经营数据分析报告精选(九篇)

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第1篇：经营数据分析报告范文

什么是数据分析？

数据分析的目的

把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律。

数据分析的分类

数据分析的三大作用：现状分析、原因分析、预测分析。

数据分析的六部曲

数据分析流程

1.明确目的和思路

梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即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(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。

对于数据的收集需要预先做埋点，在前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本出去而数据采集出了问题，就获取不到所需要的数据，影响分析。

3.数据处理

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

4.数据分析

数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

一般能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。

图表制作的五个步骤：

确定要表达主题

确定哪种图表最适合

选择数据制作图表

检查是否真实反映数据

检查是否表达观点

常用图表类型和作用：

图片来自于网易云课堂《谁说菜鸟不会数据分析》

6.报告撰写

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。

数据分析的四大误区

1.分析目的不明确，为了分析而分析；

2.缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；

第2篇：经营数据分析报告范文

这是数据杂志北京部分读者对统计媒体服务企业的一次专项活动的评价。

“五一”前夕，数据杂志社组织100多家企业近200人进行了一次别开生面的专项服务活动――“2009数据・统计分析报告会”。活动着眼企业读者现实所需，以企业统计分析为主题，先后请国家统计局北京调查总队副总队长邢志宏和北京市发改委经济与社会发展研究所投资消费研究部主任刘秀如，分别就北京市一季度经济形势和如何进行统计分析写作作精彩报告，并就读者关心的问题进行面对面沟通与互动，报告会引起读者的浓厚兴趣和广泛认可。

■ 缘起

多年以来，充分利用《数据》平台，加强与读者沟通与互动，努力为企业、为读者提供服务，是数据杂志社的一贯宗旨。2007年11月，数据杂志社以“政府统计服务与企业信息需求”为主题，举办了“2007・数据论坛”，200余家企业老总、企业分管统计工作领导和企业统计工作者参加论坛。2008年12月，数据杂志社组织召开了“2008数据・企业读者座谈会”，燕山石化、中粮集团等30多家企业代表围绕提升统计数据质量、加强统计信息服务、改进统计行政执法等热点问题积极建言献策。

面对国际金融危机背景，北京企业受到的影响程度有多大；在扩内需、保增长要求下，企业如何发展，前景如何？及时提供有质量、有份量的企业统计分析报告成为亟待解决的课题，也是企业领导对企业统计工作者的殷切希望和期待。许多企业统计工作者通过电话、电子邮件等形式纷纷向本刊反映提升统计分析能力的愿望及相关需求。

“数据杂志是企业统计人的家园，企业统计的需求就是我们的责任。”数据杂志社副总编云霞介绍，数据杂志社自2009年年初就开始筹办“2009数据・统计分析报告会”，邀请统计分析的行家里手，结合统计工作实际，就统计分析报告写作作专题讲座准备，用实实在在的行动来回报广大读者的支持和帮助。

■ 主讲

“统计分析写作是统计人的看家本领”。主持人数据杂志社总编张雪原一语道出了报告会的主旨和要义。在听众们的热切期待和掌声中，国家统计局北京调查总队副总队长邢志宏首先开讲。邢志宏结合一季度北京经济状况及发展走势，分别以饼图、柱状图、曲线图等专业图表作演示，从统计视角揭秘“数据背后的故事”。

邢志宏介绍，从近10年来的季度统计数据看，北京经济曾出现过两次低谷，分别在1997年的一季度和2002年的一季度，经济增长分别为7.5%和7.3%。今年一季度，北京经济增长6.1%，可以说近10年来是国际经济形势对北京经济冲击最大的一次。

邢志宏表示，从目前的情况分析，北京经济已出现企稳迹象。一季度，北京经济增长速度为6.1%，好于预期。从数据上看，虽然1至2月经济形势还非常严峻，但3月已有回暖迹象。工业方面，降幅已在放缓；服务业的14个业态中，有13个业态出现增长；财政收入3月份出现6.9%的增长。此外，从就业形势的稳定、消费者和企业家信心指数的提升以及旅游业降幅的缩小等方面都可以看出，北京经济最坏的时刻很可能已经过去。但是否就此判断北京经济已出现拐点，关键还要看第二季度数据。如果二季度启动内需的作用不足以弥补外需不足带来的影响，全市经济仍会处于低谷状态。所以，现在关键是落实内需的一揽子计划，巩固内需的基础。

“一季度北京房地产交易增长81.1%的回暖势头备受关注。一季度商品房交易量大增属于“乍暖还寒”，投资性消费需求尚未进场，房地产市场仍处于调整期。”北京市发发委经济与社会发展研究所投资消费研究部主任刘秀如以北京市房地产形势分析为例进行了她的统计分析写作的报告。

刘秀如指出，“房地产产业政策效应较为迟滞，针对单一调控目标密集使用‘组合拳’，容易造成市场周期调整步伐过快。如果从U形发展转变为V形反弹，对北京房地产产业的健康和北京经济长远发展都不利。”刘秀如认为，北京房地产调整包括房屋质量与综合配套水平提升、住宅产业化、开发模式革新等诸多方面，需要较长时间完成盘整。

刘秀如结合房地产形势指出，统计分析要本着客观、中立的态度，做一个理性的第三方；要尽可能预测客观走势，兼顾政府、开发商、消费者、公众等群体的态度；要以政府统计数据为基本依据，以建委数据、中介机构等调查数据为补充数据，从总体上考量房地产态势。

■ 共鸣

时钟已过10点，报告会后半场进入互动。丰台区统计局靳立华、北京现代汽车有限公司统计负责人王永梅、北京同仁堂连锁药店有限责任公司财务负责人黄丽萍等分别就统计分析报告的数据运用、出现统计口径不一致如何解决、执行新会计报表后与统计数据的衔接等问题与台上嘉宾进行了对话交流。

如一石激起万千涟漪，互动像开启了思维的闸门，许多企业读者把在基层难以解答的问题一个个抛向嘉宾，请求解答。报告会到了预定时间，但听众仍然意犹未尽。接下来，以企业统计分析为主题的相关问题又一次次地通过《数据》平台，在读者、编者、作者或专家中传递着、交流着、探索着，认识越来越一致，写法越来越清晰。

坚持以数据为支撑，分析为前提，在拥有详实数据和精到分析的基础上形成分析报告。北京首都开发控股（集团）有限公司战略投资部孟佳致函本刊：“我以为，一些企业统计的参谋作用没有充分发挥出来，原因在于不能运用手头现有数据写出内容详实的分析报告；有些则是统计数据分析的层面有局限性，不能及时从领导关心的角度提供急需的分析；有的是对企业所处行业的全面数据掌握不充分，因此，分析缺乏力度，说话没有底气。”孟佳强调统计分析报告要坚持数据为支撑，分析为前提。

第3篇：经营数据分析报告范文

关键词：企业集团；经济运行分析；实际操作

一、企业集团建立经济运行分析体系的意义

经济运行分析是指运用经济的、财务的分析方法对企业的经营状况进行分析，以便于企业集团及时掌握和评价各子公司在各时期的经济运行状况，是保障出资人资产安全的有效的监督和管理手段。

深入分析经济运行态势，准确把握经济运行特点，及时发现经济运行中存在的倾向性、苗头性问题，科学判断经济发展走势，是企业集团科学决策、加强宏观管理，促进经济发展的前提和基础，是各子公司提高市场经济驾驭能力的基本功。对于促进产业快速健康发展，顺利实现产业目标，具有特别重要的意义

二、经济运行分析报告的设计思路

经济运行分析报告以“一条主线，三个方面”为宗旨开展编制工作，即紧紧围绕主导产业和重点产业项目发展这一主线，重点做好动态分析——准确把握经济运行动向与趋势；业务管理——及时进行业务发展导向；综合协调——积极推动结构调整，适时进行综合协调这三个方面工作。

经济运行分析报告由运行监测、数据统计、汇总分析三个坐标轴构成，运用现代科学经济理论和科学分析方法，形成一个三维立体的分析坐标体系。其中，⑴运行监测是手段，通过对各子公司经济运行情况的纵向监测、对主导产业发展情况的横向比较的二维模式构成监测数据网，全面反映产业经济运行情况；⑵数据统计是基石，通过搜集、整理经济指标、管理指标等重点数据，准确地量化反映经济发展态势；⑶汇总分析是结论，根据获得的详实资料，进行分析、比较和判断，从反映情况、归纳分析、问题预警、措施建议四个层次逐步深入，为下一步工作的开展出具指导性意见和建议。

三、经济运行分析报告的主要内容

企业集团根据财务报表和统计资料反映出的指标状况，从产品的合同、收入、支出、利润、主营业务运行情况、资产经营状况、人员情况、市场状况及前景、竞争对手对本单位的影响、年度重点工作进展情况等方面，运用财务和统计的分析方法，对本单位在一定时期内的经济运行状况进行综合评价和分析，以揭示企业经营活动的现状、规律和发展趋势。

1、经济运行总体情况

通过销售收入、利润、外贸收入等经济指标，以及科技创新平台建设、科技创新成果、新产品研发投入费用等内容，概括反映企业集团经济运行情况，有一个总体的认识。包括：⑴生产经营情况，重点运用销售收入、利润、新签订合同额、外贸收入等效益指标反映本年累计与去年同期的效益增减情况，对经营情况、财务状况、盈利业绩给予客观的概括和预测。⑵科技创新情况，运用科技创新强度（即研发费用占销售收入比重）、新产品开发费用、科技创新平台数量、科技创新成果数量、新产品销售额等重点管理指标，阐明分析。

2、经济运行特点及原因

⑴主导产业经营情况。将本单位的主营业务归入主导产业的相应类别，通过销售收入、利润、应收账款、存货、研发费用、新签订合同额、外贸收入等数据，反映主导业务领域经营情况。⑵经济运行特点及原因。分析本单位主导产业领域的发展态势以及在总业务发展中所占的比重，对总体盈利或亏损做出因素分析，为产业导向、结构调整提供依据。

3、重点产品/项目进展与市场开况

⑴重点产品/项目经济运行情况，对本单位主导产业领域中的重点产品/项目，通过本月新增销售收入、环比增长率、新签订合同额以及市场占有率等数据，反映产品/项目的经济效益情况。⑵重点产品/项目市场开况，通过新合同签订/中标、营销渠道建设、产业合作推进等市场开拓的重大事项，反映产品/项目的实施进展情况。通过主要竞争对手、竞争优劣势等因素分析，说明重点产品/项目的市场开况。⑶重大固定资产投资情况，对主导产业领域中的重大固定资产投资项目，通过项目简介，投资总额（包括自筹资金、国家拨款、银行贷款），预期效益（产能、经济效益、社会效益）等三方面进行说明。

4、经济运行中存在的问题、原因及解决措施

根据大量数据所反映出来的指标的升降、市场的大小、环境的变化等多方面情况，通过总结、归纳与分析，找出存在的问题，发现关键的因素和重要的原因，给出发展趋势的判断或提示，提出解决的措施建议。

四、经济运行分析体系的管理制度及保障

1、信息来源

各子公司每月搜集一次经济运行材料，包括上月财务数据（财务标准报表）、产业实施情况，认真编写经济运行分析报告。企业集团对各子公司的月度经济运行材料进行综合、分析，并提出意见和建议，形成企业集团经济运行分析报告，报集团领导。

2、工作要求

各子公司信息统计人员应严格按照《中华人民共和国统计法实施细则》开展工作，对编制上报的统计报表资料的统一性、准确性和及时性负责；所有对外提供的统计报表必须保持内外口径、前后报表数据的一致性和准确性。

3、日常评价与管理

企业集团按月对各子公司上报的经济运行分析报告和各类报表的及时性、准确性、完整性等方面进行考核和评价。按季度进行情况通报，对报送材料及时、内容质量好的单位进行表扬，对多次不能及时报送和材料内容质量差的单位提出警示。每半年召开一次经济运行分析工作通报会，总结分析企业集团当期产业经济运行情况及经济运行分析体系执行情况，研究存在的困难和问题，部署下一阶段工作。

第4篇：经营数据分析报告范文

 

与此相适应，会计信息管理专业的人才培养课程体系体现为会计学基础课程、数据分析技术课程以及决策能力提升课程等三个层次。

 

0 引 言

 

2012年以来，铺天盖地的大数据进入了我们的视线，各种流行书籍，各大网站、媒体都在谈论大数据，一时间成为这个时代最热门的话题。同时，这也引起了我们的关注。我们说，大数据，不单纯是数据规模上的大，还在多样性、速度、精确性上都有突破性增长。更重要的是，这种数据的潜在价值也是旧有数据难以企及的。我们这里暂且不论如何驾驭大数据以及有什么样的技术要求，它给我们的一点重要启示就是要注重数据分析的重要性。在此背景下，深圳信息职业技术学院会计信息管理专业积极探索满足新形势下人才需求的培养模式，使人才更好地满足当前企业的实际需要。

 

1 大数据时代背景引发对人才需求的变革

 

可以说，在未来的竞争领域，“占领市场必须先占有数据”，也就是要做到基于信息的决策——“用数据说话，做理性决策”，即进行数据分析。数据分析是从海量的数据中提取和挖掘出对企业有价值的规律和趋势，为企业的决策提供支持，这些支持体现在四个方面：①行为预见镜——帮助企业识别机会、规避风险;②问题良药——帮助企业诊断问题、亡羊补牢;③跟踪检测——帮助企业评估效果，提升效益;④引力动力器——帮助企业提高效率，加强管理。

 

不可否认，个别公司的决策人具有超人的战略眼光以及敏锐的洞察力，单靠直觉也能给公司带来巨大价值。那么究竟靠数据分析的决策能否优于直觉决策，我们这里也要靠数据说话。有学者比较了组织中用直觉决策以及用数据分析决策的可能性，研究发现，业绩优秀的组织更多地倾向于采用分析决策，尤其是在财务管理、运营、战略等方面。因此，可以推断，用数据分析决策比直觉决策能给企业带来更大的价值。与此同时，根据智联招聘网站显示，短短两年时间，珠三角地区数据分析人才需求已接近了需求量旺盛的传统会计专业。可见，越来越多的公司需要能够对公司财务等相关信息数据进行处理、加工、分析以为公司管理层决策提供信息支持的人才。

 

可以说，传统会计专业注重会计核算，即财务报表编制的整个流程及环节的掌握，而会计信息管理专业更注重对财务报表数据以及其他有用信息数据的再加工、处理、分析及呈报，以满足管理层经营决策的需要。 可以说，不同的社会发展阶段和发展水平要求有不同的专业设置及专业培养目标与之适应。从会计电算化到会计信息管理背后的推动力是时代的变革引发的对人才的需求。

 

然而，从当前会计信息管理专业的建设情况来看，多数院校存在培养目标不清晰、没有明确的专业定位、与会计电算化等专业没有明显区分以及缺乏明确的专业核心课程等突出问题，尤其是对会计信息管理专业名称中“信息”二字究竟如何体现没有清晰的把握和界定。 因此，会计信息管理专业的人才培养模式亟需变革。

 

2 大数据时代背景下会计信息管理人才工作岗位及能力分析

 

深圳信息职业技术学院2012年成功申报会计信息管理新专业，并于2013年下半年开始首届招生。与此同时，会计信息管理的专业定位、培养目标、课程体系也成为摆在专业任课教师面前的重大课题。近几年来，全体专任教师围绕会计信息管理专业建设展开了一系列的咨询、调研、走访，并定期进行讨论、交流，扎扎实实了解实际中的人才需求，实现专业人才供给与人才需求无缝对接。到目前，初步形成了具有专业特色的会计信息管理专业建设思路与方法。

 

首先，会计信息管理专业人才就业岗位主要集中在账务处理、管理会计、财务数据分析、预算管理、成本管理、资金管理及内部控制等方面。具体工作任务体现在：会计核算，纳税申报，管理会计，财务数据处理、加工、分析及呈报，以及预算、成本、资金管理等。

 

其次，在新形势下会计信息管理人才的工作岗位领域，会计信息管理专业人才应具备如下三方面能力：

 

①会计核算能力，指的是熟悉并掌握会计信息生成系统，运用财务信息对企业经营活动进行评价;②数据分析能力，指的是掌握一定的数据分析方法，运用Excel、数据库等现代信息技术手段对数据进行采集、处理、分析及呈现;③辅助决策能力，指的是能够依据相应的数据分析结果，为公司日常财务等管理决策提供支持。

 

3 大数据时代背景下会计信息管理人才培养目标

 

在当前互联网时代及大数据时代，对财务人才的要求，已经不局限于传统账务处理，更倾向于对决策相关信息数据的处理和分析。“占领市场必须先占领数据”，公司财务和经营决策的制定更多的是基于信息的决策，即“用数据说话，做理性决策”，而数据分析即是从海量的数据中提取和挖掘出对企业有价值的规律和趋势，为企业的决策提供支持。因此，在新形势下，会计信息管理专业的人才培养目标可以确定为数据分析引领财务决策信息化。

 

为了实现这一培养目标，需要三个层面的支撑体系，即基于财务会计、强化数据分析、服务管理决策。

 

4 大数据时代背景下会计信息管理人才培养课程体系

 

在以数据分析引领财务决策信息化的人才培养目标指引下，我们初步形成了如下三个层次的课程体系。

 

(1)会计学基础课程：会计信息管理源于会计，不能脱离财务会计，仍然要以财务会计为基础。专业学生要了解财务报表的生成过程及会计账务处理流程、能够对一般企业常见经济业务进行会计处理、进行企业纳税申报等。

 

这方面课程主要有：会计学原理、财务会计、纳税实务。(2)数据分析技术课程：对信息的把握体现在两个层面，其一是与企业信息化相适应的一般管理软件、财务软件的使用及熟练操作以及简单维护，能够作为关键人物辅助中小企业实现财务信息化;另一层面通过对数据的采集、整理、分析报告，满足管理层基于信息的决策以及决策的科学化。数据的来源可以来自公司内部的管理信息系统，根据需要也可以来自企业外部的国家经济产业政策、行业市场信息等。

 

其中，对数据的分析能力又从两方面进行培养，一方面是分析思维方式的培养，这是起主导作用的层面;另一方面是分析工具运用的培养，信息化时代，数据量的加大要求借助于一定的分析工具才能实现数据分析。企业信息化实施及数据分析方面的主要课程有：财务报表分析、财经数据分析、应用统计学、数据库原理及应用、数据处理软件应用、商务智能等。

 

(3)决策能力提升课程：新形势下财务人员面对和服务的更多是企业的管理层和决策层，会计信息管理专业学生要清楚公司管理层和决策层需要哪方面的决策信息支持，并通过数据分析方法进行提供，同时给出合理化建议。这方面课程主要有：管理会计、财务管理、成本管理等。

 

具体课程名称及课程目标见表2。

 

其中，财经数据分析课程能够使学生掌握系统的数据分析方法，包括数据收集、数据处理、数据分析、数据展现及报告撰写各环节的基本理论及操作技能，同时熟练地运用数据分析的思想和方法分析企业的财务数据，为管理层决策提供信息支持。数据分析软件应用课程能够让学生熟练运用Excel等常见数据分析工具、软件进行数据录入、数据整理和数据分析的方法和技巧，培养学生操作Excel等数据分析软件的基本技能。商务智能(含数据挖掘)课程依托商务智能平台，从商务智能概念、商务智能结构、多维数据集内容、数据挖掘、交付等主要内容，使学生在了解如何运用商务智能的工具、架构以及规则的基础上，分析企业数据，为企业管理层提供信息化决策支持系统。

 

5 结 语

 

不同的社会发展阶段和发展水平要求有不同的专业设置及专业培养目标与之适应。从会计电算化到会计信息管理背后的推动力是时代的变革引发的对人才的需求。大数据时代下会计信息管理人才培养目标为数据分析引领财务决策信息化。 相应课程体系为财务会计基础课程、数据分析技术课程、决策能力提升课程。我们共同期待，会计信息管理人才将通过数据分析对企业财务等管理决策带来价值增值。

第5篇：经营数据分析报告范文

电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。

大数据在电信行业应用的总体情况

目前国内运营商运用大数据主要有五方面：(1)网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；(2)市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；(3)客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；(4)企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；(5)数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。

第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。

(1)基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。

(2)网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。

利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。

德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。

法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长；

第二方面，市场与精准营销。此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。

(1)客户画像。运营商可以基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术(如分类、聚类、RFM等)进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。

(2)关系链研究。运营商可以通过分析客户通讯录、通话行为、网络社交行以及客户资料等数据，开展交往圈分析。尤其是利用各种联系记录形成社交网络来丰富对用户的洞察，并进一步利用图挖掘的方法来发现各种圈子，发现圈子中的关键人员，以及识别家庭和政企客户；或者分析社交圈子寻找营销机会。如在一个行为同质化圈子里面，如果这个圈子大多数为高流量用户，并在这个圈子中发现异网的用户，我们可以推测该用户也是高流量的情况，便可以通过营销的活动把异网高流量的用户引导到自己的网络上，对其推广4G套餐，提升营销转化率。总之，我们可以利用社交圈子提高营销效率，改进服务，低成本扩大产品的影响力。

(3)精准营销和实时营销。运营商在客户画像的基础上对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，并在在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的需求，实现精准营销。如我们可以利用大数据分析用户的终端偏好和消费能力，预测用户的换机时间尤其是合约机到期时间，并捕捉用户最近的特征事件，从而预测用户购买终端的真正需求，通过短信、呼叫中心、营业厅等多种渠道推送相关的营销信息到用户手中。

(4)个性化推荐。利用客户画像信息、客户终端信息、客户行为习惯偏好等，运营商可以为客户提供定制化的服务，优化产品、流量套餐和定价机制，实现个性化营销和服务，提升客户体验与感知；或者在应用商城实现个性化推荐，在电商平台实现个性化推荐，在社交网络推荐感兴趣的好友。

第三方面，客户关系管理。此方面包括客服中心优化和客户生命周期管理。

(1)客服中心优化。客服中心是运营商和客户接触较为频繁的通道，因此客服中心拥有大量的客户呼叫行为和需求数据。我们可以利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户的行为特征、选择路径、等候时长，并关联客户历史接触信息、客户套餐消费情况、客户人口统计学特征、客户机型等数据，建立客服热线智能路径模型，预测下次客户呼入的需求、投诉风险以及相应的路径和节点，这样便可缩短客服呼入处理时间，识别投诉风险，有助于提升客服满意度；另外，也可以通过语义分析，对客服热线的问题进行分类，识别热点问题和客户情绪，对于发生量较大且严重的问题，要及时预警相关部门进行优化。

(2)客户关怀与客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户成长、客户成熟、客户衰退和客户离开等五个阶段的管理。在客户获取阶段，我们可以通过算法挖掘和发现高潜客户；在客户成长阶段，通过关联规则等算法进行交叉销售，提升客户人均消费额；在客户成熟期，可以通过大数据方法进行客户分群(RFM、聚类等)并进行精准推荐，同时对不同客户实时忠诚计划；在客户衰退期，需要进行流失预警，提前发现高流失风险客户，并作相应的客户关怀；在客户离开阶段，我们可以通过大数据挖掘高潜回流客户。国内外运营商在客户生命周期管理方面应用的案例都比较多。如SK电讯新成立一家公司SK Planet，专门处理与大数据相关的业务，通过分析用户的使用行为，在用户做出离开决定之前，推出符合用户兴趣的业务，防止用户流失；而T-Mobile通过集成数据综合分析客户流失的原因，在一个季度内将流失率减半。

第四方面，企业运营管理。可以分为业务运营监控和经营分析。

(1)业务运营监控分可以基于大数据分析从网络、业务、用户和业务量、业务质量、终端等多个维度为运营商监控管道和客户运营情况。构建灵活可定制的指标模块，构建QoE/KQI/KPI等指标体系，以及异动智能监控体系，从宏观到微观全方位快速准确地掌控运营及异动原因。

(2)经营分析和市场监测。我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析，主要分为经营日报、周报、月报、季报以及专题分析等。过去，这些报告都是分析师来撰写。在大数据时代，这些经营报告和专题分析报告均可以自动化生成网页或者APP形式，通过机器来完成。数据来源则是企业内部的业务和用户数据，以及通过大数据手段采集的外部社交网络数据、技术和市场数据。分析师转变为报告产品经理，制定报告框架、分析和统计维度，剩下的工作交给机器来完成。

第五方面，数据商业化。数据商业化指通过企业自身拥有的大数据资产进行对外商业化，获取收益。国内外运营商的数据商业化都处于探索阶段，但相对来说，国外运营商在这方面发展的更快一些。

(1)对外提供营销洞察和精准广告投放。

营销洞察：美国电信运营商Verizon成立了精准营销部门Precision Marketing Division。该部门提供精准营销洞察(Precision Market Insights)，提供商业数据分析服务。如在美国，棒球和篮球比赛是商家最为看中的营销场合，此前在超级碗和NBA的比赛中，Verizon针对观众的来源地进行了精确数据分析，球队得以了解观众对赞助商的喜好等；美国电信运营商Sprint则利用大数据为行业客户提供消费者和市场洞察，包括人口特征、行为特征以及季节性分析等方面。

精准广告投放：Verizon的精准营销部门基于营销洞察还提供精准广告投放服务；AT&T提供Alert业务，当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。

(2)基于大数据监测和决策支撑服务。

客流和选址：西班牙电信于2012年10月成立了动态洞察部门DynamicInsights开展大数据业务，为客户提供数据分析打包服务。该部门与市场研究机构GFK进行合作，在英国、巴西推出了首款产品名为智慧足迹(Smart Steps)。智慧足迹基于完全匿名和聚合的移动网络数据，帮助零售商分析顾客来源和各商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力，并将洞察结果面向政企客户提供客流分析和零售店选址服务。

第6篇：经营数据分析报告范文

（一）课程内容的局限性。财务分析是众多商业决策的基础，然而，仅仅依靠财务数据进行的财务分析，具有很大的局限性。企业作为经济实体的主体,它并不是独立存在的。企业的经济活动不仅受到自身的经营和财务政策的影响，还要受到所处行业以及宏观经济环境的影响。要了解数据和指标背后的经济实质，就需要了解企业所处的内外部环境、资源、策略。通过财务报表分析技术理解企业经营活动的实质，为企业提供更有用的决策信息。目前高等职业教育财务分析的课程内容主要是针对四大报表，即资产负债表、利润表、所有者权益变动表和现金流量表进行逐一单个分析；财务效率分析的内容主要包括盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力分析；最后是财务综合分析与评价，其内容主要包括综合分析（杜邦分析和帕利普分析）与业绩评价、趋势与预测分析以及价值评估。而且，分析的内容更侧重于财务效率分析。目前高等职业教育财务分析课程内容的局限性，同企业对财务分析的需求脱节，不能透过数据分析，看到经济活动的本质，很难为决策提供有用信息。因此，财务分析的内容有必要融入企业经营活动分析，使数据变得有意义，反映业务实质，为决策提供有用信息。（二）教学方法单一。长期以来，财务分析课程的教学主要以课本讲授为主，尽管讲授过程中教师穿插相应的案例讨论，但都是以教师为主导、教师提问学生回答的模式进行，势必造成课堂气氛低沉，学生缺乏主动性。目前高职院校教师在教授该课程过程中，虽已认识到教学方法的不足之处，并也积极改进教学，分组讨论，撰写分析报告，但是学生兴趣不高，搭便车现象严重，无法取得预期效果。（三）课程考核方式不合理。大部分高职院校财务分析课程的考核方式就是期末试卷考试占70%，平时成绩占30%。期末试卷的题型主要是单选、多选、判断、简答和案例分析题，题型虽然多样，也考核了分析方法的运用，但是在有限的素材和时间内很难从实质上考察学生将学到的知识运用于实践的能力。考试案例素材的局限性，对于财务分析需要结合宏观的经济环境、国家政策、行业现状、企业的商业模式等才能进行全面深入的分析，导致考核成绩不能反映学生的实际财务分析能力。由于考试时间的有限性，不能占用大量时间搜集整理相关信息进而做出决策。另一方面，小组讨论，撰写财务分析报告占学期末总成绩比重较低，影响学生投入精力深入分析撰写财务分析报告的积极性。

二、高职财务分析课程教学改革措施

（一）拓宽高职财务分析的课程内容。财务分析融入经营活动分析，可以提高财务分析信息的有效性。财务分析对于了解企业的财务状况和经营成绩，评价企业的偿债能力和经营能力，帮助制定经济决策，有着显著的作用。但由于种种因素的影响，财务分析也存在着一定的局限性：报表数据的时效性问题(过去的数据)；报表数据的可靠性问题(不一定准确反映企业客观实际)；报表数据的可比性问题(会计政策和会计处理方法可能变化)；报表数据的完整性问题(报表数据是有限的)等。基于财务报表的财务分析均是对过去经济事项的反映分析。同时，随着环境的变化，这些比较标准也会发生变化。而在分析时，分析者往往只注重数据的比较，而忽略经营环境的变化，这样得出的分析结论也是不全面的。同时基于财务报表进行的财务分析缺乏与国家经济政策的结合，容易使企业错失良机。在经营分析的基础上进行财务分析，能够系统的理解企业经济活动，剔出财务报表本身的局限性和传统的财务分析的局限性。财务分析内容融入经营分析，理解商业活动的路径，对公司的潜在价值进行分析，在进行缜密的分析判断的基础上进行决策，从而避免企业盲目的投资决策。同时，由于企业的生产方式、商业模式等都发生变化，教学内容应紧密结合企业经济活动的变化，重新调整和组合教学具体内容，时时更新教学案例。（二）教学方法多样化。教学方法的运用应围绕着财务分析决策能力的培养，采用案例教学、合作探究式教学方式。合作探究式教学，需要教师结合网络教学平台更好完成教学。课前，教师在教学平台上上传教学资源。教学资源包括微视频、PPT、案例、知识拓展等。学生通过教学平台资源的使用，完成教师布置的预习任务，同时根据预习的知识点，完成小组作业。在完成小组作业的过程中，大家需要分工协作，探讨研究。课上进行相互交流，对于存在问题，教师点拨式讲解，师生进一步共同讨论，引导学生完成任务。为了避免知识零散，讨论结束后，各组总结分析的知识点和基本规律，绘成思维导图，各组进一步汇报各自的思维导图，进行内化。这种交流和汇报形式不仅提高了实际的财务分析和决策能力，而且提高了学生参与的积极性。合作探究式教学形式，在传授专业能力的同时有利于学生创新能力、团队协作能力、沟通能力的培养。贯穿整个教学过程的案例教学。教师采用新近的典型真实案例，贯穿课程始终。贯穿始终的案例，可以让学生建立起财务分析是一个整体性分析的框架。教师通过深入的分析和讲解，引导学生进行分析讨论。同时，将学生根据对案例公司兴趣的不同进行分组，运用这家公司最新的连续五年的年报、董事会公告等相关公告、相关的行业数据、宏观经济数据等，根据课程进度同步完成分析任务。根据小组分析进度，适时在课堂上PPT展示，各组和教师可以进行提问和点评。在小组合作的过程中，提高了大家的参与积极性，激发了学习兴趣。（三）课程考核多元化。财务分析课程实践性强，应加大实践性考核比重。学期末时，每组同学根据选择的上市公司完成的财务分析报告占学期期末成绩的40%，为避免搭便车现象，财务分析报告需要注明小组成员的项目分工，根据个人表现在小组成绩的基础上进行上下浮动赋予个人成绩。期末试卷成绩占学期成绩的50%比重，期末试卷题型中加大案例分析比重，案例分析占期末试卷比重50%，以加大财务分析能力考核力度。平时成绩占比10%，包括课堂出勤、课堂表现、课前平台资源预习情况。财务分析课程考核的改革，真正做到过程性考核和终结性考核相结合，以考核为导向，引导学生注重能力的提升。财务分析课程教学还需要进行不断的探索和改革。在实际教学工作中，教师在努力不断提高自身的专业水平的同时，高职学院多组织专业教师外出参加培训交流，同时让专业教师有时间真正深入到企业实践，积累更多的实践素材应用于教学。

参考文献：

[1]孙雪云，朱朝枝.独立学院“财务分析”课程教学改革探究[J].黑龙江教育,2014(9).

第7篇：经营数据分析报告范文

伴随信息技术和税收事业的不断发展，我国税收管理信息化建设从简单地使用计算机到广泛深入地应用信息技术，已经走过了二十多年的历程。近几年来，全国税务系统按照新时期税收工作指导思想，特别是强化科学管理的要求，大力推进税收管理信息化即金税工程建设，取得明显成效，各省也都积累了丰富的电子数据信息资源。

在充分肯定成绩的同时，也应看到在信息化应用中还存在一些问题。如历史形成的一些信息系统分割、信息资源不共享的问题还没有很好解决; 信息资源增值利用的深度和广度不够，上级机关通过数据分析指导基层工作的能力不足，基层利用数据开展税收管理与服务的水平也需要提高。数据处理分析与利用因为缺乏一个系统的软件支撑平台，制约了数据综合分析利用的深入开展。

为此，中创软件从2004年5月开始与山东省国家税务局合作，双方投入50多人，历时4个月整理出90多万字的税收管理业务需求。随后，双方人员密切合作，于2005年4月底完成了税收监控数据分析系统的全部开发工作，系统于2005年5月起在全省投入使用。

该系统利用数据集成和交换技术，集中综合征管、增值税管理、出口退税管理、“四小票”采集、外部信息管理等12个应用系统的基础数据，构建了省级数据仓库。利用J2EE技术、商业智能技术开发出集监控、考核、分析、统计功能于一体的税收监控数据分析系统。

该系统既能够以各级国税机关为对象，监控分析其收入进度、区域税负及行业税负变动趋势，又能够以纳税人为对象，实施数据统计分析和重点税源监控; 既可以进行20多项综合分析，又可以进行300多项专题分析，能够满足全省各级国税机关数据分析的需求。

助力提升税收管理水平

1．系统功能组成

系统功能分一局式监控分析、一户式监控分析、省市局监控分析、数据处理分析、基层监控分析、数据录入、系统管理七大类。

（1）一局式与一户式监控分析。这两个功能模块适用于全省各级国税机关。一局式监控分析功能包括对登记认定、发票、申报征收、稽查、出口退免税、金税、征管质量、数据质量的总体情况和按税务机关、税种等明细情况的层层钻取、监控分析。

一户式监控分析与一局式监控分析内容类似，对一户纳税人按“表-册-单”的顺序逐级监控分析，并重点考虑了对一户纳税人违法违章事宜的快捷监控，对纳税人税负率等税收指标与同行业均值和预警线的比较，对纳税人财务比率与同行业均值的比较和总体经营情况的定性分析。

（2）省市局监控分析。该模块包括综合查询监控、税收主题分析、税收统计分析、重点税源监控、税收与经济的关系、税收征收管理、流转税管理、所得税管理、国际税收管理、出口退免税、税务稽查、税收法制、财务管理、预警监控、监督考核、队伍建设十六个功能模块。主要适用于省市两级国税机关。

（3）数据处理分析。包括数据质量监控分析、税收指标测算与分析、数据处理分析报告三部分，适用于全省各级国税机关。

（4）基层监控分析。包括工作量统计、征管质量考核、纳税人监控、执法监控、基层综合查询五部分，主要适用于县以下国税机关。

2．系统功能特点

（1）系统满足全省各级税务机关不同层次用户群体的需求。

局领导利用电子地图、综合查询监控、一局式监控分析功能，可以及时监控全省和各市的GDP与税收收入的变动趋势、收入进度、退税进度、税收优惠比例等情况。

税收业务管理人员通过税收主题分析、税收统计分析、重点税源监控、税收与经济关系、流转税管理、所得税管理、出口退免税、国际税收管理、稽查法制、一局式监控分析、一户式监控分析等模块，获取所需要的监控分析图表，以加强对下级税务机关的管理和指导，同时减轻了基层上报报表和数据的负担。

数据处理分析人员利用系统的数据质量分析、税收指标测算与分析、数据处理分析报告辅助编制、税收主题分析等模块，监控考核分析各级数据质量，快速获得撰写数据分析报告所需的税收指标图表。

税收管理员利用一户式监控分析、纳税人监控、征管质量考核等功能，方便、快捷地对所管理纳税人的申报征收、财务报表、违法违章信息和征管质量进行监控分析。

办税服务厅的操作员利用系统的基层监控分析类功能、数据质量分析功能，查询各种申报征收台账，检测和改正操作过程中产生的异常数据。

（2）系统集监控、分析、考核、报表功能于一体。

系统的监控功能充分体现了“由总体到局部、由汇总到明细、层层钻取分析”的先进的监控分析系统设计理念。如一局式监控分析功能可按“市局区县局分局纳税人汇总纳税人明细”的顺序层层下钻分析。

系统的分析功能在体现“层层钻取分析”的基础上，实现了对同一个税收分析主题从不同的角度进行分析; 对税收指标构成和税收指标时间序列等分析结果，能够方便、快捷地以柱形图、饼形图、线性趋势图等来展现; 并将基比分析、环比分析、80/20集合分析、80/20区间分析、中位数分析、平均值分析、异常值分析、离散趋势分析等统计计量分析方法和模型，以尽量简单的方式应用到数据处理分析工作中。

系统的考核功能，以征管质量和数据质量考核内容为主，全省各级税务机关通过统一的平台进行考核，并可对考核得分的构成逐级进行钻取分析，既充分体现了公开、公正和透明的考核原则，又充分利用考核结果，提高了税收管理工作质量。

税收报表编制功能将提高税收业务管理人员日常工作效率和减轻基层负担作为最基本目标，利用各业务系统数据自动生成日常税收监控所需分析报表，对无数据源的报表，由市局或县局手工录入，省局自动汇总。

推进税收管理科学化精细化

系统的整体架构包括四部分: 数据源、数据交换平台、数据中心平台、数据展现平台。

系统在山东全省投入使用后，国家税务总局许善达副局长给予了高度的评价:“这个系统做得非常出色，数据分析是税务机关很重要的一项工作，这个系统的功能不仅涉及了各税收业务模块，还囊括了人事、财务、教育、监察等工作，信息量非常丰富，改变了上级机关对下级机关指导工作的方式。”

2006年1月，税收监控数据分析系统通过了行业专家的评审验收。与会专家一致认为:

1. 系统开发符合山东省国家税务局信息系统一体化管理办法要求，符合应用软件开发平台技术标准。

2. 系统集监控、分析、考核、报表功能于一体，满足了全省各级税务机关各类用户的需求。

3. 系统选用的平台技术先进，灵活运用数据仓库技术与数据库技术，OLAP技术与OLTP技术，将商业智能工具、专业报表工具和Java技术相结合，实现省局集中部署和各市局分布部署的集中+分布式系统架构。

第8篇：经营数据分析报告范文

关键词 集团制企业 财务分析体系 构建策略

企业财务分析体系作为企业管理的核心模块，顺应了我国经济发展的需要，其对企业业绩的提升和增强竞争力的效果明显。同时，集团制企业经营管理多元化复杂的特点也为财务分析体系的构建提出了更高的要求。单一的财务指标分析无法为企业的发展提供有用的财务信息，无法提供前瞻性较强的管理建议，这使得集团制企业加速构建科学合理、实用性强、综合性高的财务分析体系成为必然。

一、集团制企业财务分析体系的构建原则

（1）财务分析体系应尽力适应集团制企业复杂的业务活动。集团制企业是适应我国经济快速发展的产物，其组织形式多以母子公司为主，母公司主要负责投资方向和投资策略的选择，分子公司则是执行集团母公司经营决策的经济实体。集团制企业经营范围广泛，往往涉及行业类型较多，跨地区、跨行业的企业集团拥有规模经济的优势，但也为财务分析体系的构建提出了更高的要求。集团制企业的财务分析体系不能像一般企业那样满足于简单快速的几个财务比率的罗列以敷衍了事，它需要财务分析体系中对分析对象的选择多元化，对集团制企业内部不同管理层级关注的重点个性化，从而满足不同财务分析报告使用目的的要求，尽可能考虑各种应用的可能。

（2）财务分析体系应充分满足企业内外部环境动态变化的特点。集团企业相对于一般中小企业而言，面临的市场环境更为复杂，由于我国资本市场的日益成熟，投资机会增多，资本运作更加频繁。集团制企业要求建立一个财务分析体系能够满足集团公司不同的资本运作需求，如果企业财务分析体系能够适应内外部环境的变化，为企业各项投资和并购重组决策提供可行性分析报告，则可以为集团制企业快速提高资本经营效益做好参谋。当今经济生活中，可持续发展的提法为企业战略的形成提供了更多的思路。过去的业绩不代表企业的将来，可持续发展的思路要求集团制企业认真梳理历史的成功和失败经验，立足长远，面向未来，制定企业未来发展战略，而财务分析体系恰恰满足了这一要求，运用科学方法恰当估计企业未来，做出合理判断。

（3）财务分析体系应确保实用性和预警性。财务分析体系的存在基础是为企业的经营决策提供依据，这就要求其建立的原则是确保实用性及预警性。实用性可以保证财务分析报告的使用者（这里指的是企业的经营管理者）能够通过报告所载内容分析集团制企业的整体经营状况，针对报告中提出的改进思路加以筛选，以促进业务部门改进经营，提升企业效益。预警性原则是集团制企业财务分析体系构建的关键所在，在企业经营环境瞬息万变的今天，发挥财务分析体系的预警作用可以提示企业快速处理经营风险，把控制关口前移，使企业面临复杂的市场环境时，能够防患于未然，提高企业抗风险能力。

（4）财务分析体系应兼顾全面性和灵活性。集团制企业的财务分析体系应注重全面反映各种影响企业经营效果的信息类别，摒弃以往单纯地只针对财务报表的数据分析，应结合企业整体经营活动层面进行多维度的分析。例如，财务分析体系应涵盖企业计划、质量、生产、采购、人力资源等各业务部门，由财务分析组织上述部门的协调联动，实现对企业生产经营有关信息及动态趋势的及时掌握，并结合对外部宏观经济、政府主导调控的分析，得出全面及灵活多样的分析结论。

二、集团制企业财务分析体系的构建步骤

（1）构建财务分析体系的组织保障――机构设置及人员配备。集团制企业设立组织机构并配备合适的人员是构建财务分析体系的先决条件，为集团制企业顺利开展财务分析工作提供了组织保障。实践中，一般应设立财务分析评价小组，小组是组织主体而不是实体部门，其办公机构和常设机构应设置在集团公司财务管理部门，同时协调其他业务部门骨干组成财务分析评价小组。由集团公司的财务管理部负责组织各有关部门进行财务分析体系的具体业务。在人员的选择上，应把握全局性和动态性原则。即要精通财务知识，也要熟悉企业的业务流程特点，同时还应兼顾企业突发事件的影响，及时动态地调整人员结构，以高质量的复合型人才建立储备机制，顺应分析目标的要求及时调整。

（2）构建财务分析体系的物质保障――建立基础数据库。建立起完备、准确、及时的企业基础数据库是集团制企业有效开展财务分析的根本前提保障，是财务分析的基础和本源所在。只有对集团制企业的内部财务数据、生产计划数据、科技发展数据、销售数据进行及时收集，分类处理，才能集成集团制企业的各类信息源，为正确分析企业财务状况提供支持。集团制企业由于跨行业、跨地域经营的特点，要求基础数据库的建立及维护应遵循特定的制度准则来进行，制度应规定信息收集、保管、调取、维护、更新、反馈等环节的责任担当，流程标准等内容，如能具体指定专职部门，则对提高信息处理效率会大有裨益。例如，某集团公司为建立起企业大型信息处理集成系统，专门成立了信息部，负责集团公司及其所属分子公司信息系统的操作运营管理。

（3）构建财务分析体系的工具――筛选财务分析指标及评价标准。集团制企业的财务分析体系评价指标的筛选应遵循以管理层需求为导向，以沟通反馈内容为重点的原则进行。例如，集团制企业往往是多元化经营主体，其所辖业务范围涉及多个板块。而在日常财务报告中，并未对这些业务板块进行细分。这就要求财务分析体系建立起分行业板块的评价指标，为管理层提供分板块的细化数据，并提供每个板块的利润贡献率，以利于管理层正确做出投资决策。实践中，在运用这些指标进行分析的过程中，还应重视对指标的计算基础进行修正，以得出个性化适用于本集团企业的结论。例如，在进行总资产收益率的计算过程中，把那些可能造成企业潜在亏损的资产如长期应收款项、不良存货等资产从总资产中剔除，目的是让总资产收益率指标更能体现企业实际，改变企业虚盈实亏的现象，为决策提供详实的财务数据。又如，重视现金流量分析指标在实践中的应用，对现金净流量进行实时监控，如果超预警值，则应引起高度重视。

（4）形成财务分析体系的成果――财务分析报告或专项分析报告。集团制企业管理层级多，应建立统一模式的财务分板报告模板，用以规范各类企业的报告格式。在财务分析报告日期的选择上，也应在集团制企业中制定制度，规定上报综合财务分析的时间节点，如季度、半年度、年度等。在报告模板的设置上，应主要包含以下内容：1）报告企业的基本情况。2）报告企业的生产经营总体情况。3）企业经营策略分析。4）财务指标分析。5）企业投资前景分析。6）指标预警类别及应对策略。7）分析结论及建议。专项分析报告作为财务分析体系的重要组成部分，以其个性化、针对性强的特点受到了管理层的关注。专项分析报告不像综合财务分析耗时较长，它灵活多变的特点广泛应用于企业对重点单独财务事项的分析上。例如，对税收筹划、大额逾期应收款项、清理不良存货方面进行专项评价，专项分析报告起到了有益的补充作用。

综上，财务分析体系的构建为集团制企业做出正确的经营投资策略及适应瞬息万变的经济环境提供了支持，秉持上述原则建立起来的财务分析体系能够适应经济社会快速更新的需要，使集团制企业在竞争中增强筹码，防患于未然。

（作者单位为中国三冶集团有限公司）

第9篇：经营数据分析报告范文

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。