大数据背景下的企业统计分析应用研究

摘 要：计算机与信息技术的发展，使信息数据呈爆炸式增长。各行各业对数据的统计分析需求也随之增加。在此背景下，统计分析工作的重要性日益凸显，且面临着巨大挑战。对于企业而言，利用统计分析充分挖掘数据价值，可助力自身的科学发展。基于此，本文以大数据环境下企业统计分析的应用为研究方向，从统计分析在企业运营中的重要性分析入手，剖析企业统计分析现狀及其工作实践中面临的机遇与挑战，进而从五个方面阐述企业统计分析的改进方法，最后则对统计分析在企业中的具体应用场景进行论述，希望能够为企业统计分析工作的合理开展提供参考。

关键词：大数据；统计分析；企业

计算机技术、信息技术的迅猛发展使世界进入大数据时代，信息量与数据量暴增，在一定程度上改变了人们的生活方式，也推动着各行业进入新的发展阶段。在当今知识经济时代，企业竞争的是知识生产率，而庞大的数据库是知识的基础和重要来源，蕴含着难以估量的巨大价值。充分挖掘数据的价值对加快企业发展十分重要，通过分析处理复杂而庞大的数据，可从中获取大量知识、信息，发现自身漏洞和不足。企业的运营发展涉及许多方面，在信息化、数字化转型过程中，产生的数据量日益增多，并向着多样化、实时化方向发展，对数据的统计分析工作提出了更高的要求。在这样的时代背景下，妥善处理并充分利用庞大的数据量，充分挖掘大数据潜在价值，成为企业提升竞争力的重要手段和主要趋势。

一、统计分析在企业运营中的重要性

统计分析被广泛应用于各行各业中，统计分析主要指借助统计学方法对大体量数据进行量化分析，提取数据信息，揭示各种现象的原因和深层联系。企业的生产经营受许多方面的影响，包括自身生产和管理因素、外部市场环境、经济形势等众多因素。统计分析工作通过对海量数据进行分析，能帮助企业更好地了解消费者需求、市场变化和经济形势，为企业制定决策提供指导。而对企业内部运营产生的数据进行统计分析，有利于发现企业生产经营过程中潜在的变化规律，从而预测各方面工作的发展趋势，便于企业及时发现生产、经营活动中存在的问题和制约因素，进而不断优化改进相关的管理措施。

企业需要统计分析工作对数据中蕴含的信息进行更深入的挖掘，因此迫切需要提升数据收集整理、统计分析能力。高质量、高效率的统计分析工作，可为企业决策提供数据支撑，为企业发展、创新指引方向，提高企业管理水平。此外，企业需要依据自身历史数据和行业情况，制订阶段性的计划和目标，如月度计划、季度计划、年度计划等。为了确保目标和计划的合理性，企业需要收集各个指标的相关历史数据进行统计分析，获取客观的综合评价，为后期各个指标的考核提供参考。总之，在企业经营过程中开展数据的统计分析工作，是对未来发展做出准确预测的重要手段。

二、企业统计分析现状和挑战

1.企业统计分析的现状

随着企业生产经营流程逐渐向数字化、智能化方向转变，企业接收到的数据和生产出的数据均巨幅增长，对大数据分析的依赖也逐渐增强。企业内部目标的制定、决策的下达、生产管理措施的改进均需要借助数据统计分析。从外部来说，企业之间的竞争合作、行业内的对比也需要大量精准的数据支撑。目前，许多企业仍采取传统的统计分析方法，收集数据进行简单的同比、环比计算，重心偏向数据收集，其分析的深度与广度都相当局限。

传统的统计分析方法通常为抽样分析，即通过随机抽取部分数据评估整体情况。但随着企业涉及的数据体量的增大和种类的不断增多，抽样分析难度加大，这是因为取样的规模影响着结果对整体的代表性，而在数据体量增大的情况下，以往取样规模下所产生的分析结果准确性、可靠性正受到越来越多的质疑。尤其在大数据背景下，统计分析工作要求对事物相关的所有数据进行分析，不能以少数样本代表总体，甚至连无法单纯用数量衡量的图片、视频等数据也可作为统计分析对象。在此情况下，传统的抽样分析方式已经不适用，其无法对复杂多样的数据信息流进行实时捕捉、收集和处理，企业迫切需要对统计分析方法进行更新和升级，优化数据的处理方式。

2.机遇与挑战

大数据时代的到来给企业统计分析工作带来更多发展机遇的同时，也带来了挑战。机遇在于提高了数据的及时性与广泛性，挑战则包括企业统计分析难度加大、统计分析工作重心改变、企业对数据统计分析的依赖性增强等。随着数据体量增大，企业统计分析需要进行更大规模的取样，涵盖的数据类型更加全面，这使得人工收集、分析数据的难度增加，容易造成较大的误差，影响统计分析的准确性。大数据背景下，数据统计分析的重心逐渐由收集向分析转移，不仅需要获取大体量信息，更需要针对这些数据进行深入的统计分析，获取其内在蕴含的知识与信息。企业各项决策也均需要准确的数据支撑，所以对统计分析工作具有较强依赖性。但大部分企业内部数据链分散，各部门专注自己的数据，融合难度大，这对企业统计分析工作而言无疑是一项巨大的挑战，需要企业转变思维，及时更新统计分析技术，勇于创新，以实现对数据的系统整合和全体量分析。

为了更好地促进企业发展，需提高统计分析的质量与效率，充分借助大数据技术、计算机技术更新统计分析方法，融合先进技术，同时摒弃传统的思维方式，做到与时俱进。此外，数据量的暴增使统计分析工作变得更加重要且复杂，对统计分析人员的专业性也有了更高的要求，许多企业对这方面的重视不足，为了节省成本，甚至未配齐相关专业人员，导致统计分析工作的质量不高。

三、大数据背景下统计分析的改进方法

1.转变统计分析思维

时代的变化推动行业的发展革新，这不仅是指技术上的更新，更包括思维理念上的转变。传统的统计分析思路是先假设因果关系，再进行数据建模和验证。而信息时代下，统计分析涉及的数据量暴增，其数据结构复杂、关联较多，逐渐由抽样分析向全体量分析过渡，且工作的重心转向大数据分析，以深入挖掘数据深层信息和潜在价值。这使得传统统计分析思路难以发挥效用，需要转为寻找数据间的相关性，进行多角度的关联预测。

在企业制定管理决策的过程中，数据统计分析已经成为十分重要的一环，对企业发展有着很大影响。企业应自上而下丰富数据统计分析的内涵和外延，为相关工作提供完善的制度支撑。相关工作人员需适应大数据背景下的统计分析理念，对统计分析工作给予足够的重视，从数量庞大、种类繁多、来源复杂的数据中寻找其变化规律，挖掘数据之间的深层联系，依据统计目标的不同选择不同的分析方法，进而为企业决策提供更为精准的数据信息。

2.建立数据共享平台

传统的企业统计分析工作中，不同部门之间的数据库相对孤立，企业整体的数据链较为松散，给统计分析工作的进行带来一定的阻碍。大数据背景下，企业统计分析工作的开展需要完善数据链和数据库，打破时间和空间对数据收集的束缚，做到统一管理和储存，既保证数据完整准确且具有时效性，又能充分做到数据共享。企业可建立数据共享平台，连接各个部门，统一数据格式和定义，形成大型数据库，如此既能保存大量历史数据，又能实时抓取新的数据信息。此外，数据共享平台中涵盖的信息应包括原料、生产、库存、运输、设备管理等各个方面，为各项数据设定警戒值，由专人对实时数据进行持续追踪，掌握企业运转状态。当发现数据异常，可及时地进行调整和干预，以实现优化管理，提高工作效率。

借助共享平台构建出完整而庞大的数据链，可依据需求选择实时数据、历史数据进行关联分析，从而有助于对企业发展进行精准预测和客观评价。而依据不同的使用需求设计不同的数据统计模型，并制定对应端口进行数据输出，也能方便企业内部对各类数据信息进行整合、读取、追踪等操作，从整体上观察企业的生产、经营状态，充分发挥其监督、预警的效用。统计分析人员也可利用数据共享平台全面收集企业各指标数据，借助统计学方法进行处理，从多个维度进行深入挖掘和分析，将杂乱的数据转为有价值的信息，从而反映出企业存在的问题与不足，以便管理人员对生产流程和人员管理进行优化调整。

3.提高统计分析工作智能化

过去的统计分析工作通常采取数据、文本的形式进行分析和汇报，在数据收集、处理过程中会消耗大量的人工成本和时间成本。而数据量的暴增使得企业统计分析工作变得复杂繁重，人工操作时容易产生更多的误差。在信息技术高速发展的时代，智能化操作已经越来越普及，统计分析工作也应与时俱进，重视技术与工具的革新，借助云计算技术、大数据技术等，向智能化、可视化方向发展。首先是数据分析工具的智能化。企业应在建立数据共享平台时采取智能化操作系统，充分利用数据关联的特点，完善平台的数据收集、整理、分析能力。同时，借助数据共享平台和计算机终端，可对不同时间、不同范围的数据进行精准提取，多维度挖掘数据，使数据获取更全面，效率更高。如在输入关键数据或特定参数，平台将自动搜索提取相关数据信息，自动进行计算，再依据需求套入相应的数据分析模板，最后输出分析报告。

这种智能化统计分析，大大提升了工作效率，也提高了结果的准确性，减少统计分析人员的工作量，避免了在数据收集、处理、分析过程中人为失误导致的误差。此外，将统计分析工作与计算机技术、信息技术相结合，还可实现数据的可视化。企业在确定数据收集范围后，计算机可自动对数据进行预处理，自动形成条形图、扇形图、表格等，将复杂的数据转为简单可视的图形，让管理者能够更加清晰、全面地掌握企業生产、管理、销售、库存等方面的数据。

4.注意信息数据的安全控制

将大数据技术应用于统计分析工作中，能提高工作效率与质量，但需重视数据安全问题。企业的生产经营过程中，许多数据信息具有保密性，关系着企业利益和资金安全。因此，企业建设数据共享平台时，要利用信息加密技术对数据进行加密，为不同级别的用户设定不同的权限，同时加强硬件设施和软件的安全管理，完善数据管理制度。相关人员向外披露企业相关数据时，应严格遵守企业的相关管理制度，禁止违规披露。在硬件方面，数据共享平台应配置单个安全的服务器，用于监控企业内外对平台资讯的访问。在软件方面，需加强防火墙建设，安装适宜的杀毒软件，建立病毒信息库，全面保障平台中各类数据的安全，提高数据共享平台的整体安全质量。此外，企业还应配备专人对平台进行定期维护，确保数据共享平台能够安全、稳定地运行。

5.提高统计分析人员的专业性

统计分析是一项专业性很强的工作，其分析结论的准确性与权威性，深受操作者的经验和能力影响。由于数据冗杂繁多，在统计分析工作中，如何从庞大数据库中提取出有效信息，是工作人员面临的一大挑战。想要解决这一问题，需要工作人员对数据极为敏感，具备专业而先进的统计分析思维，并拥有专业的数据处理能力。但现实中统计分析人员的能力与知识水平存在差异，给统计分析工作增加了不确定性。对此，企业需重视统计分析相关工作人员的专业培训，使其不但掌握基本数据收集、分析能力，还要具备深度挖掘数据内在联系和规律的能力，确保能够及时从错综复杂的数据集合中发现问题，获取更多有价值的数据信息，以提高分析结论的指导性。此外，企业还需提升统计分析人员的计算机运用能力，并注意培养其法律意识、责任意识，提高人员的综合素质，确保企业数据统计分析的准确性与安全性。

四、大数据背景下统计分析在企业中的运用

1.运用于企业内部管理

万物发展都存在其独特规律，找到并了解其中规律，可帮助事物更好地向前发展。企业发展也是如此。其过往的生产经营数据中，往往蕴含着一定的规律，是极为宝贵的经验和财富。通过对数据进行统计分析，可将数据转化为直观的信息，帮助管理者更加全面而客观地回顾过去的发展路程，吸取经验教训，发现自身优势和不足。而以此为依据调整管理措施和资源配置，可使企业内部管理更加科学有序，减少资源浪费，避免工作流程重复冗杂，实现低成本、高效率。此外，对历史数据进行深度分析，通过观察数据的涨幅和波动情况，还能帮助管理者发现风险因素，在实际生产经营中有效规避潜在风险，减少不必要的损失。因此，企业需重视统计分析，培养专业人员定期对企业内部生产、管理、收支等核心数据进行统计分析，并及时调整企业制度。

2.运用于企业营销

移动互联网的发展使企业营销的重点从线下转移至线上。在与客户交流、交易以及售后过程中，企业产生了海量数据，包括宣传数据、订单数据、用户信息数据、产品数据、销售数据、客户评价等，具有种类多、数量大等特点。而这些数据对于企业了解市场情况有极大帮助，所以对此类数据进行深度挖掘和分析，可使企业更加了解产品特质和客户需求，为企业营销活动提供参考。此外，也可针对企业的产品和服务类型，利用网络收集大量相关信息数据进行分析处理，从而清晰展现出市场行情、用户需求，进而调整营销策略，完善营销方案，使其更符合用户喜好，最终达到精准吸引目标客户并提高營销效率的目的。再者，这些信息还能帮助企业检视自身是否符合客户需求，以便及时改进产品和服务，提高市场竞争力。

3.运用于制订生产计划

合理的目标规划在企业发展中十分重要。过去的统计分析主要是针对历史数据进行统计学分析后从中吸取经验教训，其具有滞后性特点。而大数据背景下，统计分析工作的任务还包含预测性分析，需要以历史数据为依托，对未来的发展路径和趋势进行预测。这是对数据信息和价值的深层挖掘，可为企业决策者提供预警信号，使其做发展决策时能够更加准确、客观，减少未来的不确定性。

如在制订阶段性生产计划时就应适当参考历史数据的统计分析结论，充分了解企业生产力，使目标和计划更科学合理。同时，对历史生产数据进行统计分析，还能发现生产计划实施过程中出现的问题，从而及时找出整改措施，并在下次制订计划时注意规避，从而使生产计划能够有条不紊地顺利进行，并按照预计进度准时完成。

五、结语

大数据分析的影响已经深入社会各行各业甚至个人生活的方方面面，具有巨大的经济价值。如何对企业越来越庞大的数据进行全样本分析，是当今局面下统计分析工作的目标和挑战。企业统计分析应结合先进的信息技术和计算机技术，充分发挥大数据优势，深度挖掘企业内部与外部数据中的庞大信息量，并依据需求得出统计分析结论，从而为企业的生产、管理和营销工作提供指引。对于从事数据统计分析的人员而言，要转变思维，主动学习、更新数据分析技术，使得统计分析结论更加准确而具有代表性，能够辅助企业决策和计划的制订，进而有效推动企业的科学发展。

参考文献：

[1]张磊.大数据思维在统计分析中的运用探讨[J].中国集体经济，2022（34）：159-161.

[2]魏孙媛.大数据背景下的企业审计数据统计分析研究[J].商场现代化，2022（16）：132-134.

[3]朱旭龙.大数据背景下数据集成分析系统设计[J].互联网周刊，2022（11）：13-15.

[4]王滢.大数据时代供水企业统计工作的应对措施[J].天津科技，2020，47（9）：12-14.

[5]徐娜.新经济环境下企业统计管理创新的战略分析[J].营销界，2020（9）：65-66.

[6]潘剑锋.影响企业统计数据质量的原因分析与应对策略[J].中国乡镇企业会计，2021（11）：100-101.

[7]邓华桂，熊辉.企业统计管理应用及误差成因分析[J].中国统计，2018（1）：42-44.

[8]毛江伟.论统计在现代企业中的作用及存在的问题[J].普洱学院学报，2016，32（2）：32-34.

作者简介：任宪美（1995.05— ），女，汉族，籍贯：山东省济宁市，单位：山推工程机械股份有限公司，研究方向：大数据分析与应用。