经营决策

随着大数据时代的发展，企业在经营分析中必须确保分析周期与决策周期同步。本报告详细分析了某企业在2月初的财务报表和1月业绩快报，包括收入入账情况及滚动预算的实施过程。高管办公会于2.6日进行了关键决策，调整了经营规划和相关假设，随后与各部门沟通，确认了调整后的部门工作计划和预算。最终，1+11滚动预算在2.15日正式发布。

在互联网和大数据时代，经营分析报告的核心在于数据驱动决策，其基本步骤包括： 数据收集: 从多渠道获取相关数据，例如企业内部数据库、市场调研报告、行业统计数据等。 差异比较: 通过数据对比，找出业务指标的差距和变化趋势，例如不同时期、不同产品线、不同地区的业绩差异。 原因分析: 深入挖掘数据背后的原因，例如市场环境变化、竞争对手策略、内部管理问题等，为提出有效建议提供依据。 建议提出: 基于数据分析结果，提出可行的改进方案和策略，例如调整产品结构、优化营销策略、加强成本控制等。 监督实施: 跟踪建议方案的实施效果，并根据实际情况进行调整，确保经营分析的价值落地。 通过以上步骤，企业可以利用

数据源： 经营分析系统（BAS） 客户数据：- 基本信息（DW_USR_DCUSTM）- 帐务信息（DW_FEE_SHOULDDM） CDR 数据：- 语音 CDR（DW_CALL_CDR）- IP 业务 CDR（DW_NEWBUSI_CDR）- 短信业务 CDR（DW_NEWBUSI_SMSCDR）- 梦网业务 CDR（DW_NEWBUSI_MESGCDR） 客服数据：- 客服信息

决策树，一种强大的机器学习算法，通过树形结构模拟决策过程。每个节点代表一个属性测试，分支对应测试结果，最终的叶节点则给出预测类别或输出值。 决策树的核心在于通过对输入数据进行分层分割，构建精准的预测模型。这一过程如同绘制一张路线图，引导我们根据数据的特征做出最佳决策。

对象企业生产经营成果的报告，挺适合不懂财务的管理层看。用数据说话、导向，重点是帮你搞清楚：现在企业运营效果到底咋样，接下来该干啥。配了不少实际案例，像经营效果评估、并列式平衡表应用，还有自动化模型，看得明白也用得上。

决策表中包含天气、温度、湿度、风速等多个因素，用于判断是否适合进行打垒球活动。例如，当天气为晴、温度炎热、风速弱时，取消活动；而在阴天、温度寒冷、风速正常时，可以进行打垒球。

企业经营数据分析案例一市场经营数据分析实例

纵向比较的企业经营管理思路挺适合做数据的，你可以轻松对比现在和过去的投入、产出，找出经营中的趋势和问题。像用Java JSP做后台，或者直接上ASP+Access系统，都能快速搭建出一个原型。嗯，如果你习惯玩数据库，SQL Server 企业管理器、Oracle 数据库技能这些工具也蛮好用，响应快、可扩展性还不错。 资源里还有现成的源码，比如企业管理系统源码，下载下来直接改就能用，省了不少开发时间。想做培训模块的，也能找到对应的外部培训方案哦，适合想让企业管理更规范的团队。如果你正打算做一套企业管理系统，不妨先挑个现成的源码跑跑，再按你业务的味口去改。

横向比较是企业经营管理中常用的方法，它主要关注四个方面的感知： 自我报酬感知: 指个体对自己所得报酬的主观感受。 自我投入感知: 指个体对自己为工作所付出努力程度的主观评价。 他人报酬感知: 指个体对组织中其他人所得报酬的主观感受。 他人投入感知: 指个体对组织中其他人为工作所付出努力程度的主观评价。

从小数据到大数据，数据的玩法真是越来越有意思了。以前靠着各部门的ERP系统，内部数据挖一挖就够用了；现在呢，得把企业外头的数据也一起拉进来玩，才算跟得上节奏。小数据那会儿，重点是流程跑通、系统打通，像销售、库存、财务这些部门，各自的数据能拿出来做些经营就不错了。但到了大数据这一步，玩法就变了。讲究的是把内部信息链条打通，同时接入用户行为、行业趋势这些外部数据，跑模型、做预测，甚至还能结合AI 算法，输出决策建议。嗯，说到实用资源，有几个我觉得还挺值得你一看的——都是和大数据经营相关的：互联网+大数据时代的经营报告周期需与决策同步企业经营大数据案例数据驱动决策挑战新工具与技能这些资料不少都涵盖了