财务数据分析图表,如何解决金融控股公司财务比率过高的问题
财务比率法是一种用于揭示企业的财务结构、经营状况、发展趋势等内在情况的方法，是分析财务报表最基础、最常用、最有价值的分析工具，是每一位信贷员都必须学习掌握的方法，是帮助我们掌握企业财务状况的必备手段，为此每一位信贷员都要学会财务比率分析法！
财务数据分析图表，如何解决金融控股公司财务比率过高的问题？
财务比率法是一种用于揭示企业的财务结构、经营状况、发展趋势等内在情况的方法，是分析财务报表最基础、最常用、最有价值的分析工具，是每一位信贷员都必须学习掌握的方法，是帮助我们掌握企业财务状况的必备手段，为此每一位信贷员都要学会财务比率分析法！
今天，就来给大家说说，我们在给企业做信贷调查分析时会用到的财务比率分析法之，以及它所包含的内容、注意事项。
在实际的业务中，帮助我们来分析企业的财务状况的比率是由四方面构成的：盈利能力比率、流动比率、杠杆比率、劳动能力比率。
在实际的工作中，各个项目之间虽是孤立的，但我们却不能够孤立地看待这些比率所得出的结果，应该根据结果，再集合行业水平、企业经营状况、经营环境，综合地去分析财务状况。
如果我们仅仅是通过这些冰冷的数字去感知企业的财务情况，那么必定不能十分准确地评价出企业的经营结果，预测出企业未来的经营状况，所以计算比率很容易，那能将这些比率背后的故事联系起来就不易了。下面我们先从企业的盈利能力比率开始说起。
一、 盈利能力比率
盈利能力是衡量企业赚钱能力的重要依据，一个企业只有源源不断的资金收入，才能按时还款付息，让银行放心，所以对于企业来说，它的盈利水平、盈利稳定性、持久性都是信贷员需要重点考察的内容。
在考察盈利能力比率时，主要用到的比率有总资产收益率、净资产收益率、销售毛利率、销售净利润率、营业利润率、成本费用利率等。
1. 总资产收益率
总资产收益率是企业在一定时期内的净利润与资产平均总额的比率。
总资产收益率是衡量企业利用资产来获取利润的能力，能反映出企业的经营管理水平，也能在一定程度上反映出企业的稳定性和持续性。一般来说，如果企业的资产总收益率与同行业水平相比，比率比较高，那就说明企业在增加收入、节省成本方面还是取得了不错的效果的。
2. 净资产收益率
净资产收益率是一定时期内企业的净利润与股东权益平均总额的比率。
净资产收益率也能反映企业的获利能力，比率越高，资产的使用效率就越高，说明企业在增收节支和节约资金使用等方面取得了不错的效果，企业获利能力越强。
3. 销售毛利率
销售毛利率是企业的销售毛利与销售收入净额的比率。
销售毛利=主营业务收入净额-主营业务成本
我们在分析企业主营业务的盈利情况和变化趋势时，是必须看企业的销售毛利率的，因为它能帮助我们去判断企业的核心竞争力的变化趋势和企业的成长能力。一般来说，企业的销售毛利率越高，企业的经营成果越好。
4. 销售净利润率
销售净利润率是企业净利润与销售收入金额的比率。
一般来说，企业的销售净利润率越高，企业的赚钱能力越强，但在衡量企业的经营情况时，还要结合企业的销售增长情况和历年净利润变动情况，综合考虑后才能反映企业的财务究竟是好还是坏。
5. 营业利润率
企业的营业利润率是营业利润占销售收入的比率。
在看企业的营业利润时，信贷员要注意的是，如果同往期经营相比，企业的销售收入没有什么变化，但营业利润率却降低了，那你就要思考一下，在这期间企业是否有其他额外的支出，比如增加了交通费、招待费、广告费等，所以我们在用这个比率来分析企业的财务状况时，信贷员一定要多留个心眼，真实考察一下企业的利润情况，思考一下企业的利润是否真的合理。
6. 成本费用利率
成本费用利率是企业一定期间的利润总额与成本、费用总额的比例。
成本费用总额主要包括主营业务成本、主营业务税金及附加、营业费用、管理费用、财务费用、所得税等，信贷员只有将成本费用总额弄清楚了，才能真正计算出企业的成本费用利率。
通常来说，企业的成本费用利润率体现了企业消耗所有成本后所取得的利润，进而体现出企业的经营管理水平，但不论我们通过哪些比率来衡量企业的经营情况都不能忽视企业的经营历史、行业水平等分析，只有将财务分析融入在行业、经营之中，才能正确地分析出风险。
二、 流动性比率
流动性比率是用来衡量管理层偿债能力的一个重要指标，它能反映出企业的流动资产和流动负债之间的关系及循环状况。一般流动性比率主要包括流动比率、速动比率、现金比率。
1. 流动比率
流动比率是企业的流动资产与流动负债的比率。
流动资产包括：货币资金、短期投资、应收票据、应收账款、预期付账、存货等。
流动负债包括：短期借款、应付票据、应付账款、预收账款、应付工资、应付福利费、应交税金、其他应付款等。
我们在看企业的流动比率时，要考虑到其实流动比率并非越高越好，有时候流动比率高，反而能反映出企业的资金并没有很有效地利用起来，从而会影响到企业的获利能力，所以在企业的流动比率时应综合多种条件，考虑企业的实际经营情况。
2. 速动比率
速动比率是速动资产与流动负债的比率。
速动资产=流动资产-存货
其实通过上面的公式，我们可以看出其实速动资产指的就是更容易变现的资产。流动资产很好理解，但存货只有销售出去了才能实现变现，相对于流动资产来说，它的变现能力很弱，在分析时我们就不得不考虑企业存货是否存在问题，比如存货是否有残缺，是否是报废品等等，因为都会影响到它的变现价值。
我们通过速度比率来分析企业的短期偿债能力，这看起来比较保守，但也是防范风险的方法，所以在分析企业的短期偿债能力时，我们要对企业的速动比率进行一下分析。
3. 现金比率
现金比率是企业的现金类资产与流动负债的比率。
现金类资产，相信很多信贷员都知道，它包括现金、银行存款、现金等价物，现金等价物是短期投资的一部分，但需要我们注意的是并不是所有的短期投资都可以算是现金等价物，那些不容易变现、时间长的短期投资就不能列为现金等价物。
那我们为什么要分析企业的现金比率呢？现金比率算得上是一种非常极端的，更为谨慎的，能反映出企业在紧急情况下的偿债能力的分析方法。它是在假定应收账款不能收回、存货不能变现的情况下来进行分析的，属于特殊情况下的分析手段。这个比率主要是说明，如果企业现金十分短缺，那么它将面临紧急情况下无法偿债的风险，需要我们特别注意。
当然啦，现金比率过高也并非意味着就是一件好事，过高说明企业目前的库存现金很多，现金的利用率比较低，对企业的获利也将产生影响。
总之，财务分析并非一张图表就能涵盖所有的问题，其中不但需要我们了解企业的盈利能力、偿债能力，还需要我们了解企业的偿债资格、运营能力等等，需要我们结合各种因素，掌握各种数据去综合衡量企业的财务状况。
怎么自学数据分析？
这是一份数据分析师的入门指南，它包含七周的内容，Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。
每一周的内容，都有两到三篇文章细致讲解，帮助新人们快速掌握。这七周的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系，也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。
第一周：Excel
每一位数据分析师都脱离不开Excel。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
Excel的学习分为两个部分。
掌握各类功能强大的函数，函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入，经过计算和转换输出我们想要的结果。
在SQL，Python以及R中，函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习，因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近的函数。
在「数据分析：常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中，介绍了常用的Excel函数。
清洗处理类：trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text
关联匹配类：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset
逻辑运算类：if、and、or、is系列
计算统计类：sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round
时间序列类：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif
搜索能力是掌握Excel的不二窍门，工作中的任何问题都是可以找到答案。
第二部分是Excel中的工具。
在「数据分析：Excel技巧大揭秘」教程，介绍了Excel最具性价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、自定义下拉菜单等。正是这些工具，才让Excel在分析领域经久不衰。
在大数据量的处理上，微软提供了Power系列，它和Excel嵌套，能应付百万级别的数据处理，弥补了Excel的不足。
Excel需要反复练习，实战教程「数据分析：手把手教你Excel实战」，它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习，总结各类函数的使用。
除了上述要点，下面是附加的知识点，铺平数据分析师以后的道路。
了解单元格格式，数据分析师会和各种数据类型打交道，包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
了解数组，以及相关应用（excel的数组挺难用），Python和R也会涉及到 list，是核心概念之一。
了解函数，深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮助到你。
了解中文编码，UTF8、GBK、ASCII，这是数据分析师的坑点之一。
第二周：数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。
数据可视化是分析的常用技巧之一，不少数据分析师的工作就是通过图表观察和监控数据。首先了解常用的图表：
Excel的图表可以100%绘制上面的图形，但这只是基础。
在「数据可视化：你想知道的经典图表全在这」中介绍了各类数据分析的经典图表，除了趋势图、直方图，还包括桑基图、空间图、热力图等额外的类型。
数据可视化不是图表的美化，而是呈现数据的逻辑之美，是揭示数据的内在关联。了解图表的维度和适用场景，比好看更重要。比如桑吉图就是我一直推崇的图表，它并不知名，但是它能清晰的揭露数据内在状态的变化和流向。案例是用户活跃状态的趋势。
Excel的图表操作很傻瓜化，其依旧能打造出一份功能强大的可视化报表。「数据可视化：教你打造升职加薪的报表」教给大家常用的Excel绘图技巧，包括配色选取，无用元素的剔除、辅助线的设立、复合图表等方法。
Excel图表的创造力是由人决定的，对数据的理解，观察和认知，以及对可视化的应用，这是一条很长的道路。
图表是单一的，当面板上绘制了多张图表，并且互相间有关联，我们常称之为Dashboard仪表盘。
上图就是用分析师薪资数据为数据源绘制的Dashboard，比单元格直观不少。我们常常把绘制这类Dashboard的工具叫做BI。
BI（商业智能）主要有两种用途。一种是利用BI制作自动化报表，数据类工作每天都会接触大量数据，并且需要整理汇总，这是一块很大的工作量。这部分工作完全可以交给BI自动化完成，从数据规整、建模到下载。
另外一种是使用其可视化功能进行分析，它提供比Excel更丰富的交互功能，操作简单，而且美观，如果大家每天作图需要两小时，BI能缩短大半。
在「数据可视化：手把手打造BI」教程中，以微软的PowerBI举例，教大家如何读取数据，规整和清洗数据，绘制图表以及建立Dashboard。最后的成果就是上文列举的分析师案例。
BI还有几个核心概念，包括OLAP，数据的联动，钻取，切片等，都是多维分析的技巧，也是分析的核心方法之一。
后续的进阶可视化，将和编程配合。因为编程能够提供更高效率和灵活的应用。而BI也是技术方向的工具，了解技术知识对应用大有帮助。
第三周：数据分析思维数据分析能力的高低，不以工具和技巧决定，而以分析思维决定。
在一场战争中，士兵装备再好的武装，进行再严苛的训练，若是冲锋的方向错了，那么迎接他们的唯有一败涂地。
分析思维决定一场「数据战争」中的冲锋方向。只有先养成正确的分析思维，才能使用好数据。
既然是思维，它就倾向于思考的方式，Excel函数学会了就是学会，分析则不同。大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断，以「我觉得我认为」展开，好的数据分析首先要有结构化的思维。
麦肯锡是其中领域的佼佼者，创建了一系列分析框架和思维工具。最典型地莫过于金字塔思维。
这篇文章简述了该思维的应用，「快速掌握麦肯锡的分析思维」。你能学会结构化思考，MECE原则，假设先行，关键驱动等方法论。
除此以外，还有SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六顶思考帽等，这些都是不同领域的框架。框架的经典在于，短时间内指导新人如何去思考，它未必是最好的，但一定是性价比最优的。数据分析思维，是分析思维的引申应用。再优秀的思考方式，都需要佐证和证明，数据就是派这个用处的，「不是我觉得，而是数据证明」。
现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。如果把它应用在数据领域，就是：如果你不能用指标描述业务，那么你就无法有效增长它。每一位数据分析师都要有指标体系的概念，报表也好，BI也好，即使机器学习，也是围绕指标体系建立的。
下图就是一个典型的指标体系，描述了用户从关注产品、下载、乃至最后离开的整个环节。每一个环节，都有数据及指标以查询监控。
不同业务背景需要的指标体系不同，但有几个建立指标的通用准则。这篇文章深入介绍了「如何建立数据分析的思维框架」。你将区分什么是好指标、什么是坏指标、比率和比例、指标的结构、指标设立的维度等概念。
数据分析不是一个结果，而是一个过程。几乎所有的分析，最终目的都是增长业务。所以比分析思维更重要的是驱动思维落地，把它转化为成果。
数据分析思维是常年累月养成的习惯，一周时间很难训练出来，但这里有一个缩短时间的日常习惯。以生活中的问题出发做练习。
这家商场的人流量是多少？怎么预估？
上海地区的共享单车投放量是多少？怎么预估？
街边口的水果店，每天的销量和利润是多少？怎么预估？
这些开放性问题起源于咨询公司的训练方法，通过不断地练习，肯定能有效提高分析思维。另外就是刷各种CaseBook。
优秀的数据分析师会拷问别人的数据，而他本身的分析也经得起拷问。
第四周：数据库
Excel很容易遇到瓶颈，随着业务的发展，分析师接触的数据会越来越多。对大部分人的电脑，超过十万条数据，已经会影响性能。何况大数据时代就是不缺数据，这时候就需要学习数据库了。
即使非数据岗位，也有越来越多的产品和运营被要求使用SQL。
很多数据分析师戏称自己是跑SQL的，这间接说明SQL在数据分析中有多核心。从Excel到SQL绝对是处理效率的一大进步。
教程内容以MySQL为主，这是互联网行业的通用标准。其实语法差异不大的。
新手首先应该了解表的概念，表和Excel中的sheet类似。「写给新人的数据库指南」是一篇入门基础文章，包括表、ID索引、以及数据库的安装，数据导入等简单知识。
SQL的应用场景，均是围绕select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。新手在「SQL，从入门到熟练」教程会学习到最常见的几个语法，select、where、group by、if、count/sum、having、order by、子查询以及各种常用函数。
数据还是分析师薪资数据，它可以和Excel实战篇结合看，不少原理都是相通的。
想要快速掌握，无非是大量的练习。大家可以在leetcode上做SQL相关的练习题，难度从简单到困难都有。「SQL，从熟练到掌握」教程中将会带领大家去刷一遍。
join对新手是一个很绕的概念，教程会从图例讲解，逐步提高难度。从一开始的join关联，到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等。最后完成leetcode中的hard模式。
如果想要更进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等函数。不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。再想提高，就去了解Explain优化，了解SQL的工作原理，了解数据类型，了解IO。知道为什么union比or的效率快，这已经和不少程序员并驾齐驱。
第五周：统计学
很多数据分析师并不注重统计学基础。
比如产品的AB测试，如果相关人员不清楚置信度的含义和概念，那么好的效果能意味着好么？如果看待显著性？
比如运营一次活动，若不了解描述统计相关的概念，那么如何判别活动在数据上的效果？可别用平均数。
不了解统计学的数据分析师，往往是一个粗糙的分析师。如果你想要往机器学习发展，那么统计学更是需要掌握的基础。
统计知识会教大家以另一个角度看待数据。如果大家了解过《统计数据会撒谎》，那么就知道很多数据分析的决策并不牢靠。
在第一篇教程「解锁数据分析的正确姿势：描述统计」，会教给大家描述统计中的诸多变量，比如平均数、中位数、众数、分位数、标准差、方差。这些统计标准会让新手分析师从平均数这个不靠谱的泥潭中出来。
箱线图就是描述统计的大成者，好的分析师一定是惯用箱线图的常客。
第二篇「解锁数据分析的正确姿势：描述统计(2)」将会结合可视化，对数据的分布进行一个直观的概念讲解。很多特定的模型都有自有的数据分布图，掌握这些分布图对分析的益处不可同日而语。
直方图和箱线图一样，将会是长久伴随分析师的利器。
统计学的一大主要分支是概率论，概率是度量一件事发生的可能性，它是介于0到1之间的数值。很多事情，都可以用概率论解释，「概率论的入门指南」和「读了本文，你就懂了概率分布」都是对其的讲解。
包括贝叶斯公式、二项概率、泊松概率、正态分布等理论。理论不应用现实，那是无根之木，教程中会以运营活动最常见的抽奖概率为讲解，告诉大家怎么玩。
其实数据分析中，概率应用最广泛和最全面的知识点，就是假设检验，大名鼎鼎的AB测试就是基于它的。俗话说得好，再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。
何为假设检验？假设检验是对预设条件的估计，通过样本数据对假设的真伪进行判断。
产品改版了，用户究竟喜不喜欢？调研的评分下降了，这是用户的评价降低了，还是正常的数据波动呢？这些都是可以做假设检验的。它可以说是两面两篇文章的回顾和应用。
「数据分析必须懂的假设检验」依旧以互联网场景讲解各种统计技巧的应用。假设检验并不难，通过Excel的几个函数就能完成。它的难点在于诸多知识点和业务的结合使用，实际公式不需要掌握的多透彻，了解背后的意义更重要。
统计学是一个很广阔的领域，包括方差分析，时间序列等，都有各自不同的应用。大家若感兴趣，可以去阅读各类教材，没错，教材是学习统计学最优的方式。我这类文章堪堪算入门罢了。
第六周：业务
对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。举个例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，根本不知道垂直距离。这是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。业务形态千千万万，数据分析师往往难窥一二。我的公众号业务部分也涉及了不少，大家可以通过这几篇文章了解。
一篇文章读懂活跃数据；深入浅出，用户生命周期的运营；获取新增用户，运营都应该知道的事；运营的商业逻辑：CAC和CLV；从零开始，构建数据化运营体系；读懂用户运营体系：用户分层和分群，这些都是互联网运营相关的内容，或多或少涉及了不少业务方面的概念，数据分析人员可以选择性的挑选部分内容。了解业务的数据分析师在职场发展上会更加顺利。
而在「最用心的运营数据指标解读」中，我尝试总结了几个泛互联网领域的指标和业务模型，它们都是通用的框架。
产品运营模型：以移动端APP为主体，围绕AARRR准则搭建起数据框架。包括Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播，以及细分指标。
市场营销模型：以传统的市场营销方法论为基底，围绕用户的生命周期建立框架。包括用户生命周期，生命周期价值、用户忠诚指数、用户流失指数、用户RFM价值等。
流量模型：从早期的网站分析发展而来，以互联网的流量为核心。包括浏览量曝光率、病毒传播周期、用户分享率、停留时间、退出率跳出率等。
电商和消费模型：以商品的交易、零售、购买搭建而起。包括GMV、客单价、复购率、回购率、退货率、购物篮大小、进销存，也包含SKU、SPU等商品概念。
用户行为模型：通过用户在产品功能上的使用，获得精细的人群维度，以此作为分析模型。包括用户偏好、用户兴趣、用户响应率、用户画像、用户分层，还包含点赞评论浏览收藏等功能的相关指标。
除了上述的几个常见模型，数据分析还有其他分支。比如SEO/SEM，虽然可以归类到流量模型，但它并不简单。比如财务分析，商业的各种成本支出也需要专人负责。
在业务知识外，业务层面的沟通也很重要。业务线足够长的时候，沟通往往成为老大难的问题。
业务学习没有捷径，哪怕掌握了诸多模型，不同行业间的业务壁垒会是分析师们的门槛。金融的各类专有领域知识，电子商务不同产品的特性，这些都会影响到分析报告的质量。
在早期，新人最好选择一到两个领域深入了解其业务，然后以此拓展边界。
第七周：Python/R
第七周是最后的学习环节。
是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师升职加薪，迎娶白富美。数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。
Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将分析的过程脚本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常丰富。
这里的教程以Python为主。
「开始Python的新手教程」将会教大家搭建数据分析环境，Anaconda是功能强大的数据科学工具。Python建议安装Python3+版本，不要选择Python2了。
Python的语法相当简洁，大家print出第一个hello world顶多半小时。就像在Excel上进行运算一样方便。
「开始Python的数据结构」介绍给大家Python的三类数据结构，列表list，元组tuple，以及字典dict。万变不离其宗，掌握这三种数据结构以及相对应的函数，足够应付80%的分析场景。函数式编程为Python一大特色，Python自身就提供不少丰富的函数。很多都和Excel的函数相通，掌握起来非常迅速。另外还有控制流，for、while、if，通常配合函数组合使用。
「了解和掌握Python的函数」教大家如何自定义函数，丰富的函数虽然能偷懒，但是不少场景下，还是需要自己动手撸一个。
能够调第三方包解决，就使用第三方的函数。如果是一个频繁使用的场景，而第三方依靠不了，就自己编一个函数。如果是临时性的场景，写得粗糙点也无所谓。毕竟分析师的代码能力不要求工程师那么严格，所以Python的学习尽量以应用为主，不用像分析师那么严格。
包、模块和类的概念属于进阶知识，不学也不要紧。
「Python的数据分析: numpy和pandas入门」介绍了数据分析师赖以生存的两个包，numpy和pandas，其他Python知识可以不扎实，这两个最好认真掌握。它是往后很多技能树的前置要求。
array，series，dataframe是numpy和pandas的三个数据结构，掌握它们，便算是入门了。后续的两篇教程都是实战。
「用pandas进行数据分析实战」以分析师的薪资作为实战数据。Excel、BI、SQL，一路走来，大家想必对它无比熟悉，这也是最后一次使用它了。教程通过Pandas的各类功能，绘制出一副词云图。
有哪些软件堪称神器？
很多职场的朋友，看了很多Excel技巧，学了很多快捷键！可是，需要使用的时候，就是想不起来！还得去问度娘，你说工作效率怎么能够提高？
鉴于此，雷哥给大家推荐一款Excel插件—方方格子，功能非常强大，关键这款软件是免费的！
直接度娘搜索即可下载！下载安装后的Excel界面如下：
可以发现，Excel多了【方方格子】和【DIY工具箱】选项卡。那么这个插件究竟有哪些神奇功能呢？
聚光灯效果，从此再也不会看错行啦当数据太多时，或者感觉身体累时，总是容易看错行。上网了解到，如果需要做聚光灯，需要VBA，需要宏！麻烦呀，懒得搞。大部分朋友是不是这个感觉？
大家不用发愁了，这个插件可以一步实现聚光灯效果！
方法：点击【方方格子】——【聚光灯】——设置聚光灯颜色
可以发现，不仅仅有聚光灯，还有箭头壳选择！原来如此简单，老板再也不用担心雷哥把数据看错行了！
2.删去多余空格，让空格无处隐藏工作中，拿到同事的数据，发现单元中，有的是中间有空格，有的是左端有空格，有的是右端多了空格！宝宝整个人都崩溃了。如果你知道Excel的trim函数，可以只能去掉两端的空格，无法去除文字中间的空格。该怎么办？
别愁了，方方格子一键帮你搞定烦人的空格！
方法：点击【方方格子】——【删去空格】——【删去所有空格】
3.一键实现四舍五入如果要实现四舍五入，大家还记得是什么函数吗？之前雷哥写过一篇四舍五入的函数总结。好了，不为难读者朋友了，有了这个方方格子插件，可以一键实现四舍五入。
方法：选中数据——四舍五入——设置小数位数即可完成。
4.一键实现斜线表头（双数据表头，三数据表头）传统方法：设置单元格属性，插入斜线，插入文本..... 一起来看看这个插件如何实现斜线表头吧！
方法：新增插入——三数据表头
5.制作下拉菜单，原来这么简单如果需要制作下拉菜单，你要怎么做? 数据有效性？使用函数？
雷哥还是推荐这款神器，它可以分分钟实现下拉菜单！
方法：点击方方格子——新增插入——插入下拉菜单
6.合并多个Excel工作表方方格子，可以实现多个Excel工作表合并。可以说非常方便。
方法：汇总表拆分——合并工作簿
不仅可以合并，还可以拆分。
看了这么多，发现学会这个插件的使用，真的是可以大大提高工作效率。小编只是列举了软件的一部分功能，更多惊喜等你来发现。
我是@雷哥office，著有《竞争力：玩转职场Excel，从此不加班》，头条等多平台作者。4年office培训经验。欢迎关注，为您解惑！Excel中如何快速提升数据统计分析效率？
谢邀，我是Excel大全，每日分享实用的Excel小技巧。
这里，我将从以下几个部分分享，Excel中如何快速提升数据统计、分析效率？
（PS. 只分享下具体思路，相关的技巧，可以到我头条上找）
希望能帮到你：
01 规范的数据源“好的开始，是成功的一半”，有了规范的数据源，统计分析将事半功倍！
这点在统计分析中，我认为是最重要的，比各种各样花枝招展的技巧要重要。
多年的职场中，我发现，身边大部分同事统计效率低下，最主要的原因，并不是Excel不熟悉，并不是技巧不够多，而是，数据源不规范。
他们在做数据分析时，往往需要花大量的时间在规范数据源上。如：
出现了文本型数字；
不统一的日期格式；
不一样的简称信息；
价格和单位无法计算；
等等等等
所以，规范的数据源，是最重要的！
之前的回答中，我就分享过一些良好的数据习惯，需要的朋友，可以翻下我的相关回答。
02 使用快捷键，效率提升看得见我向来喜欢使用快捷键，两三个按键能搞定的事情，向来不劳烦鼠标！
快捷键，提升效率最快的方式，也是简单实用的技巧！
在Excel中，快捷键也是无处不在的：
鼠标在功能菜单上稍作停留，即刻有快捷键提示和功能简介；
按住Alt键，菜单上有字母提示，这是通用快捷键；
网上有很多的快捷键对照表，需要的可以打印出来看看，这里送大家一张我珍藏的速查表
03 扎实的函数基础，是统计分析的不可或缺的函数，是Excel中最重要的一个部分，也是用好Excel必备技能之一。
想用好Excel，提升效率，必会Excel函数公式！
Excel提供了几百个的函数，每个函数针对不同的用户需求点。
熟练运用各种统计函数，自然就能提升统计分析的效率。
试想下，本来一个函数就能搞定的统计，非要自己搞个复杂的算法，那不是自讨苦吃。
顺便分享下几个函数使用的小技巧：
函数向导：菜单“公式”-“插入函数”，这里，Excel将一步一步带你找到需要的函数，并指导你如何使用；
函数分类：菜单“公式”-函数分类，财务、逻辑、文本、日期、查找、数学、统计、工程等分类，有空多看看，熟悉下相关行业的函数，用到时，自然而然能想到；
帮助：按下F1，这里是Excel的百科全书，输入关键词，就能找到相关的主题帮忙；
04 能用透视表的，我绝不用函数透视表，也是我最喜欢使用的功能之一，能用透视表搞定的统计分析，我绝不用函数。
只要用过透视表，就能体会到，Excel中统计分析的高效了：简简单单几个操作，只需拖动下鼠标，便能搞定日常工作中80%的统计分析，不信，你就试试，绝对超乎你的想象！
很多情况下，透视表只需3个操作就能完成：
插入透视表；
调整布局；
设置统计方式；
这里给大家举一个简单例子：
别怀疑，靠着这招，我已经横行办公室多年了。。。
自从用上透视表，各种维度的统计分析，各种数据的分分合合，都是鼠标几个点击间的事儿！
05 PowerQueryPQ官方的介绍“Power Query 是一种数据连接技术，可用于发现、连接、合并和优化数据源以满足分析需要。Power Query 是 Excel 中可用的三大数据分析工具之一！”
好吧，PQ就是大数据分析工具，Excel2016中自带集成。
复杂的数据来源，文件、数据库、网站等各种来源的数据，交给PQ，妥妥的！
这，绝对是你处理复杂数据来源的大器，提高统计分析效率最好的依仗！
做个小结Excel看起来很简单，实际上水很深！
功能是死的，但，思路是活得。
不管是做统计分析，还是处理业务数据，最重要的思路，谋定而后动！
先想好目标（最终的展示）和实施步骤（用什么功能来实现比较简单）再动手，就能事半功倍，效率才能杠杠的！
好了，这个问题，我就分享到这，欢迎评论区留言讨论！我是Excel大全，码字不易，点个赞鼓励下呗，谢谢！数据可视化的基本特征？
将数据利用可以看到的图表或者图形进行呈现，是最能够让用户对数据产生直观印象的方式，也是提高经营管理效率的有效手段。那么，作为完成这一作业的数据可视化模式，其特点和应用形式到底有哪些内容呢？下面，就让我们一起来了解一下吧。
第一、数据可视化的特点
1、多维性
通过数据可视化的呈现，能够清楚对数据的变量或者多个属性进行标识，并且所使用的数据可以根据每一维的量值来进行显示、组合、排序与分类。
2、交互性
进行数据可视化操作的时候，用户可以利用交互的方式来对数据进行有效的开发和管理。
3、可视性
由于通过动画、三维立体、二维图形、曲线和图像来对数据进行显示，这样就可以对数据的相互关系以及模式来进行可视化分析。
第二、数据可视化的应用形式
1、图表
一般情况下，图表作为经常被人们所使用的形式通常为二维或三维图形，这样的数据可视化应用形式最要作用，就是对大数据的分布以及数据发展的趋势进行有效的呈现。一般在财务工作中会经常看到图表。
2、地图
作为表达数据的另一种手段，地图的存在很好的进行了对数据的可视化操作，并且，地图将技术方面的优势充分体现了出来，还将地理信息完成的呈现出来。这样的数据可视化形式，通常会被应用于具有地域性因素的报表之中。
3、数据条
数据条通常都会与文本一起呈现数据分析的概况，这样的表现形式能够充分的让用户对数据，进行更多角度的观察，从而能够达到掌握数据的本质与趋势。
4、迷你图
迷你图用以表达数据的最小值和最大值，是最为直观的一种数据可视化表现形式，通常在信息共享的过程中使用得到。
通过以上内容的介绍，相信大家对于数据可视化的特点及其应用形式，就有了足够的了解和认识，以便更好的进行应用。
发布于 2023-11-09 04:35:01