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企業數據分析報告范文第1篇

幾乎是所有的企業在生產經營過程中，均會形成各式各樣的數據、資料，通過對這些大量的數據、資料展開深入的研究所獲得的數據分析報告，在企業經營管理中可發揮十分重要的意義與作用。數據分析指的是通過科學的統計方法就收集的詳細的數據、資料展開研究分析，以對數據、資料相關功能進行盡可能的挖掘開發，發揮數據的顯著作用，即數據分析是一個為了獲取可利用信息和產生結論而就數據、資料展開研究、分析的過程。數據分析的目的是挖掘提煉出眾多看似錯綜復雜的數據資料潛在的有利信息，以歸納出分析事情的客觀規律。由此可見，做好數據分析工作，對于促進企業的發展、提升企業經營管理能力，有著十分重要的現實意義與實質作用。

1.數據分析在企業經營管理中的意義

1.1支持營銷運營管理

基于數據分析、數據挖掘方法的支持，在過去傳統數據社會，一部分較為先進的企業便已經能夠一定程度地達到洞察力促進科學規范營銷運營管理的目的。在現如今大數據時代，企業用戶的數據變得進一步多元、豐富，在對用戶需求洞察滿足方面企業變得愈加充分、精確，值得注意的是，在當前數據分析水平不斷提升的情況下，企業作用于用戶的洞察、滿足能力基于數據、資料存儲以及數據、資料研究分析方面將變得更為高效，鑒于此，支持企業營銷運營管理全面步驟決策的數據、資料流能夠同步于企業營銷運營管理工作流，企業可通過統計歸納用戶的以往消費行為數據以及用戶實時的消費行為數據，第一時間針對相對應的用戶制定出具備顯著個性的營銷手段，從而有效識別把握轉瞬即逝的營銷機會，積極促進企業營銷命中概率的提升，最大程度地提升企業營銷運營管理效率[1]。

1.2推動智能管道運營

就企業經營管理而言，企業智能管道的核心能力為，結合用戶的活動行為，動態為用戶提供推薦并配備互聯網設備資源。在過去傳統數據社會中，受技術條件有限難以滿足及相關問題與用戶體驗動態測量相同等影響，企業通常無法有效的就智能管道運營需求予以滿足；在現如今大數據時代，在數據分析水平不斷提升的情況下，作用于半結構化設備數據動態收集、分析以及處理等相關技術的日趨成熟，將很大程度上推動企業智能管道運營管理運行的計劃。企業智能管道運營管理達到機理與用戶體驗管理存在極大的相似之處，最主要的區別僅僅是，企業職能管道作用于用戶產品消費行為活動測算的數據、資料相對應于提供推薦并配備互聯網設備資源，于確保用戶體驗滿足標準的情況下，全面配備、劃分及歸總企業互聯網設備資源，經資源利用最大程度地實現，積極促進資源的盡可能優化[2]。

2.數據分析在企業經營管理中的作用

2.1完整客觀的反映企業情況

企業常規的數據報表、調查資料，通常僅能夠顯現企業某一方面或者某一部分的情況，就算是獲取的企業數據報表、調查資料十分全面，如果這些企業數據報表、調查資料未能夠得到相應的研究、分析，也往往很難了解從中了解到企業的真實情況。為了完整客觀的反映企業情況，務必要遵循“實事求是”原則，在收集企業全面數據報表、調查資料的同時，還應當開展嚴格加工制作及研究分析工作，以提供給企業管理者科學規范的數據分析報告，為其在就企業發展做決策時提供有利依據。經嚴格加工制作及研究分析所得到的數據分析報告，相較于常規的數據報表，能夠更加全面、系統及集中地反映企業客觀實際。

2.2實行監督管理工作

監督屬于數據分析在企業經營管理中的一項十分重要的作用。數據分析部門在對企業數據、資料進行收集過程中，能夠相對較為全面、如實地知曉行業經濟動態及本企業運行發展狀況，了解相關數據、資料的來龍去脈及口徑范圍，因此數據分析部門可有效的擔負起對企業的多方面監督管理工作，包括企業運營發展部門相關政策方針有效落實與否、企業發展生產經營規劃有效完成與否以及企業一系列經濟指標有效實行與否等。在數據分析的作用下，可促進企業有效實行監督管理工作，以客觀、完整地向企業管理者、相關部門做決策及制定企業發展計劃時提供有利參考依據。

2.3參與科學化決策

對于任何一項經濟行為發展，想要獲取其客觀規律性的見解并未易事，通常是要通過不斷的分析、探索及實踐，方可一步步構成認識。在現如今市場經濟大環境下，還存在著諸多的市場經濟比例進程、實現企業經濟效益利潤最大化以及實現集群產業結構優化等客觀規律，均有待我們去逐步挖掘。鑒于此，就市場經濟背景下客觀經濟規律展開研究分析，屬于一項有著廣闊發展前景的領域。數據分析部門可充分發揮詳細數據、資料持有優勢，進行針對的研究、分析，對數據、資料表層顯現內容展開更深層次的剖析，挖掘出數據、資料中的潛在實質涵義，由理性認識代替感性發展認識，實現客觀經濟規律認識質的升華，達到顯現企業發展現狀以及企業內部關聯和發展的目的，一方面促使企業管理者及相關部門能夠更為完整客觀地了解企業經濟行為里程、企業發展現狀以及企業發展方向，提升企業管理水平，一方面促使企業管理者及相關部門能夠更有針對性地進行企業決策、計劃制定，從而全面起到數據分析在企業經營管理中的參與科學化決策作用。

2.4有利于數據深度利用

數據分析部門為了獲取全面詳細的數據、資料，需要對定期統計報表制度進行全面貫徹落實，或者需要采取一系列包括調查、普查以及抽查等各式各樣形式的統計調查工作，這必然是一項十分復雜的系統工作，倘若僅僅將這些詳細的數據、資料簡單地匯總上報給國家和相關部門，以完成國家和相關部門制定的數據、資料收集任務，低下的數據、資料利用率，顯然有愧于需要消耗長復雜的系統數據、資料收集工作[3]。由此可見，唯有早收集詳細數據報表、調查資料的同時，還應當開展嚴格加工制作及研究分析工作，展開各個層次、各個方面的綜合深度利用，以使這些數據、資料轉變為內容更加豐富化、形式更加多樣化的重要深度信息。

2.5有助于提升員工素質

在數據、資料收集的基礎上展開數據分析，采用一系列分析方法，根據數據、資料實情展開針對的研究分析，經數據分析工作的開展，不僅要找出數據、資料中潛在的問題，發覺數據、資料中的不和諧之處，還要分析問題出現的緣由，并制定出問題的解決對策。為了完成這一系列的高要求、復雜艱巨的工作，要求數據分析部門員工一方面需要具備完善的數據分析基礎常規知識，具備相應的政策分析能力、經濟理論知識，一方面需要掌握數據分析的開展方法，明確數據分析的前后關鍵步驟，此外還應當熟悉相應的經濟技術要點，具備相應的數據、資料歸納分析水平，具備相應的寫作技巧水平等。由此可見，數據分析部門在進行數據分析工作期間，勢必會激發數據分析部門員工學習主觀能動性，有效提升員工各方面綜合素質，并逐步成為不僅能夠進行數據分析編寫分析報告還能夠自經濟層面進行數據編織統計的社會發展需求的綜合型人才[4]。如此一來，不但可以更充分的發揮數據分析在企業經營管理中的作用，還能夠提升數據分析工作的重要性地位，促進數據分析工作條件的有機改善。

3.完善企業數據分析工作的策略

3.1統一認識，加強領導

基于對數據分析在企業經營管理中意義與作用重要性統一的認識，企業相關數據分析部門應當嚴格對待數據分析工作，不僅要做好數據、資料調差收集工作，還要做好數據統計報表、做好數據分析工作，以為企業、企業管理人員提供科學有效的決策管理服務[5]。同時，企業管理人員同樣要提升對數據分析工作的重視程度，面對企業數據分析既應當要求數據分析部門提供統計報表，嚴格要求數據分析工作環節、質量，有利領導數據分析工作的有序開展。

3.2實現計算機網絡數據支撐

伴隨著現如今市場經濟體制改革的不斷深入發展，企業管理人員一方面要明確認識到企業發展的實際處境，一方面要為企業日后發展制定“未雨綢繆”的策略。這就一定程度上要求了企業數據分析部門，應當采取一系列不同的數據分析方法，包括數據結構分析法、數據對比分析法、數據實時分析法以及數據預測分析法等方法，就企業數據、專利展開有效的研究分析，形成科學結論，提供給企業管理人員具備實質意義的意見建議。在企業數據分析方法的實踐運用方面，既要結合分析內容需求及分析方法自身特點，采取以往有成功經驗的方法手段，自各個角度就客觀市場經濟法律展開研究分析，同時基于對先進分析方法的運用，實現計算機網絡數據支撐，促進數據分析預見性、研究分析深度升級，積極促進企業數據分析工作的有序開展[6]。

3.3提升數據分析人員素質

企業數據分析工作水平高低，受企業數據分析團隊素質優劣重要影響。由此可見，企業數據分析人員應當結合企業、自身實際情況，對各方面數據分析相關基礎知識、專業知識展開積極主動的學習，包括對市場營銷知識、企業管理知識和經理理論知識的學習，對信息技術知識、財務會計知識的學習，對經濟行為活動方針政策的學習等等，盡可能地提升自身業務知識水平，提升自身全面綜合素質[7]。同時，企業數據分析人員還應當遵循“實踐第一”原則，結合數據分析工作實踐以一步步提升自身數據分析能力。經企業數據分析人員自身逐步的學習、實踐，不斷構建起一直不僅具備數據分析業務知識水平，又具備數據分析實踐工作經驗的，擁有綜合素質的數據分析團隊，積極促進企業數據分析工作的有序開展。

企業數據分析報告范文第2篇

1．重策略執行而輕戰略制定，企業整體運作意識不強戰略是企業發展的長期性、全局性指導思想，策略則是戰略的具體化。從決策邏輯上來說，企業必須先確定營銷戰略，然后再根據戰略制定策略。具體在營銷模擬實驗中，學生先要進行SWOT分析，明確企業的優勢、劣勢、機會和威脅;然后進行STP分析，把握各細分市場之間的差異性，明確公司的目標市場，確定產品的市場定位;之后再制定公司的具體發展目標，如市場占有率目標、銷售額目標、利潤目標，這些內容基本都屬于公司戰略決策的范疇，對企業后階段的策略制定起著方向性的指導作用。但在實驗操作實際中，很多學生對戰略分析不夠重視，把大部分時間和精力都放在了策略制定與執行上，熱衷于進行新產品的開發、新品牌的推出、價格的制定與調整、渠道的選擇、廣告促銷等，至于為何要這樣去制定和執行，以后要怎樣去制定和執行，則缺少全盤考慮。實際上，由于學生前期的戰略分析不全面，戰略目標不明確，很多策略的針對性和實用性不強，甚至有些策略就憑主觀感覺或估計來確定。

2．決策過程不嚴謹，數據分析能力弱由于市場環境越來越復雜，決策風險越來越大，企業的決策日趨客觀嚴謹，決策中越來越重視數據的支撐作用。數據是市場的真實反映，揭示了事物發展的客觀規律，本身就是決策的重要參考，培養學生的數據分析能力和嚴謹思維也是營銷模擬實驗教學的一個重要目標。市場模擬營銷實驗中包含大量的數據，比如銷售量、銷售額、增長率、利潤額、利潤率、生產成本、投資收益率、知名度、股價等等，另外還有許多圖表，如折線圖、餅形圖、柱狀圖及矩陣圖等，每一次營銷計劃執行后，這些數據或圖表就會發生相應的變化。這些數據中蘊含著豐富的市場信息，非常值得我們去挖掘，但這些數據或圖表并沒有被學生很好地利用，學生對數據的敏感度不夠，不擅長去分析其中包含的信息，對它們的認識有些表面化，往往是在進行簡單的了解后便很快制定出營銷策略，決策過程欠嚴謹。

二、市場營銷模擬實驗教學的優化對策

1．科學分組，確保競爭公平為使每一位同學都能始終保持實驗興趣，也為了保證小組競爭的公平，教師在實驗開始前必須對全班進行科學分組。分組時要考慮以下幾點:首先要確定每組的人數，每組人數不宜過多，太多了影響決策效率，還可能導致人浮于事，一般三人一組比較好，團隊比較精干，也便于協商或討論;然后要確定小組成員選擇標準，每一小組至少要有一位專業能力相對突出的同學，以保證決策過程的專業性和合理性，并帶動其他同學積極參與。確定組隊標準后，學生可以先行組合，然后把組隊名單交給老師，老師根據實際情況對各組成員進行適當調整，盡量使各組的實力保持相對平衡。

2．突出戰略決策，做好市場分析與戰略定位企業的決策需要有戰略思維，要預先做好市場及產品的規劃，在此基礎上再制定出不同階段的營銷策略。為此企業需要對營銷環境做出全面細致的分析，了解企業的優勢、劣勢、機會和威脅，并在市場細分的基礎上做出目標市場的選擇，確定產品在目標市場的定位，最終形成成熟的營銷方案。這種戰略分析能力體現出了學生的宏觀視野和邏輯思維，但往往也是很多學生的弱項，需要教師在實驗環節中予以特別重視，通過一系列強化訓練來培養。比如要求學生在每次實驗中必須提交兩份戰略分析報告，一份是SWOT分析報告，一份是STP報告，報告中必須對營銷環境、戰略定位、營銷目標做出詳細分析和具體明確，并闡述原因和依據，在分析報告沒有提交之前，不能進入下一個實驗環節。在每一年度的營銷實驗結束后，教師還要對全班所有同學的分析報告進行評比，將評比結果作為期末成績的參考。通過這種硬性規定，讓學生重視戰略分析，逐步提高從全局把握問題的能力。

3．強化數據分析，做到嚴謹決策數據分析能反映一個人看待問題的深度以及思維的嚴謹性，但對于很多學生來說，由于營銷分析工具掌握不牢固，對數據分析的方法比較生疏，難以從多個數據中發現事物之間的內在聯系或規律，更多是根據主觀感覺或個人經驗，再結合一些表面的數據來制定營銷對策，決策過程存在某種隨意性。為改變這一不良決策習慣，教師在實驗中必須強調一點，就是所有的決策必須有數據支撐，必須有數據分析，用數字說話。這并非提倡決策的“數據主義”，只是強調嚴謹決策的重要，這種訓練對學生以后的行為習慣和邏輯思維將產生積極影響，讓學生更理性地看待問題和解決問題。以營銷模擬實驗中的廣告投放決策為例，就要求學生先了解企業本年度的營銷預算、廣告的目標、媒體的成本、媒體的傳播效應、企業目前的知名度等數據，然后對這些數據進行科學計算，得出廣告投放的時間、次數和費用，而不能憑估計隨意給定一個數字。

企業數據分析報告范文第3篇

關鍵詞： 招生宣傳 工作機制 執行分析

2012年由社會科學文獻出版社、中國人事科學研究院的《中國人力資源發展報告（2011-2012）》提出，我國高等教育已進入生源危機時代。在這樣一個危機時代下，江蘇高職院校生源危機重重。建立良好的招生宣傳工作機制，使全校參與，形成招生、教育教學、學生發展教育等可持續發展是每個高職院校需要解決的問題。

一、招生宣傳工作背景（江蘇省高考報名人數及錄取情況）

江蘇省高考報名人數由2010年52.7萬下降至2015年的39.3萬，減少13.4萬。這是全國高考生源的縮影。生源減少促使各學校尤其是高職院校進一步提高招生服務工作，促使學校進一步深化內涵建設。

二、招生宣傳工作機制

招生宣傳工作是各個學校的招生工作重點之一，是教育教學、學生發展教育的開端，三個部分的可持續發展需要良好的工作機制作為保障。筆者從南京科技職業學院招生宣傳工作出發，闡述招生宣傳工作機制，為兄弟院校招生宣傳提供參考。

南京科技職業學院建立招生領導小組主管、監督，招生就業部門與各教學系部共同完成招生宣傳的工作機制。招生工作領導小組統籌規劃學校的招生宣傳工作，協調招生宣傳涉及的各個部門的工作。

招生就業部門首先從招生業務理解、招生數據理解、招生數據準備、招生數據挖掘模型建立、招生數據挖掘結果分析、招生決策制定等環節[1]分析招生、就業數據，為招生領導小組決策提供各類數據分析評價，為教育教學系部招生提供數據支持。招生就業處每年十月份向學校招生領導小組遞交近三年各省高考人數、錄取報到情況分析報告，近三年江蘇省各地級市、各中學生源情況分析報告，近三年自主單獨招生、江蘇省高考各專業填報、就業情況分析報告，兄弟院校招生宣傳新舉措分析報告，當年新生調查數據招生環節數據分析報告等。

另外，招生就業處配合教育教學部門，從上級主管部門、行業企業、中學、學生角度出發，引入市場觀念，做好行業企業推廣，中學來校參觀、中學科技活動開展，學生訴求解決，新生調查，校友回訪等工作。

教育教學部門應根據招生領導小組決策，做好專業設置更新、招生宣傳隊伍建設、招生宣傳內容起草、學生數據收集等工作，為招生宣傳提供智力、人力支撐。

招生領導小組決策層應根據相應數據，發現問題，解決問題，協調招生宣傳各部門，用良好的約束、激勵機制使其各司其職，相互支持，促成招生宣傳工作的良性循環，進一步促進學校內涵建設。建立招生宣傳長效機制可以從根本上提高高職院校的服務意識，改善服務質量，為家長和學生全方位展示學校的辦學質量與辦學成果，從而進一步提高學校的美譽度[2]。

三、招生宣傳方案部分執行分析

1.招生宣傳隊伍選拔、組建。招生宣傳是一個系統性工作，不管宣傳本身多復雜，著力點都在于人，即通過學校教師與考生、社會進行溝通工作。招生宣傳教師是學校形象的代表，責任重大。南京科技職業學院教育教學部門參考近三年江蘇省各地級市、各中學生源情況分析報告等，根據各自負責地區具體情況，組建由專業教師（負責中學來訪講解工作、中學科技活動工作、開展專業講座等）、招生教師（負責中學聯系工作、招生政策宣講工作）、優秀校友及在校生（負責學習、就業工作體會宣講）組成的招生宣傳隊伍。招生宣傳人員每年參加學校組織的多次招生培訓，熟悉招生政策，遵循實事求是、陽光服務的原則，幫助考生、家長、社會了解學校的招生政策、專業建設情況、校園文化和行業企業。

2.招生宣傳媒介選擇?，F在的招生宣傳媒介多種多樣，如何用最少的資金使社會了解學校需要通過各種數據分析，合理選擇并運用好招生宣傳媒介。

南京科技職業學院每年根據新生調查數據報告，不斷更新招生宣傳內容、媒介。往年新生調查數據顯示，各省主管部門的招生計劃?？?、學校招生宣傳冊、學校招生信息網排在考生獲取招生信息的前三位。因此，2015年學校重點做好各省招生計劃?？男畔?。另外，從視覺傳達角度，考生要了解的信息（就業去向、工作場景、升學、學校教學場景、畢業生去向）重新制定學校招生宣傳冊。處在互聯網的時代，學校啟用新的招生信息網、微信平臺，專人負責信息，做到及時、周到，使考生及家長快速、直觀、愉悅地了解各類招生信息。

3.招生宣傳工作連續性。社會大眾對一個學校建立良好印象、給予客觀的評價，是一個循序漸進、逐步強化的過程，不可能一蹴而就[3]。招生宣傳工作時間不能局限于填報志愿前后。南京科技職業學院從2011年開始啟動生源基地建設工作，與中學領導溝通合作的途徑，除了填報志愿前后，學校每年派教師與中學共同完成一些科技活動，讓專業教師在中學開展相應專業講座，將生涯、就業規劃等課程提前送進中學。

另外，每年與地方政府合辦地區的大型招聘會時，學校會邀請家長、中學領導一起參觀了解學校。學校在試點各地區企業與當地中學的結合方式，一方面讓中學老師、家長直觀地了解學校專業，另一方面讓企業文化在當地擴大影響力。

招生宣傳工作的連續性要考慮中學、學生、家長的時間，使各方都能有所獲。

總之，招生宣傳工作是招生工作的重點，不僅關系到學校的生存、發展，更關系到高職教育改革與社會經濟轉型發展，各招生宣傳涉及部門需通力合作，實現招生、教育教學、學生發展教育等的可持續發展。

參考文獻：

[1]黃春華.高職招生數據挖掘的過程模型構建[J].計算機時代，2015（8）.

企業數據分析報告范文第4篇

關鍵詞 客戶滿意度；數據挖掘；客戶滿意度數據分析系統

中圖分類號TP392 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2012）65-0198-02

1 客戶滿意度及數據挖掘

1.1客戶滿意度

客戶滿意度是使客戶在購買或使用了某種產品并接受某項服務之后，形成的滿不滿意的態度，是對客戶滿意程度的度量。

1.2數據挖掘

數據挖掘是從大量不完全的隨機的應用數據中提煉有指導意義的數據，這些數據是潛在有用的信息。通過對數據的研究分析，提取知識和信息的過程。

2 數據挖掘技術在客戶滿意度提升中的應用

當今全球經濟正飛速地向企業管理數字化的方向發展，數據挖掘技術是一個獲取保持并增加可獲利顧客的過程，數據挖掘技術提升客戶滿意度體現在如下幾個方面：

1）在汽車行業競爭激烈的今天，汽車行業正處在向“以客戶為中心”轉移的變革階段，通過建設統一的客戶信息管理平臺，優化現行的汽車營銷模式，同時通過數據挖掘技術對客戶信息進行全面管理，提高客戶滿意度和忠誠度，對汽車行業來說變得尤為重要；

2）運用多種數據分析方法對數據細節進行綜合和分析，達到以下目的：

（1）針對數據分析主題可靈活建立相應的分析指標體系；

（2）分析計算客戶滿意度各項指標的度量值；

（3）根據不同的指標體系進行客戶特征分析；

（4）根據多個角度歸納客戶細分因素并進行客戶細分；

（5）按所需的時間和空間粒度，分析不同客戶群體及其各項滿意度指標的關聯和變化；

（6）按所需的時間和空間粒度，分析各關鍵因子影響滿意度的權重，提示服務改進方案。

3）更有效的識別客戶的價值，提供優質的個性化服務。根據“二八定律”在企業的滿意度戰略中的應用，即20%的忠誠客戶能創造出企業80%的收益，這20%的忠誠客戶是企業生存和發展的支柱。可見，客戶價值有很大的區別。三、客戶滿意度數據查詢分析系統設計

M公司已經進行了多年的客戶滿意度調研，以后每年還將繼續開展這個工作。因此，需要建立客戶滿意度數據庫，對數據進行深入挖掘和分析，加強客戶關系管理。根據滿意度數據，建立統一的滿意度數據庫。

根據滿意度數據庫，建立相應的分析指標體系，可以隨時對滿意度信息、生活形態、購買行為、人口統計信息、心理特征等數據進行對比分析。實現對總體、區域、省份、城市、單店的分析。

建立的統一的滿意度數據庫，其結構適用于存儲和管理同類質不同渠道的市場調研工作獲取的信息（滿意度信息、生活形態、購買行為、人口統計信息、心理特征、客戶特征信息），包括：委托第三方進行的滿意度調查結果、M公司本部進行的滿意度調查結果、戰敗客戶調研結果等。

不同渠道來源的滿意度調查數據統一在一個平臺上進行管理，并可根據用戶需要分別提供前端分析和查詢，不同渠道的調研結果得以相互對比和印證，使用戶得以從不同視角更全面地了解信息。

通過以下幾個角度對滿意度數據進行應用提升：

1）滿意度的季度趨勢預測和異常檢查

對未來一季度的滿意度變化進行預測，并通過事后檢查發現工作上的異常。利用最近歷史數據，通過數學上的曲線擬合方法來獲得滿意度分值在自然狀態下的變化趨勢（自然狀態是指對服務工作沒有進行特別干涉的情況）。系統可根據這種趨勢對未來某個季度的滿意度分值水平進行預測。當兩者的誤差超過合理范圍時即做出發現異常變化的提醒。提醒管理者及時從某些區域和工作環節中尋找滿意度出現異常變化的原因，及時對工作進行總結，發現和發揚好的工作方法，檢討和改正不良的工作方法。預測首先是整體，然后從區域和工作兩個維度進行單獨的趨勢分析，使出現的異?？梢远ㄎ辉诰呶坏膮^域或工作環節上。

通過數學方法，可以利用一定的歷史數據對數據變化作出曲線擬合，通過特定計算很好地逼近數據變化的趨勢，也是一種常用的預測方法。對于客戶滿意度，可以認為過去最近一年的市場和工作影響因素與今年最為接近，各季度的滿意度變動趨勢也相似，因此以去年各季度的滿意度分值開始建立趨勢線；同時，新季度的自然變化應符合最近已發生的趨勢，因此，本年度已過去的各季度的滿意度分值也入來修正趨勢線。曲線時間軸上最右邊的點為新季度的預測點，并給出該點的誤差有效區間。每個季度實際分值落在誤差區間以內為正常，落在誤差區間以外則為異常。

在新年度開始時，系統首先從滿意度數據庫中提取過去一年各季度滿意度分值,依據這些數據產生初始的擬合曲線。

系統通過對上年四季度歷史數據進行運算，獲得對歷史時間點誤差最小的擬合模型。其擬合曲線最好地表現了去年各季度的滿意度變化趨勢，并可逼近新時間點的值。系統根據模型自動計算出新年第一季度的預測分值。

由于滿意度的客觀影響因素比起上年總會有變化，因此隨著時間的變化，初始的趨勢線可能與現狀誤差較大，需要不斷進行修正。修正的辦法是每個季度過去后即在模型中插入剛剛過去季度的數據重新進行曲線擬合。

2）年度計劃建議和考核

對改善未來一年的滿意度水平提出期望值，建議新年度工作改進計劃策略，在計劃目標基礎上考核實際工作成效。

滿意度分值是企業服務工作成績的量化表現。企業對將來一年的工作都有一個以計劃預算來描述的期望值，在總的期望值下分解各項工作指標和資源配置。我們也可以通過對滿意度提出期望值，從另一個角度為企業作出工作計劃建議。

基于滿意度變化與工作資源投入相關（在后頁闡述）的理論，我們可以從每年對工作資源投入的計劃預算這個角度，為滿意度的改進方法作出建議。系統的建議原則是要找到能以最小的工作資源投入來達到預定滿意度水平的策略。

當年度調研數據更新后，系統可根據前面所做的年度計劃建議與實際的年度調研結果進行對比，從區域和工作環節兩個維度考核服務工作成效。

系統從近兩年及未來幾年調研都采用的穩定的滿意度指標結構中選取全部或部份需要關注的指標組成一套新的指標結構，作為預測計劃的指標結構。其中，在新的指標結構中起始權重直接采用調研結果權重，經過標準化后（Rj/∑Ri，Rj為第j項權重，∑Ri為權重之和）成為新的權重結構。

系統認為企業所采用的指標體系是可信的，依據“滿意度分值與資源投入成正比”和“權重與對資源的需求量成正比”的原理，根據本年度客戶滿意度調研結果中各區域、各省市的各分項指標的分值，在人為給定下年度整體滿意度的一個提升期望值后，以追加資源投入最少為原則，計算輸出最優化的工作改進建議。輸出結果以區域省市為空間維度，以分項指標代表工作項目，詳細列出下年度各項工作的預測分值和追加資源投入比例。

計劃建議模型輸出的結果是站在分析滿意度變化的角度，幫助企業觀察在每個區域、每項工作環節上應投放的工作側重，以及采用不同的工作側重會對滿意度產生什么樣的影響。

3）增強主題分析功能

增加滿意度短板探測功能。

提供滿意度短板探測功能，可以按分項指標分值范圍等參數預設多種探測條件，系統可自動根據這些預設參數，在歷年的數據中檢索并輸出符合條件的樣本數據，并提供對篩選出來的數據進行再分析的功能。

增加數據分析報告的輸出功能。

提供某些報告輸出功能，可按照M公司提供的某些暨定的模板格式，可以按頁、按冊、按批量自動輸出Excel、PDF等格式的數據分析報告，其中，批量輸出方式可以自動按經銷商和按區域批量輸出數據分析報告，節省人工處理報告的工作量。

增加分析區域預設功能。

提供分析區域的預設功能，使操作人員可根據需要從當年的調研數據中抽選出與JD Power調研范圍相同的城市作為滿意度分析的區域，并按照這種區域結構對客戶滿意度數據進行觀察和對比分析。

3 結論

建立并改進滿意度數據庫查詢分析系統，對客戶信息數據進行收集及處理。收集客戶信息及反饋，對于高客戶滿意度來說是尤為重要的。只有理解了客戶的觀點，并從客戶視角來研究產品及服務，才能從更深的層面來提升產品及服務。對客戶信息數據要進行處理，發現其中有關客戶滿意度的模式，再調整相應的有效策略及形成決策支持。本文期望通過對M公司滿意度數據查詢分析系統的研究，能給汽車行業客戶滿意度的提升，提供一些幫助并做出一定的貢獻。

數據挖掘作為在海量客戶信息中發現客戶行為模式并挖掘影響客戶滿意度關鍵指標的一種現代技術，為企業制定和調整經營決策起到了有效的指導性作用。隨著數據挖掘技術的不斷成熟，“以客戶為導向”的經營決策也必將體現出其更大的價值。

參考文獻

[1]劉菲.基于數據挖掘技術的客戶滿意度的提升.華章，2011(31).

[2]陳京民.數據倉庫與數據挖掘技術[M].北京：電子工業出版社，2006.

企業數據分析報告范文第5篇

財務分析就是指企業以財務會計核算結果以及報表等相關資料作為基礎數據，通過采用專門的分析方法，對企業經營管理過程中的籌資、投資、經營活動進行的分析，重點明確企業的盈利、償債以及營運能力，作為企業管理者、投資者、債權人評價分析企業、預測企業發展狀況以及做出管理決策的依據。

1.為企業內部經營管理提供依據

通過系統全面的財務分析，企業經營管理部門可以準確的認識到企業經營管理過程中所存在的一系列問題，將財務分析結果作為依據，對企業的經營管理方法與決策進行調整優化，提高企業的經營管理水平。

2.為企業投資者提供參考

企業的投資者對于企業的規模擴大與戰略經營發展的預測，主要是透過財務分析結果進行判斷。通過財務分析，企業的投資者可以清楚的了解企業的整體運營狀況、盈利能力，并分析投資企業存在的風險，進而作出投資決策。

3.為債權人提供相關信息

對企業的財務狀況進行分析，并出具相關的分析報告說明，可以讓企業的債權人對企業的償債能力、資金周轉情況進行整體的判斷與把握，并對債務資金數額、償還期限進行決策，這在一定程度上也有助于企業的籌資活動開展。

4.為其他相關群體提供財務數據

企業的主管部門、供應商、客戶出于管理或者是自身利益的需求，同樣需要準確的了解企業的財務狀況，財務分析則是這些群體獲取企業財務狀況數據信息的主要渠道。

二、當前企業在財務分析方面存在的問題

1.財務分析指標的運用不合理

當前一些企業在財務分析管理上存在的突出問題就是財務分析指標體系不合理，主要是以資產負債表以及利潤表作為重點對財務狀況以及成果進行評價，但如果沒有相應的現金流量分析信息，在財務分析過程中就容易出現利潤虛增、虛減以及操縱經營業績等違規行為，也難以準確的反映企業的財務狀況與經營成果。

2.財務分析對于企業經營發展服務能力不足

進行企業財務分析的重要目的之一就是通過財務分析作為基礎與導向，對企業的權衡收益風險、實施戰略發展規劃提供決策支持。但是，現階段我國部分企業未能有效的利用財務分析成果，這一方面與企業管理部門對于財務分析管理應用重視不足有關，另一方面則是由于財務分析報告中主要側重于對過去經營狀況的反映，對于財務預算、決策分析以及財務資源配置的重視不足，導致財務分析報告對于企業經營管理規劃與控制的信息支持不足。

3.財務分析的信息化水平相對較低

當前企業在財務管理工作中雖然基本上已經實現了信息的管理，但是財務分析方面的信息化應用水平卻相對較低，數據庫的整合不全面、數據挖掘、分析能力不足，造成了財務分析信息化的實施困難。將財務分析流程整體信息化，提高企業的財務數據分析能力，已經成為企業財務分析工作改革完善的重要方面。

三、企業財務分析應用完善策略

1.建立科學合理的財務分析指標體系

對于企業的財務分析指標體系的選取，應該重點在選擇能全面反映企業的償債能力、盈利能力、營運管理能力以及發展能力財務分析指標。對于短期償債能力指標，應該主要采用流動比率、速動比率和現金流動負債率作為評價指標。對于長期償債能力則應該采用資產負債率、產權比率和有形凈值債務率進行分析。對于盈利能力分析，則應該盡可能的選擇銷售毛利率、銷售凈利率、資產凈利率、資產收益率等進行分析。對于企業的資金周轉情況，則可以通過應收賬款周轉率、存貨周轉率以及總資產周轉率進行分析。

2.提高財務報表分析水平，強化對于財務分析報表的應用

首先應該解決財務報表中數據高度綜合性與信息明晰性不強的問題，除了選取常規的財務分析指標外，還應該將財務報表附注作為重要內容。通過在附注中采取增設非財務指標，解決資產負債表、利潤表以及現金流量表等信息反映不全面的問題。在財務分析中，還應通過提供企業的公允價值、披露企業未來信息以及增加人力資源報告評價等作為附注，并增加對于企業的行業因素、資產并購、債務擔保等重大事項的分析結果，依據對財務數據與附注的統籌分析，為企業的經營管理部門以及財務分析數據使用者提供準確、全面的財務分析數據，確保管理決策的科學合理。

3.提高信息化技術在財務分析中的應用

財務分析應引入信息化技術，結合企業的財務業務一體化信息化系統的建設，不斷完善企業內部各個部門的業務模塊數據庫，重點完善財務信息數據歸集、數據查詢、數據庫挖掘、數據模型建立等幾方面的應用，通過采用信息系統中的數據分析技術，在企業的盈利分析、投資、融資、管理決策以及客戶分析等方面，形成準確全面的財務分析報告，提高財務分析報告的時效性與準確性。

4.強化財務分析體系中的對于風險的分析防范能力

財務風險問題貫穿于企業經營管理的全過程，在財務分析體系中運用相應的指標進行財務風險預警，可以有效提高企業的財務風險防范控制能力。重點是償債能力指標、營運能力指標、盈利能力指標、發展能力指標、現金流量指標等內容。此外，還應該對企業財務報表附注中的重大事項進行預警分析，依靠關鍵的預警指標、嚴格的管控標準，提高企業的財務風險分析預警能力。

四、結語