前言：我們精心挑選了數篇優質財務數據可視化分析文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

關鍵詞：財務分析體系；氣象部門；可視化

一、引言

近年來，隨著全球變暖、極端天氣和氣候事件的頻繁發生，國家越來越重視氣象事業的發展。氣象現代化水平的提高，帶動氣象部門資金量迅速增加，資金性質日趨復雜，管理決策對財務數據的需求日益增大，亟須提升財務分析在財務管理中的作用。然而，氣象部門的管理層多數為非財務人員，打破專業繭房，構建直觀、易懂的財務分析體系，不僅可以讓管理層迅速地了解單位的財務狀況，還能為管理層做出決策提供支撐。財務分析數據可視化等同于改變常規財務分析數據報表式的呈現方式?？梢暬呢攧辗治鰯祿芾碚弋a生的意義體現在事前預測、事中感知、事后反饋三個環節上。事前預測表現在決策活動未開始前，提前對被決策活動運行效果以及產生的最后結果進行預測與模擬，強化管理層對決策活動的預見性與精確性；事中感知能夠精確地擬化決策活動的運行狀況，全面掌握決策活動的細微之處，有助于強化活動執行計劃與政策編制的科學性；事后反饋就是可視化數據具備實時監測功能，能夠協助決策者動態化地了解決策運行效果，及時發現相關問題并有針對性地做出改進?？傊梢暬瘮祿诠芾韺記Q策過程中的應用，可以幫助決策者事前預測活動的整體情況，精確掌控決策的運行狀況，從而有效地結合各類反饋信息，科學整改決策內容與實施方式，不斷強化決策的執行效果，提升決策的活力性與有效性。

二、構建基于管理層視角下可視化財務分析體系的意義

1.讓非財務人員看得懂財務數據堅持問題導向、目標導向、結果導向，深入調研管理層對財務數據的需求，從資金保障、科技服務資金、重大建設項目、單位歷史遺留問題等重點關注點出發，利用數據可視化處理技術，將復雜、冗長的財務分析報告轉化成直觀、明晰、易懂的圖表，透過圖表讓管理層更直觀地了解單位的財務狀況，加快預算執行進度，為預算編制提供數據支撐。2.規范財務核算，提高財務管理水平構建基于管理層視角下可視化財務分析體系的同時，倒逼財務基礎數據的準確性和及時性，規范財務基礎核算，提升會計信息質量，有效推進管業財融合新模式。為落實全面從嚴治黨要求，強化財經紀律的約束力，提供財務分析支撐，有效提升氣象事業發展的財務保障能力。3.聚焦資金風險管理，防控財務風險財務分析貫通單位跨時間、跨系統的數據，開展橫向、縱向的業務評估分析。建立基于管理層視角下可視化的財務分析指標體系，引入風險分析模型、預警預測分析模型等多種分析模型提供智能化定制分析，對業務運行情況進行實時預警和監控，方便管理決策者及時了解單位財務動態，及時發現問題并采取解救措施，有效提高各單位資金運行和經費使用的管理水平。同時也有助于事業單位建立完善的財務管理內部控制制度。4.促進財務人員轉型隨著人工智能的快速發展，傳統會計核算模式下的填制憑證、審核、記賬、結賬等很多事務性的財務工作被替代，基層財務人員需要向戰略性財務轉型。通過構建管理層視角下的可視化財務分析體系，發現問題，分析問題，提出解決問題的對策，促進基層財務人員從核算、監督到核算、監督、分析的轉型。

三、氣象部門財務分析體系的現狀

1.重業務，輕財務事業單位是國家為了社會公益目的，由國家機關舉辦或者其他組織利用國有資產舉辦的，從事教育、科技、文化、衛生等活動的社會服務組織。為了更好地履行受托公共責任，更加注重特定活動的完成情況，主管財務的管理層多數為非財務專業人員，認為預算執行完成代表著財務工作的完成，讀懂復雜、冗長的財務報告非常困難，更無法利用財務報告獲取有利于決策的信息。2.重核算，輕分析氣象部門屬于科技型、公益類事業單位，在財務工作方面多注重基礎的會計核算，忽略財務分析工作。僅僅通過簡單重復的方式進行會計核算，而不能結合單位的目標及任務進行有效的財務管理，主動性也不夠，致使財務分析報告的針對性差，管理者難以全面了解單位的財務狀況，無法為管理層決策提供合理的依據。3.重事后，輕事前目前，氣象部門實行的是傳統單戶核算+決算報表財務分析單一模式。全年收支情況、重點費用支出情況、項目建設情況等都是事后通過決算報表得知，缺乏事前和事中對財務數據的把控。構建管理層視角下的財務分析體系，管理層能夠通過可視化財務分析體系展示平臺及時了解財務狀況，聚焦資金風險管理，提升財務管理水平。

四、財務分析體系構建措施

1.調研管理層對財務數據的需求，初步確立財務分析指標構建基于管理層視角下可視化的財務分析體系，從使用者的需求出發，堅持需求導向、問題導向，打破專業繭房，采用調研問卷、訪談等方式，真正了解非財務專業管理層對財務數據的需求，提供哪些財務數據足以支撐管理決策。整理數據需求，初步按照預決算業務管理、收支業務管理、資產管理、貨幣資金及結轉結余資金、建設項目管理、經費保障管理六個方面確立財務分析指標。具體如表1.2.規范會計核算，保證財務基礎數據的準確性和及時性氣象部門計財業務系統的財務基礎數據是可視化財務分析體系的主要數據來源，可視化的財務分析體系是否能為管理層決策提供有力支撐，完全取決于財務基礎數據的及時性和準確性。所以，要加大提高基礎財務數據核算的準確性和科學性，為財務分析體系的使用奠定堅實的數據基礎。3.配置財務分析指標的計算方法和取數規則在進行數據方面的可視化處理過程中，需要對各類財務分析指標的計算方法和取數規則加以配置，嚴格按照財務分析體系構建的要求，保障財務分析指標數值的準確性和可利用性。4.利用數據可視化技術展示財務分析體系聯合專業技術人員，利用數據可視化技術，將管理層需要理解的財務分析數據，從原本的數字符號，轉變成圖形或者圖表的形式。在將數據進行可視化處理的過程中，也可以使用各種類型的顏色或者圖形，進行二維或三維圖形的創建，豐富內容的表達?？梢宰尮芾韺永枚S或三維的方式，對其數據進行交互，進而可以在圖表的基礎上，進行數據信息價值的掌握，引導管理層充分發現數據規律，為管理層決策提供數據支撐。

五、結語

基于管理層視角構建的財務分析體系，從管理層的數據需求出發，構建滿足管理層需求的財務分析體系，利用現代化的數據可視化處理技術，將復雜冗長的財務報告用圖表來展示。人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。所以說，構建可視化的財務分析體系是一種非常清晰的溝通方式，使管理層能夠更快地理解和處理他們的信息。管理層在充分、詳細地理解財務數據的基礎上，才能正確研判、分析氣象部門的收支趨勢，準確把握氣象部門管理戰略和管理決策的方向。通過構建可視化的財務分析體系，真正實現降低公共成本、加強管控、提升效率、支持管理決策的目的，使氣象部門更好地履行其受托的公共服務責任。

參考文獻

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第2篇

談到誰是Qlik最大的競爭對手，主管東亞、南亞和北亞區業務的Qlik副總裁Terry Smagh的回答有些出人意料：“我們最大的競爭對手是Excel，此外還包括SAP、Oracle等傳統可視化方案提供商?！盦lik之所以視Excel為最大威脅，一個重要原因是，目前Excel在全球擁有2.65億用戶。大多數用戶還在用一些傳統的甚至手工的方式對數據進行處理。這就是Qlik要努力改變的現狀。

針對多種數據來源

Gartner的統計數據顯示，傳統的商業智能（BI）軟件從采購到部署、上線，通常要兩年時間，而這是一個現代化企業所無法忍受的。Qlik的產品從購買到部署完成通常只要5個月?！昂唵我子檬荙lik產品的最大優勢。無論是業務人員、IT人員、專業的數據分析人員，或者是數據科學家，在使用Qlik的產品時都可以輕松上手。而一些傳統的數據處理工具，只有數據專家或懂代碼的專業技術人才能使用?！盩erry Smagh表示。

可視化分析主要應用于海量數據關聯分析。由于涉及的信息比較分散，數據結構有可能不統一，而且通常以人工分析為主，再加上分析過程的非結構性和不確定性，所以普通的數據分析系統不易形成固定的分析流程或模式，很難將數據調入應用系統中進行分析挖掘。而功能強大的可視化數據分析平臺，可以輔助人工操作，將數據進行關聯分析，并做出完整的分析圖表。圖表中包含所有事件的相關信息，也能完整展示數據分析的過程和數據鏈走向。同時，這些分析圖表也可通過另存為其他格式，供相關人員調閱。

大數據處理通常包括數據的采集、整理、存儲、分析和挖掘、展示等多個環節。可視化是大數據分析的重要環節之一，因為它可能以更直觀的圖形、表格、地圖等方式展現數據。

“可視化分析并不是簡單地將單一來源的數據用非常漂亮的圖表展現出來，而是對不同來源的數據，比如財務數據、銷售數據、人力資源數據、商業分析數據等進行分析，形成企業自己的洞見，然后再通過直觀、形象的方式把它呈現出來。這才是真正的可視化。”Terry Smagh告訴記者。

早在2009年，Qlik就已經進入中國市場，目前擁有大量客戶，比如聯想、蘇泊爾等?！爸袊蛻魧梢暬治觥⒃品?、數據可控等有很強烈的需求?，F在對我們來說，最大的挑戰在于時間緊迫。我們要以更快的速度、更全面的產品和服務滿足中國不同行業客戶快速增長的需求。”Terry Smagh表示。

用戶要對大數據有正確的理解。大數據是用錢買不來的。一個企業如果想充分利用大數據，那么可以從一個細分的應用開始，逐漸擴展，慢慢了解和掌握數據的屬性。這時，用戶就需要一個平臺化的工具。

可視化分析并不難

Qlik提供了一個統一的大數據可視化平臺，在此之上提供四方面的服務，包括自助服務式的數據虛擬化、引導式的數據分析、匯報和告警、嵌入式的數據分析。從具體的Qlik產品體系來看，最基礎的是Qlik Analytics Platform，它提供關聯引擎、API、工具箱等；在Qlik Analytics Platform平臺之上，Qlik提供多樣化的產品和功能，主要包括Qlik Sense、QlikView、Qlik Cloud和QlikView NPrinting等，對數據進行訪問、管控、分析，并提供相關的增值服務。

Qlik崇尚一個簡單的理念：用戶如果能更多地進行業務分析，就能從數據中獲得更多的價值。商業智能、大數據分析可以充分利用企業中所有人的智慧，實現業務系統的最優化，并挖掘出更多的數據價值。為此，Qlik提供了多樣化的、快捷的工具，幫助企業中的每個人以自助服務的方式完成數據可視化分析，從而降低大數據分析的門檻。

在近日舉行的媒體見面會上，Qlik的技術人員現場為記者演示了其可視化分析產品的應用。Qlik的技術人員將某一數據來源的數據以鼠標拖拽的方式拉入到Qlik Sense中，就可以輕松建立圖表，并可對具體的數據進行查詢。這些數據和圖表還可在具有權限的人員中分享。

無論數據來自哪里，Excel或數據倉庫；無論數據的類型如何，是結構化數據或非結構化數據，Qlik的產品都可以處理并進行數據關聯，還可以通過API與第三方平臺進行連接。舉例來說，香港一家知名的甜品店在當地有80家分店，它想通過大數據分析了解在某個特定時間段產品的銷售情況。這家甜品店就采用了Qlik的工具，對天氣數據等進行分析，然后據此調整產品的生產，在促進銷售的同時降低供應鏈的成本?！霸谶@個案例中，我們就通過API接口將第三方數據平臺上的非結構化數據整合到Qlik的可視化分析平臺上，滿足了客戶的需求?！盩erry Smagh補充說。

許多廠商可以提供可視化工具，但是它們的重點基本放在如何讓用戶更容易地使用這些工具，而沒有注意如何在后臺實現管理和控制。Terry Smagh表示，除了方便用戶進行可視化分析以外，Qlik還能提供協作、數據管控等方面的功能。

Qlik的軟件銷售模式非常獨特，個人用戶可以免費下載Qlik的可化分析產品，其功能不會因為產品是免費的而被削減。企業中5個以內的用戶，也可以免費使用Qlik cloud，將可視化分析工作放到云中完成。如果企業將Qlik的產品用于商業化目的，那么Qlik將視使用的規模進行收費。

現在入云并不晚

今年6月，Qlik在收購DataMarket之后了一系列Qlik Cloud產品，主要包括Qlik DataMarket、Qlik Sense Cloud、Qlik Sense Charts等。這被認為是Qlik正式進軍云計算的開始。Qlik現在才進入云計算領域是不是有些晚？

Terry Smagh表示，現在正是數據企業進入云計算市場的最佳時機。云計算的概念于2000年左右出現，那時整個業界還沒有為云的落地做好準備。最近幾年，云計算市場的快速發展帶動了數據量的增加，而數據增長帶來的數據訪問、存儲和管理方面的挑戰是企業難以應對的。云是傳統IT基礎設施的自然延伸，它降低了IT基礎架構的成本，提高了系統擴展的靈活性。借助云基礎架構，人們可以更好地訪問、存儲、管理和分析數據?！霸谠破脚_上，我們要做的工作是保證數據訪問和使用的安全，提高數據管理的效率。云對于大數據來說是一個輔的工具?！?/p>

第3篇

關鍵詞：信息化技術；數據挖掘；財務分析；決策支持

當前行政事業單位運行中受到各類數據的驅動，如何對海量數據信息進行收集與提取已經成為當前行政事業單位發展的重要課題之一，數據信息已經成為當前行政事業單位發展的重要資源。當前各類信息化技術快速發展，其中的重要代表之一為數據挖掘技術，對其中運用的算法不斷優化，能夠對多種海量信息進行建模分析，在行政事業單位內部構建了可視化的分析方式，對傳統的財務分析方式進行重要補充，更好地促進行政事業單位內部財務信息管理與決策，優化行政事業單位財務數據整合。

一、數據挖掘技術概述

數據挖掘技術是當前運用較為廣泛的一種技術，通過專業工具的運用能夠有效發現并探索多種數據特征，構建了一種新的數據分析方式，實現對目標數據信息的有效識別與特征研究，并對模式分布情況進行有效探索，實現對數據信息中的規則分析與提取，結合多種專業化分析，對數據發展的綜合情況進行預測。在各類組織運用中能夠有效判斷相關經營活動中的聯系，有效挖掘不同類別數據信息之間的有效聯系[1]。使得決策層能夠更好地掌握系統內部各項發展情況，實現對風險的及時識別，促進各項業務的有效運行，及時對系統運行中的各類情況進行綜合分析，由此全面把握系統運行情況。數據挖掘技術運用中首先要求有效準備各類數據，運用算法以及判斷標準依據等，實現對各類數據信息的有效分析與綜合利用[2]。

二、數據挖掘技術運用流程

在行政事業單位財務分析中運用數據挖掘技術具有顯著運用優勢，能夠有效收集行政事業單位內部各項相關基礎數據資料，對大量數據構建旋轉、鉆取等不同的分析方式與處理技術，統一管理單位內部各個項目中的數據。該技術運用過程中要求有效優化應用流程，不斷改進應用技術。確定財務分析對象，通過數據挖掘技術的運用，有效選擇并確定財務分析對象，在單位內部構建適宜的財務分析方式，針對不同的項目構建不同的財務分析指標與分析工具[3]。在單位內部收集大量的財務信息，從會計信息系統以及其他信息系統中獲取相關數據資料，確保各類數據信息收集的完整性與系統性。針對收集到的大量數據構建有效的整理方式，或者進行簡單泛化處理，或者構建精細化處理機制。財務分析中要求不斷優化各項數據選取，搜集相應的財務信息，從而選用適宜的數據挖掘技術。提取表達數據中的價值特征，以此降低數據處理工作量，同時保持數據原貌[4]。設置適宜的數據挖掘算法，使得相關數據分析工作能夠自動完成。對數據挖掘得到的結果進行綜合性評估，一一驗證各項數據的準確性，若出現異常，及時調整數據挖掘算法，并再次進行數據挖掘與分析。將得到的數據挖掘結果運用于事業單位的決策分析之中，使決策層能夠有效掌握單位內部各項數據，明晰各個項目的進展情況，以此調整決策方案，提升行政決策的科學性與有效性[5]。

三、基于信息化技術的數據挖掘的應用實踐

本文研究數據挖掘技術在XX單位財務管理中的應用實踐，結合不同的類別對財務數據進行統一分析與整理，建立可視化的數據分析方式。為更好展示分析方式，建立XX單位非真實的預算及支出數據參考。

（一）預算執行總體情況

1.總體概況通過數據挖掘技術的運用綜合判斷單位內部各項預算執行情況，對預算執行的各個類目進行有效細分，從而更好地掌握單位內部各項預算情況，由此實現對單位財務狀況的整體分析。XX單位2020年當年預算為128174.11萬元，截至2020年5月29日，XX單位零余額當年預算銀行已下達額度為75370.96萬元，累計支出為55920.68萬元，預算執行進度為43.63%，未達序時進度50%。XX單位距離50%的序時進度還需支出40209.9萬元。2.基本支出與項目支出概況2020年XX單位基本支出當年預算額度9270.53萬元，截至到5月29日支出額度6670.64萬元，預算執行41.96%，未達序時進度50%。2020年XX單位項目支出當年預算額度118903.58萬元，截至到5月29日支出額度49250.04萬元，預算執行41.42%，未達序時進度50%，見表1。

（二）預算執行分項情況

利用數據挖掘技術對單位內部各項預算執行情況進行綜合判斷與分析，優化單位內部各項財務指標分析，當前運用最為常見的方法之一為定量分析法，對單位內部預算執行的各項歷史數據進行有效收集與分析，針對不同的財務指標構建相應的分析方式，由此在單位內部促進財務指標的制定與分析[6]。在當前信息技術與數據挖掘技術的運用之下，在單位各項相關指標計算中，雖然采用了同樣的計算公式，但是在數據挖掘技術運用中能夠對海量的信息進行有效處理，構建對信息的實時分析方式與分析工具，促進單位對不同指標的分析，使得決策層能夠更好地掌握單位內部實際發展情況。1.基本支出的預算執行進度通過數據挖掘技術的運用，綜合分析單位內部基本支出層面的預算執行情況，由此綜合得出單位內部相關指標的財務預算執行效率。2020年XX單位基本支出當年預算共9270.53萬元，截至2020年5月29日支出6670.64萬元，預算執行進度為41.96%，未達序時進度50%。其中，人員經費當年預算8421.53萬元，支出6318.3萬元，預算執行比例為75.03%，已達序時進度。公用經費當年預算849萬元，支出352.34萬元，預算執行比例為41.50%，未達序時進度。2.人員經費人員經費管理是組織內部財務支出的重要構成，利用大數據技術對各項人員支持情況進行統一分析，綜合判斷組織內部在人員管理層面的消耗，對此構建相應的數據分析方式，通過數據挖掘，實現對海量人員支出信息的有效整理與分析[7]。2020年XX單位人員經費預算執行進度為75.03%，已達到序時進度50%。針對人員管理綜合效能、管理預期以及管理目標等，對大量的人員管理信息進行有效整合，運用設定好的算法，綜合分析人員管理中的相關內容，以此更好地為單位人員管理進行綜合分析。通過數據挖掘算法的運用，對不同的人員經費進行分類，判斷不同類目下的執行情況，由此促進決策層更好地掌握人員經費的執行情況，構建可視化的分析方式，從而實現對組織內部人員管理層面的有效內部控制。分功能分類按執行進度排序，如圖1所示。3.公用經費運用數據挖掘技術，針對不同的部門進行公用經費分析，建立相應的預算執行情況可視化分析方式，分部門按執行進度排序，較為清晰地展現辦公室、人事處、黨辦、老干辦以及計財處等不同部門運行情況，使得決策層能夠較為直觀地掌握不同類別數據之間的關系，促進單位內部領導層的決策，由此加強單位內部財務管控[8]。

（三）項目支出的預算執行進度

1.項目支出概述利用數據挖掘技術綜合分析單位內部各項支出的預算執行情況，截至2020年5月29日，XX單位行政事業類項目和基本建設類項目2020年當年預算為118903.58萬元，累計支出49250.04萬元，項目支出的總體預算執行比例為41.42%，未達序時進度。對項目支出的各項類別進行有效細分，按照不同的財務指標構建相應的分析方式，實現對不同類型數據的有效分析與整合，構建有效的數據統計分析方式，不同單位內部各個項目支出的有效分析[9]。其中行政事業類項目的預算執行比例為44.85%，基本建設類項目的預算執行比例為39.50%（見表2）。2.行政事業類項目行政事業類項目對事業單位各項工作開展具有基礎性作用，由此全面分析單位內部行政事業類項目的財政支出情況，在信息技術的運用之下，實現各類數據進行的有效挖掘，綜合分析組織內部在行政事業類單位層面的發展情況，以此更為有效地優化組織內部各項管理，更好地為核心業務的開展提供基本保障與支持。在XX單位2020年當年預算中，行政事業類項目的總體預算執行進度為44.85%，未達序時進度。一般行政事務支出，XX探測以及XX服務三個功能分類的項目執行進度為0。XX預報預測和XX法規與標準的預算執行比例分別為12.26%和16.20%，執行進度較低[10]。3.基本建設類項目氣象保障工作臺站建設在基本項目建設占據重要內容，屬于項目建設施工的基本構成部分，在項目管理與內部控制體系中應當予以重點對待，為此要求構建對基本建設類項目的綜合分析與預測。通過大數據技術有效整合基本建設類相關項目，對不同的建設項目進行有效劃分，綜合判斷不同項目所占據的資金以及建設情況等，由此實現對不同建設項目的有效管理，將其納入內部控制體系中的重要構成部分之中?；窘ㄔO類項目的預算執行與業務建設掛鉤，項目執行的每一個節點關系著臺站建設的情況。例如，山洪地質災害防治氣象保障項目執行進度11.71%，相應的臺站建設完成情況及合同簽訂、采購情況都有關聯關系，需要綜合分析。

結語

大數據技術的發展為數據挖掘提供了更多的可能性與機會，在當前組織內部各項數據信息不斷擴張的背景下，要求構建對海量信息的有效處理方式，數據挖掘技術的運用能夠有效實現這一目的，在行政事業單位內部優化財務分析方式，結合不同的指標進行相應的數據分析，能夠實時快速地處理海量氣象信息，對各項財務信息數據進行統一整理與分析，建立有效的內部控制管理體系。以此更為有效地促進決策層在對行政事業單位各項信息進行全面把握的基礎上做出科學合理的論斷。

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