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經營數據分析報告范文1

在網上審計中，基礎性中間表的作用不言而喻，在實際工作中，它也是廣大審計人員用得最多的，審計人員在基礎性中間表的基礎上按各自需求建立分析性中間表，進行審計核實。

在審計項目中，審計人員通常需要結合被審計單位的經濟業務類別來創建審計中間表，并且需要準確地表達出所代表的經濟業務類別的信息，因此審計中間表體現了很強的業務特征，其設計和區分的標準就是經濟業務類別。在建立審計中間表前，應首先確定被審計單位的各種業務類別，并根據每一業務類別，從基礎數據中選擇出與該業務類別相關的數據表。

通過掌握被審計單位提供的數據字典，了解基礎數據中各表中存儲數據的內容、各字段的含義以及各表之間的關聯關系，然后從與某業務類別相關的基礎數據表中選擇反映該業務類別主要信息的字段，組織這些字段，設計出所屬該業務類別的主表；根據主表中各字段的內容，如果某一字段所包含的內容需要有一些附加信息對其加以說明，則從與該業務類別相關的基礎數據表中選擇反映這些附加信息的字段，組織這些字段，設計出所屬該業務類別的附表，對主表加以補充說明；根據該業務類別的主表和附表中各字段的內容，如果某一字段所包含的內容是代碼，則根據代碼的含義及其層次結構，設計出代碼表。此外，在基礎數據當中可能一些表和某項具體業務的聯系不是十分緊密，通常篩選有關字段，設計出補充表。應注意的是，設計審計中間表的結構時，一定要經過審計組的充分討論，特別是要聽取一些業務精通、審計經驗豐富的審計人員的建議，并對結果進行書面記錄，使建立的審計中間表能夠充分體現業務特征、體現審計目標，并且方便審計人員使用。

根據設計的審計中間表的結構，以及通過被審計單位提供的數據字典，了解建立審計中間表所需的基礎數據表之間的關系，然后通過編寫SQL語句將所需要的基礎數據表進行關聯、選取所需字段并設置有關篩選條件，生成符合審計需要的審計中間表。審計人員編寫的SQL語言主要通過使用SELECT語句，通過選取字段、聯接有關基礎數據表，并利用INTO子句保存查詢結果，最終生成審計中間表。另外，由于在建立審計中間表的過程中，可能因為操作失誤，將應選擇的字段而沒有被選擇，或者將應去除的字段而沒有被去除；還有可能因聯接、篩選條件或有關邏輯表達式設置的不正確，造成審計中間表的結果偏差。為避免上述情況或其它原因造成審計中間表的結果不正確，需對結果進行驗證。

我們認為，計算機人員和業務人員共同配合，發揮計算機人員操作熟練、業務人員明白鉤稽關系的特長，結合會計報表數據、財務數據憑證庫、財務數據余額庫等，生成高質量的基礎中間表。

二、審前調查做好數據分析報告

數據分析報告，指記錄審計組分析被審計單位電子數據過程和結果的文書。數據分析報告的撰寫是審計工作的一部分，數據分析大量使用復算、分析性復合等審計方法；數據分析和數據分析報告的撰寫過程也是一個審計項目組織和管理的過程，貫穿整個審計過程。在計算機審計的今天，能否利用好被審計單位的電子數據進行分析，撰寫出高質量的數據分析報告，是關系審計工作質量和成果的重要因素。

（一）撰寫數據分析報告前的準備工作

數據分析報告的系統分析和類別分析一般應在審前調查階段完成。審計人員通過數據分析來把握被審計單位的總體情況，從而把握和鎖定需重點審計的內容和范圍。在進行數據分析之前，必須做好充分的準備工作：

第一，整理好規范的審計中間表。

審計中間表是面向審計分析的數據存儲模式，它是將轉換、清理、驗證后的源數據按照提高審計分析效率、實現審計目的的要求進一步選擇、整合而形成的數據集合。審計中間表是數據分析的基礎。在系統分析和類別分析過程中需要的審計中間表主要包括：

1、按被審計單位的會計報表數據整理而成的會計報表中間表；

2、按被審計單位財務數據整理而成的憑證中間表；

3、按被審計單位財務數據整理而成的余額中間表；

4、按被審計單位財務數據整理而成的明細科目中間表；

5、按被審計單位業務數據整理而成的與被審計單位收入或成本的主要項目相關聯的業務中間表；

6、利用其他與被審計單位有關的數據整理而成的審計中間表。

第二，數據分析報告的分配與審計分工緊密結合。

網上審計中數據分析以及數據分析報告的撰寫過程也是審計項目組織和管理的過程，因此數據分析工作的分配應緊密地與審計分工相結合。系統分析主要是基于會計報表層次的分析，一般由審計項目主審完成，便于主審系統、完整地了解被審計單位，把握全局；類別分析主要是基于業務類別或者會計科目層次的分析，一般按照審前調查分工（或者審計分工），將類別分析分解，與審前調查（或者審計）任務一并分配給每一位審計人員，使計算機審計中的數據分析和審計實施緊密結合，避免脫節現象，更好的發揮數據分析的作用。

第三，準備好分析工具。

工欲善其事，必先利其器。要想做好數據分析，寫出高質量的數據分析報告，功能強大的分析工具必不可少。現在審計過程中使用的最多的分析工具主要有：EXCEL、SQL Server分析服務器或其他審計軟件等。

1、SQL Server分析服務器

隨著被審計單位信息化程度越來越高，ERP在被審計單位廣泛采用，因此被審計單位財務和業務電子數據將存儲于大型數據庫中，數據量極其龐大。在計算機審計環境下，審計人員所取得的主要審計資料就是被審計單位的電子數據，因此強大的數據庫工具SQL Server分析服務器成了審計人員實施計算機審計的有力工具。

2、EXCEL電子表格

在進行系統分析時，一般以被審計單位會計報表為分析對象，大部分會計報表軟件均可以將報表轉換成EXCEL電子表格，因此EXCEL這種為審計人員所熟悉的、操作靈活的工具在系統分析中廣泛采用。

3、其他審計軟件

（二）系統分析的對象、方法和內容

系統分析主要用于把握總體，一般應由審計項目主審完成，這樣便于主審把握被審計單位財務狀況、經營成果和現金流量等方面的總體情況，為審計和審計調點的確定以及審計分工提供依據。

系統分析的對象主要是被審計單位的會計報表。

系統分析的方法主要有：結構分析、趨勢分析和指標分析等。

結構分析主要是通過計算各個組成部分占總體的比重來揭示總體的結構關系和各個構成項目的相對重要程度，從而確定重點構成項目，提示進一步分析的方向；趨勢分析法是指將被審計單位若干期相關數據進行比較和分析，從中找出規律或發現異常變動的方法；而指標分析則是通過各項指標的計算，全面系統的了解被審計單位的財務狀況、經營成果和現金流量等。

系統分析的內容主要有：被審計單位的資產結構分析、資產趨勢分析、負債結構分析、負債趨勢分析、所有者權益結構分析、所有者權益趨勢分析、企業盈利能力指標分析、企業償債能力指標分析、企業流動性指標分析等。

（三）類別分析的對象、方法和內容

類別分析主要用于鎖定重點，應按照審計分工，將類別分析分配給每一位審計人員，使數據分析與審計實施緊密結合。

類別分析的對象主要是根據被審計單位的憑證中間表和余額中間表建立起來的多維數據集以及主要業務系統數據。

類別分析的主要方法有：結構分析、趨勢分析、配比分析等。

配比分析是指審計人員將相互關聯的會計科目或事項的相應數據放在一起進行趨勢分析，從中找出趨勢不一致的情況。

類別分析的主要內容有：系統分析結果中需重點關注的部分；主要會計科目的結構分析和趨勢分析，會計科目的選取因具體單位的不同而不同，一般應選取在資產、負債或所有者權益中所占比重較大的科目，或者根據審計經驗判斷容易出現問題的科目（往來科目、長短期投資等）；相關聯科目的配比分析，例如將長短期借款與財務費用、固定資產與累計折舊、配比分析；業務數據與財務相關數據的配比分析等。

經營數據分析報告范文2

［關鍵詞］ 杜邦分析法；財務分析；模擬經營；目標信息使用者

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

［中圖分類號］ F275 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 1673 - 0194（2012）17- 0013- 03

1 引 言

杜邦分析法是財務分析中常用的一種手段，由于傳統的杜邦分析法存在一定的缺陷，近年來也有對其進行改進的觀點。本文以企業模擬經營中形成的數據為基礎，分別運用傳統杜邦分析法和改進杜邦分析法，通過對分析結論的觀察，并對比模擬經營中的實際情況，對兩者做出評判，探索杜邦分析法的改進方向。

2 傳統杜邦分析法存在的主要問題

2.1 分析數據來源及問題的提出

本文的分析數據源于某次實踐教學活動，有16家公司參與同行業連續6年的模擬經營。在每個模擬經營年度結束之后，模擬軟件依據其內置的經濟模型進行業績評價及綜合排名。在每個經營年度結束之后，參與者都會對上一年度的財務狀況、經營成果和現金流量進行分析，并在此基礎上做出下一年度的決策。

基于模擬軟件內置的經濟模型，本文假設本次實踐活動可以模擬真實的市場競爭情況。針對實踐活動的結果，本文提出如下問題：在公司財務分析中，一般公司僅采用杜邦分析法就能有效地進行財務分析和財務決策嗎？如果不能，甚至其結論與信息使用者所需求的目標信息方向不符的話，如何改進？

2.2 基于傳統杜邦分析法的財務分析過程

本文以D公司為例，對其最后3個決策年度的數據運用傳統杜邦分析法進行縱向比較，結果見表1。

由上述數據分析可知，公司第4年度股東權益報酬率最高，分別為第5、6年度的5倍和6倍。究其原因，是因為資產凈利率較高，且平均權益乘數較高。這兩項指標均與資產有一定的關系。結合模擬經營情況，第4年度D公司產品定價不高但質量上佳，所以庫存較少、資產較少。故上述兩項指標均較高。第5、6年度市場上各家公司的生產營銷均發生了一些變化，但D公司在決策時并沒有做出預判，在質量不變的情況下，繼續大幅度提升價格導致庫存積壓，資產大量增加嚴重降低了資產凈利率和平均權益乘數，最終導致這兩年的股東權益報酬率大幅下降。

另外，第4年度股東權益報酬率雖高但平均股東權益卻不高，是因為此時D公司并未充分利用各種籌資手段進行舉債經營，直到第5年度D公司才充分利用了貸款、債券以及股票組合手段進行籌資。

最后，筆者發現，D公司在第6個經營年度采取了相關的補救措施，卻并未體現在財務分析報告上。所以筆者猜測杜邦財務分析體系并不完善，并不能及時反映一些財務決策的內容。因此該分析報告不能給予相關信息使用者最及時有效的公司經營及財務數據，進而阻礙了公司的投資者、債權人做出正確的投資決策，也不利于公司的管理層做出正確的經營決策。

2.3 傳統杜邦分析法的缺陷

將實際經營過程與杜邦分析結論進行對比，可以發現傳統杜邦分析法存在著不少的缺陷，直接用它作為股東、債權人和管理層等信息使用者進行財務預測與財務決策的依據是不合適的。

（1）缺少成本管理數據。想要實現財務管理目標——股東價值最大化，最關鍵的手段是提高企業利潤，而提高企業利潤有兩個方向可以去努力：一是增加銷售收入，二是降低成本。在一個競爭充分、發展穩定的市場中，想要大幅度增加銷售收入是非常困難的。此時唯有加強成本控制降低成本， 才能提高邊際貢獻率， 才能增強產品的價格競爭力。成本控制應該作為提高銷售凈利率乃至實現股東財富最大化的重要途徑。這是企業管理層迫切需要的財務分析結果。

（2）缺少現金流量數據。現金流量表是根據收付實現制編制的，可以有效減少人為粉飾財務報表，較為準確地反映出企業的償債能力及資產利用效率。這是企業投資者和債權人迫切需要的財務分析結果。

（3）未反映稅收政策對企業的影響。政府的稅收政策是企業實現財務管理目標不得不考慮的一項重要因素，因此用凈利潤來考察企業的銷售盈利能力并不準確，應考慮利用息稅前利潤來考察企業的銷售盈利能力。

（4）未反映企業發展能力。發展能力是考察一個企業投資前景的首要指標，是投資者與債權人最關心的一個指標，在進行財務分析時應予以考慮。在運用傳統的杜邦分析法時，并未考慮企業的發展能力，最終結論可能會對信息使用者產生一定的誤導。

（5）未反映企業的營業風險與財務風險。傳統杜邦分析法并未考慮到利息股利等企業籌資成本，也未考慮到因應用營業杠桿導致息稅前利潤下降的風險以及利用財務杠桿可能導致的風險。因此會對信息使用者產生一定的風險誤導。

（6）未考慮信息使用者的目標定位。除上述杜邦分析法中本身并未考慮到的內容外，該分析法并沒有針對不同的信息使用者，進行相應的信息篩選，故不同層次的信息使用者面對這一份財務分析報告時可能會有不同的疑問。所以在財務分析體系的改進過程中還應考慮進行信息使用者的目標定位，以生成差異化的、與其目標需求相適應的財務分析報告。

經營數據分析報告范文3

［關鍵詞］會計信息管理；人才培養；數據分析

0引言

2012年以來，鋪天蓋地的大數據進入了我們的視線，各種流行書籍，各大網站、媒體都在談論大數據，一時間成為這個時代最熱門的話題。同時，這也引起了我們的關注。我們說，大數據，不單純是數據規模上的大，還在多樣性、速度、精確性上都有突破性增長。更重要的是，這種數據的潛在價值也是舊有數據難以企及的。我們這里暫且不論如何駕馭大數據以及有什么樣的技術要求，它給我們的一點重要啟示就是要注重數據分析的重要性。在此背景下，深圳信息職業技術學院會計信息管理專業積極探索滿足新形勢下人才需求的培養模式，使人才更好地滿足當前企業的實際需要。

1大數據時代背景引發對人才需求的變革

可以說，在未來的競爭領域，“占領市場必須先占有數據”，也就是要做到基于信息的決策———“用數據說話，做理性決策”，即進行數據分析。數據分析是從海量的數據中提取和挖掘出對企業有價值的規律和趨勢，為企業的決策提供支持，這些支持體現在四個方面：①行為預見鏡———幫助企業識別機會、規避風險；②問題良藥———幫助企業診斷問題、亡羊補牢；③跟蹤檢測———幫助企業評估效果，提升效益；④引力動力器———幫助企業提高效率，加強管理。不可否認，個別公司的決策人具有超人的戰略眼光以及敏銳的洞察力，單靠直覺也能給公司帶來巨大價值。那么究竟靠數據分析的決策能否優于直覺決策，我們這里也要靠數據說話。有學者比較了組織中用直覺決策以及用數據分析決策的可能性，研究發現，業績優秀的組織更多地傾向于采用分析決策，尤其是在財務管理、運營、戰略等方面。因此，可以推斷，用數據分析決策比直覺決策能給企業帶來更大的價值。與此同時，根據智聯招聘網站顯示，短短兩年時間，珠三角地區數據分析人才需求已接近了需求量旺盛的傳統會計專業。可見，越來越多的公司需要能夠對公司財務等相關信息數據進行處理、加工、分析以為公司管理層決策提供信息支持的人才。可以說，傳統會計專業注重會計核算，即財務報表編制的整個流程及環節的掌握，而會計信息管理專業更注重對財務報表數據以及其他有用信息數據的再加工、處理、分析及呈報，以滿足管理層經營決策的需要。可以說，不同的社會發展階段和發展水平要求有不同的專業設置及專業培養目標與之適應。從會計電算化到會計信息管理背后的推動力是時代的變革引發的對人才的需求。然而，從當前會計信息管理專業的建設情況來看，多數院校存在培養目標不清晰、沒有明確的專業定位、與會計電算化等專業沒有明顯區分以及缺乏明確的專業核心課程等突出問題，尤其是對會計信息管理專業名稱中“信息”二字究竟如何體現沒有清晰的把握和界定。因此，會計信息管理專業的人才培養模式亟需變革。

2大數據時代背景下會計信息管理人才工作崗位及能力分析

深圳信息職業技術學院2012年成功申報會計信息管理新專業，并于2013年下半年開始首屆招生。與此同時，會計信息管理的專業定位、培養目標、課程體系也成為擺在專業任課教師面前的重大課題。近幾年來，全體專任教師圍繞會計信息管理專業建設展開了一系列的咨詢、調研、走訪，并定期進行討論、交流，扎扎實實了解實際中的人才需求，實現專業人才供給與人才需求無縫對接。到目前，初步形成了具有專業特色的會計信息管理專業建設思路與方法。首先，會計信息管理專業人才就業崗位主要集中在賬務處理、管理會計、財務數據分析、預算管理、成本管理、資金管理及內部控制等方面。具體工作任務體現在：會計核算，納稅申報，管理會計，財務數據處理、加工、分析及呈報，以及預算、成本、資金管理等。其次，在新形勢下會計信息管理人才的工作崗位領域，會計信息管理專業人才應具備如下三方面能力：①會計核算能力，指的是熟悉并掌握會計信息生成系統，運用財務信息對企業經營活動進行評價；②數據分析能力，指的是掌握一定的數據分析方法，運用Excel、數據庫等現代信息技術手段對數據進行采集、處理、分析及呈現；③輔助決策能力，指的是能夠依據相應的數據分析結果，為公司日常財務等管理決策提供支持。

3大數據時代背景下會計信息管理人才培養目標

在當前互聯網時代及大數據時代，對財務人才的要求，已經不局限于傳統賬務處理，更傾向于對決策相關信息數據的處理和分析。“占領市場必須先占領數據”，公司財務和經營決策的制定更多的是基于信息的決策，即“用數據說話，做理性決策”，而數據分析即是從海量的數據中提取和挖掘出對企業有價值的規律和趨勢，為企業的決策提供支持。因此，在新形勢下，會計信息管理專業的人才培養目標可以確定為數據分析引領財務決策信息化。為了實現這一培養目標，需要三個層面的支撐體系，即基于財務會計、強化數據分析、服務管理決策。

4大數據時代背景下會計信息管理人才培養課程體系

在以數據分析引領財務決策信息化的人才培養目標指引下，我們初步形成了如下三個層次的課程體系。

（1）會計學基礎課程：會計信息管理源于會計，不能脫離財務會計，仍然要以財務會計為基礎。專業學生要了解財務報表的生成過程及會計賬務處理流程、能夠對一般企業常見經濟業務進行會計處理、進行企業納稅申報等。這方面課程主要有：會計學原理、財務會計、納稅實務。

（2）數據分析技術課程：對信息的把握體現在兩個層面，其一是與企業信息化相適應的一般管理軟件、財務軟件的使用及熟練操作以及簡單維護，能夠作為關鍵人物輔助中小企業實現財務信息化；另一層面通過對數據的采集、整理、分析報告，滿足管理層基于信息的決策以及決策的科學化。數據的來源可以來自公司內部的管理信息系統，根據需要也可以來自企業外部的國家經濟產業政策、行業市場信息等。其中，對數據的分析能力又從兩方面進行培養，一方面是分析思維方式的培養，這是起主導作用的層面；另一方面是分析工具運用的培養，信息化時代，數據量的加大要求借助于一定的分析工具才能實現數據分析。企業信息化實施及數據分析方面的主要課程有：財務報表分析、財經數據分析、應用統計學、數據庫原理及應用、數據處理軟件應用、商務智能等。

（3）決策能力提升課程：新形勢下財務人員面對和服務的更多是企業的管理層和決策層，會計信息管理專業學生要清楚公司管理層和決策層需要哪方面的決策信息支持，并通過數據分析方法進行提供，同時給出合理化建議。這方面課程主要有：管理會計、財務管理、成本管理等。其中，財經數據分析課程能夠使學生掌握系統的數據分析方法，包括數據收集、數據處理、數據分析、數據展現及報告撰寫各環節的基本理論及操作技能，同時熟練地運用數據分析的思想和方法分析企業的財務數據，為管理層決策提供信息支持。數據分析軟件應用課程能夠讓學生熟練運用Excel等常見數據分析工具、軟件進行數據錄入、數據整理和數據分析的方法和技巧，培養學生操作Excel等數據分析軟件的基本技能。商務智能（含數據挖掘）課程依托商務智能平臺，從商務智能概念、商務智能結構、多維數據集內容、數據挖掘、交付等主要內容，使學生在了解如何運用商務智能的工具、架構以及規則的基礎上，分析企業數據，為企業管理層提供信息化決策支持系統。

5結語

不同的社會發展階段和發展水平要求有不同的專業設置及專業培養目標與之適應。從會計電算化到會計信息管理背后的推動力是時代的變革引發的對人才的需求。大數據時代下會計信息管理人才培養目標為數據分析引領財務決策信息化。相應課程體系為財務會計基礎課程、數據分析技術課程、決策能力提升課程。我們共同期待，會計信息管理人才將通過數據分析對企業財務等管理決策帶來價值增值。

主要參考文獻

［1］陳憲宇．大數據時代企業相關職位設置與人才培養［J］．經營與管理，2014（9）：43－47．

［2］譚立云，李強麗，李慧．大數據時代數據分析人才培養的思考及對策［J］．黑龍江科技信息，2015（3）：57．

經營數據分析報告范文4

關鍵詞 客戶滿意度；數據挖掘；客戶滿意度數據分析系統

中圖分類號TP392 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2012）65-0198-02

1 客戶滿意度及數據挖掘

1.1客戶滿意度

客戶滿意度是使客戶在購買或使用了某種產品并接受某項服務之后，形成的滿不滿意的態度，是對客戶滿意程度的度量。

1.2數據挖掘

數據挖掘是從大量不完全的隨機的應用數據中提煉有指導意義的數據，這些數據是潛在有用的信息。通過對數據的研究分析，提取知識和信息的過程。

2 數據挖掘技術在客戶滿意度提升中的應用

當今全球經濟正飛速地向企業管理數字化的方向發展，數據挖掘技術是一個獲取保持并增加可獲利顧客的過程，數據挖掘技術提升客戶滿意度體現在如下幾個方面：

1）在汽車行業競爭激烈的今天，汽車行業正處在向“以客戶為中心”轉移的變革階段，通過建設統一的客戶信息管理平臺，優化現行的汽車營銷模式，同時通過數據挖掘技術對客戶信息進行全面管理，提高客戶滿意度和忠誠度，對汽車行業來說變得尤為重要；

2）運用多種數據分析方法對數據細節進行綜合和分析，達到以下目的：

（1）針對數據分析主題可靈活建立相應的分析指標體系；

（2）分析計算客戶滿意度各項指標的度量值；

（3）根據不同的指標體系進行客戶特征分析；

（4）根據多個角度歸納客戶細分因素并進行客戶細分；

（5）按所需的時間和空間粒度，分析不同客戶群體及其各項滿意度指標的關聯和變化；

（6）按所需的時間和空間粒度，分析各關鍵因子影響滿意度的權重，提示服務改進方案。

3）更有效的識別客戶的價值，提供優質的個性化服務。根據“二八定律”在企業的滿意度戰略中的應用，即20%的忠誠客戶能創造出企業80%的收益，這20%的忠誠客戶是企業生存和發展的支柱。可見，客戶價值有很大的區別。三、客戶滿意度數據查詢分析系統設計

M公司已經進行了多年的客戶滿意度調研，以后每年還將繼續開展這個工作。因此，需要建立客戶滿意度數據庫，對數據進行深入挖掘和分析，加強客戶關系管理。根據滿意度數據，建立統一的滿意度數據庫。

根據滿意度數據庫，建立相應的分析指標體系，可以隨時對滿意度信息、生活形態、購買行為、人口統計信息、心理特征等數據進行對比分析。實現對總體、區域、省份、城市、單店的分析。

建立的統一的滿意度數據庫，其結構適用于存儲和管理同類質不同渠道的市場調研工作獲取的信息（滿意度信息、生活形態、購買行為、人口統計信息、心理特征、客戶特征信息），包括：委托第三方進行的滿意度調查結果、M公司本部進行的滿意度調查結果、戰敗客戶調研結果等。

不同渠道來源的滿意度調查數據統一在一個平臺上進行管理，并可根據用戶需要分別提供前端分析和查詢，不同渠道的調研結果得以相互對比和印證，使用戶得以從不同視角更全面地了解信息。

通過以下幾個角度對滿意度數據進行應用提升：

1）滿意度的季度趨勢預測和異常檢查

對未來一季度的滿意度變化進行預測，并通過事后檢查發現工作上的異常。利用最近歷史數據，通過數學上的曲線擬合方法來獲得滿意度分值在自然狀態下的變化趨勢（自然狀態是指對服務工作沒有進行特別干涉的情況）。系統可根據這種趨勢對未來某個季度的滿意度分值水平進行預測。當兩者的誤差超過合理范圍時即做出發現異常變化的提醒。提醒管理者及時從某些區域和工作環節中尋找滿意度出現異常變化的原因，及時對工作進行總結，發現和發揚好的工作方法，檢討和改正不良的工作方法。預測首先是整體，然后從區域和工作兩個維度進行單獨的趨勢分析，使出現的異常可以定位在具位的區域或工作環節上。

通過數學方法，可以利用一定的歷史數據對數據變化作出曲線擬合，通過特定計算很好地逼近數據變化的趨勢，也是一種常用的預測方法。對于客戶滿意度，可以認為過去最近一年的市場和工作影響因素與今年最為接近，各季度的滿意度變動趨勢也相似，因此以去年各季度的滿意度分值開始建立趨勢線；同時，新季度的自然變化應符合最近已發生的趨勢，因此，本年度已過去的各季度的滿意度分值也入來修正趨勢線。曲線時間軸上最右邊的點為新季度的預測點，并給出該點的誤差有效區間。每個季度實際分值落在誤差區間以內為正常，落在誤差區間以外則為異常。

在新年度開始時，系統首先從滿意度數據庫中提取過去一年各季度滿意度分值,依據這些數據產生初始的擬合曲線。

系統通過對上年四季度歷史數據進行運算，獲得對歷史時間點誤差最小的擬合模型。其擬合曲線最好地表現了去年各季度的滿意度變化趨勢，并可逼近新時間點的值。系統根據模型自動計算出新年第一季度的預測分值。

由于滿意度的客觀影響因素比起上年總會有變化，因此隨著時間的變化，初始的趨勢線可能與現狀誤差較大，需要不斷進行修正。修正的辦法是每個季度過去后即在模型中插入剛剛過去季度的數據重新進行曲線擬合。

2）年度計劃建議和考核

對改善未來一年的滿意度水平提出期望值，建議新年度工作改進計劃策略，在計劃目標基礎上考核實際工作成效。

滿意度分值是企業服務工作成績的量化表現。企業對將來一年的工作都有一個以計劃預算來描述的期望值，在總的期望值下分解各項工作指標和資源配置。我們也可以通過對滿意度提出期望值，從另一個角度為企業作出工作計劃建議。

基于滿意度變化與工作資源投入相關（在后頁闡述）的理論，我們可以從每年對工作資源投入的計劃預算這個角度，為滿意度的改進方法作出建議。系統的建議原則是要找到能以最小的工作資源投入來達到預定滿意度水平的策略。

當年度調研數據更新后，系統可根據前面所做的年度計劃建議與實際的年度調研結果進行對比，從區域和工作環節兩個維度考核服務工作成效。

系統從近兩年及未來幾年調研都采用的穩定的滿意度指標結構中選取全部或部份需要關注的指標組成一套新的指標結構，作為預測計劃的指標結構。其中，在新的指標結構中起始權重直接采用調研結果權重，經過標準化后（Rj/∑Ri，Rj為第j項權重，∑Ri為權重之和）成為新的權重結構。

系統認為企業所采用的指標體系是可信的，依據“滿意度分值與資源投入成正比”和“權重與對資源的需求量成正比”的原理，根據本年度客戶滿意度調研結果中各區域、各省市的各分項指標的分值，在人為給定下年度整體滿意度的一個提升期望值后，以追加資源投入最少為原則，計算輸出最優化的工作改進建議。輸出結果以區域省市為空間維度，以分項指標代表工作項目，詳細列出下年度各項工作的預測分值和追加資源投入比例。

計劃建議模型輸出的結果是站在分析滿意度變化的角度，幫助企業觀察在每個區域、每項工作環節上應投放的工作側重，以及采用不同的工作側重會對滿意度產生什么樣的影響。

3）增強主題分析功能

增加滿意度短板探測功能。

提供滿意度短板探測功能，可以按分項指標分值范圍等參數預設多種探測條件，系統可自動根據這些預設參數，在歷年的數據中檢索并輸出符合條件的樣本數據，并提供對篩選出來的數據進行再分析的功能。

增加數據分析報告的輸出功能。

提供某些報告輸出功能，可按照M公司提供的某些暨定的模板格式，可以按頁、按冊、按批量自動輸出Excel、PDF等格式的數據分析報告，其中，批量輸出方式可以自動按經銷商和按區域批量輸出數據分析報告，節省人工處理報告的工作量。

增加分析區域預設功能。

提供分析區域的預設功能，使操作人員可根據需要從當年的調研數據中抽選出與JD Power調研范圍相同的城市作為滿意度分析的區域，并按照這種區域結構對客戶滿意度數據進行觀察和對比分析。

3 結論

建立并改進滿意度數據庫查詢分析系統，對客戶信息數據進行收集及處理。收集客戶信息及反饋，對于高客戶滿意度來說是尤為重要的。只有理解了客戶的觀點，并從客戶視角來研究產品及服務，才能從更深的層面來提升產品及服務。對客戶信息數據要進行處理，發現其中有關客戶滿意度的模式，再調整相應的有效策略及形成決策支持。本文期望通過對M公司滿意度數據查詢分析系統的研究，能給汽車行業客戶滿意度的提升，提供一些幫助并做出一定的貢獻。

數據挖掘作為在海量客戶信息中發現客戶行為模式并挖掘影響客戶滿意度關鍵指標的一種現代技術，為企業制定和調整經營決策起到了有效的指導性作用。隨著數據挖掘技術的不斷成熟，“以客戶為導向”的經營決策也必將體現出其更大的價值。

參考文獻

[1]劉菲.基于數據挖掘技術的客戶滿意度的提升.華章，2011(31).

[2]陳京民.數據倉庫與數據挖掘技術[M].北京：電子工業出版社，2006.

經營數據分析報告范文5

【關鍵詞】大數據 重載鐵路 機務系統 應用

隨著國家經濟建設的發展需求，重載鐵路建設將逐步轉為發展重點，“貨運重載”將與“客運高速”共同構成中國鐵路發展兩大趨勢。隨著鐵路重載運輸技術及裝備水平的提高，新材料、新工藝、新設備、電力電子、計算機控制和信息技術等現代高新技術在重載鐵路上廣泛應用，特別是在牽引動力、車輛大型化輕量化、同步操作和制動技術等方面有了新的突破，從而更大地促進了重載運輸的發展。重載鐵路的快速發展使其在運營安全、運輸效率、基礎設備建設、維護等方面面臨巨大的挑戰。目前，重載鐵路各專業針對運營、安全、設備維護等進行了各種檢測監測，產生了海量的、結構多樣的數據，如何有效管理和充分應用這些數據，是重載鐵路高效運營和管理的基礎和關鍵。

進入2012年，“大數據”一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數大數據時代來臨，并命名與之相關的技術發展與創新。大數據具有體量大、多樣性、價值密度低、速度快的特征。重載鐵路運營過程中會產生海量、多源、異構的數據，具有典型的“大數據”特征。因此，如何利用大數據的理念、方法和技術，通過大數據技術在重載鐵路的應用研究，為重載鐵路的運營和管理決策提供數據和技術支撐，實現保安全、高效率、低成本的目標，是重載鐵路管理現代化亟需解決的問題。

1 大數據技術

1.1 大數據和大數據技術

“大數據”不僅僅簡單指大的數據，它是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，并且這樣的數據集無法用傳統數據庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。

大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。目前所說的“大數據”不僅指數據本身的規模，也包括采集數據的工具、平臺和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術并將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。

1.2 大數據特征

“大數據”同過去的海量數據有所區別，其基本特征可以用4個V來總結（Volume、Variety、Value和Velocity），即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。

（1）數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；

（2）數據類型繁多，如網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息，等等；

（3）價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒；

（4）處理速度快，1秒定律。最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。

1.3 大數據處理流程

大數據處理流程可以概括為四個步驟，即數據采集、數據導入/預處理、數據統計及分析、數據挖掘。重載鐵路大數據建設需要在數據統計、數據分析及數據挖掘方面進行全面深入的應用研究，為重載鐵路運營構建先進而強大的分析挖掘工具和決策支持系統。

1.4 大數據與云計算

從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構。云計算是基于互聯網的一種計算方式，它的特點主要有：規模大、虛擬化、按需服務、高可靠性等。對海量數據的挖掘必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術。云計算將大數據處理技術部署在云計算平臺上，就能夠利用云計算強大的計算能力，快速處理數據，進行數據挖掘等工作。

2 重載鐵路大數據應用的作用

大數據應用在重載鐵路中的作用主要有：為運輸生產提供輔助決策、為設備維護提供精準周期、為安全管理提供事前預防、為運營管理提供科學決策。

2.1 運輸生產的輔助決策作用

利用大數據可以為運輸生產提供很多輔助決策，如正常情況下調度員運輸秩序的指揮、車站到發線的自動安排，非正常情況下運輸調度的調整等，有助于優化作業流程，及時發現問題，提高運輸效率。

2.2 設備精準維護的作用

目前，重載鐵路乃至整個鐵路系統對設備維護均采用周期修，即按照時間周期及項目內容定時進行巡回檢修，這種維護模式占用資源多，不能真正反映設備狀態。而通過應用大數據，將設備狀態進行檢測、統計、分析，隨時掌握設備的優劣程度，對狀態不好的設備分析出相應的原因進行針對性檢修，從而實現真正意義上的狀態修，使設備達到精準維護。

2.3 安全管理的事前預防作用

大數據能為重載鐵路的安全監控提供有效的預防措施，幫助實現實時監控和安全運營。可以通過目前設置的大量傳感器、視頻監測等設備，相關的安全信息匯集到終端，安全工程師及各級管理人員均可實時發現、分析存在的安全問題，并及時下達指令消除各種安全隱患。

2.4 運營管理的科學決策作用

利用大數據可以為領導決策層提供實時的各類數據分析，包括成本分析、各項各類財務分析、物資使用情況、人員綜合分析等，通過各種類型數據的分析來有效地發現經營管理過程中發生的問題，幫助決策層實時改進和創新管理理念，研究制定適合的解決方案，找出最優的運營管理決策。

3 重載鐵路大數據體系建設

3.1 重載鐵路數據來源

重載鐵路數據可分為生產類數據和經營類數據。重載鐵路相關的數據不僅包括描述設備的基本信息，設計、建造、運營階段的設備狀態數據以及影響設備狀態的外部數據，還包括運營單位的各類財務數據、物資數據、人力資源信息，以及在此基礎上的各類統計數據。

3.1.1 生產類數據

（1）重載鐵路設計和建設時期的各類設計、建造、竣工驗收數據，包括設計數據、建設施工材料和工藝數據、設備開通前試驗測試數據、聯調聯試數據、試運行數據、竣工驗收質量評定數據等。

（2）重載鐵路運營階段按照固有的車、機、工、電、輛、供、通信等專業分類的基礎設備信息，此類信息包含描述設備本身位置、組成和結構特征等的數據以及用于管理的臺賬類數據。

（3）重載鐵路運營階段設備狀態檢測監測和設備維護數據，包括利用移動設備（包括綜合檢測列車、專業檢測車等）進行的動態檢測，利用固定監測設備對鐵路特殊地段、關鍵結構、環境等進行的在線實時監測，現場利用人工檢查手段得到的靜態檢查數據，以及養護維修手段、養護頻度和效果，設備更換記錄等等。

（4）外部環境監測數據，包括水文地質監測數據、自然災害監測（風、雨、雪、洪水、泥石流、地震等）數據、異物侵限等，這些數據可能影響設備的正常運行或者對設備造成破壞。

3.1.2 經營類數據

（1）重載鐵路運營過程中設計的各種財務數據，包括重載鐵路會計核算管理、成本計算管理、收入管理、資金管理、國有資產管理等各類財務基礎數據和報表。

（2）物資數據，包括重載鐵路經營過程中物資的采購、出入庫、調配、調撥，物資編碼，日常管理的各種卡、帳、表格，物資消耗、成本分析、統計分析等各類數據。

（3）人力資源信息，包括反映人力資源現狀的事實數據 ，如人員數量與結構、學歷、年齡等；反映人力資源活力的動態數據，如招聘周期、員工流動率、核心員工流失率、內部流動率等；反映人力資源質量的分析數據，如人均效率、人力資本投資回報率、員工滿意度、員工敬業度等。

3.2 建立數據中心

傳統的重載鐵路信息處理由數據庫和各種MIS系統組成，這種處理方式已經無法滿足數據挖掘和輔助決策的需要。因此，通過各類數據中心的建設，將各種數據來源中海量的數據進行分析、挖掘，為生產運營、科學管理提供支持。重載鐵路數據中心可以從以下幾個方面著手建設：

（1）建設大數據背景下的基礎數據中心；

（2）建設大數據背景下的生產管理數據中心；

（3）建設大數據背景下的檢測監測數據中心；

（4）建設系統間數據共享的大數據平臺。

3.3 搭建大數據系統平臺

重載鐵路大數據系統平臺的搭建可以采用云平臺供應商的公有云服務；對于獨立的、經營能力強的重載鐵路企業，也可以構建企業云平臺。經過大數據分析后的可用信息可以直接被轉化到現有系統中，幫助企業提高管理決策水平。

4 朔黃重載鐵路機務大數據應用

作為西煤東運的第二大通道，朔黃鐵路近些年來一直專心致力于機務系統大數據研究，通過整合機務系統數據信息資源，目前數據分析涵蓋機車運用安全、設備質量和綜合數據三大方面，十二個分析項點的數據。相關數據的轉儲、收集、分析、反饋功能已經完成，并形成閉環用于指導機車安全行車和設備維修，取得了初步成效。

4.1 數據中心運行情況

機務綜合數據分析為朔黃鐵路機務部門提供了一個數據平臺，通過收集機務專業的各種數據信息，進行集中整合、深入分析，形成各種專業報表，定期，實現信息共享；為相關部門做好設備維護和現場作業管理提供信息服務；為朔黃鐵路公司安全管理工作提供全面、集中、及時的機務綜合信息。共計十二個專業分析模塊，這十二個模塊的數據構成了大數據框架，其大體分為數據收集、數據分析、數據挖掘三部分構成。

4.1.1 數據收集

朔黃鐵路全線在神池南、肅寧北、黃驊港設置三個轉儲檢測點，當機車入庫整備時，庫檢人員將所有行車數據進行轉儲，并通過公司內網上傳到服務器中存儲。目前依靠人工轉儲的作業方式，今后將逐步采用無線傳輸技術對數據進行實時傳輸，為后續數據的分析匯總奠定堅實的基礎。

4.1.2 數據分析

轉儲數據后，十二個專業模塊分別對數據進行深度挖掘分析。這些數據分析既包括某個設備部件的運行記錄分析，又包括對機車整體運行狀態的分析。通過分析這些數據，再現機車運行狀態。通過數據分析探挖機車運行中的安全隱患，由事后分析變為事前預判。

4.1.3 數據挖掘

通過每一個專業模塊深度挖掘以后，結合相關模塊的分析結果，經過綜合匯總后形成統一的、可利用的、綜合性強的數據分析報告，預判出機車存在的安全隱患或直接指出機車故障點。將綜合分析報告反饋至相關部門，解決機車存在問題，保證機車質量，促進運輸安全。

4.2 數據中心作業方式

4.2.1 整合數據資源，搭建分析平臺

將零散的數據資源集中整合，收集各類機務系統數據信息，實現信息實時共享和，為機車設備維護和現場作業管理提供數據信息服務，為朔黃鐵路安全管理提供全面、集中、及時的機務綜合數據信息。

4.2.2 建立系統數據庫，構筑分析體系

按照先期整合數據、后期逐步發揮數據決策參考作用的思路，目前，機務系統大數據庫主要包含的數據有三大類，即機車運行安全、設備質量和綜合數據，基本涵蓋了當前機輛分公司機務系統所涉及的安全、質量業務數據。

4.3 效益和價值

4.3.1 暴露問題，及時整改

數據分析結果通過日報、旬報、月報、年報的形式向各生產單位反饋機車運行過程中出現的故障或者傾向性問題，以滿足對機車健康狀態、機車關鍵部件在線狀態、機車故障處理等進行實時監測和指導，出現問題及時整改。

4.3.2 指導生產，提供依據

通過數據自動檢測、分析，可以為一線操作員工提供平穩化操縱依據和機車運用質量狀態信息，以減少因人的不安全行為或判斷失誤造成事態擴大。通過大數據分析有利于提高基層單位的基礎管理，通過采取基礎分析、模塊分析、專項分析等不同形式的數據分析，探究出本單位日常生產和管理過程中存在的各類隱患，由事后分析變為提前預判。

4.3.3 總結規律，輔助決策

通過數據分析，為各單位提供涉及管理類、設備類、環境類等數據統計結果，如：可以找到乘務員超勞的關鍵環節，可以歸納乘務員的操作習慣，可以總結乘務員在中間站調車的關鍵點，可以梳理影響列車安全運行的事件，等等。不僅避免很多重復分析工作，也為各級管理人員提供決策依據。同時，對朔黃鐵路開行兩萬噸及以上重載列車的模式化操縱、智能操縱、機車設備維護等提供數據支撐。

5 結論

隨著我國重載鐵路技術的不斷發展，貨運重載將會成為鐵路發展的趨勢。重載鐵路的運營管理必將面臨提高效率、降低成本、保障安全的問題，利用現代化管理手段替代傳統鐵路管理手段將成為必然，大數據技術為發展重載鐵路帶來了契機。通過大數據技術應用，為管理者提供管理決策支持，為生產調度指揮提供優化措施，為基礎設備維護提供診斷方案；通過大數據技術分析，為重載鐵路安全管理從事后分析轉變為事前預控，設備維護從周期維護轉變為狀態維護；通過大數據技術挖掘，使重載鐵路運營管理從流程化、規范化、數字化轉化為精準化、智能化，從而提升重載鐵路運營管理水平。當然，重載鐵路大數據體系建設不是一蹴而就的，需要完善大數據技術應用過程中所需的各種基礎建設，提高大數據體系建設過程中的各項技術。同時，還需要在大數據技術應用的觀念上達成共識，促進重載鐵路的現代化發展。

參考文獻

經營數據分析報告范文6

財務分析課程是高職院校財會類專業的必修課，是一門實踐性、綜合性較強的學科。開設這門課程主要是培養學生能運用分析的基本方法，從不同的相關利益者角度出發，對各類型企業的實際財務狀況和做出正確的分析、評價，進而理解商業活動的路徑提升決策能力。但是財務分析課程在培養具有較強財務分析問題、提升決策能力的教學模式上，尚處于探討階段，無論是課程內容設置，還是教學方法與考核方法等方面都存在較大問題，針對這些問題，提出改革措施。 一、高職財務分析課程教學存在問題（一）課程內容的局限性財務分析是眾多商業決策的基礎，然而，僅僅依靠財務數據進行的財務分析，具有很大的局限性。企業作為經濟實體的主體,它并不是獨立存在的。企業的經濟活動不僅受到自身的經營和財務政策的影響，還要受到所處行業以及宏觀經濟環境的影響。要了解數據和指標背后的經濟實質，就需要了解企業所處的內外部環境、資源、策略。通過財務報表分析技術理解企業經營活動的實質，為企業提供更有用的決策信息。目前高等職業教育財務分析的課程內容主要是針對四大報表，即資產負債表、利潤表、所有者權益變動表和現金流量表進行逐一單個分析；財務效率分析的內容主要包括盈利能力、償債能力、營運能力和發展能力分析；最后是財務綜合分析與評價，其內容主要包括綜合分析（杜邦分析和帕利普分析）與業績評價、趨勢與預測分析以及價值評估。而且，分析的內容更側重于財務效率分析。目前高等職業教育財務分析課程內容的局限性，同企業對財務分析的需求脫節，不能透過數據分析，看到經濟活動的本質，很難為決策提供有用信息。因此，財務分析的內容有必要融入企業經營活動分析，使數據變得有意義，反映業務實質，為決策提供有用信息。（二）教學方法單一長期以來，財務分析課程的教學主要以課本講授為主，盡管講授過程中教師穿插相應的案例討論，但都是以教師為主導、教師提問學生回答的模式進行，勢必造成課堂氣氛低沉，學生缺乏主動性。目前高職院校教師在教授該課程過程中，雖已認識到教學方法的不足之處，并也積極改進教學，分組討論，撰寫分析報告，但是學生興趣不高，搭便車現象嚴重，無法取得預期效果。（三）課程考核方式不合理大部分高職院校財務分析課程的考核方式就是期末試卷考試占70%，平時成績占30%。期末試卷的題型主要是單選、多選、判斷、簡答和案例分析題，題型雖然多樣，也考核了分析方法的運用，但是在有限的素材和時間內很難從實質上考察學生將學到的知識運用于實踐的能力。考試案例素材的局限性，對于財務分析需要結合宏觀的經濟環境、國家政策、行業現狀、企業的商業模式等才能進行全面深入的分析，導致考核成績不能反映學生的實際財務分析能力。由于考試時間的有限性，不能占用大量時間搜集整理相關信息進而做出決策。另一方面，小組討論，撰寫財務分析報告占學期末總成績比重較低，影響學生投入精力深入分析撰寫財務分析報告的積極性。二、高職財務分析課程教學改革措施（一）拓寬高職財務分析的課程內容財務分析融入經營活動分析，可以提高財務分析信息的有效性。財務分析對于了解企業的財務狀況和經營成績，評價企業的償債能力和經營能力，幫助制定經濟決策，有著顯著的作用。但由于種種因素的影響，財務分析也存在著一定的局限性：報表數據的時效性問題(過去的數據)；報表數據的可靠性問題(不一定準確反映企業客觀實際)；報表數據的可比性問題(會計政策和會計處理方法可能變化)；報表數據的完整性問題(報表數據是有限的)等。基于財務報表的財務分析均是對過去經濟事項的反映分析。同時，隨著環境的變化，這些比較標準也會發生變化。而在分析時，分析者往往只注重數據的比較，而忽略經營環境的變化，這樣得出的分析結論也是不全面的。同時基于財務報表進行的財務分析缺乏與國家經濟政策的結合，容易使企業錯失良機。在經營分析的基礎上進行財務分析，能夠系統的理解企業經濟活動，剔出財務報表本身的局限性和傳統的財務分析的局限性。財務分析內容融入經營分析，理解商業活動的路徑，對公司的潛在價值進行分析，在進行縝密的分析判斷的基礎上進行決策，從而避免企業盲目的投資決策。同時，由于企業的生產方式、商業模式等都發生變化，教學內容應緊密結合企業經濟活動的變化，重新調整和組合教學具體內容，時時更新教學案例。（二）教學方法多樣化教學方法的運用應圍繞著財務分析決策能力的培養，采用案例教學、合作探究式教學方式。合作探究式教學，需要教師結合網絡教學平臺更好完成教學。課前，教師在教學平臺上上傳教學資源。教學資源包括微視頻、PPT、案例、知識拓展等。學生通過教學平臺資源的使用，完成教師布置的預習任務，同時根據預習的知識點，完成小組作業。在完成小組作業的過程中，大家需要分工協作，探討研究。課上進行相互交流，對于存在問題，教師點撥式講解，師生進一步共同討論，引導學生完成任務。為了避免知識零散，討論結束后，各組總結分析的知識點和基本規律，繪成思維導圖，各組進一步匯報各自的思維導圖，進行內化。這種交流和匯報形式不僅提高了實際的財務分析和決策能力，而且提高了學生參與的積極性。合作探究式教學形式，在傳授專業能力的同時有利于學生創新能力、團隊協作能力、溝通能力的培養。

貫穿整個教學過程的案例教學。教師采用新近的典型真實案例，貫穿課程始終。貫穿始終的案例，可以讓學生建立起財務分析是一個整體性分析的框架。教師通過深入的分析和講解，引導學生進行分析討論。同時，將學生根據對案例公司興趣的不同進行分組，運用這家公司最新的連續五年的年報、董事會公告等相關公告、相關的行業數據、宏觀經濟數據等，根據課程進度同步完成分析任務。根據小組分析進度，適時在課堂上PPT展示，各組和教師可以進行提問和點評。在小組合作的過程中，提高了大家的參與積極性，激發了學習興趣。

（三）課程考核多元化財務分析課程實踐性強，應加大實踐性考核比重。學期末時，每組同學根據選擇的上市公司完成的財務分析報告占學期期末成績的40%，為避免搭便車現象，財務分析報告需要注明小組成員的項目分工，根據個人表現在小組成績的基礎上進行上下浮動賦予個人成績。期末試卷成績占學期成績的50%比重，期末試卷題型中加大案例分析比重，案例分析占期末試卷比重50%，以加大財務分析能力考核力度。平時成績占比10%，包括課堂出勤、課堂表現、課前平臺資源預習情況。財務分析課程考核的改革，真正做到過程性考核和終結性考核相結合，以考核為導向，引導學生注重能力的提升。

財務分析課程教學還需要進行不斷的探索和改革。在實際教學工作中，教師在努力不斷提高自身的專業水平的同時，高職學院多組織專業教師外出參加培訓交流，同時讓專業教師有時間真正深入到企業實踐，積累更多的實踐素材應用于教學。