任务一 财务数据分析看板

任务描述

迪必公司是一家跨地区、综合性的大型商业集团，主要从事百货、超市和电器零售连锁经营。为了完善内部控制和加强资源配置水平，公司每年都会使用BI分析工具进行存货分析，以确认存货波动情况。存货项目分析是对企业存货的相关数据进行分析和可视化，以便更好地了解企业在特定时期内存货的情况。分析内容通常包括存货余额波动情况、周转率等方面的内容，旨在帮助企业管理者更好地控制存货成本、提高存货周转效率，从而优化企业的经营状况和盈利能力。然而，近年来公司在存货管理方面面临一些挑战，包括存货周转率低、库存积压以及存货损失等问题。为了更好地解决这些问题，公司决定通过BI分析看板深入分析存货数据，找出问题根源，并制定相应的改进措施。

为了深入了解和有效处理财务数据分析看板，需关注以下几个关键问题：

• 什么是BI，它在企业管理决策中起到什么作用？

• 常见的BI工具有哪些，它们各自的特点是什么？

• 在使用BI工具进行数据分析时，如何选择合适的数据源？

• 数据处理过程中，字段、维度字段和度量字段分别是什么，它们在数据分析中起到什么作用？

在进行财务数据分析看板的构建过程中，首先需要了解BI（商业智能）的基本概念及其在企业管理决策中的作用。常见的BI工具如Power BI和Tableau各有其特点，选择合适的工具和数据源是数据分析的基础。数据处理过程中，字段、维度字段和度量字段是构建数据分析的基本元素，而数据集连接则是实现数据整合和深入分析的关键。筛选器功能则帮助用户根据特定条件对数据进行过滤和分析，从而聚焦于关键数据。了解这些基本概念和操作方法，将有助于更好地利用BI工具进行存货数据分析，找出问题根源，并制定相应的改进措施。

知识准备

假如我们是财务数据分析师，当面对大量的数据，却不知道如何从中提取有用的信息；在制定商业决策时，感到缺乏足够的依据和支持；我们希望能够更好地理解市场需求、客户行为和产品性能，以便优化业务流程、降低成本、提高效率。

这些问题，正是BI（商业智能）所能解决的。BI不仅仅是一个技术名词，它是一整套理论、方法和技术的总称，旨在将企业内部和外部的各类数据整合、分析、转化为有价值的信息和知识，为企业管理决策提供科学依据和支持。无数企业通过BI工具实现了从数据到决策的飞跃。无论是通过数据仓库和数据挖掘，还是通过OLAP多维分析和数据可视化，BI都在帮助企业深入了解市场趋势、优化业务流程、增强核心竞争力。

市面上有许多优秀的BI工具，例如Power BI和Tableau。Power BI与Microsoft生态系统紧密集成，可以直接连接到各种Microsoft产品和服务，极大地方便了数据的获取和处理。而Tableau则以其强大的数据可视化功能和跨平台支持，成为许多财务数据分析师的首选。

接下来，我们将深入探讨BI的各个方面，了解如何利用这些工具和技术，为企业带来实实在在的价值。

BI

BI（Business Intelligence），也称商业智能，是一种利用数据分析技术和工具，将企业内部和外部的各类数据整合、分析、转化为有价值的信息和知识，为企业管理决策提供科学依据和支持的一套理论、方法和技术的总称。通过BI工具，企业可以更加深入地了解市场需求、客户行为、产品性能等方面的信息，以便更好地制定战略、预测市场趋势、优化业务流程、降低成本、提高效率、增强核心竞争力。BI涵盖了数据仓库和数据挖掘、OLAP多维分析、数据可视化、智能报表、预测建模等多个方面的技术和应用。

市面上常见的BI工具有Power BI、Tableau等。Power BI最大的特点是与Microsoft生态软件紧密集成，可以直接连接到各种Microsoft产品和服务。Tableau则是支持多平台，Windows、Linux 或 Mac OS均可以使用，在本地或云端部署。Tableau将数据可视化作为工具的核心，提供了丰富多样的图表和可视化选项。用户可以通过简单的拖放操作创建交互式图表，并进行深入的数据探索和分析。

在了解了BI工具的定义、功能和应用之后，下一步就是深入探讨这些工具赖以生存的基础——数据源。数据源是BI工具进行数据分析和可视化的起点，选择合适的数据源不仅能够确保数据的准确性和完整性，还能直接影响到分析结果的质量和决策的科学性。因此，理解数据源的类型及其在BI工具中的作用，对于有效利用BI工具进行财务数据分析至关重要。接下来，我们将详细介绍数据源的相关概念和在实际应用中的重要性。

数据源

数据源是指存储或提供数据的来源，在使用BI工具进行数据分析过程中，通过选择合适的数据源，我们可以获取所需的数据并进行分析、报告和可视化等操作，从而得出有价值的洞察和决策。以常见的商业BI工具Power BI为例，可接入的数据源有很多种，例如在线服务（Salesforce、Dynamics 365等）、数据库（SQL Server、Access等）、本地文件（Excel、JSON等）。

在使用BI工具进行数据分析和可视化时，选择合适的数据源至关重要，因为数据源的质量和完整性直接影响到最终的分析结果。

在选择了合适的数据源之后，接下来的重要步骤就是对这些数据进行处理和准备。数据处理是财务数据分析的核心环节，它不仅决定了数据的准确性和可用性，还直接影响到后续的分析和可视化效果。通过理解和操作字段、维度字段、度量字段以及数据集连接等专业术语和技术，我们可以更好地组织和分析数据，从而揭示数据背后的趋势和关联关系。这一过程是从数据源到最终分析结果的关键桥梁。

数据处理

在进行财务数据分析的过程中，数据处理是关键，在使用BI工具进行数据处理之前，需要先理解以下几个专业术语。

1.字段是指数据集中的一个列或属性，它代表了特定类型的数据。字段通常用于存储和描述数据的不同方面，例如姓名、年龄、性别、金额等。字段是构建数据分析的基本元素之一，数据处理实质就是通过对字段进行操作和分析，以揭示数据背后的趋势和关联关系。

2.维度字段是指一个数据集合中的分类变量或属性，例如时间、地理位置、产品类别、客户类型等。维度通常用于对数据进行切片和分组，以便更好地了解数据的不同方面。在数据透视表或可视化图表中，维度通常作为行或列的标签出现，用于对数据进行分组和聚合。

3.度量字段是指一个数据集合中的数量变量或指标，例如销售金额、变动金额、订单数量等。度量通常用于计算和比较不同数据集合之间的数值差异，并衡量业务绩效和目标达成情况。在数据透视表或可视化图表中，度量通常作为值或汇总统计信息出现，用于显示数据的具体数值和趋势。

4.数据集连接是指将不同来源、不同格式、不同结构的数据集进行组合、关联、合并等操作，以实现对数据的深入分析和挖掘。数据集连接方式通常有以下几种：

• 左连接（Left Join）：左连接返回左边表（A表）中所有符合条件的记录，并且返回右边表（B表）中与左表相关联的记录。如果右表中没有匹配的记录，则返回NULL值。左连接通常以左表为基础，保留左表中的所有记录。

• 右连接（Right Join）：右连接与左连接相反，它返回右边表（B表）中所有符合条件的记录，并且返回左边表（A表）中与右表相关联的记录。如果左表中没有匹配的记录，则返回NULL值。右连接通常以右表为基础，保留右表中的所有记录。

• 内连接（Inner Join）：内连接返回两个表中符合条件的记录，即返回两个表中都存在的记录。内连接只返回符合连接条件的记录，如果某个表中的记录在另一个表中没有匹配的记录，则不会返回。

• 全连接（Full Join）：全连接是左连接和右连接的结合，它返回两个表中所有符合条件的记录，并且将左表和右表中不匹配的记录也都返回。如果某个表中没有匹配的记录，则返回NULL值。

筛选器

在可视化操作过程中，经常需要使用到过滤或筛选功能，统称为筛选器。在BI工具中筛选器具有筛选和过滤数据的功能。通过筛选器，用户可以根据自己的需求和条件对数据进行过滤筛选，从而更好地分析数据。筛选器就像是数据分析中的“过滤网”，它可以帮助我们从大量数据中挑选出我们真正需要的信息。比如，你在超市购物时，只想买特定品牌的牛奶，你可以通过筛选器功能，只查看这个品牌的牛奶。这样，你就能更快地找到你需要的商品。同样，在财务数据分析中，筛选器可以帮助你根据特定的条件来过滤数据，从而更精准地进行分析。

筛选器可以基于不同的维度进行过滤筛选，比如时间、地域、产品类别等。用户可以选择特定的过滤条件，然后查看经过筛选后的数据结果。这样可以帮助用户聚焦于关键数据，并更快速地找到需要的信息。想象一下，你是一名数据分析师，负责分析公司在不同地区的销售表现。你需要知道在过去一年中，哪个地区的销售额最高。使用筛选器，你可以轻松地选择“时间”维度，设置为过去一年，然后选择“地域”维度，查看不同地区的销售数据。通过这种方式，你可以快速找到销售额最高的地区，并进一步分析其成功的原因。这种逐步筛选和分析的方法，使得复杂的数据分析变得简单明了。

在掌握了筛选器的使用方法后，我们可以更高效地处理和分析大量财务数据。筛选器的功能不仅能够帮助我们聚焦于关键数据，还能显著提高数据分析的准确性和效率。接下来，我们将通过具体的操作示例，展示如何利用BI数据分析工具对迪必公司的财务指标进行全面分析。这些示例将涵盖偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力的部分指标，帮助读者更直观地理解和应用BI工具进行财务数据分析。

演示示例

在本教材的项目三中已经通过Excel工具对迪必公司进行过偿债能力分析、营运能力分析、盈利能力分析和发展能力分析。本部分示例将通过BI数据分析工具，对迪必公司的偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力部分指标进行操作演示。

偿债能力分析（流动比率）

本部分通过BI工具去分析迪必公司的2020年至2022年的流动比率情况。

首先进行数据源处理，根据迪必公司资产负债表的信息，进行数据集的处理，如图5-1-1、5-1-2所示。

通过数据处理，得到的数据集如图5-1-3所示。

使用簇状柱形图组件，可视化展示2020年至2022年迪必公司流动比率情况，根据可视化内容，可以看出迪必公司这三年流动比率逐步降低，如图5-1-4所示。

营运能力分析（总资产周转率）

本部分通过BI工具去分析迪必公司的2020年至2022年的总资产周转率变动情况。

首先我们进行数据源处理，根据迪必公司资产负债表和利润表的信息，进行数据集的处理，如图5-1-5、5-1-6、5-1-7所示。

通过数据处理，得到的数据集如图5-1-8所示。

使用簇状柱形图组件，可视化展示2020年至2022年迪必公司总资产周转率情况，根据可视化内容，可以看出迪必公司这三年总资产周转率逐步降低，如图5-1-9所示。

盈利能力分析（营业毛利率）

本部分通过BI工具去分析迪必公司的2020年至2022年的营业毛利率变动情况。

首先进行数据源处理，根据迪必公司利润表的信息，进行数据集的处理，如图5-1-10、5-1-11、5-1-12所示。

通过数据处理，得到的数据集如图5-1-13所示。

使用簇状柱形图组件，可视化展示2020年至2022年迪必公司营业毛利率情况，根据可视化内容，可以看出迪必公司这三年营业毛利率逐步升高，如图5-1-14所示。

发展能力分析（营业收入增长率）

本部分通过BI工具去分析迪必公司的2020年至2022年的营业收入增长率变动情况。

首先进行数据源处理，根据迪必公司利润表的信息，进行数据集的处理，如图5-1-15、5-1-16所示。

通过数据处理，得到的数据集如图5-1-17所示。

使用折线图组件，可视化展示2020年至2022年迪必公司营业收入增长率情况，根据可视化内容，可以看出迪必公司这三年营业收入增长率逐步升高，如图5-1-18所示。

任务实施

任务背景

迪必公司以百货、超市和电器零售连锁经营为主业，坚持供应链整合型商业运营模式，强化品牌代理运营和城市物流配送，是一家跨地区、综合性的大型商业集团。公司为完善内部控制，加强资源配置水平，每年都会进行存货分析，以此确认存货波动情况。

2022年财务报表编制完成后，作为公司的财务数据分析员，需对近五年的存货数据相关指标进行分析，并且与竞争对手数据进行对比分析，现选择运用BI工具，对2018～2022年的存货相关数据进行计算、分析和评价。

任务要求

1.分析近五年迪必公司存货期末余额波动情况，以及存货余额占总资产比重的变化情况，并进行可视化展示；

2.分析近五年迪必公司的存货周转率变化情况，并进行可视化展示；

3.分析近五年迪必公司存货周转率与竞争对手均值的差异，并进行可视化展示。

任务分析

由于需要使用BI工具对存货数据进行分析，首先需要对数据源表单进行数据处理，提取迪必公司和竞争对手的相关存货数据，然后计算存货相关指标，并进行可视化展示。

任务操作

任务操作1：利用BI工具，根据已有数据集，计算近五年迪必公司存货期末余额及占总资产比重的变化情况，处理数据集时命名为“迪必公司存货占总资产比重”，其中，新建字段命名为“存货占总资产比重；”选择“簇状柱形图”组件；将结果进行可视化展示，分别命名为“迪必公司存货期末余额变化情况”和“迪必公司存货占比变化情况”，可视化效果如图5-1-19、图5-1-20所示。

任务操作2：利用BI工具，根据已有数据集，计算近五年迪必公司的存货周转率变化情况，处理后的数据集命名为“迪必公司存货周转率”，其中，新建字段命名为“存货周转率”；选择“折线图”组件，将结果可视化展示，并命名为“迪必公司存货周转率情况”，可视化效果如图5-1-21所示。

任务操作3：利用BI工具，根据已有数据集，计算十家竞争对手公司的存货周转率，进而计算近五年迪必公司存货周转率与竞争对手均值的差异，处理数据集时命名为“存货周转率与竞争对手差异”，其中，新建字段命名为“与竞争对手差异”；选择“折线图”组件，将结果进行可视化展示，并命名为“迪必公司存货周转率与竞争对手差异”，可视化效果如图5-1-22所示。

任务拓展

1.BI工具的加入为财务岗位的工作带来了哪些革新？

2.Excel、ERP、BI工具在财务工作中的应用有哪些差异？