第11章

管理會計報告的自動生成xx老師本章內(nèi)容11.1管理會計報告概述11.2管理會計報告模板設(shè)計11.3管理會計報告的取數(shù)邏輯11.4基于BI的管報內(nèi)容實現(xiàn)11.5管理會計報告自動化生成11.6AI賦能管理會計報告自動化生成課后習(xí)題機器學(xué)習(xí)平臺網(wǎng)址

01管理會計報告概述11.1.1傳統(tǒng)管理會計報告11.1.2管理會計報告的智能化實現(xiàn)學(xué)習(xí)目標通過本節(jié)的學(xué)習(xí)，將掌握傳統(tǒng)管理會計報告的特點掌握智能化管理會計報告的特點11.1.1傳統(tǒng)管理會計報告?zhèn)鹘y(tǒng)管理會計報告的特點數(shù)據(jù)來源的分散性管理會計報告數(shù)據(jù)源自不同部門，如財務(wù)、銷售、生產(chǎn)和人力資源等，手動整合數(shù)據(jù)需協(xié)調(diào)各部門努力，且各部門數(shù)據(jù)設(shè)定規(guī)則也可能不同。數(shù)據(jù)來源不同，手動處理的錯誤率相對較高，尤其是當(dāng)企業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模時，需要處理大量數(shù)據(jù)的情況下，可能會出現(xiàn)遺漏或不一致的現(xiàn)象。周期通常較長，可能導(dǎo)致管理層無法及時獲取信息，影響決策效率；報告的準確性高度依賴于工作人員的經(jīng)驗和技能水平。傳統(tǒng)的管理會計報告往往格式固定，靈活性不高；由于報告生成過程繁瑣，進行定制化或臨時修改會耗費大量時間和精力，無法應(yīng)對日新月異的市場需求。頻繁的手動計算管理會計報告生成定制化和靈活性有限11.1.2管理會計報告的智能化實現(xiàn)智能化管理會計報告的特點自動化的數(shù)據(jù)收集與整合智能化系統(tǒng)可以從不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫或外部數(shù)據(jù)源自動抓取所需數(shù)據(jù)，消除了人工收集數(shù)據(jù)的步驟，減少了人工操作出錯的可能性，確保數(shù)據(jù)的實時性和準確性。減少人為錯誤借助自動化流程，數(shù)據(jù)的采集、處理和分析過程從手動操作轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)自動化執(zhí)行，極大地減少了人工操作可能帶來的疏漏和偏差，從而提升了報告數(shù)據(jù)的精確度和一致性。預(yù)測分析與決策支持通過大數(shù)據(jù)技術(shù)和機器學(xué)習(xí)，管理會計報告不僅能夠呈現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)，還能進行數(shù)據(jù)趨勢分析和預(yù)測，為管理層提供決策支持，實現(xiàn)快速準確決策。實時分析與報告生成通過自動化工具，系統(tǒng)能夠?qū)崟r抓取和分析所需數(shù)據(jù)，并根據(jù)管理層的需求預(yù)設(shè)模板或自定義需求生成多種類型的管理報告，提升了管理決策的及時性。02管理會計報告模板設(shè)計11.2.1模板設(shè)計的重要性11.2.2管報模板的核心內(nèi)容11.2.3管報模板的常見類型學(xué)習(xí)目標通過本節(jié)的學(xué)習(xí)，將掌握模板設(shè)計的重要性原理掌握管報模板的核心內(nèi)容掌握管報模板的常見類型11.2.1模板設(shè)計的重要性原理模板設(shè)計的重要性提高數(shù)據(jù)的可讀性和一致性：標準化設(shè)計的管理會計報告模板，確保報告內(nèi)容完整性和適當(dāng)性。減少重復(fù)工作提升效率：通過管理會計報告模板的設(shè)計和應(yīng)用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動化提取、分析和報告生成，減少人工重復(fù)性工作，降低錯誤風(fēng)險，節(jié)約時間，提高數(shù)據(jù)處理準確性，使管理層及時掌握運營狀況。確保信息披露規(guī)范性與一致性：管理會計報告模板設(shè)計確保企業(yè)信息披露更規(guī)范，為外部利益相關(guān)者提供可靠信息。03模板設(shè)計的意義管理會計報告模板的設(shè)計對提升企業(yè)決策效率和質(zhì)量具有意義，不僅支持內(nèi)部管理精細化和高效化，還為企業(yè)對外信息傳遞提供可靠支撐，適應(yīng)復(fù)雜市場環(huán)境。01模板設(shè)計的重要性管理會計報告模板的設(shè)計是至關(guān)重要的，管理會計的主要目的在于支持管理層進行決策、提升管理效率，而個性化、優(yōu)質(zhì)的報告模板為決策層提供了結(jié)構(gòu)化、標準化的信息展示方式。這一模板不只是一個數(shù)據(jù)集合的框架，更是將數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化為管理信息的工具。02模板設(shè)計的作用11.2.2管報模板的核心內(nèi)容總體業(yè)績情況板塊管理者獲取整體關(guān)鍵財務(wù)信息，如銷售收入、利潤等，并進行本期與同期對比；管報自動化使管理層即時掌握整體業(yè)績，不同時間點的數(shù)據(jù)對比揭示變動趨勢與盈利波動，為管理層提供有力數(shù)據(jù)支持。具體業(yè)績分析板塊提供多維度經(jīng)營分析信息，涵蓋盈虧、渠道、品類、費用等。此外，該板塊還包含重點系統(tǒng)收入利潤數(shù)據(jù)、人效比分析、應(yīng)收賬款超期和問題庫存情況分析等內(nèi)容，通過合理的細分結(jié)構(gòu)與自動化的數(shù)據(jù)更新，具體業(yè)績分析板塊為改進企業(yè)內(nèi)控和提升運營效率提供了數(shù)據(jù)支持。政策建議板塊基于總體業(yè)績分析及具體分析數(shù)據(jù)，通過算法或模型預(yù)測策略潛在效果，為管理層提供數(shù)據(jù)支持的政策建議。這里建議的核心在于通過自動化模板的智能分析功能，將歷史財務(wù)數(shù)據(jù)與未來的市場預(yù)測相結(jié)合，為管理者提供精確而可行的操作建議，真正的實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。11.2.2管報模板的核心內(nèi)容需求分析收集管理層和各業(yè)務(wù)部門的需求至關(guān)重要，明確信息需求，模板內(nèi)容基于深入訪談和需求分析，確保報告呈現(xiàn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)和分析信息，滿足管理者需求。確定數(shù)據(jù)來源明確管理會計報告數(shù)據(jù)來源，如財務(wù)、ERP等系統(tǒng)，自動提取數(shù)據(jù)，減少手動錄入，避免人為錯誤，確保數(shù)據(jù)統(tǒng)一權(quán)威，來源于多個系統(tǒng)時需設(shè)計跨系統(tǒng)整合邏輯。指標與公式設(shè)定報告中的計算指標須依據(jù)管理會計中的標準公式，確保數(shù)據(jù)準確；根據(jù)企業(yè)管理需求，將計算公式設(shè)定在模板的各項關(guān)鍵指標中，使數(shù)據(jù)能夠準確反映企業(yè)經(jīng)營情況。測試與反饋模板設(shè)計完成后需在實際業(yè)務(wù)中測試，確保滿足管理層期望和數(shù)據(jù)準確性；通過各部門反饋，持續(xù)優(yōu)化調(diào)整，完善模板，實現(xiàn)高效自動化和易用性。11.2.3管報模板的常見類型0102總體業(yè)績情況管理者在分析本期及同期的業(yè)績情況時需掌握銷售收入、利潤及利潤率等核心指標的本期累計、同期累計、同比增長、同比增幅情況。銷售渠道分析分析各渠道銷售收入、渠道占比及變動情況；通過對比不同銷售中心的收入及渠道占比的本期累計、同期累計、增長額、增長率的情況，可識別出銷售增長最快與最慢的渠道，以及渠道占比的最高與最低情況。費用分析表費用類別如商場費用、品牌建設(shè)費等需分別列示本期與同期的費用情況；計算增減變動額或變動率以進行后續(xù)決策；并識別出費用下降的主要原因及費用增加的主要原因。預(yù)算執(zhí)行分析報告專門用于追蹤預(yù)算執(zhí)行情況，包含差異分析、預(yù)測修訂等內(nèi)容；成本控制報告強調(diào)成本分析、成本控制措施及執(zhí)行情況?，F(xiàn)金流與資金管理報告注重企業(yè)的流動資金管理、現(xiàn)金流和資本結(jié)構(gòu)的分析；通過大數(shù)據(jù)技術(shù)與云計算、數(shù)據(jù)接口與API集成等方式，提升數(shù)據(jù)處理效率。03040503管理會計報告的取數(shù)邏輯9.3.1實訓(xùn)任務(wù)要求與特點9.3.2

SQL概述9.3.3任務(wù)實操過程介紹學(xué)習(xí)目標通過本節(jié)的學(xué)習(xí)，將掌握SQL的基本應(yīng)用掌握取數(shù)邏輯掌握實操任務(wù)11.3.1實訓(xùn)任務(wù)要求與特點LH公司是是一家中國知名的食用油及調(diào)味品生產(chǎn)企業(yè)，以“LH”品牌享譽全國。其產(chǎn)品種類繁多，涵蓋花生油、調(diào)味品、大豆油等多個品類，產(chǎn)品品質(zhì)以綠色、健康為特色。集團業(yè)務(wù)涵蓋原料采購、生產(chǎn)、包裝和銷售各個環(huán)節(jié)，形成了全產(chǎn)業(yè)鏈的運作模式。當(dāng)前，LH公司的市場覆蓋率高，渠道遍布全國，且逐步進入海外市場。LH公司業(yè)務(wù)覆蓋面廣，產(chǎn)品品類繁雜，銷售渠道多樣，從區(qū)域代理到線上電商均有布局。復(fù)雜的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)使得公司對數(shù)據(jù)的整合能力提出了更高要求，特別是精確高效的管理會計報告，能夠為企業(yè)的決策提供重要支持。隨著公司業(yè)務(wù)規(guī)模的不斷擴大，財務(wù)部門需要處理的數(shù)據(jù)量逐漸增加，依靠傳統(tǒng)的手工報告生成方式已難以滿足管理層的及時決策需求。因此，需要通過自動化實現(xiàn)管理會計報告生成，達到快速、準確獲取財務(wù)數(shù)據(jù)的目的，減少手工操作中的誤差，提升數(shù)據(jù)的實時性。因此，LH希望通過引入SQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)并應(yīng)用智能化的取數(shù)邏輯，提升數(shù)據(jù)處理效率，實現(xiàn)財務(wù)數(shù)據(jù)的自動抓取與分析，最終達到及時、準確生成管理會計報告的目標。任務(wù)說明11.3.2SQL概述SQL簡介SQL定義：SQL是用于管理關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的標準編程語言。它允許用戶執(zhí)行數(shù)據(jù)的查詢、更新、管理和數(shù)據(jù)庫模式創(chuàng)建與修改等操作。SQL的發(fā)展歷史：SQL的發(fā)展歷史與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫緊密相連，自20世紀70年代初關(guān)系模型被提出以來，SQL逐漸成為操作和管理關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的標準語言。SQL的重要性：SQL作為一種功能強大的數(shù)據(jù)庫查詢語言，以其易用性、靈活性、強大的數(shù)據(jù)處理能力以及高度的標準化，成為數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域不可或缺的工具。SQL的發(fā)展：隨著技術(shù)的不斷進步和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的日益復(fù)雜，SQL也在不斷發(fā)展和完善，以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)處理需求。11.3.3任務(wù)實操過程介紹基于LH企業(yè)本年及往年的銷售數(shù)據(jù)，自動生成各銷售渠道在本期及同期的銷售收入情況及其變動情況，并計算不同渠道的銷售占比，生成可視化表格。首先，需要收集各部門及管理層的需求，據(jù)此建立數(shù)據(jù)庫，設(shè)計管理會計報告。其次，根據(jù)各部分提交的需求，收集所需要的數(shù)據(jù)，并且將數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一。最后，使用SQL語句實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化處理，生成所需要的表格。SQL技術(shù)流程圖如圖所示：任務(wù)描述11.3.3任務(wù)實操過程介紹在企業(yè)中，管理會計報告的數(shù)據(jù)來源包括財務(wù)系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、業(yè)務(wù)運營系統(tǒng)、HR系統(tǒng)等內(nèi)部報表數(shù)據(jù)，需統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式。此外，管理會計報告會用到一些外部數(shù)據(jù)，如行業(yè)基準、宏觀經(jīng)濟指標等，進行市場或行業(yè)背景支持，需設(shè)計跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合邏輯，確保統(tǒng)一標準和格式。數(shù)據(jù)來源的識別與確認11.3.3任務(wù)實操過程介紹維度與指標的確定：每個數(shù)據(jù)點都基于具體的維度和指標；在取數(shù)邏輯中，要明確各個維度與指標的關(guān)系，確保數(shù)據(jù)能按維度進行靈活切分和匯總。數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)的設(shè)計：在系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)通常以表格形式存儲，不同的表結(jié)構(gòu)可以反映出不同的分析內(nèi)容和目的。因此，取數(shù)邏輯中必須考慮如何將數(shù)據(jù)表中的信息提取出來。不同的平臺兼容度有所不同，可以通過修改為特定格式，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，或使用python，第三方工具，輔助數(shù)據(jù)的提取。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計11.3.3任務(wù)實操過程介紹以Excel為例，導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫中時，需要將格式調(diào)整為*.xls型，如圖11-2，否則可能出現(xiàn)亂碼等問題，影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，成功導(dǎo)入的結(jié)果如圖所示：操作示意11.3.3任務(wù)實操過程介紹以Excel為例，導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫中時，需要將格式調(diào)整為*.xls型，如圖11-2，否則可能出現(xiàn)亂碼等問題，影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，成功導(dǎo)入的結(jié)果如圖所示：操作示意11.3.3任務(wù)實操過程介紹數(shù)據(jù)清洗與處理

數(shù)據(jù)校驗與一致性檢查確保所有關(guān)鍵數(shù)據(jù)字段都已經(jīng)填充，并且數(shù)據(jù)來源的不同部分之間沒有遺漏或空值；確認數(shù)據(jù)在多個系統(tǒng)中的一致性。異常值處理與數(shù)據(jù)糾正自動化系統(tǒng)可設(shè)置規(guī)則，檢測出數(shù)據(jù)中的異常值；對于異常數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行修正或通過人工干預(yù)進行補齊。數(shù)據(jù)標準化與格式化取數(shù)時，系統(tǒng)從不同來源獲取不同格式的數(shù)據(jù)；取數(shù)邏輯中應(yīng)設(shè)計好數(shù)據(jù)格式化的流程，確保數(shù)據(jù)在報告中呈現(xiàn)時具有統(tǒng)一的標準。11.3.3任務(wù)實操過程介紹至此數(shù)據(jù)庫架構(gòu)已構(gòu)建完成，數(shù)據(jù)預(yù)處理工作已經(jīng)就緒；可依據(jù)需求，通過編寫SQL語句，進一步實現(xiàn)管理會計報告的自動化生成。SQL語句設(shè)計階段需明確數(shù)據(jù)來源，確認KPI和分析維度；KPI包括銷售額、毛利率等，分析維度可以涵蓋部門、產(chǎn)品線等，以實現(xiàn)多角度的業(yè)務(wù)分析。自動化生成管理會計報告11.3.3任務(wù)實操過程介紹通過設(shè)計SQL查詢語句，從各個數(shù)據(jù)表中提取相關(guān)數(shù)據(jù)；運用JOIN、GROUPBY等聚合函數(shù)進行數(shù)據(jù)匯總和分析，生成管理會計報告數(shù)據(jù)表格。通過設(shè)計SQL查詢語句，從各個數(shù)據(jù)表中提取相關(guān)數(shù)據(jù)。查詢語句如圖11-4所示，在查詢過程中，可運用SQL中的JOIN、GROUPBY、SUM、AVG等聚合函數(shù)進行數(shù)據(jù)匯總和分析。經(jīng)過上述過程處理后，生成的管理會計報告數(shù)據(jù)表格結(jié)果如圖11-5所示：

自動化生成管理會計報告——SQL查詢語句操作11.3.3任務(wù)實操過程介紹

自動化生成管理會計報告——SQL查詢語句操作圖11-4SQL查詢語句操作示意圖11.3.3任務(wù)實操過程介紹自動化生成管理會計報告——SQL查詢語句操作圖11-5SQL語句執(zhí)行結(jié)果示意圖11.3.3任務(wù)實操過程介紹自動化生成管理會計報告RPA能夠有效整合多個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)跨平臺的數(shù)據(jù)提取，確保不同數(shù)據(jù)源的自動同步。通過RPA工具可以實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)提取，減少人工干預(yù)。機器人流程自動化（RPA）使用大數(shù)據(jù)平臺（如Hadoop、Spark）可以處理海量數(shù)據(jù)，并通過分布式存儲和計算加速取數(shù)過程，尤其是在需要整合外部數(shù)據(jù)源時效果顯著。云端數(shù)據(jù)倉庫（如AWS、Azure）的使用可以極大簡化數(shù)據(jù)存儲和提取過程，通過API接口實時獲取數(shù)據(jù)，提升管理會計報告的時效性。大數(shù)據(jù)技術(shù)與云計算通過API接口設(shè)計取數(shù)邏輯，實現(xiàn)與不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無縫對接，實時獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)接口與API集成11.3.3任務(wù)實操過程介紹管理會計報告的自動化維護0102預(yù)警機制建立異常檢測系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)提取過程中可能發(fā)生的缺失值、異常值、重復(fù)數(shù)據(jù)等情況進行實時監(jiān)控。設(shè)置合理的閾值范圍，一旦數(shù)據(jù)超出閾值或發(fā)生異常變化，系統(tǒng)將立即觸發(fā)預(yù)警通知，相關(guān)人員可及時介入調(diào)整。日志記錄對系統(tǒng)每次自動取數(shù)的過程進行記錄，生成日志文件。日志應(yīng)包括數(shù)據(jù)源、提取時間、提取時長、數(shù)據(jù)異常類型等關(guān)鍵信息，以便系統(tǒng)分析和查找問題來源。減少數(shù)據(jù)冗余在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中，避免不必要的冗余數(shù)據(jù)存儲；數(shù)據(jù)在進入管理會計系統(tǒng)前應(yīng)經(jīng)過統(tǒng)一清洗，以減少重復(fù)字段的占用和無用數(shù)據(jù)的干擾。優(yōu)化查詢邏輯在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中，避免不必要的冗余數(shù)據(jù)存儲；數(shù)據(jù)在進入管理會計系統(tǒng)前應(yīng)經(jīng)過統(tǒng)一清洗，以減少重復(fù)字段的占用和無用數(shù)據(jù)的干擾。動態(tài)反饋系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)質(zhì)量反饋系統(tǒng)，對每次數(shù)據(jù)提取的結(jié)果進行質(zhì)量評估；反饋系統(tǒng)應(yīng)提供詳細的評估信息，以便系統(tǒng)在發(fā)現(xiàn)異常時及時提醒管理員。03040504基于BI的管報內(nèi)容實現(xiàn)11.4.1BI概述11.4.2實訓(xùn)任務(wù)要求與特點11.4.3分析方法及技術(shù)原理11.4.4數(shù)據(jù)標準化處理11.4.5可視化設(shè)計學(xué)習(xí)目標通過本節(jié)的學(xué)習(xí)，將掌握基于BI的分析方法及技術(shù)原理掌握基于BI的分析方法及技術(shù)原理掌握數(shù)據(jù)標準化處理掌握可視化設(shè)計11.4.1BI概述商業(yè)智能定義商業(yè)智能（BI，BusinessIntelligence）是一種集成了數(shù)據(jù)倉庫、在線分析處理、數(shù)據(jù)挖掘等多種技術(shù)的解決方案，旨在將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有實際決策價值的知識和信息。管理會計報告在管理會計報告中扮演關(guān)鍵角色，助力企業(yè)高效收集、整合、分析多源數(shù)據(jù)，生成直觀易懂的報告，涵蓋財務(wù)及非財務(wù)指標，促進業(yè)財融合，為企業(yè)決策提供全面視角。提升決策支持幫助管理會計人員快速識別業(yè)務(wù)趨勢，監(jiān)控KPI，發(fā)現(xiàn)潛在問題，實時數(shù)據(jù)分析下鉆探究原因，支持復(fù)雜預(yù)測模擬，管理會計報告成決策關(guān)鍵工具，提供精準財務(wù)分析和策略建議。商業(yè)智能應(yīng)用覆蓋企業(yè)各部門，如銷售、財務(wù)、人力、供應(yīng)鏈等，通過分析銷售、財務(wù)等數(shù)據(jù)，支持決策，同時，BI助力人力資源管理、市場營銷，為企業(yè)全面管理提供有力支持。11.4.2實訓(xùn)任務(wù)要求與特點環(huán)球商貿(mào)企業(yè)是一家經(jīng)營家用電器的企業(yè)，其主要產(chǎn)品有微波爐、電壓力鍋、電飯煲、電磁爐、電烤箱等。隨著家電行業(yè)的不斷發(fā)展，市場競爭日益激烈，眾多家電品牌為了爭奪市場份額，紛紛進行價格戰(zhàn)，導(dǎo)致利潤空間被嚴重壓縮，同時，消費者對于家電產(chǎn)品的需求也在不斷變化，更加注重產(chǎn)品的品質(zhì)、智能化和個性化，這使得家電企業(yè)需要不斷創(chuàng)新和升級產(chǎn)品，以滿足消費者的需求。然而，創(chuàng)新和升級需要投入大量的研發(fā)資金和時間，對于中小企業(yè)來說，這無疑是一個巨大的挑戰(zhàn)。在今年前半年的經(jīng)營過程中，環(huán)球商貿(mào)企業(yè)4月份面臨利潤（毛利）下降的嚴峻挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這一局面，企業(yè)決定借助BI生成可視化的基于業(yè)財大數(shù)據(jù)治理的新型管理會計報告，也即企業(yè)數(shù)據(jù)大寬表（類數(shù)據(jù)中臺），來深入分析各產(chǎn)品的毛利表現(xiàn)，并據(jù)此調(diào)整營銷政策與供應(yīng)鏈管理策略。在此過程中，最核心的也是最關(guān)鍵的部分，就是將數(shù)據(jù)進行標準化處理并建立數(shù)據(jù)之間的血緣關(guān)系，最后利用BI進行可視化呈現(xiàn)及數(shù)據(jù)分析。BI探究利潤下滑11.4.3分析方法及技術(shù)原理水平分析法水平分析法通過對比企業(yè)不同時間點的運營或財務(wù)數(shù)據(jù)，揭示發(fā)展變動情況，在PowerBI中廣泛應(yīng)用，支持直觀準確分析，幫助企業(yè)明智決策。帕累托分析運用80/20法則，識別關(guān)鍵因素；TopN分析則直接提取數(shù)據(jù)排名前幾的項，兩者結(jié)合使用，能為企業(yè)決策提供有力數(shù)據(jù)支持。結(jié)構(gòu)分析法通過比較同一期間內(nèi)不同項目或組成部分的數(shù)據(jù)，揭示各項目在公司或經(jīng)濟系統(tǒng)中的意義和地位，為用戶深入了解數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)提供科學(xué)依據(jù)。通過兩個指標將數(shù)據(jù)劃分為四個區(qū)域，幫助用戶快速識別數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息和趨勢，在零售、金融、制造等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，為決策提供高效數(shù)據(jù)分析支持。帕累托分析和TopN結(jié)構(gòu)分析法四象限分析11.4.3分析方法及技術(shù)原理PowerBI中的水平分析法是一種深度挖掘數(shù)據(jù)變化趨勢與差異的重要工具，它通過對企業(yè)當(dāng)前運營狀況與前期或歷史某一時期的數(shù)據(jù)進行橫向?qū)Ρ?，從而揭示出企業(yè)各項經(jīng)營業(yè)績或財務(wù)狀況的發(fā)展變動情況。水平分析法的核心在于對比，它通過對不同時間點或不同周期的數(shù)據(jù)進行對比分析，來揭示數(shù)據(jù)的變化趨勢和規(guī)律。在PowerBI中，這種對比可以是絕對的，如直接比較兩個時期的數(shù)值大?。灰部梢允窍鄬Φ?，如計算增長率、變化率等百分比指標，以更直觀地展示數(shù)據(jù)的變化幅度，水平分析的可視化示例如圖11-6所示。水平分析法11.4.3分析方法及技術(shù)原理水平分析法圖11-6銷售收入及銷售數(shù)量變化圖11.4.3分析方法及技術(shù)原理PowerBI中的水平分析實現(xiàn)數(shù)據(jù)準備首先，需要收集和整理不同時間點或周期的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。這些數(shù)據(jù)可以來自企業(yè)的財務(wù)報表、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫等。在PowerBI中，利用DAX（DataAnalysisExpressions）等函數(shù)對數(shù)據(jù)進行建模，創(chuàng)建度量值和計算列。這些度量值和計算列將用于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和可視化。通過PowerBI的圖表和可視化工具，將不同時間點或周期的數(shù)據(jù)進行對比展示。常用的圖表類型包括折線圖、柱狀圖、餅圖等。這些圖表可以直觀地展示數(shù)據(jù)的變化趨勢和差異。根據(jù)可視化圖表展示的數(shù)據(jù)變化，進行深入的分析和解讀。識別出數(shù)據(jù)變化的原因、趨勢和規(guī)律，為企業(yè)的決策提供有力的支持。數(shù)據(jù)建模數(shù)據(jù)可視化分析解讀11.4.3分析方法及技術(shù)原理PowerBI中的水平分析實現(xiàn)在水平分析法的應(yīng)用過程中，還需要注意以下幾點：數(shù)據(jù)對比的基準要一致：在對比不同時間點或周期的數(shù)據(jù)時，需要確保對比的基準是一致的，如相同的計算口徑、相同的統(tǒng)計方法等，以避免因基準不一致而導(dǎo)致的誤差。數(shù)據(jù)的時效性：在進行分析時，需要關(guān)注數(shù)據(jù)的時效性，確保所使用的數(shù)據(jù)是最新的，以反映企業(yè)的最新運營狀況。數(shù)據(jù)的解讀與分析：在可視化報告展示數(shù)據(jù)變化的基礎(chǔ)上，還需要進行深入的分析和解讀，識別出數(shù)據(jù)變化的原因、趨勢和規(guī)律，為企業(yè)的決策提供科學(xué)依據(jù)。11.4.3分析方法及技術(shù)原理帕累托分析和TopN在PowerBI中，帕累托分析和TopN分析是兩種常用的數(shù)據(jù)分析方法，它們能夠幫助用戶識別出數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息和重要趨勢，從而做出更加明智的決策。下面將分別介紹這兩種分析方法及其在PowerBI中的應(yīng)用。11.4.3分析方法及技術(shù)原理帕累托分析帕累托分析，也稱為80/20法則或關(guān)鍵少數(shù)法則，它指出在多數(shù)情況下，大約80%的結(jié)果往往來自于20%的原因或關(guān)鍵因素。這種方法的核心思想是通過分類、排序和分析數(shù)據(jù)，找出那些對整體結(jié)果貢獻最大的關(guān)鍵因素。在PowerBI中，帕累托分析通常用于識別最重要的客戶、產(chǎn)品或市場渠道等，以便優(yōu)化銷售策略和資源分配。實現(xiàn)帕累托分析時，用戶需要先將數(shù)據(jù)進行分類和排序，然后計算每個類別的累計占比，并繪制出帕累托圖。在PowerBI中，這可以通過使用DAX函數(shù)和可視化圖表來完成。通過帕累托圖，用戶可以直觀地看到哪些因素對整體結(jié)果貢獻最大，以及它們的累計占比情況。11.4.3分析方法及技術(shù)原理TopN分析TopN分析則是一種更為直接的數(shù)據(jù)分析方法，它用于提取數(shù)據(jù)集中排名前幾的項，以便用戶能夠快速關(guān)注到最重要的信息。在PowerBI中，TopN分析通常用于識別銷售額最高的產(chǎn)品、訪問量最大的網(wǎng)頁等。實現(xiàn)TopN分析時，用戶可以使用PowerBI中的TOPN函數(shù)。該函數(shù)允許用戶指定要提取的項的數(shù)量（N值），以及排序的依據(jù)（如銷售額、訪問量等）。然后，PowerBI會根據(jù)指定的排序依據(jù)對數(shù)據(jù)進行排序，并提取出排名前幾的項。除了TOPN函數(shù)外，用戶還可以結(jié)合其他函數(shù)和可視化圖表來增強TopN分析的效果。例如，可以使用RANKX函數(shù)對數(shù)據(jù)進行排名，并使用條形圖或柱狀圖展示排名結(jié)果。這樣，用戶可以更加直觀地看到哪些項排名最前，以及它們的數(shù)值大小。11.4.3分析方法及技術(shù)原理結(jié)構(gòu)分析法原理結(jié)構(gòu)分析法，又稱縱向分析法，PowerBI結(jié)構(gòu)分析法是一種強大的數(shù)據(jù)分析工具，它通過對同一期間內(nèi)不同項目或組成部分的數(shù)據(jù)進行比較與分析，來揭示各項目在公司或經(jīng)濟系統(tǒng)中的意義和地位。這種方法能夠幫助用戶深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和關(guān)系，為企業(yè)的決策提供科學(xué)依據(jù)。其基本原理是將總體劃分為若干組成部分，然后計算各組占總體指標的比重或比率，用以反映總體內(nèi)部構(gòu)成狀況。這種分析方法強調(diào)對事物內(nèi)部結(jié)構(gòu)的深入剖析，通過比較不同組成部分的占比，揭示出各部分在總體中的地位和作用。11.4.3分析方法及技術(shù)原理PowerBI中的結(jié)構(gòu)分析實現(xiàn)數(shù)據(jù)準備首先，用戶需要收集并整理相關(guān)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。這些數(shù)據(jù)可以來自企業(yè)的財務(wù)報表、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫等。在PowerBI中，用戶可以利用DAX函數(shù)對數(shù)據(jù)進行建模，計算各組占總體的比重或比率。例如，可以使用SUM函數(shù)計算各組的總量，然后使用DIVIDE函數(shù)計算各組占總體的比重。PowerBI提供了豐富的可視化圖表類型，如餅圖、環(huán)形圖、瀑布圖、樹狀圖等，這些圖表能夠直觀地展示各組數(shù)據(jù)的占比情況。用戶可以根據(jù)實際需求選擇合適的圖表類型進行展示。在可視化展示的基礎(chǔ)上，用戶還可以進行更深入的分析。例如，可以對比不同時間點的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，觀察各部分占比的變化趨勢；還可以結(jié)合其他維度（如地區(qū)、產(chǎn)品類別等）進行交叉分析，揭示更多隱藏的信息。數(shù)據(jù)建?？梢暬故旧钊敕治?1.4.3分析方法及技術(shù)原理四象限分析及原理PowerBI四象限分析是一種直觀且高效的數(shù)據(jù)分析方法，它通過將數(shù)據(jù)劃分為四個象限，幫助用戶快速識別數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息和趨勢。這種方法在多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如零售、金融、制造等。四象限分析是通過兩個指標（通常是橫軸和縱軸所代表的指標）將數(shù)據(jù)劃分為四個區(qū)域，每個區(qū)域代表一種特定的數(shù)據(jù)類型或狀態(tài)。這四個象限通常根據(jù)指標的大小或優(yōu)劣進行劃分，如高達成高增長、低達成高增長、高達成低增長和低達成低增長等。11.4.3分析方法及技術(shù)原理PowerBI中的四象限分析實現(xiàn)數(shù)據(jù)準備收集并整理需要分析的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。根據(jù)分析目的選擇兩個關(guān)鍵指標作為橫軸和縱軸。例如，在零售分析中，可以選擇業(yè)績增長率和業(yè)績達成率作為指標。在PowerBI中，首先繪制一個散點圖，將選定的兩個指標分別作為橫軸和縱軸。在散點圖中添加兩條分割線（一條水平線和一條垂直線），將圖表劃分為四個象限。這兩條線的位置可以根據(jù)數(shù)據(jù)平均值、中位值或目標值來確定。選擇指標繪制散點圖添加分割線數(shù)據(jù)著色為了更直觀地展示不同象限的數(shù)據(jù)，可以為每個象限的數(shù)據(jù)點設(shè)置不同的顏色。11.4.3分析方法及技術(shù)原理四象限分析的應(yīng)用場景

零售分析通過業(yè)績增長率和業(yè)績達成率將店鋪劃分為雙優(yōu)店鋪、重點關(guān)照對象以及銷售目標過于樂觀的店鋪等，為下一步的行動計劃提供指導(dǎo)。會員分析通過分析新會員數(shù)量占比和預(yù)流失會員數(shù)量占比，識別會員管理較好的城市或區(qū)域，以及需要重點關(guān)注的區(qū)域。產(chǎn)品分析根據(jù)產(chǎn)品的市場占有率和銷售額增長率，將產(chǎn)品劃分為明星類產(chǎn)品、金牛類產(chǎn)品、問題類產(chǎn)品和瘦狗類產(chǎn)品，采取不同的市場策略。11.4.4數(shù)據(jù)標準化處理數(shù)據(jù)標準化處理的定義數(shù)據(jù)標準化處理是數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，統(tǒng)一處理不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，提高可比較性和可操作性，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。圖11-8數(shù)據(jù)標準化前11.4.4數(shù)據(jù)標準化處理數(shù)據(jù)標準化處理的定義數(shù)據(jù)標準化處理是數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，統(tǒng)一處理不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，提高可比較性和可操作性，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。圖11-9數(shù)據(jù)標準化后11.4.4數(shù)據(jù)標準化處理數(shù)據(jù)標準化處理的重要性提高數(shù)據(jù)質(zhì)量通過數(shù)據(jù)標準化處理，可以發(fā)現(xiàn)和修正數(shù)據(jù)中的錯誤、歧義和缺失等問題，從而提高數(shù)據(jù)的準確性、完整性和一致性。優(yōu)化數(shù)據(jù)分析效果標準化處理能夠減少數(shù)據(jù)分析中的噪聲、干擾和偏差等因素，提高數(shù)據(jù)分析的準確性、穩(wěn)定性和可靠性。提升數(shù)據(jù)應(yīng)用效率通過標準化處理，可以減少數(shù)據(jù)處理、分析和應(yīng)用中的冗余、重復(fù)和無效工作量，提高數(shù)據(jù)應(yīng)用的效率、成本和效益。增強數(shù)據(jù)可比性標準化處理能夠?qū)⒉煌瑏碓础⒏袷胶鸵?guī)格的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一處理，使其具有可比較性，便于進行數(shù)據(jù)比較、對比和綜合分析。11.4.4數(shù)據(jù)標準化處理PowerBI數(shù)據(jù)標準化處理的實施步驟數(shù)據(jù)收集與整合首先，需要從多個數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，并進行整合。在整合過程中，需要關(guān)注數(shù)據(jù)的來源、格式和質(zhì)量等方面，確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性。數(shù)據(jù)清洗使用PowerQuery編輯器進行數(shù)據(jù)清洗，包括去重、處理缺失值、異常值和離群點等操作；如轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型、合并列、替換值等。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與標準化在PowerBI中，數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換和標準化，如數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)格式的調(diào)整、數(shù)據(jù)歸一化和標準化等操作，以支持分析需求。統(tǒng)一命名規(guī)范不同的數(shù)據(jù)源可能會采用不同的命名規(guī)范，對數(shù)據(jù)的整合和分析造成困難；對數(shù)據(jù)統(tǒng)一命名規(guī)范的調(diào)整，以確保數(shù)據(jù)的整合。規(guī)范化表結(jié)構(gòu)PowerBI中，數(shù)據(jù)的表結(jié)構(gòu)需要按照一定的規(guī)范進行設(shè)計；這包括字段命名、數(shù)據(jù)類型、字段順序等方面的規(guī)范化。11.4.4數(shù)據(jù)標準化處理PowerBI數(shù)據(jù)標準化處理的影響PowerBI數(shù)據(jù)標處對企業(yè)決策的影響PowerBI數(shù)據(jù)標準化處理支持業(yè)務(wù)決策和戰(zhàn)略規(guī)劃，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量減少誤差，提高業(yè)務(wù)用戶對數(shù)據(jù)的理解和利用效率。通過實施標準化處理，可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，優(yōu)化數(shù)據(jù)分析效果，并為企業(yè)決策提供有力支持。在實際應(yīng)用中，企業(yè)需要結(jié)合自身的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點，制定合適的標準化處理策略，并不斷優(yōu)化和完善處理流程，以更好地發(fā)揮PowerBI在數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)勢。11.4.5可視化設(shè)計數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的建立在對進行數(shù)據(jù)標準化處理后，將數(shù)據(jù)進行應(yīng)用，此時BI會根據(jù)每張表的相同字段自動建立數(shù)據(jù)間的血緣關(guān)系，它不僅確保了數(shù)據(jù)的可追溯性和透明度，讓報表的每一個數(shù)據(jù)點都有據(jù)可查，還提高了數(shù)據(jù)分析和報表生成的準確性。通過建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系，企業(yè)能更有效地管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，及時發(fā)現(xiàn)并解決數(shù)據(jù)問題，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程。在本環(huán)節(jié)，可以通過數(shù)據(jù)之間的血緣關(guān)系進行可視化設(shè)計并層層下鉆，直至剖析出導(dǎo)致毛利或利潤下降上升的最根本原因，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的建立如圖11-10所示。11.4.5可視化設(shè)計數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的建立圖11-10數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的建立11.4.5可視化設(shè)計BI可視化設(shè)計的重要性PowerBI可視化設(shè)計提升數(shù)據(jù)可讀性，增強洞察力，促進團隊溝通協(xié)作，提升品牌價值因此，數(shù)據(jù)可視化成為了一種有效的溝通手段，它能夠?qū)⒖菰锏臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生動的圖像，增強用戶的感知和認知能力。在BI領(lǐng)域，可視化設(shè)計更是不可或缺，它能夠幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)潛在趨勢，并據(jù)此做出明智的決策。11.4.5可視化設(shè)計BI可視化設(shè)計的關(guān)鍵因素0102數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)是可視化設(shè)計的基石，其質(zhì)量直接影響到最終的分析結(jié)果；在PowerBI可視化設(shè)計之前，必須確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性和一致性。圖表類型的選擇PowerBI支持多種圖表類型，需根據(jù)數(shù)據(jù)特性和分析目標選擇，如時間序列數(shù)據(jù)用折線圖，分類數(shù)據(jù)用柱狀圖或餅圖，高級圖表展示復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系。視覺設(shè)計視覺設(shè)計是PowerBI可視化設(shè)計的重要組成部分；它包括顏色搭配、字體選擇、布局排版等方面；注重色彩和諧與對比、字體可讀性和大小搭配、布局清晰與簡潔。交互性交互性是PowerBI可視化設(shè)計的特性；通過添加交互式過濾器、切片器、下鉆功能等，用戶可以更深入地探索數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏的關(guān)聯(lián)和趨勢。性能優(yōu)化性能優(yōu)化是PowerBI可視化設(shè)計的重要因素；需關(guān)注性能優(yōu)化措施，如數(shù)據(jù)緩存、異步加載等，以確保用戶能夠流暢地瀏覽和分析數(shù)據(jù)。03040505管理會計報告自動化生成11.5.1實訓(xùn)任務(wù)要求與特點11.5.2

數(shù)據(jù)庫連接11.5.3執(zhí)行SQL語句11.5.4表格與文字的自動填充學(xué)習(xí)目標通過本節(jié)的學(xué)習(xí)，將掌握數(shù)據(jù)庫連接方法掌握管報模板的核心內(nèi)容掌握表格與文字的自動填充11.5.1實訓(xùn)任務(wù)要求與特點任務(wù)特點本次任務(wù)的內(nèi)容是基于python技術(shù)為LH集團實現(xiàn)管理會計報告的自動化生成，LH公司是中國知名的食用油及調(diào)味品生產(chǎn)企業(yè)，以“LH”品牌享譽全國。隨著公司業(yè)務(wù)規(guī)模的不斷擴大，財務(wù)部門需要處理的數(shù)據(jù)量逐漸增加。依靠傳統(tǒng)的手工報告生成方式已難以滿足管理層的及時決策需求。因此，需要通過自動化實現(xiàn)管理會計報告生成，達到快速、準確獲取財務(wù)數(shù)據(jù)的目的，減少手工操作中的誤差，提升數(shù)據(jù)的實時性。LH集團目前已經(jīng)廣泛使用了SQL數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)處理工具，存儲了大量的財務(wù)數(shù)據(jù)，包括費用、利潤、銷售渠道、銷售品類等。我們可以通過SQL對這些海量數(shù)據(jù)作出基礎(chǔ)分析和處理，這也為python實現(xiàn)自動抓取數(shù)據(jù)從而實現(xiàn)管理會計報告的自動生成奠定了基礎(chǔ)。在第二節(jié)模板設(shè)計和第三節(jié)取數(shù)邏輯基礎(chǔ)上，本節(jié)實現(xiàn)對渠道分析需求的管理會計報告的自動化生成，包括表格數(shù)據(jù)的自動填充及文字分析部分的自動生成。11.5.2數(shù)據(jù)庫連接數(shù)據(jù)庫的使用數(shù)據(jù)庫是目前大多數(shù)企業(yè)常見的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，常見的有SQLserver，MySQL等；在python中有多種方法可以連接數(shù)據(jù)庫，常用的數(shù)據(jù)庫連接方式如pyodbc、pymssql庫等。下面以使用pyodbc模塊為例，介紹如何使用python連接SQLServer。安裝pyodbc在使用pyodbc之前，確保已安裝該模塊；不同的python軟件安裝方法可能有所不同，以Anaconda為例，打開Anacondaprompt，輸入pipinstallpyodbc，點擊回車運行。檢查ODBC驅(qū)動Pyodbc依賴操作系統(tǒng)提供的ODBC驅(qū)動程序，需要確保系統(tǒng)上已安裝SQLServer的適配驅(qū)動程序；在python中輸入代碼可以查看目前安裝的驅(qū)動。11.5.2數(shù)據(jù)庫連接數(shù)據(jù)庫的使用圖11-13安裝pyodbc模塊11.5.2數(shù)據(jù)庫連接數(shù)據(jù)庫的使用圖11-14查看驅(qū)動程序11.5.2數(shù)據(jù)庫連接數(shù)據(jù)庫的使用在安裝好Pyodbc模塊，檢查適用驅(qū)動程序后，編寫代碼前，還需要確定1.數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的地址或名稱（Server），例如localhost或IP地址；2.數(shù)據(jù)庫名稱（Database），例如：管報；3.ODBC驅(qū)動程序名稱（Driver），通常為ODBCDriver17forSQLServer。使用pyodbc.connect()方法傳遞連接字符串來連接數(shù)據(jù)庫，基本語法為：conn=pyodbc.connect("Driver={ODBCDriver17forSQLServer};""Server=localhost;