金融产品投资已经成为日常生活中常见的投资形式。某交易所要更好地掌握交易情况，每天收盘后公布当天的交易数据报告，包括当天的成交量，两周内的成交量与环比增长率、各金融产品的交易情况等。鉴于金融行业的特殊性，永洪提供了业务数据的定制化同环比计算，支持用户自由切换分析的维度与角度，同时允许用户在文本框中使用参数传参并对文本内容进行个性化的格式设置。
本文将为您介绍如何制作一张这样的交易数据报告。
灵活的数据列过滤
一份整齐有序的报告，包含的数据内容总是有限的。通常，人们看到的报告内容，都是经过专人精选整理的数据项，反映了报告制作人的数据分析思想。例如，报告的制作者想体现当日股基交易量随时间的变化趋势，于是制作了下面的趋势图：
但是，这张趋势图会由不同的人进行查看和分析。而不同分析者的分析目标和方式各有不同。一个固定的图表并不太能满足所有分析需求。如果报告中提供了多个分析目标供分析者自由选择切换，就可以实现分析的灵活性、多变性和个性化。这就是数据的列过滤。
例如，某交易报告中，提供了当日股基交易量、当日股票交易量、当日股基佣金、当日基金交易量的选择列。分析者只需勾选分析目标，即可查看该数据项的趋势与明细数据。当勾选多个数据项时，还可以不同数据项做一个对比。
当分析者勾选了报告中的当日股基交易量和当日股票交易量，明细表中展示了A交易所和B交易所各日期的交易量和增长率。分析者可以轻松地对临近几个交易日的交易量做一个对比。例如，A交易所2017年6月8日的股基交易量在该周是最大的。
但是，不同的分析者，分析角度有所不同。当分析者需要分析2017年6月8日哪个交易所的交易量较大时，无法从该表得到直接的答案。可是，只要将前两列的位置做一个调换，就能轻松得到答案。
数据列的过滤与列位置调换，最大程度地支持了数据维度的自由排列组合，满足不同分析者多变的分析角度与不同的分析目标。
量身定制的行业日历
在进行交易量分析时，明细数据不仅仅包括各种交易量数据。交易量的环比增长情况同样十分重要。
由于证券交易所交易时间的特殊性，在分析交易的环比增长情况时，需排除周六日与法定节假日等非交易日。那么系统如何正确识别非交易日呢？这时，行业日历就派上用场了。行业日历，通俗地讲，就是企业的休假日历。企业只要将没有交易数据的日期记录在行业日历中，系统就可以自动跳过这些日期，计算出所需的环比值了。
例如，由于周末是非交易日，所以在下面的明细表中，2017年6月3日（周六）和2017年6月4日（周日）并不存在交易数据。那么在计算6月5日的环比增长率时，系统自动跳过了6月3日、4日，直接将5日（周一）的数据与2日（周五）的数据做了环比计算，得出的结果就是5日的环比增长率。
强大的富文本编辑
一份交易报告中，只展示交易量趋势图与交易明细数据是不够的。通常还需要一段文字，概括报告的重点内容，或者对某些数据内容进行补充说明。在文字内容中，用户可以通过简单的格式设置，比如加粗、斜体、字体颜色、字号大小等，突出重点内容。
例如，交易所月报的明细表中，包含了两个月的交易数据。我们可以通过一段文字描述，总结当日交易情况，并通过加粗和下划线的形式，突出重点数据。文字内容如下图所示：
这段文字内容看似简单，其实是文本与参数的结合体。用户可以在文字内容中，直接引用参数值。当参数值有所改变时，文字内容也会随之发生变化。
在这段文字中，一共引用了五个参数。这五个参数分别从下表所示的五个单元格中取值，即合计交易量及8月3日各交易所的成交量与环比值。当这五个单元格中的数据发生变化时，参数传递的值同样发生变化，文本框中的内容也就发生了改变。
无论是列过滤，还是行业日历，又或者是富文本功能，都大大的增加了数据报告的灵活性，满足企业用户在分析报告时的个性化需求。
