销售数据分析报告汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇销售数据分析报告范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

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一、大数据时代素描

“大数据”是人们给信息爆炸所产生的巨量数据起的一个简单的名字。一方面，这些数据蕴藏着巨大的潜在价值，人们迫切需要更先进的技术，对其进行实时处理；另一方面，技术的进步，包括云计算、分布式计算等方法的应用，极大地提升了信息处理能力，提供了广阔的研究空间，使大数据分析成为可能。

很多人认为“大数据”就是指数据量大，这是一个误区。大数据的本质是发现和理解了信息与信息之间的关系，是思维的变革，而这种变革主要表现在以下三方面。首先，大数据强调的不是随机样本，而是全体数据。为了实现“全体数据”，需要我们尽可能多地搜集、保存与行业相关的各类数据和信息。其次，大数据时代，人们不再一味追求精确，而是承认混杂性。因此，人们需要对于非结构化数据给予更多的关注。也就是说，我们不仅要关注图书销量、读者群构成、直接反馈；也要关注鼠标点击、驻留在一本书的时间，后续购买、关联购买情况，购买地点等。这些看似杂乱的信息，可能蕴藏着巨大的商机和价值。再次，大数据不再追求因果关系，而是关注事物之间的相关性。例如，沃尔玛通过数据分析发现，在飓风来临的季节，不仅手电筒的销量增加了，某一种牌子的蛋挞的销量也增加了，因此，沃尔玛在飓风季节来临时，将库存的蛋挞摆放在靠近手电的位置，以增加销量。在医学出版中，我们也可以通过数据分析，找出与读者的购买行为或阅读需求相关的要素。

二、大数据在医学出版选题策划中的应用前景

1. 教材出版

各个出版社都很重视教材出版。不管是新编教材还是修订教材，调研都是启动编写的基础。教材调研，需要先搜集开设本专业学校的名单，逐个寄出调研函。学校的名单主要来源于相关学会、教职委、行职委提供的资料，但需结合前一版教材或相关书籍发货的省市分布数据，有些时候这两者有较大出入。例如，提供的名单中，河南省没有学校招生，但出版社前三年的发货资料中，河南省每年的教材发货数很大。另外调研函发出后，回收也存在一定困难，通常只能做到部分回收。正因为学校的名单很难搜集齐全，调研函也不能全部回收，这种传统方式上的调研，虽然力求全面，但仍是一种抽样调查，很难涵盖整个行业的样本量和全部信息。

在大数据时代，一切都可以被数据化，大数据强调的不是抽样样本，而是全体数据，因此将数据分析引入教材调研，可以对互联网上有关专业的开设省份、招生学校、招生人数等信息进行分析，得出更全面的数据分析报告。在教材修订、搜集反馈意见时，也可以通过搜集论坛、网购机构的销售记录、读者评论等，分析需要增加、删减及修改的内容。在遴选主编、副主编及编者时，编辑同样可以通过分析网站上的会议情况、会议日程、发言频率和题目、各领域专家的专业特长，确定其学术影响，以及在教材中适合担任的角色，并将这些信息形成分析报告，供决策者参考。

2. 学术专著

在传统出版模式下，学术专著的选题方式属于经验型，由策划编辑提出选题，报出版社选题会讨论。选题委员会由社领导、经验丰富的老编审、生产及销售部门负责人等组成。选题会上讨论的依据主要是以往选题的销售情况及市场反馈，当前市场同类书的情况，以及其他出版社类似图书的销售情况。这种选题论证方式所参考的数据，只是整个出版市场数据的一部分。而利用大数据，人们可以获得整个医学图书市场的书目信息、销售情况，并进行分析。通过数据分析得出的报告，可以形象地理解成一批有无限经验的策划编辑、生产人员和销售人员讨论后得出的结论。理论上，这种论证模式更客观、更有说服力。

现有的医学相关网络社区、数据库的资源已经十分丰富，通过对诸如丁香园医学论坛、中国期刊网（CNKI）、PubMed等的搜索记录、浏览记录、用户留言，以及对亚马逊、当当网的专业图书购买记录的分析，可以筛选出各个专业领域的热点，并对相关用户的地理位置、年龄、职称等信息进行分析，准确定位读者人群，并预测市场容量，为图书选题提供参考。

3. 应急出版

应急出版对于医学出版社来说是一个很重要的部分，在遇到较大的公共卫生事件或异常天气时，公众很需要专业出版社出版的相关预防书籍普及防范知识，医师也需要专业书籍补充相关知识，专业出版社有义务为他们提供高质量的出版物。例如人民卫生出版社在2003年“非典”暴发时紧急出版的SARS诊治、防范等方面的图书，以及在2013年出版的《实面“霾”伏――“雾霾”中的生活与健康》。如果等到公共事件或异常天气已经暴发再组织编写，出版时间容易滞后。

大数据分析在应急出版方面将会有明显的优势。例如，谷歌公司通过对检索词条的分析，提前几周时间预测甲型H1N1流感爆发。这个案例对于应急出版是一个很好的启示。编辑可以通过类似的数据预测方式，如在流感暴发前，即组织编写流感预防及治疗相关的书籍。再如，如果能够通过网络的搜索词条，或者同诸如中央气象台等单位合作，共享数据库，提前预测会有严重雾霾天气出现，就能提前组织专家编写，为书籍出版赢得宝贵的时间。同时，可以通过搜索频率预测印刷册数，避免过多的库存。

三、医学编辑应对大数据时代的策略

1. 医学编辑应做好基础工作

一是立足自身，做好医学编辑出版的大数据基础工程建设。例如进一步实现网络化、电子化和标准化，为实现大数据的应用打好基础。只有将出版物网络化、电子化，才能使与出版相关的信息和数据成为可以搜集的资源；大数据技术可以分析杂乱的数据，数据的标准化可以为数据分析提供更多便利。

二是学习借鉴，建立基于云计算等先进信息技术的新型工作模式。例如民生银行开发的小微金融数字地图平台，通过这种地图将数据可视化，由此提供相应的信息分析、营销实务等服务。出版社如果建立类似的平台，将销售数据可视化，就能为选题策划工作提供更多的服务。

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1引言

财务分析报告是指财务人员利用企业的财务相关数据，结合其他相关信息对企业的财务进展情况、日常经营状况以及现金流等相关数据进行综合评价。财务分析报告能够帮助企业管理者迅速全面了解企业运营情况，掌握财务管理方面的优势与劣势，提高企业管理的效率。高质量的财务分析报告对财务管理人员的专业知识掌握能力要求较高，许多财务管理人员难以完成高质量的财务分析报告。基于以上背景，本文希望通过分析我国企业财务分析报告现状以及问题，探讨如何提高企业财务分析报告的质量。

2我国企业财务分析报告的现状及问题

2.1财务分析报告现状

对于绝大多数企业来说，财务分析报告是对财务指标进行数据化的展示以及文字描述。常用的财务分析指标往往以会计报表为基础，通过分析各种数据的相对比率进行刻画，包括企业销售净利率，销售毛利率，资产净收益等，从中可以计算得到流动比率，速动比率等常用的二级指标。我国的企业财务分析对数据的重视程度较高，但是很少对审计报告以及会计报表进行注释分析，因此许多小型企业利用这一漏洞，修改经营不佳的销售业绩，向社会以及消费者提供虚假的财务报告，使得原本财务状况不佳的企业看起来利润十分丰厚，严重影响了经济市场的健康发展。

2.2我国财务分析报告常见问题

（1）时效性有待提高。财务分析报告的阅读者主要是企业高管以及部门相关负责人，通过阅读报告快速掌握企业财务动态。财务报告是对上一阶段财务情况的总结，一般分为周报，半月报，月度报告，季度报告与年度报告，由于数据的延时性以及财务数据处理消耗的时间较长，因此当财务数据整理完成后，仍然需要1-2天的时间完成周报，1-2周的时间完成季度报告。因此财务分析报告的时效性降低，对决策的辅助作用也有所降低。（2）针对性较差。财务分析报告带有较强的针对性，针对某一阶段企业财务存在的问题进行详细的分析，为管理者的后期决策提供有用的信息。由于我国许多财务人员的专业知识能力有限，缺少整体的数据分析以及报告整理思维，难以将财务数据与企业的具体业务进行有机结合，因此财务分析报告的针对性较差，不能将具体的问题分析透彻，无法为管理层决策提供高质量的数据支持。

3提高我国企业财务分析报告质量的对策

（1）提高财务管理人员专业能力。中小型企业现有的财务管理人员在财务知识的专业性以及业务逻辑的理解性上都有所欠缺，因此，企业需要通过培训以及招聘专业人员来解决这个问题。首先，企业应当定期对现有的财务人员进行财务知识培训，邀请行业知名人士前来讲座，将培训计入员工的绩效考核，监督财务人员不断学习新财务知识，提高处理数据能力；此外，也应该积极鼓励财务人员与业务部门进行交接，只有充分理解了业务逻辑，财务人员才能抓住财务分析的重点分析对象，提高财务分析报告撰写效率。其次，企业可以通过优厚的待遇以及人才晋升制度吸引外界人才加入，提高财务管理团队的整体质量。最后，企业也可以积极与高校合作，参与到高校课题中，将学术成果应用到实际工作操作环节，提高财务分析工作效率。(2)加强财务基本工作管理。财务基本工作的效率是财务分析报告质量的保证。首先，企业应当建立财务数据后台，由财务部门进行台账管理，将财务信息按照地域以及时间进行有序的排列，定期整理并进行数据分析，从而简化撰写报告时财务数据的提取以及对比分析环节的工作量，保证财务数据的准确有效性。其次，财务人员应当保持敏感的财务数据性，实时记录相关支出以及重要事项，从时间、计划、预算、实际花费等多个方面进行存档，方便今后工作查询。最后，财务人员需要定期向企业各个部门收集相关报表，及时提出报表格式以及内容问题，建立统一的报表管理方式，为撰写财务分析报告做准备。(3)加强了解企业内部信息。只有深入了解企业内部各个部门的运作情况以及业务逻辑，才能够深入分析企业的财务运转情况。因此，财务负责人应该深入到产品研发。运营，销售，采购等诸多部门，对工作流程，产品特点，销售规律，大客户基本情况等信息进行必要的了解，扩大财务分析的视野与角度，结合企业的基本财务数据进行有效的探索分析，保证财务报告具备较高的针对性与适用性。如对于某小型企业来说，核心产品为该企业带来了超过50%的利润收益，财务管理人员应当参与制定一套特定的监控分析体系，及时了解产品原材料。库存。生产成本，销售利润等数据的变化，密切关注该产品各项财务指标数据变动对于企业整体财务数据变动的影响。此外，财务人员也需要综合考虑企业发展战略变化，市场政策变化，库存处理方式变化等诸多外界因素变化对企业的利润自己成本支出的影响，从而提出建设性意见。

4结语

综合上述，财务分析报告是企业高管迅速了解企业阶段性运营现状的重要方式之一。但是我国许多企业的财务分析报告存在一定问题，如针对性较差，难以对实际的业务起到指导性作用；财务管理人员专业能力较低，不能提供高质量分析报告等。近年来，财务分析报告的重要性不断提高，企业也必须加强对财务人员的培训管理工作，优化日常财务管理流程，鼓励部门合作，为财务工作提供良好的企业环境基础。

作者:蒋铮 单位:上海市普陀区人民医院

参考文献

[1]王小平,雷鸣,王成霞.关于提高企业财务分析报告质量的思考[J].经济师,2013(1).

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战略是企业发展的长期性、全局性指导思想，策略则是战略的具体化。从决策逻辑上来说，企业必须先确定营销战略，然后再根据战略制定策略。具体在营销模拟实验中，学生先要进行SWOT分析，明确企业的优势、劣势、机会和威胁;然后进行STP分析，把握各细分市场之间的差异性，明确公司的目标市场，确定产品的市场定位;之后再制定公司的具体发展目标，如市场占有率目标、销售额目标、利润目标，这些内容基本都属于公司战略决策的范畴，对企业后阶段的策略制定起着方向性的指导作用。但在实验操作实际中，很多学生对战略分析不够重视，把大部分时间和精力都放在了策略制定与执行上，热衷于进行新产品的开发、新品牌的推出、价格的制定与调整、渠道的选择、广告促销等，至于为何要这样去制定和执行，以后要怎样去制定和执行，则缺少全盘考虑。实际上，由于学生前期的战略分析不全面，战略目标不明确，很多策略的针对性和实用性不强，甚至有些策略就凭主观感觉或估计来确定。

2．决策过程不严谨，数据分析能力弱

由于市场环境越来越复杂，决策风险越来越大，企业的决策日趋客观严谨，决策中越来越重视数据的支撑作用。数据是市场的真实反映，揭示了事物发展的客观规律，本身就是决策的重要参考，培养学生的数据分析能力和严谨思维也是营销模拟实验教学的一个重要目标。市场模拟营销实验中包含大量的数据，比如销售量、销售额、增长率、利润额、利润率、生产成本、投资收益率、知名度、股价等等，另外还有许多图表，如折线图、饼形图、柱状图及矩阵图等，每一次营销计划执行后，这些数据或图表就会发生相应的变化。这些数据中蕴含着丰富的市场信息，非常值得我们去挖掘，但这些数据或图表并没有被学生很好地利用，学生对数据的敏感度不够，不擅长去分析其中包含的信息，对它们的认识有些表面化，往往是在进行简单的了解后便很快制定出营销策略，决策过程欠严谨。

二、市场营销模拟实验教学的优化对策

1．科学分组，确保竞争公平

为使每一位同学都能始终保持实验兴趣，也为了保证小组竞争的公平，教师在实验开始前必须对全班进行科学分组。分组时要考虑以下几点:首先要确定每组的人数，每组人数不宜过多，太多了影响决策效率，还可能导致人浮于事，一般三人一组比较好，团队比较精干，也便于协商或讨论;然后要确定小组成员选择标准，每一小组至少要有一位专业能力相对突出的同学，以保证决策过程的专业性和合理性，并带动其他同学积极参与。确定组队标准后，学生可以先行组合，然后把组队名单交给老师，老师根据实际情况对各组成员进行适当调整，尽量使各组的实力保持相对平衡。

2．突出战略决策，做好市场分析与战略定位

企业的决策需要有战略思维，要预先做好市场及产品的规划，在此基础上再制定出不同阶段的营销策略。为此企业需要对营销环境做出全面细致的分析，了解企业的优势、劣势、机会和威胁，并在市场细分的基础上做出目标市场的选择，确定产品在目标市场的定位，最终形成成熟的营销方案。这种战略分析能力体现出了学生的宏观视野和逻辑思维，但往往也是很多学生的弱项，需要教师在实验环节中予以特别重视，通过一系列强化训练来培养。比如要求学生在每次实验中必须提交两份战略分析报告，一份是SWOT分析报告，一份是STP报告，报告中必须对营销环境、战略定位、营销目标做出详细分析和具体明确，并阐述原因和依据，在分析报告没有提交之前，不能进入下一个实验环节。在每一年度的营销实验结束后，教师还要对全班所有同学的分析报告进行评比，将评比结果作为期末成绩的参考。通过这种硬性规定，让学生重视战略分析，逐步提高从全局把握问题的能力。

3．强化数据分析，做到严谨决策

数据分析能反映一个人看待问题的深度以及思维的严谨性，但对于很多学生来说，由于营销分析工具掌握不牢固，对数据分析的方法比较生疏，难以从多个数据中发现事物之间的内在联系或规律，更多是根据主观感觉或个人经验，再结合一些表面的数据来制定营销对策，决策过程存在某种随意性。为改变这一不良决策习惯，教师在实验中必须强调一点，就是所有的决策必须有数据支撑，必须有数据分析，用数字说话。这并非提倡决策的“数据主义”，只是强调严谨决策的重要，这种训练对学生以后的行为习惯和逻辑思维将产生积极影响，让学生更理性地看待问题和解决问题。以营销模拟实验中的广告投放决策为例，就要求学生先了解企业本年度的营销预算、广告的目标、媒体的成本、媒体的传播效应、企业目前的知名度等数据，然后对这些数据进行科学计算，得出广告投放的时间、次数和费用，而不能凭估计随意给定一个数字。

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那么，数据分析师们如何实现从数字到观点，以下是我的五点建议：

1、不仅要对比差异，而且要对比趋势

网站分析软件让分析师去对比连续的数据，例如：按月、按年来比较变成很容易，但是对于一些逻辑上的比较，例如：工作日每天，当前与上周的同一天等在对于软件的实现有一定难度。然而，最好的发现趋势的方法还是把数据导入到excel中，通过透视表去发现数据中的趋势。还可以在分析中加入一些统计指标，均值、方差、均方差；

2、在形成结论前请深入分析数据的异常

对于一个网站分析师来说，没有什么出现那种“狼来了”更悲剧的事情。曾经有一个同事对于一次网站的活动表现非常忧虑，因为自从这个活动上线后，指标连续8周下降。后面分析发现这是一个针对返校的活动(国外大部分大学每学年为三个学期，开学时间分别是8月、1月、5月)，但那个时间正赶上感思节(感恩节是在每年11月的第四个星期四)。

对于之前讨论的情况，计算方差是一个很好的评估你的数据变化是不是在统计学上显著，是否你的变化的数据落到二个方差之外。(译者备注：如果一个变量符合正态分布，则其95%的值会落到均值左右二个方差内。这也许就是为什么时候你会听到一个分析师说，这个变化超过5%了吗？超过应该给予足够的关注。)

3、细分是更深入的分析的基础

发现影响数据变化的关键因素(显著变化的驱动力)可能需要花费你超过90%的时间与精力。有时间，导致数据明显变化的原因可以很容易被发现。有的时候为了回答一个数据的变化，你可能需要花很大精力去研究。然而，通过对数据细分(数据行业有一句话：无细分，吾宁死)，您可以快速找到影响的未来趋势变化共享行为特征。

4、在报告中与对商业的影响联系在一起

你在报告中必须向听众这样一个问题：为什么我需要关心？常规中，分析结果可以提高收入、节约费用、或者提高用户服务满意度。例如，针对季节性的促销活动，网站的着陆页是不是比去年表现的好。如果是，需要多快去实现这些改变，这些改变对于整体的影响，是不可以实现设定的销售目标。

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1. 很多隐藏的问题是我们只能通过数据挖掘出来的，我们可以看到在哪些时间、哪些地点、哪些客户群、出现了哪些异常状况？同时通过数据深层次挖掘问题背后的真正原因并做出及时有效的应对措施。例如某呼叫中心的接通率3月份达到了93.70%，但是其人员的在线利用率（座席人员登入系统后与客户通话及事后处理时长占总登陆时长的比例）只达到了53.92%，说明座席人员的工作强度比较小、排班时安排的人员过剩，付出的代价就是人员成本过高（如图1）。

2. 任何一个呼叫中心都要做数据上的统计和分析，数据对于呼叫中心管理者的决策起到至关重要的作用，一个好的统计分析应该可以让管理者看到数据背后的信息并且能够给出几套决策方案，这样呼叫中心才能在瞬息万变的竞争中得到发展。再如客户针对某个业务拨打的频次非常高，我们可以通过数据分析挖掘真正的原因，为有效降低呼入量、提高客户满意度提供决策依据。

二、提高对数据的敏感性

1. 呼叫中心的指标

呼叫中心包含哪些指标？指标之间有什么关系？各指标平均情况、增长情况都是什么？一般呼叫中心的各个指标值大概在什么范围？同时了解各个指标在节假日会是什么情况？营销活动时期会是什么情况？一般呼叫中心会包含接通率、平均通话时长、事后处理时长、重复呼叫量、在线利用率、一次解决率等指标，当一次解决率明显提高时客户的重复呼叫量就会随之降低，从而在相同的人员配备情况下接通率也会明显提高，但是在线利用率会有所降低，最终导致人员成本过高。

2. 呼叫中心的范围

需要了解各行业、各地区以及国外一些呼叫中心的指标情况，知道各个指标在不同行业、不同地区的不同特征分别是什么，从而不断提高对数据的敏感性以便及时发现统计分析中的问题。用平均通话时长来举例，假如某呼叫中心该月平均通话时长为90秒，有A、B两个呼叫中心，他们的管理人员看完后得出这样的结论：A：90秒的平均通话时长比上个月高出了10秒，需要降低；B：这个月平均通话时长从100秒降到了90秒，客服代表的销售能力有了明显提升。很明显呼叫中心A一定是成本型呼叫中心，而呼叫中心B则是利润型呼叫中心（如图2）。

三、提高对数据统计分析的准确性

数据的准确性可以说是关乎呼叫中心成败的关键因素，一个统计上的错误就有可能误导管理者做出错误决策，所以我们从以下几个方面说明如何提高数据统计分析的准确性。

1. 准确认识数据

·各个统计数据（指标）分别是什么？分别是怎么定义的？计算公式是什么？例如前面提到的在线利用率——座席人员登入系统后与客户通话及事后处理时长占总登陆时长的比例；公式：（客服代表实际通话时长＋事后处理时长）/ 登入系统时长。尽管不同的呼叫中心对于指标的定义可能有所不同，但是需要强调的是各个指标在同一个呼叫中心内的定义必须是一致的，如此才能让各级人员对指标有统一的认识。

·统计的是哪些业务？哪个时间范围？哪些客户群？哪些地区？在对呼叫中心数据有了整体了解的基础上，接下来的工作就是对数据的整理。

2. 准确整理数据

·应该先将原始数据进行备份，以备不时之需；

·整理过程中将数据粘贴为数值格式，剔除冗余数据、公式、批注等（如图3）；

·整理过程中各个表格中数据需要有一个关键字段，这样可以将数据进行必要的关联。尽量将所有数据汇总到一个工作簿中，方便数据分析时做关联分析；

·整理过程中所用到的公式需要保存，不要粘贴为数值格式，以备分析中发现问题及时改正。

3. 准确分析数据

·分析前需要做出整体的分析框架，分析过程中发现不合理的地方及时调整；

·分析前应该把整理好的数据表格单独拿出来，不要在原有的整理数据表中做分析；

·分析过程中指标的名称、各维度的名称要保持统一；

·采用合适的分析方法，数据的描述统计、相关性分析、回归分析、80/20法则等；

·用合适的图表进行结果的展现（柱状图、折线图、雷达图、饼图等），需标注清楚图表的名称、数据的统计范围、单位等（如图4）；

·给出正确的分析结论及相应的改善或者是应对措施；

·形成分析报告。

4. 对分析后的过程及结果进行核查

·检查分析中所用到的数据是否正确，避免分析此项而错用到其他项数据的情况；

·检查分析中用到的公式是否正确，看公式涉及的数据单元格是否正确（包括单元格是否完整、单元格引用是否正确）；

·检查数据明显高于或者低于平时水平的异常点（或者说是不符合日常规律的点）是否正确，此时需要查看是否是整理的数据中有错误，包括时间、地点、业务、客户群等（如图5）；

·检查分析结论是否正确，查看结论是否和分析的结果相一致；

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中图分类号：F812.4 文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2012）08-0120-01

一、企业质量成本的体系构成

企业质量成本，是指企业生产环节在产品质量方面而支出的全部成本费用，以及在产品销售环节，由于产品质量未达到既定标准而造成的相关损失。

企业质量成本体系中包括直接发生的质量成本和间接发生的质量成本两种。直接发生的质量成本，是企业在产品的生产制造环节和销售环节中发生的，主要由预防成本、鉴定成本、内部损失成本、外部损失成本四个部分构成。间接发生的质量成本，是企业在直接发生的质量成本基础上延伸的各项成本费用，它主要涉及制造环节和销售环节以外的各项成本费用，主要是隐蔽性质量成本，它来源自产品交易市场。

二、企业质量成本的计量

企业质量成本计量，认为当预防成本和鉴定成本实际发生额增加时，则内部损失成本和外部损失成本实际发生额就会相应的减少。那么，企业质量成本计量的四个组成部分就是此消彼长的关系。

企业在对计量某个产品的质量成本时，就必然会考虑这一特点，如果预防成本和鉴定成本的实际发生增加额正好等于内、外部损失成本的实际发生减少额。此时，如果再增加任何的预防成本和鉴定成本都会大于内部、外部损失成本的实际发生减少额。那么企业对此项平衡点，通常被称之为“可以承受的质量成本水平”。

企业在平衡产品质量成本计量时，可以考虑增加相应的预防和鉴定方面的成本费用支出，来作为对产品质量的事前控制和长期效应，这样可以使企业在事中、事后相应地减少内部损失成本和外部损失成本的发生，也可以使产品的质量实际发生的总成本相应降低，而且还会在企业的质量体系带来长期连续的效应。

三、企业质量成本统计与分析

企业质量成本数据统计，主要以财务会计部门相关的原始凭证、记账凭证、质量成本明细账为基础，来找出“可以承受的质量成本水平”为目标，以发生在一个会计期间内的相关质量成本费用为期限，进行质量成本数据统计。具体来说，预防成本方面的数据，主要是由技术质量管理部门以及产品改进设计工艺等有关部门，根据实际成本费用发生的相关凭证和账簿进行统计；鉴定成本方面的数据，主要是由质量检验管理部门和产品交验、产品试验、测验等实际成本费用的相关凭证和账簿进行统计；内部损失成本方面的数据，主要是由质量检验管理部门和车间报送的废品报告和产品返工返修等有关报表进行统计；外部损失成本方面的数据，主要是由售后服务等部门根据发生的实际成本费用进行统计。另外，企业在进行质量成本统计时，即不能违反相关财务会计制度，又不能违反质量体系的相关工作要求。

质量成本数据分析，主要是通过分析质量成本中预防成本、鉴定成本、内部损失成本和外部损失成本各项目占总质量成本比例，找出“可以承受的质量成本水平”和影响质量总成本的关键因素，主要是为质量体系改进提供信息，为降低产品质量成本提供数据。因此，质量成本经济性分析是质量管理体系的核心内容之一。质量成本经济性分析，主要以“可以承受的质量成本水平”为目标，对质量成本变化情况、质量成本结构合理情况进行分析。

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公司如果有规范的职位职务体系基础容易统计内部薪酬分布，行业的数据一般来自大型HR咨询公司的薪酬数据库。做跨公司的职位职务对应匹配却是件有挑战性的事情――你怎么知道A公司的八级软件工程师相当于B公司的十级咨询顾问呢？传统上，我服务的那家公司是定向的对标指定，即人工对应到具体同类型公司的同类型岗位。随着技术的发展，现在时髦的基于文本分析的“大数据分析”能够解决更广泛的职位匹配问题，再结合薪酬数据库，能够提供更准确做薪酬对标。可以预计，这种对标方法会成为一种更加普及的应用。

HR咨询公司薪酬数据库的客观性和准确性往往存有争议，大企业做对标时一般会购买几家咨询公司的数据，相互参照使用。然而，现在互联网上各种“晒工资”网站越来越多，例如，基于互联网的大数据分析可能颠覆传统的薪酬数据库服务，企业能够更加实时、准确地做职位薪酬对标，提升人才管理水平。

HR部门的价值从后台服务职能，发展到帮助业务部门挖掘、培养、发展人才，成为企业业务的驱动者，人才相关数据的分析为这样的工作方式转型提供了可能性。不仅是薪酬数据分析，从下图所示的HR相关数据可以产生很多分析机会。

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2013年“三八妇女节”期间，朝阳大悦城推出“你休假 我发薪”活动，通过微博、微信等新媒体方式向每天操劳奔波的都市女白领们，发出了在三八节当天来朝阳大悦城休闲放松半天的邀请，并由朝阳大悦城支付参与活动女白领们由于休假半天所损失的工资。活动一经推出，即引起众多女性白领的热情参与和转发。据统计，此次活动有过万人次参与，其中微博3000多人、微信6000多人。此次活动使朝阳大悦城在“三八节”当天客流增长了69%，销售额同步增长78%，既给消费者带来了愉悦的购物体验，也为大悦城创造了良好的经营业绩。

活动的成功策划依据正是来自大数据。“在我们通过对会员海量、长期的消费数据分析发现，有一部分年轻女性客群，其消费特色表现为人均单笔的消费额度较低。但其交易频次较高，并且在微博、微信中发言活跃，会主动将自己的购物感受和体验向身边的朋友传播，并通过她们的带动、传播为大悦城带来良好的经营效益的同时，实现消费者和大悦城的双赢。”朝阳大悦城IT咨询部负责人张岩介绍说。

2011年11月2日，朝阳大悦城的销售和客流突然出现了一个小的峰值，经过种种数据测算和比对，在排除节假日、推广促销等因素后，造成销售额增长的答案竟然是因为当天是“世纪对称节”。受“对称节”销售小的启发，大悦城已在为今年各种稀奇古怪的节日提前做促销和推广的准备。如果不是通过数据分析，很难猜测到销售额产生异动的真正原因，推广部门也会错失一系列的活动主题。

运用大数据的支持让朝阳大悦城懂“读心”，而这也正是大悦城最主要的营销策略之一。折扣活动是较为简单的数学游戏，而打动人心则是一门大学问。在朝阳大悦城，大数据被作为一个战略基础来部署，所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行，甚至于企业的组织架构都需要为其而进行特别的调整。张岩指出，朝阳大悦城的IT部门有个更贴切的名称，叫研策部。部门具有两大职能，其一是传统的IT维护，其二是专注于经营数据的分析挖掘，监测大悦城的商业运营状况，提供精准、高效的决策意见。

停车场里有乾坤

在朝阳大悦城成立之初，就组建了一个数据团队。对传统零售行业而言，由于消费者进入商场的消费目的并不明确，加之所有购买行为不通过互联网留下浏览痕迹，在这种情况下，增加数据来源也成为数据分析团队关注的重点。

2012年一年中，朝阳大悦城在商场的不同位置安装了将近200个客流监控设备，并通过Wi-Fi站点的登录情况获知客户的到店频率，通过与会员卡关联的优惠券得知受消费者欢迎的优惠产品。通过对车流数据的采集分析，朝阳大悦城信息部发现，具备较高消费能力的驾车客户是朝阳大悦城的主要销售贡献者，而通过数据测算每部车带来的消费，客单超过700元。商场销售额的变化与车流变化幅度有将近92%的相关度。为此，大悦城对停车场进行了改造，如增加车辆进出坡道、升级车牌自动识别系统、调整车位导识体系等，力争吸引驾车客户。此外，他们还调整了停车场附近商户布局，极大地提高优质驾车客群的到店频率。而如果某天车流增长快就说明当天客流量的增长会比较快，销售也会联动上涨，大悦城会根据变化适时组织商家调整相关服务力量；再比如某天是大风天气，根据经验，销售可能会下降2%，而且集中在零售业态，那么大悦城会马上组织“限时抢购”之类的针对性的营销策略。

此外，朝阳大悦城还通过“多维度的大数据分析方法”，对每一个商户在各个维度中的表现进行精准赋值，将大悦城的销售管理系统与客流统计系统、停车场车流管理系统、会员管理系统以及商家各个子系统打通，进行综合运算得出数据结果，挖掘出这些数据价值，并做出相应模型，使商户的经营状况和顾客的光顾程度以及提升大悦城的购物体验都变得更加精准和有效。

应用数据分析

日常的数据分析是每天的功课，大数据的运用给朝阳大悦城带来的不仅是精准管理和销售额，还有新的业务增长点和发展空间。

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【中图分类号】 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、财政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、政府供给侧结构性改革政策的信息，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、政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，具体流程如图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，政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.

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1.为企业内部经营管理提供依据

通过系统全面的财务分析，企业经营管理部门可以准确的认识到企业经营管理过程中所存在的一系列问题，将财务分析结果作为依据，对企业的经营管理方法与决策进行调整优化，提高企业的经营管理水平。

2.为企业投资者提供参考

企业的投资者对于企业的规模扩大与战略经营发展的预测，主要是透过财务分析结果进行判断。通过财务分析，企业的投资者可以清楚的了解企业的整体运营状况、盈利能力，并分析投资企业存在的风险，进而作出投资决策。

3.为债权人提供相关信息

对企业的财务状况进行分析，并出具相关的分析报告说明，可以让企业的债权人对企业的偿债能力、资金周转情况进行整体的判断与把握，并对债务资金数额、偿还期限进行决策，这在一定程度上也有助于企业的筹资活动开展。

4.为其他相关群体提供财务数据

企业的主管部门、供应商、客户出于管理或者是自身利益的需求，同样需要准确的了解企业的财务状况，财务分析则是这些群体获取企业财务状况数据信息的主要渠道。

二、当前企业在财务分析方面存在的问题

1.财务分析指标的运用不合理

当前一些企业在财务分析管理上存在的突出问题就是财务分析指标体系不合理，主要是以资产负债表以及利润表作为重点对财务状况以及成果进行评价，但如果没有相应的现金流量分析信息，在财务分析过程中就容易出现利润虚增、虚减以及操纵经营业绩等违规行为，也难以准确的反映企业的财务状况与经营成果。

2.财务分析对于企业经营发展服务能力不足

进行企业财务分析的重要目的之一就是通过财务分析作为基础与导向，对企业的权衡收益风险、实施战略发展规划提供决策支持。但是，现阶段我国部分企业未能有效的利用财务分析成果，这一方面与企业管理部门对于财务分析管理应用重视不足有关，另一方面则是由于财务分析报告中主要侧重于对过去经营状况的反映，对于财务预算、决策分析以及财务资源配置的重视不足，导致财务分析报告对于企业经营管理规划与控制的信息支持不足。

3.财务分析的信息化水平相对较低

当前企业在财务管理工作中虽然基本上已经实现了信息的管理，但是财务分析方面的信息化应用水平却相对较低，数据库的整合不全面、数据挖掘、分析能力不足，造成了财务分析信息化的实施困难。将财务分析流程整体信息化，提高企业的财务数据分析能力，已经成为企业财务分析工作改革完善的重要方面。

三、企业财务分析应用完善策略

1.建立科学合理的财务分析指标体系

对于企业的财务分析指标体系的选取，应该重点在选择能全面反映企业的偿债能力、盈利能力、营运管理能力以及发展能力财务分析指标。对于短期偿债能力指标，应该主要采用流动比率、速动比率和现金流动负债率作为评价指标。对于长期偿债能力则应该采用资产负债率、产权比率和有形净值债务率进行分析。对于盈利能力分析，则应该尽可能的选择销售毛利率、销售净利率、资产净利率、资产收益率等进行分析。对于企业的资金周转情况，则可以通过应收账款周转率、存货周转率以及总资产周转率进行分析。

2.提高财务报表分析水平，强化对于财务分析报表的应用

首先应该解决财务报表中数据高度综合性与信息明晰性不强的问题，除了选取常规的财务分析指标外，还应该将财务报表附注作为重要内容。通过在附注中采取增设非财务指标，解决资产负债表、利润表以及现金流量表等信息反映不全面的问题。在财务分析中，还应通过提供企业的公允价值、披露企业未来信息以及增加人力资源报告评价等作为附注，并增加对于企业的行业因素、资产并购、债务担保等重大事项的分析结果，依据对财务数据与附注的统筹分析，为企业的经营管理部门以及财务分析数据使用者提供准确、全面的财务分析数据，确保管理决策的科学合理。

3.提高信息化技术在财务分析中的应用

财务分析应引入信息化技术，结合企业的财务业务一体化信息化系统的建设，不断完善企业内部各个部门的业务模块数据库，重点完善财务信息数据归集、数据查询、数据库挖掘、数据模型建立等几方面的应用，通过采用信息系统中的数据分析技术，在企业的盈利分析、投资、融资、管理决策以及客户分析等方面，形成准确全面的财务分析报告，提高财务分析报告的时效性与准确性。

4.强化财务分析体系中的对于风险的分析防范能力

财务风险问题贯穿于企业经营管理的全过程，在财务分析体系中运用相应的指标进行财务风险预警，可以有效提高企业的财务风险防范控制能力。重点是偿债能力指标、营运能力指标、盈利能力指标、发展能力指标、现金流量指标等内容。此外，还应该对企业财务报表附注中的重大事项进行预警分析，依靠关键的预警指标、严格的管控标准，提高企业的财务风险分析预警能力。