思迈特软件Smartbi:掌握这5点,就没有你做不好的报表!

报表是维持一个公司正常生产运营的重要部分,企业的业务发展状况、财务状况等都需要通过报表来监测。但是很多企业的数据分析师或者报表工程师在报表开发的过程中难道会有这样的问题:每天接需求,接需求,煞费苦心做了一堆报表,但是感觉没什么用。有的报表改了又改,业务总是不满意,最后好不容易改好了,发现功劳居然属于业务部门的,这换谁受得了?

为什么做出来的报表总被说没用?怎么样才能做出令人满意的报表呢?结合小编的个人从业经验,给大家5点建议,希望能够帮助到大家。

1、报表开发坚持以人为本

做报表就等于是在做产品,主要的目的就是让用户满意,愿意看,愿意用,所以报表好不好不在于开发人员怎么认为,在于看报表的人是如何认为的,用户觉得好才是真的好。因此我们在报表开发的过程中要坚持以人为本,搞清楚报表的目标用户以及用户需求。

我们将目标用户简单分成三类:基层业务人员、中层业务管理人员、高层领导。

对于基层业务人员,他们的报表需求主要是数据查询,比较注重报表的实用性,所以这类报表最好操作起来比较简单,有较强的针对性。

对于中层业务管理人员,他们既要向高层领导汇报,又要给基础业务人员安排工作,因此不仅要知道高层领导所知道的,还要对此进行比较深入的分析,所以,这类报表除了数据指标的展现外还要进行简单的数据分析以及查询到不同维度的数据。

对于高层领导,他们没有太多的时间去深入研究报表的细节,更多的需求是能够一目了然的看到核心数据,因此这类报表要简洁明了,最好是能够直接体现结果。

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2、懂得挖掘业务需求

业务经常吐槽开发做出来的报表没用,为什么没用?需求是你提的,你要啥我给啥,按照你的要求做出来的你还说没用,不讲道理啊。于是很多报表开发者把报表做的不好的原因归结于业务不会提需求。

这确实是个问题,业务人员提报表需求有两种情况,一种是出于眼前业务的需要,或者是领导的要求,为了完成任务,需求非常片面,而且他提的报表需求也不一定能解决实际面临的问题,还有一种情况是,业务有想要的东西,但是不知道该怎么提需求,提出来的需求可能和他想要的不一致,这就导致需求改了又改,都达不到他们心中所想。

因此,这就需要我们报表开发者发挥主观能动性去挖掘业务需求,毕竟做报表我们才是专业的,利用我们的专业知识引导业务,帮助业务完善需求,而不是简单的确认需求。

3、化繁为简,做好报表管理

企业的数据是日积月累的,报表需求也是绵延不绝,因此企业积累的报表也越来越多,但是其实大部分报表的最终宿命都是躺在系统里没人看,真正有用的只有一小部分。

为什么我们总是有无穷尽的报表要做?本质上就是因为报表本身其实就是展现纬度和指标,企业的不同层级的人员对于指标展现的需求不同,于是就通过纬度和指标组合生成更加复杂的指标,进而导致了各式各样的报表展现需求。但实际上,我们仔细研究每个部门提出的需求,发现有大量的内容都是重复的,这个时间我们就要懂得化繁为简,做好报表管理。

4、利用好的开发工具

做好报表除了报表内容对业务胃口之外,需求完成效率也是评价报表开发好坏的因素之一。因此,选用好的报表开发工具,对报表开发的过程也十分重要。

报表开发一般有以下几种方式:

一是用Excel内置的图表做一些常规的统计图,一些高级的动态图表,但是时间久了Excel就难以支撑海量大数据,报表打开卡顿;数据收集麻烦,而且不能打通各个系统中的数据

还有就是用通过R、Python一类的数据分析语言,调用图表功能包,呈现可视化的数据,数据分析常用。

还有一个简单的办法就是用商业报表工具,比如润乾报表、思迈特软件Smartbi,个人比较推荐Smartbi,报表设计过程方便,支持多种数据源链接,可视化dashboard、数据大屏、超越经典的中国式报表等,基本能满足绝大部分的报表需求。

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5、懂数据,懂业务

在之前写数据分析的文章里,我经常提到做数据分析必须要懂业务,做报表也一样,很多报表开发者工作2年之后就会觉得自己能力难以成长了,能掌握的报表知识和系统知识基本都掌握了,不知道还能从哪些方面再进步,这时候业务知识的掌握往往就成为了报表人能力的分水岭。

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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