财务数据可视化分析范文

前言：我们精心挑选了数篇优质财务数据可视化分析文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

关键词：财务分析体系；气象部门；可视化

一、引言

近年来，随着全球变暖、极端天气和气候事件的频繁发生，国家越来越重视气象事业的发展。气象现代化水平的提高，带动气象部门资金量迅速增加，资金性质日趋复杂，管理决策对财务数据的需求日益增大，亟须提升财务分析在财务管理中的作用。然而，气象部门的管理层多数为非财务人员，打破专业茧房，构建直观、易懂的财务分析体系，不仅可以让管理层迅速地了解单位的财务状况，还能为管理层做出决策提供支撑。财务分析数据可视化等同于改变常规财务分析数据报表式的呈现方式。可视化的财务分析数据对管理者产生的意义体现在事前预测、事中感知、事后反馈三个环节上。事前预测表现在决策活动未开始前，提前对被决策活动运行效果以及产生的最后结果进行预测与模拟，强化管理层对决策活动的预见性与精确性；事中感知能够精确地拟化决策活动的运行状况，全面掌握决策活动的细微之处，有助于强化活动执行计划与政策编制的科学性；事后反馈就是可视化数据具备实时监测功能，能够协助决策者动态化地了解决策运行效果，及时发现相关问题并有针对性地做出改进。总之，可视化数据在管理层决策过程中的应用，可以帮助决策者事前预测活动的整体情况，精确掌控决策的运行状况，从而有效地结合各类反馈信息，科学整改决策内容与实施方式，不断强化决策的执行效果，提升决策的活力性与有效性。

二、构建基于管理层视角下可视化财务分析体系的意义

1.让非财务人员看得懂财务数据坚持问题导向、目标导向、结果导向，深入调研管理层对财务数据的需求，从资金保障、科技服务资金、重大建设项目、单位历史遗留问题等重点关注点出发，利用数据可视化处理技术，将复杂、冗长的财务分析报告转化成直观、明晰、易懂的图表，透过图表让管理层更直观地了解单位的财务状况，加快预算执行进度，为预算编制提供数据支撑。2.规范财务核算，提高财务管理水平构建基于管理层视角下可视化财务分析体系的同时，倒逼财务基础数据的准确性和及时性，规范财务基础核算，提升会计信息质量，有效推进管业财融合新模式。为落实全面从严治党要求，强化财经纪律的约束力，提供财务分析支撑，有效提升气象事业发展的财务保障能力。3.聚焦资金风险管理，防控财务风险财务分析贯通单位跨时间、跨系统的数据，开展横向、纵向的业务评估分析。建立基于管理层视角下可视化的财务分析指标体系，引入风险分析模型、预警预测分析模型等多种分析模型提供智能化定制分析，对业务运行情况进行实时预警和监控，方便管理决策者及时了解单位财务动态，及时发现问题并采取解救措施，有效提高各单位资金运行和经费使用的管理水平。同时也有助于事业单位建立完善的财务管理内部控制制度。4.促进财务人员转型随着人工智能的快速发展，传统会计核算模式下的填制凭证、审核、记账、结账等很多事务性的财务工作被替代，基层财务人员需要向战略性财务转型。通过构建管理层视角下的可视化财务分析体系，发现问题，分析问题，提出解决问题的对策，促进基层财务人员从核算、监督到核算、监督、分析的转型。

三、气象部门财务分析体系的现状

1.重业务，轻财务事业单位是国家为了社会公益目的，由国家机关举办或者其他组织利用国有资产举办的，从事教育、科技、文化、卫生等活动的社会服务组织。为了更好地履行受托公共责任，更加注重特定活动的完成情况，主管财务的管理层多数为非财务专业人员，认为预算执行完成代表着财务工作的完成，读懂复杂、冗长的财务报告非常困难，更无法利用财务报告获取有利于决策的信息。2.重核算，轻分析气象部门属于科技型、公益类事业单位，在财务工作方面多注重基础的会计核算，忽略财务分析工作。仅仅通过简单重复的方式进行会计核算，而不能结合单位的目标及任务进行有效的财务管理，主动性也不够，致使财务分析报告的针对性差，管理者难以全面了解单位的财务状况，无法为管理层决策提供合理的依据。3.重事后，轻事前目前，气象部门实行的是传统单户核算+决算报表财务分析单一模式。全年收支情况、重点费用支出情况、项目建设情况等都是事后通过决算报表得知，缺乏事前和事中对财务数据的把控。构建管理层视角下的财务分析体系，管理层能够通过可视化财务分析体系展示平台及时了解财务状况，聚焦资金风险管理，提升财务管理水平。

四、财务分析体系构建措施

1.调研管理层对财务数据的需求，初步确立财务分析指标构建基于管理层视角下可视化的财务分析体系，从使用者的需求出发，坚持需求导向、问题导向，打破专业茧房，采用调研问卷、访谈等方式，真正了解非财务专业管理层对财务数据的需求，提供哪些财务数据足以支撑管理决策。整理数据需求，初步按照预决算业务管理、收支业务管理、资产管理、货币资金及结转结余资金、建设项目管理、经费保障管理六个方面确立财务分析指标。具体如表1.2.规范会计核算，保证财务基础数据的准确性和及时性气象部门计财业务系统的财务基础数据是可视化财务分析体系的主要数据来源，可视化的财务分析体系是否能为管理层决策提供有力支撑，完全取决于财务基础数据的及时性和准确性。所以，要加大提高基础财务数据核算的准确性和科学性，为财务分析体系的使用奠定坚实的数据基础。3.配置财务分析指标的计算方法和取数规则在进行数据方面的可视化处理过程中，需要对各类财务分析指标的计算方法和取数规则加以配置，严格按照财务分析体系构建的要求，保障财务分析指标数值的准确性和可利用性。4.利用数据可视化技术展示财务分析体系联合专业技术人员，利用数据可视化技术，将管理层需要理解的财务分析数据，从原本的数字符号，转变成图形或者图表的形式。在将数据进行可视化处理的过程中，也可以使用各种类型的颜色或者图形，进行二维或三维图形的创建，丰富内容的表达。可以让管理层利用二维或三维的方式，对其数据进行交互，进而可以在图表的基础上，进行数据信息价值的掌握，引导管理层充分发现数据规律，为管理层决策提供数据支撑。

五、结语

基于管理层视角构建的财务分析体系，从管理层的数据需求出发，构建满足管理层需求的财务分析体系，利用现代化的数据可视化处理技术，将复杂冗长的财务报告用图表来展示。人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。所以说，构建可视化的财务分析体系是一种非常清晰的沟通方式，使管理层能够更快地理解和处理他们的信息。管理层在充分、详细地理解财务数据的基础上，才能正确研判、分析气象部门的收支趋势，准确把握气象部门管理战略和管理决策的方向。通过构建可视化的财务分析体系，真正实现降低公共成本、加强管控、提升效率、支持管理决策的目的，使气象部门更好地履行其受托的公共服务责任。

参考文献

1.秦春青.基于战略视角的高效财务分析体系构建研究.商业会计，2021（01）.

2.张超.财务智能可视化分析与文献综述.财会月刊，2019（03）.

3.魏紫萱.可视化数据分析对决策者的影响.数字经济，2018（05）.

4.殷敬淇.可视化数据新闻实践路径探索以财新数据可视化实验室为例.新闻传播，2017（9）.

5.刘磊.可视化数据挖掘方法与技术探究.通讯世界，2017（6）.

6.谭开诚.新会计准则在财务分析体系中的应用.时代金融，2013（09）.

7.郑宗旭.电商企业新型综合财务分析体系构建.湖北经济学院学报(人文社会科学版)，2018（08）.

8.孙晓斌.以绩效评价为核心的高校财务分析体系的构建.安徽工业大学学报(社会科学版)，2014（01）.

9.李明玉.建立以绩效考核为核心的高校财务分析体系浅探.中国证券期货，2012（05）.

10.林黎，叶燕萍.新会计准则对财务分析的影响.财会月刊，2007（15）.

11.卢兴杰.国际财务报告准则变革及中国对策2010年中国会计学会资深会员论坛综述.会计研究，2010（04）.

12.刘玉廷.关于中国企业会计准则与国际财务报告准则持续全面趋同问题.会计研究，2009（09）.

第2篇

谈到谁是Qlik最大的竞争对手，主管东亚、南亚和北亚区业务的Qlik副总裁Terry Smagh的回答有些出人意料：“我们最大的竞争对手是Excel，此外还包括SAP、Oracle等传统可视化方案提供商。”Qlik之所以视Excel为最大威胁，一个重要原因是，目前Excel在全球拥有2.65亿用户。大多数用户还在用一些传统的甚至手工的方式对数据进行处理。这就是Qlik要努力改变的现状。

针对多种数据来源

Gartner的统计数据显示，传统的商业智能（BI）软件从采购到部署、上线，通常要两年时间，而这是一个现代化企业所无法忍受的。Qlik的产品从购买到部署完成通常只要5个月。“简单易用是Qlik产品的最大优势。无论是业务人员、IT人员、专业的数据分析人员，或者是数据科学家，在使用Qlik的产品时都可以轻松上手。而一些传统的数据处理工具，只有数据专家或懂代码的专业技术人才能使用。”Terry Smagh表示。

可视化分析主要应用于海量数据关联分析。由于涉及的信息比较分散，数据结构有可能不统一，而且通常以人工分析为主，再加上分析过程的非结构性和不确定性，所以普通的数据分析系统不易形成固定的分析流程或模式，很难将数据调入应用系统中进行分析挖掘。而功能强大的可视化数据分析平台，可以辅助人工操作，将数据进行关联分析，并做出完整的分析图表。图表中包含所有事件的相关信息，也能完整展示数据分析的过程和数据链走向。同时，这些分析图表也可通过另存为其他格式，供相关人员调阅。

大数据处理通常包括数据的采集、整理、存储、分析和挖掘、展示等多个环节。可视化是大数据分析的重要环节之一，因为它可能以更直观的图形、表格、地图等方式展现数据。

“可视化分析并不是简单地将单一来源的数据用非常漂亮的图表展现出来，而是对不同来源的数据，比如财务数据、销售数据、人力资源数据、商业分析数据等进行分析，形成企业自己的洞见，然后再通过直观、形象的方式把它呈现出来。这才是真正的可视化。”Terry Smagh告诉记者。

早在2009年，Qlik就已经进入中国市场，目前拥有大量客户，比如联想、苏泊尔等。“中国客户对可视化分析、云服务、数据可控等有很强烈的需求。现在对我们来说，最大的挑战在于时间紧迫。我们要以更快的速度、更全面的产品和服务满足中国不同行业客户快速增长的需求。”Terry Smagh表示。

用户要对大数据有正确的理解。大数据是用钱买不来的。一个企业如果想充分利用大数据，那么可以从一个细分的应用开始，逐渐扩展，慢慢了解和掌握数据的属性。这时，用户就需要一个平台化的工具。

可视化分析并不难

Qlik提供了一个统一的大数据可视化平台，在此之上提供四方面的服务，包括自助服务式的数据虚拟化、引导式的数据分析、汇报和告警、嵌入式的数据分析。从具体的Qlik产品体系来看，最基础的是Qlik Analytics Platform，它提供关联引擎、API、工具箱等；在Qlik Analytics Platform平台之上，Qlik提供多样化的产品和功能，主要包括Qlik Sense、QlikView、Qlik Cloud和QlikView NPrinting等，对数据进行访问、管控、分析，并提供相关的增值服务。

Qlik崇尚一个简单的理念：用户如果能更多地进行业务分析，就能从数据中获得更多的价值。商业智能、大数据分析可以充分利用企业中所有人的智慧，实现业务系统的最优化，并挖掘出更多的数据价值。为此，Qlik提供了多样化的、快捷的工具，帮助企业中的每个人以自助服务的方式完成数据可视化分析，从而降低大数据分析的门槛。

在近日举行的媒体见面会上，Qlik的技术人员现场为记者演示了其可视化分析产品的应用。Qlik的技术人员将某一数据来源的数据以鼠标拖拽的方式拉入到Qlik Sense中，就可以轻松建立图表，并可对具体的数据进行查询。这些数据和图表还可在具有权限的人员中分享。

无论数据来自哪里，Excel或数据仓库；无论数据的类型如何，是结构化数据或非结构化数据，Qlik的产品都可以处理并进行数据关联，还可以通过API与第三方平台进行连接。举例来说，香港一家知名的甜品店在当地有80家分店，它想通过大数据分析了解在某个特定时间段产品的销售情况。这家甜品店就采用了Qlik的工具，对天气数据等进行分析，然后据此调整产品的生产，在促进销售的同时降低供应链的成本。“在这个案例中，我们就通过API接口将第三方数据平台上的非结构化数据整合到Qlik的可视化分析平台上，满足了客户的需求。”Terry Smagh补充说。

许多厂商可以提供可视化工具，但是它们的重点基本放在如何让用户更容易地使用这些工具，而没有注意如何在后台实现管理和控制。Terry Smagh表示，除了方便用户进行可视化分析以外，Qlik还能提供协作、数据管控等方面的功能。

Qlik的软件销售模式非常独特，个人用户可以免费下载Qlik的可化分析产品，其功能不会因为产品是免费的而被削减。企业中5个以内的用户，也可以免费使用Qlik cloud，将可视化分析工作放到云中完成。如果企业将Qlik的产品用于商业化目的，那么Qlik将视使用的规模进行收费。

现在入云并不晚

今年6月，Qlik在收购DataMarket之后了一系列Qlik Cloud产品，主要包括Qlik DataMarket、Qlik Sense Cloud、Qlik Sense Charts等。这被认为是Qlik正式进军云计算的开始。Qlik现在才进入云计算领域是不是有些晚？

Terry Smagh表示，现在正是数据企业进入云计算市场的最佳时机。云计算的概念于2000年左右出现，那时整个业界还没有为云的落地做好准备。最近几年，云计算市场的快速发展带动了数据量的增加，而数据增长带来的数据访问、存储和管理方面的挑战是企业难以应对的。云是传统IT基础设施的自然延伸，它降低了IT基础架构的成本，提高了系统扩展的灵活性。借助云基础架构，人们可以更好地访问、存储、管理和分析数据。“在云平台上，我们要做的工作是保证数据访问和使用的安全，提高数据管理的效率。云对于大数据来说是一个辅的工具。”

第3篇

关键词：信息化技术；数据挖掘；财务分析；决策支持

当前行政事业单位运行中受到各类数据的驱动，如何对海量数据信息进行收集与提取已经成为当前行政事业单位发展的重要课题之一，数据信息已经成为当前行政事业单位发展的重要资源。当前各类信息化技术快速发展，其中的重要代表之一为数据挖掘技术，对其中运用的算法不断优化，能够对多种海量信息进行建模分析，在行政事业单位内部构建了可视化的分析方式，对传统的财务分析方式进行重要补充，更好地促进行政事业单位内部财务信息管理与决策，优化行政事业单位财务数据整合。

一、数据挖掘技术概述

数据挖掘技术是当前运用较为广泛的一种技术，通过专业工具的运用能够有效发现并探索多种数据特征，构建了一种新的数据分析方式，实现对目标数据信息的有效识别与特征研究，并对模式分布情况进行有效探索，实现对数据信息中的规则分析与提取，结合多种专业化分析，对数据发展的综合情况进行预测。在各类组织运用中能够有效判断相关经营活动中的联系，有效挖掘不同类别数据信息之间的有效联系[1]。使得决策层能够更好地掌握系统内部各项发展情况，实现对风险的及时识别，促进各项业务的有效运行，及时对系统运行中的各类情况进行综合分析，由此全面把握系统运行情况。数据挖掘技术运用中首先要求有效准备各类数据，运用算法以及判断标准依据等，实现对各类数据信息的有效分析与综合利用[2]。

二、数据挖掘技术运用流程

在行政事业单位财务分析中运用数据挖掘技术具有显著运用优势，能够有效收集行政事业单位内部各项相关基础数据资料，对大量数据构建旋转、钻取等不同的分析方式与处理技术，统一管理单位内部各个项目中的数据。该技术运用过程中要求有效优化应用流程，不断改进应用技术。确定财务分析对象，通过数据挖掘技术的运用，有效选择并确定财务分析对象，在单位内部构建适宜的财务分析方式，针对不同的项目构建不同的财务分析指标与分析工具[3]。在单位内部收集大量的财务信息，从会计信息系统以及其他信息系统中获取相关数据资料，确保各类数据信息收集的完整性与系统性。针对收集到的大量数据构建有效的整理方式，或者进行简单泛化处理，或者构建精细化处理机制。财务分析中要求不断优化各项数据选取，搜集相应的财务信息，从而选用适宜的数据挖掘技术。提取表达数据中的价值特征，以此降低数据处理工作量，同时保持数据原貌[4]。设置适宜的数据挖掘算法，使得相关数据分析工作能够自动完成。对数据挖掘得到的结果进行综合性评估，一一验证各项数据的准确性，若出现异常，及时调整数据挖掘算法，并再次进行数据挖掘与分析。将得到的数据挖掘结果运用于事业单位的决策分析之中，使决策层能够有效掌握单位内部各项数据，明晰各个项目的进展情况，以此调整决策方案，提升行政决策的科学性与有效性[5]。

三、基于信息化技术的数据挖掘的应用实践

本文研究数据挖掘技术在XX单位财务管理中的应用实践，结合不同的类别对财务数据进行统一分析与整理，建立可视化的数据分析方式。为更好展示分析方式，建立XX单位非真实的预算及支出数据参考。

（一）预算执行总体情况

1.总体概况通过数据挖掘技术的运用综合判断单位内部各项预算执行情况，对预算执行的各个类目进行有效细分，从而更好地掌握单位内部各项预算情况，由此实现对单位财务状况的整体分析。XX单位2020年当年预算为128174.11万元，截至2020年5月29日，XX单位零余额当年预算银行已下达额度为75370.96万元，累计支出为55920.68万元，预算执行进度为43.63%，未达序时进度50%。XX单位距离50%的序时进度还需支出40209.9万元。2.基本支出与项目支出概况2020年XX单位基本支出当年预算额度9270.53万元，截至到5月29日支出额度6670.64万元，预算执行41.96%，未达序时进度50%。2020年XX单位项目支出当年预算额度118903.58万元，截至到5月29日支出额度49250.04万元，预算执行41.42%，未达序时进度50%，见表1。

（二）预算执行分项情况

利用数据挖掘技术对单位内部各项预算执行情况进行综合判断与分析，优化单位内部各项财务指标分析，当前运用最为常见的方法之一为定量分析法，对单位内部预算执行的各项历史数据进行有效收集与分析，针对不同的财务指标构建相应的分析方式，由此在单位内部促进财务指标的制定与分析[6]。在当前信息技术与数据挖掘技术的运用之下，在单位各项相关指标计算中，虽然采用了同样的计算公式，但是在数据挖掘技术运用中能够对海量的信息进行有效处理，构建对信息的实时分析方式与分析工具，促进单位对不同指标的分析，使得决策层能够更好地掌握单位内部实际发展情况。1.基本支出的预算执行进度通过数据挖掘技术的运用，综合分析单位内部基本支出层面的预算执行情况，由此综合得出单位内部相关指标的财务预算执行效率。2020年XX单位基本支出当年预算共9270.53万元，截至2020年5月29日支出6670.64万元，预算执行进度为41.96%，未达序时进度50%。其中，人员经费当年预算8421.53万元，支出6318.3万元，预算执行比例为75.03%，已达序时进度。公用经费当年预算849万元，支出352.34万元，预算执行比例为41.50%，未达序时进度。2.人员经费人员经费管理是组织内部财务支出的重要构成，利用大数据技术对各项人员支持情况进行统一分析，综合判断组织内部在人员管理层面的消耗，对此构建相应的数据分析方式，通过数据挖掘，实现对海量人员支出信息的有效整理与分析[7]。2020年XX单位人员经费预算执行进度为75.03%，已达到序时进度50%。针对人员管理综合效能、管理预期以及管理目标等，对大量的人员管理信息进行有效整合，运用设定好的算法，综合分析人员管理中的相关内容，以此更好地为单位人员管理进行综合分析。通过数据挖掘算法的运用，对不同的人员经费进行分类，判断不同类目下的执行情况，由此促进决策层更好地掌握人员经费的执行情况，构建可视化的分析方式，从而实现对组织内部人员管理层面的有效内部控制。分功能分类按执行进度排序，如图1所示。3.公用经费运用数据挖掘技术，针对不同的部门进行公用经费分析，建立相应的预算执行情况可视化分析方式，分部门按执行进度排序，较为清晰地展现办公室、人事处、党办、老干办以及计财处等不同部门运行情况，使得决策层能够较为直观地掌握不同类别数据之间的关系，促进单位内部领导层的决策，由此加强单位内部财务管控[8]。

（三）项目支出的预算执行进度

1.项目支出概述利用数据挖掘技术综合分析单位内部各项支出的预算执行情况，截至2020年5月29日，XX单位行政事业类项目和基本建设类项目2020年当年预算为118903.58万元，累计支出49250.04万元，项目支出的总体预算执行比例为41.42%，未达序时进度。对项目支出的各项类别进行有效细分，按照不同的财务指标构建相应的分析方式，实现对不同类型数据的有效分析与整合，构建有效的数据统计分析方式，不同单位内部各个项目支出的有效分析[9]。其中行政事业类项目的预算执行比例为44.85%，基本建设类项目的预算执行比例为39.50%（见表2）。2.行政事业类项目行政事业类项目对事业单位各项工作开展具有基础性作用，由此全面分析单位内部行政事业类项目的财政支出情况，在信息技术的运用之下，实现各类数据进行的有效挖掘，综合分析组织内部在行政事业类单位层面的发展情况，以此更为有效地优化组织内部各项管理，更好地为核心业务的开展提供基本保障与支持。在XX单位2020年当年预算中，行政事业类项目的总体预算执行进度为44.85%，未达序时进度。一般行政事务支出，XX探测以及XX服务三个功能分类的项目执行进度为0。XX预报预测和XX法规与标准的预算执行比例分别为12.26%和16.20%，执行进度较低[10]。3.基本建设类项目气象保障工作台站建设在基本项目建设占据重要内容，属于项目建设施工的基本构成部分，在项目管理与内部控制体系中应当予以重点对待，为此要求构建对基本建设类项目的综合分析与预测。通过大数据技术有效整合基本建设类相关项目，对不同的建设项目进行有效划分，综合判断不同项目所占据的资金以及建设情况等，由此实现对不同建设项目的有效管理，将其纳入内部控制体系中的重要构成部分之中。基本建设类项目的预算执行与业务建设挂钩，项目执行的每一个节点关系着台站建设的情况。例如，山洪地质灾害防治气象保障项目执行进度11.71%，相应的台站建设完成情况及合同签订、采购情况都有关联关系，需要综合分析。

结语

大数据技术的发展为数据挖掘提供了更多的可能性与机会，在当前组织内部各项数据信息不断扩张的背景下，要求构建对海量信息的有效处理方式，数据挖掘技术的运用能够有效实现这一目的，在行政事业单位内部优化财务分析方式，结合不同的指标进行相应的数据分析，能够实时快速地处理海量气象信息，对各项财务信息数据进行统一整理与分析，建立有效的内部控制管理体系。以此更为有效地促进决策层在对行政事业单位各项信息进行全面把握的基础上做出科学合理的论断。

参考文献

[1]司桥林.基于数据挖掘的财务信息管理系统风险识别[J].微型电脑应用，2021（06）：132–135.

[2]温振丹，吴永谊，吴再丽，等.基于云计算的高校财务共享协同与决策支持系统架构研究[J].科技经济导刊，2021（17）：37–39.

[3]曹越.大数据时代企业会计工作面临的机遇与挑战分析[J].商场现代化，2021（10）：123–125.

[4]唐雪薇，佟筱枫.大数据时代审计信息化建设的实现路径探析[J].中国市场，2021（17）：195–196.

[5]崔竹.数据分析技术方法在企业审计中的创新应用[J].财会月刊，2021（07）：82–88.

[6]娄德涵，杨江海，邓海生.基于大数据Hadoop的企业财务管理系统研究[J].电子制作，2021（07）：51–53+29.

[7]汪雪松.浅谈数据挖掘技术对企业财务分析职能的拓展[J].会计师，2021（05）：11–12.

[8]刘敏.大数据环境下数据挖掘技术对审计风险的影响研究[J].市场周刊，2021（03）：120–121+132.

[9]夏铭璐，聂书承.大数据时代财务会计与管理会计的碰撞融合策略探究[J].商场现代化，2020（24）：151–153.