销售数据分析报告模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇销售数据分析报告，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

简历表格的格式一：姓名：性别：女年龄：21 岁身高：163cm婚姻状况：未婚户籍所在：现居住地：工作经验：3-5年联系电话：邮箱：最高学历：大专专业：建筑装潢设计求职意向最近工作过的职位：导购期望岗位性质：全职期望工作地：信阳市期望月薪：2900期望从事的岗位：客服专员/助理(非技术)期望从事的行业：互联网/电子商务技能特长技能特长：接受新生事物快，勤奋好学，具有2年多的电子产品销售经验。教育经历中国计算机函授学院(大专)起止年月：2007年9月至0年0月学校名称：中国计算机函授学院专业名称：建筑装潢设计获得学历：大专工作经历XX电脑城- 导购起止日期：2009年10月至0年0月企业名称：弘运电脑城从事职位：导购业绩表现：主要销售主装机，数码周边配件等　简历表格的格式二：姓名

性别

女

出生日期

1985.11.21

民族

汉族

血型

O型

婚姻状况

已婚

教育程度

本科

工作年限

4年

政治面貌

群众

现有职称

无

户口所在地

山东省青岛市

现居住地

青岛市

联系方式

电子邮箱

求职意向

期望从事职位：数据分析师

期望工作地点：青岛市

自我评价

1、具有扎实的统计学专业基础知识，掌握常见的统计方法；

2、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；

3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件；

4、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。

工作经历

2010年7月-2012年7月

山东****网络有限公司

单位性质：合资

所任职位：数据分析师

工作地点：青岛市

职责描述：

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。

2008年6月-2010年6月

****公司

单位性质：国企

所任职位：数据分析助理

工作地点：青岛市

职责描述：

1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告；

2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议；

3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论；

4、针对历史海量商业数据，能及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；

5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。

项目经验

2011年5月*****项目

项目职责：

1、收集用户使用行为数据；

2、完成行为数据的分析；

3、制定模型与产品运营间的联动接口。

教育背景

2004年9月-2008年6月

山东**大学

统计学专业

本科

主要课程：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程、数理统计、抽样调查、多元统计、计算机应用基础、程序设计语言、数据分析及统计软件、回归分析等。

掌握了扎实的专业基础知识，擅长数学，有很强的分析和演算能力，业余广泛了解相近专业的一般原理和知识，如经济学、计算机操作等，在统计计算的基础上锻炼了视野广阔的分析技能。

培训经历

2010年3月-2010年10月

数据分析与SAS培训

主要课程：SAS体系内容、ETL技术、SAS分析技术、假设检验、方差分析以及各种模型分析等。

通过本次数据分析培训，全面掌握了SAS的内容，如逻辑库及操作符与SAS的表达式等，能够完成复杂数据步的控制，数据集整理以及主成分分析、因子分析等，提升了数据的分析能力。

专业技能

熟悉数据分析模型的建立，能独立完成数据分析并针对结果给出一定的建议。

简历表格的格式三：姓 名性 别男出生日期1990-10-9户口地广州住宅电话*****手 机EMAIL个人主页****联系地址广东省xxxx毕业院校工作经历时间所在公司职位相关说明20xx年1月2日——

20xx年10月15日广州无限信息传播有限责任公司网页制作工程师/WEB美工/项目经理毕业以后找的第一份工作，主要职责是网页设计、FLASH制作以及平面设计。由于能力突出，后期在做大型项目中国校园商务网时任项目经理20xx年10月——

20xx年3月馨蓝数码工作室设计师第一份工作辞职以后与几个朋友自行开发制作馨蓝游戏网20xx年3月——

20xx年9月31日广州高安软件有限公司美工监理，设计师馨蓝游戏网与该公司签署合作协议，正式合并到该公司，自己也加入该公司参与网站建设工作，为寻求个人更大发展而离开该公司主要作品（建议上我的求职主页查看详细*******）网页作品FLASH作品精益眼睛眼镜店网站导入FLASH

NEC网站导入FLASH

红宝石电子网站导入FLASH

篇2

教学测量与教学评价是教学活动的有机组成部分。教学测量与教学评价作教学活动，担负了诊断教学、激励师生、调控教学过程的任务。这些评价通常是学习者学过程中历次考试数据的分析与对比，以报表图表的报告形式展现给管理者及师生。如何采集、保存海量的考试数据；如何从多视角分析、对比这些数；如何快速、体系化制作统计分析报告。这些问题已成为影响教学评价工作的瓶颈。

以教学测量与教学评价中考试分析报告生成为研究对象，根据目前大数据分析的研究，将元数据模型、数据立方体、多维度数据分析报表模型、数据挖掘算法相结合，设计实现了一个大数据分析的通用考试统计分析报告生成系统。

一、适用于大数据分析的教学测量评价数据的存储结构

系统采用三层数据库结构把不同类型，不同层次的考试信息分布在不同层次的数据库上，以解决数据集中所带来的海量数据问题、基础编码冗余及针对性问题。其中：顶层公共库（TOP公共库），用于存放各类型、各层次考试的基本信息，以及跨不同类型及层次考试的统计数据。第二层公共库用于存放某种类型的考试基础数据、统计数据。第三层为考次库用于存放某次考试的试卷、成绩等数据。

二、报表技术

表就是用表格、图表等格式来动态显示数据，可以用公式表示为：“报表 = 多样的格式 + 动态的数据”。

报表可分为如下几类：列表式：表内容按照表头顺序平铺式展示，便于查看详细信息。一般基础信息表可以用列表式体现。多用于展示客户名单、产品清单、物品清单、订单、发货单等单据或当日工作记录，当日销售记录等记录条数比较少的数据。摘要式：使用频率最高的一种报表形式，多用于数据汇总统计。如按人员汇总回款额、客户数等；按日期分组汇总应收额、回款额等。.摘要式报表和列表式报表唯一的差别是多了数据汇总的功能。矩阵式：主要用于多条件数据统计。如：按照客户所有人和客户所属地区两个值汇总客户数量。矩阵式报表只有汇总数据，但是查看起来更清晰，更适合在数据分析时使用。

表的绘制方式，大致可以分为SQL画布方式，Cell单元格方式和两者结合型：SQL画布方式报表工具的特点是将报表水平分割成若干个区域，在各个区域上放置报表组件，报表组件位置可以是任意的，各组件可以互相重叠。画布式报表工具的优点 是可以做到可视化数据绑定，组件位置自由。缺点是插入列、组件对齐困难，画表格线经常出现线与线之间的错开现象。这种报表只是很好的解决了"报"的问题， 但对于"表"的问题依然存在。CELL单元格式报表工具，是将报表看作是由一系列连续的单元格组成的区域。要改变报表组件（一般是文本或图形）的位置，只能通过改变行高列宽方式进行，组件之间 不能重叠，单元格可以合并。单元格式报表工具的优点是画线，插入列，多行列标题绘制非常方便，但格子中的动态数据绑定，往往需要手写公式来进行。这种报表 只是很好的解决了"表"的问题，但对于"报"的问题依然存在。

两者结合型报表工具，融合上面两种报表工具的优点，使用户可以可视化地动态绑定数据，也可以象Excel一样来画线，从而大大提高了报表设计的效率。

三、基于维度的报表设计、生成方法

维度：用于确定参与统计计算的对象范围

属性：用于统计计算的对象属性

指标：维度+属性+统计方法

数据字典：描述属性的存储信息、维度定义信息

维度和属性，从概念上讲是截然不同的东西；从实现上讲（表字段）有交 叉。例如分数字段，在进行平均成绩统计时是属性；在进行一分一档统计时 是维度。维度和属性要分别定义。

属性，从概念上讲与维度信息无关。他们都是对事物的某种特性的量化描述。任何事物的不同特性之间不具有函数关系（一个特性无法决定另一个特 性），否则这些特性应当合并。属性在系统中不应有重复存储，换句话说任何属性只能唯一地存储在系统的某一个表的某一列中。

属性与维度在实现上存在一定的相关性。由于关系数据库的局限，在数据结构设计时，不得不将信息分别存储在不同的数据表中。例如成绩信息我们根据考次、科目维度信息将不同的考次、科目的成绩存储在了不同的表中。

我们认为报表的行与列及表头是观察与分析数据的维度；行列的交叉点上的单元格代表了若干维度的所确定的数据集及其上的集聚计算（我们称数据集及其上的集聚计算为指标）。根据维度可以确定指标，用户只需要了解业务中维度的概念，无需了解数据集的概念及数据的存储结构就可以完成报表的设计生成。这大大提高了本系统的可用性、易用性。

四、结束语

采用统计学和教育测量学原理和方法，对考试数据进行加工、处理，并提供自定义报表，自适应指标分析方法，教育工作者无需具备专业信息处理的能力就能够自定义分析报表、图表，进而生成服务于各级教育管理部门、教育研究部门、学校、学生的各层次学业评价报告，具有很强的可定制性、灵活性、可重用性。

参考文献：

[1]栾丽华，吉根林；《决策树分类技术研究》[J]；计算机工程；

2004

[2]QuinlanJR.Discoveringrulesfromlargecollectionsof-

examples：Acasestudy[C].MichieDExpertSystemsinthel-

ectronicAge，Scotland：EdinburghUniversityPress，1979

：168-201.

篇3

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。

篇4

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

篇5

作为一家具有50多年历史的老牌制药企业，洞庭药业位于素有“桃花源里的城市”之称的湖南常德市。在上个世纪90年代末，洞庭药业进行了股份制改造，公司也由此走上了快速的发展轨道，其所生产的止血药和抗精神病药更是在国内外市场很受欢迎。业务的发展使得企业的销售网络迅速扩大。

和许许多多中国企业一样，洞庭药业的信息化之路在不断探索中前进。作为洞庭药业“计算机使用第一人”，洞庭药业的财务总监龙玲是洞庭药业信息化发展的见证人、推动者和规划师。洞庭药业最初只是使用单一的财务软件来做简单的报表和凭证，在业务系统方面则尝试自主开发。随着企业的发展，单一的财务软件和分散的业务系统越来越跟不上企业的管理需求，龙玲开始考虑将主要的信息系统纳入到统一的管理平台。

2002年，洞庭药业选择了U8系统，其最先上线完善了财务模块。2006年，洞庭药业财务与业务平台的统一成为迫在眉睫的问题，这一年，洞庭药业的客户已经达到两千多个，其在全国各省市均委派了区域经理，但财务与业务平台的不统一造成了应收账款管理困难。“当时，我们的财务用的是U8，业务用的是自己编写的系统，因为是两个不同的系统，所以会出现应收账款数据不一致的情况。比如，两个客户可能只有一字之差，如果经办人不注意，就会混淆了客户，等到账目核对时，分不清是财务的数据对还是业务的数据对”。因此，龙玲决定上线早已购买的U8供应链管理，至此，洞庭药业主要的业务系统与财务系统实现了平台统一。2008年，洞庭药业增加了管理外贸出口销售的费用管理系统，同时升级了U8系统，其整个企业的ERP管理基本完善。

平台统一之后，数据如何能够得到更好的分析利用？此时，洞庭药业对BI的需求浮出水面。龙玲有意选择一家BI系统――BQ，原因之一是这款软件灵活易用能够满足洞庭药业的需求；其二是按照他的规划，洞庭药业的信息化系统最终将统一在平台之上。但由于考虑到当时洞庭药业在基础数据的完整性上仍有欠缺，龙玲认为当时并不是上线BI系统的最好时机。

财务业务一体化

系统的上线虽然被搁置，但准备工作一直在进行，经过近四年的努力，洞庭药业完善了企业的基础数据，迎来了上线BI系统的最佳时机。2012年3月，洞庭药业正式开始实施BQ商业分析平台，目前，BI系统一期项目已经完成，并已正式运行。

龙玲介绍，洞庭药业BI系统一期项目主要实现了财务主题分析和人力资源主题分析。整个BI项目的建设原则是“准确、高效、实用”。

在准确性上，一方面要保证数据、公式的准确，报表要体现各方面准确的数据，另一方面还要做到各系统的录入、审核都要准确无误。洞庭药业把产品结构分为原料、针剂、片剂，新开发的产品单独做监控。在产品发货时就设定好规则，设立了开票人和审核人，通过制定规范，提高原始数据的准确性，便于以后提取数据。

在高效方面，则要求任意终端电脑访问报表时数据刷新要具有高效性。洞庭药业对销售数据的分析有自己特殊的要求。其销售数据涉及到三个维度，包括区域、人员、产品，三个维度要互相叠加，比一般的行业分析起来复杂。在滞留资金的管理方面，洞庭药业也有特别的规则，比如给一个客户开了5万元的发票，它只回款了3万元的话，龙玲会不允许销售部门做核销，但是不做核销，在应收账款里欠款还是5万元，实际上回款已经有3万元，这种情况下的不允许核销为数据分析提供了复杂性。龙玲说，BI系统很好地解决了这一问题，对于不同维度的销售数据分析以及分年度的滞留资金分析通过BI系统都能够轻松实现，实现了报表的随时刷新，具有非常强的即时性，能够快速拿到销售分析资料。

在实用性上，从数据查询到报表展现再到BI分析以及图形界面都要做到实用，满足不同层面浏览用户能够清晰明确的看到所需报表和分析图表。作为财务部门的主管，龙玲最先体会到了BI系统带来的便利，比如每月的财务分析报告，在系统实施的时候就已经定义好，设定好财务指标，系统能够快速地呈现出来，缩短报表和分析报告周期，提高分析效率。在销售分析方面，销售人员通过实时跟踪销售数据分析结果，掌握了市场动态，并能够进一步地去分析销售上升和下降的原因，此外，通过BI进行人力资源主题分析，规范了人力资源管理，实现了资源共享。

龙玲认为，BI系统帮助洞庭药业初步实现了财务业务平台一体化之后数据的能量释放。

其实，对于BI在洞庭药业的应用目标，作为企业信息化应用奠基者的龙玲，心中已经有了一个十分清晰的目标：让BI不仅仅是一个销售支持工具，而是真正成为企业管理和决策的“智囊”。“可能要实现这一目标还需要几年的时间，但我相信这是值得的，而且也是十分必要的。”龙玲坚定地说道。

用数据改进企业管理

谈到对BI应用的下一步计划，龙玲直言对目前BI带来的变化并不满足，“我要通过这些数据进一步改进企业管理”。

实际上，信息化注定要在洞庭药业大展拳脚。凭借产品上的高品质优势，洞庭药业生产的止血药占据了全球60%的市场，其产品质量控制标准远高于国家标准，产品利润率达到了20%以上。龙玲透露，洞庭药业不久将启用规模更大的新厂区，并准备未来三到五年上市运作。而信息化也将迎来又一轮建设高峰，逐步上线生产制造系统和成本管理系统，实现自动化办公。

篇6

中图分类号：F812.4 文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2012）08-0120-01

一、企业质量成本的体系构成

企业质量成本，是指企业生产环节在产品质量方面而支出的全部成本费用，以及在产品销售环节，由于产品质量未达到既定标准而造成的相关损失。

企业质量成本体系中包括直接发生的质量成本和间接发生的质量成本两种。直接发生的质量成本，是企业在产品的生产制造环节和销售环节中发生的，主要由预防成本、鉴定成本、内部损失成本、外部损失成本四个部分构成。间接发生的质量成本，是企业在直接发生的质量成本基础上延伸的各项成本费用，它主要涉及制造环节和销售环节以外的各项成本费用，主要是隐蔽性质量成本，它来源自产品交易市场。

二、企业质量成本的计量

企业质量成本计量，认为当预防成本和鉴定成本实际发生额增加时，则内部损失成本和外部损失成本实际发生额就会相应的减少。那么，企业质量成本计量的四个组成部分就是此消彼长的关系。

企业在对计量某个产品的质量成本时，就必然会考虑这一特点，如果预防成本和鉴定成本的实际发生增加额正好等于内、外部损失成本的实际发生减少额。此时，如果再增加任何的预防成本和鉴定成本都会大于内部、外部损失成本的实际发生减少额。那么企业对此项平衡点，通常被称之为“可以承受的质量成本水平”。

企业在平衡产品质量成本计量时，可以考虑增加相应的预防和鉴定方面的成本费用支出，来作为对产品质量的事前控制和长期效应，这样可以使企业在事中、事后相应地减少内部损失成本和外部损失成本的发生，也可以使产品的质量实际发生的总成本相应降低，而且还会在企业的质量体系带来长期连续的效应。

三、企业质量成本统计与分析

企业质量成本数据统计，主要以财务会计部门相关的原始凭证、记账凭证、质量成本明细账为基础，来找出“可以承受的质量成本水平”为目标，以发生在一个会计期间内的相关质量成本费用为期限，进行质量成本数据统计。具体来说，预防成本方面的数据，主要是由技术质量管理部门以及产品改进设计工艺等有关部门，根据实际成本费用发生的相关凭证和账簿进行统计；鉴定成本方面的数据，主要是由质量检验管理部门和产品交验、产品试验、测验等实际成本费用的相关凭证和账簿进行统计；内部损失成本方面的数据，主要是由质量检验管理部门和车间报送的废品报告和产品返工返修等有关报表进行统计；外部损失成本方面的数据，主要是由售后服务等部门根据发生的实际成本费用进行统计。另外，企业在进行质量成本统计时，即不能违反相关财务会计制度，又不能违反质量体系的相关工作要求。

质量成本数据分析，主要是通过分析质量成本中预防成本、鉴定成本、内部损失成本和外部损失成本各项目占总质量成本比例，找出“可以承受的质量成本水平”和影响质量总成本的关键因素，主要是为质量体系改进提供信息，为降低产品质量成本提供数据。因此，质量成本经济性分析是质量管理体系的核心内容之一。质量成本经济性分析，主要以“可以承受的质量成本水平”为目标，对质量成本变化情况、质量成本结构合理情况进行分析。

篇7

“我要求主管定期做经营分析。可是我发现他们平常太忙，根本不能按时提交报告；更头疼的是，即使报告交给我了，各部门的数据却核对不上，不但不能给经营决策提供依据，反而给我造成困扰!”

――某大型连锁企业总裁感言以上言谈代表了相当一部分中国零售商的现状。

一方面，混乱的运营使他们明白了：定期、持续的全面经营分析和业务管理稽核，是非常必要的，也是非常重要的；但另一方面，零售业固有的繁、杂、累，使得上至老总，下至主管和员工，整天都忙得不可开交，不知不觉中，逐渐忽视了这项工作。

零售商不能永远这么忙下去!只陷在一堆琐事中，对企业的稳健运行十分不利，从中远期看更是致命的!企业必须进行精细化管理，其重要标志就是数据化管理，从报表中找问题。

那么，《企业经营分析报告》都应该有哪些内容呢?它是由哪些数据报表汇总而成的呢?让我们择其主要的作个说明，从中可以看到，优秀零售商使用的有效工具并不复杂。

原始销售数据报表

销售数据是所有经营分析报告的基础，针对商品分类的最小单位“单品”进行报告(见表1)。

该数据一般以月度提交最适合。如果有电脑系统，或门店单品数量不多，提交很简单。

基于单品的销售数据分析是良好运营的根本。如果细致考察门店销售高手的本事，无外乎熟悉各个单品的特性和销售情况，然后把主要精力放在好销的商品上，迅速汰换滞销商品。

同时，销售高手也会定期分析单品销售趋势的性质：这个单品销得好，为什么好?有什么促动原因?哪些原因在下一个销售期还能利用?如果销得不好，又是什么原因?是不是不符合当地顾客需求?……

计划指标数掘

这是评估现有商品销售现状的依据之一，以商品分类中的“商品部类”或“商品品类”为统计单位(见表2)。

这个表一般在年初由领导层制定并确定下来。中小型零售商定到“商品部类”即可，中大型零售商定到“商品品类”，并指定专门的采购或销售人员负责该数据。该表定的品类范围越小，表明这一年中的管理深度越深，但也预示其管理投入将增大。

计划指标数据其实是“目标管理”的有机组成部门。优秀零售商的高层会在该数据基础上做两件事：一是与执行者讨论每年的计划增长额，二是帮助执行者制订月度计划甚至星期计划。之所以这样做，是为了让执行者自己认同这个目标数据，产生完成计划的动力。

另外，要让执行者按月、甚至按星期找出影响完成计划额的难点，便于高层有针对性地研究解决――这就是和目标管理相结合的过程管理。很多零售商有计划，但没人指导一线人员去完成，让他们感觉到是在孤零零作战，工作兴趣缺缺。

去年实际销售数据

这是纵向比较分析目前销售状况的依据。它也是以“商品部类”或“商品品类”为统计单位(见表3)。

有些销售问题，单凭本年度的数据难以发现。比如某个品类或部门的销售额近几个星期也在增长，但增长率却低于去年同期的增长率。这必须与上年数据对比才能发现。毛利率、营业外收入、损耗、库存额等同样如此。

营业外收入、库存等数据的同期对比，还可以帮助高层发现采购人员的腐败问题或其他运营流程问题。

门店实际损益数据

这是由门店店长主持制定，并由企业老总审核通过的计划性数据。它可以用来制定门店的实际运营标准，还是衡量店长经营水平的重要参考指标(见表4)。

门店损益预算数据相当于店长所立的“军令状”。它还能帮助总部发现优秀的门店管理人才。

这是由门店财务部门出具，并由上一级财务审核部门审计并确认的实际数据，是对门店实际运营现状的准确反映，应提供的主要数据信息与损益预算表相同，报表格式也一样。

有了以上基本数据报表，就可以提升和转换处理数据了。比如，可以进行门店销售和毛利走势、门店的销售业绩排名、门店异常数据的筛选和原因分析、门店销售业绩的计划与实际对比、现状与去年同期水平的纵向比较、门店零销售商品的现状分析、重点品类业绩分析等等。

篇8

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

 

篇9

【中图分类号】 F23 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2016）15-0019-03

2016年是我国加强供给侧结构性改革之年，要完成“三去一降一补”五大任务，在供给与需求两端要将改善供给结构作为主攻方向，推进结构改革，矫正要素配置扭曲，扩大有效供给，克服产能过剩结构性矛盾、企业盈利下降、工业品价格持续下降、财政收入下降和经济风险上升等问题，提高供给结构对需求变化的适应性与灵活性，促进经济社会持续健康发展[ 1 ]。五大任务的实施，必须提供可靠的会计信息，及时掌握成本、库存、资金等动态信息，为决策者掌握与使用。尤其是在“互联网+”、“大众创业、万众创新”的今天，利用大数据、云平台特有功能集成更多经济要素信息，生成多样化、个性化会计报告，为产业结构的调整提供准确可靠的信息，实现传统会计信息向决策化、价值化转变，对降低企业成本、增强企业创新能力、提高供给侧质量与效率、实现“三去一降一补”具有重要意义。

一、供给侧改革中会计信息应用存在的问题

当前企业会计业务处理通过会计信息管理系统，根据“原始凭证录入―结转凭证生成―编制财务报表―撰写财务分析报告―作出经营管理决策”的流程，形成会计期间完整的财务报告信息，管理层根据财务分析报告作事后总结，安排未来的生产经营计划。从信息流程中可以看出，传统财务会计的不足主要表现如下[ 2-3 ]：

（一）以会计数据为出发点，数据源受限

按照传统会计数据采集模式，仅有与会计核算直接关联的经济业务数据进入核算系统，而相当一部分反映经济活动有重要价值、影响经济活动决策的数据信息未能采集到会计核算系统，使决策者未能及时掌握经济活动全貌，从而无法系统了解企业经营状况等。同时，面对会计信息需求的个性化、碎片化，传统会计对数据加工处理形成的数据报表不能满足个性化需求。

（二）会计信息时效差，影响决策时效

传统会计信息业务处理的流程大部分集中在事后，财务报表只能在所有凭证录入完毕后才能生成，管理者不能及时从宏观角度分析企业经济运行状况，它是一个有纠正的反馈系统，但这个反馈系统是企业经营出现问题后的滞后纠偏系统。面对稍纵即逝的市场，客户的需求时刻在变，企业经营活动的决策要求“准”且“快”，但依靠传统会计信息处理流程无法满足这一要求。

（三）非结构数据被忽略，数据信息不完整

进入会计信息的除了原始凭证录入结构化数据以外，还忽略了与企业经济活动密切相关、富含经济价值的非结构化数据。面对数据存储分散、数据总量大、增长速度快、蕴含信息多的非结构化数据，缺乏有效的智能化处理，因而没有纳入会计信息系统，导致绝大部分有丰富价值的非结构化数据不能够体现于会计信息控制流程中，不能有效挖掘它所蕴含的巨大价值。

（四）传统会计重核算，轻管理

随着市场环境快速变化，非财务信息也要融入会计信息中，如企业外部投资及上下游产业信息，通过与“互联网+”和“云计算”紧密结合，集成各类会计信息，不仅提供现有的财务处理数据，还要提供企业经营决策所需要的内外部行为信息和趋势信息，强调供给侧会计管理，以提高公司企业管理者的前瞻性和预测性，将以往的记账、报账等会计工作向企业战略规划、经营决策、过程控制和业绩评价优化的方向转变，以适应供给侧改革要求。

以上看出，现有会计信息不完整，时效性差，会计信息质量不高，尤其在新形势下极其不适应供给侧改革信息的膨胀与多变。要以会计信息价值增值为目标，采集“三去一降一补”市场信息，对非结构化数据采用智能数据处理方法，与结构化数据融合，挖掘会计信息因果关系，寻找分析控制隐藏的信息，保证会计报告完整、客观、不失真，满足会计信息不确定性和个性化的需求。所以，在大数据时代下，必须对传统会计完善、改革，改革与时代不相适应的部分，使其做到完整地反映经济事项，为供给侧改革提供有价值的会计信息。

二、供给侧改革会计信息集成应用

（一）供给侧会计信息集成原则

1.财务会计与管理会计融合使用。要将财务会计算账、报账的核算会计功能进行扩展，向决策优化、提高全要素生产率转变；要将企业的财务、经济业务和管理等方面整合起来，打造一个新的管理模式，利用管理会计信息功能，不断挖掘企业的潜在信息价值，节约成本，提高核心竞争力。

2.反馈机制与前馈机制相结合。要增强供给结构对需求变化的适应性、灵活性和主动性，就要采用管理会计信息，利用前馈机制预测需求信息变化，在企业形成实际产能前进行有效控制，要对供给侧结构的实施效果优劣进行反馈纠正，实现反馈机制与前馈机制结合运用。

3.常规报表输出与个性化报表输出相结合。常规会计报表主要是资产负债表、利润表和现金流量表及股东权益变动表，是标准化财务报告形式，它方便审计等标准化、格式化业务使用。随着供给侧市场经济的发展，会计信息呈现广泛性、差异性和易变性等特征，企业对信息的结构要求存在着差异性，只有报表输出个性化才能满足不同需求。

4.会计信息多元化。会计信息既要集成常规核算会计信息，又要有非财务业务信息，如研发、生产、采购、销售等信息，还要有企业外部信息，如行业市场环境信息、政府供给侧结构性改革政策的信息，以丰富信息来源。

（二）供给侧会计信息集成应用方案

根据会计信息集成应用原则，在大数据时代，与企业经营、效益密切相关的数据日益发生变化，如生产、库存、销售等既有各种结构化会计数据，也有半结构化数据和非结构化会计数据。企业在会计信息流程上必须利用云平台，将海量结构化数据、半结构化数据和非结构化数据均纳入会计信息流程中，将企业决策层、人事部门、采购部门、仓管部门、销售部门等内部利益相关者和股东、债权人、政府等外部利益相关者逐渐添加到财务流程。构建财务与经济业务一体、多种形式数据整合的协同机制，进行数据分析与挖掘，除了形成常规会计报告以外，还要根据需要形成个性化报表和决策性报表。因此运用大数据信息集成和事件驱动技术优化会计业务信息流程，具体流程如图1所示。

1.数据采集。基于“互联网+”将会计流程、业务流程的内外部数据流程有机整合[ 4 ]，实现企业内部部门交易信息输入会计信息系统中，利用物联网、移动网络技术将非结构化数据（如原料、产品标签）实时输入会计信息中，使企业经济业务活动的原貌得以全面地进入会计信息流程。为了强化业务交易的真实性，将与企业发生业务关系的第三方纳入到会计信息流程之中，提供印证经济业务的相关信息，从而丰富数据来源。除了收集采购管理、生产管理、销售管理等数据，还要增加高质量产品有效供给信息，提高企业产品的档次和质量，重点增加产品和技术的创新能力信息，包括科技研发的资金、产品、研发力量等信息。

在此基础上，进一步收集企业所处的经济环境信息，包括国家在供给侧改革中释放的市场信息、行业信息、国家金融信息等数据，以扩大财务数据的来源，提供前馈预测信息，提高企业对市场反应的及时性。同时，实现有效的会计大数据分析，为下一步数据挖掘、分析、决策提供可靠保证，实现企业有效纠偏。

2.信息数据处理。将收集的各业务系统数据，包括结构化数据和非结构化数据，引入智能数据处理软件[ 5 ]，如OCR技术，将采集的数据规范化，自动提取非结构化数据的内容，并存储到各业务子系统数据库中。业务子系统数据库中的数据按相应事件驱动处理规则触发报账业务流程，生成相应的会计信息存储到会计大数据系统中。

3.形成会计信息大数据库。采用ETC数据信息管理工具，将存储在不同系统、不同物理设备中的历史会计数据进行抽取、集中，实现研发、设计、采购、生产、仓储、质量管理、销售、财务等流程信息紧密衔接，将会计信息系统、不同部门的系统和外部数据中的财务会计数据和非财务会计数据存储在会计信息大数据库系统，实现会计数据共享和会计信息互通，从而提高会计信息质量。

4.会计信息数据分析、决策。供给侧结构性改革宗旨为减少无效供给，扩大有效供给，提高供给结构对需求结构的适应性。要加强生产端分析，重视产品研发成本分析和客户个性需求变化分析，有效利用会计数据，采用先进分析技术、数据挖掘技术、云计算将会计大数据库、方法库、知识库、模型库结合，实现大数据综合分析功能，对企业的生产成本、研发成本、销售成本、盈利水平等进行智能分析，并以报表和查询分析的方式将数据展示出来，反映企业的全面财务情况，帮助管理者对企业经营情况进行事中监控、事后分析，及时发现财务风险，为筹资、成本决策、股权分配等企业经济活动作出正确决策，为企业“三去一降一补”提供强大的会计决策支持。

5.输出多样性信息报表。在大数据分析、决策基础上，输出报表针对当前供给侧结构性改革除了常规性报表信息输出外，还要满足不同需求者的信息报表。

（1）非财务个性化报表。企业会计报表除了披露以货币计量的财务信息外，通过非结构化信息引入，还应披露其他非财务信息。例如，产品占市场份额、新产品新技术开发和服务、企业面临的风险与管控、用户满意程度、主要竞争对手及与人力资源、知识产权有关的无形资产价值等。非财务信息的披露，有利于投资者对企业综合分析的评价及前景的判断。

（2）预测性报表。新常态下，企业决策者在过去和现在的基础上更关注未来。企业除了按照国家规定上市公司在募股说明书和公告中公布盈利预测信息、资产负债、利润、现金流量等信息外，还应通过智能算法建立库存、产能、新产品、金融预测性报表，如提高企业有效供给能力、扩大有效和中高端供给的预测性报表，政府降低制度易成本对企业效益影响报表等，为投资者决策提供依据。

三、结论

会计领域要适应供给侧结构改革需要，需要将以往会计算账、报账的传统思维向决策优化、提高全要素生产率方向转变。通过在会计信息系统中嵌入非财务数据业务处理规则，集成经济业务信息、财务信息和市场环境信息，经过结构化与非结构化数据处理，实现财务信息和非财务信息的实时采集、处理、存储、共享，加快企业经济信息的汇总与集成化应用，使企业会计工作由核算型转向管理、决策支持型，为企业供给侧改革提供优质信息保证。

【参考文献】

[1] 刘霞辉.供给侧的宏观经济管理：中国视角[J].经济学动态，2013（10）：9-19.

[2] 汤四新，阳杰.IT环境下会计流程持续优化研究[J].财务与会计，2014（10）：77-80.

篇10

1.为企业内部经营管理提供依据

通过系统全面的财务分析，企业经营管理部门可以准确的认识到企业经营管理过程中所存在的一系列问题，将财务分析结果作为依据，对企业的经营管理方法与决策进行调整优化，提高企业的经营管理水平。

2.为企业投资者提供参考

企业的投资者对于企业的规模扩大与战略经营发展的预测，主要是透过财务分析结果进行判断。通过财务分析，企业的投资者可以清楚的了解企业的整体运营状况、盈利能力，并分析投资企业存在的风险，进而作出投资决策。

3.为债权人提供相关信息

对企业的财务状况进行分析，并出具相关的分析报告说明，可以让企业的债权人对企业的偿债能力、资金周转情况进行整体的判断与把握，并对债务资金数额、偿还期限进行决策，这在一定程度上也有助于企业的筹资活动开展。

4.为其他相关群体提供财务数据

企业的主管部门、供应商、客户出于管理或者是自身利益的需求，同样需要准确的了解企业的财务状况，财务分析则是这些群体获取企业财务状况数据信息的主要渠道。

二、当前企业在财务分析方面存在的问题

1.财务分析指标的运用不合理

当前一些企业在财务分析管理上存在的突出问题就是财务分析指标体系不合理，主要是以资产负债表以及利润表作为重点对财务状况以及成果进行评价，但如果没有相应的现金流量分析信息，在财务分析过程中就容易出现利润虚增、虚减以及操纵经营业绩等违规行为，也难以准确的反映企业的财务状况与经营成果。

2.财务分析对于企业经营发展服务能力不足

进行企业财务分析的重要目的之一就是通过财务分析作为基础与导向，对企业的权衡收益风险、实施战略发展规划提供决策支持。但是，现阶段我国部分企业未能有效的利用财务分析成果，这一方面与企业管理部门对于财务分析管理应用重视不足有关，另一方面则是由于财务分析报告中主要侧重于对过去经营状况的反映，对于财务预算、决策分析以及财务资源配置的重视不足，导致财务分析报告对于企业经营管理规划与控制的信息支持不足。

3.财务分析的信息化水平相对较低

当前企业在财务管理工作中虽然基本上已经实现了信息的管理，但是财务分析方面的信息化应用水平却相对较低，数据库的整合不全面、数据挖掘、分析能力不足，造成了财务分析信息化的实施困难。将财务分析流程整体信息化，提高企业的财务数据分析能力，已经成为企业财务分析工作改革完善的重要方面。

三、企业财务分析应用完善策略

1.建立科学合理的财务分析指标体系

对于企业的财务分析指标体系的选取，应该重点在选择能全面反映企业的偿债能力、盈利能力、营运管理能力以及发展能力财务分析指标。对于短期偿债能力指标，应该主要采用流动比率、速动比率和现金流动负债率作为评价指标。对于长期偿债能力则应该采用资产负债率、产权比率和有形净值债务率进行分析。对于盈利能力分析，则应该尽可能的选择销售毛利率、销售净利率、资产净利率、资产收益率等进行分析。对于企业的资金周转情况，则可以通过应收账款周转率、存货周转率以及总资产周转率进行分析。

2.提高财务报表分析水平，强化对于财务分析报表的应用

首先应该解决财务报表中数据高度综合性与信息明晰性不强的问题，除了选取常规的财务分析指标外，还应该将财务报表附注作为重要内容。通过在附注中采取增设非财务指标，解决资产负债表、利润表以及现金流量表等信息反映不全面的问题。在财务分析中，还应通过提供企业的公允价值、披露企业未来信息以及增加人力资源报告评价等作为附注，并增加对于企业的行业因素、资产并购、债务担保等重大事项的分析结果，依据对财务数据与附注的统筹分析，为企业的经营管理部门以及财务分析数据使用者提供准确、全面的财务分析数据，确保管理决策的科学合理。

3.提高信息化技术在财务分析中的应用

财务分析应引入信息化技术，结合企业的财务业务一体化信息化系统的建设，不断完善企业内部各个部门的业务模块数据库，重点完善财务信息数据归集、数据查询、数据库挖掘、数据模型建立等几方面的应用，通过采用信息系统中的数据分析技术，在企业的盈利分析、投资、融资、管理决策以及客户分析等方面，形成准确全面的财务分析报告，提高财务分析报告的时效性与准确性。

4.强化财务分析体系中的对于风险的分析防范能力

财务风险问题贯穿于企业经营管理的全过程，在财务分析体系中运用相应的指标进行财务风险预警，可以有效提高企业的财务风险防范控制能力。重点是偿债能力指标、营运能力指标、盈利能力指标、发展能力指标、现金流量指标等内容。此外，还应该对企业财务报表附注中的重大事项进行预警分析，依靠关键的预警指标、严格的管控标准，提高企业的财务风险分析预警能力。