发布时间：2022-02-14 10:08:46
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的企业数据分析报告样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
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》。
如何能制作出一份成功的简历，以增加在简历筛选中的胜算?如何能在不降低成功率的前提下提高简历筛选的效率?以下是小编整理的简历表格的格式参考，以供大家阅读。
简历表格的格式一：姓名：性别：女年龄：21 岁身高：163cm婚姻状况：未婚户籍所在：现居住地：工作经验：3-5年联系电话：邮箱：最高学历：大专专业：建筑装潢设计求职意向最近工作过的职位：导购期望岗位性质：全职期望工作地：信阳市期望月薪：2900期望从事的岗位：客服专员/助理(非技术)期望从事的行业：互联网/电子商务技能特长技能特长：接受新生事物快，勤奋好学，具有2年多的电子产品销售经验。教育经历中国计算机函授学院(大专)起止年月：2007年9月至0年0月学校名称：中国计算机函授学院专业名称：建筑装潢设计获得学历：大专工作经历XX电脑城- 导购起止日期：2009年10月至0年0月企业名称：弘运电脑城从事职位：导购业绩表现：主要销售主装机，数码周边配件等 简历表格的格式二：姓名
性别
女
出生日期
1985.11.21
民族
汉族
血型
O型
婚姻状况
已婚
教育程度
本科
工作年限
4年
政治面貌
群众
现有职称
无
户口所在地
山东省青岛市
现居住地
青岛市
联系方式
电子邮箱
求职意向
期望从事职位：数据分析师
期望工作地点：青岛市
自我评价
1、具有扎实的统计学专业基础知识，掌握常见的统计方法；
2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件；
3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件；
4、有良好的逻辑思维能力，注重细节、对数字敏感，能挖掘数据背后的意义，能够独立完成、撰写业务数据分析报告。
工作经历
2010年7月-2012年7月
山东****网络有限公司
单位性质：合资
所任职位：数据分析师
工作地点：青岛市
职责描述：
1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰写分析报告；
2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持；
3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值；
4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。
2008年6月-2010年6月
****公司
单位性质：国企
所任职位：数据分析助理
工作地点：青岛市
职责描述：
1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告；
2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议；
3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论；
4、针对历史海量商业数据，能及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；
5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。
项目经验
2011年5月*****项目
项目职责：
1、收集用户使用行为数据；
2、完成行为数据的分析；
3、制定模型与产品运营间的联动接口。
教育背景
2004年9月-2008年6月
山东**大学
统计学专业
本科
主要课程：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程、数理统计、抽样调查、多元统计、计算机应用基础、程序设计语言、数据分析及统计软件、回归分析等。
掌握了扎实的专业基础知识，擅长数学，有很强的分析和演算能力，业余广泛了解相近专业的一般原理和知识，如经济学、计算机操作等，在统计计算的基础上锻炼了视野广阔的分析技能。
培训经历
2010年3月-2010年10月
数据分析与SAS培训
主要课程：SAS体系内容、ETL技术、SAS分析技术、假设检验、方差分析以及各种模型分析等。
通过本次数据分析培训，全面掌握了SAS的内容，如逻辑库及操作符与SAS的表达式等，能够完成复杂数据步的控制，数据集整理以及主成分分析、因子分析等，提升了数据的分析能力。
专业技能
熟悉数据分析模型的建立，能独立完成数据分析并针对结果给出一定的建议。
简历表格的格式三：姓 名性 别男出生日期1990-10-9户口地广州住宅电话*****手 机EMAIL个人主页****联系地址广东省xxxx毕业院校工作经历时间所在公司职位相关说明20xx年1月2日——
20xx年10月15日广州无限信息传播有限责任公司网页制作工程师/WEB美工/项目经理毕业以后找的第一份工作，主要职责是网页设计、FLASH制作以及平面设计。由于能力突出，后期在做大型项目中国校园商务网时任项目经理20xx年10月——
20xx年3月馨蓝数码工作室设计师第一份工作辞职以后与几个朋友自行开发制作馨蓝游戏网20xx年3月——
20xx年9月31日广州高安软件有限公司美工监理，设计师馨蓝游戏网与该公司签署合作协议，正式合并到该公司，自己也加入该公司参与网站建设工作，为寻求个人更大发展而离开该公司主要作品（建议上我的求职主页查看详细*******）网页作品FLASH作品精益眼睛眼镜店网站导入FLASH
NEC网站导入FLASH
红宝石电子网站导入FLASH
妇女维权网站导入FLASH
关键词：大数据；财务分析
一、大数据与财务分析
（一）大数据与财务分析的含义
大数据是一种在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。为企业的投资者、债权人、经营者及其他关心企业的组织或个人了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来做出正确决策提供准确的信息或依据。
（二）大数据下财务分析的主要变化趋势
在大数据的影响下，财务分析有着一些重大变化：第一，由事后向实时转换，传统财务分析都是在期末对财务报表进行分析，大数据下借助网络技术、云计算等让实时分析成为可能。第二，由基于结果分析转为基于过程分析，比如网上交易完成后，分析网上购物的评价，买卖交易过程中客户提出的需求，从中发现商机、对产品进行改进或对流程进行变革等。第三，从基于结构化分析转为非结构化分析，从传统的二维数据分析转向多维度分析，除了数据分析的直观结果，客户评价、品牌、知名度、网上评分等等都应该成为分析的范畴。
（三）大数据下财务分析的优势
随着科技的进步，财务分析也应与时俱进，与大数据进行融合，充分利用数据挖掘技术和科学的分析方法给出具有现实指导意义的结果来协助财务决策，从而提高财务决策的效率和有效性。大数据下财务分析有着如下优势：第一，可以更有效的组织企业节省资金；第二，可以利用企业数据和行业公共数据寻找新的市场和机会；第三，可以共同创建、实时改进及创新产品；第四，有些领域还可以将大数据可视化，可以更直观进行分析和做出决策。
二、传统财务分析面临的主要问题
（一）财务分析不被重视，未能体现分析的价值
在企业中，财务分析不被重视，分析报告发现并提出的问题得不到重视，甚至很长时间问题仍然没有得到有效解决；有些项目没有经过充分分析、论证测算就盲目上马，最终导致亏损；财务分析人员责任心不强，对分析不重视，不注重学习，敷衍了事，财务分析报告质量下降，形成恶性循环，财务分析的价值得不到体现。
（二）重报表、指标分析，轻非财务信息分析
传统财务分析都是财务三大报表为主体，采用财务比率、杜邦分析体系等比率的计算，结合经验，对比同行业公司情况，分析企业所处的状况。但实际上由于企业不同年度经营情况有差异，市场有变化，不同企业的会计核算方法、估计的不同，甚至网上评价评价都会影响分析的结果，而且传统财务分析不管是杜邦分析、比率分析等都各有侧重，难以得出全面科学的结果。
（三）重静态分析，轻动态分析
以报表为主的分析，数据是静态的，已经发生的，等到各种数据结果统计出来之后再做的事后分析，存在不能实时反映市场的变化、不能掌握市场的最新情况等问题，管理、分析的时效性滞后，而且忽视了事前、事中的控制，出现问题时，已属于被动，增加了企业调整、反应的成本，降低了财务分析所起的作用。
（四）财务数据和业务信息融合度不足、口径不一、效率低下
财务部门提供财务数据，业务部门提供业务信息，两者信息独立，企业对外报告、公司内部总结、分析等，不同部门提供的数据可能不一致；政府各主管部门、企业内部不同部门对信息的需求不同；财务部门需要从不同角度进行统计、分析，效率低下。
三、大数据趋势下改进财务分析的对策
（一）企业管理层应该重视财务分析
随着经济的不断发展，市场的复杂程度不断增加，财务分析在企业决策中的作用也愈发重要，严密、科学的分析结果是企业决策的基础。企业应当重视财务分析，选用合适的财务分析人才，明确财务分析目标，完善财务分析方法、增加非财务分析指标，合理利用财务分析工具，构建科学合理、适用性强的、适合企业的财务分析体系，并不断创新，建立健全内部控制制度，提高企业的财务分析和管理能力，促进企业的可持续发展。
（二）提高财务分析人员的职业素质
大数据时代，会计核算将不是财务部门的工作重点，一专多能、甚至多专多能才是财务人员的发展方向，信息化技术正在取代传统的会计核算，财务人员不仅要做好会计核算、监督职能，还需要收集、整理与财务、业务、客户相关的数据，更重要的是具备利用大数据的能力；财务人员要能够从海量、不断更新的非结构化数据中寻找与企业决策相关的重要信息，探索不同数据之间的关系；要能够掌握一定的数据分析技巧，深入挖掘企业各个流程相关的数据，掌握数据变化的规律，利用一定数据模型及工具进行实时分析和相关信息的实时传递。
关键词：财务大数据 企业经营分析 管理创新
一、实施背景
（一）贴合国网大数据实时管控需要
截至2015年，在国网公司统筹实施下，基本建成了横向集成、纵向贯通的一体化财务信息工作平台，财务管理的标准化、信息化、集成化、集约化水平实现跨越式提升，“三集”管理以标准化、信息化为手段，强化全面管控、在线监控和风险预控，提高管控实效性，实现管理精益化。为了实现信息实时反映、过程实时控制和结果实时监督核心管理，缩短网省公司与地市县公司之间反馈弧线，适用国网公司大数据应用财务主题，实行大数据分析为核心的数据仓，强化地市县敏感分析实时管控势在必行。
（二）市县一体化经营分析诊断需要
2014年县级供电企业上划以后，紧紧围绕财力集约化“实时管控”要求，升级一体化财务信息工作平台，从对业务全过程的信息实时反映、过程实时控制和结果实时监督三个方面进一步深化应用、提升功能，目前国网公司对省公司，省公司对地市公司、县公司实时一体化管理及考核，同时间段、同考核期进行实时管控，因此，必须开展大数据BW仓同时对地市、县公司经营指标情况进行过程管控。
（三）财务工作标准化及规范化要求
2015年网省公司对80个上划县级供电企业进行会计基础工作规范化提升工作，为适用标准化财务管理杠杆在经营业中集成应用的需要，充分发挥会计反映和监督作用，管控系统除了统一出具各项快报、预算报表、决算报表、业务报表财务报告外，更需要规范格式标准各种业务口径、各种管理需求的财务分析报告。县级供电企业由于信息化水平不高，各种基础报告规格不一，口径不一，在编制过程中存在反复情况，通过信息化手段加以规范提升是必要过程。
二、基本内涵
以促进企业经营管理水平持续提升为根本要求，以财务大数据为支撑，以对标管理为手段，运用指标管理、协同管理、闭环管理等理论，通过开展企业经营分析、市县公司指标对比分析、单项指标分析，及时发现指标薄弱环节，强化信息技术支撑，实现核心指标数据的实时监测、分析和闭环管控，形成动态优化、持续完善的对标管理模式，持续促进公司经营业绩和运营管理水平提升（见图1）。
（一）强化BW仓大数据支撑
大数据BW仓（Business Information Warehouse）是为更好地利用企业内所有可能收集到的数据进行决策支持，对数据进行提炼、加工和集成含有一定量商务信息和意义的信息。一般情况下，数据仓库系统是一个分层次的体系结构，包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器、前端工具与应用。其中，数据源是数据仓库系统的基础，整个系统的数据源泉，通常包括企业内部信息和外部信息；数据存储与管理是整个数据仓库系统的核心，对数据进行重新组织，最终确定数据仓库的物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据；OLAP服务器是对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势；前端工具与应用：前端工具包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库开发的应用。
（二）深化同业对标管理模式
开展同业对标工作是落实公司管理提升活动工作的重要举措，是规范管理、改进薄弱环节的现实需要，是助力公司持续、稳定、健康发展的工具和手段。建立和完善各专业协同联动机制，打破专业壁垒，增强全员对标合作意识，消除本位主义，统筹协调、密切配合，全局一盘棋，形成全面提升公司经营能力的合力，提高公司管理水平。
优化省、地（市）、县供电公司同业对标指标体系，将实时管控重点工作纳入对标指标体系，加强对标数据的自动采集和在线分析；研究建立内控管理指数通报制度，开发建设指数自动运算及平台，试点开展指标测试应用，并将结果纳入公司对标体系。
（三）深入企业经营诊断分析
依托网省、地市、县级供电公司财务管控系统综合数据平台，对公司运营效率、经营效益、获利能力的所有报表在原有按省管理部室专业口径上报基础上，进行二次重分类开发，利用财务杠杆挖掘数据内涵，形成满足网省公司管理层级需要的地市、县两级智能分析报告，全景展示一体化管理经营业绩指标水平。通过对多源数据的挖掘，实现公司资源跃层展示，县局历年经营诊断和预测趋势，及目标利润影响因素量、价、费敏感性分析。
三、主要做法
以企业经营分析能力提升为主线，以指标体系为抓手，以BW数据库建立为基础，以经营分析模型为方法，以指标诊断机制为手段，以组织机制和系统平台为保障，构建“五个建立”经营分析管理模式。明确元数据收集渠道、数据仓库管理、模型设计、数据分析处理及再加工等工作流程环节，通过指标过程管控，及阶段指标数据诊断，及时发现薄弱环节，强化市县经营发展能力分析、企业经营能力分析、量价费敏感性分析、及电价管理辅助决策分析能力，结合可视化信息系统平台与展示分析结果，将评价结果纳入考核，保障BW数据仓切实有效发挥作用，为企业经营分析决策提供实时可靠的依据（见图2）。
（一）建立评价指标体系，强化市县两级联动
结合自身经营实际情况，全面梳理公司同业对标指标、企业负责人业绩考核指标、财务重点工作、预算完成进度、全面运营指标等几个方面的指标，制定公司评价指标体系，作为财务信息管控重点（见图3）。
经过两个月的调研，出台BW数据仓方案共三稿，选出关系公司整体运行指标10项，关系公司业绩考核指标的二级支撑指标16项，关系公司同业对标指标的二级支撑指标28项，既定标准文本表述。针对细节描述反复演练论证，从定量分析到定型分析，从影响因素变动分析到指标反项变动逆影响，多维度全方位指标体系。
（二）建立财务大数据库，加强决策数据支撑
数据源是实现分析的基础和重要前提，公司财务部协同各专业部门加强对标数据源管理，梳理完善指标末端因子的周期、维度等采集要素，通过运监平台、专业管理系统采集各指标数据，建立公司财务大数据库，全面掌握对标指标变化及发展趋势，实现指标异动和问题的动态监控及自动预警分析。
公司开发BW数据仓，依据网省公司推广的财务管控系统的管理属性，将预算管理、资金管理、电价管理、税务管理等各种管控数据集于一体，结合财务核算数据以及相关营销、预算、资金、现金流等业务数据，是建立BW数据仓的基础支撑。一方面，根据经营发展能力评估体系的设计，对结果分析展现需要的各类指标及数据进行处理与维护。包括定义指标权重、指标的归一化处理、指标的趋势化处理、定义经营质量区间、定义经营难度区间等，为最终的分析展现提供依据。另一方面，通过对接公司营销、建设等专业系统，将专业系统财务数据纳入大数据库，为营销费用、建设项目资金使用情况分析做好铺垫。
（三）建立经营分析模型，明确综合评价方法
根据公司实际工作需求，建立经营分析模型，主要包括“经营发展能力分析”和“量价费敏感性分析”两个方面。通过经营发展能力分析，展示公司目标发展水平和经营状况；通过量价费敏感性分析，明确购售电量、成本收入及售电价格为公司经营状况的主要影响因素，通过各因素变动情况及时预测掌握公司未来经营发展趋势（见图4）。
1.经营发展能力分析，及时掌握公司经营现状
基于电网企业自身特点，考虑电网企业市场划分及经营特性，提出“二维五力”经营发展能力评价体系，以“经营业绩”和“经营难度”两个维度综合评价企业经营发展能力，直观展现企业经营状况、发展趋势和未来价值，推动公司价值链与业务链的融合，构建集团运作、协同高效、管控有力的企业运营机制。
2.量价费敏感性分析，预测公司经营发展趋势
在既往财务对标分析中依赖公司上级部门信息，县局对自己的指标情况并不了解及关注，关键指标管理不能实现过程管控，通过敏感性分析，将能依据当年指标变动情况，对以后年度的全面经营情况，通过趋势分析法和影响因素敏感分析法进行模拟演练和预测，及早采取管理措施，不可控因素及早掌握，可控因素及早采取提升措施，缩小同业对标指标和业绩考核指标的差距（见图5）。
通过建立一整套完善的电价测算模型和电价动态报告体系，为电价调价、购售电预算预测和日常管理工作决策分析提供有力支持，切实以“价”为突破点，增加利润为目标，实现预期效益。
借助信息系统，将敏感性分析模型在系统中固化，系统根据取数规则自动采集数据，根据不同时点、不同维度对购售电量、成本收入、电价等关键指标进行定量分析和全景展示，实现了分层次、全方位、穿透式地反映指标变化及其成因，有利于加强电价管控，提升管理水平
（四）建立指标诊断机制，助力经营质量提升
通过搭建信息系统平台，将固定、经常、反复性数据分析工作交于系统功能实现，高效及时准确发现指标存在的问题，定位指标薄弱环节，及时提示相关责任人制订指标改进提升措施。同时，通过提炼的指标体系展示，在县级供电企业之中进行互相对标，有利于掌握各项指标优势与劣势单位，促进县公司间的交流学习和优势互补。
1.指标月度跟踪监控，及时发现薄弱环节
通过指标历史情况分析和对标，明确指标变化趋势，准确掌握指标实际情况，为指标目标的制订提供依据。以售电量指标为例，通过数据及图形展示两个角度，以月份为周期，观察指标理念变化趋势，明确指标水平较好的月份，以及较差的月份，并为较差月份制订相应的对策和措施提供理论依据。市县公司对比分析，明确指标落后单位（见图6）。
2.深化季度综合分析，季度智能快报
以省公司季度分析报告模板为基础，根据地市公司实际情况，财务部制订季度综合分析报告模板，并将模板导入信息系统中，结合信息系统数据分析功能，每个季度，系统生成季度综合智能分析快报，及时通报公司经营状况（见图7）。
3.深入末端指标分析，定位指标薄弱环节
根据指标定义及计算公式对指标进行分解，将计算公式中的各级分项指标作为子指标，根据指标的定义和计算方法或子指标对整体指标的影响程度确定子指标权重。当子指标为末端因子，则停止分解，末端因子即不能再继续分解，有明确的岗位和职责，可以直接获得一手数据，不需要再次加工计算的子指标。
（五）建立运行保障平台，促进分析诊断顺利开展
建立信息系统平台，固化企业经营分析管理体系和方法，系统分为数据层、查询层、分析层和展示层四个维度。结合实际工作需要，编制《BA报告日常操作手册》，对系统平台操作界面、查询界面进行详细说明，并就系统可能出现的操作问题进行说明，避免操作上的失误，规范使用方法。
四、实施效果
（一）数据实时监控，财务分析质量显著提升
数据流转质量和时效性得到加强，采取运营管理水平再上新台阶。平时最快要三天的财务分析报告，在报表上报实现即时完成智能报告，一键式分析报告，数据准确，数据有效利用，经营管理水平明显改善（见图8）。
（二）指标动态评价，内部管理协同显著增强
世界工厂分析认为，现在不是缺数据，而是数据太多。据统计，在今天的互联网上，每秒会产生上万个微博信息、几百万次的搜索、Facebook上的几十万次内容。稍大的电子商务公司，都会采集一些行为数据(比如IP流量、浏览量)，但是这些行为数据与商业数据(比如交易量)有什么关系?今天绝大多数公司，甚至包括凡客诚品这样著名的电子商务公司，曾经都不知道如何利用成千上万的零散数据。
一、数据分析的重要性
首先，我们要来了解一下数据分析对于一个网站的重要性。笔者并不从理论方面来论证数据分析的重要性，而是从各方对这一方面的动向来了解。
1、阿里巴巴
2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出数据门户，并正式启用新域名，新推出的数据门户根据4500万中小企业用户的搜索、询单、交易等电子商务行为进行数据分析和挖掘，为中小企业以及电子商务从业人士等第三方提供综合数据服务。马云曾表示“数据”将是阿里巴巴未来十年发展的战略核心。
目前正式开放的部分为面向全体用户的宏观行业研究模块，由行业搜索动态趋势图、专业化行业分析报告、细分行业和地区的内贸分析和针对行业各级产品的热点分析，以及实时行业热点资讯等部分构成，并且为免费提供。到2011年底阿里巴巴还将适时陆续推出数据门户其他部分应用。
2、各行业巨头
事实上，近年来全球各大行业巨头都表示进驻“开放数据”蓝海。以沃尔玛为例，该公司已经拥有两千多万亿字节数据，相当于200多个美国国会图书馆的藏书总量。这其中，很大一部分事客户信息和消费记录。通过数据分析，企业可以掌握客户的消费习惯、优化现金和库存，并扩大销量，数据已经成为了各行各业商业决策的重要基础。
电商平台也很注重这方面的数据分析，例如世界工厂网，就设有排名榜的数据分析，通过分析用户在世界工厂网的搜索习惯及搜索记录，免费提供了产品排行榜、求购排行榜和企业排行榜。无独有偶，作为行业门户网站的装备制造网也即将在未来的发展中提供数据分析的功能，从网站的介绍中可以看到：每月企业网站专业SEO检测报告、季度专业行业研究报告等等。所有这些行业的动向，都昭示这一个特点：企业数据、行业分析。也只有行业网站、电商平台等拥有企业数据优势，而且集合整行业信息，并有分析整合数据的能力，才能真正为企业提供真实、有效的数据分析。
从各方对待一个事物的态度与投资动向，我们能很轻易的了解到这一事物的重要程度，从以上的事例可以看出，数据分析对于各行各业都非常的重要，尤其是对于电子商务平台。
二、电子商务数据分析的七个重要因素
1、电子商务数据分析需要商业敏感
今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如，具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销售增加了，那么，他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如，网站上的产品发挥的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是为了吸引流量，不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。
一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如，乐酷天与淘宝竞争，它们重点看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的卖家进来，卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最后每天的交易量都增长，也还是有问题。
再比如，一家刚踏入市场的B2B公司和已经占领大部分市场的B2B公司，它们的目标不一样。前者是看流量赚人气，后者对流量不怎么看重，而是看重交易转化率及回头率。
当下的数据分析师多是学统计学出身的，一堆数据放在那里，大家都擅长怎么算回归、怎么画函数。但是这批学数学的人才缺乏商业意识，不知道这些数据对业务意味着什么，看不见一堆数据中彼此的关系，也就不知道该用什么样的逻辑分析，也就无法充当老板的眼睛了。
2、电子商务的网站转化率是关键，ROI是最终的目标
电子商务B2B网站平台的宗旨就是为企业服务，让买家与卖家的市场销售成本降低，降低交易成本，提高订单利润。因此，电子商务的网站转化率是关键，这其中就提到一个指标的重要性——ROI。ROI是ReturnOnInvestment的简写，是指通过投资而应返回的价值，它涵盖了企业的获利目标。利润和投入的经营所必备的财产相关，因为管理人员必须通过投资和现有财产获得利润。又称会计收益率、投资利润率。
其计算公式为：投资回报率(ROI)=年利润或年均利润/投资总额×100%
投资回报率(ROI)的优点是计算简单;缺点是没有考虑资金时间价值因素，不能正确反映建设期长短及投资方式不同和回收额的有无等条件对项目的影响，分子、分母计算口径的可比性较差，无法直接利用净现金流量信息。只有投资利润率指标大于或等于无风险投资利润率的投资项目才具有财务可行性。
投资回报率(ROI)往往具有时效性--回报通常是基于某些特定年份。
3、电子商务数据分析衡量指标的设定
指标是让我们更好的从数据量化的层面来了解运营的状况，现在的PV、UV、转化率基本是运营监督的指标;网站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。
电子商务的数据可分为两类：前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据;而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、投资回报率，以及全生命周期管理等。
目前有些人关心前端行为数据，也有些人关心后端商业数据，但是没有几家网站把前端行为数据和后端商业数据连起来看。大家只单纯看某一端数据。但是看数据看得“走火入魔”的人会明白，每个数据，就像散布在黑夜里的星星，它们之间布满了关系网，只要轻轻按一下其中一个数据，就会驱动另外一个数据的变化。
4、某些指标异常变化的原因分析
网站的某些指标的异常变化是外界市场一些变化的客观反应，网站的数据分析人员一定要积极注意。例如PV减少(异常)，那我们就要分析用户是搜索来源减少还是直接访问减少?反连接过来的减少?搜索减少就要观察用户的关键字、搜索引擎等。
例如2011年的上半年，曾出现阿里巴巴与慧聪发生争论，而在那几天，另一个B2B网站--世界工厂网的会员注册量批量上升，每天超过千个以上的注册量。当然这只是一部分的猜测，在两个B2B巨头不稳定之时，企业会选择第三方的平台，这是符合常理推断的。不过就此以后，世界工厂的注册量一直是稳中有升的，难道这是会员发现一个免费“新大陆”的口碑宣传吗?事后发现，是因为世界工厂网的一个新项目--全球企业库的上线吸引了大量企业会员的青睐，注册量猛然提升的。对于一些数据的异常增加或减少，一定要分析其产生的原因与市场时机，这对平台以后的发展及政策导向非常有借鉴意义。
有一天，linkin(一个社区网站)忽然发现来自雷曼兄弟的来访者多了起来，但是并没有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒闭了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作来了。谷歌宣布退出中国的前一个月，笔者在linkin上发现了一些平时很少见的谷歌产品经理在线，这也是相同的道理。试想，如果linkin针对某家上市公司分析某些数据，是不是很有商业价值?
5、利用数据分析用户的行为习惯
再次说，得到数据来分析是在揣测用户的心理和一些习惯，最真实的是让用户告诉你，需要什么，这些可以利用投票调查及问题提交等来实现，当然利用数据整合分析也是必然的，然后做出来AT来权衡利弊来对用户体验惊醒改善，和一些基本的产品定位及活动。
装备制造负责人认为，网站数据分析应该两个层次：第一，网站数据分析，是针对产品来说。就围绕产品如何运转，做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺畅、功能展现是否完美。第二、研究客户的访问焦点，挖掘客户潜在需求。如果是以交易为导向的电子商务网站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出现联单!
6、客户的购买行为分析
当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户，电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行文进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销的可能性。
客户的购买行为分析，如传统的RFM模型，会员聚类，会员的生命周期分析，活跃度分析，这些都精准的运营都是非常重要的。
【关键词】 供给侧改革； 会计信息； 集成应用
【中图分类号】 F23 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2016）15-0019-03
2016年是我国加强供给侧结构性改革之年，要完成“三去一降一补”五大任务，在供给与需求两端要将改善供给结构作为主攻方向，推进结构改革，矫正要素配置扭曲，扩大有效供给，克服产能过剩结构性矛盾、企业盈利下降、工业品价格持续下降、财政收入下降和经济风险上升等问题，提高供给结构对需求变化的适应性与灵活性，促进经济社会持续健康发展[ 1 ]。五大任务的实施，必须提供可靠的会计信息，及时掌握成本、库存、资金等动态信息，为决策者掌握与使用。尤其是在“互联网+”、“大众创业、万众创新”的今天，利用大数据、云平台特有功能集成更多经济要素信息，生成多样化、个性化会计报告，为产业结构的调整提供准确可靠的信息，实现传统会计信息向决策化、价值化转变，对降低企业成本、增强企业创新能力、提高供给侧质量与效率、实现“三去一降一补”具有重要意义。
一、供给侧改革中会计信息应用存在的问题
当前企业会计业务处理通过会计信息管理系统，根据“原始凭证录入―结转凭证生成―编制财务报表―撰写财务分析报告―作出经营管理决策”的流程，形成会计期间完整的财务报告信息，管理层根据财务分析报告作事后总结，安排未来的生产经营计划。从信息流程中可以看出，传统财务会计的不足主要表现如下[ 2-3 ]：
（一）以会计数据为出发点，数据源受限
按照传统会计数据采集模式，仅有与会计核算直接关联的经济业务数据进入核算系统，而相当一部分反映经济活动有重要价值、影响经济活动决策的数据信息未能采集到会计核算系统，使决策者未能及时掌握经济活动全貌，从而无法系统了解企业经营状况等。同时，面对会计信息需求的个性化、碎片化，传统会计对数据加工处理形成的数据报表不能满足个性化需求。
（二）会计信息时效差，影响决策时效
传统会计信息业务处理的流程大部分集中在事后，财务报表只能在所有凭证录入完毕后才能生成，管理者不能及时从宏观角度分析企业经济运行状况，它是一个有纠正的反馈系统，但这个反馈系统是企业经营出现问题后的滞后纠偏系统。面对稍纵即逝的市场，客户的需求时刻在变，企业经营活动的决策要求“准”且“快”，但依靠传统会计信息处理流程无法满足这一要求。
（三）非结构数据被忽略，数据信息不完整
进入会计信息的除了原始凭证录入结构化数据以外，还忽略了与企业经济活动密切相关、富含经济价值的非结构化数据。面对数据存储分散、数据总量大、增长速度快、蕴含信息多的非结构化数据，缺乏有效的智能化处理，因而没有纳入会计信息系统，导致绝大部分有丰富价值的非结构化数据不能够体现于会计信息控制流程中，不能有效挖掘它所蕴含的巨大价值。
（四）传统会计重核算，轻管理
随着市场环境快速变化，非财务信息也要融入会计信息中，如企业外部投资及上下游产业信息，通过与“互联网+”和“云计算”紧密结合，集成各类会计信息，不仅提供现有的财务处理数据，还要提供企业经营决策所需要的内外部行为信息和趋势信息，强调供给侧会计管理，以提高公司企业管理者的前瞻性和预测性，将以往的记账、报账等会计工作向企业战略规划、经营决策、过程控制和业绩评价优化的方向转变，以适应供给侧改革要求。
以上看出，现有会计信息不完整，时效性差，会计信息质量不高，尤其在新形势下极其不适应供给侧改革信息的膨胀与多变。要以会计信息价值增值为目标，采集“三去一降一补”市场信息，对非结构化数据采用智能数据处理方法，与结构化数据融合，挖掘会计信息因果关系，寻找分析控制隐藏的信息，保证会计报告完整、客观、不失真，满足会计信息不确定性和个性化的需求。所以，在大数据时代下，必须对传统会计完善、改革，改革与时代不相适应的部分，使其做到完整地反映经济事项，为供给侧改革提供有价值的会计信息。
二、供给侧改革会计信息集成应用
（一）供给侧会计信息集成原则
1.财务会计与管理会计融合使用。要将财务会计算账、报账的核算会计功能进行扩展，向决策优化、提高全要素生产率转变；要将企业的财务、经济业务和管理等方面整合起来，打造一个新的管理模式，利用管理会计信息功能，不断挖掘企业的潜在信息价值，节约成本，提高核心竞争力。
2.反馈机制与前馈机制相结合。要增强供给结构对需求变化的适应性、灵活性和主动性，就要采用管理会计信息，利用前馈机制预测需求信息变化，在企业形成实际产能前进行有效控制，要对供给侧结构的实施效果优劣进行反馈纠正，实现反馈机制与前馈机制结合运用。
3.常规报表输出与个性化报表输出相结合。常规会计报表主要是资产负债表、利润表和现金流量表及股东权益变动表，是标准化财务报告形式，它方便审计等标准化、格式化业务使用。随着供给侧市场经济的发展，会计信息呈现广泛性、差异性和易变性等特征，企业对信息的结构要求存在着差异性，只有报表输出个性化才能满足不同需求。
4.会计信息多元化。会计信息既要集成常规核算会计信息，又要有非财务业务信息，如研发、生产、采购、销售等信息，还要有企业外部信息，如行业市场环境信息、政府供给侧结构性改革政策的信息，以丰富信息来源。
（二）供给侧会计信息集成应用方案
根据会计信息集成应用原则，在大数据时代，与企业经营、效益密切相关的数据日益发生变化，如生产、库存、销售等既有各种结构化会计数据，也有半结构化数据和非结构化会计数据。企业在会计信息流程上必须利用云平台，将海量结构化数据、半结构化数据和非结构化数据均纳入会计信息流程中，将企业决策层、人事部门、采购部门、仓管部门、销售部门等内部利益相关者和股东、债权人、政府等外部利益相关者逐渐添加到财务流程。构建财务与经济业务一体、多种形式数据整合的协同机制，进行数据分析与挖掘，除了形成常规会计报告以外，还要根据需要形成个性化报表和决策性报表。因此运用大数据信息集成和事件驱动技术优化会计业务信息流程，具体流程如图1所示。
1.数据采集。基于“互联网+”将会计流程、业务流程的内外部数据流程有机整合[ 4 ]，实现企业内部部门交易信息输入会计信息系统中，利用物联网、移动网络技术将非结构化数据（如原料、产品标签）实时输入会计信息中，使企业经济业务活动的原貌得以全面地进入会计信息流程。为了强化业务交易的真实性，将与企业发生业务关系的第三方纳入到会计信息流程之中，提供印证经济业务的相关信息，从而丰富数据来源。除了收集采购管理、生产管理、销售管理等数据，还要增加高质量产品有效供给信息，提高企业产品的档次和质量，重点增加产品和技术的创新能力信息，包括科技研发的资金、产品、研发力量等信息。
在此基础上，进一步收集企业所处的经济环境信息，包括国家在供给侧改革中释放的市场信息、行业信息、国家金融信息等数据，以扩大财务数据的来源，提供前馈预测信息，提高企业对市场反应的及时性。同时，实现有效的会计大数据分析，为下一步数据挖掘、分析、决策提供可靠保证，实现企业有效纠偏。
2.信息数据处理。将收集的各业务系统数据，包括结构化数据和非结构化数据，引入智能数据处理软件[ 5 ]，如OCR技术，将采集的数据规范化，自动提取非结构化数据的内容，并存储到各业务子系统数据库中。业务子系统数据库中的数据按相应事件驱动处理规则触发报账业务流程，生成相应的会计信息存储到会计大数据系统中。
3.形成会计信息大数据库。采用ETC数据信息管理工具，将存储在不同系统、不同物理设备中的历史会计数据进行抽取、集中，实现研发、设计、采购、生产、仓储、质量管理、销售、财务等流程信息紧密衔接，将会计信息系统、不同部门的系统和外部数据中的财务会计数据和非财务会计数据存储在会计信息大数据库系统，实现会计数据共享和会计信息互通，从而提高会计信息质量。
4.会计信息数据分析、决策。供给侧结构性改革宗旨为减少无效供给，扩大有效供给，提高供给结构对需求结构的适应性。要加强生产端分析，重视产品研发成本分析和客户个性需求变化分析，有效利用会计数据，采用先进分析技术、数据挖掘技术、云计算将会计大数据库、方法库、知识库、模型库结合，实现大数据综合分析功能，对企业的生产成本、研发成本、销售成本、盈利水平等进行智能分析，并以报表和查询分析的方式将数据展示出来，反映企业的全面财务情况，帮助管理者对企业经营情况进行事中监控、事后分析，及时发现财务风险，为筹资、成本决策、股权分配等企业经济活动作出正确决策，为企业“三去一降一补”提供强大的会计决策支持。
5.输出多样性信息报表。在大数据分析、决策基础上，输出报表针对当前供给侧结构性改革除了常规性报表信息输出外，还要满足不同需求者的信息报表。
（1）非财务个性化报表。企业会计报表除了披露以货币计量的财务信息外，通过非结构化信息引入，还应披露其他非财务信息。例如，产品占市场份额、新产品新技术开发和服务、企业面临的风险与管控、用户满意程度、主要竞争对手及与人力资源、知识产权有关的无形资产价值等。非财务信息的披露，有利于投资者对企业综合分析的评价及前景的判断。
（2）预测性报表。新常态下，企业决策者在过去和现在的基础上更关注未来。企业除了按照国家规定上市公司在募股说明书和公告中公布盈利预测信息、资产负债、利润、现金流量等信息外，还应通过智能算法建立库存、产能、新产品、金融预测性报表，如提高企业有效供给能力、扩大有效和中高端供给的预测性报表，政府降低制度易成本对企业效益影响报表等，为投资者决策提供依据。
三、结论
会计领域要适应供给侧结构改革需要，需要将以往会计算账、报账的传统思维向决策优化、提高全要素生产率方向转变。通过在会计信息系统中嵌入非财务数据业务处理规则，集成经济业务信息、财务信息和市场环境信息，经过结构化与非结构化数据处理，实现财务信息和非财务信息的实时采集、处理、存储、共享，加快企业经济信息的汇总与集成化应用，使企业会计工作由核算型转向管理、决策支持型，为企业供给侧改革提供优质信息保证。
【参考文献】
[1] 刘霞辉.供给侧的宏观经济管理：中国视角[J].经济学动态，2013（10）：9-19.
[2] 汤四新，阳杰.IT环境下会计流程持续优化研究[J].财务与会计，2014（10）：77-80.
[3] 张丽娟.XY公司会计业务流程再造研究[D].华南理工大学，2015：8-18.
英国NFI项目每年均对上个财政年度的数据分析和对比情况出具审计报告，不仅横向对比各行业数据欺诈的件数和金额，还纵向对比近年来的变化情况。一方面勾勒出欺诈问题出现的高风险重点行业和重点领域，为审计项目的选择锁定重点；另一方面动态反映数据欺诈问题的变化趋势，不仅发现问题，还有针对性地跟踪某类欺诈问题是否得到了遏制，已经发现的问题是否得到了有效整改。我国审计始终强调全面审计、突出重点，但是如何发现和突出重点却一直是审计实践面临的难题。不但可以通过大数据的汇总、统计功能对被审计单位的情况进行总体把握，还可以通过横向、纵向对比，聚类、关联分析，发现存在虚报冒领、挤占挪用、重复申报、截留套取等违法违规问题的高发行业、领域、环节、单位和部门，为审计延伸提供精确制导的坐标，为审计项目计划提供确切实在的依据。
二、大数据分析是绩效审计的利器
英国NFI通过大数据分析，不仅发现个案问题，还对同类问题的产生原因进行分析，促使相关部门和单位完善制度，堵塞漏洞，提高公共资金的使用效率和效益。近年来，随着我国财经制度的不断完善和加强，违反财经纪律、违法违规的问题得到了很大遏制，国家审计在继续查处违法违规性问题的同时，也十分注重对公共财政资金使用绩效进行审计。通过大数据集中分析平台的关联分析查询，能够从整体层面高效、便捷地发现诸如公共财政资金滞留的具体环节、时间；发现公共财政资金投向不符合产业政策导向；发现财政专项资金分配在地区和部门间存在的不均衡、不合理；发现财政投入的建设项目存在的进度滞后、效益与预期不符等问题。大数据提供的证据与审计抽查相比，能够更加全面、客观地反映某项公共财政资金产生的整体效果和存在问题。在此基础上提出的审计意见和建议，更加充分、准确和有针对性，更能促使相关部门和单位完善制度、落实责任、加强管理，更好地实现公共财政资金的价值。
三、如何构建审计大数据平台
1.通过立法为建立审计大数据集中分析平台奠定基石。英国NFI的数据收集和分析工作是依据2008年7月21日修订的数据配比法案进行的，法律授权使英国审计委员会将数据收集、整理、分析等工作成为常态，这是审计开展大数据分析的基石。目前，我国审计法授予了审计机关在审计期间获取被审计单位数据的权力，但是审计项目是单个开展的，各被审计单位之间的数据不能完全地相互关联，形成了一个个数据孤岛；并且，审计项目一结束，被审计单位就不愿意继续向审计机关提供数据，难以对被审计单位进行持续的审计监督。借鉴英国的经验，我国应当从法律层面明确属于国家审计范围的政府部门、企事业单位、公共机构，以及使用公共财政资金的企业、单位等应当定期向审计机关提供电子数据，为国家审计进行大数据分析创造条件，从根本上解决目前存在的数据收集难、不完整、时效性差等问题，将一个个数据“孤岛”连接起来，在此基础上进行深入的关联、对比和分析，真正发挥信息时代大数据的强大作用。
2.建立统一的数据格式标准。英国NFI项目的数据涉及相关政府部门、医院、学校、养老金管理机构、房屋管理机构、银行、部分私营企业等，提供的数据包括单位财务数据、单位业务数据、部分员工个人数据等，所有提供的数据均按照NFI项目指定的数据格式范围。NFI收到各单位上传的数据后，只需经过少量的数据清理，就可以整合到数据集中分析平台中，对不同部门、机构、单位的数据进行对比分析。在信息化高度发展的今天，我国应当由审计部门牵头，工信部、协会、高校等合作，建立统一的数据共享接口，在现有的审计署财务数据接口的基础上，扩充和整合管理数据、业务数据等信息，实现大数据兼容匹配。
实训要求：
了解对金融数据进行统计分析的原理和过程，了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质，能按照模型的要求输入基本数据合参数，进行运算和统计分析，掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择等技巧，掌握各种基本的统计分析模型的计算方法，能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析，能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。
实训内容：
1、 任选某一上市公司，任意选取杜邦分析中两个指标。
2、 分析这两个指标的中心趋势（均值、中位数、众数等），离散趋势（极差、
方差、标准差、分位数），数据的分布（偏度、峰度）。
3、 分析两个指标的相关系数和散点图。并作出两指标之间的回归分析 （回归
函数，回归检验）。
项目二 财务报表分析
实训要求：
财务报表分析是金融学专业本科学生综合实训环节的一个重要组成部分，通过对基本财务报表即资产负债表、利润表、现金流量表等的分析，加深学生对财务报表的理解，掌握比率分析法和比较分析法的运用，学会通过财务报表分析来评价企业经营成果和财务状况，基本具备通过财务报表评价过去和预测未来的能力，以及帮助利益关系集团改善决策的能力。
实训内容：
1、要注意比率分析法中偿债能力分析、营运能力分析、获利能力分析和发展能力分析等指标之间的关联性。
2、要学会运用杜邦分析法、沃尔沃评分法等方法，综合分析企业的各项财务指标。
3、能熟练利用互联网收集财务报表，并利用excel整理编辑，运用所学的财务分析知识撰写财务分析报告。
项目三 商业银行业务与管理实训
实训要求：
1．通过对模拟银行软件和相关业务案例的具体操作，深入理解与掌握银行实务中所涉及的基本业务流程，把握业务操作中的关键要素，熟练主要凭证的实际应用和业务管理的技能方法，同时梳理自身的知识体系，巩固理论基础。
2．通过对银行核心业务系统的设计原理、业务系统的功能结构、业务的管理等内容的操作体会及分析研究，帮助学生缩短理论与银行实务的距离，开阔专业视界，培养认真、细致、严谨的专业态度，进一步提高动手能力和综合运用理论知识的能力，增强毕业班学生就业的竞争能力。
实训内容：
1．在硕研商业银行软件平台上进行业务操作，做好具体业务操作前的准备和日终处理，熟练柜员主要业务的代码和操作流程。
各组写：业务种类、操作流程；收获与提高，不足及存在的问题，如何改进。
2．资本管理状况分析——以2012年***银行为例
