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奥比岛，天使衣橱的兑换码有空格要怎么输入
[Remember me、] [ 14:49:14] (<span id="tgd) (<span id="tfd) &&[] []
最佳答案兑换码不可能中间冒出空格的，都是一组连贯的数字和字母组合。你是不是买到盗版的天使衣橱卡了？
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奥比岛资讯有什么游戏只用上下左右空格键鼠标就可以玩的，小游戏，不要太大。要FLASH的，不要网页游戏，下载的那种。_百度知道
有什么游戏只用上下左右空格键鼠标就可以玩的，小游戏，不要太大。要FLASH的，不要网页游戏，下载的那种。
我有更好的答案
你可以上43⒐⒐搜索【劲舞】, 这个专题里的游戏大部分都是像你描述的那样玩法.另外在推荐几款：动物园卡丁赛车、光头小子找出口、飞机逃生、运送木箱、森林冰火人等等。希望能够帮到你，^ ^
采纳率：51%
小游戏是吗？你上4399，搜：阿sue打鼓
4399小游戏，还可以下载不用网络玩，flash的。其实很多小游戏网站都可以。
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愤怒的小鸟
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数据有效性？使用函数？&/p&&p&这款神器，它可以分分钟实现下拉菜单！&/p&&p&方法：点击方方格子——新增插入——插入下拉菜单&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-e4fdfdf8352494_b.jpg& data-rawwidth=&369& data-rawheight=&308& class=&content_image& width=&369&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&然后设置对应的序列就可完成下拉菜单的制作。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-e88b8ad5cd7c076d5ce34a19f74771d8_b.jpg& data-rawwidth=&787& data-rawheight=&584& data-thumbnail=&https://pic4.zhimg.com/v2-e88b8ad5cd7c076d5ce34a19f74771d8_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&787& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-e88b8ad5cd7c076d5ce34a19f74771d8_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&h2&&b&&i&06、&/i&合并多个Excel工作表&/b&&/h2&&p&常规途径，合并多个工作表应该这样操作：&/p&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzI2MzE3ODQ5Mw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Daafc4a37adbc3e0fd402b7%26chksm%3Df2bb2e28c5cca73eeadcda2aecda1abae6fb6d16ba6ced%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&刚刚，我搞定了困扰多年的难题——Excel多表合并&/a& &/p&&p&方方格子，可以实现多个Excel工作表合并。可以说非常方便。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-b5a0427daff0e163fe21e1cb04e9e998_b.jpg& data-rawwidth=&559& data-rawheight=&330& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&559& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-b5a0427daff0e163fe21e1cb04e9e998_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&方法：点击汇总表拆分——合并工作簿&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-548c3bf0fdadf_b.jpg& data-rawwidth=&856& data-rawheight=&556& data-thumbnail=&https://pic1.zhimg.com/v2-548c3bf0fdadf_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&856& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-548c3bf0fdadf_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&不仅可以合并，还可以拆分。&br&&/p&&p&看了这么多，发现学会这个插件的使用，真的是可以大大提高工作效率。现在列举的只是软件的一部分功能，更多惊喜等你来发现。&/p&
图\文 | 雷哥 很多职场的朋友，看了很多Excel技巧，学了很多快捷键！可是，需要使用的时候，就是想不起来！还得去问度娘，你说工作效率怎么能够提高？ 鉴于此，我给大家推荐一款Excel插件—方方格子，功能非常强大，关键这款软件是免费的！ 使用这款插件，…
&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-0d9e05eac10a0fb114fa6_b.jpg& data-rawwidth=&743& data-rawheight=&566& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&743& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-0d9e05eac10a0fb114fa6_r.jpg&&&/figure&&p&一篇小短文了，囊括数据抓取、数据清洗、数据呈现等全过程，数据主要展示2016年我国top100地级市GDP、增长率、及地区分布密度图三个维度信息。&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&library(plyr)
library(rvest)
library(stringr)
library(&data.table&)
library(dplyr)
&/code&&/pre&&/div&&p&随便找的一篇微信短文，复制网址链接直接在浏览器打开&/p&&blockquote&&p&readurl&-&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzI1ODM5NTQ1Mw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Dba4f4b10af3e4d6ed45f4d04edc30980%26chksm%3Dea099ee1dd7e17f717afffdb3a3ff82c6e4e6bd68c792b7e7cb5cdf084fb86a8%26mpshare%3D1%26scene%3D23%26srcid%3D02039mlTmLqMxQEnb4CnUrK3%23rd& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&mp.weixin.qq.com/s?&/span&&span class=&invisible&&__biz=MzI1ODM5NTQ1Mw==&mid=&idx=1&sn=ba4f4b10af3e4d6ed45f4d04edc30980&chksm=ea099ee1dd7e17f717afffdb3a3ff82c6e4e6bd68c792b7e7cb5cdf084fb86a8&mpshare=1&scene=23&srcid=02039mlTmLqMxQEnb4CnUrK3#rd&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&&/p&&/blockquote&&p&用rvest简单提取文本内容&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&web&-read_html(readurl,encoding=&UTF-8&)
a&-web%&%html_nodes(&p&)%&%html_text()
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-3f9ce5cf51b903abe82e6fcb_b.jpg& data-rawwidth=&918& data-rawheight=&430& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&918& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-3f9ce5cf51b903abe82e6fcb_r.jpg&&&/figure&&p&网页抓取阶段完毕，以下转入数据清洗阶段：&/p&&p&#------------------------------------------------------------------------------------------------------&/p&&p&仔细观察该文本向量可以发现，我们需要的城市数据都是以数开头（1~3位不等），其中第七行也是一数据字开头（日），使用正则表示进行精准匹配，并将所有标点符号（记得是中文标点）替换成逗号（英文），方便之后作为分列拆分依据（也可以自定义拆分的符号）&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&a&-grep(&^\\d{1,3}\\D&,a,value=TRUE)
a&-gsub(&(\\（|\\）|\\，|\\：)&,&,&,a)
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-18dba4cb4e95a075a03ef_b.jpg& data-rawwidth=&795& data-rawheight=&491& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&795& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-18dba4cb4e95a075a03ef_r.jpg&&&/figure&&p&由于四个直辖市文本行与其他城市相比，缺失一个省级标签，为使之后拆分顺利完成，需要将其修改与其他城市一致。&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&a[1]&-&1.上海,上海1,26688亿元,同比增长6.7%,人口,2415万,&
a[2]&-&2.北京,北京1,24541亿元,同比增长6.7%,人口,2171万,&
a[5]&-&5.天津,天津1,17800亿元,同比增长9%,人口,1547万,&
a[6]&-&6.重庆,重庆1,17010亿元,同比增长10.7%,人口,3372万,&
&/code&&/pre&&/div&&p&剔除中文冗余文字&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&dataA&-gsub(&((亿元)|(同比增长)|(人口)|(万))&,&&,a)
&/code&&/pre&&/div&&p&字符串拆分，使用stringr中的str_split函数进行拆分，使用plyr中的ldply函数进行数据框转化，然后对列字段重命名，重排序。&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&temp1&-str_split(dataA,&,&)
result1&-ldply(temp1,.fun=NULL)
Error in list_to_dataframe(res, attr(.data, &split_labels&), .id, id_as_factor) :
Results do not have equal lengths
&/code&&/pre&&/div&&p&以上语法出错，提示长度不等，用函数查看具体哪一行出现不等长的情况。&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&m&-c()
for (i in 1:length(temp1)) m[i]&-length(temp1[[i]])
grep(&6&,m)
&/code&&/pre&&/div&&p&查看具体情况&br&&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&dataA[35:37]
[1] &35.温州,浙江3,9,&
&36.绍兴,浙江4,1,&
[3] &37.鄂尔多斯,内蒙古1,%,,201,&
&/code&&/pre&&/div&&p&原来是倒数第二个分割点少了一个逗号，重新补全，使其等长。&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&dataA[35]&-&35.温州,浙江3,5110,8%,,919,&
dataA[36]&-&36.绍兴,浙江4,4800,5%,,501,&
&/code&&/pre&&/div&&p&再次运行拆分函数：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&temp1&-str_split(dataA,&,&)
result1&-ldply(temp1,.fun=NULL)
names(result1)&-c(&city&,&province&,&gdp&,&ratio&,&blank1&,&scale&,&blank2&)
result1&-result1[,-c(5,7)]
&/code&&/pre&&/div&&p&提取城市名称字段：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&wh&-regexpr(&[0-9]{1,3}&,result1[,1])
order&-substring(result1[,1],wh,wh+attr(wh,&match.length&)-1)
city&-substring(result1[,1],attr(wh,&match.length&)+2)
nchar(city)&1
&/code&&/pre&&/div&&p&为防止提取的城市名称不全，查看下是否有少于一个字符的名称：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&
TRUE FALSE
&/code&&/pre&&/div&&p&第92名宿迁因为少了一个句号，只提取了一个字符，立即补全（之后要使用城市名称提取经纬度，否则会失败）&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&city[92]&-&宿迁&
&/code&&/pre&&/div&&p&合并：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&result&-data.frame(order,city,result1)
result&-result[,-3]
&/code&&/pre&&/div&&p&提取省份名称、省内排名字段&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&wm&-regexpr(&[0-9]{1,2}&,result[,3])
prov&-substring(result[,3],1,wm-1)
scope&-substring(result[,3],wm,wm+attr(wh,&match.length&)-1)
&/code&&/pre&&/div&&p&替换百分号（坑爹啊，R不支持百分号显示，一律识别为文本）&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&result$ratio&-sub(&%&,&&,result$ratio)
result$ratio&-as.numeric(result$ratio)
result$ratio&-result$ratio/100
&/code&&/pre&&/div&&p&合并并重排序列字段&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&resultm&-data.frame(prov,scope,result)
resultm&-resultm[,c(3,4,1,2,6,7,8)]
&/code&&/pre&&/div&&p&查看数据框字段属性，不符号要求需要重新定义属性&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&str(resultm)
resultm$order&-as.numeric(resultm$order)
resultm$city&-as.character(resultm$city)
resultm$prov&-as.character(resultm$prov)
resultm$scope&-as.numeric(resultm$scope)
resultm$gdp&-as.numeric(resultm$gdp)
resultm$scale&-as.numeric(resultm$scale)
&/code&&/pre&&/div&&p&按照排名排序&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&resultm&-arrange(resultm,order)
resultm$order[92:100]&-92:100
&/code&&/pre&&/div&&p&至此数据清洗阶段完毕，以下转入数据呈现&/p&&p&#-----------------------------------------------------------------------------------------------&/p&&p&分布密度图：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&library(ggplot2)
library(plyr)
library(maptools)
library(ggmap)
library(REmap)
china_map&-readShapePoly(&c:/rstudy/bou2_4p.shp&)
china_map1 &- fortify(china_map)
data&-get_geo_position(resultm$city)
data$lon&-as.numeric(data$lon)
data$lat&-as.numeric(data$lat)
&/code&&/pre&&/div&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&ggplot()+
geom_polygon(data=china_map1,aes(x=long,y=lat,group=group),fill=&white&,col=&grey60&,size=.3)+
geom_polygon(data=data,aes(x=lon,y=lat,fill = ..level..), stat=&density_2d&, alpha = .3, color = NA)+
coord_map(&polyconic&) +
scale_fill_gradient2( low = &white&,mid=&yellow&, high = &red&)+
theme_nothing()
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-5cf50cc13f7c42b953989_b.jpg& data-rawwidth=&870& data-rawheight=&621& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&870& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-5cf50cc13f7c42b953989_r.jpg&&&/figure&&p&&b&gdp总量分布图：&/b&&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&data1&-inner_join(resultm,data)
geom_polygon(data=china_map1,aes(x=long,y=lat,group=group),fill=&white&,col=&grey60&,size=.3)+
coord_map(&polyconic&) +
geom_point(data=data1, aes(x =lon,y =lat,size=gdp), alpha=0.6,shape=21, fill=&red&,colour=&white&)+
scale_size_area(max_size=12)+
theme_nothing()
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-0d9e05eac10a0fb114fa6_b.jpg& data-rawwidth=&743& data-rawheight=&566& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&743& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-0d9e05eac10a0fb114fa6_r.jpg&&&/figure&&p&增长率分布图：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&ggplot()+
geom_polygon(data=china_map1,aes(x=long,y=lat,group=group),fill=&white&,col=&grey60&,size=.3)+
geom_point(data=data1, aes(x =lon,y =lat,size=ratio,fill=ratio), alpha=0.6,shape=21, colour=&white&)+
scale_fill_gradient2(low=&#0E4E75&, mid=&#BFBEBE&, high=&red&, midpoint=median(na.omit
(data1$ratio)))+
coord_map(&polyconic&) +
scale_size_area(max_size=6)+
theme_nothing()
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-b02a918a11c08fd4df10dfa_b.jpg& data-rawwidth=&712& data-rawheight=&577& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&712& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-b02a918a11c08fd4df10dfa_r.jpg&&&/figure&&p&麻雀虽小，五脏俱全，数据可视化也是一样！地图素材在魔方学院QQ群贡献的rstudy文件中，其他作图数据可通过运行代码获得~&br&&/p&&h2&联系方式：&/h2&&p&wechat：ljty1991 &br&Mail:&a href=&mailto:&&&/a& &br&个人公众号：数据小魔方（datamofang） &br&团队公众号：EasyCharts &br&qq交流群：[魔方学院]&/p&&p&github:&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ljtyduyu& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ljtyduyu (RainDu)&/a&&/p&
一篇小短文了，囊括数据抓取、数据清洗、数据呈现等全过程，数据主要展示2016年我国top100地级市GDP、增长率、及地区分布密度图三个维度信息。library(plyr)
library(rvest)
library(stringr)
library("data.table")
library(dplyr)随便找的一篇微信短文，…
&p&有很多同学批评我说，这个法则在审计实操中效果很差，属于“玄学”。小Rain哥你正经的不讲尽讲这种歪门邪道了。我觉得这里有必要给大家谈谈我对这个法则的认识。&/p&&p&首先，我的每个回答下面都摆着我多年和上市公司斗智斗勇的经验总结：&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&如何确定未上市企业的利润真实性？ - 知乎&/a&，可是大家都不喜欢这种枯燥无味的说教，那个回答一个月的赞还没这个回答一天的赞多，我作为曾经的四大审计经理，我也很心塞你们知道吗？？？&/p&&p&其次，这个法则被用于JE testing其实我是有所保留的。正如我在评论区提到的，本福特法则由于存在偏离值随样本量的扩大而收敛的情况（统计误差的收敛和造假的误差被稀释），因而事实上是没有一个可以精确定义的阈值。因此，我觉得这个方法最好的应用不应该在ToD层面，而是在合伙人、经理讨论项目的承接和续约时予以考虑最有效（即未通过检验的项目不接，好吧我知道我在说梦话）。其实我个人觉得比较可行的折中方法是对于同一样本量的数据进行学习，得到对应样本数量下残差的期望波动率，再找出残差显著大于期望波动率的样本，认为其造假可能性较大。&/p&&p&第三，很多会计师、律师朋友批评这个法则即使发现有问题也无法找出问题在哪。这就涉及一个精确与统计的问题了。我在做会计师的时候也一直想要做到100%的精确，但进入投资领域以后我理解了一句话“这个世界唯一能确定的就是不确定性”。因此从此以后我看问题永远都站在统计的角度看，而不追求绝对的证据或结果。事实上，各位想一下，审计的抽样检验不也是建立在统计的原理之上吗？（虽然我们总叫他非统计抽样，为了减少documentation量，会计师什么都干的出来）。站在投资者的立场，我发现一个规律，它能帮我找到对应的样本，相关样本呈现出统计上显著的正（负）超额收益，因此我可以利用相关结果在大样本环境下为投资者取得回报，难道这不也是一种很快乐的事情吗？&/p&&p&--------------------------------------------原答案的分割线--------------------------------------------------------&/p&&p&我给大家介绍一种采用数理统计大样本的方式进行验证的假账测试的细节方法。这个方法最大的优点我认为是&b&不需要你懂会计！&/b&&/p&&p&这个方法叫Benford's law（本福特法则）。这是一个关于数值型数据概率分布的数学定理，最初的发现与金融、财务本来没有任何关系，主要应用于自然科学领域。&/p&&p&1935年，美国的一位叫做本福特的物理学家在图书馆翻阅对数表时发现，对数表的头几页比后面的页更脏一些，这说明头几页在平时被更多的人翻阅。&/p&&p&本福特再进一步研究后发现，只要数据的样本足够多，数据中以1为开头的数字出现的频率并不是1/9，而是30.1%。而以2为首的数字出现的频率是17.6%，往后出现频率依次减少，9的出现频率最低，只有4.6%。&/p&&p&本福特开始对其它数字进行调查，发现各种完全不相同的数据，比如人口、物理和化学常数、棒球&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//baike.baidu.com/item/%25E7%25BB%259F%25E8%25AE%25A1%25E8%25A1%25A8/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&统计表&/a&以及&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//baike.baidu.com/item/%25E6%E6%25B3%25A2%25E7%25BA%25B3%25E5%25A5%2591& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&斐波纳契&/a&数列数字中，均有这个定律的身影。&/p&&br&&p&数学家经过验证后得出的概率统计分布函数如下： 在a进位制中，以数n起头的数出现的机率为&b&(loga(n + 1) - loga(n))。&/b&&/p&&p&在我们通常使用的十进制下首位数字的出现概率分布如下：&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-6d2bba95_b.jpg& data-rawwidth=&97& data-rawheight=&299& class=&content_image& width=&97&&&/figure&&p&也行有同学要问，为什么没有0开头的数据。事实上，任何数字如果缩小一位来看都是以0开头的，因此我们其实可以认为0开头的数字出现概率为100%。&/p&&p&有外国人就这个现象给出了有一定参考意义的数学解释，有兴趣的同学可以看这里：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mathworld.wolfram.com/BenfordsLaw.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Benford&#x27;s Law -- from Wolfram MathWorld&/a&&/p&&p&本福特定律不但适用于&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//baike.baidu.com/item/%25E4%25B8%25AA%25E4%25BD%258D%25E6%%25E5%25AD%2597& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&个位数字&/a&，连多位的数也可用。 &b&这使得金融界开始考虑本福特法则在财务数据中的应用。经过实证验证，公司的财务报表数据在大样本数据下也符合本福特法则。&/b&&/p&&p&我曾经读过的一本书中列举了迪士尼公司和爆出巨大会计丑闻的安然公司之间根据历史所有财务数据通过本福特法则发现的差异，如下：&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-66bb3d78dc4ceac24052_b.jpg& data-rawwidth=&899& data-rawheight=&255& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&899& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-66bb3d78dc4ceac24052_r.jpg&&&/figure&&p&很明显，安然的财务数据与本福特法则的数据出现了比迪士尼更大的偏差，而且其偏差体现为小于5的数字偏少而大于5的数字偏多，这暗示了公司通过人工扭曲数据导致数据偏离了本福特法则应有的分布情况。&/p&&h2&在我了解到这个神奇的本福特法则后，我第一反应就是想将其实验于我们A股市场中的上市公司，判断其是否适用，以及能否帮助我们探测出公司的财务造假。而且我的确这么做了。&/h2&&p&我取用了大家公认的管理层诚信、业绩优良的两家好公司：贵州茅台、中国平安，取了其过去10年的利润表数据，对这些数据的首位数字分布进行了测试，并用差异的平方和作为累计征服差异的统计目标值。结果如下：&/p&&p&&b&中国平安：&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-ebf0a1f232b5ba7e11e87b3b9d43cbc6_b.jpg& data-rawwidth=&922& data-rawheight=&256& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&922& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-ebf0a1f232b5ba7e11e87b3b9d43cbc6_r.jpg&&&/figure&&br&&p&图表化分布情况：&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-50f097db8278aca10252f_b.jpg& data-rawwidth=&483& data-rawheight=&291& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&483& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-50f097db8278aca10252f_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&贵州茅台：&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-febeddd979_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&256& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-febeddd979_r.jpg&&&/figure&&p&图表化分布情况：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-733f7fbde6f97809c43fa_b.jpg& data-rawwidth=&483& data-rawheight=&291& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&483& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-733f7fbde6f97809c43fa_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&看来只要是数字就无法逃脱本福特定律的限定&/b&，从A股的这两家公司10年的理论表来看，本福特定律显然十分适用。而且考虑到10年的利润表其实只有不到300个样本点，因此能够拟合到这个程度的报表可以说应该是会计质量比较优秀的公司了。&/p&&p&根据我后续的大量实证检测，&b&大部分A股公司与本福特定律的偏差额（差异平方和）在0.1-0.8%之间&/b&，而平安和茅台都在这个范围的下限附近。从这里也可以看出，这两家公司的确是非常优秀，而且财务会计数据非常真实可靠。&/p&&br&&p&那么在A股中，我们是否也可以利用本福特法则发现造假的公司呢？我们也来验证一下吧。&/p&&p&我们挑选出几家A股历史上臭名昭著的造假或嫌疑造假公司进行本福特定律的验证，分别是信威集团（柬埔寨电信业务造假被质疑）、獐子岛（扇贝游来游去）、尔康制药（证监会进驻调查涉嫌严重造假）、雅百特（已被证明利润表注水70%，董事长公开撒谎）。结果如下：&/p&&p&&b&信威集团：&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-62aafe93ddff8_b.jpg& data-rawwidth=&987& data-rawheight=&257& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&987& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-62aafe93ddff8_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&獐子岛:&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-6b2ef47c3c8b_b.jpg& data-rawwidth=&986& data-rawheight=&273& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&986& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-6b2ef47c3c8b_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&尔康制药：&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-b9ace50395e5bde4fd8d1f293c901f4d_b.jpg& data-rawwidth=&830& data-rawheight=&258& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&830& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-b9ace50395e5bde4fd8d1f293c901f4d_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&雅百特:&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-f1b30b489d34a2c798df9_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&255& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-f1b30b489d34a2c798df9_r.jpg&&&/figure&&br&&p&可以看出，这些公司财务数据的分布和本福特定律期望分布之间存在较大的差异，与一般上市公司的差异呈现出明细的不同。尤其是某些数字和定律之间的差异甚至能超过10%，这是非常明细的异常情况。&/p&&p&这从数学的角度说明了这些公司财务数据造假的情况基本属实。而且从这个角度来看，偏差的比例越大可能说明造假的程度越大。&/p&&br&&p&但请注意，本福特法则不是万能的。当造假者本身知道本福特法则时，他们就可以通过操纵首位数字，使得自己在造假的同时不会被发现财务数据与本福特法则呈现重大差别。因此，我们在实务中使用本福特法则一般秉承如下的原则：&b&大幅度偏离本福特法则基本是骗子，而没有偏离本福特法则未必是好人，也有可能是高明的骗子。&/b&&/p&&p&但这也足够帮助我们在对公司进行评价时多一个考察的维度，以判断其业务的真实性。&/p&&br&&p&Rain的金融投资漫谈： &/p&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&如何确定未上市企业的利润真实性？ - 知乎&/a&&br&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&如何阅读上市公司的年报？有哪些较好的方法？ - 知乎&/a&&br&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&初入金融行业，如何进行实用行业研究与行业分析？ - 知乎&/a&&br&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&PE （市盈率）是什么意思？ - 知乎&/a&&br&&p&如果喜欢，请关注我的微信公众号：泛舟聊投资&/p&
有很多同学批评我说，这个法则在审计实操中效果很差，属于“玄学”。小Rain哥你正经的不讲尽讲这种歪门邪道了。我觉得这里有必要给大家谈谈我对这个法则的认识。首先，我的每个回答下面都摆着我多年和上市公司斗智斗勇的经验总结：
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-9b33aabc7ca07be58d776244fcb22560_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-9b33aabc7ca07be58d776244fcb22560_r.jpg&&&/figure&&p&还记得新一酱看过的小品里有句台词：“明年我准备带老伴儿出去旅游,去趟大城市——铁岭。”这句曾经被很多人当笑话听，但现在想想却饱含深意。&/p&&p&说到“大城市”，很多人会首先想到北上广深。但其实，除了一线城市，对于不同地区来讲，区域性的大城市在区域发展中扮演着更加实际的角色，对于带动整个区域的发展有着不可替代的作用。&/p&&p&新一酱查了一些关于区域性大城市发展形态的资料，按照严肃但通俗的语言来表述：一般来讲，当在一定范围内出现以一个或几个区域性大城市为核心的城市群落，城市之间形成了紧密的空间联系和经济联系，并且具备一定的同城化和一体化形态时，就可以认定有城市群的形成。&/p&&p&而今年也是中国政府官方重点提出了中国的城市群建设的时间——“十三五”规划指出要加快城市群的建设发展，并且制定了中国城市群规划的大致版图。目前来讲，已被认定的国家级城市群共有11个：长三角城市群、珠三角城市群、京津冀城市群、中原城市群、长江中游城市群、哈长城市群、成渝城市群、辽中南城市群、山东半岛城市群、海峡西岸城市群和关中城市群。&/p&&p&但是，这些规划出的城市群内部真的已经足够抱团了吗？&/p&&p&顺着这条思路，新一酱用高德地图API获取了全国338个地级市互相之间的高速路行车时间和距离，并且找出了距离每个城市最近的“大城市”，从而画出了“三小时公路圈”。这里新一酱使用的计算方法是，从某一城市出发，最先到达的第一个“大城市”即算作辐射到此城市的区域中心城市。&/p&&p&对于“大城市”的衡量，我们采用了今年4月新一线城市研究所推出的《2016中国城市商业魅力排行榜》里代表城市商业魅力综合得分的“新一线城市指数”&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&（点击这里查看报告精华版）&/a&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&知乎专栏&/a&。&/p&&p&例如，在有一线城市的京津冀、长三角和珠三角地带，区域内最大的城市就是北上广深四个一线城市，它们的新一线指数线指数均达到或接近100分；那么在这些区域内，只有分数达到80分以上的城市才能被算作次一级的区域中心，这其中主要包括了15个新一线城市和几个排名较靠前的二线城市；而对其他地区来说，区域中心城市即为区域内新一线城市指数最大的城市。&/p&&p&然后（重点来了！敲黑板！），新一酱将公路圈的画圈结果叠加到了城市群上，这就可以看出官方定义的城市群内部是否有足够紧密的联系了。从结果来看，“三小时公路圈”的区域中心与城市群的区域中心城市基本一致，但是在所辐射到的具体城市以及城市之间的内部联系形态上，二者还有很明显的脱节。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-530f5fce5bc1e7fc393bdbaae32e21ba_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&1890& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-530f5fce5bc1e7fc393bdbaae32e21ba_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&strong&割裂的“长三角”&/strong&&/p&&p&长三角地带是公认的中国最发达的城市群落之一，从公路的维度来看，长三角的确在城市公路链接密度和区域内城市发展平均水平上较为成熟。新一酱将公路圈内所有城市的新一线城市指数取标准差计算出了“圈内城市差距指数”，它是代表城市之间发展水平差异的指标。在首位城市上海的指数是满分的情况下，长三角公路圈内的城市依然可以保持较低的城市差距指数。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-4c3b412b281f6d50baf7_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&3255& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-4c3b412b281f6d50baf7_r.jpg&&&/figure&在长三角地带，从21个相对较小的城市出发，比如绍兴、湖州、镇江和泰州，你可以在三小时之内到达一个或者多个大城市，除了一线城市上海，杭州、南京、苏州、宁波等也形成了自己的辐射范围，从而将整个长三角城市群的辐射范围扩大。&br&&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-d2dae1bd985dacded3cb523c_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&1230& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-d2dae1bd985dacded3cb523c_r.jpg&&&/figure&曾有安徽朋友开玩笑说南京才是他们的省会，的确，南京与安徽城市的亲密度的确丝毫不逊于合肥。比如从被称作“南京后花园”的马鞍山出发，开车只需要不到一小时就能到达南京。而在以南京为中心辐射到的9个城市里，有5个来自安徽省。同时，在将安徽城市纳入到长三角城市群的能力上，南京的地理位置显然要比合肥更具优势。像只被合肥单线辐射到的淮南和六安，和整个长三角的联系度就很低。&/p&&p&跨过省份的限制，安徽和江苏北部的城市携手山东南部，呈现出自立门户的“抱团”形态，以新一线城市指数较大的徐州为中心，形成了放射式辐射圈，辐射范围中还包含了山东的临沂和枣庄。&/p&&p&事实上，苏皖鲁豫交接地带的城市们抱团并非偶然，从清朝开始一直到民国都曾有“淮海省”的提法，也就是以徐州为核心划定一个“淮海省”。从现在的版图来看，这片地区大概就囊括了苏北的连云港和宿迁、安徽的宿州和毫州、山东的临沂和枣庄以及河南商丘等城市。&/p&&br&&p&相近的语言和文化根基，也让这一片的城市能够更好地融合。回想新一酱曾遇到的来自苏北城市的同学，每次大家按照省份来区分南北方人的时候，苏北的同学都是一脸无奈，相比较而言，山东对他们来说更加亲切，他们觉得自己就是北方人。&/p&&p&翻阅资料，早在1986年，以徐州为核心的淮海经济区就已经成立。2002年，江苏省政府就出台了《徐州都市圈规划纲要》，其中，以徐州为核心，范围涵盖了江苏、安徽、山东和河南的6个地级市和2个县市，包括连云港、宿迁、枣庄、济宁、商丘、淮北和宿州。2016新出台的《徐州市国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》里也再次强调了“徐州都市圈”的概念。&/p&&p&新一酱评：徐州和江苏南部的区域中心城市相比而言，经济发展水平尚且较低，都市圈的规划是否能够让北部的抱团城市共同进步，还有待时间检验。苏北的连云港和盐城在公路圈上来看，与省内和长三角地带联系甚远，又无高铁作为补充，江苏南北交通网络的发展程度还有待平衡。&/p&&p&&strong&向北靠拢的潮汕城市&/strong&&/p&&p&同在一个省，就真的可以在一个圈了吗？当然答案是并不一定。&/p&&p&12月9日，国家发改委办公厅发布了《关于加快城市群规划编制工作的通知》，其中提到2017年将启动珠三角湾区城市群、海峡西岸城市群、关中平原城市群、兰州－西宁城市群和呼包鄂榆城市群等跨省域城市群规划编制。&/p&&p&对大家来说，其中比较陌生的一个概念大概是“海峡西岸城市群”。于是新一酱将这个城市群所规划的城市列了出来，然后和画出的公路辐射圈来对比了一下：&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-33dea7af5ad63b361a21634a_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&1230& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-33dea7af5ad63b361a21634a_r.jpg&&&/figure&从形态上来看，以广州和深圳为区域中心的珠三角地带，可以形成一个辐射到13个城市的公路圈。但是你也可以明显地看到潮汕地区的潮州、汕头、揭阳和梅州与省内的区域中心联系的紧密程度很低，在广佛和深圳能够辐射到的范围之内找不到潮汕地区的身影。&/p&&p&新一酱评：在规划出的“海峡西岸城市群中”，潮汕城市被列在其中。在统计中也看到，潮汕城市与厦门的联系紧密度超过广深，理想的状态是，随着新一线城市厦门的发展，潮汕城市的发展也将得到更好的带动。&/p&&p&&strong&镂空的“京津冀”公路圈&/strong&&/p&&p&相对于长三角和珠三角地带，京津冀地区的辐射网络显得略微稀疏。在长三角和珠三角公路圈，平均到达区域中心城市的时间小于1.8小时，而在京津冀城市中，这个数字在2小时以上。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-538ed7bd5cdf88d9bf30eab_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&1230& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-538ed7bd5cdf88d9bf30eab_r.jpg&&&/figure&将各个区域板块的公路圈划分出5个等级，可以看到长三角和珠三角的区域中心城市在1.5小时以内能够辐射到的城市分别为12和10个，但是在京津冀，这个数字仅为2个，能够进入北京的1小时公路圈内的城市只有廊坊。&br&&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-65bc6bf26bada7d54bebb480b09160a9_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&1495& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-65bc6bf26bada7d54bebb480b09160a9_r.jpg&&&/figure&上图为gif图，想看动图的请戳&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mmbiz.qpic.cn/mmbiz_gif/VEbqgwiaLv49pfG0uzh3QGjD6pf40lnaskrJkZWBcSpDdaF46k1xxsnTS1DIUtuicIfj7EmA8NzSCvDDzevALsrQ/0%3Fwx_fmt%3Dgif%26tp%3Dwebp%26wxfrom%3D5%26wx_lazy%3D1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这里&/a&&/p&&p&新一酱评：2016年国家发改委批复的《京津冀协同发展交通一体化规划》提到，2020年，依靠几条即将建设的城际铁路，京津冀要实现交通一体化，形成京津冀打造1小时通勤圈。&/p&&p&听上去京津冀似乎范围不大，但其实并非如此。从河北最南端的邯郸出发，即使全程走高速也要花上8个小时以上，才能到达河北最北端的承德市，全程接近700公里。所以要让京津冀的联系更加紧密，必须要依靠更快速的交通工具，比如高铁或城际列车——当然在平坦的华北平原，建设铁路难度和成本也都不算高。&/p&&p&&strong&钟摆城市聚集的中部地区&/strong&&/p&&p&在画圈的时候，新一酱发现这样一类城市，他们既与本省的中心城市相距较远，又暂时没有自立门户形成区域中心的能力，于是城市钟摆就偏向了省外相距更近的区域中心，且这些城市多聚集在中部地区。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-d7cc4acd76a_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&1540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-d7cc4acd76a_r.jpg&&&/figure&上图为gif图，想看动图的请戳&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mmbiz.qpic.cn/mmbiz_gif/VEbqgwiaLv49pfG0uzh3QGjD6pf40lnasuBK6QRC0CuicxmcPc8z4QKxHC6Y8CeFfkf5K74icfqg0DdM2P0ibHwDpw/0%3Fwx_fmt%3Dgif%26tp%3Dwebp%26wxfrom%3D5%26wx_lazy%3D1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这里&/a&&br&&/p&&p&郑州作为中原地区的区域中心城市，在区域辐射能力的潜力较大。一方面，以郑州为中心可以辐射到的城市数量为10个，在二线城市中能力最强；另一方面，郑州的辐射范围有延展性，比如钟摆城市中的晋城和菏泽就脱离了本省的中心城市太原和济南，加入到了郑州辐射的范围之内。也就是说，这些城市到达郑州辐射圈的成本要比在本省内更少。&/p&&p&而相反的，山西则有更多的“摆出城市”。除了偏向郑州的晋城，大同和运城则分别摆向了呼和浩特和西安的辐射范围，以太原为中心的公路圈只涵盖了山西省的晋中、忻州、阳泉和吕梁。&/p&&p&&strong&城市辐射能力大比拼&/strong&&/p&&p&将“圈”的概念打破，哪个城市在公路网的辐射能力上最强？首先，能够形成区域中心的城市主要以一线和新一线城市为主，而从辐射到的城市数量和城市经济发展水平来看，长三角城市依旧是稳居前列。另外，在成都、长沙这样的本身新一线指数较高的城市，公路圈呈现出一个“大城市”和多个“小城市”的格局，这其中“大城市”的带动作用是否真正发挥了，还很难讲。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-97ede8b011f778f9bffbb98_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&2690& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-97ede8b011f778f9bffbb98_r.jpg&&&/figure&在很多城市还在寻觅“大部队”的同时，一些城市则已经开始了与大城市全面融合的形态。其中大家最熟悉的应该是“广州－佛山”、“西安－咸阳”、“苏锡常”和“长株潭”地区了。&/p&&p&2009年，广州和佛山便签署了《广州市佛山市同城化建设合作协议》。“广佛同城”对于两个城市的人来说，不光是一个概念，也更是深入生活的一种状态。&/p&&p&家住广州荔湾区的梁嘉文在佛山工作，对他来说，每天都有开车和乘地铁两种通勤方式可以选择，而任何一种的单程通勤时间都基本不会超过半小时。要知道，这个通勤时间已经快过很多同城内上下班的白领一族。当然，在他看来，所谓的“同城”还处在发育阶段，除了交通，广州和佛山在社会资源共享的渠道上，比如教育资源等，还有很多需要打通。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-477d2b175ccdea197e06ef_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&2055& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-477d2b175ccdea197e06ef_r.jpg&&&/figure&&p&最后新一酱还想补充一点，在划定公路圈的时候，新一酱只是以一个城市为核心来看城市可能的辐射范围，而对于一个城市群来讲，区域中心本身能够形成有效的联系也十分关键。很多城市群内部的区域中心还尚且未形成高效紧密的联系，城市群发育和成长还需要契机和时间。&/p&&br&&p&题图素材/椰弟@FORK&br&&/p&&p&文/王瑛楠 视觉/王方宏&/p&&p&&i&新一线城市研究所拥有文章版权，获得更多信息请关注我们的微信公众号，微信id： TheRisingLab。&/i&&figure&&img data-rawheight=&200& data-rawwidth=&200& src=&https://pic4.zhimg.com/dfd3bfb9e28e51ffe10b57d1cbd33bdd_b.jpg& class=&content_image& width=&200&&&/figure&&/p&
还记得新一酱看过的小品里有句台词：“明年我准备带老伴儿出去旅游,去趟大城市——铁岭。”这句曾经被很多人当笑话听，但现在想想却饱含深意。说到“大城市”，很多人会首先想到北上广深。但其实，除了一线城市，对于不同地区来讲，区域性的大城市在区域发…
投行或者投资界的财务模型（Financial Model）听起来是不是高大上白富美，然而细究其本质及原理，只有三个字：“Low爆了”。数学原理不超过四则运算，顶多加上开方和乘法。而且制作工具也非常简单，基本都是Excel。这个领域的Financial Model的复杂性不是体现在理论，而是体现在：&br&&ul&&li&商业逻辑清晰：找出核心的假设&/li&&li&灵活性强：根据客户或老板需求快速调整，有时候真的是先有结论后有推论&/li&&li&胆子大：针对众多不可测的变量敢于进行有量级精度的假设或者瞎猜，物理界有海森堡测不准原理，商业界有鲁智深测不怕原理&br&&/li&&/ul&&br&看官不信，看我用实战案例来详细分解（郑重声明，以下的所有截图都是真实投资及交易案例中的Financial Model）。&br&&br&基本可以这么说，几乎所有的财务模型都是拿Excel做出来的。包括但不限于：&br&&ul&&li&偏会计或财务方面：财务三张报表的历史及预测&/li&&li&偏项目投资或项目管理方面：NPV/IRR等模型&/li&&li&偏股权及债券投资方面：市场规模预测、投资价值预测（DCF及Comparable等等）等等、针对各种股权的回报预测&/li&&li&偏交易方面：针对各类金融产品（FX、衍生品等等）的模型估算和执行策略等等。&/li&&/ul&&br&即使最初不是拿Excel做出来的，到交流层面也是拿Excel在各个决策者之间分享和沟通。这一方面说明Excel的强大，以及在金融和财务相关的Professional Service行业的普及；另一方面也说明，这些行业对新技术运用的滞后。&br&&br&为了说明这些模型，举一些真实的案例对上述的方面挨个说明。下图是一个真实投资案例的财务模型，其中的重要部分已经在图中列出。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/a9eb0ca0590abfd74a9d604e025fdcd1_b.jpg& data-rawwidth=&674& data-rawheight=&627& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&674& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/a9eb0ca0590abfd74a9d604e025fdcd1_r.jpg&&&/figure&&br&&br&其中最重要的有基础的三张财务报表（历史+带各种假设的未来预测），其中一个小技巧是自动配平和检查三张表之间关系的模块。做过三张表的财务及金融人士，一定理解这一步的酸楚。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/e8f81afcecbe33e6da75d0_b.jpg& data-rawwidth=&840& data-rawheight=&566& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&840& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/e8f81afcecbe33e6da75d0_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/55ead616b552a_b.jpg& data-rawwidth=&835& data-rawheight=&530& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&835& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/55ead616b552a_r.jpg&&&/figure&&br&为了完成对公司业绩的预测，还要对公司所处的市场规模以及公司未来的表现进行预测。下图的概述页面就是完成这个工作。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/c83bf946ed3_b.jpg& data-rawwidth=&899& data-rawheight=&358& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&899& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/c83bf946ed3_r.jpg&&&/figure&&br&&br&在回报倍数（X_Cal那一页）的计算中，用到各类DCF或者PE Comparable等常用的模型。下图是另外两个实战的模型，利用WACC和DCF等等去估值一个公司的价值。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/0925fa5defed66ea3bbe6_b.jpg& data-rawwidth=&1055& data-rawheight=&407& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1055& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/0925fa5defed66ea3bbe6_r.jpg&&&/figure&&br&&br&敏感性分析，针对投资人最关心的两大指标（回报倍数和IRR），基于各种最重要的场景进行敏感性分析，包括：投资方式（股权？债券？混合？）、资产注入的不同形态、未来的PE以及未来的EPS等等。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/92fe1d0adf04e46f787e2dccd69dadec_b.jpg& data-rawwidth=&884& data-rawheight=&589& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&884& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/92fe1d0adf04e46f787e2dccd69dadec_r.jpg&&&/figure&&br&在个别复杂的情况，还需要针对Equity或者Loan的不同Class或者Tranche进行拆分然后具体的分析。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/968da3dbd3c_b.jpg& data-rawwidth=&1658& data-rawheight=&774& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1658& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/968da3dbd3c_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/9201aeacd27de42becaf1450_b.jpg& data-rawwidth=&930& data-rawheight=&375& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&930& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/9201aeacd27de42becaf1450_r.jpg&&&/figure&&br&交易员有时候也会拿Excel来做各种金融产品的价格估算和交易执行策略的安排，虽然看起来简单，但是后台对接着庞大的Bloomberg各类接口以及各大牛逼码农开发的各类超级接口和复杂的后台逻辑。下图提供的是一个针对某外汇的交易策略安排及价格估算。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/95aad50dc2dec601c25bda5a_b.jpg& data-rawwidth=&1023& data-rawheight=&323& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1023& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/95aad50dc2dec601c25bda5a_r.jpg&&&/figure&&br&&br&……更多文章&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke& class=&internal&&数据冰山 - 知乎专栏&/a&&br&……更多回答&a href=&https://www.zhihu.com/people/he-ming-ke& class=&internal&&何明科的主页&/a&
投行或者投资界的财务模型（Financial Model）听起来是不是高大上白富美，然而细究其本质及原理，只有三个字：“Low爆了”。数学原理不超过四则运算，顶多加上开方和乘法。而且制作工具也非常简单，基本都是Excel。这个领域的Financial Model的复杂性不是体…
答案很简单。&br&&ul&&li&驱动是：偷懒。&/li&&li&技巧是：在提高效率、健壮性和美观的道路上精进，日拱一卒。&/li&&li&口诀是：如果相同或者相似的一件事情第三次做，一定要优化现有解法。&br&&/li&&/ul&&br&总结起来就是：在实践中不断寻求更好的解法，然后掌握熟练。解法存在于快捷键、函数、高阶工具和VBA之中。&br&&br&&b&一、快捷键&/b&&br&其实快捷键不用刻意去记忆，只要在Excel的实操中反复遇到一些略微复杂的操作（特别是需要使用鼠标的那些操作），就去查查有无快捷键，然后不断使用就自然记住了。以下列举一些极其常用和必然遇到的。另外一个逼迫自己记忆快捷键的快糙猛的办法就是拔掉鼠标。&br&&br&最最常用而必须记住的&br&&ul&&li&Ctrl+C/V/X/S/F：不想解释了，自己去查，这5个必须在最开始就熟练掌握&br&&/li&&/ul&&br&移动焦点&br&&ul&&li&Ctr+↑↓← → ：切换到有内容区域的上下左右的尽头&br&&/li&&li&Ctr+Shift+↑↓← → ：切换到有内容区域的上下左右的尽头并选中该区域&br&&/li&&li&Ctrl+PgUp/PgDn:在工作表选项卡之间从左至右（从右至左）进行切换&br&&/li&&/ul&&br&编辑格式&br&&ul&&li&Alt+E+S：调出“选择性粘贴”的界面，&br&&/li&&li&Ctrl+Shift+%：使用不带小数位的“百分号”格式&br&&/li&&li&Ctrl+Shift+^：使用带有两位小数的科学计数格式&br&&/li&&li&Ctrl+;：输入当前日期&br&&/li&&li&Ctrl+B：使用或取消加粗格式设置&br&&/li&&li&Ctrl+U：使用或取消下划线&br&&/li&&/ul&&br&操作&br&&ul&&li&Ctr+Y/Z：重复或撤销上一次操作&br&&/li&&li&Alt+I+W：插入新的工作表&br&&/li&&li&Alt+F11：打开VBA编辑器（VBA是最爱，详见&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&Excel 到底有多厉害？ - 何明科的回答&/a&）&br&&/li&&/ul&&br&&b&二、函数&/b&&br&当需求不复杂的时候，用用“=”或者“sum”等就够了。然而随着需求升级，VLookup就来了。竖着查找之后，就要横着查找（HLookup）以及各种花式查找（ Match/Offset/ Indirect/Address）。查找完之后，就涉及到统计计算，于是Sumif或者Sumifs的需求就来了。然而这还不够，逐渐会繁衍出类似于数据库的Select等多重复杂条件的需求，于是就不得不引入了数组函数。&br&&br&比如：计算AA产品的总价值，替代select sum(产品数量x产品单价) from ... where 产品编号=‘AA’。当然使用数组函数就非常简单和灵活：{=SUM(IF(($B$4:$B$8=&AA&),($C$4:$C$8)*($D$4:$D$8),0))}&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/fb9ae818db7b85f65751_b.jpg& data-rawwidth=&304& data-rawheight=&152& class=&content_image& width=&304&&&/figure&&br&&br&另外，搞财务和金融的同学，一定做过三张报表，也肯定经历过报表之间配平的酸楚。为了偷懒和提高财务模型的健壮性，将上面的各类索引函数及数组函数用到极致，于是实现自动配平以及检查。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/55ead616b552a_b.jpg& class=&content_image&&&/figure&&br&&br&&b&三、高阶工具&/b&&br&Excel中有许多高阶工具也能大幅提高效率和美观。首先是图表绘制工具，因为作为视觉动物的人类越来越需要利用图表来理解和表达。在文章（&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&RIO是如何席卷大江南北的？ - 数据冰山 - 知乎专栏&/a&）中，为了表达鸡尾酒消费意愿的逐年增长，抽取数据后需要利用可视化来表达。下图左方是利用系统默认配置绘制出的图表，是不是浓浓的广场舞风格？而要实现下图右方的财经杂志风格，那就只好一个个参数的优化：优化图表类型，配置Title、标注及数据源，添加趋势线，优化字体等等。为了让图表更好看，各种招和参数都用了一遍，对于Excel的图表工具，自然就掌握了。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/cb854c90aab0d5a8ff5a258c90f9bc8c_b.jpg& data-rawwidth=&992& data-rawheight=&342& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&992& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/cb854c90aab0d5a8ff5a258c90f9bc8c_r.jpg&&&/figure&&br&同时，平时收集那些大牌财经杂志的经典表格（比如：华尔街日报、经济学人等等），然后找教材和培训课程把这些表格实现一遍，这样对于Excel画图的功能就更熟悉了。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/3cc4a56dd6cba5d56f14e728eb3cc1ff_b.jpg& data-rawwidth=&760& data-rawheight=&598& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&760& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/3cc4a56dd6cba5d56f14e728eb3cc1ff_r.jpg&&&/figure&&br&另外，Excel上面还有许多数据清洗（排序、筛选、根据统一分隔符来分隔数据等）及分析工具，有些是很高阶的（ANOVA及多元线性回归等等一个都不少），在使用过程中逐步使用和精进，也就逐渐掌握了。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/75d041f19c10f492ac8f_b.jpg& data-rawwidth=&877& data-rawheight=&376& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&877& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/75d041f19c10f492ac8f_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&b&四、VBA&/b&&br&VBA其实先不用系统学，而是先直接用，体会到电脑比人手更高效的快感，然后在实践中不断去摸索和尝试更高阶的技能，只能到遇到瓶颈后，再找本书去看看。&br&&br&第一次使用VBA是因为要反复打印无数的文件，而且打印顺序和单双面的要求很严格，非常容易出错。于是不能忍，但是限于技能，只能利用宏录制不断重复的过程，然后简单改改参数，最后通过执行宏来。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/0ed0d16bd9d6e_b.jpg& data-rawwidth=&803& data-rawheight=&257& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&803& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/0ed0d16bd9d6e_r.jpg&&&/figure&&br&然后一发不可收拾，随着打印问题不断地复杂，程序随之升级，VBA技能也突飞猛进。遇到一些进阶的需求如下，同时也掌握了许多关于打印机设置、Worksheet切换以及调用操作系统API等等各种技能&br&&ul&&li&如何防止卡纸？&/li&&li&如何协调多台打印机来提高速度？&/li&&li&如果在偌大的办公室中自动选取最近的打印机？&/li&&li&……&/li&&/ul&&br&另外一个例子是为了更美观和炫酷，制作图表的GIF动图。最开始利用了网上的一段程序为中国地图涂色，便于为&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&黄焖鸡米饭是怎么火起来的？ - 何明科的回答&/a&制作炫目的表格。后来为了在微信上传播有更炫酷的效果，尝试制作GIF。于是开始找制作GIF的外部程序，最终使用VBA调用外部程序以及读写系统文件的各种技能，完成自动生成GIF动画。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/71d4c477d5dcc8ced48cdd_b.jpg& class=&content_image&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/8a517ecb76ee9144e6beb_b.jpg& class=&content_image&&&/figure&&br&&b&五、构建模型的套路&/b&&br&以上都是技法，Excel最大的实战价值就是制作各类财务模型或者简单的数学模型，用正确的方式方法来做模型（所谓的“套路”）才是心法。在回答（&a href=&https://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&在金融行业中，常用的 Excel 分析操作技巧有哪些？ - Microsoft Excel&/a&）中提到构建各类模型的心法，其实核心点就是不断练习加之不断琢磨怎么偷懒。&br&&br&世间万物，许多都是触类旁通。做Financial Model的基本思想其实和编程非常类似，比如著名而老套的MVC： 整个Financial Model的逻辑被分成三层， Model（负责数据），View（负责呈现）和Controller（负责业务逻辑），理想状态下其中一层的改动不会影响到另一层。这些基本思想在实践中逐步形成的动力还是为了偷懒：&br&&ul&&li&灵活性高，需要有灵活的框架快速满足老板及客户多变的需求&/li&&li&复用性强，这个项目做得Financial Model，随便改改就能投入到下一个毫不相关的项目中使用&/li&&li&健壮性强，尽量减少频繁的手工输入或者操作，将原始数据集中在一个模块，改一个数据，相关的数据及模块自动更改&/li&&/ul&&br&在做大部分Financial Model的时候基本就是按照MVC的框架来要求自己的。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/50de4c5828b5aeaeac37_b.jpg& class=&content_image&&&/figure&&br&Financial Model搭建的过程就如同修建高楼一层层往上累加模块&br&&ul&&li&常数/核心数据/假设数据部分，包括：商业常数（汇率及税率等）、历史数据（过去的财报以及市场规模的历史数据）、认为靠谱而不能改动的预测数据、核心假设（比如假定宏观经济按照6-7%来增长）等等。这些数据略等于C语言的h文件部分，动一发而动全身，所以要单独对待。如同程序一样，Excel的函数中是不能出现hard-code的数字，所以如果一个财务模型中出现“=2*3.14*r”，基本是可以打回去重做的。&/li&&li&Scenario场景，包括：模型中需要经常调节的重要输入参数（比如：市场渗透率、Exit PE ratio等）。这些参数最好剥离出来成为一个单独的界面，可以比较方便的控制和调整，为之后的Sensitivity Analysis做准备，甚至可能遇到在上文中提到的类似于用梯度下降法寻求最优值的情况。&/li&&li&基础模型。这一步的核心就是做出预测的三张财务报表，最令人痛苦的是配平。可以使用各类复杂函数（Indirect/Offset/VLookup等）来进行配平而不会出错，而且复用性极高。&/li&&li&进阶模型。基于历史及预测的三张报表，做一些更复杂的财务分析或者估值预测，包括：DCF、Comparable、敏感性分析等等。&/li&&li&呈现。把用户（包括老板或者客户）最关心的产出放出来，用最友好的界面展现出来。当然做得极致些，可以把调整Scenario以及重要参数的界面也放出来，方便用户Manipulate Data（其实翻译成中文更有趣一些：猥亵数据）以便得到最满意的结果。&/li&&/ul&&br&下图是曾经奋战过的一个Financial Model，基本涵盖了上述的逻辑和构建过程，供大家参考。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/b7e2adef_b.jpg& class=&content_image&&&/figure&&br&&br&&b&...更多文章请到&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke& class=&internal&&数据冰山 - 知乎专栏&/a&&br&...更多回答请看&a href=&https://www.zhihu.com/people/he-ming-ke& class=&internal&&何明科的主页&/a&&/b&
答案很简单。 驱动是：偷懒。技巧是：在提高效率、健壮性和美观的道路上精进，日拱一卒。口诀是：如果相同或者相似的一件事情第三次做，一定要优化现有解法。 总结起来就是：在实践中不断寻求更好的解法，然后掌握熟练。解法存在于快捷键、函数、高阶工具和…
先说结论，VBA依旧是办公利器。以我的个人经历而言，在BCG做过三年咨询顾问，写了上万行的VBA程序，每个项目一千至几千行程序不等。最后将Excel用成了中控界面，类似EMACS，在Excel可以随意操控全公司的打印机、Word、Powerpoint等等，自动完成各种任务以及数据更新和抓取。依靠VBA，在效率上是一般同事的数倍甚至是高一个量级，你说VBA还是不是办公利器？&br&&br&不过题主得到的反馈也正常，许多高级程序员确实瞧不上VBA。因为程序员是有鄙视链的：汇编 &C &C++ &Python &Java及C#及PHP（这三者相互撕） &VB &HTML。在这长长的鄙视链中，甚至都没有VBA的位置。&br&&br&但是Office+VBA是图灵完备的，所以被程序员用来耍酷的各类性感语言能实现的大部分功能，VBA都能实现，而且往往是以更高效更快捷的方式，在这里不谈效率和优雅。较之Python等常用语言，VBA各有攻防各有优缺点。Python的优势当然是扩展性强、超越Office环境之后的适用性强、资源丰富以及效率高，而VBA的优点如下：&br&&ul&&li&环境不依赖，只需要打开装机自带的Office，然后按下Alt+F11就自动进入编程和执行环境&/li&&li&上手简单，学习曲线很平缓，甚至可以更简单的通过录制宏来解决写程序的问题，只需要在简单的代码基础上修修补补就可以执行，参考&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&Excel VBA 如何快速学习？ - 何明科的回答&/a&&br&&/li&&li&与办公环境完美兼容，在Excel/Word/Powerpoint/Outlook/Access之间随便穿梭，比胶水语言还要简单易用&/li&&li&分享性和移植性很强，几乎所有测试通过的程序放到别的机器上也可轻易执行（如果不考虑各种本地文件位置）&/li&&/ul&&br&基于以上的优劣势对比，VBA仍然是当之无愧的办公利器之王。而且大家不用太在乎手中的工具（VBA还是Python或者其他），核心还是使用工具的人以及人的思考。&br&&br&下面列举Office+VBA实现的若干功能，真正为职场人士省时省事省力。大部分内容在回答（&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&Excel 到底有多厉害？ - 何明科的回答&/a&）中已经出现过。不愿意点击过去阅读的，直接看下面的克隆内容。&br&&br&&b&1、批量修改格式&/b&&br&下图是利用Powerpoint中录制的宏再加上稍微修改的代码（甚至都称不上是改代码，大部分是改参数），将Powerpoint中所有的字体及字号进行统一修改。常做PPT而且需要根据老板的喜好改来改去的同学们，知道这个批处理功能有多么救命。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/573d74cb3d835acefab6e_b.jpg& class=&content_image&&&/figure&&br&&br&&b&2、批量完成打印&/b&&br&刚进职场的新人，只要爸爸不是李刚，基本都做过影帝影后（影=印，各种复印打印的体力劳动）。特别是咨询投行服务行业，在大忽悠会议之前之后，花数小时或者整晚来打印数个文件，并不是天方夜谭。而且这件事情是对着同样一堆不断修改的文件，会经常不断重复发生。&br&&br&我写的第一个VBA程序就是完成对100多张Excel表格的自动打印，因为是第一个VBA程序，所以比较挫，基本上是宏录制之后来改的，没有使用参考书及搜索引擎，全靠F1和自动提示，所以贴出来特别纪念一下。但也让大家清楚VBA上手也多么容易。实现的功能就是将每周都要做一次的100多张表格的按顺序打印让机器自动做一遍，而且需要防卡纸：按下一个“妞”，就慢慢美妙结果的发生。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/e7cd68bf4a6f60b935a05f5_b.jpg& data-rawwidth=&676& data-rawheight=&424& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&676& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/e7cd68bf4a6f60b935a05f5_r.jpg&&&/figure&后来这个程序的升级版是：调度多台打印机，进一步提高效率，以及将打印机卡纸造成队列错误的概率降到极小的范围内。&br&&br&&b&3、制作炫目视觉效果（图表、动画及油画）&/b&&br&图表制作是每个Office一族的必备任务，制得一手好表格，绝对是升职加薪和偷懒放风的利器。在回答（&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&黄焖鸡米饭是怎么火起来的？ - 何明科的回答&/a&），就利用Excel+VBA做出数张炫酷的信息地图，利用VBA为每个省的图形涂色。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/71d4c477d5dcc8ced48cdd_b.jpg& data-rawwidth=&1373& data-rawheight=&584& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1373& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/71d4c477d5dcc8ced48cdd_r.jpg&&&/figure&（涂色部分来自于网上的一段程序，制作GIF动画的是自己完成的）&br&&br&同时，为了进一步增强炫酷结果，还利用VBA将这些连续变化的图表做成了GIF动画。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/8a517ecb76ee9144e6beb_b.jpg& data-rawwidth=&1197& data-rawheight=&589& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1197& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/8a517ecb76ee9144e6beb_r.jpg&&&/figure&&br&另外还可以利用Excel，把心仪妹子的图片拿到手，然后用Excel化成点阵图并进行油画效果的处理，然后送给她撩一撩。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/ae03578effcf9a205d0ad3c267d9eaa6_b.jpg& class=&content_image&&&/figure&&br&&b&4、&/b&&b&撰写&/b&&b&八股文&/b&&br&这是帮朋友实现的一个项目，他们实验室是研究某类事故并对重大事故进行鉴定，最后发布word版的正式报告。之前的工作流程是在专业的软件中完成计算和仿真，最后按照正式报告八股文的行文，把各种关键信息填进去，最后写成Word文件。写报告的过程枯燥而没有技术含量，但却要反复进行。&br&&br&通过下图的Word+VBA，完成主要的交互界面并连接计算软件。在通过简单的交互获取主要信息后，在后台完成计算并将主要信息填写入八股文的Word模版，最终完成报告，同时将结构化的信息存入Access数据库。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/7ad306a95db0a7197aa7_b.jpg& data-rawwidth=&866& data-rawheight=&521& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&866& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/7ad306a95db0a7197aa7_r.jpg&&&/figure&&br&&b&5、管理项目及同步内容&/b&&br&这是协助某国际大型汽车制造厂完成新品牌及其新款车型上市，面临车型即将断档的窘境，该新车型的上市非常关键，不能错失时间节点。然而，新车型上市涉及到无数分支：制造、产品、市场、渠道、营销、公关、财务等等，同时还要协调欧洲的两个总部以及中国的两个分部。&br&&br&这次咨询的核心任务就是项目管理，总控整个大项目的进度，并每周向中国区的CEO汇报进度并发掘出易出现问题的关键节点以调配资源。我们4个咨询顾问分配下去各自负责几个部门或者项目分支，和团队一起规划流程、画甘特图、确认里程碑及时间点、安排负责人等等。当每天回到办公室大家将进度汇总在一起的时候发现了挑战及难点，每条任务线并不是独立发展的，而是各条任务线交织在一起并互相影响。&br&&ul&&li&某些核心人员在多个任务线出现。比如：负责预算的财务人员，几乎要出现在各条线中负责相关预算的审批环节&/li&&li&某些任务线的里程碑是其他任务线里程碑的必要条件而相互关联。比如：新车的下线时间影响发布会的时间，相关法规测试的通过又影响车辆的下线时间等等&/li&&/ul&&br&当任务线增多以及任务线之间的交叉越发频繁的时候，汇总的任务将会几何级数增加，这就是我们在项目过程中遇到的问题。于是我利用Excel+VBA完成了这个工作的自动化。主要实现的功能：&br&&ul&&li&自动将4个顾问手中分散的Excel文件汇集在一起形成一个大的总表，如下图&/li&&li&各顾问手中的表格是按照部门维度来划分的，汇总后需要按照不同的维度来输出不同类型的表格，比如：按任务线输出表格、按责任人输出表格、所有延误任务的表格、所有需要资源重点投入任务的表格等等&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/735d490e3ccd5ada806bc31_b.jpg& data-rawwidth=&921& data-rawheight=&663& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&921& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/735d490e3ccd5ada806bc31_r.jpg&&&/figure&&br&在此基础之上，还要将上面提到的各种维度下的所有表格（大概有200多张），按要求格式粘贴到PPT中，每周提交给中国区的总部进行汇报和评估。密密麻麻的表格如下图。于是，我又写了一个程序将Excel中的表格输出到Powerpoint中，将一个秘书每次需要数小时才能完成的工作，简化成了一键发布，并可以在Excel中完成对PPT的更新。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/532ae9df984_b.jpg& data-rawwidth=&1725& data-rawheight=&745& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1725& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/532ae9df984_r.jpg&&&/figure&&br&这个项目的程序量不小，近似于写了一个迷你版的Microsoft Project来进行项目管理。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/d327e4e90bd0f33adbffa_b.jpg& data-rawwidth=&1841& data-rawheight=&813& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1841& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/d327e4e90bd0f33adbffa_r.jpg&&&/figure&&br&最后，下图中密密麻麻的PPT每周需要更新一次，每次都是快100张的工作量，然而基本上都是靠Excel来自动完成更新的。因为PPT的模版每次变化不大，我将这些模版记录下来，每周更新的时候只要根据Excel中最新的数据更改PPT中的数据即可。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/14ce50e4e2fc80b04ac669d_b.jpg& data-rawwidth=&1709& data-rawheight=&757& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1709& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/14ce50e4e2fc80b04ac669d_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&b&6、海量下载Bloomberg数据并完成分析&/b&&br&通过Bloomberg的VBA API，海量下载数百只目标股票的tick data以及order book。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/dc2c5a0e7d339fed7ab5979_b.jpg& data-rawwidth=&930& data-rawheight=&273& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&930& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/dc2c5a0e7d339fed7ab5979_r.jpg&&&/figure&&br&并根据实现构建好的数学模型，在后台完成计算，将上述的实时数据转化成每只股票实时的trading cost，实时展现在交易员最常用的Excel界面中，方便交易员评估当下的交易成本以便于优化交易策略。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/c1ab8cb20657c8_b.jpg& data-rawwidth=&1205& data-rawheight=&222& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1205& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/c1ab8cb20657c8_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&blockquote&更多文章请到&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke& class=&internal&&数据冰山 - 知乎专栏&/a&&br&更多回答请看&a href=&https://www.zhihu.com/people/he-ming-ke& class=&internal&&何明科的主页&/a&&/blockquote&
先说结论，VBA依旧是办公利器。以我的个人经历而言，在BCG做过三年咨询顾问，写了上万行的VBA程序，每个项目一千至几千行程序不等。最后将Excel用成了中控界面，类似EMACS，在Excel可以随意操控全公司的打印机、Word、Powerpoint等等，自动完成各种任务以及…
（在&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&做投行、行研、咨询等金融岗位，有没有什么好用的找数据技巧呢？ - 何明科的回答&/a&中重点讲了如何利用爬虫来收集数据和做出炫酷的表格，这篇主要讲讲如果用程序来替代人工，一个顶俩：虽然不如AlphaGo，但也是机器替代人类的一个小侧面）&br&（在专栏文章中&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke/& class=&internal&&粉丝回馈：程序让你更性感 - 数据冰山 - 知乎专栏&/a&，提供学习VBA的实战技巧。）&br&&br&许多高级程序员瞧不上VBA。因为程序员是有鄙视链的：汇编 &C &C++ &Python &Java及C#及PHP（这三者相互撕） &VB &HTML。在这长长的鄙视链中，甚至都没有VBA的位置。&br&&br&可是，Excel+VBA是图灵完备的（谢谢 &a data-hash=&dee84c9fe06a2f9c2d619b& href=&//www.zhihu.com/people/dee84c9fe06a2f9c2d619b& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@Octolet& data-hovercard=&p$b$dee84c9fe06a2f9c2d619b&&@Octolet&/a& 的精辟总结），所以被程序员用来耍酷的各类性感语言能实现的大部分功能，Excel+VBA都能实现，而且往往是以更高效更快捷的方式，在这里不谈效率和优雅。而且考虑到大部分普通群众是没有编程环境的（各种依赖各种包，各种OS各种编译环境，还有IDE），然而使用VBA，只需要打开装机自带的Office，然后按下Alt+F11就自动进入编程和执行环境；甚至可以更简单的通过录制宏来解决写程序的问题，只需要在简单的代码基础上修修补补就可以执行。再考虑到VBA和Office各软件的完美整合，所以在便捷性方面，VBA是无可比拟的。最后，Office+VBA的分享性和移植性很强，任何测试通过的程序放到别的机器上也可轻易执行；而其他程序，哪怕是一段最简单的“Hello World”，也不一定。&br&&br&因此本文讨论各种通过Excel+VBA能实现的各种炫酷功能（也会拓展到Office+VBA），主要是为Professional Service以及各行各业不写程序但是又严重依赖于Office的职场人士服务的。&br&&br&曾经有一个朋友和我说，“Excel根本不需要编程，像我这样的Excel大牛靠函数和自定义函数能解决所有的问题。”对于这样的评论，我想起自己小学时的一段经历。因为不能理解虚数i(i^2 = -1)的价值，问我爸i有卵用？我爸说，“等你长大了，遇到更多的问题，就知道i的价值。”&br&&br&&b&1、自动打印&/b&&br&刚进职场的新人，只要爸爸不是李刚，基本都做过影帝影后（影=印，各种复印打印的体力劳动）。特别是咨询投行服务行业，在某次给客户的大汇报或者大忽悠会议之前，花数小时或者整晚来打印数个文件，并不是天方夜谭。而且这件事情是对着同样一堆不断修改的文件，会经常不断重复发生。&br&&br&我加入BCG的第一个项目，就是帮助某大型企业从上到下设计KPI体系并实施。从上到下涉及到几十个部门，大概有100多张的KPI表格需要完成，这些KPI表格分布在各个Excel文件里。我们4个咨询顾问的任务：&br&&ul&&li&设定好KPI的基本格式，然后每个顾问负责几个部门，在Excel里不断修改KPI表格，打印出来后去各个当事人及其领导那里讨论并修改&/li&&li&每周把所有的Excel文件中的KPI表格归集在一起，按顺序分部门打印出来，并需要多份，找负责该项目的HR头儿汇报进度和情况&/li&&/ul&&br&这里面有个费时费力的环节，每周需要在多个Excel文件中找出目标Worksheet，然后选定合适的区域作为输出的表格，按照一定的格式和一定的顺序，打印出这100多张表格。之前我们全是凭借人力，每周由一个Analyst把所有最新的Excel文件收集在一起，然后挨个打开文件选中合适的Worksheet，选中区域设置好格式进行打印。每进行一次，几乎耗费一两个小时，还不能保证不出错。&br&&br&于是写下了我的第一个VBA程序，而且基本上是宏录制之后来改的，没有使用参考书及搜索引擎，全靠F1和自动提示，所以贴出来特别纪念一下。实现的功能就是将上述的人肉实现的功能全部自动化。按下一个妞，就慢慢等着打印机按顺序出结果吧。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/e7cd68bf4a6f60b935a05f5_b.jpg& data-rawwidth=&676& data-rawheight=&424& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&676& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/e7cd68bf4a6f60b935a05f5_r.jpg&&&/figure&&br&后来这个程序的升级版是：调度多台打印机，进一步提高效率，以及将打印机卡纸造成队列错误的概率降到极小的范围内。&br&&br&&b&2、制作图表及GIF动画&/b&&br&图表制作是每个Office一族的必备任务，制得一手好表格，绝对是升职加薪和偷懒放风的利器。在回答（&a href=&ht