初探相關分析在企業管理工作中的應用

王玲

【摘? 要】在企業開展管理工作的過程中，需要依據各項計劃對管理工作進行保障，所以計劃的制定是一項非常重要的工作。如何科學地制定各項計劃，并且保證各項數據的真實性是企業管理者應著重考慮的問題。所以需要應用相關分析的方法來保證計劃制定的科學性以及準確性。論文對相關分析在企業管理工作當中的實際應用進行論述。

【Abstract】In the process of carrying out management work in the enterprise， it is necessary to guarantee the management work according to various plans， so the formulation of the plan is a very important work. How to formulate various plans scientifically and ensure the authenticity of various data are problems that enterprise managers should focus on. Therefore， it is necessary to apply the correlation analysis method to ensure the scientific and accurate formulation of the plan. The paper discusses the practical application of correlation analysis in enterprise management work.

【關鍵詞】企業管理;相關分析;應用

【Keywords】enterprise management; correlation analysis; application

【中圖分類號】F270? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2021）04-0019-02

1 引言

對于企業的發展來講，管理工作是最為重要的，各項管理工作的實施都需要依托完善以及準確的數據作為支持，所以在進行管理計劃制定的過程中，就需要通過相應的分析方法來保障相應數據的真實性以及準確性。相關分析方法，正是最為有效的方法之一。因此，在本文所論述的內容中，便針對當前企業管理工作中相關分析方法的實際應用進行探討，并對相關分析方法在實際工作中的具體應用問題進行論述，以期提高相關分析方法的應用水平。

2 應用相關分析的必要性

在社會經濟發展過程中，最為主要的一種現象就是探尋科學的數據來源，對當前社會經濟現象進行正確的解讀以及認知，在社會經濟現象中存在的各種變量之間，雖然聯系方式具有很大的區別，但這些聯系方式可以歸結為兩種，分別是函數關系以及相關關系。在函數關系當中，如果選擇了一種自變量的取值，那么因變量就會有一個確定的值和函數關系的自變量值對應。而在相關關系當中本身是一種不確定的數量關系，例如，在實際企業開展管理工作時，實際產值和工資總額會具有一定聯系，在一般情況下隨著產值的不斷增加，那么工資的總額也會不斷增加，但增加的實際數量卻沒有嚴格的比例以及數量。因為在工資總額增加的過程中，除了和產值有關之外，相應的人數以及工資含量水平等也會對工資總額造成影響，所以相關分析本身是一種對社會經濟現象以及經濟現象之間相關關系進行分析的一種統計分析方法。

基于企業管理工作來看，在企業開展相應管理工作時，各經濟變量之間所存在的相互關系是非常多的，所以若想對經濟現象的變量之間的聯系進行正確的認知，而且將各變量之間的關聯性進行分析，那么就需要對各變量進行相關分析，然后為決策工作提供科學準確的依據，這也是在企業開展相應管理工作時重點需要研究的問題，也是針對各項問題進行解決的最主要出發點。從當前的企業管理工作實際情況來看，針對各種經濟現象的變量之間聯系的認識大多數還是通過經驗來代替科學數據的，而且這種現象也比較普遍存在。例如，在制定維修養護生產計劃投資時，雖然在進行計劃制定的過程中考慮到了設施的量的變化，同時，也考慮到了交通流量的變化，但是并不能夠出具有效的數字對這些因素的實際影響程度進行評價，所以在進行分析的過程中，會具有一定的主觀性以及片面性的特征。針對這些問題進行處理時，采用相關分析方法是最為主要也是最為正確的方法之一[1]。

3 應用相關分析的條件

對于相關分析工作來講最主要的研究對象就是相關關系，而相關關系是當前社會經濟現象當中最為普遍存在的一種關系，例如，上文所述的企業工資總額的影響因素當中，不僅僅包括了整個企業的產值，同時，還包括了工資的含量水平以及參與實際人數，等等。在進行實際分析的過程中，無論包含了多少種影響因素，但最終都不能夠否定一個事實，就是在產值不斷增加的過程中，工資總額也在不斷上漲。而工資總額和產值之間的這種關系就是相關關系，所以在對相關關系進行認知以及研究和分析的過程中，主要是包含了以下內容[2]：

首先是需要繪制相關關系表;其次是需要編制相關關系圖;再次是對相關關系之間的系數進行計算;最后是建立相關的數學模型以及計算回歸標準差。這些工作結束之后，就是依托所建立的數學模型對相關關系進行預測。在進行相關關系預測的過程中，根據所評價以及判斷的相關關系種類不同，需要建立不同的數學模型，這也是在經濟分析工作應用把相關關系的最主要環節。對相關關系進行分類時，主要可以分為兩種分類方式，根據所涉及的影響因素數量來進行分類，這種分類可以分為單相關以及復相關。例如，上文所述的產值和工資總額之間的關系，就屬于一種單相關關系，而對計劃投資總額、設施量變化以及交通量三個因素之間的關系進行研究時就是復相關關系。如果根據關系的表現形態進行分類，那么可以分為直線以及曲線相關這兩種不同的種類。在繪制相關圖的過程中，可以將相關關系近似的繪制成一條直線，這就是相關關系當中的直線相關，而如果相關關系會繪制成一條曲線，那么就是曲線相關關系。在直線相關關系當中，不同變量的變化趨勢是同增同減的，也就是說兩者成正相關;如果兩者之間的增減是相反的，那么就是負相關。在勞動生產率提高的過程中，產值就會逐漸增加，這就是正相關;如果勞動生產率在提高的過程當中生產成本會逐漸下降，那么兩者之間就是負相關[3]。

4 應用相關分析的過程

4.1 編制相關關系表

對某一工程實際產值和工資總額相關關系進行分析，為研究對象編制相關關系表，在該表格當中主要包括了產值以及工資總額。隨著增加相應的數據，能夠發現工資總額的增減趨勢是有較大波動的，但是趨勢并不是特別明顯，所以需要依托相關圖對這種趨勢進行進一步放大。

4.2 繪制相關關系圖

相關關系圖是為了將相關關系之間的趨勢以及關聯進一步放大，通過圖表形式進行反映，從產值和工資總額兩者之間的關系進行分析之后，能夠發現兩者之間是正相關的關系，而且關系非常密切。所以，在對同類其他問題進行分析的過程中，如果存在的關系變量并不是單個的，那么可以進行不同的相關圖繪制，然后進行對比分析，在分析的過程中將主次影響因素進行判斷。

4.3 相關系數的計算

在進行相關分析的過程中，相關系數的計算是最為重要的，這也是對兩者之間相關關系進行數據表現的最主要內容。一般情況下，相關系數的取值范圍是在±1的范圍之內。如果最終所得的相關系數為正數，那么表示兩者之間的關系為正相關;如果相關關系系數為負數，那么兩者之間的關系就是負相關。在進行系數計算的過程中，會存在一種情況，就是計算結果為0，那么在這種情況下兩者之間的關系就是零相關，如果是無限接近于0那么則是弱相關，如果是無限接近于±1，那么則表示兩者之間的關系為強相關。除了上述系數范圍之外，如果相關系數的絕對值要小于0.3，那么兩者之間的關系為無相關，如果相關系數取值絕對值在0.3～0.5，那么則為低度相關，在0.5～0.8則是顯著相關，0.8以上則是高度相關。在進行相關系數計算的過程中，要準備充足的原始數據，如果數據過少，那么最終所得的相關系數的準確性就會大大降低。

4.4 數學模型的建立及回歸標準差的計算

在進行相關關系分析的過程中，數學模型是必不可少的一項工具，因為在獲得相關系數之后，需要基于數學模型來對不同的數據進行相關關系的分析，在數學模型當中，這些數據會體現得更加直觀。同時，在數學模型當中進行回歸標準差的計算，能夠基于數學模型所提供的回歸方程對標準差進行準確計算。

4.5 數學模型預測

對于相關分析工作來講，最后一步也是最主要的工作就是通過數學模型來進行預測，這也是相關分析工作成果的最終體現。在預測的過程中，可以根據上述回歸標準差以及數學模型和相關系數等已得結果，對實際的相關關系進行準確的預測，由定性預測進行定量預測，進一步增加預測工作結果的準確性，而且揭示相關關系的規律。

5 結語

綜上所述，對于企業管理工作來講，相關分析的應用是非常重要的，因為在企業管理工作的開展過程中，許多主觀因素的影響會導致決策的制定出現誤差，所以需要通過相關分析來保證決策制定時所依據的數據準確而且科學，這樣才能夠使決策制定更加合理，為企業的發展護航。

【參考文獻】

【1】趙宏敏.項目風險管理在制造企業管理中的應用初探[J].商訊，2020（16）：137-138.

【2】吳明.管理會計在中小企業中的應用初探[J].東方企業文化，2007，11（39）：37.

【3】祁春燕.現代信息管理在鋼鐵銷售企業庫存中的運用初探[J].現代營銷：學苑版，2019（4）：184.