前言：中文期刊网精心挑选了经营数据分析报告范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
经营数据分析报告范文1
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。
经营数据分析报告范文2
［关键词］ 杜邦分析法；财务分析；模拟经营；目标信息使用者
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 17. 007
［中图分类号］ F275 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1673 - 0194（2012）17- 0013- 03
1 引 言
杜邦分析法是财务分析中常用的一种手段，由于传统的杜邦分析法存在一定的缺陷，近年来也有对其进行改进的观点。本文以企业模拟经营中形成的数据为基础，分别运用传统杜邦分析法和改进杜邦分析法，通过对分析结论的观察，并对比模拟经营中的实际情况，对两者做出评判，探索杜邦分析法的改进方向。
2 传统杜邦分析法存在的主要问题
2.1 分析数据来源及问题的提出
本文的分析数据源于某次实践教学活动，有16家公司参与同行业连续6年的模拟经营。在每个模拟经营年度结束之后，模拟软件依据其内置的经济模型进行业绩评价及综合排名。在每个经营年度结束之后，参与者都会对上一年度的财务状况、经营成果和现金流量进行分析，并在此基础上做出下一年度的决策。
基于模拟软件内置的经济模型，本文假设本次实践活动可以模拟真实的市场竞争情况。针对实践活动的结果，本文提出如下问题：在公司财务分析中，一般公司仅采用杜邦分析法就能有效地进行财务分析和财务决策吗？如果不能，甚至其结论与信息使用者所需求的目标信息方向不符的话，如何改进？
2.2 基于传统杜邦分析法的财务分析过程
本文以D公司为例，对其最后3个决策年度的数据运用传统杜邦分析法进行纵向比较，结果见表1。
由上述数据分析可知，公司第4年度股东权益报酬率最高，分别为第5、6年度的5倍和6倍。究其原因，是因为资产净利率较高，且平均权益乘数较高。这两项指标均与资产有一定的关系。结合模拟经营情况，第4年度D公司产品定价不高但质量上佳，所以库存较少、资产较少。故上述两项指标均较高。第5、6年度市场上各家公司的生产营销均发生了一些变化，但D公司在决策时并没有做出预判，在质量不变的情况下，继续大幅度提升价格导致库存积压，资产大量增加严重降低了资产净利率和平均权益乘数，最终导致这两年的股东权益报酬率大幅下降。
另外，第4年度股东权益报酬率虽高但平均股东权益却不高，是因为此时D公司并未充分利用各种筹资手段进行举债经营，直到第5年度D公司才充分利用了贷款、债券以及股票组合手段进行筹资。
最后，笔者发现，D公司在第6个经营年度采取了相关的补救措施，却并未体现在财务分析报告上。所以笔者猜测杜邦财务分析体系并不完善，并不能及时反映一些财务决策的内容。因此该分析报告不能给予相关信息使用者最及时有效的公司经营及财务数据，进而阻碍了公司的投资者、债权人做出正确的投资决策，也不利于公司的管理层做出正确的经营决策。
2.3 传统杜邦分析法的缺陷
将实际经营过程与杜邦分析结论进行对比，可以发现传统杜邦分析法存在着不少的缺陷，直接用它作为股东、债权人和管理层等信息使用者进行财务预测与财务决策的依据是不合适的。
（1）缺少成本管理数据。想要实现财务管理目标——股东价值最大化，最关键的手段是提高企业利润，而提高企业利润有两个方向可以去努力：一是增加销售收入，二是降低成本。在一个竞争充分、发展稳定的市场中，想要大幅度增加销售收入是非常困难的。此时唯有加强成本控制降低成本， 才能提高边际贡献率， 才能增强产品的价格竞争力。成本控制应该作为提高销售净利率乃至实现股东财富最大化的重要途径。这是企业管理层迫切需要的财务分析结果。
（2）缺少现金流量数据。现金流量表是根据收付实现制编制的，可以有效减少人为粉饰财务报表，较为准确地反映出企业的偿债能力及资产利用效率。这是企业投资者和债权人迫切需要的财务分析结果。
（3）未反映税收政策对企业的影响。政府的税收政策是企业实现财务管理目标不得不考虑的一项重要因素，因此用净利润来考察企业的销售盈利能力并不准确，应考虑利用息税前利润来考察企业的销售盈利能力。
（4）未反映企业发展能力。发展能力是考察一个企业投资前景的首要指标，是投资者与债权人最关心的一个指标，在进行财务分析时应予以考虑。在运用传统的杜邦分析法时，并未考虑企业的发展能力，最终结论可能会对信息使用者产生一定的误导。
（5）未反映企业的营业风险与财务风险。传统杜邦分析法并未考虑到利息股利等企业筹资成本，也未考虑到因应用营业杠杆导致息税前利润下降的风险以及利用财务杠杆可能导致的风险。因此会对信息使用者产生一定的风险误导。
（6）未考虑信息使用者的目标定位。除上述杜邦分析法中本身并未考虑到的内容外，该分析法并没有针对不同的信息使用者，进行相应的信息筛选，故不同层次的信息使用者面对这一份财务分析报告时可能会有不同的疑问。所以在财务分析体系的改进过程中还应考虑进行信息使用者的目标定位，以生成差异化的、与其目标需求相适应的财务分析报告。
经营数据分析报告范文3
［关键词］会计信息管理；人才培养；数据分析
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。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。
主要参考文献
［1］陈宪宇．大数据时代企业相关职位设置与人才培养［J］．经营与管理，2014（9）：43－47．
［2］谭立云，李强丽，李慧．大数据时代数据分析人才培养的思考及对策［J］．黑龙江科技信息，2015（3）：57．
经营数据分析报告范文4
关键词 客户满意度；数据挖掘；客户满意度数据分析系统
中图分类号TP392 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2012）65-0198-02
1 客户满意度及数据挖掘
1.1客户满意度
客户满意度是使客户在购买或使用了某种产品并接受某项服务之后，形成的满不满意的态度，是对客户满意程度的度量。
1.2数据挖掘
数据挖掘是从大量不完全的随机的应用数据中提炼有指导意义的数据，这些数据是潜在有用的信息。通过对数据的研究分析，提取知识和信息的过程。
2 数据挖掘技术在客户满意度提升中的应用
当今全球经济正飞速地向企业管理数字化的方向发展，数据挖掘技术是一个获取保持并增加可获利顾客的过程，数据挖掘技术提升客户满意度体现在如下几个方面：
1）在汽车行业竞争激烈的今天，汽车行业正处在向“以客户为中心”转移的变革阶段，通过建设统一的客户信息管理平台，优化现行的汽车营销模式，同时通过数据挖掘技术对客户信息进行全面管理，提高客户满意度和忠诚度，对汽车行业来说变得尤为重要；
2）运用多种数据分析方法对数据细节进行综合和分析，达到以下目的：
（1）针对数据分析主题可灵活建立相应的分析指标体系；
（2）分析计算客户满意度各项指标的度量值；
（3）根据不同的指标体系进行客户特征分析；
（4）根据多个角度归纳客户细分因素并进行客户细分；
（5）按所需的时间和空间粒度，分析不同客户群体及其各项满意度指标的关联和变化；
（6）按所需的时间和空间粒度，分析各关键因子影响满意度的权重，提示服务改进方案。
3）更有效的识别客户的价值，提供优质的个性化服务。根据“二八定律”在企业的满意度战略中的应用，即20%的忠诚客户能创造出企业80%的收益，这20%的忠诚客户是企业生存和发展的支柱。可见，客户价值有很大的区别。三、客户满意度数据查询分析系统设计
M公司已经进行了多年的客户满意度调研，以后每年还将继续开展这个工作。因此，需要建立客户满意度数据库，对数据进行深入挖掘和分析，加强客户关系管理。根据满意度数据，建立统一的满意度数据库。
根据满意度数据库，建立相应的分析指标体系，可以随时对满意度信息、生活形态、购买行为、人口统计信息、心理特征等数据进行对比分析。实现对总体、区域、省份、城市、单店的分析。
建立的统一的满意度数据库，其结构适用于存储和管理同类质不同渠道的市场调研工作获取的信息（满意度信息、生活形态、购买行为、人口统计信息、心理特征、客户特征信息），包括：委托第三方进行的满意度调查结果、M公司本部进行的满意度调查结果、战败客户调研结果等。
不同渠道来源的满意度调查数据统一在一个平台上进行管理，并可根据用户需要分别提供前端分析和查询，不同渠道的调研结果得以相互对比和印证，使用户得以从不同视角更全面地了解信息。
通过以下几个角度对满意度数据进行应用提升：
1）满意度的季度趋势预测和异常检查
对未来一季度的满意度变化进行预测，并通过事后检查发现工作上的异常。利用最近历史数据，通过数学上的曲线拟合方法来获得满意度分值在自然状态下的变化趋势（自然状态是指对服务工作没有进行特别干涉的情况）。系统可根据这种趋势对未来某个季度的满意度分值水平进行预测。当两者的误差超过合理范围时即做出发现异常变化的提醒。提醒管理者及时从某些区域和工作环节中寻找满意度出现异常变化的原因，及时对工作进行总结，发现和发扬好的工作方法，检讨和改正不良的工作方法。预测首先是整体，然后从区域和工作两个维度进行单独的趋势分析，使出现的异常可以定位在具位的区域或工作环节上。
通过数学方法，可以利用一定的历史数据对数据变化作出曲线拟合，通过特定计算很好地逼近数据变化的趋势，也是一种常用的预测方法。对于客户满意度，可以认为过去最近一年的市场和工作影响因素与今年最为接近，各季度的满意度变动趋势也相似，因此以去年各季度的满意度分值开始建立趋势线；同时，新季度的自然变化应符合最近已发生的趋势，因此，本年度已过去的各季度的满意度分值也入来修正趋势线。曲线时间轴上最右边的点为新季度的预测点，并给出该点的误差有效区间。每个季度实际分值落在误差区间以内为正常，落在误差区间以外则为异常。
在新年度开始时，系统首先从满意度数据库中提取过去一年各季度满意度分值,依据这些数据产生初始的拟合曲线。
系统通过对上年四季度历史数据进行运算，获得对历史时间点误差最小的拟合模型。其拟合曲线最好地表现了去年各季度的满意度变化趋势，并可逼近新时间点的值。系统根据模型自动计算出新年第一季度的预测分值。
由于满意度的客观影响因素比起上年总会有变化，因此随着时间的变化，初始的趋势线可能与现状误差较大，需要不断进行修正。修正的办法是每个季度过去后即在模型中插入刚刚过去季度的数据重新进行曲线拟合。
2）年度计划建议和考核
对改善未来一年的满意度水平提出期望值，建议新年度工作改进计划策略，在计划目标基础上考核实际工作成效。
满意度分值是企业服务工作成绩的量化表现。企业对将来一年的工作都有一个以计划预算来描述的期望值，在总的期望值下分解各项工作指标和资源配置。我们也可以通过对满意度提出期望值，从另一个角度为企业作出工作计划建议。
基于满意度变化与工作资源投入相关（在后页阐述）的理论，我们可以从每年对工作资源投入的计划预算这个角度，为满意度的改进方法作出建议。系统的建议原则是要找到能以最小的工作资源投入来达到预定满意度水平的策略。
当年度调研数据更新后，系统可根据前面所做的年度计划建议与实际的年度调研结果进行对比，从区域和工作环节两个维度考核服务工作成效。
系统从近两年及未来几年调研都采用的稳定的满意度指标结构中选取全部或部份需要关注的指标组成一套新的指标结构，作为预测计划的指标结构。其中，在新的指标结构中起始权重直接采用调研结果权重，经过标准化后（Rj/∑Ri，Rj为第j项权重，∑Ri为权重之和）成为新的权重结构。
系统认为企业所采用的指标体系是可信的，依据“满意度分值与资源投入成正比”和“权重与对资源的需求量成正比”的原理，根据本年度客户满意度调研结果中各区域、各省市的各分项指标的分值，在人为给定下年度整体满意度的一个提升期望值后，以追加资源投入最少为原则，计算输出最优化的工作改进建议。输出结果以区域省市为空间维度，以分项指标代表工作项目，详细列出下年度各项工作的预测分值和追加资源投入比例。
计划建议模型输出的结果是站在分析满意度变化的角度，帮助企业观察在每个区域、每项工作环节上应投放的工作侧重，以及采用不同的工作侧重会对满意度产生什么样的影响。
3）增强主题分析功能
增加满意度短板探测功能。
提供满意度短板探测功能，可以按分项指标分值范围等参数预设多种探测条件，系统可自动根据这些预设参数，在历年的数据中检索并输出符合条件的样本数据，并提供对筛选出来的数据进行再分析的功能。
增加数据分析报告的输出功能。
提供某些报告输出功能，可按照M公司提供的某些暨定的模板格式，可以按页、按册、按批量自动输出Excel、PDF等格式的数据分析报告，其中，批量输出方式可以自动按经销商和按区域批量输出数据分析报告，节省人工处理报告的工作量。
增加分析区域预设功能。
提供分析区域的预设功能，使操作人员可根据需要从当年的调研数据中抽选出与JD Power调研范围相同的城市作为满意度分析的区域，并按照这种区域结构对客户满意度数据进行观察和对比分析。
3 结论
建立并改进满意度数据库查询分析系统，对客户信息数据进行收集及处理。收集客户信息及反馈，对于高客户满意度来说是尤为重要的。只有理解了客户的观点，并从客户视角来研究产品及服务，才能从更深的层面来提升产品及服务。对客户信息数据要进行处理，发现其中有关客户满意度的模式，再调整相应的有效策略及形成决策支持。本文期望通过对M公司满意度数据查询分析系统的研究，能给汽车行业客户满意度的提升，提供一些帮助并做出一定的贡献。
数据挖掘作为在海量客户信息中发现客户行为模式并挖掘影响客户满意度关键指标的一种现代技术，为企业制定和调整经营决策起到了有效的指导性作用。随着数据挖掘技术的不断成熟，“以客户为导向”的经营决策也必将体现出其更大的价值。
参考文献
[1]刘菲.基于数据挖掘技术的客户满意度的提升.华章，2011(31).
[2]陈京民.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京：电子工业出版社，2006.
经营数据分析报告范文5
【关键词】大数据 重载铁路 机务系统 应用
随着国家经济建设的发展需求，重载铁路建设将逐步转为发展重点，“货运重载”将与“客运高速”共同构成中国铁路发展两大趋势。随着铁路重载运输技术及装备水平的提高，新材料、新工艺、新设备、电力电子、计算机控制和信息技术等现代高新技术在重载铁路上广泛应用，特别是在牵引动力、车辆大型化轻量化、同步操作和制动技术等方面有了新的突破，从而更大地促进了重载运输的发展。重载铁路的快速发展使其在运营安全、运输效率、基础设备建设、维护等方面面临巨大的挑战。目前，重载铁路各专业针对运营、安全、设备维护等进行了各种检测监测，产生了海量的、结构多样的数据，如何有效管理和充分应用这些数据，是重载铁路高效运营和管理的基础和关键。
进入2012年，“大数据”一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有体量大、多样性、价值密度低、速度快的特征。重载铁路运营过程中会产生海量、多源、异构的数据，具有典型的“大数据”特征。因此，如何利用大数据的理念、方法和技术，通过大数据技术在重载铁路的应用研究，为重载铁路的运营和管理决策提供数据和技术支撑，实现保安全、高效率、低成本的目标，是重载铁路管理现代化亟需解决的问题。
1 大数据技术
1.1 大数据和大数据技术
“大数据”不仅仅简单指大的数据，它是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的“大数据”不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。
1.2 大数据特征
“大数据”同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结（Volume、Variety、Value和Velocity），即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
（1）数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；
（2）数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等；
（3）价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒；
（4）处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
1.3 大数据处理流程
大数据处理流程可以概括为四个步骤，即数据采集、数据导入/预处理、数据统计及分析、数据挖掘。重载铁路大数据建设需要在数据统计、数据分析及数据挖掘方面进行全面深入的应用研究，为重载铁路运营构建先进而强大的分析挖掘工具和决策支持系统。
1.4 大数据与云计算
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。云计算是基于互联网的一种计算方式，它的特点主要有：规模大、虚拟化、按需服务、高可靠性等。对海量数据的挖掘必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。云计算将大数据处理技术部署在云计算平台上，就能够利用云计算强大的计算能力，快速处理数据，进行数据挖掘等工作。
2 重载铁路大数据应用的作用
大数据应用在重载铁路中的作用主要有：为运输生产提供辅助决策、为设备维护提供精准周期、为安全管理提供事前预防、为运营管理提供科学决策。
2.1 运输生产的辅助决策作用
利用大数据可以为运输生产提供很多辅助决策，如正常情况下调度员运输秩序的指挥、车站到发线的自动安排，非正常情况下运输调度的调整等，有助于优化作业流程，及时发现问题，提高运输效率。
2.2 设备精准维护的作用
目前，重载铁路乃至整个铁路系统对设备维护均采用周期修，即按照时间周期及项目内容定时进行巡回检修，这种维护模式占用资源多，不能真正反映设备状态。而通过应用大数据，将设备状态进行检测、统计、分析，随时掌握设备的优劣程度，对状态不好的设备分析出相应的原因进行针对性检修，从而实现真正意义上的状态修，使设备达到精准维护。
2.3 安全管理的事前预防作用
大数据能为重载铁路的安全监控提供有效的预防措施，帮助实现实时监控和安全运营。可以通过目前设置的大量传感器、视频监测等设备，相关的安全信息汇集到终端，安全工程师及各级管理人员均可实时发现、分析存在的安全问题，并及时下达指令消除各种安全隐患。
2.4 运营管理的科学决策作用
利用大数据可以为领导决策层提供实时的各类数据分析，包括成本分析、各项各类财务分析、物资使用情况、人员综合分析等，通过各种类型数据的分析来有效地发现经营管理过程中发生的问题，帮助决策层实时改进和创新管理理念，研究制定适合的解决方案，找出最优的运营管理决策。
3 重载铁路大数据体系建设
3.1 重载铁路数据来源
重载铁路数据可分为生产类数据和经营类数据。重载铁路相关的数据不仅包括描述设备的基本信息，设计、建造、运营阶段的设备状态数据以及影响设备状态的外部数据，还包括运营单位的各类财务数据、物资数据、人力资源信息，以及在此基础上的各类统计数据。
3.1.1 生产类数据
（1）重载铁路设计和建设时期的各类设计、建造、竣工验收数据，包括设计数据、建设施工材料和工艺数据、设备开通前试验测试数据、联调联试数据、试运行数据、竣工验收质量评定数据等。
（2）重载铁路运营阶段按照固有的车、机、工、电、辆、供、通信等专业分类的基础设备信息，此类信息包含描述设备本身位置、组成和结构特征等的数据以及用于管理的台账类数据。
（3）重载铁路运营阶段设备状态检测监测和设备维护数据，包括利用移动设备（包括综合检测列车、专业检测车等）进行的动态检测，利用固定监测设备对铁路特殊地段、关键结构、环境等进行的在线实时监测，现场利用人工检查手段得到的静态检查数据，以及养护维修手段、养护频度和效果，设备更换记录等等。
（4）外部环境监测数据，包括水文地质监测数据、自然灾害监测（风、雨、雪、洪水、泥石流、地震等）数据、异物侵限等，这些数据可能影响设备的正常运行或者对设备造成破坏。
3.1.2 经营类数据
（1）重载铁路运营过程中设计的各种财务数据，包括重载铁路会计核算管理、成本计算管理、收入管理、资金管理、国有资产管理等各类财务基础数据和报表。
（2）物资数据，包括重载铁路经营过程中物资的采购、出入库、调配、调拨，物资编码，日常管理的各种卡、帐、表格，物资消耗、成本分析、统计分析等各类数据。
（3）人力资源信息，包括反映人力资源现状的事实数据 ，如人员数量与结构、学历、年龄等；反映人力资源活力的动态数据，如招聘周期、员工流动率、核心员工流失率、内部流动率等；反映人力资源质量的分析数据，如人均效率、人力资本投资回报率、员工满意度、员工敬业度等。
3.2 建立数据中心
传统的重载铁路信息处理由数据库和各种MIS系统组成，这种处理方式已经无法满足数据挖掘和辅助决策的需要。因此，通过各类数据中心的建设，将各种数据来源中海量的数据进行分析、挖掘，为生产运营、科学管理提供支持。重载铁路数据中心可以从以下几个方面着手建设：
（1）建设大数据背景下的基础数据中心；
（2）建设大数据背景下的生产管理数据中心；
（3）建设大数据背景下的检测监测数据中心；
（4）建设系统间数据共享的大数据平台。
3.3 搭建大数据系统平台
重载铁路大数据系统平台的搭建可以采用云平台供应商的公有云服务；对于独立的、经营能力强的重载铁路企业，也可以构建企业云平台。经过大数据分析后的可用信息可以直接被转化到现有系统中，帮助企业提高管理决策水平。
4 朔黄重载铁路机务大数据应用
作为西煤东运的第二大通道，朔黄铁路近些年来一直专心致力于机务系统大数据研究，通过整合机务系统数据信息资源，目前数据分析涵盖机车运用安全、设备质量和综合数据三大方面，十二个分析项点的数据。相关数据的转储、收集、分析、反馈功能已经完成，并形成闭环用于指导机车安全行车和设备维修，取得了初步成效。
4.1 数据中心运行情况
机务综合数据分析为朔黄铁路机务部门提供了一个数据平台，通过收集机务专业的各种数据信息，进行集中整合、深入分析，形成各种专业报表，定期，实现信息共享；为相关部门做好设备维护和现场作业管理提供信息服务；为朔黄铁路公司安全管理工作提供全面、集中、及时的机务综合信息。共计十二个专业分析模块，这十二个模块的数据构成了大数据框架，其大体分为数据收集、数据分析、数据挖掘三部分构成。
4.1.1 数据收集
朔黄铁路全线在神池南、肃宁北、黄骅港设置三个转储检测点，当机车入库整备时，库检人员将所有行车数据进行转储，并通过公司内网上传到服务器中存储。目前依靠人工转储的作业方式，今后将逐步采用无线传输技术对数据进行实时传输，为后续数据的分析汇总奠定坚实的基础。
4.1.2 数据分析
转储数据后，十二个专业模块分别对数据进行深度挖掘分析。这些数据分析既包括某个设备部件的运行记录分析，又包括对机车整体运行状态的分析。通过分析这些数据，再现机车运行状态。通过数据分析探挖机车运行中的安全隐患，由事后分析变为事前预判。
4.1.3 数据挖掘
通过每一个专业模块深度挖掘以后，结合相关模块的分析结果，经过综合汇总后形成统一的、可利用的、综合性强的数据分析报告，预判出机车存在的安全隐患或直接指出机车故障点。将综合分析报告反馈至相关部门，解决机车存在问题，保证机车质量，促进运输安全。
4.2 数据中心作业方式
4.2.1 整合数据资源，搭建分析平台
将零散的数据资源集中整合，收集各类机务系统数据信息，实现信息实时共享和，为机车设备维护和现场作业管理提供数据信息服务，为朔黄铁路安全管理提供全面、集中、及时的机务综合数据信息。
4.2.2 建立系统数据库，构筑分析体系
按照先期整合数据、后期逐步发挥数据决策参考作用的思路，目前，机务系统大数据库主要包含的数据有三大类，即机车运行安全、设备质量和综合数据，基本涵盖了当前机辆分公司机务系统所涉及的安全、质量业务数据。
4.3 效益和价值
4.3.1 暴露问题，及时整改
数据分析结果通过日报、旬报、月报、年报的形式向各生产单位反馈机车运行过程中出现的故障或者倾向性问题，以满足对机车健康状态、机车关键部件在线状态、机车故障处理等进行实时监测和指导，出现问题及时整改。
4.3.2 指导生产，提供依据
通过数据自动检测、分析，可以为一线操作员工提供平稳化操纵依据和机车运用质量状态信息，以减少因人的不安全行为或判断失误造成事态扩大。通过大数据分析有利于提高基层单位的基础管理，通过采取基础分析、模块分析、专项分析等不同形式的数据分析，探究出本单位日常生产和管理过程中存在的各类隐患，由事后分析变为提前预判。
4.3.3 总结规律，辅助决策
通过数据分析，为各单位提供涉及管理类、设备类、环境类等数据统计结果，如：可以找到乘务员超劳的关键环节，可以归纳乘务员的操作习惯，可以总结乘务员在中间站调车的关键点，可以梳理影响列车安全运行的事件，等等。不仅避免很多重复分析工作，也为各级管理人员提供决策依据。同时，对朔黄铁路开行两万吨及以上重载列车的模式化操纵、智能操纵、机车设备维护等提供数据支撑。
5 结论
随着我国重载铁路技术的不断发展，货运重载将会成为铁路发展的趋势。重载铁路的运营管理必将面临提高效率、降低成本、保障安全的问题，利用现代化管理手段替代传统铁路管理手段将成为必然，大数据技术为发展重载铁路带来了契机。通过大数据技术应用，为管理者提供管理决策支持，为生产调度指挥提供优化措施，为基础设备维护提供诊断方案；通过大数据技术分析，为重载铁路安全管理从事后分析转变为事前预控，设备维护从周期维护转变为状态维护；通过大数据技术挖掘，使重载铁路运营管理从流程化、规范化、数字化转化为精准化、智能化，从而提升重载铁路运营管理水平。当然，重载铁路大数据体系建设不是一蹴而就的，需要完善大数据技术应用过程中所需的各种基础建设，提高大数据体系建设过程中的各项技术。同时，还需要在大数据技术应用的观念上达成共识，促进重载铁路的现代化发展。
参考文献
经营数据分析报告范文6
财务分析课程是高职院校财会类专业的必修课，是一门实践性、综合性较强的学科。开设这门课程主要是培养学生能运用分析的基本方法，从不同的相关利益者角度出发，对各类型企业的实际财务状况和做出正确的分析、评价，进而理解商业活动的路径提升决策能力。但是财务分析课程在培养具有较强财务分析问题、提升决策能力的教学模式上，尚处于探讨阶段，无论是课程内容设置，还是教学方法与考核方法等方面都存在较大问题，针对这些问题，提出改革措施。 一、高职财务分析课程教学存在问题（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。
