经营数据分析报告范文

导语：如何才能写好一篇经营数据分析报告，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

消费保是由中国电子商会、《消费电子》杂志社、深圳市消费宝网络科技有限公司联合创办的消费维权投诉平台，致力于在消费者和企业之g架起一座良性沟通的桥梁，帮助消费者一站式解决日常生活中遇到的各种消费问题。

双方达成合作后，消费保将会以数据分析的形式，向国家工商总局提供一季度、半年、前三季度和全年的消费分析报告：

（一）统计分析消费投诉舆情

消费保将会向国家工商总局分析最新的消费者投诉数量、趋势和特点；分析消费者投诉集中的商品、企业、品牌以及分析消费者投诉的主要问题及原因分析。

（二）消费投诉分析维度

在提供给国家工商总局的分析报告样本基础上消费保会再从以下三个维度进行选择性分析：

（1）在基础分析方面对历年的投诉数量、分省的投诉数量以及各经济区域（六大经济区、东中西部等）的投诉数量进行分析比较；

（2）在关联分析方面对投诉与行业企业分布、投诉与地域产业分布、投诉与市场主体经营规模进行分析比较；

（3）而在叠加分析方面，消费保将会分析消费电子领域消费者投诉的热点分布，并且按照行业企业、综合企业与网络商品经营者、第三方交易平台经营者这两个维度加以区分电子商务企业。在针对假冒伪劣商品投诉的行业分布、被投诉售假市场主体的地域分布进行准确分析；分析人口分布、经济水平、人口流动、季节因素、节假日因素、促销活动对消费者投诉的影响；分析消费者投诉分布对产业发展状况的反映；分析消费者投诉分布对区域经济发展不平衡的反映。

（三）提供典型投诉案例及消费警示

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关键词：财务分析；报告；认识

中图分类号：F276 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2012）07-0-01

当前，企业面临的市场竞争环境越来越激烈，企业生存、发展和获利也变得不确定，企业利益相关人为了自身利益的需要，希望及时、全面和客观了解企业的财务经营状况，以便做出正确的决策。而财务分析报告能直观的揭示企业经济内涵，满足管理层、债权人对企业经济活动的事前、事中预测和决策分析的需要。但作为财务工作人员，一般长于实务处理而短于财务报告的分析，苦于无问题可分析或拘囿于模式化分析。为此，笔者结合工作实际，谈谈自己对如何提升财务分析报告能力的认识。

一、财务分析报告概述

1.财务分析报告的类型

财务分析报告按内容划分为综合分析、专题分析和简要分析报告。综合分析报告是对企业整体财务情况进行分析，涵盖了企业所有财务报表的分析，主要用于年度、半年和季度财务分析，属于定期财务分析的范畴。它具有涉及面广，信息量大的特点，对财务报告使用者做出各项决策有深远的影响，也是企业财务分析报告最主要的内容。专题分析报告是对企业经济活动中的重大经济问题或薄弱环节进行专门分析，属于不定期财务分析的范畴。它具有时间不固定、分析事项单一的特点，利于财务报告使用者解决企业的特定问题。简要分析报告是对主要经济指标进行概要的分析，主要用于月度或旬的财务分析，属于不定期和定期财务分析的范畴。它具有简明扼要、重点分析的特点，主要反映企业特定财务指标的分析或预测今后发展趋势。

财务分析报告按分析时间可分为定期分析报告与不定期分析报告。定期分析报告主要受到财务制度强制性规定，主要向外部利益相关人提供企业一定时期的财务状况，如综合分析报告。而不定期报告不具有强制性规定，主要用于内部管理者对企业进行财务分析和财务决策，如专题分析报告。

2.财务报告的分析方法

财务分析方法主要有比较分析法、比率分析法和辨证分析法。比较分析法、比率分析法是基础的分析方法。比较分析法是通过对经济指标在数据上的比较来揭示经济指标之间数量关系和差异；比率分析法是将两个性质不同但相关的指标加以对比，找出客观联系。辨证分析法是财务报告分析最重要的分析方法，主要按照寻找差异-分析原因-措施建议的程序，揭示比较分析和比率分析中反映出企业财务报表中的变化和存在的问题的原因，通过对问题的深入分析，提出合理可行的解决办法并形成相应的财务分析报告。

二、财务报告分析常见问题或不足

1.财务分析报告高度不够

财务分析报告的编制是财务部门，而阅读者主要是企业管理层，由于受到部门的局限性，财务分析报告只能站在财务的角度，而难以站在企业管理的高度。易出现“就财务而财务、就数据而数据”的问题，财务分析视角难以拓展，不能将指标数据和数据背后的经营实质联系起来。这种与企业管理脱节，不能满足企业管理层“真正想了解的信息”，只能称为数据的罗列表述，而不是真正意义上的财务分析报告。

2.财务分析方法不科学

企业经营是一个动态的过程，财务报表数据虽然是静态的，但这种静态是相对的，而动态是绝对的，所以财务分析报告需要树立辨证分析法的观点来分析静态的数据。目前，存在问题是分析方法不科学，习惯于静态分析，靠经验来判断静态数据背后的动态问题。造成无法揭示问题的本质，结果只能是“抓大放小、避重就轻”。

3.财务分析整体性差

在进行财务分析时，只有将多种指标结合起来，从整体上进行分析，层层深入、递进式分析判断，才能深挖出指标背后的问题。财务报表分析人员在进行财务分析时，常常习惯于单项指标分析和判断，比如一个财务指标数值受到多种因素的影响，但分析时一般局限于一个指标进行反复分析，鲜于举一反三的分析。即使进行多个指标综合分析判断时，一般也只是将各个指标数值简单地加权计算，而没有将各个指标数值之间的因果关系有机地联系起来，更难以分析出指标背后的经济实质。

三、如何提升财务分析报告能力

1.充分了解财务分析报告的目的

首先，在撰写财务分析报告之前要明确分析报告的类型，有针对性的收集资料，以提高分析的效率和效果捕捉报表使用者希望“真正了解的信息”。其次，要辨证的进行财务分析，不同指标用于不同的财务分析目的，结果也不同，所以应辨证看待分析结果。比如资产负债率指标，当评价企业偿债能力时，是越小越好，但用于财务杠杆分析，高的资产负债率，可能表明企业充分利用财务杠杆效应，对企业财务最大化不是劣势而是优势。再次，要了解财务报告对象不同，对于对外公布的财务分析报告，应使用约定俗成的语言，注重分析的完整性，防止社会公众的误解。对于企业管理层使用的财务分析报告，语言力求通俗易懂，要重点进行问题分析。

2.注意财务分析报告格式的规范化

财务分析报告属于写作的范畴，但不同于一般的文学作品，其更倾向于公文类的模式。财务分析报告内容一般包括前言段、说明段、分析评价段和建议措施段，根据分析目的不同可能有所取舍。一是要先草拟提纲和段落层次，然后搜集整理相关资料，确定分析方法，按照找出差异—原因分析—建议措施步骤来反映问题和揭示问题。二是要注意分析的广度和深度，有所侧重。分析问题过广可能使财务分析报告抓不住重点，但分析的过窄可能使问题交代的不清楚。三是在财务分析报告形式上可以充分利用计算机应用技术，采用文字处理与图表相结合的方法，使财务分析报告形象生动、一目了然。在格式上力求简明扼要，对重大差异或重要的指标应标以特殊符号，以引起有关方面的重视。

3.财务分析报告应注意的事项

一是财务分析报告的写作人员要注重素材积累，多了解一些宏观经济情况，把握企业财务状况以外的客观原因。要重点搜集同行业竞争对手资料，因为同行是财务分析最好的“参照物”。二是要注意横向和纵向沟通，横向要和企业其他部门沟通，以全面了解企业经营情况，防止企业财务分析报告出现“坐井观天”现象。纵向要向企业管理高层多汇报、多请示，以了解企业未来经营战略的方向，吃透企业政策，使财务分析报告发挥“导航器”作用。三是要注重财务分析报告文字表达，行文要尽量流畅、简明，避免口语化。同时对财务数据多角度分析，避免轻易对财务数据下肯定结论，防止不准确的结论误导财务报告阅读者。

参考文献：

[1]张新民,钱爱民.企业财务报表分析[M].清华大学出版社,2007.

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――某零售商老总感言

“我要求主管定期做经营分析。可是我发现他们平常太忙，根本不能按时提交报告；更头疼的是，即使报告交给我了，各部门的数据却核对不上，不但不能给经营决策提供依据，反而给我造成困扰!”

――某大型连锁企业总裁感言以上言谈代表了相当一部分中国零售商的现状。

一方面，混乱的运营使他们明白了：定期、持续的全面经营分析和业务管理稽核，是非常必要的，也是非常重要的；但另一方面，零售业固有的繁、杂、累，使得上至老总，下至主管和员工，整天都忙得不可开交，不知不觉中，逐渐忽视了这项工作。

零售商不能永远这么忙下去!只陷在一堆琐事中，对企业的稳健运行十分不利，从中远期看更是致命的!企业必须进行精细化管理，其重要标志就是数据化管理，从报表中找问题。

那么，《企业经营分析报告》都应该有哪些内容呢?它是由哪些数据报表汇总而成的呢?让我们择其主要的作个说明，从中可以看到，优秀零售商使用的有效工具并不复杂。

原始销售数据报表

销售数据是所有经营分析报告的基础，针对商品分类的最小单位“单品”进行报告(见表1)。

该数据一般以月度提交最适合。如果有电脑系统，或门店单品数量不多，提交很简单。

基于单品的销售数据分析是良好运营的根本。如果细致考察门店销售高手的本事，无外乎熟悉各个单品的特性和销售情况，然后把主要精力放在好销的商品上，迅速汰换滞销商品。

同时，销售高手也会定期分析单品销售趋势的性质：这个单品销得好，为什么好?有什么促动原因?哪些原因在下一个销售期还能利用?如果销得不好，又是什么原因?是不是不符合当地顾客需求?……

计划指标数掘

这是评估现有商品销售现状的依据之一，以商品分类中的“商品部类”或“商品品类”为统计单位(见表2)。

这个表一般在年初由领导层制定并确定下来。中小型零售商定到“商品部类”即可，中大型零售商定到“商品品类”，并指定专门的采购或销售人员负责该数据。该表定的品类范围越小，表明这一年中的管理深度越深，但也预示其管理投入将增大。

计划指标数据其实是“目标管理”的有机组成部门。优秀零售商的高层会在该数据基础上做两件事：一是与执行者讨论每年的计划增长额，二是帮助执行者制订月度计划甚至星期计划。之所以这样做，是为了让执行者自己认同这个目标数据，产生完成计划的动力。

另外，要让执行者按月、甚至按星期找出影响完成计划额的难点，便于高层有针对性地研究解决――这就是和目标管理相结合的过程管理。很多零售商有计划，但没人指导一线人员去完成，让他们感觉到是在孤零零作战，工作兴趣缺缺。

去年实际销售数据

这是纵向比较分析目前销售状况的依据。它也是以“商品部类”或“商品品类”为统计单位(见表3)。

有些销售问题，单凭本年度的数据难以发现。比如某个品类或部门的销售额近几个星期也在增长，但增长率却低于去年同期的增长率。这必须与上年数据对比才能发现。毛利率、营业外收入、损耗、库存额等同样如此。

营业外收入、库存等数据的同期对比，还可以帮助高层发现采购人员的腐败问题或其他运营流程问题。

门店实际损益数据

这是由门店店长主持制定，并由企业老总审核通过的计划性数据。它可以用来制定门店的实际运营标准，还是衡量店长经营水平的重要参考指标(见表4)。

门店损益预算数据相当于店长所立的“军令状”。它还能帮助总部发现优秀的门店管理人才。

这是由门店财务部门出具，并由上一级财务审核部门审计并确认的实际数据，是对门店实际运营现状的准确反映，应提供的主要数据信息与损益预算表相同，报表格式也一样。

有了以上基本数据报表，就可以提升和转换处理数据了。比如，可以进行门店销售和毛利走势、门店的销售业绩排名、门店异常数据的筛选和原因分析、门店销售业绩的计划与实际对比、现状与去年同期水平的纵向比较、门店零销售商品的现状分析、重点品类业绩分析等等。

应有的经营数据都有了，最后一步，也是最重要的一步，就是编制《企业的经营分析报告》。

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财务分析员岗位职责

1、收集企业及各职能部门的财务数据、业务数据，建立行业总体和同行业经营状况数据库，按时提供财务分析报表，以支持企业各项财务分析工作;

2、根据财务分析主管的工作安排，对企业的财务数据和业务数据从盈利能力、偿债能力、运营效率等各个方面进行分析，提供相应的分析报告;

3、协助完成项目可行性分析中的财务分析工作，提供相关的财务意见和建议;

4、定期汇总收入预算、费用支出预算等各项预算的执行情况，分析导致实际收入与预算差异的原因，同时就存在的差异对预算体系和资金计划的影响进行预测性分析;

5、按时完成领导交办的其他相关工作。

财务分析员岗位要求

1、财务管理相关专业，或接受过财务管理、财务分析等方面的专业培训;

2、有一定的专业经验为佳;

3、具有扎实的财税专业知识，具有较强的分析能力、数据处理能力，能熟练使用各种办公软件;

4、具有较强的学习能力，能够快速掌握新知识并加以运用;

5、具有良好的协作、沟通和指导技能，具备团队协作精神。

财务分析员关键技能

专业能力电子表格数据库财务系统

个人能力分析能力认真仔细耐心

财务分析员升职空间

财务分析员 财务经理/预算经理/资金经理/审计经理

财务分析员薪情概况

应届毕业生￥3000.00

1年经验￥3100.00

2年经验￥4500.00

3年经验￥3700.00

财务分析员工作内容

1、协助公司经营数据基础统计和数据分析及财务管理工作;

2、分析财务报表项目数据异动情况;

3、建立项目管理的财务分析模型;

4、协助报表体系erp工作;

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随着信息技术的发展以及计算机的数据存储和处理能力的提升，数据分析技术的应用领域逐渐拓展，各种技术也日趋成熟。目前，在数据挖掘分析技术上已经形成了较为完备的体系，在大多数行业的业务数据分析领域已经形成了固定的技术模式。

1数据源准备

数据源是数据分析技术应用的重要前提，数据来源关系到各种业务分析所需要的数据是否齐全、原始数据质量是否可靠、数据提供的性能方面是否满足相关要求等。对于不同的行业领域，数据来源的渠道各不相同，对于数据分析应用而言，也需要在众多的数据中选取合适的部分进行后续加工和处理。对于大多数信息化技术应用比较广泛的企业而言，主要的业务运营数据源都可以从自身的信息管理系统中取得，如业务支撑系统、企业资源规划和管理系统以及流水线作业信息管理系统等。有部分数据信息是从非常专业的系统中直接采集到的，如专业调度系统、电话交换机以及生产线控制系统等。从这些系统中，可以取得企业运营过程中的基础信息和关键数据，这些数据通常是最能真实客观地反映企业运行情况。此外，数据获取的成本也比较低，稳定性和质量比较好，并且易于管理和重构。然而，就经营分析的角度而言，从企业内部提供的数据还不能满足全方位分析的需要，需要从企业外部获取必要的信息。比如为了深入了解客户的信息，就需要进行相应的市场调研工作，设计一些调查问卷，搜集与业务开展和经营相关的重要信息。另外，在某些特定的场合下，还有可能还需要从其它一些外部渠道去集中获得一些有关客户和市场的数据信息，目前有不少机构专门从事市场信息数据提供的服务工作。从企业外部获得的业务数据往往是针对性较强，有较高利用价值的信息。但这些信息的真实性、稳定性程度就比内部的数据源要低，并且数据获得的成本相对比较高。

2数据仓库技术的应用

目前，数据仓库技术对于大多数经营业务数据分析任务而言，是必备的基础条件之一，尤其是对于规模较大、业务开展较广泛的企业。由于日常运营涉及到的数据来源和种类较多、数据量较大，在进行数据分析处理时需要对原始的信息进行大量的加工处理工作，因此数据仓库技术的应用就是必然的选择。应用数据仓库技术的主要目的是将原始的数据源按相应的要求进行转换并按专门设计的数据结构进行存储。数据仓库技术对原始数据加工处理流程目前一般称为ETL，即抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Loading)。抽取过程是指从各类原始的数据源获取数据的过程，综合考虑信息系统的处理性能和数据时效性以及分析应用需求等因素，数据抽取过程可以是实时的，也可以是非实时的。对于抽取出的数据需要进行一定的转换处理，才能够进行后续的应用，转换过程主要是根据后期应用需求将原始的数据进行过滤、异常处理后再进行格式变换、维度调整以及初步分类汇总等处理。数据加载过程就是将处理后的数据装载到仓库模型中，并根据应用需求进行数据关联关系的调整以及性能优化。在一些专题分析应用场合，还可以将已经加载至数据仓库中的数据进行进一步的归纳处理，形成相关主题的数据集市，以提高数据的可用程度。

数据分析方案的设计和实施

数据仓库建设完成之后，为了实现业务分析的目标，就可以考虑实施一些数据分析方案，选择合适的分析方法和工具建立相应的模型，对数据进行处理，最终得到能够支持业务经营分析的关键信息，这一步对于整个业务数据分析工作而言是一个关键点。数据分析建模工作不仅需要掌握相关分析方法技术，更需要对业务背景和业务分析目标有充分的认识。因为数据分析挖掘建模方法没有严格的定律可以遵循，往往需要在实践中运用一些基本的方法去探索影响业务目标的关键因素，并且需要长期跟踪业务发展情况，不断地完善模型、调整相关参数，才能够得到能正确辅助经营决策制定的方案。此外，随着业务运营模式的调整和市场环境的变化，业务分析模型还可能随时需要重构并且反复验证。目前用于数据挖掘分析的方法有很多，从基本的数理统计方法到目前研究比较广泛的神经网络、遗传算法等。但是并不是越复杂的算法效果越好。在很多场合下，应用较为简便的方法得出的结论更易于描述业务信息，便于理解以及实践操作。现在市场上用于进行数据挖掘和统计分析产品也比较丰富，比较典型的分析工具如SPSS、SAS、STAT等，在一些行业应用领域，还有更加专业的数据分析工具和软件包可供使用。在实际运用过程中，可以根据数据分析的需求和应用范围进行选择。

互动点播业务的业务分析需求

以及数据分析方案设计目前，有线电视运营商在互动点播业务开展过程中关注最多的经营目标是如何提高用户对服务的认可程度、扩大用户规模、避免用户流失以及提升用户的业务贡献价值等方面。在这个过程中同时也需要对点播内容的使用情况进行分析，判断哪些产品的点播频率比较高，以便进行内容安排方面的调整。为了支撑互动点播业务经营分析的目标，首先需要初步选择可能对点播业务使用频率影响比较大的一些关键性因素，并且判断哪些信息是有手段可以收集到的，以及从哪些渠道收集等等。这个过程通常需要对基础业务有一定的认识，此外还需要对信息数据的分布和管理有相应的了解。通常情况下，对于大多数有线电视运营商而言，目前都在建设和使用业务支撑系统。互动业务分析所需要的基础信息大多数都可以从业务支撑系统中获取，例如从客户关系管理平台中可以收集到用户的基本信息，如客户名称、联系方式、业务使用的地址等。另外，客户开通的业务信息以及订购的各种产品信息、业务变更记录信息以及终端信息等基本上都可以从业务支撑系统中获取到。经过一些信息转换和汇总，我们就可以了解到用户业务的在网时间、消费情况、订购记录、离网情况等。从这些基本信息里面可以选择一些业务上感兴趣的因素进行统计分析，以归纳总结出经营分析相关的业务特征。对于互动点播业务相关的另外一些信息，如客户的点播行为记录，一般就不是直接从业务支撑平台上进行采集到。这些数据的来源通常是在互动业务管理平台中，用户在终端上进行点播操作后，互动业务管理平台会记录下与用户点播操作相关的信息。从这些记录中，我们可以了解到用户的点播时间、点播内容、收看时间等等。根据点播的内容，可以在互动业务内容管理平台上关联到其价格、类型、上线时间等信息。综合上述信息后，就可以整理出互动点播业务的使用记录，通过统计分析可以发现用户点播的时间、内容偏好和使用量发展趋势等数据，这些数据可以帮助判断系统的容量以及内容的受欢迎程度等信息。最后，为了综合评估互动业务的发展情况，发现与业务分析目标关联较大的一些因素，可以综合用户的业务记录信息和点播使用情况进行模型构造，并且对结果进行验证和评估，以得到对决策分析有价值的信息。

互动点播业务的数据分析方案的实施应用

根据业务数据分析基本方案设计的思路，可以着手开始实施相应的分析方案。在本文中主要介绍两类数据分析应用案例，一个是基于基础点播行为数据进行的统计分析应用，另外一个是根据用户点播行为数据以及基础业务数据综合分析影响用户的互动业务在线情况的因素。

1用户点播行为数据分析案例

为了了解点播业务的使用情况，可以根据用户的点播行为记录进行数据挖掘分析，以实现总结互动点播内容、时段和使用量趋势等业务特征的分析目标。根据方案设计的结论，从互动业务管理平台中可以取得这类业务分析所需要的全部源数据。但是，互动业务管理平台中的点播记录通常全部是以文本记录的方式保存的，并且由于点播记录的数量较大，一般按照记录数量或者时间间隔进行了拆分。为了利用这些信息就有必要进行相应的数据抽取转换工作。在实际应用中可以使用预先设计的脚本定时从互动业务管理平台中进行数据的抽取，然后经过简单的类型变换后加载至数据仓库中。为了达到分析目标，主要抽取的信息有产生用户点播记录的用户ID、点播内容的代码及分类信息、点播的开始和结束时间等等。原始的点播记录信息转换后，就可以进行下一步的主题分析准备了，例如可以按照点播的时段、点播的内容，以及用户区域等信息进行不同维度的数据分析。图2是对互动点播类业务按每日播频率进行的一个分类统计后用SAS统计工具生成的图形，在生成统计数据前需要从原始数据中分离出点播时段信息，并行分类汇总。从图2中可以发现，点播频率在一天之中的大致分布规律。从点播总量上看，每天点播频率最高的时段是在18:00至22:30左右，峰值在21:00到22:00左右出现，此外在中午12:00左右也有一个高峰时期。点播频率最低的时段大约在3:00至5:00左右。根据每天点播业务频率的分布情况，可以进行相应的网络容量分析，比如通过业务高峰数值可以评估出互动点播平台的并发容量是否足够。另外，根据每日点播频率的分布特征，可以安排相应的业务运营工作部署。例如在业务高峰时段可以集中投放一些广告、通知信息，而一些系统割接和调试工作尽量应安排在使用频率较低的时段内进行。如果需要了解一些特殊的节假日的点播频率分布特征，可以在原始数据中进行重新过滤筛选，生成类似的频率分布图并与图2进行比对，然后分析其特点。从互动业务点播数据还可以按内容代码维度进行分析，以统计出与互动视频节目内容相关的数据，也可以将不同维度的数据进行组合分析，进一步挖掘出业务方面感兴趣的信息。

2影响互动业务用户在线状态因素的综合分析案例

互动业务经营分析的另外一个重点就是用户的流失特点分析，其目的在于找到影响用户在线状态的主要因素，并且根据这些信息和目前的业务状态去预测未来一段时间内可能流失的用户情况。另一方面可以针对影响用户在线状态的主要因素实施有针对性的市场营销策略，尽可能避免用户流失情况的产生。此外，在通过分析影响互动在线状态的主要因素后，也可以从中发现进一步发展扩大用户规模的一些线索。为了实现上述业务目标，首先需要确定分析数据来源。由于是综合因素分析，首先需要使用业务支撑系统中用户的互动业务状态变更信息以及其它一些属性特征信息。此外，用户的点播行为数据也是一项重要的数据源，因此也需要引入到模型中。由于最终目的是需要分析影响用户在线状态的主要因素，而在某一个观测时间点用户的在线状态一般认为是一个二值型的变量，因此可以使用逻辑回归(logisticregression)方法进行建模。然后将在此时间点前一个时段的用户点播次数、用户的在网时长、终端特征等作为自变量。在本案例中，按照某一个时间段内用户在线状态是否发生变更这一特征，选择一个用户的样本使用SAS软件的proclogistic过程进行分析。SAS的分析报告中还给出了模型的相关参数以及各变量的参数估计情况。根据分析结果中的卡方值和P值可以了解模型对数据的适配性和稳定性。从分析结果给出的参数估计信息中可以了解不同自变量对于互动用户在线状态的影响情况。用户的点播次数、在线时长以及终端属性等参数都会影响到用户的在线状态。从参数估计中可以看出点播次数较高的用户，其流失的比率相对较低，另外使用高清互动终端用户流失率也相对较低，并且终端类型因素有较高的预测能力。在网时长似乎对用户的在线情况影响不大，但实际建模的过程中需要考虑套餐赠送的情况，因此最好重新调整参数模型后再进行分析。根据分析的结果可以得出相关的结论，互动用户的点播频率越高，其连续使用的可能性就越大，并且使用高清终端用户连续在线的概率比使用标清终端的用户更大。因此在后续的分析过程中就可以预测目前点播频率较低的用户流失的风险较大，在进行针对性的营销活动时就可以设法引导用户更多地进行互动业务的体验，并且鼓励其进行终端升级，以提高这部分用户在线的概率。当然在分析过程中可能会发现一些使用频率非常高的用户意外流失了，这就值得进一步跟踪分析，因为很有可能这些用户选择了竞争对手提供的类似服务。

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财务需要熟悉国家相关的财务、税收制度，具备扎实的财务理论知识和实际操作能力，具有诚信、敬业及良好的沟通协调能力，熟练使用办公室软件及财务软件。以下是小编精心收集整理的财务考核职责，希望对你有所帮助，如果喜欢可以分享给身边的朋友喔!

财务考核职责11、根据长期战略规划和短期业务发展重点，协助上级机构完成对本中心的年度绩效考核方案设定;跟进绩效考核方案的指标计划设置、完成情况跟踪和落差分析;

2、组织本中心各部门制定年度关键绩效考核框架，根据上级机构和监管对本中心的考核要求，拟定各部门绩效考核指标及目标值;定期组织开展关键绩效考核数据分析工作;定期向高层管理汇报各部门绩效考核完成情况及考核落差分析，并按要求对相关问题整改情况进行跟踪及绩效督导;

3、对接各分支机构管理层关键绩效考核方案的设定，根据各分支机构及总行层级考核重点，拟定分支机构考核方案;定期收集并分析分支机构绩效考核完成情况，对完成情况异常的分支机构及时进行沟通或提示业务部门对其进行绩效督导;

4、完成其他与绩效考核相关的工作。

财务考核职责21、负责制作、分析、上报销售大区财务数据及销售费用;

2、负责制作销售大区年度预算、PF3数据预测、月度销售政策研讨;

3、负责测算及审核销售政策方案，对销售政策执行进行跟踪、财务执行效益评价;

4、审核促销品的需求提报、费用核销、报废申请及对于市场费用的审核、预提及核销;

5、参与终端控店/投入方法的总结和管理改进;

6、解答经销商财务问题咨询，参与经销商对账管理及考核结果评价。

财务考核职责31、确保集团资金账务的准确性和时效性。

协同相关方，制定并落地资金相关业务场景的会计处理规范及账务质量考核机制;

2、负责集团财资(现金投资、内部融资、外汇买卖、票据投融资)业务的账务处理

3、负责自研产品的项目推进(包括数据线上化及账务自动化)。

梳理业务场景、整理业务需求、明确业务价值以及给出预期的产品解决方案。

4、与其他团队保持良好沟通和协作(如GL/Reporting团队，财资，税务等)，及时发现并跟进解决运营或账务问题，并能提出合理可行的建议或解决方案，推动问题的解决落地;

5、向BU、税务、财资、内审、外审等业务方及时准确输出高质量的资金数据。

财务考核职责41、负责公司资金管理制度、管理规定、业务流程的建立，完善和监督执行;

2、负责指导编制年度、季度、月度资金计划，监督落实，并对预算执行情况进行指导、监控、考核;

3、协助公司经营情况分析，定期提出管理建议，为决策提供依据;

财务考核职责51、完善子公司内部会计控制体系，包括但不限于各项规章制度与业务流程，并积极督导各部门规范执行。

2、完善子公司会计核算与报告体系，夯实公司会计基础，及时、准确开展子公司经营成果、资产负债、现金流等会计核算基础工作。

3、完善资金计划管理机制，切实加强子公司资金管理，确保子公司资金安全并提高资金周转效率。

4、结合资金计划与子公司业务发展需要，进行合理的融资规划，不断拓宽融资渠道，优化融资结构，有效控制融资成本。

5、进行合理的纳税筹划，及时、准确地开展纳税申报工作，促进子公司充分享受税收优惠政策。

6、及时、准确编制财务分析报告，根据分析发现的问题提出合理化建议，为子公司决策、绩效考核等提供有力的数据支持。

7、密切监控可能会对子公司造成经济损失的重大经济活动，如发现异常则及时向总公司财务总监报告。

8、及时、完整做好会计档案管理工作。

9、对子公司应收、应付款项、存货、固定资产等的财务管理工作。

10、协助配合其他部门开展工作。

11、执行上级交办的其他工作任务。

财务考核职责61、组织公司财务核算及管理工作，建立和完善公司财务核算管理办法、流程及各项管理制度

2、根据公司制定的经营目标和计划，组织和完善全面预算管理工作

3、按照相关制度规定审核公司各项经营业务，有效控制好各项成本费用支出

4、编制审核财务报表及财务分析报告，为公司经营决策提供准确的信息

5、对财务日常工作进行审核和监督，包括货币资金支付、账务处理及文件报送的及时性、准确性进行审核

6、组织实施纳税筹划，防范税务风险。

组织公司资产清查工作

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关键词：信息；税收；数据分析

中图分类号：F812.42 文献标识码：A文章编号：1007-9599(2012)05-0000-02

一、当前数据分析的制约因素

在税收管理信息化技术不断推进的形势下，税收数据的省级集中为税源管理、税收分析决策提供了良好机遇和应用平台，税收数据分析逐步成为税源管理的重要手段。但由于各方面原因，在当前还存在着一些制约数据分析的因素。

（一）对数据分析缺乏认识

数据分析是建立在现代信息化的基础之上，依托信息化平台，采用数据挖掘技术，开展数据分析，其目的在于提高税务内部决策能力，检测纳税异常，预测税源、税收发展趋势。但是有些税务干部，习惯于传统的思维方式，侧重于经验管理，缺乏对信息数据的驾驭和应用，尚未充分认识到数据分析效用。

（二）数据应用系统开发机制不完善

目前，虽然有省局“大集中”征管系统作支撑，但各类功能的应用系统层出不穷，各自独立，互不兼容。开发系统的目标也不够清晰，往往偏重一个特点或区域，缺乏通用性，实用性、可操作性。

（三）数据来源单一，质量不高

“三分技术，七分管理，十二分的数据质量”，这句IT界行话形象地说明了数据质量的重要性。科学、系统、全面的数据分析工作，是建立在全面、准确、有效的原始数据基础之上的。目前各类系统中拥有的海量数据，主要是纳税人提供的基础信息、申报缴纳、财务报表类数据，大量的纳税人生产经营、经济行业指标、第三方纳税人基础信息无法采集。同时，因少数基层干部责任心不强、审核把关不严等原因，也造成了现有数据不准确、逻辑关系错误等问题。

（四）缺乏有效的组织保障和业务支持

当前，由于没有明确定位数据分析的组织机构和岗位职责，也没有制定相应的工作制度，缺乏业务部门、基层应用单位的积极参与和支持，未能对税收数据进行深层次的挖掘、分析和研究。

（五）数据分析效果不明显

一是因数据分析还处于探索阶段，没有形成专业的数据分析队伍，经验积累少，在处理数据分析事项时往往与实际业务需求存在延时和偏差，主要表现在数据分析的模式单一，分析面窄，针对性差等原因。二是部分税务人员尤其领导层人员信息化程度低，对数据平台的作用认识不到位，把大部分精力放在简单的日常申报和事务处理上，而未对其涉税数据进行深入分析。导致数据分析的效果没有得到充分的展现。

（六）数据分析人才匮乏

开展数据分析最关键的环节就是数据的组织和分析，要做好这项工作，需要既熟悉税收业务又熟悉计算机技术的复合型人才。但在现阶段，由于机构机制、人员认识、信息化水平和系统的一些实际情况，在数据分析人才的培养上还存在一定的欠缺。

二、开展数据分析的必要性

数据分析就是利用对“大集中”征管系统和各应用平台提供的海量数据资源进行加工、处理，分析征管现状、研究存在问题、提出整改措施、规避管理风险、掌握税源状况、监控税源动态、预测经济和税收发展趋势，全面监控税收征管质量，逐步实现从经验型管理向理性分析为基础的“信息管税”的转变，有效提高税收管理的整体效能。

（一）有利于提高数据信息的应用能力

在海量的征管数据基础上，汇集所有税源信息和外部经济信息等各类数据，应用税收分析方法和数据挖掘技术加以深度加工和增值利用，把“死”数据转变成“活”信息，为领导决策、税源管理、税收分析提供指导和参考。同时快捷、简便的“活”信息有利于增强各级税务部门分析问题、研究问题、解决问题的意识和能力，有效地解决纳税人的纳税风险和税务干部的执法风险。

（二）有利于提升税源管理效率和质量

通过对数据的加工和分析，各级税务机关既可以对不同行业、不同类型纳税人进行分类量化分析，寻找管理的内在规律性，形成详细的分析报告，制定针对性的管理措施。同时也有利于加大税源分析的力度和深度，将税源基本情况、税源变动情况与税收预测相结合，全面掌握税源的规模与分布状况，从而达到加强税源监控、堵塞管理漏洞的效果。

（三）有利于为税收管理决策提供参考依据

数据分析如同高空俯瞰，通过对各个管理环节、管理层次的数据分析，不仅能从宏观上展现税收工作的各种情况，也能从微观上深查纳税人的具体信息，使各级税务机关能够及时高效地分析数据背后所隐含的信息和规律。通过数据分析，能够及时把握税源管理的重点和方向，采取有效措施规避存在的税收风险，真正利用科学手段将税收工作管深管细。

三、实施税收数据分析的几点思考

税收数据分析是用适当的统计方法对收集来的海量数据进行分析，以求最大化地开发数据资源的功能，发挥数据的作用，是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，是信息化条件下税收管理工作的眼睛，是应用和服务税收管理的有效手段。随着信息化技术在税务部门的广泛应用，对征管数据的利用也从简单的数据查询发展到了“管税”层面，在2011年国家税务总局工作思路中就明确提出了“以信息管税为依托”的工作要求。

（一）建立数据分析应用系统的开发机制

一是在全省通用的“大集中”征管系统和统一数据综合应用平台上，按照业务需求由省局有计划的扩展系统应用层。二是省级税务部门制定统一标准和数据规范，各级税务部门在此基础上按照工作中的区域性特点以及热点、难点问题，根据实际情况，补充开发具有区域性特点的软件，提高数据处理的针对性。通过数据标准和规范制定便于数据分析时数据的采集、整合和利用。

（二）建立数据分析的管理机制

一是健全组织机构。专职组织机构是开展数据分析的保证，一方面要进一步完善数据分析中心的职责及其内部机构的设置与职能，另一方面要进一步明确数据分析应用在业务、技术等有关部门、岗位、工作环节的职责分工，使数据分析应用工作融入到税收管理的各个方面。二是搭建数据分析平台。整合“大集中”系统及其他应用系统，搭建数据分析平台，以软件分析为主导，人工分析做辅助，进行更加科学、客观、公正的数据分析工作，不断提升信息管税质效。三是健全分析体系。根据各级工作层次和应用范围建立数据分析体系。确保数据分析工作在制定指标、分析处理、结果、问题反馈等方面连贯协调，充分发挥数据分析在税收管理工作中的作用。

（三）建立数据分析的联动机制

一是加强税务部门内部的技术与业务的联动。在数据分析中，融合信息部门的技术资源与业务部的业务资源是极为现实和迫切的问题。由于数据分析工作既要具备全面的税收业务知识和丰富的实际工作经验，又要掌握较高的计算机技术水平，因此，应充分发挥部门优势和联动作用，建立以信息技术人员和各业务等部门参加的数据分析小组，把信息技术与业务需求有机结合，挖掘数据信息潜能，更好地促进税收征管工作。二是加强税务部门与外部门的联动。纳税人有关涉税信息分散在各管理部门。要加强监控管理，提高分析利用的针对性和准确性，就必须多方位采集外部数据，建立与外部门信息化或非信息化的数据交换渠道，及时获取纳税人的涉税信息以及生产经营的相关指标，为数据分析奠定坚实的基础。

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校企合作是提高高等职业教育质量的核心和发展趋势，西方国家高度重视职业教育的发展，逐渐推行并完善现代学徒制人才培养模式，无论是德国的“双元制”、美国的“合作型”、澳大利亚的“技术与继续教育”，还是日本的“企业教育”，均为校企深度合作的人才培养案例。做好校企“双元”现代学徒制人才培养，对于现代高职会计信息管理专业具有重要意义。西方国家现代学徒制人才培养体系较为成熟，多元主体参与其中[1]。我国在探索现代学徒制时以政府、企业、学校一方牵头多方协同及校企“双元”培养模式为主。财会类专业难以找到特定的服务行业，各企业财会类人员岗位占比较少、人员需求量不高，导致专业就业相对分散[2]。在实施现代学徒制时，应积极探索以学校为主导，面向行业和企业的校企“双元”育人模式。

二、构建科学有效的校企“双元”育人机制

校企“双元”育人现代学徒制模式实施中的一大困境是尚未形成互利共赢的合作机制，校企双方应积极探索科学有效的“共合作、共育人、共管理”全面合作机制。1.校企共合作。学校成立领导小组，建立指标体系对企业进行研判，与合作企业签订现代学徒制专项项目。为有效促进深度产教融合，实现企业服务学校人才培养、产出成果促进企业发展，校企双方应整合资源、挖掘共赢点、搭建平台，形成长效合作机制[3]。一是整合资源建设“校中厂”“厂中校”，学校购入所需平台、设备等，建设现代化企业办公区域；企业师资和“师傅”入驻，进行工作制度和企业文化建设，实现员工在学校办公学习、学生在工作中实践学习。二是搭建平台建设产业学院，充分发挥企业重要教育主体作用，将企业需求融入高职财会类人才培养全过程，将人才培养延伸至科学研究、技术创新、产品升级、企业服务、学生创业、员工培训等方面。2.校企共育人。校企“双元”育人应体现教育性和职业性。构建“工学贯通”“课证融通”的课程体系，让学生具备基本的职业能力和素养，有效获取相关职业资格证书；同时，通过高等职业教育，为想要提升学历的学生进行教育保障。结合现代学徒制培养模式，通过实践提升学生的应用型技术技能、岗位适应性和综合能力。聚焦新技术新要求，校企共建双师教师实践基地，培育高水平结构化教师教学创新团队，强化师资技能培训、社会培训、技术应用创新与成果转化，支撑新兴技术技能人才培养。3.校企共管理。在校企“双元”现代学徒制育人模式实践中，通过签订专项协议、三方协议、师徒协议、成立专项工作小组等，在工学结合的教学组织中，以学校为主导单位，企业全力配合各项管理工作。这种管理方式有利于划分校企双方的责权利，彼此分工明确，提升管理效率。学校作为主导的管理方式，在以企业的生产实际引领教学的“双元”育人模式中，有利于保障人才培养的连贯性、统一性和有效性，激发校企双方的积极性，有效促进人才培养质量的提升[4]。

三、以行业企业发展为导向进行专业建设

（一）会计信息管理专业人才培养与行业企业的对应性

数字经济下，会计职能由核算会计向管理会计转型、技术由传统财务向智能财务转型[5]，导致高职院校教学内容与企业需求脱节，不利于现代学徒制的有效运行。学校应以行业企业需求为导向，分析学生就业方向，专业建设对接行业企业需求、课程体系对接职业岗位、教学过程对接业务流程、教学内容对接工作任务，形成“行业企业—岗位—业务—教育”四链闭环衔接，通过教学组织、课程建设与开发、教学管理、教学研究、思政育人、职业资格证书培训等内容，打造会计信息管理专业特色现代学徒制人才培养模式。当下，财会行业企业全面升级转型，企业财务呈现自动化、实时化、数字化和智能化。财务自动化体现为利用设备和机器，预先编制好流程及程序，在人工干预较少的情况下，自动地完成部分或全部财务操作。财务实时化主要体现在企业共享所有信息资源的基础上，财务数据及时、动态、对称同步。财务数字化是财务信息化的进阶，业务转化为数字，利用智能化工具进行数据处理和管理。财务智能化是人工智能在财务领域的延伸应用，包括可视化、机器学习、语言处理等技术。会计信息管理源于会计，专业人才具有很多的岗位选择，专业人才培养规格要呈现“首岗适应，多岗迁移，可持续发展”。专业人才就业首岗面向传统会计核算和大数据业务财务技术人员，向会计信息系统运用、维护、销售岗位迁移。未来向企业高级管理人员发展，其中目标岗位包含会计信息主管、会计主管和ERP工程师，发展岗位包含首席财务官、信息技术总监和财务经理。数字经济下，企业财务业务大致分为数据采集、数据处理、数据分析和数据应用四个环节。第一，基于企业内外部会计业务和经济业务信息，以及其他数据源通道，通过业务分析、会计核算等进行信息采集。第二，通过数据清洗确保数据的有效性，通过数据挖掘等方式发现存在的问题，根据业务发展与数据情况建立业务数据算法和模型。第三，利用大数据技术和智能化工具进行问题分析，并呈现可视化数据分析结果。第四，撰写如企业投资分析报告、财务报告等相关数据分析报告，为企业的风险管控、预算编制、纳税规划等经营决策提供支持。

（二）会计信息管理专业人才培养定位

新形势下，会计信息管理专业需要培养懂业务、擅分析、能设计、助管理的人才。首先，要熟悉经济业务和会计业务的流程与发展过程，并能厘清业务与数据的关系，搭建数据分析框架。其次，要掌握数据分析技术，根据实际问题运用有效的数据分析方法对数据展开分析，针对分析结论提出指导性意见。然后，要具有信息系统设计和数据可视化设计的思维，使信息的传达明确、有效。最终，要服务管理决策，能够依据相应的数据分析结果，为企业经营决策提供支持。

（三）会计信息管理专业课程设置

基于人才培养目标，专业课程的设置需要如下三个层面的支持[6]。1.会计学课程。会计信息管理不能脱离财务会计，要熟悉企业经济业务和会计业务的流程及处理，能够完成账务处理、财务报表生成和企业纳税申报等业务工作。此类课程的基础课程主要有财务会计基础、财经法规与会计职业道德、经济法基础等，核心课程主要有企业财务会计、智慧化税费申报与管理等，专业拓展课程主要有智能出纳业务操作、云财务会计岗位技能训练等。2.数据管理技术课程。对数据的管理体现在两个层次，一是能够使用工具对数据进行采集、处理、分析和应用，二是掌握信息系统的操作、维护与信息安全管理。此类课程的基础课程主要有统计基础、数据库基础、财务大数据基础等，核心课程主要有财务大数据分析与可视化、业财一体化设计、会计信息系统应用、大数据技术在财务中的应用等，专业拓展课程主要有财务机器人应用与开发、EXCEL在财务中的应用、信息安全与管理等。3.决策管理能力课程。面对核算会计向管理会计的升级转型，会计信息管理人员更多的要向企业的经营决策提供服务，提出建设性意见和建议，要求具备一定的决策能力。此类课程的基础课程主要有管理会计基础等，核心课程主要有管理会计实务、企业内部控制等，专业拓展课程主要有智能化成本核算与管理、ERP管理会计岗位技能训练、企业经营模拟沙盘实训等。

（四）会计信息管理专业教学资源建设

校企“双元”现代学徒制育人模式下，校企双方深化产教融合，共建共享专业教学资源。校企共同开发工学结合的课程及教材，企业挖掘工作岗位任务与技能，有机融入课程体系，教师编写课程讲义、开发相关配套教学资源，满足教学需求。同时，发挥学校和企业在信息、人才、技术与物质资源等方面的优势，建立数智化实践教学基地，打造“校中厂”“厂中校”和产业学院，增强实践教育应用。

（五）会计信息管理专业师资队伍打造

校企共同进行师资团队建设，利用各自优势，增强师资建设的产教契合度，强化“双师型”教师队伍建设。通过协商校企共同制定双师师资管理办法，完善双导师制，明确职责和培养任务，规范选拔、培养、考核、激励办法。有计划引聘校外行业名师、企业兼职教师，优化“双师型”教学团队结构。依托双师教师实践基地等平台，校企教师双向交流培养，综合提升师资队伍的专业知识和教育教学能力。

四、开展“工学结合”的教学模式

校企“双元”现代学徒制育人模式的特点为学校、企业共同对学生进行双重教育和管理，校企共同组建学工团队，建设“工学结合”的课程体系，分阶段实施教学[7]，实现教学现场化和“教、学、做”一体化。第一阶段为第一学年，企业与学校联合招生，签订学生、企业、学校的三方人才培养和招工招生协议，明确学徒的“企业员工”和“学校学生”的“双重身份”。学生主要学习基础理论和技能课程，包括财务会计基础、管理会计基础等职业基本能力课程，高职英语、计算机应用基础等综合素养能力和技能课程，思想道德与法制等思想政治素养课程和职业生涯规划等创新创业能力课程。企业师傅入驻学校，进行学生管理和企业文化建设，通过企业参观、个人发展规划等途径，帮助学生体验核算处理、财务分析等岗位工作要求，推进校园文化与企业文化的融合，帮助学生适应下一阶段的学习。第二阶段为第三学期到第五学期，依托“校中厂”“厂中校”和产业学院，进行工学结合的人才培养。基于典型工作内容和工作任务，把企业生产、管理、经营、服务的实际工作活动作为课程核心，将工作任务与知识学习相结合，校企共同开发、教授工作技能指导课程。以企业师傅入校或学生入企业的形式，积极探索校企轮换弹性学习模式，由学校教师主要承担企业财务会计、财务大数据分析与可视化等专业核心课程教学，由企业师傅主要承担智能出纳业务实操、云财务会计岗位技能训练等技能实训课程教学，学生半工半读，学练结合，为过渡到工作岗位做准备。第三阶段为第六学期，学生进入学徒期，到企业进行顶岗实习，通过轮岗培养掌握岗位所需的技能，由企业考核，双向选择就业。校企共同落实好实训工资、津贴、学费、社保、安保等工作，打通用工、就业渠道，实现“招生即招工、毕业即就业”的良性机制。学徒期结束时，学生应修满毕业规定的最低总学分，并取得如会计专业技术资格证（初级）、大数据财务分析职业技能等级证书等职业资格证书。结语现代学徒制育人模式受到高度关注与认同，校企“双元”育人模式对会计信息管理等财会类专业有着重要意义，学校应探索建立校企产学研合作、协同育人的长效机制，校企双方优势互补、共同发展。“工学结合”的人才培养模式下，学生具备“学生”和“学徒”双重身份，校企双方还应共同制定双元考核与评价方案；制定适用于现代学徒制的学分制管理机制，职业资格证书互通认证，科学合理设置学校修读、校企交替与企业轮岗等课程的学分；利用现代信息化技术，提高学徒管理和教学质量监控水平，全面保障人才培养质量的高水平提升。

参考文献

[1]赵永胜.破解现代学徒制开展困境的新思考[J].成人教育，2019（04）：60–66.

[2]于晓平.高职会计专业实施现代学徒制人才培养模式研究[J].现代商贸工业，2019（17）：109–110.

[3]王玉龙，郭福春.高职院校深化产教融合的现实样态与路径选择[J].职教论坛，2021（02）：40–45.

[4]张函.校企合作不合伙——“单主导”模式破解现代学徒制“两冷”难题[J].科技视界，2020（23）：76–78.

[5]区永亮.人工智能背景下财务会计向管理会计的转型[J].纳税，2021（35）：74–76.

[6]赵彩霞，吴杜，雷国琼.大数据时代会计信息管理专业人才培养思考与对策[J].中国管理信息化，2016（05）：34–36.

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引言

目前人类每年产生的数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）级别，随着数据量的急剧增长，大数据时代已经到来。

随着计算机处理技术和云计算的迅速发展，人们处理大规模复杂数据的能力日益增强，从大规模数据中提取有价值信息的能力日益提高。经营管理、工业生产等数据都可以直接从互联网中提取并存储到服务器中，然后进行数据挖掘和分析，对于提高企业经营管理水平，进行生产过程控制，提高生产效率发挥着巨大的作用。

数据是德国工业4.0五大特色之一。数据是信息化时代重要的生产要素，数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预测，未来数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素，是评价企业价值的核心。

一、大数据时代的数据分析

1.大数据

大数据是维克托?迈尔-舍恩伯格在2008年的著作《大数据时代》中提出的概念。维基百科给出的定义是，大数据指所涉及的资料规模巨大，无法通过目前常规软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、整理成为有用信息的数据集合。

大数据的主要特征为大量性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）、价值性（Value）。

（1）大量性。是指大数据的数据量巨大。在大数据时代，个人电脑、手机、平板电脑等网络工具的使用和高度发达的网络技术的普及，数据资料的来源范围在不断拓展，数据的计量单位从PB到EB到ZB，数据量增长发生了质的飞跃。

（2）多样性。是指数据类型繁多。大数据不仅包括传统的以文本资料为主的结构化数据，还包括信息化时代所有的文本、图片、音频、视频等半结构数据和非结构化数据，且以半结构化和非结构化数据为主。

（3）高速性。指大数据处理时效性高。大数据产生速度快，有价值信息存在时间短，时效性强，在海量的数据面前，处理数据的效率关乎数据是否有使用价值，因此，能迅速有效的提取大量复杂数据中的有价值信息显得非常重要。

（4）价值性。指大数据价值巨大，但价值密度低。大数据中存在反映人们生产、生活、商业等各方面极具价值的信息，但由于大数据规模巨大，数据时时刻刻都在更新变化，这些有价值的信息可能转瞬即逝。因此，如何通过强大的机器算法迅速高效地完成数据的价值“提纯”成为大数据时代亟需解决的难题。

2.大数据时代

大数据时代是指在大量数据信息基础上所形成的新型信息时代，是建立在通过互联网、物联网等现代网络渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和展示，促进数据发挥价值的信息时代。大数据时代，数据分析过程中数据的管理和应用效率得到提高，人们几乎能够从任何数据中获得可转换为推动人们生活方式变化的有价值的知识。大数据时代的发展会促进众多领域和行业进行变革，会对人们未来生活产生深刻的影响。

3.数据分析

数据分析是指用合适的统计方法及与分析对象有关的知识，定量与定性相结合，对收集到的大量数据进行分析的过程，是为了提取有用信息和形成结论而对大量数据进行详细研究和概括总结的过程。数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息挖掘和提炼出来，进而总结出研究对象的内在规律。

数据分析在企业经营管理中具有重要意义。企业通过统计调查、整理获得的统计资料能够对客观对象的数据特征取得一定的认识，但只是停留在表面的初步认识。通过数据分析，挖掘数据背后隐藏的信息，总结隐藏在其中的内在规律，掌握事物的本质及内在的发展规律，将其应用到实际的经营管理中，可以帮助管理者进行合理的决策管理，并且及时调整企业的运营发展策略，使企业的各项管理工作不断改善和提高。

目前常用的数据分析方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

4.大数据时代的数据分析

从大数据中挖掘隐藏的有价值信息的关键在于对数据进行正确的数据分析，数据分析是大数据处理流程的核心。大数据的价值产生于分析过程，从规模巨大的数据中挖掘有价值信息所进行的分析过程就是大数据分析。

大数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据量。数据量的急剧增长及大数据的特征，决定了数据的存储、查询以及分析的难度增加，对数据处理技术的要求迅速提高。大数据分析建立在海量原始数据基础上，不需要预先设定研究目的和方法，而要从大量数据中通过数据挖掘技术找到数据之间的关系并建立模型，寻找导致现实情况的根源因素，甚至形成理论和新的认知，在此基础上对未来进行预测和优化，以实现社会运行中各个领域的持续改善与创新。

传统的数据分析是“向后分析”，分析的是已经发生的情况。而在大数据时代，数据分析是“向前分析”，具有预测性。传统的数据分析主要针对结构化数据，具备一整套行之有效且?V泛使用的分析体系：利用数据库存储结构化数据构建数据仓库构建数据立方体进行分析。对于从大数据中提炼更深层次更有价值的信息的需要促使数据挖掘技术的产生，并发明了聚类、关联分析、分类、回归分析、估计、预测、描述和可视化等一系列行之有效的方法。同时大数据的到来使得在线数据分析成为可能，如Web页挖掘、OLAP等。数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识，用于指导以后的行动。

二、大数据分析在企业经营管理中的意义

在企业的经营管理过程中，数据是关键且核心的因素，在关键环节进行科学的数据分析，对于提升企业的经营管理能力具有十分重要的意义与作用。

首先，对企业情况进行完整客观的反映。在收集企业全面数据报表、调查资料的基础上，利用数据分析工具进行严谨的分析，形成科学规范的数据分析报告，能发现数据背后的信息，便于理解、阅读和利用，为企业发展决策提供参考。

其次，对企业运营情况进行有效监督。监督是数据分析在企业经营管理中的一项十分重要的功能。对企业经营管理过程中所产生的数据进行监督具有十分重要的作用。在对企业数据、资料进行收集整理的过程中，能够相对较为全面、如实地知晓行业动态及本企业运行发展状况，能够对企业的相关活动产生的效果进行了解，比如企业方针政策实行与否、经营计划落实情况、经济指标完成情况等，从而进行行业对比和横向、纵向对比分析，以帮助企业良性发展。

第三，参与科学化决策。对收集整理到的数据资料有针对性的进行深层次地研究、分析，挖掘出数据资料潜在的实质涵义，促使企业管理者及相关部门能够更为完整客观地了解企业发展现状及发展方向，从而能够更有针对性地进行企业决策，计划制定，起到数据分析在企业经营管理中的参与科学化决策的作用。数据驱动型决策是大数据时代决策的特点：尽可能全面、完整综合地收集数据，在此基础上使用恰当的统计方法进行建模和分析，挖掘出数据背后的关系，预测事件发生的概率。企业利用大数据和数据分析进行决策时，首先要提高对数据的重视程度，转变思维模式，在遇到重大决策时，先进行数据收集、分析，再进行决策。其次，要重视普通员工日常积累的数据。员工在完成日常工作的同时，积累了大量最基础数据资料，企业将所有日常的数据加以整合分析，可以在决策时起到关键重要的作用。再次是建立数据辅助决策的流程和模板，建立基于决策任务的决策知识的收集、创造、共享、传递和激励机制。

三、大数据分析在工业生产过程中的应用探讨

随着信息化的推进，数据已经成为一种重要的资源。未来大数据和数据分析将在工业生产全过程中进行应用，将大力提升企业内部运营管理效率，提升企业竞争力，同?r提升制造过程中的智能化。

信息技术随着信息化与工业化的深度融合，已经渗透到了工业企业产业链的各个环节，ERP、MES等技术在工业企业中得到广泛应用。工业企业中生产线高速运转，工业设备产生大量数据，工业领域所拥有的数据日益丰富。基于大数据分析平台，对这些数据进行分析，总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴藏的巨大价值，优化公司运营结构，精准决策，降低成本，提高效率。

大数据和数据分析的应用将给工业企业带来创新和变革的新时代。信息化和工业化的深入融合，给工业领域带来深刻的变革，通过互联网、物联网等带来的低成本感知、高速移动链接、分布式计算和高级分析，给工业发展带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。大数据分析在工业领域的应用主要包括产品创新、生产流程优化、产品质量管理、生产计划制定、产品定价、产品生命周期管理、库存管理、供应商管理等各个方面。

1.产品创新。客户与工业企业之间的交易产生大量的行为动态数据，同时对产品的使用情况跟踪记录，产生产品使用动态数据，对这些数据进行挖掘和分析，将分析结果使用到产品改进设计、创新等活动中，相当于让客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，对产品创新具有不可估量的贡献。

2.生产流程优化。现代化的工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，在生产的全过程中可以探测温度、压力、振动和噪声等。整个生产流程将产生大量数据，对这些数据从不同角度进行挖掘分析、比如设备诊断、能耗分析、工艺分析等。在此基础上，对生产过程建立虚拟模型，仿真并优化改进生产流程，提高设备使用率、降低能耗、减少质量事故发生几率，优化工艺等，从而提高生产效率。

3.进行质量分析，提高质量管理水平。高度自动化的设备在加工产品的同时记录了庞大的检测结果。利用检测结果进行质量分析，可以提高质量管理水平。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务等的各个过程中适当运用数据分析过程，可以提高质量管理的有效性。例如QC工具在工业企业的应用。QC指质量控制。针对工业生产全过程特定的工作失误或品质不良运用QC工具展开分析讨论，并将结果可视化显示在大家容易看到的地方，提醒大家，防止再次发生同样的问题，同时谁有新的建议可以随时提出，大家一起讨论修订。

六西格玛也是目前企业质量管理中运用比较广泛的工具，它是一种用于改善企业质量流程管理的技术，它以“零缺陷”的完美追求，带动质量成本的大幅度降低。质量分析工具在广泛使用，可以提高产品质量，从而最终实现财务成本的降低，同时实现企业竞争力的突破。

4.产品故障诊断与预测。无处不在的传感器、互联网技术的利用，使得产品故障诊断实时进行，提高了产品故障诊断的及时性。利用数据挖掘与分析技术，对记录的数据进行建模与仿真，可以对产品故障实行动态预测。

5.生产计划的科学制定。生产环节的大数据具有很大的利用价值，对其进行挖掘与分析，对计划制定具有指导意义。通过对计划与完成的对比分析，发现计划与实际完成的偏差，在考虑产能约束、人员技能、物料供应、工装模具等生产资源的基础上，通过智能的优化算法，建立计划制定模型，从而制定更加科学合理的生产计划。

6.进行科学合理的产品定价。产品定价的合理性需要有详细的基础数据和试验数据作为支撑。一方面能够获取更加详细的微观数据信息，使产品成品的分析更加科学精确。另一方面可以研究客户对产品定价的敏感度。通过这些数据分析，为产品定价提供决策参考。

7.实现产品生命周期管理。随着物联网的发展，条形码、二维码、RFID等能够唯一标示产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术能将产品生命周期的信息进行实时采集和分析，这些数据能够帮助企业在供应链的各个环节跟踪产品，收集产品使用信息，从而实现产品生命周期的管理。这些数据还可以用于售后服务，提高售后服务质量，从而提高产品竞争力。

8.库存管理。信息化高度发达，可以获取工业企业各方面的信息。库存信息将完全展现在管理者面前，通过数据分析和挖掘，可以准确知道产品原材料和产成品库存量。根据原材料库存量和生产计划确定原材料需求量，在此基础上进行采购，可以保证产品生产需求，有最大限度地减少了资源浪费。

9.完善供应商管理，实现准时化采购。在对原材料大量数据挖掘和分析的基础上，可以选择最合适的供应商，保证原材料质量和准时供应，产品质量得到有效控制，同时降低库存成本，增加了制造的敏捷性与柔性。

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【关键词】企业管理；数据仓库；OLAP；数据挖掘；数据集市

1 引言

随着现代化企业信息管理系统的普及应用，企业间的业务交流越来越广泛，以往单一的数据库系统已经无法应对这种信息量大、变化速度快的数据分析需求，因此企业不得不寻求一种将多个数据平系在一起，并从以往海量数据中解析出有价值的信息，进一步对其关联性进行统计和分析的解决方案，这就是数据仓库技术诞生的原动力，目前，数据仓库技术已经得到了广泛的应用，成为了各个企业决策支持系统（ DSS）处理的基础，而联机分析处理（Online Analytieal Proeessing，OLAP）也成为了数据仓库最主要的数据处理模式之一。

2 数据仓库技术特征

数据仓库的特征可以归纳为以下四个方面：

（1）面向主题组织：与传统数据库技术面向数据应用不同的是，数据仓库是面向主题组织的。数据库这种较低层次的数据处理原则使得用户必须另外花费大量时间和精力来进行数据分析，才能获得有价值的信息。而数据仓库面向主题组织，首先就从高层次将数据按需求进行归类，每个主题基本对应一个分析领域。该领域内可能包含多个数据库中的数据，而各领域之间通过预留端口进行沟通，这样某个领域引用其他领域的分析结果时，就像调用某个程序一样方便。

（2）集成性：该特征是数据仓库高效处理数据的基础。数据仓库从各个数据源将数据提取至某个主题，而这些数据可能会出现重复和逻辑矛盾等情况，因此这些数据必须经过预处理后才能被引用，这就是数据集成。另一方面，数据仓库引入了数据粒度的概念，即采用粒度值来划分数据的细化和综合程度，也体现了数据集成的效果。

（3）稳定性：稳定性是所有数据中心都追求的性能之一，而数据仓库的稳定性体现在其并不会对数据源进行任何修改和删除，仅仅是将其提取出来进行统计分析，相当于只对数据副本进行操作，而且数据仓库大多时候是对长期的历史数据进行分析，这也使得数据仓库的处理对象本身就具有一定的稳定性，不会因为数据仓库的操作而影响实时性较高的敏感数据。

（4）时态性：数据仓库的这一特征是最不明显的，因为其处理的对象是大量的历史数据，而新数据的不断积累当然会对数据群带来一定的影响，但需要指出的是，历史数据量越大，这种影响越小，因此在进行数据分析时，必须通过采取不同的权值来设定新、旧数据的影响程度。

3 数据仓库主要应用方案

目前，绝大部分能够提供数据仓库服务的公司提供的解决方案都大致相同，即先通过数据综合分析将数据有计划的放到数据仓库中对应的主题领域内，然后通过前台接口与用户进行交互，提供查询、交叉分析等服务，目前主要用到的前台接口有两种，即联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM），图1为数据仓库的基本结构。

图1 企业数据仓库基本结构

3.1 联机分析处理OLAP

OLAP是一种联合多个数据库中的数据共同来完成数据统计与分析的商业信息处理系统，其最大的功能在于对多维结构数据的处理上，它可将数据仓库的数据加以筛选、分析、总汇而产生新的更具代表意义的数据，并允许用户通过不同的方式，如趋势图等来演示该数据，某一主题生成的数据同样对其他主题具有影响意义，因此也可以通过其他主题的模型来演示该数据，让用户通过系统提供的多种工具从不同侧面、不同层次以及在不同数据群体中的对比分析爱来进一步了解该数据所带来的指导意义。

3.2 数据挖掘

数据挖掘技术是近些年来发展较快的信息处理技术，其特点是利用分类、关联性分析、序列分析、群集分析、机器学习以及融合一些人工智能算法，来对庞大的海量数据进行处理，提取出有价值的信息。这对积累了大量历史数据企业而言是非常重要的，因为庞大的数据基数，导致数据分析的计算量非常大，尤其当一些重要的数据或关联隐藏在大规模数据中是，想要将其解析出来无异于大海捞针。而数据挖掘技术采用客观的统计分析方法快速准确的找出企业所需要的经营信息，得到正确的销售模式、客户关系及行销策略等，从而使得企业的投资决策更加合理，资源分配更加科学。

3.3 数据集市

数据集市本质上也是数据仓库的一种，只不过它是某个部门或某个重要业务的具体应用，包括该部门或该项目在一定时期内的数据累积。若每个部门或每个项目都有属于自己的数据集市，那么将这些数据集市组合起来，就成为了该企业的数据仓库系统，因此，可以将数据集市看成是数据仓库的一部分，或者是一个小型的数据仓库。下图为数据集市在企业数据仓库中的应用模型。

图2 数据集市在企业数据仓库中的应用

4 结束语

数据仓库在企业中已经广泛应用，大量的使用经验证明，为企业建立符合自身经营特点的数据仓库，可以帮助企业决策层更全面的了解自身的经营状态，更深入的分析大量的业务数据所隐藏的指导意义，从而可以更有效的利用企业资源，更科学的进行管理决策，从而在竞争中挣得先机。随着大数据的逐渐兴起，数据仓库的发展必将迎来一个新的高峰。

参考文献：

[1]夏火松.数据仓库与数据挖掘技术（第1版）[M].北京：科学出版社， 2004.