在当今的商业环境下，财务数据分析是企业成功的关键。财务数据分析可以帮助企业了解其业务运营状况，以便及时调整战略和预算。以下是三个常用的财务数据分析报告。

一、财务经营数据分析报告合集

1.企业财报数智化解决方案

1.1需求背景

• 某集团公司投资管理部门经常会基于财报数据对拟投资公司开展财务诊断评审与尽调工作,同时也要定期对公司已投资及下属公司进行阶段性管理评审,每家公司评审工作都要团队花费1-2周时间,费时费力费资源!
• 此外,企业外部审计、尽调、投资人员也会经常遇到类似的工作场景。

1.2需求痛点

• 财务类管理评审,投资调查,审计或尽调类工作费时费力,频率高,投入大;
• 具体工作涉及数据量大,维度指标繁杂,实现高效,直观结果展示难度高;
• 深度分析工作对IT,经营,业务,决策等专业要求都很高,此类工作难度较高。
• IT人力与硬件成本高,使得很多中小型企业望而却步;
• 传统财务软件报表功能简单,无法满足数智化需求。

1.3  实践思路和过程

本方案BI分析数据系使用自编脚本程序采集的上市公司公开发布的财报数据。

基于财务报表,进行量化建模,基于BI分析与可视化结果,反映公司经营质量与效率状况,发现经营异常数据,具体通过以下思路来实现:

• Step1:构建多维分析模型(行业对标模型+财报能力模型(盈利能力、运营能力、成长能力、偿债能力、现金能力));
• Step2:基于各维度子模型构建多因子指标体系;
• Step3:按财报日期节点和行业维度,利用BI工具对指标数据进行纵向/横向分析并实现可视化;
• Step4:基于BI可视化结果,直观展示对公司经营质量和效率的评估结论与所发现的经营问题;
• Step5:根据诊断结果辅助经营/投资等决策,引导异常问题改进等业务。

完整的数据模型及分析过程如下图:

1.4 可视化报告

FineBI的可视化组件和功能是比较丰富的,基本上可以满足绝大多数应用场景,本方案使用了FineBI中90%以上的基础组件。

展示效果:

2.供产销企业的财务数据分析与内部审计

2.1 业务背景介绍&数据来源

• 业务背景：地产集团旗下投资的一个餐饮管理公司项目；
• 本人年底负责核算集团投资的餐饮管理公司为期一年的运营工作；
• 旗下所有门店（10多家）每月的经营分析（现金收入、会员卡收入、标准成本核算、采购及供应商、编制管理用现金流量表、反内部舞弊等）
• 数据来源：CRM系统、收银系统、入库单、财务明细账、财务报表；
• 使用企业数据：CRM的个人信息；

2.2 分析思路

• CRM系统模型（充值、消费）：充值及消费统计，通过明细账利用FineBI制作模型，为后续分析工作提供数据支持，同时通过BI可视化功能，初步处理、拆分、展示已有数据信息，并根据业务的实际情况开展收入审计工作（根据CPA审计准则要求，无论收入的内部控制是否有效都应视为存在舞弊、非上市公司主要存在侵占公司资产的舞弊行为：现金套现、骗取提成等）；

• 采购统计分析模型：通过供应链系统的入库单制作模型，通过大量数据可以纠正入库信息的录入错误。通过BI可视化功能，初步处理、拆分、展示已有数据信息。原材料影响变动成本、资本支出（净营运资本的增加+资本支出）影响CFO，编制管理用现金流量表；
• 财务报表：资产负债表、利润表、现金流量表；
• 管理用财务报表：CPA《财管》专有知识，面向运营分析的一种报表，把业务细分了；

2.3 数据整理

1）CRM系统的充值数据模型：

数据源——充值明细账（脱敏）

• Index：手机号；Time：交易时间；
• 数值：奖励金额、充值金额、实收金额；
• 其他：门店、会员类型、首/续、支付方式；
• 就是明细账，明细账是非常适合当原始数据存储的；

2）CRM系统的消费数据模型：

数据源——消费明细（同上Python脱敏）

• Index：手机号；Time：交易时间；
• 1-8月数据，78600行，计划利用Python打开并合并年底数据（过程略）；
• Excel也能合并数据，FineBI也能合并数据，Python合并是个人喜好；

3）采购统计分析模型：

入库单（Excel导入Python，脱敏）

入库单（Excel导入Python，脱敏）

• 入库单非常单调，且不标准；
• CRM单是系统生成的，入库单是人为形成的，其出错的概率远大于系统；
• 跟数值有关的错误，我们可以通过FIneBI直观的看出来，所以没必要修正原始数据；
• 跟字符串有关的错误必须要修正，比如供应商名称；
• 如果错误极多，说明内部控制差，这不是咱们工作涉及的问题了；

2.4 完成分析报告

1）CRM系统的充值数据可视化报告：

2）CRM系统的消费数据可视化报告：

3）采购统计分析：

3. 某线上商城最佳现金持有量分析

3.1业务背景

第三方电商平台店铺，需遵照平台规则运营。消费者付款后，资金会到第三方支付机构，例如淘宝店铺的款会到支付宝，等消费者确认收货后，资金才会到商家账户。如果消费者收货后退款，即使商家账户已全部提现，平台还可以从商家开店的押金中给消费者退款。整个资金流转过程，商家是相对被动的，几乎没有最佳现金持有量分析这种“甜蜜的烦恼”。

自建的线上商城，销售收款能直接到企业账户上。资金停留在聚合收款账户上，是没有利息的，按集团资金管理要求，需要尽快提现，用于运营或理财；但若全部提现，客户退款时账户没钱，会导致退款失败，招致投诉，影响销售；所以，线上商城收款账户需要保有一定量的资金。如何科学合理的确定每天应该保留多少钱在账户中？是电商公司财务部资金营运工作需要实际探究的问题，也是我们本次数据分析的目标。

3.2分析思路

财务管理中进行企业最佳现金持有量决策的理论模型有三种：成本模型、存货模型、随机模型。实际业务与理论模型的很多假设条件不一致，三种理论模型均无法直接用于本课题，但是可以借鉴其理念，明确分析思路。

（1）基于随机模型的理念，我们需要根据历史数据和现实需要测算出一个现金持有量的控制范围，即下图中的最高控制线（H元）、回归线（R元）、最低控制线（L元）。如果账户余额在H和L之间波动，无需处理；如果账户余额低于最低控制线L，需要充值补充资金到R；如果账户余额高于最高控制线H，需要提现资金回到R。

理论随机模型中H、R、L计算公式，并不贴合本课题，需要基于实际业务重新定义。

（2）线上商城账户保留一定量现金的动机，是确保客户申请退款时，账户有钱进行退款，除此之外也没有别的用途。假设预计退款金额为A元。理论上，如果更在乎资金利息，能够接受一定程度的退款失败风险，下限L可以比A低；如果更在乎退款失败对客户的影响，或者对预计退款金额A不够自信，可以在A的基础上，再预留一定金额，进一步降低退款失败风险，下限L可以比A高。综合得：L=A加减风险偏好金额。

实际业务中，要测算企业的风险偏好数值，是一件非常困难的事情，且我司并无明显风险偏好，考虑到可操作性，本课题构建的模型中：L=A。

（3）理论模型中，回归线R的计算公式会考虑到证券与现金相互转换成本、现金机会成本等，本课题的业务场景下，如果账户余额低于L，让资金余额回归到预计退款金额A即可，即：R=A。

（4）如果账户余额高出L，多出的金额滞留无利息，存在机会成本B；提现需要手续费，存在交易成本C。基于存货模型理念，使机会成本与交易成本相等时所对应的现金持有量是最佳现金持有量，即当B=C时，H=L+B（或H=L+C）。

3.3基础数据的获取与整理

分析需要的数据，来源于线上商城和聚合收款钱包。整理基础数据过程的工作量，不亚于数据分析工作本身。

• 受系统报表设计和财务账号权限影响，分析需要的字段要从很多个报表中获取，而且很多必要数据并非单独字段，需要导出备注域后自行提取；
• 受系统的性能影响，每次每个报表导出的数据不能超过一定数量，目标期间的数据无法一次性导出，需要分期分批导出后，再合并。
• 受业务多样性和系统报表功能影响，无法直接导出需要维度的数据。例如导出的订单明细表中不可避免的会包含招待赠送、货款抵扣等特殊订单，特殊订单占所有订单的比例约20%，一般只支持换货，不支持退货退款，或者完全不产生现金流，如果纳入分析，会导致整体退款率的严重低估。少部分特殊订单有字段可以直接识别，大部分特殊类型特殊订单需要通过与台账进行对账，才能识别出来。

通过导数、合并、对账、筛选等一系列的操作后，获得了订单明细表、收退款流水明细表、店铺类型表、产品类型表：

4.数据分析

使用整理出来的基础数据进行分析，需要对线上商城业务模式和系统特性有较为深入的了解，例如收货时间显示为1970/1/1的订单，并非一定代表消费者未收货，可能只是消费者未在商城系统中点击确认收货。

（1）不同维度退款率分析，模型推导完善

        1）单价维度

随着产品单价的提升，退款率呈现微弱上升趋势，但产品单价越高，订单量越小，退款率代表性越差。综合来看，单价对退款率的影响并不显著，后续进行其他维度退款率分析，可以综合考虑订单数量和金额两个维度。

        2）优惠维度

按订单有无优惠统计发现，从订单数量上来说有优惠的退款率更低，但是从金额上来说，有优惠的退款率更高，两者矛盾。又从优惠幅度、不同产品有无优惠等维度进行了进一步的分析，均呈现矛盾的状态。线上商城的优惠券退款后大多会退回，有效期内重新下单，可继续使用；此外，商城的主打产品JYKT属于耐消品，所以可能优惠不是商城消费者决策是否退款时的关键因素，优惠对退款率的影响不显著。

        3）发货维度

退货退款存在运费成本，管控退货退款率是运营部的绩效指标之一。未发货订单按订单数量统计的退款率是已发货订单的25倍，按订单金额统计的退款率是已发货订单的35倍。

退款订单中未发货订单数量占比90.81%，大多数的退款都发生在未发货阶段。

发货后退款的订单数量分布如上图，在发货当天退款的订单数量对多。随着时间增加，退款订单数量逐渐减少。线上商城发货后，15天未确认收货，系统将自动确认收货；确认收货后，支持15天无理由退货，15天以上原则上只接受换货，退款需要走特殊申请。所以以15天为间隔，对发货后退款订单进行了进一步分析。

分析发现30天以上退款的特殊情况，占全部已发货订单的比例为：91/110527=0.0823%，概率极低，多为特殊偶然情况，未来重复出现的概率低。如果出现，客服需要在电子签审系统发起特殊退款申请，有财务审批节点，财务能够知道待特殊退款金额。普通订单退款在商城系统中也要走一定的流程，订单有一个状态是“待财务退款”，“待财务退款”状态的订单100%需要退款。模型细化：预计退款金额A=SUM（4组已发货30天内有效单收款金额*对应退款率）+待发货预计退款金额+待财务退款金额（普通）+待财务退款金额（特殊）

 3.5分析结论与策略建议

• 2022年4月17日最低控制线L=A=1180380.32元
• 2022年4月17日最高控制线H=A+64411.76=1244792.08元

未来直接连接线上商城和聚合收款钱包系统，数据每天更新，仪表盘则将能够实时显示当天的最低控制线L和最高控制线H，据此进行当天资金运营决策：提现或充值或不操作。未来随着商城的发展，订单数量的增多，不用担心订单数量少退款率代表性不强，可以进一步将模型维度扩充细化。

3.6可视化报告

二、财务经营数据分析报告总结

以上是三个常用的财务数据分析报告。通过使用这些报告，企业可以更好地了解其业务运营状况，并做出更好的决策。 您可参考《 如何做好一份数据分析报告？ 》 这篇文章学习财务经营数据分析报告书写方法。另外，以上可视化报告均为FineBI制作，目前提供免费的个人版本，您可进入demo库在线使用。

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