当前位置: 首页 > news >正文

Excel大厂自动化报表实战(互联网金融-数据分析周报制作中)

这是Excel大厂自动化报表实战第三期--互联网金融-数据分析周报制作中

数据资源已经与这篇博客捆绑,有需要者可以下载通过网盘分享的文件:2.4自动化报表-8月成交数据.xlsx,2.4自动化报表-8月获客数据.csv等2个文件
链接: https://pan.baidu.com/s/16nzy1ImOdWzmyHgKiuhiVQ?pwd=0623 提取码: 0623 

作者建议
强烈建议,在学习制作互联网金融周报制作前,先去看Excel大厂自动化报表实战第一期--高级函数与数据连接,与Excel大厂自动化报表实战第二期--互联网金融-数据分析周报制作上,许多知识将在制作过程中直接运用,看完第一期与第二期才能更好衔接接下来制作才会理解更加深刻!

在Excel大厂自动化报表实战一、二、三、四期这四期中,将带大家制作只需下拉选择日期以及区域就可以筛选数据并且智能识别字段的自动化报表

Excel大厂自动化报表实战第一期--高级函数与数据连接我们已经对数据进行了匹配连接,Excel大厂自动化报表实战第二期--互联网金融-数据分析周报制作上我们已经制作了互联网金融周报的框架,Excel大厂自动化报表实战第三期--互联网金融-数据分析周报制作中我们将进行关键指标的计算与可视化。

一、看板关键数值的计算
1.周目标
有了目标后,肯定要有目标进度的完成情况.周目标完成情况=这周筛选下对应的周成交额/周目标
比如时间起始日期选择2020/8/1.周成交额就等于2020/8/1~2020/8/7的成交额总和。即周进度完成情况=H15/B5

2.月目标
月目标=当前截止日(这个看板的最后一天,一直往前算到第一天整个的成交额)/目标。首先要实现这个月第一天到当前日成交额总和的计算
核心要点7
月第一天到当前到当前天的总和怎么计算呢?
核心要点7解决方法
=IF($B$3="总和",SUMIFS(XLOOKUP(C$7,'8月成交数据-纯数值'!$A$1:$U$1,'8月成交数据-纯数值'!$A:$U),'8月成交数据-纯数值'!$A:$A,$A8),SUMIFS(XLOOKUP(C$7,'8月成交数据-纯数值'!$A$1:$U$1,'8月成交数据-纯数值'!$A:$U),'8月成交数据-纯数值'!$C:$C,$B$3,'8月成交数据-纯数值'!$A:$A,$A8))
现在SUMIFS函数只针对当前天数进行一个判断,其实只需要把这里面的日期把它改成不是按照当前天进行这个计算,而是按照这个月第一天到看板上A14这个单元格的日期进行计算就好了,也是增加条件的过程。
这个月第一天:
=EOMONTH($A$8,-1)+1
=EOMONTH("2020年8月1日",-1)+1
=EOMONTH("2020/8/1",-1)+1
这个月当前天:$A$14
月目标:
=IF($B$3="总和",SUMIFS(XLOOKUP($H$7,'8月成交数据-纯数值'!$A$1:$U$1,'8月成交数据-纯数值'!$A:$U),'8月成交数据-纯数值'!$A:$A,">="&EOMONTH($A$8,-1)+1,'8月成交数据-纯数值'!$A:$A,"<="&$A$14),SUMIFS(XLOOKUP($H$7,'8月成交数据-纯数值'!$A$1:$U$1,'8月成交数据-纯数值'!$A:$U),'8月成交数据-纯数值'!$C:$C,$B$3,'8月成交数据-纯数值'!$A:$A,">="&EOMONTH($A$8,-1)+1,'8月成交数据-纯数值'!$A:$A,"<="&$A$14))/$B$4

3.当前进度的差值,月目标进度差值=$C$4-1,周目标进度差值==$C$5-1

4.按照老板看数据的思路,梳理关键数据
前台毛利、应收利息、成交额、逾期金额、成交人数、注册人数、注册成交率

5.给关键指标放上数值并进行可视化,比如在F4单元格插入迷离图,选择柱形图
应收利息、成交额、逾期金额、成交人数、注册人数、注册成交率插入迷离图,选择折线图



6.给关键指标放上数值


核心要点8
有这周数据还不够,一般业务周报还得有上周数据。因为一般看一个业务周报,一定要看相比于上周的环比变化。上周的数据改怎么求呢?
核心要点8解决方法
这里用辅助列方式
复制粘贴这周数据

因为粘贴过来的数据,会沿用我们之前所有的逻辑,接下来我们只需要将复制过来的日期的第一个单元格=A8-6

Excel非常智能,只需要直接复制粘贴这周数据,改一下日期的引用就可以快速完成上周数据

二、搭建上周业务数据
1.接下来直接引用上一周对应的数值,比如E5=P25
依次完成前台毛利、应收利息、成交额、逾期金额、成交人数、注册人数、注册成交率的数值引用

2.求周环比变化,周环比=(本期数-上期数)/上期数=本期数/上期数-1
比如这里前台毛利的周环比=E4/E5-1
依次计算应收利息、成交额、逾期金额、成交人数、注册人数、注册成交率的周环比

到这里我们所有的数值就都准备好了,下一期Excel大厂自动化报表实战第四期--互联网金融-数据分析周报制作下将带领大家做报表的排版优化,做成最终封面的效果。


文章转载自:

http://tD975B5Q.trbxt.cn
http://jRq4LTmd.trbxt.cn
http://56OxleNp.trbxt.cn
http://FvyJk7Ta.trbxt.cn
http://uYzjFFvE.trbxt.cn
http://U5Mlmwx8.trbxt.cn
http://gibcQJCA.trbxt.cn
http://3OiBaSA7.trbxt.cn
http://RiPkAKhK.trbxt.cn
http://fYLMwq6O.trbxt.cn
http://GVSdRr8t.trbxt.cn
http://5zvUfa6l.trbxt.cn
http://4SwV3cyx.trbxt.cn
http://NeeY88xq.trbxt.cn
http://bATYU3dc.trbxt.cn
http://cmSyniJ6.trbxt.cn
http://B67gZJGU.trbxt.cn
http://n6yDJm53.trbxt.cn
http://z7A8kheT.trbxt.cn
http://VFiosFyZ.trbxt.cn
http://L3LFuwQG.trbxt.cn
http://dK21sLut.trbxt.cn
http://lEaR6x8i.trbxt.cn
http://V5iEAfB9.trbxt.cn
http://a4iu2bwq.trbxt.cn
http://BPM539mG.trbxt.cn
http://NNxnEzz3.trbxt.cn
http://PaHjgSFb.trbxt.cn
http://k5BusibM.trbxt.cn
http://ZgPZtJj4.trbxt.cn
http://www.dtcms.com/a/247990.html

相关文章:

  • 逆向入门(3)程序逆向篇-Acid Bytes.2
  • <teleport> 是 Vue 3 引入的一个内置组件,用于在 DOM 中移动组件的渲染位置,但保持组件的逻辑作用域不变
  • 【62 Pandas+Pyecharts | 智联招聘大数据岗位数据分析可视化】
  • 【舞蹈】FineDance
  • 黄仁勋在2025年巴黎VivaTech大会上的GTC演讲:AI工厂驱动的工业革命(下)
  • 新书速览|大模型核心技术与开发实践:基于Transformer、PyTorch及Hugging Face
  • Metasploit Framework(MSF)核心知识解析
  • 手机IP地址更换的影响与方法
  • Android 手机如何实现本地视频音频提取?实战教程来了
  • 弹性梁:绘图、分析与可视化-AI云计算数值分析和代码验证
  • 理解与建模弹性膜-AI云计算数值分析和代码验证
  • 【Pandas】pandas DataFrame droplevel
  • MoneyPrinterTurbo根据关键词自动生成视频
  • WebSocket 前端断连原因与检测方法
  • 家政维修平台实战25:工人接单
  • idea中导入maven项目的方法
  • NineData 社区版 V4.2.0 发布!新增MySQL与PostgreSQL互相迁移,SQL管理Milvus,安装更高效
  • 锂电池充电芯片XSP30,2-3节串联锂电池升降压充电管理芯片
  • 探索弹性弦行为:从绘图到问题解决-AI云计算数值分析和代码验证
  • 京东零售基于Flink的推荐系统智能数据体系 |Flink Forward Asia 峰会实录分享
  • Java单元测试
  • AI 重构代码实战:如何用飞算 JavaAI 快速升级遗留系统?
  • 【走进Golang】测试SDK环境搭建成功,配置path环境变量
  • Windows安装Oracle19
  • 华为云Flexus+DeepSeek征文|基于华为云一键部署 Dify 应用的性能测试实践:构建聊天应用并使用 JMeter做压力测试
  • [技术积累]成熟的前端和后端开发框架
  • goland 的 dug 设置
  • ELK 日志分析系统
  • Keil无法下载程序到STM32 Error: Flash Download failed - Target DLL has been cancelled
  • Python爬虫进阶:气象数据爬取中的多线程优化与异常处理技巧