企业数据分析报告范文

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

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）.

[4]朱东华，张嶷，汪雪锋，等.大数据环境下技术创新管理方法研究[J].科学学与科学技术管理，2013，（4）.

[5]张先治.财务分析理论发展与定位研究[J].财经问题研究，

2007，（4）.

[6]陈卫军，徐文学，陈平.基于上市公司网上资源的《财务分析》实训教学探讨[J].财会通讯，2012，（2）.

[7]王桢.网络环境下财务分析案例教学方法的改进[J].中国教育信息化，2012，（1）.

[8]李宝智.探讨一种撰写财务分析报告的“ACCURATE”新思路[J].会计师，2012，（8）.

企业数据分析报告范文第3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4篇

关键词：数据生产力；业务财务一体化；数字化；数据驱动

2021年12月30日，财政部了《会计信息化发展规划（2021—2025年）》，规划提出：企业要探索建立共享平台和协同机制，推动会计监管信息的互通共享；要优化整合各类会计管理服务平台，切实推动会计管理工作数字化转型。G公司积极响应财政部及烟草行业关于财务数字化、智能化转型的战略部署，于2020年开展了管理会计相关课题研究，形成了G公司“6+2”管理会计体系，并在体系基础上探索管理会计信息化建设。

一、G公司管理会计信息化建设需求导向

通过对G公司全价值链的梳理和分析，最终整理出以产销经营业务与管理六大活动在事前、事中、事后的全过程价值链表单，结合管理会计工具的研究和应用，形成G公司的“6+2”管理会计价值创造应用体系。但如何能让价值链表单发挥对价值链作业环节的辅助决策作用？如何运用管理会计工具将“6+2”管理会计价值体系成果化？目前来看，还缺乏高效的数据运营和强大的信息平台来作为载体。目前G公司已拥有原料采购、产品营销、物资管理、物流配送管理、品牌管理等多个信息系统，覆盖公司各领域。各板块业务信息化系统已基本部署完成，但业务产生的数据大多分散在各个独立系统中，数据整合筛选、归类、分析停留在各业务系统，涉及关联数据大多依靠手工完成，效率低且统计方法及口径不统一，公司运营过程中数据未能发挥最大价值，未能高效支持公司运营决策。具体需求导向为：

（一）管理会计信息化系统层面

（1）信息系统之间数据分散，数据的交互性不足，缺乏统一的数据分析应用平台以支持公司运营决策。（2）现有数据采集整理工作量大、时效性差，数据挖掘及分析效率不足。（3）各业务单位，业务系统数据口径、来源及标准化、一致性不足，缺乏有效的整合统一。（4）传统的代码级统计方式，需要数据加工周期长、应变差、工作量大，不能快速响应业务需求。

（二）管理会计信息化需求层面

（1）目前信息系统涵盖的业务有限，虽实现了产品从购进到销售及货款回笼，原料采购到销售的业财管控，但是纵观整个行业价值链，还未形成对各业务环节事前、事中、事后的全过程、全周期价值管理。（2）管理会计体系缺少信息化系统的支撑，管理会计工具的应用还没有载体，管理会计运用大数据挖掘及分析的能效还没有体现，无法实现基于人机协同的财务数字化转型。（3）管理会计报告体系的建立需要信息化支撑，目前还没有信息化平台支持实时生成面向决策层、管理层、执行层的管理会计报告。

二、G公司管理会计信息化建设思路

（一）数据共享、业财融合

财务数字化转型，核心就是数据的综合利用，G公司拟通过打通内外部数据壁垒，建立“横向互联”“纵向贯通”的数据共享通道，打造数据共享中心，使财务数据和业务有机融合，实现财务流、业务流、数据流“三流合一”。使企业发起的每个业务都有数据痕迹，财务流与业务流互通互融，业务流实时更新数据流，数据流实时反映财务流。实现财务介入到业务前端，实现对业务前端原始数据的直接管控能力和真实性数据采集，财务利用生成的信息数据及时反馈信息给各利益相关方面的管理层，从而实现业务财务一体化。

（二）数据驱动、人机协同

在大数据时代，人与机器协同共生方能创造更大的价值，G公司在数据共享中心的基础上建立数智运营中心，主要是数据分析中心和数据预测中心。通过开展数据集成、数据治理、数据挖掘等，形成有价值的数据资产和数据应用；通过数据分析工具和数据分析模型，实时监控业务过程数据，让管理层、决策层全面看清业务过程；通过自动分析相关信息，形成智能模型，基于人机协同的工作方式，展开相关行动并形成数据反馈。

（三）数字转型、科学决策

充分利用大智移云物区等新技术，搭建新一代数字化管理会计平台，建设G公司数字化管理会计报告体系，主要是建立智能报告中心和风险管控中心。通过数据资源整合，利用数字技术赋能企业经营管理，通过数据管控、数据分析、数据模拟预测、数据实时展现等形成智能报告，提升企业数字化分析能力，帮助企业发现运营风险，为各级管理者及相关利益者提供实时、精准、科学的决策分析依据，为构建烟草行业一流财务管控体系加油助力！

三、G公司管理会计信息化平台架构

通过对G公司各信息系统调研及数据梳理分类，管理会计信息化的建设要以“管理会计6+2理论框架体系”为原型，在财务共享大数据平台基础上搭建管理会计信息化平台和“数智运营中心”，并将管理会计工具植入管理会计信息化平台，让管理会计工具在“数智运营中心”的驱动下，充分发挥管理会计的价值，为公司价值链的各个作业环节提供事前、事中、事后的全过程管理，为财务数字化转型提供强有力的信息化支撑。

（一）平台架构

（二）数据驱动逻辑架构

在大数据平台基础上，通过建立数智运营规则体系，对与业务管理相关的规定、指标、策略等进行数字化转化，形成数字化管理的规则库、知识库，基于数据和规则自动驱动业务开展，实现以规则为导向，指标为基准，管理会计工具为抓手，提升数智能力，为企业的数字化转型提供强有力的数字底座！

（三）系统集成架构

采用WebService、OSB等方式，打通G公司内部业务系统和财务系统数据通道，建立财务共享平台，保证数据共享；通过银企直连、税企直连的方式打通银行系统和税务系统通道，搭建好“业、财、税、银”的桥梁。

四、建设内容

结合管理会计信息化建设思路及技术路线，G公司管理会计信息化的建设将围绕“1+1”的模式来进行，即“一平台+一中心”，一平台指的是管理会计信息化平台，一中心指的是数智运营中心。具体内容如下：

（一）管理会计信息化平台

作为企业管理会计信息化的重要组成部分，管理会计信息化平台的建立应结合管理会计的相关理论知识。为此，G公司管理会计信息化平台的建立当以“管理会计6+2理论框架体系”为理论指导，将管理会计的各个模块与管理会计工具进行有机的联动。通过平台的有效协调，使得各个部门间的联系更加紧密，信息的流转更加顺畅，从而为会计模块之间的横向贯通奠定基础，促使企业管理会计信息化水平有效提升。

（二）数智运营中心

数智运营中心主要包括：数据管理中心、数据分析与预测中心、风险管控中心、智能报告中心。1.数据管理中心数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用，实现数据有效管理的关键是数据组织。建议G公司成立数据管理中心小组，其主要职责为：（1）制定数据资源采集、存储、应用、共享等标准规范；（2）统筹推进数据基础设施建设及管理；（3）组织协调大数据资源归集整合、共享开放，推进大数据应用；（4）组织协调大数据信息安全保障体系建设。2.数据分析与预测中心数据分析与预测中心运用大数据技术，对数据仓库的业务数据、财务数据进行企业财务状况、经营成果及未来前景分析预测，对企业决策进行量化分析、科学预测，实时跟踪企业战略目标的完成进度。其主要过程为：（1）根据业务需求从指标库中自动提取指标；（2）将指标植入管理会计工具和数据分析工具和数据预测模型；（3）结合管理会计工具和数据分析工具分析结果生成分析报告、预测报告。3.风险管控中心在市场经济环境下，企业的经营风险无处不在，一旦出现业务环节、财务环节的失效，其经营风险就会显著提高，因此加强对财务经营风险的防控是G公司建立管理会计制度的基本要求，加强风险识别，并从加强风险控制的角度，提高预防能力，不断完善风险控制体系，并制定相应的风险控制措施，完善风险预警机制，从而有效提高企业的风险规避能力。通过对业务、财务的全过程进行实时监督，监测风险的潜在发生情况，并对风险进行有效分析、评估，及时向管理层提供预警，从而能提前做出应对措施，防范风险的发生，风险管控中心至少包含以下几方面功能：（1）税利风险。根据税利目标及税利完成进度进行实时跟踪，当产生偏差时及时进行预警。（2）预算风险。当出现预算执行偏差较大，预算调整过于频繁，预算跟踪分析异常等，需及时预警。（3）资产风险。当出现资产异常处置、固定资产异常闲置、流动资产库存偏高或偏低，库存资金占用过高，或者商品库存短缺等，需及时预警。（4）资金风险。当出现银行账户异常、资金回笼不及时、现金流短缺、大额异常转账、超期未对账、资金收益下滑等都是需防范的资金风险。4.智能报告中心将各部门日常所需编写的报告进行模板化、集成化，利用信息化手段，收集业务流程和管理活动中产生的业务、财务数据信息，并采用适当的方法进行加工处理，通过对数据的自动分析生成相应分析报告，供各业务模块的管理人员使用，减轻人工核对分析报告数据压力，提高工作效率，同时支持生成多种文档格式的分析报告。分析报告可按照报告名称、报告周期、报告对象、报告内容以及报告信息的来源格式自动生成，同时支持人工自定义调整，根据数据仓库中心对接的相关业务、财务数据信息，财务方面的智能分析报告至少应包括年度、季度、月度财务分析报告、预算执行分析报告、资金收益报告、费用管控分析报告、税利分析报告、人力成本分析报告、重点费用分析报告等。业务方面的智能分析报告包括，如：商品库存分析报告，营销市场状态监测报告、区域品牌竞争力分析报告、全市经济运行质量监测报告、客户满意度监测分析报告等。

五、G公司管理会计信息化建设预期成效

（一）夯实企业数据资产，开展数据标准化建设

通过全面的系统和数据集成，构建企业大数据平台，形成互通共享的数据资源池，为企业累积丰厚的数据资产；通过建立数据管理中心，建立数据标准化体系，实现企业内部数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为数据治理工作打下了坚实的基础、为数据资产管理活动提供了规范有效依据。

（二）促进业财深度融合，助力业财一体化管控

智能财务共享平台的建立为业务流和财务流之间搭建了坚实的桥梁，数据管理中心的数据统筹管理则进一步让业务和财务得以有机的深度融合，让企业业务系统和财务系统之间合理联动，科学集成。业财一体化管控要求财务要深入到业务活动，特别是将财务管理前移到业务前端，要通过对数据的预测和分析，反馈给业务部门及决策层，使公司业务健康有序进行；同时，通过把握业务流程的关键控制点和潜在风险点，并实施针对性的改进，降低运营风险，助力企业实现业财一体化管控，同时也为管理会计体系的建立打下了坚实的基础。

（三）加强数据综合利用，赋能企业数字化转型

数智运营中心的建立，形成了企业全流程自动化、标准化的数据信息，实现财务数据的自动化、标准化、集成化、共享化、智能化，为企业数据的综合利用奠定了良好的基础。数据分析中心及数据预测中心通过对数据的综合分析及精准预测，充分发挥了企业管理活动在事前规划预测、事中管控监督、事后分析评价的全流程管理作用。用数字化赋能企业生产经营管理，推动企业质量变革、效率变革、动力变革。

（四）“数据驱动、人机协同”，推动企业管理数智运营

在“一个平台（管理会计信息平台）+一个中心（数智运营中心）”的模式下，建立企业管理会计指标库、规则策略库、知识库及管理会计工具库，通过“数据指标+规则策略+知识库+工具应用”的方式，在掌握大量数据的基础上，结合业务需求，综合利用各类数据建模和挖掘技术，提供差异化的数据及分析服务，形成并逐步提升大数据平台的服务能力。在这个环节中，提出并设计相应的大数据应用分析场景，通过机器学习等技术从数据中分析和洞察经营管理运行规律，实现企业管理从业务流程驱动到“人机协同、数据驱动”的转变，推动企业管理数智化运营。（五）“风险感知、动态报告”，辅助企业经营科学决策通过建立风险管控中心，运用数字技术支撑构建新型风险监管机制，实现事前、事中、事后全链条、全领域、全过程监管，及时动态更新监管事项清单，强化风险研判与预测预警，对风险实现动态监控和常态化预警，对重大经营风险实现“系统化”管控，对关键风险管控环节实现“智能化预警”，防控范围实现“横到边、纵到底”。通过建立智能报告中心，将管理会计报告数字化，根据业务需求动态生成多维度的报告，并按照管理需求自动推送给不同层面的管理者，为企业的经营提供科学的、有价值的辅助决策。

结语

本文主要研究企业数字化转型的背景下管理会计信息化在烟草商业企业中的应用，研究发现烟草商业企业可在“6+2”管理会计价值创造体系的指导下，结合烟草商业企业信息化现状，通过“1+1”管理会计信息化构建模式，为烟草商业企业在企业数字化转型的进程中提供强有力的信息化资源。烟草商业企业的高质量发展，需要管理会计价值体系创造更大的价值，而管理会计信息化的合理建设无疑是最好的助推器。

参考文献

[1]韩向东，余红燕.企业数字化转型的构念及实现路径[J].管理会计研究，2021，4（05）：6–12+87.

[2]张登洲，李慜劼.数字化时代的财务创新[J].管理会计研究，2020，3（04）：22–27+86.

[3]朱秀梅，刘月.企业数智转型能力形成机理——基于海尔集团“知行合一”的单案例研究[J].经济管理，2021，43（12）：98–114.

[4]孙茂竹.管理会计的理论思考与架构[M].北京：中国人民大学出版社，2002.

[5]元年研究院《数据驱动型企业经营管理模式创新》课题组.人机协同视角下企业数据驱动的概念框架及功能实现[J].管理会计研究，2022（02）：19–27.

企业数据分析报告范文第5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。

企业数据分析报告范文第6篇

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。

坚持大处着眼，小处着手，在宏观经济背景下，提升企业统计分析报告的含金量。“作为企业统计分析人员，不能仅仅盯着本企业的统计数据，还要眼观六路，耳听八方，从多种相互联系的统计数据分析对比中，把握本企业的经营状况，发展走势，从而提升企业统计分析的价值量、含金量。”北京中关村开发建设股份有限公司闫耘发表了这样的见解。闫耘以她的体会概括了统计分析取材“四字经”，即搜集材料“多”字为上；选择材料“严”字当头；加工材料“细”字入手；使用材料“活”字为贵。

企业数据分析报告范文第7篇

1．重策略执行而轻战略制定，企业整体运作意识不强

战略是企业发展的长期性、全局性指导思想，策略则是战略的具体化。从决策逻辑上来说，企业必须先确定营销战略，然后再根据战略制定策略。具体在营销模拟实验中，学生先要进行SWOT分析，明确企业的优势、劣势、机会和威胁;然后进行STP分析，把握各细分市场之间的差异性，明确公司的目标市场，确定产品的市场定位;之后再制定公司的具体发展目标，如市场占有率目标、销售额目标、利润目标，这些内容基本都属于公司战略决策的范畴，对企业后阶段的策略制定起着方向性的指导作用。但在实验操作实际中，很多学生对战略分析不够重视，把大部分时间和精力都放在了策略制定与执行上，热衷于进行新产品的开发、新品牌的推出、价格的制定与调整、渠道的选择、广告促销等，至于为何要这样去制定和执行，以后要怎样去制定和执行，则缺少全盘考虑。实际上，由于学生前期的战略分析不全面，战略目标不明确，很多策略的针对性和实用性不强，甚至有些策略就凭主观感觉或估计来确定。

2．决策过程不严谨，数据分析能力弱

由于市场环境越来越复杂，决策风险越来越大，企业的决策日趋客观严谨，决策中越来越重视数据的支撑作用。数据是市场的真实反映，揭示了事物发展的客观规律，本身就是决策的重要参考，培养学生的数据分析能力和严谨思维也是营销模拟实验教学的一个重要目标。市场模拟营销实验中包含大量的数据，比如销售量、销售额、增长率、利润额、利润率、生产成本、投资收益率、知名度、股价等等，另外还有许多图表，如折线图、饼形图、柱状图及矩阵图等，每一次营销计划执行后，这些数据或图表就会发生相应的变化。这些数据中蕴含着丰富的市场信息，非常值得我们去挖掘，但这些数据或图表并没有被学生很好地利用，学生对数据的敏感度不够，不擅长去分析其中包含的信息，对它们的认识有些表面化，往往是在进行简单的了解后便很快制定出营销策略，决策过程欠严谨。

二、市场营销模拟实验教学的优化对策

1．科学分组，确保竞争公平

为使每一位同学都能始终保持实验兴趣，也为了保证小组竞争的公平，教师在实验开始前必须对全班进行科学分组。分组时要考虑以下几点:首先要确定每组的人数，每组人数不宜过多，太多了影响决策效率，还可能导致人浮于事，一般三人一组比较好，团队比较精干，也便于协商或讨论;然后要确定小组成员选择标准，每一小组至少要有一位专业能力相对突出的同学，以保证决策过程的专业性和合理性，并带动其他同学积极参与。确定组队标准后，学生可以先行组合，然后把组队名单交给老师，老师根据实际情况对各组成员进行适当调整，尽量使各组的实力保持相对平衡。

2．突出战略决策，做好市场分析与战略定位

企业的决策需要有战略思维，要预先做好市场及产品的规划，在此基础上再制定出不同阶段的营销策略。为此企业需要对营销环境做出全面细致的分析，了解企业的优势、劣势、机会和威胁，并在市场细分的基础上做出目标市场的选择，确定产品在目标市场的定位，最终形成成熟的营销方案。这种战略分析能力体现出了学生的宏观视野和逻辑思维，但往往也是很多学生的弱项，需要教师在实验环节中予以特别重视，通过一系列强化训练来培养。比如要求学生在每次实验中必须提交两份战略分析报告，一份是SWOT分析报告，一份是STP报告，报告中必须对营销环境、战略定位、营销目标做出详细分析和具体明确，并阐述原因和依据，在分析报告没有提交之前，不能进入下一个实验环节。在每一年度的营销实验结束后，教师还要对全班所有同学的分析报告进行评比，将评比结果作为期末成绩的参考。通过这种硬性规定，让学生重视战略分析，逐步提高从全局把握问题的能力。

3．强化数据分析，做到严谨决策

数据分析能反映一个人看待问题的深度以及思维的严谨性，但对于很多学生来说，由于营销分析工具掌握不牢固，对数据分析的方法比较生疏，难以从多个数据中发现事物之间的内在联系或规律，更多是根据主观感觉或个人经验，再结合一些表面的数据来制定营销对策，决策过程存在某种随意性。为改变这一不良决策习惯，教师在实验中必须强调一点，就是所有的决策必须有数据支撑，必须有数据分析，用数字说话。这并非提倡决策的“数据主义”，只是强调严谨决策的重要，这种训练对学生以后的行为习惯和逻辑思维将产生积极影响，让学生更理性地看待问题和解决问题。以营销模拟实验中的广告投放决策为例，就要求学生先了解企业本年度的营销预算、广告的目标、媒体的成本、媒体的传播效应、企业目前的知名度等数据，然后对这些数据进行科学计算，得出广告投放的时间、次数和费用，而不能凭估计随意给定一个数字。

4．加强课堂管理，确保实验效果

严格的课堂管理是良好教学效果的保证，尤其是实验课程的教学，学生的自我约束标准降低，精力容易分散，教师更要加强课堂管理。第一，教师要加强实验过程的巡查，一方面可以及时了解学生实验过程中的疑难问题并予以解决，另外也是为了监督学生的操作内容和实验状况，防止学生做与实验无关的事情。第二，要做好学生实验心态的管理，由于实验过程就是一场竞争，总会有小组在竞争中败下阵来，甚至出现公司濒临破产的窘境，这可能会伤害一些小组的自信心，影响小组的实验积极性。这时教师要通过教师机平台及时了解这些小组的实验结果，对这些小组进行鼓励，并帮助他们寻找问题产生的原因，也可以提供一些合理的建议，让他们重新恢复信心，以积极的心态去面对和解决问题。

企业数据分析报告范文第8篇

1．重策略执行而轻战略制定，企业整体运作意识不强战略是企业发展的长期性、全局性指导思想，策略则是战略的具体化。从决策逻辑上来说，企业必须先确定营销战略，然后再根据战略制定策略。具体在营销模拟实验中，学生先要进行SWOT分析，明确企业的优势、劣势、机会和威胁;然后进行STP分析，把握各细分市场之间的差异性，明确公司的目标市场，确定产品的市场定位;之后再制定公司的具体发展目标，如市场占有率目标、销售额目标、利润目标，这些内容基本都属于公司战略决策的范畴，对企业后阶段的策略制定起着方向性的指导作用。但在实验操作实际中，很多学生对战略分析不够重视，把大部分时间和精力都放在了策略制定与执行上，热衷于进行新产品的开发、新品牌的推出、价格的制定与调整、渠道的选择、广告促销等，至于为何要这样去制定和执行，以后要怎样去制定和执行，则缺少全盘考虑。实际上，由于学生前期的战略分析不全面，战略目标不明确，很多策略的针对性和实用性不强，甚至有些策略就凭主观感觉或估计来确定。

2．决策过程不严谨，数据分析能力弱由于市场环境越来越复杂，决策风险越来越大，企业的决策日趋客观严谨，决策中越来越重视数据的支撑作用。数据是市场的真实反映，揭示了事物发展的客观规律，本身就是决策的重要参考，培养学生的数据分析能力和严谨思维也是营销模拟实验教学的一个重要目标。市场模拟营销实验中包含大量的数据，比如销售量、销售额、增长率、利润额、利润率、生产成本、投资收益率、知名度、股价等等，另外还有许多图表，如折线图、饼形图、柱状图及矩阵图等，每一次营销计划执行后，这些数据或图表就会发生相应的变化。这些数据中蕴含着丰富的市场信息，非常值得我们去挖掘，但这些数据或图表并没有被学生很好地利用，学生对数据的敏感度不够，不擅长去分析其中包含的信息，对它们的认识有些表面化，往往是在进行简单的了解后便很快制定出营销策略，决策过程欠严谨。

二、市场营销模拟实验教学的优化对策

1．科学分组，确保竞争公平为使每一位同学都能始终保持实验兴趣，也为了保证小组竞争的公平，教师在实验开始前必须对全班进行科学分组。分组时要考虑以下几点:首先要确定每组的人数，每组人数不宜过多，太多了影响决策效率，还可能导致人浮于事，一般三人一组比较好，团队比较精干，也便于协商或讨论;然后要确定小组成员选择标准，每一小组至少要有一位专业能力相对突出的同学，以保证决策过程的专业性和合理性，并带动其他同学积极参与。确定组队标准后，学生可以先行组合，然后把组队名单交给老师，老师根据实际情况对各组成员进行适当调整，尽量使各组的实力保持相对平衡。

2．突出战略决策，做好市场分析与战略定位企业的决策需要有战略思维，要预先做好市场及产品的规划，在此基础上再制定出不同阶段的营销策略。为此企业需要对营销环境做出全面细致的分析，了解企业的优势、劣势、机会和威胁，并在市场细分的基础上做出目标市场的选择，确定产品在目标市场的定位，最终形成成熟的营销方案。这种战略分析能力体现出了学生的宏观视野和逻辑思维，但往往也是很多学生的弱项，需要教师在实验环节中予以特别重视，通过一系列强化训练来培养。比如要求学生在每次实验中必须提交两份战略分析报告，一份是SWOT分析报告，一份是STP报告，报告中必须对营销环境、战略定位、营销目标做出详细分析和具体明确，并阐述原因和依据，在分析报告没有提交之前，不能进入下一个实验环节。在每一年度的营销实验结束后，教师还要对全班所有同学的分析报告进行评比，将评比结果作为期末成绩的参考。通过这种硬性规定，让学生重视战略分析，逐步提高从全局把握问题的能力。

3．强化数据分析，做到严谨决策数据分析能反映一个人看待问题的深度以及思维的严谨性，但对于很多学生来说，由于营销分析工具掌握不牢固，对数据分析的方法比较生疏，难以从多个数据中发现事物之间的内在联系或规律，更多是根据主观感觉或个人经验，再结合一些表面的数据来制定营销对策，决策过程存在某种随意性。为改变这一不良决策习惯，教师在实验中必须强调一点，就是所有的决策必须有数据支撑，必须有数据分析，用数字说话。这并非提倡决策的“数据主义”，只是强调严谨决策的重要，这种训练对学生以后的行为习惯和逻辑思维将产生积极影响，让学生更理性地看待问题和解决问题。以营销模拟实验中的广告投放决策为例，就要求学生先了解企业本年度的营销预算、广告的目标、媒体的成本、媒体的传播效应、企业目前的知名度等数据，然后对这些数据进行科学计算，得出广告投放的时间、次数和费用，而不能凭估计随意给定一个数字。

4．加强课堂管理，确保实验效果严格的课堂管理是良好教学效果的保证，尤其是实验课程的教学，学生的自我约束标准降低，精力容易分散，教师更要加强课堂管理。第一，教师要加强实验过程的巡查，一方面可以及时了解学生实验过程中的疑难问题并予以解决，另外也是为了监督学生的操作内容和实验状况，防止学生做与实验无关的事情。第二，要做好学生实验心态的管理，由于实验过程就是一场竞争，总会有小组在竞争中败下阵来，甚至出现公司濒临破产的窘境，这可能会伤害一些小组的自信心，影响小组的实验积极性。这时教师要通过教师机平台及时了解这些小组的实验结果，对这些小组进行鼓励，并帮助他们寻找问题产生的原因，也可以提供一些合理的建议，让他们重新恢复信心，以积极的心态去面对和解决问题。

企业数据分析报告范文第9篇

摘要：探讨如何构建医院经济管理大数据平台，并更好地应用于医院精细化管理，服务于各项分析报告，高效发挥数据信息集成化、专业化、智能化的作用。最后，提出了大数据平台建设的建议。

关键词：医院经济管理；大数据平台；数据分析；公立医院构建

公立医院经济管理大数据平台，对经济管理大数据进行充分挖掘、分析与应用，解决医院各系统数据信息孤岛、决策滞后等问题，实现公立医院经济管理信息资源共享与利用，对政府监管以及医院运行管理都极具现实意义。

一、构建经济管理大数据平台的步骤

1.全面梳理医院业务流程

全面梳理医院运营管理、业务活动，根据财经管理数据产生、传输、效验等过程及真实性、准确性、完整性、及时性要求，制定标准化技术规范及数据编码，统一系统架构、数据库类型、数据结构，制定业务及财经相关数据系列编码规范，实现各业务系统内部之间、财务管理系统与各业务系统之间的衔接，为大数据平台数据采集及后续分析奠定技术基础。

2.建立经济管理政策机制

梳理汇总主管部门颁布的财经法规、规章制度，形成外部政策管理规范；而医院内部则规范科室设置、经费支出管理办法、财务权限等，形成内部控制政策规范，形成经济管理大数据平台政策管控机制。

3.整合现有经济管理系统，建立大数据平台数据仓

对医院现有经济管理系统进行整合，打破系统数据孤岛，构建规范的数据集成模式。依靠事件（业务）采集器对各类管理系统的数据进行采集、实时传递、校验，将符合规范的数据导入数据仓，形成规范、融合的大数据平台数据仓。

4.构建关键指标分析体系，设计多样化平台展示方式

遴选用于分析的主要指标，构建指标体系，形成分析模型，为展示和分析奠定基础。利用信息手段，把大数据平台的成果通过表格、图形、支持web和手机APP等形式，多维度、多样化地进行展示和访问。

二、公立医院经济管理大数据分析与应用

1.应用于医院内部精细化管理

经济管理大数据能直观、简明地展现医院经济运行总体情况，为医院精细化管理提供决策支撑。

（1）强化医院经营风险管控。通过对经济管理平台涉及医院运营情况大数据的汇总分析，实现对现有和潜在医院经营风险的识别、分析、评价,采取必要的干预措施，将风险控制在安全区间，保护医院资产的安全与完整。

（2）加强医院成本精细化管理。通过经济管理大数据平台，对科室成本、项目成本等进行归集、分配与测算，反映医院成本控制效果，使医院管理者了解医疗成本状况，提高医院管理水平。

（3）系统考核评价绩效。利用经济管理大数据平台产出的绩效结果，对医院进行系统绩效考核，达到短期和长期目标之间、财务和非财务的度量之间、外界和内部绩效之间的平衡，全方位反映医院的整体绩效。

（4）落实全面预算要求。公立医院作为财政预算单位，所有收支应全部纳入部门预算统一管理，经济管理大数据平台的预算管理系统是大数据分析研究应用的战略起点与质控关口。公立医院作为预算编制、执行、决算编制的责任主体，需要将建立健全预算编制、审批、执行、监控、调整、决算、分析和考核等制度，有机地融入经济管理大数据平台的预算管理系统中，使预算战略管理贯穿大数据分析研究应用的始终。

（5）全面推进医院物价管理。通过对经济管理平台大数据与物价数据的关联分析，进行不同病种收费情况纵向比较、不同疾病用药诊断横向比较，从多角度评价物价收费合理性、合规性。同时，通过整合价格信息、成本信息、收入支出信息等，实现对医疗服务项目价格改革的实时监控。

（6）实时监测患者费用变化。利用经济合理大数据平台实现对医疗明细收费数据的采集、分析等，形成患者费用监测体系，实时监控患者医疗费用。如果发现医疗机构患者费用异常增长，提示行业主管部门对医院进行必要的提示和适当干预。

2.服务于经济管理数据分析报告

医院端积累的大量数据，实时传送到相关主管部门，卫生、财政、统计等上级主管部门可以按相应的管理权限，形成管理分析报告，监督医院运营，支撑政府改革决策。

（1）经济管理数据分析的模式。主要包括：全面分析，也叫综合分析，对医院预算、成本、绩效、医疗价格等专项问题进行综合、全面、系统的分析，一般适用于对季度、年度报表的分析；局部分析，对主要问题或主要指标进行扼要剖析，一般适用于单个科室或医院的分析；专题分析，对某些重大的管理措施进行分析,分析范围单一，研究透彻深入。

（2）经济管理数据分析的主要方法。主要有比较分析法、趋势分析法、比率分析法、因素分析法、本量利分析等。

（3）分析报告制度的基本框架。主要包括：分析报告总则，编制依据和基本原则，主要指标体系，分析应用报告的具体报表及其主要内容，定期分析的时间要求及上报的形式要求、报告结果的利用及考核。

三、经济管理大数据平台建设的建议

1.以政府主导模式构建医院经济管理大数据平台

调研显示，当前59.86%的医院尚未构建经济管理大数据平台；即使已建立的也是处于初步阶段，应用水平不高。因此，构建经济管理大数据平台迫在眉睫。在目前经济发展及医改形势下，医院信息化建设应采取政府主导、统一建设的模式，或采取政府主导与单位自建相结合的模式，政府统一程序设计、统一实施推广、统一管理方法。同时，迫切需要打破医院壁垒，促进互联互通、信息共享和业务协同，以数据流引领技术流、物资流、资金流、人才流，打造跨部门、跨区域、跨层级、跨系统的数据交换与共享大数据平台。

2.坚持顶层设计优先

经济管理大数据平台的构建具有涉及范围广、数据规模大、工作难度高等特点，建设任务十分艰巨。为此，应充分认识在构建经济管理大数据平台过程中顶层设计的作用，紧紧围绕核心理念和顶层目标，形成数据之间的关联、匹配和有机衔接。同时，也要注重顶层设计的实际可操作性，表述要简洁明确，具备可实施、可操作性。

3.规范数据管理

医院经济管理大数据平台收集并积累了形式多样的数据，可以应用于医院战略管理、职能管理、科室运营管理等方面，因此，统一、规范的数据标准，是后期数据分析和信息整合的关键。政府主管部门在平台构建之初，就要根据技术特点及数据构架，综合考虑平台后续发展的趋势，提出数据管理的技术性规范要求。同时，根据医药卫生体制改革的需要以及财经管理的要求，对数据进行分类管理，如财务核算类、成本管理类、绩效评价类、医疗价格类、收入明细类等；面向不同类型数据形成有针对性的分析方法及管理模式，例如会计核算以管理核算科目为主，成本核算以规范核算口径和数据接口为主，医疗价格管理以政府定价标准管理为主，突出不同类型数据管控的要点。

4.强化基础环境

构建经济管理大数据平台需要一定的基础保障，包括机房设备、连接链路等硬件环境，以及软件系统的技术构架、数据库类型、开发工具等。

5.同步推进配套管理制度建设

经济管理大数据平台建设对大部分医院来说是一项新课题，在建设过程中要解决不同系统之间的数据整合、数据标准化、分析指标体系、评价模型建立、报告分析应用等诸多问题。因此，要尽快实现医院经济管理职能的转变，从“账房先生”转变为“运营战略家”；并同步推进各项配套管理制度，明确有关责任，使大数据平台的构建及管理在制度框架的保障下有序、健康发展。

6.发扬首创精神，鼓励先行先试

公立医院经济管理大数据平台建设是一项探索性、前瞻性的工作，应鼓励不同医院发挥首创精神，以政府为主导进行试点探索，行业主管部门给予政策、资金、组织方面的保障，不断积累试点经验，为在全国范围内建立统一、规范的经济管理大数据平台奠定基础。

参考文献：

[4]王舰.智能化立体动态会计信息平台研究[D].中国海洋大学,2013.

[5]王舰,杨振东.基于云计算的中小企业财务信息化应用模式探讨[J].会计之友,2009，（9）：53-54.

[6]解文明.建设基于IPv6的下一代数字化医院探析[J].医疗设备信息,2006，21（6）：32-36.

[7]许金叶,李歌今.构建会计大数据分析平台:企业会计云计算建设的核心[J].财务与会计，2013，（4）：40-43.

[8]许金叶,徐琳.构建会计大数据分析型企业[J].会计之友,2013，（8）：97-100.

[9]张振,周毅,杜守洪.论医疗大数据及其面临的机遇与挑战[C].2013年中华医院网络信息大会,2013.

[10]赵婧.基于云计算的企业会计信息化分层数据安全问题与防范[J].中国注册会计师,2013,（4）:119-123.

[11]中国电子学会云计算专家委员会.云计算技术发展报告[M].北京：科学出版社,2011.17-39

企业数据分析报告范文第10篇

关键词： 实验教学改革 经管类 大数据

实验教学是培养经管类专业学生实践能力的重要手段。经济管理类专业学生不仅要熟练地掌握理论知识，更要具备较强的实践能力，特别是大数据时代的到来，强调以数据为基础进行研究，并快速做出决策[1]，不仅对掌握大数据思维和技术的人才需求量扩大，而且对经管类专业人才培养提出了新的要求[2]，因此在大数据背景下应充分认识实验教学对经管类专业学生实践技能的重要性，科学全面地构建面向数据分析和管理的实验教学体系，以适应大数据背景下经管类专业人才的培养需求。

大数据扩宽了信息的来源，提高了信息获得的速度，分析对象从传统的结构化数据过渡到非结构化数据，因此对经管人才需要更全面地掌握大数据思维方式和分析流程。对工商管理、企业管理专业而言，需要其更注重利用多种类型的企业运作的数据，通过对其进行整理分析，帮助企业进行业务流程改革，提升企业运营效率，提高经济效益[3]。对于电子商务、市场营销专业而言，应学会利用大数据技术探索新商业模型，分析营销网络，评估投资风险及创新服务模式[4]。而对于和大数据技术紧密相关的信息管理专业来说，需要更全面地从数据采集、分析到数据挖掘多个方面转变传统的数据分析思维，以适应大数据环境下知识管理与智能决策的需要[5]。

1.实验目的不合理，实验设计不当。

目前，对于经管理类专业的大数据实验教学体系还处于基本概念阶段，与科研前沿脱节，实验目标大多只要学生掌握数据采集、统计分析等基本概念和方法，就学会对给定的数据进行分析。但是在大数据环境下，数据分析和挖掘需要针对结构化数据、非结构化数据等用创新性的思维方式解释分析结果，并用于智能辅助决策及知识发现。因此，大数据实验课程应与时俱进地适应大数据的要求，开展多样化、启发式的实验项目，不仅让学生掌握如何收集信息和整理信息，还要解释隐藏在数据背后的潜在规律。

2.实验教学方法和手段陈旧。

传统实验课是学生按照老师的要求和给定的数据，学习各种数据分析方法。实验内容设计单一，没有针对不同知识结构的学生开展有针对性的实验训练项目，学生学习积极性不高。因此，在大数据实验教学中，要以培养学生创新实践能力为主要目标，在教师的帮助下，通过团队协作、自主设计完成。同时，分层次制定针对不同知识结构背景的实验项目，便于学生根据自身的特长和能力自主选择实验项目。

由此可以看出，传统的实验教学已不能满足大数据背景下的经管类专业人才对数据分析和处理的新需求，在实验教学方式、实验教学内容等多方进行创新和改革，才能培养出顺应时代背景的优秀经管类人才。

在大数据背景下，经管类人才应该具备：发现问题的能力，收集整理数据和信息的能力及理解分析数据的能力。对此，我们从教学方式、课程体系、技能与经验三方面入手，开展实验教学改革，以适应大数据时代对于经管人才培养的要求。

3.创新实验教学方式。

大数据时代，书本和课堂不是获取信息的唯一选择，网络资源、各种移动端应用程序等方式都扩展了学生获取信息的方式，在这种情况下，实验教学不仅需要让学生掌握如何搜集、整理数据的技术，还要培养学生观察、分析问题的能力，从而真正调动学生的学习积极性。例如可以提供多种获取大样本数据的渠道，学生组队进行数据分析和挖掘，设计算法，进行相关分析直到最后撰写出分析报告，整个流程全部由学生独立完成。

4.完善大数据实验课程体系的构建。

对于经管类专业的学生而言，实验目的主要是让他们掌握数据分析的主要流程、主要算法的基本原理，具备大数据应用的初步能力。另外，考虑到不同专业的学生知识结构不同，我们构建多层次的经管类大数据实验课程、基础实验，以验证和演示实验为主，强调掌握数据分析工具和分析算法，理解数据分析基本流程。专业实验，以简单设计性实验为主，强调利用现有的数据分析工具，较完整地体验从数据采集、数据整理、数据分析到数据挖掘的全过程，并编写简单的数据分析代码。综合性实验，采用自助式、合作式模式，让学生自己动手收集数据，团队合作分析问题，在实验教师的指导下，综合运用各种数据分析工具，自主设计算法，进行相关分析，直到最后分析报告，初步具备大数据的应用能力。

5.培养专业技能和增加实践活动。

积极开展大数据应用相关的实践活动，提供多种形式让学生参与大数据的实践环节，在提高专业水平的同时，提高实践操作能力。合理利用现有慕课、微课等在在线课程作为实体课堂的有益补充，引导学生深入学数据技术。另外，积极联系软件企业提供各种实习途径和岗位，让学生真正参与与大数据的各种项目开发，强化课堂的理论知识，丰富实践经验，提高专业级技能，有效地提高学生的数据分析能力和数据挖掘能力。

大数据作为近年来的热点研究问题，已经广泛应用于经管类学科当中。经管类专业学生只有更好地掌握并懂得如何利用大数据，才能在大数据时代拥有更多的优势。因此，本文从教学方式、课程体系、技能与经验进行创新，提出切实可行的改革措施，以更好地培养经管类学生的数据分析的专业能力，适应大数据环境下知识管理与智能决策的需要。

参考文献：

[1]祝智庭，沈德梅.基于大数据的教育技术研究新范式[J].电化教育研究，2013（10）：5-13.

[2]朱怀庆.大数据时代对本科经管类统计学教学的影响及对策[J].高等教育研究，2014（9）：35-37.

[3]李永，刘玉红.大数据时代大学生学习模式转变研究[J].长春工业大学学报（高教研究版），2014，35（4）：38-41，100.

[4]邵举平，沈敏燕，樊星.大数据时代背景下地方高校研究生教育教学模式改革研究[J].《鲁东大学学报》，2015，32（4）：82-85.

[5]赵艳，韩丽萍，余娟.经管类专业实践教学考核方法改革途径[J].绥化学院学报，2014（6）：119-121.