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。

20世纪30年代，宝 洁诞生了第一位产品经理，全权负责一款肥皂的生产、销售以及全流程的成功。

80多年后，随着互联网的蓬勃发展，出现了越来越多的产品以及和产品相关的各种岗位。；围绕产品的思维与工作方式被越来越多的人所认可，产品成功的思维模型被搬上了课堂。

数据报表，作为一个链接IT部门和业务的中间件，承担着信息沟通的作用：数据展示业务信息，为业务决策提供依据；业务产生数据，最终以数据报表的方式呈现。

同样，我们也可以用产品工作的方式来复盘一下搭建报表系统的整个流程，并且和产品的上线流程做一个对比。

产品的上线流程

市场分析——>竞争分析用户分析——>需求（场景）分析——>功能设计——>开发——>发布——>运营——>迭代

互联网产品初期，在初次面向市场的时候，产品往往是一个MVP（最小可用单元），通过种子用户的反馈，分析使用数据，验证产品的可用性，快速迭代，逐渐修正与完善。

报表系统的上线流程

同行业报表项目参考（行业咨询）——>业务部门需求采集分析——>报表设计——>上线——> end

绝大多数的企业在报表上线之后，都忽视了一个关键动作——运营，以致于IT部门陷入了一个怪圈，疲于应付业务人员的需求，天天加班工作却得不到认可。实际上，系统上线不等于终点，被大量使用与认可才是成功的第一步！

产品如何做运营

1、冷启动

冷启动是什么？冷启动是一个产品刚诞生的一个阶段，此阶段的产品面临着以下问题：

缺少用户及相关资源。产品模式未成熟，能否满足用户，迎合市场趋势仍是未知数

因此，在此阶段的主要目标的作用有：

根据数据分析，验证产品是否满足用户需求验证是否能符合市场趋势验证商业模式是否成立

互联网产品怎么做？

种子用户，聚拢一批符合产品目标人群的用户，获取真实的使用数据MVP（最小可用单元）验证，判断产品是否满足了目标用户的最小可用需求存失分析，依据用户的真实使用数据，分析留存的原因（建立产品优势），放弃部分的流失用户，修正产品的定位。

2、高增长

高增长是指在产品通过市场验证，处于快速发展的阶段，通过运营实现产品用户与价值的持续增长

互联网产品怎么做？

持续推广与曝光精细化运营，针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略，提升运营动作的效率最大化基于用户数据分析的产品不断迭代优化

报表系统如何运营

帆软的一家互联网行业客户告诉我们，为了让报表系统被业务部门认可，IT部门在上线报表系统的初期以及推广期主要做了4件事：

1、冷启动阶段

a.寻找种子用户

优先挑选了营运部门的管理层作为种子用户，依据需求为其定制了PC、移动端两张营运报表，报表上线后不断关注其访问量趋势，发现移动端模板的活跃度更高，并且用户对模板的评价非常好，随着口碑的传播，分公司的营运部门也提出了类似的需求，IT部门开始重新考量整个营运部门的需求，为其系统化的搭建报表应用

b.简单的用户数据分析

这个阶段的用户数量和模板数量都还处于一个比较小的数量级，只需要通过用户的访问数据，验证报表是否满足种子用户的需求

2、高增长阶段

a.从三个维度和两类应用场景分析用户的使用数据，关注性能与用户体验，促使报表系统不断优化

三个维度：

1、报表系统的整体访问趋势

——把控报表系统的整体运营状态，研究用户的访问习惯，合理分配资源

2、每一位业务人员的访问趋势

——充分掌握哪些业务人员的数据诉求更为强烈，那他们的数据需求被响应的优先级将会更高；那些一个劲提需求，却没有访问量的部门，我们需要重新核算成本，降低他们的需

求优先级

3、每一张报表的访问趋势与性能体验

——每一张报表都是一个产品，同样也有完整的生命周期，不被需求的报表要及时的淘汰，降低运维成本；访问量火热的报表要纳入优化迭代，提升用户访问感知，深挖需求，扩充业务场景

两类应用场景：

数据大屏/移动端报表

——什么样的数据分析场景更加在哪类终端上访问量更高？我们是否需要为其专门打造一张移动端的模板，更美观的样式，更人性化的交互效果？

b.主动推送与推广

——内容推广

伴随着报表系统的不断迭代，每一次为业务人员扩充的应用场景需要通过渠道来推广与宣传，促进用户的使用率，这个渠道可以是企业内部的宣发平台，也可以通过C端市场中的新媒体渠道（微信公众号等）

——报表推送

业务人员常用的报表可以通过帆软提供的推送功能直接触达最终用户，培养其对报表的使用粘性

帆软能提供哪些帮助

1、固化的用户行为数据分析

FS平台为用户提供了常用的运营数据统计功能

访问量数据：包含平台访问次数、模板访问次数、用户数等内容模板热度：不同模板在周期时间内的访问总数用户行为：不同用户在周期时间内的访问总数，并且区分统计出查询、导出、打印等不同的用户行为性能监控：不同模板的平均响应时间、平均内存等内容

注：模板热度、用户行为、性能监控数据统计需要安装“高级系统监控”插件

借助于常用的运营数据统计，我们可以对报表系统做一个整体的评估，对整体的访问量、模板热度、模板性能做到心中有数

2、深入的用户行为数据分析

作为数据分析的先锋，只要有数据源，没有IT做不了的运营数据分析。FR会将用户的访问数据存储至logdb数据库当中，可以直接通过设计器链接数据库定制运营所需分析模板

我们需要关注logdb数据库中的两张表与一个字段

表：PUBLIC.FR_EXERECORD

该数据表是报表正确执行日志表，即如果报表执行成功，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

表：PUBLIC.FR_FSRECORD

该数据表是为了统计一段时间内，系统的使用情况，用于管理员查看在线用户数及用户系统使用情况，因此用户登录决策系统时，将登录信息保存入库，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

字段：BROWZER

该字段记录了客户端访问报表所用的浏览器版本以及移动端信息terminal：包含终端类型、app还是h5等信息。例如：“terminal”：{"OS"："app"，"type"："mobile"}

借助于以上内容，我们就可以定制出自己所需的数据分析报表，重新把控报表系统的运营情况，为后续的迭代提供指引

3、主动推送与推广

帆软为每一种报表使用方式与场景都提供了消息推送的服务，包括了：平台消息推送、微信/钉钉消息推送、APP推送、邮件推送等

文 | 帆软数据应用研究院 船长

更多大数据资讯和企业案例可关注 ：知乎专栏《帆软数据应用研究院》

浙江天正电气股份有限公司（下文简称浙江天正），是中国工业电器行业规模最大的企业之一，是中国低压电器行业的领军企业。旗下有四处电气工业园：温州、嘉兴、上海、南京，低压电器行业业务以配电与工业控制为主。

2017年4月份，在温州，企业信息化交流会上，浙江天正电气控股的李书育谈起天正电气曾经面临的数据分析的挑战，分享了一年来的实践经验。

项目背景

浙江天正1999年成立，信息化也经历了近18年。浙江天正先后建设了大大小小十几套信息化系统（信息化应用简图如下），其中核心系统有四个：ERP（企业资源计划）、PLM（产品生命周期）、CRM（客户关系管理）、EAP（管理信息门户）。系统越来越多，数据越来越多，但是总感觉想要的数据却不足。我们总结有三个原因：

一个是我们认识提高了，需要的数据维度、来源变多了，我们总在探索用引进新数据来支撑业务管理和业务决策；

二个是公司管理在精细化，需要越来越多个过程监控和管理数据；

三个是经营决策方式在变，不是数据不足，而是领导需要的决策报表不足。

这三个原因的意义我们也做了深入分析：

第一个原因，是我们做数据分析的真正业务驱动力；

第二个原因，是企业当下做精细化管理的实实在在的需求；

第三个原因，既是我们数据分析项目面临的压力，也是推动项目实施的动力

数据分析项目认知

数据分析项目，虽然最终表现形式会是各种报表。但其中不同层次的报表是为了满足不同层次的需求。通过数据分析项目，可以满足下面前三个层次的需求，通过人工报告来解决第四层次需求，通过经营实践，来探索满足第五层次需求的实践方案。前三层次需求便于实践，可以主要依托市场现成商业数据分析工具，而第四层和第五层整个业界也仍在摸索之中。

第一层：发生了什么? 通过对企业现有数据进行整合，以固定报表、数据图表、仪表盘的方式呈现企业过去一段时间的经营指标。

第二层：为什么会发生? 通过即席查询、钻取，对各指标进行关联分析，挖掘指标间关系，发觉导致问题发生的关键指标。

第三层：正在发生了什么? 通过设立指标预警和自动提醒来告诫企业某个业务某个指标处于什么状态，通过易于交互的平台及时发出预警。

第四层：将会发生什么? 通过预测分析、数据挖掘技术来对一些数据指标做预测分析、模拟分析，告知业务将来的走势。

第五层：希望发生了什么? 我们对系统提出经营目标，借助系统，以事件驱动，战略和战术结合，让系统分解执行。

场景应用

基于前3个层次的数据分析需求，天正实践了销售主题分析、财务主题分析、生产主题分析、业务数据填报、车间制造看板、移动集成应用六个板块。其实2011年开始，我们用的是IBM的产品，已经完成了一些销售主题数据分析工作。当时我们深受IBM较高的产品费和服务费困扰，我们大胆做了新尝试，先选用水晶报表，但功能效果不足，2012年开始用帆软做数据分析。截至到2016年，我们不仅全部替换了销售、财务等传统主题分析，还做了应用创新。下面重点分享一下业务填报、生产分析、制造看板三个板块的创新。

业务数据填报

填报也算数据分析范畴吗？我们企业不争论这个概念，看的是实际效果。虽然我们也早已上线了各种业务系统，里面有丰富的业务数据。但我们面对不可否认的事实：企业中依然存在大量的Excel报表。这其中大部分都是汇总统计数据之用。从一个不是很起眼，但效果显著的财务填报管理来说起。

从财务经理处得知，公司的财务承兑汇票信息每天管理让她操心，稍有不注意就会有逾期风险。要经常查看财务系统，然后记录在Excel里面，总是悬着心工作。我们追问：为什么不用现成的财务系统呢？得知，不方便使用，麻烦。我们怎么从流程、管理上解决的呢？调研了财务的Excel报表，我们用帆软的填报功能做了采集页面，增加了审核流程，最后将审核过的填报数据做分析报表，及时预警承兑汇票即将到期。几乎消灭了逾期事件。这个事情给我们带来启发：企业数据分析平台，是需要能够采集数据的。灵活的采集企业经营中数据，为后续数据分析做好支撑。为什么不在原系统二次开发呢？成本太高，技术难，而且风险大。

生产主题分析

生产，也是我们企业的生命线。嘉兴作为重要的生产基地，备受公司领导关注。因为公司产品市场认可度高，订货量大，我们经常出现供不应求的状况？如何在现有生产条件下优化？我们首先执行的的方案是合理安排生产计划，最大限度保持全年高效生产。我们分析浙江嘉兴区事业部欠货前4名，分析系列元器件欠货前5名，适时调整生产。监控库存占比以及同上日欠货对比，在生产安排计划层面平滑安排生产，削弱不规律订单对生产的影响，保证全年的最大产出。

车间制造看板

浙江天正正在做精细化管理，正在打造“透明工厂”。那怎么才算是“透明工厂”呢？我们定了两个目标：一是公司领导可实时电脑查看车间工作绩效信息；二是车间员工可实时大屏查看生产线进度数据。两个目标具体怎么实现？首先，我们都是需要明确采集哪些数据做报表，协调取数，这个需要跨多个系统来实现。其次是具体的报表样式。最后也比较关键，是什么终端展现形式。我们生产车间，安装了电子显示器，讲实时生产数据显示出来，每5秒钟更新，各个生产线，各个车间进度一目了然，同时能及时分析出预期交工数据量和预期完成率。在领导办公室，我们采用网页版报表，领导只要点开页面即可查看。同时，还把报表集成到了移动端钉钉应用中，让领导能随时在手机上查看生产状况

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1、看数据看维度

在对某一项业务或者业务的某个模块进行分析时，可以从大小两个角度去切入分析。

首先站在广阔的视角去看待一些数据。比如对某个产品（消费品），就要分析在大环境下是一个什么样的数据，如市场排名，市场占有率。还要记录市场整体波动情况，竞品的数据。这些一般可以通过第三方调研机构或者行业报告获得。

FineReport数据报表看板

然后需要分析针对这个产品你内部关心的数据是什么。比如每月每周的销售量，各渠道的销售量，广告、促销活动、线下活动、联合活动等带来的销售的提升和品牌知名度的提升。

当了解完以上的数据，就应该对这个产品方方面面的情况有个宏观的了解，对需要提升哪些数据指标有一个清晰的认识。之后就是细化到某个模块维度进一步分析，比如电商渠道需要关注的多一些，DAU、WAU、客单价、复购、用户流失等等，每个模块都可建立漏斗信息。实际分析时还要关注数据异常，做针对性分析。

2、什么是好的数据指标？

并不是所有的数据字段都可以当做指标。在选择监测的数据指标前可以先问自己几个问题：

一对于这个产品你核心关注的是什么？比如销售增长率、市场占有率？

二这些指标能够反映这个产品的走向趋势么？如果这些指标变好了能否说明公司是在往好的方向上发展？

三这个指标是否可控，能否操作？如果有些指标你目前的技术根本无法统计到，那也是无济于事。

四指标系设立是否严谨不存在漏洞。描述一个产品的一定是有系列指标，这些会标是否能完全的说明情况，在验证你的假设结论时，是否能完全支撑。

再来说说指标的数据和分析。

有时候数据本身也存在欺骗性，比如这个月的销售额是600W，另外两家最大竞品分别是300W和250W，似乎加起来也没有我们大。但是事实上，我们上个月的销售是800W，竞品分别是200W和180W。数据看上去很漂亮，但是按对比和比率来讲我们远下降了。

所以，好的数据最好一定是以比率的形式存在，要有对比性质的相对数据。

单纯一个或几个数据情况是没有意义的，点连成线，线构成面去展示，用图表展示一段时间的整体趋势，才能客观评价产品的健康程度。通常我们用BI或者报表搭建数据看板（dashboard）监测重要的数据指标。

FineReport数据报表看板

数据分析要有目的性，不要被数据迷惑。上面的数据就是只关注了销售额情况，但忽略了整体分析而导致的表面欺骗。

3、发现数据异常，该从哪几个维度去分析？

有时候总量的角度是无法看出问题的，比如销售额、UV下降了，我们需要进一步细化去分析。看销售额总量的时候明显是下降了，先确定大的市场有没有波动，竞争对手有没有动作，需要查看市场总额以及竞争对手每个品类的数据。然后分析自身，每个渠道的销售额情况监测，每个区域的销售额情况，每个时间段的销售情况，把活动时间比如五一的数据扣除拟合，将有问题的标记出来。如果是渠道问题优化渠道，如果是市场波动，需要全局考虑战略和市场对策。

所以如果是销售额的分析，需要从渠道、活动时间点、地域等情况去深入分析。比如，是不是因为十一的活动导致销量有个明显的上升趋势？是不是因为上周搞了促销活动，导致本周一线业务员有个消极缓冲的时段，整体销售额低迷。

另外，数据一场也不是什么坏事，如果再数据分析过程中发现某数据表现极好，比如某渠道的销售增长率很高，是不是可以思考为什么会这样，有什么好的经验借鉴，甚至是不是要考虑调整渠道的投放比率。

4、不同阶段的关键性指标应该是随着业务的变化而变化的

在做数据分析前，我们会确定分析的目标，每个阶段不同。以电商渠道为例，有时候是分析各类活动效果以进一步优化方案或者挑选最合适的方案，留下分析模型以便后续活动对比预测；有时候是研究广告投放，在预算内让营收最大化；有时候是增强用户粘性，提高用户活跃度。

所以不同阶段无论是关键性指标还是KPI都要做相应调整。比如产品投放初期，关注用户数、订单数，后续考虑用户活跃度，回购率，客单价等等。

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。

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。

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.

财务报表是反映公司财务状况的重要数据报表。结构清晰，展示全面的财务报表能够帮助企业的管理人员深入分析报表数据，挖掘数据价值，帮助企业查找问题，以便使企业运行的更加良好。

下面列举使用葡萄城报表制作出的清晰美观的财务报表。

资产负债结构表

这张报表展示了财务三大报表之一的资产负债表，报表让企业现有资产和负债情况一目了然。

费用报表

通过费用报表，可以清晰的查看公司的费用情况趋势等，以便为节省开支计划提供数据依据。

库存分析报表

库存情况代表了企业的生产成品实际的流动情况，反映了企业的销售等情况是否正常。通过库存分析报表，企业的管理人员能实时掌握企业的运营状态。

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

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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。

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。