中國女排姑娘時隔12年之後重新奪回奧運會金牌，我們除了要感謝賽場上每位運動員的拼搏之外，還要感謝下這些幕後英雄： 圖中亮點是資料分析：袁靈犀。 誰說中國排球隊奪冠沒有巨量資料的功勞。 這次女排奪冠，促使專業比賽巨量資料分析走向前台。 在當今互聯網和動態報表與BI商業智慧工具時代，重大體育比賽項目配備專業的大數據分析師，已經是標準配置了。足球、籃球、排球等國際重大賽事都有專業的資料分析（data analystic）團隊。 現代賽場上主教練在指揮時單憑自己的記憶和歷史經驗作決策已經不夠用了，經常還要用到實時比賽資料分析方法作為參考。我國女排的資料分析是有專門的資料分析軟體的，通過臨場的資料分析告訴教練組最佳對應方案，如何調整攻擊防守模式。 有了資料分析軟體（data analystic software），對各種扣球線路資料就了如指掌。教練可以根據這個資料分析結果來安排換人，改變下一局的輪次打法。所以，觀眾經常看到的是，前面幾局經常輸球，逐步實現逆轉，最後完全摸透對方每個隊員的扣球規律，就徹底逆轉。這次2016年巴西奧運會，中國女排也是走的這個節奏。 在1/4決賽中，在先輸一局，第二局大比分落後情況下實現2-3的逆轉；在半決賽中多次在比分落後的情況下，通過短暫的暫停，重新改變打法，後來居上拿到決賽入場券；在對陣塞爾維的不亞的決賽中，在先丟一局利情況下，奮起直追，3-1擊敗塞爾維亞，時隔12年再奪冠，成為了第三支奧運三冠的女排隊伍，也成就了郎指導的「教母」英名。 袁靈犀作為中國女排數據分析師，不僅懂排球業務，懂各種排球打法，還要懂資料分析，懂外語，懂電腦。當然，不懂業務就沒法讓資料分析工具發揮最大功效。資料分析，對於袁靈犀來說，不只是一個技術活，還是一個苦活。 任何一個領域，既懂業務又懂資料分析的都是鳳毛麟角。袁靈犀原是天津男排的主攻，2005年，給天津女排做陪打教練；2007年，借調國家隊；2008年退役，全身心地為女排服務。擔此重任，無可厚非。 2010年國家排球隊重金引進了一套技戰術統計軟體，第一時間就交到了袁靈犀的手裡。 這款由義大利人開發的排球專業軟體共有五種語言版本，其中甚至包括日語，但唯獨沒有中文。袁靈犀只能把將近200頁的全英文使用說明書一頁一頁翻譯成中文。為了在來年國家隊組建時就能熟練使用，他把自己關在房間里沒黑沒白地研究，對著以前的比賽錄像自己試著邊看邊記錄邊統計。「我記不清自己練過多少次，怎麼也得有幾百次吧，反正從軟體給我那天開始到國家隊今年4月初集中，我所有業餘時間全部是在研究這個東西。」 和二傳分配相關的資料分析： 和主攻方向相關的資料分析，可以看到對手將球扣往各個區域的概率： 這款軟體掌握起來到底有多難？袁靈犀給記者舉了一個例子：「比如你想要對手8號全場比賽的扣球線路統計，就要在電腦里輸入a8，a代表客隊。然後還有很多代碼，比如p是四號位到位攻，pe是四號位調整攻。同時還要看她打到了幾號區域，這款軟體將場地分9個區域，每個區域還分abcd四部分。也就是說，在一瞬間我要判斷她打了什麼戰術，還要判斷她打到了哪個區域，然後馬上輸入，軟體就會自動畫出她的扣球線路。我粗略算過，一場三局的比賽，我要輸入超過1000條代碼，五局的話就是1600到1700條代碼，每條代碼都要敲五六次鍵盤，而且全部是盲打，沒有時間看鍵盤。」 我們在網上對比過很多很多的照片，基本上都是類似於這樣的抬頭盯著比賽區，從這個圖片中可以看到袁靈犀確實是盲打記錄各種資料：） 每次比賽前半小時，袁靈犀就要拉著大拉杆箱走到一側看台上指定的「技術區域」，架上攝像機，接好筆記本電腦，再打開箱子里的另外一台電腦連上印表機，為比賽的資料採集作好準備。 每次中國隊的比賽，每局比賽結束助理教練會把袁靈犀列印出來的技術統計拿給現場指揮的郎導和安導。從比賽開始到結束，每個回合都要在電腦上做備註，比賽結束就可以很快地做好視頻剪輯和戰術分析。 世界盃時，袁靈犀為了搜集對手資料，最多的時候一天要這樣記錄四場比賽的全過程，晚上9、10點鐘回到酒店是家常便飯。回到酒店後，他還要一場一場整理資料，調出中國隊需要的對手情況以備教練組使用，每次都要弄到很晚。 作為行家裡手，袁靈犀還為記者介紹了目前國際各隊對軟體的使用方式，「有的教練拿著ipad，他的ipad已經跟裝有軟體的電腦實現了資料共享；有的教練戴耳麥，並不是軟體輸入人直接跟他彙報情況，因為那個人不能分心，而是旁邊還有一個教練跟他的電腦聯網了，可以同時讀取資料告訴主教練；還有一種就是在每次暫停時將即時統計結果列印出來遞給主教練看。」 袁靈犀的電腦里是世界諸強的技戰術文件庫，強隊每個隊員的發球集錦、二傳傳球位置分析、重點球員在不同戰術中扣球和吊球的習慣線路，簡直就是一份強大的敵情分析資源庫。雖然這些資料不會對千變萬幻的比賽起到什麼決定性的作用，但是這些資料分析的結果對於指導球隊的訓練和敵情分析有非常重要的作用。 通過臨場的資料分析告訴教練組對應的策略調整，這一點對現在的企業也是有很大的借鑒意義的。沒有資料分析談何業績？沒有資料分析團隊談何資料驅動營運？資料分析可以及時調整企業運營的策略，糾正錯誤的決定。

當數據和商業智慧變成當今社會僅次於能源社會的重要資源，數據分析軟體的重要性也隨之水漲船高，越來越多的企業以及終端客戶開始關注數據分析軟體（data analystic software）的開發與應用，大數據時代的到來伴隨著數據分析工具的開發以及數據分析師的炙手可熱，使它的看點以及關注度持續升高。 一、數據分析軟體推動營銷市場以及企業的管理 數據分析軟體的結果同時將會大大影響營銷市場，若是在市場營銷中合理運用數據分析工具（data analystic tool）的能力，再加上富有創意的設計與統計，對於整個營銷市場將都會是一個非常大的衝擊，企業為了應對整個營銷市場的變化，需要創新以前舊的企業經營管理模式，企業現今也更多藉助數據分析軟體的應用以幫助商品庫存、會員營銷、員工績效進行更好、更加全面細緻的分析。比如商店會員的管理，藉助數據分析工具的作用，不僅可以使管理更加有序，而且可以使商店保持更好的整合分析和管理能力。 二、數據分析軟體的認可度上升 現今出於對於數據分析的重視，很多的企業在出席某些商業會面時都會帶上公司的數據分析師，數據分析師在與客戶進行當面溝通的過程中就會應用數據分析軟體來增加說服力，而往往數據軟體所得出的分析結果是最精確的，從而有助於客戶能更加細緻地了解企業的經營模式以及相關產品的信息，而這對於企業自身來說也有助於節省工作時間，提升簽約的合作率。 三、數據分析軟體將會帶來更多的利潤 「讓數據說話，用數據服人」這句話現在已經變成界內的常用話語，依靠數據分析軟體來實現，可以讓數據以圖表或者視頻的方式從後台走向前台，企業有著紮實的數據分析能力，有助於提升客戶對於企業的信任度，在銷售發展道路也會更加順利。對於企業來說這就代表著極大的利潤增長。 數據分析軟體的價值隨著大數據潮流的高漲而變得益發重要，無論是對於整個營銷市場、企業甚至消費者都是大大的福音。現今無論是企業還是個人都會在實際應用數據分析軟體的過程中了解其價值所在，同時也有利於企業在大數據時代作出更加經濟、成本效益，同時又極為精準的市場營銷戰略。

無論是進行數據分析還是進行統計分析或者是數據挖掘，都需要掌握相應的分析方法和工作技能，如果能夠掌握相關的數據分析軟體，就可以令數據分析（data analystic）工作事半功倍。 一、什麼是數據分析 您了解什麼是數據分析嗎?在動態報表與BI商業智慧中，數據分析指的是將收集來的相關資料，運用相應的統計方法，進行分析，以便能夠最大程度地開發其功能，發揮其作用。這些收集來的資料不僅包括大量的第一手資料，當然也包括大量的第二手資料。數據，也可以稱作觀測值，是經過試驗，通過測量，細心觀察，周密調查以後所得到的結果。簡單地說，數據分析就是將有目的、有組織地收集而來的數據，進行系統地分析，使其成為有用的信息的一個過程。 二、數據分析的目的 我們進行數據分析的目的是什麼呢?我們進行數據分析的目的，就在於從一大堆收集而來的數據中，提煉、萃取出有用的信息，並將這些有用的信息集中起來，尋找研究其中的內在規律。從而做出正確的判斷，採取果斷的行動。 三、數據分析軟體 數據分析軟體（data analystic software）就是用作數據分析的一種軟體。這種數據分析工具一般都包含有四個不同的層面。 1、數據分析軟體的數據存儲層 作為數據分析工具，能夠存儲數據是其必備條件，這就要求我們對於資料庫技術要至少掌握一種。這種掌握並不要求操作熟練，但要理解數據的存儲、結構以及類型。 2、數據分析軟體的數據報表層 當數據被存儲以後，就要解決報表的問題了，要能夠看到各種各樣的報表。像這種能夠提供報表的數據分析軟體，無論在國內還是國外，都有很多。 3、數據分析軟體的數據分析層 數據分析工具在數據分析層面的分析工具有很多，其中最常用的有數據統計分析工具以及數據挖掘工具。 4、數據分析的數據表現層 數據分析的數據表現層應該比較好理解，就是將我們所進行的數據分析，用一種特定的形式，表現出來。這種形式也很多樣。目前，比較流行的是數據的可視化。 以上是對於數據分析、數據分析的目的、以及數據分析軟體的四個層面的簡單介紹，謹以此與大家共同探討。

隨著數據分析軟體的不斷普及，以及數據可視化技術在多個領域的應用，人們已經完全能夠通過簡明的數據可視化圖表代替晦澀難懂的分析報告。不僅節省了工作的時間，還提升了分析報告的含金量和可閱讀性。 1、濃縮的數據 對於數據分析（data analystic）報告寫作的難點在於要把已經知道的分析結果通過大多數人能夠接受以及理解的方式進行表述。沒有參與到數據分析的人們也許不容易理解到數據分析的結果，導致對於數據分析報告真實性和可靠性發生懷疑。在大數據的時代，數據分析是一項很繁重的工作，通過文字表述所有的數據信息更加困難。如果通過數據可視化的技術把數據分析的結果進行圖表化，就能夠更多地表述出數據的信息，對數據的精華進行濃縮，免除因為數據量大導致數據產生混亂。 2、直觀與美觀 在動態報表與BI商業智慧軟體中，文字和數據表格在通常的數據報告里主要有兩大部分組成，一是表格的描述數據，二是文字的注釋。而通過可視化的圖表可以把這兩者進行完美的結合，既能夠表示出數據變化的趨勢，又能夠描述出數據的性質，對比文字的描繪，通過圖表化的數據更能直觀的被人們進行辨識以及記憶。有許多新開發的數據分析工具（data analystic tool）正在努力的給用戶們提供更多數據可視化的選項。在未來可視化的效果會越來越多而且越來越炫酷。使人們的提交上來的報告也更加的炫酷。 3、以「圖」服人 想要通過數據分析報告來讓其他人相信所展示的數據以及觀點，除了需要對數據的真實和可靠性進行保證以外，還要注意表述的問題。在這方面，使用圖表是一個不錯的選擇，數據被圖表化後，數據間存在的趨勢和聯繫非常清楚。這裡涉及到了可視化的效果選用以及對圖表的排序，使用混亂的圖表來進行表述比使用混亂的數據表述更加的糟糕。 隨著大數據時代的來臨，對於大量的數據，人們需要更專業的工具以及對數據進行管理和分析。把數據分析報告進行圖表化，不僅僅能夠節省工時，同時也是一種與時俱進的分析理念。相信在未來隨著可視化技術的不斷發展，使用圖表化來表達的數據分析報告能夠給人們帶來更多數據潛在的價值。

資料分析指的是一整套的技術和流程以及應用工具，通過建立起分析模型對所搜集的資料進行核對和檢查以及復算與判斷等操作，把搜集到的樣本資料在現實中的狀態與理想中的狀態進行一個對比，發現出潛在的風險和搜集證據的過程。在實際的應用里，在資料分析（data analystic）可以幫助銀行進行判斷，採取適當的應對措施。所以，資料分析過程就是組織收集資料和分析資料，最後使這些資料實現資產的增值。 第一、資料分析的目的 在Finereport動態報表與BI商業智慧工具中，資料分析和資料分析軟體（data analystic software）的目的指的是通過搜集到的表面看上去非常複雜的海量資料，來進行資料的統計和定量分析以及解釋還有模型的預測，並且通過基於事實的管理，找出那些隱藏在資料里的內在規律以及風險意義，最後推動整體的抉擇。 第二、資料分析工作流程 一個基於風險導向的資料分析總共分為五個步驟，首先要確定分析的目標，其次是基礎的資料收集，再次是資料的挖掘與分析以及風險點的跟蹤，最後是資料指標的固化。其中，資料的挖掘與分析在整個的工作流程里屬於一個核心的關節。 1、確定分析目標 明確分析出目標是確保在資料分析過程中能夠有效性的一個首要的條件。執行分析的人員需要明確的業務領域以及與之相對應的分析目標，並且根據這些來制定出整體的分析項目中所需要的進度計劃和資源配置以及結果的評審等相關事項。 2、基礎的資料收集 有目的有計劃的收集資料，是確保在資料分析的過程里能夠有效的基礎。分析的負責人要對所收集到的資料內容和渠道以及方法進行策劃，根據分析目標來確定所要獲取的資料欄位與資料結構，把識別需求轉化成為一個具體的要求。 3、資料的挖掘與分析 在完成了基礎資料的收集工作以後，人們就能夠展開相應的資料分析工作。現在主要應用於資料分析的方式包括資料的質量複核和異常特徵的分析以及探索性的挖掘分析等。 第三、問題跟蹤 在經過分析得到結果以後，需要將得到的結果能體現出來的問題進行深追蹤。這同樣也是把資料分析的結果和客觀的事實情況相結合，通過把抽象的數字指標落實成為一個個實際的業務問題來進一步拓展所獲取的資料價值。 以上就是關於資料分析在IT風險以及資產增值中的相關應用了，隨著科技的發展，資料分析在各個領域中越來越發揮出重要的作用。

為了能夠有效的解決數據方面的問題，滿足監管的要求，銀行必須要大力的加強對於數據分析體系的建設，著手解決業務和數據以及技術這三個方面的分工和協作，促進實現數據資產價值的最大化，使銀行的核心競爭力得到持續的提升，幫助銀行在IT的風險管理方面提供一個良好的數據質量。數據分析軟體在實施的過程中需要重點關注以下幾個任務。 建立統一的數據規劃目標 數據規劃指的是根據業務需求，將一切能夠達到業務要求的數據信息進行一個有效的規劃與協調管理，對於現有的數據以及未來計劃所需求的數據進行管理的工作，使獲得的數據能適時滿足外部的監管以及信息的披露還有內部的經營管理和發展目標的需要。進行數據規劃的核心工作主要針對於數據的生命周期中的各個環節，給出一些適合的管理措施和原則，用來指導數據需求的管理成果。在對數據生命周期的策劃里要的就是經過數據應用來制定也方向性的策略，同時也需要根據每個數據項採取對應的處理措施。 建立科學的數據管理工作機制 數據分析（data analystic）的工作機制建設主要依靠著銀行的高層管理者的不斷推動，同時也要建立一個相應的數據管理機制，進行決策與控制。有效的數據管理一定要有專門部門來對這個銀行進行數據管理和應用的職責進行有效的承擔。 建立統一的數據標準規範 數據的標準規範是改進和保障以及提高數據質量的重要依據，這也是數據管理中成敗的關鍵因素。數據的標準化指的是為了促進數據的標準形成以及使用進行的一系列數據標準的規範，即是制定和實施數據的標準以及提高數據管理的全過程。 建立持續的數據質量管理規範 數據的質量管理指的是對於支持業務所需要的數據進行一個全面的質量管理，來保障各種數據的管理工作能夠有效的落實，來實現數據準確和完整的目的，並且提供出有效的增值服務。 近幾年，大多數的銀行都開始從制度到流程來啟動對於數據分析（data analystic）的質量進行全面梳理與核查，初步的建立起一個符合國家監管要求的標準化的數據分析管理體系，適應社會經濟的發展。 文章由Finereport動態報表與BI商業智慧軟體提供！

為了能夠有效的解決資料方面的問題，滿足監管的要求，銀行必須要大力的加強對於資料分析（data analystic）體系的建設，著手解決業務和資料以及技術這三個方面的分工和協作，促進實現資料資產價值的最大化，使銀行的核心競爭力得到持續的提升，幫助銀行在IT的風險管理方面提供一個良好的資料質量。在動態報表與BI商業智慧軟體中，資料分析軟體在實施的過程中需要重點關注以下幾個任務。 建立統一的資料規劃目標 資料規劃指的是根據業務需求，將一切能夠達到業務要求的資料信息進行一個有效的規劃與協調管理，對於現有的資料以及未來計劃所需求的資料進行管理的工作，使獲得的資料能適時滿足外部的監管以及信息的披露還有內部的經營管理和發展目標的需要。進行資料規劃的核心工作主要針對於資料的生命周期中的各個環節，給出一些適合的管理措施和原則，用來指導資料需求的管理成果。在對資料生命周期的策劃里要的就是經過資料應用來制定也方向性的策略，同時也需要根據每個資料項採取對應的處理措施。 建立科學的資料管理工作機制 資料分析工具（data analystic tool）的工作機制建設主要依靠著銀行的高層管理者的不斷推動，同時也要建立一個相應的資料管理機制，進行決策與控制。有效的資料管理一定要有專門部門來對這個銀行進行資料管理和應用的職責進行有效的承擔。 建立統一的資料標準規範 資料的標準規範是改進和保障以及提高資料質量的重要依據，這也是資料管理中成敗的關鍵因素。資料的標準化指的是為了促進資料的標準形成以及使用進行的一系列資料標準的規範，即是制定和實施資料的標準以及提高資料管理的全過程。 建立持續的資料質量管理規範 資料的質量管理指的是對於支持業務所需要的資料進行一個全面的質量管理，來保障各種資料的管理工作能夠有效的落實，來實現資料準確和完整的目的，並且提供出有效的增值服務。 近幾年，大多數的銀行都開始從制度到流程來啟動對於資料分析的質量進行全面梳理與核查，初步的建立起一個符合國家監管要求的標準化的資料分析管理體系，適應社會經濟的發展。

隨著科技的發展，數據分析在各個領域中都有著廣泛的應用，在每個領域中數據分析方法都不一樣。目前在銀行業中進行數據分析的方法與典型的數據分析方法又有哪些不同呢?在Finereport動態報表與BI商業智慧工具中，主要表現為以下幾種： 第一、數據質量複核 數據的複核分析指的是通過重計算和核對的方式將銀行的數據進行兩次校驗，來確保數據的完整性以及準確性，識別出存在於IT系統中的薄弱環節。這一類數據分析（data analystic）通常存在一些固定的計算和分析方法。數據分析的範圍也可以通過抽取樣本的方式來進行確定。對數據分析工具（data analystic tool）的選擇需要根據計算的樣本量來選擇電子表格或是小型的資料庫，這些都是進行銀行數據分析的基本類型。 第二、異常特徵分析 異常特徵分析指的是根據數據里的特定欄位所具有的特徵，進行分析和篩選，找到其中存在的異常風險內容，識別出IT閾值，並且對於分析的結果進一步的進行跟進。分析的對象通常包括異常計結息和異常大額交易還有存貸款的賬戶出現異常波動以及系統之間處理時產生的交易峰值等等。這一類數據分析主要是建立在已經確認了存在風險的數據欄位里，數據的分析範圍通常需要根據測試的要求，選擇出一季度或者一整年的所有業務數據。數據分析的工具需要隨著數據量的增長而引入大型的資料庫容載這些分析數據，這一類分析可以有效的識別出正常的IT架構下體系中可以容忍的閾值，通過分析已經發生的信息科技風險，尋找出引發IT信息科技風險的風險源。 第三、探索性數據挖掘 探索性的數據挖掘分析更加側重於在數據里找出新的特徵，作為特徵型數據分析的延伸，幫助分析人員從看似無用的數據里挖掘出一些有意義的風險指標。在這樣的分析里，除了這些數據本身以外，還必須要引入一個成熟而且有效的數據模型，結合分析人員自身具備的統計分析知識，進行綜合的運用，來達到發現這些數據背後所存在的業務規律以及IT風險源這兩個主要的目的。 通過以上的介紹可以看出，在銀行業中進行數據分析的方法主要依靠的是數學模型對於數據本身的規則進行歸納，並且根據所得到的規則對風險進行判斷。

會計報表是所有公司都會的報表，但是想要真正讀動態報表與BI商業智慧軟體中所含的含義，還是需要先學習一些會計專業上的知識，才有可能完全吃透會計報表。而且，從實際上來看，想要真正了解會計報表，讀懂會計報表中的含義。首先，就應該先了解一下什麼會計報表，會計報表的作用是什麼?這兩大問題的答案。 那麼，會計報表是什麼呢?其實，會計報表的定義是很簡單的，所謂的會計報表就是會計進行核算、記錄交易以及財務事項的客觀反映。會計報表是根據企業日常的財務行為，以及財務數據資料進行編製的。它可以很全面的對一個企業某一個時期內各項財務行為進行最精準的總結，通常會將經營成果、現金流金等這些資料分析（data analystic）結果顯示在上面。財務報表通常是財務報告的主要表現形式。財務報表裡提供了決策者所需要的各項重要的財務信息。其實，在一般而言，會計報表、會計信息以及財務報告，這三種表現形式是沒有什麼實質性的差異。 說完了什麼是會計報表這個問題，現在就應該說一說，會計報表的作用到底是什麼了這個問題了。 1、對於會計報表的作用而言，必須肯定是會計報表對於公司的決策者以及股東而言，會計報表是十分重要的。 2、說到會計報表的作用，那麼就不能不提會計報表投資者的引導，而資源的配置。對於優化資源配置而言，是經營者們可以通過會計報表了解到不同項目的盈利情況，以及不同項目對於資源的佔用情況。了解這些情況，就可以進行資源的配置優化。給獲利能力強的項目投入更多資源，當然這也對於經營者的引導。 3、會計報表還可以起到規避經營風險的作用。因為，會計報表中所顯示的資料，經營者可以在了解後，經過比較分析，對於公司的經營情況、投資風險都做一個最為有效的評估，可以揭示出公司現有優勢與弱點。從而，可以讓經營者提前規避經營中的風險，並且隨時調整公司的經營模式，以及發展的戰略，讓公司的經營更來順利。 當然，會計報表所展示的信息，還可以提示了出公司在經營中的各種財務行為，以經營成果。而這些都是公司經營的重要資料。

對很多職場人而言，對於各種各樣財務報表相信大家已經不再陌生。可是，相信很多人在看到那一篇篇滿是數據的財務報表，相信非專業財務人員真正的能看懂的只在少數。而且，不論不用說還能從財務動態報表與BI商業智慧中分析出的公司的現有經營狀況。其實，要想讀懂財務報表中所隱藏的信息，是很簡單的。下面，筆者就會向大家介紹如何從財務報表中分析出公司的經營狀況。 舉例說明，假如現在有兩家公司，而這兩家公司在2015年會計年度中，實現的利潤總額是一樣的。也就是利潤總額正好相同。那麼，從此處看，這兩家公司的獲利能力是否就是一樣的呢?這個問題的答案肯定是否定的。因為想要這個問題應該從兩家公司現有的資產總額是否一致來看起。而一般來說，是不可能一致的，甚至還有很大的懸殊。那麼，肯定是資產總額小的那家公司，獲利能力更強了。再比如，如果某一家公司在2015年，實現了稅後的利潤100萬元。那麼，這個數據分析結果說明了什麼呢? 對於這個數據所傳遞的消息，只能表明這個公司在特定會計期間中的利潤，也就是盈利水平。而實際上，單看這個數據分析（data analystic）結果是無法為決策者提供最有效的信息。但是，如果再次2015年度之前，該會計期間的利潤一起加入圖表中。那麼，大家都可以看到一個很直觀的圖表比較。同時，從這個比較上，還可以看出該公司的獲利水平是在上升還是在下降。當然，這也可以很好的來公司決策者，提供最有效的決策參考信息。 從上述的就可以看出，財務報表是有一定的局限性的。一般而言，它只能反映出某一特定階段公司的盈利水平、各項財務狀況以及現金的流動情況。而作為公司的決策者，想要獲得更多的信息，以用公司的發展決策，就必須以財務報表為基礎。同時，還要將其他的數據資料相結合。這樣，綜合分析出來的信息，可以用於公司的經濟決策。同時，預測出公司的現在經營狀況，對未來的發展前景，從而制定出最適合公司發展的道路。 相信大家在看了以上內容，對於怎麼看財務報表已經有了初步的了解。但是，在具體的分析中，大家一定要綜合分析，才可以得出最可靠的結果。