經營數據分析報告范文

導語：如何才能寫好一篇經營數據分析報告，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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消費保是由中國電子商會、《消費電子》雜志社、深圳市消費寶網絡科技有限公司聯合創辦的消費維權投訴平臺，致力于在消費者和企業之g架起一座良性溝通的橋梁，幫助消費者一站式解決日常生活中遇到的各種消費問題。

雙方達成合作后，消費保將會以數據分析的形式，向國家工商總局提供一季度、半年、前三季度和全年的消費分析報告：

（一）統計分析消費投訴輿情

消費保將會向國家工商總局分析最新的消費者投訴數量、趨勢和特點；分析消費者投訴集中的商品、企業、品牌以及分析消費者投訴的主要問題及原因分析。

（二）消費投訴分析維度

在提供給國家工商總局的分析報告樣本基礎上消費保會再從以下三個維度進行選擇性分析：

（1）在基礎分析方面對歷年的投訴數量、分省的投訴數量以及各經濟區域（六大經濟區、東中西部等）的投訴數量進行分析比較；

（2）在關聯分析方面對投訴與行業企業分布、投訴與地域產業分布、投訴與市場主體經營規模進行分析比較；

（3）而在疊加分析方面，消費保將會分析消費電子領域消費者投訴的熱點分布，并且按照行業企業、綜合企業與網絡商品經營者、第三方交易平臺經營者這兩個維度加以區分電子商務企業。在針對假冒偽劣商品投訴的行業分布、被投訴售假市場主體的地域分布進行準確分析；分析人口分布、經濟水平、人口流動、季節因素、節假日因素、促銷活動對消費者投訴的影響；分析消費者投訴分布對產業發展狀況的反映；分析消費者投訴分布對區域經濟發展不平衡的反映。

（三）提供典型投訴案例及消費警示

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關鍵詞：財務分析；報告；認識

中圖分類號：F276 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2012）07-0-01

當前，企業面臨的市場競爭環境越來越激烈，企業生存、發展和獲利也變得不確定，企業利益相關人為了自身利益的需要，希望及時、全面和客觀了解企業的財務經營狀況，以便做出正確的決策。而財務分析報告能直觀的揭示企業經濟內涵，滿足管理層、債權人對企業經濟活動的事前、事中預測和決策分析的需要。但作為財務工作人員，一般長于實務處理而短于財務報告的分析，苦于無問題可分析或拘囿于模式化分析。為此，筆者結合工作實際，談談自己對如何提升財務分析報告能力的認識。

一、財務分析報告概述

1.財務分析報告的類型

財務分析報告按內容劃分為綜合分析、專題分析和簡要分析報告。綜合分析報告是對企業整體財務情況進行分析，涵蓋了企業所有財務報表的分析，主要用于年度、半年和季度財務分析，屬于定期財務分析的范疇。它具有涉及面廣，信息量大的特點，對財務報告使用者做出各項決策有深遠的影響，也是企業財務分析報告最主要的內容。專題分析報告是對企業經濟活動中的重大經濟問題或薄弱環節進行專門分析，屬于不定期財務分析的范疇。它具有時間不固定、分析事項單一的特點，利于財務報告使用者解決企業的特定問題。簡要分析報告是對主要經濟指標進行概要的分析，主要用于月度或旬的財務分析，屬于不定期和定期財務分析的范疇。它具有簡明扼要、重點分析的特點，主要反映企業特定財務指標的分析或預測今后發展趨勢。

財務分析報告按分析時間可分為定期分析報告與不定期分析報告。定期分析報告主要受到財務制度強制性規定，主要向外部利益相關人提供企業一定時期的財務狀況，如綜合分析報告。而不定期報告不具有強制性規定，主要用于內部管理者對企業進行財務分析和財務決策，如專題分析報告。

2.財務報告的分析方法

財務分析方法主要有比較分析法、比率分析法和辨證分析法。比較分析法、比率分析法是基礎的分析方法。比較分析法是通過對經濟指標在數據上的比較來揭示經濟指標之間數量關系和差異；比率分析法是將兩個性質不同但相關的指標加以對比，找出客觀聯系。辨證分析法是財務報告分析最重要的分析方法，主要按照尋找差異-分析原因-措施建議的程序，揭示比較分析和比率分析中反映出企業財務報表中的變化和存在的問題的原因，通過對問題的深入分析，提出合理可行的解決辦法并形成相應的財務分析報告。

二、財務報告分析常見問題或不足

1.財務分析報告高度不夠

財務分析報告的編制是財務部門，而閱讀者主要是企業管理層，由于受到部門的局限性，財務分析報告只能站在財務的角度，而難以站在企業管理的高度。易出現“就財務而財務、就數據而數據”的問題，財務分析視角難以拓展，不能將指標數據和數據背后的經營實質聯系起來。這種與企業管理脫節，不能滿足企業管理層“真正想了解的信息”，只能稱為數據的羅列表述，而不是真正意義上的財務分析報告。

2.財務分析方法不科學

企業經營是一個動態的過程，財務報表數據雖然是靜態的，但這種靜態是相對的，而動態是絕對的，所以財務分析報告需要樹立辨證分析法的觀點來分析靜態的數據。目前，存在問題是分析方法不科學，習慣于靜態分析，靠經驗來判斷靜態數據背后的動態問題。造成無法揭示問題的本質，結果只能是“抓大放小、避重就輕”。

3.財務分析整體性差

在進行財務分析時，只有將多種指標結合起來，從整體上進行分析，層層深入、遞進式分析判斷，才能深挖出指標背后的問題。財務報表分析人員在進行財務分析時，常常習慣于單項指標分析和判斷，比如一個財務指標數值受到多種因素的影響，但分析時一般局限于一個指標進行反復分析，鮮于舉一反三的分析。即使進行多個指標綜合分析判斷時，一般也只是將各個指標數值簡單地加權計算，而沒有將各個指標數值之間的因果關系有機地聯系起來，更難以分析出指標背后的經濟實質。

三、如何提升財務分析報告能力

1.充分了解財務分析報告的目的

首先，在撰寫財務分析報告之前要明確分析報告的類型，有針對性的收集資料，以提高分析的效率和效果捕捉報表使用者希望“真正了解的信息”。其次，要辨證的進行財務分析，不同指標用于不同的財務分析目的，結果也不同，所以應辨證看待分析結果。比如資產負債率指標，當評價企業償債能力時，是越小越好，但用于財務杠桿分析，高的資產負債率，可能表明企業充分利用財務杠桿效應，對企業財務最大化不是劣勢而是優勢。再次，要了解財務報告對象不同，對于對外公布的財務分析報告，應使用約定俗成的語言，注重分析的完整性，防止社會公眾的誤解。對于企業管理層使用的財務分析報告，語言力求通俗易懂，要重點進行問題分析。

2.注意財務分析報告格式的規范化

財務分析報告屬于寫作的范疇，但不同于一般的文學作品，其更傾向于公文類的模式。財務分析報告內容一般包括前言段、說明段、分析評價段和建議措施段，根據分析目的不同可能有所取舍。一是要先草擬提綱和段落層次，然后搜集整理相關資料，確定分析方法，按照找出差異—原因分析—建議措施步驟來反映問題和揭示問題。二是要注意分析的廣度和深度，有所側重。分析問題過廣可能使財務分析報告抓不住重點，但分析的過窄可能使問題交代的不清楚。三是在財務分析報告形式上可以充分利用計算機應用技術，采用文字處理與圖表相結合的方法，使財務分析報告形象生動、一目了然。在格式上力求簡明扼要，對重大差異或重要的指標應標以特殊符號，以引起有關方面的重視。

3.財務分析報告應注意的事項

一是財務分析報告的寫作人員要注重素材積累，多了解一些宏觀經濟情況，把握企業財務狀況以外的客觀原因。要重點搜集同行業競爭對手資料，因為同行是財務分析最好的“參照物”。二是要注意橫向和縱向溝通，橫向要和企業其他部門溝通，以全面了解企業經營情況，防止企業財務分析報告出現“坐井觀天”現象。縱向要向企業管理高層多匯報、多請示，以了解企業未來經營戰略的方向，吃透企業政策，使財務分析報告發揮“導航器”作用。三是要注重財務分析報告文字表達，行文要盡量流暢、簡明，避免口語化。同時對財務數據多角度分析，避免輕易對財務數據下肯定結論，防止不準確的結論誤導財務報告閱讀者。

參考文獻：

[1]張新民,錢愛民.企業財務報表分析[M].清華大學出版社,2007.

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――某零售商老總感言

“我要求主管定期做經營分析。可是我發現他們平常太忙，根本不能按時提交報告；更頭疼的是，即使報告交給我了，各部門的數據卻核對不上，不但不能給經營決策提供依據，反而給我造成困擾!”

――某大型連鎖企業總裁感言以上言談代表了相當一部分中國零售商的現狀。

一方面，混亂的運營使他們明白了：定期、持續的全面經營分析和業務管理稽核，是非常必要的，也是非常重要的；但另一方面，零售業固有的繁、雜、累，使得上至老總，下至主管和員工，整天都忙得不可開交，不知不覺中，逐漸忽視了這項工作。

零售商不能永遠這么忙下去!只陷在一堆瑣事中，對企業的穩健運行十分不利，從中遠期看更是致命的!企業必須進行精細化管理，其重要標志就是數據化管理，從報表中找問題。

那么，《企業經營分析報告》都應該有哪些內容呢?它是由哪些數據報表匯總而成的呢?讓我們擇其主要的作個說明，從中可以看到，優秀零售商使用的有效工具并不復雜。

原始銷售數據報表

銷售數據是所有經營分析報告的基礎，針對商品分類的最小單位“單品”進行報告(見表1)。

該數據一般以月度提交最適合。如果有電腦系統，或門店單品數量不多，提交很簡單。

基于單品的銷售數據分析是良好運營的根本。如果細致考察門店銷售高手的本事，無外乎熟悉各個單品的特性和銷售情況，然后把主要精力放在好銷的商品上，迅速汰換滯銷商品。

同時，銷售高手也會定期分析單品銷售趨勢的性質：這個單品銷得好，為什么好?有什么促動原因?哪些原因在下一個銷售期還能利用?如果銷得不好，又是什么原因?是不是不符合當地顧客需求?……

計劃指標數掘

這是評估現有商品銷售現狀的依據之一，以商品分類中的“商品部類”或“商品品類”為統計單位(見表2)。

這個表一般在年初由領導層制定并確定下來。中小型零售商定到“商品部類”即可，中大型零售商定到“商品品類”，并指定專門的采購或銷售人員負責該數據。該表定的品類范圍越小，表明這一年中的管理深度越深，但也預示其管理投入將增大。

計劃指標數據其實是“目標管理”的有機組成部門。優秀零售商的高層會在該數據基礎上做兩件事：一是與執行者討論每年的計劃增長額，二是幫助執行者制訂月度計劃甚至星期計劃。之所以這樣做，是為了讓執行者自己認同這個目標數據，產生完成計劃的動力。

另外，要讓執行者按月、甚至按星期找出影響完成計劃額的難點，便于高層有針對性地研究解決――這就是和目標管理相結合的過程管理。很多零售商有計劃，但沒人指導一線人員去完成，讓他們感覺到是在孤零零作戰，工作興趣缺缺。

去年實際銷售數據

這是縱向比較分析目前銷售狀況的依據。它也是以“商品部類”或“商品品類”為統計單位(見表3)。

有些銷售問題，單憑本年度的數據難以發現。比如某個品類或部門的銷售額近幾個星期也在增長，但增長率卻低于去年同期的增長率。這必須與上年數據對比才能發現。毛利率、營業外收入、損耗、庫存額等同樣如此。

營業外收入、庫存等數據的同期對比，還可以幫助高層發現采購人員的腐敗問題或其他運營流程問題。

門店實際損益數據

這是由門店店長主持制定，并由企業老總審核通過的計劃性數據。它可以用來制定門店的實際運營標準，還是衡量店長經營水平的重要參考指標(見表4)。

門店損益預算數據相當于店長所立的“軍令狀”。它還能幫助總部發現優秀的門店管理人才。

這是由門店財務部門出具，并由上一級財務審核部門審計并確認的實際數據，是對門店實際運營現狀的準確反映，應提供的主要數據信息與損益預算表相同，報表格式也一樣。

有了以上基本數據報表，就可以提升和轉換處理數據了。比如，可以進行門店銷售和毛利走勢、門店的銷售業績排名、門店異常數據的篩選和原因分析、門店銷售業績的計劃與實際對比、現狀與去年同期水平的縱向比較、門店零銷售商品的現狀分析、重點品類業績分析等等。

應有的經營數據都有了，最后一步，也是最重要的一步，就是編制《企業的經營分析報告》。

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財務分析員崗位職責

1、收集企業及各職能部門的財務數據、業務數據，建立行業總體和同行業經營狀況數據庫，按時提供財務分析報表，以支持企業各項財務分析工作;

2、根據財務分析主管的工作安排，對企業的財務數據和業務數據從盈利能力、償債能力、運營效率等各個方面進行分析，提供相應的分析報告;

3、協助完成項目可行性分析中的財務分析工作，提供相關的財務意見和建議;

4、定期匯總收入預算、費用支出預算等各項預算的執行情況，分析導致實際收入與預算差異的原因，同時就存在的差異對預算體系和資金計劃的影響進行預測性分析;

5、按時完成領導交辦的其他相關工作。

財務分析員崗位要求

1、財務管理相關專業，或接受過財務管理、財務分析等方面的專業培訓;

2、有一定的專業經驗為佳;

3、具有扎實的財稅專業知識，具有較強的分析能力、數據處理能力，能熟練使用各種辦公軟件;

4、具有較強的學習能力，能夠快速掌握新知識并加以運用;

5、具有良好的協作、溝通和指導技能，具備團隊協作精神。

財務分析員關鍵技能

專業能力電子表格數據庫財務系統

個人能力分析能力認真仔細耐心

財務分析員升職空間

財務分析員 財務經理/預算經理/資金經理/審計經理

財務分析員薪情概況

應屆畢業生￥3000.00

1年經驗￥3100.00

2年經驗￥4500.00

3年經驗￥3700.00

財務分析員工作內容

1、協助公司經營數據基礎統計和數據分析及財務管理工作;

2、分析財務報表項目數據異動情況;

3、建立項目管理的財務分析模型;

4、協助報表體系erp工作;

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隨著信息技術的發展以及計算機的數據存儲和處理能力的提升，數據分析技術的應用領域逐漸拓展，各種技術也日趨成熟。目前，在數據挖掘分析技術上已經形成了較為完備的體系，在大多數行業的業務數據分析領域已經形成了固定的技術模式。

1數據源準備

數據源是數據分析技術應用的重要前提，數據來源關系到各種業務分析所需要的數據是否齊全、原始數據質量是否可靠、數據提供的性能方面是否滿足相關要求等。對于不同的行業領域，數據來源的渠道各不相同，對于數據分析應用而言，也需要在眾多的數據中選取合適的部分進行后續加工和處理。對于大多數信息化技術應用比較廣泛的企業而言，主要的業務運營數據源都可以從自身的信息管理系統中取得，如業務支撐系統、企業資源規劃和管理系統以及流水線作業信息管理系統等。有部分數據信息是從非常專業的系統中直接采集到的，如專業調度系統、電話交換機以及生產線控制系統等。從這些系統中，可以取得企業運營過程中的基礎信息和關鍵數據，這些數據通常是最能真實客觀地反映企業運行情況。此外，數據獲取的成本也比較低，穩定性和質量比較好，并且易于管理和重構。然而，就經營分析的角度而言，從企業內部提供的數據還不能滿足全方位分析的需要，需要從企業外部獲取必要的信息。比如為了深入了解客戶的信息，就需要進行相應的市場調研工作，設計一些調查問卷，搜集與業務開展和經營相關的重要信息。另外，在某些特定的場合下，還有可能還需要從其它一些外部渠道去集中獲得一些有關客戶和市場的數據信息，目前有不少機構專門從事市場信息數據提供的服務工作。從企業外部獲得的業務數據往往是針對性較強，有較高利用價值的信息。但這些信息的真實性、穩定性程度就比內部的數據源要低，并且數據獲得的成本相對比較高。

2數據倉庫技術的應用

目前，數據倉庫技術對于大多數經營業務數據分析任務而言，是必備的基礎條件之一，尤其是對于規模較大、業務開展較廣泛的企業。由于日常運營涉及到的數據來源和種類較多、數據量較大，在進行數據分析處理時需要對原始的信息進行大量的加工處理工作，因此數據倉庫技術的應用就是必然的選擇。應用數據倉庫技術的主要目的是將原始的數據源按相應的要求進行轉換并按專門設計的數據結構進行存儲。數據倉庫技術對原始數據加工處理流程目前一般稱為ETL，即抽取(Extract)、轉換(Transform)和加載(Loading)。抽取過程是指從各類原始的數據源獲取數據的過程，綜合考慮信息系統的處理性能和數據時效性以及分析應用需求等因素，數據抽取過程可以是實時的，也可以是非實時的。對于抽取出的數據需要進行一定的轉換處理，才能夠進行后續的應用，轉換過程主要是根據后期應用需求將原始的數據進行過濾、異常處理后再進行格式變換、維度調整以及初步分類匯總等處理。數據加載過程就是將處理后的數據裝載到倉庫模型中，并根據應用需求進行數據關聯關系的調整以及性能優化。在一些專題分析應用場合，還可以將已經加載至數據倉庫中的數據進行進一步的歸納處理，形成相關主題的數據集市，以提高數據的可用程度。

數據分析方案的設計和實施

數據倉庫建設完成之后，為了實現業務分析的目標，就可以考慮實施一些數據分析方案，選擇合適的分析方法和工具建立相應的模型，對數據進行處理，最終得到能夠支持業務經營分析的關鍵信息，這一步對于整個業務數據分析工作而言是一個關鍵點。數據分析建模工作不僅需要掌握相關分析方法技術，更需要對業務背景和業務分析目標有充分的認識。因為數據分析挖掘建模方法沒有嚴格的定律可以遵循，往往需要在實踐中運用一些基本的方法去探索影響業務目標的關鍵因素，并且需要長期跟蹤業務發展情況，不斷地完善模型、調整相關參數，才能夠得到能正確輔助經營決策制定的方案。此外，隨著業務運營模式的調整和市場環境的變化，業務分析模型還可能隨時需要重構并且反復驗證。目前用于數據挖掘分析的方法有很多，從基本的數理統計方法到目前研究比較廣泛的神經網絡、遺傳算法等。但是并不是越復雜的算法效果越好。在很多場合下，應用較為簡便的方法得出的結論更易于描述業務信息，便于理解以及實踐操作。現在市場上用于進行數據挖掘和統計分析產品也比較豐富，比較典型的分析工具如SPSS、SAS、STAT等，在一些行業應用領域，還有更加專業的數據分析工具和軟件包可供使用。在實際運用過程中，可以根據數據分析的需求和應用范圍進行選擇。

互動點播業務的業務分析需求

以及數據分析方案設計目前，有線電視運營商在互動點播業務開展過程中關注最多的經營目標是如何提高用戶對服務的認可程度、擴大用戶規模、避免用戶流失以及提升用戶的業務貢獻價值等方面。在這個過程中同時也需要對點播內容的使用情況進行分析，判斷哪些產品的點播頻率比較高，以便進行內容安排方面的調整。為了支撐互動點播業務經營分析的目標，首先需要初步選擇可能對點播業務使用頻率影響比較大的一些關鍵性因素，并且判斷哪些信息是有手段可以收集到的，以及從哪些渠道收集等等。這個過程通常需要對基礎業務有一定的認識，此外還需要對信息數據的分布和管理有相應的了解。通常情況下，對于大多數有線電視運營商而言，目前都在建設和使用業務支撐系統。互動業務分析所需要的基礎信息大多數都可以從業務支撐系統中獲取，例如從客戶關系管理平臺中可以收集到用戶的基本信息，如客戶名稱、聯系方式、業務使用的地址等。另外，客戶開通的業務信息以及訂購的各種產品信息、業務變更記錄信息以及終端信息等基本上都可以從業務支撐系統中獲取到。經過一些信息轉換和匯總，我們就可以了解到用戶業務的在網時間、消費情況、訂購記錄、離網情況等。從這些基本信息里面可以選擇一些業務上感興趣的因素進行統計分析，以歸納總結出經營分析相關的業務特征。對于互動點播業務相關的另外一些信息，如客戶的點播行為記錄，一般就不是直接從業務支撐平臺上進行采集到。這些數據的來源通常是在互動業務管理平臺中，用戶在終端上進行點播操作后，互動業務管理平臺會記錄下與用戶點播操作相關的信息。從這些記錄中，我們可以了解到用戶的點播時間、點播內容、收看時間等等。根據點播的內容，可以在互動業務內容管理平臺上關聯到其價格、類型、上線時間等信息。綜合上述信息后，就可以整理出互動點播業務的使用記錄，通過統計分析可以發現用戶點播的時間、內容偏好和使用量發展趨勢等數據，這些數據可以幫助判斷系統的容量以及內容的受歡迎程度等信息。最后，為了綜合評估互動業務的發展情況，發現與業務分析目標關聯較大的一些因素，可以綜合用戶的業務記錄信息和點播使用情況進行模型構造，并且對結果進行驗證和評估，以得到對決策分析有價值的信息。

互動點播業務的數據分析方案的實施應用

根據業務數據分析基本方案設計的思路，可以著手開始實施相應的分析方案。在本文中主要介紹兩類數據分析應用案例，一個是基于基礎點播行為數據進行的統計分析應用，另外一個是根據用戶點播行為數據以及基礎業務數據綜合分析影響用戶的互動業務在線情況的因素。

1用戶點播行為數據分析案例

為了了解點播業務的使用情況，可以根據用戶的點播行為記錄進行數據挖掘分析，以實現總結互動點播內容、時段和使用量趨勢等業務特征的分析目標。根據方案設計的結論，從互動業務管理平臺中可以取得這類業務分析所需要的全部源數據。但是，互動業務管理平臺中的點播記錄通常全部是以文本記錄的方式保存的，并且由于點播記錄的數量較大，一般按照記錄數量或者時間間隔進行了拆分。為了利用這些信息就有必要進行相應的數據抽取轉換工作。在實際應用中可以使用預先設計的腳本定時從互動業務管理平臺中進行數據的抽取，然后經過簡單的類型變換后加載至數據倉庫中。為了達到分析目標，主要抽取的信息有產生用戶點播記錄的用戶ID、點播內容的代碼及分類信息、點播的開始和結束時間等等。原始的點播記錄信息轉換后，就可以進行下一步的主題分析準備了，例如可以按照點播的時段、點播的內容，以及用戶區域等信息進行不同維度的數據分析。圖2是對互動點播類業務按每日播頻率進行的一個分類統計后用SAS統計工具生成的圖形，在生成統計數據前需要從原始數據中分離出點播時段信息，并行分類匯總。從圖2中可以發現，點播頻率在一天之中的大致分布規律。從點播總量上看，每天點播頻率最高的時段是在18:00至22:30左右，峰值在21:00到22:00左右出現，此外在中午12:00左右也有一個高峰時期。點播頻率最低的時段大約在3:00至5:00左右。根據每天點播業務頻率的分布情況，可以進行相應的網絡容量分析，比如通過業務高峰數值可以評估出互動點播平臺的并發容量是否足夠。另外，根據每日點播頻率的分布特征，可以安排相應的業務運營工作部署。例如在業務高峰時段可以集中投放一些廣告、通知信息，而一些系統割接和調試工作盡量應安排在使用頻率較低的時段內進行。如果需要了解一些特殊的節假日的點播頻率分布特征，可以在原始數據中進行重新過濾篩選，生成類似的頻率分布圖并與圖2進行比對，然后分析其特點。從互動業務點播數據還可以按內容代碼維度進行分析，以統計出與互動視頻節目內容相關的數據，也可以將不同維度的數據進行組合分析，進一步挖掘出業務方面感興趣的信息。

2影響互動業務用戶在線狀態因素的綜合分析案例

互動業務經營分析的另外一個重點就是用戶的流失特點分析，其目的在于找到影響用戶在線狀態的主要因素，并且根據這些信息和目前的業務狀態去預測未來一段時間內可能流失的用戶情況。另一方面可以針對影響用戶在線狀態的主要因素實施有針對性的市場營銷策略，盡可能避免用戶流失情況的產生。此外，在通過分析影響互動在線狀態的主要因素后，也可以從中發現進一步發展擴大用戶規模的一些線索。為了實現上述業務目標，首先需要確定分析數據來源。由于是綜合因素分析，首先需要使用業務支撐系統中用戶的互動業務狀態變更信息以及其它一些屬性特征信息。此外，用戶的點播行為數據也是一項重要的數據源，因此也需要引入到模型中。由于最終目的是需要分析影響用戶在線狀態的主要因素，而在某一個觀測時間點用戶的在線狀態一般認為是一個二值型的變量，因此可以使用邏輯回歸(logisticregression)方法進行建模。然后將在此時間點前一個時段的用戶點播次數、用戶的在網時長、終端特征等作為自變量。在本案例中，按照某一個時間段內用戶在線狀態是否發生變更這一特征，選擇一個用戶的樣本使用SAS軟件的proclogistic過程進行分析。SAS的分析報告中還給出了模型的相關參數以及各變量的參數估計情況。根據分析結果中的卡方值和P值可以了解模型對數據的適配性和穩定性。從分析結果給出的參數估計信息中可以了解不同自變量對于互動用戶在線狀態的影響情況。用戶的點播次數、在線時長以及終端屬性等參數都會影響到用戶的在線狀態。從參數估計中可以看出點播次數較高的用戶，其流失的比率相對較低，另外使用高清互動終端用戶流失率也相對較低，并且終端類型因素有較高的預測能力。在網時長似乎對用戶的在線情況影響不大，但實際建模的過程中需要考慮套餐贈送的情況，因此最好重新調整參數模型后再進行分析。根據分析的結果可以得出相關的結論，互動用戶的點播頻率越高，其連續使用的可能性就越大，并且使用高清終端用戶連續在線的概率比使用標清終端的用戶更大。因此在后續的分析過程中就可以預測目前點播頻率較低的用戶流失的風險較大，在進行針對性的營銷活動時就可以設法引導用戶更多地進行互動業務的體驗，并且鼓勵其進行終端升級，以提高這部分用戶在線的概率。當然在分析過程中可能會發現一些使用頻率非常高的用戶意外流失了，這就值得進一步跟蹤分析，因為很有可能這些用戶選擇了競爭對手提供的類似服務。

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財務需要熟悉國家相關的財務、稅收制度，具備扎實的財務理論知識和實際操作能力，具有誠信、敬業及良好的溝通協調能力，熟練使用辦公室軟件及財務軟件。以下是小編精心收集整理的財務考核職責，希望對你有所幫助，如果喜歡可以分享給身邊的朋友喔!

財務考核職責11、根據長期戰略規劃和短期業務發展重點，協助上級機構完成對本中心的年度績效考核方案設定;跟進績效考核方案的指標計劃設置、完成情況跟蹤和落差分析;

2、組織本中心各部門制定年度關鍵績效考核框架，根據上級機構和監管對本中心的考核要求，擬定各部門績效考核指標及目標值;定期組織開展關鍵績效考核數據分析工作;定期向高層管理匯報各部門績效考核完成情況及考核落差分析，并按要求對相關問題整改情況進行跟蹤及績效督導;

3、對接各分支機構管理層關鍵績效考核方案的設定，根據各分支機構及總行層級考核重點，擬定分支機構考核方案;定期收集并分析分支機構績效考核完成情況，對完成情況異常的分支機構及時進行溝通或提示業務部門對其進行績效督導;

4、完成其他與績效考核相關的工作。

財務考核職責21、負責制作、分析、上報銷售大區財務數據及銷售費用;

2、負責制作銷售大區年度預算、PF3數據預測、月度銷售政策研討;

3、負責測算及審核銷售政策方案，對銷售政策執行進行跟蹤、財務執行效益評價;

4、審核促銷品的需求提報、費用核銷、報廢申請及對于市場費用的審核、預提及核銷;

5、參與終端控店/投入方法的總結和管理改進;

6、解答經銷商財務問題咨詢，參與經銷商對賬管理及考核結果評價。

財務考核職責31、確保集團資金賬務的準確性和時效性。

協同相關方，制定并落地資金相關業務場景的會計處理規范及賬務質量考核機制;

2、負責集團財資(現金投資、內部融資、外匯買賣、票據投融資)業務的賬務處理

3、負責自研產品的項目推進(包括數據線上化及賬務自動化)。

梳理業務場景、整理業務需求、明確業務價值以及給出預期的產品解決方案。

4、與其他團隊保持良好溝通和協作(如GL/Reporting團隊，財資，稅務等)，及時發現并跟進解決運營或賬務問題，并能提出合理可行的建議或解決方案，推動問題的解決落地;

5、向BU、稅務、財資、內審、外審等業務方及時準確輸出高質量的資金數據。

財務考核職責41、負責公司資金管理制度、管理規定、業務流程的建立，完善和監督執行;

2、負責指導編制年度、季度、月度資金計劃，監督落實，并對預算執行情況進行指導、監控、考核;

3、協助公司經營情況分析，定期提出管理建議，為決策提供依據;

財務考核職責51、完善子公司內部會計控制體系，包括但不限于各項規章制度與業務流程，并積極督導各部門規范執行。

2、完善子公司會計核算與報告體系，夯實公司會計基礎，及時、準確開展子公司經營成果、資產負債、現金流等會計核算基礎工作。

3、完善資金計劃管理機制，切實加強子公司資金管理，確保子公司資金安全并提高資金周轉效率。

4、結合資金計劃與子公司業務發展需要，進行合理的融資規劃，不斷拓寬融資渠道，優化融資結構，有效控制融資成本。

5、進行合理的納稅籌劃，及時、準確地開展納稅申報工作，促進子公司充分享受稅收優惠政策。

6、及時、準確編制財務分析報告，根據分析發現的問題提出合理化建議，為子公司決策、績效考核等提供有力的數據支持。

7、密切監控可能會對子公司造成經濟損失的重大經濟活動，如發現異常則及時向總公司財務總監報告。

8、及時、完整做好會計檔案管理工作。

9、對子公司應收、應付款項、存貨、固定資產等的財務管理工作。

10、協助配合其他部門開展工作。

11、執行上級交辦的其他工作任務。

財務考核職責61、組織公司財務核算及管理工作，建立和完善公司財務核算管理辦法、流程及各項管理制度

2、根據公司制定的經營目標和計劃，組織和完善全面預算管理工作

3、按照相關制度規定審核公司各項經營業務，有效控制好各項成本費用支出

4、編制審核財務報表及財務分析報告，為公司經營決策提供準確的信息

5、對財務日常工作進行審核和監督，包括貨幣資金支付、賬務處理及文件報送的及時性、準確性進行審核

6、組織實施納稅籌劃，防范稅務風險。

組織公司資產清查工作

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關鍵詞：信息；稅收；數據分析

中圖分類號：F812.42 文獻標識碼：A文章編號：1007-9599(2012)05-0000-02

一、當前數據分析的制約因素

在稅收管理信息化技術不斷推進的形勢下，稅收數據的省級集中為稅源管理、稅收分析決策提供了良好機遇和應用平臺，稅收數據分析逐步成為稅源管理的重要手段。但由于各方面原因，在當前還存在著一些制約數據分析的因素。

（一）對數據分析缺乏認識

數據分析是建立在現代信息化的基礎之上，依托信息化平臺，采用數據挖掘技術，開展數據分析，其目的在于提高稅務內部決策能力，檢測納稅異常，預測稅源、稅收發展趨勢。但是有些稅務干部，習慣于傳統的思維方式，側重于經驗管理，缺乏對信息數據的駕馭和應用，尚未充分認識到數據分析效用。

（二）數據應用系統開發機制不完善

目前，雖然有省局“大集中”征管系統作支撐，但各類功能的應用系統層出不窮，各自獨立，互不兼容。開發系統的目標也不夠清晰，往往偏重一個特點或區域，缺乏通用性，實用性、可操作性。

（三）數據來源單一，質量不高

“三分技術，七分管理，十二分的數據質量”，這句IT界行話形象地說明了數據質量的重要性。科學、系統、全面的數據分析工作，是建立在全面、準確、有效的原始數據基礎之上的。目前各類系統中擁有的海量數據，主要是納稅人提供的基礎信息、申報繳納、財務報表類數據，大量的納稅人生產經營、經濟行業指標、第三方納稅人基礎信息無法采集。同時，因少數基層干部責任心不強、審核把關不嚴等原因，也造成了現有數據不準確、邏輯關系錯誤等問題。

（四）缺乏有效的組織保障和業務支持

當前，由于沒有明確定位數據分析的組織機構和崗位職責，也沒有制定相應的工作制度，缺乏業務部門、基層應用單位的積極參與和支持，未能對稅收數據進行深層次的挖掘、分析和研究。

（五）數據分析效果不明顯

一是因數據分析還處于探索階段，沒有形成專業的數據分析隊伍，經驗積累少，在處理數據分析事項時往往與實際業務需求存在延時和偏差，主要表現在數據分析的模式單一，分析面窄，針對性差等原因。二是部分稅務人員尤其領導層人員信息化程度低，對數據平臺的作用認識不到位，把大部分精力放在簡單的日常申報和事務處理上，而未對其涉稅數據進行深入分析。導致數據分析的效果沒有得到充分的展現。

（六）數據分析人才匱乏

開展數據分析最關鍵的環節就是數據的組織和分析，要做好這項工作，需要既熟悉稅收業務又熟悉計算機技術的復合型人才。但在現階段，由于機構機制、人員認識、信息化水平和系統的一些實際情況，在數據分析人才的培養上還存在一定的欠缺。

二、開展數據分析的必要性

數據分析就是利用對“大集中”征管系統和各應用平臺提供的海量數據資源進行加工、處理，分析征管現狀、研究存在問題、提出整改措施、規避管理風險、掌握稅源狀況、監控稅源動態、預測經濟和稅收發展趨勢，全面監控稅收征管質量，逐步實現從經驗型管理向理性分析為基礎的“信息管稅”的轉變，有效提高稅收管理的整體效能。

（一）有利于提高數據信息的應用能力

在海量的征管數據基礎上，匯集所有稅源信息和外部經濟信息等各類數據，應用稅收分析方法和數據挖掘技術加以深度加工和增值利用，把“死”數據轉變成“活”信息，為領導決策、稅源管理、稅收分析提供指導和參考。同時快捷、簡便的“活”信息有利于增強各級稅務部門分析問題、研究問題、解決問題的意識和能力，有效地解決納稅人的納稅風險和稅務干部的執法風險。

（二）有利于提升稅源管理效率和質量

通過對數據的加工和分析，各級稅務機關既可以對不同行業、不同類型納稅人進行分類量化分析，尋找管理的內在規律性，形成詳細的分析報告，制定針對性的管理措施。同時也有利于加大稅源分析的力度和深度，將稅源基本情況、稅源變動情況與稅收預測相結合，全面掌握稅源的規模與分布狀況，從而達到加強稅源監控、堵塞管理漏洞的效果。

（三）有利于為稅收管理決策提供參考依據

數據分析如同高空俯瞰，通過對各個管理環節、管理層次的數據分析，不僅能從宏觀上展現稅收工作的各種情況，也能從微觀上深查納稅人的具體信息，使各級稅務機關能夠及時高效地分析數據背后所隱含的信息和規律。通過數據分析，能夠及時把握稅源管理的重點和方向，采取有效措施規避存在的稅收風險，真正利用科學手段將稅收工作管深管細。

三、實施稅收數據分析的幾點思考

稅收數據分析是用適當的統計方法對收集來的海量數據進行分析，以求最大化地開發數據資源的功能，發揮數據的作用，是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程，是信息化條件下稅收管理工作的眼睛，是應用和服務稅收管理的有效手段。隨著信息化技術在稅務部門的廣泛應用，對征管數據的利用也從簡單的數據查詢發展到了“管稅”層面，在2011年國家稅務總局工作思路中就明確提出了“以信息管稅為依托”的工作要求。

（一）建立數據分析應用系統的開發機制

一是在全省通用的“大集中”征管系統和統一數據綜合應用平臺上，按照業務需求由省局有計劃的擴展系統應用層。二是省級稅務部門制定統一標準和數據規范，各級稅務部門在此基礎上按照工作中的區域性特點以及熱點、難點問題，根據實際情況，補充開發具有區域性特點的軟件，提高數據處理的針對性。通過數據標準和規范制定便于數據分析時數據的采集、整合和利用。

（二）建立數據分析的管理機制

一是健全組織機構。專職組織機構是開展數據分析的保證，一方面要進一步完善數據分析中心的職責及其內部機構的設置與職能，另一方面要進一步明確數據分析應用在業務、技術等有關部門、崗位、工作環節的職責分工，使數據分析應用工作融入到稅收管理的各個方面。二是搭建數據分析平臺。整合“大集中”系統及其他應用系統，搭建數據分析平臺，以軟件分析為主導，人工分析做輔助，進行更加科學、客觀、公正的數據分析工作，不斷提升信息管稅質效。三是健全分析體系。根據各級工作層次和應用范圍建立數據分析體系。確保數據分析工作在制定指標、分析處理、結果、問題反饋等方面連貫協調，充分發揮數據分析在稅收管理工作中的作用。

（三）建立數據分析的聯動機制

一是加強稅務部門內部的技術與業務的聯動。在數據分析中，融合信息部門的技術資源與業務部的業務資源是極為現實和迫切的問題。由于數據分析工作既要具備全面的稅收業務知識和豐富的實際工作經驗，又要掌握較高的計算機技術水平，因此，應充分發揮部門優勢和聯動作用，建立以信息技術人員和各業務等部門參加的數據分析小組，把信息技術與業務需求有機結合，挖掘數據信息潛能，更好地促進稅收征管工作。二是加強稅務部門與外部門的聯動。納稅人有關涉稅信息分散在各管理部門。要加強監控管理，提高分析利用的針對性和準確性，就必須多方位采集外部數據，建立與外部門信息化或非信息化的數據交換渠道，及時獲取納稅人的涉稅信息以及生產經營的相關指標，為數據分析奠定堅實的基礎。

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校企合作是提高高等職業教育質量的核心和發展趨勢，西方國家高度重視職業教育的發展，逐漸推行并完善現代學徒制人才培養模式，無論是德國的“雙元制”、美國的“合作型”、澳大利亞的“技術與繼續教育”，還是日本的“企業教育”，均為校企深度合作的人才培養案例。做好校企“雙元”現代學徒制人才培養，對于現代高職會計信息管理專業具有重要意義。西方國家現代學徒制人才培養體系較為成熟，多元主體參與其中[1]。我國在探索現代學徒制時以政府、企業、學校一方牽頭多方協同及校企“雙元”培養模式為主。財會類專業難以找到特定的服務行業，各企業財會類人員崗位占比較少、人員需求量不高，導致專業就業相對分散[2]。在實施現代學徒制時，應積極探索以學校為主導，面向行業和企業的校企“雙元”育人模式。

二、構建科學有效的校企“雙元”育人機制

校企“雙元”育人現代學徒制模式實施中的一大困境是尚未形成互利共贏的合作機制，校企雙方應積極探索科學有效的“共合作、共育人、共管理”全面合作機制。1.校企共合作。學校成立領導小組，建立指標體系對企業進行研判，與合作企業簽訂現代學徒制專項項目。為有效促進深度產教融合，實現企業服務學校人才培養、產出成果促進企業發展，校企雙方應整合資源、挖掘共贏點、搭建平臺，形成長效合作機制[3]。一是整合資源建設“校中廠”“廠中校”，學校購入所需平臺、設備等，建設現代化企業辦公區域；企業師資和“師傅”入駐，進行工作制度和企業文化建設，實現員工在學校辦公學習、學生在工作中實踐學習。二是搭建平臺建設產業學院，充分發揮企業重要教育主體作用，將企業需求融入高職財會類人才培養全過程，將人才培養延伸至科學研究、技術創新、產品升級、企業服務、學生創業、員工培訓等方面。2.校企共育人。校企“雙元”育人應體現教育性和職業性。構建“工學貫通”“課證融通”的課程體系，讓學生具備基本的職業能力和素養，有效獲取相關職業資格證書；同時，通過高等職業教育，為想要提升學歷的學生進行教育保障。結合現代學徒制培養模式，通過實踐提升學生的應用型技術技能、崗位適應性和綜合能力。聚焦新技術新要求，校企共建雙師教師實踐基地，培育高水平結構化教師教學創新團隊，強化師資技能培訓、社會培訓、技術應用創新與成果轉化，支撐新興技術技能人才培養。3.校企共管理。在校企“雙元”現代學徒制育人模式實踐中，通過簽訂專項協議、三方協議、師徒協議、成立專項工作小組等，在工學結合的教學組織中，以學校為主導單位，企業全力配合各項管理工作。這種管理方式有利于劃分校企雙方的責權利，彼此分工明確，提升管理效率。學校作為主導的管理方式，在以企業的生產實際引領教學的“雙元”育人模式中，有利于保障人才培養的連貫性、統一性和有效性，激發校企雙方的積極性，有效促進人才培養質量的提升[4]。

三、以行業企業發展為導向進行專業建設

（一）會計信息管理專業人才培養與行業企業的對應性

數字經濟下，會計職能由核算會計向管理會計轉型、技術由傳統財務向智能財務轉型[5]，導致高職院校教學內容與企業需求脫節，不利于現代學徒制的有效運行。學校應以行業企業需求為導向，分析學生就業方向，專業建設對接行業企業需求、課程體系對接職業崗位、教學過程對接業務流程、教學內容對接工作任務，形成“行業企業—崗位—業務—教育”四鏈閉環銜接，通過教學組織、課程建設與開發、教學管理、教學研究、思政育人、職業資格證書培訓等內容，打造會計信息管理專業特色現代學徒制人才培養模式。當下，財會行業企業全面升級轉型，企業財務呈現自動化、實時化、數字化和智能化。財務自動化體現為利用設備和機器，預先編制好流程及程序，在人工干預較少的情況下，自動地完成部分或全部財務操作。財務實時化主要體現在企業共享所有信息資源的基礎上，財務數據及時、動態、對稱同步。財務數字化是財務信息化的進階，業務轉化為數字，利用智能化工具進行數據處理和管理。財務智能化是人工智能在財務領域的延伸應用，包括可視化、機器學習、語言處理等技術。會計信息管理源于會計，專業人才具有很多的崗位選擇，專業人才培養規格要呈現“首崗適應，多崗遷移，可持續發展”。專業人才就業首崗面向傳統會計核算和大數據業務財務技術人員，向會計信息系統運用、維護、銷售崗位遷移。未來向企業高級管理人員發展，其中目標崗位包含會計信息主管、會計主管和ERP工程師，發展崗位包含首席財務官、信息技術總監和財務經理。數字經濟下，企業財務業務大致分為數據采集、數據處理、數據分析和數據應用四個環節。第一，基于企業內外部會計業務和經濟業務信息，以及其他數據源通道，通過業務分析、會計核算等進行信息采集。第二，通過數據清洗確保數據的有效性，通過數據挖掘等方式發現存在的問題，根據業務發展與數據情況建立業務數據算法和模型。第三，利用大數據技術和智能化工具進行問題分析，并呈現可視化數據分析結果。第四，撰寫如企業投資分析報告、財務報告等相關數據分析報告，為企業的風險管控、預算編制、納稅規劃等經營決策提供支持。

（二）會計信息管理專業人才培養定位

新形勢下，會計信息管理專業需要培養懂業務、擅分析、能設計、助管理的人才。首先，要熟悉經濟業務和會計業務的流程與發展過程，并能厘清業務與數據的關系，搭建數據分析框架。其次，要掌握數據分析技術，根據實際問題運用有效的數據分析方法對數據展開分析，針對分析結論提出指導性意見。然后，要具有信息系統設計和數據可視化設計的思維，使信息的傳達明確、有效。最終，要服務管理決策，能夠依據相應的數據分析結果，為企業經營決策提供支持。

（三）會計信息管理專業課程設置

基于人才培養目標，專業課程的設置需要如下三個層面的支持[6]。1.會計學課程。會計信息管理不能脫離財務會計，要熟悉企業經濟業務和會計業務的流程及處理，能夠完成賬務處理、財務報表生成和企業納稅申報等業務工作。此類課程的基礎課程主要有財務會計基礎、財經法規與會計職業道德、經濟法基礎等，核心課程主要有企業財務會計、智慧化稅費申報與管理等，專業拓展課程主要有智能出納業務操作、云財務會計崗位技能訓練等。2.數據管理技術課程。對數據的管理體現在兩個層次，一是能夠使用工具對數據進行采集、處理、分析和應用，二是掌握信息系統的操作、維護與信息安全管理。此類課程的基礎課程主要有統計基礎、數據庫基礎、財務大數據基礎等，核心課程主要有財務大數據分析與可視化、業財一體化設計、會計信息系統應用、大數據技術在財務中的應用等，專業拓展課程主要有財務機器人應用與開發、EXCEL在財務中的應用、信息安全與管理等。3.決策管理能力課程。面對核算會計向管理會計的升級轉型，會計信息管理人員更多的要向企業的經營決策提供服務，提出建設性意見和建議，要求具備一定的決策能力。此類課程的基礎課程主要有管理會計基礎等，核心課程主要有管理會計實務、企業內部控制等，專業拓展課程主要有智能化成本核算與管理、ERP管理會計崗位技能訓練、企業經營模擬沙盤實訓等。

（四）會計信息管理專業教學資源建設

校企“雙元”現代學徒制育人模式下，校企雙方深化產教融合，共建共享專業教學資源。校企共同開發工學結合的課程及教材，企業挖掘工作崗位任務與技能，有機融入課程體系，教師編寫課程講義、開發相關配套教學資源，滿足教學需求。同時，發揮學校和企業在信息、人才、技術與物質資源等方面的優勢，建立數智化實踐教學基地，打造“校中廠”“廠中校”和產業學院，增強實踐教育應用。

（五）會計信息管理專業師資隊伍打造

校企共同進行師資團隊建設，利用各自優勢，增強師資建設的產教契合度，強化“雙師型”教師隊伍建設。通過協商校企共同制定雙師師資管理辦法，完善雙導師制，明確職責和培養任務，規范選拔、培養、考核、激勵辦法。有計劃引聘校外行業名師、企業兼職教師，優化“雙師型”教學團隊結構。依托雙師教師實踐基地等平臺，校企教師雙向交流培養，綜合提升師資隊伍的專業知識和教育教學能力。

四、開展“工學結合”的教學模式

校企“雙元”現代學徒制育人模式的特點為學校、企業共同對學生進行雙重教育和管理，校企共同組建學工團隊，建設“工學結合”的課程體系，分階段實施教學[7]，實現教學現場化和“教、學、做”一體化。第一階段為第一學年，企業與學校聯合招生，簽訂學生、企業、學校的三方人才培養和招工招生協議，明確學徒的“企業員工”和“學校學生”的“雙重身份”。學生主要學習基礎理論和技能課程，包括財務會計基礎、管理會計基礎等職業基本能力課程，高職英語、計算機應用基礎等綜合素養能力和技能課程，思想道德與法制等思想政治素養課程和職業生涯規劃等創新創業能力課程。企業師傅入駐學校，進行學生管理和企業文化建設，通過企業參觀、個人發展規劃等途徑，幫助學生體驗核算處理、財務分析等崗位工作要求，推進校園文化與企業文化的融合，幫助學生適應下一階段的學習。第二階段為第三學期到第五學期，依托“校中廠”“廠中校”和產業學院，進行工學結合的人才培養。基于典型工作內容和工作任務，把企業生產、管理、經營、服務的實際工作活動作為課程核心，將工作任務與知識學習相結合，校企共同開發、教授工作技能指導課程。以企業師傅入校或學生入企業的形式，積極探索校企輪換彈性學習模式，由學校教師主要承擔企業財務會計、財務大數據分析與可視化等專業核心課程教學，由企業師傅主要承擔智能出納業務實操、云財務會計崗位技能訓練等技能實訓課程教學，學生半工半讀，學練結合，為過渡到工作崗位做準備。第三階段為第六學期，學生進入學徒期，到企業進行頂崗實習，通過輪崗培養掌握崗位所需的技能，由企業考核，雙向選擇就業。校企共同落實好實訓工資、津貼、學費、社保、安保等工作，打通用工、就業渠道，實現“招生即招工、畢業即就業”的良性機制。學徒期結束時，學生應修滿畢業規定的最低總學分，并取得如會計專業技術資格證（初級）、大數據財務分析職業技能等級證書等職業資格證書。結語現代學徒制育人模式受到高度關注與認同，校企“雙元”育人模式對會計信息管理等財會類專業有著重要意義，學校應探索建立校企產學研合作、協同育人的長效機制，校企雙方優勢互補、共同發展。“工學結合”的人才培養模式下，學生具備“學生”和“學徒”雙重身份，校企雙方還應共同制定雙元考核與評價方案；制定適用于現代學徒制的學分制管理機制，職業資格證書互通認證，科學合理設置學校修讀、校企交替與企業輪崗等課程的學分；利用現代信息化技術，提高學徒管理和教學質量監控水平，全面保障人才培養質量的高水平提升。

參考文獻

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[6]趙彩霞，吳杜，雷國瓊.大數據時代會計信息管理專業人才培養思考與對策[J].中國管理信息化，2016（05）：34–36.

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引言

目前人類每年產生的數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）級別，隨著數據量的急劇增長，大數據時代已經到來。

隨著計算機處理技術和云計算的迅速發展，人們處理大規模復雜數據的能力日益增強，從大規模數據中提取有價值信息的能力日益提高。經營管理、工業生產等數據都可以直接從互聯網中提取并存儲到服務器中，然后進行數據挖掘和分析，對于提高企業經營管理水平，進行生產過程控制，提高生產效率發揮著巨大的作用。

數據是德國工業4.0五大特色之一。數據是信息化時代重要的生產要素，數據生產信息，信息改善決策，進而提高生產力。可以預測，未來數據積累量、數據分析能力、數據驅動業務的能力將是決定企業價值的最主要因素，是評價企業價值的核心。

一、大數據時代的數據分析

1.大數據

大數據是維克托?邁爾-舍恩伯格在2008年的著作《大數據時代》中提出的概念。維基百科給出的定義是，大數據指所涉及的資料規模巨大，無法通過目前常規軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、整理成為有用信息的數據集合。

大數據的主要特征為大量性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）、價值性（Value）。

（1）大量性。是指大數據的數據量巨大。在大數據時代，個人電腦、手機、平板電腦等網絡工具的使用和高度發達的網絡技術的普及，數據資料的來源范圍在不斷拓展，數據的計量單位從PB到EB到ZB，數據量增長發生了質的飛躍。

（2）多樣性。是指數據類型繁多。大數據不僅包括傳統的以文本資料為主的結構化數據，還包括信息化時代所有的文本、圖片、音頻、視頻等半結構數據和非結構化數據，且以半結構化和非結構化數據為主。

（3）高速性。指大數據處理時效性高。大數據產生速度快，有價值信息存在時間短，時效性強，在海量的數據面前，處理數據的效率關乎數據是否有使用價值，因此，能迅速有效的提取大量復雜數據中的有價值信息顯得非常重要。

（4）價值性。指大數據價值巨大，但價值密度低。大數據中存在反映人們生產、生活、商業等各方面極具價值的信息，但由于大數據規模巨大，數據時時刻刻都在更新變化，這些有價值的信息可能轉瞬即逝。因此，如何通過強大的機器算法迅速高效地完成數據的價值“提純”成為大數據時代亟需解決的難題。

2.大數據時代

大數據時代是指在大量數據信息基礎上所形成的新型信息時代，是建立在通過互聯網、物聯網等現代網絡渠道廣泛大量數據資源收集基礎上的數據存儲、價值提煉、智能處理和展示，促進數據發揮價值的信息時代。大數據時代，數據分析過程中數據的管理和應用效率得到提高，人們幾乎能夠從任何數據中獲得可轉換為推動人們生活方式變化的有價值的知識。大數據時代的發展會促進眾多領域和行業進行變革，會對人們未來生活產生深刻的影響。

3.數據分析

數據分析是指用合適的統計方法及與分析對象有關的知識，定量與定性相結合，對收集到的大量數據進行分析的過程，是為了提取有用信息和形成結論而對大量數據進行詳細研究和概括總結的過程。數據分析的目的是把隱藏在一大批看似雜亂無章的數據背后的信息挖掘和提煉出來，進而總結出研究對象的內在規律。

數據分析在企業經營管理中具有重要意義。企業通過統計調查、整理獲得的統計資料能夠對客觀對象的數據特征取得一定的認識，但只是停留在表面的初步認識。通過數據分析，挖掘數據背后隱藏的信息，總結隱藏在其中的內在規律，掌握事物的本質及內在的發展規律，將其應用到實際的經營管理中，可以幫助管理者進行合理的決策管理，并且及時調整企業的運營發展策略，使企業的各項管理工作不斷改善和提高。

目前常用的數據分析方法有：

老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；

新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。

4.大數據時代的數據分析

從大數據中挖掘隱藏的有價值信息的關鍵在于對數據進行正確的數據分析，數據分析是大數據處理流程的核心。大數據的價值產生于分析過程，從規模巨大的數據中挖掘有價值信息所進行的分析過程就是大數據分析。

大數據分析和傳統數據分析最重要的區別在于數據量。數據量的急劇增長及大數據的特征，決定了數據的存儲、查詢以及分析的難度增加，對數據處理技術的要求迅速提高。大數據分析建立在海量原始數據基礎上，不需要預先設定研究目的和方法，而要從大量數據中通過數據挖掘技術找到數據之間的關系并建立模型，尋找導致現實情況的根源因素，甚至形成理論和新的認知，在此基礎上對未來進行預測和優化，以實現社會運行中各個領域的持續改善與創新。

傳統的數據分析是“向后分析”，分析的是已經發生的情況。而在大數據時代，數據分析是“向前分析”，具有預測性。傳統的數據分析主要針對結構化數據，具備一整套行之有效且?V泛使用的分析體系：利用數據庫存儲結構化數據構建數據倉庫構建數據立方體進行分析。對于從大數據中提煉更深層次更有價值的信息的需要促使數據挖掘技術的產生，并發明了聚類、關聯分析、分類、回歸分析、估計、預測、描述和可視化等一系列行之有效的方法。同時大數據的到來使得在線數據分析成為可能，如Web頁挖掘、OLAP等。數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識，用于指導以后的行動。

二、大數據分析在企業經營管理中的意義

在企業的經營管理過程中，數據是關鍵且核心的因素，在關鍵環節進行科學的數據分析，對于提升企業的經營管理能力具有十分重要的意義與作用。

首先，對企業情況進行完整客觀的反映。在收集企業全面數據報表、調查資料的基礎上，利用數據分析工具進行嚴謹的分析，形成科學規范的數據分析報告，能發現數據背后的信息，便于理解、閱讀和利用，為企業發展決策提供參考。

其次，對企業運營情況進行有效監督。監督是數據分析在企業經營管理中的一項十分重要的功能。對企業經營管理過程中所產生的數據進行監督具有十分重要的作用。在對企業數據、資料進行收集整理的過程中，能夠相對較為全面、如實地知曉行業動態及本企業運行發展狀況，能夠對企業的相關活動產生的效果進行了解，比如企業方針政策實行與否、經營計劃落實情況、經濟指標完成情況等，從而進行行業對比和橫向、縱向對比分析，以幫助企業良性發展。

第三，參與科學化決策。對收集整理到的數據資料有針對性的進行深層次地研究、分析，挖掘出數據資料潛在的實質涵義，促使企業管理者及相關部門能夠更為完整客觀地了解企業發展現狀及發展方向，從而能夠更有針對性地進行企業決策，計劃制定，起到數據分析在企業經營管理中的參與科學化決策的作用。數據驅動型決策是大數據時代決策的特點：盡可能全面、完整綜合地收集數據，在此基礎上使用恰當的統計方法進行建模和分析，挖掘出數據背后的關系，預測事件發生的概率。企業利用大數據和數據分析進行決策時，首先要提高對數據的重視程度，轉變思維模式，在遇到重大決策時，先進行數據收集、分析，再進行決策。其次，要重視普通員工日常積累的數據。員工在完成日常工作的同時，積累了大量最基礎數據資料，企業將所有日常的數據加以整合分析，可以在決策時起到關鍵重要的作用。再次是建立數據輔助決策的流程和模板，建立基于決策任務的決策知識的收集、創造、共享、傳遞和激勵機制。

三、大數據分析在工業生產過程中的應用探討

隨著信息化的推進，數據已經成為一種重要的資源。未來大數據和數據分析將在工業生產全過程中進行應用，將大力提升企業內部運營管理效率，提升企業競爭力，同?r提升制造過程中的智能化。

信息技術隨著信息化與工業化的深度融合，已經滲透到了工業企業產業鏈的各個環節，ERP、MES等技術在工業企業中得到廣泛應用。工業企業中生產線高速運轉，工業設備產生大量數據，工業領域所擁有的數據日益豐富。基于大數據分析平臺，對這些數據進行分析，總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，充分釋放和利用海量數據資源中蘊藏的巨大價值，優化公司運營結構，精準決策，降低成本，提高效率。

大數據和數據分析的應用將給工業企業帶來創新和變革的新時代。信息化和工業化的深入融合，給工業領域帶來深刻的變革，通過互聯網、物聯網等帶來的低成本感知、高速移動鏈接、分布式計算和高級分析，給工業發展帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。大數據分析在工業領域的應用主要包括產品創新、生產流程優化、產品質量管理、生產計劃制定、產品定價、產品生命周期管理、庫存管理、供應商管理等各個方面。

1.產品創新。客戶與工業企業之間的交易產生大量的行為動態數據，同時對產品的使用情況跟蹤記錄，產生產品使用動態數據，對這些數據進行挖掘和分析，將分析結果使用到產品改進設計、創新等活動中，相當于讓客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，對產品創新具有不可估量的貢獻。

2.生產流程優化。現代化的工業制造生產線安裝有數以千計的小型傳感器，在生產的全過程中可以探測溫度、壓力、振動和噪聲等。整個生產流程將產生大量數據，對這些數據從不同角度進行挖掘分析、比如設備診斷、能耗分析、工藝分析等。在此基礎上，對生產過程建立虛擬模型，仿真并優化改進生產流程，提高設備使用率、降低能耗、減少質量事故發生幾率，優化工藝等，從而提高生產效率。

3.進行質量分析，提高質量管理水平。高度自動化的設備在加工產品的同時記錄了龐大的檢測結果。利用檢測結果進行質量分析，可以提高質量管理水平。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務等的各個過程中適當運用數據分析過程，可以提高質量管理的有效性。例如QC工具在工業企業的應用。QC指質量控制。針對工業生產全過程特定的工作失誤或品質不良運用QC工具展開分析討論，并將結果可視化顯示在大家容易看到的地方，提醒大家，防止再次發生同樣的問題，同時誰有新的建議可以隨時提出，大家一起討論修訂。

六西格瑪也是目前企業質量管理中運用比較廣泛的工具，它是一種用于改善企業質量流程管理的技術，它以“零缺陷”的完美追求，帶動質量成本的大幅度降低。質量分析工具在廣泛使用，可以提高產品質量，從而最終實現財務成本的降低，同時實現企業競爭力的突破。

4.產品故障診斷與預測。無處不在的傳感器、互聯網技術的利用，使得產品故障診斷實時進行，提高了產品故障診斷的及時性。利用數據挖掘與分析技術，對記錄的數據進行建模與仿真，可以對產品故障實行動態預測。

5.生產計劃的科學制定。生產環節的大數據具有很大的利用價值，對其進行挖掘與分析，對計劃制定具有指導意義。通過對計劃與完成的對比分析，發現計劃與實際完成的偏差，在考慮產能約束、人員技能、物料供應、工裝模具等生產資源的基礎上，通過智能的優化算法，建立計劃制定模型，從而制定更加科學合理的生產計劃。

6.進行科學合理的產品定價。產品定價的合理性需要有詳細的基礎數據和試驗數據作為支撐。一方面能夠獲取更加詳細的微觀數據信息，使產品成品的分析更加科學精確。另一方面可以研究客戶對產品定價的敏感度。通過這些數據分析，為產品定價提供決策參考。

7.實現產品生命周期管理。隨著物聯網的發展，條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標示產品，傳感器、可穿戴設備、智能感知、視頻采集、增強現實等技術能將產品生命周期的信息進行實時采集和分析，這些數據能夠幫助企業在供應鏈的各個環節跟蹤產品，收集產品使用信息，從而實現產品生命周期的管理。這些數據還可以用于售后服務，提高售后服務質量，從而提高產品競爭力。

8.庫存管理。信息化高度發達，可以獲取工業企業各方面的信息。庫存信息將完全展現在管理者面前，通過數據分析和挖掘，可以準確知道產品原材料和產成品庫存量。根據原材料庫存量和生產計劃確定原材料需求量，在此基礎上進行采購，可以保證產品生產需求，有最大限度地減少了資源浪費。

9.完善供應商管理，實現準時化采購。在對原材料大量數據挖掘和分析的基礎上，可以選擇最合適的供應商，保證原材料質量和準時供應，產品質量得到有效控制，同時降低庫存成本，增加了制造的敏捷性與柔性。

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【關鍵詞】企業管理；數據倉庫；OLAP；數據挖掘；數據集市

1 引言

隨著現代化企業信息管理系統的普及應用，企業間的業務交流越來越廣泛，以往單一的數據庫系統已經無法應對這種信息量大、變化速度快的數據分析需求，因此企業不得不尋求一種將多個數據平系在一起，并從以往海量數據中解析出有價值的信息，進一步對其關聯性進行統計和分析的解決方案，這就是數據倉庫技術誕生的原動力，目前，數據倉庫技術已經得到了廣泛的應用，成為了各個企業決策支持系統（ DSS）處理的基礎，而聯機分析處理（Online Analytieal Proeessing，OLAP）也成為了數據倉庫最主要的數據處理模式之一。

2 數據倉庫技術特征

數據倉庫的特征可以歸納為以下四個方面：

（1）面向主題組織：與傳統數據庫技術面向數據應用不同的是，數據倉庫是面向主題組織的。數據庫這種較低層次的數據處理原則使得用戶必須另外花費大量時間和精力來進行數據分析，才能獲得有價值的信息。而數據倉庫面向主題組織，首先就從高層次將數據按需求進行歸類，每個主題基本對應一個分析領域。該領域內可能包含多個數據庫中的數據，而各領域之間通過預留端口進行溝通，這樣某個領域引用其他領域的分析結果時，就像調用某個程序一樣方便。

（2）集成性：該特征是數據倉庫高效處理數據的基礎。數據倉庫從各個數據源將數據提取至某個主題，而這些數據可能會出現重復和邏輯矛盾等情況，因此這些數據必須經過預處理后才能被引用，這就是數據集成。另一方面，數據倉庫引入了數據粒度的概念，即采用粒度值來劃分數據的細化和綜合程度，也體現了數據集成的效果。

（3）穩定性：穩定性是所有數據中心都追求的性能之一，而數據倉庫的穩定性體現在其并不會對數據源進行任何修改和刪除，僅僅是將其提取出來進行統計分析，相當于只對數據副本進行操作，而且數據倉庫大多時候是對長期的歷史數據進行分析，這也使得數據倉庫的處理對象本身就具有一定的穩定性，不會因為數據倉庫的操作而影響實時性較高的敏感數據。

（4）時態性：數據倉庫的這一特征是最不明顯的，因為其處理的對象是大量的歷史數據，而新數據的不斷積累當然會對數據群帶來一定的影響，但需要指出的是，歷史數據量越大，這種影響越小，因此在進行數據分析時，必須通過采取不同的權值來設定新、舊數據的影響程度。

3 數據倉庫主要應用方案

目前，絕大部分能夠提供數據倉庫服務的公司提供的解決方案都大致相同，即先通過數據綜合分析將數據有計劃的放到數據倉庫中對應的主題領域內，然后通過前臺接口與用戶進行交互，提供查詢、交叉分析等服務，目前主要用到的前臺接口有兩種，即聯機分析處理（OLAP）和數據挖掘（DM），圖1為數據倉庫的基本結構。

圖1 企業數據倉庫基本結構

3.1 聯機分析處理OLAP

OLAP是一種聯合多個數據庫中的數據共同來完成數據統計與分析的商業信息處理系統，其最大的功能在于對多維結構數據的處理上，它可將數據倉庫的數據加以篩選、分析、總匯而產生新的更具代表意義的數據，并允許用戶通過不同的方式，如趨勢圖等來演示該數據，某一主題生成的數據同樣對其他主題具有影響意義，因此也可以通過其他主題的模型來演示該數據，讓用戶通過系統提供的多種工具從不同側面、不同層次以及在不同數據群體中的對比分析愛來進一步了解該數據所帶來的指導意義。

3.2 數據挖掘

數據挖掘技術是近些年來發展較快的信息處理技術，其特點是利用分類、關聯性分析、序列分析、群集分析、機器學習以及融合一些人工智能算法，來對龐大的海量數據進行處理，提取出有價值的信息。這對積累了大量歷史數據企業而言是非常重要的，因為龐大的數據基數，導致數據分析的計算量非常大，尤其當一些重要的數據或關聯隱藏在大規模數據中是，想要將其解析出來無異于大海撈針。而數據挖掘技術采用客觀的統計分析方法快速準確的找出企業所需要的經營信息，得到正確的銷售模式、客戶關系及行銷策略等，從而使得企業的投資決策更加合理，資源分配更加科學。

3.3 數據集市

數據集市本質上也是數據倉庫的一種，只不過它是某個部門或某個重要業務的具體應用，包括該部門或該項目在一定時期內的數據累積。若每個部門或每個項目都有屬于自己的數據集市，那么將這些數據集市組合起來，就成為了該企業的數據倉庫系統，因此，可以將數據集市看成是數據倉庫的一部分，或者是一個小型的數據倉庫。下圖為數據集市在企業數據倉庫中的應用模型。

圖2 數據集市在企業數據倉庫中的應用

4 結束語

數據倉庫在企業中已經廣泛應用，大量的使用經驗證明，為企業建立符合自身經營特點的數據倉庫，可以幫助企業決策層更全面的了解自身的經營狀態，更深入的分析大量的業務數據所隱藏的指導意義，從而可以更有效的利用企業資源，更科學的進行管理決策，從而在競爭中掙得先機。隨著大數據的逐漸興起，數據倉庫的發展必將迎來一個新的高峰。

參考文獻：

[1]夏火松.數據倉庫與數據挖掘技術（第1版）[M].北京：科學出版社， 2004.