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报表数据分析权威发布_数据分析(2024年11月精准访谈)

内容来源：天津万源聚所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

报表数据分析

大数据与会计：未来就业的黄金组合在这个数据驱动的时代，大数据与会计的结合无疑为职业发展开辟了新的天地。以下是对原文内容的优化排版：财务分析与管理 𐟔 作为一名财务分析师，你不仅能够运用传统的会计知识，还能利用大数据技术进行财务数据的深度分析。𐟓Š 这不仅能提升你的工作效率，还能为企业提供更加精准的决策支持。𐟒ᠨŒ位如财务经理、财务顾问等，都是你的职业舞台。在这个方向上，你需要：扎实的会计知识熟悉财务报表分析和财务模型掌握大数据分析工具和技术，如Python、SQL、Excel等审计与风险控制 𐟔Ž 在审计领域，大数据技术的应用使得风险评估和内部控制变得更加科学和高效。𐟔’ 作为一名审计师或风险管理师，你将：利用大数据工具进行数据驱动的风险评估确保企业的财务安全需要具备审计和风险管理知识，熟悉审计流程和标准掌握大数据分析工具和技术，能够进行数据驱动的风险评估数据分析与决策支持 𐟓ˆ 数据分析师是当前市场上非常抢手的职位。通过掌握Python、R等大数据分析工具，你能够为企业提供从数据收集、清洗到分析和可视化的一站式服务。𐟔砨🙤𘪦–𙥐‘要求你：具备数据分析能力熟悉数据挖掘和统计分析方法掌握大数据分析工具和技术，如Python、R、Tableau等金融与投资 𐟒𐠥œ詇‘融领域，大数据与会计的结合为金融分析师和投资顾问提供了强大的工具。通过对金融数据的深度分析，你能够：更好地把握市场动态为投资者提供专业的建议需要具备金融和投资知识，熟悉金融市场和投资工具掌握大数据分析工具和技术，进行金融数据的深度分析信息系统与管理 𐟖寸随着企业信息化程度的提高，信息系统分析师和IT项目经理的需求也在不断增加。掌握大数据技术，你将能够：设计和优化企业的信息系统提升企业的运营效率需要具备信息系统和管理知识，熟悉数据库管理和数据仓库技术掌握大数据分析工具和技术，进行信息系统的设计和优化教育与培训 𐟎“ 如果你对教育有热情，成为一名高校教师或培训师也是不错的选择。通过将大数据技术融入会计教学，你能够：培养出更多适应时代需求的高素质人才需要具备扎实的理论基础和实践能力熟悉现代教育技术和教学方法具备良好的教学和沟通能力发展前景 𐟌Ÿ 随着企业对数据驱动决策的重视程度不断提高，大数据与会计专业人才的需求将持续增长。特别是在财务分析与管理、审计与风险控制、数据分析与决策支持等领域，需求尤为迫切。结语大数据与会计的结合，不仅拓宽了就业方向，还提升了职业发展的空间。无论你是刚步入职场的新人，还是希望转型的职场老手，这个领域都为你提供了无限的可能。赶快行动起来，抓住这个时代的机遇吧！𐟚€ 记住，未来的财务世界，数据为王。掌握大数据技术，你将站在职业发展的制高点。𐟌Ÿ

低代码绩效系统：让数据分析不再是痛点 𐟓Š 薪酬绩效管理系统是一种集成的数字化工具，帮助企业设计、实施、监控和优化薪酬与绩效管理流程。这个系统通常包括以下几个核心功能模块： 𐟓Š 数据分析与报表提供强大的数据分析工具，支持决策制定。系统生成的报表能直观展示绩效分布、薪酬结构合理性等信息。 𐟓‹ 合规性管理确保薪酬绩效管理流程符合当地法律法规要求，包括最低工资、加班费计算、平等薪酬审核等，降低合规风险。 𐟎𛩦•ˆ目标设定与追踪允许管理者和员工共同设定SMART（具体、可测量、可达成、相关性、时限性）绩效目标，并在周期内追踪进度。系统提供定期检查点，确保目标与实际工作保持一致。 𐟏† 激励与奖励管理根据绩效评估结果，系统自动计算奖金、提成、股权激励等，确保奖励的公平性和透明性。同时，它可以管理长期激励计划，如股票期权、员工持股计划等。 𐟓Š 岗位与薪酬管理系统支持进行工作分析和岗位评估，帮助确定各岗位的相对价值，从而为薪酬等级和结构设计提供依据。同时，它能集成市场薪酬数据，帮助企业设定有竞争力的薪酬水平。 𐟓Š 绩效评估与反馈支持360度反馈、自我评估、上级评估等多种评估方式，自动汇总评估结果，生成个性化绩效报告。同时，系统鼓励及时反馈，促进持续的绩效对话。 𐟓Š 培训与发展计划根据绩效评估结果，系统能推荐个性化的培训课程和发展路径，支持员工职业成长。 𐟓Š 员工自助服务员工可以通过系统查看个人薪酬信息、绩效评价结果、福利选项等，增强透明度和参与感。通过整合这些功能，薪酬绩效管理系统能够简化管理流程，提高效率，同时确保薪酬与绩效管理的公正性和一致性，为企业文化和战略目标服务。

简道云：中小企业应用的快速搭建利器 𐟚€ 简道云是一个专为企业打造的应用搭建平台，它以图形化界面为基础，让用户能够快速构建各种企业应用，如ERP、CRM、项目管理、人事管理等。简道云的核心优势在于其易用性和灵活性，即使没有技术背景的用户也能轻松创建和维护企业应用。以下是一些简道云的主要特点：低代码开发 𐟒𛯼š用户可以通过拖放组件和配置参数的方式，快速构建应用，无需编写大量代码。多端适配 𐟓𑯼š支持在PC端和移动端使用，确保应用的一致性和便捷性。数据集成 𐟔—：可以与现有的企业系统和数据源进行集成，实现数据的统一管理和分析。权限管理 𐟔’：提供灵活的权限设置，确保数据的安全性和访问控制。工作流管理 𐟒𜯼š支持自定义工作流程，自动化业务流程，提高工作效率。报表和分析 𐟓Š：提供丰富的报表和分析工具，帮助用户洞察业务数据，做出更明智的决策。扩展性 𐟌𑯼š支持通过API和其他扩展方式，进一步扩展应用的功能。社区和支持 𐟏 ：拥有活跃的开发者社区和专业的技术支持，帮助用户解决开发和使用中的问题。简道云非常适合需要快速搭建和维护企业应用的中小企业，也适合需要灵活定制应用的大型企业。通过简道云，企业可以减少对专业开发人员的依赖，加速应用开发和迭代的速度。

企业盈利能力分析的八个关键角度一、𐟓Š 数据可得性确保能够获取到足够的数据来支持研究，这些数据可以包括公司财务报表、行业研究报告以及市场相关数据等。充足且合适的数据是深入分析的基础。二、𐟎 ”究目标与疑问设定清晰地界定研究目标，明确希望探索的问题。例如，探索同一行业内不同企业盈利能力差异的原因。明确的目标和问题为研究提供明确的导向。三、𐟔 研究方法抉择选择适合的研究方法，如定量研究、财务比率分析、趋势分析等。合适的方法有助于科学合理地分析盈利能力。四、𐟒𜠥𗵥𚔧”褻𗥀𜠠 思考研究对实际业务运作或投资决策的价值和影响。研究成果是否能为企业、投资者和政策制定者提供有建设性的参考建议，确保研究成果能够落地生效。五、𐟓š 既往研究查阅与梳理仔细查阅已有的文献资料和过往的研究成果，了解所选领域中已有的研究工作。这样可以避免选题重复，并从中找到进一步拓展和深化的研究方向，使研究更具创新性和独特性。六、𐟓ˆ 理论架构依托（若可行）如果条件允许，可以考虑借助现有的理论架构为研究提供支撑。这有助于使数据解析和阐释过程更具条理性和逻辑性。七、𐟕𐯸 主题时效性考量确保所选主题具有时效性，这样研究结果才能符合当前的实际情况，避免与现实需求脱节。八、𐟔 数据与信息的可靠精准性确保所使用的数据和信息来源可靠且准确。只有这样，最终的分析结论才会更具可信度，令人信服。

数据分析师的成长之路：从取数到专项分析数据分析师这个职业听起来很高大上，但初入行的人往往会踩不少坑。以下是我这几年做数据分析师的一些感悟，希望能帮到大家。取数：从数据库中提取数据 𐟓Š 刚开始做数据分析时，取数是最常见的任务。根据业务需求或数据分析的目的，从数据库中提取所需数据。有些公司的大数据平台或数据仓库建设不完善，数据基础建设不规范，或者对业务库表不熟悉，导致取数效率低下。新入行的人每天80%的时间都在做这件事。做表：写SQL查询、生成报表 𐟓ˆ 写SQL查询、生成报表是数据分析师的日常任务。一般公司的报表数量可能多达上百个，有些公司有专门的报表工程师来开发和维护，但很多公司还是由数据分析师来做。这项工作对数据指标的敏感性和对业务的理解非常重要。可视化：设计可视化看板 𐟎芨﨧†化看板也是一项重要任务。需要确认指标、设计可视化方式，更重要的是要思考哪种图能更好地体现指标的特性和关注的目的。是看走势、分布，还是绝对值、百分比？处理分析：数据处理和分析 ⚙️ 数据处理是对初步收集到的数据进行加工、整理，可能是数据分析过程中最耗费时间的部分，尤其取决于数据质量。数据分析师们通常会用Excel来处理数据，在大数据量的情况下，SQL和Python的使用更为常见。通过分析工具和方法对数据进行探索，从中发现因果关系、内容联系和业务规律等，为商业目的提供参考。总结汇报：制作数据分析报告 𐟓 一些简单的分析需求可以通过邮件回复结果和重点；而复杂的分析一般会用PPT来制作报告。因此，抓重点、PPT制作和表达能力也是一位优秀的数据分析师不可或缺的。沟通：与业务方沟通 𐟓ž 沟通也是数据分析师们每天的主要工作之一。每天会接收到来自业务方的各种需求，可以分为数据支持需求和分析型需求。在工作时不妨多问问需求提供方，究竟要做什么事情、什么目的。专项分析：主导数据项目 𐟚€ 专项分析可以由数据分析师主导推进数据项目，整体性地完成一项业务的全方位分析、分析体系建设、优化等，从而定位业务问题、提供业务发展建议，发现新的业务发展点。尤其是一些复杂、深度的分析，像涉及到建模的项目，需要做分词、聚类、回归等，只能由专业的数据分析师来执行。总结越早有项目经验，以后的工作越顺畅，不用一直做一个“取数机器”，重复着一样的工作。希望这些感悟能帮到正在或准备从事数据分析师职业的你！

数据分析：如何高效收集与整理数据？在进行案例分析时，数据是不可或缺的元素。正确的数据收集和整理方法可以为你的分析提供坚实的支撑。以下是详细讲解如何有效收集和整理数据，确保数据的准确性和实用性。 𐟔 数据收集的来源内部数据：企业的财务报表、销售记录、人力资源报告等都是关键数据。如何使用：这些数据可以揭示企业的内部运营状况，为分析提供基础。外部数据：行业报告、市场调研、竞争者信息等。如何使用：外部数据能够提供行业基准，帮助企业评估自身在市场中的竞争地位。 𐟓Š 数据的收集方法定量数据（Quantitative Data）问卷调查：通过设计有效的问卷获取员工、客户的反馈。统计数据：使用财务、销售、市场数据等做出具体的量化分析。定性数据（Qualitative Data）访谈与座谈会：与企业内部的员工、管理者、客户进行深入访谈，获得详细的背景信息。文献研究：通过查阅行业相关文献、学术文章等，为案例分析提供理论支持。 𐟓ˆ 数据整理与清理收集的数据往往是庞杂且多样的，因此在使用前，必须经过整理和清理：数据清洗：删除无效或重复数据，确保数据的准确性。数据分类：按照分析需求对数据进行分类和标记，以便于后续分析。数据可视化：通过Excel、Tableau等工具对数据进行图表化处理，使得复杂数据更加直观。 𐟛 ️ 工具与技术现代工具能够极大提升数据收集与整理的效率：数据分析工具：如R语言、Python、SPSS等，帮助进行数据建模和分析。数据管理系统：如SQL数据库或CRM系统，用于储存和整理大量数据。 𐟓š 案例分析：亚马逊的数据驱动战略亚马逊通过数据驱动的战略，不仅在内部通过数据来提高运营效率，还通过收集客户的反馈数据优化产品和服务。其数据分析团队通过内部销售数据与外部市场调研结合，设计了精细化的产品推荐系统，使亚马逊在电商领域保持领先。数据的收集和整理是案例分析的基础。通过有效的数据来源和使用现代工具，企业能够获得更加清晰的洞察力，推动决策优化和创新。

如何选择适合自己的收银系统？选择正确的收银系统真的非常重要！一个好用又合适的收银系统可以帮助您节省时间和精力，降低成本。以下推荐一款很多华人都在使用的国际版收银系统： ❶ 支持多国语言切换，也支持双语操作界面，方便不同国家和地区的顾客使用。 ❷ 支持点单/扫码收银，前台和后厨的小票和标签打印功能，提高工作效率。 ❸ 扫码点单自助下单功能，方便顾客自助操作，提升顾客体验。 ❹ 会员管理/各类活动方案设置（会员储值、积分、优惠券、折扣等），增强顾客忠诚度。 ❺ 员工管理设置，方便管理员工，提高员工效率。 ❻ 各类营业数据分析报表，帮助您更好地了解店铺运营情况。 ❼ 手机APP上可以实时查看门店数据报表，方便随时随地管理店铺。有了这款收银系统，即使在营业高峰期也不会手忙脚乱，大大节省了人力成本。

29岁数据分析师的职业心得与建议 𐟒œ数据分析师这个职业因其高薪资、强实用性以及良好的就业前景，成为了许多女性转行的热门选择。尤其在当前的就业环境下，掌握一门技术显得尤为重要，数据分析师也因此成为了备受青睐的岗位之一。 𐟙𐟏𜥀𜥾—一提的是，这个职业并没有年龄限制，反而随着经验的积累，职业发展越老越吃香。在一二线城市，实习期的薪资就能达到8000元以上，转正后基本都在1万元以上。 ✅数据分析的发展前景随着企业对数据分析师需求的不断增加，数据分析师的就业方向也不再局限于互联网行业。电子商务、财务、金融以及数据服务等行业对数据分析师的需求量也很大。同时，医疗、智能硬件、信息安全等行业对数据分析的需求也不容忽视。因此，数据分析人才拥有广泛的就业领域。 ✅数据分析必备的知识和技术 𐟒ŸBI BI软件作为商业智能软件，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现的功能，可以直接从数据库中提取数据进行报表和可视化分析。 𐟒ŸR R是一种用于统计计算与作图的语言，但不仅仅是一门语言，它有数据计算与分析的环境，专门用于数据分析领域。 𐟒ŸSQL SQL是最常用的数据库语言，搞数据的人基本绕不过SQL这一步，在提取数据和报表开发上有非常大的优势，入门相对比较简单，总结四个字：增减查改。 𐟒ŸSAS SAS拥有自己的语言，有大量实战经验的高级玩家会很喜欢，需要通过编程实现数据处理、建模分析，甚至是可视化。所以门槛很高，而且安装包特别大，正版买起来也很贵，自己用的话是不建议的。 ✅为什么很多人转行学数据分析？ 1️⃣一线有2-3年经验在16K以上很普遍，而且这个岗位不涉及任何销售性质 2️⃣绝大部分公司上班时间是早9晚6，双休不加班，节假日正常放假 3️⃣没有互联网和金融辛苦，没有35岁危机，越老越吃香 4️⃣学习周期短，基本在1个月就能上岸 ⚠️⚠️想转行的朋友们可以试试看！以上经验希望大家能做个参考，早日找到自己满意的工作，成为自己满意的样子~

初级数据分析师必备的Excel技能 𐟌ž 大家好，我是葡萄糖。Excel作为数据处理的神器，真的是太强大了！它不仅能进行复杂的计算，还能帮助我们分析和传递数据。今天，我就来聊聊初级数据分析师必备的Excel技能。 Excel简介 Excel是一款电子表格软件，界面直观，计算功能强大，还有各种图表工具。比如，SUM函数是Excel中使用最多的函数之一。它能将单个值、单元格引用或是区域相加，或者将三者的组合相加。 Excel的重要作用数据记录与整理：孤立的数据包含的信息量太少，而过多的数据又难以理清头绪。制作成表格是数据管理的重要手段。数据加工与计算：在现代办公中对数据的要求不仅仅是存储和查看，很多时候是需要对现有的数据进行加工和计算。数据统计与分析：要从大量的数据中获得有用的信息，仅仅依靠计算是不够的，还需要用户沿着某种思路运用对应的技巧和方法进行科学的分析，展示出需要的结果。图形报表的制作：为了使数据更加清晰，易懂，常常会借助图形来表示。 Excel模板实际应用市场营销类：会使用统计年月销售目标表、广告预算分配方案表、市场调查计划表等。财务管理类：会使用进销存入数据库表、会计财务表单、利润表等。生产管理类：会使用工作检查表、设备改良计划表、企业原料采购申请表等。如何高效学习Excel 在我们日常工作中能够使用各种模板是第一步，能够灵活使用Excel常见函数自己建立好用的模板是第二步，能从中分析出有价值的数据分析才是更重要的竞争力！小贴士希望大家都能学有所成！ 𐟔堨‘ᨐ„糖愿大家学有所成！

OCR技术在增值税发票数据分析中的运用随着数字化时代的来临，企业越来越重视数据分析和应用，以优化经营决策并提升竞争力。增值税发票作为企业日常运营中的重要凭证，蕴含了大量的财务数据信息和业务运营信息。然而，传统的发票处理方式往往效率低下且容易出错，难以满足企业对数据深度分析和洞察的需求。因此，OCR技术（光学字符识别技术）在增值税发票数据分析中的应用逐渐受到广泛关注。 OCR技术通过识别图像中的文字信息，将纸质发票转化为可编辑的电子数据，大大提高了数据处理的效率和准确性。利用OCR技术，企业可以快速提取增值税发票中的关键信息，如发票代码、发票号码、开票日期、购买方信息、销售方信息、货物或应税劳务名称、规格型号、单位、数量、单价、金额、税率以及税额等。这些信息为企业进行深度数据分析提供了坚实的基础。在财务分析方面，OCR技术提取的增值税发票数据可以帮助企业快速生成财务报表和财务指标，如收入、成本、利润等。通过对这些数据的分析，企业可以了解自身的财务状况和经营成果，进而制定更合理的财务策略和预算计划。此外，OCR技术还可以帮助企业发现潜在的财务风险和异常交易，提高财务管理的透明度和规范性。在商业决策和预测方面，OCR技术提取的增值税发票数据可以揭示企业的业务模式和市场趋势。通过对数据的深入挖掘和分析，企业可以发现市场需求、客户行为、供应链状况等方面的变化，为制定市场策略、优化产品结构、调整价格策略等提供有力支持。同时，OCR技术还可以帮助企业预测未来的销售趋势和市场需求，为企业制定长期发展战略提供数据支持。此外，OCR技术还可以与其他数据分析工具和技术相结合，形成更为强大的数据分析能力。例如，将OCR技术提取的增值税发票数据与企业的ERP系统、CRM系统等相结合，可以实现数据的互联互通和共享，进一步提高数据分析的效率和准确性。此外，OCR技术还可以与机器学习、数据挖掘等先进技术相结合，实现数据的自动化处理和智能分析，为企业提供更为精准和有价值的洞察。

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