企业数据分析报告范文第1篇
一、商业计划书与可行性研究报告的现状与特点（一）基础数据的采集缺乏科学依据基础数据的采集对于整个项目的分析与决策具有非常重要的意义，基础数据采集的科学性决定了分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时，建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说，当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析，一个项目刚形成时，基础数据一般采用一手数据，因为它没有历史的轨迹来遵循。一手数据的采集方法如：问卷调查、观察、抽样技术等等。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等，数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据，以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的一些商业计划书以及可研报告来看，很多基础的数据就是简单的摆在那里，没有数据来源、数据提示，没有对基础数据严谨的分析。这样的报告在数据显示环节，往往是经不起推敲的。（二）数据分析的过程缺乏逻辑性，论证的结论不具备系统性很多商业计划书以及可研报告一般都是前面是一系列数据，后面是一个结论。当真正去研究数据和结论时，往往是结果单一，数据和结论之间找不到必然的联系；另外就是只有一个结论，比如对净现值、内部收益率作出说明等等。作为专业的针对投融资商出具的项目分析报告，必须在充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析，一步步推导到数据的结论上。例如，一个项目不确定性分析，风险概率分析A、什么是影响这个项目的风险点，这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型来做B、在这样的风险因素基础上，哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响，这些因素通过敏感性分析可以找出来。C、找出这些风险因素下一步就是分析，这些影响效益的风险点出现的概率有多大？三步分析完之后，风险对于这个项目的影响就显露出来，到这个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上，更重要的在于结论，针对于这样的风险因素和风险变量（不可避免的），作为分析报告必须能提出来如何在项目的操作中有效的防范这些风险。这样的风险点的提出和风险因素的防范对于报告的使用者来说是有意义的。而现实当中的一些商业计划书以及可研报告在此方面的专业性还是较为欠缺的，这样往往会影响分析报告的实用价值，因此会影响到投资公司的经济效益。（三）结论单一，仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究建立在定量研究基础上的分析报告还需要对于整个项目的战略规划提供一些更有价值的东西，包括项目中对于总投资的一些建议。比如总投资规模一定的情况下资金来源于自有资金、借贷资金；借贷资金和自有资金的比例或他的融资安排，如何能确保成本最低。进一步分析，如现金流量的分析可站在项目的角度也可站在投资人的角度，站在投资人的角度分析时是自有资金流量表；在项目是否盈利的角度分析时就是全投资的现金流量分析，不同的现金流量表可以对项目和投资人提供一些有价值的结果。现实当中的一些商业计划书以及可研报告往往结论单一，仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究，缺乏以上更有价值的内容。（四）现有的形式多并带有一定的目的性和倾向性根据委托方的要求操作，作为立项的依据，做出分析报告就是可行性研究报告的形式。从项目的融资角度分析，作融资的依据可以叫做商业计划书形式。从数据分析的角度来说，对于委托方而言，可研和商业计划书存在不独立性。政府审批项目会委托咨询公司等专业机构进行项目研究，而更多立项报告的可研分析和委托方式一致的，这样的报告带有一定的目的性和倾向性。从数据分析角度来说，坚持数据的独立性、客观性、公正性是这个行业最基准的要求，只有这样才能为客观地判断一个项目的可行性提供正确、有力的决策依据，也只有如此，才能真正更加稳妥的判断项目是否能够收益，从而保证相关人的利益。中国的投资公司要真正的走向与国际接轨的高水准公司，其出具专业分析报告的专业水准也应当走向这个趋势。
二、数据分析报告的特点目前，在国际投资领域，比较权威和流行的项目分析报告叫做数据分析报告，更强调定量研究。真正意义上的数据分析报告可以为客户带来真正巨大的经济收益，以其无可替代的优越性被真正的专业人士所推崇。数据分析报告具有以下特点：独立性、定量研究的分析方法、严谨和逻辑性、战略规划性、在格式上的规范性。关于独立性、定量研究的分析方法、严谨和逻辑性、战略规划性的具体说明如下。独立性报告必须独立于委托方、报告的使用方，这样的报告才不会有倾向性。定量研究的分析方法一个从无到有的项目缺乏历史数据，但不可能独立于现有的经济活动或脱离现有的经济生活。对于这些项目可采取定性的研究，通过一些专家的论坛、德尔菲法、市场问卷调查等方法来对于这个项目的市场需求基础数据进行估算，估算的结果再进行定量分析，定性和定量相结合，最终定量化。拿到项目时，有一个总的投资金额、成本效益的分析，首先看项目是在微观经济的角度分析、国民经济的角度分析，还是社会经济角度分析，确立着眼点后再进行基础数据的采集，找到适合项目的定量分析方法。进一步通过项目所在行业的特点对于成本和费用做出基础的判断。经济效益用我们项目数据分析师学习课程中的学习过的模型来进行评判，包括对方案的选择采取能够使用的方法。严谨和逻辑性数据分析报告有科学的逻辑性，包括：基础数据是怎么来的？有什么依据？对于说明判断又有什么样的依据？有什么样的依据做立足点？基础数据得到后对收入预测判断有什么样的依据？收入预测出来后成本预测是怎么出来的？成本费用的基础数据是怎么样得到的？以上内容数据分析报告都会一步一步进行判断。战略规划性战略规划性越来越成为数据分析报告质量的一个基础要求。当数据分析报告能对委托方的战略规划进行策划和梳理的时候，数据分析报告的价值就体现出来了。
三、数据分析报告的市场定位对于投资领域当中的数据分析报告，研究和涉及的领域表现在三个方面：项目、企业经济行为以及政府政策。从投资项目领域来看，一个项目的周期包括投资的前期、建设期、经营期三个阶段，对于数据分析报告的要求是不一样的。投资的前期是对项目预期的生命周期投入资金的投入和产出的关系，数据分析的目的是对项目的可行性做出判别，项目立项的依据。建设期的数据分析目的在于对项目建设期的投入和安排，和数据前期的数据分析结果与实施过程进行比较，根据实际情况进行相应的调整。经营期的数据分析报告是研究项目在实施以后预期和实际的偏差，找到项目科学管理的依据或对下一个项目实施的一个经验的借鉴。在企业做为载体的经济活动当中，资金有一个特点，他总是流向效益最高的地方。当资金表现在不同企业之间的流动时，表现为企业之间的购并，是资源重新配置的结果。同时在资金流动的本身也存在投资者对资金运动收益的要求，进一步而言对一个公司意味着如何实现公司股东财富的增长，如何实现公司价值的最大化。这些资金在企业当中流动的意义从数据表现为价值的评估和分析。从数据分析报告角度来说，我们可以在企业的并购和价值的评估当中为委托方提供企业并购业务当中的决策支持，为现有企业价值管理当中找到提升企业价值管理的途径和方法。对政府政策的制定，从现在来看随着市场经济的发展，社会分工的专业化以及对投资行为的客观和公正评估的要求，政府政策的制定对数据分析行业会提出更高的要求。民生的一些建设、电信产业、燃油税等项目的建设和一些政策的制定等，都会对数据分析报告有严格的要求，因而数据分析报告的市场需求空间也会更加广阔，对数据分析报告的需求是国内投资领域的必然趋势。
企业数据分析报告范文第2篇
完整的数据分析主要包括了六个既相对独立又互有联系的阶段，它们依次为：明确分析目的和思路、数据准备、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等六步，所以也叫数据分析六步曲。
明确分析目的和思路
做任何事都要有个目标，数据分析也不例外。经常有一些数据分析爱好者，向数据分析高手请教以下问题：
这图表真好看，怎么做的？
这数据可以做什么样的分析？
高级的分析方法在这里能用吗？
需要做多少张图表？
数据分析报告要写多少页？
为什么这些数据分析爱好者会提出这些问题呢？原因很简单，就是他们没有明确的分析目的，为了分析而分析，而且一味追求高级的分析方法，这就是数据分析新手的通病。
如果目的明确，那所有问题就自然迎刃而解了。例如，分析师是不会考虑“需要多少张图表”这样的问题的，而是思考这个图表是否有效表达了观点？如果没有，需要怎样调整？
所以在开展数据分析之前，需要想清楚为什么要开展此次数据分析？通过这次数据分析需要解决什么问题？只有明确数据分析的目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，甚至可能将决策者引入歧途，后果严重。
当分析目的明确后，我们就要对思路进行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干个不同的分析要点，也就是说要达到这个目的该如何具体开展数据分析？需要从哪几个角度进行分析？采用哪些分析指标？
同时，还要确保分析框架的体系化，以便分析结果具有说服力。体系化也就是逻辑化，简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑关系。如何确保分析框架的体系化呢？可以以营销、管理等方法和理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保数据分析维度的完整性、分析框架的体系化、分析结果的有效性及正确性。
营销方面的理论模型有4P理论、用户使用行为、STP理论、SWOT等，而管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。
明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据收集、处理以及分析提供清晰的指引方向。
数据准备
数据准备是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据，如公司内部的数据库、市场调查取得的数据等；第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据，如统计局在互联网上的数据、公开出版物中的数据等。
数据处理
数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。
数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法。一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作，即使再“干净”的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。
数据分析
数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。
由于数据分析大多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉主流数据分析软件的操作。一般的数据分析我们可以通过Excel完成，而高级的数据分析就要采用专业的分析软件进行，如数据分析工具SPSS、SAS等。
数据展现
通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然呢？一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。
常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、瀑布图、漏斗图、帕雷托图等。
多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出分析师所要表达的观点。一般情况下，能用图说明问题的，就不用表格，能用表格说明问题的，就不用文字。
报告撰写
数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。
一份好的分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且层次明晰，图文并茂，能够让读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读对象正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
另外，分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。
最后，好的分析报告一定要有建议或解决方案，作为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是建议或解决方案，以便他们在决策时参考。所以，数据分析师不光需要掌握数据分析方法，而且还要了解和熟悉业务，这样才能根据发现的业务问题，提出具有可行性的建议或解决方案。
企业数据分析报告范文第3篇
在网上审计中，基础性中间表的作用不言而喻，在实际工作中，它也是广大审计人员用得最多的，审计人员在基础性中间表的基础上按各自需求建立分析性中间表，进行审计核实。
在审计项目中，审计人员通常需要结合被审计单位的经济业务类别来创建审计中间表，并且需要准确地表达出所代表的经济业务类别的信息，因此审计中间表体现了很强的业务特征，其设计和区分的标准就是经济业务类别。在建立审计中间表前，应首先确定被审计单位的各种业务类别，并根据每一业务类别，从基础数据中选择出与该业务类别相关的数据表。
通过掌握被审计单位提供的数据字典，了解基础数据中各表中存储数据的内容、各字段的含义以及各表之间的关联关系，然后从与某业务类别相关的基础数据表中选择反映该业务类别主要信息的字段，组织这些字段，设计出所属该业务类别的主表；根据主表中各字段的内容，如果某一字段所包含的内容需要有一些附加信息对其加以说明，则从与该业务类别相关的基础数据表中选择反映这些附加信息的字段，组织这些字段，设计出所属该业务类别的附表，对主表加以补充说明；根据该业务类别的主表和附表中各字段的内容，如果某一字段所包含的内容是代码，则根据代码的含义及其层次结构，设计出代码表。此外，在基础数据当中可能一些表和某项具体业务的联系不是十分紧密，通常筛选有关字段，设计出补充表。应注意的是，设计审计中间表的结构时，一定要经过审计组的充分讨论，特别是要听取一些业务精通、审计经验丰富的审计人员的建议，并对结果进行书面记录，使建立的审计中间表能够充分体现业务特征、体现审计目标，并且方便审计人员使用。
根据设计的审计中间表的结构，以及通过被审计单位提供的数据字典，了解建立审计中间表所需的基础数据表之间的关系，然后通过编写SQL语句将所需要的基础数据表进行关联、选取所需字段并设置有关筛选条件，生成符合审计需要的审计中间表。审计人员编写的SQL语言主要通过使用SELECT语句，通过选取字段、联接有关基础数据表，并利用INTO子句保存查询结果，最终生成审计中间表。另外，由于在建立审计中间表的过程中，可能因为操作失误，将应选择的字段而没有被选择，或者将应去除的字段而没有被去除；还有可能因联接、筛选条件或有关逻辑表达式设置的不正确，造成审计中间表的结果偏差。为避免上述情况或其它原因造成审计中间表的结果不正确，需对结果进行验证。
我们认为，计算机人员和业务人员共同配合，发挥计算机人员操作熟练、业务人员明白钩稽关系的特长，结合会计报表数据、财务数据凭证库、财务数据余额库等，生成高质量的基础中间表。
二、审前调查做好数据分析报告
数据分析报告，指记录审计组分析被审计单位电子数据过程和结果的文书。数据分析报告的撰写是审计工作的一部分，数据分析大量使用复算、分析性复合等审计方法；数据分析和数据分析报告的撰写过程也是一个审计项目组织和管理的过程，贯穿整个审计过程。在计算机审计的今天，能否利用好被审计单位的电子数据进行分析，撰写出高质量的数据分析报告，是关系审计工作质量和成果的重要因素。
（一）撰写数据分析报告前的准备工作
数据分析报告的系统分析和类别分析一般应在审前调查阶段完成。审计人员通过数据分析来把握被审计单位的总体情况，从而把握和锁定需重点审计的内容和范围。在进行数据分析之前，必须做好充分的准备工作：
第一，整理好规范的审计中间表。
审计中间表是面向审计分析的数据存储模式，它是将转换、清理、验证后的源数据按照提高审计分析效率、实现审计目的的要求进一步选择、整合而形成的数据集合。审计中间表是数据分析的基础。在系统分析和类别分析过程中需要的审计中间表主要包括：
1、按被审计单位的会计报表数据整理而成的会计报表中间表；
2、按被审计单位财务数据整理而成的凭证中间表；
3、按被审计单位财务数据整理而成的余额中间表；
4、按被审计单位财务数据整理而成的明细科目中间表；
5、按被审计单位业务数据整理而成的与被审计单位收入或成本的主要项目相关联的业务中间表；
6、利用其他与被审计单位有关的数据整理而成的审计中间表。
第二，数据分析报告的分配与审计分工紧密结合。
网上审计中数据分析以及数据分析报告的撰写过程也是审计项目组织和管理的过程，因此数据分析工作的分配应紧密地与审计分工相结合。系统分析主要是基于会计报表层次的分析，一般由审计项目主审完成，便于主审系统、完整地了解被审计单位，把握全局；类别分析主要是基于业务类别或者会计科目层次的分析，一般按照审前调查分工（或者审计分工），将类别分析分解，与审前调查（或者审计）任务一并分配给每一位审计人员，使计算机审计中的数据分析和审计实施紧密结合，避免脱节现象，更好的发挥数据分析的作用。
第三，准备好分析工具。
工欲善其事，必先利其器。要想做好数据分析，写出高质量的数据分析报告，功能强大的分析工具必不可少。现在审计过程中使用的最多的分析工具主要有：EXCEL、SQL Server分析服务器或其他审计软件等。
1、SQL Server分析服务器
随着被审计单位信息化程度越来越高，ERP在被审计单位广泛采用，因此被审计单位财务和业务电子数据将存储于大型数据库中，数据量极其庞大。在计算机审计环境下，审计人员所取得的主要审计资料就是被审计单位的电子数据，因此强大的数据库工具SQL Server分析服务器成了审计人员实施计算机审计的有力工具。
2、EXCEL电子表格
在进行系统分析时，一般以被审计单位会计报表为分析对象，大部分会计报表软件均可以将报表转换成EXCEL电子表格，因此EXCEL这种为审计人员所熟悉的、操作灵活的工具在系统分析中广泛采用。
3、其他审计软件
（二）系统分析的对象、方法和内容
系统分析主要用于把握总体，一般应由审计项目主审完成，这样便于主审把握被审计单位财务状况、经营成果和现金流量等方面的总体情况，为审计和审计调点的确定以及审计分工提供依据。
系统分析的对象主要是被审计单位的会计报表。
系统分析的方法主要有：结构分析、趋势分析和指标分析等。
结构分析主要是通过计算各个组成部分占总体的比重来揭示总体的结构关系和各个构成项目的相对重要程度，从而确定重点构成项目，提示进一步分析的方向；趋势分析法是指将被审计单位若干期相关数据进行比较和分析，从中找出规律或发现异常变动的方法；而指标分析则是通过各项指标的计算，全面系统的了解被审计单位的财务状况、经营成果和现金流量等。
系统分析的内容主要有：被审计单位的资产结构分析、资产趋势分析、负债结构分析、负债趋势分析、所有者权益结构分析、所有者权益趋势分析、企业盈利能力指标分析、企业偿债能力指标分析、企业流动性指标分析等。
（三）类别分析的对象、方法和内容
类别分析主要用于锁定重点，应按照审计分工，将类别分析分配给每一位审计人员，使数据分析与审计实施紧密结合。
类别分析的对象主要是根据被审计单位的凭证中间表和余额中间表建立起来的多维数据集以及主要业务系统数据。
类别分析的主要方法有：结构分析、趋势分析、配比分析等。
配比分析是指审计人员将相互关联的会计科目或事项的相应数据放在一起进行趋势分析，从中找出趋势不一致的情况。
类别分析的主要内容有：系统分析结果中需重点关注的部分；主要会计科目的结构分析和趋势分析，会计科目的选取因具体单位的不同而不同，一般应选取在资产、负债或所有者权益中所占比重较大的科目，或者根据审计经验判断容易出现问题的科目（往来科目、长短期投资等）；相关联科目的配比分析，例如将长短期借款与财务费用、固定资产与累计折旧、配比分析；业务数据与财务相关数据的配比分析等。
根据审前调查时总体分析和类别分析等集中分析的结果，相应制定审计实施方案，并开展精确延伸，落实审计疑点。
企业数据分析报告范文第4篇
关键词：财务分析；大数据；教学改革
作者简介：王晖（1973-），女，黑龙江鸡西人，北京信息科技大学经济管理学院，讲师；段文军（1969-），女，山东蓬莱人，北京信息科技大学经济管理学院，副教授。（北京 100192）
基金项目：本文系北京信息科技大学教学提高-专业建设项目（项目编号：5028023501）的研究成果。
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）25-0111-02
当今时代不断涌现各种新型信息方式，例如博客、社交网络等；不断兴起各种新技术，例如云计算、物联网等。数据的产生不受任何的限制，数据以前所未有的速度不断增长和累积，大数据时代已经来到。[1]《华尔街日报》认为大数据时代是引领未来繁荣的三大技术变革之一。麦肯锡公司在一份报告中提出数据是一种生产资料。企业每天面对海量的财务数据，如超市的销售记录、银行的交易记录、淘宝网站数千万笔交易记录（产生量超过50TB，存储量40PB①）。企业如能利用这些巨大的数据集挖掘出有价值的信息，那么企业就能掌控下一个创新、竞争和生产力提高的关键。大数据时代，尤其是财务大数据时代，呼唤创新型人才。[2]呼唤具备综合财务分析能力的人才，利用财务大数据为企业创造财富。
如何培养财务分析人才？在财经类高校本科，一般都开设“财务分析”课程，该课程教学目的是培养学生对真实企业进行综合财务分析，并能独立撰写财务分析报告的能力。[3]本文以北京信息科技大学（以下简称“我校”）为例，探讨大数据时代下财务分析人才的需求特点，对高校“财务分析”课程设置的影响，并提出改进“财务分析”课程教学的建议。
一、大数据时代下财务分析人才需求特点
相较于其他类型数据，财务数据更大、更复杂，蕴藏着更多宝贵信息。麦肯锡公司2011年报告推测，利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。[2]在财务大数据环境下，如何整理与统计这些杂乱无章的数据？如何让财务数据开口说话为企业管理者经营决策提供科学依据？朱东华（2013）认为，大数据时代下，传统的数据分析方法已经不再适应当前的数据环境，同时，各种企业对数据的依赖与日俱增，甚至定量分析方法将逐步取代定性分析方法。[4]财务大数据和大量的财务数据分析需求助长了企业对统计和数学背景的人才需求。
可见，大数据时代下财务分析人才应该具备扎实的统计学和数学功底，能够熟练运用定量分析方法分析数据以获取信息，撰写分析报告为企业相关利益人决策提供依据。
二、“财务分析”课程教学现状
张先治（2007）认为，财务分析是财务分析主体为实现财务分析目标，以财务信息及其他相关信息为基础，运用财务分析技术，对分析对象的财务活动的可靠性和有效性进行分析，为经营决策、管理控制及监督管理提供依据的一门具有独立性、边缘性、综合性的经济应用学科。[5]财务分析课程是为我校经济管理学院财务管理专业本科三年级开设的一门专业必修课。学生前期已经学过数学、经济学、会计学、财务管理、统计学等课程。财务分析课程正是在学生掌握前期所学各门课程的基础上，培养学生综合运用所学专业知识，分析判断企业的财务状况，并根据数据分析结果找出企业存在的问题，提出解决方案。[6]为了更好地实现“财务分析”课程教学目的，课程组的老师们经过讨论，决定修改2008级财务管理专业教学计划，将原来课堂教学的方式改为1/2的学时用于课堂教授基本理论，1/2学时用于实践教学。笔者自2011年开始，按照新的教学计划给三届学生讲授了“财务分析”课程。
1.理论教学部分
教材选用东北财经大学出版社出版，张先治和陈友邦主编的《财务分析》（第五版）。该教材体系完整，内容丰富，全书以一家虚拟的ZTE公司为例，演示财务报告分析、财务效率分析和财务综合分析。每章设有案例和复习思考题，该书还有配套的习题集。在课堂教学中，以教材为主线，突出介绍各种财务分析方法的使用，以及根据分析结果得出结论，提出解决方案。
2.实践教学部分
一人一企，边学边分析。每位学生选择一家上市公司作为分析对象，利用学校购买的金融数据库以及相应网络资源，结合所学财务分析理论知识进行上机实验，在Excel内完成数据分析，并将分析结果形成财务分析报告。学生分析判断和决策能力在实战中得以锻炼，教学效果得到改善。
但是，随着大数据时代的来临，外部环境对数据分析能力要求的提升，仅仅学会利用Excel进行水平分析、垂直分析、趋势分析、比率分析和因素分析，已经远远不能满足市场对财务分析人才的需求，学生就业的竞争力无从谈起。结合前面大数据时代下财务分析人才需求特点，我校学生财务分析能力的培养存在着以下问题：
1.学生数据收集、整理和分析能力弱
定量分析方法应用的基础是数据，财务分析人员必须学会从海量的网络资源中搜集并筛选与自己的分析对象和分析目的相关性较强的资料信息，[7]这些资料信息可能是结构化数据，例如金融数据库等；也可能是非结构化数据，例如网页等。从实践教学环节反映出学生数据收集和整理能力弱，分析其原因主要是：
（1）学生不熟悉对财务分析有帮助的网络资源。搜集有价值的数据需要一定的技巧，其中最为重要的是熟悉一些重要的网站，知道相应的数据应该在哪里找到的概率比较大，做到有的放矢。
（2）学生无法将非结构数据快速地转换成所需的数据形式。类似金融数据库这样的结构数据，学生基本能够筛选出所需信息。但是，对于类似网页这样的非结构数据，他们就只能运用最原始的复制粘贴的方法提炼数据信息，耗时且耗力。2013年2月1日，人保财险执行副总裁王和在中国第七届“保险业管理信息化高峰论坛”上指出，在过去的两三年里，结构和非结构数据发生了本质性的逆转。过去就整个社会来讲，绝大多数的数据是结构数据，而现在非结构数据正呈快速增长的趋势，现在以及未来，非结构数据将占到95%，甚至更多。
“财务分析”课程讲授的基本方法主要是比率分析和因素分析法等。目前，无论是学术界还是业界，研究人员大量使用统计模型进行财务数据分析，例如聚类分析、多元回归、因子分析、时间序列预测法等。因而，我校学生数据分析能力急需加强，尤其是统计学和数学的基础要扎实。
2.学生财务分析报告撰写水平有待提高
财务分析的结果是以财务分析报告的形式展示给企业利益相关人，为其进行财务预测、财务决策、财务控制和财务评价等提供可靠信息。财务分析报告是对企业经营状况、资金运作的综合概括和高度反映。李宝智（2012）认为，报告应具备八要素：准确、完整、可比、用户导向、相关、问题的解决方案、及时和易用。[8]从我校学生提交的财务分析报告看，与上述要求还有很大差距。
三、“财务分析”课程教学改革建议
1.培训网络资源使用
重点介绍几个数据库的使用：
（1）金融数据库。我校购买了两款金融数据库，北京聚源锐思数据科技有限公司金融数据库（http：//）和深圳市国泰安信息技术有限公司CSMAR财经系列研究数据库（http：//）。登陆金融数据库后，输入查询条件即可下载上市公司财务数据，速度快且数据量大，数据格式可以任意选择。
（2）中国资讯行（国际）有限公司高校财经数据库（http：//），INFOBANK于1995年在香港成立，是一家专门收集、处理及传播中国商业、经济信息的香港高科技企业，信息范围涵盖19个领域、197个行业。
（3）国务院发展研究中心信息网（国研网）（http：//.cn）。国研网已建成了内容丰富、检索便捷、功能齐全的大型经济信息数据库集群，包括：六十几个文献类数据库、四十多个统计类数据库等。
网站资源：中国证券监督管理委员会（http：//）、上海证券交易所（http：//.cn）、深圳证券交易所网站（http：//）、巨潮资讯网（http：//.cn）和相关协会网站等。
2.培养数据预处理和建模能力
收集到数据之后，需要对数据进行预处理，利用统计学的理论和方法将数据转换成一个分析模型。[9]学生在统计学、计量经济学课程中，已经完成基本模型理论、SPSS或者Eviews三分析软件的学习。但是，若想实现对大数据的整理和分析，应该掌握R或者Matlab统计分析软件，同时，还要掌握一种编程语言，例如C++、JAVA、C#等。利用编程语言调用统计分析软件，从而实现大数据的分析。另外，建议学生了解Perl语言编程，该语言擅长处理非结构数据。
3.培养文献阅读及财务分析报告撰写能力
数据分析之后，需要撰写财务分析报告，为各方利益相关者的决策提供依据。不同财务分析的目的，形成的财务分析报告具体要求会有所差异，但是撰写财务分析报告的基本步骤相同。首先查阅文献，阅读相关学术文章、财务分析师分析报告、评级机构报告等；其次，模仿写作，组织财务分析结果，形成报告。此中没有捷径，需多看、多写。
注释：
①1TB 等于1000GB，1PB 等于1000TB。
参考文献：
[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，（1）.
[2]邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战[J].求是，2013，（4）.
[3]张肖飞.财经类高校《财务分析》课程案例教学改革研究[J].商业会计，2013，（1）.
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企业数据分析报告范文第5篇
关键词：数据分析；数字决策；市场
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
中图分类号：F713 文献标识码：A 文章编号：
项目数据分析是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策提供科学、严谨的依据，从而降低项目投资风险的一种先进的方法论和科学分析体系，在业界向以“数据精准”、“分析客观”及分析评价“权威独立”称誉。国际上，项目数据分析师主要从事数据挖掘和投资两大领域，在投资分析、信贷融资、企业经营管理、企业战略规划、决策管理等影响政府和企业重大决策中，提供科学、真实和准确的依据，是社会经济运行中具有重要地位的高端技术人才。一名经验丰富的高级项目数据分析师的年薪可达几十、上百万元。成立于1948年的美国兰德公司旗下就拥有2000多世界顶尖级的数据分析专家和专业研究人员，他们每年完成的各类项目数据分析报告高达700多项，已发表的研究报告达18 000多篇，这些分析成果都直接或间接影响和左右着美国的政治、经济、军事、外交等一系列重大事务的决策，享有很高的声誉。
项目数据分析报告讲求“科学、客观、准确、公正”。一份完整的数据分析报告，必须围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，在项目各项数据分析中，选取真实性、合法性指标，构建相关模型，进行专业科学的分析，要求体现的基础数据应真实完整，分析过程要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是，能系统地、真实地反映行业基本慨貌，从而达到推动该行业进一步发展的目的。
项目数据分析的整个编制、评价过程十分严谨。数据分析师通过项目数据分析技术的运用，对项目进行科学合理的定量分析，可预测项目未来的发展及风险，帮助项目投资方节约运营成本，减少资源浪费，提升综合竞争力，实现资金收益最大化。兰德分析家认为，世界上每100家破产倒闭的大企业中，85%是因为企业管理者决策不慎造成的。随着全球商业化竞争的加剧，一个企业管理者决策能力的高低，在很大程度上决定了企业的前途和命运。世界发达国家对项目的最终决策，都是以科学定量分析的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。数据分析工作不仅广泛应用于经济发展的各个领域之中，而且贯穿市场运行的各个阶段，成为政府和企业在经营、决策过程中不可或缺的环节和工具，其分析结果直接影响着决策的成败。从一定意义上说，项目数据分析质量的高低反映着一个国家投资领域的发达程度和经济发展水平。
项目数据分析以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融等领域，成为21世纪信息化时展的新宠，被业界认为是未来十年内最有发展“钱景”的黄金职业，然而――
数据分析在我国仍属朝阳行业
数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业。据2010年中国商业联合会数据分析专业委员会一项调查显示，我国数据分析行业从业人员迄今为止不足万人，正式注册登记的项目数据分析事务所只有80家，其中专职数据分析师仅一半多点，长三角经济发展较快地区也仅占3%。而在美国，年平均雇用项目分析师的职位占所有社会岗位高达7%到13%。总体上说，我国数据分析行业还处于发展初期，经营规模不大，制度建设和软硬件设施薄弱，社会认知度和影响力还较小，远远不能适应我国社会经济发展的需要。
为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2003年，国家信息产业部根据国家财政部、国家发展和改革委员会关于规范长期投资项目数据分析方法、与国际接轨的总体精神，制定出了我国项目数据分析专业技术考试管理办法，加快了我国数据分析专业人才培养步伐。2008年6月，数据分析行业的全国性唯一行业组织――中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，为我国数据分析行业发展开新篇。从2005年4月，全国第一家数据分析事务所经工商部门批准在陕西成立到目前，我国相继己有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等14个省、市、自治区约80家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目己从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。
项目数据分析作为国内新起步的朝阳产业，它充分弥补了旧有融资评估体系的诸多漏洞和不足。随着我国经济决策由“经验决策”向“数据决策”的不断规范，越来越多的政府机构和企业开始意识到数据决策的准确性、科学性和重要性，数据分析运用技术正逐渐走入人们生产、生活的决策视野。据了解，目前，仅投资咨询项目领域，我国每年就有逾百亿美元的市场份额。有专家预测，按照中国当前的经济发展速度，未来15年中国项目数据分析师的需求量将突破30万人，尤其是政府经济部门、金融机构、投资公司、房产开发以及创新型企业对项目数据分析师的需求正与日俱增。诚如一位老资格项目评估师所说：“之前凭经验办事，现在是用数据说话！”
中国数据分析行业正处在向规范化、标准化发展的大好环境和有利时机，然而，与国内数据分析行业先进地区比较，福建数据分析市场还是一片“荒地”。在中国东南部，目前只有福建还没有成立数据分析事务所，福建专业数据分析人才几乎是空白，这与福建经济快速发展及福建在海峡西岸经济区中居主体地位都极不相宜。要实现福建跨越式发展――
福建数据分析市场亟待开发
2011年4月23日，经中国商业联合会数据分析专业委员会批准，福建省福州项目数据分析师授权管理中心在福州正式挂牌成立，结束了我省项目数据分析师没有专业管理机构的历史。中心负责人黄诗茂说：“自授权管理中心挂牌以来，咨询、报名参加数据分析师培训的人数日趋火爆。省经贸委、省信息化局、省质量协会等部门都为中心工作开展提供强力支持，这充分表明了政府和社会各界对数据分析行业的高度重视和认识。”
改革开放以来，福建的经济和社会各项事业的发展发生了巨大的变化，特别是今年初省委、省政府提出以发展产业群、城市群和港口群为突破口，加快推进经济结构战略性调整的福建省“十二五”时期经济社会发展重要部署，以及国务院批准的《海峡西岸经济区发展规划》和省一系列鼓励民间投资政策出台，都为数据分析行业在我省发展带来新机遇、新机会。记者从省有关部门了解到，仅今年福建安排的重点项目就有526个，其中在建重点367个、预备重点159个，年度计划投资达2300亿元。福建省发展和改革委员会副主任石建平指出，今年福建在建重点项目建设快于去年同期4.7个百分点，城建环保、服务业、工业科技、农林水围垦、社会事业、交通、能源行业同比大幅增长，进度过半的项目有78个。一大批带动力强的重量级项目落地生根，推动产业集聚，形成产业集群，成为调整产业结构、推进跨越发展的强大引擎。有关人士分析，以这些重大项目建设为支撑和拉动，未来全省对数据分析专业工作者和数据分析专业团队必将带来空前的需求和商机，在这个大环境下，数据分析行业作为一个为科学决策、合理投资提供重要的参考和数据支持的我省新兴行业，肩负着更大的责任。
令人欣慰的是，当前，我省许多单位和民间组织都在积极参与数据分析技术的推广、应用，为促进中国数据分析行业健康发展给力。福建省质量协会用户评价中心罗主任告诉记者，今后将把数据分析运用技术作为政府公益和用户项目评价重要手段，进一步提高服务质量。目前，中心正组织有关人员加强项目数据分析师课程学习、充电，为下步工作打好基础。福建省信息化局电子信息教育中心还专门发文要求全省有关人员积极参加项目数据分析师认证培训，提高自身业务素质。项目数据分析还被我省一些大中型企业视为职业经理人必修课和未来必须掌握的七项职业技能之首，受到很多白领精英的热捧。
企业数据分析报告范文第6篇
关键词：数据分析；企业经营管理；意义；作用；策略
引言
几乎是所有的企业在生产经营过程中，均会形成各式各样的数据、资料，通过对这些大量的数据、资料展开深入的研究所获得的数据分析报告，在企业经营管理中可发挥十分重要的意义与作用。数据分析指的是通过科学的统计方法就收集的详细的数据、资料展开研究分析，以对数据、资料相关功能进行尽可能的挖掘开发，发挥数据的显著作用，即数据分析是一个为了获取可利用信息和产生结论而就数据、资料展开研究、分析的过程。数据分析的目的是挖掘提炼出众多看似错综复杂的数据资料潜在的有利信息，以归纳出分析事情的客观规律。由此可见，做好数据分析工作，对于促进企业的发展、提升企业经营管理能力，有着十分重要的现实意义与实质作用。
1.数据分析在企业经营管理中的意义
1.1支持营销运营管理
基于数据分析、数据挖掘方法的支持，在过去传统数据社会，一部分较为先进的企业便已经能够一定程度地达到洞察力促进科学规范营销运营管理的目的。在现如今大数据时代，企业用户的数据变得进一步多元、丰富，在对用户需求洞察满足方面企业变得愈加充分、精确，值得注意的是，在当前数据分析水平不断提升的情况下，企业作用于用户的洞察、满足能力基于数据、资料存储以及数据、资料研究分析方面将变得更为高效，鉴于此，支持企业营销运营管理全面步骤决策的数据、资料流能够同步于企业营销运营管理工作流，企业可通过统计归纳用户的以往消费行为数据以及用户实时的消费行为数据，第一时间针对相对应的用户制定出具备显著个性的营销手段，从而有效识别把握转瞬即逝的营销机会，积极促进企业营销命中概率的提升，最大程度地提升企业营销运营管理效率[1]。
1.2推动智能管道运营
就企业经营管理而言，企业智能管道的核心能力为，结合用户的活动行为，动态为用户提供推荐并配备互联网设备资源。在过去传统数据社会中，受技术条件有限难以满足及相关问题与用户体验动态测量相同等影响，企业通常无法有效的就智能管道运营需求予以满足；在现如今大数据时代，在数据分析水平不断提升的情况下，作用于半结构化设备数据动态收集、分析以及处理等相关技术的日趋成熟，将很大程度上推动企业智能管道运营管理运行的计划。企业智能管道运营管理达到机理与用户体验管理存在极大的相似之处，最主要的区别仅仅是，企业职能管道作用于用户产品消费行为活动测算的数据、资料相对应于提供推荐并配备互联网设备资源，于确保用户体验满足标准的情况下，全面配备、划分及归总企业互联网设备资源，经资源利用最大程度地实现，积极促进资源的尽可能优化[2]。
2.数据分析在企业经营管理中的作用
2.1完整客观的反映企业情况
企业常规的数据报表、调查资料，通常仅能够显现企业某一方面或者某一部分的情况，就算是获取的企业数据报表、调查资料十分全面，如果这些企业数据报表、调查资料未能够得到相应的研究、分析，也往往很难了解从中了解到企业的真实情况。为了完整客观的反映企业情况，务必要遵循“实事求是”原则，在收集企业全面数据报表、调查资料的同时，还应当开展严格加工制作及研究分析工作，以提供给企业管理者科学规范的数据分析报告，为其在就企业发展做决策时提供有利依据。经严格加工制作及研究分析所得到的数据分析报告，相较于常规的数据报表，能够更加全面、系统及集中地反映企业客观实际。
2.2实行监督管理工作
监督属于数据分析在企业经营管理中的一项十分重要的作用。数据分析部门在对企业数据、资料进行收集过程中，能够相对较为全面、如实地知晓行业经济动态及本企业运行发展状况，了解相关数据、资料的来龙去脉及口径范围，因此数据分析部门可有效的担负起对企业的多方面监督管理工作，包括企业运营发展部门相关政策方针有效落实与否、企业发展生产经营规划有效完成与否以及企业一系列经济指标有效实行与否等。在数据分析的作用下，可促进企业有效实行监督管理工作，以客观、完整地向企业管理者、相关部门做决策及制定企业发展计划时提供有利参考依据。
2.3参与科学化决策
对于任何一项经济行为发展，想要获取其客观规律性的见解并未易事，通常是要通过不断的分析、探索及实践，方可一步步构成认识。在现如今市场经济大环境下，还存在着诸多的市场经济比例进程、实现企业经济效益利润最大化以及实现集群产业结构优化等客观规律，均有待我们去逐步挖掘。鉴于此，就市场经济背景下客观经济规律展开研究分析，属于一项有着广阔发展前景的领域。数据分析部门可充分发挥详细数据、资料持有优势，进行针对的研究、分析，对数据、资料表层显现内容展开更深层次的剖析，挖掘出数据、资料中的潜在实质涵义，由理性认识代替感性发展认识，实现客观经济规律认识质的升华，达到显现企业发展现状以及企业内部关联和发展的目的，一方面促使企业管理者及相关部门能够更为完整客观地了解企业经济行为里程、企业发展现状以及企业发展方向，提升企业管理水平，一方面促使企业管理者及相关部门能够更有针对性地进行企业决策、计划制定，从而全面起到数据分析在企业经营管理中的参与科学化决策作用。
2.4有利于数据深度利用
数据分析部门为了获取全面详细的数据、资料，需要对定期统计报表制度进行全面贯彻落实，或者需要采取一系列包括调查、普查以及抽查等各式各样形式的统计调查工作，这必然是一项十分复杂的系统工作，倘若仅仅将这些详细的数据、资料简单地汇总上报给国家和相关部门，以完成国家和相关部门制定的数据、资料收集任务，低下的数据、资料利用率，显然有愧于需要消耗长复杂的系统数据、资料收集工作[3]。由此可见，唯有早收集详细数据报表、调查资料的同时，还应当开展严格加工制作及研究分析工作，展开各个层次、各个方面的综合深度利用，以使这些数据、资料转变为内容更加丰富化、形式更加多样化的重要深度信息。
2.5有助于提升员工素质
在数据、资料收集的基础上展开数据分析，采用一系列分析方法，根据数据、资料实情展开针对的研究分析，经数据分析工作的开展，不仅要找出数据、资料中潜在的问题，发觉数据、资料中的不和谐之处，还要分析问题出现的缘由，并制定出问题的解决对策。为了完成这一系列的高要求、复杂艰巨的工作，要求数据分析部门员工一方面需要具备完善的数据分析基础常规知识，具备相应的政策分析能力、经济理论知识，一方面需要掌握数据分析的开展方法，明确数据分析的前后关键步骤，此外还应当熟悉相应的经济技术要点，具备相应的数据、资料归纳分析水平，具备相应的写作技巧水平等。由此可见，数据分析部门在进行数据分析工作期间，势必会激发数据分析部门员工学习主观能动性，有效提升员工各方面综合素质，并逐步成为不仅能够进行数据分析编写分析报告还能够自经济层面进行数据编织统计的社会发展需求的综合型人才[4]。如此一来，不但可以更充分的发挥数据分析在企业经营管理中的作用，还能够提升数据分析工作的重要性地位，促进数据分析工作条件的有机改善。
3.完善企业数据分析工作的策略
3.1统一认识，加强领导
基于对数据分析在企业经营管理中意义与作用重要性统一的认识，企业相关数据分析部门应当严格对待数据分析工作，不仅要做好数据、资料调差收集工作，还要做好数据统计报表、做好数据分析工作，以为企业、企业管理人员提供科学有效的决策管理服务[5]。同时，企业管理人员同样要提升对数据分析工作的重视程度，面对企业数据分析既应当要求数据分析部门提供统计报表，严格要求数据分析工作环节、质量，有利领导数据分析工作的有序开展。
3.2实现计算机网络数据支撑
伴随着现如今市场经济体制改革的不断深入发展，企业管理人员一方面要明确认识到企业发展的实际处境，一方面要为企业日后发展制定“未雨绸缪”的策略。这就一定程度上要求了企业数据分析部门，应当采取一系列不同的数据分析方法，包括数据结构分析法、数据对比分析法、数据实时分析法以及数据预测分析法等方法，就企业数据、专利展开有效的研究分析，形成科学结论，提供给企业管理人员具备实质意义的意见建议。在企业数据分析方法的实践运用方面，既要结合分析内容需求及分析方法自身特点，采取以往有成功经验的方法手段，自各个角度就客观市场经济法律展开研究分析，同时基于对先进分析方法的运用，实现计算机网络数据支撑，促进数据分析预见性、研究分析深度升级，积极促进企业数据分析工作的有序开展[6]。
3.3提升数据分析人员素质
企业数据分析工作水平高低，受企业数据分析团队素质优劣重要影响。由此可见，企业数据分析人员应当结合企业、自身实际情况，对各方面数据分析相关基础知识、专业知识展开积极主动的学习，包括对市场营销知识、企业管理知识和经理理论知识的学习，对信息技术知识、财务会计知识的学习，对经济行为活动方针政策的学习等等，尽可能地提升自身业务知识水平，提升自身全面综合素质[7]。同时，企业数据分析人员还应当遵循“实践第一”原则，结合数据分析工作实践以一步步提升自身数据分析能力。经企业数据分析人员自身逐步的学习、实践，不断构建起一直不仅具备数据分析业务知识水平，又具备数据分析实践工作经验的，拥有综合素质的数据分析团队，积极促进企业数据分析工作的有序开展。
4.结束语
总而言之，为了促进企业数据分析工作的有序进行，企业务必要明确认识数据分析在企业经营管理中的意义，数据分析在企业经营管理中的作用，不断专研、研究，“统一认识，加强领导”、“实现计算机网络数据支撑”、“提升数据分析人员素质”，有效实现企业经营管理的可持续发展。（作者单位：华为科技）
参考文献：
[1] 孟小峰，慈祥. 大数据管理： 概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50（1）：146-169.
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[3] 陈为民，张小勇. 基于数据挖掘的持卡人信用风险管理研究[J].财经理论与实践，2012，33（5）：36-40.
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[6] 魏巍巍. 论数据分析在企业经营管理中的重要性[J].产业与科技论坛，2012，11（12）：228-229.
企业数据分析报告范文第7篇
消费保是由中国电子商会、《消费电子》杂志社、深圳市消费宝网络科技有限公司联合创办的消费维权投诉平台，致力于在消费者和企业之g架起一座良性沟通的桥梁，帮助消费者一站式解决日常生活中遇到的各种消费问题。
双方达成合作后，消费保将会以数据分析的形式，向国家工商总局提供一季度、半年、前三季度和全年的消费分析报告：
（一）统计分析消费投诉舆情
消费保将会向国家工商总局分析最新的消费者投诉数量、趋势和特点；分析消费者投诉集中的商品、企业、品牌以及分析消费者投诉的主要问题及原因分析。
（二）消费投诉分析维度
在提供给国家工商总局的分析报告样本基础上消费保会再从以下三个维度进行选择性分析：
（1）在基础分析方面对历年的投诉数量、分省的投诉数量以及各经济区域（六大经济区、东中西部等）的投诉数量进行分析比较；
（2）在关联分析方面对投诉与行业企业分布、投诉与地域产业分布、投诉与市场主体经营规模进行分析比较；
（3）而在叠加分析方面，消费保将会分析消费电子领域消费者投诉的热点分布，并且按照行业企业、综合企业与网络商品经营者、第三方交易平台经营者这两个维度加以区分电子商务企业。在针对假冒伪劣商品投诉的行业分布、被投诉售假市场主体的地域分布进行准确分析；分析人口分布、经济水平、人口流动、季节因素、节假日因素、促销活动对消费者投诉的影响；分析消费者投诉分布对产业发展状况的反映；分析消费者投诉分布对区域经济发展不平衡的反映。
（三）提供典型投诉案例及消费警示
消费保还会向国家工商总局提供面向社会的消费警示与典型的投诉案例，让广大消费者提防消费陷阱的同时提高维权意识，了解更多维权渠道，从而更好地保障自己的消费权益。
企业数据分析报告范文第8篇
本文将针对数据分析，同时结合客服中心的具体需要，来帮助大家理清如何做数据分析、如何提高工作效率和质量、如何让分析出来的内容更有价值、如何才能够让领导认可。下面就是我在工作中总结出来的十个必须要问自己的问题（如图1）。
1. 目前领导的关注点是什么？
任何分析都是应该建立在企业整体战略之上的，了解领导目前的工作重心，自然就可以判断我们应该朝着哪个方向进行分析，这样才能够帮助领导全面深入地了解目前状况，从而决定要采取哪些措施。所以，要根据数据分析的受众对象来进行分析，把握好分析的整体方向与深度及广度。
2. 分析的主要目的是什么？
分析之前要考虑为什么要做分析，在这里我们举例来说明。例如在考虑上一问题时我们假定目前领导主抓服务水平（20秒接通率），那么我们在这里就应该清晰分析的目的就是分析目前整体服务水平在历史中处于什么水平？问题出现在哪里？我们应该在哪些方面上采取措施来提高服务水平？
3. 需要哪些数据来支撑分析？
在明确了分析目的之后，我们就要准备数据。在这里我们要先根据客服中心运营的经验对可能影响到服务水平的因素进行提前判断，以确定我们需要哪些数据来支持我们做分析。像对服务水平产生影响的因素可以有人员方面、系统方面、流程制度方面等，所以我们可以分析话务量、排班人员情况、人员出勤状况、在线人数、示忙人数、离席人数、平均通话时长、平均事后处理时长等数据。
4. 数据应该从哪里收集？
现在我们已经明确需要的数据有哪些了，下面就是开始收集数据，最主要的数据来源就是目前客服中心内部现有的报表系统。在这里我们假定报表系统是完善的，可以根据我们的分析需求来随意提取任何数据，当然有些数据是很难在系统中提出的，这时我们就需要手工进行数据收集。
5. 应从什么角度进行分析？
这个问题其实在第三个问题中就已经区分出来了。举例来说，我们可以分析不同时段的话务情况以及各时段对应的排班人数，以此来判断是否是人员不足或者是话务突增造成的服务水平低。最终，通过不同角度进行定性与定量的综合分析，找出问题到底是人的原因、系统的原因、还是流程制度的原因。
6. 应该用什么分析方法？
我们只需要掌握一些简单的分析方法即可满足目前客服中心的日常分析需求。选择分析方法的原则就是只选最合适的不选最高深的。一般我们可以用到的分析方法有：
对比分析：在同一分析维度下对不同数据集合进行比较，找出其中存在的差异，并进一步深入挖掘差异原因；
趋势分析：观察数据序列随时间的变化趋势，找出其一般规律，如移动平均、同比、环比等；
排名分析：将大量数据按某种分类方法进行频次统计，观察其中的Top N数据，反映其对整体的影响程度如何；
结构分析：在统计分组的基础上计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构变化规律；
相关性分析：测量某两个变量之间的相关程度，即当一个变量发生变化，另外一个变量也会随之发生的变化趋势。
7. 如何展示分析结论？
1） 根据不同的报告选择不同的展示工具
我们一般是以分析报告的形式来展示分析结论的，根据不同的报告类型选取不同的工具进行展示。报告大致区分为三种：日常运营状况分析报告、专项问题解决报告、历史数据（问题）研究报告。
用PPT撰写分析报告可以加入丰富的元素、动画效果等，图文并茂，适合现场演示汇报，大大增强展示效果；但是不适合大篇幅的文字，对于汇报人员的演讲技能要求较高；专题分析报告与历史研究报告均可以使用PPT来制作。
用Word撰写分析报告易于排版，显得相对正式；但是缺乏交互性，不适合演讲汇报；适合撰写各类型的分析报告。
用Excel则适合日常报告的撰写，还可以有动态的图表，方便实时更新、交互性较强，但不适合演讲汇报。
2） 根据不同内容选择不同的展示图表
数据展示的原则就是简单直观、清晰易懂， 在选择图表来展示数据时需要考虑清楚我们想要展示给领导什么，要说明什么问题。用来展示数据的图表大致有用饼图、条形图、柱状图、折线图、散点图、雷达图、面积图。
以下给出几个图例供大家参考（说明一下，图表的标题已经去掉，只展示图表大致形式）。
8. 产生问题的原因有哪些？
经过以上的综合分析我们可以判断是以下原因：
人员问题：人员招聘不足、排班不够合理、人员出勤差、人员接续效率低、人员培训效果不明显等问题；
系统问题：话务系统故障、知识库系统故障等问题，具体是什么问题需要查看系统故障的历史记录；
流程制度问题：管理流程和服务流程不合理、过于复杂，职责界定不清晰、制度不完善等问题
9. 可以采取的措施有哪些？
在经过全面的分析后，将造成服务水平低的所有因素按照重要性进行排序，根据80/20法则首先解决重要的影响因素，针对各影响因素的不同采取不同的措施进行改善。制定改善计划需要明确改善的事项是什么、负责的人员（或部门）是谁、预计的周期是多长等要素。
10. 最终的改善效果如何？
数据分析不是分析的终点，所以在分析发现问题并采取相应措施后，我们需要对其进行后期跟进，观察问题是否得到了改善。也就是说我们要遵从PDCA的管理方法开展问题的改善工作。
企业数据分析报告范文第9篇
东方之星成立于2002年，从2007年起专注于教育督导信息化建设，2012年成立了基础教育评测技术的研究中心，从事研究教育督导与信息技术的融合以及督政、督学和教育质量监测信息质量环境的构建。东方之星从软件开发到以第三方的身份参与教育督导评测，其成长过程既是一个政府培育社会力量参与教育督导监测的过程，也是一个政府研究如何引导社会力量参与教育评测机制实践的过程。
1.提供多方位技术支持，服务教育督导评估
东方之星为大连市先后建设完成了教育督导评估综合应用系统、责任区挂牌督导管理系统、学生体质健康监测系统、区域教育资源配置均衡发展监测系统、学生品德发展监测系统、教育督导数据管理平台和教育督导数据中心。随着应用软件系统建设和应用的不断深入，大连市政府教育督导室提出了越来越多、越来越宽泛的要求，需要企业自己根据国际、国内教育督导发展趋势，从基本理论（发展性督导评价理论）到操作理念（ISO9000标准的PDCA循环），再到技术发展（云计算到大数据到充分互联）提供多方位技术支持，为大连市设计、规划教育督导信息生态环境，而不仅仅是按照需求开发系统。
2.提供个性化决策支持，服务教育行政治理
在县域义务教育均衡发展专项督导评估中，国务院教育督导办采用“差异系数”来监测县域义务教育校际间八项指标的综合均衡状况，用数据说话是一个具有里程碑意义的事件。
大连市政府教育督导室引导东方之星在差异系数的基础上，设计差异标准、差异贡献，给出改进工作的具体量化标准，以此为标准开发了决策支持模型，为教育决策提供科学、详实的数据依据。
至此，东方之星发展成为了一家可为教育提供决策支持服务的企业，向为教育督导评估提供第三方评估服务迈出了坚实的一步。大连市教育行政体系也逐步接受、认可并主动寻求这种第三方提供的决策支持服务，并希望东方之星能够直接介入教育监测，思想和理念发生了潜移默化的转变。
3.提供数据分析，受托参与教育督导评测
东方之星依靠自身技术优势，在决策支持模型的基础上，研制了发展程度指数、基尼系数、投入倾斜指数、效率指数等。在县域均衡、市域均衡分布监测的基础上，综合监测和分析省、市、县义务教育均衡发展八项指标的均衡情况、发展情况（相对辽宁省义务教育办学标准）、投入情况。
大连市政府教育督导室对东方之星研究成果进行了评估，认为科学、合理、可行，给予了充分的肯定，并委托东方之星以第三方的视角，独立编制《2014年大连市县域义务教育均衡发展数据分析报告》、2014年大连市各区市县《县域义务教育均衡发展数据分析报告》、2014年大连市各学校《县域义务教育均衡发展数据报告》。2015年，受辽宁省政府教育督导室委托，东方之星独立编制了《2015年辽宁省县域义务教育均衡发展数据分析报告》《2013-2015年辽宁省县域义务教育均衡发展数据分析报告》。
至此，辽宁省及大连市政府教育督导室通过在工作实践中有意引导，将东方之星培养成为了有能力和责任受托提供教育督导评测服务的“第三方”，也从思想上接受了东方之星根据自己的技术特点所做的独立的、不受任何干扰和影响的数据分析报告。
本文链接：http://www.vanbs.com/v-75-1935.html企业数据分析报告范文10篇
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