又到了一年一度的“举头望明月，低头做报表”的时候，想必企业中财务核算等相关部门的童鞋们正沉迷于年度财务分析报告表格而无法自拔，忙得不可开交吧。相较于传统密密麻麻的表格汇报形式，图表却能够将数据真正直接可视化，更加直观地呈现数据的业务状况。实现让财务分析、经营分析图文并茂，也就是常说的“一图胜千言”。但是如果图表类型选择不恰当，不但起不到“一图胜千言”的目的，还会让人不知所云。
为帮助财务分析新人避免出现上述情形，给领导交上一份2017的年度年终汇报的满意答卷。本文就FineBI产品中丰富的图表从数据总计分析、发展趋势分析、数据对比分析、组成结构分析、达成进度分析、影响因素分析这六大方面给大家进行详细的剖析讲解，如果能够为你最终给部门领导或企业决策者最后精美呈现的年度数据分析报告提供一些帮助，小编不甚欣慰。
一、数据合计分析
数据总计分析通常用于统计企业发展的领导最为关心的关键核心指标，例如企业的年度营业收入、年度消耗成本、年度净利润此类的决策者往往最直接想知道的企业数据指标。
如下图所示，我们通过仪表盘组件统计出企业的年度营收总额、年度消耗成本、以及净利润这三个核心指标，同时将仪表盘的区间最大值设置为营收总额2.78亿，开启FineBI中显示百分比功能，如此，消耗成本占比以及利润率这两个指标也迎面而至了。通过仪表盘的数据合计分析功能，将领导和决策者最为关心的企业核心指标直接呈现出来，年度营收状况一目了然。
二、发展趋势分析
发展趋势分析通常用于直观比较企业某一连续区间内的财务经营数据或财务比率走势，用于了解企业财务状况随着时间推移所呈现出来的趋势。一方面可以分析数据增减变化是否存在异常，用户发现企业可能存在的问题；另一方面还可以帮助企业预测未来财务状况，判断企业的发展前景。
此类直接呈现企业发展趋势的图表，一般可使用折线图进行分析统计，用横轴表示时间（年、月、日），纵轴表示如营业收入、成本支出、利润率等指标再合适不过了。如下图所示，左值轴统计出每年营业收入和成本支出的走势，右值轴统计出每年的利润率走势情况。
三、数据对比分析
数据与数据之间通常有比较才能鉴别，在企业的财务分析中也是如此。企业财务指标体系中的各种指标，通过某项指标与性质相同的指标评价标准进行对比，揭示企业财务状况、经营情况和现金流量情况。一般来说，对比分析的参照标准有如下四个方面：
1.时间比较：与上期、去年同期实际数据进行比较
2.实体比较：与同行业先进企业或痛行业其他企业数据进行比较
3.口径比较：与计划或预算数据线相比较
4.结构比较：在构成分析的基础上比较两个数据的构成，分析财务指标的变化
我们再做对比分析时，比较数据的大小，通常推荐使用柱状图、条形图，当进行数据结构比较时通常推荐使用累积柱形图、累积条形图进行数据对比分析。除此之外，还可以根据分析的具体情况使用其他图表，比如通过折线图的高低连线来表现几个公司的库存最高最低和库存的对比，还可以使用雷达图（适用于快速对比定位短板指标）来对比公式的财务指标分类统计情况。
四、组成结构分析
组成结构分析方法通常可用于对象中各项目组成元素进行数据分析，例如各产品的销售组成分析、流动资产组成分析、各部门管理费用组成分析。表示数据结构组成，图表方面通常可使用饼图、圆环图和百分比堆积条形图、百分比堆积柱状图进行元素组成分析；元素组成表示数值大小，通常可以使用堆积条形图、堆积柱状图等。
除此之外，对于既需要分析组成结构，又需要分析数据的层次结构时，多层饼图无疑是最佳的选择。如下图所示，通过多层饼图轻松统计出每个季度的销售收入分布，同时对应每个季度下的月份销售收入也通过季度层级统计出来了，而右侧则通过堆积柱状图统计出每种销售商品对应的大区业绩。
五、达成进度分析
在财务分析中经常需要展现某项指标或者某项任务的达成进度，比如部门业绩完成情况、申报费用进度等。为了更加直观地展示各项指标和任务的进度，我们一般可以通过堆积柱形图、堆积条形图、甘特图来展示数据进展情况。
六、影响因素分析
对于分析财务数据时，数据的影响因素主要有两种不同的指代含义：
1.因素分析法，比如影响销售收入的价差、量差；
2.某一指标到另一指标的各种累积影响；
类似分析此类多渠道影响因素数据时，瀑布图无疑是最佳的选择，能够快速将数据进行差异化统计，同时对数据进行累积统计。
以上是我们在做数据分析时常用的六种数据分析思路以及对应适合的数据图表，可供大家数据分析统计时参考使用。除此之外，对于同一图表类型不同层级口径的统计方式也会影响数据图表所表达的业务含义。如下图所示，都是统计付款类型和合同类型的数量对比，但不同点在于左侧的图表侧重于表达同一付款类型的合同类型数量对比，而右侧的图表侧重于表达同一合同类型的付款类型数量对比。
地图分析：
最后再给大家介绍一下地图相关的数据分析统计方法。对于大企业来说，往往除了总部之外还可能在全国各地都有分公司。对于这样的大型企业来说，运用地图进行基于地理位置的数据分析统计再合适不过了。
1.流向地图常用来可视化源汇流数据，源地和汇地可以是点，也可以是面。源地和汇地之间的互动数据，常用连接空间单元几何重心之间的线段来表达，线的宽度或颜色来表示源地和汇地之间的流向数值。每个空间位置可以是源地，也可以是汇地。
流向地图多应用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为、通讯信息流动、航空线路等场景，具体示例如下：
2.热力地图通过地理位置信息结合颜色渲染模式，如下图所示，可进行地理范围内各个点的权重情况统计分析。
