技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；
列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工
大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。 word完美格式
⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式
全球十大大数据企业有哪些
全球十大大数据企业有哪些？ 大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？ 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。
5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工
企业经营分析主要指标 几年经营下来，大家一定很关心自己的业绩，我们可以通过市场角度、财务角度和综合绩效评价等方面对企业的经营进行分析，从而揭示企业经营中的问题，以及提供创造价值途径。 利用学习过的财务管理知识对企业的经营状况进行分析。分析可从以下方面展开。 1企业筹资分析 1）企业筹资分析的意义：企业筹资分析有利于保证生产经营顺利进行；有利于降低企业筹资成本；有利于权衡收益与风险。 2）企业筹资成本分析。企业筹资成本是指企业因获取和使用资金而付出的代价或费用，它包括筹资费用和资金使用费用两部分。 企业筹资总成本=企业筹资费用+资金使用费用 企业筹资成本或单位资金成本（资金成本率）能够综合说明企业资金筹集的效益状况，通常资金成本率越低，说明企业筹资效益越好，反之，资金成本率越高，则说明筹资效益越差。 3）企业筹资结构分析。通过筹资结构分析，可以促使企业筹资结构优化，改善企业财务状况，提高企业承担财务风险的能力，降低企业的筹资成本。 企业负债筹资结构分析 一般认为该指标为50%比较正常，超过100% 为企业破产的警界线。 一般说，在全部负债构成率正常情况下，流动负债构成率不应太高，否则企业短期偿债能力可能会受到影响。 一般说，在全部负债构成率合理的情况下，长期负债构成率较高，对企业生产经营是有利的，因为给缓解企业短期负债的压力。对企业负债筹资结构分析，不仅可从静态角度分析各项同结构的合理程度，而且还可以从动态的角度比较各项负债结构情况或变动趋势。 企业所有者权益筹资结构分析资本的多少反映企业所有者权益的大小，决定了企业资金实力的强弱。因此，一般地说，企业所有者权益构成率越高，说明企业的财务风险越小，资金实力越强。 企业筹资结构优化分析要进行筹资结构优化，首先要尽量降低负债成本和权益筹资成本；其次，要加大筹资成本低的筹资方式的比重，降低筹资成本高的筹资方式的比重。 2 企业投资分析 分析指标：投资产值率、投资盈利率、投资回收期 3企业生产经营成果分析 1）企业生产成果分析。主要分析产品产量、产品品种、产品质量。主要分析计划完成情况，以及产量增长情况分析。 2）企业销售成果分析。主要分析全部产品销售完成情况分析、销售合同执行情况分析、市场占有率分析。 谁拥有市场，谁就拥有主动权。市场的获得又与各企业的市场分析与营销计划相关。市场预测和竞争对手分析在第4章中已简要说明，营销策划在"ERP 沙盘模拟”课程中集中体现在广告费用的投放上，因此从广告投入产出分析和市场占有率分析两个方面可以部分地评价企业的营销策略。 广告投入产出分析。广告投入产出分析是评价广告投入收益率的指标，其计算公式为：广告投入产
***公司人力资源部数据分析2015年版 一、基础人事模块（数据截止点） 1、概述：总人数入职离职异动（内部流动、晋升） 2、员工增长率（年度） 【定义】是指新增员工人数与原有企业员工人数的比例。 【公式】员工增长率＝本年度新增员工人数/上年同期员工人数（在职员工人数）*100％ 【说明】员工增长率反映了企业人力资源的增长速度。同时也可以反映出人力资本的增长速度。将员工增长率与企业的销售额增长率、利润增长率等结合起来，可以反映出企业在一定时期内的人均生产效率。 3、新员工入职人数部门分布 【定义】是指新入职员工部门分布柱状图 【说明】可以反映出各个部门人员需求的情况，还有培训需求有较大的关联。 4、人力资源流动率 【定义】是指报告期内企业流动人数（包括流入人数和流出人数）占总人数的比例。是考察企业组织与员工队伍是否稳定的重要指标，报告期一般为一年【公式】流动率=（一年期内流入人数＋流出人数）÷统计期平均人数
月平均人数=（月初人数+月末人数）÷2 季平均人数=（季内各月平均人数之和）÷3 年平均人数=（年内各月平均人数之和）÷12 或：=（年内各季平均人数之 和）÷4 【说明】流入人数指调入和新进人数，流出人数指退休、内退、调出、辞职、辞退和合同到期不再续签人数。由于人力资源流动直接影响到组织的稳定和员工的工作情绪，必须加以严格控制。若流动率过大，一般表明人事不稳定，劳资关系存在较严重的问题，而且导致企业生产效率低，以及增加企业挑选，培训新进人员的成本。若流动率过小，又不利于企业的新陈代谢，保持企业的活力。但一般蓝领员工的流动率可以大一些，白领员工的流动率要小一些为好。 5、人力资源离职率 【定义】是指报告期内离职总人数与统计期平均人数的比例。其中离职人员包括辞职、企业辞退、合同到期不再续签（即终止合同）的所有人员。不包括内退和退休人员。 【公式】离职率＝离职总人数÷统计期平均人数×100％＝（辞职人数＋辞退人数＋合同到期不再续签人数）÷统计期平均人数×100% 【说明】离职率可用来测量人力资源的稳定程度。离职率常以月、季度为单位，如果以年度为单位，就要考虑季节与周期变动等影响因素。一般情况下，合理的离职率应低于8％。
大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应
公司业务数据分析问题 摘要 本文是对公司一季度业务数据分析问题，根据题中所给出的数据，利用SPSS 软件进行相关性统计分析，分别对各业务中指标进行分析，得到各业务之间的关系。同时通过现有的数据和所建立的模型，给出今后发展提出建议。 针对问题一，在对业务量接近饱和问题，首先采用变异系数法求出各项指标的权重，利用灰色变权聚类法，建立白化权函数，确定聚类权、求出聚类系数，再通过比较聚类系数，得出各个业务属于哪个灰类。最后得到业务二和业务三的业务量接近饱和。 针对问题二，根据题中所给的数据，通过SPSS软件得到各指标与收入的相关性系数，其中指标5与收入的相关系数为1，知指标五为收入。在这基础上通过SPSS软件进行相关性统计分析得收入主要和业务一和业务四相关。 针对问题三，考虑各业务之间的相关性及业务相互促进要使得收入增加。首先利用变异系数法计算出各业务中各指标的权重，综合业务中各指标，再通过SPSS得到各业务之间的相关系数，知业务一与业务二、业务三、业务四相关性强，与业务五相关性弱；业务二与业务三、业务四、业务五相关性弱；业务三与业务四、业务五相关性弱；业务四与业务五呈负相关。相互促进情况见表六七。 针对问题四，根据现有的数据，先利用BP神经网络预测出了下一个月各业务的发展情况。为扩大公司的盈利空间以及服务规模，并分析当前的状态给出以后发展的建议：1、推陈出新，使客户选择开通更多业务。2、加强对各业务的宣传。季度分析报告见模型的求解。 关键词：业务指标灰色变权聚类法变异系数法 BP神经网络预测 一问题重述
某互联网公司推出一项服务，此项服务包括5个主要的业务，这5项业务共包含8个指标，某项业务可以含有1个或多个指标，在这8个指标中其中有一个指标是收入。客户可以根据自己的需要选择开通某些业务，各个业务之间没有强制绑定关系，但是某些业务之间通过相互宣传有一定的促进作用。附件中是本公司2012年第一季度的数据，包括各个业务的各个指标的数据：指标数据为0，说明该业务还没有这个指标；从0变为正数说明此项业务开始包含新的功能，新功能具有新的指标。附件中还包括此项服务带来的收入数据。 请你根据各个服务的指标数据和收入数据，完成如下问题： 1、其中某些业务的使用量接近饱和，请你建立模型计算哪些业务量接近饱和， 饱和的指标估计值是多少； 2、根据财务数据，你能判断出哪个指标是收入吗，请你说明收入主要和哪些业 务相关； 3、请你分析出各个业务之间的相关性，哪几个业务相互促进可以使得收入增加； 4、假如你是本服务的项目经理，根据现有的数据和你所建立的模型，给公司总 经理写一份季度分析报告，分析当前的状态以及以后发展的建议，如何扩大公司的盈利空间以及服务规模。 二问题分析 问题一：因某些业务的使用量接近饱和，要建立模型计算哪些业务量接近饱和，及饱和的指标估计值。对于饱和度的理解可认为，当业务中的指标趋于一个平缓的趋势时接近饱和，因为若该业务已接近饱和则对该业务的指标控制上不会有太大的变化，反之则应还会有一个较大的波动趋势。因此可先用变异系数法确定出每个业务中相应指标的权重。再采用灰色变权聚类分析求解，以饱和及不饱和作为两个灰类，聚类对象为五个业务，而影响业务的指标共有八个可作为聚类指标。建立白化权函数和彻度函数，再通过聚类权，即可得出各业务是否饱和，及其饱和的估计值。 问题二：根据题中所给的财务数据，为判断哪个指标是收入，从各指标之间的相关性出发，考虑各业务中相同指标与收入的相关性，及各业务中不同指标与收入的相关性，利用SPSS软件分别计算出各指标与收入的相关系数，若指标与收入的相关系数为1，则该指标为收入。为说明收入主要和哪些业务相关，考虑各业务与收入相关性，同时考虑收入指标、各业务中指标与总收入的相关性，从而确定收入与哪些业务相关。 问题三：要分析出各个业务之间的相关性，对各业务中有1个或多个指标，我们采用变异系数法求出各指标的权重，将业务中多个指标的权重综合成总指标来考虑，通过各业务中总指标之间的相关性来衡量各业务之间的相关性。要知道哪几个业务相互促进可以使得收入增加，通过Excel对收入进行分析，根据收入在某段时间的波动大小，对收入增加的时间段进行分析，考虑此阶段收入与各业务之间的相关性，从而确定哪些业务相互促进可以使得收入增加。 问题四：根据现有的数据和所建立的模型，分析当前的状态以及以后发展的建议，对如何扩大公司的盈利空间以及服务规模。首先采用BP神经网络系统法建立模型，预测出下一个月各业务中各指标的发展趋势，及其收入的发展情况，结合当前的状态，为以后发展提出了相关建议。 三符号说明
2017上半年国内五大航企经营数据统计 截止到2017年8月底，各大上市航空公司基本都对发布了2017年半年报。本文针对南方航空、东方航空、海航控股、春秋航空以及吉祥航空五大航空公司上半年的经营数据进行统计对比，上半年该五大航企共实现营收亿元，归属于上市公司股东的净利润亿元，旅游运输量亿人次。 五大航企中营收同比增速最快的是海航控股，与去年同期相比增长%。净利润最高的航企是东方航空，2017上半年共实现净利润亿元，同比增长%。旅客运输量最多的当属南方航空，上半年共运输旅客6059万人次。 数据来源：各公司公告、中商产业研究院整理 南方航空 8月29日，南方航空发布2017年半年报，公司2017年1-6月实现营业收入亿元，同比增长%;归属于上市公司股东的净利润亿元，同比下降%。 2017年上半年，旅客运输量6059万人次，比上年同期增加%;客座率为%，比上年同期增加%;飞机利用率为每日小时，比上年同期增加小时。旅客运输收入为亿元，占主营业务收入的%;每收费客公里收益为元，比上年同期减少%。上半年南航货邮运输收入为42亿元，占主营业务收入的比例为%，每货邮吨公里收益为元，比上年同期增加%。 东方航空
8月29日，中国东方航空股份有限公司对外发布2017年半年度业绩报告。2017年上半年，东航实现营业收入亿元，同比增长%;利润总额为亿元，同比增长%。归属于上市公司股东的净利润为亿元，同比增长%。 上半年实现客运收入亿元，同比增长%;直销收入同比增长%，直销收入占比同比提升个百分点;承运旅客万人次，同比增长%;东航常旅客会员人数达到3146万人，同比增长%。 海航控股 海航控股8月25日晚间披露的2017年半年度报告显示，公司2017年上半年实现营业收入亿元，同比增长%，主要受益于总周转量和旅客运输量的增长及新航线的开通。归属于上市公司股东的净利润为亿元，同比下降%。上半年共实现旅客运输量万人次。 春秋航空 8月16日，春秋航空发布2017年半年度报告。报告显示，2017年上半年春秋航空营业收入达亿元，同比上年增长%，归属于上市公司股东净利润达亿元，同比上年下降%，净利润的下降主要是受油价上涨，航油成本大幅提高影响，以及民航局自2017年4月1日执行的关于民用机场收费标准调整方案。春秋航空2017年上半年旅客运输量达832万人次，同比上年增长%;平均客座率%，比上年同期下降个百分点。 吉祥航空
好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二：活跃率分析
活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三：发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。 二、交叉销售模型
企业经营情况分析报告 ——————有限公司经营分析报告 （xx年xx月） 一、XX季度收入情况分析 1、近期业务收入情况（月度数据） （以上数据仅为示例） （业务发展情况分析）5月由于xxx原因，业务量激增，到6月回复xx水平。 2、主营业务各业务类型收入情况 要求列出占主营业务收入或主营业务利润总额10%以上的各种业务类型及产品情况：（以下为示例） 单位：（人民币）万元 二、公司业务生产情况分析
各二级企业根据本企业经营生产特点，把生产能力情况、主要业务指标情况等相关经营状况用数据和文字描述。 1、业务能力情况：——广告展示面积 （以广告公司为例，数据仅为示例，不具实际意义） 2、主要指标情况（以股份公司为例）三大指标： 1）近期趋势 2）季度指标同比情况 3、客户情况主要客户拓展客户 三、业务新增长点或近期工作重点 1、下阶段新的利润增长点市场情况启动工作准备情况 2、工作重点 四、公司重要经营事项报告表 关于***有限公司经营情况的调查报告 被调查企业：**有限公司
被调查人：** 调查日期：xx年10月 调查人：** 报告人：** 一、企业概况 **公司前身是武鸣县乡镇企业——**县**淀粉厂，原建设单位为**，于1994年经**批准立项、**环评批复而建设淀粉生产线和酒精生产线，xx年8月**公司整体收购了该厂的全部资产。 **公司成立于xx年2月，注册资本人民币1000万元，地址位于**镇**村，是一家专业生产食用酒精和淀粉制品的企业。法定代表人: **,股东**占公司60%的股份，股东**占公司36%的股份，股东**占公司4%的股份。公司下设人力资源部、财务部、市场部、车间等内部管理机构，总经理**，现有职工**人，其中大中专学历以上占30%。 xx年公司被评为**市农业产业化重点龙头企业，xx年被评为安全生产标准化三级企业，xx年和xx年连续两年被评为纳税超百万元企
集团人力资源部数据分析指标体系详解 人力资源评估中心 目录 目录?错误!未指定书签。 前言某某集团人力资源指标体系框架模型错误!未指定书签。 1 人力资源指标体系框架模型错误!未指定书签。 2 人力资源指标体系框架模型说明?错误!未定义书签。 一人力资本能力错误!未指定书签。 1人员数量指标错误!未指定书签。 １．1 期初人数错误!未指定书签。 １.2期末人数错误!未指定书签。 1.3统计期平均人数?错误!未指定书签。 ２员工人数流动指标?错误!未指定书签。 ２.１人力资源流动率?错误!未指定书签。 ２．２净人力资源流动率?错误!未指定书签。 2.３人力资源离职率?错误!未定义书签。 2.4 非自愿性的员工离职率错误!未指定书签。 2.5自愿性员工离职率?错误!未指定书签。 ２.6人力资源新进率?错误!未定义书签。 2.7知识型员工离职率?错误!未指定书签。 ２.8内部变动率错误!未指定书签。
3．人力资源结构指标错误!未指定书签。 ３.1人员岗位分布?错误!未定义书签。 3.2人员受教育情况分析指标?错误!未定义书签。 3.3 人员年龄、工龄分析指标错误!未指定书签。 3.4人员职称与技术等级结构分布指标?错误!未指定书签。二人力资源运作能力错误!未定义书签。 1 招聘指标?错误!未定义书签。 1．1招聘成本评估指标错误!未定义书签。 １.２录用人员评估指标错误!未定义书签。 1．３招聘渠道分布?错误!未定义书签。 1．4 填补岗位空缺时间?错误!未指定书签。 ２培训指标?错误!未指定书签。 2.1培训人员数量指标?错误!未定义书签。 ２.２培训费用指标?错误!未指定书签。 2.3 培训效果指标?错误!未定义书签。 3 绩效管理指标错误!未指定书签。 3.１绩效工资的比例错误!未指定书签。 ３．2 员工绩效考核结果分布?错误!未定义书签。 4 薪酬指标?错误!未定义书签。 4.１外部薪酬指标?错误!未指定书签。 4.2 内部薪酬指标?错误!未定义书签。 5 劳动关系指标错误!未指定书签。
企业运营管理与数据分析模型 课程大纲： 模块一、提出问题 ◇ 营运分析模型展示 ◇ 营运管理的目标和方式 ◇ 实践的思想，寻找差异 模块二、建立标准化管理与报表体系 ◇ 运营分析是战略执行的保障 ◇ 运营仪表盘原理介绍 ◇ 企业不同阶段的报表体系 ◇ 运营仪表盘运用的基本工具 模块三、高质量的基础数据来源于流程管理 ◇ 企业运营中数据的来源流程 ◇ 标准化建设是过程管理的基础 ◇ 流程改进的环 ◇ 建立流程管理体系 ◇ 流程管理中的风险意识 ◇ 流程改进步骤与手段 ◇ 流程管理的工具 ◇ 信息化在运营管理中的作用 模块四、经营仪表盘数据工具应用（案例） 一、市场分析（产品竞争策略） ◇ 面向竞争的市场分析与管理中的应用 如何进行市场和产品细分分析 目标市场的研究、分析和选择 产品策略的图表演绎 价格分析与对策 企业如何营造持续性的赢利结构（直观的量本利分析） 案例分析与讨论 ◇ 在管理市场推广活动中的应用 市场推广活动的全程分析与管理数据分析 如何对整体促销活动进行监控和评估 如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立 如何利用方案工具寻求最佳市场方案 案例分析与讨论 二、运营分析（销售、财务、人力资源管理） ◇ 在销售管理中的应用 销售渠道的管理统计分析 渠道管理数据构架的搭建（资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析） 销售队伍的整体规划与综合诊断信息基础建立 销售代表业绩跟踪数据体系建立方法 有效的销售计划和销售目标设立 销售的有效计划和跟踪机制建立方式 建立在可持续性发展基础上销售规模提升数据模型 ◇ 在财务管理中的应用 公司盈利能力趋势分析 直观、动态的预算体系建模方式 产品上市财务预测案例分析 固定资产投资判断模型 项目现金流量与投资回报模型 财务比例分析与财务模型应用 ◇ 在人力资源管理中的应用 公司员工结构多纬度分析 年度薪资预算方案模型制定 绩效驱动因素动态模型建立
上海汽车人力资源数据分析报告 小组成员：曲舒谭 理欣阿妮尔肖欣竺刘钰婷 一、行业和公司背景介绍 （一）行业背景 自2002年之后，中国汽车行业开始进入爆发式增长阶段，特别是随着私人消费的兴起，轿车需求量开始迅速攀升，并成为推动中国汽车发展的一股重要力量。与此同时，中国在全球汽车产业中的地位也逐渐上升。 到2009年，中国取代美国成为世界上最大的汽车销售市场，结束了由福特公司开始的美国长达一个多世纪的汽车统治地位。不仅如此，2009年，中国的汽车产量超过了日本和美国的总和，自2006年以来，由日本汽车工业保持的世界第一的位置，在2009年也被中国取代。2009年中国汽车工业产销总量分别达到1379.1万辆和1364.48万辆，同比增长48.30%和46.15%。 2010年，在国家扩内需、调结构、促转变等一系列政策措施的积极作用下，我国汽车工业延续2009年发展态势，保持平稳较快发展。汽车产销快速增长，自主品牌市场份额提升，汽车出口逐步恢复，大企业集团产销规模整体提升，市场需求结构进一步优化，汽车工业产业结构调整加快。2010年，汽车产销分别为1826.47万辆和1806.19万辆，同比增长32.44%和32.37%，保持了世界第一的地位。 2011年以来，我国汽车业步伐放缓，汽车市场整体趋势向淡，但同时也是理性回归。2011年1-5月，汽车产销分别为777.97万辆和791.62万辆，同比增长3.19%和4.06%，增幅较2010年同期分别回落52.4和49.19个百分点。中国汽车产业作为世界汽车产业重要的组成部分，未来十年是中国汽车产业的黄金期，汽车产业已经完成了从小到大的过程，正在逐步实现由弱到强的巨大跨越，全球汽车工业将向中国和一些新兴经济体进一步转移，这对中国汽车工业来说，仍是非常难得的历史机遇。 （二）公司背景和现状 上海汽车集团股份有限公司（简称“上汽集团”，股票代码为600104）是国内A股市场最大的整车上市公司。2011年，通过向上海汽车工业（集团）总公司及上海汽车工业有限公司发行股份，购买独立零部件、服务贸易和新能源汽车业务的相关股权和资产，上汽集团实现资产重组整体上市，总股本达到110亿股。上汽集团主要业务涵盖整车(包括乘用车、商用车)、零部件(包括发动机、变速箱、动力传动、底盘、内外饰、电子电器等)的研发、生产、销售，以及汽车服务贸易业务（包括汽车金融）。上汽集团所属主要整车企业包括乘用车公司、商用车公司、上海大众、上海通用、上汽通用五菱、南京依维柯、上汽依维柯红岩、上海申沃
大数据对企业管理决策的影响分析及其对策 摘要：大数据是物联网、云计算之后又一项重大技术变革，无论是学术界、企业界还是政府都受到其影响。大数据下的决策环境发生了巨大改变，影响了企业的数据管理和知识管理。同时大数据下丰富的数据和知识使得决策参与者的决策能力大大提高，决策参与者角色发生了改变，进而影响到企业的管理决策组织。大数据的出现也对企业管理决策技术提出了更高的要求。在此分析基础上，系统阐述大数据对企业管理决策的影响及其对策。 关键词：大数据；企业管理；管理决策；对策 Analysis of the impact of big data on enterprise management and decision making and Its Countermeasures Abstract:Big data is another major technological revolution after the Internet of things and cloud computing, both in academic, corporate and government affected by it. Great changes have taken place in big data under the decision-making environment, affecting the company's data management and knowledge management. At the same time under the big data rich data and knowledge greatly improve decision making participants decision-making ability, decision-making participant roles changed, thus affect the enterprise's management decision-making organization. Big data is also put forward higher requirements for the enterprise management and decision-making technology. On the basis of this analysis, elaborated the influence of enterprise management decision-making system and Countermeasures of big data. Key words:Big Data; Business Management; Management Decision; Countermeasure 一、引言 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进人了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“GlobalPulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软
XX集团人力资源部数据分析指标体系详解 人力资源评估中心目录目录 1 前言某某集团人力资源指标体系框架模型2 1 人力资源指标体系框架模型2 2 人力资源指标体系框架模型说明2 一人力资本能力3 1 人员数量指标3 1.1 期初人数3 1.2 期末人数3 1.3 统计期平均人数3 2 员工人数流动指标3 2.1 人力资源流动率3 2.2 净人力资源流动率3 2.3 人力资源离职率3 2.4 非自愿性的员工离职率4 2.5 自愿性员工离职率4 2.6 人力资源新进率4 2.7 知识型员工离职率4 2.8 内部变动率4 3. 人力资源结构指标4 3.1 人员岗位分布4 3.2 人员受教育情况分析指标5 3.3 人员年龄、工龄分析指标5 3.4 人员职称与技术等级结构分布指标6 二人力资源运作能力6 1 招聘指标6 1.1 招聘成本评估指标6 1.2 录用人员评估指标6 1.3 招聘渠道分布7 1.4 填补岗位空缺时间7 2 培训指标7 2.1 培训人员数量指标7 2.2 培训费用指标8 2.3 培训效果指标9 3 绩效管理指标9 3.1 绩效工资的比例9 3.2 员工绩效考核结果分布9 4 薪酬指标10 4.1 外部薪酬指标10 1
4.2内部薪酬指标10 5劳动关系指标11 5.1劳动合同签订比例1 1 5.2员工投诉比例11 5.3解决争端的平均时间1 1 5.4职工社会保险参保率1 1 三.、人力资源效率指标1 1 1全员劳动生产率11 2人均销售收入12 3人均净利润12 4万元工资销售收入12 5万元工资净利润12 前言某某集团人力资源指标体系框架模型 1人力资源指标体系框架模型 人力资本人力资源数量、质量、结构等基本情况指标 某某集团人力资源分析指标体系框架 2人力资源指标体系框架模型说明 人力资源管理的目的是为了在现有人力资源所拥有的人力资本能力基础上，通过一系列的人力资源管理运作，实现人力资源的效率目 标。因此，在此前提下某某集团人力资源分析指标体系分为三个层次，分别为人力资本能力层面、人力资源运作层面和人力资源效率层面。 人力资本能力层面指标主要包括与人力资本能力相关的人力资源数量、学历、流动性、年龄、职称等方面的指标； 2
怎么从公司财务报表中分析一个公司经营状况 假如有两家公司在某一会计年度实现的利润总额正好相同，但这是否意味着它们具有相同的获利能力呢？ 答案是否定的，因为这两家公司的资产总额可能并不一样，甚至还可能相当悬殊。再如，某公司2000年度实现税后利润100万元。很显然，光有这样—个会计数据只能说明该公司在特定会计期间的盈利水平，对报表使用者来说还无法做出最有效的经济决策。但是，如果我们将该公司1999年度实现的税后利润60万元和1998年度实现的税后利润30万元加以比较，就可能得出该公司近几年的利润发展趋势，使财务报表使用者从中获得更有效的经济信息。如果我们再将该公司近三年的资产总额和销售收入等会计数据综合起来进行分析，就会有更多隐含在财务报表中的重要信息清晰地显示出来。可见，财务报表的作用是有一定局限性的，它仅能够反映一定期间内企业的盈利水平、财务状况及资金流动情况。报表使用者要想获取更多的对经济决策有用的信息，必须以财务报表和其它财务资料为依据，运用系统的分析方法来评价企业过去和现在的经营成果、财务状况及资金流动情况。据以预测企业未来的经营前景，从而制定未来的战略目标和作出最优的经济决策。 为了能够正确揭示各种会计数据之间存在着的重要关系，全面反映企业经营业绩和财务状况，可将财务报表分析技巧概括为以下四类：横向分析；纵向分析；趋势百分率分析；财务比率分析。 一、财务报表分析技巧之一：横向分析 横向分析的前提，就是采用前后期对比的方式编制比较会计报表，即将企业连续几年的会计报表数据并行排列在一起，设置“绝对金额增减”和“百分率增减”两栏，以揭示各个会计项目在比较期内所发生的绝对金额和百分率的增减变化情况。 下面，以ABC公司为例进行分析（见下表）。 比较利润及利润分配表分析