大数据时代看企业的经营分析

浅析大数据时代的运营商经营分析

汪继红

（中国联合网络通信呼和浩特市分公司，呼和浩特010020）

摘要：运营商的经营分析是通过对经营数据的分析，深究数据背后的规律和存在的问题，来进一步对企业的经营状况做出客观分析和判断，数据无疑是经营分析的重要支撑。大数据时代，通信运营商需要更加有效的应用大数据资源，构建一个完善的一体化的经营分析系统是经营分析转型的关键，也是转型的技术核心，对推进经营分析大数据化，促进电信运营商做实用户、做实收入，对电信运营商甚至是电信行业都是有重要的现实意义的。

关键词：大数据、经营分析、一体化、共建共享

运营商的经营分析（Business Analysis）就是适应企业在市场经济的需要，运用定量分析、定性分析以及相关业务分析等方法，对部数据和外部数据进行综合性分析的一种现代经营分析体系。运营商通过经营分析，准确掌握上一个时期的市场份额、收入结构、盈利能力、重点业务发展、通信能力、网络支撑能力、维系和服务能力等各项经营的推进情况，并通过数据的发展趋势，对下一步经营做出科学判断和定位，对企业运营起着重大的作用。经营分析是以数据为前提和依据的，数据无疑是经营分析的重要支撑。数据的可靠性、准确性、有效性、关联性等，都直接影响到经营分析的质量。

大数据（BigData）以其数据量大（Volume）、类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、速度快时效高（Velocity）的特征被人们迅速熟知，电信运营商通过技术的创新与发展，也已经在经营数据的全面感知、收集和分析上做出一些行动，例如通过预测分析软件预测客户的行为，发现用户行为趋势，提前进行挽留具有离网趋向的用户，降低公司用户流失率；NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。但就运营商的经营分析还存在很多的疑问和争议，对大数据的广泛应用还处在转型阶段。

本文从经营分析问题背后的本质出发，对现有经营分析对大数据的应用进行归纳和总结，最后预测大数据时代的运营商经营分析的发展方向。这是一场由技术驱动的转型，更是一场思维的变革。

1运营商经营分析存在的问题

目前，各级运营企业的经营分析分为两种方式：一、通过召开月度、季度、年度经营分析大会来分析及通报阶段性的经营情况；二、通过登录经营分析系统，掌握企业重点业务指标的每日、月度、年度分析情况。下面就这两种经营分析方式存在的问题，提出一些看法。

1.1经营分析会存在的问题

运营商的经营分析会是运营商非常重要的会议。各级运营企业相关部门统一组织、协调、运营经营分析工作，这是一个公司层面的会议，涉及部门多、容广，影响大。理想的经营分析是通过对经营数据的分析，深究数据背后的规律和存在的问题，来进一步对企业的经营状况做出客观分析和判断。“以市场为导向、以客户为中心、以效益为目标”，都离不开运用经营分析的数据支撑，不论是市场、客户还是效益，都是经营分析的出发点，也是经营分析的落脚点。通过经营分析，企业管理者可知各业务和各产品在不同市场区域或网点的销售情况、用户对各产品的需求与定位等，企业管理者对这些经营数据和企业状况的掌握，及时调整市场运行策略以及相关的管理机制。

目前，各运营商的经营分析主要由专门的经营分析工作人员，依靠数据提取部门从数据库中提取的数据以及利用经营分析系统分析得出。经营分析系统是利用业务支撑系统产生的大量数据信息资源，结合相关支撑系统提供的信息，构建的面向竞争环境、业务发展、业务收入、服务质量等多维度专题的分析系统。但是，就目前各运营商经营分析从数据的维度来看，还存在一些普遍的问题：

（1）数据、表格堆积，重点问题不突出，逻辑和结构不合理，很少挖掘数据背后的规律和存在的问题。现有的经营分析模式，为了全面透彻的掌握经营情况，经营分析往往要渗透到市场经营的每一个环节，由于信息量大，展现的数据和表格出现堆积现象，经营分析通常成为经营通报。面对罗列的大量数据，决策者和通报对象更想看到的是，数据背后隐藏的信息和存在的问题，而这正是经营分析所缺少的。经营分析人员工作重心的偏移是主要原因，这点在市分公司表现的更加突出。经营分析汇报固然需要分析公司各专业、各支市场线队伍、各区域完成阶段任务目标、与去年同期相比情况、重点业

务发展与不足等一系列指标，数据量大，还需定位要准，但时间紧迫，经营分析工作人员把大把的时间用在整理基础数据、制作表格和趋势图上，没有时间和精力对数据背后的规律和存在的问题等市场脉搏进行分析和把握。对相关数据的关联分析不够，根据一些定量数据或是指标，很难下结论，缺乏分析的深度和力度。

（2）相关数据转取部门提供的数据，存在同一指标通报结果不同的情况。经营分析系统主要是基础业务分析，在一些专项业务分析或应用功能上，仍没有达到深化分析的力度，而且，也体现不出当前现行营销政策的执行情况。这就需要数据转取部门从数据库中转取，由经营分析工作者分析得出结果。不同的数据转取工作人员，对数据口径以及语句或是对转取信息理解把握的不同，转取的数据也许就是不同的，这样就出现同一指标或是通报部门的通报结果不同的情况。

（3）对其他运营商经营情况分析缺失。由于存在获取其他运营商经营数据难的现状，一般经营分析大会分析的是自身部的经营态势，对外部市场、竞争态势以及全行业动态分析却少之又少。俗话说：知己知彼，百战不殆。若只关注部经营情况，不站在全行业的视角看经营，难免有点闭门造车，经营分析的通报容也就显得缺乏权威性和说服力。

1.2经营分析系统不够完善

目前，运营商经营分析系统是运营商经营情况最权威的系统，这个系统是建立在数据仓库框架体系和基础设施的具有高度可扩展、高可靠性的分析系统。但是，现在的经营分析系统还不够完善，存在许多不足。例如：经营分析系统不能及时更新或变更信息、灵活性不强，缺现行营销政策对市场发展的动态分析；也没有做到随时随地用数据，经营活动的各个环节、各个要素也没有及时的在经分系统中体现——记录、分析、评估等。经营分析系统的数据量确实已经很大、种类多、有价值、具有时效性，但还没有达到大数据的畴。在大数据时代，对经分系统的数据驾驭能力提出了新的挑战。

在大数据时代，数据是广泛存在的，可以使用的数据越来越多的散布在不同的数据系统中，经营过程中产生的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等的多源异构数据，对企业的经营都是有意义的，都应该成为有效的经营数据，但传统经营分析系统通常只对结构化数据分析集成。数据中所蕴含的价值与数据产生的时间是成反比的，数据产生的时间越段短，它的价值就越大，相反数据产生的时间越长，它的价值就越小。时效性体现在大数据时代的数据模式是随着数据量的不断变化而不断变化，是一个动态变化的环境，与我们现在意义的经营分析在数据库里转取所需数据是不一样的。

面对数据爆炸式的增长，以及经营分析的亟待转型，这就需要强有力的技术作为支持，这就给传统的数据管理和应用方式带来极大的挑战。

2大数据时代的运营商经营分析的发展方向

2.1经营分析工作者的发展方向

任何时代，人都是对数据的掌握与分析的关键，大数据时代也不例外。对于运营商，要以人为本，一支专业素养高的经营分析团队不可或缺的。需要这支团队能够对数据背后的经营活动的规律、要素做到清晰的认识和把握。这就要求，经营分析工作者不能再局限在为领导提供经营效果评估的数据服务，或为营销、服务等其他专业提供数据支撑。而是需要他们不仅要对数据有相当的敏感度，还要精通相关业务的市场政策。这支团队为自己提供数据支撑，充分利用自己工作中生成的数据，整合有效数据，把数据和市场切实的融为一体，通过数据对市场的精准表达，从而准确的掌握市场的发展方向，做到经营分析与监控同步。各级省分本地网设置经营分析与监控岗位，配备专职的经营分析与监控人员，随着监控力度的深化和监控围的扩展，持续扩充本地网层面解决问题的各专业人员队伍。在大数据时代，大数据可以为人的决策带来参考答案，但是并不能取代人的思考，应该是人的大脑功能的延伸和扩展。

2.2经营分析系统的发展方向

2.2.1做到时时有数据，处处有数据

“维克托·迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中指出：大数据时代我们更应该关注相关关系而非因果关系，知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。这也就是说，我们不用再纠缠于什么因素导致了业务下降，将着眼于哪些因素与业务提升相关性高，找到并利用之。对应到管理理念，就是在开展的过程中，多想怎么样可以做好，找到关键因素并执行，执行过程中不断修正，而不是时候再来找什么原因导致没达到预期目标，再来查收谁的责任。具体来讲，时时有数据包括以下容：事前，有数据支撑这个事儿可行；事中，有数据验证按计划推进；事后，有数据对效果进行评估。让数据贯穿于整个经营活动中”。1

1https://www.wendangku.net/doc/fd13609713.html,/mblog/700632/200566

做到数据无处不在，就要利用经营活动的整个过程中的数据，让数据留下痕迹。例如：销售的定制终端里蕴藏着客户使用软件习惯的数据；客户投诉信息中可以得知网络盲点、经营短板、客户需求等，都可成为经分系统的数据源。

2.2.2构建一个一体化的经营分析系统

大数据时代，通信运营商需要更加有效的应用大数据资源，构建一个一体化的经营分析系统，达到数据资源的共建共享，提高数据回报率，是摆在我们面前的一个重大现实课题。

目前，运营商都具有各自的经营分析系统，分别掌握着实体各自独立的数据，体现各自的经营及用户情况。这就存在：一、很难准确、连贯获取跨运营商使用的痕迹，导致数据缺乏全面性、权威性；二、由于不同运营商口径不一致，而导致许多数据的不可用，成为无效的准备数据；三、各运营商分别构建及维护各自的系统，导致系统的重复构建，资源、人力、物力的多重浪费，降低了数据资源的利用率。

数据是电信行业的软基础设施，构建一个一体化的经营分析系统，用一个声音说话，可有效提高电信行业公平性、真实性、竞争性，有助于行业长期持续稳定的发展，对电信行业是有积极作用的。

2.2.2.1一体化的经营分析系统的模式

（1）统一管理、权限查询。建立全国电信数据资源数据库，按照“统一管理、权限查询”的原则，实现基础电信运营企业间资源信息公开、透明、共享。统一管理，加强数据管理，提高数据质量，使用数据资源的共建共享考核机制，明确考核容、考核措施，加大考核力度。权限查询，提高数据的查询及使用，合理赋权，尽量做到在公开和收缩自如。

（2）自上而下，统一口径。一体化的经营分析系统应该是上升到电信行业层面的系统，运营商提供海量基础数据，经营分析系统通过对大数据的整合生成层层可利用的数据资源。统一口径，用同一标准描的经分语言、关键分析指标描述行业的问题，有利于规避由于口径问题产生的行业的矛盾、分歧，或是同一运营商由于指标口径不明确导致的数据差异等。

（3）自下而上，延伸数据。数据来源经营第一线，系统逐级对数据加工整合，实现数据的“增值”，这与现有的经分系统是相反的。市分公司根据本地经营架构，以数据为核心，通过对互联网非结构化数据的搜集、处理、跟踪及应用，结合公司部经营政策信息等非结构化数据、经营数据等结构化数据，形成信息搜索和归集模型，提升非结构

化数据的可用性，实现外部经营政策信息的交叉验证。利用经营分析系统，展示相关数据，这个层级的维护者是市分公司，具有本地性的特点。基础数据的获取后，通过资源整合，自动生成从市场营销管理、产品管理、客户管理、资源管理、合作商管理、竞争对手信息等层面获取信息，可从集团用户、渠道用户等层面获取信息，并且，标识可根据管理需要标记，多维度、多视角灵活掌握数据。市分公司通过及时一手的数据信息，通过系统整合展示，这样就避免了现在经分系统信息滞后的，修改困难等现象。省分公司及集团公司就不再需要维护系统数据，通过系统的资源再次整合，省分公司及集团公司利用相应的权限，掌握权限项下的信息。

2.2.2.2构建一体化的经营分析系统的意义

构建一个完善的一体化的经营分析系统是经营分析转型的关键，也是转型的技术核心，对推进经营分析大数据化，促进电信运营商做实用户、做实收入，对电信运营商甚至是电信行业都是有重要的现实意义的。

有利于释放手工运算的人力资源，提高数据分析的时效性，释放手工运算的人力资源，转变人力分析容的层次和深度，促进运营商经营分析的转型。有利于整体掌握用户的消费习惯和运营商的经营痕迹，为做实用户和做实收入提供保障，通过一体化经营分析系统，全面连贯的获取用户和经营者的有效数据。有利于整合庞大的数据资源，达到数据的共建共享。

3 结束语

在大数据时代，把庞大的用户及运营商的数据资源有效的整合，并通过一体化经营分析系统体现出来，不仅能给用户带来更多的实惠与便利，更能体现全业务运营商的

大数据时代的财务经营分析报告

大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。 word完美格式

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式

企业经营指标分析

企业经营分析主要指标 几年经营下来，大家一定很关心自己的业绩，我们可以通过市场角度、财务角度和综合绩效评价等方面对企业的经营进行分析，从而揭示企业经营中的问题，以及提供创造价值途径。 利用学习过的财务管理知识对企业的经营状况进行分析。分析可从以下方面展开。 1企业筹资分析 1）企业筹资分析的意义：企业筹资分析有利于保证生产经营顺利进行；有利于降低企业筹资成本；有利于权衡收益与风险。 2）企业筹资成本分析。企业筹资成本是指企业因获取和使用资金而付出的代价或费用，它包括筹资费用和资金使用费用两部分。 企业筹资总成本=企业筹资费用+资金使用费用 企业筹资成本或单位资金成本（资金成本率）能够综合说明企业资金筹集的效益状况，通常资金成本率越低，说明企业筹资效益越好，反之，资金成本率越高，则说明筹资效益越差。 3）企业筹资结构分析。通过筹资结构分析，可以促使企业筹资结构优化，改善企业财务状况，提高企业承担财务风险的能力，降低企业的筹资成本。 企业负债筹资结构分析 一般认为该指标为50%比较正常，超过100% 为企业破产的警界线。 一般说，在全部负债构成率正常情况下，流动负债构成率不应太高，否则企业短期偿债能力可能会受到影响。 一般说，在全部负债构成率合理的情况下，长期负债构成率较高，对企业生产经营是有利的，因为给缓解企业短期负债的压力。对企业负债筹资结构分析，不仅可从静态角度分析各项同结构的合理程度，而且还可以从动态的角度比较各项负债结构情况或变动趋势。 企业所有者权益筹资结构分析资本的多少反映企业所有者权益的大小，决定了企业资金实力的强弱。因此，一般地说，企业所有者权益构成率越高，说明企业的财务风险越小，资金实力越强。 企业筹资结构优化分析要进行筹资结构优化，首先要尽量降低负债成本和权益筹资成本；其次，要加大筹资成本低的筹资方式的比重，降低筹资成本高的筹资方式的比重。 2 企业投资分析 分析指标：投资产值率、投资盈利率、投资回收期 3企业生产经营成果分析 1）企业生产成果分析。主要分析产品产量、产品品种、产品质量。主要分析计划完成情况，以及产量增长情况分析。 2）企业销售成果分析。主要分析全部产品销售完成情况分析、销售合同执行情况分析、市场占有率分析。 谁拥有市场，谁就拥有主动权。市场的获得又与各企业的市场分析与营销计划相关。市场预测和竞争对手分析在第4章中已简要说明，营销策划在"ERP 沙盘模拟”课程中集中体现在广告费用的投放上，因此从广告投入产出分析和市场占有率分析两个方面可以部分地评价企业的营销策略。 广告投入产出分析。广告投入产出分析是评价广告投入收益率的指标，其计算公式为：广告投入产

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应

公司业务数据分析

公司业务数据分析问题 摘要 本文是对公司一季度业务数据分析问题，根据题中所给出的数据，利用SPSS 软件进行相关性统计分析，分别对各业务中指标进行分析，得到各业务之间的关系。同时通过现有的数据和所建立的模型，给出今后发展提出建议。 针对问题一，在对业务量接近饱和问题，首先采用变异系数法求出各项指标的权重，利用灰色变权聚类法，建立白化权函数，确定聚类权、求出聚类系数，再通过比较聚类系数，得出各个业务属于哪个灰类。最后得到业务二和业务三的业务量接近饱和。 针对问题二，根据题中所给的数据，通过SPSS软件得到各指标与收入的相关性系数，其中指标5与收入的相关系数为1，知指标五为收入。在这基础上通过SPSS软件进行相关性统计分析得收入主要和业务一和业务四相关。 针对问题三，考虑各业务之间的相关性及业务相互促进要使得收入增加。首先利用变异系数法计算出各业务中各指标的权重，综合业务中各指标，再通过SPSS得到各业务之间的相关系数，知业务一与业务二、业务三、业务四相关性强，与业务五相关性弱；业务二与业务三、业务四、业务五相关性弱；业务三与业务四、业务五相关性弱；业务四与业务五呈负相关。相互促进情况见表六七。 针对问题四，根据现有的数据，先利用BP神经网络预测出了下一个月各业务的发展情况。为扩大公司的盈利空间以及服务规模，并分析当前的状态给出以后发展的建议：1、推陈出新，使客户选择开通更多业务。2、加强对各业务的宣传。季度分析报告见模型的求解。 关键词：业务指标灰色变权聚类法变异系数法 BP神经网络预测 一问题重述

某互联网公司推出一项服务，此项服务包括5个主要的业务，这5项业务共包含8个指标，某项业务可以含有1个或多个指标，在这8个指标中其中有一个指标是收入。客户可以根据自己的需要选择开通某些业务，各个业务之间没有强制绑定关系，但是某些业务之间通过相互宣传有一定的促进作用。附件中是本公司2012年第一季度的数据，包括各个业务的各个指标的数据：指标数据为0，说明该业务还没有这个指标；从0变为正数说明此项业务开始包含新的功能，新功能具有新的指标。附件中还包括此项服务带来的收入数据。 请你根据各个服务的指标数据和收入数据，完成如下问题： 1、其中某些业务的使用量接近饱和，请你建立模型计算哪些业务量接近饱和， 饱和的指标估计值是多少； 2、根据财务数据，你能判断出哪个指标是收入吗，请你说明收入主要和哪些业 务相关； 3、请你分析出各个业务之间的相关性，哪几个业务相互促进可以使得收入增加； 4、假如你是本服务的项目经理，根据现有的数据和你所建立的模型，给公司总 经理写一份季度分析报告，分析当前的状态以及以后发展的建议，如何扩大公司的盈利空间以及服务规模。 二问题分析 问题一：因某些业务的使用量接近饱和，要建立模型计算哪些业务量接近饱和，及饱和的指标估计值。对于饱和度的理解可认为，当业务中的指标趋于一个平缓的趋势时接近饱和，因为若该业务已接近饱和则对该业务的指标控制上不会有太大的变化，反之则应还会有一个较大的波动趋势。因此可先用变异系数法确定出每个业务中相应指标的权重。再采用灰色变权聚类分析求解，以饱和及不饱和作为两个灰类，聚类对象为五个业务，而影响业务的指标共有八个可作为聚类指标。建立白化权函数和彻度函数，再通过聚类权，即可得出各业务是否饱和，及其饱和的估计值。 问题二：根据题中所给的财务数据，为判断哪个指标是收入，从各指标之间的相关性出发，考虑各业务中相同指标与收入的相关性，及各业务中不同指标与收入的相关性，利用SPSS软件分别计算出各指标与收入的相关系数，若指标与收入的相关系数为1，则该指标为收入。为说明收入主要和哪些业务相关，考虑各业务与收入相关性，同时考虑收入指标、各业务中指标与总收入的相关性，从而确定收入与哪些业务相关。 问题三：要分析出各个业务之间的相关性，对各业务中有1个或多个指标，我们采用变异系数法求出各指标的权重，将业务中多个指标的权重综合成总指标来考虑，通过各业务中总指标之间的相关性来衡量各业务之间的相关性。要知道哪几个业务相互促进可以使得收入增加，通过Excel对收入进行分析，根据收入在某段时间的波动大小，对收入增加的时间段进行分析，考虑此阶段收入与各业务之间的相关性，从而确定哪些业务相互促进可以使得收入增加。 问题四：根据现有的数据和所建立的模型，分析当前的状态以及以后发展的建议，对如何扩大公司的盈利空间以及服务规模。首先采用BP神经网络系统法建立模型，预测出下一个月各业务中各指标的发展趋势，及其收入的发展情况，结合当前的状态，为以后发展提出了相关建议。 三符号说明

中国五大航空企业经营数据分析

2017上半年国内五大航企经营数据统计 截止到2017年8月底，各大上市航空公司基本都对发布了2017年半年报。本文针对南方航空、东方航空、海航控股、春秋航空以及吉祥航空五大航空公司上半年的经营数据进行统计对比，上半年该五大航企共实现营收亿元，归属于上市公司股东的净利润亿元，旅游运输量亿人次。 五大航企中营收同比增速最快的是海航控股，与去年同期相比增长%。净利润最高的航企是东方航空，2017上半年共实现净利润亿元，同比增长%。旅客运输量最多的当属南方航空，上半年共运输旅客6059万人次。 数据来源：各公司公告、中商产业研究院整理 南方航空 8月29日，南方航空发布2017年半年报，公司2017年1-6月实现营业收入亿元，同比增长%;归属于上市公司股东的净利润亿元，同比下降%。 2017年上半年，旅客运输量6059万人次，比上年同期增加%;客座率为%，比上年同期增加%;飞机利用率为每日小时，比上年同期增加小时。旅客运输收入为亿元，占主营业务收入的%;每收费客公里收益为元，比上年同期减少%。上半年南航货邮运输收入为42亿元，占主营业务收入的比例为%，每货邮吨公里收益为元，比上年同期增加%。 东方航空

8月29日，中国东方航空股份有限公司对外发布2017年半年度业绩报告。2017年上半年，东航实现营业收入亿元，同比增长%;利润总额为亿元，同比增长%。归属于上市公司股东的净利润为亿元，同比增长%。 上半年实现客运收入亿元，同比增长%;直销收入同比增长%，直销收入占比同比提升个百分点;承运旅客万人次，同比增长%;东航常旅客会员人数达到3146万人，同比增长%。 海航控股 海航控股8月25日晚间披露的2017年半年度报告显示，公司2017年上半年实现营业收入亿元，同比增长%，主要受益于总周转量和旅客运输量的增长及新航线的开通。归属于上市公司股东的净利润为亿元，同比下降%。上半年共实现旅客运输量万人次。 春秋航空 8月16日，春秋航空发布2017年半年度报告。报告显示，2017年上半年春秋航空营业收入达亿元，同比上年增长%，归属于上市公司股东净利润达亿元，同比上年下降%，净利润的下降主要是受油价上涨，航油成本大幅提高影响，以及民航局自2017年4月1日执行的关于民用机场收费标准调整方案。春秋航空2017年上半年旅客运输量达832万人次，同比上年增长%;平均客座率%，比上年同期下降个百分点。 吉祥航空

好程序员大数据分析在企业运营中的作用

好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二：活跃率分析

活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三：发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。 二、交叉销售模型

企业经营情况分析报告

企业经营情况分析报告 ——————有限公司经营分析报告 （xx年xx月） 一、XX季度收入情况分析 1、近期业务收入情况（月度数据） （以上数据仅为示例） （业务发展情况分析）5月由于xxx原因，业务量激增，到6月回复xx水平。 2、主营业务各业务类型收入情况 要求列出占主营业务收入或主营业务利润总额10%以上的各种业务类型及产品情况：（以下为示例） 单位：（人民币）万元 二、公司业务生产情况分析

各二级企业根据本企业经营生产特点，把生产能力情况、主要业务指标情况等相关经营状况用数据和文字描述。 1、业务能力情况：——广告展示面积 （以广告公司为例，数据仅为示例，不具实际意义） 2、主要指标情况（以股份公司为例）三大指标： 1）近期趋势 2）季度指标同比情况 3、客户情况主要客户拓展客户 三、业务新增长点或近期工作重点 1、下阶段新的利润增长点市场情况启动工作准备情况 2、工作重点 四、公司重要经营事项报告表 关于***有限公司经营情况的调查报告 被调查企业：**有限公司

被调查人：** 调查日期：xx年10月 调查人：** 报告人：** 一、企业概况 **公司前身是武鸣县乡镇企业——**县**淀粉厂，原建设单位为**，于1994年经**批准立项、**环评批复而建设淀粉生产线和酒精生产线，xx年8月**公司整体收购了该厂的全部资产。 **公司成立于xx年2月，注册资本人民币1000万元，地址位于**镇**村，是一家专业生产食用酒精和淀粉制品的企业。法定代表人: **,股东**占公司60%的股份，股东**占公司36%的股份，股东**占公司4%的股份。公司下设人力资源部、财务部、市场部、车间等内部管理机构，总经理**，现有职工**人，其中大中专学历以上占30%。 xx年公司被评为**市农业产业化重点龙头企业，xx年被评为安全生产标准化三级企业，xx年和xx年连续两年被评为纳税超百万元企

企业运营管理与数据分析模型(杨云)

企业运营管理与数据分析模型 课程大纲： 模块一、提出问题 ◇ 营运分析模型展示 ◇ 营运管理的目标和方式 ◇ 实践的思想，寻找差异 模块二、建立标准化管理与报表体系 ◇ 运营分析是战略执行的保障 ◇ 运营仪表盘原理介绍 ◇ 企业不同阶段的报表体系 ◇ 运营仪表盘运用的基本工具 模块三、高质量的基础数据来源于流程管理 ◇ 企业运营中数据的来源流程 ◇ 标准化建设是过程管理的基础 ◇ 流程改进的环 ◇ 建立流程管理体系 ◇ 流程管理中的风险意识 ◇ 流程改进步骤与手段 ◇ 流程管理的工具 ◇ 信息化在运营管理中的作用 模块四、经营仪表盘数据工具应用（案例） 一、市场分析（产品竞争策略） ◇ 面向竞争的市场分析与管理中的应用 如何进行市场和产品细分分析 目标市场的研究、分析和选择 产品策略的图表演绎 价格分析与对策 企业如何营造持续性的赢利结构（直观的量本利分析） 案例分析与讨论 ◇ 在管理市场推广活动中的应用 市场推广活动的全程分析与管理数据分析 如何对整体促销活动进行监控和评估 如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立 如何利用方案工具寻求最佳市场方案 案例分析与讨论 二、运营分析（销售、财务、人力资源管理） ◇ 在销售管理中的应用 销售渠道的管理统计分析 渠道管理数据构架的搭建（资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析） 销售队伍的整体规划与综合诊断信息基础建立 销售代表业绩跟踪数据体系建立方法 有效的销售计划和销售目标设立 销售的有效计划和跟踪机制建立方式 建立在可持续性发展基础上销售规模提升数据模型 ◇ 在财务管理中的应用 公司盈利能力趋势分析 直观、动态的预算体系建模方式 产品上市财务预测案例分析 固定资产投资判断模型 项目现金流量与投资回报模型 财务比例分析与财务模型应用 ◇ 在人力资源管理中的应用 公司员工结构多纬度分析 年度薪资预算方案模型制定 绩效驱动因素动态模型建立

大数据对企业管理决策影响分析报告

大数据对企业管理决策的影响分析及其对策 摘要：大数据是物联网、云计算之后又一项重大技术变革，无论是学术界、企业界还是政府都受到其影响。大数据下的决策环境发生了巨大改变，影响了企业的数据管理和知识管理。同时大数据下丰富的数据和知识使得决策参与者的决策能力大大提高，决策参与者角色发生了改变，进而影响到企业的管理决策组织。大数据的出现也对企业管理决策技术提出了更高的要求。在此分析基础上，系统阐述大数据对企业管理决策的影响及其对策。 关键词：大数据；企业管理；管理决策；对策 Analysis of the impact of big data on enterprise management and decision making and Its Countermeasures Abstract:Big data is another major technological revolution after the Internet of things and cloud computing, both in academic, corporate and government affected by it. Great changes have taken place in big data under the decision-making environment, affecting the company's data management and knowledge management. At the same time under the big data rich data and knowledge greatly improve decision making participants decision-making ability, decision-making participant roles changed, thus affect the enterprise's management decision-making organization. Big data is also put forward higher requirements for the enterprise management and decision-making technology. On the basis of this analysis, elaborated the influence of enterprise management decision-making system and Countermeasures of big data. Key words:Big Data; Business Management; Management Decision; Countermeasure 一、引言 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进人了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“GlobalPulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软

运营必备的 15 个数据分析方法

提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？ 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。 阶段 1：观察数据当前发生了什么？ 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要

怎么从公司财务报表中分析一个公司经营状况

怎么从公司财务报表中分析一个公司经营状况 假如有两家公司在某一会计年度实现的利润总额正好相同，但这是否意味着它们具有相同的获利能力呢？ 答案是否定的，因为这两家公司的资产总额可能并不一样，甚至还可能相当悬殊。再如，某公司2000年度实现税后利润100万元。很显然，光有这样—个会计数据只能说明该公司在特定会计期间的盈利水平，对报表使用者来说还无法做出最有效的经济决策。但是，如果我们将该公司1999年度实现的税后利润60万元和1998年度实现的税后利润30万元加以比较，就可能得出该公司近几年的利润发展趋势，使财务报表使用者从中获得更有效的经济信息。如果我们再将该公司近三年的资产总额和销售收入等会计数据综合起来进行分析，就会有更多隐含在财务报表中的重要信息清晰地显示出来。可见，财务报表的作用是有一定局限性的，它仅能够反映一定期间内企业的盈利水平、财务状况及资金流动情况。报表使用者要想获取更多的对经济决策有用的信息，必须以财务报表和其它财务资料为依据，运用系统的分析方法来评价企业过去和现在的经营成果、财务状况及资金流动情况。据以预测企业未来的经营前景，从而制定未来的战略目标和作出最优的经济决策。 为了能够正确揭示各种会计数据之间存在着的重要关系，全面反映企业经营业绩和财务状况，可将财务报表分析技巧概括为以下四类：横向分析；纵向分析；趋势百分率分析；财务比率分析。 一、财务报表分析技巧之一：横向分析 横向分析的前提，就是采用前后期对比的方式编制比较会计报表，即将企业连续几年的会计报表数据并行排列在一起，设置“绝对金额增减”和“百分率增减”两栏，以揭示各个会计项目在比较期内所发生的绝对金额和百分率的增减变化情况。 下面，以ABC公司为例进行分析（见下表）。 比较利润及利润分配表分析

运营必备的15个数据分析方法

运营必备的15个数据分析方法 提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。

阶段 1：观察数据当前发生了什么 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要比对一周下来，新渠道 A 比现有渠道 B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。 阶段 2：理解为什么发生 如果看到了渠道 A 为什么比渠道 B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多的获取了移动端的用户。这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。 阶段 3：预测未来会发生什么 而当我们理解了渠道 A、B 带来流量的高半年销量不到百万部，苹果要放弃印度市场吗低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道 C、D 的时候，猜测渠道 C 比渠道 D 好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动预测判断 C 和 D 渠道之间的差异，这就是数据分析的第三个进阶，预测未来会发生的结果。 阶段 4：商业决策 所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。而商业数据分析的目的，就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策，或直接利用数据做出决策，那么这才能直接体现出数据分析的价值。 数据分析的 EOI 框架 EOI 的架构是包括 LinkedIn、Google 在内的很多公司定义分析型项目的目标的基本方式，也是首席增长官在思考商业数据分析项目中一种基本的、必备的手段。 其中，我们先会把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。以谷歌为例，谷歌的核心任务是搜索、SEM、广告，这是已经被证明的商业模型，并已经持续从中获得很多利润。谷歌的战略性任务（在2010 年左右）是安卓平台，为了避免苹果或其他厂商占领，所以要花时间、花精力去做，但商业模式未必

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响随着网络信息化时代在企业管理占比日益增大，数据对传、数据分析、大大拓展了互联网在企业应用管理中的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代，数据将成为企业的核心资产，在企业决策管理中产生深远影响。既是机遇也是挑战。 1、大数据的建立能够使企业防范风险的能力增强， 在大数据时代来临之前，数据作为特殊“资产”，人们更多的是从历史数据中总结规律，查找上一年度的失误与缺陷。在下一年度工作中进行消缺和提升工作不足。但大数据时代的决策最主要的功能就是预测未来，也就是说从数据的分析中寻找不足与缺陷，以大数据提供的分析为依据及时针对某一方面做出整改。以此来降低企业生产运行分险。如果竞争企业可以对行业市场进行预测对企业自身承载能力进行全面透彻的了解，但自己所在的企业不能，那么企业将会失去未来。企业存在的风险是企业系统不能适应环境变化的风险，在数据时代，这种风险更多地是体现在管理者的日常决策中，体现在企业管理决策要面向需求产品的客户的变化上。 2、企业的管理决策权由原来的被动追求价值向主动增加企业价值转变。 大数据的优点在于引导价值，促使企业价值根据良性化发展，对于企业来说，企业价值体现在其企业管理组织架构中，企业原有组织形式是单一的为企业价值而存在和建立的。在数据时代，企业的组织结构形式必须以实现企业的价值增长基础，提高企业在市场经济

的核心竞争力，也就是说，企业的组织架构的变化必将会诱发企业管理决策和领导者决策的变化，大数据就是建立一条无形的通道在生产者和决策者和市场之间行成多元化的隐性联系。使管理者和决策者参与到产品塑造的过程中去，大数据的建立可以有效地可以有效地避免决策者过度的追随价值带来的被动，从根本上引导管理者和决策者改变传统的决策方式。 3.企业创造价值的方式发生改变 在大数据之前企业已形成了一套成熟的管理方法，但依靠业务驱动以及因果思维形成的管理方法始终无法实现最高的管理水平，这种模式永远是现寻求问题的原因再去寻找解决问题的方法，但在未来，数据驱动模式将代替业务驱动模式，大数据技术可以让企业决策者直接看到解决问题的方法，从而分析问题出现的原因，并帮助决策者做出正确决策，这样及排除了决策者个人主观判断对问题的影响，也让企业决策者的决策思维超越了眼前事实。大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源，它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值，产生更多经济收益。因此，要利用好信息资源就要进一步加强大数据技术的完整型，全面性、时效性。大数据信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息化思维，将传统数据信息方法与大数据技术有机地结合起来，通过将不同数据集进行重组和整合，发挥就数据集所不具有的新功能，从而为企业创造出更多的价值。利用有效的 4、企业的管理决策从单一的中高层管理向员工参与决策转变

大数据时代的企业运营管理与数据分析模型

大数据时代的企业运营管理与数据分析模型 开课信息 开课时间星期课程费用开课地点 第一期2020年02月21~22 日 周五一周六6980元上海 第二期2020年06月18~19 日 周四一周五6980元上海 第三期2020年11月19~20 日 周四一周五6980元上海 备注案例式教学，小班授课，限招35人； 以报名先后顺序为准，满班后的报名学员自动转为下期； 课程费用含培训费、教材费、场地费、午餐、茶歇费及税金（增值税专用发票）。 报名流程填写最后一页的报名回执表并发送给相关联系人； 听课须知1、自备电脑，安装好2010及以上版本Office（注：不是WPS）； 2、一定携带鼠标（课程节奏紧凑，触摸屏会浪费时间）。 课程背景 在大数据时代技术改进使得管理这门看似复杂的学科变得简单和实用，更为重要的意义在于使管理者的“知其然”环节从经验主义的定性分析，进化成数据定量分析。更有效的落到操作实处，促进管理技能提升“知其然更知其所以然”的完美结合;是涵盖百年管理理论与大数据实践智慧结晶的高端管理课程体系，也是管理者追求高效管理必修的内容！ 运筹帷幄，决胜千里，刻画了战略对最终战事结局举足轻重的作用。而这句话，套用到商战上，恐怕一点也不为过。尽管没有了战场上的刀光剑影，但商界的竞争同样残酷无情。尤其是在竞争与日俱增的今天，全球化的浪潮和日进千里的技术创新，使企业稍有闪失，便有可能招招致灭顶之灾。如何在激烈动荡的市场竞争中，制定和执行正确的企业经营目标，已经成为决定企业能否立于不败之地的关键。

针对公司在经营目标设定和执行中每一个关键节点，本课程根据目前中国企业现状，结合讲师多年留学海外经历和在国内长期担任公司总经理和上市公司董事，以及创业成功和失败的实战经验，以西方理论为基础，以东方融会贯通实用简易的实战工具，提出适当的解决步骤，促进企业可持续发展。 通过学习此课程，全面提升企业领导群体战略、决策能力和风险能力以及公司盈利能力。 课程对象 总经理、运营总监、运营官、财务总监等企业高层管理人员。 课程亮点 主要特点：详细阐述在读数据时代管理的实操精髓； 案例指导：通过日常业务数据分析管理的经典实战个案； 案例训练：掌握大数据时代管理的数据应用工具技能提升方法； 行动建议：现场指导学员设计管理实战立项； 提升建议：课后跟踪管理潜力的能力改进行动方案。 课程收益 1.以简单实用为目标设计的学习课程，帮助学员了解并深刻领会企 业在大数据环境下，运营报表体系建立方法和应用企业现有数据解决实际管理问题的思路和方法； 2.找到最适合您的使用的数据管理工具，提升数据管理的功能和技 巧，使你工作效率倍增； 3.全面深入的了解运营分析等实用技术和高级运用，解决运营工作 中的实际问题和操作。

如何对企业的经营情况进行分析

如何对企业的经营情况进行分析 信贷业务调查报告中有很大一部分是对借款人（企业）经营情况进行分析，因为从受理申请开始业务人员就要思考三个问题：一是借款人（企业）为什么需要资金，贷款资金到底用到了哪里；二是贷款人（银行）是否用贷款支持了借款人的良性可持续发展；三是预期用于还款的资金来源是什么？这些来源是否存在风险。要想得出正确的判断就要详实了解借款人（企业）的经营状况，对企业经营进行全面分析。 目前对企业经营分析常见方法为SWOT分析法，即通过对被分析对象的优势、劣势、机会和威胁等加以综合评估与分析得出结论，确定企业的预期发展目标是否可行、经营风险是否可控、信贷资金是否给予支持。我们认为应重点进行以下五个方面的分析： 一、借款人（企业）外部环境分析 企业外部环境是指存在于企业周围、对企业的经营活动和生存发展构成影响的各种客观因素与力量，具有可变性、企业不可控制性，对企业影响较大。 外部环境因素包括宏观及微观环境因素。宏观环境因素有国家的政治经济政策、产业政策、金融货币政策、经济环境（购买力、商品供给、商品价格）、技术因素（替代可能）等；微观环

境因素指直接影响企业经营发展的一些外在因素，如行业性质状况、竞争者及其结构、其他社会利益集团、区域市场规模、企业所在地区的营销环境、消费者及其构成等因素。 目前我们感觉比较明显的就是国家对房地产行业的调控，随着房地产行业调控力度不断加大，房地产行业压力会越来越大。对于国家限制类行业如高耗能、高污染、产能过剩行业，客户经理在调查时就应该充分做出分析，高压线是绝对不能碰的。 二、借款人（企业）内部资源分析 企业内部资源因素包括：企业管理状况、生产与操作、新产品和新技术研发能力、企业的品牌形象、企业的市场营销水平（包括市场占有率、产品质量、生产成本、研发能力等方面）、企业的财务能力、企业的人力资源情况、上下游客户稳定性及结算方式等因素。在企业管理状况因素中我们要了解企业的体制机制、组织结构（包括股东实力、领导能力、员工奉献程度、灵活应变的能力）、战略规划、运作流程、业务环节、管理制度、企业文化等；在生产与操作因素中我们要了解企业的生产规模、技术水平(设备、工艺流程是否先进)、产品质量、成本费用、库存周转、物流控制、服务水平等。 通过对内部资源的分析可以让我们了解企业自身实力，抗风险的能力。 三、借款人（企业）财务报告分析 对企业财务报告分析应分为会计分析和财务分析。