經營數據分析報告精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的經營數據分析報告主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：經營數據分析報告范文

什么是數據分析？

數據分析的目的

把隱藏在一大批看似雜亂無章的數據背后的信息集中和提煉出來，總結出研究對象的內在規律。

數據分析的分類

數據分析的三大作用：現狀分析、原因分析、預測分析。

數據分析的六部曲

數據分析流程

1.明確目的和思路

梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即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(各類分析指標需合理搭配使用)。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數據收集

一般數據來源于四種方式：數據庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告(如艾瑞資訊)、市場調查。

對于數據的收集需要預先做埋點，在前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本出去而數據采集出了問題，就獲取不到所需要的數據，影響分析。

3.數據處理

數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

4.數據分析

數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

常用的數據分析工具，掌握Excel的數據透視表，就能解決大多數的問題。需要的話，可以再有針對性的學習SPSS、SAS等。

數據挖掘是一種高級的數據分析方法，側重解決四類數據分析問題：分類、聚類、關聯和預測，重點在尋找模式與規律。

5.數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

一般能用圖說明問題的就不用表格，能用表說明問題的就不用文字。

圖表制作的五個步驟：

確定要表達主題

確定哪種圖表最適合

選擇數據制作圖表

檢查是否真實反映數據

檢查是否表達觀點

常用圖表類型和作用：

圖片來自于網易云課堂《誰說菜鳥不會數據分析》

6.報告撰寫

一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，并且圖文并茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目了然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文并茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

好的數據分析報告需要有明確的結論、建議或解決方案。

數據分析的四大誤區

1.分析目的不明確，為了分析而分析；

2.缺乏行業、公司業務認知，分析結果偏離實際。數據必須和業務結合才有意義。摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解，再根據業務當前的需要，制定發展計劃，歸類出需要整理的數據。同時，熟悉業務才能看到數據背后隱藏的信息；

第2篇：經營數據分析報告范文

這是數據雜志北京部分讀者對統計媒體服務企業的一次專項活動的評價。

“五一”前夕，數據雜志社組織100多家企業近200人進行了一次別開生面的專項服務活動――“2009數據?統計分析報告會”。活動著眼企業讀者現實所需，以企業統計分析為主題，先后請國家統計局北京調查總隊副總隊長邢志宏和北京市發改委經濟與社會發展研究所投資消費研究部主任劉秀如，分別就北京市一季度經濟形勢和如何進行統計分析寫作作精彩報告，并就讀者關心的問題進行面對面溝通與互動，報告會引起讀者的濃厚興趣和廣泛認可。

■ 緣起

多年以來，充分利用《數據》平臺，加強與讀者溝通與互動，努力為企業、為讀者提供服務，是數據雜志社的一貫宗旨。2007年11月，數據雜志社以“政府統計服務與企業信息需求”為主題，舉辦了“2007?數據論壇”，200余家企業老總、企業分管統計工作領導和企業統計工作者參加論壇。2008年12月，數據雜志社組織召開了“2008數據?企業讀者座談會”，燕山石化、中糧集團等30多家企業代表圍繞提升統計數據質量、加強統計信息服務、改進統計行政執法等熱點問題積極建言獻策。

面對國際金融危機背景，北京企業受到的影響程度有多大；在擴內需、保增長要求下，企業如何發展，前景如何？及時提供有質量、有份量的企業統計分析報告成為亟待解決的課題，也是企業領導對企業統計工作者的殷切希望和期待。許多企業統計工作者通過電話、電子郵件等形式紛紛向本刊反映提升統計分析能力的愿望及相關需求。

“數據雜志是企業統計人的家園，企業統計的需求就是我們的責任。”數據雜志社副總編云霞介紹，數據雜志社自2009年年初就開始籌辦“2009數據?統計分析報告會”，邀請統計分析的行家里手，結合統計工作實際，就統計分析報告寫作作專題講座準備，用實實在在的行動來回報廣大讀者的支持和幫助。

■ 主講

“統計分析寫作是統計人的看家本領”。主持人數據雜志社總編張雪原一語道出了報告會的主旨和要義。在聽眾們的熱切期待和掌聲中，國家統計局北京調查總隊副總隊長邢志宏首先開講。邢志宏結合一季度北京經濟狀況及發展走勢，分別以餅圖、柱狀圖、曲線圖等專業圖表作演示，從統計視角揭秘“數據背后的故事”。

邢志宏介紹，從近10年來的季度統計數據看，北京經濟曾出現過兩次低谷，分別在1997年的一季度和2002年的一季度，經濟增長分別為7.5%和7.3%。今年一季度，北京經濟增長6.1%，可以說近10年來是國際經濟形勢對北京經濟沖擊最大的一次。

邢志宏表示，從目前的情況分析，北京經濟已出現企穩跡象。一季度，北京經濟增長速度為6.1%，好于預期。從數據上看，雖然1至2月經濟形勢還非常嚴峻，但3月已有回暖跡象。工業方面，降幅已在放緩；服務業的14個業態中，有13個業態出現增長；財政收入3月份出現6.9%的增長。此外，從就業形勢的穩定、消費者和企業家信心指數的提升以及旅游業降幅的縮小等方面都可以看出，北京經濟最壞的時刻很可能已經過去。但是否就此判斷北京經濟已出現拐點，關鍵還要看第二季度數據。如果二季度啟動內需的作用不足以彌補外需不足帶來的影響，全市經濟仍會處于低谷狀態。所以，現在關鍵是落實內需的一攬子計劃，鞏固內需的基礎。

“一季度北京房地產交易增長81.1%的回暖勢頭備受關注。一季度商品房交易量大增屬于“乍暖還寒”，投資性消費需求尚未進場，房地產市場仍處于調整期。”北京市發發委經濟與社會發展研究所投資消費研究部主任劉秀如以北京市房地產形勢分析為例進行了她的統計分析寫作的報告。

劉秀如指出，“房地產產業政策效應較為遲滯，針對單一調控目標密集使用‘組合拳’，容易造成市場周期調整步伐過快。如果從U形發展轉變為V形反彈，對北京房地產產業的健康和北京經濟長遠發展都不利。”劉秀如認為，北京房地產調整包括房屋質量與綜合配套水平提升、住宅產業化、開發模式革新等諸多方面，需要較長時間完成盤整。

劉秀如結合房地產形勢指出，統計分析要本著客觀、中立的態度，做一個理性的第三方；要盡可能預測客觀走勢，兼顧政府、開發商、消費者、公眾等群體的態度；要以政府統計數據為基本依據，以建委數據、中介機構等調查數據為補充數據，從總體上考量房地產態勢。

■ 共鳴

時鐘已過10點，報告會后半場進入互動。豐臺區統計局靳立華、北京現代汽車有限公司統計負責人王永梅、北京同仁堂連鎖藥店有限責任公司財務負責人黃麗萍等分別就統計分析報告的數據運用、出現統計口徑不一致如何解決、執行新會計報表后與統計數據的銜接等問題與臺上嘉賓進行了對話交流。

如一石激起萬千漣漪，互動像開啟了思維的閘門，許多企業讀者把在基層難以解答的問題一個個拋向嘉賓，請求解答。報告會到了預定時間，但聽眾仍然意猶未盡。接下來，以企業統計分析為主題的相關問題又一次次地通過《數據》平臺，在讀者、編者、作者或專家中傳遞著、交流著、探索著，認識越來越一致，寫法越來越清晰。

堅持以數據為支撐，分析為前提，在擁有詳實數據和精到分析的基礎上形成分析報告。北京首都開發控股（集團）有限公司戰略投資部孟佳致函本刊：“我以為，一些企業統計的參謀作用沒有充分發揮出來，原因在于不能運用手頭現有數據寫出內容詳實的分析報告；有些則是統計數據分析的層面有局限性，不能及時從領導關心的角度提供急需的分析；有的是對企業所處行業的全面數據掌握不充分，因此，分析缺乏力度，說話沒有底氣。”孟佳強調統計分析報告要堅持數據為支撐，分析為前提。

第3篇：經營數據分析報告范文

關鍵詞：企業集團；經濟運行分析；實際操作

一、企業集團建立經濟運行分析體系的意義

經濟運行分析是指運用經濟的、財務的分析方法對企業的經營狀況進行分析，以便于企業集團及時掌握和評價各子公司在各時期的經濟運行狀況，是保障出資人資產安全的有效的監督和管理手段。

深入分析經濟運行態勢，準確把握經濟運行特點，及時發現經濟運行中存在的傾向性、苗頭性問題，科學判斷經濟發展走勢，是企業集團科學決策、加強宏觀管理，促進經濟發展的前提和基礎，是各子公司提高市場經濟駕馭能力的基本功。對于促進產業快速健康發展，順利實現產業目標，具有特別重要的意義

二、經濟運行分析報告的設計思路

經濟運行分析報告以“一條主線，三個方面”為宗旨開展編制工作，即緊緊圍繞主導產業和重點產業項目發展這一主線，重點做好動態分析——準確把握經濟運行動向與趨勢；業務管理——及時進行業務發展導向；綜合協調——積極推動結構調整，適時進行綜合協調這三個方面工作。

經濟運行分析報告由運行監測、數據統計、匯總分析三個坐標軸構成，運用現代科學經濟理論和科學分析方法，形成一個三維立體的分析坐標體系。其中，⑴運行監測是手段，通過對各子公司經濟運行情況的縱向監測、對主導產業發展情況的橫向比較的二維模式構成監測數據網，全面反映產業經濟運行情況；⑵數據統計是基石，通過搜集、整理經濟指標、管理指標等重點數據，準確地量化反映經濟發展態勢；⑶匯總分析是結論，根據獲得的詳實資料，進行分析、比較和判斷，從反映情況、歸納分析、問題預警、措施建議四個層次逐步深入，為下一步工作的開展出具指導性意見和建議。

三、經濟運行分析報告的主要內容

企業集團根據財務報表和統計資料反映出的指標狀況，從產品的合同、收入、支出、利潤、主營業務運行情況、資產經營狀況、人員情況、市場狀況及前景、競爭對手對本單位的影響、年度重點工作進展情況等方面，運用財務和統計的分析方法，對本單位在一定時期內的經濟運行狀況進行綜合評價和分析，以揭示企業經營活動的現狀、規律和發展趨勢。

1、經濟運行總體情況

通過銷售收入、利潤、外貿收入等經濟指標，以及科技創新平臺建設、科技創新成果、新產品研發投入費用等內容，概括反映企業集團經濟運行情況，有一個總體的認識。包括：⑴生產經營情況，重點運用銷售收入、利潤、新簽訂合同額、外貿收入等效益指標反映本年累計與去年同期的效益增減情況，對經營情況、財務狀況、盈利業績給予客觀的概括和預測。⑵科技創新情況，運用科技創新強度（即研發費用占銷售收入比重）、新產品開發費用、科技創新平臺數量、科技創新成果數量、新產品銷售額等重點管理指標，闡明分析。

2、經濟運行特點及原因

⑴主導產業經營情況。將本單位的主營業務歸入主導產業的相應類別，通過銷售收入、利潤、應收賬款、存貨、研發費用、新簽訂合同額、外貿收入等數據，反映主導業務領域經營情況。⑵經濟運行特點及原因。分析本單位主導產業領域的發展態勢以及在總業務發展中所占的比重，對總體盈利或虧損做出因素分析，為產業導向、結構調整提供依據。

3、重點產品/項目進展與市場開況

⑴重點產品/項目經濟運行情況，對本單位主導產業領域中的重點產品/項目，通過本月新增銷售收入、環比增長率、新簽訂合同額以及市場占有率等數據，反映產品/項目的經濟效益情況。⑵重點產品/項目市場開況，通過新合同簽訂/中標、營銷渠道建設、產業合作推進等市場開拓的重大事項，反映產品/項目的實施進展情況。通過主要競爭對手、競爭優劣勢等因素分析，說明重點產品/項目的市場開況。⑶重大固定資產投資情況，對主導產業領域中的重大固定資產投資項目，通過項目簡介，投資總額（包括自籌資金、國家撥款、銀行貸款），預期效益（產能、經濟效益、社會效益）等三方面進行說明。

4、經濟運行中存在的問題、原因及解決措施

根據大量數據所反映出來的指標的升降、市場的大小、環境的變化等多方面情況，通過總結、歸納與分析，找出存在的問題，發現關鍵的因素和重要的原因，給出發展趨勢的判斷或提示，提出解決的措施建議。

四、經濟運行分析體系的管理制度及保障

1、信息來源

各子公司每月搜集一次經濟運行材料，包括上月財務數據（財務標準報表）、產業實施情況，認真編寫經濟運行分析報告。企業集團對各子公司的月度經濟運行材料進行綜合、分析，并提出意見和建議，形成企業集團經濟運行分析報告，報集團領導。

2、工作要求

各子公司信息統計人員應嚴格按照《中華人民共和國統計法實施細則》開展工作，對編制上報的統計報表資料的統一性、準確性和及時性負責；所有對外提供的統計報表必須保持內外口徑、前后報表數據的一致性和準確性。

3、日常評價與管理

企業集團按月對各子公司上報的經濟運行分析報告和各類報表的及時性、準確性、完整性等方面進行考核和評價。按季度進行情況通報，對報送材料及時、內容質量好的單位進行表揚，對多次不能及時報送和材料內容質量差的單位提出警示。每半年召開一次經濟運行分析工作通報會，總結分析企業集團當期產業經濟運行情況及經濟運行分析體系執行情況，研究存在的困難和問題，部署下一階段工作。

第4篇：經營數據分析報告范文

 

與此相適應，會計信息管理專業的人才培養課程體系體現為會計學基礎課程、數據分析技術課程以及決策能力提升課程等三個層次。

 

0 引 言

 

2012年以來，鋪天蓋地的大數據進入了我們的視線，各種流行書籍，各大網站、媒體都在談論大數據，一時間成為這個時代最熱門的話題。同時，這也引起了我們的關注。我們說，大數據，不單純是數據規模上的大，還在多樣性、速度、精確性上都有突破性增長。更重要的是，這種數據的潛在價值也是舊有數據難以企及的。我們這里暫且不論如何駕馭大數據以及有什么樣的技術要求，它給我們的一點重要啟示就是要注重數據分析的重要性。在此背景下，深圳信息職業技術學院會計信息管理專業積極探索滿足新形勢下人才需求的培養模式，使人才更好地滿足當前企業的實際需要。

 

1 大數據時代背景引發對人才需求的變革

 

可以說，在未來的競爭領域，“占領市場必須先占有數據”，也就是要做到基于信息的決策——“用數據說話，做理性決策”，即進行數據分析。數據分析是從海量的數據中提取和挖掘出對企業有價值的規律和趨勢，為企業的決策提供支持，這些支持體現在四個方面：①行為預見鏡——幫助企業識別機會、規避風險;②問題良藥——幫助企業診斷問題、亡羊補牢;③跟蹤檢測——幫助企業評估效果，提升效益;④引力動力器——幫助企業提高效率，加強管理。

 

不可否認，個別公司的決策人具有超人的戰略眼光以及敏銳的洞察力，單靠直覺也能給公司帶來巨大價值。那么究竟靠數據分析的決策能否優于直覺決策，我們這里也要靠數據說話。有學者比較了組織中用直覺決策以及用數據分析決策的可能性，研究發現，業績優秀的組織更多地傾向于采用分析決策，尤其是在財務管理、運營、戰略等方面。因此，可以推斷，用數據分析決策比直覺決策能給企業帶來更大的價值。與此同時，根據智聯招聘網站顯示，短短兩年時間，珠三角地區數據分析人才需求已接近了需求量旺盛的傳統會計專業。可見，越來越多的公司需要能夠對公司財務等相關信息數據進行處理、加工、分析以為公司管理層決策提供信息支持的人才。

 

可以說，傳統會計專業注重會計核算，即財務報表編制的整個流程及環節的掌握，而會計信息管理專業更注重對財務報表數據以及其他有用信息數據的再加工、處理、分析及呈報，以滿足管理層經營決策的需要。 可以說，不同的社會發展階段和發展水平要求有不同的專業設置及專業培養目標與之適應。從會計電算化到會計信息管理背后的推動力是時代的變革引發的對人才的需求。

 

然而，從當前會計信息管理專業的建設情況來看，多數院校存在培養目標不清晰、沒有明確的專業定位、與會計電算化等專業沒有明顯區分以及缺乏明確的專業核心課程等突出問題，尤其是對會計信息管理專業名稱中“信息”二字究竟如何體現沒有清晰的把握和界定。 因此，會計信息管理專業的人才培養模式亟需變革。

 

2 大數據時代背景下會計信息管理人才工作崗位及能力分析

 

深圳信息職業技術學院2012年成功申報會計信息管理新專業，并于2013年下半年開始首屆招生。與此同時，會計信息管理的專業定位、培養目標、課程體系也成為擺在專業任課教師面前的重大課題。近幾年來，全體專任教師圍繞會計信息管理專業建設展開了一系列的咨詢、調研、走訪，并定期進行討論、交流，扎扎實實了解實際中的人才需求，實現專業人才供給與人才需求無縫對接。到目前，初步形成了具有專業特色的會計信息管理專業建設思路與方法。

 

首先，會計信息管理專業人才就業崗位主要集中在賬務處理、管理會計、財務數據分析、預算管理、成本管理、資金管理及內部控制等方面。具體工作任務體現在：會計核算，納稅申報，管理會計，財務數據處理、加工、分析及呈報，以及預算、成本、資金管理等。

 

其次，在新形勢下會計信息管理人才的工作崗位領域，會計信息管理專業人才應具備如下三方面能力：

 

①會計核算能力，指的是熟悉并掌握會計信息生成系統，運用財務信息對企業經營活動進行評價;②數據分析能力，指的是掌握一定的數據分析方法，運用Excel、數據庫等現代信息技術手段對數據進行采集、處理、分析及呈現;③輔助決策能力，指的是能夠依據相應的數據分析結果，為公司日常財務等管理決策提供支持。

 

3 大數據時代背景下會計信息管理人才培養目標

 

在當前互聯網時代及大數據時代，對財務人才的要求，已經不局限于傳統賬務處理，更傾向于對決策相關信息數據的處理和分析。“占領市場必須先占領數據”，公司財務和經營決策的制定更多的是基于信息的決策，即“用數據說話，做理性決策”，而數據分析即是從海量的數據中提取和挖掘出對企業有價值的規律和趨勢，為企業的決策提供支持。因此，在新形勢下，會計信息管理專業的人才培養目標可以確定為數據分析引領財務決策信息化。

 

為了實現這一培養目標，需要三個層面的支撐體系，即基于財務會計、強化數據分析、服務管理決策。

 

4 大數據時代背景下會計信息管理人才培養課程體系

 

在以數據分析引領財務決策信息化的人才培養目標指引下，我們初步形成了如下三個層次的課程體系。

 

(1)會計學基礎課程：會計信息管理源于會計，不能脫離財務會計，仍然要以財務會計為基礎。專業學生要了解財務報表的生成過程及會計賬務處理流程、能夠對一般企業常見經濟業務進行會計處理、進行企業納稅申報等。

 

這方面課程主要有：會計學原理、財務會計、納稅實務。(2)數據分析技術課程：對信息的把握體現在兩個層面，其一是與企業信息化相適應的一般管理軟件、財務軟件的使用及熟練操作以及簡單維護，能夠作為關鍵人物輔助中小企業實現財務信息化;另一層面通過對數據的采集、整理、分析報告，滿足管理層基于信息的決策以及決策的科學化。數據的來源可以來自公司內部的管理信息系統，根據需要也可以來自企業外部的國家經濟產業政策、行業市場信息等。

 

其中，對數據的分析能力又從兩方面進行培養，一方面是分析思維方式的培養，這是起主導作用的層面;另一方面是分析工具運用的培養，信息化時代，數據量的加大要求借助于一定的分析工具才能實現數據分析。企業信息化實施及數據分析方面的主要課程有：財務報表分析、財經數據分析、應用統計學、數據庫原理及應用、數據處理軟件應用、商務智能等。

 

(3)決策能力提升課程：新形勢下財務人員面對和服務的更多是企業的管理層和決策層，會計信息管理專業學生要清楚公司管理層和決策層需要哪方面的決策信息支持，并通過數據分析方法進行提供，同時給出合理化建議。這方面課程主要有：管理會計、財務管理、成本管理等。

 

具體課程名稱及課程目標見表2。

 

其中，財經數據分析課程能夠使學生掌握系統的數據分析方法，包括數據收集、數據處理、數據分析、數據展現及報告撰寫各環節的基本理論及操作技能，同時熟練地運用數據分析的思想和方法分析企業的財務數據，為管理層決策提供信息支持。數據分析軟件應用課程能夠讓學生熟練運用Excel等常見數據分析工具、軟件進行數據錄入、數據整理和數據分析的方法和技巧，培養學生操作Excel等數據分析軟件的基本技能。商務智能(含數據挖掘)課程依托商務智能平臺，從商務智能概念、商務智能結構、多維數據集內容、數據挖掘、交付等主要內容，使學生在了解如何運用商務智能的工具、架構以及規則的基礎上，分析企業數據，為企業管理層提供信息化決策支持系統。

 

5 結 語

 

不同的社會發展階段和發展水平要求有不同的專業設置及專業培養目標與之適應。從會計電算化到會計信息管理背后的推動力是時代的變革引發的對人才的需求。大數據時代下會計信息管理人才培養目標為數據分析引領財務決策信息化。 相應課程體系為財務會計基礎課程、數據分析技術課程、決策能力提升課程。我們共同期待，會計信息管理人才將通過數據分析對企業財務等管理決策帶來價值增值。

第5篇：經營數據分析報告范文

電信運營商擁有多年的數據積累，擁有諸如財務收入、業務發展量等結構化數據，也會涉及到圖片、文本、音頻、視頻等非結構化數據。從數據來源看，電信運營商的數據來自于涉及移動語音、固定電話、固網接入和無線上網等所有業務，也會涉及公眾客戶、政企客戶和家庭客戶，同時也會收集到實體渠道、電子渠道、直銷渠道等所有類型渠道的接觸信息。整體來看，電信運營商大數據發展仍處在探索階段。

大數據在電信行業應用的總體情況

目前國內運營商運用大數據主要有五方面：(1)網絡管理和優化，包括基礎設施建設優化和網絡運營管理和優化；(2)市場與精準營銷，包括客戶畫像、關系鏈研究、精準營銷、實時營銷和個性化推薦；(3)客戶關系管理，包括客服中心優化和客戶生命周期管理；(4)企業運營管理，包括業務運營監控和經營分析；(5)數據商業化指數據對外商業化，單獨盈利。

第一方面：網絡管理和優化。此方向包括對基礎設施建設的優化和網絡運營管理及優化。

(1)基礎設施建設的優化。如利用大數據實現基站和熱點的選址以及資源的分配。運營商可以通過分析話單和信令中用戶的流量在時間周期和位置特征方面的分布，對2G、3G的高流量區域設計4G基站和WLAN熱點；同時，運營商還可以對建立評估模型對已有基站的效率和成本進行評估，發現基站建設的資源浪費問題，如某些地區為了完成基站建設指標將基站建設在人際罕至的地方等。

(2)網絡運營管理及優化。在網絡運營層面，運營商可以通過大數據分析網絡的流量、流向變化趨勢，及時調整資源配置，同時還可以分析網絡日志，進行全網絡優化，不斷提升網絡質量和網絡利用率。

利用大數據技術實時采集處理網絡信令數據，監控網絡狀況，識別價值小區和業務熱點小區，更精準的指導網絡優化，實現網絡、應用和用戶的智能指配。由于用戶群的不同，不同小區對運營商的貢獻也不同。運營商可以將小區的數據進行多維度數據綜合分析，通過對小區VIP用戶分布，收入分布，及相關的分布模型得到不同小區的價值，再和網絡質量分析結合起來，兩者疊加一起，就有可能發現某個小區價值高，但是網絡覆蓋需要進一步提升，進而先設定網絡優化的優先級，提高投資效率。

德國電信建立預測城市里面的各區域無線資源占用模型，根據預測結果，靈活的提前配置無線資源，如在白天給CBD地區多分配無線資源，在晚上，則給酒吧地區多分配無線資源，使得無線網絡的運行效率和利用率更高。

法國電信通過分析發現某段網絡上的掉話率持續過高，借助大數據手段診斷出通話中斷產生的原因是網絡負荷過重造成，并根據分析結果優化網絡布局，為客戶提供了更好的體驗，獲得了更多的客戶以及業務增長；

第二方面，市場與精準營銷。此方向包括客戶畫像、關系鏈研究、精準營銷、實時營銷和個性化推薦。

(1)客戶畫像。運營商可以基于客戶終端信息、位置信息、通話行為、手機上網行為軌跡等豐富的數據，為每個客戶打上人口統計學特征、消費行為、上網行為和興趣愛好標簽，并借助數據挖掘技術(如分類、聚類、RFM等)進行客戶分群，完善客戶的360度畫像，幫助運營商深入了解客戶行為偏好和需求特征。

(2)關系鏈研究。運營商可以通過分析客戶通訊錄、通話行為、網絡社交行以及客戶資料等數據，開展交往圈分析。尤其是利用各種聯系記錄形成社交網絡來豐富對用戶的洞察，并進一步利用圖挖掘的方法來發現各種圈子，發現圈子中的關鍵人員，以及識別家庭和政企客戶；或者分析社交圈子尋找營銷機會。如在一個行為同質化圈子里面，如果這個圈子大多數為高流量用戶，并在這個圈子中發現異網的用戶，我們可以推測該用戶也是高流量的情況，便可以通過營銷的活動把異網高流量的用戶引導到自己的網絡上，對其推廣4G套餐，提升營銷轉化率。總之，我們可以利用社交圈子提高營銷效率，改進服務，低成本擴大產品的影響力。

(3)精準營銷和實時營銷。運營商在客戶畫像的基礎上對客戶特征的深入理解，建立客戶與業務、資費套餐、終端類型、在用網絡的精準匹配，并在在推送渠道、推送時機、推送方式上滿足客戶的需求，實現精準營銷。如我們可以利用大數據分析用戶的終端偏好和消費能力，預測用戶的換機時間尤其是合約機到期時間，并捕捉用戶最近的特征事件，從而預測用戶購買終端的真正需求，通過短信、呼叫中心、營業廳等多種渠道推送相關的營銷信息到用戶手中。

(4)個性化推薦。利用客戶畫像信息、客戶終端信息、客戶行為習慣偏好等，運營商可以為客戶提供定制化的服務，優化產品、流量套餐和定價機制，實現個性化營銷和服務，提升客戶體驗與感知；或者在應用商城實現個性化推薦，在電商平臺實現個性化推薦，在社交網絡推薦感興趣的好友。

第三方面，客戶關系管理。此方面包括客服中心優化和客戶生命周期管理。

(1)客服中心優化。客服中心是運營商和客戶接觸較為頻繁的通道，因此客服中心擁有大量的客戶呼叫行為和需求數據。我們可以利用大數據技術可以深入分析客服熱線呼入客戶的行為特征、選擇路徑、等候時長，并關聯客戶歷史接觸信息、客戶套餐消費情況、客戶人口統計學特征、客戶機型等數據，建立客服熱線智能路徑模型，預測下次客戶呼入的需求、投訴風險以及相應的路徑和節點，這樣便可縮短客服呼入處理時間，識別投訴風險，有助于提升客服滿意度；另外，也可以通過語義分析，對客服熱線的問題進行分類，識別熱點問題和客戶情緒，對于發生量較大且嚴重的問題，要及時預警相關部門進行優化。

(2)客戶關懷與客戶生命周期管理。客戶生命周期管理包括新客戶獲取、客戶成長、客戶成熟、客戶衰退和客戶離開等五個階段的管理。在客戶獲取階段，我們可以通過算法挖掘和發現高潛客戶；在客戶成長階段，通過關聯規則等算法進行交叉銷售，提升客戶人均消費額；在客戶成熟期，可以通過大數據方法進行客戶分群(RFM、聚類等)并進行精準推薦，同時對不同客戶實時忠誠計劃；在客戶衰退期，需要進行流失預警，提前發現高流失風險客戶，并作相應的客戶關懷；在客戶離開階段，我們可以通過大數據挖掘高潛回流客戶。國內外運營商在客戶生命周期管理方面應用的案例都比較多。如SK電訊新成立一家公司SK Planet，專門處理與大數據相關的業務，通過分析用戶的使用行為，在用戶做出離開決定之前，推出符合用戶興趣的業務，防止用戶流失；而T-Mobile通過集成數據綜合分析客戶流失的原因，在一個季度內將流失率減半。

第四方面，企業運營管理。可以分為業務運營監控和經營分析。

(1)業務運營監控分可以基于大數據分析從網絡、業務、用戶和業務量、業務質量、終端等多個維度為運營商監控管道和客戶運營情況。構建靈活可定制的指標模塊，構建QoE/KQI/KPI等指標體系，以及異動智能監控體系，從宏觀到微觀全方位快速準確地掌控運營及異動原因。

(2)經營分析和市場監測。我們可以通過數據分析對業務和市場經營狀況進行總結和分析，主要分為經營日報、周報、月報、季報以及專題分析等。過去，這些報告都是分析師來撰寫。在大數據時代，這些經營報告和專題分析報告均可以自動化生成網頁或者APP形式，通過機器來完成。數據來源則是企業內部的業務和用戶數據，以及通過大數據手段采集的外部社交網絡數據、技術和市場數據。分析師轉變為報告產品經理，制定報告框架、分析和統計維度，剩下的工作交給機器來完成。

第五方面，數據商業化。數據商業化指通過企業自身擁有的大數據資產進行對外商業化，獲取收益。國內外運營商的數據商業化都處于探索階段，但相對來說，國外運營商在這方面發展的更快一些。

(1)對外提供營銷洞察和精準廣告投放。

營銷洞察：美國電信運營商Verizon成立了精準營銷部門Precision Marketing Division。該部門提供精準營銷洞察(Precision Market Insights)，提供商業數據分析服務。如在美國，棒球和籃球比賽是商家最為看中的營銷場合，此前在超級碗和NBA的比賽中，Verizon針對觀眾的來源地進行了精確數據分析，球隊得以了解觀眾對贊助商的喜好等；美國電信運營商Sprint則利用大數據為行業客戶提供消費者和市場洞察，包括人口特征、行為特征以及季節性分析等方面。

精準廣告投放：Verizon的精準營銷部門基于營銷洞察還提供精準廣告投放服務；AT&T提供Alert業務，當用戶距離商家很近時，就有可能收到該商家提供的折扣很大的電子優惠券。

(2)基于大數據監測和決策支撐服務。

客流和選址：西班牙電信于2012年10月成立了動態洞察部門DynamicInsights開展大數據業務，為客戶提供數據分析打包服務。該部門與市場研究機構GFK進行合作，在英國、巴西推出了首款產品名為智慧足跡(Smart Steps)。智慧足跡基于完全匿名和聚合的移動網絡數據，幫助零售商分析顧客來源和各商鋪、展位的人流情況以及消費者特征和消費能力，并將洞察結果面向政企客戶提供客流分析和零售店選址服務。

第6篇：經營數據分析報告范文

（一）課程內容的局限性。財務分析是眾多商業決策的基礎，然而，僅僅依靠財務數據進行的財務分析，具有很大的局限性。企業作為經濟實體的主體,它并不是獨立存在的。企業的經濟活動不僅受到自身的經營和財務政策的影響，還要受到所處行業以及宏觀經濟環境的影響。要了解數據和指標背后的經濟實質，就需要了解企業所處的內外部環境、資源、策略。通過財務報表分析技術理解企業經營活動的實質，為企業提供更有用的決策信息。目前高等職業教育財務分析的課程內容主要是針對四大報表，即資產負債表、利潤表、所有者權益變動表和現金流量表進行逐一單個分析；財務效率分析的內容主要包括盈利能力、償債能力、營運能力和發展能力分析；最后是財務綜合分析與評價，其內容主要包括綜合分析（杜邦分析和帕利普分析）與業績評價、趨勢與預測分析以及價值評估。而且，分析的內容更側重于財務效率分析。目前高等職業教育財務分析課程內容的局限性，同企業對財務分析的需求脫節，不能透過數據分析，看到經濟活動的本質，很難為決策提供有用信息。因此，財務分析的內容有必要融入企業經營活動分析，使數據變得有意義，反映業務實質，為決策提供有用信息。（二）教學方法單一。長期以來，財務分析課程的教學主要以課本講授為主，盡管講授過程中教師穿插相應的案例討論，但都是以教師為主導、教師提問學生回答的模式進行，勢必造成課堂氣氛低沉，學生缺乏主動性。目前高職院校教師在教授該課程過程中，雖已認識到教學方法的不足之處，并也積極改進教學，分組討論，撰寫分析報告，但是學生興趣不高，搭便車現象嚴重，無法取得預期效果。（三）課程考核方式不合理。大部分高職院校財務分析課程的考核方式就是期末試卷考試占70%，平時成績占30%。期末試卷的題型主要是單選、多選、判斷、簡答和案例分析題，題型雖然多樣，也考核了分析方法的運用，但是在有限的素材和時間內很難從實質上考察學生將學到的知識運用于實踐的能力。考試案例素材的局限性，對于財務分析需要結合宏觀的經濟環境、國家政策、行業現狀、企業的商業模式等才能進行全面深入的分析，導致考核成績不能反映學生的實際財務分析能力。由于考試時間的有限性，不能占用大量時間搜集整理相關信息進而做出決策。另一方面，小組討論，撰寫財務分析報告占學期末總成績比重較低，影響學生投入精力深入分析撰寫財務分析報告的積極性。

二、高職財務分析課程教學改革措施

（一）拓寬高職財務分析的課程內容。財務分析融入經營活動分析，可以提高財務分析信息的有效性。財務分析對于了解企業的財務狀況和經營成績，評價企業的償債能力和經營能力，幫助制定經濟決策，有著顯著的作用。但由于種種因素的影響，財務分析也存在著一定的局限性：報表數據的時效性問題(過去的數據)；報表數據的可靠性問題(不一定準確反映企業客觀實際)；報表數據的可比性問題(會計政策和會計處理方法可能變化)；報表數據的完整性問題(報表數據是有限的)等。基于財務報表的財務分析均是對過去經濟事項的反映分析。同時，隨著環境的變化，這些比較標準也會發生變化。而在分析時，分析者往往只注重數據的比較，而忽略經營環境的變化，這樣得出的分析結論也是不全面的。同時基于財務報表進行的財務分析缺乏與國家經濟政策的結合，容易使企業錯失良機。在經營分析的基礎上進行財務分析，能夠系統的理解企業經濟活動，剔出財務報表本身的局限性和傳統的財務分析的局限性。財務分析內容融入經營分析，理解商業活動的路徑，對公司的潛在價值進行分析，在進行縝密的分析判斷的基礎上進行決策，從而避免企業盲目的投資決策。同時，由于企業的生產方式、商業模式等都發生變化，教學內容應緊密結合企業經濟活動的變化，重新調整和組合教學具體內容，時時更新教學案例。（二）教學方法多樣化。教學方法的運用應圍繞著財務分析決策能力的培養，采用案例教學、合作探究式教學方式。合作探究式教學，需要教師結合網絡教學平臺更好完成教學。課前，教師在教學平臺上上傳教學資源。教學資源包括微視頻、PPT、案例、知識拓展等。學生通過教學平臺資源的使用，完成教師布置的預習任務，同時根據預習的知識點，完成小組作業。在完成小組作業的過程中，大家需要分工協作，探討研究。課上進行相互交流，對于存在問題，教師點撥式講解，師生進一步共同討論，引導學生完成任務。為了避免知識零散，討論結束后，各組總結分析的知識點和基本規律，繪成思維導圖，各組進一步匯報各自的思維導圖，進行內化。這種交流和匯報形式不僅提高了實際的財務分析和決策能力，而且提高了學生參與的積極性。合作探究式教學形式，在傳授專業能力的同時有利于學生創新能力、團隊協作能力、溝通能力的培養。貫穿整個教學過程的案例教學。教師采用新近的典型真實案例，貫穿課程始終。貫穿始終的案例，可以讓學生建立起財務分析是一個整體性分析的框架。教師通過深入的分析和講解，引導學生進行分析討論。同時，將學生根據對案例公司興趣的不同進行分組，運用這家公司最新的連續五年的年報、董事會公告等相關公告、相關的行業數據、宏觀經濟數據等，根據課程進度同步完成分析任務。根據小組分析進度，適時在課堂上PPT展示，各組和教師可以進行提問和點評。在小組合作的過程中，提高了大家的參與積極性，激發了學習興趣。（三）課程考核多元化。財務分析課程實踐性強，應加大實踐性考核比重。學期末時，每組同學根據選擇的上市公司完成的財務分析報告占學期期末成績的40%，為避免搭便車現象，財務分析報告需要注明小組成員的項目分工，根據個人表現在小組成績的基礎上進行上下浮動賦予個人成績。期末試卷成績占學期成績的50%比重，期末試卷題型中加大案例分析比重，案例分析占期末試卷比重50%，以加大財務分析能力考核力度。平時成績占比10%，包括課堂出勤、課堂表現、課前平臺資源預習情況。財務分析課程考核的改革，真正做到過程性考核和終結性考核相結合，以考核為導向，引導學生注重能力的提升。財務分析課程教學還需要進行不斷的探索和改革。在實際教學工作中，教師在努力不斷提高自身的專業水平的同時，高職學院多組織專業教師外出參加培訓交流，同時讓專業教師有時間真正深入到企業實踐，積累更多的實踐素材應用于教學。

參考文獻：

[1]孫雪云，朱朝枝.獨立學院“財務分析”課程教學改革探究[J].黑龍江教育,2014(9).

第7篇：經營數據分析報告范文

伴隨信息技術和稅收事業的不斷發展，我國稅收管理信息化建設從簡單地使用計算機到廣泛深入地應用信息技術，已經走過了二十多年的歷程。近幾年來，全國稅務系統按照新時期稅收工作指導思想，特別是強化科學管理的要求，大力推進稅收管理信息化即金稅工程建設，取得明顯成效，各省也都積累了豐富的電子數據信息資源。

在充分肯定成績的同時，也應看到在信息化應用中還存在一些問題。如歷史形成的一些信息系統分割、信息資源不共享的問題還沒有很好解決; 信息資源增值利用的深度和廣度不夠，上級機關通過數據分析指導基層工作的能力不足，基層利用數據開展稅收管理與服務的水平也需要提高。數據處理分析與利用因為缺乏一個系統的軟件支撐平臺，制約了數據綜合分析利用的深入開展。

為此，中創軟件從2004年5月開始與山東省國家稅務局合作，雙方投入50多人，歷時4個月整理出90多萬字的稅收管理業務需求。隨后，雙方人員密切合作，于2005年4月底完成了稅收監控數據分析系統的全部開發工作，系統于2005年5月起在全省投入使用。

該系統利用數據集成和交換技術，集中綜合征管、增值稅管理、出口退稅管理、“四小票”采集、外部信息管理等12個應用系統的基礎數據，構建了省級數據倉庫。利用J2EE技術、商業智能技術開發出集監控、考核、分析、統計功能于一體的稅收監控數據分析系統。

該系統既能夠以各級國稅機關為對象，監控分析其收入進度、區域稅負及行業稅負變動趨勢，又能夠以納稅人為對象，實施數據統計分析和重點稅源監控; 既可以進行20多項綜合分析，又可以進行300多項專題分析，能夠滿足全省各級國稅機關數據分析的需求。

助力提升稅收管理水平

1．系統功能組成

系統功能分一局式監控分析、一戶式監控分析、省市局監控分析、數據處理分析、基層監控分析、數據錄入、系統管理七大類。

（1）一局式與一戶式監控分析。這兩個功能模塊適用于全省各級國稅機關。一局式監控分析功能包括對登記認定、發票、申報征收、稽查、出口退免稅、金稅、征管質量、數據質量的總體情況和按稅務機關、稅種等明細情況的層層鉆取、監控分析。

一戶式監控分析與一局式監控分析內容類似，對一戶納稅人按“表-冊-單”的順序逐級監控分析，并重點考慮了對一戶納稅人違法違章事宜的快捷監控，對納稅人稅負率等稅收指標與同行業均值和預警線的比較，對納稅人財務比率與同行業均值的比較和總體經營情況的定性分析。

（2）省市局監控分析。該模塊包括綜合查詢監控、稅收主題分析、稅收統計分析、重點稅源監控、稅收與經濟的關系、稅收征收管理、流轉稅管理、所得稅管理、國際稅收管理、出口退免稅、稅務稽查、稅收法制、財務管理、預警監控、監督考核、隊伍建設十六個功能模塊。主要適用于省市兩級國稅機關。

（3）數據處理分析。包括數據質量監控分析、稅收指標測算與分析、數據處理分析報告三部分，適用于全省各級國稅機關。

（4）基層監控分析。包括工作量統計、征管質量考核、納稅人監控、執法監控、基層綜合查詢五部分，主要適用于縣以下國稅機關。

2．系統功能特點

（1）系統滿足全省各級稅務機關不同層次用戶群體的需求。

局領導利用電子地圖、綜合查詢監控、一局式監控分析功能，可以及時監控全省和各市的GDP與稅收收入的變動趨勢、收入進度、退稅進度、稅收優惠比例等情況。

稅收業務管理人員通過稅收主題分析、稅收統計分析、重點稅源監控、稅收與經濟關系、流轉稅管理、所得稅管理、出口退免稅、國際稅收管理、稽查法制、一局式監控分析、一戶式監控分析等模塊，獲取所需要的監控分析圖表，以加強對下級稅務機關的管理和指導，同時減輕了基層上報報表和數據的負擔。

數據處理分析人員利用系統的數據質量分析、稅收指標測算與分析、數據處理分析報告輔助編制、稅收主題分析等模塊，監控考核分析各級數據質量，快速獲得撰寫數據分析報告所需的稅收指標圖表。

稅收管理員利用一戶式監控分析、納稅人監控、征管質量考核等功能，方便、快捷地對所管理納稅人的申報征收、財務報表、違法違章信息和征管質量進行監控分析。

辦稅服務廳的操作員利用系統的基層監控分析類功能、數據質量分析功能，查詢各種申報征收臺賬，檢測和改正操作過程中產生的異常數據。

（2）系統集監控、分析、考核、報表功能于一體。

系統的監控功能充分體現了“由總體到局部、由匯總到明細、層層鉆取分析”的先進的監控分析系統設計理念。如一局式監控分析功能可按“市局區縣局分局納稅人匯總納稅人明細”的順序層層下鉆分析。

系統的分析功能在體現“層層鉆取分析”的基礎上，實現了對同一個稅收分析主題從不同的角度進行分析; 對稅收指標構成和稅收指標時間序列等分析結果，能夠方便、快捷地以柱形圖、餅形圖、線性趨勢圖等來展現; 并將基比分析、環比分析、80/20集合分析、80/20區間分析、中位數分析、平均值分析、異常值分析、離散趨勢分析等統計計量分析方法和模型，以盡量簡單的方式應用到數據處理分析工作中。

系統的考核功能，以征管質量和數據質量考核內容為主，全省各級稅務機關通過統一的平臺進行考核，并可對考核得分的構成逐級進行鉆取分析，既充分體現了公開、公正和透明的考核原則，又充分利用考核結果，提高了稅收管理工作質量。

稅收報表編制功能將提高稅收業務管理人員日常工作效率和減輕基層負擔作為最基本目標，利用各業務系統數據自動生成日常稅收監控所需分析報表，對無數據源的報表，由市局或縣局手工錄入，省局自動匯總。

推進稅收管理科學化精細化

系統的整體架構包括四部分: 數據源、數據交換平臺、數據中心平臺、數據展現平臺。

系統在山東全省投入使用后，國家稅務總局許善達副局長給予了高度的評價:“這個系統做得非常出色，數據分析是稅務機關很重要的一項工作，這個系統的功能不僅涉及了各稅收業務模塊，還囊括了人事、財務、教育、監察等工作，信息量非常豐富，改變了上級機關對下級機關指導工作的方式。”

2006年1月，稅收監控數據分析系統通過了行業專家的評審驗收。與會專家一致認為:

1. 系統開發符合山東省國家稅務局信息系統一體化管理辦法要求，符合應用軟件開發平臺技術標準。

2. 系統集監控、分析、考核、報表功能于一體，滿足了全省各級稅務機關各類用戶的需求。

3. 系統選用的平臺技術先進，靈活運用數據倉庫技術與數據庫技術，OLAP技術與OLTP技術，將商業智能工具、專業報表工具和Java技術相結合，實現省局集中部署和各市局分布部署的集中+分布式系統架構。

第8篇：經營數據分析報告范文

關鍵詞 集團制企業 財務分析體系 構建策略

企業財務分析體系作為企業管理的核心模塊，順應了我國經濟發展的需要，其對企業業績的提升和增強競爭力的效果明顯。同時，集團制企業經營管理多元化復雜的特點也為財務分析體系的構建提出了更高的要求。單一的財務指標分析無法為企業的發展提供有用的財務信息，無法提供前瞻性較強的管理建議，這使得集團制企業加速構建科學合理、實用性強、綜合性高的財務分析體系成為必然。

一、集團制企業財務分析體系的構建原則

（1）財務分析體系應盡力適應集團制企業復雜的業務活動。集團制企業是適應我國經濟快速發展的產物，其組織形式多以母子公司為主，母公司主要負責投資方向和投資策略的選擇，分子公司則是執行集團母公司經營決策的經濟實體。集團制企業經營范圍廣泛，往往涉及行業類型較多，跨地區、跨行業的企業集團擁有規模經濟的優勢，但也為財務分析體系的構建提出了更高的要求。集團制企業的財務分析體系不能像一般企業那樣滿足于簡單快速的幾個財務比率的羅列以敷衍了事，它需要財務分析體系中對分析對象的選擇多元化，對集團制企業內部不同管理層級關注的重點個性化，從而滿足不同財務分析報告使用目的的要求，盡可能考慮各種應用的可能。

（2）財務分析體系應充分滿足企業內外部環境動態變化的特點。集團企業相對于一般中小企業而言，面臨的市場環境更為復雜，由于我國資本市場的日益成熟，投資機會增多，資本運作更加頻繁。集團制企業要求建立一個財務分析體系能夠滿足集團公司不同的資本運作需求，如果企業財務分析體系能夠適應內外部環境的變化，為企業各項投資和并購重組決策提供可行性分析報告，則可以為集團制企業快速提高資本經營效益做好參謀。當今經濟生活中，可持續發展的提法為企業戰略的形成提供了更多的思路。過去的業績不代表企業的將來，可持續發展的思路要求集團制企業認真梳理歷史的成功和失敗經驗，立足長遠，面向未來，制定企業未來發展戰略，而財務分析體系恰恰滿足了這一要求，運用科學方法恰當估計企業未來，做出合理判斷。

（3）財務分析體系應確保實用性和預警性。財務分析體系的存在基礎是為企業的經營決策提供依據，這就要求其建立的原則是確保實用性及預警性。實用性可以保證財務分析報告的使用者（這里指的是企業的經營管理者）能夠通過報告所載內容分析集團制企業的整體經營狀況，針對報告中提出的改進思路加以篩選，以促進業務部門改進經營，提升企業效益。預警性原則是集團制企業財務分析體系構建的關鍵所在，在企業經營環境瞬息萬變的今天，發揮財務分析體系的預警作用可以提示企業快速處理經營風險，把控制關口前移，使企業面臨復雜的市場環境時，能夠防患于未然，提高企業抗風險能力。

（4）財務分析體系應兼顧全面性和靈活性。集團制企業的財務分析體系應注重全面反映各種影響企業經營效果的信息類別，摒棄以往單純地只針對財務報表的數據分析，應結合企業整體經營活動層面進行多維度的分析。例如，財務分析體系應涵蓋企業計劃、質量、生產、采購、人力資源等各業務部門，由財務分析組織上述部門的協調聯動，實現對企業生產經營有關信息及動態趨勢的及時掌握，并結合對外部宏觀經濟、政府主導調控的分析，得出全面及靈活多樣的分析結論。

二、集團制企業財務分析體系的構建步驟

（1）構建財務分析體系的組織保障――機構設置及人員配備。集團制企業設立組織機構并配備合適的人員是構建財務分析體系的先決條件，為集團制企業順利開展財務分析工作提供了組織保障。實踐中，一般應設立財務分析評價小組，小組是組織主體而不是實體部門，其辦公機構和常設機構應設置在集團公司財務管理部門，同時協調其他業務部門骨干組成財務分析評價小組。由集團公司的財務管理部負責組織各有關部門進行財務分析體系的具體業務。在人員的選擇上，應把握全局性和動態性原則。即要精通財務知識，也要熟悉企業的業務流程特點，同時還應兼顧企業突發事件的影響，及時動態地調整人員結構，以高質量的復合型人才建立儲備機制，順應分析目標的要求及時調整。

（2）構建財務分析體系的物質保障――建立基礎數據庫。建立起完備、準確、及時的企業基礎數據庫是集團制企業有效開展財務分析的根本前提保障，是財務分析的基礎和本源所在。只有對集團制企業的內部財務數據、生產計劃數據、科技發展數據、銷售數據進行及時收集，分類處理，才能集成集團制企業的各類信息源，為正確分析企業財務狀況提供支持。集團制企業由于跨行業、跨地域經營的特點，要求基礎數據庫的建立及維護應遵循特定的制度準則來進行，制度應規定信息收集、保管、調取、維護、更新、反饋等環節的責任擔當，流程標準等內容，如能具體指定專職部門，則對提高信息處理效率會大有裨益。例如，某集團公司為建立起企業大型信息處理集成系統，專門成立了信息部，負責集團公司及其所屬分子公司信息系統的操作運營管理。

（3）構建財務分析體系的工具――篩選財務分析指標及評價標準。集團制企業的財務分析體系評價指標的篩選應遵循以管理層需求為導向，以溝通反饋內容為重點的原則進行。例如，集團制企業往往是多元化經營主體，其所轄業務范圍涉及多個板塊。而在日常財務報告中，并未對這些業務板塊進行細分。這就要求財務分析體系建立起分行業板塊的評價指標，為管理層提供分板塊的細化數據，并提供每個板塊的利潤貢獻率，以利于管理層正確做出投資決策。實踐中，在運用這些指標進行分析的過程中，還應重視對指標的計算基礎進行修正，以得出個性化適用于本集團企業的結論。例如，在進行總資產收益率的計算過程中，把那些可能造成企業潛在虧損的資產如長期應收款項、不良存貨等資產從總資產中剔除，目的是讓總資產收益率指標更能體現企業實際，改變企業虛盈實虧的現象，為決策提供詳實的財務數據。又如，重視現金流量分析指標在實踐中的應用，對現金凈流量進行實時監控，如果超預警值，則應引起高度重視。

（4）形成財務分析體系的成果――財務分析報告或專項分析報告。集團制企業管理層級多，應建立統一模式的財務分板報告模板，用以規范各類企業的報告格式。在財務分析報告日期的選擇上，也應在集團制企業中制定制度，規定上報綜合財務分析的時間節點，如季度、半年度、年度等。在報告模板的設置上，應主要包含以下內容：1）報告企業的基本情況。2）報告企業的生產經營總體情況。3）企業經營策略分析。4）財務指標分析。5）企業投資前景分析。6）指標預警類別及應對策略。7）分析結論及建議。專項分析報告作為財務分析體系的重要組成部分，以其個性化、針對性強的特點受到了管理層的關注。專項分析報告不像綜合財務分析耗時較長，它靈活多變的特點廣泛應用于企業對重點單獨財務事項的分析上。例如，對稅收籌劃、大額逾期應收款項、清理不良存貨方面進行專項評價，專項分析報告起到了有益的補充作用。

綜上，財務分析體系的構建為集團制企業做出正確的經營投資策略及適應瞬息萬變的經濟環境提供了支持，秉持上述原則建立起來的財務分析體系能夠適應經濟社會快速更新的需要，使集團制企業在競爭中增強籌碼，防患于未然。

（作者單位為中國三冶集團有限公司）

第9篇：經營數據分析報告范文

世界工廠分析認為，現在不是缺數據，而是數據太多。據統計，在今天的互聯網上，每秒會產生上萬個微博信息、幾百萬次的搜索、Facebook上的幾十萬次內容。稍大的電子商務公司，都會采集一些行為數據(比如IP流量、瀏覽量)，但是這些行為數據與商業數據(比如交易量)有什么關系?今天絕大多數公司，甚至包括凡客誠品這樣著名的電子商務公司，曾經都不知道如何利用成千上萬的零散數據。

一、數據分析的重要性

首先，我們要來了解一下數據分析對于一個網站的重要性。筆者并不從理論方面來論證數據分析的重要性，而是從各方對這一方面的動向來了解。

1、阿里巴巴

2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出數據門戶，并正式啟用新域名，新推出的數據門戶根據4500萬中小企業用戶的搜索、詢單、交易等電子商務行為進行數據分析和挖掘，為中小企業以及電子商務從業人士等第三方提供綜合數據服務。馬云曾表示“數據”將是阿里巴巴未來十年發展的戰略核心。

目前正式開放的部分為面向全體用戶的宏觀行業研究模塊，由行業搜索動態趨勢圖、專業化行業分析報告、細分行業和地區的內貿分析和針對行業各級產品的熱點分析，以及實時行業熱點資訊等部分構成，并且為免費提供。到2011年底阿里巴巴還將適時陸續推出數據門戶其他部分應用。

2、各行業巨頭

事實上，近年來全球各大行業巨頭都表示進駐“開放數據”藍海。以沃爾瑪為例，該公司已經擁有兩千多萬億字節數據，相當于200多個美國國會圖書館的藏書總量。這其中，很大一部分事客戶信息和消費記錄。通過數據分析，企業可以掌握客戶的消費習慣、優化現金和庫存，并擴大銷量，數據已經成為了各行各業商業決策的重要基礎。

電商平臺也很注重這方面的數據分析，例如世界工廠網，就設有排名榜的數據分析，通過分析用戶在世界工廠網的搜索習慣及搜索記錄，免費提供了產品排行榜、求購排行榜和企業排行榜。無獨有偶，作為行業門戶網站的裝備制造網也即將在未來的發展中提供數據分析的功能，從網站的介紹中可以看到：每月企業網站專業SEO檢測報告、季度專業行業研究報告等等。所有這些行業的動向，都昭示這一個特點：企業數據、行業分析。也只有行業網站、電商平臺等擁有企業數據優勢，而且集合整行業信息，并有分析整合數據的能力，才能真正為企業提供真實、有效的數據分析。

從各方對待一個事物的態度與投資動向，我們能很輕易的了解到這一事物的重要程度，從以上的事例可以看出，數據分析對于各行各業都非常的重要，尤其是對于電子商務平臺。

二、電子商務數據分析的七個重要因素

1、電子商務數據分析需要商業敏感

今天電子商務公司的數據分析師，有些像老板的軍師，必須有從枯燥的數據中解開市場密碼的本事。比如，具有商業意識的數據分析師發現，網站上的嬰兒車的銷售增加了，那么，他基本可以預測奶粉的銷量也會跟上去。再比如，網站上的產品發揮的作用并不一樣，有的產品是為了賺錢，有的產品是為了促銷，有的產品是為了吸引流量，不同的產品在網站上擺放的位置是不一樣的。

一個商業敏感的數據分析師，是懂得用什么樣的數據實現公司的目標。比如，樂酷天與淘寶競爭，它們重點看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的賣家進來，賣了多少東西。因為此階段競爭最核心的就是人氣，而非實質交易量。如果新來的賣家進來賣不出東西，只有老賣家的交易量在增長，即使最后每天的交易量都增長，也還是有問題。

再比如，一家剛踏入市場的B2B公司和已經占領大部分市場的B2B公司，它們的目標不一樣。前者是看流量賺人氣，后者對流量不怎么看重，而是看重交易轉化率及回頭率。

當下的數據分析師多是學統計學出身的，一堆數據放在那里，大家都擅長怎么算回歸、怎么畫函數。但是這批學數學的人才缺乏商業意識，不知道這些數據對業務意味著什么，看不見一堆數據中彼此的關系，也就不知道該用什么樣的邏輯分析，也就無法充當老板的眼睛了。

2、電子商務的網站轉化率是關鍵，ROI是最終的目標

電子商務B2B網站平臺的宗旨就是為企業服務，讓買家與賣家的市場銷售成本降低，降低交易成本，提高訂單利潤。因此，電子商務的網站轉化率是關鍵，這其中就提到一個指標的重要性——ROI。ROI是ReturnOnInvestment的簡寫，是指通過投資而應返回的價值，它涵蓋了企業的獲利目標。利潤和投入的經營所必備的財產相關，因為管理人員必須通過投資和現有財產獲得利潤。又稱會計收益率、投資利潤率。

其計算公式為：投資回報率(ROI)=年利潤或年均利潤/投資總額×100%

投資回報率(ROI)的優點是計算簡單;缺點是沒有考慮資金時間價值因素，不能正確反映建設期長短及投資方式不同和回收額的有無等條件對項目的影響，分子、分母計算口徑的可比性較差，無法直接利用凈現金流量信息。只有投資利潤率指標大于或等于無風險投資利潤率的投資項目才具有財務可行性。

投資回報率(ROI)往往具有時效性--回報通常是基于某些特定年份。

3、電子商務數據分析衡量指標的設定

指標是讓我們更好的從數據量化的層面來了解運營的狀況，現在的PV、UV、轉化率基本是運營監督的指標;網站分析采用的指標可能有各種各樣的，根據網站的目標和網站的客戶的不同，可以有許多不同的指標來衡量。常用的網站分析指標有內容指標和商業指標，內容指標指的是衡量訪問者的活動的指標，商業指標是指衡量訪問者活動轉化為商業利潤的指標。

電子商務的數據可分為兩類：前端行為數據和后端商業數據。前端行為數據指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的數據;而后端數據更側重商業數據，比如交易量、投資回報率，以及全生命周期管理等。

目前有些人關心前端行為數據，也有些人關心后端商業數據，但是沒有幾家網站把前端行為數據和后端商業數據連起來看。大家只單純看某一端數據。但是看數據看得“走火入魔”的人會明白，每個數據，就像散布在黑夜里的星星，它們之間布滿了關系網，只要輕輕按一下其中一個數據，就會驅動另外一個數據的變化。

4、某些指標異常變化的原因分析

網站的某些指標的異常變化是外界市場一些變化的客觀反應，網站的數據分析人員一定要積極注意。例如PV減少(異常)，那我們就要分析用戶是搜索來源減少還是直接訪問減少?反連接過來的減少?搜索減少就要觀察用戶的關鍵字、搜索引擎等。

例如2011年的上半年，曾出現阿里巴巴與慧聰發生爭論，而在那幾天，另一個B2B網站--世界工廠網的會員注冊量批量上升，每天超過千個以上的注冊量。當然這只是一部分的猜測，在兩個B2B巨頭不穩定之時，企業會選擇第三方的平臺，這是符合常理推斷的。不過就此以后，世界工廠的注冊量一直是穩中有升的，難道這是會員發現一個免費“新大陸”的口碑宣傳嗎?事后發現，是因為世界工廠網的一個新項目--全球企業庫的上線吸引了大量企業會員的青睞，注冊量猛然提升的。對于一些數據的異常增加或減少，一定要分析其產生的原因與市場時機，這對平臺以后的發展及政策導向非常有借鑒意義。

有一天，linkin(一個社區網站)忽然發現來自雷曼兄弟的來訪者多了起來，但是并沒有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒閉了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作來了。谷歌宣布退出中國的前一個月，筆者在linkin上發現了一些平時很少見的谷歌產品經理在線，這也是相同的道理。試想，如果linkin針對某家上市公司分析某些數據，是不是很有商業價值?

5、利用數據分析用戶的行為習慣

再次說，得到數據來分析是在揣測用戶的心理和一些習慣，最真實的是讓用戶告訴你，需要什么，這些可以利用投票調查及問題提交等來實現，當然利用數據整合分析也是必然的，然后做出來AT來權衡利弊來對用戶體驗驚醒改善，和一些基本的產品定位及活動。

裝備制造負責人認為，網站數據分析應該兩個層次：第一，網站數據分析，是針對產品來說。就圍繞產品如何運轉，做封閉路徑的分析。得出產品的點擊是否順暢、功能展現是否完美。第二、研究客戶的訪問焦點，挖掘客戶潛在需求。如果是以交易為導向的電子商務網站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出現聯單!

6、客戶的購買行為分析

當用戶在電子商務網站上有了購買行為之后，就從潛在客戶變成了網站的價值客戶，電子商務網站一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的數據庫里面，所以對于這些用戶，我們可以基于網站的運營數據對他們的交易行文進行分析，以估計每位用戶的價值，及針對每位用戶的擴展營銷的可能性。

客戶的購買行為分析，如傳統的RFM模型，會員聚類，會員的生命周期分析，活躍度分析，這些都精準的運營都是非常重要的。