發(fā)布時間：2022-02-14 10:08:46
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的企業(yè)數據分析報告樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。
東方之星成立于2002年，從2007年起專注于教育督導信息化建設，2012年成立了基礎教育評測技術的研究中心，從事研究教育督導與信息技術的融合以及督政、督學和教育質量監(jiān)測信息質量環(huán)境的構建。東方之星從軟件開發(fā)到以第三方的身份參與教育督導評測，其成長過程既是一個政府培育社會力量參與教育督導監(jiān)測的過程，也是一個政府研究如何引導社會力量參與教育評測機制實踐的過程。
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(qū)掛牌督導管理系統、學生體質健康監(jiān)測系統、區(qū)域教育資源配置均衡發(fā)展監(jiān)測系統、學生品德發(fā)展監(jiān)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(yè)自己根據國際、國內教育督導發(fā)展趨勢，從基本理論（發(fā)展性督導評價理論）到操作理念（ISO9000標準的PDCA循環(huán)），再到技術發(fā)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(guī)劃教育督導信息生態(tài)環(huán)境，而不僅僅是按照需求開發(fā)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(fā)展專項督導評估中，國務院教育督導辦采用“差異系數”來監(jiān)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(fā)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(fā)展成為了一家可為教育提供決策支持服務的企業(yè)，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(jiān)測，思想和理念發(fā)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(yōu)勢，在決策支持模型的基礎上，研制了發(fā)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(jiān)測的基礎上，綜合監(jiān)測和分析省、市、縣義務教育均衡發(fā)展八項指標的均衡情況、發(fā)展情況（相對遼寧省義務教育辦學標準）、投入情況。
大連市政府教育督導室對東方之星研究成果進行了評估，認為科學、合理、可行，給予了充分的肯定，并委托東方之星以第三方的視角，獨立編制《2014年大連市縣域義務教育均衡發(fā)展數據分析報告》、2014年大連市各區(qū)市縣《縣域義務教育均衡發(fā)展數據分析報告》、2014年大連市各學校《縣域義務教育均衡發(fā)展數據報告》。2015年，受遼寧省政府教育督導室委托，東方之星獨立編制了《2015年遼寧省縣域義務教育均衡發(fā)展數據分析報告》《2013-2015年遼寧省縣域義務教育均衡發(fā)展數據分析報告》。
如何能制作出一份成功的簡歷，以增加在簡歷篩選中的勝算?如何能在不降低成功率的前提下提高簡歷篩選的效率?以下是小編整理的簡歷表格的格式參考，以供大家閱讀。
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(yè)：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(yè)：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(yè)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(yè)名稱：弘運電腦城從事職位：導購業(yè)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(yè)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(jié)、對數字敏感，能挖掘數據背后的意義，能夠獨立完成、撰寫業(yè)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(yè)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(yè)務數據，為客戶的發(fā)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(yè)價值；
4、支持微博事業(yè)部等產品部門下的運營，產品，研發(fā)，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(yè)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(guī)律的分析，關注市場動態(tài)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(yè)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(yè)數據，能及時發(fā)現和分析其中隱含的變化和問題，為業(yè)務發(fā)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(yè)
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(yè)基礎知識，擅長數學，有很強的分析和演算能力，業(yè)余廣泛了解相近專業(yè)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(yè)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(yè)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(yè)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(fā)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(jiān)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(fā)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
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紅寶石電子網站導入FLASH
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關鍵詞：大數據；財務分析
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(guī)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(yè)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(yè)的投資者、債權人、經營者及其他關心企業(yè)的組織或個人了解企業(yè)過去、評價企業(yè)現狀、預測企業(yè)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(fā)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(yōu)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(yōu)勢：第一，可以更有效的組織企業(yè)節(jié)省資金；第二，可以利用企業(yè)數據和行業(yè)公共數據尋找新的市場和機會；第三，可以共同創(chuàng)建、實時改進及創(chuàng)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(yè)中，財務分析不被重視，分析報告發(fā)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(huán)，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(yè)公司情況，分析企業(yè)所處的狀況。但實際上由于企業(yè)不同年度經營情況有差異，市場有變化，不同企業(yè)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(tài)分析，輕動態(tài)分析
以報表為主的分析，數據是靜態(tài)的，已經發(fā)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(yè)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(yè)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(yè)務部門提供業(yè)務信息，兩者信息獨立，企業(yè)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(yè)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(yè)管理層應該重視財務分析
隨著經濟的不斷發(fā)展，市場的復雜程度不斷增加，財務分析在企業(yè)決策中的作用也愈發(fā)重要，嚴密、科學的分析結果是企業(yè)決策的基礎。企業(yè)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(yè)的財務分析體系，并不斷創(chuàng)新，建立健全內部控制制度，提高企業(yè)的財務分析和管理能力，促進企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
（二）提高財務分析人員的職業(yè)素質
大數據時代，會計核算將不是財務部門的工作重點，一專多能、甚至多專多能才是財務人員的發(fā)展方向，信息化技術正在取代傳統的會計核算，財務人員不僅要做好會計核算、監(jiān)督職能，還需要收集、整理與財務、業(yè)務、客戶相關的數據，更重要的是具備利用大數據的能力；財務人員要能夠從海量、不斷更新的非結構化數據中尋找與企業(yè)決策相關的重要信息，探索不同數據之間的關系；要能夠掌握一定的數據分析技巧，深入挖掘企業(yè)各個流程相關的數據，掌握數據變化的規(guī)律，利用一定數據模型及工具進行實時分析和相關信息的實時傳遞。
關鍵詞：財務大數據 企業(yè)經營分析 管理創(chuàng)新
一、實施背景
（一）貼合國網大數據實時管控需要
截至2015年，在國網公司統籌實施下，基本建成了橫向集成、縱向貫通的一體化財務信息工作平臺，財務管理的標準化、信息化、集成化、集約化水平實現跨越式提升，“三集”管理以標準化、信息化為手段，強化全面管控、在線監(jiān)控和風險預控，提高管控實效性，實現管理精益化。為了實現信息實時反映、過程實時控制和結果實時監(jiān)督核心管理，縮短網省公司與地市縣公司之間反饋弧線，適用國網公司大數據應用財務主題，實行大數據分析為核心的數據倉，強化地市縣敏感分析實時管控勢在必行。
（二）市縣一體化經營分析診斷需要
2014年縣級供電企業(yè)上劃以后，緊緊圍繞財力集約化“實時管控”要求，升級一體化財務信息工作平臺，從對業(yè)務全過程的信息實時反映、過程實時控制和結果實時監(jiān)督三個方面進一步深化應用、提升功能，目前國網公司對省公司，省公司對地市公司、縣公司實時一體化管理及考核，同時間段、同考核期進行實時管控，因此，必須開展大數據BW倉同時對地市、縣公司經營指標情況進行過程管控。
（三）財務工作標準化及規(guī)范化要求
2015年網省公司對80個上劃縣級供電企業(yè)進行會計基礎工作規(guī)范化提升工作，為適用標準化財務管理杠桿在經營業(yè)中集成應用的需要，充分發(fā)揮會計反映和監(jiān)督作用，管控系統除了統一出具各項快報、預算報表、決算報表、業(yè)務報表財務報告外，更需要規(guī)范格式標準各種業(yè)務口徑、各種管理需求的財務分析報告。縣級供電企業(yè)由于信息化水平不高，各種基礎報告規(guī)格不一，口徑不一，在編制過程中存在反復情況，通過信息化手段加以規(guī)范提升是必要過程。
二、基本內涵
以促進企業(yè)經營管理水平持續(xù)提升為根本要求，以財務大數據為支撐，以對標管理為手段，運用指標管理、協同管理、閉環(huán)管理等理論，通過開展企業(yè)經營分析、市縣公司指標對比分析、單項指標分析，及時發(fā)現指標薄弱環(huán)節(jié)，強化信息技術支撐，實現核心指標數據的實時監(jiān)測、分析和閉環(huán)管控，形成動態(tài)優(yōu)化、持續(xù)完善的對標管理模式，持續(xù)促進公司經營業(yè)績和運營管理水平提升（見圖1）。
（一）強化BW倉大數據支撐
大數據BW倉（Business Information Warehouse）是為更好地利用企業(yè)內所有可能收集到的數據進行決策支持，對數據進行提煉、加工和集成含有一定量商務信息和意義的信息。一般情況下，數據倉庫系統是一個分層次的體系結構，包含數據源、數據存儲與管理、OLAP服務器、前端工具與應用。其中，數據源是數據倉庫系統的基礎，整個系統的數據源泉，通常包括企業(yè)內部信息和外部信息；數據存儲與管理是整個數據倉庫系統的核心，對數據進行重新組織，最終確定數據倉庫的物理存儲結構，同時組織存儲數據倉庫元數據；OLAP服務器是對分析需要的數據按照多維數據模型進行再次重組，以支持用戶多角度、多層次的分析，發(fā)現數據趨勢；前端工具與應用：前端工具包括各種數據分析工具、報表工具、查詢工具、數據挖掘工具以及各種基于數據倉庫開發(fā)的應用。
（二）深化同業(yè)對標管理模式
開展同業(yè)對標工作是落實公司管理提升活動工作的重要舉措，是規(guī)范管理、改進薄弱環(huán)節(jié)的現實需要，是助力公司持續(xù)、穩(wěn)定、健康發(fā)展的工具和手段。建立和完善各專業(yè)協同聯動機制，打破專業(yè)壁壘，增強全員對標合作意識，消除本位主義，統籌協調、密切配合，全局一盤棋，形成全面提升公司經營能力的合力，提高公司管理水平。
優(yōu)化省、地（市）、縣供電公司同業(yè)對標指標體系，將實時管控重點工作納入對標指標體系，加強對標數據的自動采集和在線分析；研究建立內控管理指數通報制度，開發(fā)建設指數自動運算及平臺，試點開展指標測試應用，并將結果納入公司對標體系。
（三）深入企業(yè)經營診斷分析
依托網省、地市、縣級供電公司財務管控系統綜合數據平臺，對公司運營效率、經營效益、獲利能力的所有報表在原有按省管理部室專業(yè)口徑上報基礎上，進行二次重分類開發(fā)，利用財務杠桿挖掘數據內涵，形成滿足網省公司管理層級需要的地市、縣兩級智能分析報告，全景展示一體化管理經營業(yè)績指標水平。通過對多源數據的挖掘，實現公司資源躍層展示，縣局歷年經營診斷和預測趨勢，及目標利潤影響因素量、價、費敏感性分析。
三、主要做法
以企業(yè)經營分析能力提升為主線，以指標體系為抓手，以BW數據庫建立為基礎，以經營分析模型為方法，以指標診斷機制為手段，以組織機制和系統平臺為保障，構建“五個建立”經營分析管理模式。明確元數據收集渠道、數據倉庫管理、模型設計、數據分析處理及再加工等工作流程環(huán)節(jié)，通過指標過程管控，及階段指標數據診斷，及時發(fā)現薄弱環(huán)節(jié)，強化市縣經營發(fā)展能力分析、企業(yè)經營能力分析、量價費敏感性分析、及電價管理輔助決策分析能力，結合可視化信息系統平臺與展示分析結果，將評價結果納入考核，保障BW數據倉切實有效發(fā)揮作用，為企業(yè)經營分析決策提供實時可靠的依據（見圖2）。
（一）建立評價指標體系，強化市縣兩級聯動
結合自身經營實際情況，全面梳理公司同業(yè)對標指標、企業(yè)負責人業(yè)績考核指標、財務重點工作、預算完成進度、全面運營指標等幾個方面的指標，制定公司評價指標體系，作為財務信息管控重點（見圖3）。
經過兩個月的調研，出臺BW數據倉方案共三稿，選出關系公司整體運行指標10項，關系公司業(yè)績考核指標的二級支撐指標16項，關系公司同業(yè)對標指標的二級支撐指標28項，既定標準文本表述。針對細節(jié)描述反復演練論證，從定量分析到定型分析，從影響因素變動分析到指標反項變動逆影響，多維度全方位指標體系。
（二）建立財務大數據庫，加強決策數據支撐
數據源是實現分析的基礎和重要前提，公司財務部協同各專業(yè)部門加強對標數據源管理，梳理完善指標末端因子的周期、維度等采集要素，通過運監(jiān)平臺、專業(yè)管理系統采集各指標數據，建立公司財務大數據庫，全面掌握對標指標變化及發(fā)展趨勢，實現指標異動和問題的動態(tài)監(jiān)控及自動預警分析。
公司開發(fā)BW數據倉，依據網省公司推廣的財務管控系統的管理屬性，將預算管理、資金管理、電價管理、稅務管理等各種管控數據集于一體，結合財務核算數據以及相關營銷、預算、資金、現金流等業(yè)務數據，是建立BW數據倉的基礎支撐。一方面，根據經營發(fā)展能力評估體系的設計，對結果分析展現需要的各類指標及數據進行處理與維護。包括定義指標權重、指標的歸一化處理、指標的趨勢化處理、定義經營質量區(qū)間、定義經營難度區(qū)間等，為最終的分析展現提供依據。另一方面，通過對接公司營銷、建設等專業(yè)系統，將專業(yè)系統財務數據納入大數據庫，為營銷費用、建設項目資金使用情況分析做好鋪墊。
（三）建立經營分析模型，明確綜合評價方法
根據公司實際工作需求，建立經營分析模型，主要包括“經營發(fā)展能力分析”和“量價費敏感性分析”兩個方面。通過經營發(fā)展能力分析，展示公司目標發(fā)展水平和經營狀況；通過量價費敏感性分析，明確購售電量、成本收入及售電價格為公司經營狀況的主要影響因素，通過各因素變動情況及時預測掌握公司未來經營發(fā)展趨勢（見圖4）。
1.經營發(fā)展能力分析，及時掌握公司經營現狀
基于電網企業(yè)自身特點，考慮電網企業(yè)市場劃分及經營特性，提出“二維五力”經營發(fā)展能力評價體系，以“經營業(yè)績”和“經營難度”兩個維度綜合評價企業(yè)經營發(fā)展能力，直觀展現企業(yè)經營狀況、發(fā)展趨勢和未來價值，推動公司價值鏈與業(yè)務鏈的融合，構建集團運作、協同高效、管控有力的企業(yè)運營機制。
2.量價費敏感性分析，預測公司經營發(fā)展趨勢
在既往財務對標分析中依賴公司上級部門信息，縣局對自己的指標情況并不了解及關注，關鍵指標管理不能實現過程管控，通過敏感性分析，將能依據當年指標變動情況，對以后年度的全面經營情況，通過趨勢分析法和影響因素敏感分析法進行模擬演練和預測，及早采取管理措施，不可控因素及早掌握，可控因素及早采取提升措施，縮小同業(yè)對標指標和業(yè)績考核指標的差距（見圖5）。
通過建立一整套完善的電價測算模型和電價動態(tài)報告體系，為電價調價、購售電預算預測和日常管理工作決策分析提供有力支持，切實以“價”為突破點，增加利潤為目標，實現預期效益。
借助信息系統，將敏感性分析模型在系統中固化，系統根據取數規(guī)則自動采集數據，根據不同時點、不同維度對購售電量、成本收入、電價等關鍵指標進行定量分析和全景展示，實現了分層次、全方位、穿透式地反映指標變化及其成因，有利于加強電價管控，提升管理水平
（四）建立指標診斷機制，助力經營質量提升
通過搭建信息系統平臺，將固定、經常、反復性數據分析工作交于系統功能實現，高效及時準確發(fā)現指標存在的問題，定位指標薄弱環(huán)節(jié)，及時提示相關責任人制訂指標改進提升措施。同時，通過提煉的指標體系展示，在縣級供電企業(yè)之中進行互相對標，有利于掌握各項指標優(yōu)勢與劣勢單位，促進縣公司間的交流學習和優(yōu)勢互補。
1.指標月度跟蹤監(jiān)控，及時發(fā)現薄弱環(huán)節(jié)
通過指標歷史情況分析和對標，明確指標變化趨勢，準確掌握指標實際情況，為指標目標的制訂提供依據。以售電量指標為例，通過數據及圖形展示兩個角度，以月份為周期，觀察指標理念變化趨勢，明確指標水平較好的月份，以及較差的月份，并為較差月份制訂相應的對策和措施提供理論依據。市縣公司對比分析，明確指標落后單位（見圖6）。
2.深化季度綜合分析，季度智能快報
以省公司季度分析報告模板為基礎，根據地市公司實際情況，財務部制訂季度綜合分析報告模板，并將模板導入信息系統中，結合信息系統數據分析功能，每個季度，系統生成季度綜合智能分析快報，及時通報公司經營狀況（見圖7）。
3.深入末端指標分析，定位指標薄弱環(huán)節(jié)
根據指標定義及計算公式對指標進行分解，將計算公式中的各級分項指標作為子指標，根據指標的定義和計算方法或子指標對整體指標的影響程度確定子指標權重。當子指標為末端因子，則停止分解，末端因子即不能再繼續(xù)分解，有明確的崗位和職責，可以直接獲得一手數據，不需要再次加工計算的子指標。
（五）建立運行保障平臺，促進分析診斷順利開展
建立信息系統平臺，固化企業(yè)經營分析管理體系和方法，系統分為數據層、查詢層、分析層和展示層四個維度。結合實際工作需要，編制《BA報告日常操作手冊》，對系統平臺操作界面、查詢界面進行詳細說明，并就系統可能出現的操作問題進行說明，避免操作上的失誤，規(guī)范使用方法。
四、實施效果
（一）數據實時監(jiān)控，財務分析質量顯著提升
數據流轉質量和時效性得到加強，采取運營管理水平再上新臺階。平時最快要三天的財務分析報告，在報表上報實現即時完成智能報告，一鍵式分析報告，數據準確，數據有效利用，經營管理水平明顯改善（見圖8）。
（二）指標動態(tài)評價，內部管理協同顯著增強
世界工廠分析認為，現在不是缺數據，而是數據太多。據統計，在今天的互聯網上，每秒會產生上萬個微博信息、幾百萬次的搜索、Facebook上的幾十萬次內容。稍大的電子商務公司，都會采集一些行為數據(比如IP流量、瀏覽量)，但是這些行為數據與商業(yè)數據(比如交易量)有什么關系?今天絕大多數公司，甚至包括凡客誠品這樣著名的電子商務公司，曾經都不知道如何利用成千上萬的零散數據。
一、數據分析的重要性
首先，我們要來了解一下數據分析對于一個網站的重要性。筆者并不從理論方面來論證數據分析的重要性，而是從各方對這一方面的動向來了解。
1、阿里巴巴
2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出數據門戶，并正式啟用新域名，新推出的數據門戶根據4500萬中小企業(yè)用戶的搜索、詢單、交易等電子商務行為進行數據分析和挖掘，為中小企業(yè)以及電子商務從業(yè)人士等第三方提供綜合數據服務。馬云曾表示“數據”將是阿里巴巴未來十年發(fā)展的戰(zhàn)略核心。
目前正式開放的部分為面向全體用戶的宏觀行業(yè)研究模塊，由行業(yè)搜索動態(tài)趨勢圖、專業(yè)化行業(yè)分析報告、細分行業(yè)和地區(qū)的內貿分析和針對行業(yè)各級產品的熱點分析，以及實時行業(yè)熱點資訊等部分構成，并且為免費提供。到2011年底阿里巴巴還將適時陸續(xù)推出數據門戶其他部分應用。
2、各行業(yè)巨頭
事實上，近年來全球各大行業(yè)巨頭都表示進駐“開放數據”藍海。以沃爾瑪為例，該公司已經擁有兩千多萬億字節(jié)數據，相當于200多個美國國會圖書館的藏書總量。這其中，很大一部分事客戶信息和消費記錄。通過數據分析，企業(yè)可以掌握客戶的消費習慣、優(yōu)化現金和庫存，并擴大銷量，數據已經成為了各行各業(yè)商業(yè)決策的重要基礎。
電商平臺也很注重這方面的數據分析，例如世界工廠網，就設有排名榜的數據分析，通過分析用戶在世界工廠網的搜索習慣及搜索記錄，免費提供了產品排行榜、求購排行榜和企業(yè)排行榜。無獨有偶，作為行業(yè)門戶網站的裝備制造網也即將在未來的發(fā)展中提供數據分析的功能，從網站的介紹中可以看到：每月企業(yè)網站專業(yè)SEO檢測報告、季度專業(yè)行業(yè)研究報告等等。所有這些行業(yè)的動向，都昭示這一個特點：企業(yè)數據、行業(yè)分析。也只有行業(yè)網站、電商平臺等擁有企業(yè)數據優(yōu)勢，而且集合整行業(yè)信息，并有分析整合數據的能力，才能真正為企業(yè)提供真實、有效的數據分析。
從各方對待一個事物的態(tài)度與投資動向，我們能很輕易的了解到這一事物的重要程度，從以上的事例可以看出，數據分析對于各行各業(yè)都非常的重要，尤其是對于電子商務平臺。
二、電子商務數據分析的七個重要因素
1、電子商務數據分析需要商業(yè)敏感
今天電子商務公司的數據分析師，有些像老板的軍師，必須有從枯燥的數據中解開市場密碼的本事。比如，具有商業(yè)意識的數據分析師發(fā)現，網站上的嬰兒車的銷售增加了，那么，他基本可以預測奶粉的銷量也會跟上去。再比如，網站上的產品發(fā)揮的作用并不一樣，有的產品是為了賺錢，有的產品是為了促銷，有的產品是為了吸引流量，不同的產品在網站上擺放的位置是不一樣的。
一個商業(yè)敏感的數據分析師，是懂得用什么樣的數據實現公司的目標。比如，樂酷天與淘寶競爭，它們重點看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的賣家進來，賣了多少東西。因為此階段競爭最核心的就是人氣，而非實質交易量。如果新來的賣家進來賣不出東西，只有老賣家的交易量在增長，即使最后每天的交易量都增長，也還是有問題。
再比如，一家剛踏入市場的B2B公司和已經占領大部分市場的B2B公司，它們的目標不一樣。前者是看流量賺人氣，后者對流量不怎么看重，而是看重交易轉化率及回頭率。
當下的數據分析師多是學統計學出身的，一堆數據放在那里，大家都擅長怎么算回歸、怎么畫函數。但是這批學數學的人才缺乏商業(yè)意識，不知道這些數據對業(yè)務意味著什么，看不見一堆數據中彼此的關系，也就不知道該用什么樣的邏輯分析，也就無法充當老板的眼睛了。
2、電子商務的網站轉化率是關鍵，ROI是最終的目標
電子商務B2B網站平臺的宗旨就是為企業(yè)服務，讓買家與賣家的市場銷售成本降低，降低交易成本，提高訂單利潤。因此，電子商務的網站轉化率是關鍵，這其中就提到一個指標的重要性——ROI。ROI是ReturnOnInvestment的簡寫，是指通過投資而應返回的價值，它涵蓋了企業(yè)的獲利目標。利潤和投入的經營所必備的財產相關，因為管理人員必須通過投資和現有財產獲得利潤。又稱會計收益率、投資利潤率。
其計算公式為：投資回報率(ROI)=年利潤或年均利潤/投資總額×100%
投資回報率(ROI)的優(yōu)點是計算簡單;缺點是沒有考慮資金時間價值因素，不能正確反映建設期長短及投資方式不同和回收額的有無等條件對項目的影響，分子、分母計算口徑的可比性較差，無法直接利用凈現金流量信息。只有投資利潤率指標大于或等于無風險投資利潤率的投資項目才具有財務可行性。
投資回報率(ROI)往往具有時效性--回報通常是基于某些特定年份。
3、電子商務數據分析衡量指標的設定
指標是讓我們更好的從數據量化的層面來了解運營的狀況，現在的PV、UV、轉化率基本是運營監(jiān)督的指標;網站分析采用的指標可能有各種各樣的，根據網站的目標和網站的客戶的不同，可以有許多不同的指標來衡量。常用的網站分析指標有內容指標和商業(yè)指標，內容指標指的是衡量訪問者的活動的指標，商業(yè)指標是指衡量訪問者活動轉化為商業(yè)利潤的指標。
電子商務的數據可分為兩類：前端行為數據和后端商業(yè)數據。前端行為數據指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的數據;而后端數據更側重商業(yè)數據，比如交易量、投資回報率，以及全生命周期管理等。
目前有些人關心前端行為數據，也有些人關心后端商業(yè)數據，但是沒有幾家網站把前端行為數據和后端商業(yè)數據連起來看。大家只單純看某一端數據。但是看數據看得“走火入魔”的人會明白，每個數據，就像散布在黑夜里的星星，它們之間布滿了關系網，只要輕輕按一下其中一個數據，就會驅動另外一個數據的變化。
4、某些指標異常變化的原因分析
網站的某些指標的異常變化是外界市場一些變化的客觀反應，網站的數據分析人員一定要積極注意。例如PV減少(異常)，那我們就要分析用戶是搜索來源減少還是直接訪問減少?反連接過來的減少?搜索減少就要觀察用戶的關鍵字、搜索引擎等。
例如2011年的上半年，曾出現阿里巴巴與慧聰發(fā)生爭論，而在那幾天，另一個B2B網站--世界工廠網的會員注冊量批量上升，每天超過千個以上的注冊量。當然這只是一部分的猜測，在兩個B2B巨頭不穩(wěn)定之時，企業(yè)會選擇第三方的平臺，這是符合常理推斷的。不過就此以后，世界工廠的注冊量一直是穩(wěn)中有升的，難道這是會員發(fā)現一個免費“新大陸”的口碑宣傳嗎?事后發(fā)現，是因為世界工廠網的一個新項目--全球企業(yè)庫的上線吸引了大量企業(yè)會員的青睞，注冊量猛然提升的。對于一些數據的異常增加或減少，一定要分析其產生的原因與市場時機，這對平臺以后的發(fā)展及政策導向非常有借鑒意義。
有一天，linkin(一個社區(qū)網站)忽然發(fā)現來自雷曼兄弟的來訪者多了起來，但是并沒有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒閉了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作來了。谷歌宣布退出中國的前一個月，筆者在linkin上發(fā)現了一些平時很少見的谷歌產品經理在線，這也是相同的道理。試想，如果linkin針對某家上市公司分析某些數據，是不是很有商業(yè)價值?
5、利用數據分析用戶的行為習慣
再次說，得到數據來分析是在揣測用戶的心理和一些習慣，最真實的是讓用戶告訴你，需要什么，這些可以利用投票調查及問題提交等來實現，當然利用數據整合分析也是必然的，然后做出來AT來權衡利弊來對用戶體驗驚醒改善，和一些基本的產品定位及活動。
裝備制造負責人認為，網站數據分析應該兩個層次：第一，網站數據分析，是針對產品來說。就圍繞產品如何運轉，做封閉路徑的分析。得出產品的點擊是否順暢、功能展現是否完美。第二、研究客戶的訪問焦點，挖掘客戶潛在需求。如果是以交易為導向的電子商務網站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出現聯單!
6、客戶的購買行為分析
當用戶在電子商務網站上有了購買行為之后，就從潛在客戶變成了網站的價值客戶，電子商務網站一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的數據庫里面，所以對于這些用戶，我們可以基于網站的運營數據對他們的交易行文進行分析，以估計每位用戶的價值，及針對每位用戶的擴展營銷的可能性。
客戶的購買行為分析，如傳統的RFM模型，會員聚類，會員的生命周期分析，活躍度分析，這些都精準的運營都是非常重要的。
【關鍵詞】 供給側改革； 會計信息； 集成應用
【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(yè)盈利下降、工業(yè)品價格持續(xù)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(xù)健康發(fā)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(tài)信息，為決策者掌握與使用。尤其是在“互聯網+”、“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)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(yè)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(yè)成本、增強企業(yè)創(chuàng)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(yè)會計業(yè)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(fā)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(yè)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(yè)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(yè)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(yè)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(yè)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(yè)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(yè)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(huán)境快速變化，非財務信息也要融入會計信息中，如企業(yè)外部投資及上下游產業(yè)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(yè)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(yè)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(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃、經營決策、過程控制和業(yè)績評價優(yōu)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(yōu)化、提高全要素生產率轉變；要將企業(yè)的財務、經濟業(yè)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(yè)的潛在信息價值，節(jié)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(yè)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(yōu)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(guī)報表輸出與個性化報表輸出相結合。常規(guī)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(yè)務使用。隨著供給側市場經濟的發(fā)展，會計信息呈現廣泛性、差異性和易變性等特征，企業(yè)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(guī)核算會計信息，又要有非財務業(yè)務信息，如研發(fā)、生產、采購、銷售等信息，還要有企業(yè)外部信息，如行業(yè)市場環(huán)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(yè)經營、效益密切相關的數據日益發(fā)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(yè)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(yè)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(yè)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(guī)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(yōu)化會計業(yè)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(yè)務流程的內外部數據流程有機整合[ 4 ]，實現企業(yè)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(yè)經濟業(yè)務活動的原貌得以全面地進入會計信息流程。為了強化業(yè)務交易的真實性，將與企業(yè)發(fā)生業(yè)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(yè)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(yè)產品的檔次和質量，重點增加產品和技術的創(chuàng)新能力信息，包括科技研發(fā)的資金、產品、研發(fā)力量等信息。
在此基礎上，進一步收集企業(yè)所處的經濟環(huán)境信息，包括國家在供給側改革中釋放的市場信息、行業(yè)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(yè)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(yè)有效糾偏。
2.信息數據處理。將收集的各業(yè)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(guī)范化，自動提取非結構化數據的內容，并存儲到各業(yè)務子系統數據庫中。業(yè)務子系統數據庫中的數據按相應事件驅動處理規(guī)則觸發(fā)報賬業(yè)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(fā)、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(fā)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(yè)的生產成本、研發(fā)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(yè)的全面財務情況，幫助管理者對企業(yè)經營情況進行事中監(jiān)控、事后分析，及時發(fā)現財務風險，為籌資、成本決策、股權分配等企業(yè)經濟活動作出正確決策，為企業(yè)“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(guī)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(yè)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(fā)和服務、企業(yè)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(yè)綜合分析的評價及前景的判斷。
（2）預測性報表。新常態(tài)下，企業(yè)決策者在過去和現在的基礎上更關注未來。企業(yè)除了按照國家規(guī)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(yè)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(yè)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(yōu)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(yè)務處理規(guī)則，集成經濟業(yè)務信息、財務信息和市場環(huán)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(yè)經濟信息的匯總與集成化應用，使企業(yè)會計工作由核算型轉向管理、決策支持型，為企業(yè)供給側改革提供優(yōu)質信息保證。
【參考文獻】
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英國NFI項目每年均對上個財政年度的數據分析和對比情況出具審計報告，不僅橫向對比各行業(yè)數據欺詐的件數和金額，還縱向對比近年來的變化情況。一方面勾勒出欺詐問題出現的高風險重點行業(yè)和重點領域，為審計項目的選擇鎖定重點；另一方面動態(tài)反映數據欺詐問題的變化趨勢，不僅發(fā)現問題，還有針對性地跟蹤某類欺詐問題是否得到了遏制，已經發(fā)現的問題是否得到了有效整改。我國審計始終強調全面審計、突出重點，但是如何發(fā)現和突出重點卻一直是審計實踐面臨的難題。不但可以通過大數據的匯總、統計功能對被審計單位的情況進行總體把握，還可以通過橫向、縱向對比，聚類、關聯分析，發(fā)現存在虛報冒領、擠占挪用、重復申報、截留套取等違法違規(guī)問題的高發(fā)行業(yè)、領域、環(huán)節(jié)、單位和部門，為審計延伸提供精確制導的坐標，為審計項目計劃提供確切實在的依據。
二、大數據分析是績效審計的利器
英國NFI通過大數據分析，不僅發(fā)現個案問題，還對同類問題的產生原因進行分析，促使相關部門和單位完善制度，堵塞漏洞，提高公共資金的使用效率和效益。近年來，隨著我國財經制度的不斷完善和加強，違反財經紀律、違法違規(guī)的問題得到了很大遏制，國家審計在繼續(xù)查處違法違規(guī)性問題的同時，也十分注重對公共財政資金使用績效進行審計。通過大數據集中分析平臺的關聯分析查詢，能夠從整體層面高效、便捷地發(fā)現諸如公共財政資金滯留的具體環(huán)節(jié)、時間；發(fā)現公共財政資金投向不符合產業(yè)政策導向；發(fā)現財政專項資金分配在地區(qū)和部門間存在的不均衡、不合理；發(fā)現財政投入的建設項目存在的進度滯后、效益與預期不符等問題。大數據提供的證據與審計抽查相比，能夠更加全面、客觀地反映某項公共財政資金產生的整體效果和存在問題。在此基礎上提出的審計意見和建議，更加充分、準確和有針對性，更能促使相關部門和單位完善制度、落實責任、加強管理，更好地實現公共財政資金的價值。
三、如何構建審計大數據平臺
1.通過立法為建立審計大數據集中分析平臺奠定基石。英國NFI的數據收集和分析工作是依據2008年7月21日修訂的數據配比法案進行的，法律授權使英國審計委員會將數據收集、整理、分析等工作成為常態(tài)，這是審計開展大數據分析的基石。目前，我國審計法授予了審計機關在審計期間獲取被審計單位數據的權力，但是審計項目是單個開展的，各被審計單位之間的數據不能完全地相互關聯，形成了一個個數據孤島；并且，審計項目一結束，被審計單位就不愿意繼續(xù)向審計機關提供數據，難以對被審計單位進行持續(xù)的審計監(jiān)督。借鑒英國的經驗，我國應當從法律層面明確屬于國家審計范圍的政府部門、企事業(yè)單位、公共機構，以及使用公共財政資金的企業(yè)、單位等應當定期向審計機關提供電子數據，為國家審計進行大數據分析創(chuàng)造條件，從根本上解決目前存在的數據收集難、不完整、時效性差等問題，將一個個數據“孤島”連接起來，在此基礎上進行深入的關聯、對比和分析，真正發(fā)揮信息時代大數據的強大作用。
2.建立統一的數據格式標準。英國NFI項目的數據涉及相關政府部門、醫(yī)院、學校、養(yǎng)老金管理機構、房屋管理機構、銀行、部分私營企業(yè)等，提供的數據包括單位財務數據、單位業(yè)務數據、部分員工個人數據等，所有提供的數據均按照NFI項目指定的數據格式范圍。NFI收到各單位上傳的數據后，只需經過少量的數據清理，就可以整合到數據集中分析平臺中，對不同部門、機構、單位的數據進行對比分析。在信息化高度發(fā)展的今天，我國應當由審計部門牽頭，工信部、協會、高校等合作，建立統一的數據共享接口，在現有的審計署財務數據接口的基礎上，擴充和整合管理數據、業(yè)務數據等信息，實現大數據兼容匹配。
實訓要求：
了解對金融數據進行統計分析的原理和過程，了解各種數據分析模型、統計分析方法的使用條件、應用場合、所需參數及模型的性質，能按照模型的要求輸入基本數據合參數，進行運算和統計分析，掌握數據輸入、數據分析、數據轉換、選擇等技巧，掌握各種基本的統計分析模型的計算方法，能根據數據來源、數據類型和分析的目的要求選擇適當的統計分析模型進行分析，能對輸出結果能作出合理的解釋和恰當的運用。
實訓內容：
1、 任選某一上市公司，任意選取杜邦分析中兩個指標。
2、 分析這兩個指標的中心趨勢（均值、中位數、眾數等），離散趨勢（極差、
方差、標準差、分位數），數據的分布（偏度、峰度）。
3、 分析兩個指標的相關系數和散點圖。并作出兩指標之間的回歸分析 （回歸
函數，回歸檢驗）。
項目二 財務報表分析
實訓要求：
財務報表分析是金融學專業(yè)本科學生綜合實訓環(huán)節(jié)的一個重要組成部分，通過對基本財務報表即資產負債表、利潤表、現金流量表等的分析，加深學生對財務報表的理解，掌握比率分析法和比較分析法的運用，學會通過財務報表分析來評價企業(yè)經營成果和財務狀況，基本具備通過財務報表評價過去和預測未來的能力，以及幫助利益關系集團改善決策的能力。
實訓內容：
1、要注意比率分析法中償債能力分析、營運能力分析、獲利能力分析和發(fā)展能力分析等指標之間的關聯性。
2、要學會運用杜邦分析法、沃爾沃評分法等方法，綜合分析企業(yè)的各項財務指標。
3、能熟練利用互聯網收集財務報表，并利用excel整理編輯，運用所學的財務分析知識撰寫財務分析報告。
項目三 商業(yè)銀行業(yè)務與管理實訓
實訓要求：
1．通過對模擬銀行軟件和相關業(yè)務案例的具體操作，深入理解與掌握銀行實務中所涉及的基本業(yè)務流程，把握業(yè)務操作中的關鍵要素，熟練主要憑證的實際應用和業(yè)務管理的技能方法，同時梳理自身的知識體系，鞏固理論基礎。
2．通過對銀行核心業(yè)務系統的設計原理、業(yè)務系統的功能結構、業(yè)務的管理等內容的操作體會及分析研究，幫助學生縮短理論與銀行實務的距離，開闊專業(yè)視界，培養(yǎng)認真、細致、嚴謹的專業(yè)態(tài)度，進一步提高動手能力和綜合運用理論知識的能力，增強畢業(yè)班學生就業(yè)的競爭能力。
實訓內容：
1．在碩研商業(yè)銀行軟件平臺上進行業(yè)務操作，做好具體業(yè)務操作前的準備和日終處理，熟練柜員主要業(yè)務的代碼和操作流程。
各組寫：業(yè)務種類、操作流程；收獲與提高，不足及存在的問題，如何改進。
2．資本管理狀況分析——以2012年***銀行為例
