房地产行业是进行房地产投资、开发、经营、管理、服务的行业，也是为经济发展做出重要贡献的行业之一。报表作为房地产企业呈现数据的重要方式之一，对房地产企业的发展决策具有重要的参考意义。那么，对于房地产行业，常见的销售报表又有哪些呢？

客户特征分析

利用表格、饼图进行客户分析的大屏展示。

管理驾驶舱

利用柱形图、漏斗图、表格来进行月度销售金额的展示。

项目存量统计表

利用矩表功能，进行复杂报表的设计。

项目现金流量表

利用矩表、进行类似Excel报表的设计。

销售及收款日结表

使用矩表的子分组和单元行合并等属性进行报表的设计。

项目成交周（月）报表

利用表格进行类似Excel表格的设计。

以上报表均包含在葡萄城报表模板库中。

了解报表模板库：http://grapecity/enterprise-solutions/activereports_server/library/

转载请注明出自：葡萄城报表

关于报表模板库

报表模板库是葡萄城面向广大报表用户推出的免费报表制作、学习及参考工具。通过该工具，降低用户制作报表难度，人人都可成为报表专家，业务数据分析不再遥不可及！

仅需一步！无需配置环境及参数，即可快速浏览百余套来自真实行业的案例及典型应用模板，在了解专业报表的布局及功能的同时，掌握报表从设计到呈现的全部技术细节，还可通过自带的设计器，所见即所得的修改报表模板，并查看效果。

公司半年统计报表进行复盘，小明的工作量增加了一倍，我的天，每天都是EXCEL表，超多数据要整理，怎么办？谁来帮帮我？天天加班的日子我够了！

数据透视表是Excel中最实用最常用的功能，没有之一。今天小编对数据透视表进行一次全面的整理，共五大类，23个技巧。

目录

一、基本操作

1、创建数据透视表

2、更改数据源

3、转换为普通表格

4、刷新所有数据透视表

5、数据透视表排序

6、数据透视表插入公式

7、套用模板

8、使用切片器

9、恢复03经典数据透视表样式

二、布局有格式调整

1、计数项改为求和项

2、批量隐藏和显示汇总行

3、刷新后格式保持不变

4、合并行标签

5、删除“求和项：”

6、标签项重复显示

三、组合

1、日期组合

2、根据数字期间组合

四、数据分析

1、各部门人数占比

2、各个年龄段人数和占比

3、各个部门各年龄段占比

4、各部门学历统计

5、按年份统计各部门入职人数

五、多表合并

1、多区域合并生成

一、基本操作

1、创建数据透视表

2、更改数据源

3、数据透视表转换为普通表格

4、数据透视表刷新

5、数据透视表排序

6、数据透视表插入公式

7、套用设计模板

8、使用切片器

9、恢复经典数据透视表样式

07及以上版本制作的数据透视表无法用鼠标拖放，可以修改为经典模式：

二、布局与格式调整

1、计数项改为求和项

注：如果需要修改的很多，可以重新以前2行为数据源制作数据透视表，最后再更改数据源为全部数据行。

2、隐藏汇总行

可以分字段隐藏，也可以一次性隐藏或显示

3、刷新后保持列宽不变

3、合并标签所在单元格

4、删除求和项

5、标签项重复显示

三、组合功能

1、按年、季度、月汇总报表

2、按数字步长组合

四、数据分析

1、各部门人数占比

统计每个部门占总人数的百分比

2、各个年龄段人数和占比

公司员工各个年龄段的人数和占比各是多少呢？

3、各个部门各年龄段占比

分部门统计本部门各个年龄段的占比情况

4、各部门学历统计

各部门大专、本科、硕士和博士各有多少人呢？

5、按年份统计各部门入职人数

每年各部门入职人数情况

五、多表合并

1、多区域合并

今天分享的数据透视表技巧，小编从选取素材、录制动画到今早成稿整整用了一周时间，希望能对同学们工作有用。后续小编将再推送更深入的数据透视表教程。

希望今天的分享能够帮助到像小明一样的苦逼加班族，学会数据透视表，让你的工作更高效，加油！

引言： 2017年6月17日，广州思迈特公司在北京举行Smartbi大数据分析技术年度峰会。思迈特公司CEO吴华夫先生亲临现场，携最新的Smartbi Insight V7版本分享数据分析新四化的最新成果，并演示人工智能和数据分析的”首次融合”。

Smartbi智能语音助手数据分析演示

下面分享具体演讲内容：

很感谢大家在周末休息的时候来参加Smartbi V7产品的发布会。

下面，我会介绍一下关于思迈特公司的情况、Smartbi Insight V7版本的新特性和功能。

公司简介

思迈特公司定位成一家大数据分析可视化和商业智能的产品提供商。我们知道数据是企业最重要的资产，要发挥它的价值，就需要使用数据分析，数据分析是企业的重要武器。思迈特软件Smartbi insight就是一个利器，能够有助于发掘企业数据资产的价值。

思迈特公司成立于2011年底，通过这几年的发展，我们在北上广、成都、西安、武汉都有技术支持和销售，希望为各个地方的用户提供更好的体验和服务。

客户介绍

下面介绍我们的客户，我们在金融、政府、企业、高校等领域都有很多的应用。

金融行业。我们的银行客户并不仅仅是项目级别的应用，而是总行、全行、全业务线级别的应用。比如中国银行，我们的产品应用在20多家分行。股份制银行比如说民生银行、光大银行也是我们的老客户。

保险有泰康人寿，PICC、太保、中英人寿、幸福人寿等；证券有中信证券、银河证券、中投证券等客户；另外还有基金、投资公司、金融公司、财务公司等。

政府领域。我们在卫生、税务、财政、工商、公安等政府领域都有比较广泛的应用。

企业客户。比如海航集团、中国电信、石化、南方电网等。

教育行业。我们做了部级、省厅级、以及一百多个大学的大数据分析系统。

Smartbi Insight V7产品重要特性

刚刚介绍了公司和客户的情况，现在我们介绍Smartbi Insight V7的重要特性。

技术架构

Smartbi Insight 是一个大数据中间件产品，定位为数据分析和数据可视化软件产品。

第一层是数据层。包含RDBMS、OLAP Server、MPP、 Hadoop数据库。

第二层是引擎层。目前包含四个引擎：

元数据引擎。它是把技术的数据转换成业务数据，基于它实现我们的自助多维分析。

数据查询分析引擎。包含多维数据库、关系数据库、以及其他扩展的查询。

分布式内存计算。主要功能有ETL数据处理、机器学习、跨数据库计算。

人工智能引擎。这个是我们新增的，在目前所有的国内大数据分析产品中人工智能引擎是我们首创并最先提出来的。

第三层是功能层。主要包含报表报告、数据可视化、数据探查和分析、移动协同决策和人工智能深度学习这五个方面，后面我们会详细介绍。的

第四层是行业产品。除了平台产品，我们还根据行业的应用提供大数据分析解决方案产品。主要包括银行自助分析云平台和高校大数据分析系统。

报表报告

企业报表

Spreadsheet（电子表格）是企业报表平台的解决方案专家，创新的基于Office Excel实现报表设计，满足各种格式的行业监管报表、内部管理报表的需求。包括：清单报表、交叉报表、分组报表、多源分片报表、分块报表、表单报表、图形报表、回写报表、假设分析报表、二次计算报表、套打报表、段落式报表、预警报表（Excel条件格式）、组合报表（智能评语）。

它包括三个特点：

1、 简单易用。电子表格使用Excel、WPS作为报表设计器，可以帮助用户在最熟悉的环境中很容易的获取广泛和丰富的资源去实现需求。

2、 功能强大。不仅支持一般业内的负责报表如交叉报表等，还支持市场上其他报表不具备的统计预测和规划求解，如支持使用Excel函数，包括财务函数、统计函数等。

3、 图表丰富。Excel报表、图形模板资源丰富，本身作图能力也非常强大，日本画家可以基于Excel可以做很多水墨画，甚至美女图。只要有想象力，就可以创造出非常丰富的图形出来。

在V7版本继续增强了报表的功能，主要体现在：

1、 照相机功能。通过照相机拍照功能可以把多个报表合并组合成新的页面，类似黑板报，从而使页面布局灵活、数据格式动态同步，并易于维护更新。

2、 功能增强。包括大清单表的性能优化和对填报审核流程的改进。

3、 增加动态图形。不仅支持Excel静态图形，还支持Echarts动态图形，使图形效果更佳动感，交互性更强。

分析报告

Office Word/PPT也可作为报告的开发工具，基于报表体系制作可刷新数据的报告模板，将数据从IT环节贯通到办公系统，提高报告的制作效率，使业务的工作重心回归问题的原因分析和解决方案设计上。

Smartbi支持使用Word和PowerPoint来开发报告，在开发过程完全可视化，无程序编码，开发的工具Office插件还支持检测更新，自动提醒升级；开发的报告不仅支持在浏览器、移动端上直接查看和一键刷新，还支持后台定时任务，发布报表到个人邮箱。

数据可视化

数据可视化是目前一个炙手可热的话题，我们产品也有自己的可视化特色。主要包括：

交互仪表盘

我们的交互仪表盘就是基于Web上实现的H5版本的水晶易表，和市面上其他的可视化工具不一样，我们是基于Excel的数据模型，利用Excel的计算能力，并通过绑定关系多维数据源来实现交互性强的页面出来。

交互仪表盘的设计更简单、交互性更强、计算能力更强。如下示例：

图一：参数控件、图表联动，在Excel中配置，几分钟即可实现。

图二：what-if分析的示例。它是基于数据模型，通过简单点击交互操作的方式来挖据数据之前的关联影响，从而找到经营指标之间的关系，让领导更容易做出决策。

对公司来说，增加研发费用投入，成本增加了，利润是会增加还是会减少呢？若研发的投入会使产品的竞争力更强，则会有更多的收入。对于这样一个测算的过程，我们只需要通过简单的点击，基于底层的数据模型，就会很容易看出增加的经费对净利润、产品销售量、成本、收入等指标的关联关系的影响。

数据大屏幕

数据大屏幕适用于大型的管理机构，信息量高度集中，相比仪表盘来说弱化交互性，强化炫酷的展示效果。 Smartbi Insight支持非常灵活的布局、样式和图形效果，并且设计、上线速度极快，远超各种开发技术实现的大屏幕！

图形可视化

我们现在有两套图形引擎：静态图形引擎和动态图形引擎。除了内置的两套图形引擎，还支持扩展接口，第三方图形引擎很容易接到我们产品中来。

*动态图形。Smartbi Insight提供丰富的ECharts图形可视化选择，包括散点图、、南丁格尔玫瑰图、油量图、散点图、气泡图、雷达图、关系图、热力图、词云图等等。

*静态图形。通过电子表格（Excel）作图时可使用Excel完成更为复杂的图形设计，如：甘特图、山形图、手风琴图、子弹图、小又多图等等。以及对表格设置条件格式（数据条、色阶、图标集）。

地图分析

地图分析将企业经营数据在地图上进行可视化呈现，形成企业经营的地理导航仪，通过点击、下钻以及图表联动等方式，进行数据分析和展示。

直接支持迁徙地图、航线图、百度地图、热力地图、散点地图、地产密度图等等。地产密度图是和ArcGIS更专业的GIS系统结合，我们产品本身也内置GIS引擎，可以支持各种各样的地图分析。

数据探索和分析

我们在数据自助分析包含两个方面：查询数据和分析数据。这个功能尤其应用在金融电信行业。目前，我们有专门的自助分析云平台的解决方案。

自助查询

自助查询是指用户通过鼠标简单的勾选拖拽就可以找到关心的指标和字段，很轻松在上亿的数据中进行明细查询。这个功能的应用经验是从银行中积累的，因此我们在大数据支撑方面做过很多优化，是经过实践检验的，性能上相对于其他产品是有优势的。

多维分析

企业用户都希望对业务、管理数据进行多维度分析，Smartbi Insight充分满足此类OLAP需求，无论客户的数据环境为多维数据库还是关系数据库，都可以提供相应的功能。

*若使用关系数据库，则无须建模。支持自由钻取、切片、同环比、分组、计算字段、预警、图表联动等。

*若使用多维数据库，可使用Analysis功能，同样可以完成切片、钻取、同环比等功能。

移动协同

移动应用

移动应用让企业员工可以随时随地通过手机、平板查看和分析数据。丰富的图形让数据展现栩栩如生，离线下载随身携带数据，手写批注让信息分享、决策讨论更加轻松。

我们的移动应用开发简单、功能强大，特点如下：

android、iOS的手机、平板都支持

一键发布、支持批注与分享（到社交软件）

集成能力：企业微信、OA及其它移动应用整合

安全性：设备安全管理，通讯加密，离线安全

协同决策

Smartbi产品的协同决策功能就类似一个私有的微信平台，把领导线下决策执行的过程转到线上。在这个平台上，你不仅可以随时发送报表报告、进行实时评论、分享工作，还可以交流讨论、组织在线会议等，让用户可以在Smartbi Insight中进行多人多团队决策、提高决策精准度。

数据源

Smartbi兼容支持各种数据源。我们支持关系数据库（包括Vertica等MPP数据库），多维数据库、大数据库。在V7版本上新增了华为、星环和Kylin等的支持。

系统集成

为了ISV能基于Smartbi平台产品更加方便的打造自己的大数据解决方案，我们对界面可视化配置、权限体系、集成等方面又做了更大的完善和改进，主要包括：

界面风格（LOGO）随意更换，不用重启服务器

J2EE架构、纯WEB方式、无需安装其他插件

用户集成（权限自主管理：资源权限、数据权限、操作权限）

报表集成支持外部链接或内嵌到其它系统中

运维可视化

作为一个大型系统，若有万以上级别的报表该如何管理呢？可以使用我们的运维可视化功能。界面操作，非常易用。

通过界面可视化的运维管理，使得：

运维管理能力更强。可以通过元数据引擎查看报表的关联关系，可以查看报表的访问情况。如看一张报表的访问次数，若少则可下线。

解决问题能力更强。当慢、卡各种情况发生，通过CPU监控、内存监控、网络监控等功能快速定位问题。

自动检测能力更强。系统支持定时提醒，支持自动检测优化，支持调整系统参数，能最好的满足用户的需求。

人工智能

随着大数据作为企业的资产，它的重要性毋庸置疑。我们提供很多方法让用户去查询分析数据，比如通过报表报告发给领导查看，通过大屏幕查看关键KPI指标，通过自助分析使业务人员简单的操作就能自助查询分析数据。的

但是，若是能通过语音语义来表达诉求，通过一个工具接受指令，直接把需要的数据传递给你，会对大数据分析方式产生很大的变革，会使更多的人受益于大数据，会更方便的挖掘大数据的价值。

因此，V7版本上我们发布了人工智能小麦的功能。她基于语音语义模型，通过深度学习的引擎，实现自然语言的理解，并支持用户使用偏好，从而实现数据查询和分析。目前，我们支持打开已有资源，切换参数；还支持自助探索分析。

这种人机交互的方式体现了AI和BI的结合。当然这只是迈开的第一步，我们未来的目标是通过自然语言，用户能轻松自由的利用大数据，不仅能了解现状、挖掘规律，更是预测未来。

在职场中，基本什么行业都需要Excel。

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；

做仓管，你要学会做进销存管理、库存周转分析；

……

熟练掌握Excel。

不一定能保证升职加薪。

但至少也能让你在面试时多一份机会。

可以让你少做无用功，少加点班。

试想一下，精通Excel的人十几分钟就能搞定工作数据汇总分析，而不懂Excel的你却往往要花上几个小时。

如果你是老板，你会重用谁?

今天不是要教你Excel函数。

而是与你分享资源包EXCEL模板。

已经自带函数，直接套模板。

即可做出漂亮的报告。

做成图表的形式。

赶紧get起来。

本次活动为“超人”系列

领取方式在底部

除了工作时能用。

还可以收藏起来为将来开公司做储备。

实用Excel图表模板

考勤、工资条、数据分析、排班自动生成

各部门人员统计报告：可自动生成图表实时预览

智能考勤表：自动识别当月天数与星期，自动统计出勤情况。

考勤自动计算

工资模板+自动生成工资条

Excel 图表模板（350+）

条形、圆形等图形，满足你的日常工作需求。

工资模板（60个）

总有一款适合你。

绩效考核模板（60个）

N多行业岗位绩效参考表格。

采购模板（59个）

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领 取 方 式 很 简 单

私信 私信 私信

以后会源源不断分享更多资源

你要知道

不付出行动的领资料包

即使存了1024g也没有用

今天科多大数据小课堂来教大家用Excel怎么做数据分析。

现如今，各行各业的求职都需要简历包装。尤其是文职类简历，想要赢得offer，你不得在精通Excel等办公软件上下点功夫么？那么，你真的了解Excel嘛？或者，你知道用它怎么做数据分析嘛？

所谓数据分析在手，走遍天下都不怕。而 Excel 作为最简单的办公软件，功能却不容小觑，同样可以实现分类、聚类、关联和预测来进行数据分析。这些概念听起来比较抽象，其实一点都不难，今日文章直接来一波干货，从具体操作开始讲起。

01 掌握基本 Excel 快捷键

工欲善其事，必先利其器，自从笔者发现了excel快捷键，就打开了新世界的大门。 虽然都是很基础的操作，一旦运用熟练将会大幅提升效率。

最好用的复制命令： Ctrl + R 向右复制 Ctrl + D 向下复制

选择格式粘贴：Ctrl + Alt + V

求和功能：Alt + = 然后按回车键

格式调整：Ctrl + Shift + 7 加上外边框 Ctrl + Shift + - 去掉边框 Ctrl + Shift + 5 改成%数值格式

视图调整及编辑： Ctrl + Shift + = 插入行 Ctrl + - 删除

终极：开始工具栏所有的命令都可以通过 Alt - H - 调用

Alt： 激活选项，配合选项英文字母使用

Shift：连续选择，配合方向键，翻页键等使用； 上位键

Ctrl：配合其他键可以执行一项命令 如Ctrl + C 复制；快速移动光标，配合方向键使用，如向右快速移动光标 （Ctrl + →）

02 数据收集

在数据分析之前，首先需要找到可靠的数据源。国内的公司数据可以在 wind 上下载，宏观数据可以在国家统计局上找到，而国外比较常用的网站有 SEC，WRDS （Wharton Research Data Services）。

需要注意的是，原始数据一般保留不做处理，通过 Excel 或其他编程软件做后续处理。

03 数据清洗与筛选等基础操作

杂乱无章的原始数据是难以分辨的，因此需要对海量数据进行清洗和筛选才能找出其中的规律。

常见的方法有如下几种：

运用描述性统计命令观察数据的离散程度等基本情况：通过添加“分析工具库”加载项找到数据-数据分析-描述统计，可以得到这组数据的中位数、众数、峰度、偏度等基本指标，观察这组数据的特征。此外，数据分析中还有方差分析等其他命令。

运用 VLOOKUP 将数据合理分组，收放自如：VLOOKUP 函数是 Excel 中的一个纵向查找函数，可以用来核对数据，多个表格之间快速导入数据等函数功能。功能是按列查找，最终返回该列所需查询列序所对应的值。比如，我们导出公司的原始报表后，可以通过 VLOOKUP 函数将报表中的数字一一导入到新的管理用的财务报表，这样既不会破坏原始数据，又可以建立良好的模板，方便后续使用。VLOOKUP 的四个参数用通俗的话来说，就是（要找谁，要在哪里找，要找哪一列内容，是精确的还是模糊的）

运用数据透视表分组求平均数、标准差、计数等多个指标：数据透视表是一个非常容易上手的分组工具，对于简单的数据处理甚至在便捷程度上打败了很多编程工具呢。比如要对每个省份的所有专业分数线求一个平均数，将年份和省份轻松地拖动到对应的列和行，就可以得到结果啦。试想，如果在原始表格中手动一个一个求平均数该有多麻烦。

运用条件函数计算融资缺口，检查配平：比如在预测财务报表时，我们常常要判断资产是否等于负债+所有者权益。此时可以用 IF 函数 （资产=负债+所有者权益，TRUE，FALSE）如果是配平的，直接返回 TRUE。此外，还有一些函数如 IRR 可以计算项目的投资回报率。

04 挖掘数据背后的规律

在完成了数据清洗和筛选之后，我们还是要落实到数据分析的重点，也就是数据背后的逻辑。

首先我们可以采用画图的方式。画图可以非常直观地佐证结论，不同情况下要用不同类型的图，比如饼图显示比重，折线图发现趋势，还可以采用叠加多种形式的图。

下面这张图就是一个数据分析应用的经典例子，显示的是一个教育公司在扩张过程中，学习中心同比增速与营业毛利率的关系。试想，如果只是一堆数据放在你的面前，可能根本无法发现其中的规律，但是通过下图，我们可以发现，学习中心的同比增速一般与营业毛利率呈反向关系，这也就意味着，扩张的过程必然要伴随利润下降的阵痛，这样的数据分析就是有效的，可以为公司的扩张战略提供参考依据。

另一种比较常见的数据分析应用就是从历史预测未来。比如如果公司过去几年的存货周转率都比较稳定，可以以此来预测未来几年的存货周转率。又或者通过线性回归发现某两个指标之间过去的线性关系，并以此来预测未来走势，这个操作方法可以用散点图——添加趋势线——选择回归类型（线性）来得出简单的结论。

说了这么多，列举 Excel 数据分析的一个常见运用。

大家知道，金融领域的工作往往要考察搭建财务模型的技巧，而这个模型就是完完全全从 0 开始通过 Excel 制作的。

1. 计算各项指标了解公司的历史经营状态。这一步不仅可以看出公司在盈利能力、成长性、营运能力等多个维度的历史发展状况，还可以与同行业的可比公司进行比较，看出这个公司所处的地位（比如公司的应收账款周转率可以直观看出公司是强势地位还是弱势地位，应收账款周转率如果显著低于同业，那就说明应收账款很容易收到，议价能力强）。

2. 预测公司未来的盈利状况，并通过财务报表的勾稽关系完善财务模型。这一步一定要打开 Excel 的自动迭代功能（选项——公式——启用迭代计算），具体的财务方面知识在此就不再详述。

3. 现金流 DCF 模型及敏感性分析。以之前制作的财务报表为基础，就可以测算出公司未来的自由现金流，在计算出公司资本成本的前提下对现金流进行贴现得到公司绝对估值。其中，基于不同的资本成本和公司永续增长率还可以做成敏感性分析的表格，得出在不同情形下公司的估值。这就需要使用Excel的数据——模拟运算——模拟运算表功能了。如下图所示，将输入引用行的单元格和引用列的单元格分别设为 Equity Valuation 中的永续增长率和Wacc对应的数值，就可以实现啦。

以上这些介绍都只是冰山一角，Excel的功能博大精深，加上VBA等高端操作将会释放更大的威力。配合现当代大数据盛行时期。想要深入，就还得不断学习！

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。

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今天教大家用WPS表格的图表画出已知曲线的切线

那么这个功能要如何实现呢？

我们先看一下最终效果图：

想学的同学打起醒精神来，我们一起往下看：

1.用WPS表格作出曲线图：在WPS表格工作表中输入一组 x 值，一组 与之对应的y值，选中所有数据，如下图所示（A2-A9为x值，B2-B9为y值）

2.选中A,B列-插入-图表-散点图

3.选中数据--右键--添加趋势线，然后双击趋势线，把趋势线的类型改成“多项式”，勾选“显示公式”

4.求算切线方程：

例如求曲线上（1，3）这个点的切线，记为切线1，首先（1，3）这个点是切点，即该点即在曲线上又在切线 1 上，而切线 1 的斜率可以通过对曲线方程求导而求得，k1=y′=2×2x=4x=4×1=4，然后通过点斜式即可求得切线1的方程：y=4x-1。同理，按同样的方法亦可求出其他点的切线

5.用求出的切线1的方程，在相应单元格输入函数：y=4*A2(A2代替x值)-1记得求出切线y值：

6.右击曲线图空白处-选择数据-系列--添加，然后把切线的x值和y值数据区域编辑后生成即可：

7.最后给切线方程也加上趋势线即可达到相应效果：

以往我们做报表，都是用基础的excel，进阶一点用数据透视表做个分析，甚至会写几个VBA宏就已经很高大上很能提高效率了。

比如以前小编在市场，需要汇总13个中国大区的销售和客户数据，汇总，做销售分析表，月度的，季度的。最后还要做一个类似dashboard的可视化贴到PPT中，合着我就是一个做报表和PPT的，无论是个人还是这个岗位的价值都无处体现。

其实，在做报表的过程中其实我也在偷偷学习着业务。譬如我发现华中地区每个月末月初，都有个销售低点，呈现一种“月初放松，月末刹车”的状况，数据走势与其他地区显然不同，想和领导反映，但领导关注的只是当月当季度的总结果，期间的数据从无关心，其实，数据分析是可以追踪销售细节的。

一直想做的事到之后一家公司有了体现。公司的信息化相对完善，有正规的报表系统。常规业务报表交由信息部开发，做成固定报表，自动导出发送邮件。一张报表如果做了参数查询功能的话能抵几十张手工作业报表，这解决了以前大量手工做报表的通病。

但是，经常要费很多时间去和IT沟通业务逻辑，这个数据字段代表什么，数据缺失怎么办。当时已经了解到市面上有另外一种自助式的可视化产品BI，在做数据报表方面更加便捷，比方说Tableau、FineBI、PowerBI等等。

但最后考虑到我们没有ETL的技能，而且数据上面还有一些规范化的操作，所以数据处理的工作还得交由IT搞定。多数工具中也只有FineBI有数据和报表管理的权限，更加适合我们的情况，于是选择了FineBI。IT部门准备数据，给我开放数据权限，拿到数据我自己做分析。

那FineBI是什么？

这是一个可视化的自助式BI工具，整个操作就是导数据/连数据库——处理数据（可视化ETL）选择图表——拖数据字段——可视化展现&美化，操作简单上手快。长久以来，对于个人，我一直是拿他当可视化报表工具，其实用得好，它可以对接企业大数据平台，做企业数据运营分析用。

用了将近两个月，令人惊艳的是它的效率，对得起“自助”这个词。让我即使是一个菜鸟小白，也不怕做不出好看实用的可视化报表，开发一个模板也再也不需要花一个上午，最快的完成一张分析模板不过5分钟。

今天在这里主要分享5个关于finebi快速做可视化报表的心得，学会这5招，即使你刚接触数据分析，刚接触可视化，也能够在短时间内“套”出自己想要的好看实用的报表。他的高效自助性主要体现在这4个方面……

一、依法炮制

推荐场合：单报表开发

推荐技能：组件复制、指标复制

1、指标复制

推荐指数：★★★★☆

最开始，我并不懂得怎么做数据分析报表，只会按着领导的要求把指标陈设好，但是有时碰到类似下面这些指标的时候，就很头疼。下面的指标大家看着都很熟悉，对比分析是我们在数据分析时经常用到的分析方法，希望比较某指标和昨日值、同期值、年初值、环期值或者目标值之间的差值及其变化率，但是传统的报表开发通常需要反复添加同一个指标，如下面的”当日存款金额（万）“，然后再对该指标做不同日期过滤得到结果。

作为一个爱（会）上（偷）进（懒）的小白，自然是学点技能节约开发时间。对于这种简单重复的工作，则可以用”指标复制“这一功能快速复制已有指标及过滤条件，简单修改过滤条件，就可以轻松提高开发效率。

2、组件复制

推荐指数：★★★★★

单个图表组件的效率提升之后，自然我就开始琢磨着怎么提高不同图表组件的开发效率。有的时候会碰到不同组件但是极其类似的分析需求，以下面为例。

我们想做公司下属三个大区的趋势分析，放在一起做比较。现在费了九牛二虎之力做好了“南部大区的趋势分析”，并结合实际业务对其中一些关注的关键因素做了以下处理：

①只希望看到南部大区的相关数据

②起租金额最高的日期进行奖牌标记

③在起租金额平均值以下的日期进行字体标红警示

④起租金额在130~150范围内的日期进行标蓝处理

⑤格式与数量级优化，数据标签优化等样式优化

个人对这个南部大区的趋势分析感到满意，接着需要再对东部大区和中西部大区做同样的趋势分析以及对关键因素进行标记。这时不需要把以上5个步骤再设置一遍，只要用上“组件复制“这一神技，然后更换下过滤条件，10秒钟就完成了东部大区的趋势，完全省去了以上一系列繁琐重复的工作，简直不能更便捷！

我们甚至可以直接用“组件复制”的这个神技分分钟开发出下方这个酷炫屌炸天的租赁大屏，美滋滋。

二、移花接木

推荐场合：多报表开发

推荐技能：组件复用、指标复用

后来，我进阶了，又开始了进一步的学（偷）习（懒）之旅。

当我们开发了多张报表后，通常在新开发的报表中需要对某些指标反复使用（尤其是计算指标或者做了很多条件限制的复杂指标），同时对某些指标也总是需要重复进行相似的分析。这个时候我们会特别希望能够直接把已经开发的报表的指标或者分析图表拿过来，直接在新开发的报表中使用。换句话说，我们希望对于任何指标的相同条件过滤、计算或者分析，我们都只要进行一次，就可以达到一劳永逸的效果，不用再做任何重复的工作。这么美妙的功能，就可以通过组件复用和指标复用实现。

举个例子，管理员在公司系统挂出了一个十分酷炫的互联网大屏驾驶舱，这么欧气的分析模板，我们自然是要沾沾光的。正好领导要我做一个关于流量的渠道分析，我是一脸懵逼，不知道应该用哪些数据进行分析，也不知道该怎么进行分析，自然而然地想借鉴下驾驶舱中对流量的渠道分析部分，当然能直接拿过来用就更好了。嗯，好了，且看我怎么分别用组件复用和指标复用两种方法快速地套出我的报表。

3、组件复用

推荐指数：★★★★★

我需要用到驾驶舱中的折线图”浏览量趋势“、饼图”一级渠道“、饼图”二级渠道“以及雷达图”城市访问/跳出“，秀的时间到了，我花了30s做出下面这个”流量-渠道分析“模板。

只需要在组件复用中把”互联网大屏驾驶舱“模板中对应的四个组件拖入到现在的模板，就可以自动生成新的分析图表。爽歪歪。

4、指标复用

推荐指数：★★★★

再后来，我的数据分析思维提高了，觉得驾驶舱中对于用户流量的分析不够到位，我有一番我的分析见解，可以拿着相同的指标做更好的分析，但是我又不知道这些指标是存放在数据库的哪里，我该去哪里才能找到它们。

这个时候就能用上指标复用了，在我想做的分析图表中，将驾驶舱中的指标拖过来直接用，马上就生成了另外一个分析图表。像下面的气泡图，比驾驶舱中的还要酷炫。

具体操作的过程如下：

三、他山之石

推荐场合：跨用户开发

推荐技能：模板复用

毕竟数据分析是个长期的事情，有时因为数据分析思维的局限导致了我实在对做报表束手无策。隔壁部门的“陈独秀”前辈在可视化数据分析方面是个有多年经验的老手了，经常在会议上看到他做报告时逻辑严谨，可视化报表也做得令人啧啧称赞。抱着虚心学习的态度请教了他，他也毫不吝啬地把他认为很有价值的分析报表通过“模板复用”直接分享让我学习同时让我瞻仰一下：“好东西就是要拿来分享啊”。精辟！膜拜！

5、模板复用

推荐指数：★★★★★

学会这招之后，我好长时间不做模板了，嗯，时不时就去“陈独秀”那里拿些模板（开个玩笑：D）。

写在最后

上面5个技能能大幅度节约我们开发的效率，很快地套出我们要的模板，可以最大程度地利用和共享已经做好的资源和报表，。不过，对于刚入手的小白们来说，最重要的还是要慢慢提高自己数据分析的技能和思维，这才是根本啊。

数据平台的建设可以当做一个产品来设计。从广义上来讲，所有以数据驱动为核心的都可以称为数据产品（如数据报表平台，DMP，BI平台），从狭义上来讲，就是公司内部的数据平台。今天我们要讨论的，主要是在公司内部搭建数据平台。

公司的内部数据平台，主要是给各业务提供数据处理、分析、展示，供内部所有部门人员使用的，涉及数据的收集（填报）、数据的整合、业务报表制作、业务员数据分析以及可视化数据展示，目的是让公司内部的所有业务都能通过数据来驱动和辅助决策。简单点讲就是通过数据平台来驱动公司内部的数据化运营。

那么如何设计符合企业实情并能解决实际问题的数据平台呢？

1. 平台建设主导人需要对每一块业务需求有深刻的了解，知道每个业务部门想要看什么样的数据，需要什么样的分析报表；这些数据是否现在就可以获取到，是否需要收集；业务部门通过这些数据分析，是如何推进和改善业务，是否有提升的价值意义。

2. 平台的设计需要根据业务的要求设计符合使用者需要的内容，产品要有层级和结构。如果设计的一张数据报表既要满足管理层的需求又要满足一线业务人员的需要，那么这样的数据产品体验很大可能是比较差的。因为领导和业务人员的关注点不一样，看数据的视角也不一样。领导往往需要一些能帮助把握大方向的关键指标，并且希望知道这些指标之后的问题是什么？原因是什么？所以给领导设计的报表需要直观易懂，并且能够基于这些指标的一场定位到问题。而业务人员更在乎业务的执行，关注的数据往往粒度很细，需要知道各项指标的明细。

领导关注的报表（FineReport制作）

销售领导关注的指标明细（FineReport制作）

3. 数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。（比如服装行业的“断码”，从领导层来讲，公司仓储的服装全部尺码如果不完整就是断码；从仓库的仓管员角度来讲，仓库内的服装尺码不全就是断码；从门店的业务员角度来讲，客户需要的尺码当前门店无货就是断码）。公司的业务系统各有不同，数据口径不一，数据孤岛问题，导致数据的质量和结构也千差万别，越是这样，数据仓库的数据建设就显得尤为重要。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据平台的数据质量。

4. 工具选型上，有报表平台、BI。报表平台适合构建基础的规范化的数据平台，从明细报表（表格类）的，项目档案，文件报备，数据填报，数据报表，业务主题分析，文中的所有demo就是用FineReport制作，侧重于展示和报表管理。BI侧重于分析，拿到数据可以自己拖拽维度来分析，不同于报表受模板框架的限制，涵盖简单的明细报表、分析报表和主题分析，制作要简单很多，大数据量的处理性能也强劲很多，代表：FineBI、Tableau.

下面我们就从实战的角度来加以阐述。

某公司是一家电商公司，那么该公司的各部门需要看哪些数据呢？首先收集日常常用的数据指标，哪些是经常要查询的，哪些是要日常填报的，这些在过往的经营中都有备案，好收集。这就构成了日常的基础查询类报表，这类报表最占大头。

其次，我们可以观察一下各部门的KPI是什么？下放到团队以及个人的KPI是什么？是否能以具体的数字来量化？如果对负责支持的部门的KPI不了解，就去寻求部门领导帮助（使用者最懂要什么），不落实指标如何能设计出好的数据报表？通常粗略的，例如采购部门的KPI基本就是销售额、订单数、销售毛利润、采购成本；运营部门的KPI就是新老用户述、留存率、复购率、用户流失、转化率，市场部门的KPI就是PV/UV、新客数，这就构成了各部门日常管理的报表。

那么知道各个部门的核心KPI后，下一步就是针对一些特定场景的主题报表。主题报表往往是记录某一事件，其中的指标都是相互关联的。

比如，我希望知道这个月我的绩效完成的怎么样？在团队内排名是提升还是下降？每个人的绩效结果明细是怎样的？——这就构成了日常考核报表。

又比如在分析产品时，需要重点关注某些产品的相对市场份额和市场增长率，则要建立波士顿矩阵分析，以便让资源有效地分配到合理的产品结构中（当然还有其他分析角度）——这就是品类分析。

产品分析（FineReport制作）

再从业务分析和使用场景入手，拿采购部门的小王来说，他是怎样看数据的呢？

每天早上，我希望知道昨天的销售情况怎么样？所以这时候应该设计一张基础查询报表给到他，这张数据报表应该具有以下功能和内容：

1.能够查看昨天以及过去各时段的数据；能够按照产品、地域来统计；能够与过往的平均值做比较，看看是不是某区域某产品的趋势上有大的变化，是不是广告投放，活动推广带来的，影响大不大。其次，每个月，每季度的数据是多少，能够选定时间段自动展示。

请点击此处输入图片描述

2. 指标越丰富越好，如果销售额下降了，看看是不是订单数下降了，订单数没变是不是客单价的问题，是由于商品结构的原因还是活动门槛调整导致的。

3. 数据分析的能够下达的粒度越细越好。比如数据粒度可以从全国下钻到省份，从省份下钻到城市，这样交易额下降了就能知道是哪个省哪个城市出了问题？就能针对性的解决。

请点击此处输入图片描述

经过以上几个步骤，即可形成平台雏形，形成规划文档。但一个数据平台，无论前期规划得多么丰富，也不可能一蹴而就。公司的业务在不断变化，分析的内容也越来越丰富，在这过程中总需要不断磨合和调整，只有不断完善之后，才能形成一个更加量身定制的实用平台。

某某日报

某某，您好：

现将XXX昨日基本运营情况简单汇报如下：

昨日网站来访350人，访问414次，浏览697页。

昨日获得询盘28个。

昨日新增线索26条。

昨日公司新增订单15个，合同额242981元，收款214981元。

详细日报

某某，您好：

昨日基本运营情况简单汇报如下：

一、流量及消费情况

1、网站访问量为人，访问页面为个，人均访问页面为个；

2、百度搜索推广：消费元，广告展现，其中人点击进入了网站，平均点击价格为元；

3、360搜索推广：消费元，广告展现，其中人点击进入了网站，平均点击价格为元

4、移动搜索推广：消费元，广告展现，其中人点击进入了网站，平均点击价格为元

二、在线客服监控分析

昨日公司客服应在线时长为小时，实际在线时长为小时，根据8小时工作制来计算，客服在线率仅达%。

三、询盘情况分析

昨日共发生询盘个：

（1）在线询盘总数为个，有效对话个，客服未回应个，有效线索个；

（2）400电话询盘总数为个，已接通个，未接通个；

询盘关键词：关键词一、关键词二、关键词三、关键词四

以上为昨日基本运营的全部内容。感谢您对我们工作的支持！