1.5　可视化分析财务报表步骤

在传统分析中，我们经常采用表格呈现分析结果，表格的确是一种很重要且高效的可视化呈现方式，但也有其自身的局限，如表1.3所示。

表1.3　表格制分析数据的优势与劣势

目前的主流分析趋势会强调可视化对分析的作用，也就是通过图形、颜色、位移、大小等一系列可视化元素来呈现分析结果，帮助用户洞察分析结果，这也是本书内容的侧重点之一。此外，本书内容将涉及如图1.12所示的4个方面的知识。

图1.12　可视化分析的4个步骤

1．数据获取与整理

多数情况下，我们需要将财务数据下载并导入到电子表格中，直接下载的数据通常需要进一步的整理，例如部分下载数据会带有单位格式的字符串数字，因此我们要将“文本”转化为“数值”，如图1.13所示。如果分析数据涉及多家企业，我们还需要考虑对数据进行“追加”。如果获取的数据并未经过处理，这个阶段往往需要花费很高的人工处理时间，而我们的目标是尽量实现自动化数据获取与整理任务，将节省的时间用于有价值的分析。

图1.13　将文本字符串转换为数值字符串

2．数据建模

当数据被清理干净后，我们将建立表关系和度量公式。由分析的目的而定，建模过程或者简单，或者复杂。分析类型大致分为三种：垂直分析、水平分析、个体对比分析。

垂直分析是指在同一会计期间，通过不同数值的比率分析得出企业的财务指标，如市盈率、净利润率等[1]，如图1.14所示。

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[1]　书中涉及“率”的公式，为了计算和表示方便统一没有乘以100%。

图1.14　垂直分析的财务KPI例子

水平分析是指针对同一指标在不同会计期间的等比或环比分析，通过观察历史，以预测未来趋势，如图1.15所示。

图1.15　水平分析的财务KPI例子

个体对比分析是指在企业个体之间进行横向对比的分析，这有助于对比选择优于平均水平的公司。例如，我们打算投资FAAMG（Meta Platforms[2]、亚马逊、苹果、微软、谷歌）五家科技公司之一，那我们便可以对这些企业的财务指标进行横向对比分析，如图1.16所示。

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[2]　FAAMG中的F为Facebook，2021年10月Facebook改名为Meta Platforms。为行文方便，本书仍然沿用FAAMG的称谓。

图1.16　FAAMG的净利润率对比

3．可视化呈现

图1.17是传统表格方式呈现的利润表，前文已经解释了可视化分析的益处。

图1.17　用表格呈现的微软季度利润表同比

丰富的可视化方式不仅帮助用户看到基础数据，还进一步延伸分析能力。在图1.18中，可视化还展示了利润表科目的绝对值差异、百分比差异，给人更为直观的体验。

图1.18　用高级可视化Zebra BI呈现微软季度利润表同比

4．分享结果

这也许是被大多数人忽略的一个步骤，一般人想到的可能是通过PPT截图或制作网页的方式发布内容。对于大多数普通用户而言，制作网页有一定的门槛，大家更擅长的是通过静态PPT分享结果。这种方式的优势与劣势如表1.4所示。

表1.4　静态PPT分享的优势与劣势

随着科技的进步，分析者有更多的选择方式来分析结果。例如，将Excel或Power BI报表发布到Power BI service中，为分享带来更多便利。图1.19是Power BI service的股票分析应用示例，拥有Pro版许可权限的用户，可登录Power BI service并直接使用该服务。

图1.19　Power BI service的股票分析应用示例