企业数据分析报告

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企业数据分析报告范文第1篇

几乎是所有的企业在生产经营过程中，均会形成各式各样的数据、资料，通过对这些大量的数据、资料展开深入的研究所获得的数据分析报告，在企业经营管理中可发挥十分重要的意义与作用。数据分析指的是通过科学的统计方法就收集的详细的数据、资料展开研究分析，以对数据、资料相关功能进行尽可能的挖掘开发，发挥数据的显著作用，即数据分析是一个为了获取可利用信息和产生结论而就数据、资料展开研究、分析的过程。数据分析的目的是挖掘提炼出众多看似错综复杂的数据资料潜在的有利信息，以归纳出分析事情的客观规律。由此可见，做好数据分析工作，对于促进企业的发展、提升企业经营管理能力，有着十分重要的现实意义与实质作用。

1.数据分析在企业经营管理中的意义

1.1支持营销运营管理

基于数据分析、数据挖掘方法的支持，在过去传统数据社会，一部分较为先进的企业便已经能够一定程度地达到洞察力促进科学规范营销运营管理的目的。在现如今大数据时代，企业用户的数据变得进一步多元、丰富，在对用户需求洞察满足方面企业变得愈加充分、精确，值得注意的是，在当前数据分析水平不断提升的情况下，企业作用于用户的洞察、满足能力基于数据、资料存储以及数据、资料研究分析方面将变得更为高效，鉴于此，支持企业营销运营管理全面步骤决策的数据、资料流能够同步于企业营销运营管理工作流，企业可通过统计归纳用户的以往消费行为数据以及用户实时的消费行为数据，第一时间针对相对应的用户制定出具备显著个性的营销手段，从而有效识别把握转瞬即逝的营销机会，积极促进企业营销命中概率的提升，最大程度地提升企业营销运营管理效率[1]。

1.2推动智能管道运营

就企业经营管理而言，企业智能管道的核心能力为，结合用户的活动行为，动态为用户提供推荐并配备互联网设备资源。在过去传统数据社会中，受技术条件有限难以满足及相关问题与用户体验动态测量相同等影响，企业通常无法有效的就智能管道运营需求予以满足；在现如今大数据时代，在数据分析水平不断提升的情况下，作用于半结构化设备数据动态收集、分析以及处理等相关技术的日趋成熟，将很大程度上推动企业智能管道运营管理运行的计划。企业智能管道运营管理达到机理与用户体验管理存在极大的相似之处，最主要的区别仅仅是，企业职能管道作用于用户产品消费行为活动测算的数据、资料相对应于提供推荐并配备互联网设备资源，于确保用户体验满足标准的情况下，全面配备、划分及归总企业互联网设备资源，经资源利用最大程度地实现，积极促进资源的尽可能优化[2]。

2.数据分析在企业经营管理中的作用

2.1完整客观的反映企业情况

企业常规的数据报表、调查资料，通常仅能够显现企业某一方面或者某一部分的情况，就算是获取的企业数据报表、调查资料十分全面，如果这些企业数据报表、调查资料未能够得到相应的研究、分析，也往往很难了解从中了解到企业的真实情况。为了完整客观的反映企业情况，务必要遵循“实事求是”原则，在收集企业全面数据报表、调查资料的同时，还应当开展严格加工制作及研究分析工作，以提供给企业管理者科学规范的数据分析报告，为其在就企业发展做决策时提供有利依据。经严格加工制作及研究分析所得到的数据分析报告，相较于常规的数据报表，能够更加全面、系统及集中地反映企业客观实际。

2.2实行监督管理工作

监督属于数据分析在企业经营管理中的一项十分重要的作用。数据分析部门在对企业数据、资料进行收集过程中，能够相对较为全面、如实地知晓行业经济动态及本企业运行发展状况，了解相关数据、资料的来龙去脉及口径范围，因此数据分析部门可有效的担负起对企业的多方面监督管理工作，包括企业运营发展部门相关政策方针有效落实与否、企业发展生产经营规划有效完成与否以及企业一系列经济指标有效实行与否等。在数据分析的作用下，可促进企业有效实行监督管理工作，以客观、完整地向企业管理者、相关部门做决策及制定企业发展计划时提供有利参考依据。

2.3参与科学化决策

对于任何一项经济行为发展，想要获取其客观规律性的见解并未易事，通常是要通过不断的分析、探索及实践，方可一步步构成认识。在现如今市场经济大环境下，还存在着诸多的市场经济比例进程、实现企业经济效益利润最大化以及实现集群产业结构优化等客观规律，均有待我们去逐步挖掘。鉴于此，就市场经济背景下客观经济规律展开研究分析，属于一项有着广阔发展前景的领域。数据分析部门可充分发挥详细数据、资料持有优势，进行针对的研究、分析，对数据、资料表层显现内容展开更深层次的剖析，挖掘出数据、资料中的潜在实质涵义，由理性认识代替感性发展认识，实现客观经济规律认识质的升华，达到显现企业发展现状以及企业内部关联和发展的目的，一方面促使企业管理者及相关部门能够更为完整客观地了解企业经济行为里程、企业发展现状以及企业发展方向，提升企业管理水平，一方面促使企业管理者及相关部门能够更有针对性地进行企业决策、计划制定，从而全面起到数据分析在企业经营管理中的参与科学化决策作用。

2.4有利于数据深度利用

数据分析部门为了获取全面详细的数据、资料，需要对定期统计报表制度进行全面贯彻落实，或者需要采取一系列包括调查、普查以及抽查等各式各样形式的统计调查工作，这必然是一项十分复杂的系统工作，倘若仅仅将这些详细的数据、资料简单地汇总上报给国家和相关部门，以完成国家和相关部门制定的数据、资料收集任务，低下的数据、资料利用率，显然有愧于需要消耗长复杂的系统数据、资料收集工作[3]。由此可见，唯有早收集详细数据报表、调查资料的同时，还应当开展严格加工制作及研究分析工作，展开各个层次、各个方面的综合深度利用，以使这些数据、资料转变为内容更加丰富化、形式更加多样化的重要深度信息。

2.5有助于提升员工素质

在数据、资料收集的基础上展开数据分析，采用一系列分析方法，根据数据、资料实情展开针对的研究分析，经数据分析工作的开展，不仅要找出数据、资料中潜在的问题，发觉数据、资料中的不和谐之处，还要分析问题出现的缘由，并制定出问题的解决对策。为了完成这一系列的高要求、复杂艰巨的工作，要求数据分析部门员工一方面需要具备完善的数据分析基础常规知识，具备相应的政策分析能力、经济理论知识，一方面需要掌握数据分析的开展方法，明确数据分析的前后关键步骤，此外还应当熟悉相应的经济技术要点，具备相应的数据、资料归纳分析水平，具备相应的写作技巧水平等。由此可见，数据分析部门在进行数据分析工作期间，势必会激发数据分析部门员工学习主观能动性，有效提升员工各方面综合素质，并逐步成为不仅能够进行数据分析编写分析报告还能够自经济层面进行数据编织统计的社会发展需求的综合型人才[4]。如此一来，不但可以更充分的发挥数据分析在企业经营管理中的作用，还能够提升数据分析工作的重要性地位，促进数据分析工作条件的有机改善。

3.完善企业数据分析工作的策略

3.1统一认识，加强领导

基于对数据分析在企业经营管理中意义与作用重要性统一的认识，企业相关数据分析部门应当严格对待数据分析工作，不仅要做好数据、资料调差收集工作，还要做好数据统计报表、做好数据分析工作，以为企业、企业管理人员提供科学有效的决策管理服务[5]。同时，企业管理人员同样要提升对数据分析工作的重视程度，面对企业数据分析既应当要求数据分析部门提供统计报表，严格要求数据分析工作环节、质量，有利领导数据分析工作的有序开展。

3.2实现计算机网络数据支撑

伴随着现如今市场经济体制改革的不断深入发展，企业管理人员一方面要明确认识到企业发展的实际处境，一方面要为企业日后发展制定“未雨绸缪”的策略。这就一定程度上要求了企业数据分析部门，应当采取一系列不同的数据分析方法，包括数据结构分析法、数据对比分析法、数据实时分析法以及数据预测分析法等方法，就企业数据、专利展开有效的研究分析，形成科学结论，提供给企业管理人员具备实质意义的意见建议。在企业数据分析方法的实践运用方面，既要结合分析内容需求及分析方法自身特点，采取以往有成功经验的方法手段，自各个角度就客观市场经济法律展开研究分析，同时基于对先进分析方法的运用，实现计算机网络数据支撑，促进数据分析预见性、研究分析深度升级，积极促进企业数据分析工作的有序开展[6]。

3.3提升数据分析人员素质

企业数据分析工作水平高低，受企业数据分析团队素质优劣重要影响。由此可见，企业数据分析人员应当结合企业、自身实际情况，对各方面数据分析相关基础知识、专业知识展开积极主动的学习，包括对市场营销知识、企业管理知识和经理理论知识的学习，对信息技术知识、财务会计知识的学习，对经济行为活动方针政策的学习等等，尽可能地提升自身业务知识水平，提升自身全面综合素质[7]。同时，企业数据分析人员还应当遵循“实践第一”原则，结合数据分析工作实践以一步步提升自身数据分析能力。经企业数据分析人员自身逐步的学习、实践，不断构建起一直不仅具备数据分析业务知识水平，又具备数据分析实践工作经验的，拥有综合素质的数据分析团队，积极促进企业数据分析工作的有序开展。

企业数据分析报告范文第2篇

1．重策略执行而轻战略制定，企业整体运作意识不强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。

企业数据分析报告范文第3篇

关键词： 招生宣传 工作机制 执行分析

2012年由社会科学文献出版社、中国人事科学研究院的《中国人力资源发展报告（2011-2012）》提出，我国高等教育已进入生源危机时代。在这样一个危机时代下，江苏高职院校生源危机重重。建立良好的招生宣传工作机制，使全校参与，形成招生、教育教学、学生发展教育等可持续发展是每个高职院校需要解决的问题。

一、招生宣传工作背景（江苏省高考报名人数及录取情况）

江苏省高考报名人数由2010年52.7万下降至2015年的39.3万，减少13.4万。这是全国高考生源的缩影。生源减少促使各学校尤其是高职院校进一步提高招生服务工作，促使学校进一步深化内涵建设。

二、招生宣传工作机制

招生宣传工作是各个学校的招生工作重点之一，是教育教学、学生发展教育的开端，三个部分的可持续发展需要良好的工作机制作为保障。笔者从南京科技职业学院招生宣传工作出发，阐述招生宣传工作机制，为兄弟院校招生宣传提供参考。

南京科技职业学院建立招生领导小组主管、监督，招生就业部门与各教学系部共同完成招生宣传的工作机制。招生工作领导小组统筹规划学校的招生宣传工作，协调招生宣传涉及的各个部门的工作。

招生就业部门首先从招生业务理解、招生数据理解、招生数据准备、招生数据挖掘模型建立、招生数据挖掘结果分析、招生决策制定等环节[1]分析招生、就业数据，为招生领导小组决策提供各类数据分析评价，为教育教学系部招生提供数据支持。招生就业处每年十月份向学校招生领导小组递交近三年各省高考人数、录取报到情况分析报告，近三年江苏省各地级市、各中学生源情况分析报告，近三年自主单独招生、江苏省高考各专业填报、就业情况分析报告，兄弟院校招生宣传新举措分析报告，当年新生调查数据招生环节数据分析报告等。

另外，招生就业处配合教育教学部门，从上级主管部门、行业企业、中学、学生角度出发，引入市场观念，做好行业企业推广，中学来校参观、中学科技活动开展，学生诉求解决，新生调查，校友回访等工作。

教育教学部门应根据招生领导小组决策，做好专业设置更新、招生宣传队伍建设、招生宣传内容起草、学生数据收集等工作，为招生宣传提供智力、人力支撑。

招生领导小组决策层应根据相应数据，发现问题，解决问题，协调招生宣传各部门，用良好的约束、激励机制使其各司其职，相互支持，促成招生宣传工作的良性循环，进一步促进学校内涵建设。建立招生宣传长效机制可以从根本上提高高职院校的服务意识，改善服务质量，为家长和学生全方位展示学校的办学质量与办学成果，从而进一步提高学校的美誉度[2]。

三、招生宣传方案部分执行分析

1.招生宣传队伍选拔、组建。招生宣传是一个系统性工作，不管宣传本身多复杂，着力点都在于人，即通过学校教师与考生、社会进行沟通工作。招生宣传教师是学校形象的代表，责任重大。南京科技职业学院教育教学部门参考近三年江苏省各地级市、各中学生源情况分析报告等，根据各自负责地区具体情况，组建由专业教师（负责中学来访讲解工作、中学科技活动工作、开展专业讲座等）、招生教师（负责中学联系工作、招生政策宣讲工作）、优秀校友及在校生（负责学习、就业工作体会宣讲）组成的招生宣传队伍。招生宣传人员每年参加学校组织的多次招生培训，熟悉招生政策，遵循实事求是、阳光服务的原则，帮助考生、家长、社会了解学校的招生政策、专业建设情况、校园文化和行业企业。

2.招生宣传媒介选择。现在的招生宣传媒介多种多样，如何用最少的资金使社会了解学校需要通过各种数据分析，合理选择并运用好招生宣传媒介。

南京科技职业学院每年根据新生调查数据报告，不断更新招生宣传内容、媒介。往年新生调查数据显示，各省主管部门的招生计划专刊、学校招生宣传册、学校招生信息网排在考生获取招生信息的前三位。因此，2015年学校重点做好各省招生计划专刊的信息。另外，从视觉传达角度，考生要了解的信息（就业去向、工作场景、升学、学校教学场景、毕业生去向）重新制定学校招生宣传册。处在互联网的时代，学校启用新的招生信息网、微信平台，专人负责信息，做到及时、周到，使考生及家长快速、直观、愉悦地了解各类招生信息。

3.招生宣传工作连续性。社会大众对一个学校建立良好印象、给予客观的评价，是一个循序渐进、逐步强化的过程，不可能一蹴而就[3]。招生宣传工作时间不能局限于填报志愿前后。南京科技职业学院从2011年开始启动生源基地建设工作，与中学领导沟通合作的途径，除了填报志愿前后，学校每年派教师与中学共同完成一些科技活动，让专业教师在中学开展相应专业讲座，将生涯、就业规划等课程提前送进中学。

另外，每年与地方政府合办地区的大型招聘会时，学校会邀请家长、中学领导一起参观了解学校。学校在试点各地区企业与当地中学的结合方式，一方面让中学老师、家长直观地了解学校专业，另一方面让企业文化在当地扩大影响力。

招生宣传工作的连续性要考虑中学、学生、家长的时间，使各方都能有所获。

总之，招生宣传工作是招生工作的重点，不仅关系到学校的生存、发展，更关系到高职教育改革与社会经济转型发展，各招生宣传涉及部门需通力合作，实现招生、教育教学、学生发展教育等的可持续发展。

参考文献：

[1]黄春华.高职招生数据挖掘的过程模型构建[J].计算机时代，2015（8）.

企业数据分析报告范文第4篇

关键词 客户满意度；数据挖掘；客户满意度数据分析系统

中图分类号TP392 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2012）65-0198-02

1 客户满意度及数据挖掘

1.1客户满意度

客户满意度是使客户在购买或使用了某种产品并接受某项服务之后，形成的满不满意的态度，是对客户满意程度的度量。

1.2数据挖掘

数据挖掘是从大量不完全的随机的应用数据中提炼有指导意义的数据，这些数据是潜在有用的信息。通过对数据的研究分析，提取知识和信息的过程。

2 数据挖掘技术在客户满意度提升中的应用

当今全球经济正飞速地向企业管理数字化的方向发展，数据挖掘技术是一个获取保持并增加可获利顾客的过程，数据挖掘技术提升客户满意度体现在如下几个方面：

1）在汽车行业竞争激烈的今天，汽车行业正处在向“以客户为中心”转移的变革阶段，通过建设统一的客户信息管理平台，优化现行的汽车营销模式，同时通过数据挖掘技术对客户信息进行全面管理，提高客户满意度和忠诚度，对汽车行业来说变得尤为重要；

2）运用多种数据分析方法对数据细节进行综合和分析，达到以下目的：

（1）针对数据分析主题可灵活建立相应的分析指标体系；

（2）分析计算客户满意度各项指标的度量值；

（3）根据不同的指标体系进行客户特征分析；

（4）根据多个角度归纳客户细分因素并进行客户细分；

（5）按所需的时间和空间粒度，分析不同客户群体及其各项满意度指标的关联和变化；

（6）按所需的时间和空间粒度，分析各关键因子影响满意度的权重，提示服务改进方案。

3）更有效的识别客户的价值，提供优质的个性化服务。根据“二八定律”在企业的满意度战略中的应用，即20%的忠诚客户能创造出企业80%的收益，这20%的忠诚客户是企业生存和发展的支柱。可见，客户价值有很大的区别。三、客户满意度数据查询分析系统设计

M公司已经进行了多年的客户满意度调研，以后每年还将继续开展这个工作。因此，需要建立客户满意度数据库，对数据进行深入挖掘和分析，加强客户关系管理。根据满意度数据，建立统一的满意度数据库。

根据满意度数据库，建立相应的分析指标体系，可以随时对满意度信息、生活形态、购买行为、人口统计信息、心理特征等数据进行对比分析。实现对总体、区域、省份、城市、单店的分析。

建立的统一的满意度数据库，其结构适用于存储和管理同类质不同渠道的市场调研工作获取的信息（满意度信息、生活形态、购买行为、人口统计信息、心理特征、客户特征信息），包括：委托第三方进行的满意度调查结果、M公司本部进行的满意度调查结果、战败客户调研结果等。

不同渠道来源的满意度调查数据统一在一个平台上进行管理，并可根据用户需要分别提供前端分析和查询，不同渠道的调研结果得以相互对比和印证，使用户得以从不同视角更全面地了解信息。

通过以下几个角度对满意度数据进行应用提升：

1）满意度的季度趋势预测和异常检查

对未来一季度的满意度变化进行预测，并通过事后检查发现工作上的异常。利用最近历史数据，通过数学上的曲线拟合方法来获得满意度分值在自然状态下的变化趋势（自然状态是指对服务工作没有进行特别干涉的情况）。系统可根据这种趋势对未来某个季度的满意度分值水平进行预测。当两者的误差超过合理范围时即做出发现异常变化的提醒。提醒管理者及时从某些区域和工作环节中寻找满意度出现异常变化的原因，及时对工作进行总结，发现和发扬好的工作方法，检讨和改正不良的工作方法。预测首先是整体，然后从区域和工作两个维度进行单独的趋势分析，使出现的异常可以定位在具位的区域或工作环节上。

通过数学方法，可以利用一定的历史数据对数据变化作出曲线拟合，通过特定计算很好地逼近数据变化的趋势，也是一种常用的预测方法。对于客户满意度，可以认为过去最近一年的市场和工作影响因素与今年最为接近，各季度的满意度变动趋势也相似，因此以去年各季度的满意度分值开始建立趋势线；同时，新季度的自然变化应符合最近已发生的趋势，因此，本年度已过去的各季度的满意度分值也入来修正趋势线。曲线时间轴上最右边的点为新季度的预测点，并给出该点的误差有效区间。每个季度实际分值落在误差区间以内为正常，落在误差区间以外则为异常。

在新年度开始时，系统首先从满意度数据库中提取过去一年各季度满意度分值,依据这些数据产生初始的拟合曲线。

系统通过对上年四季度历史数据进行运算，获得对历史时间点误差最小的拟合模型。其拟合曲线最好地表现了去年各季度的满意度变化趋势，并可逼近新时间点的值。系统根据模型自动计算出新年第一季度的预测分值。

由于满意度的客观影响因素比起上年总会有变化，因此随着时间的变化，初始的趋势线可能与现状误差较大，需要不断进行修正。修正的办法是每个季度过去后即在模型中插入刚刚过去季度的数据重新进行曲线拟合。

2）年度计划建议和考核

对改善未来一年的满意度水平提出期望值，建议新年度工作改进计划策略，在计划目标基础上考核实际工作成效。

满意度分值是企业服务工作成绩的量化表现。企业对将来一年的工作都有一个以计划预算来描述的期望值，在总的期望值下分解各项工作指标和资源配置。我们也可以通过对满意度提出期望值，从另一个角度为企业作出工作计划建议。

基于满意度变化与工作资源投入相关（在后页阐述）的理论，我们可以从每年对工作资源投入的计划预算这个角度，为满意度的改进方法作出建议。系统的建议原则是要找到能以最小的工作资源投入来达到预定满意度水平的策略。

当年度调研数据更新后，系统可根据前面所做的年度计划建议与实际的年度调研结果进行对比，从区域和工作环节两个维度考核服务工作成效。

系统从近两年及未来几年调研都采用的稳定的满意度指标结构中选取全部或部份需要关注的指标组成一套新的指标结构，作为预测计划的指标结构。其中，在新的指标结构中起始权重直接采用调研结果权重，经过标准化后（Rj/∑Ri，Rj为第j项权重，∑Ri为权重之和）成为新的权重结构。

系统认为企业所采用的指标体系是可信的，依据“满意度分值与资源投入成正比”和“权重与对资源的需求量成正比”的原理，根据本年度客户满意度调研结果中各区域、各省市的各分项指标的分值，在人为给定下年度整体满意度的一个提升期望值后，以追加资源投入最少为原则，计算输出最优化的工作改进建议。输出结果以区域省市为空间维度，以分项指标代表工作项目，详细列出下年度各项工作的预测分值和追加资源投入比例。

计划建议模型输出的结果是站在分析满意度变化的角度，帮助企业观察在每个区域、每项工作环节上应投放的工作侧重，以及采用不同的工作侧重会对满意度产生什么样的影响。

3）增强主题分析功能

增加满意度短板探测功能。

提供满意度短板探测功能，可以按分项指标分值范围等参数预设多种探测条件，系统可自动根据这些预设参数，在历年的数据中检索并输出符合条件的样本数据，并提供对筛选出来的数据进行再分析的功能。

增加数据分析报告的输出功能。

提供某些报告输出功能，可按照M公司提供的某些暨定的模板格式，可以按页、按册、按批量自动输出Excel、PDF等格式的数据分析报告，其中，批量输出方式可以自动按经销商和按区域批量输出数据分析报告，节省人工处理报告的工作量。

增加分析区域预设功能。

提供分析区域的预设功能，使操作人员可根据需要从当年的调研数据中抽选出与JD Power调研范围相同的城市作为满意度分析的区域，并按照这种区域结构对客户满意度数据进行观察和对比分析。

3 结论

建立并改进满意度数据库查询分析系统，对客户信息数据进行收集及处理。收集客户信息及反馈，对于高客户满意度来说是尤为重要的。只有理解了客户的观点，并从客户视角来研究产品及服务，才能从更深的层面来提升产品及服务。对客户信息数据要进行处理，发现其中有关客户满意度的模式，再调整相应的有效策略及形成决策支持。本文期望通过对M公司满意度数据查询分析系统的研究，能给汽车行业客户满意度的提升，提供一些帮助并做出一定的贡献。

数据挖掘作为在海量客户信息中发现客户行为模式并挖掘影响客户满意度关键指标的一种现代技术，为企业制定和调整经营决策起到了有效的指导性作用。随着数据挖掘技术的不断成熟，“以客户为导向”的经营决策也必将体现出其更大的价值。

参考文献

[1]刘菲.基于数据挖掘技术的客户满意度的提升.华章，2011(31).

[2]陈京民.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京：电子工业出版社，2006.

企业数据分析报告范文第5篇

财务分析就是指企业以财务会计核算结果以及报表等相关资料作为基础数据，通过采用专门的分析方法，对企业经营管理过程中的筹资、投资、经营活动进行的分析，重点明确企业的盈利、偿债以及营运能力，作为企业管理者、投资者、债权人评价分析企业、预测企业发展状况以及做出管理决策的依据。

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。

四、结语