报表数据分析思路？

一、报表数据分析思路？

1. 报表数据分析的思路是需要先了解数据来源、数据类型、数据量等基本信息，然后进行数据清洗和处理，接着进行数据可视化和分析，最后得出结论。2. 数据清洗和处理是为了保证数据的准确性和一致性，避免数据分析时出现错误。数据可视化和分析可以帮助我们更直观地了解数据的特点和规律，从而得出结论。3. 在进行报表数据分析时，还需要注意数据的可靠性和有效性，以及分析结果的可性和可操作性。同时，也需要不断学习和更新数据分析技能，以提高分析效率和准确性。

二、bi报表分析哪些数据？

BI报表分析可以涵盖以下数据：

财务数据：包括财务报表，如资产负债表、利润表、现金流量表等，以及与收入、成本、利润、现金流等相关的详细数据。

销售数据：包括销售量、销售额、客户信息、销售渠道、营销活动等数据。

库存数据：包括商品库存、库存地点、库存量、库存周转率等数据。

采购数据：包括供应商信息、采购订单、采购量、采购成本等数据。

人力资源数据：包括员工信息、工资、福利、人员变动等数据。

生产数据：包括生产计划、生产进度、生产成本、产品质量等数据。

客户数据：包括客户信息、购买历史、客户满意度等数据。

行业数据：包括行业趋势、市场竞争、市场规模等数据。

政策数据：包括政府政策、法规变化等数据。

这些数据可以通过BI工具进行深度挖掘和分析，帮助企业更好地了解业务状况，发现问题并进行决策。

三、销售报表分析哪些数据？

以电商零售企业为例。主流的销售额、订单量、完成率、增长率、重点商品的销售占比、各平台销售占比。更多的也可以跟踪利润、成交率（转化率）、人均产出等。

基本业绩分析：

建设销售分析体系，以渠道组织、商品体系实时监控、统计销售业绩。

指标追踪：

根据数据间逻辑，从汇总数据的异常，从时间、品牌系列、地区纬度进行钻取识别问题。

商品价值分析：

根据商品的销量、利润等指标分析商品价值

价格带分析：

分析价格带利润、价格带销量。

四、财务报表数据分析？

财务报表数据的分析主要是以财务报表为基础，通过对企业的财务报表数据的分析，就企业的盈利能力、资产使用效率等方面来客观、全面、准确地诊断企业的财务状况，从而对企业未来发展形势和企业经营管理提供有力的参考。

五、怎样分析年度报表和季度报表？

正常的讲，是不可能实现的。 年度数据就是年度数据，无法转化成季度数据，统计年鉴的数据也是以年做为单位的，如果你真是做数据分析，用经验判断和专家分析法是不合适的，这是个严肃的问题，所给的条件是无法体现真实的季度时间序列，因此不存在所谓的转化。

建议还是从统计直报和住建系统想想办法，可通过介绍信方式，查直接数据为好，不然以此数据为基础进行的后续预测是没有可信度的。

六、excel报表分析是不是大数据分析？

不是，Excel报表分析和大数据分析是两个不同的概念。Excel报表分析通常指的是对已有数据进行整理、汇总和图表展示，适用于中小规模数据分析和简单的数据可视化。

而大数据分析则是指通过利用大规模、复杂的数据集，运用各种技术和工具进行深度分析，挖掘数据潜在的价值和洞察，用于商业决策、市场预测、产品优化等方面。Excel报表分析可以作为大数据分析的一部分，但并不等同于大数据分析。

七、财务报表怎样分析？

财务报表分析是通过对财务报表中的数据进行比较、计算和解释，以评估企业的财务状况和经营绩效。

分析方法包括水平分析、垂直分析和比率分析。

水平分析比较同一项目在不同期间的变化情况，垂直分析比较不同项目在同一期间的比例关系，比率分析通过计算财务指标如盈利能力、偿债能力和运营效率等来评估企业的财务状况。

此外，还可以进行趋势分析、对比分析和行业比较等方法来深入理解企业的财务状况和经营绩效，为决策提供依据。

八、商务分析专业能做大数据吗？

能

商务数据分析与应用专业以培养电子商务领域的技能型人才为主，而大数据专业的教育目标是培养大数据相关领域的各类人才（含专科教育），从课程设置来看，大数据专业涵盖的内容更多一些，涉及到数据的采集、整理、存储、分析、呈现等内容，而商务数据分析与应用专业则以数据分析和呈现为主。

从就业岗位来看，大数据专业的毕业生可以从事大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位，而商务数据分析与应用专业的毕业生往往会集中在数据分析岗位（电子商务运营等），所以从就业岗位的适应性来看，大数据专业更具优势一些。

选择大数据的专业可以到CDA进行详细的了解。CDA（Certified Data Analyst），即“CDA 数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证， 旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。

九、php做大数据分析

PHP在大数据分析中的应用

随着互联网和信息技术的发展，大数据分析在各行各业中变得越来越重要。大数据分析可以帮助企业从海量数据中挖掘出有用的信息和价值，为决策提供有力支持。而PHP作为一种流行的服务器端脚本语言，也在大数据分析领域发挥着重要作用。

PHP作为一种开源、易学易用的脚本语言，广泛应用于Web开发领域。但是，随着大数据分析的兴起，越来越多的开发者开始意识到PHP在处理大数据时的潜力。作为一种灵活性高、可扩展性强的语言，PHP可以与各种大数据工具和框架结合，为企业提供高效的数据分析解决方案。

在使用PHP进行大数据分析时，开发者可以利用各种第三方库和扩展来简化开发过程。例如，可以使用PHP-ML这样的机器学习库来实现数据挖掘和预测分析。通过结合PHP做大数据分析的相关工具和库，开发者可以更加便捷地处理大数据并应用于实际业务中。

除了第三方库和扩展，PHP本身也提供了丰富的特性和功能，适合用于大数据分析。例如，PHP的多线程支持可以帮助开发者并行处理大量数据，提高数据处理的效率。此外，PHP对各种数据格式的处理能力也使其成为处理大数据的良好选择。

另外，PHP作为一种动态语言，具有灵活性和易用性，使开发者能够快速实现各种数据处理功能。无论是数据清洗、数据转换还是数据分析，开发者都可以借助PHP轻松完成，为企业提供准确可靠的大数据分析结果。

总的来说，PHP做大数据分析具有许多优势。作为一种流行的脚本语言，PHP在大数据分析领域发展迅速，为企业提供了丰富的工具和解决方案。随着大数据技术的不断成熟和发展，相信PHP在大数据分析中的应用将会越来越广泛，为企业带来更多商业价值。

十、做大数据分析应该如何选电脑？

选电脑之前，先理清楚自己拿这个电脑做什么。

基于题主的问法，冒昧地猜测：题主是正准备入行，以学习为主吧。

如果是学习的成分大于工程实践。从电脑使用上来说，一般用于两个目的：大数据平台（大数据存储、处理），和数据分析方法（建模、编程、可视化等）。

一、大数据平台。基本上围绕 Hadoop 生态，一系列工具。学习他们，先从单机开始，一个一个地部署、配置、测试，然后通过程序或工具对数据进行操作（添加/插入，更新，查找，Map/reduce 等等）。坦率地说，对机器要求并不高，但是最好是基于 Linux 操作系统之上。

然后，配置多个虚拟机，学习部署和配置分布式条件下的大数据平台。你会很有成就感的。这样的话，对于机器的配置要求就要高一些，建议不要低于32 GB 内存。

二、数据分析方法。根据题主的发展目标，有不同层次的学习。比如，工具类，QlikView, Tableau等；或者，学习基于 Python, R 等语言的编程。但是不管哪一种，在学习阶段，对电脑的要求都不是必须很高，普通的就可以了。

如果，你想要更多地用于深度学习，那么对计算性能要求就要高一些，GPU 的配置是必须的，最好高一些（用金钱换时间），这个有点贵哦。否则，调整一次参数，你得等很长时间。

说实在的，一个人想要在短时间内同时把两方面的知识学精，是有相当难度的。

简单总结一下，如果是学习为主的话，大数据平台要求内存高一点，万元电脑足矣；如果深度学习的话，GPU 的配置高一点，一万元勉强吧。如果鱼和熊掌兼得，一万元难啊。

如果是工程实践的话，建议大数据平台租用云平台，按使用收费；数据分析用一台内存和GPU高一点的工作站，一万元够呛。