企業數據分析報告范文第1篇
一、商業計劃書與可行性研究報告的現狀與特點（一）基礎數據的采集缺乏科學依據基礎數據的采集對于整個項目的分析與決策具有非常重要的意義，基礎數據采集的科學性決定了分析報告是不是有使用價值。只有當數據采集具有科學性、客觀、嚴密的邏輯性時，建立在這樣的數據分析基礎之上的經濟效益評價、現金流量分析以及數據分析結論才具有現實的價值和意義。一般來說，當拿到一個項目時我們首先會結合項目的特點來進行基礎數據分析，一個項目剛形成時，基礎數據一般采用一手數據，因為它沒有歷史的軌跡來遵循。一手數據的采集方法如：問卷調查、觀察、抽樣技術等等。通常對擁有大量的歷史數據的項目如服裝業等，數據采集可借鑒同等的規模或一些歷史數據，以他為基礎來進一步研究和分析。同時也可借鑒行業公開的資料、網上資料、統計的年鑒等等來進行分析。從現有的一些商業計劃書以及可研報告來看，很多基礎的數據就是簡單的擺在那里，沒有數據來源、數據提示，沒有對基礎數據嚴謹的分析。這樣的報告在數據顯示環節，往往是經不起推敲的。（二）數據分析的過程缺乏邏輯性，論證的結論不具備系統性很多商業計劃書以及可研報告一般都是前面是一系列數據，后面是一個結論。當真正去研究數據和結論時，往往是結果單一，數據和結論之間找不到必然的聯系；另外就是只有一個結論，比如對凈現值、內部收益率作出說明等等。作為專業的針對投融資商出具的項目分析報告，必須在充分的考慮每一個數字科學來源的基礎上運用定量的模型來對數據進行分析，一步步推導到數據的結論上。例如，一個項目不確定性分析，風險概率分析A、什么是影響這個項目的風險點，這些風險因素就是我們通常意義上的不確定性分析的模型來做B、在這樣的風險因素基礎上，哪一些風險因素對投資項目的效益有重大影響，這些因素通過敏感性分析可以找出來。C、找出這些風險因素下一步就是分析，這些影響效益的風險點出現的概率有多大？三步分析完之后，風險對于這個項目的影響就顯露出來，到這個時候只是數據分析的第一步工作。有一些數字和比率出現在報告上，更重要的在于結論，針對于這樣的風險因素和風險變量（不可避免的），作為分析報告必須能提出來如何在項目的操作中有效的防范這些風險。這樣的風險點的提出和風險因素的防范對于報告的使用者來說是有意義的。而現實當中的一些商業計劃書以及可研報告在此方面的專業性還是較為欠缺的，這樣往往會影響分析報告的實用價值，因此會影響到投資公司的經濟效益。（三）結論單一，僅僅對于項目的可行性和計劃性進行研究建立在定量研究基礎上的分析報告還需要對于整個項目的戰略規劃提供一些更有價值的東西，包括項目中對于總投資的一些建議。比如總投資規模一定的情況下資金來源于自有資金、借貸資金；借貸資金和自有資金的比例或他的融資安排，如何能確保成本最低。進一步分析，如現金流量的分析可站在項目的角度也可站在投資人的角度，站在投資人的角度分析時是自有資金流量表；在項目是否盈利的角度分析時就是全投資的現金流量分析，不同的現金流量表可以對項目和投資人提供一些有價值的結果?，F實當中的一些商業計劃書以及可研報告往往結論單一，僅僅對于項目的可行性和計劃性進行研究，缺乏以上更有價值的內容。（四）現有的形式多并帶有一定的目的性和傾向性根據委托方的要求操作，作為立項的依據，做出分析報告就是可行性研究報告的形式。從項目的融資角度分析，作融資的依據可以叫做商業計劃書形式。從數據分析的角度來說，對于委托方而言，可研和商業計劃書存在不獨立性。政府審批項目會委托咨詢公司等專業機構進行項目研究，而更多立項報告的可研分析和委托方式一致的，這樣的報告帶有一定的目的性和傾向性。從數據分析角度來說，堅持數據的獨立性、客觀性、公正性是這個行業最基準的要求，只有這樣才能為客觀地判斷一個項目的可行性提供正確、有力的決策依據，也只有如此，才能真正更加穩妥的判斷項目是否能夠收益，從而保證相關人的利益。中國的投資公司要真正的走向與國際接軌的高水準公司，其出具專業分析報告的專業水準也應當走向這個趨勢。
二、數據分析報告的特點目前，在國際投資領域，比較權威和流行的項目分析報告叫做數據分析報告，更強調定量研究。真正意義上的數據分析報告可以為客戶帶來真正巨大的經濟收益，以其無可替代的優越性被真正的專業人士所推崇。數據分析報告具有以下特點：獨立性、定量研究的分析方法、嚴謹和邏輯性、戰略規劃性、在格式上的規范性。關于獨立性、定量研究的分析方法、嚴謹和邏輯性、戰略規劃性的具體說明如下。獨立性報告必須獨立于委托方、報告的使用方，這樣的報告才不會有傾向性。定量研究的分析方法一個從無到有的項目缺乏歷史數據，但不可能獨立于現有的經濟活動或脫離現有的經濟生活。對于這些項目可采取定性的研究，通過一些專家的論壇、德爾菲法、市場問卷調查等方法來對于這個項目的市場需求基礎數據進行估算，估算的結果再進行定量分析，定性和定量相結合，最終定量化。拿到項目時，有一個總的投資金額、成本效益的分析，首先看項目是在微觀經濟的角度分析、國民經濟的角度分析，還是社會經濟角度分析，確立著眼點后再進行基礎數據的采集，找到適合項目的定量分析方法。進一步通過項目所在行業的特點對于成本和費用做出基礎的判斷。經濟效益用我們項目數據分析師學習課程中的學習過的模型來進行評判，包括對方案的選擇采取能夠使用的方法。嚴謹和邏輯性數據分析報告有科學的邏輯性，包括：基礎數據是怎么來的？有什么依據？對于說明判斷又有什么樣的依據？有什么樣的依據做立足點？基礎數據得到后對收入預測判斷有什么樣的依據？收入預測出來后成本預測是怎么出來的？成本費用的基礎數據是怎么樣得到的？以上內容數據分析報告都會一步一步進行判斷。戰略規劃性戰略規劃性越來越成為數據分析報告質量的一個基礎要求。當數據分析報告能對委托方的戰略規劃進行策劃和梳理的時候，數據分析報告的價值就體現出來了。
三、數據分析報告的市場定位對于投資領域當中的數據分析報告，研究和涉及的領域表現在三個方面：項目、企業經濟行為以及政府政策。從投資項目領域來看，一個項目的周期包括投資的前期、建設期、經營期三個階段，對于數據分析報告的要求是不一樣的。投資的前期是對項目預期的生命周期投入資金的投入和產出的關系，數據分析的目的是對項目的可行性做出判別，項目立項的依據。建設期的數據分析目的在于對項目建設期的投入和安排，和數據前期的數據分析結果與實施過程進行比較，根據實際情況進行相應的調整。經營期的數據分析報告是研究項目在實施以后預期和實際的偏差，找到項目科學管理的依據或對下一個項目實施的一個經驗的借鑒。在企業做為載體的經濟活動當中，資金有一個特點，他總是流向效益最高的地方。當資金表現在不同企業之間的流動時，表現為企業之間的購并，是資源重新配置的結果。同時在資金流動的本身也存在投資者對資金運動收益的要求，進一步而言對一個公司意味著如何實現公司股東財富的增長，如何實現公司價值的最大化。這些資金在企業當中流動的意義從數據表現為價值的評估和分析。從數據分析報告角度來說，我們可以在企業的并購和價值的評估當中為委托方提供企業并購業務當中的決策支持，為現有企業價值管理當中找到提升企業價值管理的途徑和方法。對政府政策的制定，從現在來看隨著市場經濟的發展，社會分工的專業化以及對投資行為的客觀和公正評估的要求，政府政策的制定對數據分析行業會提出更高的要求。民生的一些建設、電信產業、燃油稅等項目的建設和一些政策的制定等，都會對數據分析報告有嚴格的要求，因而數據分析報告的市場需求空間也會更加廣闊，對數據分析報告的需求是國內投資領域的必然趨勢。
企業數據分析報告范文第2篇
完整的數據分析主要包括了六個既相對獨立又互有聯系的階段，它們依次為：明確分析目的和思路、數據準備、數據處理、數據分析、數據展現、報告撰寫等六步，所以也叫數據分析六步曲。
明確分析目的和思路
做任何事都要有個目標，數據分析也不例外。經常有一些數據分析愛好者，向數據分析高手請教以下問題：
這圖表真好看，怎么做的？
這數據可以做什么樣的分析？
高級的分析方法在這里能用嗎？
需要做多少張圖表？
數據分析報告要寫多少頁？
為什么這些數據分析愛好者會提出這些問題呢？原因很簡單，就是他們沒有明確的分析目的，為了分析而分析，而且一味追求高級的分析方法，這就是數據分析新手的通病。
如果目的明確，那所有問題就自然迎刃而解了。例如，分析師是不會考慮“需要多少張圖表”這樣的問題的，而是思考這個圖表是否有效表達了觀點？如果沒有，需要怎樣調整？
所以在開展數據分析之前，需要想清楚為什么要開展此次數據分析？通過這次數據分析需要解決什么問題？只有明確數據分析的目的，數據分析才不會偏離方向，否則得出的數據分析結果不僅沒有指導意義，甚至可能將決策者引入歧途，后果嚴重。
當分析目的明確后，我們就要對思路進行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干個不同的分析要點，也就是說要達到這個目的該如何具體開展數據分析？需要從哪幾個角度進行分析？采用哪些分析指標？
同時，還要確保分析框架的體系化，以便分析結果具有說服力。體系化也就是邏輯化，簡單來說就是先分析什么，后分析什么，使得各個分析點之間具有邏輯關系。如何確保分析框架的體系化呢？可以以營銷、管理等方法和理論為指導，結合實際業務情況，搭建分析框架，這樣才能確保數據分析維度的完整性、分析框架的體系化、分析結果的有效性及正確性。
營銷方面的理論模型有4P理論、用戶使用行為、STP理論、SWOT等，而管理方面的理論模型有PEST、5W2H、時間管理、生命周期、邏輯樹、金字塔、SMART原則等。
明確數據分析目的以及確定分析思路，是確保數據分析過程有效進行的先決條件，它可以為數據收集、處理以及分析提供清晰的指引方向。
數據準備
數據準備是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據，第一手數據主要指可直接獲取的數據，如公司內部的數據庫、市場調查取得的數據等；第二手數據主要指經過加工整理后得到的數據，如統計局在互聯網上的數據、公開出版物中的數據等。
數據處理
數據處理是指對采集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性。它是數據分析前必不可少的階段。
數據處理的基本目的是從大量的、可能雜亂無章、難以理解的數據中抽取并推導出對解決問題有價值、有意義的數據。如果數據本身存在錯誤，那么即使采用最先進的數據分析方法，得到的結果也是錯誤的，不具備任何參考價值，甚至還會誤導決策。
數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據抽取、數據合并、數據計算等處理方法。一般拿到手的數據都需要進行一定的處理才能用于后續的數據分析工作，即使再“干凈”的原始數據也需要先進行一定的處理才能使用。
數據分析
數據分析是指用適當的分析方法及工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。
在確定數據分析思路階段，數據分析師就應當為需要分析的內容確定適合的數據分析方法。到了這個階段，就能夠駕馭數據，從容地進行分析和研究了。
由于數據分析大多是通過軟件來完成的，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉主流數據分析軟件的操作。一般的數據分析我們可以通過Excel完成，而高級的數據分析就要采用專業的分析軟件進行，如數據分析工具SPSS、SAS等。
數據展現
通過數據分析，隱藏在數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那么通過什么方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目了然呢？一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，我們常說用圖表說話就是這個意思。
常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形，例如金字塔圖、矩陣圖、瀑布圖、漏斗圖、帕雷托圖等。
多數情況下，人們更愿意接受圖形這種數據展現方式，因為它能更加有效、直觀地傳遞出分析師所要表達的觀點。一般情況下，能用圖說明問題的，就不用表格，能用表格說明問題的，就不用文字。
報告撰寫
數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，以供決策者參考。所以數據分析報告是通過對數據全方位的科學分析來評估企業運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競爭力。
一份好的分析報告，首先需要有一個好的分析框架，并且層次明晰，圖文并茂，能夠讓讀者一目了然。結構清晰、主次分明可以使閱讀對象正確理解報告內容；圖文并茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。
另外，分析報告需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。
最后，好的分析報告一定要有建議或解決方案，作為決策者，需要的不僅僅是找出問題，更重要的是建議或解決方案，以便他們在決策時參考。所以，數據分析師不光需要掌握數據分析方法，而且還要了解和熟悉業務，這樣才能根據發現的業務問題，提出具有可行性的建議或解決方案。
企業數據分析報告范文第3篇
在網上審計中，基礎性中間表的作用不言而喻，在實際工作中，它也是廣大審計人員用得最多的，審計人員在基礎性中間表的基礎上按各自需求建立分析性中間表，進行審計核實。
在審計項目中，審計人員通常需要結合被審計單位的經濟業務類別來創建審計中間表，并且需要準確地表達出所代表的經濟業務類別的信息，因此審計中間表體現了很強的業務特征，其設計和區分的標準就是經濟業務類別。在建立審計中間表前，應首先確定被審計單位的各種業務類別，并根據每一業務類別，從基礎數據中選擇出與該業務類別相關的數據表。
通過掌握被審計單位提供的數據字典，了解基礎數據中各表中存儲數據的內容、各字段的含義以及各表之間的關聯關系，然后從與某業務類別相關的基礎數據表中選擇反映該業務類別主要信息的字段，組織這些字段，設計出所屬該業務類別的主表；根據主表中各字段的內容，如果某一字段所包含的內容需要有一些附加信息對其加以說明，則從與該業務類別相關的基礎數據表中選擇反映這些附加信息的字段，組織這些字段，設計出所屬該業務類別的附表，對主表加以補充說明；根據該業務類別的主表和附表中各字段的內容，如果某一字段所包含的內容是代碼，則根據代碼的含義及其層次結構，設計出代碼表。此外，在基礎數據當中可能一些表和某項具體業務的聯系不是十分緊密，通常篩選有關字段，設計出補充表。應注意的是，設計審計中間表的結構時，一定要經過審計組的充分討論，特別是要聽取一些業務精通、審計經驗豐富的審計人員的建議，并對結果進行書面記錄，使建立的審計中間表能夠充分體現業務特征、體現審計目標，并且方便審計人員使用。
根據設計的審計中間表的結構，以及通過被審計單位提供的數據字典，了解建立審計中間表所需的基礎數據表之間的關系，然后通過編寫SQL語句將所需要的基礎數據表進行關聯、選取所需字段并設置有關篩選條件，生成符合審計需要的審計中間表。審計人員編寫的SQL語言主要通過使用SELECT語句，通過選取字段、聯接有關基礎數據表，并利用INTO子句保存查詢結果，最終生成審計中間表。另外，由于在建立審計中間表的過程中，可能因為操作失誤，將應選擇的字段而沒有被選擇，或者將應去除的字段而沒有被去除；還有可能因聯接、篩選條件或有關邏輯表達式設置的不正確，造成審計中間表的結果偏差。為避免上述情況或其它原因造成審計中間表的結果不正確，需對結果進行驗證。
我們認為，計算機人員和業務人員共同配合，發揮計算機人員操作熟練、業務人員明白鉤稽關系的特長，結合會計報表數據、財務數據憑證庫、財務數據余額庫等，生成高質量的基礎中間表。
二、審前調查做好數據分析報告
數據分析報告，指記錄審計組分析被審計單位電子數據過程和結果的文書。數據分析報告的撰寫是審計工作的一部分，數據分析大量使用復算、分析性復合等審計方法；數據分析和數據分析報告的撰寫過程也是一個審計項目組織和管理的過程，貫穿整個審計過程。在計算機審計的今天，能否利用好被審計單位的電子數據進行分析，撰寫出高質量的數據分析報告，是關系審計工作質量和成果的重要因素。
（一）撰寫數據分析報告前的準備工作
數據分析報告的系統分析和類別分析一般應在審前調查階段完成。審計人員通過數據分析來把握被審計單位的總體情況，從而把握和鎖定需重點審計的內容和范圍。在進行數據分析之前，必須做好充分的準備工作：
第一，整理好規范的審計中間表。
審計中間表是面向審計分析的數據存儲模式，它是將轉換、清理、驗證后的源數據按照提高審計分析效率、實現審計目的的要求進一步選擇、整合而形成的數據集合。審計中間表是數據分析的基礎。在系統分析和類別分析過程中需要的審計中間表主要包括：
1、按被審計單位的會計報表數據整理而成的會計報表中間表；
2、按被審計單位財務數據整理而成的憑證中間表；
3、按被審計單位財務數據整理而成的余額中間表；
4、按被審計單位財務數據整理而成的明細科目中間表；
5、按被審計單位業務數據整理而成的與被審計單位收入或成本的主要項目相關聯的業務中間表；
6、利用其他與被審計單位有關的數據整理而成的審計中間表。
第二，數據分析報告的分配與審計分工緊密結合。
網上審計中數據分析以及數據分析報告的撰寫過程也是審計項目組織和管理的過程，因此數據分析工作的分配應緊密地與審計分工相結合。系統分析主要是基于會計報表層次的分析，一般由審計項目主審完成，便于主審系統、完整地了解被審計單位，把握全局；類別分析主要是基于業務類別或者會計科目層次的分析，一般按照審前調查分工（或者審計分工），將類別分析分解，與審前調查（或者審計）任務一并分配給每一位審計人員，使計算機審計中的數據分析和審計實施緊密結合，避免脫節現象，更好的發揮數據分析的作用。
第三，準備好分析工具。
工欲善其事，必先利其器。要想做好數據分析，寫出高質量的數據分析報告，功能強大的分析工具必不可少?，F在審計過程中使用的最多的分析工具主要有：EXCEL、SQL Server分析服務器或其他審計軟件等。
1、SQL Server分析服務器
隨著被審計單位信息化程度越來越高，ERP在被審計單位廣泛采用，因此被審計單位財務和業務電子數據將存儲于大型數據庫中，數據量極其龐大。在計算機審計環境下，審計人員所取得的主要審計資料就是被審計單位的電子數據，因此強大的數據庫工具SQL Server分析服務器成了審計人員實施計算機審計的有力工具。
2、EXCEL電子表格
在進行系統分析時，一般以被審計單位會計報表為分析對象，大部分會計報表軟件均可以將報表轉換成EXCEL電子表格，因此EXCEL這種為審計人員所熟悉的、操作靈活的工具在系統分析中廣泛采用。
3、其他審計軟件
（二）系統分析的對象、方法和內容
系統分析主要用于把握總體，一般應由審計項目主審完成，這樣便于主審把握被審計單位財務狀況、經營成果和現金流量等方面的總體情況，為審計和審計調點的確定以及審計分工提供依據。
系統分析的對象主要是被審計單位的會計報表。
系統分析的方法主要有：結構分析、趨勢分析和指標分析等。
結構分析主要是通過計算各個組成部分占總體的比重來揭示總體的結構關系和各個構成項目的相對重要程度，從而確定重點構成項目，提示進一步分析的方向；趨勢分析法是指將被審計單位若干期相關數據進行比較和分析，從中找出規律或發現異常變動的方法；而指標分析則是通過各項指標的計算，全面系統的了解被審計單位的財務狀況、經營成果和現金流量等。
系統分析的內容主要有：被審計單位的資產結構分析、資產趨勢分析、負債結構分析、負債趨勢分析、所有者權益結構分析、所有者權益趨勢分析、企業盈利能力指標分析、企業償債能力指標分析、企業流動性指標分析等。
（三）類別分析的對象、方法和內容
類別分析主要用于鎖定重點，應按照審計分工，將類別分析分配給每一位審計人員，使數據分析與審計實施緊密結合。
類別分析的對象主要是根據被審計單位的憑證中間表和余額中間表建立起來的多維數據集以及主要業務系統數據。
類別分析的主要方法有：結構分析、趨勢分析、配比分析等。
配比分析是指審計人員將相互關聯的會計科目或事項的相應數據放在一起進行趨勢分析，從中找出趨勢不一致的情況。
類別分析的主要內容有：系統分析結果中需重點關注的部分；主要會計科目的結構分析和趨勢分析，會計科目的選取因具體單位的不同而不同，一般應選取在資產、負債或所有者權益中所占比重較大的科目，或者根據審計經驗判斷容易出現問題的科目（往來科目、長短期投資等）；相關聯科目的配比分析，例如將長短期借款與財務費用、固定資產與累計折舊、配比分析；業務數據與財務相關數據的配比分析等。
根據審前調查時總體分析和類別分析等集中分析的結果，相應制定審計實施方案，并開展精確延伸，落實審計疑點。
企業數據分析報告范文第4篇
關鍵詞：財務分析；大數據；教學改革
作者簡介：王暉（1973-），女，黑龍江雞西人，北京信息科技大學經濟管理學院，講師；段文軍（1969-），女，山東蓬萊人，北京信息科技大學經濟管理學院，副教授。（北京 100192）
基金項目：本文系北京信息科技大學教學提高-專業建設項目（項目編號：5028023501）的研究成果。
中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2013）25-0111-02
當今時代不斷涌現各種新型信息方式，例如博客、社交網絡等；不斷興起各種新技術，例如云計算、物聯網等。數據的產生不受任何的限制，數據以前所未有的速度不斷增長和累積，大數據時代已經來到。[1]《華爾街日報》認為大數據時代是引領未來繁榮的三大技術變革之一。麥肯錫公司在一份報告中提出數據是一種生產資料。企業每天面對海量的財務數據，如超市的銷售記錄、銀行的交易記錄、淘寶網站數千萬筆交易記錄（產生量超過50TB，存儲量40PB①）。企業如能利用這些巨大的數據集挖掘出有價值的信息，那么企業就能掌控下一個創新、競爭和生產力提高的關鍵。大數據時代，尤其是財務大數據時代，呼喚創新型人才。[2]呼喚具備綜合財務分析能力的人才，利用財務大數據為企業創造財富。
如何培養財務分析人才？在財經類高校本科，一般都開設“財務分析”課程，該課程教學目的是培養學生對真實企業進行綜合財務分析，并能獨立撰寫財務分析報告的能力。[3]本文以北京信息科技大學（以下簡稱“我?！保槔?，探討大數據時代下財務分析人才的需求特點，對高?！柏攧辗治觥闭n程設置的影響，并提出改進“財務分析”課程教學的建議。
一、大數據時代下財務分析人才需求特點
相較于其他類型數據，財務數據更大、更復雜，蘊藏著更多寶貴信息。麥肯錫公司2011年報告推測，利用大數據分析，零售商可增加運營利潤60%，制造業設備裝配成本會減少50%。[2]在財務大數據環境下，如何整理與統計這些雜亂無章的數據？如何讓財務數據開口說話為企業管理者經營決策提供科學依據？朱東華（2013）認為，大數據時代下，傳統的數據分析方法已經不再適應當前的數據環境，同時，各種企業對數據的依賴與日俱增，甚至定量分析方法將逐步取代定性分析方法。[4]財務大數據和大量的財務數據分析需求助長了企業對統計和數學背景的人才需求。
可見，大數據時代下財務分析人才應該具備扎實的統計學和數學功底，能夠熟練運用定量分析方法分析數據以獲取信息，撰寫分析報告為企業相關利益人決策提供依據。
二、“財務分析”課程教學現狀
張先治（2007）認為，財務分析是財務分析主體為實現財務分析目標，以財務信息及其他相關信息為基礎，運用財務分析技術，對分析對象的財務活動的可靠性和有效性進行分析，為經營決策、管理控制及監督管理提供依據的一門具有獨立性、邊緣性、綜合性的經濟應用學科。[5]財務分析課程是為我校經濟管理學院財務管理專業本科三年級開設的一門專業必修課。學生前期已經學過數學、經濟學、會計學、財務管理、統計學等課程。財務分析課程正是在學生掌握前期所學各門課程的基礎上，培養學生綜合運用所學專業知識，分析判斷企業的財務狀況，并根據數據分析結果找出企業存在的問題，提出解決方案。[6]為了更好地實現“財務分析”課程教學目的，課程組的老師們經過討論，決定修改2008級財務管理專業教學計劃，將原來課堂教學的方式改為1/2的學時用于課堂教授基本理論，1/2學時用于實踐教學。筆者自2011年開始，按照新的教學計劃給三屆學生講授了“財務分析”課程。
1.理論教學部分
教材選用東北財經大學出版社出版，張先治和陳友邦主編的《財務分析》（第五版）。該教材體系完整，內容豐富，全書以一家虛擬的ZTE公司為例，演示財務報告分析、財務效率分析和財務綜合分析。每章設有案例和復習思考題，該書還有配套的習題集。在課堂教學中，以教材為主線，突出介紹各種財務分析方法的使用，以及根據分析結果得出結論，提出解決方案。
2.實踐教學部分
一人一企，邊學邊分析。每位學生選擇一家上市公司作為分析對象，利用學校購買的金融數據庫以及相應網絡資源，結合所學財務分析理論知識進行上機實驗，在Excel內完成數據分析，并將分析結果形成財務分析報告。學生分析判斷和決策能力在實戰中得以鍛煉，教學效果得到改善。
但是，隨著大數據時代的來臨，外部環境對數據分析能力要求的提升，僅僅學會利用Excel進行水平分析、垂直分析、趨勢分析、比率分析和因素分析，已經遠遠不能滿足市場對財務分析人才的需求，學生就業的競爭力無從談起。結合前面大數據時代下財務分析人才需求特點，我校學生財務分析能力的培養存在著以下問題：
1.學生數據收集、整理和分析能力弱
定量分析方法應用的基礎是數據，財務分析人員必須學會從海量的網絡資源中搜集并篩選與自己的分析對象和分析目的相關性較強的資料信息，[7]這些資料信息可能是結構化數據，例如金融數據庫等；也可能是非結構化數據，例如網頁等。從實踐教學環節反映出學生數據收集和整理能力弱，分析其原因主要是：
（1）學生不熟悉對財務分析有幫助的網絡資源。搜集有價值的數據需要一定的技巧，其中最為重要的是熟悉一些重要的網站，知道相應的數據應該在哪里找到的概率比較大，做到有的放矢。
（2）學生無法將非結構數據快速地轉換成所需的數據形式。類似金融數據庫這樣的結構數據，學生基本能夠篩選出所需信息。但是，對于類似網頁這樣的非結構數據，他們就只能運用最原始的復制粘貼的方法提煉數據信息，耗時且耗力。2013年2月1日，人保財險執行副總裁王和在中國第七屆“保險業管理信息化高峰論壇”上指出，在過去的兩三年里，結構和非結構數據發生了本質性的逆轉。過去就整個社會來講，絕大多數的數據是結構數據，而現在非結構數據正呈快速增長的趨勢，現在以及未來，非結構數據將占到95%，甚至更多。
“財務分析”課程講授的基本方法主要是比率分析和因素分析法等。目前，無論是學術界還是業界，研究人員大量使用統計模型進行財務數據分析，例如聚類分析、多元回歸、因子分析、時間序列預測法等。因而，我校學生數據分析能力急需加強，尤其是統計學和數學的基礎要扎實。
2.學生財務分析報告撰寫水平有待提高
財務分析的結果是以財務分析報告的形式展示給企業利益相關人，為其進行財務預測、財務決策、財務控制和財務評價等提供可靠信息。財務分析報告是對企業經營狀況、資金運作的綜合概括和高度反映。李寶智（2012）認為，報告應具備八要素：準確、完整、可比、用戶導向、相關、問題的解決方案、及時和易用。[8]從我校學生提交的財務分析報告看，與上述要求還有很大差距。
三、“財務分析”課程教學改革建議
1.培訓網絡資源使用
重點介紹幾個數據庫的使用：
（1）金融數據庫。我校購買了兩款金融數據庫，北京聚源銳思數據科技有限公司金融數據庫（http：//）和深圳市國泰安信息技術有限公司CSMAR財經系列研究數據庫（http：//）。登陸金融數據庫后，輸入查詢條件即可下載上市公司財務數據，速度快且數據量大，數據格式可以任意選擇。
（2）中國資訊行（國際）有限公司高校財經數據庫（http：//），INFOBANK于1995年在香港成立，是一家專門收集、處理及傳播中國商業、經濟信息的香港高科技企業，信息范圍涵蓋19個領域、197個行業。
（3）國務院發展研究中心信息網（國研網）（http：//.cn）。國研網已建成了內容豐富、檢索便捷、功能齊全的大型經濟信息數據庫集群，包括：六十幾個文獻類數據庫、四十多個統計類數據庫等。
網站資源：中國證券監督管理委員會（http：//）、上海證券交易所（http：//.cn）、深圳證券交易所網站（http：//）、巨潮資訊網（http：//.cn）和相關協會網站等。
2.培養數據預處理和建模能力
收集到數據之后，需要對數據進行預處理，利用統計學的理論和方法將數據轉換成一個分析模型。[9]學生在統計學、計量經濟學課程中，已經完成基本模型理論、SPSS或者Eviews三分析軟件的學習。但是，若想實現對大數據的整理和分析，應該掌握R或者Matlab統計分析軟件，同時，還要掌握一種編程語言，例如C++、JAVA、C#等。利用編程語言調用統計分析軟件，從而實現大數據的分析。另外，建議學生了解Perl語言編程，該語言擅長處理非結構數據。
3.培養文獻閱讀及財務分析報告撰寫能力
數據分析之后，需要撰寫財務分析報告，為各方利益相關者的決策提供依據。不同財務分析的目的，形成的財務分析報告具體要求會有所差異，但是撰寫財務分析報告的基本步驟相同。首先查閱文獻，閱讀相關學術文章、財務分析師分析報告、評級機構報告等；其次，模仿寫作，組織財務分析結果，形成報告。此中沒有捷徑，需多看、多寫。
注釋：
①1TB 等于1000GB，1PB 等于1000TB。
參考文獻：
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企業數據分析報告范文第5篇
關鍵詞：數據分析；數字決策；市場
Abstract: today, if someone asked, what is the most popular in the 21 st century career? The answer may be varied, but the world famous periodicals time magazine gives results may make people strange, it is called "project data analysts", seven big money in the global industry leader. Project data analyst (hereinafter referred to as the English CPDA) is the international professional engaged in investment and operation of the project data analysis of the senior decision-making and a colourful for the career. The data shows, in the United States alone, project data analysis of the field workers already close to 200000, the year the camp forehead billions of dollars. In data analysis profession development mature countries, 90% of the market decision and management decision is through the data analysis research certain, so it is called it is-and the 21 st century gold career.
Key words: data analysis; Digital decision; market
中圖分類號：F713 文獻標識碼：A 文章編號：
項目數據分析是通過對項目數據全方位的科學分析來評估項目的可行性，為投資方決策提供科學、嚴謹的依據，從而降低項目投資風險的一種先進的方法論和科學分析體系，在業界向以“數據精準”、“分析客觀”及分析評價“權威獨立”稱譽。國際上，項目數據分析師主要從事數據挖掘和投資兩大領域，在投資分析、信貸融資、企業經營管理、企業戰略規劃、決策管理等影響政府和企業重大決策中，提供科學、真實和準確的依據，是社會經濟運行中具有重要地位的高端技術人才。一名經驗豐富的高級項目數據分析師的年薪可達幾十、上百萬元。成立于1948年的美國蘭德公司旗下就擁有2000多世界頂尖級的數據分析專家和專業研究人員，他們每年完成的各類項目數據分析報告高達700多項，已發表的研究報告達18 000多篇，這些分析成果都直接或間接影響和左右著美國的政治、經濟、軍事、外交等一系列重大事務的決策，享有很高的聲譽。
項目數據分析報告講求“科學、客觀、準確、公正”。一份完整的數據分析報告，必須圍繞目標，確定范圍，遵循一定的前提和原則，在項目各項數據分析中，選取真實性、合法性指標，構建相關模型，進行專業科學的分析，要求體現的基礎數據應真實完整，分析過程要科學合理全面，分析結果可靠，建議內容實事求是，能系統地、真實地反映行業基本慨貌，從而達到推動該行業進一步發展的目的。
項目數據分析的整個編制、評價過程十分嚴謹。數據分析師通過項目數據分析技術的運用，對項目進行科學合理的定量分析，可預測項目未來的發展及風險，幫助項目投資方節約運營成本，減少資源浪費，提升綜合競爭力，實現資金收益最大化。蘭德分析家認為，世界上每100家破產倒閉的大企業中，85%是因為企業管理者決策不慎造成的。隨著全球商業化競爭的加劇，一個企業管理者決策能力的高低，在很大程度上決定了企業的前途和命運。世界發達國家對項目的最終決策，都是以科學定量分析的項目數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據。數據分析工作不僅廣泛應用于經濟發展的各個領域之中，而且貫穿市場運行的各個階段，成為政府和企業在經營、決策過程中不可或缺的環節和工具，其分析結果直接影響著決策的成敗。從一定意義上說，項目數據分析質量的高低反映著一個國家投資領域的發達程度和經濟發展水平。
項目數據分析以專業技術的身份出現在經濟、管理和投資金融等領域，成為21世紀信息化時展的新寵，被業界認為是未來十年內最有發展“錢景”的黃金職業，然而――
數據分析在我國仍屬朝陽行業
數據分析在國外廣泛應用于各個領域，但在中國仍屬于朝陽行業。據2010年中國商業聯合會數據分析專業委員會一項調查顯示，我國數據分析行業從業人員迄今為止不足萬人，正式注冊登記的項目數據分析事務所只有80家，其中專職數據分析師僅一半多點，長三角經濟發展較快地區也僅占3%。而在美國，年平均雇用項目分析師的職位占所有社會崗位高達7%到13%。總體上說，我國數據分析行業還處于發展初期，經營規模不大，制度建設和軟硬件設施薄弱，社會認知度和影響力還較小，遠遠不能適應我國社會經濟發展的需要。
為適應世界經濟一體化的進程，徹底改變我國“項目數據分析”專業技術人才緊缺的現狀，2003年，國家信息產業部根據國家財政部、國家發展和改革委員會關于規范長期投資項目數據分析方法、與國際接軌的總體精神，制定出了我國項目數據分析專業技術考試管理辦法，加快了我國數據分析專業人才培養步伐。2008年6月，數據分析行業的全國性唯一行業組織――中國商業聯合會數據分析專業委員會正式成立，為我國數據分析行業發展開新篇。從2005年4月，全國第一家數據分析事務所經工商部門批準在陜西成立到目前，我國相繼己有北京、陜西、江蘇、新疆、甘肅、山東、浙江、上海、黑龍江等14個省、市、自治區約80家項目數據分析專業機構進入中國市場經濟舞臺，涉及項目己從最初的分析評估業和金融業，擴展至會計師、投融資機構、政府審批和企業管理等眾多領域。
項目數據分析作為國內新起步的朝陽產業，它充分彌補了舊有融資評估體系的諸多漏洞和不足。隨著我國經濟決策由“經驗決策”向“數據決策”的不斷規范，越來越多的政府機構和企業開始意識到數據決策的準確性、科學性和重要性，數據分析運用技術正逐漸走入人們生產、生活的決策視野。據了解，目前，僅投資咨詢項目領域，我國每年就有逾百億美元的市場份額。有專家預測，按照中國當前的經濟發展速度，未來15年中國項目數據分析師的需求量將突破30萬人，尤其是政府經濟部門、金融機構、投資公司、房產開發以及創新型企業對項目數據分析師的需求正與日俱增。誠如一位老資格項目評估師所說：“之前憑經驗辦事，現在是用數據說話！”
中國數據分析行業正處在向規范化、標準化發展的大好環境和有利時機，然而，與國內數據分析行業先進地區比較，福建數據分析市場還是一片“荒地”。在中國東南部，目前只有福建還沒有成立數據分析事務所，福建專業數據分析人才幾乎是空白，這與福建經濟快速發展及福建在海峽西岸經濟區中居主體地位都極不相宜。要實現福建跨越式發展――
福建數據分析市場亟待開發
2011年4月23日，經中國商業聯合會數據分析專業委員會批準，福建省福州項目數據分析師授權管理中心在福州正式掛牌成立，結束了我省項目數據分析師沒有專業管理機構的歷史。中心負責人黃詩茂說：“自授權管理中心掛牌以來，咨詢、報名參加數據分析師培訓的人數日趨火爆。省經貿委、省信息化局、省質量協會等部門都為中心工作開展提供強力支持，這充分表明了政府和社會各界對數據分析行業的高度重視和認識。”
改革開放以來，福建的經濟和社會各項事業的發展發生了巨大的變化，特別是今年初省委、省政府提出以發展產業群、城市群和港口群為突破口，加快推進經濟結構戰略性調整的福建省“十二五”時期經濟社會發展重要部署，以及國務院批準的《海峽西岸經濟區發展規劃》和省一系列鼓勵民間投資政策出臺，都為數據分析行業在我省發展帶來新機遇、新機會。記者從省有關部門了解到，僅今年福建安排的重點項目就有526個，其中在建重點367個、預備重點159個，年度計劃投資達2300億元。福建省發展和改革委員會副主任石建平指出，今年福建在建重點項目建設快于去年同期4.7個百分點，城建環保、服務業、工業科技、農林水圍墾、社會事業、交通、能源行業同比大幅增長，進度過半的項目有78個。一大批帶動力強的重量級項目落地生根，推動產業集聚，形成產業集群，成為調整產業結構、推進跨越發展的強大引擎。有關人士分析，以這些重大項目建設為支撐和拉動，未來全省對數據分析專業工作者和數據分析專業團隊必將帶來空前的需求和商機，在這個大環境下，數據分析行業作為一個為科學決策、合理投資提供重要的參考和數據支持的我省新興行業，肩負著更大的責任。
令人欣慰的是，當前，我省許多單位和民間組織都在積極參與數據分析技術的推廣、應用，為促進中國數據分析行業健康發展給力。福建省質量協會用戶評價中心羅主任告訴記者，今后將把數據分析運用技術作為政府公益和用戶項目評價重要手段，進一步提高服務質量。目前，中心正組織有關人員加強項目數據分析師課程學習、充電，為下步工作打好基礎。福建省信息化局電子信息教育中心還專門發文要求全省有關人員積極參加項目數據分析師認證培訓，提高自身業務素質。項目數據分析還被我省一些大中型企業視為職業經理人必修課和未來必須掌握的七項職業技能之首，受到很多白領精英的熱捧。
企業數據分析報告范文第6篇
關鍵詞：數據分析；企業經營管理；意義；作用；策略
引言
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。
4.結束語
總而言之，為了促進企業數據分析工作的有序進行，企業務必要明確認識數據分析在企業經營管理中的意義，數據分析在企業經營管理中的作用，不斷專研、研究，“統一認識，加強領導”、“實現計算機網絡數據支撐”、“提升數據分析人員素質”，有效實現企業經營管理的可持續發展。（作者單位：華為科技）
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企業數據分析報告范文第7篇
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
消費保還會向國家工商總局提供面向社會的消費警示與典型的投訴案例，讓廣大消費者提防消費陷阱的同時提高維權意識，了解更多維權渠道，從而更好地保障自己的消費權益。
企業數據分析報告范文第8篇
本文將針對數據分析，同時結合客服中心的具體需要，來幫助大家理清如何做數據分析、如何提高工作效率和質量、如何讓分析出來的內容更有價值、如何才能夠讓領導認可。下面就是我在工作中總結出來的十個必須要問自己的問題（如圖1）。
1. 目前領導的關注點是什么？
任何分析都是應該建立在企業整體戰略之上的，了解領導目前的工作重心，自然就可以判斷我們應該朝著哪個方向進行分析，這樣才能夠幫助領導全面深入地了解目前狀況，從而決定要采取哪些措施。所以，要根據數據分析的受眾對象來進行分析，把握好分析的整體方向與深度及廣度。
2. 分析的主要目的是什么？
分析之前要考慮為什么要做分析，在這里我們舉例來說明。例如在考慮上一問題時我們假定目前領導主抓服務水平（20秒接通率），那么我們在這里就應該清晰分析的目的就是分析目前整體服務水平在歷史中處于什么水平？問題出現在哪里？我們應該在哪些方面上采取措施來提高服務水平？
3. 需要哪些數據來支撐分析？
在明確了分析目的之后，我們就要準備數據。在這里我們要先根據客服中心運營的經驗對可能影響到服務水平的因素進行提前判斷，以確定我們需要哪些數據來支持我們做分析。像對服務水平產生影響的因素可以有人員方面、系統方面、流程制度方面等，所以我們可以分析話務量、排班人員情況、人員出勤狀況、在線人數、示忙人數、離席人數、平均通話時長、平均事后處理時長等數據。
4. 數據應該從哪里收集？
現在我們已經明確需要的數據有哪些了，下面就是開始收集數據，最主要的數據來源就是目前客服中心內部現有的報表系統。在這里我們假定報表系統是完善的，可以根據我們的分析需求來隨意提取任何數據，當然有些數據是很難在系統中提出的，這時我們就需要手工進行數據收集。
5. 應從什么角度進行分析？
這個問題其實在第三個問題中就已經區分出來了。舉例來說，我們可以分析不同時段的話務情況以及各時段對應的排班人數，以此來判斷是否是人員不足或者是話務突增造成的服務水平低。最終，通過不同角度進行定性與定量的綜合分析，找出問題到底是人的原因、系統的原因、還是流程制度的原因。
6. 應該用什么分析方法？
我們只需要掌握一些簡單的分析方法即可滿足目前客服中心的日常分析需求。選擇分析方法的原則就是只選最合適的不選最高深的。一般我們可以用到的分析方法有：
對比分析：在同一分析維度下對不同數據集合進行比較，找出其中存在的差異，并進一步深入挖掘差異原因；
趨勢分析：觀察數據序列隨時間的變化趨勢，找出其一般規律，如移動平均、同比、環比等；
排名分析：將大量數據按某種分類方法進行頻次統計，觀察其中的Top N數據，反映其對整體的影響程度如何；
結構分析：在統計分組的基礎上計算各組成部分所占比重，進而分析某一總體現象的內部結構特征、總體的性質、總體內部結構變化規律；
相關性分析：測量某兩個變量之間的相關程度，即當一個變量發生變化，另外一個變量也會隨之發生的變化趨勢。
7. 如何展示分析結論？
1） 根據不同的報告選擇不同的展示工具
我們一般是以分析報告的形式來展示分析結論的，根據不同的報告類型選取不同的工具進行展示。報告大致區分為三種：日常運營狀況分析報告、專項問題解決報告、歷史數據（問題）研究報告。
用PPT撰寫分析報告可以加入豐富的元素、動畫效果等，圖文并茂，適合現場演示匯報，大大增強展示效果；但是不適合大篇幅的文字，對于匯報人員的演講技能要求較高；專題分析報告與歷史研究報告均可以使用PPT來制作。
用Word撰寫分析報告易于排版，顯得相對正式；但是缺乏交互性，不適合演講匯報；適合撰寫各類型的分析報告。
用Excel則適合日常報告的撰寫，還可以有動態的圖表，方便實時更新、交互性較強，但不適合演講匯報。
2） 根據不同內容選擇不同的展示圖表
數據展示的原則就是簡單直觀、清晰易懂， 在選擇圖表來展示數據時需要考慮清楚我們想要展示給領導什么，要說明什么問題。用來展示數據的圖表大致有用餅圖、條形圖、柱狀圖、折線圖、散點圖、雷達圖、面積圖。
以下給出幾個圖例供大家參考（說明一下，圖表的標題已經去掉，只展示圖表大致形式）。
8. 產生問題的原因有哪些？
經過以上的綜合分析我們可以判斷是以下原因：
人員問題：人員招聘不足、排班不夠合理、人員出勤差、人員接續效率低、人員培訓效果不明顯等問題；
系統問題：話務系統故障、知識庫系統故障等問題，具體是什么問題需要查看系統故障的歷史記錄；
流程制度問題：管理流程和服務流程不合理、過于復雜，職責界定不清晰、制度不完善等問題
9. 可以采取的措施有哪些？
在經過全面的分析后，將造成服務水平低的所有因素按照重要性進行排序，根據80/20法則首先解決重要的影響因素，針對各影響因素的不同采取不同的措施進行改善。制定改善計劃需要明確改善的事項是什么、負責的人員（或部門）是誰、預計的周期是多長等要素。
10. 最終的改善效果如何？
數據分析不是分析的終點，所以在分析發現問題并采取相應措施后，我們需要對其進行后期跟進，觀察問題是否得到了改善。也就是說我們要遵從PDCA的管理方法開展問題的改善工作。
企業數據分析報告范文第9篇
東方之星成立于2002年，從2007年起專注于教育督導信息化建設，2012年成立了基礎教育評測技術的研究中心，從事研究教育督導與信息技術的融合以及督政、督學和教育質量監測信息質量環境的構建。東方之星從軟件開發到以第三方的身份參與教育督導評測，其成長過程既是一個政府培育社會力量參與教育督導監測的過程，也是一個政府研究如何引導社會力量參與教育評測機制實踐的過程。
1.提供多方位技術支持，服務教育督導評估
東方之星為大連市先后建設完成了教育督導評估綜合應用系統、責任區掛牌督導管理系統、學生體質健康監測系統、區域教育資源配置均衡發展監測系統、學生品德發展監測系統、教育督導數據管理平臺和教育督導數據中心。隨著應用軟件系統建設和應用的不斷深入，大連市政府教育督導室提出了越來越多、越來越寬泛的要求，需要企業自己根據國際、國內教育督導發展趨勢，從基本理論（發展性督導評價理論）到操作理念（ISO9000標準的PDCA循環），再到技術發展（云計算到大數據到充分互聯）提供多方位技術支持，為大連市設計、規劃教育督導信息生態環境，而不僅僅是按照需求開發系統。
2.提供個性化決策支持，服務教育行政治理
在縣域義務教育均衡發展專項督導評估中，國務院教育督導辦采用“差異系數”來監測縣域義務教育校際間八項指標的綜合均衡狀況，用數據說話是一個具有里程碑意義的事件。
大連市政府教育督導室引導東方之星在差異系數的基礎上，設計差異標準、差異貢獻，給出改進工作的具體量化標準，以此為標準開發了決策支持模型，為教育決策提供科學、詳實的數據依據。
至此，東方之星發展成為了一家可為教育提供決策支持服務的企業，向為教育督導評估提供第三方評估服務邁出了堅實的一步。大連市教育行政體系也逐步接受、認可并主動尋求這種第三方提供的決策支持服務，并希望東方之星能夠直接介入教育監測，思想和理念發生了潛移默化的轉變。
3.提供數據分析，受托參與教育督導評測
東方之星依靠自身技術優勢，在決策支持模型的基礎上，研制了發展程度指數、基尼系數、投入傾斜指數、效率指數等。在縣域均衡、市域均衡分布監測的基礎上，綜合監測和分析省、市、縣義務教育均衡發展八項指標的均衡情況、發展情況（相對遼寧省義務教育辦學標準）、投入情況。
大連市政府教育督導室對東方之星研究成果進行了評估，認為科學、合理、可行，給予了充分的肯定，并委托東方之星以第三方的視角，獨立編制《2014年大連市縣域義務教育均衡發展數據分析報告》、2014年大連市各區市縣《縣域義務教育均衡發展數據分析報告》、2014年大連市各學校《縣域義務教育均衡發展數據報告》。2015年，受遼寧省政府教育督導室委托，東方之星獨立編制了《2015年遼寧省縣域義務教育均衡發展數據分析報告》《2013-2015年遼寧省縣域義務教育均衡發展數據分析報告》。
至此，遼寧省及大連市政府教育督導室通過在工作實踐中有意引導，將東方之星培養成為了有能力和責任受托提供教育督導評測服務的“第三方”，也從思想上接受了東方之星根據自己的技術特點所做的獨立的、不受任何干擾和影響的數據分析報告。
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