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本文是天善智能签约讲师 陈老师 的课程 迈进战略发展部，数据驱动业绩增长——经营分析实战攻略 课件，未经允许，禁止转载。

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集团战略发展部，其实就是这些事！解密看似高大上的经营分析思路，初窥商业精英、企业领导们思考方式。

数据驱动业绩增长，方法在这里！通过经营分析，找到业绩增长的短板，挖掘潜在机会，见证业务部门在数据指引下不断进步。

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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。

本教程只涉及到特定业务场景相应功能的实现方法，没有使用到搭搭云企业超级应用平台的所有功能，想要实现更全面、更复杂的软件功能，请访问 搭搭云官网(dadayun) ->开发者->零代码教程，查看更多图文与视频教程。

业务场景

企业管理层及业务人员使用PC或手机端，通过销售业绩分析报表及图表，对不同的区域、部门、产品、人员等销售数据，进行多维度查询统计，为企业的销售策略提供建议和参考，并且根据销售业绩自动统计业务员工资。

解决的问题

不同的行业、不同企业，取得销售数据的来源业务单据不同、格式不同

不同的企业，销售业绩分析表统计的维护会有所不同

不同的企业，销售业绩分析表图表的样式会有所不同

移动端不能实时统计查询

功能特点

支持报表及图表实时展现销售业绩

支持对不同的类别使用不同的图表展现，如统计区域使用柱状图，产品使用曲线图、人员使用饼图

支持按任意条件进行历史销售信息查询统计，如：按客户、按产品、按时间等

配置方法

制作单据

报表的数据来自业务单据（一个业务单据对应数据库中的一个数据表），所以在配置报表之前，如果明确知道从哪个单据取数，就使用这个单据来制作报表；如果系统中还没有用来录入原始数据的业务单据，那么首先需要制作一张业务单据，让业务员或仓管员在发货时录入销售商品相关的数据。

下面以“销售送货单”为例（如果系统中已存在这样的单据，可忽略此步骤）；首先在Word上设置好“销售送货单”单据模板格式。如下图所示：

打开浏览器（推荐Chrome浏览器），输入网址：dev.dadayun登录搭搭云开发环境。点击“表单模板编辑”菜单，点击“新建”按钮，进入表单模板设置页面。如下图所示：

点击“从Word识别导入”按钮，选择需要导入的报销单Word单据模板，然后选择“普通动态表单”这个单据类型，点击“确定”按钮。如下图所示：

Word单据模板导入系统后自动识别生成的表单模板界面。如下图所示：

点击左上角“保存模板”按钮，保存当前导入的报销单模板。

单据模板导入完成后，系统会自动在数据库中创建数据表。同时，在PC端和手机端录入报销数据时，录入的界面系统会自动生成。

制作报表

报表是用表格、图表等格式来动态显示数据、筛选数据、统计数据，为了把销售业绩数据进行统计汇总，所以需要通过报表来实现。

单据创建完成后，下一步配置销售业绩报表。如下图所示：

设置报表“数据源设置”并为报表命名。如下图所示：

报表可设置按不同的维护对销售数据进行统计汇总，例如：按业务员、业务部门、客户名称、区域、产品名称等信息；制作报表只需要通过勾选报表的列信息，以及勾选报表的筛选查询条件即可，假如想要更多个性化设置，可以在报表对应的设置项上进行自定义设置，设置项中可以满足各种复杂的业务需求设置。如下图所示：

报表效果图，如下图所示：

制作图表

图表是对报表数据另一种展示方式，它表现得更加直观，通过各种样式的图表对数据进行展现，通俗易懂。

图表展现的数据来自于报表，所以只需要在制作完成的报表上配置图表即可，如下图所示：

进入图表配置页面后，可根据不同维度，设置报表展现的图表，例如：根据不同的月份，不同的部门，统计汇总销售额，以柱状图显示；再比如按不同的区域，不同的产品，统计汇总销售额，并以曲线图展现；不同的业务场景，选择不同的维度、不同的图表进行统计展现，如下图所示：

制作菜单

菜单是功能的入口；功能创建完成后，需要创建菜单，并指向关联到对应的报表上，如下图所示：

开通权限

开通菜单权限，如下图所示：

开通数据权限，如下图所示：

开通报表权限，如下图所示：

完成制作

完成报表制作效果图，如下图所示：

报表效果图，如下图所示：

参照上述报表制作步骤，可在工资报表中引用销售员业绩数据，并自动计算出销售员业绩提成，形成每月的工资汇总报表。如下图所示:

总结与延伸

运用同样的方法，还可以制作各种类似的报表及图表，例如：员工信息统计表、社保统计报表、工资统计表、项目资金统计表、库存资金统计表、库存余额表等。

转载自百家号作者：excellive

这样的动态销售仪表盘，可以多角度展现年度销售情况，包括每月总销售额的变动趋势、各种产品分类的销售占比、明星产品排行、销售员业绩排名，还可以按地区和城市进行动态筛选，想必通过这样的数据分析，一定会让领导看出销售整体状况的子丑寅卯，也为未来制定销售战略提供了可靠的数据依据，怎么样？对这样的实效强而颜值高的仪表盘，你心动了吗？那就随我一起来实现它吧。

首先，我们一定要做好一张最关键的表，就是源数据表，源数据相当于地基，地基不打牢，盖啥样的房子都是白搭！

下面，基于源数据表创建数据透视表，数据透视表是基于源数据表进行变表的最佳工具，拖拽之间即可完成炫酷报表，简单又百变，所有表亲们都值得拥有！

通过拖拽设置数据透视表的报表字段，对于月销售额分析，将“订单日期”拖到“行字段”中，将“金额”拖到“值字段”中，此时，在行字段中将自动出现“月”，由于我们仅按月份统计销售额，因此，将“订单日期”再从“行字段”中拖出去，仅保留“月”即可；

基于月销售额分析数据透视表，制作数据透视图并进行美化，这样的透视图表，即可实现随着源数据的改变而动态变化，保证了数据的正确性和一致性！

复制月销售额分析数据透视表，以制作Top5明星产品数据透视表，调整报表字段，将“月”从行字段中拖出去，将“产品名称”拖入到行字段中，点击“行标签”，选择“值筛选”中的“前10项”，更改为“最大5项”：

基于Top5明星产品数据透视表，插入条形图，以制作Top5明星产品排行表，并进行图表美化：

复制月销售额分析数据透视表，以制作产品分类占比数据透视表，调整报表字段，将“产品分类”设置为行字段，并设置“金额”值字段的显示方式为“列汇总的百分比”：

基于产品分类占比数据透视表，插入饼图，以制作产品分类占比图表，并进行图表美化：

复制月销售额分析数据透视表，以制作销售业绩汇总数据透视表，调整报表字段，将“销售员”设置为行字段，并设置行标签按“求和项：金额”进行降序排序：

基于销售业绩汇总数据透视表，插入簇状柱形图，以制作销售业绩汇总排名表，并进行图表美化：

最后插入两个切片器，一个是“城市”切片器，一个是“地区”切片器，设置切片器的样式，并设置切片器的报表连接，以实现切片器对多个透视图表的数据联动：

OK，炫酷的仪表盘做好了，你学会了吗？

在企业经营数据分析中，财务数据是不可或缺的组成部分。而财务数据中通常以资产负债表、利润表、现金流量表三张表为最基本也是最重要的数据表，今天主要跟大家分享自己在企业财务数据相关常用的数据分析经验和方法，欢迎大家共同交流学习进步。

——本文数据分析工具为FineBI V4.1

一、基础财务数据表

在这之前我们先来初步看看资产负债表、利润表、现金流量表这三张基本财务数据表的业务含义，以及之间存在的业务关联关系。

1.资产负债表

资产负债表主要包含企业经营在每个会计期初和期末期间总的资产现金（企业还有多少现金，至少还能换取多少现金）、总体负债情况（企业目前欠了多少债务）以及股东等企业所有者的权益（股东投资金额以及累计盈亏情况），通常用于反映企业资产结构、偿债能力、管理水平、利益归属等情况，类似于某个时间点用照相机给企业拍摄的一张企业经营总览照片。

2.利润表

利润表主要包含企业经营在一段时期内的效益能力，如企业营业收入、营业成本、净利润等信息，通常用于反映企业的盈利能力和产品竞争力，类似于某段时间内用摄影机给企业拍摄的一段盈利能力视频。

3.现金流量表

现金流量表主要包含企业经营在一段时间内生产经营、投资以及筹资活动中产生的现金流情况，通常用于反映企业的利润水平和企业健康情况，类似于某段时间内用摄影机给企业拍摄的一段现金流量周转视频。

业务关联关系

其中现金流量表中企业在进行经营、投资以及筹资活动中产生的企业资产现金流量周转，会影响到企业资产负债表中的总资产现金，同时也会在利润表中有所体现；利润表中的企业经营盈利情况，会影响到资产负债表中的企业股东的所有者权益。

我们在理解清楚了财务数据的基本逻辑关系之后就需要学习和掌握一些常用的财务数据分析方法了，否则即使对基本财务逻辑原理倒背如流，也很难通过财务数据的分析从而对企业的经营决策有所引导，下面给大家介绍同型分析、趋势分析、比较分析这三种常用的数据分析方法。

二、同型分析

首先来看看我们财务数据分析最常用的同型分析法，所谓同型分析其实本质上是一种结构分析方法。例如对于资产负债表，我们通常可以通过同型分析详细列明企业各项资金占据总资产的比重，分析企业的资产负债组成结构。另外对于财务数据中的利润表，我们同样也可以通过同型分析法观察各个项目在利润表中的结构占比，以及收入到利润的过程中每一个步骤所产生的损耗等。

这边我们来看一个对资产负债表做数据同型分析的实例：

我们通过FineBI的汇总表格，对资产负债表做数据同型分析，自动计算出每一项资产在总资产中的占比。从上图可以快速看出，企业的固定资产为59.67%，无形资产为1.57%，流动资产中存货、货币资金、应收账款、预付账款分别为5.19%、18.44%、13.56%、1.57%，也就是企业流动资产仅占据企业资产的38.76%，固定资产接近60%。这家企业固定资产如此之大，初步估计应该是一家传统制造型的企业。

另外我们来单独看这家企业流动资产中的应收账款，竟然占据了企业总资产的13.56%，这比例对于总资产来说已经是一个不小的数值了，说明这家企业的产品没那么好卖，也许正面临着较大的市场竞争，因为很多制造型企业往往和采购方签约有可能采取延后收款时间来获得更大的市场竞争能力。

最后看下这家企业的负债情况，企业总负债占据了62.01%，其中短期借款占比最大，占据了53.63%，其次是应付账款，为8.38%。股东权益方面总共占据了37.99%，其中最初企业股东共同投资的原始股本占据比例为33.52%，未分配利润占比为4.47%，盈余公积和资本公积都是0，总体来看企业经营效益并不是很好。

三、趋势分析

第二种财务数据常用的分析方法为趋势分析法，通常指的是将实际达到的结果与不同时期的财务数据中同类历史指标数据进行比较，从而确定财务经营状况、经营成果和现金流量的变化趋势以及变换规律的一种分析方法。通常对于企业的资产负债表、利润表、现金流量表来说，现金流量表经常需要通过趋势分析的方法来观察某一段时间内企业现金流量变化的走势。

我们来看看上图通过FineBI工具自动统计出的某企业现金流回款趋势数据，可以看出第一季度的销售合同金额数据比较小，这可能跟春节年初假期有关，导致企业该季度的现金流较少。另外在一年中5月份、7月份以及9月份是销售旺季，企业的现金流回款以及销售额都相对较好，第四季度总体企业合同金额和回款金额数据趋于稳定，12月份在第四季度的现金流中总体来说是最好的。

四、比较分析

最后给大家介绍的一种常用的财务数据分析方法为比较分析法，通常指的是通过两个或者两个以上相关指标进行对比，确定指标之间的差异，并进行差异分析或者趋势分析的一种数据分析方法。比较分析方法通常可以划分为三大类：

第一类是企业内部指标数据进行对比分析，例如企业各个地区的销售额可以进行数据比较分析，找出销售业绩相对较好的地区总结相关经验给销售业绩相对较差的地区进行优化整改。例如上图中我们可以通过热力地图快速感受到企业在北京、上海地区销售体量的重要性，但是同类地区例如广东的广州和深圳却并不突出，这个是企业决策层所急切需要关注的问题。

第二类是对于企业同一指标可以根据不同的时间形成多个指标进行对比分析，例如企业的销售额可以进行同比环比分析，结合预警小图标，快速观察出和去年或者上个月的销售业绩是否提升或者下降，找出对应时间可能存在的企业经营问题。

第三类情况下，除了和企业自身的经营数据做对比之外，我们还可以将自身企业的数据和同行业的同等或者优秀企业的调研参考数据进行经营数据对比分析，以清楚目前自己企业在市场上所处于的级别层次，选择和借鉴更加适合自己的企业经营方略。

五、数据分析总结

不论企业真实业务场景如何复杂多变，不仅仅是财务数据而言， 其实数据分析一种非常好的思维模式是：从单个核心指标出发，然后进行指标拆解，进而深层次多维分析，切片切块，通过同型分析、趋势分析、对比分析等数据分析方法定位到数据中的异常点，最终通过调整决策解决业务问题。因为只有坚持数据成为生产力的企业指导经营方针，不断完善企业数据多维可视化建设，才能让企业真正焕发生机，成为真正超越和引领同行业的领导者。

一、方案背景

对于大部分企业来说，销售部门是为企业直接带来利润的主要部门，说是企业命脉部门其实也不为过。

然而事实上是为数不少的销售部工作人员由于缺乏营销分析概念和方法，企业累积的大量数据得不到有效的利用，营销分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报，缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析，结果决策者只能凭着本能的反应来运作，决策存在很大的失误风险。

都说数据有价值，那么销售部门应该如何充分利用数据对市场预判，实时了解当下业绩情况，衡量三六九等客户价值，如何快速获取客户的信息做针对性销售呢？

答案是，不妨用BI搭建一个智能化的销售数据分析平台。

解决两个问题：

1、将数据信息化，汇总自动化，将销售管理者从传统的报表数据重复结算中解放，避免大量重复性的excel编辑工作

2、着重分析企业销售目标、销售活动、成本费用等销售重要指标的分析。

二、方案内容

接下来，本文将着重分享企业销售智能数据分析方面的内容干货，用的是FineBI搭建的销售数据分析平台：

1、IT技术模块——搭建销售智能数据分析平台

2、IT技术模块——直接对接销售数据库，自动化形成数据报表？

3、数据分析模块——如何让销售同时快速上手分析？

4、数据分析模块——如何让销售领导直接在线查看分析？

5、协同管理模块——如何在线分享数据分析报告？

三、方案效果及实现说明

1、搭建销售智能数据分析平台

这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作，需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接，保证数据连接测试成功。然后添加销售管理业务包，将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可（如果是FineIndex类型的业务包需要更新好FineIndex数据）。分配好对应数据权限之后，用户即可直接在浏览器前端来对这些销售数据进行即席的多维探索分析。

以本方案为例，如上图所示，我们在销售管理业务包中添加好销售员信息表、产品名称表、分公司信息表以及销售目标表、客户信息表、合同信息表、销售活动表、合同回款信息表、活动费用表，并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。

最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的销售管理业务包的权限分配给销售部门相关人员，并且在管理系统-用户管理中将销售部门人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

2、直接对接销售数据库，自动化形成数据报表？

销售管理人员在使用分配好数据权限的账号登录平台之后，就可以新建仪表盘开始做基础的数据分析了。

我们以制作如上图所示的销售基础数据分析-销售人员分析页面例，首先使用仪表盘统计出企业的总销售人数，然后再用饼图统计出各大区的销售人员分布（这边可以看出我们上海区域销售人数是最多的，达到总销售人数的22.73%），最后用明细表组件展示企业的所有销售人员的销售姓名、所属大区、大区经理相关信息。这样一来，基础的销售人员配备信息也就快速可视化呈现在我们面前了。

销售人员分析的仪表板做好之后，销售人员可以申请给IT部门的超级管理员将该模板挂出到销售管理-销售基础数据分析目录下面，并且将仪表板开放给其他人员进行查看。另外利销售活动管理、合同信息查询的销售基础数据分析也是同理，用同样的方法做好之后申请给超级管理员挂出即可。

3.如何让销售同时快速上手分析？

a.销售目标进度分析

我们以上图所示的销售目标进度分析为例，对于企业销售管理来说，两个最核心指标莫过于销售额和回款额了。而企业通常每年都会设定销售目标额、回款目标额两个指标作为销售的年度考评KPI指标。

所以这样一来在每个时间阶段，作为销售管理者我们可以分析当前的销售额目标完成率、回款额目标完成率的总体情况。

I.销售额目标完成率=(销售额/销售目标额)*100%

II.回款目标完成率=(回款额/回款目标额)*100%

以销售额目标完成率为例，添加好总金额和销售目标额之后，在FineBI中直接添加销售目标完成率指标，输入“总金额/销售目标额”即可得到当前销售目标完成率的数据。

计算好销售额目标完成率以及回款额目标完成率之后，然后再按照区域逐级分解。这边我们按照区域对销售额和回款额分别使用条形图进行统计，然后降序排列即可。

接着对每个区域的销售额、销售目标额、销售额目标完成率、回款额、回款目标完成率进行分析计算，以便来分析当前影响目标达成进度的主要问题区域所在。最后添加好相关查询控件，调整好仪表板整体布局即可。

b.销售回款分析

销售回款分析方面，首先统计出当前时间段的应收账款、累计回款、累计回款率（累计回款率=累计回款/应收账款）这三个关键指标，用仪表盘进行展示。然后按照产品线进行分解，对比每个产品线的应收款款和回款金额数据情况。接着按照时间流逝维度进行分析，统计出当前时间区间的月度累计回款金额和月度累计应收金额，同时计算累计回款率。

最后分别按照大区和销售进行分解，统计对应大区和个人的应收账款、实际回款，计算出大区和个人的回款率。这样一来，企业整体到销售个人的销售业绩状况就一目了然了。

c.销售费用分析

销售费用分析方面，统计当年的费用开支总金额以及年度每个月份的费用金额。接着统计出各大类的销售费用模块分布占比、全国各个省份的费用金额分布、各个客户总费用的树图统计、销售费用开票统计、各销售费用排名统计相关信息，让企业的销售费用成本一目了然的以可视化形式呈现在我们面前。

4、如何让销售领导直接在线查看分析？

除了以上给大家介绍的制作一些企业常用的销售数据分析之外，FineBI最大的特性就是随时满足业务人员或者企业领导的数据即席分析需求了，通过轻松的托拖拽拽操作，就能生成丰富多样的数据分析统计结果。

我们以上图的年度签单&回款统计数据分析为例，只需要将签约年份字段拖拽到行表头，合同金额、回款金额字段拖拽到左值轴，即可得到每年的合同金额和回款金额走势了，真正做到想看数据“不求人”！

5、如何在线分享数据分析报告？

企业的各项工作，主要由各部门团队分工协作完成，彼此之间需要很好地进行沟通和配合，那么FineBI是如何帮助企业将销售智能数据分析成果实现团队协作共享的呢？

以上图所示的销售管理中心驾驶舱为例，展示了企业的签单金额、回款金额、单个合同金额分布、各地区/销售签单回款统计等等多个核心的销售管理分析指标。那么销售人员通过FineBI做好的一个销售管理里中心驾驶舱之后，其实在FineBI中可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员的。

例如我这边想把它分享给企业的领导人员，那么可以在FineBI的仪表板中将做好的销售管理中心驾驶舱模板点击分享给领导部门的Tom，然后点击确定即可。这样一来，领导部门的Tom登录之后就能收到销售人员给他分享的销售管理中心驾驶舱了。

小R刚毕业，每天都在公司忙到10点半回家。

作为室友的我，总是打趣地问他：“是不是又在公司蹭空调蹭网络，干嘛不早点回来陪我吃鸡！”

没想到小R低下头落寞地抱怨道：“我也想早点回来，可是我真的搞不定啊！”

原来，小R每天的工作标配就是统计数据。可同事们十几分钟就能轻松搞定的Excel表格，他经常要加几个小时班才能勉强完成。刚开始，他以为是自己不够熟练，多多练习就好了。没想到埋头苦练了半个月，他还是全组最慢的那个，每天被领导催到怀疑人生，甚至被质疑工作能力。

没有对比就没有伤害。看着旁边妹子敲几下键盘就能轻松搞定表格，小R开始惧怕做Excel和数据统计。

如今，几乎所有公司在招聘时都离不开这条要求：熟练使用Excel，精通数据分析者优先。

做方案、汇报工作、数据分析、总账录入、项目进度、工作记录、写代码、帮助记忆、思维导图.......Excel几乎能解决你工作中的所有问题，它不仅仅是某一职业的必备技能，而真实涵盖所有行业：

做行政，你要学会做考勤表；做财务，你要学会做财会报表；做销售，你要学会做销售业绩表；做运营，你要数据分析、工作汇报；做数据分析师，Excel玩得6也是最最最基本的条件.....

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，数据分析师便是其中之一。由于专业技能和量化的数据分析为客户或所在公司控制决策分析、保证利益最大化，“数据分析师”一职备受各界青睐，甚至被视为21世纪的黄金职业。

虽然发展前景大好，但很多想要转行数据分析的小白心里多少都会有些疑惑：不会R、Python、SPSS、Tableau，是不是做不了数据分析师？

事实上，精通Excel，对于转行数据分析来说相当重要。因为Excel拥有最大的客户群体，基本上所有的企业、个人的电脑中装的都是office，这也就意味着90%以上使用电脑的人，都会用到Excel，即便如BAT这样的企业，在处理百万级、千万级数据的时候，也会优先使用Excel。

那么，在没有统计学、数学、计算编程等基础的情况下，如何只用Excel，成功转行成为数据分析师呢？

这里就不得不介绍三款用Excel就可以实现数据分析的插件：Power Query（数据查询）、Power Pivot（数据建模）、Power View（数据可视化）。

这三个模块组成了数据分析全过程，这个过程就好比烹饪过程：

第一个模块数据查询——Power Query。与数据源直接对接，就像获取新鲜的食材，对食材进行清洗、分类、整理，使其达到准备入锅的使用状态。这一步非常重要，因为如果食材不新鲜，那么再厉害的大厨也不可能做出一道健康的美味，所以好的数据源是成功的一半。

第二个模块是数据建模——Power Pivot。这一步是数据分析过程中最具有技术含量的核心部分。我们把数据组合起来实现不同维度的分析，就像把食物组合起来利用烹、炸、煎、炒等方式，再添加油、盐、酱、醋等调料，以烹制出想要的味道。

但是光有味道是不够的，最后我们要呈现给顾客的是一道色、香、味俱全的菜，是否能以视觉效果吸引顾客品尝你的美味，这就要看第三个模块——Power View（数据可视化）的功力了。

例如，如果以前你的做表是这样的 :

那现在通过Power View几秒钟就可以做成这样：

是不是相当神奇？！

无论你是像小R一样的职场小白想要提高工作效率实现逆袭，还是零基础转行成为高大上的数据分析师，精通Excel可以让你彻底告别被数据搞晕的日子，实现加薪不加班！

Excel这么重要，如何在短时间内熟练掌握呢？这有一套为你打造的Excel精品课程：容大教育《Excel速成班——数据处理与分析实战》在线课程，教你用Excel实现数据采集、数据转换和清洗、数据分析与建模等，关注容大教育IT培训机构百家号获取学习资料！

为什么有的报表好用，有的报表不好用，有的企业会做一堆乱七八糟的报表，最近经常会思考这些问题。

有人说数据分析，为了开源节流，这个没有错，今天我从另外一个角度解读。数据分析，是为了应对风险(说明：风险与机会是一起的。PMI中将其共同列为风险管理，本文所有风险与机会同义)，开源节流的每一次操作每一个节点，也是风险。

企业经营，风里来雨里去，免不了碰到大大小小的机会和风险，抓住机会躲避风险是每个企业以及个人的毕生追求。

PMI中将风险归为以下几类：

已知的已知风险

未知的已知风险

未知的未知风险。

本文将数据分析，也归纳为三层需求

第一层需求：应对已知的已知风险

可以将这一层需求看作为被动使用的数据，拿零售行业的场景举例：

采购员要进行采购，没有数据作为参考，只能进行盲目采购，那商店的缺断货、商品积压的风险一定出现。所以采购员需要通过数据查看各类商品的销售情况、库存情况、可售天数情况进行判断，以此决定采购需求，避免错误的商品采购所导致的商品缺断货、高库存等风险。此为通过数据来应对已知的已知风险。

对于企业之中，这类的应用特别多，多到部分企业会忽略这是一种数据分析的应用。企业中常用的业务系统比如erp等软件系统，也会自带一些简单的数据查看类报表，其作用也是很大程度上来应对这一类风险。

但是，从另一个角度去看，这类风险的应对也有很大的优化空间：

风险应对的效率：提升风险应对的效率，是提升应用标准化的一个体现，当一个应用难以使用时，容易造成人员惰性，取巧而放弃使用，从而提高了风险发生的概率。

复杂的已知的已知风险的应对：绝大部分企业并没有将数据覆盖所有的已知风险，举例：新品的引进，新品的引进为商店带来新的盈利点，但是错误的引进甚至会带来负面效应。大部分企业的新品引进并没有一个很好的方案来应对：通过数据进行品类关联并对比，可以看出本店铺对于市场上销量靠前的商品的缺货情况，本店已有商品的市场占有情况，从而可以优化新品引进的策略。这一类的应用还有很大的空间，这也就是为什么很多企业乐于同行之间的交流，希望彼此可以互通有无，发现类似数据场景的应用。

第二层需求：应对未知的已知风险

这一类数据一般为主动使用的数据，更多的是周期性使用的数据，常见的比如领导们常看的日报表、周报表等。

企业的风险发生的概率是分布在每一天的，但是它每一天都可能发生也可能不发生，例如部分员工的消极怠工、部分商品的质量异常、个别门店突然面临的对手竞争等。这一类风险当然是希望在发生的最短时间内就可以发现并且应对。所以企业中产生了大量的这一类型的报表需求。

这类报表也很常见，但是他们价值的体现不如第一层需求类来的直接，这一类报表经常被浏览，但大部分情况是没有发现风险的，所以有时会产生一种这类报表没什么用的感觉。

在我们所遇到的项目中，这类需求报表占比是很多的，也是争议最大的。领导层所需要看的日/周/月报类报表相对还好，毕竟是每天都会有人看，并且作为企业数据监督和追踪的一种形式。

此外，还会有很多分析类的报表也属于这一层级，比如商品的价格带分析：找到某类商品的价格点，对比销售高点或销量高点，从而发现可能的商品价格分布的不合理或者货架摆放位置的不合理(价格点商品附近陈列丰富的商品可以给顾客带来商品丰富的感觉)。进一步调整商品价格分布以应对商品陈列或者价格分布的风险(机会)。

这类报表的应用难度比较大，因为经验或者知识储备的不同，对风险的认知和识别能力不同。同样以上面的价格带分析报表为例，其目的为应对陈列、商品价格分布、商品引进/采购、目标活动人群选择的风险。但是使用报表的业务人员没有形成对这些风险(机会)的认知，就造成了缺乏对该报表的数据解读能力，该报表便成为了一个花瓶报表，价值无法得到体现。

针对这一类报表，我的建议是场景化，让每一张报表背后都有它的风险机会描述，当自我不能解读的报表，也就不要指望业务可以解读并使用，并不是将一堆的指标都进行展示就能产生价值，它于落地的应用还相隔甚远。

第三层需求：应对未知的未知风险

这类需求近些年来大量出现，大数据概念被大多数人所重视也很大程度上是因为这一类需求。

风险的不可预测性使得大量人群希望通过技术的手段来帮助识别和发现风险。比如很多人希望通过聚类这类算法的应用，来形成用户画像，发现自己之前无法发现的特性，或者通过对商品关联的挖掘，发现未知的商品关联关系，从而调整商品布局以发现巨大的商机，比如“啤酒与尿布”(不知真伪)。

但是这类需求实现难度巨大，目前还属于少数互联网公司的专利，对于大多数企业尤其是传统企业而言，其实现成本是难以接受的，个别数据乙方可能会以此为诱饵进行宣讲，但就我所了解到的还难以形成很好的应用。

但是第三层需要要怎样处理？无论是机器还是算法很多都是对人对模拟，只是拥有更快的速度而已，所以相信通过人的作用可以弥补这一类需求。

同样以商品模块举例：除了我已知的商品价格、布局风险外，通过对商品价格分布那张报表的分析，发现在非价格点的价位(比如是10元)销量比正常值都高，正常情况10元价格商品的销量是价格点商品销量的1/5，但是报表显示这一期间的比例高达了1/3，通过进一步分析，发现是由于某一天活动对该商品进行打折促销，从而该商品销量上升，再进一步分析该商品的销量上升并没有给企业带来业绩的上升，该商品的周边商品销量基本没有变化，也就是该商品的连带率是很低的，同时该商品库存并非临保商品。通过调查发现是店长和供应商的私下协议而采取的促销行为。

以上只是举例，通过人的思考可以发现很多的未知的未知风险。这也就是近些年来bi产品的出现的原因，bi产品希望能够给业务人员一个灵活的数据应用环境，让他们的思考得到延伸和数据上的支持，从而应对未知的未知风险。

当然，理想情况如此，很多企业并没有将bi产品应用成为以上的价值。原因很多，主要的是包括业务人员没有分析意识、没有一个很好的分析入口(不做进一步解读)。

综上：

我将对数据分析的需求分为三层，每一层的使用难度也都有不同，越向后越容易产生“这个报表没什么用”的感觉。现实中，也有很大程度上确实是这个报表没法用，因为很多it人员也并没有理解我做好的报表是为了解决什么样的问题，只知道这个指标有用，我就展示给你看。所以这样的报表可能真的很难用。

我觉得，让数据发挥它的价值，可以尝试将数据与风险相关联，对风险进行数据化的解读，从而来让报表更加落地，更加可用。

ps：一切的文章都是我当时的想法，不能作为知识来解读，大家尽做参考，欢迎交流。

End.

从主营范围分析业绩好坏

一个上市公司的未来发展到底好不好我们看的不是他一时的盈利能力，而是看他的持续性，一个上市公司的股票能不能持续走牛或者说这只股票的涨幅空间还要多大，一般都是由公司市值空间决定的，而决定市值大小的判定就是公司的发展前景好不好以及能不能持续发展，一个公司要能持续发展靠的就是他的主营业务，这也就是我们今天要讲的核心内容，怎么从财务报表的主营构成来分析公司未来发展的前景。

一个好的上市公司或股票他要能持续发展下去靠的一定是公司的主营业务，也就是说这个公司是做什么行业的，那么你的主营构成和公司的主要来源一定是要从这个行业所赚取来的，如果你发现一个公司明显是做食品的，结果他的主营构成却是靠食品包装，卖地，租地，等等，，都是靠的一些与公司主营不相关的业务来赚钱维持公司，那么这种财务报表我们就可以把他判定为非常不好的报表数据，也就是我们常说的公司业绩能力不行的公司

以上截图是斯莱克的财务报表的主营构成，斯莱克是属于专业设备制造板块的股票，看财务报表的主营构成时大家要先看他的经营范围是什么，如这只股票的经营范围是，研发，生产，加工，以及易拉罐制造设备，从这里我们就知道 这个公司主要是干什么的了。

接来下我们在来看他的主营构成，由于图片的大小原因，我只截图了3个季度的数据，从这3个季度的数据可以看出，斯莱克这只股票的主要盈利是靠易拉罐生产设备，然后在看他的地区内类里，还有标明有外销，也就证明这公司所生产的易拉罐设备制造还要出口订单，营业收入也是一直保持盈利水平，这种财务报表数据就也就告诉我们，斯莱克这个公司的股票是非常健康和稳定的。

在来看一个财务报表不好的案例

分析方法同上

首先看他的主营范围是什么，在范围标识内我们看到这只股票是做机械设备，仪器仪表相关行业的。

在来看他的主营构成，从主营构成中我们能看到他的主营构成中根本没有出现和他经营范围有关的收入，而是靠一些其他（补充）项目来盈利维持公司发展。

相信说到这里大家都应该知道怎么分辨一个公司到底能不能持续发展下去，或者说一只股票的业务到底好不好，您只需要从这个角度入手就可以了。你其他项目经验的再好，如你公司的特长没发挥出来我相信你在未来也会被淘汰。

门店的数据报表，包括各部门每周/每月的销售额、毛利、毛利率、日比、周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划等，对于门店管理来说是至关重要的。而往往最能直接暴露门店经营问题的，就是门店经营数据了，面对门店的一张张报表，如何从繁琐的数据中，合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法，即如何做好门店数据分析，这对当下企业的门店管理来讲，是一门生意经。

基于此，帆软FineBI商业智能产品提供了企业级的门店智能数据分析的解决方案：通过鼠标点击和拖拽就能够轻松掌握门店分时段营业分析、门店综合营业分析、门店报废商品分析、门店综合管理驾驶舱等等一系列的数据，在经营和管理门店运营的过程中真正做到数据在手，胸有成竹。

方案内容

企业门店智能数据分析干货内容：

1.企业如何快速搭建门店智能数据分析平台？

2.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成基础数据分析？

3.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成综合数据分析？

4.如何让门店领导直接对接门店数据库快速完成即席数据分析？

5.如何让企业门店智能数据分析成果实现团队协作共享？

方案效果及实现说明

1.企业如何快速搭建门店智能数据分析平台？

这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作，需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接，保证数据连接测试成功。然后添加人事管理业务包，将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可（如果是FineIndex类型的业务包需要更新好FineIndex数据）。分配好对应数据权限之后，用户即可直接在浏览器前端来对这些人事数据进行即席的多维探索分析。

以本方案为例，如上图所示，我们在人事管理业务包中添加好门店主档信息表、综合营业分析表、日期信息表、小时维度表、报废商品数据表、营业日数据源表等数据，并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。

最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的门店管理业务包的权限分配给门店部门相关人员，并且在管理系统-用户管理中将门店部门人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

2.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成基础数据分析？

a.门店分时段营业对比分析

门店经营的第一项基础且重要的工作，就是门店管理者需要对日常时间范围内的销售情况进行把控，熟悉各个时间段门店的销量状态。特别是对于特定的一些节假日举行的促销活动，我们更需要进行及时关注和跟踪，这样才能根据以往的经验更好地去策划未来的活动，取得更好地活动效果。

如上图所示的门店分时段营业对比分析，我们可以通过FineBI的时间控件进行任意日期的内的门店经营效果比对，追踪各个门店的实时经营状态。除了小时的粒度之外，针对不同星期的门店经营业绩进行分析对比（上图所示，周一的门店经营整体状态明显由于其他星期），以便优先选择活动效果最佳的时间。

b.门店报废商品分析

为了更好地对各个门店的销售商品进行优化，我们需要对报废商品进行一些数据分析。如上图所示，我们可以通过仪表盘合计出时间区间内的报废总金额，同时用对比柱状图过滤出报废商品Top10的商品，重点观察和监督。营业部方面，试用饼图统计出各个营业部的报废金额分布情况，着力对报废商品问题严重门店进行商品整改和优化。

c.门店信息查询

对于门店的信息查询，我们可以试用FineBI内置的地图进行基于地理位置的数据分布统计，另外通过明细表组件展示各个门店开设的详细信息（门店名称、大区名称、中区名称、小区名称、门店地址等）。

3.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成综合数据分析？

a.门店综合营业分析

接下来我们来进行门店的综合营业数据分析，如上图所示，我们使用仪表盘组件合计总的营业净额，使用柱状图降序统计各个门店的营业额数据情况。对于日期区间范围内各门店营业净额的数据，我们使用堆积柱状图进行统计，以对比分析每天各个门店的营业净额数据。销售结构（销售毛额、营业净额、折扣金额）和销售品类（一般商品销售金额、饮料销售毛额、食品销售毛额）的分析，我们使用折线图进行基于每天的数据对比分析即可。

b.门店经营目标达成分析

如上图所示，我们再来做企业各大区门店经营目标达成的数据分析。由于我们的门店营业部有三级分类，那么这边选择多层饼图来进行三级营业部下的目标达成率分析最合适不过了。各个门店的营业净额方面，使用组合图的对比柱状图分析各个门店的目标金额和营业净额数据，使用组合图的折线图分析各个门店的目标达成率（目标达成率=营业净额/目标金额）。

4.如何让门店领导直接对接门店数据库快速完成即席数据分析？

除了以上给大家介绍的制作一些企业常用的门店数据分析之外，FineBI最大的特性就是随时满足业务人员或者企业领导的数据即席分析需求了，通过轻松的托拖拽拽操作，就能生成丰富多样的数据分析可视化统计结果。

我们以上图的每日交易数量和销售毛额折线图统计场景为例，只需要将交易日期字段拖拽到分类轴，将销售毛额、交易数量拖拽到左右值轴，即可自动完成分组统计，真正做到想看数据“不求人”！

5.如何让企业门店智能数据分析成果实现团队协作共享？

企业的各项工作，主要由各部门团队分工协作完成，彼此之间需要很好地进行沟通和配合，那么FineBI是如何帮助企业将门店智能数据分析成果实现团队协作共享的呢？

以上图所示的门店管理中心驾驶舱为例，展示了企业的产品销售种类统计、门店毛利统计、地区销售额统计、月度销售额/毛利额统计等等多个核心的门店管理分析指标。那么门店管理人员通过FineBI做好的一个门店管理里中心驾驶舱之后，其实在FineBI中可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员的。

例如我这边想把它分享给企业的领导人员，那么可以在FineBI的仪表板中将做好的门店管理中心驾驶舱模板点击分享给领导部门的Tom，然后点击确定即可。这样一来，领导部门的Tom登录之后就能收到门店管理人员给他分享的门店管理中心驾驶舱了。