学文网采购数据分析报告范文第1篇
在大数据概念不断升温、数据分析技术不断成熟的今天，我们已经不再对数据分析、数据报表陌生。而我也不例外，我的数据分析团队每天都会呈现出不同的数据报表和数据分析模型。
销售量的同比环比，成本利润对比；
决议民意调查统计结果分析表；
年度销售情况总结分析报告；
顾客购物行为分析报告；
工作效率统计表，经营管理仪表盘等等。
因为有了智能BI系统作支撑，展现的报表是完美的，华丽的。而在企业中面对这些主题的数据分析，我们也会毫不犹豫地利用各种数据分析工具和方法，对某个特定主题进行ETL，建立分析模型。可是我们往往忘记分析的目的和根本问题，经常性地沉迷于技术分析、报表展示。所以我们想挖掘企业管理和经营问题实质的时候，量化分析就变得尤为重要了。以求对事物存在和发展的规模、程度等做出精确的数字描述。让数据分析从根本意义上服务于业务管理，这才是分析的终极目标。
“外家功”与“内功心法”
说到量化分析，它是一种方法，如果说数据挖掘是“外家功”，那么量化分析就是“内功心法”。虽然量化分析不能解决任何计算机语言逻辑错误，没有具体计算机语言表达规则，不能建立如关联分析、回归分析等具体清晰的统计分析方法。
但是量化分析通过数据收集，指标确定，信息的整理对结果不仅仅是展示，而是做全面的、完整的描述，全面解答根本问题。我们经常在总结汇报会议上看这样的场景：“在本次活动中，销售比去年同期增长了30%，其中某品牌中A型号和B型号对比，A型号比B型号销量高出50%。”如果这样陈述再配上***表展示，看起来好像就是一个很好的数据分析总结汇报了。可是问题来了，为什么A型号要比B型号销量好，我们是停止B型号的采购，还是加大A型号的引进。从这个分析当中我仍然不知道如何处理，似乎困惑的问题和想要的答案都没有反映出来。那我们为什么要收集这些数据，为什么要设定这些指标，又为什么要分析这些信息？显然这是一个没结尾的故事，即使有华丽的过程，却没有揭示实质的问题。
建立量化分析体系
有了量化分析，目的是建立量化分析体系，而在企业要建立量化体系，首先必须学会找出根本问题，要用类似“五个为什么”的方法揭示根本问题。建立企业量化体系不是单***匹马就可以完成的，我们需要更多的人给我们提出“为什么”，让企业更多的人参与到规划量化体系蓝***的“艺术创作”中去。让我们的企业问题蓝***更加完整。其次对于建立的问题，要不断地检查和分析，看看我们揭示的问题是否考虑了需要的信息、指标和数据。揭示的问题是否有效、问题是否符合量化逻辑等等。我们要在企业的管理和运营中不断检查自己的量化体系蓝***。最后有了完成有效的量化蓝***，就需要我们进行确定指标，明确信息，采集数据了，这时候再也不会在数据的海洋里迷失了航程。确定指标使得量化体系有了方向，明确信息和采集数据是量化体系的技术手段。量化体系是分析的目标，数据分析是揭示问题的工具和资源。
当大数据时代到来的时候，很多IT技术应运而生的时候，当所有的产品和解决方案告诉我们能从数据中淘出宝藏，能用信息构建知识体系的时候，我们是不是应该冷静问问我们自己的企业为什么要分析。面对我们多年沉积下来的数据，我已经建立面向多个主题的、多个维度的数据仓库或者是数据集市，甚至看似我们也形成了数据分析体系。
采购数据分析报告范文第2篇
［关键词］OLAP;数据挖掘;审计;商业智能
1商业智能模型
本文利用SQLServer2005构建基于商业智能的审计模型TAuditMin，如***1所示。审计过程分为：采集审计数据、建立数据仓库、OLAP多维分析、数据挖掘、前端展示等。
1.1源系统
数据挖掘的基础是大量的历史数据。这里的源系统是指与审计业务相关的各种关系型数据库，如金蝶数据库、用友数据库等。这些业务系统中的数据可以应用SSIS（MicrosoftSQLServer2005IntegrationServices），通过数据清洗、转换和加载（ETL）等步骤载入数据仓库，为多维分析和数据挖掘作准备。
1.2数据仓库
该部分的功能就是为数据挖掘提供多维数据集（Cube）和数据集（Dataset），用于数据挖掘的Cube也可以根据用户的要求作相应的更改。商业智能提供了自动创建Cube的功能，用户只需要设置好相应的维度表和量度组，通过一些简单的命令就能实现Cube的自动生成和重新生成。因此，数据仓库设计主要在于设计维度表和量度组，以及两者之间的关系。
1.3OLAP多维分析
OLAP为用户提供强大的数据分析功能。在数据仓库建好后，输入测试数据，测试数据仓库和模型。如果分析结果显示创建的模型有问题，则可以通过OLAP提供的功能重新创建模型，并且按照用户喜好的方式显示数据分析的结果。模型没有问题之后，就可以对ETL处理过的真实数据做相应的数据分析。
1.4数据挖掘
数据挖掘模型的建立以MDX语句为基础，同时也支持手工操作。模型建好以后，需要对选择数据挖掘的模型进行测试和训练。用于训练的数据可以来自于数据仓库生成的Cube，也可以直接使用其他数据集，如文本文件。模型训练的结果既可以直接浏览也可以生成报表在客户端展示，数据挖掘功能主要通过微软的SSAS和AMO实现。
1.5客户端
即数据挖掘模型、报表和OLAP分析结果的前端展现，是用户与系统交互界面。目前比较流行的方式是基于Web的B／S结构。
1.6发现审计线索
在数据分析的基础上，定位重点审计对象，利用先进的计算机技术或其他方式追踪线索，重点审计该类数据。
1.7形成审计报告
针对审计线索，加以重点审计，提交审计报告，以供分析和决策。
本文提出的解决方案将数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术相结合，可指导审计人员高效地开展审计工作，增强审计人员的审计数据分析能力，提高审计的效率和效果。
2商业智能在审计中的应用
商业智能在审计中的应用主要包括OLAP和数据挖掘两部分，以下具体介绍这两部分的应用。
2.1OLAP在审计中的应用
通过数据仓库，可以利用OLAP技术，采用包含结构、趋势、同比、因素、TOPN等多种分析方法，自动生成***文并茂的分析报告，并可以在任意时间，生成任意内容（如财务、销售、仓库、采购、应收、应付），同时实现分析报告中的动态钻取，满足审计人员的需要。我们可以利用OLAP进行销售分析、应收款项分析、仓库库存分析以及财务决策评价等。
OLAP支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。如MDX查询语句：
withset［TenBest］as
’TopCount（［Product］．［BrandName］．Members，10，［UnitSales］）’
set［LastMonth］as
’Tail（Filter（［Time］．［Month］．Members，NotIsEmpty（［Time］．CurrentMember）），1）’
set［Last6Months］as’
［LastMonth］．item（0）．item（0）．Lag（6）：
［LastMonth］．item（0）．item（0）’
select［Last6Months］onCOLUMNS，
［TenBest］onROWS
fromSales
可以方便地查询某商场最近6个月销售趋势最好的前10种商品及销售量。
又如，对应收账款进行分析，可以通过***表，直观显示账龄、金额等情况（如***2所示）。
2.2数据挖掘在审计中的应用
在审计中，运用数据挖掘算法，不仅能减轻审计人员的负担，而且能提高审计风险管理的质量［3］。具体包括决策树算法、聚类分析算法、贝叶斯算法、关联规则算法、时序算法、神经网络算法、回归算法等。在审计中，运用商业智能平台TAuditMin，不仅能减轻审计人员的负担，而且能提高审计风险管理的质量。
3总结
采购数据分析报告范文第3篇
1前言 目前，全国已有三百多所***学院，据调查，其中将近一半的***学院开设了物流管理或物流工程专业。各个学校在培养方案中均明确提出了物流专业培养人才的定位，最为突出的能力包括了物流操作能力和物流规划能力，就业范围包括企业物流、物流企业、物流咨询部门、***府部门或事业单位等。而目前，除***学院外，中专、大专、本科、硕士、博士各类型高校多数开设了物流相关专业，各类高校培养定位存在一定的差别。如中专、大专层次定位于培养物流操作人才，本科层次定位于培养应用型人才，硕士、博士定位于培养研究型人才。在本科层次教育中，在各招生地区还分为一本、二本甚至是三本，各批次生源质量存在一定的差异。***学院在招生过程中一般属于一本或二本，生源具有其独特的特点。笔者认为，在***学院物流管理专业本科生的培养过程中，应有别于其他层次的培养，应既了解物流基础业务操作，同时又能进行实际业务的分析，为管理层决策提供参考。在此过程，数据分析能力尤为重要。因此，笔者认为，应加强物流管理专业学生物流数据分析能力的培养。 2社会物流岗位对物流数据分析能力的需求情况分析 近年来，各类大中型企业提供了越来越多的物流相关职位。包括物流总监、物流经理、物流专员，还出现了物流数据分析专员这一专门职位。通过对相关职位招聘要求的分析，可以发现，以上各类职位都对应聘人员的物流数据分析能力提出了要求。归纳如下:A.信息收集能力B.对数据的敏感性C.对数据进行定量分析D.熟愁Excel或SPSS等软件的操作E.熟悉SQLSERVER、ACCESS等数据库的基本操作F.根据分析结果撰写分析报告 3国内高校物流数据分析能力培养的情况分析 3.1国内物流课程的设置缺少物流数据分析模块 在各大院校物流专业培养方案中，鲜有课程专门教授物流数据分析相关内容。与数据分析相关的内容分散于概率与数理统计、统计学、计算机基础、数据挖掘等课程。在概率统计、统计学等课程教授过程中，由于任课教师多数并非物流专业出身，不了解物流业情况，课程中没有安排针对于物流数据分析的教授内容;而计算机基础课程对于excel软件的教授只停留于简单的文字和数据录入及处理阶段，并未涉及excel软件的高级数据分析功能。因此，学生虽然从多门课程中接触到与数据分析相关的内容，但是却由于教学资源并未进行有效整合，学生未能有效、深入地掌握如何将数据分析的方法应用于物流行业。 3.2国内培养物流数据分析能力的教材奇缺 目前，国内不乏统计学类教材，但是缺少针对性培养物流数据分析能力的教材，市面仅有几本相关教材，分别为《物流统计学》(蔡定萍著)、《物流统计实务》(延静主编)、《物流企业统计》(蔡定萍主编)、《物流统计学》(刘延平、李卫东主编)。但是，这些教材普遍存在一定的局限性，即未将统计学方法深入应用到物流行业。因此，难免给读者缺乏实践应用性的感觉。这也就造成了物流数据分析课程无合适教材可选的难题。3.3社会培训亦缺少此类模块目前，社会物流培训体系中，不乏各类物流师、采购师的培训认证。但是在这些认证培训体系教材中，也缺乏物流数据分析能力的模块培训。因此，在高校教育中，借鉴社会认证培训获取教学资源，也不太可行。 4学校培养与社会需求之间的不匹配 从以上分析可以看出，企业对于物流数据能力需求旺盛，但是学校在物流管理学生培养定位中却未对此项技能造成足够重视。因此，出现了学校培养定位与社会需求之间的不匹配。毕业学生进入企业工作岗位中，需要从头学起，占用了很多工作时间。因此，笔者建议，学校应从企业实际需求出发，有针对性地培养一批具有较强数据分析能力功底的学生，以适应企业的需求，同时也有利于学生的职业生涯发展。 5《物流数据分析》课程体系的建设 《物流数据分析》可作为一门大三学生的选修课，学生在掌握概率统计、统计学、计算机基础、数据库基础、数据挖掘物流相关课程后，可继续选修《物流数据分析》，以加强物流数据分析能力。课程内容可设置成如下几大模块:①物流数据分析概论，包括物流数据分析的特点、原则、注意事项。②物流数据分析的统计学基础知识介绍。③数据分析工具的基本介绍及操作(如EXCEL，SPSS，Minitab)。④物流行业数据分析的基本指标，分析维度介绍。⑤数据分析工具的物流实例应用(分设运输、仓储、采购等不同项目模块)。尤其要提出的是，该门课程集合了学生在大学期间所学的相关理论知识，教授重点在于学生在在了解物流业务流程的基础之上，具备数据分析的思路，能够主动搜集相关数据，借助于软件工具对不同的数据指标进行分析，从而得出分析结果。这是一门培养学生综合能力的课程。 6结论 随着物流行业在国内的不断发展，物流人才需求越来越多。基于物流人才需求的不断扩大，目前全国已有数百家不同层次院校开设了物流相关专业。物流人才的培养不仅在于实现人才供需数量的平衡，同时也包括供需质量的匹配。在多家院校的课程设置中，均涉及了有关物流的基础课程和一些强化课程，但是发现，少有学校专门设置与物流数据分析相关的专业课程，国内有关此方面的教材更是少之又少。从而，在一定程度上造成了物流毕业生缺乏扎实的物流数据分析能力的困境。不少学生进入企业后，不得花大量的时间根据岗位的要求，重新学习数据分析的相关知识，占用了不少时间。因此，本文认为，基于国内高校教育情况，可进一步考虑培养物流专业本科生物流数据分析能力。 本文提出了建设《物流数据分析》课程的基本思路，当然思路还有待进一步完善，希望，在今后的教授和研究过程中，能够进一步地完善课程体系，并且将之付诸于实践。
采购数据分析报告范文第4篇
【关键词】 供给侧改革； 会计信息； 集成应用
【中***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***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、***府供给侧结构性改革***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、***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***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，***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.
[3] 张丽娟.XY公司会计业务流程再造研究[D].华南理工大学，2015：8-18.
[4] 王慧娟.基于云计算的会计大数据分析平台构建研究[D].云南财经大学，2015：30-39.
采购数据分析报告范文第5篇
1.财务分析报告的方法相对单一
报告撰写的模式方法相对单一、格式不够规范。在众多高职院校的财务分析报告中，文字叙述是最为常见、也是最主要的一种财务分析报告的表现方法。撰写财务分析报告的人员，习惯于用对比的方法，并搭配一些看似很有说服力的财务指标，将一堆往年同报告期的数据与本期数据进行对比分析，从而得出一些学院财务管理上的相关结论，显得十分苍白，不够生动，也没有特色，对学院的财务管理决策没有太大帮助。此外，不少学院根本没有既定的报告撰写格式，完全视学院领导对财务管理的要求和需求而定，自主性和灵活性过高，导致同类同规模学院间财务信息不可比，信息严重不对称。
2.财务分析报告的深度和广度不够
（1）报告数据取数形式化。在很多高职院校中，学院的财务分析报告，是由财务部门单独完成的。报告撰写部门与学院主要经济业务发生部门间的联系不够紧密，甚至报告中有些是通过主观臆断编写而成的。对财务数据背后的业务背景、实施过程和运作领会不深，对业务过程中存在的问题揭示不够,造成财务分析报告结果的深广度不够，使得财务分析报告流于形式。
（2）报告数据缺少针对性。现有的财务分析数据不可谓不全，分析不可谓不细，但正因为太全太细，所以没有针对性。模板基本上每年是固定不变的，分析时抓取数字进行填空。这样对数字的罗列和堆砌，领导看起来既费劲，又往往忽视问题的根本所在。
（3）报告数据分析不够深入。经过调研发现，大多数高职院校的财务分析报告一般都是“文字”加“数字”的描述较多，数据分析的力度很小。通篇大多是比绝对值的大小，比相对值的大小，深入一点的，也只是拿某个比率的分子分母比较一下，没有继续深入追究比率大小背后的深层原因，即采购、生产或销售上的问题，没有归纳、提炼出有价值的结论，与单位日常管理脱节。
3.财务分析报告对未来经济事项涉及较少
由于财务分析报告引用的都是财务分析报表中的历史数据，所以依据财务报表数据撰写的财务分析报告多是分析已发生的确定性经济事项，对教育资金中的教学、科研、基建工程等经济活动的未来发展趋势涉及较少。高职院校隶属行***事业单位范畴，执行的是“收付实现制”会计核算原则，对未来预计将要发生的经济事项无法做出会计处理，因此，在财务分析报表中对未来经济事项的核算也无法进行，失去了财务分析的导航作用。
二、改进报告撰写问题的具体措施
经过调研发现，出现以上问题的原因主要包括如下几个方面：一是学院领导和财务人员的重视程度不够；二是财务分析评价体系的科学性不强；三是专项资金使用效益的关注程度不高；四是财务分析人员对财务指标的理性分析程度不够。针对以上原因，笔者认为应采取如下的对策和措施。
1.明确财务分析报告的内涵按照学院管理要求，明确财务分析报告的各项内涵，使财务分析报告更具有针对性。如根据财务分析报告涉及内容的范围不同，可以分为全面分析报告、简要分析报告、典型分析报告、专题分析报告、分列对比分析报告；按照编写的时间来划分，可分为定期分析报告和非定期分析报告。
2.关注学院的发展，注意积累素材财务人员一方面要注意关注单位经济运行中的重要事项，另一方面在平时的工作中应多了解国家宏观经济环境，本单位在国家、系统、同类研究机构所处的位置，单位的发展战略思路，尤其是对近期大的***策要有一个准确把握。财务人员还应多参加相关会议，了解科研、其他管理工作运行情况存在的问题、发展趋势，听取各方对经济运行的意见和建议，以利于财务分析和评价。
3.财务分析模式要丰富财务分析报告的行文要尽可能流畅、通顺、简明、精练，避免口语化、冗长化。运用比较分析、趋势分析、因素分析、比率分析等财务分析方法对相关数据进行综合分析，在运用文字分析的同时还应运用表式信息与***像化信息相结合的方式进行表述。
4.明确报告阅读对象，厘清分析思路提供给不同阅读对象的分析报告，要求分析人员在写作时准确把握好报告的框架结构和分析层次，以满足不同阅读者的需要。有些分析的内容需要稍细、具体一些，而有些分析则需要力求精练，不能对所有问题面面俱到，集中性地抓住几个重点问题进行分析即可。
5.提高会计队伍的整体素质提高财务人员各方面的素质，是扩展财务分析的深度和广度，为信息使用者提供更有价值的信息的关键。财务人员一方面应充实自身各方面的知识，另一方面院校应制定培训计划，创造条件让财务人员参与多方面的培训，因需施教、注重实效。
三、科学的报告框架体系构建——以北京高职院校为例
在本课题进行调研的众多高职院校中，北京地区撰写的分析报告相对规范、公开、透明、系统，并且具有推广意义。因此，课题组以北京高职院校的撰写财务分析报告为例，结合多年高职院校财务工作经验和撰写分析报告的心得，就高职院校财务分析报告撰写中的框架体系、分析方法、分析指标等各方面进行研究。
1.架构科学、系统的报告框架体系北京市教委所属的各个高校、高职院校，在每个自然年度结束时，要求严格按照北京市教委决算分析项目，撰写系统化的财务分析报告。该报告框架体系从学院基本情况介绍、部门预算执行情况、财务状况及运行绩效、学校“三公”经费的执行情况、本年度财务工作取得的主要成绩、预决算编制或财务管理中存在的问题及建议、下一年度财务工作的思路设想等十一个项目进行分析，写出全面的分析报告。
（1）报告框架的架构原则。在财务分析报告框架体系的架构上，要求坚持遵守对资金使用的“全程反映、充分揭示”原则，架构出从资金的取得方式、使用过程、使用后效益各个环节的全方位、系统性财务分析，形成学院对资金“取之有道，用的规范，用后有效”的规范化财务管理运行机制。通俗地讲，就是学院对收到的财***等各项资金，每投放一分，就要看到这一分资金的使用过程，还要知道这分资金用后带来的绩效效果，以及为今后的学院运行管理所起到的作用。真实坚守这样的报告框架体系架构原则，才能够建立起系统、全面、有效、科学的报告框架体系。科学的财务分析报告框架体系见下***。
（2）报告框架体系使用说明。
2.运用多元、有效的报告分析方法财务分析报告为了能提供详尽、系统、全面的分析结果，离不开多元化的有效分析方法。现代化信息手段的应用，也体现在财务分析报告的撰写中。通过运用各种分析方法和表现形式，给予信息需求者以直观、清晰、易懂和有效的分析结果。在报告分析方法的选择上，要依据分析方法表现方式的直观性、对指标问题分析的明了透彻性、获取信息分析结果的便利性、财务人员使用上的习惯性、熟练程度，以及分析方法的普及性、通用性来选择。在报告分析的方法方面，除运用对比法之外，还要根据当前学院的日常教学教辅运行与内部管理的实际需要，视情形来确定分析技术、对象、内容、步骤和形式。
3.构建精准、实用的报告分析指标高职院校的财务分析指标均是站在报告主体——学院、***门、***门等信息使用者的角度，以信息使用者关注的资金变动情况和变动结果为核心，设置诸如学院部门收入和支出情况分析、人员经费支出结构分析、预算执行进度、专项经费效益分析等。切实将学院领导关注的关系到学院建设、发展的重要资金项目的使用情况和进展程度，维持学院正常教学和运转的常规项目，以及财***拨付的专项经费的使用和效益分析的特定项目，用精炼、准确的指标名称反馈真实、有用的指标信息。
4.形成全面、专业的分析报告结果只有坚持遵守对资金使用的“全程反映、充分揭示”原则，架构出从资金的取得方式、使用过程、使用后效益等各个环节的全方位、系统性财务分析，方能对学院资金“取之有道，用的规范，用后有效”，为规范财务管理运行机制奠定基础和提供依据。因此，必须运用多元化、有效的报告分析方法，在科学、系统的报告框架体系中，通过各项精准、实用的分析指标分析出学院的真是财务状况，得出科学的财务分析结果。
采购数据分析报告范文第6篇
今年，IBM向与会者展示了其面向大数据时代的诸多新产品和新方案，并遵循提供整体解决方案的理念，结合IBM自身的优势，从服务、实施和方***等多个方面，为企业用户提供了颇具参考意义的大数据实施范本。
大数据分析需求将增长20%
在未来5年内，全球IT市场对大数据分析人员的需求将增长20%以上——IBM商业分析部总经理Les Rechan这样告诉我们，这是因为对企业而言，无论是客户管理、运营、风险控制、采购还是IT，都与大数据分析密切相关，都需要依据大数据分析的结果来进行和改进。
要满足这种需求，必须将大数据分析的思想注入企业文化，并为之打造新的架构，创建大数据分析的平台，在此基础上，实现管理风险的可控。
IBM积极提升自身提供大数据分析工具的能力，以让更多的技术人员成长为合格的大数据分析人员。据IBM高级副总裁兼软件与系统集团执行总裁Steve Mills介绍，在过去的一年里，IBM总共花了200亿美元进行收购，以“进入由大数据带来的卓越决策世界”。
IBM大数据实验室总监Aya Soffer表示，收购对IBM来说是好事，意味着IBM不需要重新进行创新，而只需要把主要精力放在整合和提升收购的产品上，因为收购来的产品已经具备了一定的技术沉淀，IBM大数据实验室的使命之一就是对新收购的产品进行一定的技术上的合作和改进。
通过收购和自主研发的双管齐下，IBM离“利用大数据分析获得卓越决策”的目标越来越近——其InfoSphere分析产品提供市面上任何其他产品4倍的性能，而且通过BLU加速器，该公司的相关产品拥有比同类产品快38倍的数据处理速度。
进一步，IBM将其大数据分析产品与云计算有机结合起来。IBM最近收购的SoftLayer正迅速成为其云产品组合的基础。值得一提的是，IBM斥资20亿美元收购SoftLayer后的4个月里，已经增加了超过1000个新客户。
在本次大会上推出的BLU加速云（）的早期试用预览版展示了IBM用于内存数据库和数据仓库的业务分析技术。同样在大会上宣布的用于IT基础设施优化的IBM 智慧云预测分析洞察（SmartCloud Analytics Predictive Insights）软件旨在将IT系统中的操作数据和日志文件转化为商业智能。IBM表示，使用智慧云预测分析洞察软件，企业可以实时筛选TB级大小的IT运营数据，并仅着眼于那些对IT网络性能至关重要的趋势。该软件可以对企业的IT系统进行学习、推理和感知。IBM称，该软件还能随着业务和系统性能状况的变化，适应因系统配置较差造成的错误，并通过不断地更新设置主动清除这些错误。
在这些系统性工具的帮助下，大数据分析人员就能高效便捷地完成分析工作，实现对决策的有效支撑。
实时性是分析的关键
IBM院士、实体分析首席科学家Jeff Jonas指出，目前来看，业界内企业对大数据的理解各有不同，对到底什么是大数据并没有形成统一的认知。
“在大数据的应用上，有的企业所做的是从数据中挖掘出价值，有的企业则试***用大数据解决原来用传统手段无法解决的问题。需要指出的是，大数据并不只是Hadoop。Hadoop指的是一个批量分析的过程。”Jeff Jonas表示，在IBM所提出的有关大数据的4V（数量Volume、多样性Variety、速度Velocity和真实性Veracity）说法中，速度是非常关键的一个因素，例如，当用户要基于数据分析的结果来决策股票交易行为时，他希望越快越好。如果分析报告需要1个小时之后才能拿到，这实际上对该用户的决策基本上没有任何意义了。
因此，IBM特别强调了大数据分析的时效性，力***缩短分析时间，提高时效性，这样就可以最大程度地给决策提供价值。IBM在这方面的典型技术就是流处理技术，该技术能够实时对数据进行处理。以IBM研究了5年、研发代号为G2的技术为例，这就是一个典型的实时进行大数据处理的技术。
在大数据领域，令Jeff Jonas感到惊喜的有三个重要的发现。他兴致勃勃地分享了这三个发现：“首先，我们发现数据是呈现正态分布的，这为数据应用提供了良好的基础。第二，‘坏的数据’不再令人厌恶，而是成为了我们的朋友。‘坏的数据’往往是因为人为因素造成的，这种‘坏’可以通过自我修正机制来纠错。一个典型的例子就是Google的搜索，当你输入一个（错误的）关键词之后，Google会根据你的输入结合常见输入给出推荐的搜索关键词和相应搜索结果。第三，跟人的直觉相反，（已有的）数据越多，计算反而越快。这可以用拼***来解释，当拼***已经完成了大部分（已有的数据）时，需要的计算量会非常小，而在拼***刚刚开始时，需要的计算量就很大。这是数据相关性带来的好处。”
不过，他又补充了一点，虽然要把“坏的数据”当成朋友，但并不意味着可以盲目放弃数据的准确性，“显然，在我们的控制能力范围之内，数据仍旧需要尽可能地精确。而在我们的能力控制范围之外，大数据技术本身就需要解决（数据精度不够的）类似问题”。
IBM大数据的三个方向
要了解下一阶段IBM在大数据领域的动向，IBM大数据实验室总监Aya Soffer女士最有话语权。在她的领导下，IBM全球12个实验室在大数据领域孜孜不倦进行着研发工作。
Aya Soffer强调，她所领导的IBM实验室并不是对已成熟的技术做商业化研发，而是注重前瞻和突破性的研究，其工作方向包括三大部分：第一，如何从非结构化的流媒体数据中抽取数据帮助决策和分析，例如在音频和视频当中抽取特殊数据帮助决策分析，目前的难点在于如何理解影像背后的意义，即语义分析和语境分析；第二，数据可视化，即如何将分析得出的结果以可视化的方式让业务用户正确理解；第三是可视化与地理位置信息相结合，例如在港口监控船只，根据异常情况结合人员分析来判断并实现更快的动作。
采购数据分析报告范文第7篇
一、大数据背景下的数据管理理念
首先要明确几个基本理念：一是要高质量地满足外部监管要求。与业务主管部门工作性质不同，数据管理工作第一任务就是满足外部监管要求，确保不出监管责任事故，这是数据管理工作的基础和底线。二是数据要与业务紧密结合，数据对客户营销、业务发展、产品创新和风险管理都具有越来越重要的作用。数据分析不清楚、数据挖掘不充分，直接影响业务发展。三是为业务发展提供决策支持。通过数据分析，满足行领导在管理决策中所需要的信息，包括内部管理、业务发展、客户营销、风险管理等各个方面；为所辖分支机构、各业务条线提供数据服务。
二、数据管理工作转型规划
（一）明确数据是一种价值资产，不再刻意追求精准性而是强调数据的分析预测功能，关注相关性而非因果性。
银行的一切活动都被数据化，客户的每一个行为、资金流转的每一个细节、每一个决策、每一次交流都成为数据，这些数据一旦得到深入分析使用，会深刻改变银行创造价值的模式。数据的价值在被发掘后还能够不断产生新的价值，其真实价值就像浮在水面上的冰山一角，绝大部分都隐藏在表面以下。
大数据时代，为了收集到数量庞大的信息，我们需放弃严格精确的选择，因为储存和处理都不再是问题，大量结构化、非结构化数据看似垃圾，但垃圾数据里可能蕴藏着巨大财富。
关于信息数据统计与业务经营决策的结合，要相关性分析不要原因分析。数据爆炸使得科学的研究方法都落伍了，无需理论指导的纯粹的相关关系研究已经逐步取代了大量的传统研究范式。例如对冲基金通过剖析社交网络上的数据信息预测股市走向，京东和亚马逊根据用户在网站上的类似查询来进行产品推荐，微博通过用户的社交网络***来猜测其喜好。
（二）建立完善的数据管理体系
首先加强部门协作，共同实现大数据应用目标。业务部门要切实承担大数据采集、分析、应用的职责，数据管理部门要对大数据工作进行组织协调、集中管理、加强推动，尤其是支持业务部门加强数据挖掘分析；其次数据统一管理，数据管理部门统一管理数据，树立数据权威，避免数据孤岛。其它部门不能再随意自行定义数据、做自己***的数据系统，不能再重复过去那种落后的零散的数据采集和管理方式；再次配备高素质人才，这是实施大数据管理的关键。一方面要从内部培养，数据管理人员要不断学习新的数据分析技术，掌握新的分析工具，另一方面要采取措施多补充一些人才，包括招收一批专业性强的学校毕业生、面向社会招聘一些高素质的数据管理和分析人才；最后加强对数据采集工作的管理，建立数据真实性完整性责任机制。完善基层人员提供准确、完整数据的责任和职责，建立责任机制和良好数据文化，对提供数据不真实、不完整、不及时的行为要进行追责。
（三）强化数据服务和数据挖掘分析，由管理报表工作向经营与管理数据并重，重点满足业务转型需求
报表管理固然是信息监管统工作的第一要务，但工作重点应转向更多地向业务一线、营业部门和业务条线输送数据、分析报告和分析结果，支持业务部门使用数据。数据管理部门不能仅局限为数据统计部门，要构建真正的问题导向型机构，重点关注业务发展中的问题，通过大数据分析和大数据应用，帮助业务部门一起解决问题。一是要主动搜集各机构、各部门和各条线的数据需求，并充分发挥数据管理部门的专业优势，进行深层次的挖掘和分析，满足各机构、业务部门在精准营销、风险防控、经营管理等方面的需求。二是要引导下级行充分利用现有数据资源，主动用好数据。总行层面梳理全行的数据资源，使分行全面了解全行数据资源，进而实现通过数据支持预测和决策、服务转型目标。三是整合外部数据资源，通过多种途径解决外部数据引入。对于区域性的外部商业数据，各省分行可根据需要自行采购，对于全国性的外部数据需求，总行层面统一进行采购，从而实现全行数据资源共享，以满足各机构业务转型发展对于数据的迫切需求。四是做好数据安全管理和权限取数管理工作，取数、用数要符合安全要求和管理制度。
（四）完成要全体不要抽样观念的转变
以前采样统计的目的就是用最少的数据得到最多的信息，而现在大数据更强调数据的完整性和混杂性，反而能够帮助人们进一步接近事实的真相。大数据中的“大”不是绝对意义上的大，它是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法，全数据模式，样本就是总体。
从大数据的角度看，统计的主要精力应该放在趋势性、时效性和前瞻性等战略分析上。作为一个大型国有银行，若在跨业务、跨部门的系统之间去追求简单的数据一致性，是存在偏离统计主要发展方向的。如在判断是否应该向某些拥有不良信用记录的人提供小额短期贷款，传统的信息评分机制关注少量突出的事件，比如一次还款的延迟等，而大数据则分析了大量不那么突出的事件，会大大降低贷款拖欠率。
总之，国有银行需要改变大数据理念和数据操作方式，将数据分析作为统计的亮点，而不仅仅是数据管理；建立完善的数据管理体系，不再把精确性当成重心，而是接受混乱和错误的存在；侧重于分析相关关系，而不再寻求原因分析；完成要全体不要抽样观念的转变。切实让大数据管理工作成为我行实现战略转型、提高经营效益、有效降低经营风险的法宝，也成为我们解决面临的困难和问题、重塑核心竞争能力的关键。
参考文献：
[1] 初顺起.数据挖掘在银行业务中的应用[J].金融电子化，2005（8）：25-26
采购数据分析报告范文第8篇
关键词：国库统计 大数据 分析与预测
一、大数据时代国库统计分析转变
（一）树立大数据思维
“大数据时代预言家”维克托认为：世界的本质就是数据，大数据将开启一次重大的时代转型，一直以来所延续的传统统计分析思想已变得陈旧且落后。国库统计分析思维应当在大数据背景下加以转变。一是关于大数据抽样调查工作的思想。抽样调查是目前统计分析工作中的重要调查方式，但应该清醒地认识到，传感器、网络和数据处理技术，为获取全局数据提供了可能，抽样调查方式越来越多的被大数据取代成为必然。二是大数据统计思想：允许数据存在不精确性。纵观目前的各类数据，一方面，数据来源不断扩展，另一方面数据处理方法飞速发展，我们应该把重心放在统计分析效率上，而不是一味地追求数据的精确性上。三是大数据相关关系的思想，由验证因果向寻求关联转变。统计分析报告是统计工作的下游产品，对决策的意义常常大于常规报表。大数据的应用，统计分析也将发生转变，在做好因果分析的基础上向寻求关联转变，原因分析更加精准和深刻，对策建议更具参考价值。
（二）被动统计到主动分析，从人工统计到智能统计
在这样一个信息爆炸的大数据时代，无论***府机构还是社会公众都可以通过多种途径获取信息，国库统计分析部门也不例外，更应该变被动为主动，对经济转型期的一些重大问题尤其是关系到可持续发展的重要问题，做好数据统计分析，提高发展质量，实现经济转型。涂子沛指出人类使用数据的巅峰形式，是通过数据赋予机器“智能”。大数据在包括国库统计分析中应用的终极形式就是分析智能化。
（三）从事后统计向事前预测转变
统计分析报告是统计工作的重要产品，完整的进度性常规分析应该包括对未来一定时期数据的预测。但由于小数据和信息量的局限，预测一般很少作为报告的重点，多是在假定发展条件、相关***策不变的情况下对未来情况做出的粗略研判，影响了统计对决策的参考价值。而大数据的核心就是将数学算法与海量的数据有效结合，来预测事情发生的可能性。大数据的广泛应用，将有利于统计报告实现由单一的事后分析，向注重事前预测转变。
二、大数据在国库统计分析全流程应用的探讨
当前，大数据浪潮带来了一场新的***，面对经济发展的新形势新要求，国库统计分析要学会积极的运用大数据的思想和方法，来应对各种新挑战。国库统计分析要积极主动建立大数据分析应用机制，破解新常态下面对的各种问题，实现工作的创新与发展。本文重点分析国库统计分析全流程下大数据的应用。
（一）数据源：建立国库统计分析数据池
目前国库统计分析所用数据主要通过“3T”系统产生基础数据和监管类数据，通过收集各类型***策文件、影像资料、领导讲话、内网信息等形成综合性数据。但这些数据远未达到支撑大数据统计分析的基础。国库统计分析应当建立“数据池”这一基础工程，通过人行内部数据整合、银行和其它机构数据接入、互联网数据抓取和引入等多渠道扩充基础信息源和数据库，为国库统计分析的大数据应用奠定数据基础。
一是加速整合现有国库数据。我国国库汇集了各级***府财务数据和各级国库管理数据，包括从中央到县乡的各级机构化和非结构化数据，也包括税务、海关、财***、银行等部门处理的各类收支退存等国库资金运行数据，涵盖面极广。但现有数据资源存在着部门隶属、无法共享等问题，大数据要求建立统一、高效、共享的国库业务大数据池，就必须打破现有藩篱，尽早实施“国家金库工程”，完善内部数据源。
二是扩大国库统计分析数据源。最重要的是打通各级***府及其下属各部门之间的数据传输通道，实现***府办公、工商行***、招商引资、外贸出口、仲裁诉讼等***府活动所产生的数据接入共享。其次是实现一行三会、商业银行、行业协会、企业实体等生产运营数据的持续传输和报送。最后是互联网数据，互联网是大数据的重要载体，也是数据收集的快捷途径，通过各类互联网平台，门户以及行业网站，可以收集海量数据来增加国库统计分析领域数据采集的前置性和时效性。
（二）数据采集与存储：软件与硬件结合
大数据的应用中，由于数据来源非常广泛且类型多样化，需要存储和分析挖掘的数据量也是十分庞大的，因此数据展现和处理的高效性以及可用性十分重要。因而，大数据的收集和存储应当通过先进的计算机技术自动实现，并结合线下需求采取人工收集等传统方法，以补足系统无法收集的数据的遗漏。国库统计分析数据的采集应当在国库大数据资源池基础上，通过构建云计算应用平台，统筹整合各直属国库大量分散的数据和软硬件资源，通过应用云计算平台的资源和功能，以提升和优化整体效能，从而实现全国国库统计分析的大集成、大整合以及大应用。对于其他横向联网数据，比如一些保密性较强的科学研究数据和企业生产经营数据，则可以与研究机构和企业建立合作关系，使用特定系统接口等相关方式采集数据。
在数据存储方面，在通过完善的物理存储技术和云计算平台等软硬件设施的基础上，按国库统计层级建立分级仓储式数据中心，以人行总行为总库，各项业务与非业务数据达到汇总存储，各级行通过内部接口或云计算平台实现数据上传***，同时本级行建立分中心数据存储仓，采集本级区域内纵向和横向数据并存储。同时按照保密和信息安全等要求，实施分级授权和设置防火墙、实时加密存储数据和卷标存储加密等技术。
（三）数据清洗与结构化处理
国库海量的、不规则的数据无法提供有效决策支持，只有通过数据清洗技术将大数据转变为结构化和规则化的数据，才能体现大数据价值。数据清洗包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等，是发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序。经过数据清洗技术处理残缺数据、错误数据和重复数据后将有效数据写入数据库。
在国库大数据统计分析上，通过数学知识（概率、统计、离散化等）建立合理模型，充分利用和挖掘数据内容。综合运用开源类和非开源类数据分析工具包括R、Python、MATLAB、SPSS、EVIEWS等软件进行数据分析。具体实现统计分析、数据挖掘和模型预测等功能，并以可视化的结果予以呈现。统计分析包含假设检验、差异分析、相关分析、方差分析、回归分析、logistic回归分析、因子分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、bootstrap技术等。数据挖掘包含相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘等。模型预测包含预测模型、机器学习、建模仿真等。
在统计分析过程中，国库统计分析应该重点实现云应用的创新与共享。统计人员可以根据业务的新要求，在云平台数据开放接口的基础上，自由构建合理的数学模型和算法，实现业务应用的创新和扩展。与此同时，以算法的方式将统计人员的智力成果和业务知识固化，当经验证为可信任应用时，可自动进入云平台的应用共享库，在得到授权的前提下，自由使用或补充完善，实现知识固化、资源共享。
（四）国库运行智能化统计分析
在云应用平台上，国库统计分析首先要将日、旬、月和年作为数据的时间维度，将国库收入、国库支出以及国库库存等统计指标作为数据的为空间维度，利用云计算的强大能力，并借助数据分析展示工具，预先计算处理数据。或者根据用户事先提交的数据挖掘需求自动完成相关数据预处理。统计分析人员随时可以从两个维度上深度挖掘数据，并使用QLikView等数据分析工具，实现统计大数据的多维度、可视化展示。
二是实现常规统计分析的智能化生产。可以通过完善和丰富大数据应用平台的分析功能，实现机器式的学习，输入必要的参数后，系统将自动计算数据，并关联提取大数据池中的相关数据和信息，进而依据特定的模板输出分析报告，最后由分析人员对输出的分析报告进行质量把关和进一步的补充完善。
三是构建统计分析数据模型，提高预警预测水平。不断进行新的分析预测数学模型的探索和构建，充分利用国库统计大数据平台上的海量数据和动态实时数据，不断提高预测水平。
（五）数据展示与反馈
以智能化统计分析为主的大数据应用技术，为数据结构化和可视化的展示提供了支持。简要国库运行数据、系统化运行指标、国库资金运行报告、国情和舆情监测报告、企业和金融服务报告、国库运行情况预测等为中央银行、各级***府部门制定有关***策提供统计信息和参考依据，充分发挥国库在国家预算执行中的促进、反映和监督作用。同时建立信息反馈机制，对现有统计分析结果予以反馈，还包括对未满足需求提出反馈，丰富和完善大数据应用成果，充分发挥国库统计分析应用大数据的社会价值。
综上所述，从全流程看，大数据应用自数据端建立“”数据池“”到处理端智能分析在到应用端数据展示，大致可以通过下***（***1）形象展示：
三、有效提升大数据应用的***策建议
（一）从制度层面保障大数据统计分析的有效开展
制定专门的大数据应用法律法规，在由总行统一部署、统一实施的基础上，各地区分支机构结合当地实际制定特色大数据应用和发展规章制度。从数据产生、采集、存储、挖掘和应用等大数据处理全流程做出明确安排。一是通过总行层面的发文、通知等鼓励通过大数据方法加强国库统计分析，建设大数据共享和应用平台；二是强化大数据统计所需软硬件采购、数据源互联互通及模块化分割等作出具体安排；三是要求大数据应用所应达到的在信息、统计报告、预测与预警等功能上的目标和绩效予以明确，充分利用大数据平台提供统计分析支持；四是强化信息技术安全，防止信息泄露、网络攻击、系统失灵等问题，明确应急处置方案。做到严格立法，有法可依，有章可循。
（二）加大基础设施建设和人才投入，满足大数据应用的软硬件要求
大数据基础设施可分为硬件和软件两类。硬基础设施主要包括用于收集、存储、分析和应用大数据的信息化系统架构；软件基础设施主要包括各类数据信息、数据挖掘和大数据应用专业软件以及金融企业的人力资源。人民银行应通过专项资金投入等方式构建大数据应用的软硬件设施和和培养专业人才，并通过持续培训使全体员工了解并使用大数据进行国库统计分析。也可邀请专业的大数据解决方案服务商作为咨询顾问，整合国库不同生产系统数据，优化数据应用行为，加快统计系统建设步伐。
（三）提高大数据管理和应用能力
国库统计分析应不断的加强国库运行数据的采集、储存、保护和管理工作，不断提升统计分析水平。加强对国库统计分析中涉及的地方债、营改增、房地产、小微企业经营、财***专户、盘活库存等热点领域可以设计建立相应跟踪监测指标体系。与此同时加强改革数据的统计制度、方法以及程序，研究大数据共享制度，为宏观经济分析提供便捷、坚实的大数据基础。
建立国库大数据分析应用机制是新形势下的当务之急。国库统计分析需不断改革创新，强化大数据的思维，提高大数据的意识和驾驭大数据的能力，积极探索新的大数据应用方法和途径，从而在国家宏观决策、服务经济社会发展、服务国库管理方面，进一步提升国库统计分析服务的能力和水平。
参考文献：
[1]沈昱池.大数据时代我国财***信息共享的思考[J].地方财***研究，2015（11）：47-67
[2]陈健慧，赵昕.国库统计分析数据集中系统建设[J].金融电子化，2010，03：89-90
[3]中国人民银行包头市中心支行课题组，飞岭. 做好国库统计分析工作新思路的探讨[J].内蒙古金融研究， 2014， 09： 64 -65
采购数据分析报告范文第9篇
关键词：数据整合;规范流程;信息安全
一、科学整合数据提升财务信息高价值
企业信息化建设是一个急需解决的问题，提升企业的管理水平离不开信息化的建设。但是要从哪一点入手，生产制造系统、供应链系统、人力资源系统？项目是***开展运行，还是整体项目共同上线，这些都是困扰企业信息化建设的难题。如果实施失败，不仅会带来资金上的损失，更重要的是会造成企业内部的管理混乱。企业信息化的成功建设，不能只停留在浅层上，如购进计算机、建设企业内部局域网等，而是要通过对企业管理流程的深入分析，尤其是从成熟度最高的业务进行探究，找出整体运营的关键环节，保证该项目的有效实施，并且最终成功上线，为其他项目起到表率和激励作用，给企业的信息化建设树立标杆。
财务是一个流程规范和标准成熟的业务，更是整个企业业务流的核心。通过实行财务信息化建设来推动企业信息化的建设，是一个非常好的途径。
财务信息化系统是企业经营管理的引擎，最终的经营成果通过财务数据呈现出来。财务信息化系统不仅是财务数据处理系统，更是浓缩了企业的文化、战略目标、资源运用的数据信息。选择最好的财务信息化平台，不仅会缩短系统上线的时间，更是企业信息化建设的一个重要过程，它对企业整体信息化框架的建设起到了重要的整合作用。通过财务信息化建设的推进实施和经验总结，很好的为企业的生产、销售、采购、人事等其他领域的信息化夯实了基础。
高效的企业财务信息化建设给企业信息化建设提供了一个可以拓展和延伸的信息平台，让企业的日常管理和数据信息处理集成为一个综合的数据系统。作为财务信息系统，为企业的生产制造系统、知识管理系统、供应链系统、人力资源系统提供了开放的数据接口，汇集海量数据和业务信息。使多个业务系统通过深入的数据挖掘处理和数据分析处理，形成高质量的数据信息集合，并通过财务信息系统及时提供给企业管理层，为经营分析和经营决策提供依据，从而最大限度的通过企业信息化提升了企业的管理水平。
二、规范业务流程有效防范风险漏洞
如何使企业不断提升管理水平？企业管理中存在的问题是什么？如何有效、快速的发现问题和解决问题？大部分企业所面临的问题都是业务流程不规范，内部控制不完善，缺乏及时、有效的监督等等。财务信息化的建设过程对企业的各项业务流程起到了重要的梳理作用，检验企业重要的业务流程如资金活动、采购业务、销售业务、资产管理业务等是否符和规范，财务信息化对企业内部控制与企业风险防范的管理起到了晴雨表的作用。通过系统本身设置的会计流程控制和业务流程控制来进行风险防范，及时有效汇总数据，科学反映出资金的流速，业务的难题以及管理的漏洞。重点核查资金管理审批流程是否合理，严格要求业务人员在申请使用资金时必须按资金管理流程来进行，不得在无审批、无单据的情况下进行资金支付行为。财务部与相应管理部门协同监督，及时有效地降低经营过程的风险。财务信息化建设要以为业务单元提供优质服务为目的，实现通过财务运作推动业务发展，尤其是跨部门之间的业务合作，实现业务流程的标准化、清晰化，消除多部门合作过程中可能会出现的薄弱风险防范意识。
财务信息化建设有效地推动业务流程标准化，使参与到财务核算的各业务部门在流程建设上得到了监督，解决了业务处理流程和审批监督存在差异、权责不清、信息不及时披露的问题。实现流程管理规范化、标准化、简明化，将风险防范从事后处理提前到事中监督、事前预测，有效提高企业业务处理的时效性和风险防范管理水平。
三、综合分析内外保持企业良好竞争力
通过财务信息系统的建设把企业资金流和物流信息高度整合到一体，使财务数据的分析不仅局限在会计核算的层面，而是基于业务和供应链上的专业数据分析，更重要的是通过不断的创新和探索，提炼数据背后的根植于业务中的实质。从企业的经营管理中综合分析企业的行业前景、竞争对手、经营战略等，通过对财务数据的提炼和对业务实质深层次的掌握，为企业决策层提出具有结构性的数据分析报告和解决方案。
财务系统的数据分析不仅局限在企业组织之中，分析的维度要从企业内部扩大到企业外部。在吃透企业业务的数据变动趋势后，围绕企业供应链的上游和下游，对外部经营环境数据进行汇总和分析，无论是市场还是客户，无论是供应商还是竞争对手，他们的经营数据变化都会间接影响企业的经营成本、市场定位和战略部署等，只有对他们进行深入的挖掘，然后结合企业的运营，才能为管理层提供全面专业的分析报告。这种基于企业经营环境的结构性分析清晰地反映出企业所面对的压力和机遇，企业能及时根据运营的真实情况进行调整和优化经营架构，良好的维持和管理供应商和客户，促进了上下游企业的整体效益提高。推动供应商、客户与企业共同进步，使企业的成长不仅依靠自身的推动，而是在企业与企业经营圈的共同推动下。这样的企业在面对竞争压力时，才能依靠自身经营理念和经营战略达到多方共赢的局面，保证了企业持续稳定的发展。
四、加强财务培训提高员工综合素质
提升财务意识是企业文化建设的一个重要环节。不仅是财务一个部门的工作和职责，更是与各个业务部门息息相关的一项工作。在建设财务信息系统的过程中，实现非专业人员的财务知识培训，让基层员工在企业的日常经营中潜移默化的接受财务知识。财务信息系统的建设涉及多部门协同，如采购、生产、仓储、销售等环节。财务信息系统各个节点的员工在使用财务信息化系统时，都要接受相关财务知识的培训。从原始的业务单据到业务报销单，从物流到资金流，需要对个个节点的使用方法和业务流程加以了解。通过财务信息化的建设过程，在实务中边学边培训，可操作性强，理解更加容易，基本员工接受财务相关知识更快更有效。这种细微的转变将基层员工的职业技能无形中提高到了一个新的台阶。企业管理水平的高低不仅取决于决策层水平，更取决于基层员工的综合素质。基本员工的素质越高，对管理层的决策领会的越快，执行起来力度越强。只有通过培训，不断的提升基层员工的综合素质，扩大高业务能力的员工范围，才是保证企业持续发展的动力源泉。
五、杜绝人为操作保证系统安全性
信息化系统的安全性已经是企业管理中的一个重要环节，财务信息系统的安全性更是重中之重。能否提供高水平的数据分析首要前提就是财务数据的安全性和真实性。要加强财务信息系统的数据操作管理和数据库安全管理。数据操作管理要确保对关键流程控制点的实时监督，注意数据信息输入、输出符合规定。坚决杜绝财务信息系统在结账后，对系统进行反结账。禁止在后台数据库中对财务信息进行非正常调整，导致人为操纵会计信息数据。严厉查处擅自进行系统软件的删除、修改等行为。一定要建立标准化的管理制度来对财务信息系统的安全性进行管控，任何数据操作都要有相应的管理流程来指导，严格遵照执行。任何数据操作都要有严格的访问和修改权限，操作时必须得到相应授权和管理层审批。尤其是针对企业突发事件和紧急事件的财务信息系统的操作，必须要有严格的流程来控制和管理，坚决杜绝不符合规定的人为操作。
采购数据分析报告范文第10篇
阿里巴巴创始人马云无人不知，但电商行业还有个与前述马云没有任何关系的小马云鲜有人知。他毕业于清华，是中国内地首批大学生创业者。他在互联网行业打拼18年，创办了“妈妈说”、“麦乐购”等知名网站。
2017年3月21日，麦乐购（香港）有限公司创始人&CEO马云告诉《中国经济信息》记者，“母婴行业只是看上去很美，任何花俏的商业模式都无法逾越安全红线。只有电商、消费升级和大数据才是核心竞争力，而安全是根本。”
轻公司别做跨境母婴
在名为“爱他美”的会议室，马云说，“母婴行业要保障食品安全，就要笨一点、慢一点，轻公司做不来。”
2016年，母婴电商行业规模已达1000亿元，但在飞速发展中，“价格战”、“以次充好”等乱象也不断显现。马云说：“用低价吸引来的用户是对价格很敏感的用户，很难沉淀。电商们终究要回归本质，不可能永远依靠低价。”
自麦乐购上线以来，一直围绕食品安全进行布局，马云说：“我们出售的婴幼儿食品都是直接和品牌方或者当地的经销商、商合作，并进行大批集装箱采购，保证产品出现问题，厂商会负责。”
据马云介绍，大批集装箱采购的两个好处：首先能拿到最好的价格；其次是一个集装箱的全部奶粉生产批次是一样的。关于货品检查，公司要求十分严格：首先是厂家首先提供生产报告；其次是委托当地第三方抽样检验；最后在中国入海关还要检验检***。
“奶粉上都有二维码，实现了流通过程的全称可追溯。消费者可以随时了解到产品的生产时间和出厂时间、进入了什么地区的仓库、什么时候进入保税区、何时配送等信息。”马云说。
马云觉得，海淘、代购等买手制可能更适合服装鞋帽等时尚品。因其很难确保母婴用品在物流过程中不被二次污染。
据介绍，截止目前，公司已有6万平米库房，虽然积压大量资金，但却做到了全部商品的安全可控。在新西兰、美国开设了分公司，在欧洲和日本也有员工常驻，主要负责拓展当地品牌。
马云常说：“我做事情要不就不干，要干就想把它做好。”而走上母婴跨境电商这条路与2008年“三聚氰胺”事件有关。
“当时，浙江有位母亲在‘妈妈说’上记录了自己有关遭遇。这件事极大地触动了我们，我就想一定还能做点什么。”马云说。2009年麦乐购正式上线，目标就是为妈妈们提供安全的食品。“在电商里我们只做跨境，在跨境里我们只做儿童食品、健康相关产品。”他说。
“8年来没出现一起安全事故，但资金投入巨大。”马云说，这也注定了我们不可能是一家轻公司。
从“赚差价”到消费升级
作为一家“重”型“小”电商，除了保障食品安全这条红线，马云还清晰地意识到，跨境母婴电商的商业模式绝不仅仅是“买和卖”这么简单，锁定消费升级、提供营销服务和向上游拓展才是利润增长点。
在千亿元母婴电商市场份额中，天猫和京东占比约80%，“而我们去年的销售额只有约10亿元，量不如人决定了我们的商业模式无法依赖‘赚差价’。”马云如是说。
而他对盈利模式的思考是贯穿于创业始终的。
1999年，北京“清华园”，马云等五位大学生停学创业，成立校园门户“易得方舟”，该网站一度成为教育网内最大的个人网站，并迅速拿到百万美元投资，风光无限。但由于商业模式不清晰，问题也迅速显现。2000年6月，互联网泡沫破裂、资金链断裂，“易得方舟”迅速归零。
马云回忆道：“我们从一家所有人都说好的公司，变成了发不出工资、人去楼空的公司。这让我意识到自己的幼稚，做公司商业模式必须清晰。”
自公司成立以来，已完成两轮共5000万美元融资，但马云宁愿步子小些也要先确定商业模式。在电商们大打价格战时，公司已开始另辟蹊径。
古籍《管子》说：“士农工商四民者。”马云的理解是，当市场越来越成熟和透明时，“商”居于最次，利润最低，必须向其他方向拓展。他首先瞄准了“工”，同时立志成为连接全球各种品牌和中国8000万个有0-6岁婴幼儿家庭的桥梁，即所谓消费升级。
就在《中国经济信息》记者采访马云前，他正在跟美国几家品牌商跨洋视频。“孩子吃的维生素，有机防蚊液，美国监测孩子饥饱的智能硬件等，很多品牌都想进入中国。”他说。在一般贸易方式下，国外商品很难进入中国，但商品只要符合原产国标准并满足一系列条件，跨境电商就可以销售。
“我们帮助这些企业进中国，赚营销服务费，2017年希望可以达到利润一半。”目前，公司已与国外上百家企业签订了总协议，今年还将与国际营养保健品集团荷兰皇家帝斯曼集团达成协议，共同出资设立合资公司进行生产。
电商的人口红利已逝，如何挖掘用户潜力是当务之急。垂直电商的优势恰在于提供优质、全面和多样性的服务。
健康数据挖掘必由路
仅靠食品安全、注资进入上游生产领域、服务国外品牌就可以高枕无忧了吗？马云的回答是“No”！他对母婴市场的理解很另类。作为清华的学霸，他早就将目标锁定于大数据和AI（人工智能）。为保障数据安全，早在2013年，就组建了一支专司儿童健康大数据分析的百人团队。
马云表示，公司在过去8年里已积累了上千万用户的消费记录，这些信息都来自于***。“我们对一些产品的销售组合非常清楚。例如购买这个配方奶粉的用户会购买怎样的辅食或者营养品，都可以做数据挖掘。”他说。
马云还说，公司将来还将继续收集孩子的年龄、身高、体重、智力差异等信息，然后通过大数据分析为每个孩子画像，个性化地向其推荐特定的配方奶粉、辅食、需要补充钙和维生素的剂量，并制作其在同龄孩子中的身体素质情况报告。
为了搜集更多稻荩公司还将触角下沉，进入二三线城市的母婴门店。“现在母婴用品门店只能销售国产奶粉，而国外品牌奶粉又只能***上销售，这就形成了互补。”马云说，“我们将销售终端置于这些门店，消费者扫描二维码即可购买。”
据了解，以这样的方式与其合作的店铺已达约2000家。马云说：“不仅帮助线下实体店扩充进口品类，还可以完善最后一公里。更重要的是，还有助于大数据分析。”
为了能科学地对海量儿童健康数据进行分析和整理。公司还与清华大学、美国伯克利大学成立了联合实验室，并将这些数据和用户的购买行为关联。
“其实有很多非常专业的大数据分析公司。但我选择依靠自己的力量组建团队。我们认为数据安全和食品安全同等重要。”马云说。
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