導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇銷售數據分析報告，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

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2

教學測量與教學評價是教學活動的有機組成部分。教學測量與教學評價作教學活動，擔負了診斷教學、激勵師生、調控教學過程的任務。這些評價通常是學習者學過程中歷次考試數據的分析與對比，以報表圖表的報告形式展現給管理者及師生。如何采集、保存海量的考試數據；如何從多視角分析、對比這些數；如何快速、體系化制作統計分析報告。這些問題已成為影響教學評價工作的瓶頸。

以教學測量與教學評價中考試分析報告生成為研究對象，根據目前大數據分析的研究，將元數據模型、數據立方體、多維度數據分析報表模型、數據挖掘算法相結合，設計實現了一個大數據分析的通用考試統計分析報告生成系統。

一、適用于大數據分析的教學測量評價數據的存儲結構

系統采用三層數據庫結構把不同類型，不同層次的考試信息分布在不同層次的數據庫上，以解決數據集中所帶來的海量數據問題、基礎編碼冗余及針對性問題。其中：頂層公共庫（TOP公共庫），用于存放各類型、各層次考試的基本信息，以及跨不同類型及層次考試的統計數據。第二層公共庫用于存放某種類型的考試基礎數據、統計數據。第三層為考次庫用于存放某次考試的試卷、成績等數據。

二、報表技術

表就是用表格、圖表等格式來動態顯示數據，可以用公式表示為：“報表 = 多樣的格式 + 動態的數據”。

報表可分為如下幾類：列表式：表內容按照表頭順序平鋪式展示，便于查看詳細信息。一般基礎信息表可以用列表式體現。多用于展示客戶名單、產品清單、物品清單、訂單、發貨單等單據或當日工作記錄，當日銷售記錄等記錄條數比較少的數據。摘要式：使用頻率最高的一種報表形式，多用于數據匯總統計。如按人員匯總回款額、客戶數等；按日期分組匯總應收額、回款額等。.摘要式報表和列表式報表唯一的差別是多了數據匯總的功能。矩陣式：主要用于多條件數據統計。如：按照客戶所有人和客戶所屬地區兩個值匯總客戶數量。矩陣式報表只有匯總數據，但是查看起來更清晰，更適合在數據分析時使用。

表的繪制方式，大致可以分為SQL畫布方式，Cell單元格方式和兩者結合型：SQL畫布方式報表工具的特點是將報表水平分割成若干個區域，在各個區域上放置報表組件，報表組件位置可以是任意的，各組件可以互相重疊。畫布式報表工具的優點 是可以做到可視化數據綁定，組件位置自由。缺點是插入列、組件對齊困難，畫表格線經常出現線與線之間的錯開現象。這種報表只是很好的解決了"報"的問題， 但對于"表"的問題依然存在。CELL單元格式報表工具，是將報表看作是由一系列連續的單元格組成的區域。要改變報表組件（一般是文本或圖形）的位置，只能通過改變行高列寬方式進行，組件之間 不能重疊，單元格可以合并。單元格式報表工具的優點是畫線，插入列，多行列標題繪制非常方便，但格子中的動態數據綁定，往往需要手寫公式來進行。這種報表 只是很好的解決了"表"的問題，但對于"報"的問題依然存在。

兩者結合型報表工具，融合上面兩種報表工具的優點，使用戶可以可視化地動態綁定數據，也可以象Excel一樣來畫線，從而大大提高了報表設計的效率。

三、基于維度的報表設計、生成方法

維度：用于確定參與統計計算的對象范圍

屬性：用于統計計算的對象屬性

指標：維度+屬性+統計方法

數據字典：描述屬性的存儲信息、維度定義信息

維度和屬性，從概念上講是截然不同的東西；從實現上講（表字段）有交 叉。例如分數字段，在進行平均成績統計時是屬性；在進行一分一檔統計時 是維度。維度和屬性要分別定義。

屬性，從概念上講與維度信息無關。他們都是對事物的某種特性的量化描述。任何事物的不同特性之間不具有函數關系（一個特性無法決定另一個特 性），否則這些特性應當合并。屬性在系統中不應有重復存儲，換句話說任何屬性只能唯一地存儲在系統的某一個表的某一列中。

屬性與維度在實現上存在一定的相關性。由于關系數據庫的局限，在數據結構設計時，不得不將信息分別存儲在不同的數據表中。例如成績信息我們根據考次、科目維度信息將不同的考次、科目的成績存儲在了不同的表中。

我們認為報表的行與列及表頭是觀察與分析數據的維度；行列的交叉點上的單元格代表了若干維度的所確定的數據集及其上的集聚計算（我們稱數據集及其上的集聚計算為指標）。根據維度可以確定指標，用戶只需要了解業務中維度的概念，無需了解數據集的概念及數據的存儲結構就可以完成報表的設計生成。這大大提高了本系統的可用性、易用性。

四、結束語

采用統計學和教育測量學原理和方法，對考試數據進行加工、處理，并提供自定義報表，自適應指標分析方法，教育工作者無需具備專業信息處理的能力就能夠自定義分析報表、圖表，進而生成服務于各級教育管理部門、教育研究部門、學校、學生的各層次學業評價報告，具有很強的可定制性、靈活性、可重用性。

參考文獻：

[1]欒麗華，吉根林；《決策樹分類技術研究》[J]；計算機工程；

2004

[2]QuinlanJR.Discoveringrulesfromlargecollectionsof-

examples：Acasestudy[C].MichieDExpertSystemsinthel-

ectronicAge，Scotland：EdinburghUniversityPress，1979

：168-201.

篇3

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。

篇4

居住地：北京

電　話：133********（手機）

E-mail：

最近工作 [ 1年5月]

公　司：XXX咨詢公司

行　業：商務咨詢

職　位：咨詢員

最高學歷

學　歷：本科

專　業：計算機軟件

學 校：藍翔技校

自我評價

本人性格開朗，思想正直，誠信，穩重。工作認真踏實，責任心強，善于獨立思考，分析問題，解決問題。具有扎實的統計學專業基礎知識，掌握常見的統計方法；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；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。

求職意向

到崗時間：一個月之內

工作性質：全職

希望行業：商務咨詢

目標地點：北京

期望月薪：面議/月

目標職能：咨詢員

工作經驗

2013 /7—至今：XXX咨詢公司[1年5個月]

所屬行業： 商務咨詢

咨詢部咨詢員

1. 與客戶進行電話溝通，詳細介紹調研項目和調研流程并回答客戶疑問，曾一天接打客戶電話100余個;

2. 篩選分析調研數據，使用Excel處理超過2萬個樣本數據，具有豐富的數據處理經驗;

3. 翻譯2007年翰威特全面薪酬評估研究對85個部門超過1000個職位的工作描述，中文譯文達10萬字;

4. 參與相干公司北京分公司、天宇客貨運輸服務有限公司(日本通運株式會社在中國的合資公司)的人力資源咨詢項目，與客戶公司20余名高級管理人員面對面進行訪談。

2012 /7—2013 /7：XXX網絡有限公司[1年]

所屬行業： 數據分析

數據部數據分析師

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。

教育經歷

2007/9—2011 /6 藍翔技校 計算機軟件 本科

證 書

2009/6 大學英語六級

篇5

作為一家具有50多年歷史的老牌制藥企業，洞庭藥業位于素有“桃花源里的城市”之稱的湖南常德市。在上個世紀90年代末，洞庭藥業進行了股份制改造，公司也由此走上了快速的發展軌道，其所生產的止血藥和抗精神病藥更是在國內外市場很受歡迎。業務的發展使得企業的銷售網絡迅速擴大。

和許許多多中國企業一樣，洞庭藥業的信息化之路在不斷探索中前進。作為洞庭藥業“計算機使用第一人”，洞庭藥業的財務總監龍玲是洞庭藥業信息化發展的見證人、推動者和規劃師。洞庭藥業最初只是使用單一的財務軟件來做簡單的報表和憑證，在業務系統方面則嘗試自主開發。隨著企業的發展，單一的財務軟件和分散的業務系統越來越跟不上企業的管理需求，龍玲開始考慮將主要的信息系統納入到統一的管理平臺。

2002年，洞庭藥業選擇了U8系統，其最先上線完善了財務模塊。2006年，洞庭藥業財務與業務平臺的統一成為迫在眉睫的問題，這一年，洞庭藥業的客戶已經達到兩千多個，其在全國各省市均委派了區域經理，但財務與業務平臺的不統一造成了應收賬款管理困難。“當時，我們的財務用的是U8，業務用的是自己編寫的系統，因為是兩個不同的系統，所以會出現應收賬款數據不一致的情況。比如，兩個客戶可能只有一字之差，如果經辦人不注意，就會混淆了客戶，等到賬目核對時，分不清是財務的數據對還是業務的數據對”。因此，龍玲決定上線早已購買的U8供應鏈管理，至此，洞庭藥業主要的業務系統與財務系統實現了平臺統一。2008年，洞庭藥業增加了管理外貿出口銷售的費用管理系統，同時升級了U8系統，其整個企業的ERP管理基本完善。

平臺統一之后，數據如何能夠得到更好的分析利用？此時，洞庭藥業對BI的需求浮出水面。龍玲有意選擇一家BI系統――BQ，原因之一是這款軟件靈活易用能夠滿足洞庭藥業的需求；其二是按照他的規劃，洞庭藥業的信息化系統最終將統一在平臺之上。但由于考慮到當時洞庭藥業在基礎數據的完整性上仍有欠缺，龍玲認為當時并不是上線BI系統的最好時機。

財務業務一體化

系統的上線雖然被擱置，但準備工作一直在進行，經過近四年的努力，洞庭藥業完善了企業的基礎數據，迎來了上線BI系統的最佳時機。2012年3月，洞庭藥業正式開始實施BQ商業分析平臺，目前，BI系統一期項目已經完成，并已正式運行。

龍玲介紹，洞庭藥業BI系統一期項目主要實現了財務主題分析和人力資源主題分析。整個BI項目的建設原則是“準確、高效、實用”。

在準確性上，一方面要保證數據、公式的準確，報表要體現各方面準確的數據，另一方面還要做到各系統的錄入、審核都要準確無誤。洞庭藥業把產品結構分為原料、針劑、片劑，新開發的產品單獨做監控。在產品發貨時就設定好規則，設立了開票人和審核人，通過制定規范，提高原始數據的準確性，便于以后提取數據。

在高效方面，則要求任意終端電腦訪問報表時數據刷新要具有高效性。洞庭藥業對銷售數據的分析有自己特殊的要求。其銷售數據涉及到三個維度，包括區域、人員、產品，三個維度要互相疊加，比一般的行業分析起來復雜。在滯留資金的管理方面，洞庭藥業也有特別的規則，比如給一個客戶開了5萬元的發票，它只回款了3萬元的話，龍玲會不允許銷售部門做核銷，但是不做核銷，在應收賬款里欠款還是5萬元，實際上回款已經有3萬元，這種情況下的不允許核銷為數據分析提供了復雜性。龍玲說，BI系統很好地解決了這一問題，對于不同維度的銷售數據分析以及分年度的滯留資金分析通過BI系統都能夠輕松實現，實現了報表的隨時刷新，具有非常強的即時性，能夠快速拿到銷售分析資料。

在實用性上，從數據查詢到報表展現再到BI分析以及圖形界面都要做到實用，滿足不同層面瀏覽用戶能夠清晰明確的看到所需報表和分析圖表。作為財務部門的主管，龍玲最先體會到了BI系統帶來的便利，比如每月的財務分析報告，在系統實施的時候就已經定義好，設定好財務指標，系統能夠快速地呈現出來，縮短報表和分析報告周期，提高分析效率。在銷售分析方面，銷售人員通過實時跟蹤銷售數據分析結果，掌握了市場動態，并能夠進一步地去分析銷售上升和下降的原因，此外，通過BI進行人力資源主題分析，規范了人力資源管理，實現了資源共享。

龍玲認為，BI系統幫助洞庭藥業初步實現了財務業務平臺一體化之后數據的能量釋放。

其實，對于BI在洞庭藥業的應用目標，作為企業信息化應用奠基者的龍玲，心中已經有了一個十分清晰的目標：讓BI不僅僅是一個銷售支持工具，而是真正成為企業管理和決策的“智囊”。“可能要實現這一目標還需要幾年的時間，但我相信這是值得的，而且也是十分必要的。”龍玲堅定地說道。

用數據改進企業管理

談到對BI應用的下一步計劃，龍玲直言對目前BI帶來的變化并不滿足，“我要通過這些數據進一步改進企業管理”。

實際上，信息化注定要在洞庭藥業大展拳腳。憑借產品上的高品質優勢，洞庭藥業生產的止血藥占據了全球60%的市場，其產品質量控制標準遠高于國家標準，產品利潤率達到了20%以上。龍玲透露，洞庭藥業不久將啟用規模更大的新廠區，并準備未來三到五年上市運作。而信息化也將迎來又一輪建設高峰，逐步上線生產制造系統和成本管理系統，實現自動化辦公。

篇6

中圖分類號：F812.4 文獻標志碼：A 文章編號：1002-2589（2012）08-0120-01

一、企業質量成本的體系構成

企業質量成本，是指企業生產環節在產品質量方面而支出的全部成本費用，以及在產品銷售環節，由于產品質量未達到既定標準而造成的相關損失。

企業質量成本體系中包括直接發生的質量成本和間接發生的質量成本兩種。直接發生的質量成本，是企業在產品的生產制造環節和銷售環節中發生的，主要由預防成本、鑒定成本、內部損失成本、外部損失成本四個部分構成。間接發生的質量成本，是企業在直接發生的質量成本基礎上延伸的各項成本費用，它主要涉及制造環節和銷售環節以外的各項成本費用，主要是隱蔽性質量成本，它來源自產品交易市場。

二、企業質量成本的計量

企業質量成本計量，認為當預防成本和鑒定成本實際發生額增加時，則內部損失成本和外部損失成本實際發生額就會相應的減少。那么，企業質量成本計量的四個組成部分就是此消彼長的關系。

企業在對計量某個產品的質量成本時，就必然會考慮這一特點，如果預防成本和鑒定成本的實際發生增加額正好等于內、外部損失成本的實際發生減少額。此時，如果再增加任何的預防成本和鑒定成本都會大于內部、外部損失成本的實際發生減少額。那么企業對此項平衡點，通常被稱之為“可以承受的質量成本水平”。

企業在平衡產品質量成本計量時，可以考慮增加相應的預防和鑒定方面的成本費用支出，來作為對產品質量的事前控制和長期效應，這樣可以使企業在事中、事后相應地減少內部損失成本和外部損失成本的發生，也可以使產品的質量實際發生的總成本相應降低，而且還會在企業的質量體系帶來長期連續的效應。

三、企業質量成本統計與分析

企業質量成本數據統計，主要以財務會計部門相關的原始憑證、記賬憑證、質量成本明細賬為基礎，來找出“可以承受的質量成本水平”為目標，以發生在一個會計期間內的相關質量成本費用為期限，進行質量成本數據統計。具體來說，預防成本方面的數據，主要是由技術質量管理部門以及產品改進設計工藝等有關部門，根據實際成本費用發生的相關憑證和賬簿進行統計；鑒定成本方面的數據，主要是由質量檢驗管理部門和產品交驗、產品試驗、測驗等實際成本費用的相關憑證和賬簿進行統計；內部損失成本方面的數據，主要是由質量檢驗管理部門和車間報送的廢品報告和產品返工返修等有關報表進行統計；外部損失成本方面的數據，主要是由售后服務等部門根據發生的實際成本費用進行統計。另外，企業在進行質量成本統計時，即不能違反相關財務會計制度，又不能違反質量體系的相關工作要求。

質量成本數據分析，主要是通過分析質量成本中預防成本、鑒定成本、內部損失成本和外部損失成本各項目占總質量成本比例，找出“可以承受的質量成本水平”和影響質量總成本的關鍵因素，主要是為質量體系改進提供信息，為降低產品質量成本提供數據。因此，質量成本經濟性分析是質量管理體系的核心內容之一。質量成本經濟性分析，主要以“可以承受的質量成本水平”為目標，對質量成本變化情況、質量成本結構合理情況進行分析。

篇7

“我要求主管定期做經營分析。可是我發現他們平常太忙，根本不能按時提交報告；更頭疼的是，即使報告交給我了，各部門的數據卻核對不上，不但不能給經營決策提供依據，反而給我造成困擾!”

――某大型連鎖企業總裁感言以上言談代表了相當一部分中國零售商的現狀。

一方面，混亂的運營使他們明白了：定期、持續的全面經營分析和業務管理稽核，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，逐漸忽視了這項工作。

零售商不能永遠這么忙下去!只陷在一堆瑣事中，對企業的穩健運行十分不利，從中遠期看更是致命的!企業必須進行精細化管理，其重要標志就是數據化管理，從報表中找問題。

那么，《企業經營分析報告》都應該有哪些內容呢?它是由哪些數據報表匯總而成的呢?讓我們擇其主要的作個說明，從中可以看到，優秀零售商使用的有效工具并不復雜。

原始銷售數據報表

銷售數據是所有經營分析報告的基礎，針對商品分類的最小單位“單品”進行報告(見表1)。

該數據一般以月度提交最適合。如果有電腦系統，或門店單品數量不多，提交很簡單。

基于單品的銷售數據分析是良好運營的根本。如果細致考察門店銷售高手的本事，無外乎熟悉各個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，銷售高手也會定期分析單品銷售趨勢的性質：這個單品銷得好，為什么好?有什么促動原因?哪些原因在下一個銷售期還能利用?如果銷得不好，又是什么原因?是不是不符合當地顧客需求?……

計劃指標數掘

這是評估現有商品銷售現狀的依據之一，以商品分類中的“商品部類”或“商品品類”為統計單位(見表2)。

這個表一般在年初由領導層制定并確定下來。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”，并指定專門的采購或銷售人員負責該數據。該表定的品類范圍越小，表明這一年中的管理深度越深，但也預示其管理投入將增大。

計劃指標數據其實是“目標管理”的有機組成部門。優秀零售商的高層會在該數據基礎上做兩件事：一是與執行者討論每年的計劃增長額，二是幫助執行者制訂月度計劃甚至星期計劃。之所以這樣做，是為了讓執行者自己認同這個目標數據，產生完成計劃的動力。

另外，要讓執行者按月、甚至按星期找出影響完成計劃額的難點，便于高層有針對性地研究解決――這就是和目標管理相結合的過程管理。很多零售商有計劃，但沒人指導一線人員去完成，讓他們感覺到是在孤零零作戰，工作興趣缺缺。

去年實際銷售數據

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

有些銷售問題，單憑本年度的數據難以發現。比如某個品類或部門的銷售額近幾個星期也在增長，但增長率卻低于去年同期的增長率。這必須與上年數據對比才能發現。毛利率、營業外收入、損耗、庫存額等同樣如此。

營業外收入、庫存等數據的同期對比，還可以幫助高層發現采購人員的腐敗問題或其他運營流程問題。

門店實際損益數據

這是由門店店長主持制定，并由企業老總審核通過的計劃性數據。它可以用來制定門店的實際運營標準，還是衡量店長經營水平的重要參考指標(見表4)。

門店損益預算數據相當于店長所立的“軍令狀”。它還能幫助總部發現優秀的門店管理人才。

這是由門店財務部門出具，并由上一級財務審核部門審計并確認的實際數據，是對門店實際運營現狀的準確反映，應提供的主要數據信息與損益預算表相同，報表格式也一樣。

有了以上基本數據報表，就可以提升和轉換處理數據了。比如，可以進行門店銷售和毛利走勢、門店的銷售業績排名、門店異常數據的篩選和原因分析、門店銷售業績的計劃與實際對比、現狀與去年同期水平的縱向比較、門店零銷售商品的現狀分析、重點品類業績分析等等。

篇8

引言

 

大數據在通信行業的資源十分豐富，但是怎樣才能對這些數據進行深層次的去挖掘，把在各個系統中分散的數據整合起來，形成有用的數據，十分復雜且非常困難，本文選取了幾個方面的數據進行了簡單的介紹，一起來研究下大數據在通信行業的應用。

 

一、通信行業大數據概述

 

近兩年來，大數據的概念受到了各界的熱捧，一時間大數據無處不在，而且隨著數據量的迅速膨脹，它正在決定著企業的未來發展，在商業、經濟及其它領域，越來越多的決策都是在大數據的基礎上做出的，而不再是傳統的依靠經驗以及直覺來進行重大決策的做出。大數據主要是指沒有辦法在可承受的時間范圍內，通過常見的軟件對其進行收集并管理再到處理的數據集合，是需要通過新型的處理模式才可以做出更強的決策力、洞察發現力以及流程優化能力的大量且高增長率并且多樣化的信息資源。大數據有以下幾個方面的特征：首先，數據體量十分大。由TB到FB;其次，類型復雜。比如說：網絡日志以及視頻、地理位置等等相關的信息等。第三，速度非常快，能夠快速的從不同類型的信息當中篩選出有用的信息。最后，高回報。對數據進行合理的搜集、利用和分析，能夠獲得很高價值的回報。業界將其歸納為4個“V”——Volume(數據體量大)、Variety(數據類型繁多)、Velocity(處理速度快)、Value(價值密度低)。大數據的來源主要包含泛互聯網(物聯網、移動互聯網、車聯網等)、工業互聯網(大量傳感器等)、行業/企業信息系統、社交網絡(Facebook、微信等)。

 

通信行業發展至今積累的數據非常豐富，從2G、3G到4G數據的不斷升級，從話音、話單數據發展到GPRS上網的日志數據，從視頻、音樂、閱讀等不同業務所需要的數據到各類通信的行業數據等等各類數據，從數據量、數據質量等方面提供各類大數據資產。

 

二、通信行業大數據的分析方法

 

對于大數據進行分析的方法對大數據來說是十分重要的，它能夠最終決定信息是否具有價值。進行大數據分析的方法及步驟如下：(1)確定目標。在進行數據采集前，需要業務部門根據科學的手段制定獲取價值數據的目標，通常需要進行大量的數據收集和分析，制定一個可以衡量的方式，由數據來分析業務發展的方向是否正確。在進行數據分析的過程當中，關鍵權值或者性能的指標一定要盡量早點發現。(2)對業務方式的確定。不斷的該表業務方式，將關鍵指標提升并且最終達到業務所要完成的目的，在項目中，要盡早的將目標確定，以此來規避無用功的出現。(3)搜集數據。通過各種不同的渠道，搜集到各種類型的數據，找到更具有相關性的數據，塑造更完善的模型。(4)數據清洗。對采集的原始數據進行數據校驗、數據清洗、數據關聯、轉換處理等，形成目標文件和匯總數據，為數據分析提供數據基礎。(5)數據建模。數據建模是數據業務分析的關鍵所在，需要利用統計學、機器學習等知識，結合業務實現目標，構建科學、精確的模型。(6)優化和重復。為了保證預測數據的準確，業務達到預定的目標，要對模型進行重復的修正和迭代。由于數據量非常龐大，因此在進行大數據分析時需要更高效的分析手段和工具，目前比較流行的包括Hadoop、SparkStreaming、Storm、MPPDB等。

 

三、通信行業數據分析及應用

 

1.改變營銷方式

 

一是，實現精確營銷，將銷售和客戶的位置、關系網絡有效結合起來，開展實時銷售。對客戶的通信行為、位置、偏好、終端等數據進行整理，根據客戶的實際情況準確地推送合適的業務產品。二是，降低客戶流失率。綜合分析社交媒體數據、交易數據，對客戶流失率實現準確預測，進而可以制定有針對性的控制措施以有效地保留客戶。三是，挖掘客戶需求。主要是對各項業務系統的詳單、日志、用戶內容等數據信息進行整理，詳細分析不同類型用戶的特性，以更好的了解客戶的需求，進而可以實現客戶需求定位，有利于增強客戶滿意度，提高市場占有率。

 

2.改善客戶體驗

 

通過利用數據分析，可以更好地收集和分析客戶投訴的行為、網絡質量的相關數據、客戶上網的時間以及聚集區域等相關的數據信息。通過對搜集到的數據進行分析總結的結果，運營商就可以對客戶的情況有一個準確的了解，之后根據客戶的需求不斷的優化流程。在此基礎上，運營商可以更好地制定銷售政策，并針對有可能發生投訴的行為進行預防和控制，以更好的實現客戶體驗。

 

3.開發和銷售新的產品

 

一是，運營商能夠利用打包銷售數據或者是報告的方式來給銀行或者零售商、政府和OTT服務提供商提供客戶信用查詢服務、客戶分析報告、目標客戶群行為軌跡分析等。

 

二是，定向廣告，通過對客戶的相關信息進行不斷分析，根據目標客戶的資料以及位置和消費習慣從而能夠更加有效地去投放相關的廣告。

 

三是，充分利用手機的高覆蓋率，和移動網絡相結合，對手機用戶的分布以及相關的行為屬性做出相應的統計分析，為政府以及旅游管理等有關部門提供一個標準化的基于位置的移動用戶多維度的統計信息管理平臺。四是，對于客戶的消費行為、位置信息、偏好等數據進行分析，對客戶進行分類和整理，以更好的獲得目標客戶，對經過商戶附近的目標客戶自動下發優惠券。

 

4.對通信網絡進行優化

 

通過開展大數據分析可以促進通信網絡的優化，進一步完善通信網絡監控體系，實現對整個通信系統的良好監控。通信網絡中的各個環節都會產生大量的數據，例如通信設備、終端、用戶和網絡等環節的數據信息，在對這些數據進行整理以及分析的基礎上，能夠對網絡運行的狀況有一個很好的掌握，從中分析網絡中的問題和不足，并采取有針對性的解決措施。

 

四、結束語

 

篇9

【中圖分類號】 F23 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2016）15-0019-03

2016年是我國加強供給側結構性改革之年，要完成“三去一降一補”五大任務，在供給與需求兩端要將改善供給結構作為主攻方向，推進結構改革，矯正要素配置扭曲，擴大有效供給，克服產能過剩結構性矛盾、企業盈利下降、工業品價格持續下降、財政收入下降和經濟風險上升等問題，提高供給結構對需求變化的適應性與靈活性，促進經濟社會持續健康發展[ 1 ]。五大任務的實施，必須提供可靠的會計信息，及時掌握成本、庫存、資金等動態信息，為決策者掌握與使用。尤其是在“互聯網+”、“大眾創業、萬眾創新”的今天，利用大數據、云平臺特有功能集成更多經濟要素信息，生成多樣化、個性化會計報告，為產業結構的調整提供準確可靠的信息，實現傳統會計信息向決策化、價值化轉變，對降低企業成本、增強企業創新能力、提高供給側質量與效率、實現“三去一降一補”具有重要意義。

一、供給側改革中會計信息應用存在的問題

當前企業會計業務處理通過會計信息管理系統，根據“原始憑證錄入―結轉憑證生成―編制財務報表―撰寫財務分析報告―作出經營管理決策”的流程，形成會計期間完整的財務報告信息，管理層根據財務分析報告作事后總結，安排未來的生產經營計劃。從信息流程中可以看出，傳統財務會計的不足主要表現如下[ 2-3 ]：

（一）以會計數據為出發點，數據源受限

按照傳統會計數據采集模式，僅有與會計核算直接關聯的經濟業務數據進入核算系統，而相當一部分反映經濟活動有重要價值、影響經濟活動決策的數據信息未能采集到會計核算系統，使決策者未能及時掌握經濟活動全貌，從而無法系統了解企業經營狀況等。同時，面對會計信息需求的個性化、碎片化，傳統會計對數據加工處理形成的數據報表不能滿足個性化需求。

（二）會計信息時效差，影響決策時效

傳統會計信息業務處理的流程大部分集中在事后，財務報表只能在所有憑證錄入完畢后才能生成，管理者不能及時從宏觀角度分析企業經濟運行狀況，它是一個有糾正的反饋系統，但這個反饋系統是企業經營出現問題后的滯后糾偏系統。面對稍縱即逝的市場，客戶的需求時刻在變，企業經營活動的決策要求“準”且“快”，但依靠傳統會計信息處理流程無法滿足這一要求。

（三）非結構數據被忽略，數據信息不完整

進入會計信息的除了原始憑證錄入結構化數據以外，還忽略了與企業經濟活動密切相關、富含經濟價值的非結構化數據。面對數據存儲分散、數據總量大、增長速度快、蘊含信息多的非結構化數據，缺乏有效的智能化處理，因而沒有納入會計信息系統，導致絕大部分有豐富價值的非結構化數據不能夠體現于會計信息控制流程中，不能有效挖掘它所蘊含的巨大價值。

（四）傳統會計重核算，輕管理

隨著市場環境快速變化，非財務信息也要融入會計信息中，如企業外部投資及上下游產業信息，通過與“互聯網+”和“云計算”緊密結合，集成各類會計信息，不僅提供現有的財務處理數據，還要提供企業經營決策所需要的內外部行為信息和趨勢信息，強調供給側會計管理，以提高公司企業管理者的前瞻性和預測性，將以往的記賬、報賬等會計工作向企業戰略規劃、經營決策、過程控制和業績評價優化的方向轉變，以適應供給側改革要求。

以上看出，現有會計信息不完整，時效性差，會計信息質量不高，尤其在新形勢下極其不適應供給側改革信息的膨脹與多變。要以會計信息價值增值為目標，采集“三去一降一補”市場信息，對非結構化數據采用智能數據處理方法，與結構化數據融合，挖掘會計信息因果關系，尋找分析控制隱藏的信息，保證會計報告完整、客觀、不失真，滿足會計信息不確定性和個性化的需求。所以，在大數據時代下，必須對傳統會計完善、改革，改革與時代不相適應的部分，使其做到完整地反映經濟事項，為供給側改革提供有價值的會計信息。

二、供給側改革會計信息集成應用

（一）供給側會計信息集成原則

1.財務會計與管理會計融合使用。要將財務會計算賬、報賬的核算會計功能進行擴展，向決策優化、提高全要素生產率轉變；要將企業的財務、經濟業務和管理等方面整合起來，打造一個新的管理模式，利用管理會計信息功能，不斷挖掘企業的潛在信息價值，節約成本，提高核心競爭力。

2.反饋機制與前饋機制相結合。要增強供給結構對需求變化的適應性、靈活性和主動性，就要采用管理會計信息，利用前饋機制預測需求信息變化，在企業形成實際產能前進行有效控制，要對供給側結構的實施效果優劣進行反饋糾正，實現反饋機制與前饋機制結合運用。

3.常規報表輸出與個性化報表輸出相結合。常規會計報表主要是資產負債表、利潤表和現金流量表及股東權益變動表，是標準化財務報告形式，它方便審計等標準化、格式化業務使用。隨著供給側市場經濟的發展，會計信息呈現廣泛性、差異性和易變性等特征，企業對信息的結構要求存在著差異性，只有報表輸出個性化才能滿足不同需求。

4.會計信息多元化。會計信息既要集成常規核算會計信息，又要有非財務業務信息，如研發、生產、采購、銷售等信息，還要有企業外部信息，如行業市場環境信息、政府供給側結構性改革政策的信息，以豐富信息來源。

（二）供給側會計信息集成應用方案

根據會計信息集成應用原則，在大數據時代，與企業經營、效益密切相關的數據日益發生變化，如生產、庫存、銷售等既有各種結構化會計數據，也有半結構化數據和非結構化會計數據。企業在會計信息流程上必須利用云平臺，將海量結構化數據、半結構化數據和非結構化數據均納入會計信息流程中，將企業決策層、人事部門、采購部門、倉管部門、銷售部門等內部利益相關者和股東、債權人、政府等外部利益相關者逐漸添加到財務流程。構建財務與經濟業務一體、多種形式數據整合的協同機制，進行數據分析與挖掘，除了形成常規會計報告以外，還要根據需要形成個性化報表和決策性報表。因此運用大數據信息集成和事件驅動技術優化會計業務信息流程，具體流程如圖1所示。

1.數據采集。基于“互聯網+”將會計流程、業務流程的內外部數據流程有機整合[ 4 ]，實現企業內部部門交易信息輸入會計信息系統中，利用物聯網、移動網絡技術將非結構化數據（如原料、產品標簽）實時輸入會計信息中，使企業經濟業務活動的原貌得以全面地進入會計信息流程。為了強化業務交易的真實性，將與企業發生業務關系的第三方納入到會計信息流程之中，提供印證經濟業務的相關信息，從而豐富數據來源。除了收集采購管理、生產管理、銷售管理等數據，還要增加高質量產品有效供給信息，提高企業產品的檔次和質量，重點增加產品和技術的創新能力信息，包括科技研發的資金、產品、研發力量等信息。

在此基礎上，進一步收集企業所處的經濟環境信息，包括國家在供給側改革中釋放的市場信息、行業信息、國家金融信息等數據，以擴大財務數據的來源，提供前饋預測信息，提高企業對市場反應的及時性。同時，實現有效的會計大數據分析，為下一步數據挖掘、分析、決策提供可靠保證，實現企業有效糾偏。

2.信息數據處理。將收集的各業務系統數據，包括結構化數據和非結構化數據，引入智能數據處理軟件[ 5 ]，如OCR技術，將采集的數據規范化，自動提取非結構化數據的內容，并存儲到各業務子系統數據庫中。業務子系統數據庫中的數據按相應事件驅動處理規則觸發報賬業務流程，生成相應的會計信息存儲到會計大數據系統中。

3.形成會計信息大數據庫。采用ETC數據信息管理工具，將存儲在不同系統、不同物理設備中的歷史會計數據進行抽取、集中，實現研發、設計、采購、生產、倉儲、質量管理、銷售、財務等流程信息緊密銜接，將會計信息系統、不同部門的系統和外部數據中的財務會計數據和非財務會計數據存儲在會計信息大數據庫系統，實現會計數據共享和會計信息互通，從而提高會計信息質量。

4.會計信息數據分析、決策。供給側結構性改革宗旨為減少無效供給，擴大有效供給，提高供給結構對需求結構的適應性。要加強生產端分析，重視產品研發成本分析和客戶個性需求變化分析，有效利用會計數據，采用先進分析技術、數據挖掘技術、云計算將會計大數據庫、方法庫、知識庫、模型庫結合，實現大數據綜合分析功能，對企業的生產成本、研發成本、銷售成本、盈利水平等進行智能分析，并以報表和查詢分析的方式將數據展示出來，反映企業的全面財務情況，幫助管理者對企業經營情況進行事中監控、事后分析，及時發現財務風險，為籌資、成本決策、股權分配等企業經濟活動作出正確決策，為企業“三去一降一補”提供強大的會計決策支持。

5.輸出多樣性信息報表。在大數據分析、決策基礎上，輸出報表針對當前供給側結構性改革除了常規性報表信息輸出外，還要滿足不同需求者的信息報表。

（1）非財務個性化報表。企業會計報表除了披露以貨幣計量的財務信息外，通過非結構化信息引入，還應披露其他非財務信息。例如，產品占市場份額、新產品新技術開發和服務、企業面臨的風險與管控、用戶滿意程度、主要競爭對手及與人力資源、知識產權有關的無形資產價值等。非財務信息的披露，有利于投資者對企業綜合分析的評價及前景的判斷。

（2）預測性報表。新常態下，企業決策者在過去和現在的基礎上更關注未來。企業除了按照國家規定上市公司在募股說明書和公告中公布盈利預測信息、資產負債、利潤、現金流量等信息外，還應通過智能算法建立庫存、產能、新產品、金融預測性報表，如提高企業有效供給能力、擴大有效和中高端供給的預測性報表，政府降低制度易成本對企業效益影響報表等，為投資者決策提供依據。

三、結論

會計領域要適應供給側結構改革需要，需要將以往會計算賬、報賬的傳統思維向決策優化、提高全要素生產率方向轉變。通過在會計信息系統中嵌入非財務數據業務處理規則，集成經濟業務信息、財務信息和市場環境信息，經過結構化與非結構化數據處理，實現財務信息和非財務信息的實時采集、處理、存儲、共享，加快企業經濟信息的匯總與集成化應用，使企業會計工作由核算型轉向管理、決策支持型，為企業供給側改革提供優質信息保證。

【參考文獻】

[1] 劉霞輝.供給側的宏觀經濟管理：中國視角[J].經濟學動態，2013（10）：9-19.

[2] 湯四新，陽杰.IT環境下會計流程持續優化研究[J].財務與會計，2014（10）：77-80.

篇10

1.為企業內部經營管理提供依據

通過系統全面的財務分析，企業經營管理部門可以準確的認識到企業經營管理過程中所存在的一系列問題，將財務分析結果作為依據，對企業的經營管理方法與決策進行調整優化，提高企業的經營管理水平。

2.為企業投資者提供參考

企業的投資者對于企業的規模擴大與戰略經營發展的預測，主要是透過財務分析結果進行判斷。通過財務分析，企業的投資者可以清楚的了解企業的整體運營狀況、盈利能力，并分析投資企業存在的風險，進而作出投資決策。

3.為債權人提供相關信息

對企業的財務狀況進行分析，并出具相關的分析報告說明，可以讓企業的債權人對企業的償債能力、資金周轉情況進行整體的判斷與把握，并對債務資金數額、償還期限進行決策，這在一定程度上也有助于企業的籌資活動開展。

4.為其他相關群體提供財務數據

企業的主管部門、供應商、客戶出于管理或者是自身利益的需求，同樣需要準確的了解企業的財務狀況，財務分析則是這些群體獲取企業財務狀況數據信息的主要渠道。

二、當前企業在財務分析方面存在的問題

1.財務分析指標的運用不合理

當前一些企業在財務分析管理上存在的突出問題就是財務分析指標體系不合理，主要是以資產負債表以及利潤表作為重點對財務狀況以及成果進行評價，但如果沒有相應的現金流量分析信息，在財務分析過程中就容易出現利潤虛增、虛減以及操縱經營業績等違規行為，也難以準確的反映企業的財務狀況與經營成果。

2.財務分析對于企業經營發展服務能力不足

進行企業財務分析的重要目的之一就是通過財務分析作為基礎與導向，對企業的權衡收益風險、實施戰略發展規劃提供決策支持。但是，現階段我國部分企業未能有效的利用財務分析成果，這一方面與企業管理部門對于財務分析管理應用重視不足有關，另一方面則是由于財務分析報告中主要側重于對過去經營狀況的反映，對于財務預算、決策分析以及財務資源配置的重視不足，導致財務分析報告對于企業經營管理規劃與控制的信息支持不足。

3.財務分析的信息化水平相對較低

當前企業在財務管理工作中雖然基本上已經實現了信息的管理，但是財務分析方面的信息化應用水平卻相對較低，數據庫的整合不全面、數據挖掘、分析能力不足，造成了財務分析信息化的實施困難。將財務分析流程整體信息化，提高企業的財務數據分析能力，已經成為企業財務分析工作改革完善的重要方面。

三、企業財務分析應用完善策略

1.建立科學合理的財務分析指標體系

對于企業的財務分析指標體系的選取，應該重點在選擇能全面反映企業的償債能力、盈利能力、營運管理能力以及發展能力財務分析指標。對于短期償債能力指標，應該主要采用流動比率、速動比率和現金流動負債率作為評價指標。對于長期償債能力則應該采用資產負債率、產權比率和有形凈值債務率進行分析。對于盈利能力分析，則應該盡可能的選擇銷售毛利率、銷售凈利率、資產凈利率、資產收益率等進行分析。對于企業的資金周轉情況，則可以通過應收賬款周轉率、存貨周轉率以及總資產周轉率進行分析。

2.提高財務報表分析水平，強化對于財務分析報表的應用

首先應該解決財務報表中數據高度綜合性與信息明晰性不強的問題，除了選取常規的財務分析指標外，還應該將財務報表附注作為重要內容。通過在附注中采取增設非財務指標，解決資產負債表、利潤表以及現金流量表等信息反映不全面的問題。在財務分析中，還應通過提供企業的公允價值、披露企業未來信息以及增加人力資源報告評價等作為附注，并增加對于企業的行業因素、資產并購、債務擔保等重大事項的分析結果，依據對財務數據與附注的統籌分析，為企業的經營管理部門以及財務分析數據使用者提供準確、全面的財務分析數據，確保管理決策的科學合理。

3.提高信息化技術在財務分析中的應用

財務分析應引入信息化技術，結合企業的財務業務一體化信息化系統的建設，不斷完善企業內部各個部門的業務模塊數據庫，重點完善財務信息數據歸集、數據查詢、數據庫挖掘、數據模型建立等幾方面的應用，通過采用信息系統中的數據分析技術，在企業的盈利分析、投資、融資、管理決策以及客戶分析等方面，形成準確全面的財務分析報告，提高財務分析報告的時效性與準確性。

4.強化財務分析體系中的對于風險的分析防范能力

財務風險問題貫穿于企業經營管理的全過程，在財務分析體系中運用相應的指標進行財務風險預警，可以有效提高企業的財務風險防范控制能力。重點是償債能力指標、營運能力指標、盈利能力指標、發展能力指標、現金流量指標等內容。此外，還應該對企業財務報表附注中的重大事項進行預警分析，依靠關鍵的預警指標、嚴格的管控標準，提高企業的財務風險分析預警能力。