时隔2年多，偶然看到自己的这篇文章，看到下面好多求数据的同学，实在抱歉，一方面之前数据已经丢失，一方面个人博客许久未关注，故没有及时答复。
 
现在重新发送数据给各位同学，仅作学习使用，需要数据做美赛等数学建模的可以加Q群231436610。
 
想要完整代码 具体看我的项目 https://gitee.com/yzlit/tianyancha 天眼查爬虫程序，如果你需要更多数据，请帮我在Github点个star就行，可以免费发送行业TOP100企业信息数据和超过3万条的企业数据。
 
如果不会用git可以在这里下载 代码和数据
 
注意，上面的项目可以爬取天眼查全部企业数据和 行业TOP100的企业信息，clone下来按wiki指导就能正常运行，由于会定时更新，保证可用。
 
其他想要商业数据可能要抱歉了，一是数据量肯定达不到你们的要求，另一个本人只是给学习做数据分析的同学使用，。
 
好，话不多说，直接上代码.
 
爬取效果如图
 
 
先看普通的请求代码，这里应该是爬虫都会用的通用模块，
 
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import time

cursor = 0
get_proxy_url = "http://这里是获取代理IP的网址，具体改refresh_proxy_ip()方法实现刷新代理IP"
proxy_id = ""


# 请求url的html内容
def get_html(url):
    time.sleep(3)
    print(proxy_id)
    # 代理 IP ,具体刷新获取代理IP需要自己实现下面的refresh_proxy_ip() 函数
    proxy = {
        'http': 'http://'+proxy_id,
        'https': 'https://'+proxy_id
    }
    headers = {
        "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9",
        "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
        "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
        "Cache-Control": "max-age=0",
        "Connection": "keep-alive",
        "Host": "www.tianyancha.com",
        "Sec-Fetch-Dest": "document",
        "Sec-Fetch-Mode": "navigate",
        "Sec-Fetch-Site": "none",
        "Sec-Fetch-User": "?1",
        "Upgrade-Insecure-Requests": "1",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36"
    }
    try:
        # response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy)
        response = requests.get(url,headers=headers, proxies=proxy)
    except BaseException:
        print("异常发生")
        # 这里没有对异常情况作具体处理，只是直接换代理IP 重新请求 就完事昂
        refresh_proxy_ip()
        return get_html(url)

    if response.status_code is not 200:
        print("不正常")
        refresh_proxy_ip()
        return get_html(url)
    else:
        return response.text


def refresh_proxy_ip():
    global proxy_id
    time.sleep(1)
    proxy_id = requests.get(get_proxy_url).text.replace(" ", "")
    print('代理ip请求异常，更换代理IP:http://' + proxy_id + "/")
 
然后才是对公司url的html内容进行解析，这个没有技巧，一个一个看html结构，有时候天眼查也会反爬做更新，需要及时修改，2020-09-06生效代码如下
 
# -*- coding: utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup
from mysql import *
from get_html import *


def get_info(url):
    html = get_html(url, 1)
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # print(html)

    # # 企业logo
    # logdiv = soup.find('div', class_="logo -w100")
    # imgsrc = ""
    # if logdiv is not None:
    #     img = logdiv.find('img', class_="img")
    #     if img is not None:
    #         imgsrc = img.get('data-src')
    #         # print(html)
    # else:
    #     print("此页查找不到公司log logo -w100：", url)

    # 企业简介
    div = soup.find('div', id="nav-main-stockNum")
    if div is None:
        print("此页查找不到公司内容nav-main-stockNum：", url)
        # print(html)
        # refresh_proxy_ip()
        # return get_info(url)
    else:
        table = div.find('table', class_="table -striped-col")
        if table is None:
            print("此页查找不到公司内容 table -striped-col：", url)
            # refresh_proxy_ip()
            # return get_info(url)
        else:
            tds = table.find_all('td')
            if len(tds) <= 31:
                print("估计界面有问题：len(tds) <= 31", url)
                return True
            compCh = tds[1].get_text()  # 公司全称
            compEn = tds[3].get_text()  # 英文名称
            sscym = tds[5].get_text()  # 上市曾用名
            gsdj = tds[7].get_text()  # 工商登记
            zczb = tds[9].get_text()  # 注册资本
            sshy = tds[11].get_text()  # 所属行业
            dsz = tds[13].get_text()  # 董事长
            dm = tds[15].get_text()  # 董秘
            fddbr = tds[17].get_text()  # 法定代表人
            zjl = tds[19].get_text()  # 总经理
            ygrs = tds[21].get_text()  # 员工人数
            glryrs = tds[23].get_text()  # 管理人员人数
            kggd = tds[25].get_text().replace(" ", "")  # 控股股东
            sjkzr = tds[27].get_text().replace(" ", "")  # 实际控制人
            zzkzr = tds[29].get_text().replace(" ", "")  # 最终控制人
            zyyw = tds[31].get_text().replace(" ", "")  # 主营业务'
            desc = (compCh, compEn, sscym, gsdj, zczb, sshy, dsz, dm, fddbr, zjl, ygrs, glryrs, kggd, sjkzr, zzkzr, zyyw, url)
            print(desc)
            update_company_qyjj(desc)

    # 证券信息
    div = soup.find('div', id="nav-main-secBasicInfoCount")
    if div is None or len(div) is 0:
        print("此页查找不到公司内容nav-main-secBasicInfoCount：", url)
        # print(html)
        # refresh_proxy_ip()
        # return get_info(url)
    else:
        table = div.find('table', class_="table -striped-col")
        if table is None or len(div) is 0:
            print("此页查找不到公司内容table -striped-col：", url)
            # print(html)
        else:
            tds2 = table.find_all('td')
            if len(tds) <= 13:
                print("估计界面有问题：len(tds) <= 13", url)
                return True
            agdm = tds2[1].get_text()  # A股代码
            agjc = tds2[3].get_text()  # A股简称
            bgdm = tds2[5].get_text()  # B股代码
            bgjc = tds2[7].get_text()  # B股简称
            hgdm = tds2[9].get_text()  # H股代码
            hgjc = tds2[11].get_text()  # H股简称
            zqlb = tds2[13].get_text()  # 证券类别
            sec_info = (agdm, agjc, bgdm, bgjc, hgdm, hgjc, zqlb, url)
            print(sec_info)
            update_company_zqxx(sec_info)

    # 联系信息
    div = soup.find('div', id="_container_corpContactInfo")
    if div is None or len(div) is 0:
        print("此页查找不到公司内容 _container_corpContactInfo：", url)
        # print(html)
        # refresh_proxy_ip()
        # return get_info(url)
    else:
        table = div.find('table', class_="table -striped-col -breakall")
        if table is None or len(table) is 0:
            print("此页查找不到公司内容 table -striped-col -breakall：", url)
            # print(html)
            # refresh_proxy_ip()
            # return get_info(url)
        else:
            tds = table.find_all('td')
            if len(tds) <= 15:
                print("估计界面有问题：len(tds) <= 15", url)
                return True
            lxdh = tds[1].get_text()  # 联系电话
            dzyx = tds[3].get_text().replace(" ", "")  # 电子邮箱
            cz = tds[5].get_text()  # 传真
            gswz = tds[7].get_text()  # 公司网址
            qy = tds[9].get_text()  # 区域
            yzbm = tds[11].get_text()  # 邮政编码
            bgdz = tds[13].get_text().replace(" ", "")  # 办公地址
            zcdz = tds[15].get_text().replace(" ", "")  # 注册地址
            contact_info = (lxdh, dzyx, cz, gswz, qy, yzbm, bgdz, zcdz, url)
            print(contact_info)
            update_company_lxxx(contact_info)


    # 公司背景
    div = soup.find('div', id="_container_baseInfo")
    if div is None:
        print("此页查找不到公司内容 _container_baseInfo：", url, "注意这个必须要查到哦哦哦哦哦哦哦！！！！！！！！！！！")
        # print(html)
        refresh_proxy_ip()
        return get_info(url)
    else:
        compChdiv  = soup.find('div', class_="header")
        if compChdiv is None:
            print("此页查找不到公司全称呼  class_=header：", url, "注意这个必须要查到哦哦哦哦哦哦哦！！！！但先不刷新IP！")
            compCh= ""
        else:
            compCh = compChdiv.find('h1', class_="name").get_text()
            print(compCh)
        frdiv=div.find('div', class_="humancompany")
        if frdiv is None:
            print("此页查找不到公司法人 humancompany：", url, "注意这个必须要查到哦哦哦哦哦哦哦！！！！！！！！！！！")
            # print(html)
            refresh_proxy_ip()
            return get_info(url)
        table = div.find('table', class_="table -striped-col -border-top-none -breakall")
        if table is None:
            print("此页查找不到公司内容 table -striped-col -border-top-none -breakall：", url, "注意这个必须要查到哦哦哦哦哦哦哦！！！！！！！！！！！")
            # print(html)
            refresh_proxy_ip()
            return get_info(url)
        else:
            tds = table.find_all('td')
            fddbrr = frdiv.find('a', class_="link-click").get_text()  # 法定代表人
            if len(tds) <= 40:
                print("估计界面有问题：len(tds) <= 40", url)
                exit(1)
            zczb1 = tds[1].get_text()  # 注册资本
            sjzb1 = tds[3].get_text()  # 实缴资本
            clrq1 = tds[6].get_text()  # 成立日期
            jyzt1 = tds[8].get_text()  # 经营状态
            tyshxxdm1 = tds[10].get_text()  # 统一社会信用代码
            gszc1 = tds[12].get_text()  # 工商注册号
            nsrsbh1 = tds[14].get_text()  # 纳税人识别号
            zzjgdm1 = tds[16].get_text()  # 组织机构代码
            gslx1 = tds[18].get_text().replace('\"', "")  # 公司类型
            hy1 = tds[20].get_text()  # 行业
            hzrq1 = tds[22].get_text()  # 核准日期
            djjg1 = tds[24].get_text()  # 登记机关
            yyqx1 = tds[26].get_text()  # 营业期限
            nsrzz1 = tds[28].get_text()  # 纳税人资质
            rygm1 = tds[30].get_text()  # 人员规模
            cbrs1 = tds[32].get_text()  # 参保人数
            cym1 = tds[34].get_text()   # 曾用名
            ywmc1 = tds[36].get_text()  # 英文名称
            zcdz1 = tds[38].get_text()  # 注册地址
            jyfw1 = tds[40].get_text()  # 经营范围  需要很大的空间 2000
            data = (compCh, fddbrr, zczb1, sjzb1, clrq1, jyzt1, tyshxxdm1, gszc1, nsrsbh1, zzjgdm1, gslx1, hy1, hzrq1, djjg1, yyqx1, nsrzz1, rygm1, cbrs1, cym1, ywmc1, zcdz1, jyfw1, True, url)
            print(data)
            update_company_qybj(data)
    return True

 
 
 
代码注释已经打的比较详细，可以直接看。
 
上面的代码对异常情况的处理并没有太细致，爬取结果还需要数据预处理，尤其是天眼查煞笔的数据加密，
 
上面加密的数据有，注册资本，注册时间，营业期限，加密方法贼原始，
 
我遇到的加密是，
 
数字加密方式

密文    明文

7    4
5    8
4    .
3    9
0    1
.    5
9    2
6    0
1    3
8    6
2    7
 
就这么简单，哈哈哈，发现这个时没笑死我。这个解码的操作较为简单，小伙伴自己去操练去吧。
 
有人说，为啥不去爬国家企业信用信息公示系统，原因只有一个，我实在懒得去搞什么滑动验证码，文字点击验证码，看着就烦，（注定无法成为爬虫工程师）需要的伙伴可以看这位老兄的博客，他的说已经失效了，可以借鉴点经验，【爬虫】关于企业信用信息公示系统-加速乐最新反爬虫机制
 
另外，如果有小伙伴实在不想自己爬数据的，只想要数据的，可以私信或者找我要，这次消息我都会收到，
 
没错我还真的想过去买点数据应付一下建模，不过看到价格，基本就放弃了
 
 
 
 
关于如何爬取天眼查90%企业爬虫思路：
 
就是根据天眼查的条件不断细化，如下细化到行业—》行业子类—》省—》市—》区、县—》分页，基本数据量也5页左右100个公司左右，当然你也可以更细化
 
 
 
如图上条件，已经剩6页，而天眼查不登录请款下只能看5页。
 
首先是行业，行业有96个：url都是类似：https://www.tianyancha.com/search/oc06  也就是oc+两位数字。
 
 
接下来是省：类似吉林省 jl：https://www.tianyancha.com/search/oc06?base=jl 
 接下来是市：吉林省四平市： https://www.tianyancha.com/search/oc06?base=siping
 接下来是区：吉林省四平市铁西区：https://www.tianyancha.com/search/oc06?base=siping&areaCode=220302
 
接下来是分页：比如第四页p4:https://www.tianyancha.com/search/oc01/p4?base=guangzhou&areaCode=440106
 
接下来就是每一页的公司url：一般一页有20个公司：https://www.tianyancha.com/company/2782669177
 
最后就是爬取每一个公司的信息并保存起来了：
 
把上面每一步爬到先保存到数据库作为准备爬取的页面，即可：
 
如我上面项目提到的main.py,以下方法你可以用多进程按省1：市区5：分页：25-》公司50来规划分布式机器爬虫。 当然你得够有钱，买得起这么多服务器和代理IP池。
 
if __name__ == '__main__':
    # 一步 一步  爬取所有天眼查所有公司，极其变态
    # 把数据库表建好，然后跑这个程序，下面五个可以分五条线程 按先后顺序启动 即可
    get_city_to_mysql()     # 爬取行业-》省份  url
    get_qu_to_mysql()       # 爬取行业-》省份-》市  -》区  url
    get_page_to_mysql()     # 爬取行业-》省份-》市 -》区-》分页  url
    get_company_to_mysql()  # 爬取行业-》省份-》市 -》区-》分页->公司列表  url
    get_company_info_to_mysql()   # 爬取公司信息  url
 
 

因项目需要，系统中需要添加根据企业名称或统一信用代码查询企业信息的功能，所以整合了企查查的查询接口
 
接口文档地址
 
Java请求示例：
 
/**
 * 版权申明: 苏州朗动科技有限公司<br>
 * 项目描述: 企查查-接口平台<br>
 * 该接口调用demo仅供学习参考
 */
package org.ld.httpGetDemo;

import static java.lang.System.out;

import java.io.IOException;
import java.util.regex.Pattern;

import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils;
import org.apache.http.client.methods.HttpHead;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;

import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

/**
 * 
 * 描述 http请求处理模块<br>
 * 
 * @author szld<br>
 * @version 1.0 <br>
 *          日期：2019年7月31日 下午2:23:41
 */
public class MainApp {
	// 请登录http://yjapi.com/DataCenter/MyData
	// 查看我的秘钥 我的Key
	private static final String appkey = "我的接口:我的Key";
	private static final String seckey = "我的接口:我的秘钥";

	public static void main(String[] args) {
		String reqInterNme = "http://api.qichacha.com/ECIV4/Search";
		String paramStr = "keyword=新疆庆华能源集团有限公司";
		String status = "";
		try {
			// auth header setting
			HttpHead reqHeader = new HttpHead();
			String[] autherHeader = RandomAuthentHeader();
			reqHeader.setHeader("Token", autherHeader[0]);
			reqHeader.setHeader("Timespan", autherHeader[1]);
			final String reqUri = reqInterNme.concat("?key=").concat(appkey).concat("&").concat(paramStr);
			String tokenJson = HttpHelper.httpGet(reqUri, reqHeader.getAllHeaders());
			out.println(String.format("==========================>this is response:{%s}", tokenJson));

			// parse status from json
			status = FormartJson(tokenJson, "Status");
			out.println(String.format("==========================>Status:{%s}", status));
			if (!HttpCodeRegex.isAbnornalRequest(status)) {
				PrettyPrintJson(tokenJson);
			}
		} catch (Exception e1) {
			e1.printStackTrace();
		}
	}

	// 获取返回码 Res Code
	static class HttpCodeRegex {
		private static final String ABNORMAL_REGIX = "(101)|(102)";
		private static final Pattern pattern = Pattern.compile(ABNORMAL_REGIX);
		protected static boolean isAbnornalRequest(final String status) {
			return pattern.matcher(status).matches();
		}
	}

	// 获取Auth Code
	protected static final String[] RandomAuthentHeader() {
		String timeSpan = String.valueOf(System.currentTimeMillis() / 1000);
		String[] authentHeaders = new String[] { DigestUtils.md5Hex(appkey.concat(timeSpan).concat(seckey)).toUpperCase(), timeSpan };
		return authentHeaders;
	}

	// 解析JSON
	protected static String FormartJson(String jsonString, String key) throws JSONException {
		JSONObject jObject = new JSONObject(jsonString);
		return (String) jObject.get(key);
	}

	// pretty print 返回值
	protected static void PrettyPrintJson(String jsonString) throws JSONException {
		try {
			ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
			Object obj = mapper.readValue(jsonString, Object.class);
			String indented = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(obj);
			out.println(indented);
		} catch (JsonProcessingException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
}
 
我将代码稍微改造了一下，仅供参考，如有错误，劳您指出：
 
@Value("${qichacha.key}")
private String key;
@Value("${qichacha.secret}")
private String secret;

//搜索关键字（公司名、注册号、社会统一信用代码或KeyNo）注：社会组织、香港企业仅支持通过企业名称和KeyNo查询
@Log("企业信息列表")
@ApiOperation(value = "企业信息列表")
@GetMapping(value = "list.do" , produces = "application/json;charset=UTF-8")
public  R pageList(@RequestParam(value = "keyword")String keyword ,HttpServletRequest request) {
		List<EnterpriseInfoDO> resultList = new ArrayList<>();
		String reqInterNme = "http://api.qichacha.com/ECIV4/Search";
		String paramStr = "keyword="+keyword;
		try {
			// auth header setting
			HttpHead reqHeader = new HttpHead();
			String[] autherHeader = QiChaChaUtil.RandomAuthentHeader(key,secret);
			reqHeader.setHeader("Token", autherHeader[0]);
			reqHeader.setHeader("Timespan", autherHeader[1]);
			final String reqUri = reqInterNme.concat("?key=").concat(key).concat("&").concat(paramStr).concat("&pageSize=20");
			String tokenJson = HttpHelper.httpGet(reqUri, reqHeader.getAllHeaders());
			JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(tokenJson);
			return R.ok().put("result",resultList);
		} catch (Exception e1) {
			e1.printStackTrace();
			return R.error("查询企业信息失败");
		}
	}
}
 
企查查工具类
 
import static java.lang.System.out;

import java.io.IOException;
import java.util.regex.Pattern;

import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;

import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

public class QiChaChaUtil {

    // 获取返回码 Res Code
    public static class HttpCodeRegex {
        private static final String ABNORMAL_REGIX = "(101)|(102)";
        private static final Pattern pattern = Pattern.compile(ABNORMAL_REGIX);
        protected static boolean isAbnornalRequest(final String status) {
            return pattern.matcher(status).matches();
        }
    }

    // 获取Auth Code
    public static final String[] RandomAuthentHeader(String appkey,String seckey) {
        String timeSpan = String.valueOf(System.currentTimeMillis() / 1000);
        String[] authentHeaders = new String[] { DigestUtils.md5Hex(appkey.concat(timeSpan).concat(seckey)).toUpperCase(), timeSpan };
        return authentHeaders;
    }

    // 解析JSON
    public static String FormartJson(String jsonString, String key) throws JSONException {
        JSONObject jObject = new JSONObject(jsonString);
        return (String) jObject.get(key);
    }

    // pretty print 返回值
    public static void PrettyPrintJson(String jsonString) throws JSONException {
        try {
            ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
            Object obj = mapper.readValue(jsonString, Object.class);
            String indented = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(obj);
            out.println(indented);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

 
application.yml
 
 key和密钥登录企查查
 
 
 
 
建议把查询出的数据持久化到数据库，如有相同查询 直接从数据库返回数据。
 

一、企业工商信息查询API的使用场景
1、银行及金融机构对企业进行信贷评估
2、媒体财经信息平台，提升金融财经信息平台的业务能力及时效性
3、政府机构，约束社会失信企业，构建社会信用体系
4、一般企业，企业生态风险控制，建立伙伴企业档案
另外，信托企业、征信公司、咨询公司和律所都对企业工商信息数据有大量的需求。
二、工商数据的内容
拿数据维度比较全面的用友APILink的这个产品来说，就包含了工商数据包括了工商基本信息、股东信息、工商变更信息、主要任职人员、企业分支机构、动产抵押、股权出质、行政处罚、企业年报等很多信息。
三、第三方软件/API的数据来源
1、官网公示
其唯一可信的来源，是[全国企业信用信息公示系统]，第三方软件通过网络爬虫抓取了全国企业信用信息公示系统的绝大部分公司工商数据。
2、爬取所得
爬取信息属合规性质，工商局有义务公开企业信用信息。因为工商局不提供任何数据接口，第三方数据库信息为爬取所得。
四、第三方数据库信息抓取方式
1、通过爬去全国各省市企业信用信息公示系统获得部分公司的工商数据
2、用户查询某公司信息时，第三方数据库将判断其是否存在数据库（不存在将重新抓取，数秒时间）以及是否长时间未更新（重新定向抓取，数秒时间），如不需更新则直接从数据库中提取（毫秒时间）
当然，信息公开和信息缓存是这类软件的立足点。
天朝的数据利用路还很长，但已经在不停的向前走，以后题主会发现越来越多像用友APILink一样很神奇的数据平台。

 
集团企业数据信息系统建设方案
 
FineReport数据信息系统的总体流程为：整合和获取数据，将数据应用于报表的开发，将开发完的报表进行逻辑展示处理和部署，最后呈现给使用者使用。
 
开发报表的过程中，必须结合企业流程和企业内部的系统数据，进行统一搭建，最终要求开发出一个结合了各个系统数据的报表决策平台。开发过程中坚持“契合需求，方便高效”的原则，为企业员工、管理者以及决策者提供一个实用、方便、高效的工具。
 
    本章将按照建设目标，从业务展示和BI分析两个方面对数据信息系统进行举例阐述。所用截图均为FineReport客户案例，仅供参考。

 
     2.1业务展示
 
业务展示类报表主要面向集团各部门的员工以及管理者，可以有效减轻集团员工及管理者在信息录入、处理上的工作量，优化并流畅各部门的工作。
 
    2.1.1 店铺管理类
 
       店铺的数据作为所有信息的基础，数据的录入、分析、管理非常重要。
 
     2.1.1.1 店铺数据的录入
 
     目前，大部分连锁行业的店铺数据录入都在企业自己的系统中录入，不同的系统需要多次录入，有的还需要在EXCEL中录入以方便财务、人事等不同部门的使用。这不仅给店铺员工增加了工作量，多次录入数据还容易出错，同时也给各部门的数据处理人员带来很大麻烦，浪费有效的人力物力资源。
 
     FineReport支持多源填报，多源展示功能。即员工只需要在事先制作的一张表单中填入需要统计的数据，系统将自动录入到各个对应的数据库。当某个部门比如财务部需要制作某类报表时，可以抽取任意数据库的数据。
 
例：
 


  
 
以上业务表单中包含：
 
付款编号
 
付款时间
 
客户名称
 
会员ID
 
付款数额
 
店长
 
门店
 
付款项目
 
……
 
这些数据项目可以用在“门店销售额统计”“会员消费统计”“店长绩效统计”“产品销售统计”等等不同部门不同维度的统计报表中，达到一次填报，任取任用的效果。
 
    2.1.1.2自动生成店铺销售月报
 
     各个店铺的销售月报是最常用的报表，销售、财务部门都会需要用它来进行分析统计。但是目前大部分企业需要相关人员每月月底进行月报的制作，而且各个店铺、百货的统计更是无比繁琐，浪费大量人力财力。
 
    FineReport包含定时器功能。可以按设定的周期（每天、每周、每月）自动从数据库相关项取出数据，自动生成企业需要的报表，并且自动汇总到指定文件夹甚至按周期发送邮件到指定邮箱。只需一次制作，自动取数，自动填报展示。
 



  
 
例：
 
以上业务表单中包含：
 
店铺
 
销售额
 
具体产品销售额
 
排名
 
占比
 
环比
 
……
 
    2.1.1.3 设定参数选择自己想看的报表
 
    财务部门、销售部门，采购部门每月可能需要用到大量类似2.1.1.2所述的分析报表，当需要对自己所关心维度的数据进行统计时，可以设定参数。
 
可选参数举例：
 
地区
 
城市
 
具体店铺
 
具体仓库
 
时间
 
商品类型
 
具体商品
 
供应商
 
……
 



 例：
 
这是一张供应商统计表，包含：
 
供应商名称
 
负责人
 
联系方式
 
产品名称
 
批次
 
合格率
 
……
 
表中可以设置预警系统，当合格率小于某个指（比如90%）时自动显红。
 
    2.1.1.4 相关报表的关联
 
    当需要对某个维度的数据进行深入分析统计时，比如需要对某个店铺的销售、考勤、仓储、客户等进行统计，以考察这个店铺的综合状况时，可以设置报表的链接，钻取店铺这个数据。
 
例：
 



  
 
还是以2.1.1.2的销售月报为例，我们现在需要考察各个店铺的收入明细、员工考勤、咨询记录表三个表格，只需要对店铺设置链接，就可以钻取“收入明细表”“员工考勤表”“咨询记录表”。这样就可以全面、方便高效地考察具体店铺的营业状况。
 
 
 
2.1.2 财务类
 
在企业内部的管理及业务营运过程中，除了最基本的进、销、存三个基元，财务主题更是最直接反应企业的营运状况。随着企业的不断发展，其传统的 Excel 制作财务报表方式已经进入瓶颈，表现在如下几点：
 
1） Excel 直接操作数据的方式受人为因素影响过大
 
财务数据反映的是企业最基本的财务运营状态，一个小的数据出错往往对企业照成不可估量的损失。
 
2） 耗费大量人力财力和时间
 
由于 Excel 操作方式零散、复杂的特点，使得往往简单的计算要耗费掉财务人员无数的时间和精力。
 
3） 重复工作量大 
 
企业的发展要求财务人员每个周期内需要出来不同指标的数据，随着企业的不断发展， 该周期不断被缩小，造成财务人员每天在耗费大量的精力去做重复的工作。
 
FineReport 采用系统计算的方式，将财务报表的各项指标通过逻辑算法纳入系统中，减少财务人员的重复工作量，避免出现人工的数据错误，从最大程度上，减少财务人员的负担，增加企业财务数据处理效率。
 
财务主题包含企业营运的各个方面，渗透在本文档所写的所有主题中，因此本节仅描述一些财务方面特有的几个模板例子，展示一些常用的财务报表。
 
1） 增值税明细账
 
将增值税的各项指标展示在web报表页面，并通过设定好的算法由系统计算出增值税明细。
 


  
 
2） 总分类账
 
通过控件参数的形式，从数据库中调出某月份的总分类账，减少财务人员的重复工作量，所见即所得。
 


  
 
 
 
3） 明细分类账
 
在总分类账的基础上，细化分类账每日内容，以 web形式展现出来，提高使用效率。
 
 
 


  
 
 
 
4） 科目余额报表
 
以月份和门店或销售点为基准，输出每月科目余额汇总，并由系统自动展示上月情况，方便数据对比。
 


  
 
 
 
5） 付款凭证
 
以付款凭证号为条件，由系统直接调出数据库中所存数据，并按照标准格式输出，方便财务人员随时调用，并可一键输出  Excel，word，PDF 等办公格式。
 


  
 
 
 
6） 记帐凭证
 
通过输入门店或销售点号、月份和凭证总号，调出记账凭证，减轻财务人员不断的操作大量数据的工作负担。
 


  
 
 
 
 
 
2.1.3 人事类
 
随着企业人员的不断扩大，如何合理搭建完善的人事制度、调整人力资源结构、规划企业员工职业发展等问题对企业的长远发展将产生巨大的影响。
 
利用FineReport强大功能，可以轻松制作多项目、交互的人事报表。
 
     2.1.3.1 基本信息表：
 
FineReport操作界面：
 
 
 



 Web浏览器展示界面：
 
 
 
 
 
 
 
 
使用FineReport，工作人员只需轻松拖拽，无需任何代码，就可以制作一个包含十几项复杂数据的报表。节省大量人力财力。
 
 
 
 
 
     2.1.3.2 绩效薪资考核表
 
企业根据自己的考核标准，对相关标准进行定义，FineReport可以自动进行计算，对员工以及管理人员的绩效进行考核。
 
同时，企业可以设定权限。员工只能看到自己权限范围内的表单，或者只能看到某个表单的某一部分（FineReport的权限粒度可以具体到单元格）。
 



 例：
 
以上为分公司的绩效考核，考核层面有财务、客户、内部运营、学习成长，扣分。
 
可以设置权限使具体分公司只对应于自己公司的内容。
 
 
 
 
 
2.1.4 客户类
 
……
 
      2.2 BI分析
 
BI（business intelligence）即商业智能，可以说是大型企业后期发展不可或缺的一种工具。它能够将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策。本节仅从商品、利润两个角度对BI做一些简单的阐述。
 
2.2.1 商品分析
 
对于商贸企业来说，如何优化自己的商品结构、根据综合价值进行淘汰和推进等策略，是企业突破自身开拓市场的必要手段。根据 SWOT 波斯顿矩阵分析法，商品在其不同的生命周期内，分为问号、明星、现金牛、瘦狗四个范围。企业可将产品按各自的销售增长率和市场占有率归入不同象限，使企业现有产品组合一目了然，同时便于对处于不同象限的产品作出不同的发展决策。其目的在于通过产品所处不同象限的划分，使企业采取不同决策，以 保证其不断地淘汰无发展前景的产品，保持“问号”、“明星”、“现金牛”产品的合理组合，实现产品及资源分配结构的良性循环。
 
商品分析可以从 SWOT 分析法出发，并联动展示各个大类下不同商品的销售结构，及单价和销售额间的关系，包括如下几个维度：
 
1） 对大类产品的 SWOT 分析展示
 
2） 大类下各产品的销售额占比
 
3） 价格区间对应的销售额
 
4） 价格区间与销售额的趋势展示
 
利用该分析报表，可将商品的生命周期，及其与销售额的关系一手掌握，告别传统表格及静态页面等初级分析手段。
 
模拟效果如下图：
 



  
 
 
 
A）高层决策者以左上角 SWOT 分析图（气泡图）为主线，关注于企业重点经营商 品的合理配置，调整决策以便保证商品“问号”、“明星”、“现金牛”的合理组 合；并通过在线点击产品大类，联动右侧组合饼图，展示出大类下各小类产品 的销售占比，更好的分析某大类商品价值结构。
 
B）企业管理者则更关注于下面两个图表，通过左下角价格区间及销售额关系柱形 图，可得出某个产品大类在不同价格区间的销售额对比，并通过点击某个价格 区间，可联动右下角折线图，展示具体不同价格与销售额的趋势关系。管理者 通过所掌握的信息，进行更好的商品定价与资源分配。
 
2.2.2 利润分析
 
对于企业决策者而言，掌握正确的业务数据和业务分析仅是做出决策的必要条件，而掌握企业的利润数据则是做出卓越决策的充分条件。
 
如何判断企业的利润来源于哪、企业的利润结构是否合理、企业的经费都耗在了哪里、收入和支出是否合理，这些都是制作企业利润分析报表所应该考虑的。
 
因此，利润分析报表可以包含如下几个方面：
 
1） 主营业务收入
 
2） 其他业务收入
 
3） 管理费支出
 
4） 财务费支出
 
5） 投资净收益
 
6） 产品收益
 
7） 营业外收支净额
 
8） 企业总利润
 
9） 环比 
 
其中企业的营业利润=主营业务收入+其他业务收入—管理费—财务费。企业的总利润=营业利润+投资净收益+营业外收入。可供选择的条件为：年份。
 
其模拟效果如下：