第一篇：超市數(shù)據(jù)分析工具的實(shí)踐運(yùn)用

超市數(shù)據(jù)分析工具的實(shí)踐運(yùn)用

2015年04月27日

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絕大多數(shù)超市都購買使用了信息系統(tǒng)管理工具，但是作為系統(tǒng)供貨商，畢竟是寫軟件的，不是搞管理，所提供的報(bào)表系統(tǒng)只能反映企業(yè)常規(guī)的經(jīng)營指標(biāo)，比如庫存、周轉(zhuǎn)率、銷售額、毛利率。

納爾森在長期的研究和實(shí)踐中，發(fā)現(xiàn)這樣的籠統(tǒng)的報(bào)表，盡管可以反映出企業(yè)經(jīng)營效果，但是不能夠進(jìn)一步的分析這個結(jié)果的原因。比如企業(yè)的庫存比較高，那一部分的庫存高呢?庫存高就是一定不合理嗎?報(bào)表上看到企業(yè)利潤低，那到底是那一部分經(jīng)營行為影響了企業(yè)的利潤呢?我們只有找到這些原因，才有可能去改變現(xiàn)狀，提升管理水平。

經(jīng)過長期實(shí)踐，納爾森形成了一套數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)化工具，即通過多層次、多類別、交叉的數(shù)據(jù)抓取，結(jié)合納爾森咨詢師豐富的經(jīng)驗(yàn)，找出企業(yè)經(jīng)營管理中的實(shí)際存在的問題。

自2015年3月納爾森推出專業(yè)數(shù)據(jù)分析以來，很多企業(yè)在納爾森的數(shù)據(jù)分析中獲得很大的收獲，每天均有很多企業(yè)咨詢，但是因?yàn)榧{爾森人手有限，不能一一滿足，為使更多企業(yè)掌握超市數(shù)據(jù)分析的思路和方法，今天嘗試從一個案例，簡單說明數(shù)據(jù)分析的思路和運(yùn)用。

因?yàn)檫@個案例是完全是依靠企業(yè)報(bào)送來的數(shù)據(jù)所做的分析，我們沒有做實(shí)地的考察，所以所得到的結(jié)論，完全依靠企業(yè)提供的數(shù)據(jù)。但是隨后的企業(yè)訪問中，企業(yè)老板認(rèn)為我們的數(shù)據(jù)分析是令人信服的，而且?guī)椭髽I(yè)更清晰、準(zhǔn)確地找出了問題和原因。

企業(yè)概況：

某四線市場連鎖超市，擁有連鎖超市6家，便利店25家。在當(dāng)?shù)貙儆谧畲蟮倪B鎖超市，占據(jù)領(lǐng)先的市場地位。納爾森根據(jù)企業(yè)目前的管理水平，制定了一些組合報(bào)表，(有一些報(bào)表，企業(yè)信息管理人員因?yàn)閷ο到y(tǒng)的熟練程度，跑不出數(shù)據(jù)來)。最后我們得到報(bào)表有：

一、綜合日報(bào)表

二、問題庫存報(bào)表(僅A店04.13日數(shù)據(jù)采樣)三、三大區(qū)銷售占比表

四、大店BOTTOM50及TOP50單品明細(xì)表

五、問題庫存報(bào)表

六、6、1~3月份小類銷售報(bào)表(超市)

七、1~3月份小類銷售報(bào)表(便利店)

一、報(bào)表反映基本情況如下： 201 x年1~3月銷售與上年同期比 銷售增長2.75%，毛利上升1.89% 來客數(shù)下降4.77% 客單價(jià)上升19.37% 庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)增長2.32% 同期庫存上升3.59% 如果僅從這個報(bào)表上的數(shù)字來看，企業(yè)銷售、毛利、平均客單價(jià)都有所增長，盡管比較小。庫存增長也在合理范圍內(nèi)。來客數(shù)下降，客單價(jià)增長，可以解釋為企業(yè)高價(jià)值客戶的增長和優(yōu)化。

我們分析如下：

1、銷售相比上年略微上升2.75%，但是考慮到一季度(居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù))CPI同比上升了3.8%，以及可能存在的新開店因素，所以銷售實(shí)際上是下降的。

2、來客數(shù)下降了4.77%，也應(yīng)證了銷售下降的實(shí)際情況。

3、與來客數(shù)下降相反的是，客單價(jià)上升了，原因可能有兩個： 一是因?yàn)楦偁帉κ值挠绊?，?dǎo)致低端客戶的流失引起的。因?yàn)榈投丝蛻袅魇?，來客?shù)下降，從而顯得客單價(jià)格在上升。警惕顧客的流失，長期下去將造成重大的損害。二是因?yàn)槲飪r(jià)上漲引起的。(后經(jīng)詢問，確實(shí)有競爭對手新開店大規(guī)模低價(jià)促銷)

4、在銷售同比實(shí)際下降的情況下，庫存卻上升了3.59%。這里面不排除有物價(jià)上漲因素，但可能有實(shí)際庫存的上升。

5、相比庫存額上升，庫存天數(shù)的上升更能說明實(shí)際庫存存在的問題。

6、從銷售額絕對值看似乎還是不錯，但是和1~3月銷售在全年銷售占比中不到20%，還是偏低了，因?yàn)樵撃甏汗?jié)較晚，這一占比應(yīng)該達(dá)到30%以上。以此銷售額預(yù)計(jì)全年增長，很不樂觀。

二、銷售TOP50商品(50個暢銷商品)分析

TOP報(bào)表是我們經(jīng)常使用的一種分析工具，主要是為了找出銷售、毛利、周轉(zhuǎn)等表現(xiàn)最好的商品，并且進(jìn)一步分析的原因是什么，舉一反三加以推廣。

但是如果更進(jìn)一步呢?我們還要從這張報(bào)表里面找出問題所在。既要看到優(yōu)點(diǎn)，更要看出問題。

我們分析如下：

根據(jù)對于便利店TOP50商品銷售的分析，最暢銷商品中香煙+液態(tài)奶就占了TOP50商品的68%。而在超市中，這兩項(xiàng)合計(jì)居然也占據(jù)48%。與香煙液態(tài)奶銷售占比極高對應(yīng)的是，食用油、米面、酒水所占比例較低;生鮮商品中，不論在大店還是便利店，除了雞蛋，別的都沒有進(jìn)入銷售前50名。

說明：

1、該企業(yè)與當(dāng)?shù)責(zé)煵莶块T具有良好的合作關(guān)系，煙草供應(yīng)充足;

2、門店銷售嚴(yán)重依賴個別品類商品和供貨商;，采購能力低下;

3、銷售以自然銷售為主，缺乏有目的、分品類的營銷行為，企業(yè)營銷水平低;

4、生鮮經(jīng)營水平很低，原有的對手可能比較弱，但是未來市場競爭力堪憂。為了進(jìn)一步說明存在的問題，我們將這家企業(yè)的便利店TOP數(shù)據(jù)與納爾森所改造管理的生鮮加強(qiáng)型便利店數(shù)據(jù)做了對比：

對比表明，該生鮮加強(qiáng)型便利店在煙酒、奶制品、糧油、生鮮食品四大類銷售分布更為均衡。且銷售為該客戶便利店銷售額的4~5倍。

同時我們看到大店的生鮮部門帶來的客流占店比只有19.76%，再一次說明即使是超市的生鮮經(jīng)營效果也是很差的。

風(fēng)險(xiǎn)提示：

因?yàn)椴徽撛诔羞€是便利店里，煙草和液態(tài)奶的銷售占比很高，另外在小類銷售報(bào)表里，我們發(fā)現(xiàn)連續(xù)三個月煙草銷售都排第一，一旦被競爭對手抓住香煙和液態(tài)奶這兩大項(xiàng)，主推或者大力度促銷，會極大的打擊到這家連鎖店的銷售商譽(yù)。(這就是我們所說的單店尋找對抗連鎖店的方法之一)

三、分區(qū)銷售報(bào)表中非食品和生鮮食品占比 非食品銷售占比19.77%，毛利占比26.16%。生鮮品銷售占比13.2%，毛利占比15.82% 從數(shù)據(jù)看，盡管非食品占比19.77%不算低了，但是因?yàn)槊急饶苓_(dá)到26.16%，說明非食品銷售還有一定提升空間。

生鮮銷售占比較低，與TOP報(bào)表成對應(yīng)關(guān)系，準(zhǔn)確的反映了生鮮經(jīng)營的弱項(xiàng)，而毛利占比高，可能包括兩方面的原因，一是生鮮食品價(jià)格過高抑制了銷售，二是聯(lián)營扣點(diǎn)計(jì)入其中。

四、問題庫存

大部分超市管理人員都會認(rèn)為負(fù)庫存、0庫存是絕對的問題庫存，是不應(yīng)該存在的。但是往往忽視那些庫存量為1、2、3個的商品，在實(shí)際上是很難銷售的，而且隨時可能轉(zhuǎn)化為0庫存，所以也視為斷貨。否則每天就會有大量的1、2、3庫存轉(zhuǎn)化為零庫存。

所以我們把負(fù)庫存、0庫存和1、2、3庫存統(tǒng)稱為問題庫存。我們對其中一個超市門店的問題庫存進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)：

這家店鋪的營業(yè)面積在5000平方米左右，一般這么大的面積的超市，我們的單品數(shù)大約有8000~15000種，但是這家店的問題庫存就達(dá)到了4595個。如果按照12000個單品計(jì)算，缺斷貨率就是38.29%，很難想象這樣的一家賣場會有好的銷售水平。

這個數(shù)據(jù)給我們的第一感覺就是，這家店的庫存問題長期沒有得到過重視。而根據(jù)門店問題是來自總部的這個原則，我們認(rèn)為總部長期不重視庫存管理的。

據(jù)此分析如下：

1.0庫存達(dá)到2920個，在系統(tǒng)中沒有得到及時解決，首先會影響信息系統(tǒng)的工作效率，降低系統(tǒng)運(yùn)行速度，增加管理難度;2.僅一個店0、1、2、3庫存合計(jì)達(dá)到4588個，說明除了空編號問題外，斷貨是普遍性的;3.從歷史的經(jīng)驗(yàn)看，斷貨商品往往是暢銷品，那么這么大的斷貨量將極大的打擊銷售;4.不排除自采商品引起的空編號問題，如果有，說明自采商品行為缺乏連貫性，隨意性較大;5.如果很久沒有銷售的商品，且處于0庫存狀態(tài)，還大量存在于系統(tǒng)之中，說明采購部門長期沒有做應(yīng)有的商品信息維護(hù)，而信息部門也缺乏監(jiān)督;6.空編號的大量存在也提供了潛在的串賣和人為調(diào)整毛利的風(fēng)險(xiǎn)。

7.1、2、3商品達(dá)到1668個，隨時可能轉(zhuǎn)化為零庫存，造成實(shí)際上的斷貨。不管理好1、2、3庫存，就管理不好0庫存，就管理不好斷貨問題。

最終得出的結(jié)論;

因?yàn)閷Ψ叫畔⒉磕芰τ邢?，很多?bào)表都跑不出來，要一個一個問系統(tǒng)提供商，無法按時提供。所以，我們只能基于這些有限的數(shù)據(jù)分析，但是也能夠說明主要存在的問題。

1.整個連鎖系統(tǒng)的銷售處于停滯或略微倒退的狀態(tài)，預(yù)計(jì)全年增長困難。2.顧客已經(jīng)開始出現(xiàn)明顯流失。

3.店鋪銷售仍然以自然銷售為主，營銷工作缺乏明確的目標(biāo)和手段。

4.商品結(jié)構(gòu)不合理，過分依賴于某些品類的銷售，存在有較大的潛在商品結(jié)構(gòu)和競爭風(fēng)險(xiǎn)。

5.生鮮經(jīng)營水平較低，長此以往，必將嚴(yán)重制約整個連鎖企業(yè)的經(jīng)營水平和市場競爭力。

6.門店日常商品庫存管理不到位，商品再訂貨及補(bǔ)貨作業(yè)不及時。缺斷貨較為普遍，已經(jīng)嚴(yán)重影響銷售。7.企業(yè)內(nèi)可能存在大量的，較為隨意的自采行為。

8.采購部對于商品信息及數(shù)據(jù)庫長期缺乏管理，財(cái)務(wù)及信息部門監(jiān)管缺位。9.總部信息部掌握運(yùn)用信息系統(tǒng)能力有問題，很多數(shù)據(jù)、報(bào)表跑不出來，要臨時向系統(tǒng)提供商詢問才會做。

10.門店出現(xiàn)的問題，反映出總部運(yùn)營部對于門店工作指導(dǎo)能力不夠強(qiáng)。

綜上所述，該連鎖企業(yè)整體經(jīng)營管理水平處于較低水平，且存在較大的管理和經(jīng)營隱患，在缺乏競爭的市場上尚可存活，一旦有更強(qiáng)的競爭者出現(xiàn)，比如較大區(qū)域性、全國性連鎖超市進(jìn)駐，或者其他管理水平較高的超市競爭，勢必面臨巨大困難和嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

我們給出的建議：

1.努力提升采購、營運(yùn)、營銷、信息部門人員的基本工作能力，加強(qiáng)業(yè)務(wù)培訓(xùn)和學(xué)習(xí)。2.招聘培養(yǎng)生鮮管理經(jīng)營人才，提高生鮮經(jīng)營水平。

3.立即對問題庫存分門別類進(jìn)行清理，該關(guān)閉編號要關(guān)閉，該進(jìn)貨的進(jìn)貨。

4.對于企業(yè)商品引進(jìn)流程、再訂貨流程、門店商品管理流程等相關(guān)流程要重新編寫、培訓(xùn)，執(zhí)行。

5.將商品、門店日常管理和流程執(zhí)行列入績效考核，分項(xiàng)細(xì)化，掛鉤個人收入、評級。6.財(cái)務(wù)部要制定相關(guān)流程，嚴(yán)格自采行為和自采資金管理。7.加強(qiáng)對于信息系統(tǒng)的監(jiān)控，對于非正常數(shù)據(jù)變動及時研究處理。

8.聯(lián)系信息系統(tǒng)供貨商，提出更為細(xì)致的要求，并且請系統(tǒng)供貨商培訓(xùn)信息部人員。9.采用針對性的營銷措施提升弱勢品類業(yè)績，以營銷活動帶動采購、營運(yùn)部門對于弱勢品類的關(guān)注。要特別一提的是，在實(shí)踐在工作中，我們經(jīng)常遇到一些企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)認(rèn)為原有的信息系統(tǒng)不好用了，要求更換系統(tǒng)，向我們打聽哪種信息系統(tǒng)更為合適。而我們則常常發(fā)現(xiàn)，其現(xiàn)有系統(tǒng)大部分的功能都是閑置的。

說實(shí)話，除了沃爾瑪、麥德龍這樣的大企業(yè)自行開發(fā)、定制信息管理系統(tǒng)之外，國內(nèi)主流的商業(yè)管理信息系統(tǒng)實(shí)際上都差不多。那些數(shù)據(jù)本來就存在于系統(tǒng)之中，只是系統(tǒng)公司和企業(yè)不知道如何靈活抽取、排列、組合這些數(shù)字，使之成為有用的信息，并且分析其中的含義，來準(zhǔn)確的反映管理經(jīng)營中的問題。

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第二篇：數(shù)據(jù)分析工具

數(shù)據(jù)分析工具

概述 數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進(jìn)行分析，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)也稱觀測值，是實(shí)驗(yàn)、測量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果，常以數(shù)量的形式給出。

數(shù)據(jù)是事實(shí)，也稱觀測值，是實(shí)驗(yàn)、測量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果，常以數(shù)量的形式給出。數(shù)據(jù)分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律。在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動。數(shù)據(jù)分析是組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過程。這一過程是質(zhì)量管理體系的支持過程。

分析工具 excel作為常用的分析工具，可以實(shí)現(xiàn)基本的分析工作，在商業(yè)智能領(lǐng)域Cognos、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內(nèi)產(chǎn)品如北京永洪科技的Yonghong Z-Suite BI套件，奧威智動的Power BI也比較常用。

自商業(yè)智能這一領(lǐng)域被開拓以來，國內(nèi)外BI工具層出不窮。IBM cognos、SAP BO、oracle BIEE、Microsoft BI、MicroStrategy、思邁特 BI、奧威智動 Power-BI等都是傳統(tǒng)的BI軟件，而Qliktech QlikView、tableau、永洪科技 Yonghong Z-Suite等是下一代BI的代表。

傳統(tǒng)BI工具基于數(shù)據(jù)驅(qū)動，以瀑布開發(fā)模式建設(shè)BI系統(tǒng)。傳統(tǒng)BI工具需要預(yù)先形成CUBE，交付時間在半年左右，如果需求發(fā)生變化，相關(guān)模塊調(diào)整周期按月計(jì)算。通常傳統(tǒng)BI工具模塊較多，操作復(fù)雜，無法形成自服務(wù)BI。

新一代BI軟件區(qū)別于傳統(tǒng)BI軟件，基于業(yè)務(wù)驅(qū)動，無需預(yù)生成Cube，交付周期按周、月計(jì)算，能夠形成自服務(wù)BI系統(tǒng)。對于需求變化，交付周期按天、周計(jì)算，相關(guān)模塊調(diào)整不大。Yonghong Z-Suite、tableau、QlikView等新一代BI工具帶有數(shù)據(jù)集市，可以處理海量數(shù)據(jù)。以Yonghong Z-Suite為例，其主要有以下特點(diǎn)：

驅(qū)動模式：業(yè)務(wù)驅(qū)動。

開發(fā)模式：以敏捷開發(fā)模式建設(shè)BI系統(tǒng)。

交付周期：交付周期偏短，項(xiàng)目失敗率低；樂意在客戶現(xiàn)場做POC(Proof of Concept)。需求變化：可以應(yīng)對變化，新需求交付周期很短；相關(guān)模塊調(diào)整不大，交付周期在一兩天之內(nèi)。

成本：一站式平臺提供數(shù)據(jù)集市和BI軟件，無需購買MPP數(shù)據(jù)倉庫，費(fèi)用低。自服務(wù)BI：能夠形成自服務(wù)BI。

分析：展現(xiàn)只是起點(diǎn)，分析功能強(qiáng)大。

海量數(shù)據(jù)：X86通用平臺，以Scale-out擴(kuò)展模式處理海量數(shù)據(jù)?；贑PU收費(fèi)，具有較高性價(jià)。

數(shù)據(jù)集市：Yonghong Z-Data Mart專業(yè)數(shù)據(jù)集市處理大數(shù)據(jù)。

第三篇：數(shù)據(jù)分析軟件和工具

以下是我在近三年做各類計(jì)量和統(tǒng)計(jì)分析過程中感受最深的東西，或能對大家有所幫助。當(dāng)然，它不是ABC的教程，也不是細(xì)致的數(shù)據(jù)分析方法介紹，它只 是“總結(jié)”和“體會”。由于我所學(xué)所做均甚雜，我也不是學(xué)統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)出身的，故本文沒有主線，只有碎片，且文中內(nèi)容僅為個人觀點(diǎn)，許多論斷沒有數(shù)學(xué)證明，望統(tǒng)計(jì)、計(jì)量大牛輕拍。

于我個人而言，所用的數(shù)據(jù)分析軟件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)調(diào) 整、復(fù)雜的新變量計(jì)算（包括邏輯計(jì)算）；在后期呈現(xiàn)美觀的圖表時，它的制圖制表功能更是無可取代的利器；但需要說明的是，EXCEL畢竟只是辦公軟件，它 的作用大多局限在對數(shù)據(jù)本身進(jìn)行的操作，而非復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析，而且，當(dāng)樣本量達(dá)到“萬”以上級別時，EXCEL的運(yùn)行速度有時會讓人抓狂。

SPSS是擅長于處理截面數(shù)據(jù)的傻瓜統(tǒng)計(jì)軟件。首先，它是專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件，對“萬”甚至“十萬”樣本量級別的數(shù)據(jù)集都能應(yīng)付自如；其次，它是統(tǒng)計(jì)軟 件而非專業(yè)的計(jì)量軟件，因此它的強(qiáng)項(xiàng)在于數(shù)據(jù)清洗、描述統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)（T、F、卡方、方差齊性、正態(tài)性、信效度等檢驗(yàn)）、多元統(tǒng)計(jì)分析（因子、聚類、判 別、偏相關(guān)等）和一些常用的計(jì)量分析（初、中級計(jì)量教科書里提到的計(jì)量分析基本都能實(shí)現(xiàn)），對于復(fù)雜的、前沿的計(jì)量分析無能為力；第三，SPSS主要用于 分析截面數(shù)據(jù)，在時序和面板數(shù)據(jù)處理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜單化和編程化操作，是名副其實(shí)的傻瓜軟件。

STATA與EVIEWS都是我偏好的計(jì)量軟件。前者完全編程化操作，后者兼容菜單化和編程化操作；雖然兩款軟件都能做簡單的描述統(tǒng)計(jì)，但是較之 SPSS差了許多；STATA與EVIEWS都是計(jì)量軟件，高級的計(jì)量分析能夠在這兩個軟件里得到實(shí)現(xiàn)；STATA的擴(kuò)展性較好，我們可以上網(wǎng)找自己需要 的命令文件（.ado文件），不斷擴(kuò)展其應(yīng)用，但EVIEWS就只能等著軟件升級了；另外，對于時序數(shù)據(jù)的處理，EVIEWS較強(qiáng)。

綜上，各款軟件有自己的強(qiáng)項(xiàng)和弱項(xiàng)，用什么軟件取決于數(shù)據(jù)本身的屬性及分析方法。EXCEL適用于處理小樣本數(shù)據(jù)，SPSS、STATA、EVIEWS可以處理較大的樣本；EXCEL、SPSS適合做數(shù)據(jù)清洗、新變量計(jì)算等分析前準(zhǔn)備性工作，而STATA、EVIEWS在這方面 較差；制圖制表用EXCEL；對截面數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析用SPSS，簡單的計(jì)量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以實(shí)現(xiàn)，高級的計(jì)量分析用 STATA、EVIEWS，時序分析用EVIEWS。關(guān)于因果性

做統(tǒng)計(jì)或計(jì)量，我認(rèn)為最難也最頭疼的就是進(jìn)行因果性判斷。假如你有A、B兩個變量的數(shù)據(jù)，你怎么知道哪個變量是因（自變量），哪個變量是果（因變量）？

早期，人們通過觀察原因和結(jié)果之間的表面聯(lián)系進(jìn)行因果推論，比如恒常會合、時間順序。但是，人們漸漸認(rèn)識到多次的共同出現(xiàn)和共同缺失可能是因果關(guān) 系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。從歸納法的角度來說，如果在有A的情形下出現(xiàn)B，沒有A的情形下就沒有B，那么A很可能是B的原因，但也可能 是其他未能預(yù)料到的因素在起作用，所以，在進(jìn)行因果判斷時應(yīng)對大量的事例進(jìn)行比較，以便提高判斷的可靠性。

有兩種解決因果問題的方案：統(tǒng)計(jì)的解決方案和科學(xué)的解決方案。統(tǒng)計(jì)的解決方案主要指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)和計(jì)量回歸的方法對微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，比較受干預(yù)樣本與 未接受干預(yù)樣本在效果指標(biāo)（因變量）上的差異。需要強(qiáng)調(diào)的是，利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，不論是進(jìn)行均值比較、頻數(shù)分析，還是方差分析、相關(guān)分析，其結(jié)果 只是干預(yù)與影響效果之間因果關(guān)系成立的必要條件而非充分條件。類似的，利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量回歸，所能得到的最多也只是變量間的數(shù)量關(guān)系；計(jì)量模型中哪個 變量為因變量哪個變量為自變量，完全出于分析者根據(jù)其他考慮進(jìn)行的預(yù)設(shè)，與計(jì)量分析結(jié)果沒有關(guān)系。總之，回歸并不意味著因果關(guān)系的成立，因果關(guān)系的判定或 推斷必須依據(jù)經(jīng)過實(shí)踐檢驗(yàn)的相關(guān)理論。雖然利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行因果判斷顯得勉強(qiáng)，但如果研究者掌握了時間序列數(shù)據(jù)，因果判斷仍有可為，其中最經(jīng)典的方法就是 進(jìn)行“格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)”。但格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)論也只是統(tǒng)計(jì)意義上的因果性，而不一定是真正的因果關(guān)系，況且格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)對數(shù)據(jù)的要求較高（多期時序數(shù)據(jù)），因此該方法對截面數(shù)據(jù)無能為力。綜上所述，統(tǒng)計(jì)、計(jì)量分析的結(jié)果可以作為真正的因果關(guān)系的一種支持，但不能作為肯定或否定因果關(guān)系的最 終根據(jù)?？茖W(xué)的解決方案主要指實(shí)驗(yàn)法，包括隨機(jī)分組實(shí)驗(yàn)和準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)。以實(shí)驗(yàn)的方法對干預(yù)的效果進(jìn)行評估，可以對除干預(yù)外的其他影響因素加以控制，從而將干預(yù)實(shí)施后的效果歸因?yàn)楦深A(yù)本身，這就解決了因果性的確認(rèn)問題。關(guān)于實(shí)驗(yàn)

在隨機(jī)實(shí)驗(yàn)中，樣本被隨機(jī)分成兩組，一組經(jīng)歷處理?xiàng)l件（進(jìn)入干預(yù)組），另一組接受控制條件（進(jìn)入對照組），然后比較兩組樣本的效果指標(biāo)均值是否有差 異。隨機(jī)分組使得兩組樣本“同質(zhì)”，即“分組”、“干預(yù)”與樣本的所有自身屬性相互獨(dú)立，從而可以通過干預(yù)結(jié)束時兩個群體在效果指標(biāo)上的差異來考察實(shí)驗(yàn)處 理的凈效應(yīng)。隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法能夠在最大程度上保證干預(yù)組與對照組的相似性，得出的研究結(jié)論更具可靠性，更具說服力。但是這種方法也是備受爭議的，一是因 為它實(shí)施難度較大、成本較高；二是因?yàn)樵诟深A(yù)的影響評估中，接受干預(yù)與否通常并不是隨機(jī)發(fā)生的；第三，在社會科學(xué)研究領(lǐng)域，完全隨機(jī)分配實(shí)驗(yàn)對象的做法會 涉及到研究倫理和道德問題。鑒于上述原因，利用非隨機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行的準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)是一個可供選擇的替代方法。準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)與隨機(jī)實(shí)驗(yàn)區(qū)分的標(biāo)準(zhǔn)是前者沒有隨機(jī)分配樣本。

通過準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)對干預(yù)的影響效果進(jìn)行評估，由于樣本接受干預(yù)與否并不是隨機(jī)發(fā)生的，而是人為選擇的，因此對于非隨機(jī)數(shù)據(jù)，不能簡單的認(rèn)為效果指標(biāo)的差異 來源于干預(yù)。在剔除干預(yù)因素后，干預(yù)組和對照組的本身還可能存在著一些影響效果指標(biāo)的因素，這些因素對效果指標(biāo)的作用有可能同干預(yù)對效果指標(biāo)的作用相混淆。為了解決這個問題，可以運(yùn)用統(tǒng)計(jì)或計(jì)量的方法對除干預(yù)因素外的其他可能的影響因素進(jìn)行控制，或運(yùn)用匹配的方法調(diào)整樣本屬性的不平衡性——在對照組中尋 找一個除了干預(yù)因素不同之外，其他因素與干預(yù)組樣本相同的對照樣本與之配對——這可以保證這些影響因素和分組安排獨(dú)立。

隨機(jī)實(shí)驗(yàn)需要至少兩期的面板數(shù)據(jù)，并且要求樣本在干預(yù)組和對照組隨機(jī)分布，分析方法就是DID（倍差法，或曰雙重差分法）；準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)分析用截面數(shù)據(jù)就 能做，不要求樣本在干預(yù)組和對照組隨機(jī)分布，分析方法包括DID（需兩期的面板數(shù)據(jù)）、PSM（傾向性得分匹配法，需一期的截面數(shù)據(jù)）和PSM-DID（需兩期的面板數(shù)據(jù)）。從準(zhǔn)確度角度來說，隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確度高于準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)和非實(shí)驗(yàn)分析。

關(guān)于分析工具的選擇

如果根據(jù)理論或邏輯已經(jīng)預(yù)設(shè)了變量間的因果關(guān)系，那么就無需使用實(shí)驗(yàn)方法。我對非實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析工具的選擇原則如下。

? ? ? ? ? ? ? ? 因變量為連續(xù)變量，自變量至少有一個連續(xù)變量，進(jìn)行多元線性回歸； 因變量為連續(xù)變量，自變量全部為分類變量，進(jìn)行方差分析；

因變量為分類變量，自變量至少有一個連續(xù)變量，使用Logit模型或Probit模型； 因變量為分類變量，自變量全部為分類變量，進(jìn)行交叉表分析和卡方檢驗(yàn)；

因變量在某個閉區(qū)間內(nèi)分布，并且有較多樣本落在閉區(qū)間的邊界上，使用Tobit模型；

因變量不唯一，如多產(chǎn)出問題，進(jìn)行數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）；

因變量為整數(shù)、數(shù)值小、取零個數(shù)較多，使用計(jì)數(shù)（Count）模型； 數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu)（嵌套結(jié)構(gòu)），使用多層線性模型（HLM）。

隨著統(tǒng)計(jì)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展，各種前沿分析工具層出不窮，但我認(rèn)為最靠譜的分析工具不外乎以下四種：DID（針對隨機(jī)實(shí)驗(yàn)），多元線性回歸，固定效 應(yīng)變截距模型（FE，針對面板數(shù)據(jù)），Logit模型或Probit模型（針對分類因變量數(shù)據(jù)）。其他方法或適用條件苛刻，或分析過程折騰，或方法本身不 可靠（尤其是聚類分析、判別分析，超級不靠譜），因此能用以上四種方法分析問題時，不必為“炫方法”而瞎折騰。關(guān)于擬合優(yōu)度、變量選擇原則及估計(jì)值絕對大小的意義

在人人的“數(shù)據(jù)分析”小站中，某同學(xué)提出這樣一個問題：“多元回歸分析中，怎么選擇自變量和因變量，可以使R方達(dá)到80%以上？”

很顯然，問這個問題的同學(xué)要么沒學(xué)好計(jì)量，要么就是犯了功利主義的錯誤，或者二者皆有。擬合優(yōu)度的大小很大程度上取決于數(shù)據(jù)本身的性質(zhì)。如果數(shù)據(jù)是 時序數(shù)據(jù)，只要拿有點(diǎn)相關(guān)關(guān)系的變量進(jìn)行回歸就能使擬合優(yōu)度達(dá)到80%以上，但這樣的高R方根本說明不了什么，很可能使分析者陷入偽回歸的陷阱，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖?法當(dāng)然是做平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)；如果是截面數(shù)據(jù)，根本沒必要追求R方到80%的程度，一般來說，有個20%、30%就非常大了。

如果一定要增大R方，那么最應(yīng)該做的的確是對納入模型的變量進(jìn)行選擇。選擇納入模型的原則我認(rèn)為有三條。第一，從理論和邏輯出發(fā)，將可能影響因變量 的變量作為自變量納入模型，即理論上或邏輯上能影響因變量的自變量必須納入模型，即使該自變量的回歸系數(shù)不顯著。第二，奧姆剃刀原則——如無必要，勿增實(shí)體，即理論上或邏輯上不能影響因變量的自變量不能納入模型，即使該自變量的回歸系數(shù)顯著。第三，防止納入具有多重共線性的自變量。

前面說了，對截面數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析，R方能達(dá)到20%、30%是非常了不起的事情。但是，如果擬合優(yōu)度（或類似擬合優(yōu)度的指標(biāo)）在20%、30%或 更低時，回歸系數(shù)只具有定性或定序上的意義，強(qiáng)調(diào)其絕對數(shù)值的大小沒什么意義。譬如lnY=alnA+blnB+?+zlnZ+c回歸的R方為20%，a 為0.375，b為0.224，且二者的T檢驗(yàn)顯著，那么我們可以說，A、B對Y有影響，也可以說一百分點(diǎn)的A變化對Y的影響大于一百分點(diǎn)的B變化對Y的影響（控制其他因素的情況下），但說一百分點(diǎn)的A變化對Y的影響較一百分點(diǎn)的B變化對Y的影響大0.151%，就沒什么意義了。

第四篇：如何運(yùn)用IDEA工具開展商業(yè)銀行審計(jì)數(shù)據(jù)分析

如何運(yùn)用IDEA工具開展商業(yè)銀行審計(jì)數(shù)據(jù)分析

IDEA(Interactive Data Extraction and Analysis)，即互動式數(shù)據(jù)提取及分析，它最大的特點(diǎn)是審計(jì)人員可以根據(jù)自己的思路，不通過編程就可以創(chuàng)造個性化的數(shù)據(jù)分析路徑。通過視窗化界面，審計(jì)人員可以很方便地從所得到的數(shù)據(jù)文件中進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀取、顯示、分析、操作、采樣或提取數(shù)據(jù)。因此產(chǎn)品功能比較切合審計(jì)人員對數(shù)據(jù)分析的需要，被廣泛應(yīng)用于內(nèi)部審計(jì)領(lǐng)域。

一、推廣使用IDEA數(shù)據(jù)分析工具，是搞好內(nèi)部控制審計(jì)的客觀需要

（一）使用IDEA數(shù)據(jù)分析工具可以全面審計(jì)前臺業(yè)務(wù)政策制度風(fēng)險(xiǎn)

使用IDEA數(shù)據(jù)分析工具，可以通過大集中管理系統(tǒng)，對被審計(jì)對象基層營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)執(zhí)行總行及監(jiān)管當(dāng)局政策法規(guī)的情況進(jìn)行非現(xiàn)場審計(jì)檢查。IDEA數(shù)據(jù)分析工具的應(yīng)用為開展驗(yàn)資業(yè)務(wù)管理、賬戶管理和反洗錢管理等高風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)的專項(xiàng)審計(jì)提供了便利，克服了原來政策、法規(guī)、制度等合規(guī)審計(jì)檢查只能到現(xiàn)場才能進(jìn)行的局限性，可以有效地提高審計(jì)的覆蓋面和審計(jì)效能。

（二）使用IDEA數(shù)據(jù)分析工具可以全面審計(jì)和過濾大額資金支付風(fēng)險(xiǎn)

使用IDEA數(shù)據(jù)分析工具，為非現(xiàn)場資金支付風(fēng)險(xiǎn)分析、檢查創(chuàng)造了條件。商業(yè)銀行內(nèi)控審計(jì)人員可以通過IDEA數(shù)據(jù)分析工具和IFSS綜合文件系統(tǒng)的各種報(bào)表數(shù)據(jù)，對客戶大額資金支付風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行非現(xiàn)場跟蹤檢查，分析客戶大額支付情況及資金走向，判斷被審計(jì)對象的客戶資金支付是否存在風(fēng)險(xiǎn)隱患。

（三）使用IDEA數(shù)據(jù)分析工具可以全面審計(jì)貸款資金使用風(fēng)險(xiǎn)

貸款資金能否按規(guī)定用途使用，直接關(guān)系到客戶歸還貸款的第一資金來源能否實(shí)現(xiàn)，關(guān)系到貸款的安全。IDEA數(shù)據(jù)分析工具的使用，為審計(jì)貸款資金使用提供了條件。商業(yè)銀行內(nèi)部審計(jì)人員可以通過IDEA數(shù)據(jù)分析工具和大集中系統(tǒng)管理工具，檢查貸款是否按規(guī)定用途使用，尤其是可以檢查貸款資金是否違規(guī)流入股市、房市及期貨市場，是否作為資本金用于注冊，是否通過關(guān)聯(lián)交易挪作他用等。

（四）使用IDEA數(shù)據(jù)分析工具可以全面審計(jì)前臺業(yè)務(wù)操作風(fēng)險(xiǎn)

前臺會計(jì)核算操作流程長、環(huán)節(jié)多、風(fēng)險(xiǎn)大，是商業(yè)銀行內(nèi)控管理的重點(diǎn)。基層營業(yè)機(jī)構(gòu)點(diǎn)多、線長、面廣，是經(jīng)濟(jì)案件的高發(fā)區(qū)，也是商業(yè)銀行內(nèi)部審計(jì)監(jiān)督的重中之重。推廣使用IDEA數(shù)據(jù)分析工具，為全面審計(jì)前臺業(yè)務(wù)核算操作風(fēng)險(xiǎn)提供了極大便利。商業(yè)銀行內(nèi)控審計(jì)人員可以通過大集中管理系統(tǒng)信息，對前臺操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面的過濾、分析和檢查，尤其是通過后臺系統(tǒng)對賬務(wù)核算、交易、驗(yàn)印和授權(quán)等高風(fēng)險(xiǎn)控制環(huán)節(jié)進(jìn)行全面的審計(jì)檢查。這樣不但可以有效地?cái)U(kuò)大審計(jì)覆蓋面，提高審計(jì)的效能，而且可以規(guī)避審計(jì)責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)。

（五）使用IDEA數(shù)據(jù)分析工具可以全面持續(xù)跟蹤審計(jì)整改情況

屢查屢犯是商業(yè)銀行內(nèi)控管理和審計(jì)監(jiān)督中普遍存在的頑疾。IDEA數(shù)據(jù)分析工具的使用，為全面持續(xù)跟蹤審計(jì)整改創(chuàng)造了條件。審計(jì)人員可以通過IDEA數(shù)據(jù)分析工具和其他各種管理系統(tǒng)工具，對審計(jì)發(fā)現(xiàn)問題的整改情況進(jìn)行跟蹤檢查，既可以有效提高審計(jì)跟蹤的力度，又可以降低審計(jì)監(jiān)督的成本。

二、建立健全I(xiàn)DEA數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)用流程和管理機(jī)制，是IDEA技術(shù)工具推廣應(yīng)用的重要途徑

（一）建立IDEA數(shù)據(jù)分析需求論證制度，把好需求質(zhì)量關(guān)，是搞好數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)

1.培養(yǎng)IDEA數(shù)據(jù)分析技術(shù)骨干，全員普及IDEA數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識。IDEA數(shù)據(jù)分析工具是專業(yè)性很強(qiáng)的計(jì)算機(jī)管理軟件系統(tǒng)。要有效使用IDEA數(shù)據(jù)分析工具，必須要有專門的計(jì)算機(jī)技術(shù)人才，并且要組織全體審計(jì)人員開展專題培訓(xùn)，普及IDEA數(shù)據(jù)分析工具基礎(chǔ)知識。

2.結(jié)合產(chǎn)品審計(jì)主審制度，全面準(zhǔn)確提出IDEA數(shù)據(jù)分析需求。產(chǎn)品審計(jì)主審要把IDEA數(shù)據(jù)分析需求的提取與實(shí)施產(chǎn)品審計(jì)主審制度結(jié)合起來，按照產(chǎn)品審計(jì)主審項(xiàng)目的分工，每個產(chǎn)品審計(jì)主審應(yīng)根據(jù)現(xiàn)場審計(jì)項(xiàng)目安排，對自己主審的產(chǎn)品提出數(shù)據(jù)分析需求。這樣，既能很快普及IDEA數(shù)據(jù)分析需求提取的方法、技巧，推動工作，又能不斷提高IDEA數(shù)據(jù)分析需求的質(zhì)量，促進(jìn)產(chǎn)品審計(jì)主審制度的實(shí)施和IDEA數(shù)據(jù)分析工具的應(yīng)用。

3.建立IDEA數(shù)據(jù)分析需求論證制度。為了保證IDEA數(shù)據(jù)分析需求的質(zhì)量，進(jìn)而保證數(shù)據(jù)提取及分析的質(zhì)量效果，商業(yè)銀行內(nèi)部應(yīng)建立IDEA數(shù)據(jù)分析技術(shù)骨干和現(xiàn)場審計(jì)主審聯(lián)合會審、論證數(shù)據(jù)分析需求的制度，并進(jìn)一步組織IDEA數(shù)據(jù)分析技術(shù)骨干和現(xiàn)場審計(jì)主審，對產(chǎn)品審計(jì)主審提出的IDEA數(shù)據(jù)分析需求進(jìn)行會審論證。

（二）建立疑點(diǎn)問題分析論證和管理制度，準(zhǔn)確甄別疑點(diǎn)問題，是提高IDEA數(shù)據(jù)分析質(zhì)量的關(guān)鍵

1.全面、系統(tǒng)和深入分析數(shù)據(jù)，查找問題疑點(diǎn)。通過數(shù)據(jù)分析，查找疑點(diǎn)問題，是審計(jì)分析的重點(diǎn)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)分析中，審計(jì)人員要重點(diǎn)從三個方面開展工作，一是按產(chǎn)品開展IDEA數(shù)據(jù)分析；二是按項(xiàng)目開展IDEA數(shù)據(jù)分析；三是建立現(xiàn)場IDEA數(shù)據(jù)分析制度。

2.建立疑點(diǎn)問題分析論證制度。通過對IDEA數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的大量疑點(diǎn)信息進(jìn)行分析論證，篩選過濾，確認(rèn)疑點(diǎn)信息，有利于不斷提高疑點(diǎn)問題的準(zhǔn)確性，有利于整合審計(jì)資源，提高審計(jì)效能，擴(kuò)大審計(jì)成果，增加審計(jì)價(jià)值。

3.建立疑點(diǎn)問題管理制度。建立疑點(diǎn)問題管理制度，落實(shí)疑點(diǎn)問題管理，是有效運(yùn)用IDEA數(shù)據(jù)分析工具，搞好審計(jì)效能的重要措施。

4.嚴(yán)格執(zhí)行保密制度，保證數(shù)據(jù)信息安全。推廣使用IDEA數(shù)據(jù)分析工具，是提高審計(jì)效能的有效手段，但生產(chǎn)數(shù)據(jù)在審計(jì)中使用存在審計(jì)信息安全風(fēng)險(xiǎn)。所以，從數(shù)據(jù)獲取到管理、分發(fā)、使用和銷毀的全過程，都要嚴(yán)格執(zhí)行審計(jì)數(shù)據(jù)管理規(guī)定。

（三）以IDEA數(shù)據(jù)分分析工具為基礎(chǔ)，整合審計(jì)資源，綜合運(yùn)用大集中系統(tǒng)管理工具開展審計(jì)，是不斷提高審計(jì)效能的重要途徑

IDEA數(shù)據(jù)分析工具，是建立在銀行數(shù)據(jù)大集中下的審計(jì)信息分析系統(tǒng)，具有業(yè)務(wù)信息量大、數(shù)據(jù)處理手段先進(jìn)和審計(jì)分析功能齊全等特點(diǎn)，但是，大集中系統(tǒng)業(yè)務(wù)運(yùn)行的新變化和業(yè)務(wù)創(chuàng)新的不斷發(fā)展，對審計(jì)工作提出了新的更高要求。商業(yè)銀行的審計(jì)人員要在充分運(yùn)用IDEA數(shù)據(jù)分析工具的基礎(chǔ)上，積極適應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展、創(chuàng)新的變化，大膽探索使用數(shù)據(jù)大集中系統(tǒng)管理工具和基層分支行監(jiān)控錄像等技術(shù)手段開展審計(jì)分析、審計(jì)檢查，實(shí)現(xiàn)審計(jì)手段科技化、信息化、專業(yè)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)審計(jì)價(jià)值最大化。

三、建立IDEA數(shù)據(jù)分析后評價(jià)反饋機(jī)制，不斷提高審計(jì)人員IDEA數(shù)據(jù)分析能力

（一）通過現(xiàn)場審計(jì)班后分析會反饋審計(jì)疑點(diǎn)問題檢查結(jié)果，指導(dǎo)現(xiàn)場審計(jì)分析和審計(jì)檢查

相關(guān)審計(jì)人員要堅(jiān)持召開現(xiàn)場審計(jì)班后分析會，并通過現(xiàn)場審計(jì)班后分析會，交流溝通審計(jì)檢查信息。審計(jì)人員特別應(yīng)通過對審計(jì)分析所發(fā)現(xiàn)疑點(diǎn)問題的核查情況進(jìn)行交流分析，結(jié)合現(xiàn)場審計(jì)發(fā)現(xiàn)的疑點(diǎn)線索，探索在審計(jì)現(xiàn)場使用IDEA數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行審計(jì)分析和審查檢查的思路、方法，以推動現(xiàn)場審計(jì)工作，真正把每個疑點(diǎn)問題都查深查透，充分識別和揭示風(fēng)險(xiǎn)，或者確認(rèn)審計(jì)事實(shí)排除問題疑點(diǎn)，不斷提高IDEA數(shù)據(jù)分析工具在現(xiàn)場審計(jì)中的應(yīng)用水平與成效。

（二）通過審計(jì)項(xiàng)目實(shí)施質(zhì)量講評分析會，評價(jià)IDEA數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量效果和存在問題

對通過現(xiàn)場審計(jì)核查確認(rèn)的審計(jì)事實(shí)疑點(diǎn)問題，審計(jì)人員應(yīng)總結(jié)、交流審計(jì)分析的經(jīng)驗(yàn)、體會，并研討通過IDEA數(shù)據(jù)分析，成功查找疑點(diǎn)問題的因果分析依據(jù)、綜合判斷方法和數(shù)據(jù)分析體會；對通過現(xiàn)場審計(jì)核查排除疑點(diǎn)的問題，審計(jì)人員應(yīng)總結(jié)研究當(dāng)時的IDEA數(shù)據(jù)分析，判斷疑點(diǎn)問題的主客觀依據(jù)，查找形成分析偏差的因果聯(lián)系，提出糾錯參考意見，指導(dǎo)今后IDEA數(shù)據(jù)分析工作。

（三）通過持續(xù)不斷的IDEA數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)用研討，提高審計(jì)隊(duì)伍的IDEA數(shù)據(jù)分析能力和技術(shù)水平

為了更好地實(shí)現(xiàn)IDEA數(shù)據(jù)分析從審計(jì)骨干向全體審計(jì)人員的普及，商業(yè)銀行應(yīng)組織學(xué)習(xí)現(xiàn)場審計(jì)項(xiàng)目成功案例，開展IDEA數(shù)據(jù)分析技術(shù)培訓(xùn)和IDEA數(shù)據(jù)分析工具在審計(jì)中應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的交流；通過現(xiàn)場審計(jì)案例分析，詳細(xì)介紹、交流運(yùn)用IDEA數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行審計(jì)分析、審計(jì)檢查的做法、經(jīng)驗(yàn)和體會；組織審計(jì)人員就運(yùn)用IDEA技術(shù)工具開展審計(jì)分析檢查的方法、流程和重點(diǎn)等進(jìn)行深入的研討；不斷提高審計(jì)人員運(yùn)用IDEA技術(shù)工具開展審計(jì)分析檢查的能力和水平，提高審計(jì)監(jiān)督的質(zhì)量效果。^

第五篇：大數(shù)據(jù)的分析運(yùn)用

隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展。大數(shù)據(jù)化時代的到來給很多企業(yè)帶來本質(zhì)的改變。在制造系統(tǒng)和商業(yè)環(huán)境變得日益復(fù)雜的今天，利用大數(shù)據(jù)去解決某些問題和積累知識或許是更加高效、便捷的方式?！按髷?shù)據(jù)的目的并不是追求數(shù)據(jù)量大，而是通過系統(tǒng)式的數(shù)據(jù)收集和分析手段，實(shí)現(xiàn)價(jià)值的最大化。所以推動智能制造的并不是大數(shù)據(jù)本身，而是大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)，”數(shù)據(jù)本身不會說話，也不會直接創(chuàng)造價(jià)值，真正為企業(yè)帶來價(jià)值的是數(shù)據(jù)經(jīng)過實(shí)時分析后及時地流向決策鏈的各個環(huán)節(jié)，或是成為面向客戶創(chuàng)造價(jià)值服務(wù)的內(nèi)容和依據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，也將用戶的行為追蹤變得更為便利。

大大神平臺采用大數(shù)據(jù)龐大的用戶基數(shù)和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，將需求方、供應(yīng)方、資源方通過大數(shù)據(jù)技術(shù)全線打通。使得用戶發(fā)布的軟件需求平臺可通過關(guān)鍵詞利用大數(shù)據(jù)智能匹配出產(chǎn)品經(jīng)理，讓符合用戶的產(chǎn)品經(jīng)理從量級和精準(zhǔn)度方面脫穎而出。通過大數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)了解需求者所想要做的軟件一個領(lǐng)域和特點(diǎn)，并以此為依據(jù)，通過平臺進(jìn)行資源的精準(zhǔn)匹配，并最終通過大數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)細(xì)致的給出用戶滿意的效果。智能匹配：

每一組數(shù)據(jù)和一個社會現(xiàn)象之間，都存在千線萬縷的聯(lián)系。比如，如果你所寫的需求中多次出現(xiàn)商城類型的文字，大數(shù)據(jù)就會抓取多次出現(xiàn)的關(guān)鍵詞，并通過各種數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)，去分析用戶需求的所需要的是那一方面的產(chǎn)品經(jīng)理。抓住這一切入點(diǎn)，以“智能大數(shù)據(jù)”為核心驅(qū)動力，平臺建立產(chǎn)品經(jīng)理的專業(yè)領(lǐng)域標(biāo)簽、個人簡介、擅長行業(yè)記錄數(shù)據(jù)庫，通過這些數(shù)據(jù)庫預(yù)測需求者的所需。大數(shù)據(jù)時代讓我們更容易獲取對用戶的洞察，當(dāng)所有的行為和信息都被記下來以后，可能你所需要的產(chǎn)品經(jīng)理可以被推薦和推薦平臺上面的產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)應(yīng)用在個性化營銷方面也可以讓我們生活得更輕松。解決電商營銷中“如何將推廣信息與目標(biāo)消費(fèi)匹配”的行業(yè)難題。

大數(shù)據(jù)不僅可以實(shí)現(xiàn)需求和資源最簡便的對接，實(shí)現(xiàn)豐富的智慧流通方式，還可以用更少的精力和成本，獲得更優(yōu)的閑置資產(chǎn)盤活和消費(fèi)投資效果。