【精编_推荐】日常财务表格及管理知识分析制作

,第六章日常财务表格的制作,

6.1建立企业工资管理系统

制作思路：

前期准备思路

1.查看公司各的人事信息

2.查看考勤情况

3.了解当地个人所得税征收标准.起征点及个人所得税的计算方法Excel中的制作思路

1.使用数据有效性建立职工人事信息表

2.使用Vlookup函数建立工资基本信息

3.使用Count等函数统计职工考勤信息

4.使用If函数计算个人所得税，计算工资

5.使用Sumif函数汇总部门工资数据

6.使用数据透视表建立工资查询

7.制作工资单

8.生成系统首页

6.1.1创建工资统计表需要引用的基本工作表

人事信息表

注意：应用“数据有效性”

职工工资基本信息表

注意：应用“定义名称”

本月考勤表

注意：应用“COUNT.COUNTIF.COUNTBLANK”函数6.1.2创建工资统计表

工资统计表

注意：应用“IF”函数

6.1.3按部门汇总工资数据

部门工资统计表

SUMIF函数

对满足条件的单元格求和

SUMIF（rang,criteria,sum_rang）

Rang：要进行计算的单元格区域；

Criteria：求和的条件；

Sum_rang:用于求和计算的实际单元格区域

6.1.4工资表查询

工资表查询

注意：应用数据透视表

6.1.5创建工资单

工资单

注意：应用“VLOOKUP”函数

6.1.6创建工资管理系统首页

工资管理系统首页

注意：应用“超链接”

6.2建立出入库管理系统

制作思路：

前期准备思路

1.准备公司的物流编码信息

2.了解出入库信息表的构成

3.明确汇总分析的目标

Excel中的制作思路

1.使用数据有效性建立职工人事信息表物料编码表、出入库录入表

2.使用Sumproduct函数按月汇总数据

3.使用筛选进行出入库明细查询

4.使用Sumproduct函数汇总库存数据

5.使用数据透视表分析数据

6.2.1建立材料（产品）编码表

注意：应用“数据有效性”

6.2.2建立出入库记录表

注意：应用“数据有效性”

6.2.3按月汇总出入库数据

SUMPRODUCT函数

返回相应的数组乘积的和

SUMPRODUCT（Array1,Array1,……）

Rrray：要求和的数组；

*：单元格区域的交集

6.2.4材料（产品）出入库明细查询

2009年第1季度出入库明细录入表

月,日,供应商,物料编码,物料名称,品牌,规格型号,计量单位,计划单价,入库数量,入库金额,出库数量,出库金额

1,3,国美电器,1-1b,服务器,HP,dr400,台,11000,8,88,000,,-

1,3,苏宁电器,1-1b,服务器,HP,dr400,台,11000,8,88,000,,-

2,1,软件园,1-1b,服务器,HP,dr400,台,11000,,-,1,11,000

2,2,国美电器,1-1b,服务器,HP,dr400,台,11000,,-,5,55,000

3,1,同方电子,1-1b,服务器,HP,dr400,台,11000,9,99,000,,-

3,3,软件园,1-1b,服务器,HP,dr400,台,11000,9,99,000,,-

注意：应用“筛选”

6.2.5出入库累计汇总

注意：应用“SUMPRODUCT”函数

6.2.6用数据透视表分析出入库数据

注意：应用数据透视表和数据透视图

6.3成本及利润规划管理

6.3.1盈亏平衡点的预测与分析

单一产品保本点计算：

本量利法：

利润=销售单价*销售量-单位变动成本*销售量-固定成本

边际贡献法：

单位边际贡献=销售单价-单位变动成本

边际贡献率=单位边际贡献/销售单价

保本销售量=固定成本/单位边际贡献

保本销售额=固定成本/边际贡献率

多产品盈亏平衡点预测：

加权平均法：

预计全部产品总销售额=∑（各产品的销售单价*各产品预计销售量）

各产品的销售比重=各产品的销售额/全部产品的销售额

各产品的加权边际贡献率=∑（各产品的边际贡献率*各产品的销售比重）综合保本点销售额=固定成本/各产品的加权边际贡献率

各产品保本点销售额=综合保本点销售额*各产品的销售比重

6.3.2对影响利润的因素进行分析

注意：应用“数值调节钮”窗体控件

6.3.3生产成本预测

GROWTH函数

给定的数据预测指数增长值。

其语法结构为：

GROUWTH（Known_y,nown_x,new_x,const）

Known_y满足回归曲线y=b*m^x的一组已知Y值

Known_x满足回归曲线的一组已知x值

new_x一组新的X值

Const省略或true表示b参与正常计算，false表示b为1

TREND函数

给定的数据预测指数增长值（线性回归）。

其语法结构为：

TREND（Known_y,nown_x,new_x,const）

Known_y满足回归曲线y=b*m^x的一组已知Y值Known_x满足回归曲线的一组已知x值

new_x一组新的X值

Const省略或true表示b参与正常计算，false表示b为1