數據分析報告精選(九篇)

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第1篇：數據分析報告范文

其中一個原因可能是小企業受眾非常多樣化，行業范圍跨越咨詢，零售，食品，農業，科技等。即便在行業內，中小企業的需求也非常個性化并容易隨著市場，運營，銷售和財務情況而改變。

針對這點，American Express OPEN’數字營銷和創新部門的副總Scott Roen在接受eMarketer采訪時表示：當你細看中小企業的核心需求和挑戰時，你會發現他們是時間敏感性的群體，他們不是那種整天坐在建好的大廈，呆在電腦旁的人，他們是沒有圍墻的，與客戶和雇員在一起工作，他們天生是移動的。

小企業對筆記本電腦和智能手機的傾向性可能對B2B營銷人員而言是個機會。Inc. Magazine和 Cargo發現91%的美國小企業主重視無線通信和智能手機對他們生意的重要性，這可能反映了他們每天的使用。平板電腦也被64%的受訪者所看重。

第2篇：數據分析報告范文

【關鍵詞】示范高職院校；超效率DEA；規模效應；評價模型

數據包絡分析方法（DEA）為評價示范高職院校規模效益提供了一個優質的工具，其實質是根據一組關于多輸入、輸出的觀察值來估計有效生產的前沿面，并據此進行多目標綜合效果評價，并且不需要主觀賦予指標的相對權重，因此評價結果更能夠反映決策單元（Decision Making Unit， DMU）所處的實際狀態。

但現有的研究基本存在三個缺陷：一是由于對高職院校規模效益的投入產出指標體系缺乏研究，從而不能合理的評價其規模效益；二是傳統的CCR和BCC模型對于多個同時有效的決策單元（效率值為1）將無法做出進一步的評價與比較；三是采用的數據陳舊、不能反映近期示范高職院校規模效益情況。

綜上考慮，本文在構建合理的示范高職院校規模效益評價指標體系的基礎上，采用超效率（Super Efficiency）評價模型對浙江省22家示范高職院校2010年和2011年規模效益進行了實證研究，以衡量其規模效益。

1.模型及方法

1.1 DEA基本模型簡介

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis， 簡稱DEA），是對具有多投入、多產出的決策單元（Decision Making Unit， DMU）進行相對有效性評價的一種非參數方法（Charnes et al.，1978）。

DEA方法能在同其它被考察單元相比較的情況下測量出某一被考察單元相對生產效率，假定一組被考察單元的個數為n個，每個被考察單元都有s個輸出變量和m個輸入變量。yjk表示第k個被考察單元的第j個輸出變量， xik是第k個單元的第i個的輸入變量。第k個決策單元總效率計算問題可以轉化成如下面的線性規劃問題：

minθ

s.t.■X■λ■≥θX■

■Y■λ■≥Y■

λ■≥0 （j=1，2，···，n）

其中，X■=（x■，x■，···，x■），Y■=（y■，y■，···，y■）。此模型稱為CCR模型，是在規模收益不變（constant return to scale；CRS）假設下得到的。這里的θ即是第k家被考察決策單元的效率值，滿足0≤θ≤1。其經濟含義為：在某一決策單元產出Y可由所有k個決策單元產出線性組合替代的情況下，它的投入X的可壓縮程度，壓縮比例的大小為θ，θ也稱之為效率測度值。當θ=1時，表示該被考察單元是效率前沿面上的點，因而處于有效率狀態。當θ

Banker et al.（1984） 在該模型基礎上提出了規模收益可變（variable return to scale）模型，即在CCR-DEA模型中加入一個條件■λ■=1得到的BCC模型。

然而，從上述基本DEA模型可以發現，其測算結果將所有DMU簡單分為兩組，一組為有效率DMU并據此形成Pareto邊界， 另一組則屬于無效率。對于這些有效單元若繼續進行評價，上述模型是無能為力的。針對這一情況，為了區別這些有效率的決策單元，Andersen與Petersen（1993）兩位學者提出構建超效率DEA模型測算所謂的超效率（Super Efficiency），將位于效率前沿面上決策單元再加以排序，而Tone（2002）認為可以由剔除具有效率的決策單元，判定決策單元到其余生產可能集合的距離來判斷超效率的差異。

1.2超效率DEA模型

超效率CCR-DEA模型（Super–Efficiency CCR-DEA， SUP-CCR-DEA）的基本思想是在進行第k個決策單元效率評價時，使第k個決策單元的投入和產出被其他所有決策單元投入和產出的線性組合代替， 而將第k個決策單元排除在外，而CCR-DEA模型則將這一單元包括在內。

SUP-CCR-DEA模型能夠有效地區別出有效（效率值為1）決策單元之間的效率差異，可以對所評價的決策單元進行有效的排序，其模型如下：

minθ

s.t.■X■λ■≤θX■

■Y■λ■≥Y■

λ■≥0 （j=1，2，···，n）

這里各數學符號含義同前，所不同的是，由于上述模型算出的數值有可能大于1，因此可以對有效率的決策單元運算出的效率值再加以排序，即可區分出CCR-DEA模型中效率值都為1的決策單元，在SUP-CCR-DEA模型中，對于無效率的決策單元，其效率值與CCR-DEA模型一致，而一個有效的決策單元可以使其投入按比率增加，而其效率可保持不變，其投入增加比率即其超效率評價值。例如對于有效率的示范高職院校，其效率值為1.51，則表示該示范高職院校即使再等比例地增加51%的投入，它在整個示范高職院校樣本集合中仍能保持相對有效即效率值仍能維持在1以上。

2.規模效益指標體系的建立

運用DEA的過程中，最為重要的一個環節便是投入產出評價指標的設計，本文盡量選擇能夠反映高職院校資源配置效率的輸入輸出指標體系：

（1）在高職院校的輸入指標方面，本文將其界定為三個方面：人力、物力和資金等方面的投入。

其中，人力資源的投入包括生源的數量質量、師資隊伍的數量結構，而且應該包括學生投入學習、教師投入教學科研的時間和精力。高職院校物的投入主要是考慮學校的硬件設施投入情況，如學校校舍狀況、實訓場地、實驗實訓設備投入、圖書館等信息資源投入情況。財力投入指的是學校每年經常性支出，主要是教學科研經費、學生管理經費、辦公費等。

（2）高職院校的產出也有三種形式，即直接產出、間接產出和最終產出。直接產出是教師的教學活動。間接產出是學生增長了專業知識、發展了智能和提高了操作技能，是學生消費教學勞務的直接成果。而最終產出是高等教育提高勞動質量而為社會創造財富。根據高職院校辦學過程，和投入指標分析類似（具體分析過程暫略），分別從數量角度和質量角度得出高校產出結構，輸入輸出指標匯總如表1。

表1 示范高職院校規模效益有效性評價指標體系

綜上可以看出， 上面選取的投入產出指標體系較科學、全面地反映了示范高職院校的投入和產出，滿足了高職院校規模效益所蘊含的要求。

3.高職院校規模效益計算結果與分析

3.1 樣本與數據

本文實證研究所采用的資料，來自于2010～2011年度浙江省高等職業院校人才培養工作狀態數據分析報告。

3.2 實證結果與分析

結合CCR模型和SUP-CCR模型和2010～2011年度浙江省22家示范院校統計數據開展實證分析，可以得到2010年和2011年的院校規模效益值（評價數據通過使用MATLAB7.1軟件編程計算得到），結果如表2所示。

表2 示范高職院校規模效益評價結果

從表2中數據不難發現：

（1）CCR模型基本反映了示范高職院校的規模效益，但沒對效率值為1的示范高職院校進行區分。

2010年有4家示范高職院校（浙江金融學院、浙江機電學院、金華職院、寧職院）CCR模型效率值為1，規模效益相對有效的院校約占整個樣本院校數量的19%；溫州職院、浙江警官學院、浙江工貿學院、浙江經濟學院、浙江交通學院、浙江工業學院等7家院校規模效益相對良好；其余示范高職院校規模效益不太理想。

2011年有7家示范高職院校（浙江金融學院、寧波職院、浙江機電學院、金華職院、溫州職院、浙江警官學院、浙江工貿學院）實現了規模效益相對有效性，即θ=1，規模效益相對有效的院校約占整個樣本院校數量的32%；有9家院校（浙江經濟學院、浙江交通學院、浙江商業學院、浙江工業學院、浙江旅游學院、浙江藝術學院、湖州職院、麗水職院、杭州職院）呈現良好的態勢，θ值接近1，分別排在8～16名；其它的6家示范院校規模效益一般，排名靠后。

（2）SUP-CCR-DEA對效率值為1的示范高職院校的成本效率進一步進行了評價排序，解決了CCR-DEA有效院校的排名問題，而無效率的院校得分完全同CCR-DEA的評價得分。

2010年浙江金融學院規模效益排在第一位， 寧波職院第二位。浙江機電學院、金華職院、溫州職院和浙江警官學院分別位居第三到第六位，但效率值都大于1。而其它效率值小于1的示范高職院校成本效率得分完全與CCR模型的評價得分相同。

2011年寧波職院排在了第一位， 浙江機電學院排名第二， 浙江金融學院退至第三位， 金華職院排第四，浙江工貿學院升至第五。

值得注意的是，DEA有效是相對的，因此在評價中，有效的院校并不是不需要改進，與省外很多同類院校或者與本科院校相比還有不少差距，而且有效的院校之間也存在差距，這些院校仍需針對自身特點，充分挖掘影響效率主要因素，進一步提高院校的資源配置能力， 改善其狀況以提高規模效益。

4.結語

在本文的實證分析中，采集了22家示范高職院校2010～2011年度的統計數據，開展了院校各年度規模效益相對有效性的縱橫向評價研究，獲取了示范院校在2010和2011年度的規模效益評判值，掌握了院校的運行狀況并試圖揭示院校運行現狀和在同行業內所處的地位。結合橫向和縱向分析的結果，可以全面地、深入地、客觀地評判示范院校的規模效益，但鑒于篇幅所限，規模不經濟院校松弛變量輸入冗余額S-和輸出不足額S+的值未列出，列出后可以看出各項指標改進值，有助于院校找到規模不經濟的原因，從而提高資源配置效率。

【參考文獻】

[1]Tone K.A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis[J].European Journal of Operation Research.2002，143：32-41.

[2]Andersen P， Petersen N C.A Procedure for Ranking Units in Date Envelopment Analysis[J].Management Science.1993，39（10）：1261-1264.

第3篇：數據分析報告范文

1、代碼（403）漁業經營收入方面比去年同期增加56000元，原因是去年同期受持續降雨影響，大部分養殖戶（養殖南美白對蝦）圴有不同程度的損失，而今年年初越冬棚蝦卻有大幅的價格上升，所以今年上半年漁業收入方面有少許增加，但從本村總體情況來看，因四、五、六月開始南美白對蝦價格持續下滑，故從總體來看，本村漁業經營收入方面與去年同期相比差距不是很大。

2、代碼（412）漁業生產費用支出方面，比去年同期有所增加，原因是受到魚塘租金上升及漁業生產資料（蝦料）價格上升所影響。

3、代碼（317）財產性現金收入比去年同期增加22970元，主要受代碼（405）村集體分紅影響，本村集體分紅主要來自兩方面：一是年終分配款，二是口糧款；這兩方面的收入又受到本村集體魚塘租金及花地租金的多少而決定，隨著現在每年魚塘租金的上升，故村民集體分紅也跟著增加，這是今年上半年財產性現金收入增加的原因。

4、代碼（320）期內非收入所得現金增加57500元，主要受代碼（323）取回存款所影響，與去年同期相比，取回存款增加57500元。

5、代碼（315）工業和建筑業經營收入與代碼（333）工業建筑業生產費用支出，此兩項與去年同期相比減少近11萬多元，原因在兩方面：一是去年登記數據時是按不扣除成本即總收入來登記，而今年上半年開始，登記時是按扣除成本的凈利潤來登記，故是造成差距極大的原因；二是本村“吳開榮”一戶是經營毛織廠的，去年均是全年經營，而今年開始此毛織廠每月才開工兩、三天，故經營收入或支山均有較明顯的減少。

6、代碼（340）居住現金支出：比去年同期增加6萬多元，此項受代碼（415）新建（購）房支出影響，原因是有一戶有新建房屋支出。

7、代碼（342）醫療保健支出：比去年同期有所增加，原因是有一戶有一個新出生嬰兒，所以在保健方面費用有所增加。

8、代碼（343）交通通迅支出：此項比去年同期有所減少，原因是外出（遠行）減少，所以交通費用相應減少。

9、代碼（418）教育費用支出：比去年同期有所減少，原因是去年有部份讀高中或中專的學生去年7月已畢業，今年上半年在讀的學生絕大部分是初中生或小學生，學費相對較少，甚至有一戶有一學生已沒有上學（個人原因輟學），所以教育費用相應減少。另外代碼（419）旅游費用支出方面，今年上半年16戶之中均沒有外出旅游，故此項沒有支出。

10、代碼（339）衣著消費支出和代碼（353）存入銀行信用社款的減少，這些項目主要是受農戶“主觀性”原因所影響，不用深究！

第4篇：數據分析報告范文

摘要： 目的 以社區健康服務中心為基本研究單元，應用數據包絡分析法(DEA)開展社區高血壓綜合防治效果評價。方法 采取單純隨機抽樣方法，抽取39個社區健康服務中心，運用數據包絡法評價社區健康服務中心綜合防治效果。結果 社區健康服務中心社區高血壓綜合防治DEA有效率667%，DEA無效社區健康服務中心的問題主要為患者服藥依從性和生命質量得分較低，其不足率分別為2268%和821%。知曉率較高，不足率為071%，接近理想產出。結論 DEA對高血壓綜合防治進行效果評價，其結果可靠、科學。

關鍵詞： 社區；高血壓；綜合評價；數據包絡分析

Data envelopment analysis for evaluation on effect of comprehensive prevention and control on hypertension

Abstract： Objective Based the community health service，using data envelopment analysis(DEA) to evaluate the effect of current model of comprehensive prevention and control communitybased for hypertension in Shenzhen city.Methods Thirty nine community health service centers of 6 districts in Shenzhen city were sampled using random cluster sampling，and the effect of prevention were evaluate by DEA.Results The result of DEA showed that there were 26 centers (667%) reached the best InputOutput ratio within those;and the main problems of 13 inefficiency centers were lower level of compliance rate，control rate of bloodpressure，satisfactory extent and scores of life quality.The insufficient rate were 2268% and 821%，respectively.Whereas the aware rate of hypertension was close to ideal output，the insufficient rate was 071%.Conclusion The result from using DEA to evaluate the effect of comprehensive prevention and control communitybased for hypertension is reliable and scientific.

Key words： community;hypertension;comprehensive evaluation;data envelopment analysis (DEA)

項目評價為項目管理中的重要環節，目前的多指標綜合評價方法對同一類型項目的橫向比較，由于不能很好解決指標權重賦值和共線性問題，使得評價結果不盡人意。數據包絡分析(data envelopment analysis，DEA)是近年來所發展的一種新的項目績效評價方法，由于它在處理多輸入、多輸出問題上的絕對優勢，目前已成為評價具有相同類型投入和產出的若干部門(決策單元)相對效率的多指標綜合評價方法〔1〕。本研究將DEA用于公共衛生服務項目，以深圳社區健康服務中心為基本評價單元，對深圳市高血壓社區綜合防治的投入產出效率進行客觀評價，找出低效率社區健康服務中心的原因所在，為深圳市慢病社區綜合防治的量化管理提供科學依據。

1 資料與方法

11 資料 來源于深圳市科技計劃項目《社區慢病綜合防治模式及評估指標體系研究》專項調查。課題組對深圳市222個社區健康服務中心采取單純隨機方法，抽取了39個社區健康服務中心。采用自編調查問卷，在調查前向被調查者說明知情同意內容，如本人同意后調查。本調查詢問并收集了社區健康服務中心運行情況及其管理的1907名社區高血壓患者的知識，態度，行為(KAP)得分、滿意度、依從性及生命質量等；在文獻復習的基礎上，通過統計學篩選，確定了防治效果評價指標體系〔2-4〕，包括投入和產出2大類共計6項，具體為：(1)資源投入指標：千人醫生數和業務收入；(2)效果產出指標：滿意率、知曉率、服藥依從性和生命質量得分。

12 相關指標定義 參閱文獻〔2-5〕。其中患者服藥依從性，采用服藥依從性量表(MORISKY)推薦的高血壓病人服藥依從性測量問卷進行測量〔6〕。深圳社區高血壓患者藥物治療在全國《高血壓防治基層實用規范》指導下，采用個體化治療原則。

13 統計分析 以SAS軟件提供的運籌決策支持工具包SAS/OR為基礎，采用自編SAS程序［7］，進行DEA線性規劃求解。

轉貼于 　　2 結果

21 社區高血壓綜合防治效果評價指標體系情況 見表1。

表1 深圳市高血壓防治投入、過程和產出指標一般情況（略）

22 DEA評價結果 在隨機抽取的39個社區健康服務中心中，達到DEA有效的有26個(效率指數θ=1)，占總數的667%。對13個社區健康服務中心的DEA無效(0

表2 13個DEA無效社區健康服務中心產出虧量情況（略）

將13個DEA無效社區健康服務中心平均產出虧量與其在4項產出指標的平均得分相比，即可得到無效社區健康服務中心各項產出指標的不足率。由此可以分析其投入產出無效的癥結所在。可以看出，無效社區健康服務中心主要問題是服藥依從性和生命質量得分不足，其不足率分別為2268%和821%，而知曉率(071%)和滿意率(327%)與實際得分相差不大，表現尚可。

3 討論

本研究結果表明，39個社區健康服務中心，達到DEA有效的有26個，占總數的667%。6個行政區DEA有效順位為：南山區(3/3)、福田區(5/6)、龍崗區(3/4)、羅湖區(6/10)、寶安區(9/15)和鹽田區(0/1)。表明深圳市各社區健康服務中心進行高血壓綜合防治，半數以上達到了較優的投入產出比，目前采用的以社區為依托、以健康促進為策略的高血壓綜合防治模式運作良好，有效的達到了高血壓綜合防治的目的。進一步分析表明，13個DEA無效社區健康服務中心的原因各不相同，主要問題為服藥依從性、生命質量低，而知曉率和滿意率表現尚佳，即存在健康教育理論所謂的知信行脫節現象，特別在特區外(寶安、龍崗)社區健康服務中心表現明顯。隨著降壓藥的不斷更新換代，現有的降壓藥能使90%以上的高血壓病人血壓控制在正常水平〔7〕，但高血壓人群中血壓正常率并不高，美國1988～1991年的調查為27%，英國最近的調查為6%，原因是多方面的，其中最主要的因素是服藥依從性差。較低的總體健康和生命力維度得分也表明，高血壓患者總的健康狀況較差，提示高血壓患者的生存質量應該引起關注。因此，針對DEA無效的社區健康服務中心的不足之處，提高其人員配置水平，改進服務態度，加強健康教育力度，增強患者服藥依從性，更好地控制血壓，以達到最終提高高血壓患者生命質量的目的。

參考文獻

〔1〕 Sherman H David.Hospital efficiency measurement and evaluation:Empirical test of a new technique［J］.Medical Care.1984，22(10)：922938.

〔2〕 周學富，劉紅建，王飛霞，等.社區高血壓系統管理近期效果評估［J］.實用預防醫學，2002，9(1)：1013.

〔3〕 劉運海，楊期東，劉尊敬，等.隊列人群心腦血管病危險因素干預效果評價［J］.中華流行病學雜志，2003，24(2)：102105.

〔4〕 謝虹，詹思延，孔靈芝. 我國社區慢性病綜合防治示范點組織管理評價指標體系的建立［J］.中國農村衛生事業管理，2002，22(5)：3134.

〔5〕 茅福成.醫院滿意度調查統計方法探討［J］.中華醫院管理雜志，1994，6(15)：358359.

〔6〕 Dusing R.Adverse events，Compliance and change in therapy［J］.Current Hypertension Rep，2001，3(6):488492.

第5篇：數據分析報告范文

【關鍵詞】法定傳染病；監測報告

自2004年我國建立“實時、在線、基于個案信息”法定傳染病網絡直報至目前,全國100%的疾病預防控制機構、近98%的縣級及以上醫療機構和84%的鄉鎮衛生院均實現了網絡直報，傳染病網絡報告質量也得到很大的提高。這對我國傳染病疫情的及時發現和有效控制具有重要意義。然而我國對傳染病網絡直報系統的評價內容一直主要集中在報告質量與管理環節上，尚沒有對整個報告系統進行全面、系統評價，比如系統的結構、穩定性、完整性、有用性、靈活性、靈敏度等。因此，本文主要針對此方面進行研究分析。

1材料與方法

1.1調查對象采用分層整群抽樣法，將全國按經濟發展水平劃分為東、中、西三部，并將每部地區按不同的醫療水平劃分為不同的層次段。在每個樣本中隨機抽取一個發展水平較高的城市和一個發展水平較低的城市。檢查單位包括三類性質醫療衛生機構單位共168家：衛生行政部門、疾病預防中心和醫療機構。

1.2檢查內容

1.2.1統計各省縣及縣級以上醫療機構的網絡直報率和鄉鎮衛生院的網絡直報率。

1.2.2統計各省分2009年1―11月法定傳染病報告質量情況。包括：未及時報告率、未及時審核率、重卡率、縣（區）零缺報率及綜合指數。

1.2.3統計醫療機構門診日志和登記本使用符合率及登記完整率。

1.2.4統計醫療機構傳染病監測數據報告情況。包括從2009年1月至11月接診傳染病的相關科室的門診日至、出入院記錄本中醫生診斷的法定傳染病病例。

2結果

2.1 抽檢6省的網絡直報情況 抽檢的6省縣級以上醫療機構2498家，已進行網絡直報的占到95.12%；鄉鎮衛生院7960家，直報率83.92%。具體情況見下表：

2.2 法定傳染病報告質量

2.3醫療機構門診日志和登記本使用符合率及登記完整率。

按醫療機構等次進行比較，符合率由高到低排列依次為：省級、市、縣（區）級、鄉鎮級，完整率依次為：縣（區）級、省級、地市級、鄉鎮級。

2.4醫療機構傳染病監測數據報告情況。

3討論

本研究通過對168家醫療機構單位進行數據質量現狀及影響因素進行分析，發現我國不同地區法定傳染病報告質量和管理水平存在顯著差異。而目前影響這種差異的因素主要體現在受經濟發展水平的影響及醫務人員報告傳染病的意識的強弱影響而表現出來的傳染病報告培訓少、培訓級別低、醫務人員診斷傳染病水平低、缺乏報告傳染病應有的工具及疾病控制機構對檢查傳染病報告的力度不足等方面。

參考文獻

[1]TeutschSM，Churchill RE. Principles and practice of public health surveillance[M].Oxford University Press,2000。

第6篇：數據分析報告范文

關鍵詞：財務分析；大數據；教學改革

作者簡介：王暉（1973-），女，黑龍江雞西人，北京信息科技大學經濟管理學院，講師；段文軍（1969-），女，山東蓬萊人，北京信息科技大學經濟管理學院，副教授。（北京 100192）

基金項目：本文系北京信息科技大學教學提高-專業建設項目（項目編號：5028023501）的研究成果。

中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2013）25-0111-02

當今時代不斷涌現各種新型信息方式，例如博客、社交網絡等；不斷興起各種新技術，例如云計算、物聯網等。數據的產生不受任何的限制，數據以前所未有的速度不斷增長和累積，大數據時代已經來到。[1]《華爾街日報》認為大數據時代是引領未來繁榮的三大技術變革之一。麥肯錫公司在一份報告中提出數據是一種生產資料。企業每天面對海量的財務數據，如超市的銷售記錄、銀行的交易記錄、淘寶網站數千萬筆交易記錄（產生量超過50TB，存儲量40PB①）。企業如能利用這些巨大的數據集挖掘出有價值的信息，那么企業就能掌控下一個創新、競爭和生產力提高的關鍵。大數據時代，尤其是財務大數據時代，呼喚創新型人才。[2]呼喚具備綜合財務分析能力的人才，利用財務大數據為企業創造財富。

如何培養財務分析人才？在財經類高校本科，一般都開設“財務分析”課程，該課程教學目的是培養學生對真實企業進行綜合財務分析，并能獨立撰寫財務分析報告的能力。[3]本文以北京信息科技大學（以下簡稱“我校”）為例，探討大數據時代下財務分析人才的需求特點，對高校“財務分析”課程設置的影響，并提出改進“財務分析”課程教學的建議。

一、大數據時代下財務分析人才需求特點

相較于其他類型數據，財務數據更大、更復雜，蘊藏著更多寶貴信息。麥肯錫公司2011年報告推測，利用大數據分析，零售商可增加運營利潤60%，制造業設備裝配成本會減少50%。[2]在財務大數據環境下，如何整理與統計這些雜亂無章的數據？如何讓財務數據開口說話為企業管理者經營決策提供科學依據？朱東華（2013）認為，大數據時代下，傳統的數據分析方法已經不再適應當前的數據環境，同時，各種企業對數據的依賴與日俱增，甚至定量分析方法將逐步取代定性分析方法。[4]財務大數據和大量的財務數據分析需求助長了企業對統計和數學背景的人才需求。

可見，大數據時代下財務分析人才應該具備扎實的統計學和數學功底，能夠熟練運用定量分析方法分析數據以獲取信息，撰寫分析報告為企業相關利益人決策提供依據。

二、“財務分析”課程教學現狀

張先治（2007）認為，財務分析是財務分析主體為實現財務分析目標，以財務信息及其他相關信息為基礎，運用財務分析技術，對分析對象的財務活動的可靠性和有效性進行分析，為經營決策、管理控制及監督管理提供依據的一門具有獨立性、邊緣性、綜合性的經濟應用學科。[5]財務分析課程是為我校經濟管理學院財務管理專業本科三年級開設的一門專業必修課。學生前期已經學過數學、經濟學、會計學、財務管理、統計學等課程。財務分析課程正是在學生掌握前期所學各門課程的基礎上，培養學生綜合運用所學專業知識，分析判斷企業的財務狀況，并根據數據分析結果找出企業存在的問題，提出解決方案。[6]為了更好地實現“財務分析”課程教學目的，課程組的老師們經過討論，決定修改2008級財務管理專業教學計劃，將原來課堂教學的方式改為1/2的學時用于課堂教授基本理論，1/2學時用于實踐教學。筆者自2011年開始，按照新的教學計劃給三屆學生講授了“財務分析”課程。

1.理論教學部分

教材選用東北財經大學出版社出版，張先治和陳友邦主編的《財務分析》（第五版）。該教材體系完整，內容豐富，全書以一家虛擬的ZTE公司為例，演示財務報告分析、財務效率分析和財務綜合分析。每章設有案例和復習思考題，該書還有配套的習題集。在課堂教學中，以教材為主線，突出介紹各種財務分析方法的使用，以及根據分析結果得出結論，提出解決方案。

2.實踐教學部分

一人一企，邊學邊分析。每位學生選擇一家上市公司作為分析對象，利用學校購買的金融數據庫以及相應網絡資源，結合所學財務分析理論知識進行上機實驗，在Excel內完成數據分析，并將分析結果形成財務分析報告。學生分析判斷和決策能力在實戰中得以鍛煉，教學效果得到改善。

但是，隨著大數據時代的來臨，外部環境對數據分析能力要求的提升，僅僅學會利用Excel進行水平分析、垂直分析、趨勢分析、比率分析和因素分析，已經遠遠不能滿足市場對財務分析人才的需求，學生就業的競爭力無從談起。結合前面大數據時代下財務分析人才需求特點，我校學生財務分析能力的培養存在著以下問題：

1.學生數據收集、整理和分析能力弱

定量分析方法應用的基礎是數據，財務分析人員必須學會從海量的網絡資源中搜集并篩選與自己的分析對象和分析目的相關性較強的資料信息，[7]這些資料信息可能是結構化數據，例如金融數據庫等；也可能是非結構化數據，例如網頁等。從實踐教學環節反映出學生數據收集和整理能力弱，分析其原因主要是：

（1）學生不熟悉對財務分析有幫助的網絡資源。搜集有價值的數據需要一定的技巧，其中最為重要的是熟悉一些重要的網站，知道相應的數據應該在哪里找到的概率比較大，做到有的放矢。

（2）學生無法將非結構數據快速地轉換成所需的數據形式。類似金融數據庫這樣的結構數據，學生基本能夠篩選出所需信息。但是，對于類似網頁這樣的非結構數據，他們就只能運用最原始的復制粘貼的方法提煉數據信息，耗時且耗力。2013年2月1日，人保財險執行副總裁王和在中國第七屆“保險業管理信息化高峰論壇”上指出，在過去的兩三年里，結構和非結構數據發生了本質性的逆轉。過去就整個社會來講，絕大多數的數據是結構數據，而現在非結構數據正呈快速增長的趨勢，現在以及未來，非結構數據將占到95%，甚至更多。

“財務分析”課程講授的基本方法主要是比率分析和因素分析法等。目前，無論是學術界還是業界，研究人員大量使用統計模型進行財務數據分析，例如聚類分析、多元回歸、因子分析、時間序列預測法等。因而，我校學生數據分析能力急需加強，尤其是統計學和數學的基礎要扎實。

2.學生財務分析報告撰寫水平有待提高

財務分析的結果是以財務分析報告的形式展示給企業利益相關人，為其進行財務預測、財務決策、財務控制和財務評價等提供可靠信息。財務分析報告是對企業經營狀況、資金運作的綜合概括和高度反映。李寶智（2012）認為，報告應具備八要素：準確、完整、可比、用戶導向、相關、問題的解決方案、及時和易用。[8]從我校學生提交的財務分析報告看，與上述要求還有很大差距。

三、“財務分析”課程教學改革建議

1.培訓網絡資源使用

重點介紹幾個數據庫的使用：

（1）金融數據庫。我校購買了兩款金融數據庫，北京聚源銳思數據科技有限公司金融數據庫（http：//）和深圳市國泰安信息技術有限公司CSMAR財經系列研究數據庫（http：//）。登陸金融數據庫后，輸入查詢條件即可下載上市公司財務數據，速度快且數據量大，數據格式可以任意選擇。

（2）中國資訊行（國際）有限公司高校財經數據庫（http：//），INFOBANK于1995年在香港成立，是一家專門收集、處理及傳播中國商業、經濟信息的香港高科技企業，信息范圍涵蓋19個領域、197個行業。

（3）國務院發展研究中心信息網（國研網）（http：//.cn）。國研網已建成了內容豐富、檢索便捷、功能齊全的大型經濟信息數據庫集群，包括：六十幾個文獻類數據庫、四十多個統計類數據庫等。

網站資源：中國證券監督管理委員會（http：//）、上海證券交易所（http：//.cn）、深圳證券交易所網站（http：//）、巨潮資訊網（http：//.cn）和相關協會網站等。

2.培養數據預處理和建模能力

收集到數據之后，需要對數據進行預處理，利用統計學的理論和方法將數據轉換成一個分析模型。[9]學生在統計學、計量經濟學課程中，已經完成基本模型理論、SPSS或者Eviews三分析軟件的學習。但是，若想實現對大數據的整理和分析，應該掌握R或者Matlab統計分析軟件，同時，還要掌握一種編程語言，例如C++、JAVA、C#等。利用編程語言調用統計分析軟件，從而實現大數據的分析。另外，建議學生了解Perl語言編程，該語言擅長處理非結構數據。

3.培養文獻閱讀及財務分析報告撰寫能力

數據分析之后，需要撰寫財務分析報告，為各方利益相關者的決策提供依據。不同財務分析的目的，形成的財務分析報告具體要求會有所差異，但是撰寫財務分析報告的基本步驟相同。首先查閱文獻，閱讀相關學術文章、財務分析師分析報告、評級機構報告等；其次，模仿寫作，組織財務分析結果，形成報告。此中沒有捷徑，需多看、多寫。

注釋：

①1TB 等于1000GB，1PB 等于1000TB。

參考文獻：

[1]孟小峰，慈祥.大數據管理：概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展，2013，（1）.

[2]鄔賀銓.大數據時代的機遇與挑戰[J].求是，2013，（4）.

[3]張肖飛.財經類高校《財務分析》課程案例教學改革研究[J].商業會計，2013，（1）.

[4]朱東華，張嶷，汪雪鋒，等.大數據環境下技術創新管理方法研究[J].科學學與科學技術管理，2013，（4）.

[5]張先治.財務分析理論發展與定位研究[J].財經問題研究，

2007，（4）.

[6]陳衛軍，徐文學，陳平.基于上市公司網上資源的《財務分析》實訓教學探討[J].財會通訊，2012，（2）.

[7]王楨.網絡環境下財務分析案例教學方法的改進[J].中國教育信息化，2012，（1）.

第7篇：數據分析報告范文

本文將針對數據分析，同時結合客服中心的具體需要，來幫助大家理清如何做數據分析、如何提高工作效率和質量、如何讓分析出來的內容更有價值、如何才能夠讓領導認可。下面就是我在工作中總結出來的十個必須要問自己的問題（如圖1）。

1. 目前領導的關注點是什么？

任何分析都是應該建立在企業整體戰略之上的，了解領導目前的工作重心，自然就可以判斷我們應該朝著哪個方向進行分析，這樣才能夠幫助領導全面深入地了解目前狀況，從而決定要采取哪些措施。所以，要根據數據分析的受眾對象來進行分析，把握好分析的整體方向與深度及廣度。

2. 分析的主要目的是什么？

分析之前要考慮為什么要做分析，在這里我們舉例來說明。例如在考慮上一問題時我們假定目前領導主抓服務水平（20秒接通率），那么我們在這里就應該清晰分析的目的就是分析目前整體服務水平在歷史中處于什么水平？問題出現在哪里？我們應該在哪些方面上采取措施來提高服務水平？

3. 需要哪些數據來支撐分析？

在明確了分析目的之后，我們就要準備數據。在這里我們要先根據客服中心運營的經驗對可能影響到服務水平的因素進行提前判斷，以確定我們需要哪些數據來支持我們做分析。像對服務水平產生影響的因素可以有人員方面、系統方面、流程制度方面等，所以我們可以分析話務量、排班人員情況、人員出勤狀況、在線人數、示忙人數、離席人數、平均通話時長、平均事后處理時長等數據。

4. 數據應該從哪里收集？

現在我們已經明確需要的數據有哪些了，下面就是開始收集數據，最主要的數據來源就是目前客服中心內部現有的報表系統。在這里我們假定報表系統是完善的，可以根據我們的分析需求來隨意提取任何數據，當然有些數據是很難在系統中提出的，這時我們就需要手工進行數據收集。

5. 應從什么角度進行分析？

這個問題其實在第三個問題中就已經區分出來了。舉例來說，我們可以分析不同時段的話務情況以及各時段對應的排班人數，以此來判斷是否是人員不足或者是話務突增造成的服務水平低。最終，通過不同角度進行定性與定量的綜合分析，找出問題到底是人的原因、系統的原因、還是流程制度的原因。

6. 應該用什么分析方法？

我們只需要掌握一些簡單的分析方法即可滿足目前客服中心的日常分析需求。選擇分析方法的原則就是只選最合適的不選最高深的。一般我們可以用到的分析方法有：

對比分析：在同一分析維度下對不同數據集合進行比較，找出其中存在的差異，并進一步深入挖掘差異原因；

趨勢分析：觀察數據序列隨時間的變化趨勢，找出其一般規律，如移動平均、同比、環比等；

排名分析：將大量數據按某種分類方法進行頻次統計，觀察其中的Top N數據，反映其對整體的影響程度如何；

結構分析：在統計分組的基礎上計算各組成部分所占比重，進而分析某一總體現象的內部結構特征、總體的性質、總體內部結構變化規律；

相關性分析：測量某兩個變量之間的相關程度，即當一個變量發生變化，另外一個變量也會隨之發生的變化趨勢。

7. 如何展示分析結論？

1） 根據不同的報告選擇不同的展示工具

我們一般是以分析報告的形式來展示分析結論的，根據不同的報告類型選取不同的工具進行展示。報告大致區分為三種：日常運營狀況分析報告、專項問題解決報告、歷史數據（問題）研究報告。

用PPT撰寫分析報告可以加入豐富的元素、動畫效果等，圖文并茂，適合現場演示匯報，大大增強展示效果；但是不適合大篇幅的文字，對于匯報人員的演講技能要求較高；專題分析報告與歷史研究報告均可以使用PPT來制作。

用Word撰寫分析報告易于排版，顯得相對正式；但是缺乏交互性，不適合演講匯報；適合撰寫各類型的分析報告。

用Excel則適合日常報告的撰寫，還可以有動態的圖表，方便實時更新、交互性較強，但不適合演講匯報。

2） 根據不同內容選擇不同的展示圖表

數據展示的原則就是簡單直觀、清晰易懂， 在選擇圖表來展示數據時需要考慮清楚我們想要展示給領導什么，要說明什么問題。用來展示數據的圖表大致有用餅圖、條形圖、柱狀圖、折線圖、散點圖、雷達圖、面積圖。

以下給出幾個圖例供大家參考（說明一下，圖表的標題已經去掉，只展示圖表大致形式）。

8. 產生問題的原因有哪些？

經過以上的綜合分析我們可以判斷是以下原因：

人員問題：人員招聘不足、排班不夠合理、人員出勤差、人員接續效率低、人員培訓效果不明顯等問題；

系統問題：話務系統故障、知識庫系統故障等問題，具體是什么問題需要查看系統故障的歷史記錄；

流程制度問題：管理流程和服務流程不合理、過于復雜，職責界定不清晰、制度不完善等問題

9. 可以采取的措施有哪些？

在經過全面的分析后，將造成服務水平低的所有因素按照重要性進行排序，根據80/20法則首先解決重要的影響因素，針對各影響因素的不同采取不同的措施進行改善。制定改善計劃需要明確改善的事項是什么、負責的人員（或部門）是誰、預計的周期是多長等要素。

10. 最終的改善效果如何？

第8篇：數據分析報告范文

【關鍵詞】投資 可行性分析 作用

現階段全世界都向著全球化和一體化方向不斷邁進，尤其是在世界經濟貿易方面，各國之間的聯系越來越緊密，市場競爭也更加復雜更為激烈。在這種經濟大環境之下，投資者的每一次的經濟投資都面臨著巨大的風險和挑戰，甚至有血本無歸的可能。投資者在進行經濟投資的決策之前一定要做出完整的可行性分析報告，這對于提高決策者的決策效率，降低決策者因為個人感情因素以及對國家及地方政策不了解或是了解不全面而造成的決策失誤，錯失最佳的投資良機情況出現的可能，還可以起到優化市場資源配置，使自然資源得到最充分的分配和利用，提高產品的市場競爭力等作用。因此，本文就對在現實經濟實際投資過程中，投資可行性分析所起到的重要作用進行深入分析和研究。

一、經濟投資可行性分析的原則

（一）前瞻性

可行性分析最為基本的原則就是前瞻性，這也是投資可行性分析存在的最大意義。前瞻性，顧名思義就是在事件發生之前對其發展趨勢及最終結果進行預判。從經濟管理方向來說，可行性分析是預控行為的一部分，經濟投資前對于要投資的對象是否具有升值空間運用已有資料進行合理分析，對投資的收益性做出預判，所以這一分析本身就是一項有預測性質的活動。在進行投資目標的實際可行性分析的時候，要時刻謹記這一重要原則，對于可能對投資活動產生影響的因素都要充分了解并分析，每一個細小的因素都有可能對投資結果帶來巨大的影響，從而提高可行性分析的準確程度，為投資者做出明智的投資選擇提供有效的數據支持。

（二）公平性

在進行經濟投資可行性分析時候，想要獲得更為準確的數據、得到更加精準的判斷，就必須要遵循可行性分析的公平性原則，這在分析過程中起著十分重要的作用。相關金融數據分析師必須要堅持這一原則，不帶任何感彩地進行數據分析和綜合判斷，明確自身肩負的重要職責，對于外界的影響因素要盡最大的力量進行屏蔽，科學客觀地對待收集的數據和資料，并據此進行公正客觀的分析和計算，還要按照經濟市場的價值波動規律進行檢測，確保分析結果的科學性和可行性。

（三）真實性

可行性分析中想要確保分析報告科學且合理就要堅持真實性的原則。相關金融數據分析師要在實際數據分析的時候保持謹慎認真，確保所有工作流程都是按照相關規定及標準進行的，收集的資料要翔實可靠、廣泛真實，這是做好投資可行性分析的基礎和依據，數據分析階段結束之后就到了考驗數據分析師真正實力的時候了，特別要注意的就是工作中要貫穿真實性的原則，開展好數據分析工作，保證數據分析工作的有效性。

二、可行性分析在經濟投資中的作用分析

就目前我國實際情況來說，在經濟投資過程中可行性分析起著非常重要的作用，甚至對最終的經濟效益起著決定性的影響作用。因此，必須充分利用好可行性分析，以便能夠使其在實際經濟投資中發揮出更加重要的作用。

（一）為投資者摸清投資市場真實需求及情況做出參考

投資決策是否明智，就要看這個決策是否符合市場需求以及和市場需求符合的程度，如果投資者的投資項目沒有符合市場需求或者與市場消費主流方向有所偏離的話，就會給投資者帶來嚴重的經濟損失，甚至讓投資者因為一個決定而血本無歸，因此做出決策之前必須對市場需求進行全面而深入的調查，并綜合其他數據做出可行性分析報告，只有這樣才可以最大程度地降低決策對投資者帶來的負面影響，為投資者帶來更多的經濟收入。相關金融風險測評師要對國內外相關市場的規模、競爭力以及價格等進行深入的調查及了解，預判潛在市場的大小，對可能出現的風險進行估計并擬出對應的應急方案，做出最為合適的經濟投資項目分析報告，為投資者自行做出決策提供科學可靠的數據支持，并在一定程度上減小了投資者進行經濟投資項目選擇的壓力，減輕了工作負擔，并提高了決策效率。

（二）科學合理地對投資對象各方面條件進行分析和評價

進行投資的可行性分析能夠對投資項目進行充分的了解和認知，避免因為不了解投資項目而造成的盲目決策。一方面，能夠提高投資項目在同類產品中的競爭力，促進各類自然資源及經濟資源的合理分配及利用，使得資源利用效率實現最大化。由于各類生產資源在地域上分配不均衡，并且各地擁有的資源也有一定的數量限制，不同地區的同類資源在數量、質量等方面都是不同的，因此各地的生產成本也就不盡相同。可行性分析對投資項目進行的全面分析包括了項目開發的地區、項目的規模大小、項目所具有的潛在價值等等，這些都是在進行實際決策時需要參考的對象，具有優勢因素的投資項目自然會獲得更多投資者的青睞，這樣就使得優勢因素得到更多的利用，進而加強了項目的競爭能力；另一方面，進行可行性分析時，對投資項目的全面考察、完整的數據分析方式以及科學的數學模型應用、從宏觀角度對投資項目所處的環境等方面進行統一整合及分析等都使投資方案的合理性得到充分保證，為決策的順利執行提供必要的備選方案，還從一定程度上維持了市場競爭的平衡性。

（三）避免由于決策者缺乏對國家政策等外部環境的了解導致的決策失誤

經濟投資項目的開發及上市都必須要遵守國家相關政策做出的相關規定，還必須要獲得國家相關審批部門的認證和允許才可以在金融市場進行上市。國家政策則是國家根據實時市場情況做出宏觀調控的一種重要手段和方法，國家政策包括很多方面，比如投資政策、出口政策，還有在某些特殊地區實行的特別經濟發展規劃，還有國家為了扶持某種新興行業而提供的特殊優待條件等等，如果投資者不能及時了解國家政策改動及增添的動向，不能對國家相關政策及地區政策做出詳盡而透徹的了解，就很容易出現投資項目超過審批時間或者是錯過優惠條件實施事件等等而帶來的很多不必要的經濟損失。因此，投資者在進行實際投資的之前一定要做可行性分析，對國家及地區的相關政策及優惠條例進行完全的掌握，并聘請專業的金融風險測評師對市場可能出現的變化及風險做出預判，做出相對應的應對措施及方案，才能夠最大程度的避免因為信息了解不及時而造成的決策失誤或是錯失投資的最佳時機，甚至帶來嚴重的經濟損失。

（四）使得投資者的決策更具穩定性

投資者想要保證經濟投資能夠持續平穩不斷地運行下去，就必須要保證自身投資具有穩定性、漸進性和一定的系統性。投資者再進行一些比較大型的經濟項目投資的時候，因為其本身具有的投資規模大、投資風險高、資金回收期較長等特點，很容易出現投資的不連續，產生一定的投資混亂，這就需要投資者在進行投資之前做好可行性分析工作，為之后投資項目的決策提供紅宏觀上的方向引導，維持投資的穩定性和有序性，才能夠使得市場資源得到有效充分利用，才能減少在投資中的決策混亂，進而減少決策失誤，獲取更多更長遠的經濟利益。

三、結語

綜上所述，投資者在進行經濟投資的決策之前一定要做出完整的可行性分析報告，這對于提高決策者的決策效率，降低決策者因為個人感情因素以及對國家及地方政策不了解或是了解不全面而造成的決策失誤，錯失最佳的投資良機情況出現的可能，還可以起到優化市場資源配置，使自然資源得到最充分的分配和利用，提高產品的市場競爭力等作用。本文介紹了經濟投資可行性分析的基本原則以及可行性分析在經濟投資中的重要作用，希望可以為投資者在進行投資決策之前對可行性分析充分重視起來，認識到只有做好可行性分析報告才能夠盡量減少市場決策的風險，做出最為合理的投資決策分析，希望可以為相關經濟投資者提供一點參考和借鑒。

參考文獻：

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[3]彭貴華.隨機模擬技術在制造業固定資產投資項目經濟可行性分析中的應用[J].會計師，2012（09）.

第9篇：數據分析報告范文

隨著數據的爆炸式增長，“大數據”一詞受到了越來越多的關注，很多領域已經開始應用大數據。大數據技術不僅能應用于數字出版中，在傳統的紙質出版中也有應用前景。本文擬以醫學出版為例，探討大數據時代下，醫學出版選題策劃的思路轉變，以及面臨的問題與挑戰。

一、大數據時代素描

“大數據”是人們給信息爆炸所產生的巨量數據起的一個簡單的名字。一方面，這些數據蘊藏著巨大的潛在價值，人們迫切需要更先進的技術，對其進行實時處理；另一方面，技術的進步，包括云計算、分布式計算等方法的應用，極大地提升了信息處理能力，提供了廣闊的研究空間，使大數據分析成為可能。

很多人認為“大數據”就是指數據量大，這是一個誤區。大數據的本質是發現和理解了信息與信息之間的關系，是思維的變革，而這種變革主要表現在以下三方面。首先，大數據強調的不是隨機樣本，而是全體數據。為了實現“全體數據”，需要我們盡可能多地搜集、保存與行業相關的各類數據和信息。其次，大數據時代，人們不再一味追求精確，而是承認混雜性。因此，人們需要對于非結構化數據給予更多的關注。也就是說，我們不僅要關注圖書銷量、讀者群構成、直接反饋；也要關注鼠標點擊、駐留在一本書的時間，后續購買、關聯購買情況，購買地點等。這些看似雜亂的信息，可能蘊藏著巨大的商機和價值。再次，大數據不再追求因果關系，而是關注事物之間的相關性。例如，沃爾瑪通過數據分析發現，在颶風來臨的季節，不僅手電筒的銷量增加了，某一種牌子的蛋撻的銷量也增加了，因此，沃爾瑪在颶風季節來臨時，將庫存的蛋撻擺放在靠近手電的位置，以增加銷量。在醫學出版中，我們也可以通過數據分析，找出與讀者的購買行為或閱讀需求相關的要素。

二、大數據在醫學出版選題策劃中的應用前景

1. 教材出版

各個出版社都很重視教材出版。不管是新編教材還是修訂教材，調研都是啟動編寫的基礎。教材調研，需要先搜集開設本專業學校的名單，逐個寄出調研函。學校的名單主要來源于相關學會、教職委、行職委提供的資料，但需結合前一版教材或相關書籍發貨的省市分布數據，有些時候這兩者有較大出入。例如，提供的名單中，河南省沒有學校招生，但出版社前三年的發貨資料中，河南省每年的教材發貨數很大。另外調研函發出后，回收也存在一定困難，通常只能做到部分回收。正因為學校的名單很難搜集齊全，調研函也不能全部回收，這種傳統方式上的調研，雖然力求全面，但仍是一種抽樣調查，很難涵蓋整個行業的樣本量和全部信息。

在大數據時代，一切都可以被數據化，大數據強調的不是抽樣樣本，而是全體數據，因此將數據分析引入教材調研，可以對互聯網上有關專業的開設省份、招生學校、招生人數等信息進行分析，得出更全面的數據分析報告。在教材修訂、搜集反饋意見時，也可以通過搜集論壇、網購機構的銷售記錄、讀者評論等，分析需要增加、刪減及修改的內容。在遴選主編、副主編及編者時，編輯同樣可以通過分析網站上的會議情況、會議日程、發言頻率和題目、各領域專家的專業特長，確定其學術影響，以及在教材中適合擔任的角色，并將這些信息形成分析報告，供決策者參考。

2. 學術專著

在傳統出版模式下，學術專著的選題方式屬于經驗型，由策劃編輯提出選題，報出版社選題會討論。選題委員會由社領導、經驗豐富的老編審、生產及銷售部門負責人等組成。選題會上討論的依據主要是以往選題的銷售情況及市場反饋，當前市場同類書的情況，以及其他出版社類似圖書的銷售情況。這種選題論證方式所參考的數據，只是整個出版市場數據的一部分。而利用大數據，人們可以獲得整個醫學圖書市場的書目信息、銷售情況，并進行分析。通過數據分析得出的報告，可以形象地理解成一批有無限經驗的策劃編輯、生產人員和銷售人員討論后得出的結論。理論上，這種論證模式更客觀、更有說服力。

現有的醫學相關網絡社區、數據庫的資源已經十分豐富，通過對諸如丁香園醫學論壇、中國期刊網（CNKI）、PubMed等的搜索記錄、瀏覽記錄、用戶留言，以及對亞馬遜、當當網的專業圖書購買記錄的分析，可以篩選出各個專業領域的熱點，并對相關用戶的地理位置、年齡、職稱等信息進行分析，準確定位讀者人群，并預測市場容量，為圖書選題提供參考。

3. 應急出版

應急出版對于醫學出版社來說是一個很重要的部分，在遇到較大的公共衛生事件或異常天氣時，公眾很需要專業出版社出版的相關預防書籍普及防范知識，醫師也需要專業書籍補充相關知識，專業出版社有義務為他們提供高質量的出版物。例如人民衛生出版社在2003年“非典”暴發時緊急出版的SARS診治、防范等方面的圖書，以及在2013年出版的《實面“霾”伏――“霧霾”中的生活與健康》。如果等到公共事件或異常天氣已經暴發再組織編寫，出版時間容易滯后。

大數據分析在應急出版方面將會有明顯的優勢。例如，谷歌公司通過對檢索詞條的分析，提前幾周時間預測甲型H1N1流感爆發。這個案例對于應急出版是一個很好的啟示。編輯可以通過類似的數據預測方式，如在流感暴發前，即組織編寫流感預防及治療相關的書籍。再如，如果能夠通過網絡的搜索詞條，或者同諸如中央氣象臺等單位合作，共享數據庫，提前預測會有嚴重霧霾天氣出現，就能提前組織專家編寫，為書籍出版贏得寶貴的時間。同時，可以通過搜索頻率預測印刷冊數，避免過多的庫存。

三、醫學編輯應對大數據時代的策略

1. 醫學編輯應做好基礎工作

一是立足自身，做好醫學編輯出版的大數據基礎工程建設。例如進一步實現網絡化、電子化和標準化，為實現大數據的應用打好基礎。只有將出版物網絡化、電子化，才能使與出版相關的信息和數據成為可以搜集的資源；大數據技術可以分析雜亂的數據，數據的標準化可以為數據分析提供更多便利。

二是學習借鑒，建立基于云計算等先進信息技術的新型工作模式。例如民生銀行開發的小微金融數字地圖平臺，通過這種地圖將數據可視化，由此提供相應的信息分析、營銷實務等服務。出版社如果建立類似的平臺，將銷售數據可視化，就能為選題策劃工作提供更多的服務。

三是尋求協作，引接信息產業界力量。例如一些新興的提供數據分析技術服務的公司，同它們積極合作開展大數據分析研究工作，推動研發基于大數據的智能選題策劃系統。