銷售數據分析報告匯總十篇

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇銷售數據分析報告范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

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一、大數據時代素描

“大數據”是人們給信息爆炸所產生的巨量數據起的一個簡單的名字。一方面，這些數據蘊藏著巨大的潛在價值，人們迫切需要更先進的技術，對其進行實時處理；另一方面，技術的進步，包括云計算、分布式計算等方法的應用，極大地提升了信息處理能力，提供了廣闊的研究空間，使大數據分析成為可能。

很多人認為“大數據”就是指數據量大，這是一個誤區。大數據的本質是發現和理解了信息與信息之間的關系，是思維的變革，而這種變革主要表現在以下三方面。首先，大數據強調的不是隨機樣本，而是全體數據。為了實現“全體數據”，需要我們盡可能多地搜集、保存與行業相關的各類數據和信息。其次，大數據時代，人們不再一味追求精確，而是承認混雜性。因此，人們需要對于非結構化數據給予更多的關注。也就是說，我們不僅要關注圖書銷量、讀者群構成、直接反饋；也要關注鼠標點擊、駐留在一本書的時間，后續購買、關聯購買情況，購買地點等。這些看似雜亂的信息，可能蘊藏著巨大的商機和價值。再次，大數據不再追求因果關系，而是關注事物之間的相關性。例如，沃爾瑪通過數據分析發現，在颶風來臨的季節，不僅手電筒的銷量增加了，某一種牌子的蛋撻的銷量也增加了，因此，沃爾瑪在颶風季節來臨時，將庫存的蛋撻擺放在靠近手電的位置，以增加銷量。在醫學出版中，我們也可以通過數據分析，找出與讀者的購買行為或閱讀需求相關的要素。

二、大數據在醫學出版選題策劃中的應用前景

1. 教材出版

各個出版社都很重視教材出版。不管是新編教材還是修訂教材，調研都是啟動編寫的基礎。教材調研，需要先搜集開設本專業學校的名單，逐個寄出調研函。學校的名單主要來源于相關學會、教職委、行職委提供的資料，但需結合前一版教材或相關書籍發貨的省市分布數據，有些時候這兩者有較大出入。例如，提供的名單中，河南省沒有學校招生，但出版社前三年的發貨資料中，河南省每年的教材發貨數很大。另外調研函發出后，回收也存在一定困難，通常只能做到部分回收。正因為學校的名單很難搜集齊全，調研函也不能全部回收，這種傳統方式上的調研，雖然力求全面，但仍是一種抽樣調查，很難涵蓋整個行業的樣本量和全部信息。

在大數據時代，一切都可以被數據化，大數據強調的不是抽樣樣本，而是全體數據，因此將數據分析引入教材調研，可以對互聯網上有關專業的開設省份、招生學校、招生人數等信息進行分析，得出更全面的數據分析報告。在教材修訂、搜集反饋意見時，也可以通過搜集論壇、網購機構的銷售記錄、讀者評論等，分析需要增加、刪減及修改的內容。在遴選主編、副主編及編者時，編輯同樣可以通過分析網站上的會議情況、會議日程、發言頻率和題目、各領域專家的專業特長，確定其學術影響，以及在教材中適合擔任的角色，并將這些信息形成分析報告，供決策者參考。

2. 學術專著

在傳統出版模式下，學術專著的選題方式屬于經驗型，由策劃編輯提出選題，報出版社選題會討論。選題委員會由社領導、經驗豐富的老編審、生產及銷售部門負責人等組成。選題會上討論的依據主要是以往選題的銷售情況及市場反饋，當前市場同類書的情況，以及其他出版社類似圖書的銷售情況。這種選題論證方式所參考的數據，只是整個出版市場數據的一部分。而利用大數據，人們可以獲得整個醫學圖書市場的書目信息、銷售情況，并進行分析。通過數據分析得出的報告，可以形象地理解成一批有無限經驗的策劃編輯、生產人員和銷售人員討論后得出的結論。理論上，這種論證模式更客觀、更有說服力。

現有的醫學相關網絡社區、數據庫的資源已經十分豐富，通過對諸如丁香園醫學論壇、中國期刊網（CNKI）、PubMed等的搜索記錄、瀏覽記錄、用戶留言，以及對亞馬遜、當當網的專業圖書購買記錄的分析，可以篩選出各個專業領域的熱點，并對相關用戶的地理位置、年齡、職稱等信息進行分析，準確定位讀者人群，并預測市場容量，為圖書選題提供參考。

3. 應急出版

應急出版對于醫學出版社來說是一個很重要的部分，在遇到較大的公共衛生事件或異常天氣時，公眾很需要專業出版社出版的相關預防書籍普及防范知識，醫師也需要專業書籍補充相關知識，專業出版社有義務為他們提供高質量的出版物。例如人民衛生出版社在2003年“非典”暴發時緊急出版的SARS診治、防范等方面的圖書，以及在2013年出版的《實面“霾”伏――“霧霾”中的生活與健康》。如果等到公共事件或異常天氣已經暴發再組織編寫，出版時間容易滯后。

大數據分析在應急出版方面將會有明顯的優勢。例如，谷歌公司通過對檢索詞條的分析，提前幾周時間預測甲型H1N1流感爆發。這個案例對于應急出版是一個很好的啟示。編輯可以通過類似的數據預測方式，如在流感暴發前，即組織編寫流感預防及治療相關的書籍。再如，如果能夠通過網絡的搜索詞條，或者同諸如中央氣象臺等單位合作，共享數據庫，提前預測會有嚴重霧霾天氣出現，就能提前組織專家編寫，為書籍出版贏得寶貴的時間。同時，可以通過搜索頻率預測印刷冊數，避免過多的庫存。

三、醫學編輯應對大數據時代的策略

1. 醫學編輯應做好基礎工作

一是立足自身，做好醫學編輯出版的大數據基礎工程建設。例如進一步實現網絡化、電子化和標準化，為實現大數據的應用打好基礎。只有將出版物網絡化、電子化，才能使與出版相關的信息和數據成為可以搜集的資源；大數據技術可以分析雜亂的數據，數據的標準化可以為數據分析提供更多便利。

二是學習借鑒，建立基于云計算等先進信息技術的新型工作模式。例如民生銀行開發的小微金融數字地圖平臺，通過這種地圖將數據可視化，由此提供相應的信息分析、營銷實務等服務。出版社如果建立類似的平臺，將銷售數據可視化，就能為選題策劃工作提供更多的服務。

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1引言

財務分析報告是指財務人員利用企業的財務相關數據，結合其他相關信息對企業的財務進展情況、日常經營狀況以及現金流等相關數據進行綜合評價。財務分析報告能夠幫助企業管理者迅速全面了解企業運營情況，掌握財務管理方面的優勢與劣勢，提高企業管理的效率。高質量的財務分析報告對財務管理人員的專業知識掌握能力要求較高，許多財務管理人員難以完成高質量的財務分析報告。基于以上背景，本文希望通過分析我國企業財務分析報告現狀以及問題，探討如何提高企業財務分析報告的質量。

2我國企業財務分析報告的現狀及問題

2.1財務分析報告現狀

對于絕大多數企業來說，財務分析報告是對財務指標進行數據化的展示以及文字描述。常用的財務分析指標往往以會計報表為基礎，通過分析各種數據的相對比率進行刻畫，包括企業銷售凈利率，銷售毛利率，資產凈收益等，從中可以計算得到流動比率，速動比率等常用的二級指標。我國的企業財務分析對數據的重視程度較高，但是很少對審計報告以及會計報表進行注釋分析，因此許多小型企業利用這一漏洞，修改經營不佳的銷售業績，向社會以及消費者提供虛假的財務報告，使得原本財務狀況不佳的企業看起來利潤十分豐厚，嚴重影響了經濟市場的健康發展。

2.2我國財務分析報告常見問題

（1）時效性有待提高。財務分析報告的閱讀者主要是企業高管以及部門相關負責人，通過閱讀報告快速掌握企業財務動態。財務報告是對上一階段財務情況的總結，一般分為周報，半月報，月度報告，季度報告與年度報告，由于數據的延時性以及財務數據處理消耗的時間較長，因此當財務數據整理完成后，仍然需要1-2天的時間完成周報，1-2周的時間完成季度報告。因此財務分析報告的時效性降低，對決策的輔助作用也有所降低。（2）針對性較差。財務分析報告帶有較強的針對性，針對某一階段企業財務存在的問題進行詳細的分析，為管理者的后期決策提供有用的信息。由于我國許多財務人員的專業知識能力有限，缺少整體的數據分析以及報告整理思維，難以將財務數據與企業的具體業務進行有機結合，因此財務分析報告的針對性較差，不能將具體的問題分析透徹，無法為管理層決策提供高質量的數據支持。

3提高我國企業財務分析報告質量的對策

（1）提高財務管理人員專業能力。中小型企業現有的財務管理人員在財務知識的專業性以及業務邏輯的理解性上都有所欠缺，因此，企業需要通過培訓以及招聘專業人員來解決這個問題。首先，企業應當定期對現有的財務人員進行財務知識培訓，邀請行業知名人士前來講座，將培訓計入員工的績效考核，監督財務人員不斷學習新財務知識，提高處理數據能力；此外，也應該積極鼓勵財務人員與業務部門進行交接，只有充分理解了業務邏輯，財務人員才能抓住財務分析的重點分析對象，提高財務分析報告撰寫效率。其次，企業可以通過優厚的待遇以及人才晉升制度吸引外界人才加入，提高財務管理團隊的整體質量。最后，企業也可以積極與高校合作，參與到高校課題中，將學術成果應用到實際工作操作環節，提高財務分析工作效率。(2)加強財務基本工作管理。財務基本工作的效率是財務分析報告質量的保證。首先，企業應當建立財務數據后臺，由財務部門進行臺賬管理，將財務信息按照地域以及時間進行有序的排列，定期整理并進行數據分析，從而簡化撰寫報告時財務數據的提取以及對比分析環節的工作量，保證財務數據的準確有效性。其次，財務人員應當保持敏感的財務數據性，實時記錄相關支出以及重要事項，從時間、計劃、預算、實際花費等多個方面進行存檔，方便今后工作查詢。最后，財務人員需要定期向企業各個部門收集相關報表，及時提出報表格式以及內容問題，建立統一的報表管理方式，為撰寫財務分析報告做準備。(3)加強了解企業內部信息。只有深入了解企業內部各個部門的運作情況以及業務邏輯，才能夠深入分析企業的財務運轉情況。因此，財務負責人應該深入到產品研發。運營，銷售，采購等諸多部門，對工作流程，產品特點，銷售規律，大客戶基本情況等信息進行必要的了解，擴大財務分析的視野與角度，結合企業的基本財務數據進行有效的探索分析，保證財務報告具備較高的針對性與適用性。如對于某小型企業來說，核心產品為該企業帶來了超過50%的利潤收益，財務管理人員應當參與制定一套特定的監控分析體系，及時了解產品原材料。庫存。生產成本，銷售利潤等數據的變化，密切關注該產品各項財務指標數據變動對于企業整體財務數據變動的影響。此外，財務人員也需要綜合考慮企業發展戰略變化，市場政策變化，庫存處理方式變化等諸多外界因素變化對企業的利潤自己成本支出的影響，從而提出建設性意見。

4結語

綜合上述，財務分析報告是企業高管迅速了解企業階段性運營現狀的重要方式之一。但是我國許多企業的財務分析報告存在一定問題，如針對性較差，難以對實際的業務起到指導性作用；財務管理人員專業能力較低，不能提供高質量分析報告等。近年來，財務分析報告的重要性不斷提高，企業也必須加強對財務人員的培訓管理工作，優化日常財務管理流程，鼓勵部門合作，為財務工作提供良好的企業環境基礎。

作者:蔣錚 單位:上海市普陀區人民醫院

參考文獻

[1]王小平,雷鳴,王成霞.關于提高企業財務分析報告質量的思考[J].經濟師,2013(1).

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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。

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那么，數據分析師們如何實現從數字到觀點，以下是我的五點建議：

1、不僅要對比差異，而且要對比趨勢

網站分析軟件讓分析師去對比連續的數據，例如：按月、按年來比較變成很容易，但是對于一些邏輯上的比較，例如：工作日每天，當前與上周的同一天等在對于軟件的實現有一定難度。然而，最好的發現趨勢的方法還是把數據導入到excel中，通過透視表去發現數據中的趨勢。還可以在分析中加入一些統計指標，均值、方差、均方差；

2、在形成結論前請深入分析數據的異常

對于一個網站分析師來說，沒有什么出現那種“狼來了”更悲劇的事情。曾經有一個同事對于一次網站的活動表現非常憂慮，因為自從這個活動上線后，指標連續8周下降。后面分析發現這是一個針對返校的活動(國外大部分大學每學年為三個學期，開學時間分別是8月、1月、5月)，但那個時間正趕上感思節(感恩節是在每年11月的第四個星期四)。

對于之前討論的情況，計算方差是一個很好的評估你的數據變化是不是在統計學上顯著，是否你的變化的數據落到二個方差之外。(譯者備注：如果一個變量符合正態分布，則其95%的值會落到均值左右二個方差內。這也許就是為什么時候你會聽到一個分析師說，這個變化超過5%了嗎？超過應該給予足夠的關注。)

3、細分是更深入的分析的基礎

發現影響數據變化的關鍵因素(顯著變化的驅動力)可能需要花費你超過90%的時間與精力。有時間，導致數據明顯變化的原因可以很容易被發現。有的時候為了回答一個數據的變化，你可能需要花很大精力去研究。然而，通過對數據細分(數據行業有一句話：無細分，吾寧死)，您可以快速找到影響的未來趨勢變化共享行為特征。

4、在報告中與對商業的影響聯系在一起

你在報告中必須向聽眾這樣一個問題：為什么我需要關心？常規中，分析結果可以提高收入、節約費用、或者提高用戶服務滿意度。例如，針對季節性的促銷活動，網站的著陸頁是不是比去年表現的好。如果是，需要多快去實現這些改變，這些改變對于整體的影響，是不可以實現設定的銷售目標。

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1. 很多隱藏的問題是我們只能通過數據挖掘出來的，我們可以看到在哪些時間、哪些地點、哪些客戶群、出現了哪些異常狀況？同時通過數據深層次挖掘問題背后的真正原因并做出及時有效的應對措施。例如某呼叫中心的接通率3月份達到了93.70%，但是其人員的在線利用率（座席人員登入系統后與客戶通話及事后處理時長占總登陸時長的比例）只達到了53.92%，說明座席人員的工作強度比較小、排班時安排的人員過剩，付出的代價就是人員成本過高（如圖1）。

2. 任何一個呼叫中心都要做數據上的統計和分析，數據對于呼叫中心管理者的決策起到至關重要的作用，一個好的統計分析應該可以讓管理者看到數據背后的信息并且能夠給出幾套決策方案，這樣呼叫中心才能在瞬息萬變的競爭中得到發展。再如客戶針對某個業務撥打的頻次非常高，我們可以通過數據分析挖掘真正的原因，為有效降低呼入量、提高客戶滿意度提供決策依據。

二、提高對數據的敏感性

1. 呼叫中心的指標

呼叫中心包含哪些指標？指標之間有什么關系？各指標平均情況、增長情況都是什么？一般呼叫中心的各個指標值大概在什么范圍？同時了解各個指標在節假日會是什么情況？營銷活動時期會是什么情況？一般呼叫中心會包含接通率、平均通話時長、事后處理時長、重復呼叫量、在線利用率、一次解決率等指標，當一次解決率明顯提高時客戶的重復呼叫量就會隨之降低，從而在相同的人員配備情況下接通率也會明顯提高，但是在線利用率會有所降低，最終導致人員成本過高。

2. 呼叫中心的范圍

需要了解各行業、各地區以及國外一些呼叫中心的指標情況，知道各個指標在不同行業、不同地區的不同特征分別是什么，從而不斷提高對數據的敏感性以便及時發現統計分析中的問題。用平均通話時長來舉例，假如某呼叫中心該月平均通話時長為90秒，有A、B兩個呼叫中心，他們的管理人員看完后得出這樣的結論：A：90秒的平均通話時長比上個月高出了10秒，需要降低；B：這個月平均通話時長從100秒降到了90秒，客服代表的銷售能力有了明顯提升。很明顯呼叫中心A一定是成本型呼叫中心，而呼叫中心B則是利潤型呼叫中心（如圖2）。

三、提高對數據統計分析的準確性

數據的準確性可以說是關乎呼叫中心成敗的關鍵因素，一個統計上的錯誤就有可能誤導管理者做出錯誤決策，所以我們從以下幾個方面說明如何提高數據統計分析的準確性。

1. 準確認識數據

·各個統計數據（指標）分別是什么？分別是怎么定義的？計算公式是什么？例如前面提到的在線利用率——座席人員登入系統后與客戶通話及事后處理時長占總登陸時長的比例；公式：（客服代表實際通話時長＋事后處理時長）/ 登入系統時長。盡管不同的呼叫中心對于指標的定義可能有所不同，但是需要強調的是各個指標在同一個呼叫中心內的定義必須是一致的，如此才能讓各級人員對指標有統一的認識。

·統計的是哪些業務？哪個時間范圍？哪些客戶群？哪些地區？在對呼叫中心數據有了整體了解的基礎上，接下來的工作就是對數據的整理。

2. 準確整理數據

·應該先將原始數據進行備份，以備不時之需；

·整理過程中將數據粘貼為數值格式，剔除冗余數據、公式、批注等（如圖3）；

·整理過程中各個表格中數據需要有一個關鍵字段，這樣可以將數據進行必要的關聯。盡量將所有數據匯總到一個工作簿中，方便數據分析時做關聯分析；

·整理過程中所用到的公式需要保存，不要粘貼為數值格式，以備分析中發現問題及時改正。

3. 準確分析數據

·分析前需要做出整體的分析框架，分析過程中發現不合理的地方及時調整；

·分析前應該把整理好的數據表格單獨拿出來，不要在原有的整理數據表中做分析；

·分析過程中指標的名稱、各維度的名稱要保持統一；

·采用合適的分析方法，數據的描述統計、相關性分析、回歸分析、80/20法則等；

·用合適的圖表進行結果的展現（柱狀圖、折線圖、雷達圖、餅圖等），需標注清楚圖表的名稱、數據的統計范圍、單位等（如圖4）；

·給出正確的分析結論及相應的改善或者是應對措施；

·形成分析報告。

4. 對分析后的過程及結果進行核查

·檢查分析中所用到的數據是否正確，避免分析此項而錯用到其他項數據的情況；

·檢查分析中用到的公式是否正確，看公式涉及的數據單元格是否正確（包括單元格是否完整、單元格引用是否正確）；

·檢查數據明顯高于或者低于平時水平的異常點（或者說是不符合日常規律的點）是否正確，此時需要查看是否是整理的數據中有錯誤，包括時間、地點、業務、客戶群等（如圖5）；

·檢查分析結論是否正確，查看結論是否和分析的結果相一致；

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中圖分類號：F812.4 文獻標志碼：A 文章編號：1002-2589（2012）08-0120-01

一、企業質量成本的體系構成

企業質量成本，是指企業生產環節在產品質量方面而支出的全部成本費用，以及在產品銷售環節，由于產品質量未達到既定標準而造成的相關損失。

企業質量成本體系中包括直接發生的質量成本和間接發生的質量成本兩種。直接發生的質量成本，是企業在產品的生產制造環節和銷售環節中發生的，主要由預防成本、鑒定成本、內部損失成本、外部損失成本四個部分構成。間接發生的質量成本，是企業在直接發生的質量成本基礎上延伸的各項成本費用，它主要涉及制造環節和銷售環節以外的各項成本費用，主要是隱蔽性質量成本，它來源自產品交易市場。

二、企業質量成本的計量

企業質量成本計量，認為當預防成本和鑒定成本實際發生額增加時，則內部損失成本和外部損失成本實際發生額就會相應的減少。那么，企業質量成本計量的四個組成部分就是此消彼長的關系。

企業在對計量某個產品的質量成本時，就必然會考慮這一特點，如果預防成本和鑒定成本的實際發生增加額正好等于內、外部損失成本的實際發生減少額。此時，如果再增加任何的預防成本和鑒定成本都會大于內部、外部損失成本的實際發生減少額。那么企業對此項平衡點，通常被稱之為“可以承受的質量成本水平”。

企業在平衡產品質量成本計量時，可以考慮增加相應的預防和鑒定方面的成本費用支出，來作為對產品質量的事前控制和長期效應，這樣可以使企業在事中、事后相應地減少內部損失成本和外部損失成本的發生，也可以使產品的質量實際發生的總成本相應降低，而且還會在企業的質量體系帶來長期連續的效應。

三、企業質量成本統計與分析

企業質量成本數據統計，主要以財務會計部門相關的原始憑證、記賬憑證、質量成本明細賬為基礎，來找出“可以承受的質量成本水平”為目標，以發生在一個會計期間內的相關質量成本費用為期限，進行質量成本數據統計。具體來說，預防成本方面的數據，主要是由技術質量管理部門以及產品改進設計工藝等有關部門，根據實際成本費用發生的相關憑證和賬簿進行統計；鑒定成本方面的數據，主要是由質量檢驗管理部門和產品交驗、產品試驗、測驗等實際成本費用的相關憑證和賬簿進行統計；內部損失成本方面的數據，主要是由質量檢驗管理部門和車間報送的廢品報告和產品返工返修等有關報表進行統計；外部損失成本方面的數據，主要是由售后服務等部門根據發生的實際成本費用進行統計。另外，企業在進行質量成本統計時，即不能違反相關財務會計制度，又不能違反質量體系的相關工作要求。

質量成本數據分析，主要是通過分析質量成本中預防成本、鑒定成本、內部損失成本和外部損失成本各項目占總質量成本比例，找出“可以承受的質量成本水平”和影響質量總成本的關鍵因素，主要是為質量體系改進提供信息，為降低產品質量成本提供數據。因此，質量成本經濟性分析是質量管理體系的核心內容之一。質量成本經濟性分析，主要以“可以承受的質量成本水平”為目標，對質量成本變化情況、質量成本結構合理情況進行分析。

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公司如果有規范的職位職務體系基礎容易統計內部薪酬分布，行業的數據一般來自大型HR咨詢公司的薪酬數據庫。做跨公司的職位職務對應匹配卻是件有挑戰性的事情――你怎么知道A公司的八級軟件工程師相當于B公司的十級咨詢顧問呢？傳統上，我服務的那家公司是定向的對標指定，即人工對應到具體同類型公司的同類型崗位。隨著技術的發展，現在時髦的基于文本分析的“大數據分析”能夠解決更廣泛的職位匹配問題，再結合薪酬數據庫，能夠提供更準確做薪酬對標。可以預計，這種對標方法會成為一種更加普及的應用。

HR咨詢公司薪酬數據庫的客觀性和準確性往往存有爭議，大企業做對標時一般會購買幾家咨詢公司的數據，相互參照使用。然而，現在互聯網上各種“曬工資”網站越來越多，例如，基于互聯網的大數據分析可能顛覆傳統的薪酬數據庫服務，企業能夠更加實時、準確地做職位薪酬對標，提升人才管理水平。

HR部門的價值從后臺服務職能，發展到幫助業務部門挖掘、培養、發展人才，成為企業業務的驅動者，人才相關數據的分析為這樣的工作方式轉型提供了可能性。不僅是薪酬數據分析，從下圖所示的HR相關數據可以產生很多分析機會。

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2013年“三八婦女節”期間，朝陽大悅城推出“你休假 我發薪”活動，通過微博、微信等新媒體方式向每天操勞奔波的都市女白領們，發出了在三八節當天來朝陽大悅城休閑放松半天的邀請，并由朝陽大悅城支付參與活動女白領們由于休假半天所損失的工資。活動一經推出，即引起眾多女性白領的熱情參與和轉發。據統計，此次活動有過萬人次參與，其中微博3000多人、微信6000多人。此次活動使朝陽大悅城在“三八節”當天客流增長了69%，銷售額同步增長78%，既給消費者帶來了愉悅的購物體驗，也為大悅城創造了良好的經營業績。

活動的成功策劃依據正是來自大數據。“在我們通過對會員海量、長期的消費數據分析發現，有一部分年輕女性客群，其消費特色表現為人均單筆的消費額度較低。但其交易頻次較高，并且在微博、微信中發言活躍，會主動將自己的購物感受和體驗向身邊的朋友傳播，并通過她們的帶動、傳播為大悅城帶來良好的經營效益的同時，實現消費者和大悅城的雙贏。”朝陽大悅城IT咨詢部負責人張巖介紹說。

2011年11月2日，朝陽大悅城的銷售和客流突然出現了一個小的峰值，經過種種數據測算和比對，在排除節假日、推廣促銷等因素后，造成銷售額增長的答案竟然是因為當天是“世紀對稱節”。受“對稱節”銷售小的啟發，大悅城已在為今年各種稀奇古怪的節日提前做促銷和推廣的準備。如果不是通過數據分析，很難猜測到銷售額產生異動的真正原因，推廣部門也會錯失一系列的活動主題。

運用大數據的支持讓朝陽大悅城懂“讀心”，而這也正是大悅城最主要的營銷策略之一。折扣活動是較為簡單的數學游戲，而打動人心則是一門大學問。在朝陽大悅城，大數據被作為一個戰略基礎來部署，所有的營銷、招商、運營、活動推廣都圍繞著大數據的分析報告來進行，甚至于企業的組織架構都需要為其而進行特別的調整。張巖指出，朝陽大悅城的IT部門有個更貼切的名稱，叫研策部。部門具有兩大職能，其一是傳統的IT維護，其二是專注于經營數據的分析挖掘，監測大悅城的商業運營狀況，提供精準、高效的決策意見。

停車場里有乾坤

在朝陽大悅城成立之初，就組建了一個數據團隊。對傳統零售行業而言，由于消費者進入商場的消費目的并不明確，加之所有購買行為不通過互聯網留下瀏覽痕跡，在這種情況下，增加數據來源也成為數據分析團隊關注的重點。

2012年一年中，朝陽大悅城在商場的不同位置安裝了將近200個客流監控設備，并通過Wi-Fi站點的登錄情況獲知客戶的到店頻率，通過與會員卡關聯的優惠券得知受消費者歡迎的優惠產品。通過對車流數據的采集分析，朝陽大悅城信息部發現，具備較高消費能力的駕車客戶是朝陽大悅城的主要銷售貢獻者，而通過數據測算每部車帶來的消費，客單超過700元。商場銷售額的變化與車流變化幅度有將近92%的相關度。為此，大悅城對停車場進行了改造，如增加車輛進出坡道、升級車牌自動識別系統、調整車位導識體系等，力爭吸引駕車客戶。此外，他們還調整了停車場附近商戶布局，極大地提高優質駕車客群的到店頻率。而如果某天車流增長快就說明當天客流量的增長會比較快，銷售也會聯動上漲，大悅城會根據變化適時組織商家調整相關服務力量；再比如某天是大風天氣，根據經驗，銷售可能會下降2%，而且集中在零售業態，那么大悅城會馬上組織“限時搶購”之類的針對性的營銷策略。

此外，朝陽大悅城還通過“多維度的大數據分析方法”，對每一個商戶在各個維度中的表現進行精準賦值，將大悅城的銷售管理系統與客流統計系統、停車場車流管理系統、會員管理系統以及商家各個子系統打通，進行綜合運算得出數據結果，挖掘出這些數據價值，并做出相應模型，使商戶的經營狀況和顧客的光顧程度以及提升大悅城的購物體驗都變得更加精準和有效。

應用數據分析

日常的數據分析是每天的功課，大數據的運用給朝陽大悅城帶來的不僅是精準管理和銷售額，還有新的業務增長點和發展空間。

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【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、企業盈利下降、工業品價格持續下降、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，促進經濟社會持續健康發展[ 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、資金等動態信息，為決策者掌握與使用。尤其是在“互聯網+”、“大眾創業、萬眾創新”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，對降低企業成本、增強企業創新能力、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

當前企業會計業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

隨著市場環境快速變化，非財務信息也要融入會計信息中，如企業外部投資及上下游產業信息，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戰略規劃、經營決策、過程控制和業績評價優化的方向轉變，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，向決策優化、提高全要素生產率轉變；要將企業的財務、經濟業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，不斷挖掘企業的潛在信息價值，節約成本，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.常規報表輸出與個性化報表輸出相結合。常規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、格式化業務使用。隨著供給側市場經濟的發展，會計信息呈現廣泛性、差異性和易變性等特征，企業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核算會計信息，又要有非財務業務信息，如研發、生產、采購、銷售等信息，還要有企業外部信息，如行業市場環境信息、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，與企業經營、效益密切相關的數據日益發生變化，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化會計業務信息流程，具體流程如圖1所示。

1.數據采集。基于“互聯網+”將會計流程、業務流程的內外部數據流程有機整合[ 4 ]，實現企業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，使企業經濟業務活動的原貌得以全面地進入會計信息流程。為了強化業務交易的真實性，將與企業發生業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，提高企業產品的檔次和質量，重點增加產品和技術的創新能力信息，包括科技研發的資金、產品、研發力量等信息。

在此基礎上，進一步收集企業所處的經濟環境信息，包括國家在供給側改革中釋放的市場信息、行業信息、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，實現企業有效糾偏。

2.信息數據處理。將收集的各業務系統數據，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，將采集的數據規范化，自動提取非結構化數據的內容，并存儲到各業務子系統數據庫中。業務子系統數據庫中的數據按相應事件驅動處理規則觸發報賬業務流程，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、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，對企業的生產成本、研發成本、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，反映企業的全面財務情況，幫助管理者對企業經營情況進行事中監控、事后分析，及時發現財務風險，為籌資、成本決策、股權分配等企業經濟活動作出正確決策，為企業“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、新產品新技術開發和服務、企業面臨的風險與管控、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綜合分析的評價及前景的判斷。

（2）預測性報表。新常態下，企業決策者在過去和現在的基礎上更關注未來。企業除了按照國家規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務處理規則，集成經濟業務信息、財務信息和市場環境信息，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，加快企業經濟信息的匯總與集成化應用，使企業會計工作由核算型轉向管理、決策支持型，為企業供給側改革提供優質信息保證。

【參考文獻】

[1] 劉霞輝.供給側的宏觀經濟管理：中國視角[J].經濟學動態，2013（10）：9-19.

[2] 湯四新，陽杰.IT環境下會計流程持續優化研究[J].財務與會計，2014（10）：77-80.

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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。