销售数据分析报告范文

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篇1

作者简介：王晖（1973-），女，黑龙江鸡西人，北京信息科技大学经济管理学院，讲师；段文军（1969-），女，山东蓬莱人，北京信息科技大学经济管理学院，副教授。（北京 100192）

基金项目：本文系北京信息科技大学教学提高-专业建设项目（项目编号：5028023501）的研究成果。

中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）25-0111-02

当今时代不断涌现各种新型信息方式，例如博客、社交网络等；不断兴起各种新技术，例如云计算、物联网等。数据的产生不受任何的限制，数据以前所未有的速度不断增长和累积，大数据时代已经来到。[1]《华尔街日报》认为大数据时代是引领未来繁荣的三大技术变革之一。麦肯锡公司在一份报告中提出数据是一种生产资料。企业每天面对海量的财务数据，如超市的销售记录、银行的交易记录、淘宝网站数千万笔交易记录（产生量超过50TB，存储量40PB①）。企业如能利用这些巨大的数据集挖掘出有价值的信息，那么企业就能掌控下一个创新、竞争和生产力提高的关键。大数据时代，尤其是财务大数据时代，呼唤创新型人才。[2]呼唤具备综合财务分析能力的人才，利用财务大数据为企业创造财富。

如何培养财务分析人才？在财经类高校本科，一般都开设“财务分析”课程，该课程教学目的是培养学生对真实企业进行综合财务分析，并能独立撰写财务分析报告的能力。[3]本文以北京信息科技大学（以下简称“我校”）为例，探讨大数据时代下财务分析人才的需求特点，对高校“财务分析”课程设置的影响，并提出改进“财务分析”课程教学的建议。

一、大数据时代下财务分析人才需求特点

相较于其他类型数据，财务数据更大、更复杂，蕴藏着更多宝贵信息。麦肯锡公司2011年报告推测，利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。[2]在财务大数据环境下，如何整理与统计这些杂乱无章的数据？如何让财务数据开口说话为企业管理者经营决策提供科学依据？朱东华（2013）认为，大数据时代下，传统的数据分析方法已经不再适应当前的数据环境，同时，各种企业对数据的依赖与日俱增，甚至定量分析方法将逐步取代定性分析方法。[4]财务大数据和大量的财务数据分析需求助长了企业对统计和数学背景的人才需求。

可见，大数据时代下财务分析人才应该具备扎实的统计学和数学功底，能够熟练运用定量分析方法分析数据以获取信息，撰写分析报告为企业相关利益人决策提供依据。

二、“财务分析”课程教学现状

张先治（2007）认为，财务分析是财务分析主体为实现财务分析目标，以财务信息及其他相关信息为基础，运用财务分析技术，对分析对象的财务活动的可靠性和有效性进行分析，为经营决策、管理控制及监督管理提供依据的一门具有独立性、边缘性、综合性的经济应用学科。[5]财务分析课程是为我校经济管理学院财务管理专业本科三年级开设的一门专业必修课。学生前期已经学过数学、经济学、会计学、财务管理、统计学等课程。财务分析课程正是在学生掌握前期所学各门课程的基础上，培养学生综合运用所学专业知识，分析判断企业的财务状况，并根据数据分析结果找出企业存在的问题，提出解决方案。[6]为了更好地实现“财务分析”课程教学目的，课程组的老师们经过讨论，决定修改2008级财务管理专业教学计划，将原来课堂教学的方式改为1/2的学时用于课堂教授基本理论，1/2学时用于实践教学。笔者自2011年开始，按照新的教学计划给三届学生讲授了“财务分析”课程。

1.理论教学部分

教材选用东北财经大学出版社出版，张先治和陈友邦主编的《财务分析》（第五版）。该教材体系完整，内容丰富，全书以一家虚拟的ZTE公司为例，演示财务报告分析、财务效率分析和财务综合分析。每章设有案例和复习思考题，该书还有配套的习题集。在课堂教学中，以教材为主线，突出介绍各种财务分析方法的使用，以及根据分析结果得出结论，提出解决方案。

2.实践教学部分

一人一企，边学边分析。每位学生选择一家上市公司作为分析对象，利用学校购买的金融数据库以及相应网络资源，结合所学财务分析理论知识进行上机实验，在Excel内完成数据分析，并将分析结果形成财务分析报告。学生分析判断和决策能力在实战中得以锻炼，教学效果得到改善。

但是，随着大数据时代的来临，外部环境对数据分析能力要求的提升，仅仅学会利用Excel进行水平分析、垂直分析、趋势分析、比率分析和因素分析，已经远远不能满足市场对财务分析人才的需求，学生就业的竞争力无从谈起。结合前面大数据时代下财务分析人才需求特点，我校学生财务分析能力的培养存在着以下问题：

1.学生数据收集、整理和分析能力弱

定量分析方法应用的基础是数据，财务分析人员必须学会从海量的网络资源中搜集并筛选与自己的分析对象和分析目的相关性较强的资料信息，[7]这些资料信息可能是结构化数据，例如金融数据库等；也可能是非结构化数据，例如网页等。从实践教学环节反映出学生数据收集和整理能力弱，分析其原因主要是：

（1）学生不熟悉对财务分析有帮助的网络资源。搜集有价值的数据需要一定的技巧，其中最为重要的是熟悉一些重要的网站，知道相应的数据应该在哪里找到的概率比较大，做到有的放矢。

（2）学生无法将非结构数据快速地转换成所需的数据形式。类似金融数据库这样的结构数据，学生基本能够筛选出所需信息。但是，对于类似网页这样的非结构数据，他们就只能运用最原始的复制粘贴的方法提炼数据信息，耗时且耗力。2013年2月1日，人保财险执行副总裁王和在中国第七届“保险业管理信息化高峰论坛”上指出，在过去的两三年里，结构和非结构数据发生了本质性的逆转。过去就整个社会来讲，绝大多数的数据是结构数据，而现在非结构数据正呈快速增长的趋势，现在以及未来，非结构数据将占到95%，甚至更多。

“财务分析”课程讲授的基本方法主要是比率分析和因素分析法等。目前，无论是学术界还是业界，研究人员大量使用统计模型进行财务数据分析，例如聚类分析、多元回归、因子分析、时间序列预测法等。因而，我校学生数据分析能力急需加强，尤其是统计学和数学的基础要扎实。

2.学生财务分析报告撰写水平有待提高

财务分析的结果是以财务分析报告的形式展示给企业利益相关人，为其进行财务预测、财务决策、财务控制和财务评价等提供可靠信息。财务分析报告是对企业经营状况、资金运作的综合概括和高度反映。李宝智（2012）认为，报告应具备八要素：准确、完整、可比、用户导向、相关、问题的解决方案、及时和易用。[8]从我校学生提交的财务分析报告看，与上述要求还有很大差距。

三、“财务分析”课程教学改革建议

1.培训网络资源使用

重点介绍几个数据库的使用：

（1）金融数据库。我校购买了两款金融数据库，北京聚源锐思数据科技有限公司金融数据库（http：//）和深圳市国泰安信息技术有限公司CSMAR财经系列研究数据库（http：//）。登陆金融数据库后，输入查询条件即可下载上市公司财务数据，速度快且数据量大，数据格式可以任意选择。

（2）中国资讯行（国际）有限公司高校财经数据库（http：//），INFOBANK于1995年在香港成立，是一家专门收集、处理及传播中国商业、经济信息的香港高科技企业，信息范围涵盖19个领域、197个行业。

（3）国务院发展研究中心信息网（国研网）（http：//.cn）。国研网已建成了内容丰富、检索便捷、功能齐全的大型经济信息数据库集群，包括：六十几个文献类数据库、四十多个统计类数据库等。

网站资源：中国证券监督管理委员会（http：//）、上海证券交易所（http：//.cn）、深圳证券交易所网站（http：//）、巨潮资讯网（http：//.cn）和相关协会网站等。

2.培养数据预处理和建模能力

收集到数据之后，需要对数据进行预处理，利用统计学的理论和方法将数据转换成一个分析模型。[9]学生在统计学、计量经济学课程中，已经完成基本模型理论、SPSS或者Eviews三分析软件的学习。但是，若想实现对大数据的整理和分析，应该掌握R或者Matlab统计分析软件，同时，还要掌握一种编程语言，例如C++、JAVA、C#等。利用编程语言调用统计分析软件，从而实现大数据的分析。另外，建议学生了解Perl语言编程，该语言擅长处理非结构数据。

3.培养文献阅读及财务分析报告撰写能力

数据分析之后，需要撰写财务分析报告，为各方利益相关者的决策提供依据。不同财务分析的目的，形成的财务分析报告具体要求会有所差异，但是撰写财务分析报告的基本步骤相同。首先查阅文献，阅读相关学术文章、财务分析师分析报告、评级机构报告等；其次，模仿写作，组织财务分析结果，形成报告。此中没有捷径，需多看、多写。

注释：

①1TB 等于1000GB，1PB 等于1000TB。

参考文献：

[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，（1）.

[2]邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战[J].求是，2013，（4）.

[3]张肖飞.财经类高校《财务分析》课程案例教学改革研究[J].商业会计，2013，（1）.

[4]朱东华，张嶷，汪雪锋，等.大数据环境下技术创新管理方法研究[J].科学学与科学技术管理，2013，（4）.

[5]张先治.财务分析理论发展与定位研究[J].财经问题研究，

2007，（4）.

[6]陈卫军，徐文学，陈平.基于上市公司网上资源的《财务分析》实训教学探讨[J].财会通讯，2012，（2）.

篇2

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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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。

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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

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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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doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 17. 007

［中图分类号］ F275 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1673 - 0194（2012）17- 0013- 03

1 引 言

杜邦分析法是财务分析中常用的一种手段，由于传统的杜邦分析法存在一定的缺陷，近年来也有对其进行改进的观点。本文以企业模拟经营中形成的数据为基础，分别运用传统杜邦分析法和改进杜邦分析法，通过对分析结论的观察，并对比模拟经营中的实际情况，对两者做出评判，探索杜邦分析法的改进方向。

2 传统杜邦分析法存在的主要问题

2.1 分析数据来源及问题的提出

本文的分析数据源于某次实践教学活动，有16家公司参与同行业连续6年的模拟经营。在每个模拟经营年度结束之后，模拟软件依据其内置的经济模型进行业绩评价及综合排名。在每个经营年度结束之后，参与者都会对上一年度的财务状况、经营成果和现金流量进行分析，并在此基础上做出下一年度的决策。

基于模拟软件内置的经济模型，本文假设本次实践活动可以模拟真实的市场竞争情况。针对实践活动的结果，本文提出如下问题：在公司财务分析中，一般公司仅采用杜邦分析法就能有效地进行财务分析和财务决策吗？如果不能，甚至其结论与信息使用者所需求的目标信息方向不符的话，如何改进？

2.2 基于传统杜邦分析法的财务分析过程

本文以D公司为例，对其最后3个决策年度的数据运用传统杜邦分析法进行纵向比较，结果见表1。

由上述数据分析可知，公司第4年度股东权益报酬率最高，分别为第5、6年度的5倍和6倍。究其原因，是因为资产净利率较高，且平均权益乘数较高。这两项指标均与资产有一定的关系。结合模拟经营情况，第4年度D公司产品定价不高但质量上佳，所以库存较少、资产较少。故上述两项指标均较高。第5、6年度市场上各家公司的生产营销均发生了一些变化，但D公司在决策时并没有做出预判，在质量不变的情况下，继续大幅度提升价格导致库存积压，资产大量增加严重降低了资产净利率和平均权益乘数，最终导致这两年的股东权益报酬率大幅下降。

另外，第4年度股东权益报酬率虽高但平均股东权益却不高，是因为此时D公司并未充分利用各种筹资手段进行举债经营，直到第5年度D公司才充分利用了贷款、债券以及股票组合手段进行筹资。

最后，笔者发现，D公司在第6个经营年度采取了相关的补救措施，却并未体现在财务分析报告上。所以笔者猜测杜邦财务分析体系并不完善，并不能及时反映一些财务决策的内容。因此该分析报告不能给予相关信息使用者最及时有效的公司经营及财务数据，进而阻碍了公司的投资者、债权人做出正确的投资决策，也不利于公司的管理层做出正确的经营决策。

2.3 传统杜邦分析法的缺陷

将实际经营过程与杜邦分析结论进行对比，可以发现传统杜邦分析法存在着不少的缺陷，直接用它作为股东、债权人和管理层等信息使用者进行财务预测与财务决策的依据是不合适的。

（1）缺少成本管理数据。想要实现财务管理目标——股东价值最大化，最关键的手段是提高企业利润，而提高企业利润有两个方向可以去努力：一是增加销售收入，二是降低成本。在一个竞争充分、发展稳定的市场中，想要大幅度增加销售收入是非常困难的。此时唯有加强成本控制降低成本， 才能提高边际贡献率， 才能增强产品的价格竞争力。成本控制应该作为提高销售净利率乃至实现股东财富最大化的重要途径。这是企业管理层迫切需要的财务分析结果。

（2）缺少现金流量数据。现金流量表是根据收付实现制编制的，可以有效减少人为粉饰财务报表，较为准确地反映出企业的偿债能力及资产利用效率。这是企业投资者和债权人迫切需要的财务分析结果。

（3）未反映税收政策对企业的影响。政府的税收政策是企业实现财务管理目标不得不考虑的一项重要因素，因此用净利润来考察企业的销售盈利能力并不准确，应考虑利用息税前利润来考察企业的销售盈利能力。

（4）未反映企业发展能力。发展能力是考察一个企业投资前景的首要指标，是投资者与债权人最关心的一个指标，在进行财务分析时应予以考虑。在运用传统的杜邦分析法时，并未考虑企业的发展能力，最终结论可能会对信息使用者产生一定的误导。

（5）未反映企业的营业风险与财务风险。传统杜邦分析法并未考虑到利息股利等企业筹资成本，也未考虑到因应用营业杠杆导致息税前利润下降的风险以及利用财务杠杆可能导致的风险。因此会对信息使用者产生一定的风险误导。

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山王酒业（为了规避同业竞争，山王酒业为化名）作为河南省一家区域名酒企业，因建厂较早，生逢机会，又加上实力雄厚，曾一度登上某市区域王者的宝座。近几年，由于外省列强入侵（如汾酒、郎酒、洋河），内有诸侯并起（如宋河、仰韶），山王酒业的处境十分艰难。为了维护区域王者地位，山王酒业上迎强敌，下挡乱战，虽倾尽全力，但终因为原有的管理体制粗放杂乱，营销策略缺乏章法，团队缺乏战斗力等原因，有心杀敌却无力回天，只得眼睁睁地看着自己的营业额从原先的数个亿一路下滑至一亿左右。

2008年，山王酒业终于明白了只有“从别人手里抢生意”才能发展自己的竞争形式，开始与方德智业公司合作，全面导入标准化营销管理模式。

经过数月的市场调研和企业内部诊断，我们发现山王酒业在组织管理、决策机制、绩效考核、营销模式和作业工具应用上都非常粗放和薄弱。例如企业根本就没有通晓营销的业务经理和主管，半数业务员都是送货员兼搬运工，几乎没有精力维护市场。

面对这样一个“外强中干”的问题企业，方德项目组提交企业第一份报告就是《山王酒业营销管理宪法》，其中重点就把制定的一系列企业标准化营销管理制度纳入了本部宪法之中。有了自己的“宪法”以后，所有员工都必须按“宪法”中的规定进行标准化作业。比如，业务员必须遵循市场“四基工程”标准化，对市场终端进行产品铺货、达标陈列、价格维稳和定期回访等，同时企业督察部人员按照市场督察标准对业务人员进行考核。

山王酒业董事长看完这部宪法之后，给予的评价是“如此一部宪法，可定天下，它将一切营销执行和市场监控都变得‘有章可循、有法可依’”。

在《山王酒业营销管理宪法》中，方德智业公司将企业的标准化按不同类别进行了系统地整理，共分为十大块，涵盖了营销系统的主要方面，并快速制定多套标准化操作模板。如此一来，企业员工在实际工作中都有了明确的工作方向和考核的标准，企业的运营效益自然就得到了快速地提升。

1、终端建设标准化

没有终端建设标准以前，山王酒业的流通、餐饮终端显得杂乱无章，严重损害了企业的品牌形象。《山王酒业终端建设执行标准》出炉以后，市场一线人员在进行餐饮、流通终端建设时，就可以依据手册中的标准对终端店进行建设，像门头制作、POP张贴、产品陈列等都有统一的标准可遵循，业务人员按照这个标准就可以把工作做得有条不紊。山王酒业的市场终端开始变得整齐划一，营造了良好的销售氛围。

2、数据分析标准化

山王酒业以前缺乏市场一线资料的收集和分析，企业高层对市场一线的真实情况不甚了解，很多决策的制定仅仅依靠个人的经验，难免会出现一些问题或导致市场决策不及时。现在有了专业的数据分析结果给予指导，因而避免了很多决策上的失误。数据分析标准化制度推行以后，企业财务部和市场部根据标准化的数据分析模型，形成月度、季度、年度的销售数据和市场的费用支出情况的综合数据分析，并形成数据分析报告，及时提交到企业高层，为企业决策提供了强有力地数据支持。

3、市场信息反馈标准化

市场信息的研究将为企业营销活动提供重要参考，从而使营销更加有目的性，更有效率，更容易促进销售，另外还可以让企业的决策更加科学与实用。然而山王酒业以前对这一块却没有给足够的重视。市场信息反馈标准化制定以后，市场一线销售人员必须根据信息反馈标准化模板按时如实填写，形成定期的市场信息反馈制度，这样企业就加强了对市场一线销售信息的最及时掌控，市场上出现什么情况或问题企业领导层都能及时发现，做到防微杜渐。

4、市场监督管理标准化

企业的政策在市场上不能落实到位，产品的铺货不及时，市场上出现窜货现象等等问题的出现，往往都是因为企业没有做好市场监督，山王酒业前几年就经常出现这些状况，严重影响了市场的良性发展。如今，企业有了完整的市场监督管理标准，并形成《山王酒业集团市场监督手册》这个标准化的监督手册，督察人员根据手册中的监督标准进行严格监督，这些危害企业的问题就得以杜绝了。

5、高层市场督察标准化

高层市场督察不同于一般的市场监督，对企业特别是高层人员来说尤为重要，是高层了解市场和激励市场一线人员的重要手段。山王酒业高层在形成定期、定市场、定人员的市场走访制度以后，不仅掌握了最真实的一线市场状况，而且很多市场在高层监督下都得到了不同程度的提升。方德智业公司还协助企业高层在走访市场的过程逐步实现“现场办公”，就地解决市场问题，极大鼓舞团队士气。

6、经销商管理标准化

由于外来品牌及本土品牌的不断进攻，该省白酒市场发生了翻天覆地的变化，山王酒业的经销商体系正在遭遇竞争对手的不断瓦解，这给企业带来了极大的危机。为此，我们针对山王酒业经销商队伍的实际状况，制定出有效强化和管理经销商以及分销商队伍的标准化高效管理模式，即《金牌经销商成长计划执行细案》，把经销商和企业两者打造成了共同发展的利益共同体，让企业安稳地渡过了危机。

7、渠道管理标准化

为了加强对渠道的掌控，根据山王酒业在市场上的销售状况，制定出符合企业的销售渠道管理的标准化作业工具，如餐饮终端、烟酒店、团购、大客户、流通等标准化操作手册，可以切实强化销售团队在整个渠道管理中的积极作用。经过对渠道标准化的管理，山王酒业的销售渠道变得更加牢固，更有效率。

8、营销预算管理标准化

针对企业销售公司、部门经理、业务员以及财务部门等，制定的一整套标准化营销预算管理办法，使山王酒业的预算管理更加科学，避免了很多不合理费用的出现，为企业节省了大量资金。

9、会议制度标准化

形成区域主管述职报告的标准化。通过制定会议汇报及流程的标准化，形成区域主管级别的企业人员进行月度述职报告，对其所辖区域进行本月销售完成状况的分析，以及下月度工作具体开展的办法进行汇报。区域主管述职报告标准化的实施，不仅激励了山王集团区域主管的工作，还加强了企业对区域市场发展状况的掌控。

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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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显然，大数据的产业应用能力建设不容忽视。

截至目前，国双已在商业、运营商、政府、新媒体、司法等五条业务线方向取得了优势和突破。

数据洞察

2017年2月28日下午，“关键洞察――国双2017年数据报告会”于在北京召开。

会上，国双除了重磅《2016中国互联网发展报告》外，还展示了基于用户的电商购买、品牌搜索和自媒体评论等行为数据分析提炼而成的定制化报告《数往知来――用户竞争态势分析报告》。另外，还推出了其全新的CMP汽车营销解决方案。

2013年和2016年，国双先后两次被国家知识产权局评为“北京（中关村）审查员实践基地”；2014年和2015年，连续两年发明专利申请量位居中关村前十，并连续入选中关村知识产权领军企业，2016年入选国家知识产权优势企业。

国双联席总裁李峰表示：“国双数据中心自2013年成立以来，每年都会中国互联网发展报告，揭示中国互联网用户行为发展态势和趋势。迄今为止，国双已经连续五年这一主题报告。”一直以来，国双“专注数据，创造价值”，在数往知来的趋势中，洞察关键动向。他们协助企业主从海量数据中，找到关键数据，形成决策依据。

国双数据中心基于独有的交互式数据挖掘平台，全方位采集Web端、移动端等源头的海量数据，运用多维度数据剖析方法，打造了《2016中国互联网发展报告》（以下简称《报告》），从全网概况、访问特征、渠道分析、行业视角等四个方面，以女装、IP影视剧植入、汽车、美妆等四个行业领域为典型案例，多维透视解读了2016年中国互联网的发展大势。

会上，国双数据中心总监徐瑛对《报告》进行了解读，指出2014年以来手机端访问量增长率呈逐年上升的趋势。2016年手机端访问量较去年再创新高，全年增长率由7.4%上升至20.4%；与此同时，PC端访问量增长率逐年下降，由-7.9%跌至-19.2%。而访问终端方面，来自于国产手机品牌华为的访问量超越三星位居第二位，与苹果的差距进一步缩小。

网民每日上网时间分布方面的统计显示，在PC端，人们的活跃时间依然呈现出双峰“马鞍”状的分布，即最高峰出现在早10时，下午15时；但是在移动端，访问的高峰期出现在夜间的21时左右，对于新媒体内容营销运营者来说，要掌握消费者上线访问的时间点，非常关键。

在IP影视剧的植入方面，2016年饮料、食品、美妆等行业较多品牌选择IP影视剧植入，其次是手机、零售、汽车等。就单一品牌来看，OPPO、三只松鼠等植入更多IP影视剧。康师傅及百度地图因分别植入《青云志》及《从你的全世界路过》等IP电视剧获得较高关注，收获了很好的品牌效益。

而在汽车行业方面，2016年人们对汽车行业的关注度呈上升趋势。紧凑型车关注度占比45.9%，位居第一位；SUV关注度占比达19.2%，超越中型车，成为本年热议的细分市场。紧凑型车在经历4月、10月的两个关注高峰后，均出现平缓回落趋势，SUV关注度则成波动式爬升，表明近年来兴起的SUV热还在持续燃烧。

数据解读

本次会上，国双产品市场总监张桐介绍了国双为客户推出的系列定制化报告《数往知来――用户竞争态势分析报告》（以下简称《竞争态势报告》）。《竞争态势报告》基于用户的电商购买行为数据、品牌搜索行为数据和自媒体评论行为数据，去量化分析品牌搜索竞争格局、品牌电商竞争格局和品牌口碑竞争格局，帮助品牌主实现清晰化运营、优化营销内容和指导媒介投放。

在市场瞬息万变的今天，对于企业来说，时刻关注竞争对手变得尤为重要，而大数据带来了更大范围的竞品监测，更高效率的情报反馈，更有效的横向对比。国双“数往知来”系列报告是以竞品情报为核心的报告体系，通过追踪每个用户的搜索行为，购买行为和评论行为，深度刻画用户竞争格局，找出用户的品牌筛选因素、购买决策因素和二次传播因素，从而帮助品牌实现清晰化运营，量化指导营销内容决策和投放媒体的选择。会上所展示的用户竞争态势分析报告，通过动态可视化的数据分析呈现，让企业主可以很直观捕捉数据分析结果，快速调整营销策略。

数据支撑

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企业如果想在行业中力争上游，离不开对于行业和市场的精准把握，而一个新兴行业在快速发展过程中，对于市场变化趋势的预测也需要依托于准确的行业分析。作为重要的经济学分析，市场分析必须依托于准确可靠的数据，以适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，通过对数据进行详细研究和概括总结，进而提取有用信息和形成结论，这一过程也就是数据分析的过程。

虽然企业内部都会建立各方面的数据库，但企业数据并不足以分析预测整个行业的态势，这时候就需要行业数据的支持。行业数据能够帮助企业了解项目产品的市场环境，分析、判断项目投产后所生产的产品在限定时间内是否有市场，分析同类产品的市场供给量及竞争对手情况，以及采取怎样的营销战略来实现销售目标并有效预测项目的经济效益。同时，对整个行业、尤其是新兴行业而言，市场分析能够体现行业的走势和发展潜力，这些也会深刻影响着资本市场对行业支持的态度和力度。

那些影响宠物行业的数据

中国的宠物行业已走过近20年，近年来更呈现出即将面临巨大变革的快速发展趋势。在这场变革洪流中，企业更需要通过有效的行业数据来对瞬息万变的市场变化进行估测，而不同的产业节点对于行业数据的需求也不尽相同。

对于生产商来说，行业总产值、全国宠物数量、全国消费水平、不同品类的销售趋势、用户喜好方面的数据会影响到新产品的定位与研发计划。对于数据的作用，福贝宠物总经理汪迎春表示，“对生产企业来说，全面的行业数据能够帮助经营者准确预测市场趋势。生产企业建厂周期长达几年，如果没有基于数据的正确预测，很可能到工厂投产时就会面临极为尴尬的境地。”而包括商和零售商在内的经销商最关心的数据集中在与消费者相关的一些数据，如国内宠物数量，养宠人地区分布，养宠消费趋势、养宠消费习惯、市场消费力、用户体验等方面的数据。这些数据对于零售商来讲直接影响他们决策在哪里建仓库或是投入更大精力去开拓市场等等；宠物服务机构会更加关心区域性的消费水平，但同时也会关注全国整体的消费趋势，比如养宠人可以接受何种价位的美容服务，或是在寄养方面消费者的需求与意见等等。所有这些都可以通过市场调查进行量化，产生行业数据，通过分析这些数据，最终总结出一定的市场趋势和规律，进而指导各个节点的企业和机构做出正确的决策。而作为行业观察者，宠物行业媒体对行业各个方面的数据都非常渴求，并急需通过这些不断更新的数据总结出行业发展的趋势，或是对行业中的一些现象进行分析。

由此可见，行业数据对行业中的所有从业者都很重要，所有人也都在不遗余力地寻觅着这些具有指导价值的数据，但在搜寻的过程中，都不约而同地走到了一个棘手的境地——中国宠物行业可以搜索到的数据几乎为零。

难觅踪影的行业数据

寻求行业数据的人往往会首先通过网络搜索相关信息。但在实际搜索国内宠物行业数据过程中，搜索到的信息一般分为两类。第一类是分析评论性的文章，这类文章中虽然会包含一些数据，但大多是类似全国某类宠物的数量、行业估计产值等宏观而概括性的数据，同时这些数据还停留在几年前的情况，无法指导企业对当下业务进行调整或是对未来市场有准确的预测；第二类数据则是由各个商业公司出版的行业市场调查及分析报告，如在中国产业研究网上可以搜索到近10篇以“宠物行业”为关键词的分析报告，而在中国行业研究报告网上可以通过搜索“狗粮”得到98篇与这一产业相关的商业报告。在这些报告的摘要说明中显示，其主要数据来源于国家统计局、海关总署、国家信息中心、行业协会、咨询公司问卷调查数据，银行采集数据、税务部门采集数据、证券交易采集数据，商务部采集数据以及各类市场监测数据库等，调查报告的目录中也显示报告将包含行业整体运行态势分析、重点区域运行情况、行业产销状况监测分析、资产负债状况监测分析、运营状况监测分析、行业成本费用监测分析、行业盈利情况、财务分析、核心竞争力分析以及发展潜力分析等多方面的数据分析。但这样一份报告并非免费，其价格往往在8000—10000元不等，并不是能够直接使用参考的公开数据。在采访中，我们了解到一些企业也曾经购买过此类商业调查报告，但对于其中的数据统计情况也存有质疑。

除了通过搜索引擎直接搜索相关数据外，其他行业寻找相关数据时也可以通过相应的政府主管部门的数据库进行搜集。宠物行业目前仍隶属于中国农业部，但在农业部的官方网站上并不能直接搜索到宠物行业的数据，只能在一些与畜牧业相关的文章中有零散的个别宠物企业或宠物食品用品出口方面的数据。此外，在中国畜牧业协会犬业分会这类的行业协会网站上也无法查询到公开详实的行业数据。

“行业确实缺乏公开易于查询的数据，”国内某知名宠物食品生产企业负责人表示，“有实力的企业会自己进行市场调查或是聘请调查公司进行调查，企业之间也会彼此交换一些调查数据，但仅限于行业内很小的范围。”同时，这位业内人士也表示，企业的调查限于人力和财力限制，并不能有效反应整体趋势，对于趋势的预测更多地依靠经营者对于行业的经验积累，全国性的数据调查和分析必须依靠行政部门更为强有力的支持。

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先数据整合分析

古代战争中，弓箭手必须装备牢固的弓和尖端绑着坚硬火石的箭。大多数的弓都配有瞄准设备，只有先精准定位，才能在放箭的瞬间将弓弦所有保持的能量释放，以得到最佳速度，百发百中。

数据分析正是企业科学预测决策的“瞄准器”。充分利用大数据不仅能让企业持续发展，同时还能帮助他们科学预测决策，获取竞争优势，创造一个更好、更有效的工作环境。基于精准分析的BI是实现这一目标的关键。

《孙子兵法》中指出，为了赢取战争，主帅须全面了解并掌握自己与对手的优势与弱势，“知己知彼、百战不殆”，现代BI的核心理念也是如此。BI是管理手段和信息技术的融合，数据的收集、整合与分析是建立商务智能系统的基础。商务智能是业务、数据、数据价值应用的过程，是从大量的数据中纂取信息与知识的过程。这些数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。BI是用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，它能够使企业创造累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力，是企业在海量大数据时代搜集、分析、挖掘数据的“高参”。

BI对数据信息的要求属于多维度记录，这也在元年诺亚舟长达十余年的项目实施中得到了体现。把握“商”和“务”的本质：与商业相关，商务智能必须把商业眭的目标、存在的价值体现出来；务，即业务和时务，商务智能的核心是为管理决策和企业运营服务。

比如，某火力发电厂在采购流程中有“10万吨煤”这一数据，对总部的数据分析来说，其包含的信息量远远不够，需要被赋予更多的管理属性：这10万吨煤的供应商是谁，出自哪个煤矿，该煤矿属于哪种性质的煤矿煤质又如何，签署的合同类型是什么，等等，这些信息都被要求记录。

数据被收集整理之后，元年诺亚舟的BI项目通过建立的数据仓库，计算机系统可以在数据管理功能（从多个数据源为特定应用领域的信息系统的进行联机事务处理）、数据分析功能（具备联机分析处理和Legacy等多种数据分析功能、终端信息查询和报表生成能力、数据可视化能力）、知识发现功能（从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识的能力）、企业优化功能（企业决策者可以依据从BI系统中得到的决策支持信息，增强企业的竞争能力）等方面为企业提供管理帮助。

再精准预测决策

精准定位之后的发射是弓箭运用的关键。商务智能分析之后能为企业管理的预测决策带来实效，才是王道。

那么，怎么发力才能让射出的弓箭既有力度又有精度？那就得看是否将弓箭这一武器用于合适的战争――远程战争，也就是企业经营管理过程中的预测与决策。科学而准确的预测需要建立在精准的历史数据分析和对未来趋势准确判断上。具体到商务智能而言，关键在于让各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。

“啤酒与尿布”的故事堪称BI应用的经典案例。美国第一大零售商沃尔玛公司通过对顾客购买资料的分析发现，一般年轻的父亲在出来给孩子买尿布的时候，总是喜欢捎带着买上两瓶啤酒。于是，超市就把啤酒与尿布这两个看似风马牛不相及的商品摆放在一起，这样不仅方便了顾客，同时也促进了啤酒的销量。

再比如，某企业购买了一套BI软件，为企业追踪营销活动成果，并监督每家分店的汉堡销售情况，结果发现，采购成本最高的白色酱料根本无人问津，于是管理者决定不再从外部购买。

BI已成为当前帮助企业实现管理提升的有效良方。企业商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。如何将这些部分结合起来形成帮助企业决策的整体？以元年诺亚舟的BI项目为例，展示BI如何为战略、为管理所用。

1、BI项目定位精准，面向服务省公司领导、各级管理人员和财务部专业分析人员。具体的内容包括构建整体的财务指标库、财务数据的服务云、建立财务运营的整体服务体系等，并设置不同展现场景。

服务内容需要兼收并蓄，包括平台整体框架，形式是基于大数据量的管理决策支持平台。BI项目相关主题框架包括个人视窗、每日快报、财务监控的指标体系等等，对业绩、重要资源、风险都能进行监控；对从整体的收益到每一个客户的收益、再到不同的产品的收益进行不同的管理；最终形成一一对应的报表输出。

2、B1分析功能独树一帜。整个项目被分成十大专题分析体系，对每一项主题都有具体的指标。比如说在市场竞争里面要有存量用户份额、新增用户份额、净用户份额等等，还包括很重要的一点，中高低端用户的结构。BI所有主题的分析报告都有明细结构。

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最近一个十分火爆的议题便是Facebook申请上市，预估市值虽然很高但也没有高出大家惊叹的地步，主要是因为大家都觉得它似乎应该也值那么多钱，1000亿美元的估值宣告的不仅是Facebook成为市值最高的公司之一，也在宣告大数据爆炸时代已经到来!

事实上，facebook已经跟营销息息相关，许多企业在上面建立了主页，建构了自己的粉丝团与赞(I Like)活动网页，成都某外贸网站副总说，“我们有1／3以上的业务都通过Facebook推广；公司产品通过Facebook的人际圈子口碑相传，可信度与转化率都更高。”而针对海外市场进行网络营销的四海商舟已经为李宁、帅康、爱慕等中国企业经营其Facebook主页，进行品牌营销；在许多网络媒体与品牌企业的眼中，Facebook的价值不仅是带来大量营收，也带来了新的市场，改变了做生意的模式；因此社交媒体舆情数据分析的第三方软件与独立咨询公司层出不穷，此前Nielsen就购并了一家专门做Facebook数据分析咨询的公司，这正说明了许多大企业客户有了把外部社交网络数据纳入销售决策与预测之中。

什么是大数据?根据IDC的预测，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50％的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多，并不仅仅是数据的洪流越来越大，而且全新的支流也会越来越多，而社交网络仅仅是其中的一部分，我们所说的大数据包含了微博评论／论坛／SNS社区／物联网／舆情监测乃至于LBS商圈流量与气候互动因素；事实上，日本7-11就开发了一套系统，将POS机、物品分捡装置、便利店记录器的数据与天气预报资讯等结合，预测未来畅销货品与供货的及时性；这个例子说明了大数据爆炸虽然带来了新机会，但更多是需要企业改变现有营销数据搜集与预测习惯，更多的是改变决策习惯乃至4p相关的决策准则；但目前在国内，我们只看到越来越多舆情监测公司的出现，企业需求也是纷涌不断，这些公司都有了良好价值如CIC被奥美集团并购，但这些公司并未提供大数据整合，充其量也只是提供了新型社交媒体尤其是微博的舆情监测与数据分析!

上海我能调研咨询公司在本月收到几位客户咨询并开展了合作项目，企业客户以往做过微博的舆情监测，数据分析报告可说是比人高比Smart贵，但是在应用时往往发现这些数据有失真嫌疑，主要是中国互联网专业水军多，导致海量数据失准，因而他们希望能够找到其他营销数据结合在一起使用，并因此校正微博营销数据的偏差。我能调研为其设计了从日常营销数据，通路资讯／竞争者分析／市场调查U&A与微博舆情分析经统计模式校正的大数据整合模型，这个模型并不重要，重要的是基于大数据的营销流程再造，这才是大数据爆炸下的应有之题与重中之重!

此前不久在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛上，大数据是框定的主题之一。该论坛的一份报告《大数据，大影响》，宣告了数据成为一种新型的经济资产，就像货币或者黄金一样；国内许多知名企业家都参与了该会，我不禁想，如果企业仅仅将这个主题当作未来的一个趋势，那这个企业将十分危险，因为这已经不是趋势，而是我们生活的现实，也许你不需如上世纪90年代像华尔街那样招聘天文学家和理论数学家设计晦涩难解的金融产品，或是如今天的IBM雇用了全球最多的数学博士来研究数据与各行业的应用(如石油勘探和医学之类的事情)；但企业家应该开始关心你的营销决策数据来源是哪些?数据如何被产生、收集、分析的?数据的量是否够?数据是否能够通过模型来建立参考常模与预测情境?这仅仅只需你办个座谈会，让你的营销／IT人员与市场调研或第三方数据咨询服务公司进行讨论，也许就能跨出很小但很关键的一步，从而让你在未来大数据风暴中越走越稳!