数据分析汇报范文

导语：如何才能写好一篇数据分析汇报，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。

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【关键词】 学术报告会 专家教授 经济学分析

为了营造良好的学术氛围，提高学术地位和扩大社会影响力，各高校无一例外的定期或不定期地举办学术报告（也称学术交流）会，这对传授知识、沟通信息、加强学科建设、加速人才的培养等具有不可替代的促进作用。

高校举办的学术报告会大多为邀请知名专家、教授来作报告。学术报告会的好坏关键在于举办方的组织管理与报告人的学术水平、学术界的知名度和社会影响力。一方面举办方希望以较小的付出获取较大的效用，一方面是应邀者为了吸引尽可能多的“注意力”，使其科研成果这种稀缺资源产生“放大效应”。本文将在一定的假设条件下，用简单的经济学模型，探讨举办方与应邀者的决策过程，分析举办学术报告会中的经济学。对听众收费的学术报告会不列入本文讨论的范围。

一、概念与假说

1、专家教授的概念。对某一事物精通，或者有独到的见解的人，称之为这一领域的专家，也泛指在某些方面具有专业水准的人的总称。教授多指在高等院校或科研机构中执教的较资深教师或研究员。有时人们也把专家等同于教授，教授等同于专家来看待，在此统称为专家教授。他们都是通过专门的知识和技能获得较高报酬的人。在21世纪的知识经济时代，专家教授是学术、经济与社会地位的象征，有了专家教授头衔，就享受着令人羡慕的津贴与待遇。

2、学术报告会的概念。学术报告会是指应邀向他人讲述自己研究成果或者作某学科介绍性的报告。应邀作报告的人多数在某一领域中颇具学术造诣的专家教授。

3、几个假设。第一个假设是专家教授的科研成果是稀缺的，事实正如此；第二个假设是举办方和受邀者都是理性的人，各自为了自身利益最大化行事；第三个假设是举办方和受邀者的信息是完全的；第四个假设是专家教授的学术报告是供给方，举办方是需求方，且了解各自的成本与收益。

二、举办学术报告会的经济学分析

1、举办方成本―收益分析。

（1）成本分析。为了办好学术报告会，举办方需要投入一定的人力、物力和时间来精心组织与安排，这就构成了举办方的直接成本，而支付专家教授的差旅费、接待费、劳务报酬与雇工费等是直接成本中的主要部分。把用于举办学术报告的资源放弃而用在其他用途中所能获得的利益构成了举办方的机会成本。可见对举办方来说，举办学术报告存在一个已知的总成本，等于直接成本加上机会成本，用公式表示为：Ca=Cd+Co。其中Cd和Co分别表示直接成本和机会成本。

（2）收益分析。举办方通过邀请知名专家、教授来作学术报告，营造良好的学术氛围，使广大师生接触到新的思想和方法，丰富了师生的文化内涵，扩大知识面，提高综合素质，从而拓展科学研究的途径。通过大师们的言传身教与交流，使师生少走些弯路，减少探索的时间，缩短出成果的周期，这对学科梯队的建设和学科带头人的培养起到了很大的作用。同时，通过举办高水平的学术报告，建立合作关系，提高了举办方的学术地位和扩大社会影响力，这是举办方获得的最直接的效果。

总之，学术报告会对于高校的学科建设、师资队伍建设及学生的成才起到巨大的推动作用。即使举办方在当前没有获得直接的经济利益，但他们对未来的预期收益抱有较高的期望值。事实上，举办方看中的也不是眼前的利益，在层次多样、名目繁杂的科研与教学项目的评审与评估中，如果能通过学术报告会与知名专家、教授建立的良好合作关系，那么将来的收益是可想而知的。

这里，总收益用公式表示为：Pa=Pd+Pe。即总收益等于现期的直接收益加上未来的潜在收益。其中Pd和Pe分别表示直接收益与预期收益。

举办学术报告最终获取的收益受报告人的知名度、学术地位与社会地位等许多行为因素与关系的影响，举办方将以PaCa的原则确定邀请什么样的专家教授来作报告，才是最优成本支出，以达到其利益最大化。

2、报告人成本―收益分析。

（1）成本分析。成名前的专家教授，必须付出大量的时间、精力与金钱去从事科学研究、进修学习、著书立说等，属于报告人的“沉没成本”；应邀请作学术报告需要请假、投入时间准备学术报告的内容与排版等，构成了直接成本；同时，应邀出席学术报告所投入的时间、精力用于其他工作而产生的效用，即为机会成本。由前面的假说，理性人在做决策时不会考虑沉没成本，由此可得报告人的总成本可表示为:Cb=Cs+Ct。即总成本等于直接成本加上机会成本。其中，Cs和Ct表示直接成本与机会成本。

（2）收益分析。在这里，我们只讨论受邀者作一次学术报告的收益。举办方支付的劳务报酬(或叫“出场费”)是最直接的经济收益，而比直接收益更大的是提高自身的学术知名度和扩大社会的影响力，使其思想、观点等优势资源得以认同、共享与可持续发展，最大限度的满足社会需求。为推动人类社会的进步，专家教授作为高校的人才精英，有责任和义务向师生和渴望求知的人去传播其研究成果，并从中广泛地探讨、交流，检验研究成果的正确与否，帮助更多的人认识存在于我们身边的各种问题。可见，报告人也有一个直接的收益(Pg)和预期的收益(Pm)，总收益为：Pq=Pg+Pm 。

报告人也将以PqCb的原则决定接受怎么样的邀请，才是最优成本支出，达到利益最大化。

三、举办学术报告会的几点启示

1、举办学术报告会是双方“共赢”的合作，是对资源的有效利用。由前面的分析，一个成功的学术报告对举办方与受邀方都有一个较大的预期收益，因此是双方“共赢”的合作。通过举办学术报告会，不仅利于营造良好的学术氛围，帮助广大师生树立正确的人生观、世界观，培养他们的科研方法、科研能力、学术思想和创新能力，而且有利于组织多学科承担社会经济建设中的攻关项目，充分发挥高校在跨学科和综合性重大课题研究方面的优势。中国科协第二届主席周培源曾说过，“学术交流活动是科技工作中个人钻研和集体智慧相结合的一种形式”。

因此，作为高校的人才精英，能应邀作学术报告，是社会对知识分子的尊重，是对其长期兢兢业业致力于学术研究领域的安慰和鼓励，也符合当今知识经济时代的发展趋势。通过学术报告会，使自己的教学、科研资源进一步得到优化和有效的利用，也是对学者的人生观与价值观的体现。

2、规范举办学术报告会的组织管理。从某种程度上说，高等院校的学术水平和教学质量的高低取决于高等院校有没有一个活跃的学术气氛和良好的学风。学术水平高，其学术交流也就广泛，学术气氛浓厚，广大师生就有一个良好的学习和科研环境，从而促进学术水平的进一步提高。要营造活跃的学术气氛，引导广大师生进行科技创新，多出成果，培养合格人才，就必须结合实际，制订正确规范的鼓励科技创新和举办学术报告会制度，以适应不同层次听众的要求。

应邀作报告的专家教授知名度大多是因其所在高校或科研机构而出名。能被邀请作学术报告，无论是对个人还是单位都是一件有意义的事。因此，专家教授应首先做好本职工作，认清主次，不能本末倒置。教育主管部门和学校也应该出台相应的政策，防止一些专家教授占据了一些要害的学术部门，结果成为各个高校争相聘请的“特聘教授”或经常被邀请作学术报告。所谓“要害”就是在学术资源的分配（比如项目的评审）和学术成果的评估（比如重要科研奖的评奖）方面拥有决定权。各个高校对于这些人予以特殊礼遇，并不是看重他们的学术水平，而是看中了其手中的学术资源，具有非常功利性的目的。这会导致越来越严重的学术腐败，导致学术自主性的彻底丧失。

【参考文献】

[1] 张俏：论学术报告会对人才培养的作用[J].科技人才市场，2002（5）.

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[关键词]临床医学专业硕士；研究生教育；数据分析

1培养学生的文献检索和阅读能力

1.1数据分析与临床医学教育关系

目前全世界的生命科学在自然科学研究领域中的比重已达到50%[2]，网络的迅速发展和大数据时代的到来，传统的医学生培养模式无法适应未来发展。很多课堂上学习的知识仅仅几年后就会更新，医学生需要掌握获取更多新知识、发现新问题的能力，而不是仅仅是背诵记忆现有知识内容。目前临床医学专业硕士参加规范化培养，投入实验研究的时间十分有限，因此可以在导师指导下进行临床科研。中国人口基数大，任何一家三甲医院都积累了大量的临床数据，如何利用这些数据进行临床科研是很关键的问题。导师可辅导学生通过临床诊疗提出问题，并从临床数据中获取有价值的信息，并进一步应用于临床。

1.2通过文献检索和文献阅读建立科研思维

从临床实践中提炼出自己感兴趣的方向再进行研究，首先需要广泛的文献检索和阅读。导师首先教授学生各种国内外文献的检索方法，并向学生推荐相关文献、指南，让学生就某一专业方向进行大量阅读，撰写综述，还可开展相关知识讲座或沙龙，有利于学生不断的进行专科内容的学习，建立科研思维。

1.3建立数据思维的概念

除了进行Meta分析外，数据分析还有更为广阔的用途。教授学生通过准确的数据刻画模糊的现状，让临床经验有科学的依据支撑；依据已知数据挖掘未知的事实，有一些数据独立看来并没有什么价值，但汇总起来会给临床医师新的启示，培养学生连续性、整体性的思维方式；依据历史数据预测未来趋势，通过对趋势的预测，我们对诊治疾病有更多的主动性，让治疗“未病之病”有了更强依据。

2教授学生多种数据收集和统计方法

2.1以科学的方法收集数据

有些学生在开始数据收集时一味求多求大，造成纳入指标特别多，但患者难以长期按此要求复查，造成研究难以持续。导师要引导学生精简和集中目标，使学生明确自己需要研究的是哪些方面，观察的终点事件和结局指标、收集数据的周期是什么，建立科学数据系统。

2.2收集方法和评估

有些患者随访的依从性不佳，随访间隔不一致，而且在不同的医院检查，有时数据单位也不相同，这就需要告诉学生在纳入目标人群前做好评估。数据是否缺失、如何处理一致性及数据歧义性均需要教授学生按照统计学要求进行分类和填补，以保证分析结果的可靠性。

2.3数据记录

指导学生使用结构简单、易组织、通用性强的表格。常用工具是Excel，易操作、常见的数据分析工具都支持。不同学生的研究内容、方向并不相同，但数据表要统一，可根据需要采用单样本数据表或多样本数据表，最重要的是保持数据的完整性。临床数据收集过程可能需要很长时间，几届学生的积累才有可能进行较完整的统计，采用统一的数据表有助于进行全面分析时数据的提取。

2.4统计方法选择

基础研究的统计学方式相对比较单一，因为是前瞻性研究，数据比较规范。而临床数据不同，纳入统计前需要评估数据是否属于正态分布，根据样本量、数据类型、结局指标分析要求等选择不同的统计学方法。不同统计方法可能得出不一致的结果，需要在实践中反复摸索，必要时与统计分析人员一同选择合适的统计学方法，减少方法选择不同而造成的结果偏倚。在这一过程中，让学生牢牢掌握统计学方法。

3指导数据总结和结果呈现

3.1指导数据总结与讨论

临床数据千变万化，不同地区不同方案都会对临床数据造成影响。因此，只要是真实数据，无论是单中心还是多中心研究，无论是前瞻性还是回顾性分析，亦或是横断面研究或队列性研究，对于学生来说都有内容可进行总结和讨论，导师需要指导他们从纷杂的统计结果中找出关键点。可以从患者自身前后的变化对比治疗方案调整的效果，可以从不同的治疗组比较结局的差异，可以与全国或全世界其他国家的数据库比较找出差距，或为中国临床的指南修订提供部分依据。

3.2数据分析与论文撰写

通过临床数据分析十分有利于撰写临床论文，有助于改变导师“重科研、轻临床”的观念[3]。在慢性肾脏病领域，数据分析做的较早较好的高雄医学大学附属中和纪念医院，每年有数十篇临床在国际期刊[4]。通过数据分析，能让学生的科研与临床的结合更为紧密，不仅如此，应用科学规范的数据分析后能让患者的治疗随访趋于规范，有助于规范化和精准化治疗和管理。通过数据模板分析图，可提出重点关注个案及更新管理目标，有利于教授学生如何把科学更好应用于实践中，提高临床专业研究生的人文素养、临床专科实践能力和临床应用科研能力[5]。

3.3建立读书报告会制度和演讲训练

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近半个世纪以来，科学技术迅猛发展，新知识、新成果不断涌现，数字化特点凸显。根据2002年度美国国家科学基金会资助的研讨会报告，目前我们收集的数据需求呈指数增长，而数据分析的需求呈二次增长，但统计的专业人才呈线性增长并且目前统计学的教育远远落后于实际需求。邵启满教授“给当今毕业生的建议，就两个字:统计”。我们当前的数理统计课程的教育还处于“非常狭窄的计算机时代前的统计学”，严重滞后于不断发展中的现代统计学。大部分的研究生教科书内容仍然是从统计量到点估计，继而假设检验、回归分析和方差分析等基础知识的呈现及统计方法的推导。课程的教学大纲中也以理论推导为重点，注重统计方法的理论基础和演绎证明，而对于实际应用较多的现代统计方法缺乏介绍，忽视与各种统计软件的结合。因此，我国工科研究生毕业论文实验数据处理手段较为低级，对异常数据缺乏理性说明。我们的研究生往往在学完数理统计课程后，虽然掌握了基本的统计方法和推导，但进入科研工作碰到实际数据时，对数据的收集、处理和分析仍然一筹莫展。这也是促使我们教学理念转换的主要原因，研究生数理统计课程应以现代统计应用为中心，不仅要求学生理解和领会统计思想，还应正确使用统计方法，根据计算结果作出正确的推断，给出合理的解释。

2教学变革的尝试

由于课程的实用性和重要性，学生普遍对数理统计课程比较感兴趣。如何调动学生的主观能动性，变“被动灌输”为“主动探索”，在有限的课时内学习较多的统计知识呢?我们教学变革主要采取如下措施。

2．1教学内容的调整为了避免重复学习，我们对原来本科时已经学习的统计量与抽样分布、参数估计这部分内容只简单复习，温故知新，不再细讲。而对目前生物医学工程中应用较普及的方差分析、回归分析，我们补充了生物医学方面的实例，运用软件进行统计分析，并对运行结果详细讲解。对于教材未介绍的非参数检验和实验设计部分，补充几种常见的统计方法。对于较复杂的多元统计和现代统计学部分，我们引入PBL教学模式，通过分组、问题探究、成果汇报、反思和完善几个步骤，完成学习内容。

2．2教学方式的改进在课程的教学中，我们尽量做到深入浅出，回避复杂的推导、运算和证明，强调对统计思想的理解以及统计方法的运用，同时注重和统计软件的结合。统计从某种意义上说是与数据打交道的科学，没有实际数据的统计分析，不利于学生对统计方法的理解和应用。教学中如果仍然当成数学课程，注重统计理论中定理和公式的推导演算，而缺乏实际的数据分析训练，学生就无法对统计的广泛应用性及重要性有深刻的体会，也不利于保持和提高他们的学习兴趣。我们补充了生物医学方面的实例，通过数据分析，提高他们对统计方法的实际应用能力，也为后续PBL教学的顺利开展做准备。大部分学生在本科阶段已学习Matlab软件，而且工科学生计算机应用能力较强，因此我们要求学生自学一门统计软件(如SPSS、R等)或使用Mat-lab，对所有的实例在软件中实现数据分析。软件输出的是数值或图表，并没有详细的解释、分析和结论，学生必须结合数据背景知识，应用所学统计方法，进行分析推断，最后给出结论和合理的解释。

2．3考核方案的变革注重平时考核，淡化期末考试。考试不是最终目的，只是促进学习而已。因此，成绩是对学生学习情况的全面评价，不仅包括教材知识点的掌握情况，还有自主学习和实际应用的能力。我们将PBL案例分析的评价和期末考试的成绩各设置为50%的比例，鼓励学生自主学习，提高实际数据分析的能力。

3结合PBL教学模式

统计学的飞速发展要求研究生掌握必备的统计基础知识外，能够进行知识的自我更新，具有不断学习现代统计新知识的能力。PBL教学模式在提高学生分析问题、解决问题的能力，培养学生成为自主学习者、终身学习者等方面已被广泛认同。虽然生物医学工程专业研究生基础知识比较扎实，但统计学的发展以及软件的学习交叉，要想学好这门课程并不轻松。在研究生教班开展PBL教学的有利条件是:①教班人数较少，分组进行问题探索可以实现。②学生对数理统计课程比较感兴趣，积极性较高。③现代统计学和计算机科学紧密联系，但医学工程学生计算机应用能力较强，在统计软件的学习和编程方面具有优势。④教研组在数模竞赛培训和本科毕业设计中积累了一些素材，可以将内容完善成PBL问题。我们引入PBL教学模式，进行了初步探索。

3．1前期准备推荐一些统计应用的网站和书籍。简单介绍前沿的方法和知识，补充回归、相关、时间序列分析以及实验设计等内容，对于随机模拟、MC-MC方法也举例说明。教师将原先积累了一些实例设计成若干问题，让学生进行选题，组成学习小组(每组5－8人)，确定分工。我们将多元统计分析和传染病预测的案例编写成4个问题，提前半个月交给学生，等他们分组确定后，分别给予一定指导。

3．2问题探究小组成员分工合作，查找文献、学习算法，围绕选定的问题进行准备。通过交流和讨论，将各自学到的知识进行整合，进而运用这些知识重新分析上一阶段提出的问题，思考并提出解决方案。最后，对问题形成一个附有详细统计算法和计算结果的论文报告交给教师。

3．3成果展示和汇报各组将问题的解决方案和结果做成PPT，在课堂上进行汇报。其他小组可以提问和质疑，开展课堂讨论。教师预先阅读各小组的论文报告，引导学生的课堂讨论，针对学生模糊不清的问题进行讲解，强调重点和难点，对每个小组的报告给予建设性意见和评价。

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2015年，北京市中考试题体现了“人人学习有用的数学”这一课标要求，重在对“四基”“思维过程”“学科本质”和“应用价值”的考查，重在“知识的生成性”的考查。下面，笔者以近几年北京市中考试题与2015年北京市中考试题对比变化为案例，谈谈中考改革带给教学教师的思考和启示。

二、基于中考的变化趋势与教学启示，初中数学教学调整案例

通过上面例题的分析，我们能够看到2015年北京市中考试题的变化，同时感受到试题给教学带来的导向。基于中考的变化趋势与教学启示，教师要不断研究和改进教学。下面案例是在笔者的指导下，J老师将《数据的收集、整理与表示》做了教学调整，将这节课设计成数学学科实践活动。

1. 活动目标

让学生掌握数据处理的过程，能根据调查问题设计调查问卷，能收集、整理、表示数据，能用计算机处理较为复杂的数据，并会对数据合理分析，体会数据中蕴含的信息；在数据的收集、整理、表示、分析过程中，提高运用数据分析问题、解决问题能力，培养数据分析意识；在用计算机处理较为复杂数据的过程中，感受现代信息技术的广泛应用；在从不同角度对同一问题进行分析及将几个相对独立的问题综合分析的过程中，让学生要用辩证的眼光看问题。

2.数据源的选择

调查问题中，J老师将数据源的选择定位在贴近学生学习生活的问题上。J老师想到平时布置作业时，许多同学抱怨作业太多、时间不够用、太忙了……为此J老师将此次实践课主题定为“我们真的有那么忙吗？”希望通过此次调查，利用数据科学分析学生到底有没有那么忙。针对这个主题，J老师给出了 家庭作业完成情况调查、课外阅读情况调查、中学生使用手机情况调查三个研究课题。

3.活动过程

学生根据自己的兴趣选择课题，并进行分组。分组后，根据要研究的问题设计调查问卷，确定调查对象、调查方法，然后进行调查；调查结束后将得到的数据整理；最后利用统计图对数据分析，得出结论和给出相应建议。

4.活动汇报

每组同学主要从调查背景、调查目的、调查对象、调查方法、调查内容、调查结果分析、结论与建议等方面进行汇报。

活动一 家庭作业完成情况调查调查结果显示：56%的同学不喜欢写作业，但是还是有65%的同学一直都能坚持认真完成作业，有24%的同学经常能够认真完成作业，这说明大家都清楚作业的重要性，即使不喜欢，但还是能够认真完成；从数量上来看，77%的同学都能在2小时内完成作业，这说明作业数量并未超负荷。

活动二 课外阅读情况调查结果显示：大部分同学都喜欢阅读且有阅读课外书的习惯，但许多同学没有做读书笔记的习惯；大部分同学每周的阅读时间在3小时以下，且阅读量较少；同学们凭自己的兴趣选择书籍，所读书籍结构不合理，没有针对性，缺乏家长、教师的指导。

活动三 中学生使用手机情况调查调查结果显示：大多数学生都有过两个以上的手机，学生使用手机一般都用来玩游戏、聊天，39%的同学每天使用手机时间在3小时以上。

（案例来源：北京市大峪中学姬生苓）

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营销是左脑、右脑叠加的艺术，内容营销的“内容”与“传播”缺一不可。而在其背后，大数据能够为理性判断所做的已经悄然超乎我们想象。

在内容营销大趋势的背后，有几个要点：第一，所有广告都将数字化――这里的数字化指的不是广告形式，而是指每个投放广告都将产生大量数据，从线上的点击和拜访，到线下的商品和服务送达至客户，每个环节数据的细微的差别都影响着投放效率；第二，服务的过程也变成了营销――无论是58同城的美甲业务，还是线下实体服装店的试衣服务为线上电商服装的购买带来机会，服务本身即是一种营销；第三，营销从原来的几个大脑拍板确定一切，到需要全员参与，例如内容营销需要的不仅是高层营销决策者，还需要中层、社会化营销经理各种层级的大脑参与。

在这三个要点背后，一个趋势正在显现：数据驱动将成为“新营销”和“旧营销”的分水岭。也就是说，必须善于依托大数据分析和挖掘的技术营销，提升创意的可判度，最终实现营销效率的提升。

曾经有一位硅谷的著名创业者说过：“移动互联网对一个产业的改造，其结果往往是让用户付出的成本去掉一个零甚至是两个零（成本降为原来的十分之一甚至百分之一），而整个市场的基数却会增加一个零到两个零（用户数十倍百倍地扩大）。”这句话对于营销也同样适用。

在增强内容的精准转化层面，技术能够解决什么问题？

问题一：如何产生真正具有引爆力的内容？

真正有引爆力的内容创造并不总是天才的灵感，而是有严密的内在逻辑可循。在我们做技术的人来看，内容的产出有一个很基础的工作：前期测试。当你不知道什么样的内容能够打动用户时，可以先做小规模测试――在动用核武器之前先打两颗子弹、进行小规模投放看看其相关转化率如何。

这些数据的积累对内容创造是有指导作用的，而技术可以解决甄选方案的难题。“确定一个好的内容、好的时间点、平台”有多重维度要考量：是哪个标题？图片主打哪个？选择哪个区域――要素越多，定位越精准，但产生的组合数量会成几何数增长。企图用人脑解决是不现实的，最后只能沦为拍脑袋的决定。

而在初期的实验中我们可以利用大数据采集标本并完成结论分析、用直观化的视觉图表呈现。这个结论是可以在以后的投放中被不断优化的，最终达到：“文案的优化并不是依赖于某一个天才的运营，而是依赖于很多人不断地提出各种各样的、甚至可能看似平庸的idea。把这些要素不断排列组合，进行小范围测试，最终会知道我的用户到底要什么。”

同时，我们最近还在给一些大客户做关于深入了解用户的方案。如果广告主有大量的微博粉丝、微信粉丝，同时粉丝们通过电商点击、购买行为留下大量行为轨迹的话，我们可以利用所有跨平台终端的数据为广告主标注用户们的兴趣点（基本属性），每个用户可以标注十几个甚至几十个标签，这个标签将为广告主未来的内容营销服务。

问题二：如何完成内容营销的全员参与、贡献智慧？

有效的、正确的内容产出与决策，基于对顾客和用户的深刻洞察。除了经验的累积，实时掌握市场动态和用户行为也是重要的指标。而在过往这个过程特别难，别说下面的营销创意人员，连老板都不能实时掌握市场、用户的变化，原因就是数据的收集有时效性，分析和理解这些数据更是需要时间及专业知识。

而海致BDP的一大特点是：数据消费者化，让使用数据从艰深技术变成日常业务。通过灵活方便的数据权限控制，完成对不同级别、不同角色数据使用者的权限分配。同时，在PC端和移动端都有数据丰富的可视化方案。在这种情况下，即使是不懂数据的文案创意人员，也可以根据自己的权限去看相关、系统跨平台收集的用户实时数据，作为自己内容创意思考的参考。

在这个方面，举一个销售层面的例子：海致BDP平台将雀巢电商的上下游所有数据来源的IT系统完全打通，把过去需要“EXCEL表哥表姐”人工抽取和汇总的数据、全部变成了BDP后台的自动抓取和计算，通过简单的拖拽方式，产品线负责人、销售经理以及库存经理等人都很快确立了自己需要对比和监控的指标，随时可以通过手机或者电脑观察这些指标的动向。更重要的是，针对销售目标达成、安全库存等关键监控指标，他们在BDP后台设置了预警值，一旦相关数据触及预警值，预警信息就会立即被推送到每一个相关责任人的手机上，催促大家立即展开行动，只有采取行动使得销售或者库存回到预警值之上，预警推送才会消失。这虽然是销售层面的例子，但是在广告数据投放、试点与分析上，大体类似。

同时，各个层级的用户都能根据自己的需求修改一定权限的比对参数，方便的“消费数据”。这方面还是拿销售端举例子：一到春节，企业都会迎来一年最关键的销售战。很多企业的销售部门其实有一个数据分析需求，那就是要对比今年春节和往年春节的销量、铺市、促销费用等等，可是一般的厂商提供的数据分析系统，往往只能按照公历进行同比和环比，而春节在每一年的公历上的月份和日期上又是不同的。在传统IT系统下解决这个问题，要么靠销售人员自己手动下载数据逐日对比，要么需要工程师进行后台开发，但是我们海致已经解决这个问题：销售人员只要在后台报表上把农历日历拖拽到坐标轴上，就自动形成了以农历为日期轴的对比曲线。

问题三：被浪费的80%广告费，真的能够破解吗？

内容营销是营销的一部分，也会有“80%广告费不知道浪费到哪里”的潜在危险。而在营销投放上，从“投放平台的点击-转化（公众号、电商、APP）-达成销售预期”这个过程我们称之为“营销漏斗”，在这个过程中一些营销费用就被“漏掉了”。

在传统过程中，这些数据分散在不同平台。广告主可以监测到多少钱带来一个新用户注册或者激活，但是这些激活中有多少个能够成为真正的购买者或者使用者――这个是很难搞清楚的。市场营销人员只能向上级汇报最表面的数据，例如点击量、新用户增长量等。而现在，海致BDP所代表的新一代数据分析理念，终于实现了全链条的监测，我们称之为“三转化”――从曝光量到点击量、到打开量、到购买量（线上购买，及门户到店）的整体监测。这就意味着，每个内容营销的大项目，都能观察到对应的最终销量。对于营销的操盘手来说，以后营销项目要如何做、哪个渠道应该多投，哪些渠道应该少投，甚至我在不同的时段应该怎么去投放……这些将都有章可循。而大老板们，也会收到更为清晰的商业汇报。

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财务分析经理需要具备严谨的逻辑思维，较强的数据分析能力，善于沟通协调。以下是小编精心收集整理的财务分析经理工作职责，下面小编就和大家分享，来欣赏一下吧。

财务分析经理工作职责11、牵头集团各类客户业务项目的管理与分析，带领分析小组的工作;

2、从事后-事中-事前各个角度参与到业务项目的管理，跟进重点项目的执行，熟悉各类业务的不同阶段财务分析需求并给予在财务管理、资金管理和定价管理方面的合理建议;

3、围绕客户合同，协同项目采购合同进行管理与分析，推动项目更合理的采购活动;

4、每月出具管理报表分析与汇报;

5、领导交办的其他事务;

财务分析经理工作职责21、参与年度、项目预算运营策略规划，根据行业对标提出相关的规划建议;

2、根据集团战略规划协助设计财务分析体系、并能根据集团管理需求及时、准确的完成;

3、定期出具经营分析报告、月度、季度、半年度、年度报告;

4、具备财务模型搭建能力，从财务和业务角度多元化的分析，并提出相关的管理建议;

5、对行业及竞品披露信息进行收集、解读和分析，并提交行业分析报告;

6、根据公司管理需求，进行收集、解读和分析相关的披露信息;

7、深入了解业务，与业务伙伴密切合作，建立合理有效的分析体系，全面支持并挟制推进各解决方案，深度支持业务决策和过程管理;

8、参与业务各项目和产品的整体评估，进行可行性分析、给予业务决策支持、把控财务风险;对各项目产品进行事前、事中、事后追踪管理，及时反馈;

财务分析经理工作职责31.建立并完善公司财务分析报告制度

2.建立并完善公司财务分析体系、标准与方法。

3.协助进行产品盈利能力分析以及关键业务驱动因素的财务分析。

4.对商机、市场活动效果进行追踪监控分析。

5.参与项目筛选、项目投标、报价审核，对项目执行中的制约因素跟进分析、损益分析、资金进出分析等，并定期汇报。

6.预算编制和分析：根据集团预算目标和要求，按时完成集团内全面预算的编制工作，每月及时对业务进行滚动预测分析;

7.负责各部门日常费用归集、分解;

对异常费用做专项分析、提出优化整改措施、跟进落实。

8.对业务发展不同阶段出现的异常指标进行分析并提出合理化建议。

9.业绩分析与评价：每月对经营结果进行回顾，对影响经营业绩的PD及KPI指标进行评价分析。

10.完成领导安排的其他工作。

财务分析经理工作职责41、酒店日常风险控制，费用分析以及跟进;定期出具分析报告;跟踪处理各类异常事项;

2、梳理集团各部门的流程/通知等，协调处理涉及到的财务相关流程;

3、定期对财务共享中心/酒店进行财务相关流程和知识的培训、检查;

4、协调各财务共享中心与总部各部门之间的日常沟通事宜。

财务分析经理工作职责51、组织和编制各类型集团财务管理报表、搭建财务模型;

2、对集团各业务运营情况进行各项财务分析，包括但不限于预算分析、预则分析、行业分析、预实差异分析、区城比较分析等;

3、协助香港上市公司财务部，完成中报及年报编制工作，包括数据收集、问题跟踪、外部审计师工作协调等。

确保及时准确完成中报及年报工作;

4、统筹集团预算编制和汇总;

5、协助建立集团财务大数据库运用系统制作数据和财务分析;

6、其他专项财务工作。

财务分析经理工作职责61、根据公司的业务发展的需求，深入了解业务并建立财务分析模型，为业务提供全方位的财务支持;

2、对业务深入分析，通过数据分析，输出指导性策略或管理性建议，并推动业务流程优化;

3、结合集团生意经营状况，输出经营分析报告，重点项目等定期或专项分析，提出相应优化建议;并完成经营会议跟踪项目闭环管理;

4、参与集团年度预算、月度滚动预测，对预算的执行情况、业务运营情况，执行实时监控，及时发出预警并提出改善措施;

5、协助财务总监推动上市和投融资工作。

财务分析经理工作职责71、负责公司玩具、婴童用品、衍生品、自建商城、会员体系等TO

C业务的财务管理和分析;

2、统筹完善TO

C业务相关的财务分析管理体系，健全相关财务系统、流程、制度及相关内控机制;

3、提升电商BP财务团队能力及财务精细化程度;

4、搭建项目投入产出ROI评价模型，预测电商策略有效性;

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2.不定时的，对厨房食品原料使用情况进行调查。并抽查干货原材料的净料率或涨发率，做到算得出，管得住。以防由于厨房人员技术不同而造成食品原的出品率过低，影响酒店的利益。

3.做好日常酒店菜品价格巡查工作，发现菜品价格问题及时做出书面汇报，并计算出毛利率！以保证餐饮产品的毛利率不低于50%

4.安排好工作时间，做好日常工作。根据每天的工作情制定工作计划，以防为找事情做而找事的事情发生。

5.一周一书面汇报，做到不漏报不瞒报。并且对汇报内容就行详细数据分析，以便于更好的为下一步工作打好基础。同时留底以便于备忘，为以后的工作开展作好准备！

6.对厨房原料有针对性地盘点，特别是海鲜干货制品，做到一周一盘点，并且生成表格。对于一般原料注意其使用情况，发现问题及时上报。并且做出相应的答复，以保证原料的正常使用。对每天的工作做出小结，并留待好第二天工作的衔接。

7.针对原料的购进与售出，存在若干品种可以论件计算，也就是整进整出。在整进整出的原料品种方面，准备制订出每日售卖盘存表。以便于更准确地了解厨房的成本及其损耗

8.当月计划如下，做好年货装箱工作，以保证年货准时出库。同时做好高档原材料的盘存工作，以监督厨房物料使用情。防止原料的不正常损失，截流成本降低内部损耗。从而提高酒店餐饮毛利，实现原材料价值的最大化。

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1.了解厨房所使用原材料的涨发率及净料率，同时了解原材料在厨房的使用情况。做好购进原料的质量验收与督促工作，保证食品原料的质量。

2.不定时的，对厨房食品原料使用情况进行调查。并抽查干货原材料的净料率或涨发率，做到算得出，管得住。以防由于厨房人员技术不同而造成食品原的出品率过低，影响酒店的利益。

3.做好日常酒店菜品价格巡查工作，发现菜品价格问题及时做出书面汇报，并计算出毛利率！以保证餐饮产品的毛利率不低于50%

在弘润华夏酒店财务，工作的这段时间里。刚开始工作比较上进，并且能快速的发现问题并反应问题，同时做出书面性的工作汇报。并且也解决了一些实际问题。但是到最近半个月来，由于年终盘点，年货问题，而没分清主次，同时没有做好时间安排。造成成本控管工作不及时，反应不到位。书面性汇报也没有做，同时做了好多无用功，造成大量工作时间的浪费。在保密工作当中，由于自己的刚刚踏入财务，对工作数据的保密意识不强，所以后我将三思而后行。在工作认真考虑后再去做，把工作时间安排好，以免做太多的无用功。在工作当中应做到，工作效率的最大化以防止效率过低！工作问题主要存在：没有分清工作重点，没有理顺工作环节。而造成以上问题的发生，为防止以上问题从复发生，做出下一步工作计划如下：

迎新年，**年工作计划如下：

1.安排好工作时间，做好日常工作。根据每天的工作情制定工作计划，以防为找事情做而找事的事情发生。

2.一周一书面汇报，做到不漏报不瞒报。并且对汇报内容就行详细数据分析，以便于更好的为下一步工作打好基础。同时留底以便于备忘，为以后的工作开展作好准备！

3.对厨房原料有针对性地盘点，特别是海鲜干货制品，做到一周一盘点，并且生成表格。对于一般原料注意其使用情况，发现问题及时上报。并且做出相应的答复，以保证原料的正常使用。对每天的工作做出小结，并留待好第二天工作的衔接。

4.针对原料的购进与售出，存在若干品种可以论件计算，也就是整进整出。在整进整出的原料品种方面，准备制订出每日售卖盘存表。以便于更准确地了解厨房的成本及其损耗

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特朗普的当选打了传统媒体一个耳光，在之后的复盘中，不少人把锅扣在了大数据和社交网络头上。不得不承认，二者的结合的确极大影响了新闻的传播。

《纽约杂志》在文章《特朗普因为Facebook而当选》中指责“Facebook帮特朗普取得胜利的办法，就是无法或是拒绝去处理恶作剧或假新闻。”FT中文网的《FT大视野：假新闻为特朗普助选？》则指出“其中部分所谓的新闻在Facebook上疯狂传播、在Twitter上被广泛转发或者被谷歌的搜索算法推广，最终成功渗入了大众的政治讨论中。”

偏激的大数据，算法背锅

最为讽刺的是，《华盛顿邮报》采访了Facebook假新闻界的“扛把子”保罗・霍纳，这位再三表示讨厌特朗普、并参加过反特朗普游行的假新闻，特意撰写了看似有利于特朗普、本意是讽刺和“捣乱”的假新闻；结果恰恰相反，这些新闻非但未引起人们的思考，反而得到了拼命转发，转发者中甚至包括特朗普的儿子和竞选经理。以至于他的“捣乱”行为很可能帮了大忙。

印第安纳大学（Indiana University）的复杂网络和系统研究中心主任、计算机科学和信息学教授菲利波・门采尔（Filippo Menczer）的研究显示，错误消息和准确消息火起来的可能性一样大，因此如果算法的主要准则是“你的朋友对什么点赞”，这就对打击假新闻没有帮助。

事实上，这种算法不仅不能打击假新闻，甚至可能是助推者。Qlik大中华区董事总经理潘应麟解释：“当人们看见的社交媒体推送信息是基于你过往看过什么东西，同意过什么东西；个人的想法和偏见就会被正面放大。原来我们觉得数据化是很透明、很清晰的事实，让大家很逻辑性地、个性化地判断这个市场；现在越来越多的人说不可以相信这个东西，可能是假的，可能是有偏见的。”

即便如此，潘应麟仍然表示：“如果说2016年是信息元年，那么2017年将是数据元年。”至于如何提高数据的可信度，潘应麟提出，“应该像培养英语能力那样培养数据素养――就像当我们只能依靠翻译的时候就要忍受翻译错误，但当我们都能使用英语时，就能判断出翻译的错误，甚至可以越过翻译、直接交流。”

在大数据应用中，如果只有少数人具备数据素养，多数人就只能被动地接受分析结果，无从质疑和验证。在这种情况下，当假数据被戳破时，就容易走到另一个极端，人们不再相信数据，任由感情和情绪主导。

商业转化人士是未来

尽管听起来陌生，数据素养却不是一个新名词，2007年，美国国家科学基金会（National Science Foundation，NSF）就资助了提升本科生科学数据素养的项目。

潘应麟在解释“数据素养”的时候祭出了麻省理工学院和埃默里大学对“数据化”的定义――阅读、操作、分析和讨论数据的能力。且不提后三项能力，即便是阅读数据，即如何从数据报告中看出门道、看出漏洞，也是一门学问。因此一直以来，数据的处理、分析和管理都要仰仗专业人士，最终生产一份份报告交给老板，辅助决策。这就可以理解为什么数据展示工具容易引起数据人才的注意力――老板需要一目了然、重点突出的数据报告。

但现实是，老板手里的数据是滞后的，实时的数据在一线人员手里，要想数据充分发挥作用，就要让其为一线人员所用。这既要求一线人员有一定的“数据素养”，有意识地使用数据；也要求数据分析工具最大程度地易学易用。

当凯西制药5年前开始引进Qlik的时候，只是为了让全球的分公司更好地向总部汇报。后来的发展是，总部开始从上至下、逐步推Qlik的使用。这次的推广包含了两个意义，一是培养全公司用数据说话的能力和工作习惯；二是通过统一数据处理工具来统一规范，从而提高数据的真实性。

现在，这个数据分析工具已经普及到了一线人员，数据成为了这家全球化公司的一种“官方语言”。而数据和业务双料复合型人才也成为公司的新宠。

数据与业务脱节是刚开始重视数据应用的公司常见的痛点。专业的数据人才不懂业务，只能闭门造车，努力建立的模型却不符合业务需求；而由于数据素养尚未普及，真正懂业务的人才不重视数据，或者不知道如何向数据人才提需求。

τ谄笠刀言，普及数据素养的成败关键在于高层对数据的重视，让“用数据说话”成为公司文化，这是一个自上而下的过程；在具体实施时，则需要选择一款容易上手的工具，复杂的黑科技还是留给数据部门的专家使用吧。

对于解决方案和工具提供商来说，最常见的方式莫过于和大学合作培养人才；互联网时代，又多了利用免费版本教育市场的好办法。比如英特尔就与麻省理工学院合作建立了大数据科学技术中心；Qlik在香港与高校合作，把一些企业的需求交给大学生，利用Qlik平台做出解决方案。至于后一种，Qlik在2016年与百度Palo达成了合作，帮助企业用户实现自助式可视化分析。

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【关键词】 云会计; 大数据; 物联网; 库存管理; 库房调拨

中图分类号：F232;C931 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）06-0134-03

一、引言

云会计因其成本低、效率高、易于拓展、可定制性强等优势受到了中小企业的广泛关注。基于企业的云会计平台，通过物联网可实现物品的实时智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，为企业进行大数据决策积累海量数据。库存管理是企业物料管理的核心，需要及时准确地反映各种物料的仓储、流向情况。云会计、物联网等技术的发展确保了企业获取货物的实时信息，而大数据分析中心则为企业作出科学合理的库存管理决策提供了技术支持。

库存管理作为企业生产管理和成本控制的基础对企业的正常生产经营至关重要。多年来，学者们对各种技术条件下的库存管理进行了广泛的探讨。叶雪琴等（2007）建立了ASP服务模式下库存管理系统的总体框架，并根据系统需求对系统设计和实现的关键技术详细阐述了各个模块的功能。吕峻闽等（2011）提出了一个基于RFID技术的物联网配送中心信息系统模型，并阐明了该模型的体系架构、层次关系、技术路径与实施方案。王涵等（2014）针对多品种、小批量生产型制造企业管理流程相对不规范、库存信息了解不及时、安全管理和用户管理功能薄弱以及最优库存管理等问题，设计了一个针对该类型制造企业库存管理的信息系统，并提出零库存的管理方式，通过Hopfield算法来尽量压低库存量。

综观现有研究发现，物联网、云计算核心技术在库存管理方面的研究已经逐步展开，但同时涉及到大数据、物联网、云会计的库存管理研究文献相对还比较匮乏。实际上，大数据、云会计、物联网技术在企业物料数据的搜集、分析、处理及其同行业与相关行业的数据检索方面有着很大的优势。鉴于此，本文在分析大数据时代云会计对企业库存管理影响的基础上，融合大数据、云会计和物联网技术于企业的库存管理应用，构建了大数据时代基于云会计的企业库存管理框架模型，并详细阐述了库存管理入库、调拨和出库环节的具体运作方式。

二、大数据时代云会计对库存管理的影响

在大数据时代，云会计可以满足企业尤其是中小企业对于会计信息化低成本、高效率、操作简单、信息方便获取的需求，这必然会对企业库存管理的管理成本、存货控制及管理水平产生较大的影响。

（一）云会计使库存管理的成本更低廉

库存管理的目标之一是在保证生产或销售经营需要的前提下最大限度地降低库存成本，即对库存合理布局，减少调拨次数。存货不足不能及时满足生产和销售的需要会给企业带来损失，而存货过多将导致储存成本增加，进而影响企业利益。如何对库存管理的成本进行控制对企业的生产经营至关重要。以物联网技术为前端、大数据分析中心为后端的云会计平台，能够在时空分离的环境下预测或获取企业不同区域的仓储信息和客户订货信息，以减少企业的库存管理成本。基于云会计平台，企业能够搜集、分析货物的实时信息，动态了解各仓库的实时库存情况。仓储管理部门在获得大数据分析中心提供的库存数据与客户偏好数据的基础上，能够做到对各仓库库存合理布局，减少调拨次数，节约库存管理成本。

（二）云会计使存货控制系统更精确

为提高企业整体运作效率，很多企业对存货管理采用了ABC控制系统或即时制库存控制系统（JIT）。在ABC控制系统中，如何准确区分ABC三类存货并进行分类控制是企业需要解决的重要问题。JIT管理强调只在使用存货之前才要求供应商送货，从而将存货数量减到最小，实现物资供应、生产、销售连续同步运动。这种方式在提高生产效率、减少储存成本的同时需要考虑到与供应商协同接洽的问题。大数据、云会计技术的应用，能够提高企业ABC控制系统或即时制控制系统的运行效果。

在企业的云会计平台上，通过对自身以往所有各种类型存货数据的大数据分析，以及参考同行业、相关行业的历史数据，可以对ABC三类存货进行更为科学合理的区分，使ABC控制系统更加精确。面对JIT即时制更加严格的要求，企业需要考虑到存货的计划需求、与供应商关系、准备成本、电子数据等方面，一旦存货预警就会产生生产线、销售线告急的情况，将为企业带来巨大损失。物联网与大数据技术的发展为解决JIT控制面临的问题提供了解决方案。由供应商提供的存货都带有唯一的产品电子代码（EPC），企业和供应商可以通过物联网同时获得存货的使用情况，在数据显示该批存货需要补充时，物联网得到传感信息的反馈及时提醒企业补给，通知供应商做好供货准备，并给出下一订货批量的预计时间及数量要求。这样就加强了企业与供应商的信息沟通与交流，使JIT控制系统得到更好的实施。

（三）云会计使库存管理更智能

由于各个地区消费者的需求偏好往往存在差异，使得企业在全国布局的仓库库存往往在商品的类型、数量等方面不尽相同。基于云会计平台，通过前端的物联网，企业可以获取各个区域仓库的存货情况。针对库存调拨，通过后端的数据中心进行大数据分析，可以选择在最优的仓库之间进行商品的调配，并根据对调拨结果的分析就以后的商品库存分配进行优化。消费者在网上购买商品时，云会计平台会自动选择就近且有货的库存点进行智能化发货。在存货的运输与存储过程中会涉及到安全问题，尤其是对于高价值的存货，其一旦损失将会对企业造成严重影响。云会计平台下物联网技术的运用，可以做到存货信息流和物流的统一、对存货流向形成监控，具有极强的监测功能。存货信息能够实时反映在云会计平台上，即便出现货物丢失情况，企业也能够即时采取措施应对，确保企业存货的安全性。

三、大数据时代基于云会计的库存管理框架模型构建

库存管理及时准确地反映各种物资的仓储、流向情况，可以为企业的生产管理和成本控制提供依据。通过对货物的各种信息进行即时的采集、分析、处理，可以使企业实时动态的库存管理成为现实。在云会计平台上，前端的物联网技术能够实时采集数据，后端的大数据分析中心对数据进行分析与处理，为企业的库存管理决策提供支持。在分析大数据时代云会计对企业库存管理在成本、控制、管理水平等方面影响的基础上，结合大数据、云会计和物联网的技术特征，考虑企业当前主要的库存管理需求，本文建立了由云会计平台、大数据分析中心、库存管理等核心模块组成的大数据时代基于云会计的企业库存管理框架模型，如图1所示。

在图1中，企业库存管理决策所需的库房信息，如仓库信息、货位信息、物料信息、出入库信息等，可以通过物联网技术借助云会计平台进行实时搜集;决策所需的其他大数据源，可以通过互联网、移动互联网、社会化网络等多种媒介，借助云会计平台从企业内部、交易所、事务所、外部市场、银行等获取。同时，经由大数据处理技术和方法（Hadoop、Storm、Pentaho BI等）规范所获取数据，并通过ODS、DW/DM、OLAP等数据挖掘与数据分析技术提取企业进行库存管理决策所需的财务与非财务数据。大数据分析中心对企业库存管理的入库信息、调拨信息、出库信息进行分析，以此来支撑库存管理模块，为采购入库、库房调拨、销售出库阶段实时、准确的决策提供了依据。

（一）采购入库

在采购入库阶段，由大数据分析中心结合企业生产情况、外部环境等因素对采购计划、采购数量、采购时间、物流过程等相关采购流程的影响，就公司所接订单、产品或服务的生产周期以及交货的时间等进行分析，并针对企业历史数据的分析以及对供应商信用程度、产品质量、产品价格等的综合分析，制定出《合格供应商名册》向企业推荐最优供应商。采购部门则根据分析结果按照企业需求制定出科学的采购计划与选择适合并满意的供应商。完成供应商选择之后要进行签订采购合同、发出订购单，供应商确认订购单、根据订单交货等步骤，这一过程需注意明确合同内容，明晰产品信息与双方责任。在最后一个部分即进料检验及入库阶段，由射频识别技术（RFID）识别出产品的品牌、规格、型号以及供应商的检验合格标识（在物联网技术下，产品都带有唯一电子标签）之后方可入库，若有检验不合格者，根据标签自带的生产信息退回至供应商处，并根据采购合同的条款或退换货物或进行赔付，退换后的货物同样要进行这一系列的检验过程，直到合格后入库。

（二）库房调拨

在库房调拨阶段，模型采用完全共享策略，即某仓库库存水平一旦无法满足当前订单，而采用调拨方式可满足时，可从其他点调拨，要求调拨点的当前库存能满足需求点的订单需求量。由于云会计前端的物联网可以得到企业各仓库的库存信息，这样在任何仓库发生存货预警时，都可以向后端的大数据分析中心实时反馈请求调拨信息。对请求调拨信息进行分析之后，按照最小费用策略确定存货的调拨点与调拨量，并向该仓库调拨信息，以此在各仓库间完成存货的相互补给。在各仓库不能满足库存需要或者调拨成本过高时，库存信息将直接向总部反馈，由总部完成存货的分配。最后将调拨结果经由大数据分析中心向仓储管理部门进行汇报。

基于云会计的库存调拨模块将企业的分布式库存连成了一个有机整体，不再是单独的仓库管理，可满足大中型企业库存实时性的问题，便于整体优化及一体化管理。大数据分析中心为各仓库的信息共享提供了技术支撑，物联网技术的运用为掌握各仓库的实时信息提供了有力保障，可为企业节省时间与成本。

（三）销售出库

针对企业的销售出库，销售部门根据经由大数据分析中心分析之后的客户订单向指定的仓库下达发货指令，当指定仓库接收到发货指令之后带有RFID的货物将发往指定地点，同时，货物的地理位置信息与其他信息等由带RFID技术的物联网通过大数据分析中心向仓储管理部门实时反馈，以确保货物的安全以及了解物流信息。在货物到达指定地点后，将会再次向大数据分析中心反馈信息，并向仓储管理部门与销售部门发送货物安全送达的信息，从而完成整个出库过程。

四、结语

大数据已成为企业新型的战略资产和企业核心竞争力的重要基础，可为企业的经营决策提供重要的支持。大数据、云会计和物联网技术能为企业搜集、分析、处理前端数据，并获取到同行业与相关行业的数据信息，这必然会对企业传统的库存管理方式产生较大的影响。本文构建了大数据时代基于云会计的企业库存管理框架模型，并阐述了入库、调拨、出库在模型中的具体运作方式，期望本文的研究能够为库存管理研究和企业应用提供新的思路。

【参考文献】

[1] 程平，何雪峰.“云会计”在中小企业会计信息化中的应用[J].重庆理工大学学报（社会科学），2011，25（1）：55-60.

[2] 陈海明，崔莉，谢开斌.物联网体系结构与实现方法的比较研究[J].计算机学报，2013（1）：168-188.

[3] 叶雪琴，吉卫喜.基于ASP服务模式的库存管理系统[J].计算机工程与设计，2007（21）：5234-5237.

[4] 吕峻闽，缪春池，周启海，等.基于RFID和SCOR的物联网配送中心信息系统模型研究[J].计算机科学，2011，38（12）：128-130，161.