大数据统计分析方法在企业经济管理领域的应用探究

时间：2024-05-07

杜广青

（大同市监控监测联合中心，山西大同 037500）

一、大数据及统计分析概述

大数据是指数据规模超过传统数据库软件工具，可以采集、存储、管理与分析的数据集。大数据的特点可归纳为以下几点：一是海量的数据规模，二是快速的数据流转，三是多样的数据类型，四是极高的商业价值。随着大数据的发展，企业越来越重视自身的数据资产。数据资产是企业在生产经营活动中产生或者通过外部渠道获得的，具有所有权或者控制权的，预期可以为其带来一定经济利益的数据资源。未来，数据资产将被纳入会计计量和核算范围。

从当前企业经营管理实际进行分析，其对大数据的应用，主要是利用各类方法工具提供基础支持，集成应用机器学习和人工智能等技术，经过数据信息的采集、数据预处理和加工、数据分析和治理、数据可视化，为经营管理提供支持和保障，助力科学决策，增强企业的风险管控能力，并创造更多的效益和价值。利用大数据统计分析方法，对市场信息数据进行全面整理与分析，可以助力企业制定科学的发展战略。此外，使用数据分析软件对各类市场信息和数据进行全方位评估，有助于企业及时发现并解决可能存在的疏漏，正确预判行业总体发展趋势，更好地把握发展机会，助力自身更好地发展［1］。

二、大数据统计分析方法在经济管理工作中的具体应用

（一）大数据统计分析方法的运用需求与方法

1.大数据统计分析方法的运用需求

（1）财务管理。财务部门为企业的核心部门，负责资金管理和使用，做好财务管理工作，可帮助企业减少投资风险，高效处理财务问题，确保资金正常流转，提高资源的利用率。采用大数据统计分析方法，能够实现各类财务数据信息的高效化整理与分析，促使财务管理效率得到提高，同时能够为企业决策提供数据支撑，保证财务工作的科学合理性。例如，对财务数据信息进行分析，能够了解投资成效，优化投资方案。此外，大数据分析还可以替代人力完成部分工作，提高工作效率和质量，助力财务高效化管理。

（2）人力资源管理。企业业务的稳定运行，离不开人力资源的支持，其关系到企业的发展和运营效益。采用大数据统计分析方法，结合人力资源管理的特点和需求，展开深入的分析，可优化资源配置，更好地挖掘人力资源的价值，促使企业获得更好的工作成效，保障人力资源管理目标得以实现。

（3）风险管理。在企业经营管理中，风险管理是重点，因此，企业必须积极探索管理新方法，增强风险管理能力。采用大数据统计分析方法，精准排查异常信息，结合企业的业务活动实际情况进行分析，能够及时发现企业存在的管理问题，及时优化风险管理措施，避免重大风险。例如，利用大数据分析手段，对资金数据信息进行分析，可以识别各类资金风险，降低风险的发生概率。

（4）分析方法在宏观经济中的运用。基于宏观经济角度，采用大数据统计分析方法进行综合分析，提出优化管理的措施，可创造更高的管理价值。实际上，利用大数据技术手段虽然能够获得一定的成效，但也存在不足和问题，影响着宏观预测的结果，因此要注重进一步优化和完善。

（5）企业管理。日常的经营管理实践中，可采用大数据统计分析方法深入挖掘各类数据信息的价值，为管理工作的开展提供支持，创造更多的效益，例如，辅助企业管理者精准决策和高效化管理等［2］。

2.大数据统计分析运用的方法

（1）制定科学的管理决策。首先，市场营销管理。大数据时代，大数据技术的应用成为流行，企业若想获得更多的发展机会，必须注重增强自身的管理能力，及时响应市场的变化，快速作出反应，进而更好地发展。实践中，采用大数据技术手段，对市场发展变化以及企业业务开展情况进行调查分析，掌握相应的数据信息，进行综合分析与汇总，再结合客户的需求制定相应的策略，能够有效地提高企业的管理效率和水平。例如，对客户的消费喜好与需求展开深入分析，进而有针对性地提高产品的质量和性能，同时完善相关的服务，积极迎合客户的消费理念。而研发部门的工作人员采用大数据统计分析方法对相关信息进行分析，能够获得更优质的研究环境，还可以提出建设性意见，助力管理者科学决策。每个行业、每个企业的情况都不同，采用大数据统计分析方法，挖掘数据信息的价值，结合企业自身需求和行业特点，可助力企业产品和服务升级，创造更多的经济效益和价值。

其次，辅助财务管理。利用大数据统计分析方法，对各类财务数据信息展开定性和定量分析，可助力企业制订高质量的科学决策方案。可充分利用各类管理手段，强化风险防范和控制能力，积极完善企业的经济结构与财务部门的资金配置。应用大数据技术对财务信息进行整合和深入分析，便于搜集财务数据，保证分析结果的准确性，促使企业的工作效率得到提升。

最后，人力资源管理。根据人力资源管理的特点和需求，设置相应的数据指标，搭建大数据分析模型，借助各类分析工具，对人才需求和培训管理等进行分析，为各项方案和管理措施的制定提供支持。通过对数据信息的分析，结合现有的各类数据信息，能够保证分析结果的准确性与真实性。应用大数据统计分析方法，能够使企业管理者更好地了解企业管理变化，做到随机应变，具体问题具体分析，确保管理工作高质量开展和落实［3］。

（2）合理控制数据分析。首先，风险分析。利用大数据统计分析技术，对现有的各类信息数据进行深入分析，挖掘背后存在的运营与营销管理问题，助力企业优化经营管理模式，预防管理风险和问题的出现。一方面，可提高运营营销的安全性，保证资金分配的合理性，提高资金的流转率；另一方面，可以帮助企业了解问题出现的主要原因，针对性地提出具体解决方案，助力企业健康发展。应用大数据统计分析方法，模拟运营营销，可及时发现缺陷与不足，完善管理制度，优化营销管理策略，减少各类风险的出现。

其次，资金运转分析。采用大数据统计分析方法，可助力企业资金运转管理工作的开展，有效掌握资金运转情况，并且作出更加经济、合理的财务决策。在实际应用中，采用定量与定性分析方法，可掌握各类业务中的资金使用情况和收益情况，做到取长补短，编制高水平的投资方案。与此同时，可以分析财务数据的变化趋势，了解当前企业的收益情况。利用各类大数据分析工具，获得可视化分析结果，能够使管理人员清晰直观地了解企业的资金变化情况，预测后续的变化趋势。此外，将数据变化结果和营销决策内容进行对比分析，可以进一步发现经营管理存在的问题，帮助企业及时止损，积极总结经验。

最后，构建完善的预警机制，助力各项经济活动开展，强化对风险的控制。应用大数据统计分析方法进行预警分析，根据预警获得的信息，可及时发现问题并及时解决，助力企业管理优化。基于预警与反馈机制，细化分解管理人员的职责，设置专门的工作人员负责，保障各项工作高质量开展。

（二）大数据统计分析方法应用案例

当前，各个产业、企业均朝着智能化方向发展，大数据技术是智能化发展的重要基础。在大规模定制业务中，大数据的应用会涉及数据采集、数据管理、订单管理等，要通过搭建定制平台实现技术的应用价值。对数据信息进行深入分析，能为企业科学决策和精准营销提供支持，指引企业经营策略的正确方向，帮助企业减少物流和库存成本。在企业经营管理中应用大数据统计分析方法，可以使生产各个环节的效率得到提高，同时降低整体成本，减少资源浪费，优化供应量。

与此同时，应用大数据技术手段，还能够精准预测不同市场区域的商品需求，助力企业制定生产决策，达到成本无浪费的投入，实现利润最大化［4］。例如，海尔公司拥有完善的供应链体系，其以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流与资金流的流转，实现了对各类资源的整合。在整个供应链系统中，客户的数据、企业内部数据以及供应商数据全部被汇总到体系内，企业应用大数据采集与分析方法，可挖掘数据信息的价值，推动供应链的改进与优化，保证企业能够快速响应市场需求。此外，利用销售数据、产品的传感器数据以及供应商数据库数据，企业不仅能够精准预测全球各地市场的需求，还能够跟踪库存与销售价格，按照市场变化规律选择价格下跌时买进原材料，进而节约更多的原材料成本。利用产品中的传感器采集的数据信息，可了解和掌握产品是否出现故障，或者预测何处何时需要产品零件等，从而最大限度减少库存，助力企业优化供应链［5］。

三、大数据统计分析方法的应用策略

（一）做好经济管理的优化

1.积极优化经济管理思维

积极转变和优化企业的经济管理思维，能够助力经济管理工作更好地开展，促进大数据统计应用价值得以实现。因此，在企业的经济管理工作中，必须形成和强化整体的大数据统计分析思维，积极转变传统的统计分析观念，树立正确的大数据应用意识，对经济管理信息所具有的相关功能与作用加以明确。充分利用大数据统计分析方法，能够全面提高经济管理水平，为企业决策和管理提供支持。企业管理者要转变思想观念，并积极参与经济管理工作的创新和探索，合理运用大数据统计分析方法，助力企业各项经济管理工作的开展。

2.注重经济管理人员的优化

应用大数据统计分析方法辅助经济管理，涉及很多新工具、新方法的运用，因此，对相关工作人员提出了新的要求，要求其掌握相应的理论、技术以及方法，增强工作人员对数据的敏感性，提高其数据应用水平。因此，要加强经济管理人员的业务能力培训，积极优化人员结构，实现对大数据统计分析方法的灵活应用。经济管理人员要掌握大数据统计方法的应用要点，并利用统计理论和方法提高自身的经济管理水平。在日常工作中，要积极主动地学习计算机技能以及各类数据统计分析方法。同时，根据经济管理业务的需求，开展数据阶段性的趋势对比分析，以便更加准确地预测用户的行为和习惯，进而为企业决策提供准确的参考依据。大数据统计分析常用的工具为软件Excel，将数据信息导入数据处理软件，通过透视表进行对比，同时在分析中添加一些统计指标，能够实现对数据信息的精准分析，增强企业的洞察力。

企业在经营管理中应用大数据统计分析方法，不能盲目依赖数据分析，而是要综合分析各个因素，对数据信息进行深度研究后，才能够形成最终的结论，否则很容易出现数据不适用的情况。要想获取更精准的结论，必须做好数据细分。从数据细分的落实情况进行分析，细分数据变化的关键因素消耗精力与时间，找到关键点便可以快速得出影响未来趋势变化共享行为的特点。此外，企业应用大数据分析方法分析数据时，必须注重和实际情况相联系，找到客户的关注点和需求，进而为企业发展创造机会。

3.优化宏观经济应用

应用大数据统计分析方法，要注重提高其在宏观经济中的应用水平。应改善和优化使用的各类统计分析方法，形成具有数字化、信息化特点的大数据统计分析平台，完成高效的统计分析，形成科学合理的分析结果，为各项经济管理工作的开展提供支持。与此同时，还要加强对行业领域的研究分析，并结合行业与企业的特点进行探索，提出有效的应用方案，实现技术、方法和业务的相互结合。

4.注重经济管理体系的优化

根据大数据统计分析方法的应用特点，积极探索构建经济管理体系，围绕统计、查找、分析、反馈等方面形成相应的管理办法，提高大数据统计分析方法的应用水平。同时，应根据管理工作的需求，组建专门的统计分析机构，实现对各类数据信息的精准采集和动态化分析，通过信息的全面汇总，为运营管理、投资管理提供支持。

（二）借助大数据统计分析工具挖掘数据价值

大数据时代，企业必须学会数据挖掘分析方法，实现数据的“变身”。从当前的数据挖掘分析实际来看，常用的方法如下：

1.客户端数据分析工具

对企业而言，大数据分析的最大价值并非数据，而是从数据中找到关键因素。掌握大数据分析方法，深入挖掘数据背后的价值，能够为企业经营管理提供更多的决策依据。初始数据仅能反映个别现象，而数据分析后的营销数据更能够反映现象背后的本质。一般来说，常用的客户端数据分析工具为数说立方，其配备百亿级社交数据库，可支持全网公开数据的实时抓取［6］。与此同时，该工具还具备数据处理能力，从数据源、数据分析到数据展示全过程，都有完整的数据解决方案，做到了数据可视化搜索引擎。另外，利用Hadoop海量数据分布式处理软件框架，可满足企业对数据分析的高效性、可靠性以及低成本的需求。将各类数据信息导入Hadoop系统内进行分析，能够让数据的价值得到充分体现。

大数据统计分析软件为客户数据分析提供了支持，包括指标对比分析法、指数分析法、平衡分析法等。企业在经营管理中要实现大数据分析方法的应用价值，数据信息的搜集和整理工作十分重要，但更重要的是数据分析，只有做好数据分析，才能更准确地了解客户的需求，采取适宜的营销手段，提高企业的经济效益。

2.客户端数据挖掘工具

大数据挖掘处理技术水平不断提高，极大地降低了企业数据挖掘分析的难度，提高了数据挖掘和分析的效率和水平。常用的数据挖掘工具中，Excel的应用较为广泛，其具有数据分析、数据挖掘、预测分析等功能。利用SPSS统计分析软件，则可进行数据管理、统计分析以及预测分析，不过该软件的应用具有一定的专业性，因此主要是专业数据分析人员常用的软件。此外，还有企业应用神策分析工具。其拥有完整的使用文档，各个模块都有详细的使用说明和示例，不过功能仅限于用户行为数据分析。在实际应用中，企业可以结合自身的实际情况，选择适宜的工具，助力各种数据的挖掘和分析，提高数据信息的利用率［7］。

3.数据库系统

应用大数据分析方法，数据库系统是重要的支撑和保障系统。在数据利用方面，既要注重数据采集和整理，也要注重数据存储。

（三）积极增强数据管理与利用能力

企业经营管理中，大数据统计分析方法应用价值的实现，离不开数据及其他要素的支持。企业必须增强自身的数据管理与应用能力，进而更好地实现数据的价值。

首先，扩大数据的规模。随着法律法规的不断完善，大数据的收集与提取受到合法性、隐私性的限制，被应用到企业方面的数据范围也随之变小。企业若只是掌握自己的独立数据，则难以发现产业链各个环节数据的关系，同时对客户的判断与影响也不足，因此要合法扩大数据收集的规模［8］。一方面，可加强和其他企业的合作。利用大数据生态圈中各个企业的协同效应，构建完善的数据交换机制，以此扩大数据的规模。另一方面，实现数据共享，保持自身的竞争力。

其次，增强数据的灵活性。对企业而言，数据资产越来越重要，数据具有一定的资产属性。大数据的基本特征是数据类型多且价值密度低，因此要注重增强数据的灵活性。从具体实践的角度来说，数据的拥有者要找到核心业务需求的数据之间的关联性，增强数据活力。

最后，增强收集和运用数据的能力。随着科技水平的不断提高，企业对数据的处理有了更高的要求，传统的数据处理流程难以满足企业业务的实际需求，因此要增强自身的数据处理能力［9］。将大数据分析方法应用到企业经营管理过程中，构建完善的数据运用系统，进而让其更好地服务用户、获取数据，提高业务运营效率，助力企业发展。