大數據背景下的企業統計分析應用研究

摘 要：計算機與信息技術的發展，使信息數據呈爆炸式增長。各行各業對數據的統計分析需求也隨之增加。在此背景下，統計分析工作的重要性日益凸顯，且面臨著巨大挑戰。對于企業而言，利用統計分析充分挖掘數據價值，可助力自身的科學發展。基于此，本文以大數據環境下企業統計分析的應用為研究方向，從統計分析在企業運營中的重要性分析入手，剖析企業統計分析現狀及其工作實踐中面臨的機遇與挑戰，進而從五個方面闡述企業統計分析的改進方法，最后則對統計分析在企業中的具體應用場景進行論述，希望能夠為企業統計分析工作的合理開展提供參考。

關鍵詞：大數據；統計分析；企業

計算機技術、信息技術的迅猛發展使世界進入大數據時代，信息量與數據量暴增，在一定程度上改變了人們的生活方式，也推動著各行業進入新的發展階段。在當今知識經濟時代，企業競爭的是知識生產率，而龐大的數據庫是知識的基礎和重要來源，蘊含著難以估量的巨大價值。充分挖掘數據的價值對加快企業發展十分重要，通過分析處理復雜而龐大的數據，可從中獲取大量知識、信息，發現自身漏洞和不足。企業的運營發展涉及許多方面，在信息化、數字化轉型過程中，產生的數據量日益增多，并向著多樣化、實時化方向發展，對數據的統計分析工作提出了更高的要求。在這樣的時代背景下，妥善處理并充分利用龐大的數據量，充分挖掘大數據潛在價值，成為企業提升競爭力的重要手段和主要趨勢。

一、統計分析在企業運營中的重要性

統計分析被廣泛應用于各行各業中，統計分析主要指借助統計學方法對大體量數據進行量化分析，提取數據信息，揭示各種現象的原因和深層聯系。企業的生產經營受許多方面的影響，包括自身生產和管理因素、外部市場環境、經濟形勢等眾多因素。統計分析工作通過對海量數據進行分析，能幫助企業更好地了解消費者需求、市場變化和經濟形勢，為企業制定決策提供指導。而對企業內部運營產生的數據進行統計分析，有利于發現企業生產經營過程中潛在的變化規律，從而預測各方面工作的發展趨勢，便于企業及時發現生產、經營活動中存在的問題和制約因素，進而不斷優化改進相關的管理措施。

企業需要統計分析工作對數據中蘊含的信息進行更深入的挖掘，因此迫切需要提升數據收集整理、統計分析能力。高質量、高效率的統計分析工作，可為企業決策提供數據支撐，為企業發展、創新指引方向，提高企業管理水平。此外，企業需要依據自身歷史數據和行業情況，制訂階段性的計劃和目標，如月度計劃、季度計劃、年度計劃等。為了確保目標和計劃的合理性，企業需要收集各個指標的相關歷史數據進行統計分析，獲取客觀的綜合評價，為后期各個指標的考核提供參考。總之，在企業經營過程中開展數據的統計分析工作，是對未來發展做出準確預測的重要手段。

二、企業統計分析現狀和挑戰

1.企業統計分析的現狀

隨著企業生產經營流程逐漸向數字化、智能化方向轉變，企業接收到的數據和生產出的數據均巨幅增長，對大數據分析的依賴也逐漸增強。企業內部目標的制定、決策的下達、生產管理措施的改進均需要借助數據統計分析。從外部來說，企業之間的競爭合作、行業內的對比也需要大量精準的數據支撐。目前，許多企業仍采取傳統的統計分析方法，收集數據進行簡單的同比、環比計算，重心偏向數據收集，其分析的深度與廣度都相當局限。

傳統的統計分析方法通常為抽樣分析，即通過隨機抽取部分數據評估整體情況。但隨著企業涉及的數據體量的增大和種類的不斷增多，抽樣分析難度加大，這是因為取樣的規模影響著結果對整體的代表性，而在數據體量增大的情況下，以往取樣規模下所產生的分析結果準確性、可靠性正受到越來越多的質疑。尤其在大數據背景下，統計分析工作要求對事物相關的所有數據進行分析，不能以少數樣本代表總體，甚至連無法單純用數量衡量的圖片、視頻等數據也可作為統計分析對象。在此情況下，傳統的抽樣分析方式已經不適用，其無法對復雜多樣的數據信息流進行實時捕捉、收集和處理，企業迫切需要對統計分析方法進行更新和升級，優化數據的處理方式。

2.機遇與挑戰

大數據時代的到來給企業統計分析工作帶來更多發展機遇的同時，也帶來了挑戰。機遇在于提高了數據的及時性與廣泛性，挑戰則包括企業統計分析難度加大、統計分析工作重心改變、企業對數據統計分析的依賴性增強等。隨著數據體量增大，企業統計分析需要進行更大規模的取樣，涵蓋的數據類型更加全面，這使得人工收集、分析數據的難度增加，容易造成較大的誤差，影響統計分析的準確性。大數據背景下，數據統計分析的重心逐漸由收集向分析轉移，不僅需要獲取大體量信息，更需要針對這些數據進行深入的統計分析，獲取其內在蘊含的知識與信息。企業各項決策也均需要準確的數據支撐，所以對統計分析工作具有較強依賴性。但大部分企業內部數據鏈分散，各部門專注自己的數據，融合難度大，這對企業統計分析工作而言無疑是一項巨大的挑戰，需要企業轉變思維，及時更新統計分析技術，勇于創新，以實現對數據的系統整合和全體量分析。

為了更好地促進企業發展，需提高統計分析的質量與效率，充分借助大數據技術、計算機技術更新統計分析方法，融合先進技術，同時摒棄傳統的思維方式，做到與時俱進。此外，數據量的暴增使統計分析工作變得更加重要且復雜，對統計分析人員的專業性也有了更高的要求，許多企業對這方面的重視不足，為了節省成本，甚至未配齊相關專業人員，導致統計分析工作的質量不高。

三、大數據背景下統計分析的改進方法

1.轉變統計分析思維

時代的變化推動行業的發展革新，這不僅是指技術上的更新，更包括思維理念上的轉變。傳統的統計分析思路是先假設因果關系，再進行數據建模和驗證。而信息時代下，統計分析涉及的數據量暴增，其數據結構復雜、關聯較多，逐漸由抽樣分析向全體量分析過渡，且工作的重心轉向大數據分析，以深入挖掘數據深層信息和潛在價值。這使得傳統統計分析思路難以發揮效用，需要轉為尋找數據間的相關性，進行多角度的關聯預測。

在企業制定管理決策的過程中，數據統計分析已經成為十分重要的一環，對企業發展有著很大影響。企業應自上而下豐富數據統計分析的內涵和外延，為相關工作提供完善的制度支撐。相關工作人員需適應大數據背景下的統計分析理念，對統計分析工作給予足夠的重視，從數量龐大、種類繁多、來源復雜的數據中尋找其變化規律，挖掘數據之間的深層聯系，依據統計目標的不同選擇不同的分析方法，進而為企業決策提供更為精準的數據信息。

2.建立數據共享平臺

傳統的企業統計分析工作中，不同部門之間的數據庫相對孤立，企業整體的數據鏈較為松散，給統計分析工作的進行帶來一定的阻礙。大數據背景下，企業統計分析工作的開展需要完善數據鏈和數據庫，打破時間和空間對數據收集的束縛，做到統一管理和儲存，既保證數據完整準確且具有時效性，又能充分做到數據共享。企業可建立數據共享平臺，連接各個部門，統一數據格式和定義，形成大型數據庫，如此既能保存大量歷史數據，又能實時抓取新的數據信息。此外，數據共享平臺中涵蓋的信息應包括原料、生產、庫存、運輸、設備管理等各個方面，為各項數據設定警戒值，由專人對實時數據進行持續追蹤，掌握企業運轉狀態。當發現數據異常，可及時地進行調整和干預，以實現優化管理，提高工作效率。

借助共享平臺構建出完整而龐大的數據鏈，可依據需求選擇實時數據、歷史數據進行關聯分析，從而有助于對企業發展進行精準預測和客觀評價。而依據不同的使用需求設計不同的數據統計模型，并制定對應端口進行數據輸出，也能方便企業內部對各類數據信息進行整合、讀取、追蹤等操作，從整體上觀察企業的生產、經營狀態，充分發揮其監督、預警的效用。統計分析人員也可利用數據共享平臺全面收集企業各指標數據，借助統計學方法進行處理，從多個維度進行深入挖掘和分析，將雜亂的數據轉為有價值的信息，從而反映出企業存在的問題與不足，以便管理人員對生產流程和人員管理進行優化調整。

3.提高統計分析工作智能化

過去的統計分析工作通常采取數據、文本的形式進行分析和匯報，在數據收集、處理過程中會消耗大量的人工成本和時間成本。而數據量的暴增使得企業統計分析工作變得復雜繁重，人工操作時容易產生更多的誤差。在信息技術高速發展的時代，智能化操作已經越來越普及，統計分析工作也應與時俱進，重視技術與工具的革新，借助云計算技術、大數據技術等，向智能化、可視化方向發展。首先是數據分析工具的智能化。企業應在建立數據共享平臺時采取智能化操作系統，充分利用數據關聯的特點，完善平臺的數據收集、整理、分析能力。同時，借助數據共享平臺和計算機終端，可對不同時間、不同范圍的數據進行精準提取，多維度挖掘數據，使數據獲取更全面，效率更高。如在輸入關鍵數據或特定參數，平臺將自動搜索提取相關數據信息，自動進行計算，再依據需求套入相應的數據分析模板，最后輸出分析報告。

這種智能化統計分析，大大提升了工作效率，也提高了結果的準確性，減少統計分析人員的工作量，避免了在數據收集、處理、分析過程中人為失誤導致的誤差。此外，將統計分析工作與計算機技術、信息技術相結合，還可實現數據的可視化。企業在確定數據收集范圍后，計算機可自動對數據進行預處理，自動形成條形圖、扇形圖、表格等，將復雜的數據轉為簡單可視的圖形，讓管理者能夠更加清晰、全面地掌握企業生產、管理、銷售、庫存等方面的數據。

4.注意信息數據的安全控制

將大數據技術應用于統計分析工作中，能提高工作效率與質量，但需重視數據安全問題。企業的生產經營過程中，許多數據信息具有保密性，關系著企業利益和資金安全。因此，企業建設數據共享平臺時，要利用信息加密技術對數據進行加密，為不同級別的用戶設定不同的權限，同時加強硬件設施和軟件的安全管理，完善數據管理制度。相關人員向外披露企業相關數據時，應嚴格遵守企業的相關管理制度，禁止違規披露。在硬件方面，數據共享平臺應配置單個安全的服務器，用于監控企業內外對平臺資訊的訪問。在軟件方面，需加強防火墻建設，安裝適宜的殺毒軟件，建立病毒信息庫，全面保障平臺中各類數據的安全，提高數據共享平臺的整體安全質量。此外，企業還應配備專人對平臺進行定期維護，確保數據共享平臺能夠安全、穩定地運行。

5.提高統計分析人員的專業性

統計分析是一項專業性很強的工作，其分析結論的準確性與權威性，深受操作者的經驗和能力影響。由于數據冗雜繁多，在統計分析工作中，如何從龐大數據庫中提取出有效信息，是工作人員面臨的一大挑戰。想要解決這一問題，需要工作人員對數據極為敏感，具備專業而先進的統計分析思維，并擁有專業的數據處理能力。但現實中統計分析人員的能力與知識水平存在差異，給統計分析工作增加了不確定性。對此，企業需重視統計分析相關工作人員的專業培訓，使其不但掌握基本數據收集、分析能力，還要具備深度挖掘數據內在聯系和規律的能力，確保能夠及時從錯綜復雜的數據集合中發現問題，獲取更多有價值的數據信息，以提高分析結論的指導性。此外，企業還需提升統計分析人員的計算機運用能力，并注意培養其法律意識、責任意識，提高人員的綜合素質，確保企業數據統計分析的準確性與安全性。

四、大數據背景下統計分析在企業中的運用

1.運用于企業內部管理

萬物發展都存在其獨特規律，找到并了解其中規律，可幫助事物更好地向前發展。企業發展也是如此。其過往的生產經營數據中，往往蘊含著一定的規律，是極為寶貴的經驗和財富。通過對數據進行統計分析，可將數據轉化為直觀的信息，幫助管理者更加全面而客觀地回顧過去的發展路程，吸取經驗教訓，發現自身優勢和不足。而以此為依據調整管理措施和資源配置，可使企業內部管理更加科學有序，減少資源浪費，避免工作流程重復冗雜，實現低成本、高效率。此外，對歷史數據進行深度分析，通過觀察數據的漲幅和波動情況，還能幫助管理者發現風險因素，在實際生產經營中有效規避潛在風險，減少不必要的損失。因此，企業需重視統計分析，培養專業人員定期對企業內部生產、管理、收支等核心數據進行統計分析，并及時調整企業制度。

2.運用于企業營銷

移動互聯網的發展使企業營銷的重點從線下轉移至線上。在與客戶交流、交易以及售后過程中，企業產生了海量數據，包括宣傳數據、訂單數據、用戶信息數據、產品數據、銷售數據、客戶評價等，具有種類多、數量大等特點。而這些數據對于企業了解市場情況有極大幫助，所以對此類數據進行深度挖掘和分析，可使企業更加了解產品特質和客戶需求，為企業營銷活動提供參考。此外，也可針對企業的產品和服務類型，利用網絡收集大量相關信息數據進行分析處理，從而清晰展現出市場行情、用戶需求，進而調整營銷策略，完善營銷方案，使其更符合用戶喜好，最終達到精準吸引目標客戶并提高營銷效率的目的。再者，這些信息還能幫助企業檢視自身是否符合客戶需求，以便及時改進產品和服務，提高市場競爭力。

3.運用于制訂生產計劃

合理的目標規劃在企業發展中十分重要。過去的統計分析主要是針對歷史數據進行統計學分析后從中吸取經驗教訓，其具有滯后性特點。而大數據背景下，統計分析工作的任務還包含預測性分析，需要以歷史數據為依托，對未來的發展路徑和趨勢進行預測。這是對數據信息和價值的深層挖掘，可為企業決策者提供預警信號，使其做發展決策時能夠更加準確、客觀，減少未來的不確定性。

如在制訂階段性生產計劃時就應適當參考歷史數據的統計分析結論，充分了解企業生產力，使目標和計劃更科學合理。同時，對歷史生產數據進行統計分析，還能發現生產計劃實施過程中出現的問題，從而及時找出整改措施，并在下次制訂計劃時注意規避，從而使生產計劃能夠有條不紊地順利進行，并按照預計進度準時完成。

五、結語

大數據分析的影響已經深入社會各行各業甚至個人生活的方方面面，具有巨大的經濟價值。如何對企業越來越龐大的數據進行全樣本分析，是當今局面下統計分析工作的目標和挑戰。企業統計分析應結合先進的信息技術和計算機技術，充分發揮大數據優勢，深度挖掘企業內部與外部數據中的龐大信息量，并依據需求得出統計分析結論，從而為企業的生產、管理和營銷工作提供指引。對于從事數據統計分析的人員而言，要轉變思維，主動學習、更新數據分析技術，使得統計分析結論更加準確而具有代表性，能夠輔助企業決策和計劃的制訂，進而有效推動企業的科學發展。

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作者簡介：任憲美（1995.05— ），女，漢族，籍貫：山東省濟寧市，單位：山推工程機械股份有限公司，研究方向：大數據分析與應用。