緒論：寫作既是個人情感的抒發，也是對學術真理的探索，歡迎閱讀由發表云整理的11篇企業數據分析報告范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發。

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在審計項目中，審計人員通常需要結合被審計單位的經濟業務類別來創建審計中間表，并且需要準確地表達出所代表的經濟業務類別的信息，因此審計中間表體現了很強的業務特征，其設計和區分的標準就是經濟業務類別。在建立審計中間表前，應首先確定被審計單位的各種業務類別，并根據每一業務類別，從基礎數據中選擇出與該業務類別相關的數據表。

通過掌握被審計單位提供的數據字典，了解基礎數據中各表中存儲數據的內容、各字段的含義以及各表之間的關聯關系，然后從與某業務類別相關的基礎數據表中選擇反映該業務類別主要信息的字段，組織這些字段，設計出所屬該業務類別的主表；根據主表中各字段的內容，如果某一字段所包含的內容需要有一些附加信息對其加以說明，則從與該業務類別相關的基礎數據表中選擇反映這些附加信息的字段，組織這些字段，設計出所屬該業務類別的附表，對主表加以補充說明；根據該業務類別的主表和附表中各字段的內容，如果某一字段所包含的內容是代碼，則根據代碼的含義及其層次結構，設計出代碼表。此外，在基礎數據當中可能一些表和某項具體業務的聯系不是十分緊密，通常篩選有關字段，設計出補充表。應注意的是，設計審計中間表的結構時，一定要經過審計組的充分討論，特別是要聽取一些業務精通、審計經驗豐富的審計人員的建議，并對結果進行書面記錄，使建立的審計中間表能夠充分體現業務特征、體現審計目標，并且方便審計人員使用。

根據設計的審計中間表的結構，以及通過被審計單位提供的數據字典，了解建立審計中間表所需的基礎數據表之間的關系，然后通過編寫SQL語句將所需要的基礎數據表進行關聯、選取所需字段并設置有關篩選條件，生成符合審計需要的審計中間表。審計人員編寫的SQL語言主要通過使用SELECT語句，通過選取字段、聯接有關基礎數據表，并利用INTO子句保存查詢結果，最終生成審計中間表。另外，由于在建立審計中間表的過程中，可能因為操作失誤，將應選擇的字段而沒有被選擇，或者將應去除的字段而沒有被去除；還有可能因聯接、篩選條件或有關邏輯表達式設置的不正確，造成審計中間表的結果偏差。為避免上述情況或其它原因造成審計中間表的結果不正確，需對結果進行驗證。

我們認為，計算機人員和業務人員共同配合，發揮計算機人員操作熟練、業務人員明白鉤稽關系的特長，結合會計報表數據、財務數據憑證庫、財務數據余額庫等，生成高質量的基礎中間表。

二、審前調查做好數據分析報告

數據分析報告，指記錄審計組分析被審計單位電子數據過程和結果的文書。數據分析報告的撰寫是審計工作的一部分，數據分析大量使用復算、分析性復合等審計方法；數據分析和數據分析報告的撰寫過程也是一個審計項目組織和管理的過程，貫穿整個審計過程。在計算機審計的今天，能否利用好被審計單位的電子數據進行分析，撰寫出高質量的數據分析報告，是關系審計工作質量和成果的重要因素。

（一）撰寫數據分析報告前的準備工作

數據分析報告的系統分析和類別分析一般應在審前調查階段完成。審計人員通過數據分析來把握被審計單位的總體情況，從而把握和鎖定需重點審計的內容和范圍。在進行數據分析之前，必須做好充分的準備工作：

第一，整理好規范的審計中間表。

審計中間表是面向審計分析的數據存儲模式，它是將轉換、清理、驗證后的源數據按照提高審計分析效率、實現審計目的的要求進一步選擇、整合而形成的數據集合。審計中間表是數據分析的基礎。在系統分析和類別分析過程中需要的審計中間表主要包括：

1、按被審計單位的會計報表數據整理而成的會計報表中間表；

2、按被審計單位財務數據整理而成的憑證中間表；

3、按被審計單位財務數據整理而成的余額中間表；

4、按被審計單位財務數據整理而成的明細科目中間表；

5、按被審計單位業務數據整理而成的與被審計單位收入或成本的主要項目相關聯的業務中間表；

6、利用其他與被審計單位有關的數據整理而成的審計中間表。

第二，數據分析報告的分配與審計分工緊密結合。

網上審計中數據分析以及數據分析報告的撰寫過程也是審計項目組織和管理的過程，因此數據分析工作的分配應緊密地與審計分工相結合。系統分析主要是基于會計報表層次的分析，一般由審計項目主審完成，便于主審系統、完整地了解被審計單位，把握全局；類別分析主要是基于業務類別或者會計科目層次的分析，一般按照審前調查分工（或者審計分工），將類別分析分解，與審前調查（或者審計）任務一并分配給每一位審計人員，使計算機審計中的數據分析和審計實施緊密結合，避免脫節現象，更好的發揮數據分析的作用。

第三，準備好分析工具。

工欲善其事，必先利其器。要想做好數據分析，寫出高質量的數據分析報告，功能強大的分析工具必不可少。現在審計過程中使用的最多的分析工具主要有：EXCEL、SQL Server分析服務器或其他審計軟件等。

1、SQL Server分析服務器

隨著被審計單位信息化程度越來越高，ERP在被審計單位廣泛采用，因此被審計單位財務和業務電子數據將存儲于大型數據庫中，數據量極其龐大。在計算機審計環境下，審計人員所取得的主要審計資料就是被審計單位的電子數據，因此強大的數據庫工具SQL Server分析服務器成了審計人員實施計算機審計的有力工具。

2、EXCEL電子表格

在進行系統分析時，一般以被審計單位會計報表為分析對象，大部分會計報表軟件均可以將報表轉換成EXCEL電子表格，因此EXCEL這種為審計人員所熟悉的、操作靈活的工具在系統分析中廣泛采用。

3、其他審計軟件

（二）系統分析的對象、方法和內容

系統分析主要用于把握總體，一般應由審計項目主審完成，這樣便于主審把握被審計單位財務狀況、經營成果和現金流量等方面的總體情況，為審計和審計調點的確定以及審計分工提供依據。

系統分析的對象主要是被審計單位的會計報表。

系統分析的方法主要有：結構分析、趨勢分析和指標分析等。

結構分析主要是通過計算各個組成部分占總體的比重來揭示總體的結構關系和各個構成項目的相對重要程度，從而確定重點構成項目，提示進一步分析的方向；趨勢分析法是指將被審計單位若干期相關數據進行比較和分析，從中找出規律或發現異常變動的方法；而指標分析則是通過各項指標的計算，全面系統的了解被審計單位的財務狀況、經營成果和現金流量等。

系統分析的內容主要有：被審計單位的資產結構分析、資產趨勢分析、負債結構分析、負債趨勢分析、所有者權益結構分析、所有者權益趨勢分析、企業盈利能力指標分析、企業償債能力指標分析、企業流動性指標分析等。

（三）類別分析的對象、方法和內容

類別分析主要用于鎖定重點，應按照審計分工，將類別分析分配給每一位審計人員，使數據分析與審計實施緊密結合。

類別分析的對象主要是根據被審計單位的憑證中間表和余額中間表建立起來的多維數據集以及主要業務系統數據。

類別分析的主要方法有：結構分析、趨勢分析、配比分析等。

配比分析是指審計人員將相互關聯的會計科目或事項的相應數據放在一起進行趨勢分析，從中找出趨勢不一致的情況。

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“五一”前夕，數據雜志社組織100多家企業近200人進行了一次別開生面的專項服務活動――“2009數據?統計分析報告會”。活動著眼企業讀者現實所需，以企業統計分析為主題，先后請國家統計局北京調查總隊副總隊長邢志宏和北京市發改委經濟與社會發展研究所投資消費研究部主任劉秀如，分別就北京市一季度經濟形勢和如何進行統計分析寫作作精彩報告，并就讀者關心的問題進行面對面溝通與互動，報告會引起讀者的濃厚興趣和廣泛認可。

■ 緣起

多年以來，充分利用《數據》平臺，加強與讀者溝通與互動，努力為企業、為讀者提供服務，是數據雜志社的一貫宗旨。2007年11月，數據雜志社以“政府統計服務與企業信息需求”為主題，舉辦了“2007?數據論壇”，200余家企業老總、企業分管統計工作領導和企業統計工作者參加論壇。2008年12月，數據雜志社組織召開了“2008數據?企業讀者座談會”，燕山石化、中糧集團等30多家企業代表圍繞提升統計數據質量、加強統計信息服務、改進統計行政執法等熱點問題積極建言獻策。

面對國際金融危機背景，北京企業受到的影響程度有多大；在擴內需、保增長要求下，企業如何發展，前景如何？及時提供有質量、有份量的企業統計分析報告成為亟待解決的課題，也是企業領導對企業統計工作者的殷切希望和期待。許多企業統計工作者通過電話、電子郵件等形式紛紛向本刊反映提升統計分析能力的愿望及相關需求。

“數據雜志是企業統計人的家園，企業統計的需求就是我們的責任。”數據雜志社副總編云霞介紹，數據雜志社自2009年年初就開始籌辦“2009數據?統計分析報告會”，邀請統計分析的行家里手，結合統計工作實際，就統計分析報告寫作作專題講座準備，用實實在在的行動來回報廣大讀者的支持和幫助。

■ 主講

“統計分析寫作是統計人的看家本領”。主持人數據雜志社總編張雪原一語道出了報告會的主旨和要義。在聽眾們的熱切期待和掌聲中，國家統計局北京調查總隊副總隊長邢志宏首先開講。邢志宏結合一季度北京經濟狀況及發展走勢，分別以餅圖、柱狀圖、曲線圖等專業圖表作演示，從統計視角揭秘“數據背后的故事”。

邢志宏介紹，從近10年來的季度統計數據看，北京經濟曾出現過兩次低谷，分別在1997年的一季度和2002年的一季度，經濟增長分別為7.5%和7.3%。今年一季度，北京經濟增長6.1%，可以說近10年來是國際經濟形勢對北京經濟沖擊最大的一次。

邢志宏表示，從目前的情況分析，北京經濟已出現企穩跡象。一季度，北京經濟增長速度為6.1%，好于預期。從數據上看，雖然1至2月經濟形勢還非常嚴峻，但3月已有回暖跡象。工業方面，降幅已在放緩；服務業的14個業態中，有13個業態出現增長；財政收入3月份出現6.9%的增長。此外，從就業形勢的穩定、消費者和企業家信心指數的提升以及旅游業降幅的縮小等方面都可以看出，北京經濟最壞的時刻很可能已經過去。但是否就此判斷北京經濟已出現拐點，關鍵還要看第二季度數據。如果二季度啟動內需的作用不足以彌補外需不足帶來的影響，全市經濟仍會處于低谷狀態。所以，現在關鍵是落實內需的一攬子計劃，鞏固內需的基礎。

“一季度北京房地產交易增長81.1%的回暖勢頭備受關注。一季度商品房交易量大增屬于“乍暖還寒”，投資性消費需求尚未進場，房地產市場仍處于調整期。”北京市發發委經濟與社會發展研究所投資消費研究部主任劉秀如以北京市房地產形勢分析為例進行了她的統計分析寫作的報告。

劉秀如指出，“房地產產業政策效應較為遲滯，針對單一調控目標密集使用‘組合拳’，容易造成市場周期調整步伐過快。如果從U形發展轉變為V形反彈，對北京房地產產業的健康和北京經濟長遠發展都不利。”劉秀如認為，北京房地產調整包括房屋質量與綜合配套水平提升、住宅產業化、開發模式革新等諸多方面，需要較長時間完成盤整。

劉秀如結合房地產形勢指出，統計分析要本著客觀、中立的態度，做一個理性的第三方；要盡可能預測客觀走勢，兼顧政府、開發商、消費者、公眾等群體的態度；要以政府統計數據為基本依據，以建委數據、中介機構等調查數據為補充數據，從總體上考量房地產態勢。

■ 共鳴

時鐘已過10點，報告會后半場進入互動。豐臺區統計局靳立華、北京現代汽車有限公司統計負責人王永梅、北京同仁堂連鎖藥店有限責任公司財務負責人黃麗萍等分別就統計分析報告的數據運用、出現統計口徑不一致如何解決、執行新會計報表后與統計數據的銜接等問題與臺上嘉賓進行了對話交流。

如一石激起萬千漣漪，互動像開啟了思維的閘門，許多企業讀者把在基層難以解答的問題一個個拋向嘉賓，請求解答。報告會到了預定時間，但聽眾仍然意猶未盡。接下來，以企業統計分析為主題的相關問題又一次次地通過《數據》平臺，在讀者、編者、作者或專家中傳遞著、交流著、探索著，認識越來越一致，寫法越來越清晰。

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1.提供多方位技術支持，服務教育督導評估

東方之星為大連市先后建設完成了教育督導評估綜合應用系統、責任區掛牌督導管理系統、學生體質健康監測系統、區域教育資源配置均衡發展監測系統、學生品德發展監測系統、教育督導數據管理平臺和教育督導數據中心。隨著應用軟件系統建設和應用的不斷深入，大連市政府教育督導室提出了越來越多、越來越寬泛的要求，需要企業自己根據國際、國內教育督導發展趨勢，從基本理論（發展性督導評價理論）到操作理念（ISO9000標準的PDCA循環），再到技術發展（云計算到大數據到充分互聯）提供多方位技術支持，為大連市設計、規劃教育督導信息生態環境，而不僅僅是按照需求開發系統。

2.提供個性化決策支持，服務教育行政治理

在縣域義務教育均衡發展專項督導評估中，國務院教育督導辦采用“差異系數”來監測縣域義務教育校際間八項指標的綜合均衡狀況，用數據說話是一個具有里程碑意義的事件。

大連市政府教育督導室引導東方之星在差異系數的基礎上，設計差異標準、差異貢獻，給出改進工作的具體量化標準，以此為標準開發了決策支持模型，為教育決策提供科學、詳實的數據依據。

至此，東方之星發展成為了一家可為教育提供決策支持服務的企業，向為教育督導評估提供第三方評估服務邁出了堅實的一步。大連市教育行政體系也逐步接受、認可并主動尋求這種第三方提供的決策支持服務，并希望東方之星能夠直接介入教育監測，思想和理念發生了潛移默化的轉變。

3.提供數據分析，受托參與教育督導評測

東方之星依靠自身技術優勢，在決策支持模型的基礎上，研制了發展程度指數、基尼系數、投入傾斜指數、效率指數等。在縣域均衡、市域均衡分布監測的基礎上，綜合監測和分析省、市、縣義務教育均衡發展八項指標的均衡情況、發展情況（相對遼寧省義務教育辦學標準）、投入情況。

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戰略是企業發展的長期性、全局性指導思想，策略則是戰略的具體化。從決策邏輯上來說，企業必須先確定營銷戰略，然后再根據戰略制定策略。具體在營銷模擬實驗中，學生先要進行SWOT分析，明確企業的優勢、劣勢、機會和威脅;然后進行STP分析，把握各細分市場之間的差異性，明確公司的目標市場，確定產品的市場定位;之后再制定公司的具體發展目標，如市場占有率目標、銷售額目標、利潤目標，這些內容基本都屬于公司戰略決策的范疇，對企業后階段的策略制定起著方向性的指導作用。但在實驗操作實際中，很多學生對戰略分析不夠重視，把大部分時間和精力都放在了策略制定與執行上，熱衷于進行新產品的開發、新品牌的推出、價格的制定與調整、渠道的選擇、廣告促銷等，至于為何要這樣去制定和執行，以后要怎樣去制定和執行，則缺少全盤考慮。實際上，由于學生前期的戰略分析不全面，戰略目標不明確，很多策略的針對性和實用性不強，甚至有些策略就憑主觀感覺或估計來確定。

2．決策過程不嚴謹，數據分析能力弱

由于市場環境越來越復雜，決策風險越來越大，企業的決策日趨客觀嚴謹，決策中越來越重視數據的支撐作用。數據是市場的真實反映，揭示了事物發展的客觀規律，本身就是決策的重要參考，培養學生的數據分析能力和嚴謹思維也是營銷模擬實驗教學的一個重要目標。市場模擬營銷實驗中包含大量的數據，比如銷售量、銷售額、增長率、利潤額、利潤率、生產成本、投資收益率、知名度、股價等等，另外還有許多圖表，如折線圖、餅形圖、柱狀圖及矩陣圖等，每一次營銷計劃執行后，這些數據或圖表就會發生相應的變化。這些數據中蘊含著豐富的市場信息，非常值得我們去挖掘，但這些數據或圖表并沒有被學生很好地利用，學生對數據的敏感度不夠，不擅長去分析其中包含的信息，對它們的認識有些表面化，往往是在進行簡單的了解后便很快制定出營銷策略，決策過程欠嚴謹。

二、市場營銷模擬實驗教學的優化對策

1．科學分組，確保競爭公平

為使每一位同學都能始終保持實驗興趣，也為了保證小組競爭的公平，教師在實驗開始前必須對全班進行科學分組。分組時要考慮以下幾點:首先要確定每組的人數，每組人數不宜過多，太多了影響決策效率，還可能導致人浮于事，一般三人一組比較好，團隊比較精干，也便于協商或討論;然后要確定小組成員選擇標準，每一小組至少要有一位專業能力相對突出的同學，以保證決策過程的專業性和合理性，并帶動其他同學積極參與。確定組隊標準后，學生可以先行組合，然后把組隊名單交給老師，老師根據實際情況對各組成員進行適當調整，盡量使各組的實力保持相對平衡。

2．突出戰略決策，做好市場分析與戰略定位

企業的決策需要有戰略思維，要預先做好市場及產品的規劃，在此基礎上再制定出不同階段的營銷策略。為此企業需要對營銷環境做出全面細致的分析，了解企業的優勢、劣勢、機會和威脅，并在市場細分的基礎上做出目標市場的選擇，確定產品在目標市場的定位，最終形成成熟的營銷方案。這種戰略分析能力體現出了學生的宏觀視野和邏輯思維，但往往也是很多學生的弱項，需要教師在實驗環節中予以特別重視，通過一系列強化訓練來培養。比如要求學生在每次實驗中必須提交兩份戰略分析報告，一份是SWOT分析報告，一份是STP報告，報告中必須對營銷環境、戰略定位、營銷目標做出詳細分析和具體明確，并闡述原因和依據，在分析報告沒有提交之前，不能進入下一個實驗環節。在每一年度的營銷實驗結束后，教師還要對全班所有同學的分析報告進行評比，將評比結果作為期末成績的參考。通過這種硬性規定，讓學生重視戰略分析，逐步提高從全局把握問題的能力。

3．強化數據分析，做到嚴謹決策

數據分析能反映一個人看待問題的深度以及思維的嚴謹性，但對于很多學生來說，由于營銷分析工具掌握不牢固，對數據分析的方法比較生疏，難以從多個數據中發現事物之間的內在聯系或規律，更多是根據主觀感覺或個人經驗，再結合一些表面的數據來制定營銷對策，決策過程存在某種隨意性。為改變這一不良決策習慣，教師在實驗中必須強調一點，就是所有的決策必須有數據支撐，必須有數據分析，用數字說話。這并非提倡決策的“數據主義”，只是強調嚴謹決策的重要，這種訓練對學生以后的行為習慣和邏輯思維將產生積極影響，讓學生更理性地看待問題和解決問題。以營銷模擬實驗中的廣告投放決策為例，就要求學生先了解企業本年度的營銷預算、廣告的目標、媒體的成本、媒體的傳播效應、企業目前的知名度等數據，然后對這些數據進行科學計算，得出廣告投放的時間、次數和費用，而不能憑估計隨意給定一個數字。

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關鍵詞：醫院經濟管理；大數據平臺；數據分析；公立醫院構建

公立醫院經濟管理大數據平臺，對經濟管理大數據進行充分挖掘、分析與應用，解決醫院各系統數據信息孤島、決策滯后等問題，實現公立醫院經濟管理信息資源共享與利用，對政府監管以及醫院運行管理都極具現實意義。

一、構建經濟管理大數據平臺的步驟

1.全面梳理醫院業務流程

全面梳理醫院運營管理、業務活動，根據財經管理數據產生、傳輸、效驗等過程及真實性、準確性、完整性、及時性要求，制定標準化技術規范及數據編碼，統一系統架構、數據庫類型、數據結構，制定業務及財經相關數據系列編碼規范，實現各業務系統內部之間、財務管理系統與各業務系統之間的銜接，為大數據平臺數據采集及后續分析奠定技術基礎。

2.建立經濟管理政策機制

梳理匯總主管部門頒布的財經法規、規章制度，形成外部政策管理規范；而醫院內部則規范科室設置、經費支出管理辦法、財務權限等，形成內部控制政策規范，形成經濟管理大數據平臺政策管控機制。

3.整合現有經濟管理系統，建立大數據平臺數據倉

對醫院現有經濟管理系統進行整合，打破系統數據孤島，構建規范的數據集成模式。依靠事件（業務）采集器對各類管理系統的數據進行采集、實時傳遞、校驗，將符合規范的數據導入數據倉，形成規范、融合的大數據平臺數據倉。

4.構建關鍵指標分析體系，設計多樣化平臺展示方式

遴選用于分析的主要指標，構建指標體系，形成分析模型，為展示和分析奠定基礎。利用信息手段，把大數據平臺的成果通過表格、圖形、支持web和手機APP等形式，多維度、多樣化地進行展示和訪問。

二、公立醫院經濟管理大數據分析與應用

1.應用于醫院內部精細化管理

經濟管理大數據能直觀、簡明地展現醫院經濟運行總體情況，為醫院精細化管理提供決策支撐。

（1）強化醫院經營風險管控。通過對經濟管理平臺涉及醫院運營情況大數據的匯總分析，實現對現有和潛在醫院經營風險的識別、分析、評價,采取必要的干預措施，將風險控制在安全區間，保護醫院資產的安全與完整。

（2）加強醫院成本精細化管理。通過經濟管理大數據平臺，對科室成本、項目成本等進行歸集、分配與測算，反映醫院成本控制效果，使醫院管理者了解醫療成本狀況，提高醫院管理水平。

（3）系統考核評價績效。利用經濟管理大數據平臺產出的績效結果，對醫院進行系統績效考核，達到短期和長期目標之間、財務和非財務的度量之間、外界和內部績效之間的平衡，全方位反映醫院的整體績效。

（4）落實全面預算要求。公立醫院作為財政預算單位，所有收支應全部納入部門預算統一管理，經濟管理大數據平臺的預算管理系統是大數據分析研究應用的戰略起點與質控關口。公立醫院作為預算編制、執行、決算編制的責任主體，需要將建立健全預算編制、審批、執行、監控、調整、決算、分析和考核等制度，有機地融入經濟管理大數據平臺的預算管理系統中，使預算戰略管理貫穿大數據分析研究應用的始終。

（5）全面推進醫院物價管理。通過對經濟管理平臺大數據與物價數據的關聯分析，進行不同病種收費情況縱向比較、不同疾病用藥診斷橫向比較，從多角度評價物價收費合理性、合規性。同時，通過整合價格信息、成本信息、收入支出信息等，實現對醫療服務項目價格改革的實時監控。

（6）實時監測患者費用變化。利用經濟合理大數據平臺實現對醫療明細收費數據的采集、分析等，形成患者費用監測體系，實時監控患者醫療費用。如果發現醫療機構患者費用異常增長，提示行業主管部門對醫院進行必要的提示和適當干預。

2.服務于經濟管理數據分析報告

醫院端積累的大量數據，實時傳送到相關主管部門，衛生、財政、統計等上級主管部門可以按相應的管理權限，形成管理分析報告，監督醫院運營，支撐政府改革決策。

（1）經濟管理數據分析的模式。主要包括：全面分析，也叫綜合分析，對醫院預算、成本、績效、醫療價格等專項問題進行綜合、全面、系統的分析，一般適用于對季度、年度報表的分析；局部分析，對主要問題或主要指標進行扼要剖析，一般適用于單個科室或醫院的分析；專題分析，對某些重大的管理措施進行分析,分析范圍單一，研究透徹深入。

（2）經濟管理數據分析的主要方法。主要有比較分析法、趨勢分析法、比率分析法、因素分析法、本量利分析等。

（3）分析報告制度的基本框架。主要包括：分析報告總則，編制依據和基本原則，主要指標體系，分析應用報告的具體報表及其主要內容，定期分析的時間要求及上報的形式要求、報告結果的利用及考核。

三、經濟管理大數據平臺建設的建議

1.以政府主導模式構建醫院經濟管理大數據平臺

調研顯示，當前59.86%的醫院尚未構建經濟管理大數據平臺；即使已建立的也是處于初步階段，應用水平不高。因此，構建經濟管理大數據平臺迫在眉睫。在目前經濟發展及醫改形勢下，醫院信息化建設應采取政府主導、統一建設的模式，或采取政府主導與單位自建相結合的模式，政府統一程序設計、統一實施推廣、統一管理方法。同時，迫切需要打破醫院壁壘，促進互聯互通、信息共享和業務協同，以數據流引領技術流、物資流、資金流、人才流，打造跨部門、跨區域、跨層級、跨系統的數據交換與共享大數據平臺。

2.堅持頂層設計優先

經濟管理大數據平臺的構建具有涉及范圍廣、數據規模大、工作難度高等特點，建設任務十分艱巨。為此，應充分認識在構建經濟管理大數據平臺過程中頂層設計的作用，緊緊圍繞核心理念和頂層目標，形成數據之間的關聯、匹配和有機銜接。同時，也要注重頂層設計的實際可操作性，表述要簡潔明確，具備可實施、可操作性。

3.規范數據管理

醫院經濟管理大數據平臺收集并積累了形式多樣的數據，可以應用于醫院戰略管理、職能管理、科室運營管理等方面，因此，統一、規范的數據標準，是后期數據分析和信息整合的關鍵。政府主管部門在平臺構建之初，就要根據技術特點及數據構架，綜合考慮平臺后續發展的趨勢，提出數據管理的技術性規范要求。同時，根據醫藥衛生體制改革的需要以及財經管理的要求，對數據進行分類管理，如財務核算類、成本管理類、績效評價類、醫療價格類、收入明細類等；面向不同類型數據形成有針對性的分析方法及管理模式，例如會計核算以管理核算科目為主，成本核算以規范核算口徑和數據接口為主，醫療價格管理以政府定價標準管理為主，突出不同類型數據管控的要點。

4.強化基礎環境

構建經濟管理大數據平臺需要一定的基礎保障，包括機房設備、連接鏈路等硬件環境，以及軟件系統的技術構架、數據庫類型、開發工具等。

5.同步推進配套管理制度建設

經濟管理大數據平臺建設對大部分醫院來說是一項新課題，在建設過程中要解決不同系統之間的數據整合、數據標準化、分析指標體系、評價模型建立、報告分析應用等諸多問題。因此，要盡快實現醫院經濟管理職能的轉變，從“賬房先生”轉變為“運營戰略家”；并同步推進各項配套管理制度，明確有關責任，使大數據平臺的構建及管理在制度框架的保障下有序、健康發展。

6.發揚首創精神，鼓勵先行先試

公立醫院經濟管理大數據平臺建設是一項探索性、前瞻性的工作，應鼓勵不同醫院發揮首創精神，以政府為主導進行試點探索，行業主管部門給予政策、資金、組織方面的保障，不斷積累試點經驗，為在全國范圍內建立統一、規范的經濟管理大數據平臺奠定基礎。

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[9]張振,周毅,杜守洪.論醫療大數據及其面臨的機遇與挑戰[C].2013年中華醫院網絡信息大會,2013.

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簡歷表格的格式一：姓名：性別：女年齡：21 歲身高：163cm婚姻狀況：未婚戶籍所在：現居住地：工作經驗：3-5年聯系電話：郵箱：最高學歷：大專專業：建筑裝潢設計求職意向最近工作過的職位：導購期望崗位性質：全職期望工作地：信陽市期望月薪：2900期望從事的崗位：客服專員/助理(非技術)期望從事的行業：互聯網/電子商務技能特長技能特長：接受新生事物快，勤奮好學，具有2年多的電子產品銷售經驗。教育經歷中國計算機函授學院(大專)起止年月：2007年9月至0年0月學校名稱：中國計算機函授學院專業名稱：建筑裝潢設計獲得學歷：大專工作經歷XX電腦城- 導購起止日期：2009年10月至0年0月企業名稱：弘運電腦城從事職位：導購業績表現：主要銷售主裝機，數碼周邊配件等　簡歷表格的格式二：姓名

性別

女

出生日期

1985.11.21

民族

漢族

血型

O型

婚姻狀況

已婚

教育程度

本科

工作年限

4年

政治面貌

群眾

現有職稱

無

戶口所在地

山東省青島市

現居住地

青島市

聯系方式

電子郵箱

求職意向

期望從事職位：數據分析師

期望工作地點：青島市

自我評價

1、具有扎實的統計學專業基礎知識，掌握常見的統計方法；

2、熟練掌握常用的數據挖掘方法，算法和相關工具、熟練使用SAS軟件；

3、數據處理能力很強，熟練使用Office軟件；

4、有良好的邏輯思維能力，注重細節、對數字敏感，能挖掘數據背后的意義，能夠獨立完成、撰寫業務數據分析報告。

工作經歷

2010年7月-2012年7月

山東****網絡有限公司

單位性質：合資

所任職位：數據分析師

工作地點：青島市

職責描述：

1、根據業務需求，制定用戶使用行為數據的采集策略，設計、建立、測試相關的數據模型，從而實現從數據中提取決策價值，撰寫分析報告；

2、跟蹤并分析客戶業務數據，為客戶的發展進行決策支持；

3、完成對海量信息進行深度挖掘和有效利用，充分實現數據的商業價值；

4、支持微博事業部等產品部門下的運營，產品，研發，市場銷售等各方面的數據分析，處理和研究的工作需求。

2008年6月-2010年6月

****公司

單位性質：國企

所任職位：數據分析助理

工作地點：青島市

職責描述：

1、完成對行業銷售及相關數據的分析、挖掘，熟練制作數據報表、撰寫評估分析報告；

2、獨立完成用戶行為特征與規律的分析，關注市場動態與風險，為產品方向提出合理建議；

3、在分析師的指導下構建公司業務領域數據分析與挖掘模型和方法論；

4、針對歷史海量商業數據，能及時發現和分析其中隱含的變化和問題，為業務發展提供決策支持；

5、完成數據分析相關的需求調研、需求分析等。

項目經驗

2011年5月*****項目

項目職責：

1、收集用戶使用行為數據；

2、完成行為數據的分析；

3、制定模型與產品運營間的聯動接口。

教育背景

2004年9月-2008年6月

山東**大學

統計學專業

本科

主要課程：數學分析、幾何代數、數學實驗，常微分方程、數理統計、抽樣調查、多元統計、計算機應用基礎、程序設計語言、數據分析及統計軟件、回歸分析等。

掌握了扎實的專業基礎知識，擅長數學，有很強的分析和演算能力，業余廣泛了解相近專業的一般原理和知識，如經濟學、計算機操作等，在統計計算的基礎上鍛煉了視野廣闊的分析技能。

培訓經歷

2010年3月-2010年10月

數據分析與SAS培訓

主要課程：SAS體系內容、ETL技術、SAS分析技術、假設檢驗、方差分析以及各種模型分析等。

通過本次數據分析培訓，全面掌握了SAS的內容，如邏輯庫及操作符與SAS的表達式等，能夠完成復雜數據步的控制，數據集整理以及主成分分析、因子分析等，提升了數據的分析能力。

專業技能

熟悉數據分析模型的建立，能獨立完成數據分析并針對結果給出一定的建議。

簡歷表格的格式三：姓 名性 別男出生日期1990-10-9戶口地廣州住宅電話*****手 機EMAIL個人主頁****聯系地址廣東省xxxx畢業院校工作經歷時間所在公司職位相關說明20xx年1月2日——

20xx年10月15日廣州無限信息傳播有限責任公司網頁制作工程師/WEB美工/項目經理畢業以后找的第一份工作，主要職責是網頁設計、FLASH制作以及平面設計。由于能力突出，后期在做大型項目中國校園商務網時任項目經理20xx年10月——

20xx年3月馨藍數碼工作室設計師第一份工作辭職以后與幾個朋友自行開發制作馨藍游戲網20xx年3月——

20xx年9月31日廣州高安軟件有限公司美工監理，設計師馨藍游戲網與該公司簽署合作協議，正式合并到該公司，自己也加入該公司參與網站建設工作，為尋求個人更大發展而離開該公司主要作品（建議上我的求職主頁查看詳細*******）網頁作品FLASH作品精益眼睛眼鏡店網站導入FLASH

NEC網站導入FLASH

紅寶石電子網站導入FLASH

篇（7）

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）04-0017-02

1 業務對象分析

庫房中儲存的樣品主要是巖石樣和流體樣，根據取樣方式的不同可以把巖石樣分為巖心樣、壁心樣、巖屑樣和露頭樣，把流體樣分為常溫常壓流體樣和高溫高壓（統稱PVT）樣，根據流體相態又可以把流體樣分為油樣、氣樣和水樣。

分析化驗所使用的樣品是小樣，也叫做實驗用樣，是大塊巖石樣或大桶流體樣中的一部分。根據實驗的目的和要求，可以把小樣分為水平樣和垂直樣。

2 分析化驗項目分析

根據樣品的類型可以把分析化驗分為流體樣實驗、巖石樣實驗和巖石樣-流體相共存實驗3種。

2.1 流體樣實驗

流體樣實驗是對從井筒或地面上取得的流體樣進行分析的，研究井筒中流體的特性，為油氣田開發前期設計提供參考依據，為生產井提能分配或井下作業提供基本數據支持。

根據流體取樣方式的不同，把流體樣實驗分為常溫常壓流體實驗和PVT實驗，由于流體相可以分為油相、氣相和水相，所以流體實驗又細分為常溫常壓油樣實驗、常溫常壓氣樣實驗、常溫常壓水樣實驗、原油PVT實驗、易揮發油PVT實驗和凝析氣PVT實驗。

2.2 巖石樣實驗

巖石樣實驗是對鉆井過程中取到的巖石所進行的分析或鑒定，是地層巖石特性最直接、最準確的表現。

根據實驗的目的不同，把巖石實驗分為常規巖心分析、特殊巖心分析、巖石地化分析等。

2.3 巖石樣-流體相共存實驗

巖石樣-流體相共存實驗是分析巖石在以不同的流體相作用下，所呈現出來的巖石的潤濕性和聯通性等，主要有毛管壓力實驗和相對滲透率實驗等。

根據流體相作用方式的不同可以分為壓汞法和驅替法，驅替實驗分為油驅替水、水驅替油和氣驅替水等。

3 業務分析

業務分析是數據庫設計的基石，只有業務分析好，才能設計出滿足需要的業務模型。根據工作內容可以把業務分析分為業務調研、業務劃分、業務活動分析和數據分析。

3.1 業務調研

確定分析化驗業務域的業務調研范圍和調研內容，形成業務調研清單，并制定業務調研模板。業務調研模板是業務調研的依據，必須要包含業務名稱、業務流程和數據應用情況等。在執行調研時，按照業務調研模板內容，詳細了解分析化驗業務現狀、數據庫現狀、應用現狀和數據管理機制等，并收集相關資料（報表、數據、業務規范等）。

3.2 業務劃分

根據業務調研情況對分析化驗業務域進行業務劃分，劃分為一級業務和業務活動，一級業務主要有常規巖心分析、特殊巖心分析、巖石地化分析、油氣地化分析、巖礦分析、同位素分析、巖石力學分析、古生物分析、油氣水分析和流體PVT分析等。

業務活動是對一級業務進行細分，直至劃分到不能再分為止。如一級業務常規巖心分析包含有巖石物性分析、巖心伽瑪測定和巖心CT掃描等。

3.3 業務活動分析

根據業務劃分得到一個個業務活動，每一個業務活動都有自己的業務含義和業務范圍。業務活動分析就是要詳細分析每一個業務活動流程，如業務活動的時間、地點、參與人員、業務規則、輸入數據、輸出數據、相關的標準規范等。如巖石物性分析是實驗員（who）收到分析化驗任務后（when），在實驗室（where）根據樣品基本信息和檢測任務單的要求對巖心樣品（which）進行巖石孔隙度、滲透率、含油飽和度、密度、碳酸鹽巖含量的分析化驗，形成巖石物性分析成果數據表和業務分析報告（what），為表征巖石孔隙的發育程度、儲集流體的通過能力和巖石滲流特征提供重要參數，為儲量計算、采收率確定等提供參數依據（why）。

3.4 數據分析

數據分析是對業務活動數據集和現有專業數據庫物理表進行詳細分析，業務活動數據集分析是對業務活動的輸入數據和輸出數據進行分析，規范業務活動輸入數據集和輸出數據集，形成業務活動數據集；現有專業數據庫物理表分析是對現有在用專業數據庫物理數據表進行分析，分析出專業數據庫物理數據表的實際業務含義，具體是哪個業務活動產生的，對應于業務活動的哪個數據集，形成專業數據庫物理數據表對業務活動數據集的映射關系。

數據分析表如下：

業務活動 輸入數據 輸出數據 業務活動數據集 專業數據庫

巖石物性分析 檢測任務單 巖石物性

分析報告 巖石物性分析報告 文檔數據庫

實驗樣品信息 巖石物性分析

成果數據 分析化驗數據庫

4 數據模型設計

數據模型設計是實現業務分析到物理模型設計的所有過程，主要分為業務模型設計、采集模型設計、邏輯模型設計和物理模型設計。

4.1 業務模型設計

根據業務調研和分析成果，對業務模型進行標準化梳理，對數據流進行詳細分析，完成從業務分析到業務模型的轉換，形成業務模型。

4.2 采集模型設計

制定業務模型中數據集合并原則，根據這些原則分析業務模型中需要合并的數據集，通過專業工具完成業務模型數據集的合并工作，實現從業務模型到采集模型的轉換。業務模型數據集合并原則：首先是業務活動場景相同；其次是業務活動產生的數據項相似。

4.3 邏輯模型設計

通過對POSC Epicentre邏輯模型和PPDM模型的研究，結合石油企業業務實際，采用面向對象的設計方法設計分析化驗邏輯模型。邏輯模型主要分為對象模型、活動模型和屬性模型。對象模型是對分析化驗業務域中所涉及到的業務進行抽象，提取出一個個業務對象，用前綴OOE_表示，如巖心的對象模型是OOE_Core等；活動模型是對分析化驗業務域中所有業務場景進行抽象，形成業務活動編目，存儲在OOE_Activity實體里，具體的業務分析活動只是業務活動編目的具體實例。如巖石物性分析是業務活動，***井巖心常規分析報告是業務活動實例；屬性模型是業務活動數據集中的相同數據項的抽象，提取出一個個屬性對象，使用前綴OOP_表示，如孔隙度的屬性模型是OOP_Porosity。

4.4 物理模型設計

設計從邏輯模型到物理模型的投影規則，依據投影規則實現邏輯模型到物理模型的轉換，投影出不同版本的數據庫，以支持不同的數據存儲和管理需求。常用的投影規則有直接投影、復制投影和合并投影，不同的實體具有不同的投影規則。在投影時，為了保證物理模型的最優化設計和數據存儲的最少冗余，要求分析所有實體對應的最優投影規則，根據最優投影規則一次投影出物理模型。

5 總結

篇（8）

現階段全世界都向著全球化和一體化方向不斷邁進，尤其是在世界經濟貿易方面，各國之間的聯系越來越緊密，市場競爭也更加復雜更為激烈。在這種經濟大環境之下，投資者的每一次的經濟投資都面臨著巨大的風險和挑戰，甚至有血本無歸的可能。投資者在進行經濟投資的決策之前一定要做出完整的可行性分析報告，這對于提高決策者的決策效率，降低決策者因為個人感情因素以及對國家及地方政策不了解或是了解不全面而造成的決策失誤，錯失最佳的投資良機情況出現的可能，還可以起到優化市場資源配置，使自然資源得到最充分的分配和利用，提高產品的市場競爭力等作用。因此，本文就對在現實經濟實際投資過程中，投資可行性分析所起到的重要作用進行深入分析和研究。

一、經濟投資可行性分析的原則

（一）前瞻性

可行性分析最為基本的原則就是前瞻性，這也是投資可行性分析存在的最大意義。前瞻性，顧名思義就是在事件發生之前對其發展趨勢及最終結果進行預判。從經濟管理方向來說，可行性分析是預控行為的一部分，經濟投資前對于要投資的對象是否具有升值空間運用已有資料進行合理分析，對投資的收益性做出預判，所以這一分析本身就是一項有預測性質的活動。在進行投資目標的實際可行性分析的時候，要時刻謹記這一重要原則，對于可能對投資活動產生影響的因素都要充分了解并分析，每一個細小的因素都有可能對投資結果帶來巨大的影響，從而提高可行性分析的準確程度，為投資者做出明智的投資選擇提供有效的數據支持。

（二）公平性

在進行經濟投資可行性分析時候，想要獲得更為準確的數據、得到更加精準的判斷，就必須要遵循可行性分析的公平性原則，這在分析過程中起著十分重要的作用。相關金融數據分析師必須要堅持這一原則，不帶任何感彩地進行數據分析和綜合判斷，明確自身肩負的重要職責，對于外界的影響因素要盡最大的力量進行屏蔽，科學客觀地對待收集的數據和資料，并據此進行公正客觀的分析和計算，還要按照經濟市場的價值波動規律進行檢測，確保分析結果的科學性和可行性。

（三）真實性

可行性分析中想要確保分析報告科學且合理就要堅持真實性的原則。相關金融數據分析師要在實際數據分析的時候保持謹慎認真，確保所有工作流程都是按照相關規定及標準進行的，收集的資料要翔實可靠、廣泛真實，這是做好投資可行性分析的基礎和依據，數據分析階段結束之后就到了考驗數據分析師真正實力的時候了，特別要注意的就是工作中要貫穿真實性的原則，開展好數據分析工作，保證數據分析工作的有效性。

二、可行性分析在經濟投資中的作用分析

就目前我國實際情況來說，在經濟投資過程中可行性分析起著非常重要的作用，甚至對最終的經濟效益起著決定性的影響作用。因此，必須充分利用好可行性分析，以便能夠使其在實際經濟投資中發揮出更加重要的作用。

（一）為投資者摸清投資市場真實需求及情況做出參考

投資決策是否明智，就要看這個決策是否符合市場需求以及和市場需求符合的程度，如果投資者的投資項目沒有符合市場需求或者與市場消費主流方向有所偏離的話，就會給投資者帶來嚴重的經濟損失，甚至讓投資者因為一個決定而血本無歸，因此做出決策之前必須對市場需求進行全面而深入的調查，并綜合其他數據做出可行性分析報告，只有這樣才可以最大程度地降低決策對投資者帶來的負面影響，為投資者帶來更多的經濟收入。相關金融風險測評師要對國內外相關市場的規模、競爭力以及價格等進行深入的調查及了解，預判潛在市場的大小，對可能出現的風險進行估計并擬出對應的應急方案，做出最為合適的經濟投資項目分析報告，為投資者自行做出決策提供科學可靠的數據支持，并在一定程度上減小了投資者進行經濟投資項目選擇的壓力，減輕了工作負擔，并提高了決策效率。

（二）科學合理地對投資對象各方面條件進行分析和評價

進行投資的可行性分析能夠對投資項目進行充分的了解和認知，避免因為不了解投資項目而造成的盲目決策。一方面，能夠提高投資項目在同類產品中的競爭力，促進各類自然資源及經濟資源的合理分配及利用，使得資源利用效率實現最大化。由于各類生產資源在地域上分配不均衡，并且各地擁有的資源也有一定的數量限制，不同地區的同類資源在數量、質量等方面都是不同的，因此各地的生產成本也就不盡相同。可行性分析對投資項目進行的全面分析包括了項目開發的地區、項目的規模大小、項目所具有的潛在價值等等，這些都是在進行實際決策時需要參考的對象，具有優勢因素的投資項目自然會獲得更多投資者的青睞，這樣就使得優勢因素得到更多的利用，進而加強了項目的競爭能力；另一方面，進行可行性分析時，對投資項目的全面考察、完整的數據分析方式以及科學的數學模型應用、從宏觀角度對投資項目所處的環境等方面進行統一整合及分析等都使投資方案的合理性得到充分保證，為決策的順利執行提供必要的備選方案，還從一定程度上維持了市場競爭的平衡性。

（三）避免由于決策者缺乏對國家政策等外部環境的了解導致的決策失誤

經濟投資項目的開發及上市都必須要遵守國家相關政策做出的相關規定，還必須要獲得國家相關審批部門的認證和允許才可以在金融市場進行上市。國家政策則是國家根據實時市場情況做出宏觀調控的一種重要手段和方法，國家政策包括很多方面，比如投資政策、出口政策，還有在某些特殊地區實行的特別經濟發展規劃，還有國家為了扶持某種新興行業而提供的特殊優待條件等等，如果投資者不能及時了解國家政策改動及增添的動向，不能對國家相關政策及地區政策做出詳盡而透徹的了解，就很容易出現投資項目超過審批時間或者是錯過優惠條件實施事件等等而帶來的很多不必要的經濟損失。因此，投資者在進行實際投資的之前一定要做可行性分析，對國家及地區的相關政策及優惠條例進行完全的掌握，并聘請專業的金融風險測評師對市場可能出現的變化及風險做出預判，做出相對應的應對措施及方案，才能夠最大程度的避免因為信息了解不及時而造成的決策失誤或是錯失投資的最佳時機，甚至帶來嚴重的經濟損失。

（四）使得投資者的決策更具穩定性

投資者想要保證經濟投資能夠持續平穩不斷地運行下去，就必須要保證自身投資具有穩定性、漸進性和一定的系統性。投資者再進行一些比較大型的經濟項目投資的時候，因為其本身具有的投資規模大、投資風險高、資金回收期較長等特點，很容易出現投資的不連續，產生一定的投資混亂，這就需要投資者在進行投資之前做好可行性分析工作，為之后投資項目的決策提供紅宏觀上的方向引導，維持投資的穩定性和有序性，才能夠使得市場資源得到有效充分利用，才能減少在投資中的決策混亂，進而減少決策失誤，獲取更多更長遠的經濟利益。

三、結語

綜上所述，投資者在進行經濟投資的決策之前一定要做出完整的可行性分析報告，這對于提高決策者的決策效率，降低決策者因為個人感情因素以及對國家及地方政策不了解或是了解不全面而造成的決策失誤，錯失最佳的投資良機情況出現的可能，還可以起到優化市場資源配置，使自然資源得到最充分的分配和利用，提高產品的市場競爭力等作用。本文介紹了經濟投資可行性分析的基本原則以及可行性分析在經濟投資中的重要作用，希望可以為投資者在進行投資決策之前對可行性分析充分重視起來，認識到只有做好可行性分析報告才能夠盡量減少市場決策的風險，做出最為合理的投資決策分析，希望可以為相關經濟投資者提供一點參考和借鑒。

參考文獻：

[1]吳三湘.投資可行性分析在經濟投資中的作用[J].才智，2013（35）.

[2]李素香.投資項目的可行性分析[J].中國集體經濟，2012（03）.

篇（9）

一、大數據與財務分析

（一）大數據與財務分析的含義

大數據是一種在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。

財務分析是以會計核算和報表資料及其他相關資料為依據，采用一系列專門的分析技術和方法，對企業等經濟組織過去和現在有關籌資活動、投資活動、經營活動、分配活動的盈利能力、營運能力、償債能力和增長能力狀況等進行分析與評價的經濟管理活動。為企業的投資者、債權人、經營者及其他關心企業的組織或個人了解企業過去、評價企業現狀、預測企業未來做出正確決策提供準確的信息或依據。

（二）大數據下財務分析的主要變化趨勢

在大數據的影響下，財務分析有著一些重大變化：第一，由事后向實時轉換，傳統財務分析都是在期末對財務報表進行分析，大數據下借助網絡技術、云計算等讓實時分析成為可能。第二，由基于結果分析轉為基于過程分析，比如網上交易完成后，分析網上購物的評價，買賣交易過程中客戶提出的需求，從中發現商機、對產品進行改進或對流程進行變革等。第三，從基于結構化分析轉為非結構化分析，從傳統的二維數據分析轉向多維度分析，除了數據分析的直觀結果，客戶評價、品牌、知名度、網上評分等等都應該成為分析的范疇。

（三）大數據下財務分析的優勢

隨著科技的進步，財務分析也應與時俱進，與大數據進行融合，充分利用數據挖掘技術和科學的分析方法給出具有現實指導意義的結果來協助財務決策，從而提高財務決策的效率和有效性。大數據下財務分析有著如下優勢：第一，可以更有效的組織企業節省資金；第二，可以利用企業數據和行業公共數據尋找新的市場和機會；第三，可以共同創建、實時改進及創新產品；第四，有些領域還可以將大數據可視化，可以更直觀進行分析和做出決策。

二、傳統財務分析面臨的主要問題

（一）財務分析不被重視，未能體現分析的價值

在企業中，財務分析不被重視，分析報告發現并提出的問題得不到重視，甚至很長時間問題仍然沒有得到有效解決；有些項目沒有經過充分分析、論證測算就盲目上馬，最終導致虧損；財務分析人員責任心不強，對分析不重視，不注重學習，敷衍了事，財務分析報告質量下降，形成惡性循環，財務分析的價值得不到體現。

（二）重報表、指標分析，輕非財務信息分析

傳統財務分析都是財務三大報表為主體，采用財務比率、杜邦分析體系等比率的計算，結合經驗，對比同行業公司情況，分析企業所處的狀況。但實際上由于企業不同年度經營情況有差異，市場有變化，不同企業的會計核算方法、估計的不同，甚至網上評價評價都會影響分析的結果，而且傳統財務分析不管是杜邦分析、比率分析等都各有側重，難以得出全面科學的結果。

（三）重靜態分析，輕動態分析

以報表為主的分析，數據是靜態的，已經發生的，等到各種數據結果統計出來之后再做的事后分析，存在不能實時反映市場的變化、不能掌握市場的最新情況等問題，管理、分析的時效性滯后，而且忽視了事前、事中的控制，出現問題時，已屬于被動，增加了企業調整、反應的成本，降低了財務分析所起的作用。

（四）財務數據和業務信息融合度不足、口徑不一、效率低下

財務部門提供財務數據，業務部門提供業務信息，兩者信息獨立，企業對外報告、公司內部總結、分析等，不同部門提供的數據可能不一致；政府各主管部門、企業內部不同部門對信息的需求不同；財務部門需要從不同角度進行統計、分析，效率低下。

三、大數據趨勢下改進財務分析的對策

（一）企業管理層應該重視財務分析

隨著經濟的不斷發展，市場的復雜程度不斷增加，財務分析在企業決策中的作用也愈發重要，嚴密、科學的分析結果是企業決策的基礎。企業應當重視財務分析，選用合適的財務分析人才，明確財務分析目標，完善財務分析方法、增加非財務分析指標，合理利用財務分析工具，構建科學合理、適用性強的、適合企業的財務分析體系，并不斷創新，建立健全內部控制制度，提高企業的財務分析和管理能力，促進企業的可持續發展。

（二）提高財務分析人員的職業素質

篇（10）

“一帶一路”官網相關負責人向《財經界》記者表示，官網上線一個月來運行平穩，社會反響良好。目前，網站累計訪問量已近140萬，多數新聞媒體開始轉載官網稿件，具備較好媒體傳播能力。我們將密切配合“一帶一路”國際合作高峰論壇，全力做好報道工作。

事實上，這種底氣還來自于官網背后的強大支撐。2015年，國家信息中心先后組建了國家發展改革委互聯網大數據分析中心和國家信息中心“一帶一路”大數據中心，前者側重于國家宏觀經濟監測預測、政策評價等大數據分析，后者側重于“一帶一路”及海外大數據分析，共同為官網提供全方位的數據支撐。

該負責人進一步表示，高峰論壇之后，官網還將著力開展三項工作：一是加快完善網站各項管理制度，加強團隊業務培訓，保障官網內容生產高標準、高質量；二是馬上啟動網站二期建設，計劃在2017年年底實現俄文版、法文版、阿拉伯文版、西班牙文版上線運行，屆時將覆蓋全球大部分地區；三是探索開放合作機制，拓展官網信息傳播渠道，加強品牌化建設，提升網站綜合信息服務能力。

Q ：《財經界》

A ： “一帶一路”官網相關負責人

兩個“中心”的強大支撐

Q：“一帶一路”官網今年3月上線，為什么要成立這個網站？國家信息中心做了哪些籌備工作？

A：深入推進“一帶一路”建設，是“十三五”以及更長一段時期我國實行開放發展的重大戰略任務，國際國內政府部門和社會各界都十分關注和高度重視。有效打造能夠及時在線“一帶一路”權威信息和開展交流互動的官方網絡平臺十分必要。第一，可以全方位、精準化、集成化地和展示我國推進“一帶一路”建設的倡議構想、重大規劃、重要政策、重要建設需求和成果、重大活動等專項信息，以及各類基礎性數據和基本信息，有利于引導海內外廣大受眾全面、客觀、深入、準確地了解當前現狀以及發展趨勢，增強戰略互信；第二，可以借力官網這一開放平臺，強化與“一帶一路”沿線國家和地區的信息互聯互通和交流，以及與廣大海內外受眾的互動答疑解惑，及r回應國內外關切，積極傳播正能量；第三，可以為深化拓展國際合作空間特別是企業合作和人文交流提供可信賴的信息服務，同時未來通過采取與不同國家、地區合作共建的形式，調動更多資源和社會力量參與“一帶一路”投資建設和經貿合作。

在這樣的背景下，國家信息中心按照推進“一帶一路”建設工作領導小組辦公室關于建設“一帶一路”官網的部署和要求，基于信息中心在網站建設運維、“一帶一路”大數據等方面的經驗和基礎，積極整合各方資源，創新建設模式，自2016年4月啟動官網建設工作。一年來，在億贊普集團的大力支持下，我們建立了專業的網站建設隊伍，完成了從欄目體系設計、頁面設計、功能設計、前后臺搭建、內容采集和編輯上傳、配套制度和標準制定等工作，并在上線前對網站安全做了重點加固。3月21日，官網正式上線運行。網站上線引起社會各界廣泛關注，目前運行狀態良好，用戶訪問量逐周增加，實現了良好開局。

Q：2015年，國家信息中心組建了兩個“中心”―― 國家發展改革委互聯網大數據分析中心和國家信息中心“一帶一路”大數據中心，能否為我們介紹一下這兩個中心的相關情況？它們與“一帶一路”官網之間又是什么關系，工作上是如何互相配合的？

A：為貫徹落實國家大數據發展戰略，提升以大數據支撐國家發展改革委核心業務的服務水平，2015年4月，國家信息中心組建國家發展改革委互聯網大數據分析中心，主要面向國務院、國家發展改革委、各級發改部門和相關政府部門提供互聯網大數據分析與決策支持。

同時，為更好服務國家“一帶一路”建設，2015年12月，國家信息中心聯合億贊普集團共同發起成立了國家信息中心“一帶一路”大數據中心，該中心以“一帶一路”大數據開發應用為重點，以支撐政府決策和服務企業及社會需求為導向，以廣泛深度歸集全球“一帶一路”相關信息并建設綜合數據庫為基礎，以打造若干專業化、開放性、機制化大數據合作平臺為抓手，以中國一帶一路網和一帶一路大數據綜合服務門戶為載體，打造基于大數據的“一帶一路”特色智庫，為有關政府部門和社會提供多元化、個性化、可視化的大數據產品和服務，提升“一帶一路”大數據決策支持能力和綜合服務水平。

國家發展改革委互聯網大數據分析中心主要側重于國家宏觀經濟監測預測、政策評價等大數據分析，國家信息中心“一帶一路”大數據中心主要側重于“一帶一路”及海外大數據分析。這兩個中心為官網提供主要的數據支撐。

Q：大數據在一帶一路戰略實施中有何重要意義？

A：“國之交在于民相親，民相親在于心相通”。信息是中國與“一帶一路”沿線國家加強溝通、擴大共識、深化合作的重要基礎，是政府和企業決策的重要依據。“一帶一路”橫跨亞、歐、非大陸，涉及國家眾多，各國經濟發展水平、資源稟賦、基礎設施、政治制度、投資環境、人文風俗千差萬別。如何消除建設過程中的信息不暢通、不對稱，構筑快捷、通暢的信息“高速路”，不僅是促進民心相通的基礎工程，更是推進“一帶一路”建設、促進區域內國家均衡發展的必然要求。正所謂“兵馬未動，糧草先行”，當前我們正處在大數據時代，信息不僅是核心資源，還是關鍵的生產要素。對信息資源掌握的多寡成為國家軟實力和競爭力的重要標志，很大程度上決定企業競爭力的強弱，也影響著合作共贏的實現效果。構建“一帶一路”大數據決策支持體系，加強對“一帶一路”相關信息和數據的采集存儲與分析挖掘，對于支撐“一帶一路”戰略決策和服務企業“走出去”都具有十分重要的意義。從2015年開始，我們探索創新從大數據應用角度開展“一帶一路”常態化信息歸集和大數據專項分析，每半個月向“一帶一路”領導小組辦公室和國家發展改革委提交大數據專題分析報告，領導批示率很高。2016年10月，我們基于前期工作基礎，結集出版了《“一帶一路”大數據報告（2016）》，獲得了社會各界高度關注和一致好評。

Q：“一帶一路”大數據中心要打造成為基于大數據的“一帶一路”特色智庫，目前來看，成效如何，可以提供哪些大數據產品和服務？對這個特色智庫的功能我們可以有哪些期待？

A：目前“一帶一路”大數據中心主要進展包括：一是形成了包括國際互聯網、國內互聯網、國內統計、國外統計、核心業務、共享交換等六大類數據源的“一帶一路”數據資源歸集體系，于2016年2月26日建成“一帶一路”綜合數據庫（一期）工程；二是基于數據庫及大數據分析技術，形成了多樣化大數據分析產品，建立了常態化“一帶一路”大數據決策支持機制，已陸續向國家推進“一帶一路”建設工作領導小組辦公室報送了50余份大數據分析報告；三是開通了一帶一路大數據綜合服務門戶，積極承建國家“一帶一路”官網，初步形成“一庫兩網”的集成融合體系；四是積極推進分中心建設和行業合作。先后與海南、大連、重慶等地簽署戰略合作協議，共建地方分中心。推進與中央電視臺、北京大學等有關機構合作取得積極成效；五是研發了基于大數據的“一帶一路”系列指數，出版了《“一帶一路”大數據報告（2016）》，了《“一帶一路”貿易合作大數據報告2017》，國家信息中心“一帶一路”大數據品牌影響力進一步提升。

下一步，我們將繼續圍繞打造“一帶一路”大數據特色品牌的目標，努力橛泄鼐霾卟棵藕蛻緇崽峁多、更好的大數據產品和服務。

將進一步助力國際合作

Q：做好宣傳、講好故事是“一帶一路”倡議推進中的重要工作，官網的重點欄目設置都有什么考慮？除了單純的信息收集，還有哪些宣傳路徑？

A：官網的重點欄目主要圍繞傳遞信息、溝通文明、合作共贏的基本宗旨設置，目前設置了海外要聞、國內要聞、政策環境、五通發展、基礎數據、企業風采等主要信息類欄目，同時開設“一帶一路”基礎數據庫、政策庫、項目庫、企業庫與人才庫等服務類欄目，以及共話絲路、留言板等互動類欄目。上述欄目設計配合新媒體和新技術傳播方式，旨在建立起國內外關于“一帶一路”的權威信息體系，全面生動反映“一帶一路”方方面面的進展，科學準確闡釋“一帶一路”核心理念。

篇（11）

先數據整合分析

古代戰爭中，弓箭手必須裝備牢固的弓和尖端綁著堅硬火石的箭。大多數的弓都配有瞄準設備，只有先精準定位，才能在放箭的瞬間將弓弦所有保持的能量釋放，以得到最佳速度，百發百中。

數據分析正是企業科學預測決策的“瞄準器”。充分利用大數據不僅能讓企業持續發展，同時還能幫助他們科學預測決策，獲取競爭優勢，創造一個更好、更有效的工作環境。基于精準分析的BI是實現這一目標的關鍵。

《孫子兵法》中指出，為了贏取戰爭，主帥須全面了解并掌握自己與對手的優勢與弱勢，“知己知彼、百戰不殆”，現代BI的核心理念也是如此。BI是管理手段和信息技術的融合，數據的收集、整合與分析是建立商務智能系統的基礎。商務智能是業務、數據、數據價值應用的過程，是從大量的數據中纂取信息與知識的過程。這些數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商等來自企業所處行業和競爭對手的數據以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。BI是用來幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術集合，它能夠使企業創造累計商務知識和見解，改善商務決策水平，采取有效的商務行動，完善各種商務流程，提升各方面商務績效，增強綜合競爭力的智慧和能力，是企業在海量大數據時代搜集、分析、挖掘數據的“高參”。

BI對數據信息的要求屬于多維度記錄，這也在元年諾亞舟長達十余年的項目實施中得到了體現。把握“商”和“務”的本質：與商業相關，商務智能必須把商業眭的目標、存在的價值體現出來；務，即業務和時務，商務智能的核心是為管理決策和企業運營服務。

比如，某火力發電廠在采購流程中有“10萬噸煤”這一數據，對總部的數據分析來說，其包含的信息量遠遠不夠，需要被賦予更多的管理屬性：這10萬噸煤的供應商是誰，出自哪個煤礦，該煤礦屬于哪種性質的煤礦煤質又如何，簽署的合同類型是什么，等等，這些信息都被要求記錄。

數據被收集整理之后，元年諾亞舟的BI項目通過建立的數據倉庫，計算機系統可以在數據管理功能（從多個數據源為特定應用領域的信息系統的進行聯機事務處理）、數據分析功能（具備聯機分析處理和Legacy等多種數據分析功能、終端信息查詢和報表生成能力、數據可視化能力）、知識發現功能（從大型數據庫的數據中提取人們感興趣的知識的能力）、企業優化功能（企業決策者可以依據從BI系統中得到的決策支持信息，增強企業的競爭能力）等方面為企業提供管理幫助。

再精準預測決策

精準定位之后的發射是弓箭運用的關鍵。商務智能分析之后能為企業管理的預測決策帶來實效，才是王道。

那么，怎么發力才能讓射出的弓箭既有力度又有精度？那就得看是否將弓箭這一武器用于合適的戰爭――遠程戰爭，也就是企業經營管理過程中的預測與決策。科學而準確的預測需要建立在精準的歷史數據分析和對未來趨勢準確判斷上。具體到商務智能而言，關鍵在于讓各級決策者獲得知識或洞察力，促使他們做出對企業更有利的決策。

“啤酒與尿布”的故事堪稱BI應用的經典案例。美國第一大零售商沃爾瑪公司通過對顧客購買資料的分析發現，一般年輕的父親在出來給孩子買尿布的時候，總是喜歡捎帶著買上兩瓶啤酒。于是，超市就把啤酒與尿布這兩個看似風馬牛不相及的商品擺放在一起，這樣不僅方便了顧客，同時也促進了啤酒的銷量。

再比如，某企業購買了一套BI軟件，為企業追蹤營銷活動成果，并監督每家分店的漢堡銷售情況，結果發現，采購成本最高的白色醬料根本無人問津，于是管理者決定不再從外部購買。

BI已成為當前幫助企業實現管理提升的有效良方。企業商業智能的實現涉及到軟件、硬件、咨詢服務及應用，其基本體系結構包括數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘三個部分。如何將這些部分結合起來形成幫助企業決策的整體？以元年諾亞舟的BI項目為例，展示BI如何為戰略、為管理所用。

1、BI項目定位精準，面向服務省公司領導、各級管理人員和財務部專業分析人員。具體的內容包括構建整體的財務指標庫、財務數據的服務云、建立財務運營的整體服務體系等，并設置不同展現場景。

服務內容需要兼收并蓄，包括平臺整體框架，形式是基于大數據量的管理決策支持平臺。BI項目相關主題框架包括個人視窗、每日快報、財務監控的指標體系等等，對業績、重要資源、風險都能進行監控；對從整體的收益到每一個客戶的收益、再到不同的產品的收益進行不同的管理；最終形成一一對應的報表輸出。

2、B1分析功能獨樹一幟。整個項目被分成十大專題分析體系，對每一項主題都有具體的指標。比如說在市場競爭里面要有存量用戶份額、新增用戶份額、凈用戶份額等等，還包括很重要的一點，中高低端用戶的結構。BI所有主題的分析報告都有明細結構。