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只用一个工具，搞定中国式复杂报表需求

作者: 永洪BI 来源: 永洪科技时间:2020年05月25日0

中国式报表？对于做财务的“表哥表姐”肯定是不陌生的，但是对于大多数做报表的萌新来说，应该会提出灵魂三问：什么是中国式报表?中国式报表有什么特点?玩不转excel该如何制作中国式报表?

众所周知，报表最开始是做给领导看的。领导最初只关心有没有盈利，一个简单的一维利润表就可以。慢慢的领导们不单纯只关注利润，还想知道哪种产品的利润高、哪个区域的利润高，区域慢慢细分到具体的省市县，这样我们的一维表已经不是很满足了，需要使用交叉表；随着企业的慢慢发展，领导们开始关注利润成本的占比，关注收益的增减趋势，开始做数据的对比和复盘，就这样关注的维度点越来越多，越来越细，满足这样需求的表也越来越复杂，就形成了中国式报表。

中国式报表即样式内容满足中国本土企业实际需求，适用于国内企业的具有中国特色的复杂式报表，也称作“中国式复杂表”。我们请教度娘后得出的效果图通常是这样的：

只用一个工具，搞定中国式复杂报表需求

ps:图片来源于某上市公司2019年的年度报告

还有这样的：

只用一个工具，搞定中国式复杂报表需求

ps:图片来源于财政教育经费报表样本模板，图中标注是后期添加的

通过观察，我们不难得出中国式报表的特点：

1、表头特别复杂：存在行列表头，并且四五层的大格套小格也是很常见，不同栏目层次根据需求的不同可以有不同的表头层级数。

2、信息量很大：展示的栏目特别多，报表特别紧凑。

3、多数据来源：一个中国式表格中的数据，可能来自于不同的原始数据表。

4、计算复杂：合计、小计、格子间的动态计算。

5、结构随意：同一个表格中行列数可以不一致；无层次关系的数据可以任意摆放；除了展示统计数据外，通常会在底部添加自定义的备注说明。

由于中国式报表的上述特点，导致无法使用普通的一维表、交叉表来实现，也使得需要做报表的业务人员望而却步，迫切寻求一种智能的工具来使满足表格：不规则分组、多源分片、动态格间运算、自由布局等特点。

Yonghong Desktop的“自由式表格”组件可拯救报表萌新于水火之中。自由式表格与Excel类似的操作大大减少了使用的学习成本；支持灵活的自定义布局，自定义内容；更支持多数据源处理，将数据Join的操作直接界面画，避免了大量的复杂SQL编写和数据准备，简化了报表的制作，有效提高报表制作的效率。

操作简易

自由式表格组件的基础操作和Excel类似，学习成本较低。直接双击单元格可以编辑输入文本，可以直接拖拽字段绑定到单元格中，在右侧设置中可以设置行列数表头数，在单元格上右击可以进行插入、删除、复制、粘贴、剪切、合并单元格等操作，如图所示：

只用一个工具，搞定中国式复杂报表需求

复杂表头

自由式表格组件，可以根据自己的使用场景，支持双击单元格手动输入文本作为固定表头，也可以通过绑定数据来做行列动态表头（同一个数据设置的扩展方向不同，可以作为行表头，也可以作为列表头）。使用“合并单元格”、”斜线渲染”能使表头层次更加清晰，如图所示：

只用一个工具，搞定中国式复杂报表需求

多源数据表

在做报表时，经常会遇到要使用的数据不仅仅来源于一个原始表，更多时候是多个原始数据表整合后的数据。对于一个业务人员而言，不论是做ETL，还是到数据库表写SQL做多表查询，都是很有难度的。自由式表格组件支持直接将不同数据源来源的数据绑定到单元格中，并且可以通过”单元格过滤-多源过滤”实现在前端界面做数据Join，效果如图：

只用一个工具，搞定中国式复杂报表需求

也存在单纯希望将两个原始表的数据放在同一个自由表格中展示的情况。由于自由式表格组件的灵活布局，可以做上下或者左右布局，将不同数据源的数据放在一起做数据对比，效果如图：

只用一个工具，搞定中国式复杂报表需求

格间计算

在做报表的过程中，有许多数据不是提前搜集好的，而是通过表格中单元格里的数据动态计算出来的，这种通过获取单元格的数据并通过逻辑运算后得出新的目标值的方式在Yonghong Desktop自由式表格中叫做”格间计算”，下图中“利润:销售额”列的数据和“占比实际:预期”都是通过内置的cell()函数获取表格中”销售额”和”利润”列的数据计算出来的：

只用一个工具，搞定中国式复杂报表需求

除了通过cell()函数计算新目标值外，还可以通过逻辑判断，选择性做行合计、列合计等。

制作中国式复杂表的需求是冰冷的，但是我们可以通过灵活使用Yonghong Desktop桌面智能分析工具，将领导复杂抽象的需求转换为直观灵活的可视化报表，并从数据中发掘出更多可用信息。

Yonghong Desktop桌面智能分析工具采用页面美观、简单易上手的组件，鼠标拖拽式操作制作数据可视化报表，使得没接触过数据可视化系统的人都能很快上手使用。灵活处理数据，释放数据价值，人人都是数据分析师。

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