销售数据分析报告范文

销售数据分析报告范文第1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）.

销售数据分析报告范文第2篇

［关键词］OLAP;数据挖掘;审计;商业智能

1商业智能模型

本文利用SQLServer2005构建基于商业智能的审计模型TAuditMin，如图1所示。审计过程分为：采集审计数据、建立数据仓库、OLAP多维分析、数据挖掘、前端展示等。

1.1源系统

数据挖掘的基础是大量的历史数据。这里的源系统是指与审计业务相关的各种关系型数据库，如金蝶数据库、用友数据库等。这些业务系统中的数据可以应用SSIS（MicrosoftSQLServer2005IntegrationServices），通过数据清洗、转换和加载（ETL）等步骤载入数据仓库，为多维分析和数据挖掘作准备。

1.2数据仓库

该部分的功能就是为数据挖掘提供多维数据集（Cube）和数据集（Dataset），用于数据挖掘的Cube也可以根据用户的要求作相应的更改。商业智能提供了自动创建Cube的功能，用户只需要设置好相应的维度表和量度组，通过一些简单的命令就能实现Cube的自动生成和重新生成。因此，数据仓库设计主要在于设计维度表和量度组，以及两者之间的关系。

1.3OLAP多维分析

OLAP为用户提供强大的数据分析功能。在数据仓库建好后，输入测试数据，测试数据仓库和模型。如果分析结果显示创建的模型有问题，则可以通过OLAP提供的功能重新创建模型，并且按照用户喜好的方式显示数据分析的结果。模型没有问题之后，就可以对ETL处理过的真实数据做相应的数据分析。

1.4数据挖掘

数据挖掘模型的建立以MDX语句为基础，同时也支持手工操作。模型建好以后，需要对选择数据挖掘的模型进行测试和训练。用于训练的数据可以来自于数据仓库生成的Cube，也可以直接使用其他数据集，如文本文件。模型训练的结果既可以直接浏览也可以生成报表在客户端展示，数据挖掘功能主要通过微软的SSAS和AMO实现。

1.5客户端

即数据挖掘模型、报表和OLAP分析结果的前端展现，是用户与系统交互界面。目前比较流行的方式是基于Web的B／S结构。

1.6发现审计线索

在数据分析的基础上，定位重点审计对象，利用先进的计算机技术或其他方式追踪线索，重点审计该类数据。

1.7形成审计报告

针对审计线索，加以重点审计，提交审计报告，以供分析和决策。

本文提出的解决方案将数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术相结合，可指导审计人员高效地开展审计工作，增强审计人员的审计数据分析能力，提高审计的效率和效果。

2商业智能在审计中的应用

商业智能在审计中的应用主要包括OLAP和数据挖掘两部分，以下具体介绍这两部分的应用。

2.1OLAP在审计中的应用

通过数据仓库，可以利用OLAP技术，采用包含结构、趋势、同比、因素、TOPN等多种分析方法，自动生成图文并茂的分析报告，并可以在任意时间，生成任意内容（如财务、销售、仓库、采购、应收、应付），同时实现分析报告中的动态钻取，满足审计人员的需要。我们可以利用OLAP进行销售分析、应收款项分析、仓库库存分析以及财务决策评价等。

OLAP支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。如MDX查询语句：

withset［TenBest］as

’TopCount（［Product］．［BrandName］．Members，10，［UnitSales］）’

set［LastMonth］as

’Tail（Filter（［Time］．［Month］．Members，NotIsEmpty（［Time］．CurrentMember）），1）’

set［Last6Months］as’

［LastMonth］．item（0）．item（0）．Lag（6）：

［LastMonth］．item（0）．item（0）’

select［Last6Months］onCOLUMNS，

［TenBest］onROWS

fromSales

可以方便地查询某商场最近6个月销售趋势最好的前10种商品及销售量。

又如，对应收账款进行分析，可以通过图表，直观显示账龄、金额等情况（如图2所示）。

2.2数据挖掘在审计中的应用

在审计中，运用数据挖掘算法，不仅能减轻审计人员的负担，而且能提高审计风险管理的质量［3］。具体包括决策树算法、聚类分析算法、贝叶斯算法、关联规则算法、时序算法、神经网络算法、回归算法等。在审计中，运用商业智能平台TAuditMin，不仅能减轻审计人员的负担，而且能提高审计风险管理的质量。

3总结

销售数据分析报告范文第3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。

销售数据分析报告范文第4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。

销售数据分析报告范文第5篇

二年以上工作经验|男|24岁（1990年8月28日）

居住地：北京

电　话：133********（手机）

E-mail：

最近工作 [ 1年5月]

公　司：XXX咨询公司

行　业：商务咨询

职　位：咨询员

最高学历

学　历：本科

专　业：计算机软件

学 校：蓝翔技校

自我评价

本人性格开朗，思想正直，诚信，稳重。工作认真踏实，责任心强，善于独立思考，分析问题，解决问题。具有扎实的统计学专业基础知识，掌握常见的统计方法；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；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。

求职意向

到岗时间：一个月之内

工作性质：全职

希望行业：商务咨询

目标地点：北京

期望月薪：面议/月

目标职能：咨询员

工作经验

2013 /7—至今：XXX咨询公司[1年5个月]

所属行业： 商务咨询

咨询部咨询员

1. 与客户进行电话沟通，详细介绍调研项目和调研流程并回答客户疑问，曾一天接打客户电话100余个;

2. 筛选分析调研数据，使用Excel处理超过2万个样本数据，具有丰富的数据处理经验;

3. 翻译2007年翰威特全面薪酬评估研究对85个部门超过1000个职位的工作描述，中文译文达10万字;

4. 参与相干公司北京分公司、天宇客货运输服务有限公司(日本通运株式会社在中国的合资公司)的人力资源咨询项目，与客户公司20余名高级管理人员面对面进行访谈。

2012 /7—2013 /7：XXX网络有限公司[1年]

所属行业： 数据分析

数据部数据分析师

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。

教育经历

2007/9—2011 /6 蓝翔技校 计算机软件 本科

证 书

2009/6 大学英语六级

2008/6 大学英语四级

语言能力

销售数据分析报告范文第6篇

继LinkedIn、Facebook、Twitter等硅谷互联网公司依靠数据分析实现闪电式扩张后，国内互联网行业也开始反思烧流量、大规模地推、补贴等粗放式增长模式是否可以持续。

许多互联网公司纷纷开始了数据驱动业务增长的尝试，希望借助技术手段和数据分析，以最低成本甚至零预算获取客户和收入的指数级增长，成为和上述明星公司一样的“增长黑客”。

GrowingIO是一家商业数据分析公司，成立于2015年5月，其实时商业数据分析产品GrowingIO V1.0同时适用于Web页面、HTML5页面以及iOS/Android客户端的数据分析。创始人兼CEO张溪梦曾任LinkedIn美国商业分析部高级总监，创建了LinkedIn近百人的商业数据分析和数据科学团队。GrowingIO创始团队主要来自LinkedIn、eBay等互联网和数据公司。

张溪梦认为：“无论全球还是中国范围内，移动互联网的增长红利窗口正在逐渐消失，粗放商业模式带来的利润和利润率已越来越低。我们希望能帮助企业用商业数据分析这种直接有效的方式实现运营效率、用户数和收入的指数级提升。”

采集数据需手动埋点成企业痛点

普华永道2015年度CEO调查分析报告显示，受访的绝大多数CEO在这一年里更加关注企业的运营效率、数据分析和用户体验。与此同时，利用实时分析数据，可以带动企业高速增长。

然而，数据处理周期长、大量数据没有有效收集、不能灵活满足需求等因素导致企业对数据的使用效率实际上非常低。采集数据要手动埋点，是很多企业转向数据驱动业务的核心挑战之一。从Tag Management的研究报告来看，从需求沟通到完成代码预埋，平均用时是3周。

GrowingIO主要针对此前数据分析产品需手动埋点、数据采集不全、核心业务数据无法保留、工程量繁重、可视化图表制作耗时漫长、业务人员无法自主按需分析、无法对用户行为进行实时深层分析等痛点，首次实现了无埋点数据采集、全面收集实时数据、一键出图、实时数据分析等功能，还可为企业提供高级定制分析解决方案。

GrowingIO V1.0只需加载一次JavaScript代码或SDK即可使用，极大缩减了安装和调试的时间。用户加载完成几分钟后就可以实时采集到页面任一元素的用户交互数据，实时地看到所有的历史数据趋势，而不用提前定义需要采集的事件和功能。

这种无埋点技术不需要工程人员在任一元素上单独设置代码就可以收集数据，极大降低了工程量，让数据分析流程从传统的数天、数周缩短到了几小时，甚至几分钟。

张溪梦告诉《创业邦》：“我们开发的是普适化产品而非定制化服务，所以这个方案是全自动化完成。我们希望让企业内部的每一个人都能做到数据驱动决策，用商业数据分析推动用户和营收的增长。”

支持多维度自定义指标深层次分析

张溪梦说，GrowingIO V1.0的优势在于，“除了基本DAU、PV、停留时长和留存率等基础指标之外，能进行在任意多维度下自行定义指标，对用户行为进行深层分析，如追踪转化率、观察用户行为趋势、预测流失用户等，进一步辅助提出产品优化建议”。

此外，GrowingIO还能为企业提供高级定制分析解决方案，帮助客户实现拉新、留存和激活，最终实现用户、营收和利润的指数级增长。

对于收费模式，GrowingIO主要以客户的客户数量为标准进行收费。GrowingIO除了提供相应代码，还会提供分析师为客户提供数据体系建立的培训。以此计算，平均每个月每个客户所花费用约为500元至600元人民币，这一价格是企业建立基础数据分析团队成本的5%?10%。

销售数据分析报告范文第7篇

价值创新是企业竞争力的核心。近年，企业在价值改革和创新方面有了转变，通过自身的数据分析能力，为客户提供具有大数据分析服务的解决方案。本文结合大数据分析的方法，研究新型信息技术解决方案的可行性，寻找人类的无意识行为模型，识别隐藏在结果背后的机遇或者风险。分析是基于从名片型或者手表型传感器收集的行为数据。

【关键词】大数据挖掘 微型无线传感器 人类行为

大数据，是指以数字数据的格式，不间断地收集的大量的不同类型的信息，来源包括智能手机、平板电话等移动工具，微博、微信等社交网络服务，以及商业管理系统。

但是，把大数据转化为有益于公司的信息，有三大难题：（1）数据混杂多余无效信息，但系统处理能力有限，数据需要过滤；（2）临时性数据采集和分析不足够支撑决策，解决方案必须有可持续的数据源；（3）为了提供客户有价值的信息，要保持更新数据类型。

对以上问题，目前有以下解决方法：（1）雇佣大数据分析专家，负责上层决策，明确方向。同时，分布式地进行数据加工和统计分析，提取有效的数据。（2）分析专家要考虑业务系统实际情况，提供能对关键性能指标进行持续性监控的信息技术方案。

本文概要介绍了大数据分析方法，基于人类行为的大数据分析案列，以及分析了未来用于信息技术业务的大数据解决方案的可行性。

1 大数据的分析方法

可行性试验，可揭示商业价值和数据分析结果的联系，而大数据分析可提高可行性试验效率。可行性试验包含了以下四个步骤。

（1）建立有效信息。数据专家和客户一起明确需求。例如，根据社交媒体的评论或商誉分析，研究客户满意度，或通过定期维护的数据提高厂房和设备的利用率。

（2）确定使用大数据的场景。基于对客户业务的彻底了解，制定研究假设：例如，假设输入数据和数据处理技术的类型，估计数据分析可能出现的结果，以及如何把结论应用于公司的营销活动。

（3）可行性试验。可行性试验是为了根据有效信息，核实大数据的分析能否交付有价值的知识结论。

（4）系统实施。数据挖掘的工作，将从数据分析专家逐步转交给系统实施人员，按照开发、测试、安装和运营的流程，进行系统实施。

2 面向人类行为的大数据解决方案及其可行性

服务行业主体广泛，包括每个通过交互创造价值的个人，而国内现在大部分的劳动力分布于服务行业，因此，提取服务行业中个人行为信息进行深度分析，是引导商业成功的重要因素之一。

（1）卡片化的传感器――商业显微镜。卡片式传感器，被称为商业显微镜，可以有效地收集庞大人群的活动数据。它内置红外线传装置和加速传感器，可统计某范围内的携带者人数，并基于携带者的身体动作，识别其活动模式（譬如进食，行走，或购买物品）。

（2）基于腕带式传感器的生活方式记录系统。基于腕带式传感器的生活方式记录系统。腕带式传感器内置了加速传感器可基于佩戴者手臂的微小动作，收集关于活动模式（譬如行走，跑步或者睡眠），活动级别（以代谢当量作为输入数据）和睡眠深度的秒级数据。

3 面向人类行为的大数据分析案例

3.1 市场营销战略支撑：知名便利店的业绩评估

某知名便利店筹划了免费会员卡和积分返现金的福利政策，用于留存老客户或吸引新客户。

此计划利用会员卡化的传感器节点，统计持有者每天进出便利店的次数、逗留时间和购买商品的信息，通过分析得出客户满意度和活跃客户人数。分析集中于每天都有进出便利店的客户。结果表示，进出次数多、到达时间有规律的客户，最有可能成为长期的活跃客户。但如果店铺在某时段的活跃客户形成一定规模，造成拥挤，吸引新客户的能力会相应下降。

此发现亦揭露了如何选择活跃客户（譬如热衷于存兑积分的客户）和铺内如何陈列商品（根据客户驻足时间），为构造支撑市场营销策略的解决方案提供了依据，最大化商品销售量，以及提高客户对于企业商品展示的满意度。

3.2 运动员训练战略支撑：足球运动员的状态评估

日本柏雷素尔学校，组织了一个试验，用于专业培育球员。

该试验分析了每个球员一周内经由手表式传感器录入生命记录系统的数据，用来确定他们生活节奏与训练或比赛的表现的关系。试验中，除了分析球员每天的能量消耗值、行走步数和行走距离，还会关注球员跑步训练的类型，例如他们是快跑还是慢跑。分析结果显示，球员间运动质量的差别，取决于比赛如何开展或者球员的比赛角色等因素。

同时，试验考虑了每天的睡眠和学习时间安排，日常活动的等级，以及睡眠质量。结果发现球员的变现，训练前有午休会让表现变佳，相反，如果因为往返学校时间过长而导致夜间的睡眠时间缺乏，会使变现变差。

过去，柏雷素尔学校的训练员一直有这样一个困难，他们无法得知球员在训练时间外的情况。本次试验，可得知球员的睡眠长度、睡眠质量和疲累指数，有助于训练员为渴望成为专业足球员的年轻运动员提供生活方式方面的建议。通过收集更长周期的数据，可以得知球员和球队成长周期中的峰值和谷值的时间点等有效信息。

以上结果表示，这种大数据的分析方法有助于推动专业类运动和类似业务的解决方案，譬如人力资源开发，条件管理，团队战略构建和执行等。

4 未来趋势

近年，各知名企业已经逐步建立智能商务创新实验室，用于提高大数据分析专家们的工作效果。实验室把多个领域的专家的能力汇聚在一起，包括数据分析科研人员，咨询顾问以及工程科学研究学会的专家，致力于在商业智能和大容量数据处理等领域的系统的实施和运营。

参考文献

[1]E.Baskshy.每人都是一名影响者：关于推特的定量影响分析报告.第四届美国计算机协会关于互联网研究与数据挖掘国际会议汇报，2012（02）.

[2]T.Tanaka.生活显微镜：通过微型无线传感器进行持续性日常活动记录与分析报告.普塞拉斯第五期国际会议关于网络传感系统汇报，2008（06）.

作者简介

李家（1988-），男，广东省南海市人。香港城市大学硕士研究生。目前主要从事通信行业的信息技术咨询工作，主要包括网络维护和无线网络优化方面的信息系统可行性研究分析工作，以及系统机房规划设计工作。

作者单位

销售数据分析报告范文第8篇

因此，很多企业都会利用Hadoop实现数据存储，再通过其他工具实现对大数据的高速捕获和实时分析。这里，我们将通过艾瑞咨询集团的一个真实案例，解读一下敏捷BI如何和Hadoop进行互补，帮助其实现互联网大数据分析的。

定制化项目效率低下

艾瑞咨询集团（iResearch）是一家专注于网络媒体、电子商务、网络游戏、无线增值等新经济领域，深入研究和了解消费者行为，并为网络行业和传统行业客户提供市场调查研究和战略咨询服务的专业市场调研机构。

目前，艾瑞咨询集团可以向企业提供线下报告和软件两种定制化咨询报告服务。但是，企业客户的定制化需求非常多变，艾瑞咨询集团生成一份线下报告交付周期需要3至4周，提供软件的交付周期则需要半年。再加上项目所需人工成本升高、迭代周期延长，艾瑞咨询集团往往不敢承接太多定制化项目。

通过调研，笔者发现了艾瑞咨询集团的真正需求：根据时间维度和网站汇总对用户的来源地区、来路域名、页面访问次数、停留时间、有效访问次数、跳出率、回访者、新访问者、回访次数和回访相隔天数等相关数据进行统计分析，并且还能够在动态添加条件之后，通过对监测用户行为获得的数据进行分析，以最终得出更加详细、清楚的用户行为习惯。

因此，艾瑞咨询集团迫切需要一种更加敏捷、高效的大数据分析工具提升定制化业务的效率。

大数据面前：敏捷BI PK传统BI

在解决艾瑞咨询集团面临的难题时，传统BI的做法是，IT人员事先根据需求分析进行建模，建好二次表或打Cube并提前汇总好数据，业务人员才能在前端查看到分析结果的报表。虽然这种做法很成熟，但是解决不了艾瑞咨询集团的难题。

首先，业务人员查看的报表相对静态，分析的维度和度量的计算方式已在建模时预先设定好，不能更改。例如，定好了求和或求平均数，再想改成求方差必须再去修改模型。

其次，分析需求变更时，业务人员不能直接调整报表，需要IT人员重新建模或修改已有分析模型，耗时较长，响应速度较慢。

最后，有些企业的数据量很小，也需要按照此流程和架构来进行大费周折的数据分析。

造成这些问题的本质原因是，过去的技术架构针对海量数据的计算能力不足，企业用户需要通过建模、二次表、Cube提前进行数据运算汇总。

艾瑞咨询集团希望为企业客户提交这样一份分析报告，不仅能看还能动态分析。对于艾瑞咨询集团来说，数据展现应该是起点而不是终点。看到了数据，要能交互式分析、深入向下挖掘，要能发现问题并找到答案，还要能采取行动。与数据交互的过程要足够快，如果用户每次点击需要等三五分钟才出结果，就无法进行交互分析。

并且，分析报告应能让非IT部门的同事直接在分析平台上做出来。不能把所有的分析报告需求都提交到IT部门，这样会严重增加IT部门的工作负担。同时，敏捷BI的实施和操作要简单化，让业务人员可直接使用。

同时，分析报告需求经常需要牵涉到数据层的改动，需要IT部门去改进数据层和业务层，传统BI平台需要一两个月才能完成模型梳理。敏捷BI无需事先建模，可以在分析过程中灵活调整分析维度和报表展现，需求变更可以在一天之内响应，提升企业的洞察力决策力。

与传统BI的重量建模、统一视图不同，敏捷BI采取轻量建模、N个视图的方法，不建二次表和Cube，数据导入后可以直接进行分析，并且业务人员可以实时调整分析的维度和度量的计算方式，极大地增加了灵活性，真正做到和数据对话。

既然有这么便捷的方式，为何传统BI不采用这种架构呢？那是因为，传统技术架构没有引入大数据技术，面对海量数据无法在用户点击后的几秒内就展现企业客户需要的分析结果，因此必须通过建模提前把数据汇总好，才能保证分析报表展现时的速度。

因此，实现敏捷BI的前提是采用新架构处理数据，其涉及的技术包括分布式计算、内存计算、列存储、库内计算等。敏捷BI可以通过更低的成本、更短的上线周期，快速让企业洞察到数据的含义和价值。

业务效率数倍提升

深入研究艾瑞咨询集团要分析的数据，笔者发现，艾瑞咨询集团每天要分析的数据量达几千万条，且不同企业客户的分析需求各不相同。因此，复杂多变的多维度分析需求对分析工具的分析性能提出了更高的挑战，而传统的数据库和Hadoop架构已经无法满足高性能和即时分析的需求。

为此，艾瑞咨询集团考察过国外一些知名的产品，但是当他们获知产品的价格和后续的服务费用之后只能放弃。而国内大多数的分析工具大多是上一代BI，需事先建模再进行分析，难以应对灵活的多维度分析变化需求，且针对大数据量的处理能力不能满足要求。

最终，艾瑞咨询集团选择了永洪敏捷BI技术。当艾瑞咨询集团将三个月的细节数据（约50亿条）导入敏捷BI系统，直接就可以展现出定制分析报告。对比原先基于Excel和SQL编程的分析方法，艾瑞咨询集团的业务效率获得数倍的提升：线下报告交付周期从3至4周缩短至小于1周，软件交付从半年缩短至一个月。

同时，艾瑞咨询集团原来由于担心需求变化导致没有能力交付的很多项目被收入囊中。采用敏捷BI工具后，艾瑞咨询集团可以在几天内快速搭建原型向客户展示，任意的需求变更都可以一周内调整完毕。这种快速原型试错的方式，使得艾瑞咨询集团有能力承接很多此类项目。

由于业务效率的极大提升，有能力承接更多的项目，艾瑞咨询集团的收入空间也出现了数倍的增长。与此同时，艾瑞咨询集团的客户满意度也稳步提升。

不仅如此，为了提供更加直观可交互的分析报告，提升企业用户体验，艾瑞咨询集团基于敏捷BI工具，构建了一个新型SaaS平台。艾瑞咨询集团把企业客户用Hadoop架构存储的数据，通过敏捷BI提供的接口导入到数据集市内，然后通过敏捷BI快速呈现出结果。

事实上，Hadoop和敏捷BI都有各自适用的不同业务场景，两者是相互补充的关系。当前，很多企业都采用Hadoop实现数据的存储，然后把Hadoop数据导入敏捷BI基于分布式内存计算的高性能数据集市中，之后再进行数据可视化分析。鉴于现在Hadoop在企业的应用相当广泛，永洪敏捷BI产品也支持Hadoop数据源的连接。

艾瑞咨询集团合理利用了自己以前花费人力和资金搭建起来的Hadoop架构，使得他们之前的投入没有浪费。但是，对于以前没有Hadoop架构的企业来说，永洪敏捷BI也可以很好地集成。

销售数据分析报告范文第9篇

关键词：通信行业；数据；分析与挖掘；相关分析

中图分类号：TN91 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）012-000-01

引言

大数据在通信行业的资源十分丰富，但是怎样才能对这些数据进行深层次的去挖掘，把在各个系统中分散的数据整合起来，形成有用的数据，十分复杂且非常困难，本文选取了几个方面的数据进行了简单的介绍，一起来研究下大数据在通信行业的应用。

一、通信行业大数据概述

近两年来，大数据的概念受到了各界的热捧，一时间大数据无处不在，而且随着数据量的迅速膨胀，它正在决定着企业的未来发展，在商业、经济及其它领域，越来越多的决策都是在大数据的基础上做出的，而不再是传统的依靠经验以及直觉来进行重大决策的做出。大数据主要是指没有办法在可承受的时间范围内，通过常见的软件对其进行收集并管理再到处理的数据集合，是需要通过新型的处理模式才可以做出更强的决策力、洞察发现力以及流程优化能力的大量且高增长率并且多样化的信息资源。大数据有以下几个方面的特征：首先，数据体量十分大。由TB到FB；其次，类型复杂。比如说：网络日志以及视频、地理位置等等相关的信息等。第三，速度非常快，能够快速的从不同类型的信息当中筛选出有用的信息。最后，高回报。对数据进行合理的搜集、利用和分析，能够获得很高价值的回报。业界将其归纳为4个“V”――Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。大数据的来源主要包含泛互联网（物联网、移动互联网、车联网等）、工业互联网（大量传感器等）、行业/企业信息系统、社交网络（Facebook、微信等）。

通信行业发展至今积累的数据非常丰富，从2G、3G到4G数据的不断升级，从话音、话单数据发展到GPRS上网的日志数据，从视频、音乐、阅读等不同业务所需要的数据到各类通信的行业数据等等各类数据，从数据量、数据质量等方面提供各类大数据资产。

二、通信行业大数据的分析方法

对于大数据进行分析的方法对大数据来说是十分重要的，它能够最终决定信息是否具有价值。进行大数据分析的方法及步骤如下：（1）确定目标。在进行数据采集前，需要业务部门根据科学的手段制定获取价值数据的目标，通常需要进行大量的数据收集和分析，制定一个可以衡量的方式，由数据来分析业务发展的方向是否正确。在进行数据分析的过程当中，关键权值或者性能的指标一定要尽量早点发现。（2）对业务方式的确定。不断的该表业务方式，将关键指标提升并且最终达到业务所要完成的目的，在项目中，要尽早的将目标确定，以此来规避无用功的出现。（3）搜集数据。通过各种不同的渠道，搜集到各种类型的数据，找到更具有相关性的数据，塑造更完善的模型。（4）数据清洗。对采集的原始数据进行数据校验、数据清洗、数据关联、转换处理等，形成目标文件和汇总数据，为数据分析提供数据基础。（5）数据建模。数据建模是数据业务分析的关键所在，需要利用统计学、机器学习等知识，结合业务实现目标，构建科学、精确的模型。（6）优化和重复。为了保证预测数据的准确，业务达到预定的目标，要对模型进行重复的修正和迭代。由于数据量非常庞大，因此在进行大数据分析时需要更高效的分析手段和工具，目前比较流行的包括Hadoop、SparkStreaming、Storm、MPPDB等。

三、通信行业数据分析及应用

1.改变营销方式

一是，实现精确营销，将销售和客户的位置、关系网络有效结合起来，开展实时销售。对客户的通信行为、位置、偏好、终端等数据进行整理，根据客户的实际情况准确地推送合适的业务产品。二是，降低客户流失率。综合分析社交媒体数据、交易数据，对客户流失率实现准确预测，进而可以制定有针对性的控制措施以有效地保留客户。三是，挖掘客户需求。主要是对各项业务系统的详单、日志、用户内容等数据信息进行整理，详细分析不同类型用户的特性，以更好的了解客户的需求，进而可以实现客户需求定位，有利于增强客户满意度，提高市场占有率。

2.改善客户体验

通过利用数据分析，可以更好地收集和分析客户投诉的行为、网络质量的相关数据、客户上网的时间以及聚集区域等相关的数据信息。通过对搜集到的数据进行分析总结的结果，运营商就可以对客户的情况有一个准确的了解，之后根据客户的需求不断的优化流程。在此基础上，运营商可以更好地制定销售政策，并针对有可能发生投诉的行为进行预防和控制，以更好的实现客户体验。

3.开发和销售新的产品

一是，运营商能够利用打包销售数据或者是报告的方式来给银行或者零售商、政府和OTT服务提供商提供客户信用查询服务、客户分析报告、目标客户群行为轨迹分析等。

二是，定向广告，通过对客户的相关信息进行不断分析，根据目标客户的资料以及位置和消费习惯从而能够更加有效地去投放相关的广告。

三是，充分利用手机的高覆盖率，和移动网络相结合，对手机用户的分布以及相关的行为属性做出相应的统计分析，为政府以及旅游管理等有关部门提供一个标准化的基于位置的移动用户多维度的统计信息管理平台。四是，对于客户的消费行为、位置信息、偏好等数据进行分析，对客户进行分类和整理，以更好的获得目标客户，对经过商户附近的目标客户自动下发优惠券。

4.对通信网络进行优化

通过开展大数据分析可以促进通信网络的优化，进一步完善通信网络监控体系，实现对整个通信系统的良好监控。通信网络中的各个环节都会产生大量的数据，例如通信设备、终端、用户和网络等环节的数据信息，在对这些数据进行整理以及分析的基础上，能够对网络运行的状况有一个很好的掌握，从中分析网络中的问题和不足，并采取有针对性的解决措施。

四、结束语

综上所述，随着大数据的不断渗入到人们的生活和工作当中，怎样更多的去获取有价值的信息，对其充分的利用，是大数据的一个核心所在。大数据是一个蕴含无限机会的宝藏，海量的数据就是财富。

参考文献：

[1]侯优优，隋严峰.网络优化中的大数据应用[J].互联网天地，2014（01）.

[2]夏磊.探究大数据下的智能数据分析技术[J].科技创新导报，2014（10）.

[3]刘震，付俊辉，赵楠.基于移动通信数据的用户移动轨迹预测方法[J].计算机应用与软件，2013（02）.

销售数据分析报告范文第10篇

前几年在某大型跨国公司管理团队时，我意识到“大数据”在HR管理中的作用。在管理团队薪酬时，IT系统不仅处理薪酬流程，还提供对标数据支持决策：调薪周期开始时，公司把调薪预算从上到下分解到各级经理，经理会具体分析每个下属员工应该分配多少预算。一般会考虑：一、员工当期绩效表现，二、目前在公司内同类工作岗位中所处薪酬水平？三、与同行和竞争对手的同类岗位相比处于什么水平？经理根据业务需要确定是否要努力保留一位员工，通过预算分配使员工处于合理的薪酬水平。这个系统不仅提供了公司内按职位角色细分的薪酬分布曲线，同时提供了行业薪酬分布曲线，使管理人员能直观看到员工调薪前后在公司内及市场上的薪酬“分位值”。

公司如果有规范的职位职务体系基础容易统计内部薪酬分布，行业的数据一般来自大型HR咨询公司的薪酬数据库。做跨公司的职位职务对应匹配却是件有挑战性的事情――你怎么知道A公司的八级软件工程师相当于B公司的十级咨询顾问呢？传统上，我服务的那家公司是定向的对标指定，即人工对应到具体同类型公司的同类型岗位。随着技术的发展，现在时髦的基于文本分析的“大数据分析”能够解决更广泛的职位匹配问题，再结合薪酬数据库，能够提供更准确做薪酬对标。可以预计，这种对标方法会成为一种更加普及的应用。

HR咨询公司薪酬数据库的客观性和准确性往往存有争议，大企业做对标时一般会购买几家咨询公司的数据，相互参照使用。然而，现在互联网上各种“晒工资”网站越来越多，例如，基于互联网的大数据分析可能颠覆传统的薪酬数据库服务，企业能够更加实时、准确地做职位薪酬对标，提升人才管理水平。

HR部门的价值从后台服务职能，发展到帮助业务部门挖掘、培养、发展人才，成为企业业务的驱动者，人才相关数据的分析为这样的工作方式转型提供了可能性。不仅是薪酬数据分析，从下图所示的HR相关数据可以产生很多分析机会。

例如某些专业岗位招聘如何选择候选细分人群，需要在用人成本、人才质量、使用风险以及细分人群供应量等不同因素中平衡，可以通过数据挖掘方法，根据不同人才寻源策略确定相应的候选人细分对象；又如雇主品牌建设，通常员工敬业度调研结果中薪酬是一个抱怨因素，可是，实际薪酬水平以及期望薪酬水平与员工的敬业度、员工绩效之间有多深的关联？不同的薪酬或者奖金结构方式会对敬业度产生什么影响？再例如提高招聘质量，国外某保险公司对数百例初级销售人员聘用后的实际业绩分析发现，应聘人资质与业绩相关度较高的因素有：简历文本质量（语法准确、表述清楚）、教育经历完整性、高端产品销售的经验、过去类似工作的成功、不确定环境下工作的能力等，并有意思地发现大学档次、大学成绩、推荐人资质等因素与业绩相关度不高。除此之外，在员工保留因素、销售人员绩效、出勤率预测、继任计划、人才管道计划、高潜力人才挖掘等人力资源管理领域，数据分析都有广泛的应用。

HR总监向管理层解释工作计划是件比较麻烦的事情，如果他在预算会上拿出一份人员自然减员率分析、招聘预测、人员管道与业务增长相关性、不同绩效水平的薪酬增长比率和市场对标水平等数据的分析报告，可以设想这会多么有说服力。