银行多维度分析报表

❶ 科目多维度分析这个表为什么不能使用，明明在总账里面

也可以作为试算平衡的依据啊
等级总账用汇总别余额（本月发生额）去登记，得出期末数字 ，再编制报表！！！！！！！！！！！

❷ 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析

1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。
2.证券数据内分容析：通过建立数据模型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。

❸ 如何对数据进行多维度分析，即数据分析维度设置。

有了EXCEL数据后，将数据导入到BDP个人版中进行维度拖拽设置、拖拽分析，即可实现你想要的多维度分析啊。。。。

❹ 哪个用户行为多维度分析平台实用些

个人觉得易观还比较实用，易观打造了以海量数字用户资产及算法模型为核心的大数据分析工具、产品及解决方案。

❺ 企业如何用报表多维度掌握数据

完全自定义
市场上的报表多维实现方式都是由CRM开发商自行设定好格式，客户无法改变它的维度和统计格式。全开放的统计分析功能，不同角色的用户可以根据统计需要，自定义多维统计分析报表。同时提供包括、条状、折线、环状、漏斗、饼状等多类图形显示。让使用者一目了然。
数据实时更新
如今市场上许多报表都是通过自定义更新时间的方式呈现，报表显示的数据与企业内部现行的数据并不一致，这意味着这些报表并不具备实时统计分析的功能，不能在快速变化的经济市场中实时为管理者提供参考。报表功能则完全打破了这一点，系统中所有的数据都是实时更新的，管理者任何时间打开系统都能获得最新数据信息。
多维分析
一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是报表分析的基础，可形式化表示为(地区、时间、产品、销售额)。多维分析能够对以多维形式组织起来的数据通过各种分析动作，剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。

❻ 人行报表分析

有专门的报表工具的。。。我用的是finereport，导入数据，然后分维度进行处理，很方便

❼ excel制作多维度图表

解决excel制作多维度图表的步骤如下：

1.在Excel表中做好三个指标的数据，然后用全选数据表格。

❽ 【谁知道这种经典多维度统计数据表是什么软件做的】

我在网上看到的，但是一直不知是怎么生成的，是有软件可以做得到，还是单个维度去统计了然后再用图表软件生成的？如果是后者，显然太麻烦了，而且我在来面试的一个小伙子的展未文件里也看到了这样的统计报表，应该是用同一款软件生成的，如果有知道是什么软件的，敬请告知一下，谢谢各位同学啦 查看原帖>>

❾ 银行流水如何分析

现金流是衡量企业还款偿债能力的核心指标，而银行流水作为现金流的载体，是快速了解企业经营情况的最好抓手，可以帮我们高效发现企业的潜在问题。

随着银行电子化的普及，机构都陆续开始收集电子银行流水，进行更全面，更深入的分析。那么现金流水该怎么分析，又能帮助发现哪些问题呢？

多银行流水数据整合

在开始分析之前，第一步是整合客户的多银行多格式的流水。数据分析有一个原则：“Garbage in，garbage out”（无用数据进，无用结果出）这步不难但很复杂，中国4200多家银行，格式不同，要把流水信息统一成标准格式，我们才能有统一的数据基础进行分析。如果客户文件多，流水量大，手动操作合并是很耗时费力的。

可信度：流水造假和账户缺失

数据整合后，我们来验证企业的数据是否完整可信。首先是企业数据可信度，如果数据经过了重度加工而不可信，后续分析的意义就会受限制。多种方式可以验证数据可信度：账户余额理是否是连续的，每季度是否收到和日均余额匹配的利息，各账户间内部转账理应匹配抵消等等。

如果数据可信，我们接下来验证数据完整性，检查每个账户的数据是否完整，有没有缺失，缺失多少。此外，还要查验企业是否提交了所有的主力账户：可以从内部转账中发现未提交的本方帐号，统计发生的交易金额。还可以根据企业的银行账号判断该账号的所属银行，开户地和币种等信息，方便进一步向企业征提流水数据。

数据结构化：标签分类和数据清洗

标签与分类是结构化分析现金流数据的基础。比如：

1.通过法人代表和企业股东信息，可以判断交易对手方是否为企业的关联方。

2.通过经营范围判断企业是客户/供应商，可帮助我们建立行业指标（比如对批发商类支出占总收入或总支出的比例）

3.通过注册日期将企业分为新成立，1-2年，2-5年，5年以上等，可以帮助发现新成立就发生密切贸易往来的疑点公司

4.通过注册资本，可以将企业分为大中小型，等等每笔交易都可以分类。首先按经营性，筹资性和融资性区分，并继续细化分类为内部转账，销售收入，贷款流入，往来拆借，供应商采购，工资支出，税费缴纳，水，电，房租，差旅等等。

标签分类完成后，数据清洗也就同时完成了。后续可以精准的分析企业的经营情况，而不受内部转账和投融资交易的影响。标签和分类会对我们后续的分析建立基础，由此可以进行多维度分析。