学文网销售数据分析报告篇1
摘要：麦肯锡公司在一份报告中提出数据是一种生产资料。几乎所有企业都进行财务分析，设有财务分析岗位，企业财务分析就是大数据分析。随着互联网的高速发展，大数据时代的到来，高校财务分析课程急需改革，以培养创新型财务分析人才来适应市场需求。
关键词：财务分析；大数据；教学改革
作者简介：王晖（1973-），女，黑龙江鸡西人，北京信息科技大学经济管理学院，讲师；段文***（1969-），女，山东蓬莱人，北京信息科技大学经济管理学院，副教授。（北京 100192）
基金项目：本文系北京信息科技大学教学提高-专业建设项目（项目编号：5028023501）的研究成果。
中***分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）25-0111-02
当今时代不断涌现各种新型信息方式，例如博客、社交网络等；不断兴起各种新技术，例如云计算、物联网等。数据的产生不受任何的限制，数据以前所未有的速度不断增长和累积，大数据时代已经来到。[1]《华尔街日报》认为大数据时代是引领未来繁荣的三大技术变革之一。麦肯锡公司在一份报告中提出数据是一种生产资料。企业每天面对海量的财务数据，如超市的销售记录、银行的交易记录、淘宝网站数千万笔交易记录（产生量超过50TB，存储量40PB①）。企业如能利用这些巨大的数据集挖掘出有价值的信息，那么企业就能掌控下一个创新、竞争和生产力提高的关键。大数据时代，尤其是财务大数据时代，呼唤创新型人才。[2]呼唤具备综合财务分析能力的人才，利用财务大数据为企业创造财富。
如何培养财务分析人才？在财经类高校本科，一般都开设“财务分析”课程，该课程教学目的是培养学生对真实企业进行综合财务分析，并能***撰写财务分析报告的能力。[3]本文以北京信息科技大学（以下简称“我校”）为例，探讨大数据时代下财务分析人才的需求特点，对高校“财务分析”课程设置的影响，并提出改进“财务分析”课程教学的建议。
一、大数据时代下财务分析人才需求特点
相较于其他类型数据，财务数据更大、更复杂，蕴藏着更多宝贵信息。麦肯锡公司2011年报告推测，利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。[2]在财务大数据环境下，如何整理与统计这些杂乱无章的数据？如何让财务数据开口说话为企业管理者经营决策提供科学依据？朱东华（2013）认为，大数据时代下，传统的数据分析方法已经不再适应当前的数据环境，同时，各种企业对数据的依赖与日俱增，甚至定量分析方法将逐步取代定性分析方法。[4]财务大数据和大量的财务数据分析需求助长了企业对统计和数学背景的人才需求。
可见，大数据时代下财务分析人才应该具备扎实的统计学和数学功底，能够熟练运用定量分析方法分析数据以获取信息，撰写分析报告为企业相关利益人决策提供依据。
二、“财务分析”课程教学现状
张先治（2007）认为，财务分析是财务分析主体为实现财务分析目标，以财务信息及其他相关信息为基础，运用财务分析技术，对分析对象的财务活动的可靠性和有效性进行分析，为经营决策、管理控制及监督管理提供依据的一门具有***性、边缘性、综合性的经济应用学科。[5]财务分析课程是为我校经济管理学院财务管理专业本科三年级开设的一门专业必修课。学生前期已经学过数学、经济学、会计学、财务管理、统计学等课程。财务分析课程正是在学生掌握前期所学各门课程的基础上，培养学生综合运用所学专业知识，分析判断企业的财务状况，并根据数据分析结果找出企业存在的问题，提出解决方案。[6]为了更好地实现“财务分析”课程教学目的，课程组的老师们经过讨论，决定修改2008级财务管理专业教学计划，将原来课堂教学的方式改为1/2的学时用于课堂教授基本理论，1/2学时用于实践教学。笔者自2011年开始，按照新的教学计划给三届学生讲授了“财务分析”课程。
1.理论教学部分
教材选用东北财经大学出版社出版，张先治和陈友邦主编的《财务分析》（第五版）。该教材体系完整，内容丰富，全书以一家虚拟的ZTE公司为例，演示财务报告分析、财务效率分析和财务综合分析。每章设有案例和复习思考题，该书还有配套的习题集。在课堂教学中，以教材为主线，突出介绍各种财务分析方法的使用，以及根据分析结果得出结论，提出解决方案。
2.实践教学部分
一人一企，边学边分析。每位学生选择一家上市公司作为分析对象，利用学校购买的金融数据库以及相应网络资源，结合所学财务分析理论知识进行上机实验，在Excel内完成数据分析，并将分析结果形成财务分析报告。学生分析判断和决策能力在实战中得以锻炼，教学效果得到改善。
但是，随着大数据时代的来临，外部环境对数据分析能力要求的提升，仅仅学会利用Excel进行水平分析、垂直分析、趋势分析、比率分析和因素分析，已经远远不能满足市场对财务分析人才的需求，学生就业的竞争力无从谈起。结合前面大数据时代下财务分析人才需求特点，我校学生财务分析能力的培养存在着以下问题：
1.学生数据收集、整理和分析能力弱
定量分析方法应用的基础是数据，财务分析人员必须学会从海量的网络资源中搜集并筛选与自己的分析对象和分析目的相关性较强的资料信息，[7]这些资料信息可能是结构化数据，例如金融数据库等；也可能是非结构化数据，例如网页等。从实践教学环节反映出学生数据收集和整理能力弱，分析其原因主要是：
（1）学生不熟悉对财务分析有帮助的网络资源。搜集有价值的数据需要一定的技巧，其中最为重要的是熟悉一些重要的网站，知道相应的数据应该在哪里找到的概率比较大，做到有的放矢。
（2）学生无法将非结构数据快速地转换成所需的数据形式。类似金融数据库这样的结构数据，学生基本能够筛选出所需信息。但是，对于类似网页这样的非结构数据，他们就只能运用最原始的复制粘贴的方法提炼数据信息，耗时且耗力。2013年2月1日，人保财险执行副总裁王和在中国第七届“保险业管理信息化高峰论坛”上指出，在过去的两三年里，结构和非结构数据发生了本质性的逆转。过去就整个社会来讲，绝大多数的数据是结构数据，而现在非结构数据正呈快速增长的趋势，现在以及未来，非结构数据将占到95%，甚至更多。
“财务分析”课程讲授的基本方法主要是比率分析和因素分析法等。目前，无论是学术界还是业界，研究人员大量使用统计模型进行财务数据分析，例如聚类分析、多元回归、因子分析、时间序列预测法等。因而，我校学生数据分析能力急需加强，尤其是统计学和数学的基础要扎实。
2.学生财务分析报告撰写水平有待提高
财务分析的结果是以财务分析报告的形式展示给企业利益相关人，为其进行财务预测、财务决策、财务控制和财务评价等提供可靠信息。财务分析报告是对企业经营状况、资金运作的综合概括和高度反映。李宝智（2012）认为，报告应具备八要素：准确、完整、可比、用户导向、相关、问题的解决方案、及时和易用。[8]从我校学生提交的财务分析报告看，与上述要求还有很大差距。
三、“财务分析”课程教学改革建议
1.培训网络资源使用
重点介绍几个数据库的使用：
（1）金融数据库。我校购买了两款金融数据库，北京聚源锐思数据科技有限公司金融数据库（http：//）和深圳市国泰安信息技术有限公司C***AR财经系列研究数据库（http：//）。登陆金融数据库后，输入查询条件即可***上市公司财务数据，速度快且数据量大，数据格式可以任意选择。
（2）中国资讯行（国际）有限公司高校财经数据库（http：//），INFOBANK于1995年在香港成立，是一家专门收集、处理及传播中国商业、经济信息的香港高科技企业，信息范围涵盖19个领域、197个行业。
（3）***发展研究中心信息网（国研网）（http：//）。国研网已建成了内容丰富、检索便捷、功能齐全的大型经济信息数据库集群，包括：六十几个文献类数据库、四十多个统计类数据库等。
网站资源：中国证券监督管理委员会（http：//）、上海证券交易所（http：//）、深圳证券交易所网站（http：//）、巨潮资讯网（http：//）和相关协会网站等。
2.培养数据预处理和建模能力
收集到数据之后，需要对数据进行预处理，利用统计学的理论和方法将数据转换成一个分析模型。[9]学生在统计学、计量经济学课程中，已经完成基本模型理论、SPSS或者Eviews三分析软件的学习。但是，若想实现对大数据的整理和分析，应该掌握R或者Matlab统计分析软件，同时，还要掌握一种编程语言，例如C++、JAVA、C#等。利用编程语言调用统计分析软件，从而实现大数据的分析。另外，建议学生了解Perl语言编程，该语言擅长处理非结构数据。
3.培养文献阅读及财务分析报告撰写能力
数据分析之后，需要撰写财务分析报告，为各方利益相关者的决策提供依据。不同财务分析的目的，形成的财务分析报告具体要求会有所差异，但是撰写财务分析报告的基本步骤相同。首先查阅文献，阅读相关学术文章、财务分析师分析报告、评级机构报告等；其次，模仿写作，组织财务分析结果，形成报告。此中没有捷径，需多看、多写。
注释：
①1TB 等于1000GB，1PB 等于1000TB。
参考文献：
[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，（1）.
[2]邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战[J].求是，2013，（4）.
[3]张肖飞.财经类高校《财务分析》课程案例教学改革研究[J].商业会计，2013，（1）.
[4]朱东华，张嶷，汪雪锋，等.大数据环境下技术创新管理方法研究[J].科学学与科学技术管理，2013，（4）.
[5]张先治.财务分析理论发展与定位研究[J].财经问题研究，
2007，（4）.
[6]陈卫***，徐文学，陈平.基于上市公司网上资源的《财务分析》实训教学探讨[J].财会通讯，2012，（2）.
[7]王桢.网络环境下财务分析案例教学方法的改进[J].中国教育信息化，2012，（1）.
[8]李宝智.探讨一种撰写财务分析报告的“ACCURATE”新思路[J].会计师，2012，（8）.
[9]曹中.论数据挖掘和企业财务分析[J].上海会计，2004，（3）.
销售数据分析报告篇2
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”。
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。
但是这样的体系是不是客观的反映了企业的问题和现状，有没有描绘完整的解决办法。数据需要量化，企业的问题更需要量化，绘制企业问题量化体系是迎合了大数据时代下的企业管理。只有这样才不失数据分析的根本。
销售数据分析报告篇3
［摘要］随着信息技术在财务管理领域的广泛应用，审计机构急需采用新的审计方式和手段，以提高审计质量，降低审计风险。本文利用商业智能技术，对审计方法进行新的探讨，并建立基于商业智能的审计模型，探讨在海量数据条件下进行审计的新途径。
［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
应用以上方法，我们可以在海量财务审计数据中有效地运用商业智能技术，查找问题并发现一些超出审计经验的规律性问题。将商业智能应用到具有多属性特征的审计数据分析中，会减轻审计人员的负担，提高审计管理的质量，为审计工作提供有用信息，提高审计效率。商业智能在审计工作中，必将会发挥越来越重要的作用。
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