導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫好一篇經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)分析報(bào)告，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

消費(fèi)保是由中國(guó)電子商會(huì)、《消費(fèi)電子》雜志社、深圳市消費(fèi)寶網(wǎng)絡(luò)科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)辦的消費(fèi)維權(quán)投訴平臺(tái)，致力于在消費(fèi)者和企業(yè)之g架起一座良性溝通的橋梁，幫助消費(fèi)者一站式解決日常生活中遇到的各種消費(fèi)問(wèn)題。

雙方達(dá)成合作后，消費(fèi)保將會(huì)以數(shù)據(jù)分析的形式，向國(guó)家工商總局提供一季度、半年、前三季度和全年的消費(fèi)分析報(bào)告：

（一）統(tǒng)計(jì)分析消費(fèi)投訴輿情

消費(fèi)保將會(huì)向國(guó)家工商總局分析最新的消費(fèi)者投訴數(shù)量、趨勢(shì)和特點(diǎn)；分析消費(fèi)者投訴集中的商品、企業(yè)、品牌以及分析消費(fèi)者投訴的主要問(wèn)題及原因分析。

（二）消費(fèi)投訴分析維度

在提供給國(guó)家工商總局的分析報(bào)告樣本基礎(chǔ)上消費(fèi)保會(huì)再?gòu)囊韵氯齻€(gè)維度進(jìn)行選擇性分析：

（1）在基礎(chǔ)分析方面對(duì)歷年的投訴數(shù)量、分省的投訴數(shù)量以及各經(jīng)濟(jì)區(qū)域（六大經(jīng)濟(jì)區(qū)、東中西部等）的投訴數(shù)量進(jìn)行分析比較；

（2）在關(guān)聯(lián)分析方面對(duì)投訴與行業(yè)企業(yè)分布、投訴與地域產(chǎn)業(yè)分布、投訴與市場(chǎng)主體經(jīng)營(yíng)規(guī)模進(jìn)行分析比較；

（3）而在疊加分析方面，消費(fèi)保將會(huì)分析消費(fèi)電子領(lǐng)域消費(fèi)者投訴的熱點(diǎn)分布，并且按照行業(yè)企業(yè)、綜合企業(yè)與網(wǎng)絡(luò)商品經(jīng)營(yíng)者、第三方交易平臺(tái)經(jīng)營(yíng)者這兩個(gè)維度加以區(qū)分電子商務(wù)企業(yè)。在針對(duì)假冒偽劣商品投訴的行業(yè)分布、被投訴售假市場(chǎng)主體的地域分布進(jìn)行準(zhǔn)確分析；分析人口分布、經(jīng)濟(jì)水平、人口流動(dòng)、季節(jié)因素、節(jié)假日因素、促銷活動(dòng)對(duì)消費(fèi)者投訴的影響；分析消費(fèi)者投訴分布對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的反映；分析消費(fèi)者投訴分布對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的反映。

（三）提供典型投訴案例及消費(fèi)警示

篇2

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)分析；報(bào)告；認(rèn)識(shí)

中圖分類號(hào)：F276 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2012）07-0-01

當(dāng)前，企業(yè)面臨的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境越來(lái)越激烈，企業(yè)生存、發(fā)展和獲利也變得不確定，企業(yè)利益相關(guān)人為了自身利益的需要，希望及時(shí)、全面和客觀了解企業(yè)的財(cái)務(wù)經(jīng)營(yíng)狀況，以便做出正確的決策。而財(cái)務(wù)分析報(bào)告能直觀的揭示企業(yè)經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵，滿足管理層、債權(quán)人對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的事前、事中預(yù)測(cè)和決策分析的需要。但作為財(cái)務(wù)工作人員，一般長(zhǎng)于實(shí)務(wù)處理而短于財(cái)務(wù)報(bào)告的分析，苦于無(wú)問(wèn)題可分析或拘囿于模式化分析。為此，筆者結(jié)合工作實(shí)際，談?wù)勛约簩?duì)如何提升財(cái)務(wù)分析報(bào)告能力的認(rèn)識(shí)。

一、財(cái)務(wù)分析報(bào)告概述

1.財(cái)務(wù)分析報(bào)告的類型

財(cái)務(wù)分析報(bào)告按內(nèi)容劃分為綜合分析、專題分析和簡(jiǎn)要分析報(bào)告。綜合分析報(bào)告是對(duì)企業(yè)整體財(cái)務(wù)情況進(jìn)行分析，涵蓋了企業(yè)所有財(cái)務(wù)報(bào)表的分析，主要用于年度、半年和季度財(cái)務(wù)分析，屬于定期財(cái)務(wù)分析的范疇。它具有涉及面廣，信息量大的特點(diǎn)，對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告使用者做出各項(xiàng)決策有深遠(yuǎn)的影響，也是企業(yè)財(cái)務(wù)分析報(bào)告最主要的內(nèi)容。專題分析報(bào)告是對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的重大經(jīng)濟(jì)問(wèn)題或薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行專門分析，屬于不定期財(cái)務(wù)分析的范疇。它具有時(shí)間不固定、分析事項(xiàng)單一的特點(diǎn)，利于財(cái)務(wù)報(bào)告使用者解決企業(yè)的特定問(wèn)題。簡(jiǎn)要分析報(bào)告是對(duì)主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行概要的分析，主要用于月度或旬的財(cái)務(wù)分析，屬于不定期和定期財(cái)務(wù)分析的范疇。它具有簡(jiǎn)明扼要、重點(diǎn)分析的特點(diǎn)，主要反映企業(yè)特定財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析或預(yù)測(cè)今后發(fā)展趨勢(shì)。

財(cái)務(wù)分析報(bào)告按分析時(shí)間可分為定期分析報(bào)告與不定期分析報(bào)告。定期分析報(bào)告主要受到財(cái)務(wù)制度強(qiáng)制性規(guī)定，主要向外部利益相關(guān)人提供企業(yè)一定時(shí)期的財(cái)務(wù)狀況，如綜合分析報(bào)告。而不定期報(bào)告不具有強(qiáng)制性規(guī)定，主要用于內(nèi)部管理者對(duì)企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析和財(cái)務(wù)決策，如專題分析報(bào)告。

2.財(cái)務(wù)報(bào)告的分析方法

財(cái)務(wù)分析方法主要有比較分析法、比率分析法和辨證分析法。比較分析法、比率分析法是基礎(chǔ)的分析方法。比較分析法是通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)在數(shù)據(jù)上的比較來(lái)揭示經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間數(shù)量關(guān)系和差異；比率分析法是將兩個(gè)性質(zhì)不同但相關(guān)的指標(biāo)加以對(duì)比，找出客觀聯(lián)系。辨證分析法是財(cái)務(wù)報(bào)告分析最重要的分析方法，主要按照尋找差異-分析原因-措施建議的程序，揭示比較分析和比率分析中反映出企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中的變化和存在的問(wèn)題的原因，通過(guò)對(duì)問(wèn)題的深入分析，提出合理可行的解決辦法并形成相應(yīng)的財(cái)務(wù)分析報(bào)告。

二、財(cái)務(wù)報(bào)告分析常見問(wèn)題或不足

1.財(cái)務(wù)分析報(bào)告高度不夠

財(cái)務(wù)分析報(bào)告的編制是財(cái)務(wù)部門，而閱讀者主要是企業(yè)管理層，由于受到部門的局限性，財(cái)務(wù)分析報(bào)告只能站在財(cái)務(wù)的角度，而難以站在企業(yè)管理的高度。易出現(xiàn)“就財(cái)務(wù)而財(cái)務(wù)、就數(shù)據(jù)而數(shù)據(jù)”的問(wèn)題，財(cái)務(wù)分析視角難以拓展，不能將指標(biāo)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)背后的經(jīng)營(yíng)實(shí)質(zhì)聯(lián)系起來(lái)。這種與企業(yè)管理脫節(jié)，不能滿足企業(yè)管理層“真正想了解的信息”，只能稱為數(shù)據(jù)的羅列表述，而不是真正意義上的財(cái)務(wù)分析報(bào)告。

2.財(cái)務(wù)分析方法不科學(xué)

企業(yè)經(jīng)營(yíng)是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程，財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)雖然是靜態(tài)的，但這種靜態(tài)是相對(duì)的，而動(dòng)態(tài)是絕對(duì)的，所以財(cái)務(wù)分析報(bào)告需要樹立辨證分析法的觀點(diǎn)來(lái)分析靜態(tài)的數(shù)據(jù)。目前，存在問(wèn)題是分析方法不科學(xué)，習(xí)慣于靜態(tài)分析，靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷靜態(tài)數(shù)據(jù)背后的動(dòng)態(tài)問(wèn)題。造成無(wú)法揭示問(wèn)題的本質(zhì)，結(jié)果只能是“抓大放小、避重就輕”。

3.財(cái)務(wù)分析整體性差

在進(jìn)行財(cái)務(wù)分析時(shí)，只有將多種指標(biāo)結(jié)合起來(lái)，從整體上進(jìn)行分析，層層深入、遞進(jìn)式分析判斷，才能深挖出指標(biāo)背后的問(wèn)題。財(cái)務(wù)報(bào)表分析人員在進(jìn)行財(cái)務(wù)分析時(shí)，常常習(xí)慣于單項(xiàng)指標(biāo)分析和判斷，比如一個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)值受到多種因素的影響，但分析時(shí)一般局限于一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行反復(fù)分析，鮮于舉一反三的分析。即使進(jìn)行多個(gè)指標(biāo)綜合分析判斷時(shí)，一般也只是將各個(gè)指標(biāo)數(shù)值簡(jiǎn)單地加權(quán)計(jì)算，而沒有將各個(gè)指標(biāo)數(shù)值之間的因果關(guān)系有機(jī)地聯(lián)系起來(lái)，更難以分析出指標(biāo)背后的經(jīng)濟(jì)實(shí)質(zhì)。

三、如何提升財(cái)務(wù)分析報(bào)告能力

1.充分了解財(cái)務(wù)分析報(bào)告的目的

首先，在撰寫財(cái)務(wù)分析報(bào)告之前要明確分析報(bào)告的類型，有針對(duì)性的收集資料，以提高分析的效率和效果捕捉報(bào)表使用者希望“真正了解的信息”。其次，要辨證的進(jìn)行財(cái)務(wù)分析，不同指標(biāo)用于不同的財(cái)務(wù)分析目的，結(jié)果也不同，所以應(yīng)辨證看待分析結(jié)果。比如資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)，當(dāng)評(píng)價(jià)企業(yè)償債能力時(shí)，是越小越好，但用于財(cái)務(wù)杠桿分析，高的資產(chǎn)負(fù)債率，可能表明企業(yè)充分利用財(cái)務(wù)杠桿效應(yīng)，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)最大化不是劣勢(shì)而是優(yōu)勢(shì)。再次，要了解財(cái)務(wù)報(bào)告對(duì)象不同，對(duì)于對(duì)外公布的財(cái)務(wù)分析報(bào)告，應(yīng)使用約定俗成的語(yǔ)言，注重分析的完整性，防止社會(huì)公眾的誤解。對(duì)于企業(yè)管理層使用的財(cái)務(wù)分析報(bào)告，語(yǔ)言力求通俗易懂，要重點(diǎn)進(jìn)行問(wèn)題分析。

2.注意財(cái)務(wù)分析報(bào)告格式的規(guī)范化

財(cái)務(wù)分析報(bào)告屬于寫作的范疇，但不同于一般的文學(xué)作品，其更傾向于公文類的模式。財(cái)務(wù)分析報(bào)告內(nèi)容一般包括前言段、說(shuō)明段、分析評(píng)價(jià)段和建議措施段，根據(jù)分析目的不同可能有所取舍。一是要先草擬提綱和段落層次，然后搜集整理相關(guān)資料，確定分析方法，按照找出差異—原因分析—建議措施步驟來(lái)反映問(wèn)題和揭示問(wèn)題。二是要注意分析的廣度和深度，有所側(cè)重。分析問(wèn)題過(guò)廣可能使財(cái)務(wù)分析報(bào)告抓不住重點(diǎn)，但分析的過(guò)窄可能使問(wèn)題交代的不清楚。三是在財(cái)務(wù)分析報(bào)告形式上可以充分利用計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，采用文字處理與圖表相結(jié)合的方法，使財(cái)務(wù)分析報(bào)告形象生動(dòng)、一目了然。在格式上力求簡(jiǎn)明扼要，對(duì)重大差異或重要的指標(biāo)應(yīng)標(biāo)以特殊符號(hào)，以引起有關(guān)方面的重視。

3.財(cái)務(wù)分析報(bào)告應(yīng)注意的事項(xiàng)

一是財(cái)務(wù)分析報(bào)告的寫作人員要注重素材積累，多了解一些宏觀經(jīng)濟(jì)情況，把握企業(yè)財(cái)務(wù)狀況以外的客觀原因。要重點(diǎn)搜集同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手資料，因?yàn)橥惺秦?cái)務(wù)分析最好的“參照物”。二是要注意橫向和縱向溝通，橫向要和企業(yè)其他部門溝通，以全面了解企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況，防止企業(yè)財(cái)務(wù)分析報(bào)告出現(xiàn)“坐井觀天”現(xiàn)象?？v向要向企業(yè)管理高層多匯報(bào)、多請(qǐng)示，以了解企業(yè)未來(lái)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略的方向，吃透企業(yè)政策，使財(cái)務(wù)分析報(bào)告發(fā)揮“導(dǎo)航器”作用。三是要注重財(cái)務(wù)分析報(bào)告文字表達(dá)，行文要盡量流暢、簡(jiǎn)明，避免口語(yǔ)化。同時(shí)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)多角度分析，避免輕易對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)下肯定結(jié)論，防止不準(zhǔn)確的結(jié)論誤導(dǎo)財(cái)務(wù)報(bào)告閱讀者。

參考文獻(xiàn)：

[1]張新民,錢愛民.企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表分析[M].清華大學(xué)出版社,2007.

篇3

――某零售商老總感言

“我要求主管定期做經(jīng)營(yíng)分析?？墒俏野l(fā)現(xiàn)他們平常太忙，根本不能按時(shí)提交報(bào)告；更頭疼的是，即使報(bào)告交給我了，各部門的數(shù)據(jù)卻核對(duì)不上，不但不能給經(jīng)營(yíng)決策提供依據(jù)，反而給我造成困擾!”

――某大型連鎖企業(yè)總裁感言以上言談代表了相當(dāng)一部分中國(guó)零售商的現(xiàn)狀。

一方面，混亂的運(yùn)營(yíng)使他們明白了：定期、持續(xù)的全面經(jīng)營(yíng)分析和業(yè)務(wù)管理稽核，是非常必要的，也是非常重要的；但另一方面，零售業(yè)固有的繁、雜、累，使得上至老總，下至主管和員工，整天都忙得不可開交，不知不覺中，逐漸忽視了這項(xiàng)工作。

零售商不能永遠(yuǎn)這么忙下去!只陷在一堆瑣事中，對(duì)企業(yè)的穩(wěn)健運(yùn)行十分不利，從中遠(yuǎn)期看更是致命的!企業(yè)必須進(jìn)行精細(xì)化管理，其重要標(biāo)志就是數(shù)據(jù)化管理，從報(bào)表中找問(wèn)題。

那么，《企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析報(bào)告》都應(yīng)該有哪些內(nèi)容呢?它是由哪些數(shù)據(jù)報(bào)表匯總而成的呢?讓我們擇其主要的作個(gè)說(shuō)明，從中可以看到，優(yōu)秀零售商使用的有效工具并不復(fù)雜。

原始銷售數(shù)據(jù)報(bào)表

銷售數(shù)據(jù)是所有經(jīng)營(yíng)分析報(bào)告的基礎(chǔ)，針對(duì)商品分類的最小單位“單品”進(jìn)行報(bào)告(見表1)。

該數(shù)據(jù)一般以月度提交最適合。如果有電腦系統(tǒng)，或門店單品數(shù)量不多，提交很簡(jiǎn)單。

基于單品的銷售數(shù)據(jù)分析是良好運(yùn)營(yíng)的根本。如果細(xì)致考察門店銷售高手的本事，無(wú)外乎熟悉各個(gè)單品的特性和銷售情況，然后把主要精力放在好銷的商品上，迅速汰換滯銷商品。

同時(shí)，銷售高手也會(huì)定期分析單品銷售趨勢(shì)的性質(zhì)：這個(gè)單品銷得好，為什么好?有什么促動(dòng)原因?哪些原因在下一個(gè)銷售期還能利用?如果銷得不好，又是什么原因?是不是不符合當(dāng)?shù)仡櫩托枨?……

計(jì)劃指標(biāo)數(shù)掘

這是評(píng)估現(xiàn)有商品銷售現(xiàn)狀的依據(jù)之一，以商品分類中的“商品部類”或“商品品類”為統(tǒng)計(jì)單位(見表2)。

這個(gè)表一般在年初由領(lǐng)導(dǎo)層制定并確定下來(lái)。中小型零售商定到“商品部類”即可，中大型零售商定到“商品品類”，并指定專門的采購(gòu)或銷售人員負(fù)責(zé)該數(shù)據(jù)。該表定的品類范圍越小，表明這一年中的管理深度越深，但也預(yù)示其管理投入將增大。

計(jì)劃指標(biāo)數(shù)據(jù)其實(shí)是“目標(biāo)管理”的有機(jī)組成部門。優(yōu)秀零售商的高層會(huì)在該數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上做兩件事：一是與執(zhí)行者討論每年的計(jì)劃增長(zhǎng)額，二是幫助執(zhí)行者制訂月度計(jì)劃甚至星期計(jì)劃。之所以這樣做，是為了讓執(zhí)行者自己認(rèn)同這個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)，產(chǎn)生完成計(jì)劃的動(dòng)力。

另外，要讓執(zhí)行者按月、甚至按星期找出影響完成計(jì)劃額的難點(diǎn)，便于高層有針對(duì)性地研究解決――這就是和目標(biāo)管理相結(jié)合的過(guò)程管理。很多零售商有計(jì)劃，但沒人指導(dǎo)一線人員去完成，讓他們感覺到是在孤零零作戰(zhàn)，工作興趣缺缺。

去年實(shí)際銷售數(shù)據(jù)

這是縱向比較分析目前銷售狀況的依據(jù)。它也是以“商品部類”或“商品品類”為統(tǒng)計(jì)單位(見表3)。

有些銷售問(wèn)題，單憑本年度的數(shù)據(jù)難以發(fā)現(xiàn)。比如某個(gè)品類或部門的銷售額近幾個(gè)星期也在增長(zhǎng)，但增長(zhǎng)率卻低于去年同期的增長(zhǎng)率。這必須與上年數(shù)據(jù)對(duì)比才能發(fā)現(xiàn)。毛利率、營(yíng)業(yè)外收入、損耗、庫(kù)存額等同樣如此。

營(yíng)業(yè)外收入、庫(kù)存等數(shù)據(jù)的同期對(duì)比，還可以幫助高層發(fā)現(xiàn)采購(gòu)人員的腐敗問(wèn)題或其他運(yùn)營(yíng)流程問(wèn)題。

門店實(shí)際損益數(shù)據(jù)

這是由門店店長(zhǎng)主持制定，并由企業(yè)老總審核通過(guò)的計(jì)劃性數(shù)據(jù)。它可以用來(lái)制定門店的實(shí)際運(yùn)營(yíng)標(biāo)準(zhǔn)，還是衡量店長(zhǎng)經(jīng)營(yíng)水平的重要參考指標(biāo)(見表4)。

門店損益預(yù)算數(shù)據(jù)相當(dāng)于店長(zhǎng)所立的“軍令狀”。它還能幫助總部發(fā)現(xiàn)優(yōu)秀的門店管理人才。

這是由門店財(cái)務(wù)部門出具，并由上一級(jí)財(cái)務(wù)審核部門審計(jì)并確認(rèn)的實(shí)際數(shù)據(jù)，是對(duì)門店實(shí)際運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀的準(zhǔn)確反映，應(yīng)提供的主要數(shù)據(jù)信息與損益預(yù)算表相同，報(bào)表格式也一樣。

有了以上基本數(shù)據(jù)報(bào)表，就可以提升和轉(zhuǎn)換處理數(shù)據(jù)了。比如，可以進(jìn)行門店銷售和毛利走勢(shì)、門店的銷售業(yè)績(jī)排名、門店異常數(shù)據(jù)的篩選和原因分析、門店銷售業(yè)績(jī)的計(jì)劃與實(shí)際對(duì)比、現(xiàn)狀與去年同期水平的縱向比較、門店零銷售商品的現(xiàn)狀分析、重點(diǎn)品類業(yè)績(jī)分析等等。

應(yīng)有的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)都有了，最后一步，也是最重要的一步，就是編制《企業(yè)的經(jīng)營(yíng)分析報(bào)告》。

篇4

財(cái)務(wù)分析員崗位職責(zé)

1、收集企業(yè)及各職能部門的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，建立行業(yè)總體和同行業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況數(shù)據(jù)庫(kù)，按時(shí)提供財(cái)務(wù)分析報(bào)表，以支持企業(yè)各項(xiàng)財(cái)務(wù)分析工作;

2、根據(jù)財(cái)務(wù)分析主管的工作安排，對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從盈利能力、償債能力、運(yùn)營(yíng)效率等各個(gè)方面進(jìn)行分析，提供相應(yīng)的分析報(bào)告;

3、協(xié)助完成項(xiàng)目可行性分析中的財(cái)務(wù)分析工作，提供相關(guān)的財(cái)務(wù)意見和建議;

4、定期匯總收入預(yù)算、費(fèi)用支出預(yù)算等各項(xiàng)預(yù)算的執(zhí)行情況，分析導(dǎo)致實(shí)際收入與預(yù)算差異的原因，同時(shí)就存在的差異對(duì)預(yù)算體系和資金計(jì)劃的影響進(jìn)行預(yù)測(cè)性分析;

5、按時(shí)完成領(lǐng)導(dǎo)交辦的其他相關(guān)工作。

財(cái)務(wù)分析員崗位要求

1、財(cái)務(wù)管理相關(guān)專業(yè)，或接受過(guò)財(cái)務(wù)管理、財(cái)務(wù)分析等方面的專業(yè)培訓(xùn);

2、有一定的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)為佳;

3、具有扎實(shí)的財(cái)稅專業(yè)知識(shí)，具有較強(qiáng)的分析能力、數(shù)據(jù)處理能力，能熟練使用各種辦公軟件;

4、具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能夠快速掌握新知識(shí)并加以運(yùn)用;

5、具有良好的協(xié)作、溝通和指導(dǎo)技能，具備團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。

財(cái)務(wù)分析員關(guān)鍵技能

專業(yè)能力電子表格數(shù)據(jù)庫(kù)財(cái)務(wù)系統(tǒng)

個(gè)人能力分析能力認(rèn)真仔細(xì)耐心

財(cái)務(wù)分析員升職空間

財(cái)務(wù)分析員 財(cái)務(wù)經(jīng)理/預(yù)算經(jīng)理/資金經(jīng)理/審計(jì)經(jīng)理

財(cái)務(wù)分析員薪情概況

應(yīng)屆畢業(yè)生￥3000.00

1年經(jīng)驗(yàn)￥3100.00

2年經(jīng)驗(yàn)￥4500.00

3年經(jīng)驗(yàn)￥3700.00

財(cái)務(wù)分析員工作內(nèi)容

1、協(xié)助公司經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析及財(cái)務(wù)管理工作;

2、分析財(cái)務(wù)報(bào)表項(xiàng)目數(shù)據(jù)異動(dòng)情況;

3、建立項(xiàng)目管理的財(cái)務(wù)分析模型;

4、協(xié)助報(bào)表體系erp工作;

篇5

隨著信息技術(shù)的發(fā)展以及計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力的提升，數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域逐漸拓展，各種技術(shù)也日趨成熟。目前，在數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)上已經(jīng)形成了較為完備的體系，在大多數(shù)行業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域已經(jīng)形成了固定的技術(shù)模式。

1數(shù)據(jù)源準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用的重要前提，數(shù)據(jù)來(lái)源關(guān)系到各種業(yè)務(wù)分析所需要的數(shù)據(jù)是否齊全、原始數(shù)據(jù)質(zhì)量是否可靠、數(shù)據(jù)提供的性能方面是否滿足相關(guān)要求等。對(duì)于不同的行業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)來(lái)源的渠道各不相同，對(duì)于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用而言，也需要在眾多的數(shù)據(jù)中選取合適的部分進(jìn)行后續(xù)加工和處理。對(duì)于大多數(shù)信息化技術(shù)應(yīng)用比較廣泛的企業(yè)而言，主要的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)源都可以從自身的信息管理系統(tǒng)中取得，如業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)、企業(yè)資源規(guī)劃和管理系統(tǒng)以及流水線作業(yè)信息管理系統(tǒng)等。有部分?jǐn)?shù)據(jù)信息是從非常專業(yè)的系統(tǒng)中直接采集到的，如專業(yè)調(diào)度系統(tǒng)、電話交換機(jī)以及生產(chǎn)線控制系統(tǒng)等。從這些系統(tǒng)中，可以取得企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的基礎(chǔ)信息和關(guān)鍵數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常是最能真實(shí)客觀地反映企業(yè)運(yùn)行情況。此外，數(shù)據(jù)獲取的成本也比較低，穩(wěn)定性和質(zhì)量比較好，并且易于管理和重構(gòu)。然而，就經(jīng)營(yíng)分析的角度而言，從企業(yè)內(nèi)部提供的數(shù)據(jù)還不能滿足全方位分析的需要，需要從企業(yè)外部獲取必要的信息。比如為了深入了解客戶的信息，就需要進(jìn)行相應(yīng)的市場(chǎng)調(diào)研工作，設(shè)計(jì)一些調(diào)查問(wèn)卷，搜集與業(yè)務(wù)開展和經(jīng)營(yíng)相關(guān)的重要信息。另外，在某些特定的場(chǎng)合下，還有可能還需要從其它一些外部渠道去集中獲得一些有關(guān)客戶和市場(chǎng)的數(shù)據(jù)信息，目前有不少機(jī)構(gòu)專門從事市場(chǎng)信息數(shù)據(jù)提供的服務(wù)工作。從企業(yè)外部獲得的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)往往是針對(duì)性較強(qiáng)，有較高利用價(jià)值的信息。但這些信息的真實(shí)性、穩(wěn)定性程度就比內(nèi)部的數(shù)據(jù)源要低，并且數(shù)據(jù)獲得的成本相對(duì)比較高。

2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的應(yīng)用

目前，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)對(duì)于大多數(shù)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析任務(wù)而言，是必備的基礎(chǔ)條件之一，尤其是對(duì)于規(guī)模較大、業(yè)務(wù)開展較廣泛的企業(yè)。由于日常運(yùn)營(yíng)涉及到的數(shù)據(jù)來(lái)源和種類較多、數(shù)據(jù)量較大，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理時(shí)需要對(duì)原始的信息進(jìn)行大量的加工處理工作，因此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的應(yīng)用就是必然的選擇。應(yīng)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的主要目的是將原始的數(shù)據(jù)源按相應(yīng)的要求進(jìn)行轉(zhuǎn)換并按專門設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)加工處理流程目前一般稱為ETL，即抽取(Extract)、轉(zhuǎn)換(Transform)和加載(Loading)。抽取過(guò)程是指從各類原始的數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)的過(guò)程，綜合考慮信息系統(tǒng)的處理性能和數(shù)據(jù)時(shí)效性以及分析應(yīng)用需求等因素，數(shù)據(jù)抽取過(guò)程可以是實(shí)時(shí)的，也可以是非實(shí)時(shí)的。對(duì)于抽取出的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行一定的轉(zhuǎn)換處理，才能夠進(jìn)行后續(xù)的應(yīng)用，轉(zhuǎn)換過(guò)程主要是根據(jù)后期應(yīng)用需求將原始的數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾、異常處理后再進(jìn)行格式變換、維度調(diào)整以及初步分類匯總等處理。數(shù)據(jù)加載過(guò)程就是將處理后的數(shù)據(jù)裝載到倉(cāng)庫(kù)模型中，并根據(jù)應(yīng)用需求進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的調(diào)整以及性能優(yōu)化。在一些專題分析應(yīng)用場(chǎng)合，還可以將已經(jīng)加載至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的歸納處理，形成相關(guān)主題的數(shù)據(jù)集市，以提高數(shù)據(jù)的可用程度。

數(shù)據(jù)分析方案的設(shè)計(jì)和實(shí)施

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)完成之后，為了實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)分析的目標(biāo)，就可以考慮實(shí)施一些數(shù)據(jù)分析方案，選擇合適的分析方法和工具建立相應(yīng)的模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，最終得到能夠支持業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析的關(guān)鍵信息，這一步對(duì)于整個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析工作而言是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。數(shù)據(jù)分析建模工作不僅需要掌握相關(guān)分析方法技術(shù)，更需要對(duì)業(yè)務(wù)背景和業(yè)務(wù)分析目標(biāo)有充分的認(rèn)識(shí)。因?yàn)閿?shù)據(jù)分析挖掘建模方法沒有嚴(yán)格的定律可以遵循，往往需要在實(shí)踐中運(yùn)用一些基本的方法去探索影響業(yè)務(wù)目標(biāo)的關(guān)鍵因素，并且需要長(zhǎng)期跟蹤業(yè)務(wù)發(fā)展情況，不斷地完善模型、調(diào)整相關(guān)參數(shù)，才能夠得到能正確輔助經(jīng)營(yíng)決策制定的方案。此外，隨著業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)模式的調(diào)整和市場(chǎng)環(huán)境的變化，業(yè)務(wù)分析模型還可能隨時(shí)需要重構(gòu)并且反復(fù)驗(yàn)證。目前用于數(shù)據(jù)挖掘分析的方法有很多，從基本的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法到目前研究比較廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。但是并不是越復(fù)雜的算法效果越好。在很多場(chǎng)合下，應(yīng)用較為簡(jiǎn)便的方法得出的結(jié)論更易于描述業(yè)務(wù)信息，便于理解以及實(shí)踐操作?，F(xiàn)在市場(chǎng)上用于進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析產(chǎn)品也比較豐富，比較典型的分析工具如SPSS、SAS、STAT等，在一些行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，還有更加專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具和軟件包可供使用。在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中，可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析的需求和應(yīng)用范圍進(jìn)行選擇。

互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)分析需求

以及數(shù)據(jù)分析方案設(shè)計(jì)目前，有線電視運(yùn)營(yíng)商在互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)開展過(guò)程中關(guān)注最多的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)是如何提高用戶對(duì)服務(wù)的認(rèn)可程度、擴(kuò)大用戶規(guī)模、避免用戶流失以及提升用戶的業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)價(jià)值等方面。在這個(gè)過(guò)程中同時(shí)也需要對(duì)點(diǎn)播內(nèi)容的使用情況進(jìn)行分析，判斷哪些產(chǎn)品的點(diǎn)播頻率比較高，以便進(jìn)行內(nèi)容安排方面的調(diào)整。為了支撐互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析的目標(biāo)，首先需要初步選擇可能對(duì)點(diǎn)播業(yè)務(wù)使用頻率影響比較大的一些關(guān)鍵性因素，并且判斷哪些信息是有手段可以收集到的，以及從哪些渠道收集等等。這個(gè)過(guò)程通常需要對(duì)基礎(chǔ)業(yè)務(wù)有一定的認(rèn)識(shí)，此外還需要對(duì)信息數(shù)據(jù)的分布和管理有相應(yīng)的了解。通常情況下，對(duì)于大多數(shù)有線電視運(yùn)營(yíng)商而言，目前都在建設(shè)和使用業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)。互動(dòng)業(yè)務(wù)分析所需要的基礎(chǔ)信息大多數(shù)都可以從業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)中獲取，例如從客戶關(guān)系管理平臺(tái)中可以收集到用戶的基本信息，如客戶名稱、聯(lián)系方式、業(yè)務(wù)使用的地址等。另外，客戶開通的業(yè)務(wù)信息以及訂購(gòu)的各種產(chǎn)品信息、業(yè)務(wù)變更記錄信息以及終端信息等基本上都可以從業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)中獲取到。經(jīng)過(guò)一些信息轉(zhuǎn)換和匯總，我們就可以了解到用戶業(yè)務(wù)的在網(wǎng)時(shí)間、消費(fèi)情況、訂購(gòu)記錄、離網(wǎng)情況等。從這些基本信息里面可以選擇一些業(yè)務(wù)上感興趣的因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以歸納總結(jié)出經(jīng)營(yíng)分析相關(guān)的業(yè)務(wù)特征。對(duì)于互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)相關(guān)的另外一些信息，如客戶的點(diǎn)播行為記錄，一般就不是直接從業(yè)務(wù)支撐平臺(tái)上進(jìn)行采集到。這些數(shù)據(jù)的來(lái)源通常是在互動(dòng)業(yè)務(wù)管理平臺(tái)中，用戶在終端上進(jìn)行點(diǎn)播操作后，互動(dòng)業(yè)務(wù)管理平臺(tái)會(huì)記錄下與用戶點(diǎn)播操作相關(guān)的信息。從這些記錄中，我們可以了解到用戶的點(diǎn)播時(shí)間、點(diǎn)播內(nèi)容、收看時(shí)間等等。根據(jù)點(diǎn)播的內(nèi)容，可以在互動(dòng)業(yè)務(wù)內(nèi)容管理平臺(tái)上關(guān)聯(lián)到其價(jià)格、類型、上線時(shí)間等信息。綜合上述信息后，就可以整理出互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)的使用記錄，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析可以發(fā)現(xiàn)用戶點(diǎn)播的時(shí)間、內(nèi)容偏好和使用量發(fā)展趨勢(shì)等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以幫助判斷系統(tǒng)的容量以及內(nèi)容的受歡迎程度等信息。最后，為了綜合評(píng)估互動(dòng)業(yè)務(wù)的發(fā)展情況，發(fā)現(xiàn)與業(yè)務(wù)分析目標(biāo)關(guān)聯(lián)較大的一些因素，可以綜合用戶的業(yè)務(wù)記錄信息和點(diǎn)播使用情況進(jìn)行模型構(gòu)造，并且對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估，以得到對(duì)決策分析有價(jià)值的信息。

互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析方案的實(shí)施應(yīng)用

根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析基本方案設(shè)計(jì)的思路，可以著手開始實(shí)施相應(yīng)的分析方案。在本文中主要介紹兩類數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例，一個(gè)是基于基礎(chǔ)點(diǎn)播行為數(shù)據(jù)進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用，另外一個(gè)是根據(jù)用戶點(diǎn)播行為數(shù)據(jù)以及基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)綜合分析影響用戶的互動(dòng)業(yè)務(wù)在線情況的因素。

1用戶點(diǎn)播行為數(shù)據(jù)分析案例

為了了解點(diǎn)播業(yè)務(wù)的使用情況，可以根據(jù)用戶的點(diǎn)播行為記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，以實(shí)現(xiàn)總結(jié)互動(dòng)點(diǎn)播內(nèi)容、時(shí)段和使用量趨勢(shì)等業(yè)務(wù)特征的分析目標(biāo)。根據(jù)方案設(shè)計(jì)的結(jié)論，從互動(dòng)業(yè)務(wù)管理平臺(tái)中可以取得這類業(yè)務(wù)分析所需要的全部源數(shù)據(jù)。但是，互動(dòng)業(yè)務(wù)管理平臺(tái)中的點(diǎn)播記錄通常全部是以文本記錄的方式保存的，并且由于點(diǎn)播記錄的數(shù)量較大，一般按照記錄數(shù)量或者時(shí)間間隔進(jìn)行了拆分。為了利用這些信息就有必要進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換工作。在實(shí)際應(yīng)用中可以使用預(yù)先設(shè)計(jì)的腳本定時(shí)從互動(dòng)業(yè)務(wù)管理平臺(tái)中進(jìn)行數(shù)據(jù)的抽取，然后經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的類型變換后加載至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。為了達(dá)到分析目標(biāo)，主要抽取的信息有產(chǎn)生用戶點(diǎn)播記錄的用戶ID、點(diǎn)播內(nèi)容的代碼及分類信息、點(diǎn)播的開始和結(jié)束時(shí)間等等。原始的點(diǎn)播記錄信息轉(zhuǎn)換后，就可以進(jìn)行下一步的主題分析準(zhǔn)備了，例如可以按照點(diǎn)播的時(shí)段、點(diǎn)播的內(nèi)容，以及用戶區(qū)域等信息進(jìn)行不同維度的數(shù)據(jù)分析。圖2是對(duì)互動(dòng)點(diǎn)播類業(yè)務(wù)按每日播頻率進(jìn)行的一個(gè)分類統(tǒng)計(jì)后用SAS統(tǒng)計(jì)工具生成的圖形，在生成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)前需要從原始數(shù)據(jù)中分離出點(diǎn)播時(shí)段信息，并行分類匯總。從圖2中可以發(fā)現(xiàn)，點(diǎn)播頻率在一天之中的大致分布規(guī)律。從點(diǎn)播總量上看，每天點(diǎn)播頻率最高的時(shí)段是在18:00至22:30左右，峰值在21:00到22:00左右出現(xiàn)，此外在中午12:00左右也有一個(gè)高峰時(shí)期。點(diǎn)播頻率最低的時(shí)段大約在3:00至5:00左右。根據(jù)每天點(diǎn)播業(yè)務(wù)頻率的分布情況，可以進(jìn)行相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)容量分析，比如通過(guò)業(yè)務(wù)高峰數(shù)值可以評(píng)估出互動(dòng)點(diǎn)播平臺(tái)的并發(fā)容量是否足夠。另外，根據(jù)每日點(diǎn)播頻率的分布特征，可以安排相應(yīng)的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)工作部署。例如在業(yè)務(wù)高峰時(shí)段可以集中投放一些廣告、通知信息，而一些系統(tǒng)割接和調(diào)試工作盡量應(yīng)安排在使用頻率較低的時(shí)段內(nèi)進(jìn)行。如果需要了解一些特殊的節(jié)假日的點(diǎn)播頻率分布特征，可以在原始數(shù)據(jù)中進(jìn)行重新過(guò)濾篩選，生成類似的頻率分布圖并與圖2進(jìn)行比對(duì)，然后分析其特點(diǎn)。從互動(dòng)業(yè)務(wù)點(diǎn)播數(shù)據(jù)還可以按內(nèi)容代碼維度進(jìn)行分析，以統(tǒng)計(jì)出與互動(dòng)視頻節(jié)目?jī)?nèi)容相關(guān)的數(shù)據(jù)，也可以將不同維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行組合分析，進(jìn)一步挖掘出業(yè)務(wù)方面感興趣的信息。

2影響互動(dòng)業(yè)務(wù)用戶在線狀態(tài)因素的綜合分析案例

互動(dòng)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析的另外一個(gè)重點(diǎn)就是用戶的流失特點(diǎn)分析，其目的在于找到影響用戶在線狀態(tài)的主要因素，并且根據(jù)這些信息和目前的業(yè)務(wù)狀態(tài)去預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能流失的用戶情況。另一方面可以針對(duì)影響用戶在線狀態(tài)的主要因素實(shí)施有針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷策略，盡可能避免用戶流失情況的產(chǎn)生。此外，在通過(guò)分析影響互動(dòng)在線狀態(tài)的主要因素后，也可以從中發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步發(fā)展擴(kuò)大用戶規(guī)模的一些線索。為了實(shí)現(xiàn)上述業(yè)務(wù)目標(biāo)，首先需要確定分析數(shù)據(jù)來(lái)源。由于是綜合因素分析，首先需要使用業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)中用戶的互動(dòng)業(yè)務(wù)狀態(tài)變更信息以及其它一些屬性特征信息。此外，用戶的點(diǎn)播行為數(shù)據(jù)也是一項(xiàng)重要的數(shù)據(jù)源，因此也需要引入到模型中。由于最終目的是需要分析影響用戶在線狀態(tài)的主要因素，而在某一個(gè)觀測(cè)時(shí)間點(diǎn)用戶的在線狀態(tài)一般認(rèn)為是一個(gè)二值型的變量，因此可以使用邏輯回歸(logisticregression)方法進(jìn)行建模。然后將在此時(shí)間點(diǎn)前一個(gè)時(shí)段的用戶點(diǎn)播次數(shù)、用戶的在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)、終端特征等作為自變量。在本案例中，按照某一個(gè)時(shí)間段內(nèi)用戶在線狀態(tài)是否發(fā)生變更這一特征，選擇一個(gè)用戶的樣本使用SAS軟件的proclogistic過(guò)程進(jìn)行分析。SAS的分析報(bào)告中還給出了模型的相關(guān)參數(shù)以及各變量的參數(shù)估計(jì)情況。根據(jù)分析結(jié)果中的卡方值和P值可以了解模型對(duì)數(shù)據(jù)的適配性和穩(wěn)定性。從分析結(jié)果給出的參數(shù)估計(jì)信息中可以了解不同自變量對(duì)于互動(dòng)用戶在線狀態(tài)的影響情況。用戶的點(diǎn)播次數(shù)、在線時(shí)長(zhǎng)以及終端屬性等參數(shù)都會(huì)影響到用戶的在線狀態(tài)。從參數(shù)估計(jì)中可以看出點(diǎn)播次數(shù)較高的用戶，其流失的比率相對(duì)較低，另外使用高清互動(dòng)終端用戶流失率也相對(duì)較低，并且終端類型因素有較高的預(yù)測(cè)能力。在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)似乎對(duì)用戶的在線情況影響不大，但實(shí)際建模的過(guò)程中需要考慮套餐贈(zèng)送的情況，因此最好重新調(diào)整參數(shù)模型后再進(jìn)行分析。根據(jù)分析的結(jié)果可以得出相關(guān)的結(jié)論，互動(dòng)用戶的點(diǎn)播頻率越高，其連續(xù)使用的可能性就越大，并且使用高清終端用戶連續(xù)在線的概率比使用標(biāo)清終端的用戶更大。因此在后續(xù)的分析過(guò)程中就可以預(yù)測(cè)目前點(diǎn)播頻率較低的用戶流失的風(fēng)險(xiǎn)較大，在進(jìn)行針對(duì)性的營(yíng)銷活動(dòng)時(shí)就可以設(shè)法引導(dǎo)用戶更多地進(jìn)行互動(dòng)業(yè)務(wù)的體驗(yàn)，并且鼓勵(lì)其進(jìn)行終端升級(jí)，以提高這部分用戶在線的概率。當(dāng)然在分析過(guò)程中可能會(huì)發(fā)現(xiàn)一些使用頻率非常高的用戶意外流失了，這就值得進(jìn)一步跟蹤分析，因?yàn)楹苡锌赡苓@些用戶選擇了競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手提供的類似服務(wù)。

篇6

財(cái)務(wù)需要熟悉國(guó)家相關(guān)的財(cái)務(wù)、稅收制度，具備扎實(shí)的財(cái)務(wù)理論知識(shí)和實(shí)際操作能力，具有誠(chéng)信、敬業(yè)及良好的溝通協(xié)調(diào)能力，熟練使用辦公室軟件及財(cái)務(wù)軟件。以下是小編精心收集整理的財(cái)務(wù)考核職責(zé)，希望對(duì)你有所幫助，如果喜歡可以分享給身邊的朋友喔!

財(cái)務(wù)考核職責(zé)11、根據(jù)長(zhǎng)期戰(zhàn)略規(guī)劃和短期業(yè)務(wù)發(fā)展重點(diǎn)，協(xié)助上級(jí)機(jī)構(gòu)完成對(duì)本中心的年度績(jī)效考核方案設(shè)定;跟進(jìn)績(jī)效考核方案的指標(biāo)計(jì)劃設(shè)置、完成情況跟蹤和落差分析;

2、組織本中心各部門制定年度關(guān)鍵績(jī)效考核框架，根據(jù)上級(jí)機(jī)構(gòu)和監(jiān)管對(duì)本中心的考核要求，擬定各部門績(jī)效考核指標(biāo)及目標(biāo)值;定期組織開展關(guān)鍵績(jī)效考核數(shù)據(jù)分析工作;定期向高層管理匯報(bào)各部門績(jī)效考核完成情況及考核落差分析，并按要求對(duì)相關(guān)問(wèn)題整改情況進(jìn)行跟蹤及績(jī)效督導(dǎo);

3、對(duì)接各分支機(jī)構(gòu)管理層關(guān)鍵績(jī)效考核方案的設(shè)定，根據(jù)各分支機(jī)構(gòu)及總行層級(jí)考核重點(diǎn)，擬定分支機(jī)構(gòu)考核方案;定期收集并分析分支機(jī)構(gòu)績(jī)效考核完成情況，對(duì)完成情況異常的分支機(jī)構(gòu)及時(shí)進(jìn)行溝通或提示業(yè)務(wù)部門對(duì)其進(jìn)行績(jī)效督導(dǎo);

4、完成其他與績(jī)效考核相關(guān)的工作。

財(cái)務(wù)考核職責(zé)21、負(fù)責(zé)制作、分析、上報(bào)銷售大區(qū)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及銷售費(fèi)用;

2、負(fù)責(zé)制作銷售大區(qū)年度預(yù)算、PF3數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、月度銷售政策研討;

3、負(fù)責(zé)測(cè)算及審核銷售政策方案，對(duì)銷售政策執(zhí)行進(jìn)行跟蹤、財(cái)務(wù)執(zhí)行效益評(píng)價(jià);

4、審核促銷品的需求提報(bào)、費(fèi)用核銷、報(bào)廢申請(qǐng)及對(duì)于市場(chǎng)費(fèi)用的審核、預(yù)提及核銷;

5、參與終端控店/投入方法的總結(jié)和管理改進(jìn);

6、解答經(jīng)銷商財(cái)務(wù)問(wèn)題咨詢，參與經(jīng)銷商對(duì)賬管理及考核結(jié)果評(píng)價(jià)。

財(cái)務(wù)考核職責(zé)31、確保集團(tuán)資金賬務(wù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。

協(xié)同相關(guān)方，制定并落地資金相關(guān)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的會(huì)計(jì)處理規(guī)范及賬務(wù)質(zhì)量考核機(jī)制;

2、負(fù)責(zé)集團(tuán)財(cái)資(現(xiàn)金投資、內(nèi)部融資、外匯買賣、票據(jù)投融資)業(yè)務(wù)的賬務(wù)處理

3、負(fù)責(zé)自研產(chǎn)品的項(xiàng)目推進(jìn)(包括數(shù)據(jù)線上化及賬務(wù)自動(dòng)化)。

梳理業(yè)務(wù)場(chǎng)景、整理業(yè)務(wù)需求、明確業(yè)務(wù)價(jià)值以及給出預(yù)期的產(chǎn)品解決方案。

4、與其他團(tuán)隊(duì)保持良好溝通和協(xié)作(如GL/Reporting團(tuán)隊(duì)，財(cái)資，稅務(wù)等)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并跟進(jìn)解決運(yùn)營(yíng)或賬務(wù)問(wèn)題，并能提出合理可行的建議或解決方案，推動(dòng)問(wèn)題的解決落地;

5、向BU、稅務(wù)、財(cái)資、內(nèi)審、外審等業(yè)務(wù)方及時(shí)準(zhǔn)確輸出高質(zhì)量的資金數(shù)據(jù)。

財(cái)務(wù)考核職責(zé)41、負(fù)責(zé)公司資金管理制度、管理規(guī)定、業(yè)務(wù)流程的建立，完善和監(jiān)督執(zhí)行;

2、負(fù)責(zé)指導(dǎo)編制年度、季度、月度資金計(jì)劃，監(jiān)督落實(shí)，并對(duì)預(yù)算執(zhí)行情況進(jìn)行指導(dǎo)、監(jiān)控、考核;

3、協(xié)助公司經(jīng)營(yíng)情況分析，定期提出管理建議，為決策提供依據(jù);

財(cái)務(wù)考核職責(zé)51、完善子公司內(nèi)部會(huì)計(jì)控制體系，包括但不限于各項(xiàng)規(guī)章制度與業(yè)務(wù)流程，并積極督導(dǎo)各部門規(guī)范執(zhí)行。

2、完善子公司會(huì)計(jì)核算與報(bào)告體系，夯實(shí)公司會(huì)計(jì)基礎(chǔ)，及時(shí)、準(zhǔn)確開展子公司經(jīng)營(yíng)成果、資產(chǎn)負(fù)債、現(xiàn)金流等會(huì)計(jì)核算基礎(chǔ)工作。

3、完善資金計(jì)劃管理機(jī)制，切實(shí)加強(qiáng)子公司資金管理，確保子公司資金安全并提高資金周轉(zhuǎn)效率。

4、結(jié)合資金計(jì)劃與子公司業(yè)務(wù)發(fā)展需要，進(jìn)行合理的融資規(guī)劃，不斷拓寬融資渠道，優(yōu)化融資結(jié)構(gòu)，有效控制融資成本。

5、進(jìn)行合理的納稅籌劃，及時(shí)、準(zhǔn)確地開展納稅申報(bào)工作，促進(jìn)子公司充分享受稅收優(yōu)惠政策。

6、及時(shí)、準(zhǔn)確編制財(cái)務(wù)分析報(bào)告，根據(jù)分析發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題提出合理化建議，為子公司決策、績(jī)效考核等提供有力的數(shù)據(jù)支持。

7、密切監(jiān)控可能會(huì)對(duì)子公司造成經(jīng)濟(jì)損失的重大經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，如發(fā)現(xiàn)異常則及時(shí)向總公司財(cái)務(wù)總監(jiān)報(bào)告。

8、及時(shí)、完整做好會(huì)計(jì)檔案管理工作。

9、對(duì)子公司應(yīng)收、應(yīng)付款項(xiàng)、存貨、固定資產(chǎn)等的財(cái)務(wù)管理工作。

10、協(xié)助配合其他部門開展工作。

11、執(zhí)行上級(jí)交辦的其他工作任務(wù)。

財(cái)務(wù)考核職責(zé)61、組織公司財(cái)務(wù)核算及管理工作，建立和完善公司財(cái)務(wù)核算管理辦法、流程及各項(xiàng)管理制度

2、根據(jù)公司制定的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)和計(jì)劃，組織和完善全面預(yù)算管理工作

3、按照相關(guān)制度規(guī)定審核公司各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)，有效控制好各項(xiàng)成本費(fèi)用支出

4、編制審核財(cái)務(wù)報(bào)表及財(cái)務(wù)分析報(bào)告，為公司經(jīng)營(yíng)決策提供準(zhǔn)確的信息

5、對(duì)財(cái)務(wù)日常工作進(jìn)行審核和監(jiān)督，包括貨幣資金支付、賬務(wù)處理及文件報(bào)送的及時(shí)性、準(zhǔn)確性進(jìn)行審核

6、組織實(shí)施納稅籌劃，防范稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

組織公司資產(chǎn)清查工作

篇7

關(guān)鍵詞：信息；稅收；數(shù)據(jù)分析

中圖分類號(hào)：F812.42 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1007-9599(2012)05-0000-02

一、當(dāng)前數(shù)據(jù)分析的制約因素

在稅收管理信息化技術(shù)不斷推進(jìn)的形勢(shì)下，稅收數(shù)據(jù)的省級(jí)集中為稅源管理、稅收分析決策提供了良好機(jī)遇和應(yīng)用平臺(tái)，稅收數(shù)據(jù)分析逐步成為稅源管理的重要手段。但由于各方面原因，在當(dāng)前還存在著一些制約數(shù)據(jù)分析的因素。

（一）對(duì)數(shù)據(jù)分析缺乏認(rèn)識(shí)

數(shù)據(jù)分析是建立在現(xiàn)代信息化的基礎(chǔ)之上，依托信息化平臺(tái)，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，開展數(shù)據(jù)分析，其目的在于提高稅務(wù)內(nèi)部決策能力，檢測(cè)納稅異常，預(yù)測(cè)稅源、稅收發(fā)展趨勢(shì)。但是有些稅務(wù)干部，習(xí)慣于傳統(tǒng)的思維方式，側(cè)重于經(jīng)驗(yàn)管理，缺乏對(duì)信息數(shù)據(jù)的駕馭和應(yīng)用，尚未充分認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)分析效用。

（二）數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)機(jī)制不完善

目前，雖然有省局“大集中”征管系統(tǒng)作支撐，但各類功能的應(yīng)用系統(tǒng)層出不窮，各自獨(dú)立，互不兼容。開發(fā)系統(tǒng)的目標(biāo)也不夠清晰，往往偏重一個(gè)特點(diǎn)或區(qū)域，缺乏通用性，實(shí)用性、可操作性。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源單一，質(zhì)量不高

“三分技術(shù)，七分管理，十二分的數(shù)據(jù)質(zhì)量”，這句IT界行話形象地說(shuō)明了數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性。科學(xué)、系統(tǒng)、全面的數(shù)據(jù)分析工作，是建立在全面、準(zhǔn)確、有效的原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的。目前各類系統(tǒng)中擁有的海量數(shù)據(jù)，主要是納稅人提供的基礎(chǔ)信息、申報(bào)繳納、財(cái)務(wù)報(bào)表類數(shù)據(jù)，大量的納稅人生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、經(jīng)濟(jì)行業(yè)指標(biāo)、第三方納稅人基礎(chǔ)信息無(wú)法采集。同時(shí)，因少數(shù)基層干部責(zé)任心不強(qiáng)、審核把關(guān)不嚴(yán)等原因，也造成了現(xiàn)有數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、邏輯關(guān)系錯(cuò)誤等問(wèn)題。

（四）缺乏有效的組織保障和業(yè)務(wù)支持

當(dāng)前，由于沒有明確定位數(shù)據(jù)分析的組織機(jī)構(gòu)和崗位職責(zé)，也沒有制定相應(yīng)的工作制度，缺乏業(yè)務(wù)部門、基層應(yīng)用單位的積極參與和支持，未能對(duì)稅收數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的挖掘、分析和研究。

（五）數(shù)據(jù)分析效果不明顯

一是因數(shù)據(jù)分析還處于探索階段，沒有形成專業(yè)的數(shù)據(jù)分析隊(duì)伍，經(jīng)驗(yàn)積累少，在處理數(shù)據(jù)分析事項(xiàng)時(shí)往往與實(shí)際業(yè)務(wù)需求存在延時(shí)和偏差，主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析的模式單一，分析面窄，針對(duì)性差等原因。二是部分稅務(wù)人員尤其領(lǐng)導(dǎo)層人員信息化程度低，對(duì)數(shù)據(jù)平臺(tái)的作用認(rèn)識(shí)不到位，把大部分精力放在簡(jiǎn)單的日常申報(bào)和事務(wù)處理上，而未對(duì)其涉稅數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析的效果沒有得到充分的展現(xiàn)。

（六）數(shù)據(jù)分析人才匱乏

開展數(shù)據(jù)分析最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)就是數(shù)據(jù)的組織和分析，要做好這項(xiàng)工作，需要既熟悉稅收業(yè)務(wù)又熟悉計(jì)算機(jī)技術(shù)的復(fù)合型人才。但在現(xiàn)階段，由于機(jī)構(gòu)機(jī)制、人員認(rèn)識(shí)、信息化水平和系統(tǒng)的一些實(shí)際情況，在數(shù)據(jù)分析人才的培養(yǎng)上還存在一定的欠缺。

二、開展數(shù)據(jù)分析的必要性

數(shù)據(jù)分析就是利用對(duì)“大集中”征管系統(tǒng)和各應(yīng)用平臺(tái)提供的海量數(shù)據(jù)資源進(jìn)行加工、處理，分析征管現(xiàn)狀、研究存在問(wèn)題、提出整改措施、規(guī)避管理風(fēng)險(xiǎn)、掌握稅源狀況、監(jiān)控稅源動(dòng)態(tài)、預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)和稅收發(fā)展趨勢(shì)，全面監(jiān)控稅收征管質(zhì)量，逐步實(shí)現(xiàn)從經(jīng)驗(yàn)型管理向理性分析為基礎(chǔ)的“信息管稅”的轉(zhuǎn)變，有效提高稅收管理的整體效能。

（一）有利于提高數(shù)據(jù)信息的應(yīng)用能力

在海量的征管數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，匯集所有稅源信息和外部經(jīng)濟(jì)信息等各類數(shù)據(jù)，應(yīng)用稅收分析方法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)加以深度加工和增值利用，把“死”數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成“活”信息，為領(lǐng)導(dǎo)決策、稅源管理、稅收分析提供指導(dǎo)和參考。同時(shí)快捷、簡(jiǎn)便的“活”信息有利于增強(qiáng)各級(jí)稅務(wù)部門分析問(wèn)題、研究問(wèn)題、解決問(wèn)題的意識(shí)和能力，有效地解決納稅人的納稅風(fēng)險(xiǎn)和稅務(wù)干部的執(zhí)法風(fēng)險(xiǎn)。

（二）有利于提升稅源管理效率和質(zhì)量

通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的加工和分析，各級(jí)稅務(wù)機(jī)關(guān)既可以對(duì)不同行業(yè)、不同類型納稅人進(jìn)行分類量化分析，尋找管理的內(nèi)在規(guī)律性，形成詳細(xì)的分析報(bào)告，制定針對(duì)性的管理措施。同時(shí)也有利于加大稅源分析的力度和深度，將稅源基本情況、稅源變動(dòng)情況與稅收預(yù)測(cè)相結(jié)合，全面掌握稅源的規(guī)模與分布狀況，從而達(dá)到加強(qiáng)稅源監(jiān)控、堵塞管理漏洞的效果。

（三）有利于為稅收管理決策提供參考依據(jù)

數(shù)據(jù)分析如同高空俯瞰，通過(guò)對(duì)各個(gè)管理環(huán)節(jié)、管理層次的數(shù)據(jù)分析，不僅能從宏觀上展現(xiàn)稅收工作的各種情況，也能從微觀上深查納稅人的具體信息，使各級(jí)稅務(wù)機(jī)關(guān)能夠及時(shí)高效地分析數(shù)據(jù)背后所隱含的信息和規(guī)律。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，能夠及時(shí)把握稅源管理的重點(diǎn)和方向，采取有效措施規(guī)避存在的稅收風(fēng)險(xiǎn)，真正利用科學(xué)手段將稅收工作管深管細(xì)。

三、實(shí)施稅收數(shù)據(jù)分析的幾點(diǎn)思考

稅收數(shù)據(jù)分析是用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對(duì)收集來(lái)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資源的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程，是信息化條件下稅收管理工作的眼睛，是應(yīng)用和服務(wù)稅收管理的有效手段。隨著信息化技術(shù)在稅務(wù)部門的廣泛應(yīng)用，對(duì)征管數(shù)據(jù)的利用也從簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)查詢發(fā)展到了“管稅”層面，在2011年國(guó)家稅務(wù)總局工作思路中就明確提出了“以信息管稅為依托”的工作要求。

（一）建立數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)機(jī)制

一是在全省通用的“大集中”征管系統(tǒng)和統(tǒng)一數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用平臺(tái)上，按照業(yè)務(wù)需求由省局有計(jì)劃的擴(kuò)展系統(tǒng)應(yīng)用層。二是省級(jí)稅務(wù)部門制定統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)規(guī)范，各級(jí)稅務(wù)部門在此基礎(chǔ)上按照工作中的區(qū)域性特點(diǎn)以及熱點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題，根據(jù)實(shí)際情況，補(bǔ)充開發(fā)具有區(qū)域性特點(diǎn)的軟件，提高數(shù)據(jù)處理的針對(duì)性。通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范制定便于數(shù)據(jù)分析時(shí)數(shù)據(jù)的采集、整合和利用。

（二）建立數(shù)據(jù)分析的管理機(jī)制

一是健全組織機(jī)構(gòu)。專職組織機(jī)構(gòu)是開展數(shù)據(jù)分析的保證，一方面要進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)分析中心的職責(zé)及其內(nèi)部機(jī)構(gòu)的設(shè)置與職能，另一方面要進(jìn)一步明確數(shù)據(jù)分析應(yīng)用在業(yè)務(wù)、技術(shù)等有關(guān)部門、崗位、工作環(huán)節(jié)的職責(zé)分工，使數(shù)據(jù)分析應(yīng)用工作融入到稅收管理的各個(gè)方面。二是搭建數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。整合“大集中”系統(tǒng)及其他應(yīng)用系統(tǒng)，搭建數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，以軟件分析為主導(dǎo)，人工分析做輔助，進(jìn)行更加科學(xué)、客觀、公正的數(shù)據(jù)分析工作，不斷提升信息管稅質(zhì)效。三是健全分析體系。根據(jù)各級(jí)工作層次和應(yīng)用范圍建立數(shù)據(jù)分析體系。確保數(shù)據(jù)分析工作在制定指標(biāo)、分析處理、結(jié)果、問(wèn)題反饋等方面連貫協(xié)調(diào)，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)分析在稅收管理工作中的作用。

（三）建立數(shù)據(jù)分析的聯(lián)動(dòng)機(jī)制

一是加強(qiáng)稅務(wù)部門內(nèi)部的技術(shù)與業(yè)務(wù)的聯(lián)動(dòng)。在數(shù)據(jù)分析中，融合信息部門的技術(shù)資源與業(yè)務(wù)部的業(yè)務(wù)資源是極為現(xiàn)實(shí)和迫切的問(wèn)題。由于數(shù)據(jù)分析工作既要具備全面的稅收業(yè)務(wù)知識(shí)和豐富的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，又要掌握較高的計(jì)算機(jī)技術(shù)水平，因此，應(yīng)充分發(fā)揮部門優(yōu)勢(shì)和聯(lián)動(dòng)作用，建立以信息技術(shù)人員和各業(yè)務(wù)等部門參加的數(shù)據(jù)分析小組，把信息技術(shù)與業(yè)務(wù)需求有機(jī)結(jié)合，挖掘數(shù)據(jù)信息潛能，更好地促進(jìn)稅收征管工作。二是加強(qiáng)稅務(wù)部門與外部門的聯(lián)動(dòng)。納稅人有關(guān)涉稅信息分散在各管理部門。要加強(qiáng)監(jiān)控管理，提高分析利用的針對(duì)性和準(zhǔn)確性，就必須多方位采集外部數(shù)據(jù)，建立與外部門信息化或非信息化的數(shù)據(jù)交換渠道，及時(shí)獲取納稅人的涉稅信息以及生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的相關(guān)指標(biāo)，為數(shù)據(jù)分析奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

篇8

校企合作是提高高等職業(yè)教育質(zhì)量的核心和發(fā)展趨勢(shì)，西方國(guó)家高度重視職業(yè)教育的發(fā)展，逐漸推行并完善現(xiàn)代學(xué)徒制人才培養(yǎng)模式，無(wú)論是德國(guó)的“雙元制”、美國(guó)的“合作型”、澳大利亞的“技術(shù)與繼續(xù)教育”，還是日本的“企業(yè)教育”，均為校企深度合作的人才培養(yǎng)案例。做好校企“雙元”現(xiàn)代學(xué)徒制人才培養(yǎng)，對(duì)于現(xiàn)代高職會(huì)計(jì)信息管理專業(yè)具有重要意義。西方國(guó)家現(xiàn)代學(xué)徒制人才培養(yǎng)體系較為成熟，多元主體參與其中[1]。我國(guó)在探索現(xiàn)代學(xué)徒制時(shí)以政府、企業(yè)、學(xué)校一方牽頭多方協(xié)同及校企“雙元”培養(yǎng)模式為主。財(cái)會(huì)類專業(yè)難以找到特定的服務(wù)行業(yè)，各企業(yè)財(cái)會(huì)類人員崗位占比較少、人員需求量不高，導(dǎo)致專業(yè)就業(yè)相對(duì)分散[2]。在實(shí)施現(xiàn)代學(xué)徒制時(shí)，應(yīng)積極探索以學(xué)校為主導(dǎo)，面向行業(yè)和企業(yè)的校企“雙元”育人模式。

二、構(gòu)建科學(xué)有效的校企“雙元”育人機(jī)制

校企“雙元”育人現(xiàn)代學(xué)徒制模式實(shí)施中的一大困境是尚未形成互利共贏的合作機(jī)制，校企雙方應(yīng)積極探索科學(xué)有效的“共合作、共育人、共管理”全面合作機(jī)制。1.校企共合作。學(xué)校成立領(lǐng)導(dǎo)小組，建立指標(biāo)體系對(duì)企業(yè)進(jìn)行研判，與合作企業(yè)簽訂現(xiàn)代學(xué)徒制專項(xiàng)項(xiàng)目。為有效促進(jìn)深度產(chǎn)教融合，實(shí)現(xiàn)企業(yè)服務(wù)學(xué)校人才培養(yǎng)、產(chǎn)出成果促進(jìn)企業(yè)發(fā)展，校企雙方應(yīng)整合資源、挖掘共贏點(diǎn)、搭建平臺(tái)，形成長(zhǎng)效合作機(jī)制[3]。一是整合資源建設(shè)“校中廠”“廠中?！?，學(xué)校購(gòu)入所需平臺(tái)、設(shè)備等，建設(shè)現(xiàn)代化企業(yè)辦公區(qū)域；企業(yè)師資和“師傅”入駐，進(jìn)行工作制度和企業(yè)文化建設(shè)，實(shí)現(xiàn)員工在學(xué)校辦公學(xué)習(xí)、學(xué)生在工作中實(shí)踐學(xué)習(xí)。二是搭建平臺(tái)建設(shè)產(chǎn)業(yè)學(xué)院，充分發(fā)揮企業(yè)重要教育主體作用，將企業(yè)需求融入高職財(cái)會(huì)類人才培養(yǎng)全過(guò)程，將人才培養(yǎng)延伸至科學(xué)研究、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品升級(jí)、企業(yè)服務(wù)、學(xué)生創(chuàng)業(yè)、員工培訓(xùn)等方面。2.校企共育人。校企“雙元”育人應(yīng)體現(xiàn)教育性和職業(yè)性。構(gòu)建“工學(xué)貫通”“課證融通”的課程體系，讓學(xué)生具備基本的職業(yè)能力和素養(yǎng)，有效獲取相關(guān)職業(yè)資格證書；同時(shí)，通過(guò)高等職業(yè)教育，為想要提升學(xué)歷的學(xué)生進(jìn)行教育保障。結(jié)合現(xiàn)代學(xué)徒制培養(yǎng)模式，通過(guò)實(shí)踐提升學(xué)生的應(yīng)用型技術(shù)技能、崗位適應(yīng)性和綜合能力。聚焦新技術(shù)新要求，校企共建雙師教師實(shí)踐基地，培育高水平結(jié)構(gòu)化教師教學(xué)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，強(qiáng)化師資技能培訓(xùn)、社會(huì)培訓(xùn)、技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化，支撐新興技術(shù)技能人才培養(yǎng)。3.校企共管理。在校企“雙元”現(xiàn)代學(xué)徒制育人模式實(shí)踐中，通過(guò)簽訂專項(xiàng)協(xié)議、三方協(xié)議、師徒協(xié)議、成立專項(xiàng)工作小組等，在工學(xué)結(jié)合的教學(xué)組織中，以學(xué)校為主導(dǎo)單位，企業(yè)全力配合各項(xiàng)管理工作。這種管理方式有利于劃分校企雙方的責(zé)權(quán)利，彼此分工明確，提升管理效率。學(xué)校作為主導(dǎo)的管理方式，在以企業(yè)的生產(chǎn)實(shí)際引領(lǐng)教學(xué)的“雙元”育人模式中，有利于保障人才培養(yǎng)的連貫性、統(tǒng)一性和有效性，激發(fā)校企雙方的積極性，有效促進(jìn)人才培養(yǎng)質(zhì)量的提升[4]。

三、以行業(yè)企業(yè)發(fā)展為導(dǎo)向進(jìn)行專業(yè)建設(shè)

（一）會(huì)計(jì)信息管理專業(yè)人才培養(yǎng)與行業(yè)企業(yè)的對(duì)應(yīng)性

數(shù)字經(jīng)濟(jì)下，會(huì)計(jì)職能由核算會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型、技術(shù)由傳統(tǒng)財(cái)務(wù)向智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型[5]，導(dǎo)致高職院校教學(xué)內(nèi)容與企業(yè)需求脫節(jié)，不利于現(xiàn)代學(xué)徒制的有效運(yùn)行。學(xué)校應(yīng)以行業(yè)企業(yè)需求為導(dǎo)向，分析學(xué)生就業(yè)方向，專業(yè)建設(shè)對(duì)接行業(yè)企業(yè)需求、課程體系對(duì)接職業(yè)崗位、教學(xué)過(guò)程對(duì)接業(yè)務(wù)流程、教學(xué)內(nèi)容對(duì)接工作任務(wù)，形成“行業(yè)企業(yè)—崗位—業(yè)務(wù)—教育”四鏈閉環(huán)銜接，通過(guò)教學(xué)組織、課程建設(shè)與開發(fā)、教學(xué)管理、教學(xué)研究、思政育人、職業(yè)資格證書培訓(xùn)等內(nèi)容，打造會(huì)計(jì)信息管理專業(yè)特色現(xiàn)代學(xué)徒制人才培養(yǎng)模式。當(dāng)下，財(cái)會(huì)行業(yè)企業(yè)全面升級(jí)轉(zhuǎn)型，企業(yè)財(cái)務(wù)呈現(xiàn)自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化、數(shù)字化和智能化。財(cái)務(wù)自動(dòng)化體現(xiàn)為利用設(shè)備和機(jī)器，預(yù)先編制好流程及程序，在人工干預(yù)較少的情況下，自動(dòng)地完成部分或全部財(cái)務(wù)操作。財(cái)務(wù)實(shí)時(shí)化主要體現(xiàn)在企業(yè)共享所有信息資源的基礎(chǔ)上，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及時(shí)、動(dòng)態(tài)、對(duì)稱同步。財(cái)務(wù)數(shù)字化是財(cái)務(wù)信息化的進(jìn)階，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字，利用智能化工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和管理。財(cái)務(wù)智能化是人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的延伸應(yīng)用，包括可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)言處理等技術(shù)。會(huì)計(jì)信息管理源于會(huì)計(jì)，專業(yè)人才具有很多的崗位選擇，專業(yè)人才培養(yǎng)規(guī)格要呈現(xiàn)“首崗適應(yīng)，多崗遷移，可持續(xù)發(fā)展”。專業(yè)人才就業(yè)首崗面向傳統(tǒng)會(huì)計(jì)核算和大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)技術(shù)人員，向會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)運(yùn)用、維護(hù)、銷售崗位遷移。未來(lái)向企業(yè)高級(jí)管理人員發(fā)展，其中目標(biāo)崗位包含會(huì)計(jì)信息主管、會(huì)計(jì)主管和ERP工程師，發(fā)展崗位包含首席財(cái)務(wù)官、信息技術(shù)總監(jiān)和財(cái)務(wù)經(jīng)理。數(shù)字經(jīng)濟(jì)下，企業(yè)財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)大致分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用四個(gè)環(huán)節(jié)。第一，基于企業(yè)內(nèi)外部會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)和經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)信息，以及其他數(shù)據(jù)源通道，通過(guò)業(yè)務(wù)分析、會(huì)計(jì)核算等進(jìn)行信息采集。第二，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗確保數(shù)據(jù)的有效性，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘等方式發(fā)現(xiàn)存在的問(wèn)題，根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展與數(shù)據(jù)情況建立業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)算法和模型。第三，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和智能化工具進(jìn)行問(wèn)題分析，并呈現(xiàn)可視化數(shù)據(jù)分析結(jié)果。第四，撰寫如企業(yè)投資分析報(bào)告、財(cái)務(wù)報(bào)告等相關(guān)數(shù)據(jù)分析報(bào)告，為企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管控、預(yù)算編制、納稅規(guī)劃等經(jīng)營(yíng)決策提供支持。

（二）會(huì)計(jì)信息管理專業(yè)人才培養(yǎng)定位

新形勢(shì)下，會(huì)計(jì)信息管理專業(yè)需要培養(yǎng)懂業(yè)務(wù)、擅分析、能設(shè)計(jì)、助管理的人才。首先，要熟悉經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)的流程與發(fā)展過(guò)程，并能厘清業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的關(guān)系，搭建數(shù)據(jù)分析框架。其次，要掌握數(shù)據(jù)分析技術(shù)，根據(jù)實(shí)際問(wèn)題運(yùn)用有效的數(shù)據(jù)分析方法對(duì)數(shù)據(jù)展開分析，針對(duì)分析結(jié)論提出指導(dǎo)性意見。然后，要具有信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)的思維，使信息的傳達(dá)明確、有效。最終，要服務(wù)管理決策，能夠依據(jù)相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供支持。

（三）會(huì)計(jì)信息管理專業(yè)課程設(shè)置

基于人才培養(yǎng)目標(biāo)，專業(yè)課程的設(shè)置需要如下三個(gè)層面的支持[6]。1.會(huì)計(jì)學(xué)課程。會(huì)計(jì)信息管理不能脫離財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)，要熟悉企業(yè)經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)的流程及處理，能夠完成賬務(wù)處理、財(cái)務(wù)報(bào)表生成和企業(yè)納稅申報(bào)等業(yè)務(wù)工作。此類課程的基礎(chǔ)課程主要有財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)、財(cái)經(jīng)法規(guī)與會(huì)計(jì)職業(yè)道德、經(jīng)濟(jì)法基礎(chǔ)等，核心課程主要有企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、智慧化稅費(fèi)申報(bào)與管理等，專業(yè)拓展課程主要有智能出納業(yè)務(wù)操作、云財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)崗位技能訓(xùn)練等。2.數(shù)據(jù)管理技術(shù)課程。對(duì)數(shù)據(jù)的管理體現(xiàn)在兩個(gè)層次，一是能夠使用工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理、分析和應(yīng)用，二是掌握信息系統(tǒng)的操作、維護(hù)與信息安全管理。此類課程的基礎(chǔ)課程主要有統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)、財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)等，核心課程主要有財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析與可視化、業(yè)財(cái)一體化設(shè)計(jì)、會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)務(wù)中的應(yīng)用等，專業(yè)拓展課程主要有財(cái)務(wù)機(jī)器人應(yīng)用與開發(fā)、EXCEL在財(cái)務(wù)中的應(yīng)用、信息安全與管理等。3.決策管理能力課程。面對(duì)核算會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的升級(jí)轉(zhuǎn)型，會(huì)計(jì)信息管理人員更多的要向企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策提供服務(wù)，提出建設(shè)性意見和建議，要求具備一定的決策能力。此類課程的基礎(chǔ)課程主要有管理會(huì)計(jì)基礎(chǔ)等，核心課程主要有管理會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)、企業(yè)內(nèi)部控制等，專業(yè)拓展課程主要有智能化成本核算與管理、ERP管理會(huì)計(jì)崗位技能訓(xùn)練、企業(yè)經(jīng)營(yíng)模擬沙盤實(shí)訓(xùn)等。

（四）會(huì)計(jì)信息管理專業(yè)教學(xué)資源建設(shè)

校企“雙元”現(xiàn)代學(xué)徒制育人模式下，校企雙方深化產(chǎn)教融合，共建共享專業(yè)教學(xué)資源。校企共同開發(fā)工學(xué)結(jié)合的課程及教材，企業(yè)挖掘工作崗位任務(wù)與技能，有機(jī)融入課程體系，教師編寫課程講義、開發(fā)相關(guān)配套教學(xué)資源，滿足教學(xué)需求。同時(shí)，發(fā)揮學(xué)校和企業(yè)在信息、人才、技術(shù)與物質(zhì)資源等方面的優(yōu)勢(shì)，建立數(shù)智化實(shí)踐教學(xué)基地，打造“校中廠”“廠中?！焙彤a(chǎn)業(yè)學(xué)院，增強(qiáng)實(shí)踐教育應(yīng)用。

（五）會(huì)計(jì)信息管理專業(yè)師資隊(duì)伍打造

校企共同進(jìn)行師資團(tuán)隊(duì)建設(shè)，利用各自優(yōu)勢(shì)，增強(qiáng)師資建設(shè)的產(chǎn)教契合度，強(qiáng)化“雙師型”教師隊(duì)伍建設(shè)。通過(guò)協(xié)商校企共同制定雙師師資管理辦法，完善雙導(dǎo)師制，明確職責(zé)和培養(yǎng)任務(wù)，規(guī)范選拔、培養(yǎng)、考核、激勵(lì)辦法。有計(jì)劃引聘校外行業(yè)名師、企業(yè)兼職教師，優(yōu)化“雙師型”教學(xué)團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)。依托雙師教師實(shí)踐基地等平臺(tái)，校企教師雙向交流培養(yǎng)，綜合提升師資隊(duì)伍的專業(yè)知識(shí)和教育教學(xué)能力。

四、開展“工學(xué)結(jié)合”的教學(xué)模式

校企“雙元”現(xiàn)代學(xué)徒制育人模式的特點(diǎn)為學(xué)校、企業(yè)共同對(duì)學(xué)生進(jìn)行雙重教育和管理，校企共同組建學(xué)工團(tuán)隊(duì)，建設(shè)“工學(xué)結(jié)合”的課程體系，分階段實(shí)施教學(xué)[7]，實(shí)現(xiàn)教學(xué)現(xiàn)場(chǎng)化和“教、學(xué)、做”一體化。第一階段為第一學(xué)年，企業(yè)與學(xué)校聯(lián)合招生，簽訂學(xué)生、企業(yè)、學(xué)校的三方人才培養(yǎng)和招工招生協(xié)議，明確學(xué)徒的“企業(yè)員工”和“學(xué)校學(xué)生”的“雙重身份”。學(xué)生主要學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論和技能課程，包括財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)、管理會(huì)計(jì)基礎(chǔ)等職業(yè)基本能力課程，高職英語(yǔ)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)等綜合素養(yǎng)能力和技能課程，思想道德與法制等思想政治素養(yǎng)課程和職業(yè)生涯規(guī)劃等創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力課程。企業(yè)師傅入駐學(xué)校，進(jìn)行學(xué)生管理和企業(yè)文化建設(shè)，通過(guò)企業(yè)參觀、個(gè)人發(fā)展規(guī)劃等途徑，幫助學(xué)生體驗(yàn)核算處理、財(cái)務(wù)分析等崗位工作要求，推進(jìn)校園文化與企業(yè)文化的融合，幫助學(xué)生適應(yīng)下一階段的學(xué)習(xí)。第二階段為第三學(xué)期到第五學(xué)期，依托“校中廠”“廠中?！焙彤a(chǎn)業(yè)學(xué)院，進(jìn)行工學(xué)結(jié)合的人才培養(yǎng)?；诘湫凸ぷ鲀?nèi)容和工作任務(wù)，把企業(yè)生產(chǎn)、管理、經(jīng)營(yíng)、服務(wù)的實(shí)際工作活動(dòng)作為課程核心，將工作任務(wù)與知識(shí)學(xué)習(xí)相結(jié)合，校企共同開發(fā)、教授工作技能指導(dǎo)課程。以企業(yè)師傅入?；?qū)W生入企業(yè)的形式，積極探索校企輪換彈性學(xué)習(xí)模式，由學(xué)校教師主要承擔(dān)企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析與可視化等專業(yè)核心課程教學(xué)，由企業(yè)師傅主要承擔(dān)智能出納業(yè)務(wù)實(shí)操、云財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)崗位技能訓(xùn)練等技能實(shí)訓(xùn)課程教學(xué)，學(xué)生半工半讀，學(xué)練結(jié)合，為過(guò)渡到工作崗位做準(zhǔn)備。第三階段為第六學(xué)期，學(xué)生進(jìn)入學(xué)徒期，到企業(yè)進(jìn)行頂崗實(shí)習(xí)，通過(guò)輪崗培養(yǎng)掌握崗位所需的技能，由企業(yè)考核，雙向選擇就業(yè)。校企共同落實(shí)好實(shí)訓(xùn)工資、津貼、學(xué)費(fèi)、社保、安保等工作，打通用工、就業(yè)渠道，實(shí)現(xiàn)“招生即招工、畢業(yè)即就業(yè)”的良性機(jī)制。學(xué)徒期結(jié)束時(shí)，學(xué)生應(yīng)修滿畢業(yè)規(guī)定的最低總學(xué)分，并取得如會(huì)計(jì)專業(yè)技術(shù)資格證（初級(jí)）、大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析職業(yè)技能等級(jí)證書等職業(yè)資格證書。結(jié)語(yǔ)現(xiàn)代學(xué)徒制育人模式受到高度關(guān)注與認(rèn)同，校企“雙元”育人模式對(duì)會(huì)計(jì)信息管理等財(cái)會(huì)類專業(yè)有著重要意義，學(xué)校應(yīng)探索建立校企產(chǎn)學(xué)研合作、協(xié)同育人的長(zhǎng)效機(jī)制，校企雙方優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、共同發(fā)展?！肮W(xué)結(jié)合”的人才培養(yǎng)模式下，學(xué)生具備“學(xué)生”和“學(xué)徒”雙重身份，校企雙方還應(yīng)共同制定雙元考核與評(píng)價(jià)方案；制定適用于現(xiàn)代學(xué)徒制的學(xué)分制管理機(jī)制，職業(yè)資格證書互通認(rèn)證，科學(xué)合理設(shè)置學(xué)校修讀、校企交替與企業(yè)輪崗等課程的學(xué)分；利用現(xiàn)代信息化技術(shù)，提高學(xué)徒管理和教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控水平，全面保障人才培養(yǎng)質(zhì)量的高水平提升。

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篇9

引言

目前人類每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB（1024GB=1TB）級(jí)別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）級(jí)別，隨著數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。

隨著計(jì)算機(jī)處理技術(shù)和云計(jì)算的迅速發(fā)展，人們處理大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力日益增強(qiáng)，從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的能力日益提高。經(jīng)營(yíng)管理、工業(yè)生產(chǎn)等數(shù)據(jù)都可以直接從互聯(lián)網(wǎng)中提取并存儲(chǔ)到服務(wù)器中，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析，對(duì)于提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理水平，進(jìn)行生產(chǎn)過(guò)程控制，提高生產(chǎn)效率發(fā)揮著巨大的作用。

數(shù)據(jù)是德國(guó)工業(yè)4.0五大特色之一。數(shù)據(jù)是信息化時(shí)代重要的生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)生產(chǎn)信息，信息改善決策，進(jìn)而提高生產(chǎn)力?？梢灶A(yù)測(cè)，未來(lái)數(shù)據(jù)積累量、數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的能力將是決定企業(yè)價(jià)值的最主要因素，是評(píng)價(jià)企業(yè)價(jià)值的核心。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析

1.大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是維克托?邁爾-舍恩伯格在2008年的著作《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中提出的概念。維基百科給出的定義是，大數(shù)據(jù)指所涉及的資料規(guī)模巨大，無(wú)法通過(guò)目前常規(guī)軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、整理成為有用信息的數(shù)據(jù)集合。

大數(shù)據(jù)的主要特征為大量性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）、價(jià)值性（Value）。

（1）大量性。是指大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量巨大。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)人電腦、手機(jī)、平板電腦等網(wǎng)絡(luò)工具的使用和高度發(fā)達(dá)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及，數(shù)據(jù)資料的來(lái)源范圍在不斷拓展，數(shù)據(jù)的計(jì)量單位從PB到EB到ZB，數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)發(fā)生了質(zhì)的飛躍。

（2）多樣性。是指數(shù)據(jù)類型繁多。大數(shù)據(jù)不僅包括傳統(tǒng)的以文本資料為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括信息化時(shí)代所有的文本、圖片、音頻、視頻等半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且以半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。

（3）高速性。指大數(shù)據(jù)處理時(shí)效性高。大數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快，有價(jià)值信息存在時(shí)間短，時(shí)效性強(qiáng)，在海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的效率關(guān)乎數(shù)據(jù)是否有使用價(jià)值，因此，能迅速有效的提取大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息顯得非常重要。

（4）價(jià)值性。指大數(shù)據(jù)價(jià)值巨大，但價(jià)值密度低。大數(shù)據(jù)中存在反映人們生產(chǎn)、生活、商業(yè)等各方面極具價(jià)值的信息，但由于大數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，數(shù)據(jù)時(shí)時(shí)刻刻都在更新變化，這些有價(jià)值的信息可能轉(zhuǎn)瞬即逝。因此，如何通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法迅速高效地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”成為大數(shù)據(jù)時(shí)代亟需解決的難題。

2.大數(shù)據(jù)時(shí)代

大數(shù)據(jù)時(shí)代是指在大量數(shù)據(jù)信息基礎(chǔ)上所形成的新型信息時(shí)代，是建立在通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)渠道廣泛大量數(shù)據(jù)資源收集基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、價(jià)值提煉、智能處理和展示，促進(jìn)數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的信息時(shí)代。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析過(guò)程中數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用效率得到提高，人們幾乎能夠從任何數(shù)據(jù)中獲得可轉(zhuǎn)換為推動(dòng)人們生活方式變化的有價(jià)值的知識(shí)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展會(huì)促進(jìn)眾多領(lǐng)域和行業(yè)進(jìn)行變革，會(huì)對(duì)人們未來(lái)生活產(chǎn)生深刻的影響。

3.數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是指用合適的統(tǒng)計(jì)方法及與分析對(duì)象有關(guān)的知識(shí)，定量與定性相結(jié)合，對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過(guò)程，是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。數(shù)據(jù)分析的目的是把隱藏在一大批看似雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)背后的信息挖掘和提煉出來(lái)，進(jìn)而總結(jié)出研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。

數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中具有重要意義。企業(yè)通過(guò)統(tǒng)計(jì)調(diào)查、整理獲得的統(tǒng)計(jì)資料能夠?qū)陀^對(duì)象的數(shù)據(jù)特征取得一定的認(rèn)識(shí)，但只是停留在表面的初步認(rèn)識(shí)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的信息，總結(jié)隱藏在其中的內(nèi)在規(guī)律，掌握事物的本質(zhì)及內(nèi)在的發(fā)展規(guī)律，將其應(yīng)用到實(shí)際的經(jīng)營(yíng)管理中，可以幫助管理者進(jìn)行合理的決策管理，并且及時(shí)調(diào)整企業(yè)的運(yùn)營(yíng)發(fā)展策略，使企業(yè)的各項(xiàng)管理工作不斷改善和提高。

目前常用的數(shù)據(jù)分析方法有：

老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調(diào)查表、散步圖、直方圖、控制圖；

新七種工具，即關(guān)聯(lián)圖、系統(tǒng)圖、矩陣圖、KJ法、計(jì)劃評(píng)審技術(shù)、PDPC法、矩陣數(shù)據(jù)圖。

4.大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析

從大數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的有價(jià)值信息的關(guān)鍵在于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正確的數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理流程的核心。大數(shù)據(jù)的價(jià)值產(chǎn)生于分析過(guò)程，從規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值信息所進(jìn)行的分析過(guò)程就是大數(shù)據(jù)分析。

大數(shù)據(jù)分析和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析最重要的區(qū)別在于數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng)及大數(shù)據(jù)的特征，決定了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、查詢以及分析的難度增加，對(duì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的要求迅速提高。大數(shù)據(jù)分析建立在海量原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，不需要預(yù)先設(shè)定研究目的和方法，而要從大量數(shù)據(jù)中通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)系并建立模型，尋找導(dǎo)致現(xiàn)實(shí)情況的根源因素，甚至形成理論和新的認(rèn)知，在此基礎(chǔ)上對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)社會(huì)運(yùn)行中各個(gè)領(lǐng)域的持續(xù)改善與創(chuàng)新。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析是“向后分析”，分析的是已經(jīng)發(fā)生的情況。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析是“向前分析”，具有預(yù)測(cè)性。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析主要針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具備一整套行之有效且?V泛使用的分析體系：利用數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行分析。對(duì)于從大數(shù)據(jù)中提煉更深層次更有價(jià)值的信息的需要促使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生，并發(fā)明了聚類、關(guān)聯(lián)分析、分類、回歸分析、估計(jì)、預(yù)測(cè)、描述和可視化等一系列行之有效的方法。同時(shí)大數(shù)據(jù)的到來(lái)使得在線數(shù)據(jù)分析成為可能，如Web頁(yè)挖掘、OLAP等。數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識(shí)，用于指導(dǎo)以后的行動(dòng)。

二、大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的意義

在企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中，數(shù)據(jù)是關(guān)鍵且核心的因素，在關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行科學(xué)的數(shù)據(jù)分析，對(duì)于提升企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理能力具有十分重要的意義與作用。

首先，對(duì)企業(yè)情況進(jìn)行完整客觀的反映。在收集企業(yè)全面數(shù)據(jù)報(bào)表、調(diào)查資料的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治?，形成科學(xué)規(guī)范的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的信息，便于理解、閱讀和利用，為企業(yè)發(fā)展決策提供參考。

其次，對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行有效監(jiān)督。監(jiān)督是數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的一項(xiàng)十分重要的功能。對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督具有十分重要的作用。在對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)、資料進(jìn)行收集整理的過(guò)程中，能夠相對(duì)較為全面、如實(shí)地知曉行業(yè)動(dòng)態(tài)及本企業(yè)運(yùn)行發(fā)展?fàn)顩r，能夠?qū)ζ髽I(yè)的相關(guān)活動(dòng)產(chǎn)生的效果進(jìn)行了解，比如企業(yè)方針政策實(shí)行與否、經(jīng)營(yíng)計(jì)劃落實(shí)情況、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)完成情況等，從而進(jìn)行行業(yè)對(duì)比和橫向、縱向?qū)Ρ确治?，以幫助企業(yè)良性發(fā)展。

第三，參與科學(xué)化決策。對(duì)收集整理到的數(shù)據(jù)資料有針對(duì)性的進(jìn)行深層次地研究、分析，挖掘出數(shù)據(jù)資料潛在的實(shí)質(zhì)涵義，促使企業(yè)管理者及相關(guān)部門能夠更為完整客觀地了解企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展方向，從而能夠更有針對(duì)性地進(jìn)行企業(yè)決策，計(jì)劃制定，起到數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的參與科學(xué)化決策的作用。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策是大數(shù)據(jù)時(shí)代決策的特點(diǎn)：盡可能全面、完整綜合地收集數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上使用恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行建模和分析，挖掘出數(shù)據(jù)背后的關(guān)系，預(yù)測(cè)事件發(fā)生的概率。企業(yè)利用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析進(jìn)行決策時(shí)，首先要提高對(duì)數(shù)據(jù)的重視程度，轉(zhuǎn)變思維模式，在遇到重大決策時(shí)，先進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、分析，再進(jìn)行決策。其次，要重視普通員工日常積累的數(shù)據(jù)。員工在完成日常工作的同時(shí)，積累了大量最基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資料，企業(yè)將所有日常的數(shù)據(jù)加以整合分析，可以在決策時(shí)起到關(guān)鍵重要的作用。再次是建立數(shù)據(jù)輔助決策的流程和模板，建立基于決策任務(wù)的決策知識(shí)的收集、創(chuàng)造、共享、傳遞和激勵(lì)機(jī)制。

三、大數(shù)據(jù)分析在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的應(yīng)用探討

隨著信息化的推進(jìn)，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種重要的資源。未來(lái)大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析將在工業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程中進(jìn)行應(yīng)用，將大力提升企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)管理效率，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，同?r提升制造過(guò)程中的智能化。

信息技術(shù)隨著信息化與工業(yè)化的深度融合，已經(jīng)滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，ERP、MES等技術(shù)在工業(yè)企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用。工業(yè)企業(yè)中生產(chǎn)線高速運(yùn)轉(zhuǎn)，工業(yè)設(shè)備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，工業(yè)領(lǐng)域所擁有的數(shù)據(jù)日益豐富。基于大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、預(yù)測(cè)趨勢(shì)、輔助決策，充分釋放和利用海量數(shù)據(jù)資源中蘊(yùn)藏的巨大價(jià)值，優(yōu)化公司運(yùn)營(yíng)結(jié)構(gòu)，精準(zhǔn)決策，降低成本，提高效率。

大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用將給工業(yè)企業(yè)帶來(lái)創(chuàng)新和變革的新時(shí)代。信息化和工業(yè)化的深入融合，給工業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)深刻的變革，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等帶來(lái)的低成本感知、高速移動(dòng)鏈接、分布式計(jì)算和高級(jí)分析，給工業(yè)發(fā)展帶來(lái)了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。大數(shù)據(jù)分析在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括產(chǎn)品創(chuàng)新、生產(chǎn)流程優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量管理、生產(chǎn)計(jì)劃制定、產(chǎn)品定價(jià)、產(chǎn)品生命周期管理、庫(kù)存管理、供應(yīng)商管理等各個(gè)方面。

1.產(chǎn)品創(chuàng)新?？蛻襞c工業(yè)企業(yè)之間的交易產(chǎn)生大量的行為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)產(chǎn)品的使用情況跟蹤記錄，產(chǎn)生產(chǎn)品使用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，將分析結(jié)果使用到產(chǎn)品改進(jìn)設(shè)計(jì)、創(chuàng)新等活動(dòng)中，相當(dāng)于讓客戶參與到產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設(shè)計(jì)等創(chuàng)新活動(dòng)中，對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新具有不可估量的貢獻(xiàn)。

2.生產(chǎn)流程優(yōu)化?，F(xiàn)代化的工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計(jì)的小型傳感器，在生產(chǎn)的全過(guò)程中可以探測(cè)溫度、壓力、振動(dòng)和噪聲等。整個(gè)生產(chǎn)流程將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)從不同角度進(jìn)行挖掘分析、比如設(shè)備診斷、能耗分析、工藝分析等。在此基礎(chǔ)上，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程建立虛擬模型，仿真并優(yōu)化改進(jìn)生產(chǎn)流程，提高設(shè)備使用率、降低能耗、減少質(zhì)量事故發(fā)生幾率，優(yōu)化工藝等，從而提高生產(chǎn)效率。

3.進(jìn)行質(zhì)量分析，提高質(zhì)量管理水平。高度自動(dòng)化的設(shè)備在加工產(chǎn)品的同時(shí)記錄了龐大的檢測(cè)結(jié)果。利用檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行質(zhì)量分析，可以提高質(zhì)量管理水平。在產(chǎn)品的整個(gè)壽命周期，包括從市場(chǎng)調(diào)研到售后服務(wù)等的各個(gè)過(guò)程中適當(dāng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析過(guò)程，可以提高質(zhì)量管理的有效性。例如QC工具在工業(yè)企業(yè)的應(yīng)用。QC指質(zhì)量控制。針對(duì)工業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程特定的工作失誤或品質(zhì)不良運(yùn)用QC工具展開分析討論，并將結(jié)果可視化顯示在大家容易看到的地方，提醒大家，防止再次發(fā)生同樣的問(wèn)題，同時(shí)誰(shuí)有新的建議可以隨時(shí)提出，大家一起討論修訂。

六西格瑪也是目前企業(yè)質(zhì)量管理中運(yùn)用比較廣泛的工具，它是一種用于改善企業(yè)質(zhì)量流程管理的技術(shù)，它以“零缺陷”的完美追求，帶動(dòng)質(zhì)量成本的大幅度降低。質(zhì)量分析工具在廣泛使用，可以提高產(chǎn)品質(zhì)量，從而最終實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)成本的降低，同時(shí)實(shí)現(xiàn)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的突破。

4.產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測(cè)。無(wú)處不在的傳感器、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的利用，使得產(chǎn)品故障診斷實(shí)時(shí)進(jìn)行，提高了產(chǎn)品故障診斷的及時(shí)性。利用數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，對(duì)記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與仿真，可以對(duì)產(chǎn)品故障實(shí)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。

5.生產(chǎn)計(jì)劃的科學(xué)制定。生產(chǎn)環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)具有很大的利用價(jià)值，對(duì)其進(jìn)行挖掘與分析，對(duì)計(jì)劃制定具有指導(dǎo)意義。通過(guò)對(duì)計(jì)劃與完成的對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)計(jì)劃與實(shí)際完成的偏差，在考慮產(chǎn)能約束、人員技能、物料供應(yīng)、工裝模具等生產(chǎn)資源的基礎(chǔ)上，通過(guò)智能的優(yōu)化算法，建立計(jì)劃制定模型，從而制定更加科學(xué)合理的生產(chǎn)計(jì)劃。

6.進(jìn)行科學(xué)合理的產(chǎn)品定價(jià)。產(chǎn)品定價(jià)的合理性需要有詳細(xì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為支撐。一方面能夠獲取更加詳細(xì)的微觀數(shù)據(jù)信息，使產(chǎn)品成品的分析更加科學(xué)精確。另一方面可以研究客戶對(duì)產(chǎn)品定價(jià)的敏感度。通過(guò)這些數(shù)據(jù)分析，為產(chǎn)品定價(jià)提供決策參考。

7.實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品生命周期管理。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標(biāo)示產(chǎn)品，傳感器、可穿戴設(shè)備、智能感知、視頻采集、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)能將產(chǎn)品生命周期的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和分析，這些數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)在供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)跟蹤產(chǎn)品，收集產(chǎn)品使用信息，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品生命周期的管理。這些數(shù)據(jù)還可以用于售后服務(wù)，提高售后服務(wù)質(zhì)量，從而提高產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。

8.庫(kù)存管理。信息化高度發(fā)達(dá)，可以獲取工業(yè)企業(yè)各方面的信息。庫(kù)存信息將完全展現(xiàn)在管理者面前，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和挖掘，可以準(zhǔn)確知道產(chǎn)品原材料和產(chǎn)成品庫(kù)存量。根據(jù)原材料庫(kù)存量和生產(chǎn)計(jì)劃確定原材料需求量，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行采購(gòu)，可以保證產(chǎn)品生產(chǎn)需求，有最大限度地減少了資源浪費(fèi)。

9.完善供應(yīng)商管理，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)時(shí)化采購(gòu)。在對(duì)原材料大量數(shù)據(jù)挖掘和分析的基礎(chǔ)上，可以選擇最合適的供應(yīng)商，保證原材料質(zhì)量和準(zhǔn)時(shí)供應(yīng)，產(chǎn)品質(zhì)量得到有效控制，同時(shí)降低庫(kù)存成本，增加了制造的敏捷性與柔性。

篇10

【關(guān)鍵詞】企業(yè)管理；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；OLAP；數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)集市

1 引言

隨著現(xiàn)代化企業(yè)信息管理系統(tǒng)的普及應(yīng)用，企業(yè)間的業(yè)務(wù)交流越來(lái)越廣泛，以往單一的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)已經(jīng)無(wú)法應(yīng)對(duì)這種信息量大、變化速度快的數(shù)據(jù)分析需求，因此企業(yè)不得不尋求一種將多個(gè)數(shù)據(jù)平系在一起，并從以往海量數(shù)據(jù)中解析出有價(jià)值的信息，進(jìn)一步對(duì)其關(guān)聯(lián)性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析的解決方案，這就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)誕生的原動(dòng)力，目前，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，成為了各個(gè)企業(yè)決策支持系統(tǒng)（ DSS）處理的基礎(chǔ)，而聯(lián)機(jī)分析處理（Online Analytieal Proeessing，OLAP）也成為了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)最主要的數(shù)據(jù)處理模式之一。

2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)特征

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征可以歸納為以下四個(gè)方面：

（1）面向主題組織：與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)面向數(shù)據(jù)應(yīng)用不同的是，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題組織的。數(shù)據(jù)庫(kù)這種較低層次的數(shù)據(jù)處理原則使得用戶必須另外花費(fèi)大量時(shí)間和精力來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，才能獲得有價(jià)值的信息。而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)面向主題組織，首先就從高層次將數(shù)據(jù)按需求進(jìn)行歸類，每個(gè)主題基本對(duì)應(yīng)一個(gè)分析領(lǐng)域。該領(lǐng)域內(nèi)可能包含多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，而各領(lǐng)域之間通過(guò)預(yù)留端口進(jìn)行溝通，這樣某個(gè)領(lǐng)域引用其他領(lǐng)域的分析結(jié)果時(shí)，就像調(diào)用某個(gè)程序一樣方便。

（2）集成性：該特征是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)高效處理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從各個(gè)數(shù)據(jù)源將數(shù)據(jù)提取至某個(gè)主題，而這些數(shù)據(jù)可能會(huì)出現(xiàn)重復(fù)和邏輯矛盾等情況，因此這些數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)預(yù)處理后才能被引用，這就是數(shù)據(jù)集成。另一方面，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)引入了數(shù)據(jù)粒度的概念，即采用粒度值來(lái)劃分?jǐn)?shù)據(jù)的細(xì)化和綜合程度，也體現(xiàn)了數(shù)據(jù)集成的效果。

（3）穩(wěn)定性：穩(wěn)定性是所有數(shù)據(jù)中心都追求的性能之一，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的穩(wěn)定性體現(xiàn)在其并不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行任何修改和刪除，僅僅是將其提取出來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，相當(dāng)于只對(duì)數(shù)據(jù)副本進(jìn)行操作，而且數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大多時(shí)候是對(duì)長(zhǎng)期的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這也使得數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的處理對(duì)象本身就具有一定的穩(wěn)定性，不會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的操作而影響實(shí)時(shí)性較高的敏感數(shù)據(jù)。

（4）時(shí)態(tài)性：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的這一特征是最不明顯的，因?yàn)槠涮幚淼膶?duì)象是大量的歷史數(shù)據(jù)，而新數(shù)據(jù)的不斷積累當(dāng)然會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)群帶來(lái)一定的影響，但需要指出的是，歷史數(shù)據(jù)量越大，這種影響越小，因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，必須通過(guò)采取不同的權(quán)值來(lái)設(shè)定新、舊數(shù)據(jù)的影響程度。

3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要應(yīng)用方案

目前，絕大部分能夠提供數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的公司提供的解決方案都大致相同，即先通過(guò)數(shù)據(jù)綜合分析將數(shù)據(jù)有計(jì)劃的放到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中對(duì)應(yīng)的主題領(lǐng)域內(nèi)，然后通過(guò)前臺(tái)接口與用戶進(jìn)行交互，提供查詢、交叉分析等服務(wù)，目前主要用到的前臺(tái)接口有兩種，即聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘（DM），圖1為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本結(jié)構(gòu)。

圖1 企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基本結(jié)構(gòu)

3.1 聯(lián)機(jī)分析處理OLAP

OLAP是一種聯(lián)合多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)共同來(lái)完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析的商業(yè)信息處理系統(tǒng)，其最大的功能在于對(duì)多維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的處理上，它可將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)加以篩選、分析、總匯而產(chǎn)生新的更具代表意義的數(shù)據(jù)，并允許用戶通過(guò)不同的方式，如趨勢(shì)圖等來(lái)演示該數(shù)據(jù)，某一主題生成的數(shù)據(jù)同樣對(duì)其他主題具有影響意義，因此也可以通過(guò)其他主題的模型來(lái)演示該數(shù)據(jù)，讓用戶通過(guò)系統(tǒng)提供的多種工具從不同側(cè)面、不同層次以及在不同數(shù)據(jù)群體中的對(duì)比分析愛來(lái)進(jìn)一步了解該數(shù)據(jù)所帶來(lái)的指導(dǎo)意義。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近些年來(lái)發(fā)展較快的信息處理技術(shù)，其特點(diǎn)是利用分類、關(guān)聯(lián)性分析、序列分析、群集分析、機(jī)器學(xué)習(xí)以及融合一些人工智能算法，來(lái)對(duì)龐大的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出有價(jià)值的信息。這對(duì)積累了大量歷史數(shù)據(jù)企業(yè)而言是非常重要的，因?yàn)辇嫶蟮臄?shù)據(jù)基數(shù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析的計(jì)算量非常大，尤其當(dāng)一些重要的數(shù)據(jù)或關(guān)聯(lián)隱藏在大規(guī)模數(shù)據(jù)中是，想要將其解析出來(lái)無(wú)異于大海撈針。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)采用客觀的統(tǒng)計(jì)分析方法快速準(zhǔn)確的找出企業(yè)所需要的經(jīng)營(yíng)信息，得到正確的銷售模式、客戶關(guān)系及行銷策略等，從而使得企業(yè)的投資決策更加合理，資源分配更加科學(xué)。

3.3 數(shù)據(jù)集市

數(shù)據(jù)集市本質(zhì)上也是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一種，只不過(guò)它是某個(gè)部門或某個(gè)重要業(yè)務(wù)的具體應(yīng)用，包括該部門或該項(xiàng)目在一定時(shí)期內(nèi)的數(shù)據(jù)累積。若每個(gè)部門或每個(gè)項(xiàng)目都有屬于自己的數(shù)據(jù)集市，那么將這些數(shù)據(jù)集市組合起來(lái)，就成為了該企業(yè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，因此，可以將數(shù)據(jù)集市看成是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一部分，或者是一個(gè)小型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。下圖為數(shù)據(jù)集市在企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的應(yīng)用模型。

圖2 數(shù)據(jù)集市在企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的應(yīng)用

4 結(jié)束語(yǔ)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在企業(yè)中已經(jīng)廣泛應(yīng)用，大量的使用經(jīng)驗(yàn)證明，為企業(yè)建立符合自身經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可以幫助企業(yè)決策層更全面的了解自身的經(jīng)營(yíng)狀態(tài)，更深入的分析大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)所隱藏的指導(dǎo)意義，從而可以更有效的利用企業(yè)資源，更科學(xué)的進(jìn)行管理決策，從而在競(jìng)爭(zhēng)中掙得先機(jī)。隨著大數(shù)據(jù)的逐漸興起，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展必將迎來(lái)一個(gè)新的高峰。

參考文獻(xiàn)：

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