【簡報力UpUp】年終將至，如何做一份讓老闆眼前一亮的視覺 ...

數據總計分析通常用於統計企業發展的領導最為關心的關鍵核心指標，例如企業的年度營業收入、年度消耗成本、年度凈利潤此類的決策者往往最直接想知道的企業 ... Share 【我們為什麼挑選這篇文章】關於年終的報告還不知道要用什麼方法呈現？本文提供了7種方法，不管是地圖、數據、發展分析都十分適用，相信大家一定可以在其中找到適合自己的方式！此外，本文缺少了「如何」製作出相關的報表，也歡迎大家共同敲碗，希望作者可以寫出教學來！（責任編輯：陳君毅） 文：李曉麗（於專注於大數據分析與BI的平台帆軟軟體擔任 Market） 又到了一年一度「舉頭望明月，低頭做報表」的時候，想必企業中財務核算等相關部門的朋友們正沉迷於年度財務分析報告和經營分析報告中而無法自拔，忙得不可開交吧！相較於傳統密密麻麻的表格彙報形式，圖表卻能夠將數據真正直接視覺化，更加直觀地呈現業務狀況。

實現企業財務分析、經營分析圖文並茂，也就是常說的「一圖勝千言」。

但是如果圖表類型選擇不恰當，不但起不到「一圖勝千言」的目的，還會讓人不知所云。

為了幫助數據分析新人避免出現上述情形，給領導交上一份2017的年度年終彙報的滿意答卷。

本文就從數據合計分析、發展趨勢分析、數據對比分析、組成結構分析、達成進度分析、影響因素分析這六大方面給大家進行詳細的剖析講解，希望能夠為你最終給部門領導或企業決策者最後精美呈現的年度數據分析報告提供一些幫助！ 一、數據合計分析 數據總計分析通常用於統計企業發展的領導最為關心的關鍵核心指標，例如企業的年度營業收入、年度消耗成本、年度凈利潤此類的決策者往往最直接想知道的企業數據指標。

如下圖所示，我們通過儀表板組件統計出企業的年度營收總額、年度消耗成本、以及凈利潤這三個核心指標，同時將儀表板的區間最大值設置為營收總額2.78億，開啟顯示百分比功能，如此，消耗成本佔比以及利潤率這兩個指標也迎面而至了。

通過儀表板的資料視覺化功能，將領導和決策者最為關心的企業核心指標直接呈現出來，年度營收狀況一目了然。

二、發展趨勢分析 發展趨勢分析通常用於直觀比較企業某一連續區間內的財務經營數據或財務比率走勢，用於了解企業財務狀況或者經營狀況隨著時間推移所呈現出來的趨勢。

一方面可以分析數據增減變化是否存在異常，用於發現企業可能存在的問題；另一方面還可以幫助企業預測未來的狀況，判斷企業的發展前景。

此類直接呈現企業發展趨勢的視覺化圖表，一般可使用折線圖進行分析統計，用橫軸表示時間（年、月、日），縱軸表示如營業收入、成本支出、利潤率等指標再合適不過了。

如下圖所示，左值軸統計出每年營業收入和成本支出的走勢，右值軸統計出每年的利潤率走勢情況。

三、數據對比分析 數據與數據之間通常有比較才能鑒別，在企業的財務分析中也是如此。

企業財務指標體系中的各種指標，通過某項指標與性質相同的指標評價標準進行對比，揭示企業財務狀況、經營情況和現金流量情況。

一般來說，對比分析的參照標準有如下四個方面： 1.時間比較：與上期、去年同期實際數據進行比較 2.實體比較：與同行業先進企業或同業其他企業數據進行比較 3.口徑比較：與計劃或預算數據線相比較 4.結構比較：在構成分析的基礎上比較兩個數據的構成，分析財務指標的變化 我們再做對比分析時，比較數據的大小，通常推薦使用柱狀圖、條形圖，當進行數據結構比較時通常推薦使用累積柱形圖、累積條形圖進行數據對比分析。

除此之外，還可以根據分析的具體情況使用其他圖表，比如通過折線圖的高低連線來表現幾個公司的庫存最高最低和庫存的對比，還可以使用雷達圖（適用於快速對比定位短板指標）來對比公司的財務指標分類統計情況。

四、組成結構分析 組成結構分析方法通常可用於對象中各項目組成元素進行數據分析，例如各產品的銷售組成分析、流動資產組成分析、各部門管理費用組成分析。

表示數據結構組成，圖表方面通常可使用餅圖、圓環圖和百分比堆積條形圖、百分比堆積柱狀圖進行元素組成分析；元素組成表示數值大小，通常可以使用堆積條形圖、堆積柱狀圖等。

除此之外，對於既需要分析組成結構，又需要分析數據的層次結構時，多層餅圖無疑是最佳的選擇。

如下圖所示，通過多層餅圖輕鬆統計出每個季度的銷售收入分布，同時對應每個季度下的月份銷售收入也通過季度層級統計出來了，而右側則通過堆積柱狀圖統計出每種銷售商品對應的大區業績。

五、達成進度分析 在財務分析中經常需要展現某項指標或者某項任務的達成進度，比如部門業績完成情況、申報費用進度等。

為了更加直觀地展示各項指標和任務的進度，我們一般可以通過堆積柱形圖、堆積條形圖、甘特圖來展示數據進展情況。

六、影響因素分析 對於分析財務數據時，數據的影響因素主要有兩種不同的指代含義： 1.因素分析法，比如影響銷售收入的價差、量差； 2.某一指標到另一指標的各種累積影響； 類似分析此類多渠道影響因素數據時，瀑布圖無疑是最佳的選擇，能夠快速將數據進行差異化統計，同時對數據進行累積統計。

以上是我們在做數據分析時常用的六種數據分析思路以及對應適合的資料視覺化圖表，可供大家數據分析統計時參考使用。

除此之外，對於同一圖表類型不同層級口徑的統計方式也會影響數據圖表所表達的業務含義。

如下圖所示，都是統計付款類型和合同類型的數量對比，但不同點在於左側的圖表側重於表達同一付款類型的合同類型數量對比，而右側的圖表側重於表達同一合同類型的付款類型數量對比。

七、地圖分析 最後再給大家介紹一下地圖相關的數據分析統計方法。

對於大企業來說，往往除了總部之外還可能在各地都有分公司。

對於這樣的大型企業來說，運用地圖進行基於地理位置的數據分析統計再合適不過了。

1.流向地圖常用來視覺化源匯流數據，源地和匯地可以是點，也可以是面。

源地和匯地之間的互動數據，常用連接空間單元幾何重心之間的線段來表達，線的寬度或顏色來表示源地和匯地之間的流向數值。

每個空間位置可以是源地，也可以是匯地。

流向地圖多應用於區際貿易、交通流向、人口遷移、購物消費行為、通資料流動、航空線路等場景，具體示例如下： 2.熱力地圖通過地理位置資料結合顏色渲染模式，如下圖所示，可進行地理範圍內各個點的權重情況統計分析。

—— （本文經投稿作者 李曉麗授權刊登，並同意TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原標題為〈年終將至，如何做一份讓老闆眼前一亮的視覺化分析？〉。

圖片來源：MaxPixel,CCLicensed。

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