京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
OA办公系统价值高地:数据分析
OA系统在中国企业的办公和管理中扮演着越来越重要的角色,当前,通过OA系统实现数据分析,生成统计报表为领导者提供决策分析,已经成为一项极为重要的应用。 优秀的OA系统正努力在数据统计和分析上做得更加出色,让使用者更加简便和直观的使用系统中数据。这些数据提升了企业的决策能力,也提升了OA系统的应用价值。 以工作流管理见长的华天动力OA系统是数据统计分析的高手,它可以让企业轻松的自定义各种类型的表单和报表格式,实现对整个工作流中数据的提取、汇总,实时生成各种报表和视图,来实现其“智慧决策”的理念。
为了便于理解,我们通过华天动力OA官网上免费开放的在线体验版,截取了一些实例,通过这些实例,我们能够看到企业如何将工作流中的数据实时、有效的整合利用起来。 我们以费用管理为例,一张费用单通过工作流审批完成后,单据中的人员、部门、日期、项目以及金额等信息都会保存在系统中。那我们是否能查看一个时间段内各部门的费用情况呢?是否能了解这些费用是由哪些员工产生的?是否能知道这些费用在什么时间、什么情况下产生的呢? 这些问题常常是企业管理者非常关心的。
华天动力OA系统的“报表中心”为我们提供了全部问题的答案。这里有非常完善的报表模板,覆盖了工作流中的全部数据,包括财务、销售、人事、生产、行政等等,为企业提供了强大的决策支撑。而笔者要打开的是“部门费用年分析表”,截取的是2011年1月到6月的数据,如下图示:
如图所示,报表以部门为基础,以报表和折线图的方式,展示了2011年前6个月的报销费用明细。
在报表中,管理者可以清晰的看到每个月各部门的费用记录,以及每个月所有部门的费用合计。 在折线图中,管理者可以清晰的比较出同一月份每个部门费用的差异,以及同一部门每个月的费用变化。 如此一来,每个部门的费用情况,哪个部门多、哪个部门少,哪个月多、哪个月少,以及变化趋势都一目了然了。 既然我们已经知道了部门报销费用情况,那我们是否能继续深入,进一步了解这些费用都是哪些员工产生的呢? 当然可以了。
点击报表表格区域任意一行数据,看看我们能得到什么?我们就以第一列财务部的数据为例,点击之后,我们得到了一个新的报表,如下图示(篇幅所限,仅为部分截图):
报表依然分表格和折现图两部分,展示给我们的是“财务部”员工2011年前6个月的费用情况。报表部分显示每个员工每个月的费用情况,折线图部分可以直观的看到每个月员工的费用差异,及同一员工每个月的费用变化走向。 这还不算完,因为管理者在这时候会继续追问:我想知道这些费用都产生在什么地方,是不是有的钱花的太多了,怎么查看呢? 很简单,再次点击报表中的行数据,你就会查看到该员工的费用明细,比如我们点击艾雪所在的数据行,系统马上列出了她在2011年前6个月的费用明细:
报表中的数据全部来自艾雪在该时期内的“费用报销单”,已经都是已经审批完成的,所以数据是真实可靠的。
华天动力OA系统还提供了其他多种多样的查询视图,如下图示:
显然,通过这些翔实的数据和报表,管理者可以全面、及时、精准的了解每个部门和人员的费用情况,根据这些数据,制定更加合理的费用管理制度。 精准的数据就像为企业提供了一双明目,让管理者不是依靠感觉,而是精确的分析来做出科学的决策,不断的规范、优化企业管理体系,提升企业核心竞争力。 OA系统为基于数据的科学决策提供了新的工具,这个工具简单、实用,大有可为。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13