问题描述X 公司资产负债表，访问人员众多，访问频次很高，明细数据约 6000 万，业务人员要等待 60 秒以上才能看到结果，响应速度严重影响业务，急需优化。...即每个单元格对应一个计算表达式，完整写出来的 SQL 会比以上片段的长度多几十倍，不但维护难度大，随着数据源数据量不断增大，基于明细数据，多次使用字符串截取函数再比较也会使得性能很差。...3、 确定技术选型和实施方案关系型数据库理论上不支持有序存储，只能建立索引来快速取数，但数据库的索引在批量取多个索引值时失去效果（这里要取出数百个值，写到 IN 条件中时也很难利用索引），分别取会导致多次访问数据库...所以只能放弃关系数据库。这里涉及都是不再改变的历史数据，可以将数据外置到文件来自行处理，不仅方便实现上述算法，还有更好的 IO 性能。...不改变原有报表工具时，原来需要 60 多秒才能呈现的资产负债表，现在提高到 1 秒左右。在编程难度方面，SPL 做了大量封装，提供了丰富的函数，内置了上述优化方案需要的基本算法和存储方案。
不过在实践中，我感到了解这个工具并且能够主动使用它分析问题的同业人士并不多，颇感惋惜，因此撰文予以介绍和提倡。...资产负债表的基础知识 资产负债表是企业财会的基本工具，也是“三大报表” 或者“四大报表”之中最基础的那个。在传统商业中，初级管理者一般更关心利润表，而银行家、投资人和老练的高管则更关心资产负债表。...而 DeFi 研究中使用的资产负债表，则与银行资产负债表颇为相通。因此，我认为解读和使用资产负债表应该成为 Web3 从业者的一项基本功。...但因为我本人并非经济财会专业出身，从未系统深入学习过财会知识，因此只是把最基本资产负债表当成分析通证经济的一个工具。...假设我们不关心此次交易的具体金额，只是定性分析，那么联合增量平衡表如下： 图 8.
资产负债表是反映公司某一特定日期全部资产，负债和所有者权益情况的会计报表，资产负债表有一个基本公式: 资产 = 负债 + 所有者 这个会计平衡式是恒等的。...债权人可以对公司的全部资源有要权，公司以全部资产对不同债权人承担偿付责任，偿付完全部负债之后，余下的才是所有者权益，即公司的资产净额 从资产负债表的定义就可以看出，资产负债表能够分为资产，负债两个部分...堆积在厂房里面的存货，生产设备等都是资产 1 流动资产分析，分析公司的现金，各种存款，短期投资，各种应收款项，存货等，流动资产比往年提高，说明公司的支付能力与变现能力增强 2 长期投资分析，分析一年期以上的投资...，如公司控股，实施多元化经营，长期投资的增加，表明公司的成长前景好 3 固定资产分析，这是对实物形态资产进行的分析。...资产负债表所列的各项固定资产数字，仅表示在持续经营的条件下，各固定资产尚未折旧，折耗的金额，因此应该特别注意，折旧，损耗 4 无形资产分析，主要分析商标权，著作权，土地使用权，非专利技术，商誉，专利权等
实现原理不同：ChatGPT是基于GPT-3的语言模型，可以根据训练数据自动生成文本对话；而搜索引擎是基于信息检索技术，可以根据用户输入的关键词检索相关信息。...下面就是用ABAP来写一个资产负债表 你觉得这个代码写的怎么样？
在本课程中，你将使用伪选择器创建资产负债表。你将学习如何在将鼠标悬停在元素上时更改其样式，并触发网页上的其他事件。
作品结构除封面封底外，主要有6大模块：同业对比、公司概况、资产负债表分析、利润表分析、现金流量表分析、杜邦分析。...数据来源于新浪财经。值得一提的是，直接点击研报标题，可以跳转到该研报的链接。而这个板块的数据获取，是借助Python的爬虫功能，而非Power BI内置的读取web url功能。...05 资产负债表分析 接下来是重头戏——三大报表分析模块。首先来看资产负债表。 这是含金量很高的一个模块。左侧板块由文字描述（上端）和堆积柱状图（下端）构成。...这是一段超过500字的资产负债表分析总结！这是一段即时生成，可以随着公司、年份筛选变化的动态分析总结！而且切换公司或者报告期时，不只是单纯地更换数字，文本说明也会依据情况变动。...利润表分析&现金流量表分析 利润表分析模块如下： 现金流量表分析模块如下： 我们可以看到，这两个模块与资产负债表分析模块相似，除了给出财报明细及图表分析外
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
前面在“用PBI分析上市公司财务数据（一）”中主要介绍了数据的获取、清洗，但要在PBI中实现动态的交互式分析，搭建模型是至关重要的一步。...笔者认为要具备以下条件：一是理解业务数据，知道主要分析的指标及潜在的报表分析需求；二是对DAX表达计算逻辑、特性有一定的了解。...资产负债表是时点数据，它实际上是反映公司自成立以来每个时点资产负债情况，如果在后面度量值写成=SUM(资产负债表项目)，那这个度量值在一个时间段内将毫无意义，因为把各个时点的数据直接相加，没有实际意义。...2、 建立公司维度表 公司维度表，即待分析的公司基本信息，在“用PBI分析上市公司财务数据（一）”中其实就已经在上交所网上得到了相关的数据，如下： ?...---- 第四步：编写度量值 先编写一个基础度量值： 值合计 = SUM('财务报表'[值]) 1、资产负债表项目 资产负债表项目我们一般是分析期初和期末金额及结构的变化，因此我们需要建立以下度量： （
二、分析指标分析场景基于A上市公司Q1财报数据，作为A公司财务分析人员，借助腾讯云BI将经营数据可视化，设计基于资产负债表的资产管理分析 、基于损益表的经营效益分析、基于现金流量表的现金流分析的可视化模型...发展趋势分析：通过长期观察财务数据，预测未来财务状况和业绩表现。三、看板搭建成果https://share.tcbi.qq.com/page/share?...projectId=11022367&token=7745bcc7-6297-4d96-a9c2-b175f7cf0b21&scope=page&canvasType=GRID四、看板搭建流程1、创建项目2、新建数据表新建资产负债表....xlsx，对分析的数据在excel做好格式处理3、新建仪表盘以第二个项目为例，新建资产负债表仪表盘，可选择利润表中的创建的组件作为模板使用，节省了排版时间4、设置仪表盘标题——文本组件5、设置仪表盘指标卡新建文本...用户可以通过简单的拖拽操作完成报表的开发，降低了使用门槛，提供了一站式的分析平台，集成了数据准备、报告制作和数据分析的功能，支持从数据源接入到数据门户搭建的全流程。
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
作者寄语 央行货币当局资产负债反映的是央行的资金来源和资金在各种金融资产中配置情况，具体由央行资产负债表来体现。...央行资产负债表是中央银行在履行职能时业务活动所形成的债权债务存量表，中央银行资产负债业务的种类、规模和结构都综合地反映在资产负债表上。...央行资产负债表既是实施货币政策的结果，也是进一步实施货币政策的基础。因此，分析资产负债表的科目设置、结构变化、规模调整和资产负债走势，有利于探究央行实施货币政策的取向、能力、举措和动向。...macro_china_central_bank_balance 目标地址: http://finance.sina.com.cn/mac/#fininfo-8-0-31-2 描述: 国家统计局-央行货币当局资产负债 限量: 单次返回所有历史数据...macro_china_central_bank_balance_df = ak.macro_china_central_bank_balance() print(macro_china_central_bank_balance_df) 数据示例
常见分析报告 - 损益表 ? 损益表的难点在于： 呈现方式 总计的计算 费用的正负号问题 自定义添加行问题 常见分析报告 - 资产负债表 资产负债表的特点是财务恒等式，如下： ?...我们只要将这套内容整理成通用的结构，就可以分析各种财务的主题。 第二步：构建数据模型 我们借助 Power BI 强大的数据模型功能，将这些内容构建成完整的数据模型。...我们通过将企业财务系统的数据导出到 Excel 中保存，等待进一步分析。...为了通用性，我们考虑了三层结构，如下： 科目分组 科目子分组 科目 所属报表类型：利润表，资产负债表，现金流表三者之一 业务部门 为了让财务数据可以支撑企业复杂的多种业务，可以再建立一个业务单元或业务部门...合并指标数据 对于指标数据的格式如下： ? 这是不能被分析的数据，这是透视过的数据，我们需要对此进行逆透视还原。 注意 这是初学者容易犯错之一，将透视过的数据建模，这样的模型是无意义的。
近期，学习了马老师的商业智能财务分析（PowerBI）课程后，不免手痒，教学中的案例数据不过瘾，于是在PowerBI学友的启发下，自己找现实数据玩了起来。...1 了解数据源 各大财经网站找了一圈，数据最容易爬取的当选网易财经 资产负债表地址 http://quotes.money.163.com/f10/zcfzb_000333.html ?...2 数据导入 1）科目表 ? 2）资产负债表数据 ? 3）上市公司股票代码表 ? ?...由于资产负债表数据为二维表，我们需要用逆透视把它变成一维表（提升标题后 - 选中索引列 - 逆透视其他列），再删除掉值中的空值 ?...字段“zcfcb”的每一个单元格中的Table都是一张完整的资产负债表数据，这种方案是先解决局部，再向上逐一击破，打开表格就是完整的数据。 ? 加载数据后，几张表建立关系。 ?
对帐以下科目： 资产负债表科目 APC 资产负债表科目预付款 资产负债表科目重新评估 资产负债表科目特殊项目 值调整普通折旧 值调整特殊折旧 值调整计划外折旧 值调整准备金转帐 值调整普通折旧重新评估...在启动事务前，必须完全过帐资产负债表科目值。 会计核算 -财务会计 -固定资产 -定期处理 -年终结算-科目统驭 1....存在差异时，必须在启动下一步（年末结算）之前分析差异。 ?
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。...3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
文/ 于洋 TalkingData高级咨询总监 1.3 游戏数据分析的流程 游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段，这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平，从另一个角度，也是在解析作为一名数据分析人员究竟该如何参与到游戏数据分析业务中...如图1-2所示，对于游戏数据分析系统及数据的利用，我们分为了五个阶段，方法论、数据加工、统计分析，提炼演绎、建议方案。从工程技术、统计分析、数据挖掘以及用户营销几个方面进行了覆盖和研究。 ?...图1-2游戏数据分析流程 1.3.1方法论 方法论是数据分析的灵魂，是解决问题的普遍原则，贯穿分析始终的思想指导。这个阶段决定了我们如何埋点数据，如何设计分析指标，如何采集，如何组织数据。...统计分析是商业智能的一方面，商业智能应用还包括决策支持系统（DSS）、查询和报告、在线分析处理（OLAP）、预测和数据挖掘，统计分析则是整理数据和分析数据的综合。...所有的分析师不是为了分析数据而分析数据，崇尚数据，信仰数据，但不要盲目。
二、数据分析的应用 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但计算机出现后，规范和自动化的分析才具备可行性。现在，数据分析已经广泛地应用到了各个领域。...打开各种招聘网站，越来越多的岗位开始要求『具备一定的数据分析能力』。同样参与面试的两个优秀候选人，具备数据分析能力的那个有更大的机会拿到Offer。 （2）学习数据分析可以得到更多的晋升机会。...（3）学习数据分析拓宽就业方向。 大中型企业（尤其是头部企业），都设置有『数据分析』岗位，例如数据分析师、数据科学家等等。目前各种数据分析岗位招聘需求都相对较大。...（4）学习数据分析可以参与公司的决策核心。...（2）掌握数据分析的人才为企业的发展带来更多的可能。 通过市场数据分析和用户数据分析，可以为目标用户提供更精准的产品和夫，从而提高企业营收规模。
2.内置多样化的数据展示方式 图表作为一种视觉化工具，在数据分析和可视化中起着重要的作用。它能够将复杂的数据和信息以直观且易于理解的方式呈现出来，帮助人们更好地理解数据的趋势、关系和模式。...同样的，在SpreadJS当中，也支持图表： （1）柱形图 作为数据分析中最常用的图表类型之一，柱形图可以直观地展示数据的变化趋势和比较不同数据之间的差异。...3.高效的数据分析 除了上面讲过的这些图表外，SpreadJS还支持下列数据分析工具： 1）集算表 集算表（Consolidation Table）是一种数据处理的方法，用于将多个数据表或数据源中的数据合并...可以有效地帮助业务/开发人员提升工作效率、节省时间，并提供准确而清晰的数据展示和分析能力。...不论您是数据分析师、项目经理还是开发者，这款高效表格控件都将成为您的得力助手，助您在2024年取得优秀的工作成果。
然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。...亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘...如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。...亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。...纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
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