echarts

没想到这个第一次用就惊艳到我的产品竟然是国产，而且还来自百度，简直堪称良心。先上几张用Echarts制作的效果图。

貌似很多小伙伴喜欢用Echarts制作地图类的可视化效果……毕竟酷炫……

除了这些惊艳的地图，Echarts同样可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。

如果你需要展示实时变化的数据，相信Echarts里的动态接口会对你十分有帮助。

Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。

-2-Highcharts

这个也是很多小伙伴在使用的一个平台。完全不用担心找不到参考的样图，因为已经有很多中国区的用户在上面更新并维护着很多实例，你往往能从这些丰富的例子找到类似的表达样图。

它的图表类型自然也是很丰富啦，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。

Highcharts对非商用免费，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用Highcharts系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于HTML5技术，不需要安装任何插件，也不需要配置PHP、Java等运行环境，只需要两个JS文件即可使用。

-3-帆软报表（FineReport）

FineReport的可视化效果虽然没有上面两种那么酷炫，因为定位是报表软件。但是赢在操作相当简易，不会上面那些复杂的代码也没关系。它采用类似于Excel的编辑器，只需要点选拖拽等操作，拖动数据列绑定至对应单元格，简单设置就可以在web端查看数据展示。

目前，它有普通报表、聚合报表和决策报表三类报表设计模式，基本可以满足企业各类日常数据分析的情景需求。

数据的可视化与交互效果也很不错。最牛逼的可以做高大上的动态报表

还有一个比较强大的地方，就是它的数据填报。区别于传统意义上只能做数据展示的报表，FineReport允许用户对数据库的增删改。而且，它填报报表的流程非常简单，只要四步：报表设计、控件添加、设置填报属性和填报录入，这样，填报工作就能轻松搞定啦~

-4-数说立方

数说立方是大数据应用与服务提供商“数说故事”旗下一款面向数据分析师的在线商业智能产品。在数据的可视化呈现方面，操作比较简便，即使是非数据分析的专业人员，也能轻松实现。

同时，它的实时数据可视化引擎也能让使用者可以第一时间获得数据的可视化反馈，直观地了解到数据的变化情况。

-5-PowerBI

PowerBI是微软发布的一款可视化BI工具，类似Excel升级版的大表哥。一改以往excel需要数据透视表，写大量函数的复杂特点，这款工具拖拖拽拽操作起来十分简单。

施老师：

在平常的办公中，经常有学员问我，怎样做一份让领导眼前一亮的数据分析报表，而且是自动的。下面就由宁双学好网施老师来教你。

一、首先打出一份员工产量统计表

二、然后把员工姓名复制一行到下面的位置，右边打好筛选月份，

三、然后在下方输入公式：=VLOOKUP($J$2,$B$2:$G$8,COLUMN()-1,0)，鼠标往右拉，得出员工一月份的产量，然扣右边用【数据】- 【数据有效性】算出筛选月份的序列。

四、然后点击插入菜单【图表】-【柱型图】，选择下方的一月，就自动生成柱型图表

五、将图表的底纹填充好看一些

最后我们可以点击筛选月份，点击什么月份就会出现该月份的柱型数据。是不是很方便啊。

标题说是经典的案例分析，实际上也就是一个普通的分析。会计的东西太多，教科书上的东东太多。而结合企业战略、市场的变化、同行的情况、内部的管理、制度以及会计政策，等方面，分析的太少。所以，本文仅适用于财务经理级别以下的人员，是有用的。可以上交给财务经理，供其进一步分析和提炼，才能上交到最高管理层。

1.中色股份有限公司概况

中国有色金属建设股份有限公司主要从事国际工程承包和有色金属矿产资源开发。1997年4月16日进行资产重组，剥离优质资产改制组建中色股份，并在深圳证券交易所挂牌上市。

目前，中色股份旗下控股多个公司，涉及矿业、冶炼、稀土、能源电力等领域；同时，通过入股民生人寿等稳健的实业投资，增强企业的抗风险能力，实现稳定发展。

2.资产负债比较分析

资产负债增减变动趋势表

01.增减变动分析

从上表可以清楚看到，中色股份有限公司的资产规模是呈逐年上升趋势的。从负债率及股东权益的变化可以看出虽然所有者权益的绝对数额每年都在增长，但是其增长幅度明显没有负债增长幅度大，该公司负债累计增长了20.49%，而股东权益仅仅增长了13.96%，这说明该公司资金实力的增长依靠了较多的负债增长，说明该公司一直采用相对高风险、高回报的财务政策，一方面利用负债扩大企业资产规模，另一方面增大了该企业的风险。

（1）资产的变化分析

08年度比上年度增长了8%，09年度较上年度增长了9.02%；该公司的固定资产投资在09年有了巨大增长，说明09年度有更大的建设发展项目。总体来看，该公司的资产是在增长的，说明该企业的未来前景很好。

（2）负债的变化分析

从上表可以清楚的看到，该公司的负债总额也是呈逐年上升趋势的，08年度比07年度增长了13.74%，09年度较上年度增长了5.94%；从以上数据对比可以看到，当金融危机来到的08年，该公司的负债率有明显上升趋势，09年度公司有了好转迹象，负债率有所回落。我们也可以看到，08年当资产减少的同时负债却在增加，09年正好是相反的现象，说明公司意识到负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。

（3）股东权益的变化分析

该公司08年与09年都有不同程度的上升，所不同的是，09年有了更大的增幅。而这个增幅主要是由于负债的减少，说明股东也意识到了负债带来的企业风险，也关注自己的权益，怕影响到自己的权益。

02.短期偿债能力分析

（1）流动比率

该公司07年的流动比率为1.12，08年为1.04，09年为1.12，相对来说还比较稳健，只是08年度略有降低。1元的负债约有1.12元的资产作保障，说明企业的短期偿债能力相对比较平稳。

（2）速动比率

该公司07年的速动比率为0.89，08年为0.81，09年为0.86，相对来说，没有大的波动，只是略呈下降趋势。每1元的流动负债只有0.86元的资产作保障，是绝对不够的，这表明该企业的短期偿债能力较弱。

（3）现金比率

该公司07年的现金比率为0.35，08年为0.33，09年为0.38，从这些数据可以看出，该公司的现金即付能力较强，并且呈逐年上升趋势的，但是相对数还是较低，说明了一元的流动负债有0.38元的现金资产作为偿还保障，其短期偿债能力还是可以的。

03.资本结构分析

（1）资产负债率

该企业的资产负债率07年为58.92%，08年为61.14%09年为59.42%。从这些数据可以看出，该企业的资产负债率呈现逐年上升趋势的，但是是稳中有降的，说明该企业开始调节自身的资本结构，以降低负债带来的企业风险，资产负债率越高，说明企业的长期偿债能力就越弱，债权人的保证程度就越弱。该企业的长期偿债能力虽然不强，但是该企业的风险系数却较低，对债权人的保证程度较高。

（2）产权比率

该企业的产权比率07年为138.46%，08年为157.37%，09年为146.39%。从这些数据可以看出，该企业的产权比率呈现逐年上升趋势的，但是稳中有降的，从该比率可以看出，该企业对负债的依赖度还是比较高的，相应企业的风险也较高。该企业的长期偿债能力还是较低的。不过，该企业已经意识到企业的风险不能过大，一旦过大将带来重大经营风险，所以，该企业试图从高风险、高回报的财务结构向较为保守的财务结构过渡，逐渐增大所有者权益比例。

（3）权益乘数

该企业的权益乘数07年为2.38，08年为2.57，09年为2.46。从这些数据可以看出，该企业的权益乘数呈现逐年上升趋势的，但是也是稳中有降的。说明一开始企业较多依赖负债，当意识到带来的企业风险也较大时，股东就加大了权益性资产投入，增大了权益性资本在资产总额中的比重，选择调整为稳健的财务结构，于是降低了权益乘数，使公司更好地利用财务杠杆的作用。

04.长期偿债能力分析

（1）利息保障倍数

该企业的资产负债率07年为10.78，08年为2.92，09年为3.19。从这些数据可以看出，该企业的利息保障倍数呈现逐年下降的趋势。08年金融危机来的当年影响最大，后又缓慢上升，说明企业经营开始好转。利息保障倍数越高，说明企业偿还债务能力越有保障，该企业07年到09年期间，利润有了大幅下降，而同时财务费用却有进一步增长，对债务的偿还能力有所降低，所以应该要多加注意。

（2）有形资产净值债务率

该企业的有形资产净值债务率07年为203.64%，08年为227.15%，09年为205.51%。从这些数据可以看出，该企业的有形资产净值债务率是呈现逐年上升趋势的，但是也是稳中有降的。该项指标越大，企业的经营风险就越高，长期偿债能力就越弱。以上数据可以看出，该企业正在努力降低该指标，以进一步有效提高企业的长期偿债能力。

3.经营效益比较分析

01.资产有效率分析

（1）总资产周转率

总资产周转率反映了企业资产创造销售收入的能力。该企业的总资产周转率07年为0.87，08年为0.59，09年为0.52。从这些数据可以看出，该企业的总资产周转率是呈现逐年下降趋势的。尤其是08年下降幅度最大，充分看出金融危机对该公司的影响很大。之所以下降，是因为该公司近三年的主营业务收入都在下降，虽然主营业务成本也在同时下降，但是下降的幅度没有收入下降的幅度大，这说明企业的全部资产经营效率降低，偿债能力也就有所下降了。总体来看，该企业的主营收入是呈现负增长状态的。

（2）流动资产周转率

该企业的总资产周转率07年为1.64，08年为1.18，09年为1.02。从这些数据可以看出，该企业的流动资产周转率是呈现逐年下降趋势的。尤其也是08年下降幅度最大，说明08年的金融危机对该公司的影响很大。总的来说，企业流动资产周转率越快，周转次数越多，周转天数越少，表明企业以占用相同流动资产获得的销售收入越多，说明企业的流动资产使用效率越好。以上数据看出，该企业比较注重盘活资产，较好的控制资产运用率。

（3）存货周转率

该企业的存货周转率07年为6.19，08年为4.15，09年为3.58。从这些数据可以看出，该企业的存货周转率同样是呈现逐年下降趋势的。这说明该企业的存货在逐年增加，或者说存货的增长速度高于主营业务收入的增长水平，不仅耗费存货成本，还影响企业的资金周转。

（4）应收账款周转率

该企业的应收账款周转率07年为8.65，08年为5.61，09年为4.91。从这些数据可以看出，该企业的应收账款周转率依然是呈现逐年下降趋势的。这说明该企业有较多的资金呆滞在应收账款上，回收的速度变慢了，流动性更低并且可能拖欠积压资金的现象也加重了。

02.获利能力分析

（1）销售利润率

该企业的销售利润率07年为22.54%，08年为22.53%，09年为19.63%。从这些数据可以看出，该企业的销售利润率比较平衡，但是09年度有较大下降趋势。主要原因是09年度主营收入有较大的下降，而成本费用并没有随着大幅下降，面对这种情况，企业需要降低成本费用，从而提高利润。

（2）营业利润率

该企业的营业利润率07年为14.5%，08年为6.39%，09年为5.2%。从这些数据可以看出，该企业的营业利润率有较大下降趋势。从其近三年的财务报表数据可以看出，是因为由于主营业务收入不断降低，同时营业总成本的降低低于收入的增长，因而企业应注重要加强管理，以降低费用。

03.报酬投资能力分析

（1）总资产收益率

该企业的总资产收益率07年为15.99%，08年为5.8%，09年为5.4%。从这些数据可以看出，该企业的总资产收益率比较平衡，但是08年度以后有较大下降趋势。该企业的此指标为正值，说明企业的投资回报能力较好，但是不可避免的是该企业的收益率增长是负数，说明该企业的投资回报能力在不断下降。

（2）净资产收益率

该企业的净资产收益率07年为30.61%，08年为6.1%，09年为4.71%。从这些数据可以看出，该企业的净资产收益率也是自08年度以后有较大下降趋势。说明该企业的经营状况有较大波动，企业净资产的使用效率日渐降低，投资者的保障程度也随之降低。

（3）每股收益

该企业的每股收益07年为0.876，08年为0.183，09年为0.133。从这些数据可以看出，该企业的每股收益也是自08年度以后有较大下降趋势。该公司的每股收益不断下降，就是因为其三年的总资产收益率都是呈负增长，净资产收益率也同样是负增长，营业利润也不平稳，因此每股收益会比较低。因此，该公司应及时调整经营策略，改善公司的财务状况。

04.发展能力分析

（1）销售增长率

该企业的销售增长率07年为96.06%，08年为-9.14%，09年为-6.33%。从这些数据可以看出，该企业的销售增长率是自08年度以后有较大幅度下降的趋势。从这些数据可以看到，该企业的经营状况不容乐观，连续两年负增长，尤其是08年度更是大幅下降，突然出现的负的销售收入增长、销售增长率的负增长会对该企业未来的发展带来不利影响。

（2）总资产增长率

该企业的总资产增长率07年为89.14%，08年为4.95%，09年为9.02%。从这些数据可以看出，该企业的总资产增长率也是自08年度以后有较大幅度下降的趋势，但是总体来看，还是增长的，说明企业还是在发展的，只不过是扩张的速度有所减缓，07年应该是高速扩张的一年。

4.现金流量比较分析

01.现金流量的比较

现金流量统计分析

通过以上数据不难看出，该企业基本上是依靠正常经营活动来产生现金收入的，其中，投资活动产生的现金流量是负值，说明该企业基本在投资固定资产等较大的投资，以促进企业的壮大发展。而在09年度有所减缓，并且扩大投资也需要一定的筹资来弥补了。

02.债务保值率分析

该企业的债务保障率07年为8.08%，08年为4.05%，09年为10.11%。债务保障率反映的是经营现金流量偿付所有债务的能力，由于企业每年的经营现金流量都被许多不确定因素所影响，因而该企业的经营现金流量有较大波动，没有一个确定的趋势。好在该公司的该比率高于同期银行贷款利率，说明公司仍然能够按时支付利息，从而维持当前债务规模。

03.每元现金销售净流量分析

该企业的每元现金销售净流量比率07年为6.84%，08年为4.29%，09年为12.13%。从这些数据可以看出，该企业的每元现金销售净流量比率上下波动幅度很大，没有什么趋势可言，但是08年下降的幅度最大，反映在其财务报表上就是用于支付的现金额度很大，从而导致该年经营现金流量净额很低。总的来看，该企业的每元现金销售净流量比率还是比较稳定，该企业还有足够的现金可以随时用于支付的需要。

04.业绩的综合评价

通过以上分析，我们对中色股份有限公司有了一个比较详细的了解。但是单独的分析任何一类财务指标，都不足以全面评价企业财务状况和经营效果，只有对各种财务指标进行综合、系统的分析，才能对企业的财务状况做出全面合理的评价。

因此，现在将借助杜邦分析系统，利用企业偿债能力、营运能力、获利能力各指标之间的相互关系，对该企业的情况进行综合分析。

很多人说拿到一份财务报表不知道该怎么分析，从哪些方面分析，用什么方法。财务分析的一般方法主要有趋势分析法、比率分析法及因素分析法。主要从企业偿债能力、营运能力和盈利能力等方面分析。下面就用一张图，让你看懂财务报表分析。

新功能：

①输入界面输入“股票+代码” 如“股票000001”即可查阅实时个股信息，赶紧来试试吧！

②菜单界面新增财经资讯，各大门户网站的实时资讯一键送达，欢迎点击查阅。

作者：数据观 来自：数据观 https://shujuguan/?from=

［摘要］：看似复杂的库存体系，可以通过简明的数据可视化还原全貌！

［主文］：一直以来，库存管理都是影响企业盈利能力的重要因素之一。对库存管理不当可导致货品大量积压，占用现金流，延误生产计划与销售订单。使用数据观对库存进行可视化分析，可以实现：1、分析现有的库存体系，还原库存体系原貌，为决策提供数据支持；2、通过对问题的挖掘分析，对现有的库存体系进行优化；3、衡量、传递合理库存信息，保障采购、生产、销售的正常运行。

所需数据：

以上数据是基本的仓储数据，一般的连锁门店都有；为避免储存数据的方式不同，我们还为您列出了所需全部字段：

除了两个标红的指标需要我们处理一下之外，其它字段都是现有的。为什么要额外计算这两个指标呢？因为，累计出仓金额占比（累计出仓金额／总金额）可以帮助我们审视商品SKU是否符合“二八贡献结构“，即80%的销售额是由20%的商品带来的。

数据处理：

如何计算“累计出仓金额”？听起来像要对每种SKU的销售额做求和，然后要按照降序排列，最后还要加上上一个项目的金额，不算小的工作量！不过，使用数据观的在线ETL工具，可以很迅速地对繁琐的数据进行排列计算。首先，将两个“输入”按钮拖入中央画布，并分别选择为“商品报表”与“销售列表”，将其关联起来，并通过“选择列”剔除无关信息，就得到每件商品的销售状况了。选择“分组聚合”，统计出每件商品的销售额。接下来，使用“排序和累计”，让商品销售额按照降序排列，且累加销售额。此时，我们已经有了“累计出仓金额”（且按照降序排列），再添加一个“常量列”，将值设置为总销售额，就可以计算“累计出仓金额占比”了！

ETL流程示意图

可视化分析：

现在，我们已经有了充足的字段和干净的数据，允许我们从以下四个角度来分析库存状况：

商品概况库存情况库存周转及安全库存库存盘点

（一）、商品概况：

指标说明：SKU数为商品编号，不重复计数，可计算出本店一共有多少个SKU；类别数为类别，不重复计数。从以上两个KPI可以看出，库存中的商品一共8类，总共28个SKU。而下面的“柱＋面积”组合图，就是我们说的“二八贡献图”了。每条柱子代表每个SKU的出仓金额，柱子越高表示出仓金额越高；而面积图则使用的“累计出仓金额占比”（即累计出仓金额／总金额），面积图上的80%点位应当出现在柱图的前20%最佳。通过分析我们看到，库存商品的累计出货金额贡献比例和“二八贡献结构”有一定差距，TOP1商品突出，但TOP2至最差出货额商品差别不大。

（二）、库存情况：

指标说明：以上各指标的金额计算都为“数量*成本价”得出的成本金额；平均库金额为（期初库存金额+期末库存金额）/2。两个分组柱图，主要看的是各类商品的期初、期末库存金额，与进仓、出仓金额分布。而分组条图，除了可以看到库存排名之外，还可以看平均库存占比（蓝条）与出仓金额占比（褐条）是否相当。从库存结构对比出货结构上看，各类商品的比例相当，表面库存比例结构合理。

（三）、库存周转及安全库存：

指标说明：本期周期为一个月，周转天数为周转次数*30天（请根据店铺实际情况进行调整）；根据设置的最佳周转天数（60~90天）可看出耳机类和充电宝类不在最佳周转天数内，图中已标红；根据设置的安全库存，图中显示电脑耗材类中有2个SKU，充电宝类1个SKU处于安全库存值以下，需进行进货。具体低于安全库存值多少、是什么型号的商品需要进货，可以通过下钻来查询。

（四）、库存盘点：

指标说明：盘点金额计算方式为误差数量*零售价。期初的盘点盈亏金额总计为盘盈202.5元，通过条图我们可以看到，各类商品的盈亏金额都在正负500元内，差异主要出自U盘、电脑耗材和耳机类。通过气泡图，我们可以看到，28个SKU中无差异的有4个（蓝色表示），盘亏的有15个（红色表示），剩余9个盘盈（黄色表示），鼠标移动其上还可显示商品的具体编号与盈亏数量。就这样，本来各自分散的库存数据，变成了一份领导能读懂、合作伙伴也能读懂的看板。赏心悦目之余，各种问题水落石出，大大提升了日常管理效率，为企业的高效运转添薪加火。

日常一提数据分析和可视化，就想到这个工具操作要多简单易用，图表要多美多炫，然而总是忽略背后的数据支撑。

excel 几十万行数据就卡死崩，谈何数据透视表、可视化？近千万行的数据，订单提交数据库，sql sever处理要5分多钟，如果频繁入库/取数的话.....

要知道，为了支撑起业务人员的数据分析，以及日常不考虑计算逻辑和技术难度，IT人员也是要花费很大的心血和精力啊（心疼运维人员n秒）。

随着公司业务的发展，数据量变大是必然的事实。那么，数据部门要做分析，业务部门要看报表，要跑数据，要用BI，大数据量（千万级及以上）的分析，性能该如何优化？

这里借某公司的真实案例，来阐述一下方案。

----------------------------------

作为公司的科技部门人员，经常听到业务部门对自己使用的数据库各种吐槽：

竟然存放在mongoDB中啊，震惊(ΩДΩ)。

数据库慢慢熟悉了还好啊，但是现在每天的数据量越来越大，而且还在增加啊，增加大家很开心，然而数据库并不开心啊，简单的查询统计10多分钟还出不来结果，更不用说有稍微复杂点的统计分析了。

我天天找DBA优化啊，然而并没有什么水花。

数据量还在不断增长，到现在都上亿啦，全量查询统计根本出不来结果啊。

... ...

最终业务人员找到科技部门提需求要弄个BI系统给处理下。

对mongodb瞄了一大通，这就是个业务库。那直接对接mongodb自然不行，速度慢不说，mongodb挂了，分析系统也瘫了。自然就想到了使用中间库，emm mysql oracle 倒是有，可以跑调度抽过来，但是速度依旧不快呢，还要花功夫优化，性价比不高。公司有自己的hadoop平台，将数据抽过来再对接倒是可以，但是要花很大精力跑调度，而且这个数据库不能随意给这个业务部门提供，万一玩挂了可就得不偿失。假设有个具备离线数据存储功能的BI工具，岂不美哉。

于是将市面上有离线数据存储功能的BI工具翻了个遍。期望找到个性能好，可以支持大数据量数据分析的BI工具。

Tableau的hyper功能看起来OK，经不起实际使用，数据量过了亿，等了好久数据抽不好，pass；

其他某BI工具有mpp离线存储，看起来很棒，还能横向扩展，不错。抱有最大期望的用，结果数据量一上亿，直接崩了，崩了，pass；

另一个BI工具去看了看，咦，数据是放在vertica里面的......

后来，找到了FineBI的分布式计算引擎方案，拿的『定制的 Alluxio』作为分布式内存存储框架，内存存储有数据安全性的担心，所以持久化层存储用了HDFS。为了数据分析嘛，自然是列式存储的。计算核心则以熟知的Spark，加上自研算法来处理的。使用熟知的zookeeper整合框架，并用于调度通信。

分布式嘛，横向扩展自然不在话下。而列式存储、并行内存计算、计算本地化加上高性能算法，在FineBI中数据展示速度超快。有意思的是其计算本地化的操作，能减少不必要的shuffle，节省数据传输的消耗，提升数据计算速度。

以下记录利用FineBI4.1工具的系统建设过程。

一、需求分析

针对以上的需求，可以预估到，18年内，常用分析预计最大数据量会达到4.7kw，不常用分析会达到3亿到4亿（包含淡季），数据总的体量最多会达到100G。后面的情况难以预估，就需要系统可横向扩展节点。

二、方案描述

1.系统架构

根据官方推荐，将FineBI的web应用端与数据存储的分布式引擎放在一个机器上（处于安全考虑，也可以分开。这里不涉及太多部门使用，放一起即可），架构如下所示。

架构图难以理解的话，可以看看灵魂画手的杰作~

结合分布式引擎说明的技术原理，将各个机器再细分化各个组件的作用。

以上，将系统架构规划完成，即可具体完成系统。

2.完成从MongoDB取数

在使用BI工具对接MongoDB的时候，使用MongoDB的BI连接器。

感兴趣可以看：MongoDB Download Center

方案原理：mongodb是非结构的数据库，而要想BI来连接，通过建模的方式取表，拆表，建模来分析。通过MONGODB CONNECTOR FOR BI连接器的方式，使用mysql的JDBC驱动来获取数据。

实现过程：

第一步：安装MONGODB CONNECTOR FOR BI

从官网选择版本：MongoDB Download Center

第二步：生成DRDL文件

mongodrdl是生成该文件的主命令。通过添加monogdb的相关参数来获取其中的表生成drdl文件。从官方文档上我们可以找到生成DRDL文件命令的范式：

1 mongodrdl --host myhost.example:27017 \2 --username dbUser \3 --password myPassword \4 --db reports \5 --authenticationDatabase admin \6 --out schema.drdl

范式说明：

--host 是mongodb的ip+端口号，通常可为127.0.0.1:27017--username 是mongodb的用户，需具备相关的数据权限--password 是username的密码--db 是要生成DRDL的数据库实例名--authenticationDatabase 是指定创建用户的数据库。即username创建时被指定到的数据库名。--out 是DRDL输出文件定义。值使用.drdl的文件即可。

第三步：启动连接器，连接上monogdb

启动连接器的主命令服务是mongosqld，由于mongodb开启用户认证了（auth=true）。从官方文档上可知，连接器的启动需要使用-auth参数，再使用auth参数的情况下，mysql驱动来取数就需要SSLl加密认证。

所以第一步需要配置mongosqld的SSL认证；才能启动连接器来取数！！！！！！！！！！这一步神坑，也是踩了多少坑，才找到的解决办法。

此处认证关系是FineBi端的mysql连接与mongosqld的连接之间的SSL认证。在认证时，只需要配置单向SSL的认证即可（mongosqld认证FineBI的连接）。

（1）生成SSL认证文件

SSL认证文件通常采用openSSL来生成，先看看是否安装了openSSL；执行命令：

rpm -qa|grep -i openssl

如安装了会返回信息，未安装需要自行安装OpenSSL。

采用以下命令来生成证书：（由于是测试，就直接自己生成证书，密钥）

openssl req -newkey rsa:2048 -new -x509 -days 365 -nodes -out mongodb-cert.crt -keyout mongodb-cert.key

命令返回会让填写一些值，在后面填写即可。

一般情况下，文件会生成到你所使用的linux用户的要根目录下：比如我用的root用户，就到/root下面查找。

再使用以下命令，将key合到.pem的文件里。

cat mongodb-cert.key mongodb-cert.crt >mongodb.pem

将该文件移动/etc/ssl下面用于验证使用：

mv mongodb.pem /etc/ssl

（2）启动连接器&SSL

再来看官方文档，从所有的参数命令里面，找一找需要的参数；得出以下的范式，在bin目录下启动即可。

mongosqld --auth --sslMode --sslPEMKeyFile --sslAllowInvalidCertificates --defaultAuthSource --mongo-uri --mongo-username --mongo-password --mongo-authenticationSource --schema

说明：

--auth 是开启用户认证的参数，默认值是true--sslMode是开启SSL的标识，如开启可以选择值为“requireSSL”--sslPEMKeyFile是SSL认证文件，一般为.pem结尾的文件；单向认证的时候。--sslAllowInvalidCertificates--defaultAuthSource是mongosqld使用username指向mongodb的有权限的库，默认值是admin--mongo-uri是mongodb的host，一般为ip+端口号--mongo-usrname是drdl生成的用户名--mongo-password是drdl生成的密码--mongo-authenticationSource指定用户的创建库--schema是要连接的drdl文件。

注：一般还是要用nohup 的命令来生成，保证shell断掉，连接器依然可用。

第四步：启动FineBI连接到连接器上

启动FineBI，打开FineBI>数据配置>数据连接：添加数据连接选择mysql，配置如下：

连接名：mongodbURL：jdbc：mysql：//127.0.0.1:3307/test?ssl-key=/etc/ssl/mongodb.pem用户名：密码：注：URL：jdbc：mysql://ip+3307/dbname?ssl-key=xx.pem，后面ssl-key是ssl参数

点击测试连接即可。

过程坑点：mongodb的BI连接器神坑，官网文档不多，踩过了几脚坑。

（1）mongosqld按ssl认证开启成功，打印也不错，但是BI连接的时候，还是抛错1043 SQLSTATE: 08S01 (ER_HANDSHAKE_ERROR):this server only allows SSL xxxxx该抛错是mysql抛出来的，握手不良的错误。按道理SSL已经开启了，不应该是这样。后来查了mysql的文档，mysql5.5以上的版本才支持SSL；更换新的driver驱动，使用的是5.1.44完全没问题的。

（2）BI连接的时候抛错 handshake error: ERROR 1043 (08S01): error performing authentication: unable to authenticate conversation 0: unable to authenticate using mechanism "SCRAM-SHA-1": (AuthenticationFailed) Authentication failed.

该抛错的意思，使用“SCRAM-SHA-1”的认证方式，没有认证成功。SCRAM-SHA-1是指用户名密码的方式，这里看是不是用户名/密码错误，注意mongosqld启动时的使用的用户名/密码

（3）一定要开启SSL认证啊！！！

（4）期间有设计器无故死掉的情况，发现是由于内存不足导致。记得空闲内存要足够！！

三.系统效果

1.数据更新

（1） 单个表先全量抽取，之后每天对单表依据时间戳，做增量增加。其中有错误数据做增量删除即可。

（2）有些内部使用的实时性较高的表，设定每2小时更新一次，从上午9点到下午6点。直接从业务库抽取其实是有风险的，当时数据库压力大，抽取比较慢，因此这部分仅作为非重点用户需求场景。

2.数据展示速度

做了一个简单的依据时间的group by，时间在1s之内，翻页速度也很快。

至此，对接mongodb完成，一个用户可以随便玩的系统就好了。即使偶尔mongodb发疯修整，有离线数据在，也不担心业务部门来嚷嚷了。而且速度超快，体验很棒~

最后

如果你也在寻求一个高性能展示分析、数据分析的BI工具的话，不妨尝试下FineBI。

面对客户各种复杂多变的报表需求，我们如何能快速抓住要点，梳理出清晰的报表逻辑，从而设计出满足用户需求的报表，是产品人员在需求调研和分析中很重要的工作，本文把报表分析过程拆解成三个关键要素，帮助产品人员快速理解和掌握到报表分析的要点。

在我们的软件产品设计里面，报表很多时候是不可或缺的一部分，并且报表通常是管理者、高层领导要看的东西，是不是能很好满足他们的分析需求，往往对项目的成功起着重要的作用。

在今天的互联网产品里面，报表分析已经转化为日常的数据分析，成为产品运营的核心工作，所以，如何清晰的理解报表分析中的关键点，就显得尤为重要。

接下来，我们以某互联网产品统计工具的报表为例，来讲述报表分析的关键点：

1. 报表的三要素

要理解的报表的三要素，先上图：

如上图所示，每个报表都有三个关键要素：报表主题，报表指标，分析维度，我们逐一说明如下：

报表主题

报表主题，很多时候你也会把它当标题看待，事实上我们也是以主题对标题来进行命名的。

但核心点是，每个报表主题一定清晰的对应着某个分析的目标，代表了客户期望从这个报表中获取到的信息，比如上图中留存分析，通常是基于客户想分析产品的使用情况，为版本功能优化、用户体验改版等提供数据支撑。

但很多时候，特别在一些 TO B项目里面，客户往往是直接告诉你我需要什么报表，背后分析目的和目标并不一定明确告知你， 这就需要我们在调研的时候，多问几句“您是用来做哪方便分析的，希望达到什么目标”之类的问题。

只有把报表期望得到的目标理解清楚了，你才能确定一个清晰的报表主题出来。

报表指标

有了报表主题后，很自然的，我们需要用哪些指标来支撑该主题的分析呢，还用上面的留存分析为例， 你看到，事实上是从4个关键指标来进行分析的：使用时长、使用频率、访问页面、使用间隔。

这4个指标从不同的方面来对用户使用产品的行为进行量化、从而帮我们对产品使用情况进行分析。

当然，具体在指标值上，可以有数值，也有基于数值衍生出来的各种百分比，如同比、环比、方差等等多种形式。

另外，指标还可以是复合指标的体现，比如对于绩效考核的得分来说，分值就是一个复合指标，而复合指标里面，还蕴含着子指标。

但无论是哪种形式的指标，关键点还是要想清楚，围绕着报表主题，我应该用哪些指标数据来进行衡量。

分析维度

有了报表主题，有了分析指标后，接下来就是分析维度。

上面的留存分析，初看过去， 好像没看到具体的分析维度，实际上因为这个报表相对简单，所以分析维度也比较明确，就是围绕着时间维度来开展的，而实际上对于留存分析，我们经常可以看到“日留存”、“周留存”、“月留存”，这里面的“日”，“周”、“月”就代表了三个不同粒度的时间分析维度。

从分析维度来讲，通常就是时间维度、空间维度，不同的维度支撑起我们对趋势、对发展分布、地域之间差异间进行对比分析，找出存在的问题点。

除开大面上的时间和空间维度，更细化的产品维度、服务类别维度等等对于更具体的定位到问题所在，有着重要作用；

更多的时候，我们还会对多个维度进行组合分析，然后找到其中的趋势、或者问题所在。

把握住了上面的三个关键要素，你也就能比较清晰的来设计一个报表的，但如何来展示报表了，这就是我们要说的第二点。

2. 报表展现形式

设计出报表了，该如何展示呢，报表的展示形式其实非常多，我们对常用的展示形式说明如下：

折线图柱状图点状图雷达图漏斗图饼图仪表盘热点图地图

展现形式还有很多，在很多时候也会以多种形式来从不同维度、不同组合方面来展示数据，以求得更直观、简单的呈现数据的信息，实际中需要我们灵活应用；

3. 报表的穿透

有了报表的要素、报表的展示形式后， 为了实现某个分析目的，我们还需要考虑报表数据之间的穿透，穿透实质上有两个方向，一是纵向的穿透，一种是横向的穿透，用一句话总结是：横到边，纵到底。

对于纵向穿透，比如一个部门的绩效考核得分，90分， 你需要了解90分里面的各项组成指标的得分情况，然后你向下穿透，分布看到子项的：工作业绩完成得分、团队建设得分、成本支出得分等几个子项指标；然后可能这些子项指标还有进一步的子指标组成，你需要进行逐级的穿透，最后到每个人得分，每个人的指标情况，从而有效帮你从宏观到微观，掌握到整个数据的全貌和细节。

横向穿透，那即从对比分析方向， 看不同部门之间的、不同区域、不同产品等等方面上的差异，从而为你找到差距提供分析支撑。

综合以上，当我们在需求调研及分析过程中， 始终从报表的主题出发，抓住报表设计的三个要素，再选择好报表的展示形式，并做好报表的穿透分析，那么，报表需求和设计工作将变得不那么复杂。

如果你作为一名SEMer，每天80%的工作时间是打开后台，监控核心关键词的排名，每天去调整价格，调整移动比例，否定一些垃圾流量的话，那么我会觉得，你与一名优秀的SEMer人员之间，还有很大的提升空间。

因为一名优秀的SEMer，每天应该有80%的工作时间在做数据分析，20%的工作时间是最后将数据分析出的结果进行后台操作。有人问过我，你认为SEM推广的核心是什么？我以多年的经验总结出两个因素：“行业市场分析”与“数据分析”。

数据分析基于推广数据的筛选与总结。数据报表也分为两种：一种是 后台数据报表（账户报告、关键词报告、地域数据报告、搜索词数据报告等等），这些报表可以后台直接下载筛选使用；

还有一种是 基于第三方统计平台与代码标记的数据报表（关键词跟踪报表、url转化报表、各平台流量占比数据报表等等）。接下来我就给大家分享一下如何筛选适合自己推广数据报表以及如何筛选数据有价值信息。

一、账户报告

数据分析重要程度：★★★★

阐述：账户报告是推广数据分析最基本数据报告，账户报告可以清楚显示出账户推广的展现量、点击量、消费量、点击率、平均点击价格。做日报表或周报表可以做出环比数据值，可以清楚分析整体账户推广情况。

要根据自己账户推广设定限值，当环比数据达到限值得时候，就要重点关注分析。即使环比数据是正向发展，也可以分析出来原因，这样也可以明确效果提升的原因。

例如：推广账户数据环比展现量限值5%，既展现量环比增长5%还是降低5%都要明确分析，如发现今天账户推广数据环比昨天降低7%，既触发限值，结合实际调整操作可分析得知，昨天核心词有调整匹配方式，有4%的长尾关键词昨日没有置左展现，所以根据数据可以清楚知道账户环比降低原因。

根据原因作出相应正向调整即可。而且账户报告，每天的PC与移动的消费占比也一定重视，账户的效果波动可能也多数与PC与移动消费占比有关。

二、搜索词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：搜索词报告是作为数据分析与sem优化最为重要的数据报告之一。推广流量精准度与否都可以利用这个搜索词报告一目了然。

但是搜索词报告大部分人都是基于后台搜索词报告直接进行否词操作，而且有很多人都是看见一个不相关的搜索词马上否定掉。最后会发现我们计划否词数或者单元否词数不够用了。

其实 对于搜索词报告我们一般都是将每天搜索词报告做一份excel透视报表，可以透视清楚哪些搜索词垃圾流量触发点击数最多的，超过2次以上点击垃圾流量进行否定处理。触发一次搜索垃圾流量一周集中累计再集中做出透视数据分析，最后看出那些单次点击一周内累计垃圾流量多次触发的搜索词再进行否定关键词。

搜索词报告另外一个数据作用，将有检索搜索词有效添加到投放关键词中。这个也是拓展有效关键词最有效的数据支持。

三、关键词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：关键词是sem推广投放核心，关键词数据报告也是所有关键词报告数据分析的最重要的参考数据。但是关键词报告一定是要结合其他数据报告一起分析，才能筛选出我们有效的数据，下面就给大家分析几种比较实用的数据报告结合分析组合。

1）关键词报告与搜索词报告：根据搜索词报告可以 拓展有检索关键词；其次搜索词报告匹配出垃圾流量，不一定要做否定关键词，有部分单次点击垃圾搜索词可以结合关键词报告数据，对于关键词进行匹配方式调整。

2）关键词报告与咨询转化报表：每天结合咨询平台中有效咨询所触发的关键词报表与搜索词报表进行 核算每个关键词转化成本，这样我们可以集中投放高转化关键词，控制高消费低转化关键词消费。

3）关键词报告与账户报告：关键词报告与账户报告关系是包含于关系。即账户数据异常要排查到关键词报表中关键词，所以 账户报告要与关键词报告对应查看与分析。

四、地域报告数据

数据分析重要程度：★★★

阐述：地域数据报表主要作用是明确各地域消费占比与各个地域推广数据。如果对于此数据调整，可以结合后端转化数据进行调整。

调整各个地域消费占比依据：

1、根据后端转化效果进行地域消费占比调整；

2、根据业务地域需求度，进行地域消费占比调整。

五、url跟踪转化代码数据

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：url跟踪转化代码数据是定制型数据报表，适用于多平台推广及转化统计。

这类代码与url部署后数据优点：

1、各个平台转化有区分；

2、url部署有利于监控着落页表现；

3、关键词转化id可以直接统计转化词。

4、如果推广有项目区分，可以另行标记区分。

这样统计出来数据可以区分：

1、关键词转化监控

2、地域转化监控

3、项目转化监控

4、平台推广转化

最后，想说跟大家分享了这些比较常用数据报表与数据的分析方式，只是比较 有代表性与实用性的数据报表。SEM 数据分析还有很多需要大家深入研究与专研的。我个人也给予大家几点 SEM 数据分析注意事项：

1、所有数据报表要坚持多维度相结合进行分析处理；

2、数据分析一定要作为日常优化流程，不要账户出现问题才进行数据分析排查问题，日数据异常要积极分析与调整，才能让账户推广效果稳定；

3、数据筛选是数据分析的基础，大量的数据要筛选出有效的价值，依据有大量数据的分类、筛选、过滤等环节进行数据提炼，这个最好要有良好的Excel技能支撑才会高效的进行。

数据分析是我们SEM推广调整的支撑，如果你是一名好的数据分析师，那么还会玩转不了SEM推广吗？

|来源：艾奇学院

百家号-【袁帅数据分析运营】：袁帅，互联网数据分析运营实践者，会点网事业合伙人，运营负责人。CEAC国家信息化计算机教育认证：网络营销师，SEM搜索引擎营销师，SEO工程师。数据分析师，永洪数据科学研究院MVP。中国电子商务协会认证：中国电子商务职业经理人，畅销书《互联网销售宝典》联合出品人之一。中国国际贸易促进委员会:今日会展会员联盟VIP个人会员，全经联园区委秘书处成员，中国低碳智慧园区联盟理事，周五咖啡媒体人俱乐部发起合伙人。百度VIP认证站长，百度文库认证作者，百度经验签约作者，百家号/一点资讯/大鱼号/搜狐号/头条号/知乎专栏/艾瑞专栏等媒体平台入驻作者，互联网数据官（iCDO）原创作者，互联网营销官CMO原创作者。