大數據統計分析方法在經濟管理領域中的實踐探析

楊 光

（香港城市大學，香港 999077）

引 言

隨著信息技術的全面更新升級，經濟管理領域也面臨著數字化轉型的問題，需要管理團隊轉變原有的管理思維與管理模式，引入先進的大數據技術及相關設備工具，來對經濟管理領域中的海量信息內容進行高效處理，并將科學有效的數據分析結果作為經濟管理領域的決策依據，為決策的準確性與合理性提供保障，提升經濟管理效率，下面將對經濟管理中大數據統計分析方法的應用展開介紹。

一、大數據統計分析方法在經濟管理領域中的應用價值

（一）對宏觀經濟調控的作用

在現代化進程的持續推動下，我國市場經濟體制的改革也在逐漸深化當中。由于我國經濟主體與市場規模較大，要想促進我國經濟的發展，就需要從宏觀上把握市場經濟規律，結合現階段的經濟發展狀態與市場經營現狀，對未來的發展方向及可能存在的風險問題作出合理預測，在此基礎上做出科學的決策與引導，頒布各項市場經濟宏觀調控與管理政策來促進經濟發展。

在信息技術全面更新升級的背景下，行業信息發生了數字化轉型，從宏觀層面上對市場經濟進行調控管理時需要處理規模更加龐大、內容更為復雜的行業數據，并且要從中提取有效信息，以便對行業整體的發展現狀與未來風險做出科學、合理且準確的評估與預測，從而為宏觀經濟調控的相關決策提供數據支撐。在這一過程中，以大數據技術為基礎的統計分析方法能夠對海量數據進行快速清洗、過濾、分類、整理、歸納、處理及分析，運用各類數據分析軟件工具將市場經濟領域的龐大數據轉化為有價值的信息內容，從中了解宏觀層面上的行業發展現狀與市場經濟結構模式，從而結合市場經濟規律來采取有效的宏觀調控措施，合理規避未來經濟發展道路上可能存在的各類風險，進而確保市場經濟的穩定發展。

（二）對企業管理領域的作用

在信息技術全面更新升級的背景下，企業的經營管理逐漸實現了數字化轉型，企業在日常業務及財務等領域的各項信息內容開始以數字化形式呈現，信息體量與規模也不斷擴大，傳統的人工采集、統計與分析模式難以對企業經濟管理信息內容進行高效處理，需要引入新的技術工具。其中，大數據技術能夠輔助管理人員高效地完成企業經濟管理相關數據信息的采集，并能夠通過各類數據分析軟件工具來對相關數據進行快速清洗、分類、歸納、分析、調用及可視化呈現，簡化了企業原有經濟管理模式下冗長的數據采集、統計與分析流程，能夠以更快的速度、更高的準確率，以及更低的數據管理風險來對企業的發展現狀、所面臨的經濟形勢及未來的管理風險進行科學合理的評估與預測，從而為企業的管理決策提供準確且可靠的數據支撐。在這一基礎上，企業能夠在不同部門領域結合所提供的經濟管理數據信息來對企業各項資源進行合理調控與科學配置，轉變原有的管理流程與業務內容，優化企業組織結構與經營管理模式，實現企業管理水平的全面提升，為企業的發展進步奠定堅實基礎。

二、大數據統計分析方法在經濟管理領域中的實踐路徑

（一）在宏觀經濟管理領域的實踐路徑

宏觀經濟調控對我國經濟體制的改革與未來發展有著重要的指揮引導作用，為確保宏觀經濟調控能夠順應市場經濟規律，對現階段的經濟發展狀況做出準確評估并對未來發展風險做出可靠預測，就需要在確保數據來源渠道可信、數據信息內容準確的基礎上做出正確的宏觀經濟管理與調控決策。

在使用以大數據技術為基礎的統計分析方法來對宏觀領域的市場經濟數據進行采集管理時，首先需要確保數據來源的可靠性與數據內容的可信度。要從國家統計局等官方渠道獲取經濟管理相關數據信息，確保所采集的數據信息能夠真實反映我國宏觀經濟發展現狀。其次，需要保證數據采集的全面性。由于宏觀經濟管理涉及范圍較廣，在進行數據統計分析時不僅需要對一段時間內國內生產總值的變化進行考察，還需要了解不同行業的相關信息數據，明確當下市場環境中產業結構的轉變，從而對各個行業的發展前景展開合理預測，并對一段時間內的物價浮動變化進行深入調研，明確市場供需關系的調整，對現階段的就業率以及人才流動方向相關數據內容進行采集，了解當下的就業形勢，對國家的外匯收入與支出進行分析，全面考察我國在經濟增長、物價變動、就業形勢及國際收支等不同領域的發展狀況，結合大數據統計分析工具將數據內容以報表形式進行可視化呈現，以便從宏觀層面對我國市場經濟做出合理管控，解決當下經濟管理領域所存在的風險問題，確保我國經濟在符合市場規律的條件下可以順利達成生產建設目標。

（二）在企業財務管理領域的實踐路徑

財務部門是與企業資產配置與經濟效益直接掛鉤的重要組織機構，企業各項業務往來中所涉及的財務變動及票據等文件資料均需要財務部門進行管理。

首先，在使用基于大數據技術的統計分析方法來輔助企業財務管理時，可以建立財務信息一體化管理平臺，利用其中的財務共享系統功能將企業在日常經營管理中產生的各類賬單、發票等單據信息自動分揀歸類至大數據處理系統中，快速完成財務信息的采集錄入，并借助系統功能完成自動化核對，將其存儲至財務信息管理平臺中，使用信息安全防護系統來保護數據安全，有效地規避信息遺失及泄露等風險。

其次，還需要借助大數據分析工具來對財務信息一體化管理平臺中的數據內容進行分析，結合財務管理目標需求來將財務信息以財務報表等形式進行可視化呈現，以便更加清晰直觀地了解企業財務資源的配置情況及企業的經濟收益變化，方便企業管理者了解當下的經營管理現狀，并結合未來發展目標制定合理的管理制度與發展戰略。

再次，企業還需要建立財務預算分析系統，利用大數據技術構建科學合理的財務預算模型，將影響企業財務預算的相關參數輸入至模型系統中，如銷售額、利潤及成本等，使用大數據技術來快速推演企業未來一段時間內的財務預算變化，與此同時構建風險預測模式，結合企業以往經營管理過程中的數據信息與風險內容來對企業未來發展道路上可能存在的財務風險進行準確預測，以便調整企業的經濟管理政策，合理應對預算變化并有效規避風險，從而提升企業的經濟效益。

（三）在人力資源管理領域的實踐路徑

隨著企業所面臨的外部市場環境的日益復雜化，人力資源逐漸成為決定企業競爭實力的關鍵要素，人力資源的引入與配置管理能夠充分發揮人才資源的內在潛能，促進企業不斷實現技術與管理層面的革新與發展。

首先，在使用大數據統計分析方法來對人力資源進行管理時，首先可以借助大數據軟件工具來對應聘者的基礎資料進行采集記錄，快速了解不同應聘者的專業能力與工作經驗，并利用大數據工具對應聘者的基礎資料與企業的崗位需求進行逐一適配，從而篩選出符合企業發展要求的優秀人才，提高招聘的精準度與有效性。

其次，需要使用大數據工具來對企業不同員工的績效成果與行為表現進行統計分析，明確每一位員工的優勢與不足，了解員工的發展潛能與發展需求，對員工信息進行全面評估，從而調整培訓方向與管理策略，讓員工的內在潛能能夠得到有效發揮，成長需求得到充分滿足。

再次，企業還需要使用大數據工具來對企業員工的薪酬績效進行管理，結合各部門不同崗位的工作任務設置績效指標，統計員工的業務完成情況，將其與績效指標進行對比，統計出員工對應的薪酬，并在此基礎上完善企業人力資源管理中的績效管理與薪酬調配。

最后，還需要借助大數據工具來優化企業的組織結構，合理界定企業各部門與各崗位的權責配置，構建扁平化管理模式，實現對人力資源的有效管理。

（四）在企業風險管理領域的實踐路徑

在使用基于大數據技術的統計分析方法來進行企業風險管理時，需要構建完善的企業風險大數據處理中心，將企業在經濟管理過程中所涉及的各項數據信息輸入至管理模型中，借助大數據信息系統中的自然語言處理功能來將各類文件資料轉化為機器能夠處理的數字形式，利用機器學習功能不斷整合分析數據資料，通過社會網絡分析功能對管理模型進行優化，將數據資料轉化為有效的管理信息，并通過可視化技術將其以更為清晰直觀的報告模式呈現出來，讓管理團隊能夠快速準確地識別現階段企業管理模式下可能存在的風險隱患。在采集數據時，企業不僅需要整合內部日常業務的相關數據，還需要掌握宏觀經濟調控政策、銀行證券系統信息，以及供應商與客戶的稅務財政狀況等，以提升風險管理模型的科學性與全面性。在此基礎上，管理人員可以根據模型預測的結果做好風險事前控制管理，在風險發生階段做好事中控制，以探索有效的應對策略，并在風險發生后對風險因素與風險過程進行事后分析，根據分析結果優化風險管理模型與風險管理手段。

（五）在企業運營管理領域的實踐路徑

高質量的產品是拓寬目標市場、提升企業經濟效益的關鍵所在，在企業運營管理過程中，需要將管理重點落在產品的生產制造上，一方面為產品質量提供可靠保障，另一方面需要確保生產進度與生產效率符合企業發展需求。為提高對企業產品生產制造運營管理的有效性，可以引入基于大數據技術的統計分析方法來為運營管理模式的優化調整提供可靠依據。為此，企業可以搭建智能制造運營管理系統，使用大數據分析軟件工具來對產品生產制造過程中的各項數據信息進行全面采集與統計，了解產品的生產制造時長、成本及質量檢驗指標等，在此基礎上構建合理的產品管理模型，利用大數據技術快速計算出產品制造過程中所產生的工作負荷情況，以及可能出現的訂單延誤風險，隨后再通過數據分析與計算來制定最佳生產制造運營模型，優化產品生產線組織結構，調整生產運營管理模式，構建完善的產品供應鏈，從而為企業贏得更多的經濟效益。

例如，為解決企業產品生產制造運營管理中存在的工作超負荷、交貨時間長、資源配置不合理等問題，企業可以使用MES數據庫將產品生產期間的計劃生產時長、實際生產時長、實際生產開始與結束時間、關聯工單號及工序流程等信息進行分類整理后輸入至生產制造運營模型中，將其中對最終預測結果影響不大的因素進行簡化，從而使用先進先出策略（FIFO）和最早計劃時間策略（EPT）兩類啟發式算法對數據進行計算處理，對比不同模式下的產品訂單延誤情況及交貨時長等參數，進而找到最佳的產品生產制造運營模式，優化企業產品供應鏈，充分滿足用戶需求，提升企業的經濟效益與品牌口碑。

（六）在企業營銷管理領域的實踐路徑

市場營銷是企業提升經濟效益、實現發展目標的重要途徑，在企業經濟管理實現數字化轉型的背景下，企業營銷管理也需要進行進一步創新改革，以構建全新的企業營銷模式，從而為企業帶來更多的經濟收益，同時擴大企業的市場知名度與社會影響力，全面提升企業的市場競爭力水平。

其中，基于大數據技術的統計分析方法能夠為企業營銷管理的創新優化提供可靠的數據信息支撐，在應用大數據統計分析方法時，企業需要對既往產品銷售情況的相關數據進行采集，與此同時對用戶消費行為及反饋信息進行統計調研，結合市場供需關系與消費心理學規律來對產品的設計、質量、定價及營銷手段與用戶消費行為之間的關系進行深度分析，使用基于大數據的產品分析模型預測最能迎合用戶消費需求、提升產品銷量并拓寬市場規模的最佳市場營銷方案。另外，企業還需使用大數據工具對比分析市面上同類型產品的銷售模式、經濟收益及用戶反饋，從中汲取可靠的市場營銷經驗，通過合理的營銷手段來突出產品的特色，強化企業的品牌效應。

結 語

綜上所述，基于大數據技術的統計分析方法是經濟管理數字化轉型背景下的重要管理工具，能夠對經濟領域的海量數據進行分析處理，為經濟管理決策的制定提供可靠的數據支持。在開展經濟管理過程中，需要使用大數據統計分析工具來合理制定宏觀經濟調控戰略，優化企業財務管理模式，合理配置人力資源，強化企業風險防控管理，制定符合用戶消費需求的生產制造運營模式，完善企業市場營銷管理規劃，以便促進企業經濟效益的增長及整體市場環境的繁榮發展，全面優化產業結構，從而為社會主義經濟建設貢獻的力量。