展开

关键词

用PowerBI财务(二)

前面在“用PBI财务(一)”中主要介绍了的获取、清洗,但要在PBI中实现动态的交互式,搭建模型是至关重要的一步。 言归正传,下面来讲下如何建立模型:----第一步:特点 从的结构来讲,历年的财务报表,关系还是比较简单的,但是,也有其特点,如果没有财务基础知识的话,可能在写度量值时会犯一些错误 其实我们能够发现,后面的报表科目其实也是一个维度,按照“用PBI财务(一)”处理完成后的,其实是一个二维表.如果后续导出到EXCEL使用,或是直接打印出来阅读,或是用来做某几个指标的理统计 ----第三步:确定模型所需的表,并设定表与表之间的关系根面第二步得知,我们至少要有三个维度表,即时间、、科目维度表,有了这三个维度表后,我们就可以在后面中根这些维度对进行切片计算 2、 建立维度表维度表,即待基本信息,在“用PBI财务(一)”中其实就已经在交所网得到了相关的,如下:?我们把它单独保存一张表,以便形成后续在维度进行。

1K32

用PowerBI财务(三)

在用power bi 财务(二)中我们知道利润表的与资产负债表有所不同,一般情况下,我们选择某月或某个季度,对利润表而言,往往首先是想知道在当月或当季下的值,由于我们获得到的财务报表是年累计 ,因此,要想知道每个季度的值,需要用本年累计减去本年至个季度的累计(一季度除外)。 显然,这个条形图更容易发现,这家亏损主要是因为营业外支出导致的。除了本期的及结构外,变化趋势也是一个重要的关注方面。选择折线图? CALCULATE ( , 科目表 IN { 销售费用(万元), 管理费用(万元), 财务费用(万元) } ), CALCULATE ( , 科目表 = 营业总收入(万元) ))通过调整格式,一个简单的利润表项目仪表就完成了 当然,利润表相关的指标还很多,如这里只有本期,没有本年累计,也没有结构百比指标(各项目占收比)等。为了简化教程,这里不再阐述,原理和面一样,家可以自行探索。?

1.2K21
  • 广告
    关闭

    腾讯云前端性能优化大赛

    首屏耗时优化比拼,赢千元大奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    为何不成功?

    许多企业投下百万美元用于法,并雇用家,但却感到很受挫。无可否认,他们现在得到了更多、更好的。他们的师和法也是一流的。 我曾协助《财富》杂志1000企业举办了几场法会议,并花费量时间协助一些似乎对投资在的回报感到很满意的组织,结果一个明确的“启发法”(data heuristic)出现了。 成果为平庸到中等的企业,用法来支持决策;而“报酬率”(Return on Analytics,简称ROA)良好的企业,使用法来推动并维持行为的改变。 讽刺的是,法的质量,不如的目的来得重要。 转载众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与无关。

    12010

    爬取,并用可视化现实全国各地区

    前言在很多网站,都会以表格的形式展示,而我们获取这种只需通过十几行爬虫代码就可以搞定,轻松搞定网页爬虫,实现高效办? def parse_one_page(html): tb = pd.read_html(html) return tb4.保存def save_csv(): pass if __name__ == 可视化代码ffrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts.faker import pd.read_csv(1.csv) data = , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ]c = ( Map() .add(量 , data, china) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title=布), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts

    20210

    如何一家的人效财务

    我们在做人效的时候,都绕不开的财务的,因为我们的人效都是建立在的财务的基础的,所以说为什么人效是体现人力资源价值的一个关键的指标,因为你人效的改进是可以帮助提升财务的 今天我们就来一家市的零售业,和享下如何做财务的。 为什么选择呢,很简单,因为啊,无论是在官网还是在一些专业的网站都能拿到的利润表,负债表等,就更容易我们来进行。今天我们来看看某个市的超市。 某某超市应该是NB乃至浙江本土最的一家连锁超市企业,并且也是市企业,所以会定期的披露的经营,有了我们就可以用图表来剖下浙江,而且去年听说马云爸爸收购了这家32%的股份,所有比较好奇 该的主营业务现在还是以食品为主,占55%的营业收入份额! 所以我们通过对市财报的可以致了解的情况,不管是做人效还是其他模块的都是有很的参考价值。

    48010

    用Python苹果股价

    3.利用常用函价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理中的日期我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函方法。 我们通过苹果的股票价格,来串讲NumPy的常用函用法我们在我们python文件的同级目录下放置文件AAPL.csv,用excel文件可以打开看看里面是什么样的:? 月度波动率也是同理用1.12.即可我们可以常常会发现,在的过程中,对于日期的处理和也是一个很重要的内容。 ,我们利用NumPy的一些实用函,对苹果的股价进行了一些非常非常简单的,目的是通过这个实例来串讲一下这些实用的处理函。 这里我们为家打一个基础,后面的章节就不会再一一介绍里面的各种函了。后面我要介绍基于NumPy之的一些更高层的方法库,功能更强,使用也更简单。

    48660

    用Python苹果股价

    3.利用常用函价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理中的日期我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函方法。 我们通过苹果的股票价格,来串讲NumPy的常用函用法我们在我们python文件的同级目录下放置文件AAPL.csv,用excel文件可以打开看看里面是什么样的:依次是日期,收盘价、成交量、 月度波动率也是同理用1.12.即可我们可以常常会发现,在的过程中,对于日期的处理和也是一个很重要的内容。 ,我们利用NumPy的一些实用函,对苹果的股价进行了一些非常非常简单的,目的是通过这个实例来串讲一下这些实用的处理函。 这里我们为家打一个基础,后面的章节就不会再一一介绍里面的各种函了。后面我要介绍基于NumPy之的一些更高层的方法库,功能更强,使用也更简单。END.来源:

    52050

    用Python苹果股价

    .利用常用函价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理中的日期我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函方法。 我们通过苹果的股票价格,来串讲NumPy的常用函用法我们在我们python文件的同级目录下放置文件AAPL.csv,用excel文件可以打开看看里面是什么样的:? 月度波动率也是同理用1.12.即可我们可以常常会发现,在的过程中,对于日期的处理和也是一个很重要的内容。 ,我们利用NumPy的一些实用函,对苹果的股价进行了一些非常非常简单的,目的是通过这个实例来串讲一下这些实用的处理函。 这里我们为家打一个基础,后面的章节就不会再一一介绍里面的各种函了。后面我要介绍基于NumPy之的一些更高层的方法库,功能更强,使用也更简单。

    96100

    A轮面试经验

    Part. 1 介绍最近疫情参加了线面试,面试官给了一个csv集。 字段含义:item_id: 商品ID;shop_id: 店铺ID;insert_time: 更新时间;volume: 月销量;cprice: 实际价格任务:(别使用SQL和python代码完成)1 、找出一天内有多次更新的商品ID2、对于一天内有多次更新的商品,只保留当天最后一条记录,去掉其他记录3、商品的最后更新时间布,看能否得出有价值结论Part. 2 SQL方法:格式化alter 思路:顺延第一题,找出一天内修改多次的,因为只有这些需要删除。 猜测可能根店铺下单量在晚的时候降低的,卖家认为在这个时间段去修改宝贝不会造成用户看到的宝贝详细和实际内容不符合导致用户误解。

    17231

    用Python苹果股价

    3.利用常用函价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理中的日期我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函方法。 我们通过苹果的股票价格,来串讲NumPy的常用函用法我们在我们python文件的同级目录下放置文件AAPL.csv,用excel文件可以打开看看里面是什么样的:? 月度波动率也是同理用1.12.即可我们可以常常会发现,在的过程中,对于日期的处理和也是一个很重要的内容。 ,我们利用NumPy的一些实用函,对苹果的股价进行了一些非常非常简单的,目的是通过这个实例来串讲一下这些实用的处理函。 这里我们为家打一个基础,后面的章节就不会再一一介绍里面的各种函了。后面我要介绍基于NumPy之的一些更高层的方法库,功能更强,使用也更简单。

    22820

    咨询模型有多高?带你涨涨姿势!

    的同学们都见过下边这种矩阵,很多人对此顶礼膜拜,甚至还有一些网文作者直接就把:矩阵思维、矩阵模型、矩阵法招呼了,说它是的“底层思想”“核心逻辑”,好吧……肯定他们是没在咨询企业过班了 因为后台供应端的生产、物流都是机器化流程,容易把控质量,但前台营销端常常出现少能力好的销售做出量业绩、少金主爸爸贡献利润的情况。在管理,进而衍生出:淘金法。 第三步,根两维度含义,给出类解读。只要两个指标相关性不是非常高,两个指标交叉的时候,就会散在四个矩阵里,这样能清楚找到业务含义(如下图)。? 因此矩阵模型便行其道了,每个咨询在新员工培训的时候,都会教如何构建矩阵模型,让爸爸们满意。这是一个祖传手艺。所以你看到的咨询的所谓模型, 出现最多的就是矩阵,各种矩阵。 所以当评价维度超过3个以的时候,咨询顾问们会倾向于放弃手动类,直接用包含一类维度的综合评估模型。或者干脆K均值聚类,对着聚出来的结果再拍脑袋解读。

    26930

    联通创投猿达成战略合作

    并且针对联通创投的入孵企业,猿科技将予以特别关注,并通过自有的媒体进行宣传报道。 记者 | 郭敏官网 | www.datayuan.cn微信众号ID | datayuancn日前,联通创新创业投资()有限(以下简称“联通创投”)与北京猿科技有限(以下简称“猿 针对联通创投的入孵企业,猿将予以特别关注,并通过自有的媒体进行宣传报道。 目前,联通国际创业中心已与联通共同建立了“眼”开放实验室,利用运营商的结合创业中心的孵化能力,重点挖掘孵化、物联网、云计算、人工智能等相关领域的创新项目。 猿是一家领域的垂直服务媒体,关注行业前沿科技及行业内企业发展动态,拥有良好的媒体传播能力。

    48850

    以色列Atidot获500万美元,为寿险带来预测

    这笔资金将用于扩业务规模,扩其美国的销售和推广活动,同时还将用这笔钱加在精算科学、科学和软件工程方面的人才建设。还宣布已任命Martin Snow为副总裁兼CDO。 Atidot利用先进的AI、机器学习和预测技术,使人寿保险和企业年金规划机构能够制定驱动的业务决策,同时增强其服务以迎合客户的独特需求。 Atidot特别关注寿险行业(仅在美国,寿险行业的规模就达到5970亿美元),为保险提供易于使用的SaaS预测平台,尤其注重通过目前还未有效利用且经常被忽视的来获取信息,以加强现有的精算和商业模式 AtidotCEO兼联合创始人Dror Katzav表示:“人寿保险行业所拥有的很少被用于战略目的。现有的系统无法处理,这常常让寿险对保单持有人的性质和行为置之不理。 Atidot的团队拥有优秀的精算师、科学家、开发人员和产品经理,我很高兴成为他们中的一员。我们一起构建针对特定行业的预测工具,为寿险提供新策略,帮助他们更好地面对机遇和挑战。”

    41760

    市的MongoDB的前生今世

    声明:本文仅代表个人观点,和本人无关。1本文由本人在极客时间的专栏系列文章(4篇)总结而成。感谢极客邦允许我发表在众号。文章写得不够详细,也不够深入,家多见谅。如需阅读原文,请订阅专栏。 周MongoDB市成功。股票收在30美元以,比发行价高了30%。这是近年来市的又一家背景的故事。市前估值10亿美元,目前市值致在15亿美元。 这篇文章给家简单介绍一下MongoDB的发展历程。MongoDB是由名字叫做MongoDB的来负责的一个开源项目。它是一个文档型库,使用的是二进制JSON的BSON文件格式。 4这种可用性平时也许没有显示出来它的问题,但是2017年初,一堆的MongoDB被黑客给黑进去,被转移并被勒索支付比特币才能解密要回的时候,突然之间家就觉得这个影响很了。 微软于2017年在Build把DocumentDB升级成为CosmosDB。这个新DB号称支持更多的模型,并且有更好的全球延展性。

    1.6K70

    【学习】SAS应用-销售

    的时间是从1月1日到10月30日。 原始的内容包括:销售日期、发票号码、销售人、地区、商品代码、商品类型、商品类、销售量、商品单价。 可以看到1、2月的销售量和销售金额都远比其它月份低,这是因为该员工春节放假较早,从1月15日到2月4日之间都没有。另外春节前后家都忙家事,因此业务量就偏小,因此不去了。 通过饼图筛选出比较畅销的商品类。 下面按日期对销售额做时间序列:? 可以看出自相关系是拖尾的。? 可以看出偏相关系是截尾的,因此可以选择自回归模型作为选定模型。但是偏相关系可能是4步截尾,也可能是13步截尾的。 下面即对接下来两个月的进行预测:? 由于太多,所以只截取一部出来。

    58430

    案例 - 某薪酬体系

    今天拿到了一个的人事体系的报表,里面有个薪酬体系的,我们就拿这个案例来这家的薪酬体系,首先我们来看下该的薪酬体系。 ? 在整个薪资级别了19个级别,在各个级别的薪资跨度基本遵守了各个级别薪资设置的原则,级别越高,薪资跨度越。 但是在薪资的级别有点类似宽带薪酬,通过对19个级别的薪资曲线和R平来看,在薪资的跨度基本是合理,建议在高层薪资的幅度可以拉。 ? 然后根的各个岗位的职级,为了 操作,主管,经理,高管。 这个体系的思路是先设计好每个级别的标准薪资范围,然后根这个级别薪资范围设计职位类别的档位,在根市场的薪酬,来对应各个级别的薪资,个人觉得稍微需要做一些修改的就是操作层的这个类别和档位,划的有点多

    94440

    与决策案例:某型石油选址问题(一)

    湾石油是总部位于美国的一家型一体化石油。该的石油在自己的油田中生产,所需的其他部从中东进口。 拥有型配送网络,负责把石油送到的炼油厂,然后再把石油产品从炼油厂运送到的配送中心,这些设施如下图所示:?正在不断增加几种主要产品的市场占有率。 因此管理层决定通过建立一个新的炼油厂并增加从中东地产进口石油的量来扩产出,接下来需要制定的决策就是,确定在什么地方建设新的炼油厂。 为满足管理层提出的要求:对新炼油厂选址问题进行,需要收集量的,有些需要通过量的挖掘才能得到。管理层希望所有炼油厂都能满负荷运转。 Excel是使用最为广泛、最为便捷的办软件,而且它的和挖掘功能功能十,能够快速完成所有的清洗的过程,能够快速建立模型,并且快速运行得出结果,是做必备的工具。

    66420

    师教你几种常见的方法_互联网

    阅读本文需要2钟1.简单趋势通过实时访问趋势了解产品使用情况,便于产品迅速迭代。访问用户量、访问来源、访问用户行为三指标对于趋势具有重要意义。 2.多维师可以根需要,从多维度对指标进行解。例如浏览器类型、操作系统类型、访问来源、广告来源、地区、网站手机应用、设备品牌、APP版本等等维度。 4.用户群在精细化中,常常需要对有某个特定行为的用户群组进行和比对;师需要将多维度和多指标作为群条件,有针对性地优化产品,提升用户体验。 师通过不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。 师需要在这个过程中选择合理的组样本、监测指标、事后和不同方案评估。

    14210

    真正懂不说

    CSDN:怎么就进入了这个行业? 崔:因为自己接触布式系统和挖掘比较多,在一家创业里也看清楚了趋势,移动互联网肯定是个方向;肯定是个方向,但单纯做工具的意义不。 崔:在经历了三个阶段。 CSDN:你们做的怎么看待家都在说,但其实家都不懂。 崔:第一点,也不是一个新鲜概念,只是家把许久未解决的问题解决了,然后用新的概念包装了一次。 真正做都不谈,比如Google、亚马逊,它们对采集处理的能力远远超过同类。 第二点,在存储领域,摩尔定律已经失效了,存储成本的升高于摩尔定律。 当时看了一本书,著名统计学家写的,概意思翻译过来就是,除了帝,所有人都要看,所以就用了TalkingData,但那时候我们用的不是.com域名,而是.net,但是人都习惯用.com,而那个域名指向的是美国一家专为银行做设备的

    42190

    美团 - 国庆去哪吃?

    01.过程整个过程一共为三个步骤:1. 来源(细节部不做展开,代码已开在GitHub)2. 基础(可以跳过,一些基本的方法、流程)2. 从表中可以看出,整个评论排行榜的前十均被 小吃快餐、自助餐 2类霸榜(其中还剔除了各种xxx店),有趣的是前十店铺的地址多都在 嘉定、奉贤、松江、曹路 这些地区都在外环以外。 进阶在做日料店布之前先来,市餐饮整体的一个布情况,将库所有店铺的地址做清洗处理,然后百度地理经纬度坐标将区域的每个坐标进行组聚类,然后嵌入百度地图中(具体怎么嵌,请搜索百度地图SDK平台 次级区域别有,火车站(不夜城)、中山园、八佰伴、长寿路说明这些地区也有相当部市场。3. 当前层级:10级左下3个片红色区域由外向内别是:金山、奉贤、松江右下红色是:惠南面岛屿是:崇明 终于到了日料布情况的环节?

    18540

    相关产品

    • 品牌经营管家

      品牌经营管家

      腾讯品牌经营管家(BMA)是基于网络数据感知、大数据分析、AI 技术,构建覆盖数据获取引擎、数据分析中台到上层应用的全链路产品,通过大数据情报服务为企业品牌经营行为保驾护航。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券