時間：2022-01-30 17:32:34
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇經營數據分析報告，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
幾乎是所有的企業在生產經營過程中，均會形成各式各樣的數據、資料，通過對這些大量的數據、資料展開深入的研究所獲得的數據分析報告，在企業經營管理中可發揮十分重要的意義與作用。數據分析指的是通過科學的統計方法就收集的詳細的數據、資料展開研究分析，以對數據、資料相關功能進行盡可能的挖掘開發，發揮數據的顯著作用，即數據分析是一個為了獲取可利用信息和產生結論而就數據、資料展開研究、分析的過程。數據分析的目的是挖掘提煉出眾多看似錯綜復雜的數據資料潛在的有利信息，以歸納出分析事情的客觀規律。由此可見，做好數據分析工作，對于促進企業的發展、提升企業經營管理能力，有著十分重要的現實意義與實質作用。
1.數據分析在企業經營管理中的意義
1.1支持營銷運營管理
基于數據分析、數據挖掘方法的支持，在過去傳統數據社會，一部分較為先進的企業便已經能夠一定程度地達到洞察力促進科學規范營銷運營管理的目的。在現如今大數據時代，企業用戶的數據變得進一步多元、豐富，在對用戶需求洞察滿足方面企業變得愈加充分、精確，值得注意的是，在當前數據分析水平不斷提升的情況下，企業作用于用戶的洞察、滿足能力基于數據、資料存儲以及數據、資料研究分析方面將變得更為高效，鑒于此，支持企業營銷運營管理全面步驟決策的數據、資料流能夠同步于企業營銷運營管理工作流，企業可通過統計歸納用戶的以往消費行為數據以及用戶實時的消費行為數據，第一時間針對相對應的用戶制定出具備顯著個性的營銷手段，從而有效識別把握轉瞬即逝的營銷機會，積極促進企業營銷命中概率的提升，最大程度地提升企業營銷運營管理效率[1]。
1.2推動智能管道運營
就企業經營管理而言，企業智能管道的核心能力為，結合用戶的活動行為，動態為用戶提供推薦并配備互聯網設備資源。在過去傳統數據社會中，受技術條件有限難以滿足及相關問題與用戶體驗動態測量相同等影響，企業通常無法有效的就智能管道運營需求予以滿足；在現如今大數據時代，在數據分析水平不斷提升的情況下，作用于半結構化設備數據動態收集、分析以及處理等相關技術的日趨成熟，將很大程度上推動企業智能管道運營管理運行的計劃。企業智能管道運營管理達到機理與用戶體驗管理存在極大的相似之處，最主要的區別僅僅是，企業職能管道作用于用戶產品消費行為活動測算的數據、資料相對應于提供推薦并配備互聯網設備資源，于確保用戶體驗滿足標準的情況下，全面配備、劃分及歸總企業互聯網設備資源，經資源利用最大程度地實現，積極促進資源的盡可能優化[2]。
2.數據分析在企業經營管理中的作用
2.1完整客觀的反映企業情況
企業常規的數據報表、調查資料，通常僅能夠顯現企業某一方面或者某一部分的情況，就算是獲取的企業數據報表、調查資料十分全面，如果這些企業數據報表、調查資料未能夠得到相應的研究、分析，也往往很難了解從中了解到企業的真實情況。為了完整客觀的反映企業情況，務必要遵循“實事求是”原則，在收集企業全面數據報表、調查資料的同時，還應當開展嚴格加工制作及研究分析工作，以提供給企業管理者科學規范的數據分析報告，為其在就企業發展做決策時提供有利依據。經嚴格加工制作及研究分析所得到的數據分析報告，相較于常規的數據報表，能夠更加全面、系統及集中地反映企業客觀實際。
2.2實行監督管理工作
監督屬于數據分析在企業經營管理中的一項十分重要的作用。數據分析部門在對企業數據、資料進行收集過程中，能夠相對較為全面、如實地知曉行業經濟動態及本企業運行發展狀況，了解相關數據、資料的來龍去脈及口徑范圍，因此數據分析部門可有效的擔負起對企業的多方面監督管理工作，包括企業運營發展部門相關政策方針有效落實與否、企業發展生產經營規劃有效完成與否以及企業一系列經濟指標有效實行與否等。在數據分析的作用下，可促進企業有效實行監督管理工作，以客觀、完整地向企業管理者、相關部門做決策及制定企業發展計劃時提供有利參考依據。
2.3參與科學化決策
對于任何一項經濟行為發展，想要獲取其客觀規律性的見解并未易事，通常是要通過不斷的分析、探索及實踐，方可一步步構成認識。在現如今市場經濟大環境下，還存在著諸多的市場經濟比例進程、實現企業經濟效益利潤最大化以及實現集群產業結構優化等客觀規律，均有待我們去逐步挖掘。鑒于此，就市場經濟背景下客觀經濟規律展開研究分析，屬于一項有著廣闊發展前景的領域。數據分析部門可充分發揮詳細數據、資料持有優勢，進行針對的研究、分析，對數據、資料表層顯現內容展開更深層次的剖析，挖掘出數據、資料中的潛在實質涵義，由理性認識代替感性發展認識，實現客觀經濟規律認識質的升華，達到顯現企業發展現狀以及企業內部關聯和發展的目的，一方面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經濟行為里程、企業發展現狀以及企業發展方向，提升企業管理水平，一方面促使企業管理者及相關部門能夠更有針對性地進行企業決策、計劃制定，從而全面起到數據分析在企業經營管理中的參與科學化決策作用。
2.4有利于數據深度利用
數據分析部門為了獲取全面詳細的數據、資料，需要對定期統計報表制度進行全面貫徹落實，或者需要采取一系列包括調查、普查以及抽查等各式各樣形式的統計調查工作，這必然是一項十分復雜的系統工作，倘若僅僅將這些詳細的數據、資料簡單地匯總上報給國家和相關部門，以完成國家和相關部門制定的數據、資料收集任務，低下的數據、資料利用率，顯然有愧于需要消耗長復雜的系統數據、資料收集工作[3]。由此可見，唯有早收集詳細數據報表、調查資料的同時，還應當開展嚴格加工制作及研究分析工作，展開各個層次、各個方面的綜合深度利用，以使這些數據、資料轉變為內容更加豐富化、形式更加多樣化的重要深度信息。
2.5有助于提升員工素質
在數據、資料收集的基礎上展開數據分析，采用一系列分析方法，根據數據、資料實情展開針對的研究分析，經數據分析工作的開展，不僅要找出數據、資料中潛在的問題，發覺數據、資料中的不和諧之處，還要分析問題出現的緣由，并制定出問題的解決對策。為了完成這一系列的高要求、復雜艱巨的工作，要求數據分析部門員工一方面需要具備完善的數據分析基礎常規知識，具備相應的政策分析能力、經濟理論知識，一方面需要掌握數據分析的開展方法，明確數據分析的前后關鍵步驟，此外還應當熟悉相應的經濟技術要點，具備相應的數據、資料歸納分析水平，具備相應的寫作技巧水平等。由此可見，數據分析部門在進行數據分析工作期間，勢必會激發數據分析部門員工學習主觀能動性，有效提升員工各方面綜合素質，并逐步成為不僅能夠進行數據分析編寫分析報告還能夠自經濟層面進行數據編織統計的社會發展需求的綜合型人才[4]。如此一來，不但可以更充分的發揮數據分析在企業經營管理中的作用，還能夠提升數據分析工作的重要性地位，促進數據分析工作條件的有機改善。
3.完善企業數據分析工作的策略
3.1統一認識，加強領導
基于對數據分析在企業經營管理中意義與作用重要性統一的認識，企業相關數據分析部門應當嚴格對待數據分析工作，不僅要做好數據、資料調差收集工作，還要做好數據統計報表、做好數據分析工作，以為企業、企業管理人員提供科學有效的決策管理服務[5]。同時，企業管理人員同樣要提升對數據分析工作的重視程度，面對企業數據分析既應當要求數據分析部門提供統計報表，嚴格要求數據分析工作環節、質量，有利領導數據分析工作的有序開展。
3.2實現計算機網絡數據支撐
伴隨著現如今市場經濟體制改革的不斷深入發展，企業管理人員一方面要明確認識到企業發展的實際處境，一方面要為企業日后發展制定“未雨綢繆”的策略。這就一定程度上要求了企業數據分析部門，應當采取一系列不同的數據分析方法，包括數據結構分析法、數據對比分析法、數據實時分析法以及數據預測分析法等方法，就企業數據、專利展開有效的研究分析，形成科學結論，提供給企業管理人員具備實質意義的意見建議。在企業數據分析方法的實踐運用方面，既要結合分析內容需求及分析方法自身特點，采取以往有成功經驗的方法手段，自各個角度就客觀市場經濟法律展開研究分析，同時基于對先進分析方法的運用，實現計算機網絡數據支撐，促進數據分析預見性、研究分析深度升級，積極促進企業數據分析工作的有序開展[6]。
3.3提升數據分析人員素質
企業數據分析工作水平高低，受企業數據分析團隊素質優劣重要影響。由此可見，企業數據分析人員應當結合企業、自身實際情況，對各方面數據分析相關基礎知識、專業知識展開積極主動的學習，包括對市場營銷知識、企業管理知識和經理理論知識的學習，對信息技術知識、財務會計知識的學習，對經濟行為活動方針政策的學習等等，盡可能地提升自身業務知識水平，提升自身全面綜合素質[7]。同時，企業數據分析人員還應當遵循“實踐第一”原則，結合數據分析工作實踐以一步步提升自身數據分析能力。經企業數據分析人員自身逐步的學習、實踐，不斷構建起一直不僅具備數據分析業務知識水平，又具備數據分析實踐工作經驗的，擁有綜合素質的數據分析團隊，積極促進企業數據分析工作的有序開展。
關鍵詞：大數據；財務分析
一、大數據與財務分析
（一）大數據與財務分析的含義
大數據是一種在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。
財務分析是以會計核算和報表資料及其他相關資料為依據，采用一系列專門的分析技術和方法，對企業等經濟組織過去和現在有關籌資活動、投資活動、經營活動、分配活動的盈利能力、營運能力、償債能力和增長能力狀況等進行分析與評價的經濟管理活動。為企業的投資者、債權人、經營者及其他關心企業的組織或個人了解企業過去、評價企業現狀、預測企業未來做出正確決策提供準確的信息或依據。
（二）大數據下財務分析的主要變化趨勢
在大數據的影響下，財務分析有著一些重大變化：第一，由事后向實時轉換，傳統財務分析都是在期末對財務報表進行分析，大數據下借助網絡技術、云計算等讓實時分析成為可能。第二，由基于結果分析轉為基于過程分析，比如網上交易完成后，分析網上購物的評價，買賣交易過程中客戶提出的需求，從中發現商機、對產品進行改進或對流程進行變革等。第三，從基于結構化分析轉為非結構化分析，從傳統的二維數據分析轉向多維度分析，除了數據分析的直觀結果，客戶評價、品牌、知名度、網上評分等等都應該成為分析的范疇。
（三）大數據下財務分析的優勢
隨著科技的進步，財務分析也應與時俱進，與大數據進行融合，充分利用數據挖掘技術和科學的分析方法給出具有現實指導意義的結果來協助財務決策，從而提高財務決策的效率和有效性。大數據下財務分析有著如下優勢：第一，可以更有效的組織企業節省資金；第二，可以利用企業數據和行業公共數據尋找新的市場和機會；第三，可以共同創建、實時改進及創新產品；第四，有些領域還可以將大數據可視化，可以更直觀進行分析和做出決策。
二、傳統財務分析面臨的主要問題
（一）財務分析不被重視，未能體現分析的價值
在企業中，財務分析不被重視，分析報告發現并提出的問題得不到重視，甚至很長時間問題仍然沒有得到有效解決；有些項目沒有經過充分分析、論證測算就盲目上馬，最終導致虧損；財務分析人員責任心不強，對分析不重視，不注重學習，敷衍了事，財務分析報告質量下降，形成惡性循環，財務分析的價值得不到體現。
（二）重報表、指標分析，輕非財務信息分析
傳統財務分析都是財務三大報表為主體，采用財務比率、杜邦分析體系等比率的計算，結合經驗，對比同行業公司情況，分析企業所處的狀況。但實際上由于企業不同年度經營情況有差異，市場有變化，不同企業的會計核算方法、估計的不同，甚至網上評價評價都會影響分析的結果，而且傳統財務分析不管是杜邦分析、比率分析等都各有側重，難以得出全面科學的結果。
（三）重靜態分析，輕動態分析
以報表為主的分析，數據是靜態的，已經發生的，等到各種數據結果統計出來之后再做的事后分析，存在不能實時反映市場的變化、不能掌握市場的最新情況等問題，管理、分析的時效性滯后，而且忽視了事前、事中的控制，出現問題時，已屬于被動，增加了企業調整、反應的成本，降低了財務分析所起的作用。
（四）財務數據和業務信息融合度不足、口徑不一、效率低下
財務部門提供財務數據，業務部門提供業務信息，兩者信息獨立，企業對外報告、公司內部總結、分析等，不同部門提供的數據可能不一致；政府各主管部門、企業內部不同部門對信息的需求不同；財務部門需要從不同角度進行統計、分析，效率低下。
三、大數據趨勢下改進財務分析的對策
（一）企業管理層應該重視財務分析
隨著經濟的不斷發展，市場的復雜程度不斷增加，財務分析在企業決策中的作用也愈發重要，嚴密、科學的分析結果是企業決策的基礎。企業應當重視財務分析，選用合適的財務分析人才，明確財務分析目標，完善財務分析方法、增加非財務分析指標，合理利用財務分析工具，構建科學合理、適用性強的、適合企業的財務分析體系，并不斷創新，建立健全內部控制制度，提高企業的財務分析和管理能力，促進企業的可持續發展。
（二）提高財務分析人員的職業素質
大數據時代，會計核算將不是財務部門的工作重點，一專多能、甚至多專多能才是財務人員的發展方向，信息化技術正在取代傳統的會計核算，財務人員不僅要做好會計核算、監督職能，還需要收集、整理與財務、業務、客戶相關的數據，更重要的是具備利用大數據的能力；財務人員要能夠從海量、不斷更新的非結構化數據中尋找與企業決策相關的重要信息，探索不同數據之間的關系；要能夠掌握一定的數據分析技巧，深入挖掘企業各個流程相關的數據，掌握數據變化的規律，利用一定數據模型及工具進行實時分析和相關信息的實時傳遞。
1.1為醫院管理層的決策提供科學依據
醫院財務分析與報告制度，是指醫院財務部門根據財務報告、財務報表以及其它數據資料，采用一定的方式方法，對醫院過去和現階段的經營情況以及變動進行系統的分析和評價，找出變動原因，幫助醫院管理者全面了解醫院的工作狀況，為醫院管理者做出正確的經營決策作提供科學依據。醫院財務分析與財務報告根據醫院的各項數據賬簿記錄核實的資料，編制的在某段時期內醫院的經營狀況、資金收支等情況的文件，可以綜合反映出醫院一定時期內的財務狀況、醫療收費、藥品的銷售以及資金流量等各種數據信息。根據財務分析與報告，醫院財務部門將大量的醫療、藥品等收支數據，報告給醫院的管理部門，從而對醫院現有的財務分析報告進行有效的分析，及時發現問題與不足，從而不斷完善醫院的財務分析與報告制度體系，確保醫院管理部門決策的準確性，以提高醫院的整體管理水平。
1.2分析檢索財務數據，保證數據真實性
醫院的財務分析與報告制度，不是簡單的對數據處理及獲取背后的醫院財務狀況，而且要分析各種報表中數據的真實性、完整性及合理性。而且合格的醫院財務報告需要切實符合醫院自身的情況和未來企業發展的前景。財務分析的基礎是會計資料的真實性，而分析人員具有甄別數據真假的基礎判斷，不僅要通過分析醫院的收支結余問題，更要對醫院的長遠規劃進行綜合判斷。醫院存財務部門在進行財務數據統計核算時，有時會出現錯算、漏算數據現象，導致財務報告數據不準確，這時候財務分析系就會起到有效的作用，財務數據與醫院的情況差距巨大時財務分析系統會自動檢索發現問題，使錯誤數據及時更正解決，保證財務信息的真實性，讓報告者給出數據的來源。在數據判斷后，如果真實則進一步進行財務分析，為完善醫院的財務制度提供堅實的基礎。
2.當前醫院財務報告與分析制度存在的問題
隨著信息技術的不斷發展，在市場需求不斷變化的情況下，許多醫院的財務分析與報告體系沒有跟上時代的步伐，財務會計信息逐漸暴漏出許多漏洞與問題，使其逐漸失去原本的作用。
2.1財務分析報告體系不完整
醫院現行的財務分析與報告制度體系的基本構成部分是財務數據分析報表，主要是由醫院資產負債表、業務收支明細、收入支出總表等報表構成。目前，許多醫院的財務報表體系還存在許多的不足。現代醫院財務會計模式的主要弊端就是財務分析與報告制度缺乏完整性，直接影響醫院經營業績的反映與分析不夠準確，隨著財務分析職業的出現，傳統的通用格式的財務報表已經不能滿足不同環境、不同制度、不同的需求使用者的要求。
2.2財務分析方法單一，存在缺陷
目前，大多數企業普遍采用的財務分析方法主要是比較分析法和比率分析法。醫院也是采用這兩種分析方法，這種相對單一財務分析方法，相對于由多種因素作用于某一項指標的情況，各種因素的變動對該項指標變動的影響程度是很難確定的；這兩種財務分析方法不能夠完全的反映出醫院真實的經營情況和財務狀況，會降低醫院財務的分析報告制度，不能夠滿足醫院決策者的需求。比率分析法是以企業提供的財務報表數據為基礎，從而計算出企業各項指標的相對數，對企業的各項財務能力進行定量分析的一種分析方法。而財務報表的數據存在一定的缺陷，它屬于歷史數據，有時效性缺陷，而現有的財務報表內容不完整，財務比率具有片面性；比較分析法這種方法簡單明了，但會根據不同的企業規模、地域以及經營周期，使同業對比很困難，也會由于會計政策的不同導致統一數據的差異。
2.3財務信息披露不夠及時
醫院財務信息的最大特點在于時效性。然而醫院現行的財務分析與報告制度，對于財務信息的披露卻不能達到及時性，大多數醫院為了向醫院管理者提供醫院的經營情況，大多數是采取定期分析報告的制度，這種定期的分析與報告披露的時間、周期過長，財務信息的不確定性大大增加，所以不能向醫院管理者及時提供醫院實際的經營情況，過期的財務報告也不能幫助管理者更好地決策甚至會起到相反的作用。
2.4醫院財務人員的職業技能及素質有待提高
隨著信息時代的到來，財務部門大都采用信息化系統管理，這就要求財務及會計人員必須熟練掌握計算機信息系統的應用，否則就會在工作中由于操作不熟練，使數據報表核算錯誤，導致醫院財務數據失真。
3.完善醫院財務報告與分析制度的思考
3.1完善財會報表報告指標體系
醫院的資金流量指標也是財務報表報告的一部分，醫院資金流量報表是對醫院資產負債表和收入支出總表的有效補充。例如在醫院財務管理中，由于醫院存貨、設備支付資金的滯后性，有的已經計入成本，但是現金仍沒有流出，這種想象都會對財務分析與報告的數據的準確性產生影響。而通過資金流量報表分析就可以發現醫院的經營情況和資金凈流量的差異，及時找出資金收支方面的漏洞。
3.2完善醫院財務分析的指標體系
醫院的財務分析指標體系主要是由醫院經營狀況、資產運營能力、盈利能以及持續發展能力等幾方面共同組成。為了保證醫院財務體系的正常運行，必須要不斷完善財務分析的指標體系。財務分析指標應該引入醫院對醫療事故賠償率的計算，這是為提高醫院的醫療水平提供一定的數據指標；引入醫院財務預算執行情況指標的計算，從而保證預算編制的合理性、準確性，有效控制超出預算的情況發生。同時，醫院也應該增加償債能力的分析；增加盈利能力、持續發展能力方面分析的數據指標；最后還要從加強醫院服務的角度出發，增加醫院的社會滿意度指標的分析，將患者的滿意程度以及醫療負擔水平等指標分析納入財務分析指標體系。
3.3縮短財務分析報告間隔，提高其時效性
目前，現行的醫院財務分析與報告系統在時效上不能有效滿足管理者的全面需求。所以，首先醫院必須建立完善提供實時信息的財務分析與報告制度。財務定期報告仍然要存在，作為醫院經營成果定期分析統計的依據。但是還要制定實時財務分析報告作為管理者決策的依據。通過先進的計算機信息系統，減少財務數據統計、核算、分析的周期，使財務分析報告在規定時間內及時進入醫院信息系統，方便醫院管理者快捷、準確的獲取財務信息。
3.4提高財務會計人員的職業技能與素質
關鍵詞：數據分析；企業經營；企業管理；重要性；統計工作 文獻標識碼：A
中圖分類號：F270 文章編號：1009-2374（2016）35-0218-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.35.107
隨著我國社會經濟的發展和繁榮，企業的經營管理也越來越受到重視。在每一個企業中，各個部門都會生產出一定的數據，這些數據就會被深度的挖掘并進行一系列的匯總，從而成為這個企業的重要參考指標。所謂的數據分析，就是指根據合適的計算統計方法來對已經收集到的資料進行進一步匯總，以此來保證這些數據可以被最大化的利用。然而，在我們的實際生活中，企業進行數據的分析可以有效地幫助其管理者很好地了解公司的情況，更能幫助其做出一定的決策，從而做出更加正確的決定。
1 對于數據進行分析的作用及意義
在一個企業中，對于數據進行分析是整個統計階段的最后工作，也是其工作的重中之重。這項工作的好壞將直接影響到企業今后的發展以及對于重大事件的決策。
1.1 數據分析是對客觀情況的完整反映
在對企業的數據進行分析時，如果只用一般的資料報表以及簡單的調查，這樣是不能將整個企業的情況進行全部展現的，即使其中蘊含著大量的數據資料，也不會起到一定的效果，并沒有一定的說服力。有效的數據分析是需要經過對收集到的一手數據進行深入挖掘以及分析研究得到的，需要企業人員以實事求是為基本原則，這樣才能將整個企業的基本情況客觀地、完整地展示出來，才能制作出數據分析的客觀報告。它的說服力將遠遠高于其他的材料，也可以完整又客觀地展現公司面貌。
1.2 數據分析在企業中起著重要的監督作用
在企業的經營管理中，監督對于數據分析有著重要的作用。對于數據進行進一步分析匯總的部門，其掌握著所有部門的基本情況以及大量的數據材料，可以準確地分析和了解公司的整體運行情況，對于數據的來源也更加清晰。因此，它在整個企業中承擔著檢查和監督整個企業各單位的運行以及生產情況、發展規劃等任務。
1.3 對于數據進行分析可以幫助企業管理和規劃
每一個企業都有著多個部門同時進行工作，這將會給管理帶來一定的困難，然而看似雜亂無章的數據，其中卻蘊含著整個公司運作的規律。但是要想完全地了解其中的規律，就不是一個簡單的事情，這將需要對大量的數據資料進行深度的分析與匯總、反復的認識與實踐，只有這樣才能進一步達到想要實現的目標。在這種新的形勢下，又有著更多的規律需要我們去探索與認識。例如：對于實現產業的整體結構優化以及如何來提高國民的整體經濟效益等問題。因此，對于經濟的客觀規律問題是一個非常廣泛的領域，需要我們去探索。對于數據進行進一步分析的部門將根據其所具有的大量資料的優勢來對事物的本質進行系統的分析研究，并直接從感性的層次直接上升為理性的層次中，由此實現對于事物以及發展規律的認識，這也便于管理者全面認識公司以及了解公司發展情況的了解，并幫助其做出正確且有重大價值的決策。
1.4 對于數據進行分析有助于數據的深度開發
數據的分析部門經過長期的普查、落實、調查等多種方式對各部門進行數據統計，這不僅需要大量的時間，更需要大量的心血，從而得到全面、客觀又完整的數據，但如果只將這些有價值的數據利用在相關的檢查上，以實現對國家的上報匯總工作，這將會大大降低數據分析的價值。由此需要將這些有價值的信息進行更深一步的分析匯總，并開發利用到公司的實踐中去，這樣才能成為十分豐富的信息。
1.5 幫助數據修正其準確性
所謂的對數據進行分析就是對數據進行深度的加工。在整個加工過程中，可以有效地檢驗其數據是否存在突然下降或下滑的現象。這樣可以對那些升跌不正常的客觀數據進行勘查、修正以及維護分析，從而提升全部數據的精準性。這樣看來，數據分析是一項必不可少的工作，它起著對大量數據進行研究的作用，又是整個分析報告的重要依據。
1.6 有利于企業人員素質的提升
數據分析的工作者如果每天都是與各種統計表、各種數據資料機械的工作，而不是去感受其中的內在含義，這將很難得為分析者帶來靈感，更無法提高數據分析的質量。對于數據分析既要運用大量的一手資料又要與多種分析方法并與實際相結合，只有這樣才能更有效地發現問題并找出問題以及解決問題。這是一項相當乏味又艱巨的任務，這考驗的不僅是分析者的知識儲備量，更考驗其耐力與態度。所以，這項工作將很有效地促進分析者的學習知識的態度，又可以提高自身的素質，并逐漸使分析者成為一個智慧與分析經濟效益相結合的綜合性人才。這將很好地發揮數據分析者的潛在能量，又有利于提升數據分析的效率，也可以有效地提升分析工作者的整體地位以及改善工作環境。
2 數據分析的策略準備工作
在一個企業中，如果只把數據分析當成一項簡單的對文字進行整個的工作，只是機械地將各種數據統計到報表中，這樣根本不會全面地展示出整個公司的客觀情況以及發展趨勢，更不會成為整個企業的主要決策依據。以下方面可以為做好數據分析工作做好準備：
2.1 提升一手數據的質量
要想做好數據分析的工作，就必須要保證所使用的一手材料的準確性，只有精準的數字，才能成為整個企業的重要決策依據。然而對于數據的質量整合是一個長期存在的問題。要想得到精準的數據，必須保證其精神上是支持的，對于數據的統計需要正確的認識，防止出現弄虛作假等不良的社會現象。然后，就需要從數據的本源上入手，根據最原始的數據分析，并將數據進行責任制分配，并互相制約互相監督，定期地對數據實施抽查。只有數據的精準性得到了保證，數據的分析工作才能得以有效地進行。
2.2 采用多種分析方法
隨著社會的經濟體系不斷發展，企業的經濟管理也逐漸得到重視，其管理者要全面、客觀地了解公司的實際情況，又要根據這些基本情況對以后的發展做出規劃。這將給數據分析的工作人員帶來一定的困難，他們就需要了解更多的數據分析方法，其主要包括動態、因素、比較、預測以及結構分析的方法等，由此可以對數據進行進一步的對比整合，并提出有價值的意見。在這些分析方法中，還需要合適的運用，既要根據主要分析的任務進行分析又要結合自身分析方法的特點，結合傳統的分析方法對數據進行詳細的分析，同時需要汲取現代的先進手段進行分析，例如數據模型以及計算機等先進的現代化設備，從而提高對于數據分析的深度。
2.3 豐富信息源
數據的分析是以豐富的數據為基礎，并在其基礎上進行進一步的加工分析，因而對于信息源的豐富以及掌握的信息量不斷增加，這都是提高數據分析的重要條件。對于企業進行數據分析時，其保留的歷史數據將成為獲取數據資料的重要渠道，這對于企業的運營以及發展趨勢有著至關重要的作用。對數據的收集進行分析時，需要多渠道地對原有數據進行搜索，并需要與現有的數據進行整合，同時將橫向資料與縱向資料相結合。這樣才能保證數據的豐富性與真實性，從而更具有說服力。
2.4 加強監管力度
對于一個企業來說，數據分析的工作是必不可少的。企業的管理者也開始對其進行關注，更把其當成一項重要的工作去分配。數據分析的工作人員既要做好上級所要求的報表，又要深入地做好數據分析，來幫助企業的管理人員做出決策。同時，企業的管理者也要對數據的分析情況進行嚴格的把關，防止出現濫竽充數的現象。
2.5 提高數據分析人員的基本素質
正所謂素質是整個企業的根源所在，并且決定著分析的整體水平。相關的分析人員必須要做到實事求是，從實際出發，有效地學習企業管理與市場營銷等知識，并需要具有一定的會計相關專業的知識，熟悉當代社會的基本現象，以此來不斷提升其業務水平。此外，也要與實踐相結合，正所謂時間是檢驗真理的唯一標準，在實際的實踐中可以更加有效地提升對于數據的準確分析速度，并對數據的進一步分析奠定基礎。
3 結語
綜上所述，在這個網絡化不斷發展的時代，數據已經成為企業衡量效益的重要指標，同時也為其對于科學的評估提供了重要的參考資源。數據分析對于企業的經營管理有著重要的作用，但如何做好數據分析就必須做到以下要求：首先，做好最基礎的數據分析工作，這樣可幫助企業快速發展，并為管理者做出重要決定提供依據；其次，需要企業的管理者嚴格要求，保證原始數據的準確性，增加數據的來源，保證其多方面擴展，需要采用多種分析方法來對數據進行系統的分析以及提高企業人員的基本素質。在我們的實際生活中，企業進行數據的分析可以有效地幫助其管理者很好地了解公司的情況，更能幫助其做出一定的決策，這都將對有效的數據分析提供幫助，并促進企業的不斷發展與進步。
參考文獻
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過去的2013年，朝陽大悅城銷售同比增長超過50%，達到年銷售額21億元的新高峰，客流超過2100萬人次，同比增長45%。取得這樣的成績，得益于大數據的使用。通過大數據分析顧客購買行為、商家銷售行為總結并推導出零售商業演變規律，提升購物體驗和銷售業績是大悅城成功的關鍵。
2013年“三八婦女節”期間，朝陽大悅城推出“你休假 我發薪”活動，通過微博、微信等新媒體方式向每天操勞奔波的都市女白領們，發出了在三八節當天來朝陽大悅城休閑放松半天的邀請，并由朝陽大悅城支付參與活動女白領們由于休假半天所損失的工資。活動一經推出，即引起眾多女性白領的熱情參與和轉發。據統計，此次活動有過萬人次參與，其中微博3000多人、微信6000多人。此次活動使朝陽大悅城在“三八節”當天客流增長了69%，銷售額同步增長78%，既給消費者帶來了愉悅的購物體驗，也為大悅城創造了良好的經營業績。
活動的成功策劃依據正是來自大數據。“在我們通過對會員海量、長期的消費數據分析發現，有一部分年輕女性客群，其消費特色表現為人均單筆的消費額度較低。但其交易頻次較高，并且在微博、微信中發言活躍，會主動將自己的購物感受和體驗向身邊的朋友傳播，并通過她們的帶動、傳播為大悅城帶來良好的經營效益的同時，實現消費者和大悅城的雙贏。”朝陽大悅城IT咨詢部負責人張巖介紹說。
2011年11月2日，朝陽大悅城的銷售和客流突然出現了一個小的峰值，經過種種數據測算和比對，在排除節假日、推廣促銷等因素后，造成銷售額增長的答案竟然是因為當天是“世紀對稱節”。受“對稱節”銷售小的啟發，大悅城已在為今年各種稀奇古怪的節日提前做促銷和推廣的準備。如果不是通過數據分析，很難猜測到銷售額產生異動的真正原因，推廣部門也會錯失一系列的活動主題。
運用大數據的支持讓朝陽大悅城懂“讀心”，而這也正是大悅城最主要的營銷策略之一。折扣活動是較為簡單的數學游戲，而打動人心則是一門大學問。在朝陽大悅城，大數據被作為一個戰略基礎來部署，所有的營銷、招商、運營、活動推廣都圍繞著大數據的分析報告來進行，甚至于企業的組織架構都需要為其而進行特別的調整。張巖指出，朝陽大悅城的IT部門有個更貼切的名稱，叫研策部。部門具有兩大職能，其一是傳統的IT維護，其二是專注于經營數據的分析挖掘，監測大悅城的商業運營狀況，提供精準、高效的決策意見。
停車場里有乾坤
在朝陽大悅城成立之初，就組建了一個數據團隊。對傳統零售行業而言，由于消費者進入商場的消費目的并不明確，加之所有購買行為不通過互聯網留下瀏覽痕跡，在這種情況下，增加數據來源也成為數據分析團隊關注的重點。
2012年一年中，朝陽大悅城在商場的不同位置安裝了將近200個客流監控設備，并通過Wi-Fi站點的登錄情況獲知客戶的到店頻率，通過與會員卡關聯的優惠券得知受消費者歡迎的優惠產品。通過對車流數據的采集分析，朝陽大悅城信息部發現，具備較高消費能力的駕車客戶是朝陽大悅城的主要銷售貢獻者，而通過數據測算每部車帶來的消費，客單超過700元。商場銷售額的變化與車流變化幅度有將近92%的相關度。為此，大悅城對停車場進行了改造，如增加車輛進出坡道、升級車牌自動識別系統、調整車位導識體系等，力爭吸引駕車客戶。此外，他們還調整了停車場附近商戶布局，極大地提高優質駕車客群的到店頻率。而如果某天車流增長快就說明當天客流量的增長會比較快，銷售也會聯動上漲，大悅城會根據變化適時組織商家調整相關服務力量；再比如某天是大風天氣，根據經驗，銷售可能會下降2%，而且集中在零售業態，那么大悅城會馬上組織“限時搶購”之類的針對性的營銷策略。
此外，朝陽大悅城還通過“多維度的大數據分析方法”，對每一個商戶在各個維度中的表現進行精準賦值，將大悅城的銷售管理系統與客流統計系統、停車場車流管理系統、會員管理系統以及商家各個子系統打通，進行綜合運算得出數據結果，挖掘出這些數據價值，并做出相應模型，使商戶的經營狀況和顧客的光顧程度以及提升大悅城的購物體驗都變得更加精準和有效。
應用數據分析
日常的數據分析是每天的功課，大數據的運用給朝陽大悅城帶來的不僅是精準管理和銷售額，還有新的業務增長點和發展空間。
以前朝陽大悅城的POS機系統和CRM系統是孤立的，現在運用新的軟件已經突破性地把這兩個系統的數據整合在了一起，這樣會員們買了什么東西就可以一目了然。同時，數據團隊開始推動品類管理，將零售、餐飲、娛樂等大的業態細分為30個品類，并將品類表現與細分客群結合起來進行研究，通過各具特色的數據分析模型，朝陽大悅城能夠發現誰買什么，誰可能買什么，什么和什么的購買是相關聯的，誰和誰是同質或異質的……在絕大多數的購物中心里還很難得到確切回答的問題，朝陽大悅城卻了如指掌。
關鍵詞：國庫統計 大數據 分析與預測
一、大數據時代國庫統計分析轉變
（一）樹立大數據思維
“大數據時代預言家”維克托認為：世界的本質就是數據，大數據將開啟一次重大的時代轉型，一直以來所延續的傳統統計分析思想已變得陳舊且落后。國庫統計分析思維應當在大數據背景下加以轉變。一是關于大數據抽樣調查工作的思想。抽樣調查是目前統計分析工作中的重要調查方式，但應該清醒地認識到，傳感器、網絡和數據處理技術，為獲取全局數據提供了可能，抽樣調查方式越來越多的被大數據取代成為必然。二是大數據統計思想：允許數據存在不精確性。縱觀目前的各類數據，一方面，數據來源不斷擴展，另一方面數據處理方法飛速發展，我們應該把重心放在統計分析效率上，而不是一味地追求數據的精確性上。三是大數據相關關系的思想，由驗證因果向尋求關聯轉變。統計分析報告是統計工作的下游產品，對決策的意義常常大于常規報表。大數據的應用，統計分析也將發生轉變，在做好因果分析的基礎上向尋求關聯轉變，原因分析更加精準和深刻，對策建議更具參考價值。
（二）被動統計到主動分析，從人工統計到智能統計
在這樣一個信息爆炸的大數據時代，無論政府機構還是社會公眾都可以通過多種途徑獲取信息，國庫統計分析部門也不例外，更應該變被動為主動，對經濟轉型期的一些重大問題尤其是關系到可持續發展的重要問題，做好數據統計分析，提高發展質量，實現經濟轉型。涂子沛指出人類使用數據的巔峰形式，是通過數據賦予機器“智能”。大數據在包括國庫統計分析中應用的終極形式就是分析智能化。
（三）從事后統計向事前預測轉變
統計分析報告是統計工作的重要產品，完整的進度性常規分析應該包括對未來一定時期數據的預測。但由于小數據和信息量的局限，預測一般很少作為報告的重點，多是在假定發展條件、相關政策不變的情況下對未來情況做出的粗略研判，影響了統計對決策的參考價值。而大數據的核心就是將數學算法與海量的數據有效結合，來預測事情發生的可能性。大數據的廣泛應用，將有利于統計報告實現由單一的事后分析，向注重事前預測轉變。
二、大數據在國庫統計分析全流程應用的探討
當前，大數據浪潮帶來了一場新的革命，面對經濟發展的新形勢新要求，國庫統計分析要學會積極的運用大數據的思想和方法，來應對各種新挑戰。國庫統計分析要積極主動建立大數據分析應用機制，破解新常態下面對的各種問題，實現工作的創新與發展。本文重點分析國庫統計分析全流程下大數據的應用。
（一）數據源：建立國庫統計分析數據池
目前國庫統計分析所用數據主要通過“3T”系統產生基礎數據和監管類數據，通過收集各類型政策文件、影像資料、領導講話、內網信息等形成綜合性數據。但這些數據遠未達到支撐大數據統計分析的基礎。國庫統計分析應當建立“數據池”這一基礎工程，通過人行內部數據整合、銀行和其它機構數據接入、互聯網數據抓取和引入等多渠道擴充基礎信息源和數據庫，為國庫統計分析的大數據應用奠定數據基礎。
一是加速整合現有國庫數據。我國國庫匯集了各級政府財務數據和各級國庫管理數據，包括從中央到縣鄉的各級機構化和非結構化數據，也包括稅務、海關、財政、銀行等部門處理的各類收支退存等國庫資金運行數據，涵蓋面極廣。但現有數據資源存在著部門隸屬、無法共享等問題，大數據要求建立統一、高效、共享的國庫業務大數據池，就必須打破現有藩籬，盡早實施“國家金庫工程”，完善內部數據源。
二是擴大國庫統計分析數據源。最重要的是打通各級政府及其下屬各部門之間的數據傳輸通道，實現政府辦公、工商行政、招商引資、外貿出口、仲裁訴訟等政府活動所產生的數據接入共享。其次是實現一行三會、商業銀行、行業協會、企業實體等生產運營數據的持續傳輸和報送。最后是互聯網數據，互聯網是大數據的重要載體，也是數據收集的快捷途徑，通過各類互聯網平臺，門戶以及行業網站，可以收集海量數據來增加國庫統計分析領域數據采集的前置性和時效性。
（二）數據采集與存儲：軟件與硬件結合
大數據的應用中，由于數據來源非常廣泛且類型多樣化，需要存儲和分析挖掘的數據量也是十分龐大的，因此數據展現和處理的高效性以及可用性十分重要。因而，大數據的收集和存儲應當通過先進的計算機技術自動實現，并結合線下需求采取人工收集等傳統方法，以補足系統無法收集的數據的遺漏。國庫統計分析數據的采集應當在國庫大數據資源池基礎上，通過構建云計算應用平臺，統籌整合各直屬國庫大量分散的數據和軟硬件資源，通過應用云計算平臺的資源和功能，以提升和優化整體效能，從而實現全國國庫統計分析的大集成、大整合以及大應用。對于其他橫向聯網數據，比如一些保密性較強的科學研究數據和企業生產經營數據，則可以與研究機構和企業建立合作關系，使用特定系統接口等相關方式采集數據。
在數據存儲方面，在通過完善的物理存儲技術和云計算平臺等軟硬件設施的基礎上，按國庫統計層級建立分級倉儲式數據中心，以人行總行為總庫，各項業務與非業務數據達到匯總存儲，各級行通過內部接口或云計算平臺實現數據上傳下載，同時本級行建立分中心數據存儲倉，采集本級區域內縱向和橫向數據并存儲。同時按照保密和信息安全等要求，實施分級授權和設置防火墻、實時加密存儲數據和卷標存儲加密等技術。
（三）數據清洗與結構化處理
國庫海量的、不規則的數據無法提供有效決策支持，只有通過數據清洗技術將大數據轉變為結構化和規則化的數據，才能體現大數據價值。數據清洗包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等，是發現并糾正數據文件中可識別的錯誤的最后一道程序。經過數據清洗技術處理殘缺數據、錯誤數據和重復數據后將有效數據寫入數據庫。
在國庫大數據統計分析上，通過數學知識（概率、統計、離散化等）建立合理模型，充分利用和挖掘數據內容。綜合運用開源類和非開源類數據分析工具包括R、Python、MATLAB、SPSS、EVIEWS等軟件進行數據分析。具體實現統計分析、數據挖掘和模型預測等功能，并以可視化的結果予以呈現。統計分析包含假設檢驗、差異分析、相關分析、方差分析、回歸分析、logistic回歸分析、因子分析、聚類分析、主成分分析、判別分析、bootstrap技術等。數據挖掘包含相關性分組或關聯規則、聚類、描述和可視化、復雜數據類型挖掘等。模型預測包含預測模型、機器學習、建模仿真等。
在統計分析過程中，國庫統計分析應該重點實現云應用的創新與共享。統計人員可以根據業務的新要求，在云平臺數據開放接口的基礎上，自由構建合理的數學模型和算法，實現業務應用的創新和擴展。與此同時，以算法的方式將統計人員的智力成果和業務知識固化，當經驗證為可信任應用時，可自動進入云平臺的應用共享庫，在得到授權的前提下，自由使用或補充完善，實現知識固化、資源共享。
（四）國庫運行智能化統計分析
在云應用平臺上，國庫統計分析首先要將日、旬、月和年作為數據的時間維度，將國庫收入、國庫支出以及國庫庫存等統計指標作為數據的為空間維度，利用云計算的強大能力，并借助數據分析展示工具，預先計算處理數據。或者根據用戶事先提交的數據挖掘需求自動完成相關數據預處理。統計分析人員隨時可以從兩個維度上深度挖掘數據，并使用QLikView等數據分析工具，實現統計大數據的多維度、可視化展示。
二是實現常規統計分析的智能化生產。可以通過完善和豐富大數據應用平臺的分析功能，實現機器式的學習，輸入必要的參數后，系統將自動計算數據，并關聯提取大數據池中的相關數據和信息，進而依據特定的模板輸出分析報告，最后由分析人員對輸出的分析報告進行質量把關和進一步的補充完善。
三是構建統計分析數據模型，提高預警預測水平。不斷進行新的分析預測數學模型的探索和構建，充分利用國庫統計大數據平臺上的海量數據和動態實時數據，不斷提高預測水平。
（五）數據展示與反饋
以智能化統計分析為主的大數據應用技術，為數據結構化和可視化的展示提供了支持。簡要國庫運行數據、系統化運行指標、國庫資金運行報告、國情和輿情監測報告、企業和金融服務報告、國庫運行情況預測等為中央銀行、各級政府部門制定有關政策提供統計信息和參考依據，充分發揮國庫在國家預算執行中的促進、反映和監督作用。同時建立信息反饋機制，對現有統計分析結果予以反饋，還包括對未滿足需求提出反饋，豐富和完善大數據應用成果，充分發揮國庫統計分析應用大數據的社會價值。
綜上所述，從全流程看，大數據應用自數據端建立“”數據池“”到處理端智能分析在到應用端數據展示，大致可以通過下圖（圖1）形象展示：
三、有效提升大數據應用的政策建議
（一）從制度層面保障大數據統計分析的有效開展
制定專門的大數據應用法律法規，在由總行統一部署、統一實施的基礎上，各地區分支機構結合當地實際制定特色大數據應用和發展規章制度。從數據產生、采集、存儲、挖掘和應用等大數據處理全流程做出明確安排。一是通過總行層面的發文、通知等鼓勵通過大數據方法加強國庫統計分析，建設大數據共享和應用平臺；二是強化大數據統計所需軟硬件采購、數據源互聯互通及模塊化分割等作出具體安排；三是要求大數據應用所應達到的在信息、統計報告、預測與預警等功能上的目標和績效予以明確，充分利用大數據平臺提供統計分析支持；四是強化信息技術安全，防止信息泄露、網絡攻擊、系統失靈等問題，明確應急處置方案。做到嚴格立法，有法可依，有章可循。
（二）加大基礎設施建設和人才投入，滿足大數據應用的軟硬件要求
大數據基礎設施可分為硬件和軟件兩類。硬基礎設施主要包括用于收集、存儲、分析和應用大數據的信息化系統架構；軟件基礎設施主要包括各類數據信息、數據挖掘和大數據應用專業軟件以及金融企業的人力資源。人民銀行應通過專項資金投入等方式構建大數據應用的軟硬件設施和和培養專業人才，并通過持續培訓使全體員工了解并使用大數據進行國庫統計分析。也可邀請專業的大數據解決方案服務商作為咨詢顧問，整合國庫不同生產系統數據，優化數據應用行為，加快統計系統建設步伐。
（三）提高大數據管理和應用能力
國庫統計分析應不斷的加強國庫運行數據的采集、儲存、保護和管理工作，不斷提升統計分析水平。加強對國庫統計分析中涉及的地方債、營改增、房地產、小微企業經營、財政專戶、盤活庫存等熱點領域可以設計建立相應跟蹤監測指標體系。與此同時加強改革數據的統計制度、方法以及程序，研究大數據共享制度，為宏觀經濟分析提供便捷、堅實的大數據基礎。
建立國庫大數據分析應用機制是新形勢下的當務之急。國庫統計分析需不斷改革創新，強化大數據的思維，提高大數據的意識和駕馭大數據的能力，積極探索新的大數據應用方法和途徑，從而在國家宏觀決策、服務經濟社會發展、服務國庫管理方面，進一步提升國庫統計分析服務的能力和水平。
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[關鍵詞] 評價系統業績分析財務數據計算機
隨著時代的發展，計算機在企業管理及會計信息處理中的迅速普及和廣泛應用，給人們帶來了極大的方便和效益。將計算機技術應用于企業業績評價，構建一個方便、快捷的業績評價系統是今后管理會計發展的必然趨勢。如何構建數據庫及運算推理機進行有效的數據處理，給決策者提供有參考價值的評價信息是今后需要深入探討的研究方向。
開發基于財務數據的業績評價計算及分析系統，建立評價模型，經過專用程序的運算、推理及分析，給出企業的評價等級，出具分析報告，并做出有效的發展預測，這將提高企業業績評價的分析精度及效率，給投資人及管理者提供參考信息以方便做出正確的經營決策。同時，還可以讓管理者及時了解企業的財務效益狀況、生產經營情況及發展狀況，并根據市場的變化進行適時調整控制。
一、業績評價系統
構建業績評價系統就是建立一套數據管理系統，按其數據流程，對其進行數據處理后，分別實現各自的功能。因此評估系統可由幾個功能子系統組成，分別用于數據存儲、數據運算及推理，數據查詢、數據反饋等。系統結構圖如下:
二、建立專用數據庫
以上評估系統的結構反映出數據的流向。所以數據庫的構建關系到整個系統的功能實現，在設計時不僅要考慮到數據的來源、依據和時效性，同時還要考慮數據庫的格式會影響到整個系統的實現，如果設計不當，會直接影響分析和評價的準確性。因此，在數據庫應用程序開發的早期階段，應正確設計數據庫格式，以利于硬件和軟件功能需求，提升應用性能。
評價系統所需數據庫主要由以下幾個表(其中帶下畫線的字段作為該數據表的主鍵)組成:
客戶表（客戶號、行業號、客戶名、行業名、地址、聯系人、電話、密碼、備注）
客戶評級表（客戶號、指標編碼、日期、評價等級、雇員號）
管理員表（管理員號、姓名、性別、出生年月、職稱、職務、身份證號、電話、手機、密碼）
評價指標表（指標編碼、指標名、權重、指標類別）
行業分類表（行業號、行業名）
財務數據表（包括資產負債表、現金流量表、利潤表、分析報告表等）如圖2所示:
由于表中存儲信息的不同，表中所需的字段也不一樣，在確定所需字段時有下列方法可供使用:
1.描述不同主題的字段應屬于不同的表，通過定義數據表之間的關系，可以將多個表中的字段進行數據組合，生成各種表單或報表。
2.收集所需要的全部信息。應全面檢查書面的表單和報表，確定所需的數據都已包括在所設計的表中或可由這些表計算出來。
3.以最小的邏輯單位存儲信息。應盡量把信息分解成比較小的邏輯單位。
企業績效評價的基礎數據主要來源于企業所提供的評價年度會計報表等資料。為確保基礎數據的真實、完整、合理，在具體評價前必須對評價基礎數據進行核實，對有關數據的口徑進行確認。該數據庫包括財務報表所需要的資產負債表、損益表、現金流量表以及評價指標和客戶表。本系統對數據庫的操作主要是對各數據表中的數據項進行存儲、計算、查詢等。當基礎數據庫初步建立后，即可根據財務數據，分別計算評價指標，參見圖3所示:
三、運算及推理
財務指標是診斷企業經營業績的重要工具，根據評價指標的要求及建立好的數據庫系統，可從企業的獲利能力、經營能力、償債能力、資本結構和經營發展能力幾個方面，對企業進行等級評估，并與同行業同規模企業進行比較，做出數據分析等。根據財政部2002年頒布的企業效績評價操作細則所制定的評價計分方法，
設A為基本指標總分，則;
B為修正指標總分，;
C為評議指標總分;
S為以上各指標的綜合得分，S＝(A+B)×80%+C×20%
為了使標準評價函數的構造方便和符合實際，評價指標的標準值分五檔建立，即A、B、C、D和E。它們分別為某行業和某規模類中具體指標的最高均值、較高均值、總體均值、較低均值和最低均值，代表著行業的最高、較高、中間、較低和最低水平。在財務報表分析過程中，通過比較分析，觀察經營活動的數量及其差異、趨勢、結構比重、比率等方面的變化；了解發生變化的原因，從而對企業的經營活動做出判斷；在分析和判斷的基礎上，做出評價和預測。當S≥85，則等級為A；當85＞S≥70，則等級為B；當70＞S≥50，則等級為C；當50＞S≥40，則等級為D；當S
同時還要充分考慮不同行業的特點，具體行業的評價指標有所區別。在運算出企業的評價等級時，還可同時算出同行業同規模的企業評級，并給出對比值，根據行業，做相應對比，找出問題及差距，出具分析報告，讓企業能根據評估結果，總結分析存在的薄弱環節的狀況和造成的原因，針對分析發現的問題，提出改進意見，做出正確的經營調整。企業外部的理性投資者也可通過運用業績評估系統所出具的企業評估等級及分析報告，作為考核企業一定時期內經營狀況的依據，使這些投資者能進行正確的決策。促進社會資源的合理流動和良性公司治理結構的構建，提高企業管理的科學性。
據此，經過計算機的數據運算可形成相應的評價圖示:
一、內部工作
1、做好全行的費用審核及報賬工作。
作為非盈利部門，合理控制成本，有效的發揮企業內部監督職能是我們工作的重中之重，上半年根據我行的費用管理制度，對全行的費用報銷進行嚴格處理，認真審核每一張憑證，根據金額大小而定，是現金支付或者銀行轉賬，以降低資金風險；對報銷憑證手續不全的及時督促整改，做好費用流程審批的審核，根據行內規定及預算管理，嚴格控制各類費用支出，保證資金穩健運營。
2、做好財務經營數據分析工作
做好日常及月度、季度、年度財務報表分析工作，具體分析我行資產負債情況、董事會及中原銀行目標完成情況、及時預警各項監管指標、與縣域及中原系九家金融機構對比情況、分析各支行經營目標完成情況等，通過財務數據分析，正確體現我行的財務狀況、經營成果，揭示未來經營風險點，檢查我行預算完成情況，考核經營管理人員的業績，為建立健全合理的激勵機制提供幫助。
3、2019年度預算表編制
根據全行2018年實際經營情況與2018年預算的差異分析，結合19年全行經營計劃和發展目標的制定，深化對2019年全行預算管理的認識，按進度測算目標任務利率及利息收入支出情況，預計業務及管理費用的支出及全年完成情況，提高預算管理水平，提高對2019年經營目標預算數字的編制的質量。
二、人民銀行相關工作
1、人民銀行調統科數據大集中監管報表報送及年度統計檢查工作
認真貫徹人行制定的統計管理辦法及各項統計制度，準確收集、匯總、整理統計數據及資料及時報送，在有問題的情況下，盡快反饋糾正，確保基礎數據真實、準確，多與人行統計負責人溝通，提高我行統計質量。配合人民銀行統計檢查組進行統計工作現場檢查，按要求整理2019年度統計檢查所需要的數據，積極配合，認真聽取人民銀行檢查人員的意見及建議，對我行統計工作中出現的問題及時整改，使得本年度統計檢查工作圓滿結束
2、人民銀行貨幣信貸科宏觀審慎評估工作
每季度按時報送我行利率定價自評表及MPA數據申報表，對于影響我行利率定價及MPA評級的問題及時與人行負責人溝通協調，盡量減少我行MPA評級降分。另外，根據人民銀行合格審慎評估操作指南，申請合格審慎評估觀察員身份，為加入同業大額存單拆借市場，根據材料清單逐項進行材料梳理，對于缺少的材料協調中原銀行、人民銀行及農商行進行制度匯總，并在此基礎上對我行相關制度進行修改、完善并報送
3、人民銀行金融穩定科央行評級及存款保險相關工作
配合人民銀行現場檢查組進行2019年央行金融機構評級工作及存款保險現場核查工作，根據評級通知要求，牽頭組織各部門提供我行公司治理、內部控制、資產質量、主要業務風險、系統系統建設及安全管理、金融政策執行等各項評級材料及附表，確保評級工作順利進行。1季度我行被評為5級。另外配合提供存款保險現場核查需要資料及相關數據的解釋工作。深入學習存款保險制度條例，按照人行要求按月報送存款保險申報表及風險監測運營表及風險監測分析報告，認真填寫存款保險差別費率核定申報表，按要求操作存款保險評級系統，提高我行報送質量。根據人行核定的存款保險費率及時繳納存款保險費。
三、中原銀行相關工作
1、日常數據報送
定時送日報，周報、旬報等日常需求數據，每月定時報送中原銀行經營數據統計表和經營分析報告，每季度定時提供季度考評資料及半年度、年度考核數據等，另外每月按時向中原總行計劃財務部報送千戶集團納稅情況。日常工作中積極配合村鎮銀行管理部提供各項經營指標考核基礎數據、并對數據的真實性和準確性負責
2、審計工作
根據中原銀行要求，積極配合畢馬威華振會計師事務所對我行進行半年度及年度審計，填下審計調查表，牽頭其他部門配合進行資料收集及底稿整理，以提高被審計數據的準確性和審計效率，與畢馬威審計一直溝通審計中出現的問題以提高對我行審計質量。
3、中原銀行巡察工作
配合存管部及中原銀行計財部人員對我行財務規章制度、費用支出管理及內部控制等檢查工作，對現場檢查出現的問題做好解釋工作，對于檢查人員提出的我行的問題及時反饋領導進而修改我行的相關制度，多與中原銀行總行計財溝通學習，規避風險，以提升我行財務管理水平。
四、稅務相關工作
1、按時申報繳納各項稅費
在上半年的稅務工作中克服困難，通過對稅務籌劃、稅務新規政策等的學習，提高了每月納稅申報的工作質量，并且熟練掌握稅務局各項報表的填制工作。認真核算我行增值稅、城建稅、教育費及附加、個人所得稅、印花稅、企業所得稅及工會經費等各項稅費發生金額，及時進行計提、申報、繳納工作。
2、2018年匯算清繳工作及抵退稅辦理
積極配合稅務提供匯算清繳所需報表及數據等資料，認真核對稅務師事務所根據我行實際經營情況及報表數字對我行出具的匯算清繳報告，特別是需要稅前調整的部分，及時溝通修訂，最大限度的減少我行企業所得稅支出，順利完成2018年度匯算清繳申報工作，向國稅局歸口管理領導申請辦理2018年度我行需抵退稅102萬抵減6月份企業所得稅。
3、日常稅務報表報送
每月按時填報重點稅源申報表，根據增值稅優惠政策，按時報送《享受小微金融增值稅優惠政策情況專項調查表》及《未享受小微金融增值稅優惠政策情況專項調查表》等；對免稅利息收入、免稅額、借款人戶數、貸款余額等相關數據進行審核，發現問題要及時更正，以確保數據準確無誤。配合稅務機關的調研工作。
五、其他日常雜項工作
積極配合外部監管和內部需求提供需要的數據等。如按要求向信貸部門提供相關財務數據、向人民銀行報送調研報告、統計歸屬關系，每月向綜合部提供工作總結中財務數據及財務指標，臨時數據考核及經營情況數據整理通報等。
六、下一步工作規劃
1、規范財務收支行為，加強財務制度執行力，實現有財務會計向管理會計的轉變。
2、繼續完成財務、會計、統計等各類報表的填報工作
3、做好呆賬核銷工作，配合信貸管理部門，按照規章制對核銷貸款做好相關賬務處理。
4、及時報送統計報表，全面落實統計報告制度，提高統計質量。
5、加強與其他各部門員工之間的聯系，在工作上做到互通有無，提升工作效率。
6、希望能多參加培訓，豐富知識含量，提高自身業務能力，提高會計核算的準確性，提高財務管理水平。
7、規范建立財務檔案、收集整理會計憑證及資料，保證會計核算資料和記賬憑證的完整性，嚴密性，及方便核查。
8、積極提供全面、準確的數據分析和建議，為行領導決策提供數據支撐。
統計分析有利于幫助決策者搞好企業管理，提高企業的經濟效益。本文依據統計分析工作的前提條件和特點，詳細論述了如何做好統計分析工作。
關鍵詞：
統計分析條件步驟
1、引言
統計分析是統計人員參與企業生產經營管理的最有效手段，它為企業生產經營決策提供參考依據。好的統計分析，有利于決策者發現和解決當前生產經營中的主要問題、主要矛盾；有利于幫助決策者搞好企業管理；有利于提高企業的經濟效益。作為企業的統計人員，有責任和義務履行好職責，在做好統計分析上下功夫，發揮統計分析在企業管理中的作用。
2、做好統計分析工作的前提條件
2.1培養個人興趣。態度決定水平，對所干的工作有興趣，才會用心思考、用功寫作，進而才可能寫出好的、有用的作品。
2.2要有責任感、有主人翁意識。做統計分析，要積極主動去尋找企業管理中涌現出的經驗和不足，經過系統、周密的調查與研究，進行分析，提出問題之所在，不應敷衍了事。
2.3平常注意多收集素材。平時注意多看多寫，多觀察，多思考，掌握第一手材料，善于積累，在日常工作中發現“閃光點”。日常的鍛煉與積累，必將厚積而薄發，水到渠成。
2.4不斷拓展自己的知識面。加強理論學習，學習觀察、分析問題的立場和方法，多看新聞、報紙、企業有關政策、規定等；多了解生產技術知識，掌握必要的生產技術資料；多看別人的分析文章，包括專家學者的理論文章，也包括同行業、同部門的分析文章，從中借鑒分析技巧，提高分析水平；理論聯系實際，注意收集文件、會議資料，深入現場，掌握盡可能多的生產經營情況。
3、統計分析的特點
3.1準確性。準確是統計分析報告乃至整個統計工作的生命。失去準確性，再精心準備的“實招”也將成為無源之水、無本之木。統計分析要堅持客觀公允態度，講實話、報實情，以科學求實的精神，對當前生產經營運行狀況提出恰當的分析。統計分析的準確性除了數字準確，不能有虛假之外，還要求論述有理，觀點正確，不能出現謬誤，建議要可行，不能脫離實際。
3.2目的性。統計分析是統計設計、統計調查和統計整理的延續和深化，目的就是為管理者服務。通過分析，幫助管理者正確認識企業所處的內外部環境、自身的生產經營秩序，采取正確的戰略戰術，保證企業的正常生產運行，從而提高企業經濟效益。
3.3可操作性。提出的建議要有可操作性，就是把“想實招”落到實處。它不只是簡單的提出問題和局限在數字化、文字化的表述上，要在深刻總結的基礎上，提出有一定量化依據和可操作的具體實施意見。
3.4針對性。要針對企業當前生產經營的重點、難點、熱點、焦點問題進行分析，才能有的放矢；要在“新”字上下功夫，分析要有“新鮮感”。切忌沒有自己主見的“對策建議”，不能過多重復一般概念和別人說過的話，對問題要與時俱進，有新角度；要有獨到見解，不僅立題要“新”，而且見解更要“新”。
3.5時效性。瞬息萬變的經營形勢，決定了統計分析的時效性。統計分析的針對性和目的性越強，就越要快速反映，適時為管理者送上“及時雨”。統計人員要敏感，在盡量短的時間內完成分析報告的撰寫，迅速及時地向管理者發送各種動態信息和經濟運行狀況，以便管理者及時掌握情況，指揮全局。
4、統計分析的基本步驟
4.1收集數據、發現問題。收集數據是統計分析的前提和基礎。收集數據可通過生產、研究部門測量、觀察、實驗、調查等獲得直接資料，也可通過文獻檢索、閱讀等來獲得間接資料。通過數據收集來找出問題、發現問題。
4.2整理數據、提出問題。整理數據就是按一定的標準，對數據進行歸類匯總的過程。這就需要按照研究問題的目的和要求以及報告的內容對數據進行核實，剔除不真實、不需要的部分，再分組匯總或列表，從而使原始資料簡單化、形象化、系統化，并能初步反映所報告內容的基本特征。
4.3分析數據、分析問題。分析數據指在整理數據的基礎上，通過圖表、分析方法、統計運算等等，得出結論的過程，它是統計分析的核心和關鍵。通過數據來對存在的問題進行分析，進而達到分析問題的目的。
4.4反饋信息、解決問題。將以上數據分析結論、發現的問題進行歸納總結，并提出解決問題的建議、方案，形成統計分析報告，及時匯報決策層，根據新的決策實施改進。
5、統計分析的具體步驟
5.1明確目的、確定題目。選題要切合實際、有針對性，同時要具有寫作可行性。標題應做到確切、簡潔、新穎。統計分析題目的三種形式：任務題、固定題、自選題。要注意緊跟“注意點”選題，抓住“矛盾點”選題，注重“時效性”選題。
5.2周密構思、擬定大綱。在明確了目的、確定了題目的前提條件下，就要針對分析的具體問題，對擬完成的專項或者綜合統計分析進行認真思考，初步形成寫作構架，完成寫作大綱。
5.3收集、鑒別、加工資料。作為統計人員要注意各種統計資料的分類、審核、加工和整理，包括生產、經營、銷售、投資、財務以及外部信息等。
5.4進行綜合分析。邏輯要清晰，結構要嚴謹，層次要分明；反復修改，認真提煉觀點；注意“五項內容”：事物發展的預估、變化特點、事物之間的相互關系、新情況新問題、趨勢預測。
5.5歸納分析結論，形成論文。通過收集數據，在鑒別、加工資料的過程中，找出問題的關鍵之所在，對發現的問題進行綜合分析，歸納分析得出結論，從而形成論文（報告）。歸納分析形成的結論一定要結合統計分析的特點、分析方法，要有目的性、針對性、準確性，同時也要注意時效性。
6、結論
在今后的工作中，應注意統計數字的運用，統計分析必須用統計數據說話，靠數字說明觀點、支撐立場；實現數量到質量的轉變，統計分析中適當運用數字的同時，要樹立“重點”意識，提高統計分析的針對性和有效性；要在更廣的范圍內捕捉相關信息，注意從不同的角度觀察問題，從不同的側面去描述問題，從不同的思路去研究分析問題，從而取得良好的分析效果；在選擇主題時應該主題鮮明、文題相符、言簡意賅、形式多樣，增強統計分析的可讀性和實用性。
參考文獻：
[關鍵詞] 商業智能 SQL Server 2005 零售業 數據倉庫 OLAP
隨著信息化技術的發展，大型零售企業通過多年的信息化建設大多己建立了自己的管理信息系統，從銷售管理系統，如：電子收款機、POS系統、商店信息管理系統，到EDI化(電子數據交換)和EOS(電子訂貨系統)，再到現在的客戶關系管理（CRM），物流管理、供應鏈管理（SCM)、企業資源計劃（ERP）、數據倉庫等綜合性的管理信息系統，零售業的數據倉庫里集中了大量原始銷售數據。零售業面臨如此龐大的數據，如何提高信息的利用率，快速準確地找出需要的信息，作出迅速合理的決策，成了企業的一個迫切需要解決的難題，因此引入商業智能（Business Intelligence簡稱BI）成為提升企業信息化應用水平的必然之選。本文應用SQL Server 2005商業智能技術構建零售業商業智能體系，旨在為企業的決策管理和市場營銷提供強有力的依據。
一、商業智能概述
商業智能（Business Intelligence簡稱BI）是能夠幫助用戶對自身業務作出科學決策的工具，它充分利用現有的業務信息，借助現代信息技術，提取和組織現有信息，幫助企業加強管理、提高決策能力和運營能力的概念、方法、過程以及軟件的集合。商業智能的技術體系主要有數據倉庫（DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（DM）三部分組成。
從系統的觀點看，商業智能的關鍵是從商家運作系統的數據中，經過抽取、轉換和裝載等過程，提取有用的數據，進行清理以保證數據的正確性，在此基礎上利用數據倉庫、聯機分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術對其進行分析和處理，最后將知識呈現給管理者，它可以為企業用戶提供趨勢分析、可視化的動態數據報告和數據訪問、知識發現、復雜的多維數據分析等功能，以輔助用戶進行決策，高端的BI系統甚至可以直接輸出預算、財務模型、資源分配等運算結果，提供關鍵績效指標（Key Performance Indicators,KPIs）信息。
二、零售業商業智能系統的構建
零售業商業智能系統是面向決策管理和市場營銷的支持系統，它是在現有的各種零售業信息系統上建立的。零售企業的各種信息系統每天產生諸如商品結構、銷售、庫存、客戶等決策支持所需的珍貴信息，各個應用系統的歷史數據均以磁盤或硬盤備份的方式保存，這為零售業商業智能的系統構建提供了必要的數據采集條件。本文以某大型國有零售企業為背景，該零售企業共有上千個營業網點，其中大型超市、便利店遍及全國許多省市。應用SQL Server 2005商業智能領域的數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘、報表服務，結合先進的前端展現技術，構建零售業商業智能系統。
如下圖所示，整個BI平臺分為三大功能區：信息集成區、信息存儲區和信息傳遞區。BI信息集成區主要負責BI系統的實時信息集成，將各種數據經過ETL軟件抽取、清洗、轉換和加載過程加載到以SQL Server 2005為引擎的數據倉庫。其主要功能由SQL Server 2005 Integration Services（SSIS）、BizTalk Server等軟件支持。BI信息存儲區是SQL Server 2005管理的數據倉庫，BI信息傳遞區是各種BI數據分析工具OLAP, Data mining和報告工具，其主要功能可以由SQL Server 2005 Analysis Services（SSAS）、SQL Server 2005 Reporting Services和Microsoft SharePoint Portal Server等軟件完成。系統最頂層為數據訪問層，通過Web企業門戶將分析的結果、動態報告、關鍵績效指標等決策信息以報表、直方圖、餅圖等可視化的形式展現給用戶。
圖 零售業商業智能平臺體系結構
三、系統實施
該系統主要完成企業級的數據倉庫的建立、產生多維分析報表（OLAP）、完成特定主題分析以及數據挖掘等，為企業的決策管理和市場營銷提供強有力的依據。
1.建立企業級的數據倉庫
零售業的各個門店以及供應商之間每天都要有大量的數據要傳遞和處理，加上零售業內部存在多個信息系統，如：ERP、CRM、SCM、OLAP 等。這些系統管理企業各項運營業務，并產生和處理大量原始的業務數據，如：商品銷售數據、商品庫存信息、客戶管理信息等；此外，企業還收集了供應商、競爭對手等大量的外部數據，所有這些原始的內部和外部數據之間并沒有非常緊密的聯系，而是分散在多個信息管理中。在該BI平臺下，SQL Server 2005 SSIS可用于數據預處理階段，完成數據的轉換、清洗加載過程。經過ETL處理，統一不同數據來源間的差異，清理在線系統中的不合理數據，保證了數據的準確性、及時性和響應速度。最后處理過的數據按照不同的主題集中存放在數據倉庫中。
2.提供多維分析報表（OLAP）
在完善了企業的數據倉庫后，在這些數據的基礎上結合企業多角度的分析統計要求，系統提供多維分析模型和多維分析報表，為業務分析人員和管理層提供一個高效、易用的業務分析平臺。例如，在商品銷售管理中，建立以商品銷售數量和銷售額為度量，在建立了時間維、客戶維、產品維、產品類別維等維度的銷售多維數據集后，就可以基于銷售多維數據集實施OLAP分析，使用SQL Server 2005Analysis Services可以直觀方便地獲得結果。同樣，在SQL Server 2005Analysis Services中只須根據數據分析的需要在多維數據集中進行簡單的點擊和拖動，可以生成以銷售數量和金額為度量，以時間維、產品類別維、客戶維等的不同組合，再考慮到如時間維的年、季度、月等不同層次。這樣，就可以從不同角度、不同的匯總級別來觀察數據，獲得對銷售管理有價值的信息。
3.開發專題分析
根據零售業的特點，開發一些特定主題分析，包括總經理KPI指標儀表盤、供應商綜合績效評估、門店綜合績效評估、特定商品促銷效果定量分析和不同時期、不同業態商品的角色跟蹤、對比分析。依據SQL Server 2005關鍵績效指標（KPI）記分卡工具，通過圖表方式實時地顯示企業各項業績指標，并在某業績未達到工作目標時發出警告，幫助管理人員采用多維方式分析業績異常原因。例如：某類商品的銷售業績未達標，KPI記分卡工具可以從不同的時間段，不同的銷售方式等多維度來分析該商品的銷售情況，提供分析報告。KPI記分卡工具也支持用戶上鉆和下鉆分層數據分析需求，針對商品銷售業績未達標問題，高層管理人員可以利用KPI記分卡工具向下訪問各層數據，直到查詢最底層的業務數據，找到業績未達標的問題根源，從而采取相應的策略，改變銷售局面。
4.產生統計報表
面向管理人員和業務分析人員的統計報表，主要反映企業日常經營活動中銷售、庫存周轉等主要因素對企業業務指標的影響。針對企業決策層的報表應用體系，內容涉及整個公司的門店營運、商品經營、業務發展等方面，使公司領導可以通過這些指標快速、便捷地了解整個業務地經營、收入情況，及時掌握整個企業的業務發展變化。借助web services，用 SQL Server 2005 Reporting Services不同格式的報表，通過把報表作為更進一步的商業智能的數據源來分發，復雜的分析可被更多的用戶所用。
5.實施數據挖掘
在完成多維主題分析的基礎上，基于現有的數據倉庫，借助SQL Server 2005中豐富的數據挖掘算法，從儲存的大量業務數據中發掘有價值的市場信息，并進行模式識別。包括建立客戶生命周期價值評估模型、合理劃分會員等級、客戶流失分析等，為企業的市場銷售和客戶管理提供有效的技術支持。
四、結束語
通過幾年的努力，BI的發展正在進入一個新的時代，它的概念和價值已經被大部分企業所認識，而且已經應用到企業各部門的幾乎所有領域。零售業商業智能的實施是一項復雜的系統工程，不僅涉及到與現有的各個管理系統的接口，系統軟硬件的配置和選擇，還需要企業管理人員整合企業內部管理，不斷提高管理意識。本文介紹的基于SQL Server 2005構建的零售業商業智能系統具有性能先進、擴展性強、操作簡便等優點，具有較強的可行性。
參考文獻:
[1]鄭洪源周良:商業智能解決方案的研究與應用[J].計算機應用研究, 2005（9）：92－94
[2]Bernard Liautaud,Mark Hammond E-BUSINESS Intelligence Turning Information into Knowledge into Profit [M].McGraw hill Trade,2000
【關鍵詞】 經營分析系統 理論探討 通信企業 應用
一、經營分析系統的簡介
經營分析系統即一個以大量的業務支撐產生的數據資源和相關的支持系統提供的信息為基礎，以經營分析為中心，智能化處理加工信息，為市場決策管理者提供及時、準確、科學的輔助決策依據的計算機應用系統。
隨著市場競爭的進一步加劇，各行各業的競爭壓力也越來越大。企業若想在市場中立于不敗之地，就必須清楚的認識自己的優勢和劣勢，并不斷擴大自己的優勢，以搶占更多的市場。
經營分析系統在得到數據分析結果后，會對得出的數據分析結果進行推送，推送的主要對象是企業中不同的系統，目的在于為這些系統各項業務的順利開展提供依據。經營分析系統在運行過程中會綜合分析不同的業務支持系統提供的客戶行為數據，并得出關于客戶的一些分析結果，包括客戶的業務偏好、業務傾向性等；接著這些分析結果會被推送給營業員和營銷管理平臺系統，對于營業員而言，這些分析結果能夠幫助其很好的了解客戶的相關信息，當客戶再進行業務辦理時，營業員也就能夠更有針對性的進行業務的推薦，也會獲得較好的業務推廣效果，而若是營銷管理系統接收了這些信息，就能在相關的業務營銷活動中選擇出更為適合的業務推廣對象。
二、目前廣電運營商經營分析中存在的問題
2.1用戶基礎數據大幅度增加
當下，無論是在我國范圍內，還是在全世界范圍內，廣電運營商的經營活動都受到了新媒體的巨大沖擊，但不可否認的是，在媒體融合的大環境下，廣電的運營仍舊十分的穩定強勁，隨著時間的推移，積累的用戶數據也會越來越多，且運營商需要對這些數據進行更為精細的分析，這樣就會產生一個龐大的用戶數據基數，這必然也會影響到廣電運營商的經營分析活動的開展。
2.2經營分析系統功能的弱化
由于受到傳統的描述性統計分析的影響，相關的市場部門人員在進行信息和數據的分析時，還是更習慣于采用報表形式的分析模式，即便是經營分析系統在投入使用后，這種習慣仍舊保留著，這就使部分市場部門人員沒有清楚的認識到經營分析系統所承擔的任務同時，經營分析系統中包含的客戶主題分析和數據挖掘方面的相關知識對于市場部門的人員來說都是新知識，市場部門人員還需要經過一段時間的了解和學習才能掌握這些知識，其對于經營分析系統的應用自然也有所欠缺。以上這些原因，很大程度上弱化了經營管理系統本身所具有的強大的分析預測功能，使其退化成為了一個報表系統。
2.3客戶主題分析缺乏層次性
在利用經營分析系統進行分析時，分析人員往往都是分析的某個客戶主題，卻十分不擅長于將以前的知識融入到新的客戶主題的分析中。因此，當這些分析人員遇到需要進行綜合性分析的主題時，就會因為設計的變量、維度的增多和難度的加大而不知所措。
以客戶流失分析為例，該分析中的簡單變量多達三四十種，如若分析人員還是對其采用單個分析的方法，而不是有條理有層次對客戶的主體進行分析，就會直接導致分析無法獲得有價值的結果。
三、經營分析系統的基本功能及其在廣電運營活動中的應用
3.1經營分析系統的基本功能的介紹
經營分析系統實質上就是一個面向企業管理的數據分析系統，可提供覆蓋整個企業業務的數據分析模型，為企業決策提供依據。下面介紹一些經營分析系統的基本功能：
分析企業的業務情況，經營分析系統可進行企業各種業務信息的橫向比較和歷史比較，來對業務的潛在規律進行探索，并對業務的未來發展方向和發展態勢進行預測，幫助經營部門確定經營決策；分析企業的經營質量，經營分析系統能夠多角度的分析業務經營信息，獲得一份更為精確的經營質量分析報告；分析用戶的特點，經營分析系統可以幫助企業建立起一個統一完善的客戶資料庫，對各類用戶的構成情況進行分析，并及時的對客戶的動態和傾向有一個充分的反映，實現企業內部“客戶中心”的經營理念的有效實踐。除此之外，經營分析系統還具備多重其他功能，像是客戶服務分析、客戶發展分析、大客戶分析、網絡分析、收益情況分析等。
3.2經營分析系統在廣電運營活動中的應用
3.2.1客戶關系管理
對客戶和市場有一個深入的了解，并能在激烈的市場競爭中牢牢的抓住客戶，無疑是一個企業在市場立于不敗之地的關鍵所在。通過客戶關系管理，企業可以隨時對客戶的動態有一個很好的了解，并能夠及時的分析客戶的需求，而且避免了客戶的聯系隨著人員流動中斷現象的發生。
此外，企業在獲得客戶的愛好和需求的相關信息后，可以有針對性的為客戶提供更為個性化的服務，使客戶獲得更好的用戶體驗。企業通過商業情報分析，對競爭對手的經營活動有一個了解，并及時了解客戶的潛在購買行為。
廣電運營商在長期的廣電運營活動中，必然掌握了數量巨大的客戶數據，但這些數據較為分散，利用價值自然也不高。客戶關系管理系統則充分利用因特網技術和數據倉庫技術，建立客戶信息庫，將分散的客戶數據有效的整合起來，并進行深度的挖掘和分析，以發現不同的客戶群、客戶信用度等，并能夠使市場營銷、銷售更為精確，對客戶的個性化需求也能夠有一個充分的滿足。使企業能夠在競爭激烈的市場中占有一席之地。
3.2.2分析和防范欺詐行為
廣電運營商如若客戶數量巨大，就應該在企業內部實施數據倉庫解決方案，用以挖掘數據，分析和預測客戶行為，進而達到偵測和防范欺詐行為的目的，并給予有效的防范。數據挖掘技術是最常用的發現分析欺詐行為的技術，其能夠對欺詐行為所采用的模式進行識別，并以此欺詐模式為基礎，對于最近的數據進行排查，以及時的發現其中的欺詐模式，并及時的解決。
欺詐行為的數據值與常規的數據值有所出入，會表現出一定的異常。這些異常值可能是一些錯誤數據也可能是一些真實存在的現象，但是不管是其中的哪一種，都應該引起足夠的重視，并提出有效解決方案給予解決。
3.2.3計費系統的分析
計費分析系統是指以現有的業務數據系統為基礎，將一些外部數據和文檔資料融入其中，抽取、轉換、繼承數據，并將其撞裝載到數據倉庫中的一種分析系統。在數據倉庫中，數據的存儲和索引機制都是以客戶的分析需求為中心進行建立的，這也有效的提高了系統分析、統計的效率。在數據倉庫支持下，多維數據集被聯機分析處理工具創建出來，全方位的分析了長話業務的各個指標。在聯機統計分析和系統管理的支持下，廣電運營商在統一的規劃和整合企業中的各項管理任務，并能夠使企業站在全局的角度上全方位多角度分析企業的經營活動。
四、結束語
因此，廣電運營商在當下的發展過程中，一定要充分重視生產系統中產生的大量數據資源，為企業數據倉庫的構建和完備的經營分析系統的建設提供支持，促進企業對市場、對客戶、對競爭對手的進一步的了解，提升企業的市場競爭力。
參 考 文 獻
[1]馮凱.基于ESB技術的通信企業經營分析系統設計與實現[D].哈爾濱理工大學，2012.
[2]歐陽晨.北京聯通經營分析系統構建及在3G營銷中的應用研究[D].北京郵電大學，2010.
[3]王云峰.企業SNS的采納與使用探討[D].南京大學，2013.
[4]林冬梅.經營分析系統設計與實現[D].華南理工大學，2013.
(一)趨勢分析法
旅游企業使用趨勢分析的方法進行財務分析是指企業根據最近幾期的財務報表數據進行數據比較,找出數據增減變化的原因,進而推算未來一段時間內企業的經營狀況、現金流量等變化趨勢。
(二)比較分析法
旅游企業使用比較分析法進行財務分析是指企業先設定一個時期的數據作為基期數據,再將當期的財務數據與基期進行比較,通過分析二者的差異,了解企業經營狀況的變化。比較分析法是最為常用的一種報表分析方法,它對企業的靜態數據和動態數據都可以進行比較。
(三)比率分析法
旅游公司財務分析使用的比率分析法指的是企業針對某一期財務報表內的若干個數據進行相互比較,計算比率,通過比率數據對財務狀況進行分析說明。比率分析法也是企業常用的一種分析經營情況的方法,其中最為常用的三類比率是:營運能力指標、償債能力指標和獲利能力指標。
(四)因素分析法
旅游企業財務分析使用的因素分析法,是企業通過分析引起財務變動的各個因素,來改善企業的財務狀況的一種方法。企業利用這一方法不僅能找出影響企業財務變化的各種誘因,還能對每一個誘因進行剖析和改善,從而對企業整體產生正面的影響。由于因素分析法擁有著一優勢,其被企業在財務分析中較為推崇。因素分析法中常用的方法有差額分析法、指標分析法等。
二、國有旅游企業財務分析的當前現狀
(一)國有旅游企業管理者及財務人員風險防范意識不足
隨著市場經濟的發展,人們生活水平有所提升。人們在日常的生活與工作之余,更加注重對生活品質的追求。旅游業也因此而得到了迅猛發展。然而與此同時,旅游企業之間的市場競爭也愈發激烈。企業運營中所面臨的風險因素也越來越多。然而,我國旅游企業,尤其是國有旅游企業的管理者及財務等人員對風險的重視程度卻并不高,不具備風險防范意識。在運營中無法利用財務分析對風險因素進行預測,也并不知道應如何對運營中的風險進行控制。從而造成國有旅游企業的財務分析沒有真正發揮作用。
(二)國有旅游企業財務分析方法和手段相對落后,亟待完善
目前,我國國有旅游企業由于受自身企業性質的影響和專有特點,在內部機構設置方面,存在會計機構設置不規范、會計人員配備不足、人員專業化素質水平較低等現象。與此同時,很多會計人員在財務工作,尤其是在財務分析中無法利用現代化的電子信息技術,仍然停留于手工記賬、手工分析的傳統陳舊模式下。這在一定程度上勢必會影響企業財務分析的效率與效果。而且在財務信息量龐大時,還會影響財務分析的準確性。不利于企業管理者利用財務分析的結果做出正確決策。
(三)國有旅游企業并未充分認識到財務分析在企業內部控制中的作用
目前,我國很多旅游企業的管理者等相關人員都并未充分意識到財務分析在企業內部控制中的作用。多數管理者僅將財務分析視作對企業運營中的會計信息的一種“事后”反映。這種認識忽視了財務分析的“預測”功能。實際上,財務分析通過對會計信息的匯總分析,能夠預測企業在未來期間的經營風險。有助于企業做好提前防范,從而減少損失。此外,我國很多國有旅游企業還在崗位設置方面忽視了財務分析的重要性。只是在企業內部設置了財務部門、會計崗位,但卻并未設置專門的財務分析崗位。財務分析工作多是由會計人員兼任。造成企業會計人員在例行工作之余,難以騰出精力進行細致的財務分析工作。從而影響了企業的財務分析效果。
三、國有旅游企業財務分析發展建議
(一)財務分析要實事求是、全面客觀
國有旅游企業進行財務分析的基礎是財務數據的真實性和可靠性,財務報表所反映的是企業實際的運營狀況。財務分析人員在進行數據分析時,如果不能夠做到深入一線,對于生產流程和工藝不甚了解,那么單憑數據分析出來的結論必定缺乏一定的實際意義,甚至有可能得出錯誤的結論。所以,財務分析人員在進行分析之前要盡可能的去工作一線,掌握一定的信息資料,了解一些工作流程和行業情況,帶著一定的目的性來進行財務分析。另外,為了真正的做到“找出問題,解決問題”,財務分析人員對于工作中存在的漏洞和短處要勇于曝光,在肯定成績的同時要敢于揭發自我的不足,努力找出影響財務變化的誘因。實事求是、全面客觀的進行財務分析,才能夠使企業內部管理工作有的放矢,完善好旅游公司的財務服務管理工作。
(二)財務分析要深入,不能流于表面
事物的某些缺點往往隱藏在背后,企業管理同樣是如此。企業在管理中存在的很多隱患和漏洞往往擁有一個較為光鮮的外表,同樣,一些優點也會被缺點所掩蓋。這就要求企業的財務分析人員不能被事物的外表所迷惑,不能浮在表面而不求甚解;而要將調查研究更加深入,以更客觀的眼光,對調查資料進行反復推敲,精細計算,努力找出經濟發展的內在聯系和規律,對企業的財務狀況作出最為客觀的評價。
(三)財務分析要有重點
財務分析人員對企業的財務狀況進行分析的目的,是找出企業管理中存在的問題,提出合理化建議,提高企業的內部管理水平。所以在分析時要注意抓住重點,尋找問題的本質,查處影響財務數據變化的根本性因素。在分析過程中,要對變化較大的指標著重分析,找出其變化的主客觀因素。如此,才能夠有效的評價企業的財務狀況,提出具有建設性的建議。
(四)財務分析應附有文字說明
財務分析主要依靠的是對于數據的對比,但一個完整的財務分析報告僅依靠數據的羅列是遠遠不夠的。僅僅用數字來反映情況,無法直觀的說明差異的原因,得出的數據分析只是一份簡單的數字指標說明書甚至是一份數據檢查表,這樣的結果空洞無味,并不具備實際的意義。完整的財務分析報告是在數據計算的基礎上,附有完整的文字說明和原因分析,并在報告最后提出合理化建議以完善管理結構。做到“有數據、有說明、重分析、提建議”,使報告具有邏輯性和說服力,具有一定的可操作價值。
(五)財務分析應更多的考慮潛在風險
我在財務分析時不能一味的追求企業的盈利,更應當注意企業潛在的經營風險。例如,國有旅游企業應適當的降低資產負債水平,減少企業的財務風險。如今,越來越多的企業開始利用財務杠桿效應,利用融資取得的資金為企業謀取更多的利益。但同時,我們也應當注意到,財務杠桿并不可以無限制的使用,企業如果融資比例過大,造成企業的融資結構不合理,就很可能使企業面臨巨大的財務風險。在這種情形下,如果出現經濟危機或者行業動蕩,就會造成企業的利息支出過大,資金鏈條斷裂,企業面臨破產的情況。所以,財務分析工作更應當高瞻遠矚,防微杜漸,保證企業的順利平穩發展。
四、小結
