数据汇报【精选11篇】

在经济发展迅速的今天，报告使用的次数愈发增长，多数报告都是在事情做完或发生后撰写的。一听到写报告马上头昏脑涨？这里是细致的小编给大家收集的数据汇报【精选11篇】，欢迎参考阅读，希望能够帮助到大家。

数据汇报【精选11篇】 篇一

东方之星成立于2002年，从2007年起专注于教育督导信息化建设，2012年成立了基础教育评测技术的研究中心，从事研究教育督导与信息技术的融合以及督政、督学和教育质量监测信息质量环境的构建。东方之星从软件开发到以第三方的身份参与教育督导评测，其成长过程既是一个政府培育社会力量参与教育督导监测的过程，也是一个政府研究如何引导社会力量参与教育评测机制实践的过程。

1.提供多方位技术支持，服务教育督导评估

东方之星为大连市先后建设完成了教育督导评估综合应用系统、责任区挂牌督导管理系统、学生体质健康监测系统、区域教育资源配置均衡发展监测系统、学生品德发展监测系统、教育督导数据管理平台和教育督导数据中心。随着应用软件系统建设和应用的不断深入，大连市政府教育督导室提出了越来越多、越来越宽泛的要求，需要企业自己根据国际、国内教育督导发展趋势，从基本理论（发展性督导评价理论）到操作理念（ISO9000标准的PDCA循环），再到技术发展（云计算到大数据到充分互联）提供多方位技术支持，为大连市设计、规划教育督导信息生态环境，而不仅仅是按照需求开发系统。

2.提供个性化决策支持，服务教育行政治理

在县域义务教育均衡发展专项督导评估中，国务院教育督导办采用“差异系数”来监测县域义务教育校际间八项指标的综合均衡状况，用数据说话是一个具有里程碑意义的事件。

大连市政府教育督导室引导东方之星在差异系数的基础上，设计差异标准、差异贡献，给出改进工作的具体量化标准，以此为标准开发了决策支持模型，为教育决策提供科学、详实的数据依据。

至此，东方之星发展成为了一家可为教育提供决策支持服务的企业，向为教育督导评估提供第三方评估服务迈出了坚实的一步。大连市教育行政体系也逐步接受、认可并主动寻求这种第三方提供的决策支持服务，并希望东方之星能够直接介入教育监测，思想和理念发生了潜移默化的转变。

3.提供数据分析，受托参与教育督导评测

东方之星依靠自身技术优势，在决策支持模型的基础上，研制了发展程度指数、基尼系数、投入倾斜指数、效率指数等。在县域均衡、市域均衡分布监测的基础上，综合监测和分析省、市、县义务教育均衡发展八项指标的均衡情况、发展情况（相对辽宁省义务教育办学标准）、投入情况。

大连市政府教育督导室对东方之星研究成果进行了评估，认为科学、合理、可行，给予了充分的肯定，并委托东方之星以第三方的视角，独立编制《2014年大连市县域义务教育均衡发展数据分析报告》、2014年大连市各区市县《县域义务教育均衡发展数据分析报告》、2014年大连市各学校《县域义务教育均衡发展数据报告》。2015年，受辽宁省政府教育督导室委托，东方之星独立编制了《2015年辽宁省县域义务教育均衡发展数据分析报告》《2013-2015年辽宁省县域义务教育均衡发展数据分析报告》。

至此，辽宁省及大连市政府教育督导室通过在工作实践中有意引导，将东方之星培养成为了有能力和责任受托提供教育督导评测服务的“第三方”，也从思想上接受了东方之星根据自己的技术特点所做的独立的、不受任何干扰和影响的数据分析报告。

数据汇报【精选11篇】 篇二

报名人数回升

近年来，硕士研究生报考群体始终处于相对稳定的态势，从XX年起，研究生考试报名人数出现下降，保持多年的考研热持续两年“降温”。XX年全国考研报名人数为176万，XX年下降至172万人，到XX年再减少至164.9万人。

《报告》显示，XX年全国硕士研究生招生考试报名人数出现明显反弹。中国教育在线总编辑陈志文介绍，统计显示，今年考研报名人数超过170万，北京、河北、辽宁、江苏分别增长6.8%、8.4%、11.7%、11.12%。

XX年北京市硕士研究生招生考试报名人数达24.3万，比XX年增加15448人，增幅约6.8%。XX年江苏省硕士研究生招生考试报名人数达116039，比XX年增加11617人，增幅达11.12%。

是什么导致今年考研人数的“突然反弹”?陈志文分析，全国硕士研究生报名人数激增，与我国经济下行压力下大学生就业形势严峻有关，“近几年本科毕业生人数连创新高，就业压力增大从而催生‘考研大军’”。

根据中国教育在线调查系统数据显示，3000余人的调查群体中，有43%的考研人群因“增加就业竞争力、提升毕业后薪水”选择考研，暂时不想就业而选择考研的人群占13%。“部分毕业生工作以后对薪酬的满意度较低而选择考研，提升自身水平、改变工作环境成为往届生考研的重要原因，这也拉高了XX年整体考研人数。”陈志文说。

各学科报录比不均衡

《报告》显示，全国普通高校理工类研究生的招生人数明显高于社科类研究生，但实际上，理工类专业的报考情况并不乐观。

中国教育在线全国研究生志愿采集系统收集的32万条调查数据显示，社科类专业在研究生计划报考专业中占据非常大的比重，最热门的十大考研专业中，仅管理学和经济学就占据约70%。

浙江大学XX年硕士研究生报录数据显示，经济学报考728人，录取86人，报录比为8.4：1，而工学报录比为4.9：1，理工类与社科类的报录比相差近2倍。中山大学XX年学术型硕士研究生报录数据分析，教育学报考人数71人，录取8人，报录比为8.9：1;工学报考1083人，录取334人，报录比为3.2：1，各学科之间的录取比例极不平衡。

《报告》显示，过去3年，伴随研究生录取人数增长，报名人数下降，研究生录取分数线逐年下降的趋势明显。

陈志文介绍，从教育部公布的《XX年全国硕士研究生招生考试考生进入复试的初试成绩基本要求(学术型学位类)》可以看(☆)出，大约70%的学科门类单科(满分100)分数线为30多分，b类考生的复试分数线甚至更低。理学单科录取分数线近3年呈现急剧下滑的趋势，到XX年录取分数线已经跌落至36分。经管类专业一直是研究生报考热门、集中的学科，也是录取分数线较高的学科，然而单科录取分数线也没有脱离下降的趋势。从XX年到XX年，管理学单科分数线从55分降至46分，经济学单科分数线从55分降至45分。

名校“追逐”推免生

为了提高生源质量，推免生成为名校追逐的主要对象。

《报告》显示，“985”工程高校所录取的学生中，推免生比例大幅度上升。复旦大学XX年拟录取的推免生，占录取总人数的41%。中国人民大学XX年拟录取的推免生比XX年增长了17.6%。北京大学XX年拟接收推免人数2167人，占招生总规模4354人的49.77%，教育学院和个别跨学科门类推免生招生甚至占其总规模的100%，不再招收统考生。

名校保研生占据研究生录取半壁江山的同时，也加大了普通学生考入名校的难度。根据中国教育在线调查平台收集数据统计，23%的学生反映，保研生比例的增加，加剧了报考名校、名专业的难度。

数据汇报【精选11篇】 篇三

关键词 客户满意度；数据挖掘；客户满意度数据分析系统

中图分类号TP392 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2012）65-0198-02

1 客户满意度及数据挖掘

1.1客户满意度

客户满意度是使客户在购买或使用了某种产品并接受某项服务之后，形成的满不满意的态度，是对客户满意程度的度量。

1.2数据挖掘

数据挖掘是从大量不完全的随机的应用数据中提炼有指导意义的数据，这些数据是潜在有用的信息。通过对数据的研究分析，提取知识和信息的过程。

2 数据挖掘技术在客户满意度提升中的应用

当今全球经济正飞速地向企业管理数字化的方向发展，数据挖掘技术是一个获取保持并增加可获利顾客的过程，数据挖掘技术提升客户满意度体现在如下几个方面：

1）在汽车行业竞争激烈的今天，汽车行业正处在向“以客户为中心”转移的变革阶段，通过建设统一的客户信息管理平台，优化现行的汽车营销模式，同时通过数据挖掘技术对客户信息进行全面管理，提高客户满意度和忠诚度，对汽车行业来说变得尤为重要；

2）运用多种数据分析方法对数据细节进行综合和分析，达到以下目的：

（1）针对数据分析主题可灵活建立相应的分析指标体系；

（2）分析计算客户满意度各项指标的度量值；

（3）根据不同的指标体系进行客户特征分析；

（4）根据多个角度归纳客户细分因素并进行客户细分；

（5）按所需的时间和空间粒度，分析不同客户群体及其各项满意度指标的关联和变化；

（6）按所需的时间和空间粒度，分析各关键因子影响满意度的权重，提示服务改进方案。

3）更有效的识别客户的价值，提供优质的个性化服务。根据“二八定律”在企业的满意度战略中的应用，即20%的忠诚客户能创造出企业80%的收益，这20%的忠诚客户是企业生存和发展的支柱。可见，客户价值有很大的区别。三、客户满意度数据查询分析系统设计

M公司已经进行了多年的客户满意度调研，以后每年还将继续开展这个工作。因此，需要建立客户满意度数据库，对数据进行深入挖掘和分析，加强客户关系管理。根据满意度数据，建立统一的满意度数据库。

根据满意度数据库，建立相应的分析指标体系，可以随时对满意度信息、生活形态、购买行为、人口统计信息、心理特征等数据进行对比分析。实现对总体、区域、省份、城市、单店的分析。

建立的统一的满意度数据库，其结构适用于存储和管理同类质不同渠道的市场调研工作获取的信息（满意度信息、生活形态、购买行为、人口统计信息、心理特征、客户特征信息），包括：委托第三方进行的满意度调查结果、M公司本部进行的满意度调查结果、战败客户调研结果等。

不同渠道来源的满意度调查数据统一在一个平台上进行管理，并可根据用户需要分别提供前端分析和查询，不同渠道的调研结果得以相互对比和印证，使用户得以从不同视角更全面地了解信息。

通过以下几个角度对满意度数据进行应用提升：

1）满意度的季度趋势预测和异常检查

对未来一季度的满意度变化进行预测，并通过事后检查发现工作上的异常。利用最近历史数据，通过数学上的曲线拟合方法来获得满意度分值在自然状态下的变化趋势（自然状态是指对服务工作没有进行特别干涉的情况）。系统可根据这种趋势对未来某个季度的满意度分值水平进行预测。当两者的误差超过合理范围时即做出发现异常变化的提醒。提醒管理者及时从某些区域和工作环节中寻找满意度出现异常变化的原因，及时对工作进行总结，发现和发扬好的工作方法，检讨和改正不良的工作方法。预测首先是整体，然后从区域和工作两个维度进行单独的趋势分析，使出现的异常可以定位在具位的区域或工作环节上。

通过数学方法，可以利用一定的历史数据对数据变化作出曲线拟合，通过特定计算很好地逼近数据变化的趋势，也是一种常用的预测方法。对于客户满意度，可以认为过去最近一年的市场和工作影响因素与今年最为接近，各季度的满意度变动趋势也相似，因此以去年各季度的满意度分值开始建立趋势线；同时，新季度的自然变化应符合最近已发生的趋势，因此，本年度已过去的各季度的满意度分值也入来修正趋势线。曲线时间轴上最右边的点为新季度的预测点，并给出该点的误差有效区间。每个季度实际分值落在误差区间以内为正常，落在误差区间以外则为异常。

在新年度开始时，系统首先从满意度数据库中提取过去一年各季度满意度分值，依据这些数据产生初始的拟合曲线。

系统通过对上年四季度历史数据进行运算，获得对历史时间点误差最小的拟合模型。其拟合曲线最好地表现了去年各季度的满意度变化趋势，并可逼近新时间点的值。系统根据模型自动计算出新年第一季度的预测分值。

由于满意度的客观影响因素比起上年总会有变化，因此随着时间的变化，初始的趋势线可能与现状误差较大，需要不断进行修正。修正的办法是每个季度过去后即在模型中插入刚刚过去季度的数据重新进行曲线拟合。

2）年度计划建议和考核

对改善未来一年的满意度水平提出期望值，建议新年度工作改进计划策略，在计划目标基础上考核实际工作成效。

满意度分值是企业服务工作成绩的量化表现。企业对将来一年的工作都有一个以计划预算来描述的期望值，在总的期望值下分解各项工作指标和资源配置。我们也可以通过对满意度提出期望值，从另一个角度为企业作出工作计划建议。

基于满意度变化与工作资源投入相关（在后页阐述）的理论，我们可以从每年对工作资源投入的计划预算这个角度，为满意度的改进方法作出建议。系统的建议原则是要找到能以最小的工作资源投入来达到预定满意度水平的策略。

当年度调研数据更新后，系统可根据前面所做的年度计划建议与实际的年度调研结果进行对比，从区域和工作环节两个维度考核服务工作成效。

系统从近两年及未来几年调研都采用的稳定的满意度指标结构中选取全部或部份需要关注的指标组成一套新的指标结构，作为预测计划的指标结构。其中，在新的指标结构中起始权重直接采用调研结果权重，经过标准化后（Rj/∑Ri，Rj为第j项权重，∑Ri为权重之和）成为新的权重结构。

系统认为企业所采用的指标体系是可信的，依据“满意度分值与资源投入成正比”和“权重与对资源的需求量成正比”的原理，根据本年度客户满意度调研结果中各区域、各省市的各分项指标的分值，在人为给定下年度整体满意度的一个提升期望值后，以追加资源投入最少为原则，计算输出最优化的工作改进建议。输出结果以区域省市为空间维度，以分项指标代表工作项目，详细列出下年度各项工作的预测分值和追加资源投入比例。

计划建议模型输出的结果是站在分析满意度变化的角度，帮助企业观察在每个区域、每项工作环节上应投放的工作侧重，以及采用不同的工作侧重会对满意度产生什么样的影响。

3）增强主题分析功能

增加满意度短板探测功能。

提供满意度短板探测功能，可以按分项指标分值范围等参数预设多种探测条件，系统可自动根据这些预设参数，在历年的数据中检索并输出符合条件的样本数据，并提供对筛选出来的数据进行再分析的功能。

增加数据分析报告的输出功能。

提供某些报告输出功能，可按照M公司提供的某些暨定的模板格式，可以按页、按册、按批量自动输出Excel、PDF等格式的数据分析报告，其中，批量输出方式可以自动按经销商和按区域批量输出数据分析报告，节省人工处理报告的工作量。

增加分析区域预设功能。

提供分析区域的预设功能，使操作人员可根据需要从当年的调研数据中抽选出与JD Power调研范围相同的城市作为满意度分析的区域，并按照这种区域结构对客户满意度数据进行观察和对比分析。

3 结论

建立并改进满意度数据库查询分析系统，对客户信息数据进行收集及处理。收集客户信息及反馈，对于高客户满意度来说是尤为重要的。只有理解了客户的观点，并从客户视角来研究产品及服务，才能从更深的层面来提升产品及服务。对客户信息数据要进行处理，发现其中有关客户满意度的模式，再调整相应的有效策略及形成决策支持。本文期望通过对M公司满意度数据查询分析系统的研究，能给汽车行业客户满意度的提升，提供一些帮助并做出一定的贡献。

数据挖掘作为在海量客户信息中发现客户行为模式并挖掘影响客户满意度关键指标的一种现代技术，为企业制定和调整经营决策起到了有效的指导性作用。随着数据挖掘技术的不断成熟，“以客户为导向”的经营决策也必将体现出其更大的价值。

参考文献

[1]刘菲。基于数据挖掘技术的客户满意度的提升。华章，2011(31).

[2]陈京民。数据仓库与数据挖掘技术[M].北京：电子工业出版社，2006.

[3]朱爱群。客户关系管理与数据挖掘[M].中国财政经济出版社，2001.

数据汇报【精选11篇】 篇四

关键词：财务分析；大数据；教学改革

作者简介：王晖（1973-），女，黑龙江鸡西人，北京信息科技大学经济管理学院，讲师；段文军（1969-），女，山东蓬莱人，北京信息科技大学经济管理学院，副教授。（北京 100192）

基金项目：本文系北京信息科技大学教学提高-专业建设项目（项目编号：5028023501）的研究成果。

中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）25-0111-02

当今时代不断涌现各种新型信息方式，例如博客、社交网络等；不断兴起各种新技术，例如云计算、物联网等。数据的产生不受任何的限制，数据以前所未有的速度不断增长和累积，大数据时代已经来到。[1]《华尔街日报》认为大数据时代是引领未来繁荣的三大技术变革之一。麦肯锡公司在一份报告中提出数据是一种生产资料。企业每天面对海量的财务数据，如超市的销售记录、银行的交易记录、淘宝网站数千万笔交易记录（产生量超过50TB，存储量40PB①）。企业如能利用这些巨大的数据集挖掘出有价值的信息，那么企业就能掌控下一个创新、竞争和生产力提高的关键。大数据时代，尤其是财务大数据时代，呼唤创新型人才。[2]呼唤具备综合财务分析能力的人才，利用财务大数据为企业创造财富。

如何培养财务分析人才？在财经类高校本科，一般都开设“财务分析”课程，该课程教学目的是培养学生对真实企业进行综合财务分析，并能独立撰写财务分析报告的能力。[3]本文以北京信息科技大学（以下简称“我校”）为例，探讨大数据时代下财务分析人才的需求特点，对高校“财务分析”课程设置的影响，并提出改进“财务分析”课程教学的建议。

一、大数据时代下财务分析人才需求特点

相较于其他类型数据，财务数据更大、更复杂，蕴藏着更多宝贵信息。麦肯锡公司2011年报告推测，利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。[2]在财务大数据环境下，如何整理与统计这些杂乱无章的数据？如何让财务数据开口说话为企业管理者经营决策提供科学依据？朱东华（2013）认为，大数据时代下，传统的数据分析方法已经不再适应当前的数据环境，同时，各种企业对数据的依赖与日俱增，甚至定量分析方法将逐步取代定性分析方法。[4]财务大数据和大量的财务数据分析需求助长了企业对统计和数学背景的人才需求。

可见，大数据时代下财务分析人才应该具备扎实的统计学和数学功底，能够熟练运用定量分析方法分析数据以获取信息，撰写分析报告为企业相关利益人决策提供依据。

二、“财务分析”课程教学现状

张先治（2007）认为，财务分析是财务分析主体为实现财务分析目标，以财务信息及其他相关信息为基础，运用财务分析技术，对分析对象的财务活动的可靠性和有效性进行分析，为经营决策、管理控制及监督管理提供依据的一门具有独立性、边缘性、综合性的经济应用学科。[5]财务分析课程是为我校经济管理学院财务管理专业本科三年级开设的一门专业必修课。学生前期已经学过数学、经济学、会计学、财务管理、统计学等课程。财务分析课程正是在学生掌握前期所学各门课程的基础上，培养学生综合运用所学专业知识，分析判断企业的财务状况，并根据数据分析结果找出企业存在的问题，提出解决方案。[6]为了更好地实现“财务分析”课程教学目的，课程组的老师们经过讨论，决定修改2008级财务管理专业教学计划，将原来课堂教学的方式改为1/2的学时用于课堂教授基本理论，1/2学时用于实践教学。笔者自2011年开始，按照新的教学计划给三届学生讲授了“财务分析”课程。

1.理论教学部分

教材选用东北财经大学出版社出版，张先治和陈友邦主编的《财务分析》（第五版）。该教材体系完整，内容丰富，全书以一家虚拟的ZTE公司为例，演示财务报告分析、财务效率分析和财务综合分析。每章设有案例和复习思考题，该书还有配套的习题集。在课堂教学中，以教材为主线，突出介绍各种财务分析方法的使用，以及根据分析结果得出结论，提出解决方案。

2.实践教学部分

一人一企，边学边分析。每位学生选择一家上市公司作为分析对象，利用学校购买的金融数据库以及相应网络资源，结合所学财务分析理论知识进行上机实验，在Excel内完成数据分析，并将分析结果形成财务分析报告。学生分析判断和决策能力在实战中得以锻炼，教学效果得到改善。

但是，随着大数据时代的来临，外部环境对数据分析能力要求的提升，仅仅学会利用Excel进行水平分析、垂直分析、趋势分析、比率分析和因素分析，已经远远不能满足市场对财务分析人才的需求，学生就业的竞争力无从谈起。结合前面大数据时代下财务分析人才需求特点，我校学生财务分析能力的培养存在着以下问题：

1.学生数据收集、整理和分析能力弱

定量分析方法应用的基础是数据，财务分析人员必须学会从海量的网络资源中搜集并筛选与自己的分析对象和分析目的相关性较强的资料信息，[7]这些资料信息可能是结构化数据，例如金融数据库等；也可能是非结构化数据，例如网页等。从实践教学环节反映出学生数据收集和整理能力弱，分析其原因主要是：

（1）学生不熟悉对财务分析有帮助的网络资源。搜集有价值的数据需要一定的技巧，其中最为重要的是熟悉一些重要的网站，知道相应的数据应该在哪里找到的概率比较大，做到有的放矢。

（2）学生无法将非结构数据快速地转换成所需的数据形式。类似金融数据库这样的结构数据，学生基本能够筛选出所需信息。但是，对于类似网页这样的非结构数据，他们就只能运用最原始的复制粘贴的方法提炼数据信息，耗时且耗力。2013年2月1日，人保财险执行副总裁王和在中国第七届“保险业管理信息化高峰论坛”上指出，在过去的两三年里，结构和非结构数据发生了本质性的逆转。过去就整个社会来讲，绝大多数的数据是结构数据，而现在非结构数据正呈快速增长的趋势，现在以及未来，非结构数据将占到95%，甚至更多。

“财务分析”课程讲授的基本方法主要是比率分析和因素分析法等。目前，无论是学术界还是业界，研究人员大量使用统计模型进行财务数据分析，例如聚类分析、多元回归、因子分析、时间序列预测法等。因而，我校学生数据分析能力急需加强，尤其是统计学和数学的基础要扎实。

2.学生财务分析报告撰写水平有待提高

财务分析的结果是以财务分析报告的形式展示给企业利益相关人，为其进行财务预测、财务决策、财务控制和财务评价等提供可靠信息。财务分析报告是对企业经营状况、资金运作的综合概括和高度反映。李宝智（2012）认为，报告应具备八要素：准确、完整、可比、用户导向、相关、问题的解决方案、及时和易用。[8]从我校学生提交的财务分析报告看，与上述要求还有很大差距。

三、“财务分析”课程教学改革建议

1.培训网络资源使用

重点介绍几个数据库的使用：

（1）金融数据库。我校购买了两款金融数据库，北京聚源锐思数据科技有限公司金融数据库（http：//）和深圳市国泰安信息技术有限公司CSMAR财经系列研究数据库（http：//）。登陆金融数据库后，输入查询条件即可下载上市公司财务数据，速度快且数据量大，数据格式可以任意选择。

（2）中国资讯行（国际）有限公司高校财经数据库（http：//），INFOBANK于1995年在香港成立，是一家专门收集、处理及传播中国商业、经济信息的香港高科技企业，信息范围涵盖19个领域、197个行业。

（3）国务院发展研究中心信息网（国研网）（http：//.cn）。国研网已建成了内容丰富、检索便捷、功能齐全的大型经济信息数据库集群，包括：六十几个文献类数据库、四十多个统计类数据库等。

网站资源：中国证券监督管理委员会（http：//）、上海证券交易所（http：//.cn）、深圳证券交易所网站（http：//）、巨潮资讯网（http：//.cn）和相关协会网站等。

2.培养数据预处理和建模能力

收集到数据之后，需要对数据进行预处理，利用统计学的理论和方法将数据转换成一个分析模型。[9]学生在统计学、计量经济学课程中，已经完成基本模型理论、SPSS或者Eviews三分析软件的学习。但是，若想实现对大数据的整理和分析，应该掌握R或者Matlab统计分析软件，同时，还要掌握一种编程语言，例如C++、JAVA、C#等。利用编程语言调用统计分析软件，从而实现大数据的分析。另外，建议学生了解Perl语言编程，该语言擅长处理非结构数据。

3.培养文献阅读及财务分析报告撰写能力

数据分析之后，需要撰写财务分析报告，为各方利益相关者的决策提供依据。不同财务分析的目的，形成的财务分析报告具体要求会有所差异，但是撰写财务分析报告的基本步骤相同。首先查阅文献，阅读相关学术文章、财务分析师分析报告、评级机构报告等；其次，模仿写作，组织财务分析结果，形成报告。此中没有捷径，需多看、多写。

注释：

①1TB 等于1000GB，1PB 等于1000TB。

参考文献：

[1]孟小峰，慈祥。大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，（1）.

[2]邬贺铨。大数据时代的机遇与挑战[J].求是，2013，（4）.

[3]张肖飞。财经类高校《财务分析》课程案例教学改革研究[J].商业会计，2013，（1）.

[4]朱东华，张嶷，汪雪锋，等。大数据环境下技术创新管理方法研究[J].科学学与科学技术管理，2013，（4）.

[5]张先治。财务分析理论发展与定位研究[J].财经问题研究，

2007，（4）.

[6]陈卫军，徐文学，陈平。基于上市公司网上资源的《财务分析》实训教学探讨[J].财会通讯，2012，（2）.

[7]王桢。网络环境下财务分析案例教学方法的改进[J].中国教育信息化，2012，（1）.

[8]李宝智。探讨一种撰写财务分析报告的“ACCURATE”新思路[J].会计师，2012，（8）.

数据汇报【精选11篇】 篇五

关键词： 实验教学改革 经管类 大数据

实验教学是培养经管类专业学生实践能力的重要手段。经济管理类专业学生不仅要熟练地掌握理论知识，更要具备较强的实践能力，特别是大数据时代的到来，强调以数据为基础进行研究，并快速做出决策[1]，不仅对掌握大数据思维和技术的人才需求量扩大，而且对经管类专业人才培养提出了新的要求[2]，因此在大数据背景下应充分认识实验教学对经管类专业学生实践技能的重要性，科学全面地构建面向数据分析和管理的实验教学体系，以适应大数据背景下经管类专业人才的培养需求。

大数据扩宽了信息的来源，提高了信息获得的速度，分析对象从传统的结构化数据过渡到非结构化数据，因此对经管人才需要更全面地掌握大数据思维方式和分析流程。对工商管理、企业管理专业而言，需要其更注重利用多种类型的企业运作的数据，通过对其进行整理分析，帮助企业进行业务流程改革，提升企业运营效率，提高经济效益[3]。对于电子商务、市场营销专业而言，应学会利用大数据技术探索新商业模型，分析营销网络，评估投资风险及创新服务模式[4]。而对于和大数据技术紧密相关的信息管理专业来说，需要更全面地从数据采集、分析到数据挖掘多个方面转变传统的数据分析思维，以适应大数据环境下知识管理与智能决策的需要[5]。

1.实验目的不合理，实验设计不当。

目前，对于经管理类专业的大数据实验教学体系还处于基本概念阶段，与科研前沿脱节，实验目标大多只要学生掌握数据采集、统计分析等基本概念和方法，就学会对给定的数据进行分析。但是在大数据环境下，数据分析和挖掘需要针对结构化数据、非结构化数据等用创新性的思维方式解释分析结果，并用于智能辅助决策及知识发现。因此，大数据实验课程应与时俱进地适应大数据的要求，开展多样化、启发式的实验项目，不仅让学生掌握如何收集信息和整理信息，还要解释隐藏在数据背后的潜在规律。

2.实验教学方法和手段陈旧。

传统实验课是学生按照老师的要求和给定的数据，学习各种数据分析方法。实验内容设计单一，没有针对不同知识结构的学生开展有针对性的实验训练项目，学生学习积极性不高。因此，在大数据实验教学中，要以培养学生创新实践能力为主要目标，在教师的帮助下，通过团队协作、自主设计完成。同时，分层次制定针对不同知识结构背景的实验项目，便于学生根据自身的特长和能力自主选择实验项目。

由此可以看出，传统的实验教学已不能满足大数据背景下的经管类专业人才对数据分析和处理的新需求，在实验教学方式、实验教学内容等多方进行创新和改革，才能培养出顺应时代背景的优秀经管类人才。

在大数据背景下，经管类人才应该具备：发现问题的能力，收集整理数据和信息的能力及理解分析数据的能力。对此，我们从教学方式、课程体系、技能与经验三方面入手，开展实验教学改革，以适应大数据时代对于经管人才培养的要求。

3.创新实验教学方式。

大数据时代，书本和课堂不是获取信息的唯一选择，网络资源、各种移动端应用程序等方式都扩展了学生获取信息的方式，在这种情况下，实验教学不仅需要让学生掌握如何搜集、整理数据的技术，还要培养学生观察、分析问题的能力，从而真正调动学生的学习积极性。例如可以提供多种获取大样本数据的渠道，学生组队进行数据分析和挖掘，设计算法，进行相关分析直到最后撰写出分析报告，整个流程全部由学生独立完成。

4.完善大数据实验课程体系的构建。

对于经管类专业的学生而言，实验目的主要是让他们掌握数据分析的主要流程、主要算法的基本原理，具备大数据应用的初步能力。另外，考虑到不同专业的学生知识结构不同，我们构建多层次的经管类大数据实验课程、基础实验，以验证和演示实验为主，强调掌握数据分析工具和分析算法，理解数据分析基本流程。专业实验，以简单设计性实验为主，强调利用现有的数据分析工具，较完整地体验从数据采集、数据整理、数据分析到数据挖掘的全过程，并编写简单的数据分析代码。综合性实验，采用自助式、合作式模式，让学生自己动手收集数据，团队合作分析问题，在实验教师的指导下，综合运用各种数据分析工具，自主设计算法，进行相关分析，直到最后分析报告，初步具备大数据的应用能力。

5.培养专业技能和增加实践活动。

积极开展大数据应用相关的实践活动，提供多种形式让学生参与大数据的实践环节，在提高专业水平的同时，提高实践操作能力。合理利用现有慕课、微课等在在线课程作为实体课堂的有益补充，引导学生深入学数据技术。另外，积极联系软件企业提供各种实习途径和岗位，让学生真正参与与大数据的各种项目开发，强化课堂的理论知识，丰富实践经验，提高专业级技能，有效地提高学生的数据分析能力和数据挖掘能力。

大数据作为近年来的热点研究问题，已经广泛应用于经管类学科当中。经管类专业学生只有更好地掌握并懂得如何利用大数据，才能在大数据时代拥有更多的优势。因此，本文从教学方式、课程体系、技能与经验进行创新，提出切实可行的改革措施，以更好地培养经管类学生的数据分析的专业能力，适应大数据环境下知识管理与智能决策的需要。

参考文献：

[1]祝智庭，沈德梅。基于大数据的教育技术研究新范式[J].电化教育研究，2013（10）：5-13.

[2]朱怀庆。大数据时代对本科经管类统计学教学的影响及对策[J].高等教育研究，2014（9）：35-37.

[3]李永，刘玉红。大数据时代大学生学习模式转变研究[J].长春工业大学学报（高教研究版），2014，35（4）：38-41，100.

[4]邵举平，沈敏燕，樊星。大数据时代背景下地方高校研究生教育教学模式改革研究[J].《鲁东大学学报》，2015，32（4）：82-85.

[5]赵艳，韩丽萍，余娟。经管类专业实践教学考核方法改革途径[J].绥化学院学报，2014（6）：119-121.

数据汇报【精选11篇】 篇六

报告建议，应该在国际层面进行数据的采集，以便比较各国教育信息化政策、项目类型及其影响，同时增进对各国教育信息化实践的理解。基于此，本文从研究项目概况、基本观点、未来方向等方面对《教育信息化的国际经验》进行解读，同时在其后分别辅以美国、英国、法国、澳大利亚、日本、韩国等国家的教育信息化发展案例，以为国内教育信息化工作者了解世界教育信息化的现状与趋势提供参考和借鉴。

一、研究项目概况

（一）研究问题

《教育信息化的国际经验：最终报告》尽管在某些特定章节里包含了美国教育信息化的政策和实践信息，但美国并不是该报告的主要关注点；报告超越了美国界限，聚焦21个国家和地区的教育信息化活动。

报告主要关注四个问题：第一，国际组织和美国国内组织收集了哪些国际层面的教育技术的数据？这些数据有何局限？第二，技术是如何用于提高学生对高水平教学的获取？第三，技术是如何被用来提高教师的质量？第四，政府在何种程度上不断改善、评估和维护国家教育数据系统，选择哪些指标用以追踪学生的进步、并让政策和规划制定者了解具体情况？

（二）研究过程

为了回答上述问题，IETE项目团队主要从两条途径收集和分析数据：第一，基于Web的搜索，了解国际教育信息化发展的最新数据；第二，对21个国家（或地区）政府主管教育信息化的官员进行调查和访谈。

IETE项目主要关注中小学阶段的教育，于2009-2010年度分两个阶段进行。在第一阶段，研究者通过文献和互联网查找多国的数据资料。查找的目的是为了确定方法、工具，以及可从政府重要部门获取的信息通信技术与教学进行整合所付出努力的数据。研究报告涵盖2009年6月间确认的国际数据汇总。调查和访谈资料主要是在2010年春夏期间收集。报告提到，国家政策和规划在数据收集期间呈现了不稳定的变化。报告里的信息截止到2010年6月1日。在最终报告的附录A介绍了研究方法；附录B介绍了经筛选后的指标体系，这些指标与教育信息化应用及上述研究问题相关的早期数据收集相关。

在第二阶段，为了挖掘更完整的教育信息化政策和实践信息，IETE项目组从21个国家和地区中收集了调查和访谈数据。通过调查和访问，项目组更新和拓展了已有的数据。国家和地区的遴选标准是：首先从实施了或正在实施有关信息化的重大基础设施的工业化国家和地区开始挑选，且它们已经或正在广泛实施ICT应用于教育的活动；然后通过网络就绪指数和劳动生产力指数的排名最终确定入选国家和地区。需要指出的是，地理位置的代表性不在考虑范围之列；某一国家中相对独立的省或地区有关教育信息化活动的数据并不是项目组收集的重点。项目组使用调查和国家访谈获取的数据来更新现有的信息，包括教育信息化的国家规划和优先发展事项相关的更有质量的信息。上述信息最终以数据概览图的形式呈现在国家和地区的案例报告中。表1是本研究最终确定的国家和地区列表（含英文缩写）。

上述21个国家和地区中，18个是国家政府部门，另外3个是在某一国家特定区域里负责制定教育政策的地方政府。加拿大和比利时这两个国家没有教育部，因此加拿大阿尔伯塔省和比利时佛兰芒区的教育部门分别被选为这两个国家的代表；同样，香港是中华人民共和国特别行政区。

IETE项目的数据收集期间（2009－2010年）正值全球金融危机这一特殊时期。在项目持续期间，一些国家正在艰难应对经济危机。冰岛、爱尔兰和瑞典全部受到经济危机的影响；英国和日本经历了政府政权交替。之所以强调在全球动态环境下数据收集的不稳定性，是因为规划和优先发展事项会发生重大或突然改变。加之技术应用于教育本身发展也很迅速，因而我们建议今后要确保项目中的国家访谈常规化、数据更新常态化。

（三）数据收集及发现

数据汇报【精选11篇】 篇七

会上，国双联席总裁续扬发表了主题为《国双十年》的演讲。同时，国双高级数据分析师为大家解读了《2015中国互联网发展报告》（以下简称《报告》）。

一份 “重量级报告”

《报告》中数据来源于数百亿次的访问行为，访问者的来源终端包括个人电脑、平板电脑、智能手机，地域包括中国大陆及港澳台地区，时间区间为2015年1月到2015年12月。报告样本包括政府、商业、公益机构等网站。本次报告数据不包括淘宝数据，以及移动客户端APP的流量分析。

该《报告》是国双数据中心基于OLAP技术平台，将PC、移动等多个数据源的数据进行聚合、关联与交叉，运用多维度数据分析法凝聚而成，从“全网概况”、“访问特征”、“渠道分析”、“行业视角”四个方面解读了“大数据”背景下2015中国互联网的发展。

《报告》选取汽车制造行业、互联网金融、教育、美妆这四大行业，从市场趋势、网络舆情、效果评估、用户洞察四个角度进行深层次剖析，从中可见汽车制造行业人们关注点在于微型车、新能源类型，互联网金融的受众多为30～40岁男性，教育行业的主要营销方式与用户需求有偏差、高转化率的媒体很少，美妆行业在手机端存在着大量的优质客户。这些数据的得出加深了人们对这些行业的了解，对企业的形象提升、精准营销、传播都会起到一个重要的参考作用。

“专注数据 创造价值”

这份《报告》之所以这么精细、全面，不单是源于海量数据积累，同时也是国双专注大数据行业十年经验所铸就。在这个充斥“泡沫”的时代，以往“创新”、“技术”、“激情”曾为创业企业追求的标签，而国双认为“靠谱”是对企业最好的褒奖。

数据汇报【精选11篇】 篇八

【关键词】外汇年检；会计师事务所；综合评估；抽样调查

一、引言

外商投资企业联合年检是了解企业年度经营状况，规范企业账务收支行为，为涉外经济良性发展提供保障的一项专门性工作。近几年来，为进一步便利化企业参检、提高年检效率，外汇局实行会计师事务所代申报制度，即企业无需向外汇局提供纸质报表，由会计师事务所按照“谁审计、谁报送”的原则，通过直接投资管理信息系统，直接报送电子数据。会计师事务所代申报电子数据制度（简称代申报制度）的实行，大大地方便了企业年检，提高了年检效率。

资料显示：2013年陕西省会计师事务所代申报的数据质量大幅提高，准确率由企业自主申报的83%提高到92%。但仍存在一些不足，主要表现为：①部分会计师事务所未对报表进行严格审核，根据企业需要出具审计报告，导致不同联合年检部门报表数据不一致；②外汇年检数据通过系统报送，不再提供纸质报表，外汇局无法核对，导致部分会计师事务所心存侥幸，严格把关意识下降。③外汇年检系统校验功能不完善，有些错误数据能够通过自动校验审核。④部分会计师事务所受执业水平，责任心、追求利益最大化等因素的影响，年检审计时重数量不重质量现象时有发生。因此在目前会计师事务所报送外汇年检数据模式下，建立客观、公平、公正的会计师事务所报送年检数据质量综合考评机制尤为必要。

本文的主要目的，就是运用统计学原理，采取抽样调查的方法，选取相关考核指标，对会计师事务所代申报的数据质量进行科学评估。全部运用统计指标法对年检数据进行评估，避免了以往人为打分的弊端，可以对会计师事务所提交的年检数据进行精准计算、排名，避免了会计师事务所侥幸心理，降低了审核中的道德风险。

二、会计师事务所年检数据评估体系构建

1.确定评估对象

从陕西省分局2013年外汇年检统计数据来看，西安市辖区有856家外商投资企业参加年检，其年检数据由83家会计师事务所代申报。因知名度和收费标准等原因，每家会计师事务所报送企业家数不尽相同，有的会计师事务所报送了1份报表，有的会计师事务所则多达50多份。具体分布情况见表1。

表1 西安市辖区2013年会计师事务所报送年检数据情况统计

在时间紧、人员少、报表数据项目多的情况下，评估工作不可能对全部83家会计师事务所报送的856份报表数据进行逐一评定，只能选取报送家数较多的会计师事务所作为评价对象。结合陕西省的实际情况，我们选择报送报表在10份以上的会计师事务所作为评估对象较为合理。根据表一的统计，评估对象有30家，占全部会计师事务所的36.1%，代申报数据695家，占到全部参检企业的81.1%左右。

另外，陕西省分局选定的外方出资注册资本金在1000万（含）美元以上得重点外商投资企业全部由它们申报，这160家重点外商投资企业投资总额225.05亿美元，注册资本106.46亿美元，其中外方所占注册资本90.10亿，占76.86%，外方实际到资65.81亿美元，占全部外商投资企业到资总额的81.91%。

可见，选取申报报表在10份以上的会计师事务所作为评估对象，能够达到合理和有效抽查的目的。

2.评估步骤

对评估对象报送的年检数据，我们采取抽样调查的方法，运用概率估计，抽取样本，根据样本数据质量来估计和推断总体。

（1）调查内容：评估对象报送的《资产负债表》、《利润表》和《外方权益确认表》中填报项目数据

（2）确定评估样本

①报表排序。对单个评估对象报送的年检企业按照外方所有者权益大小依次进行排序为1N、2N……mN，形成每家事务所的抽样总体。（m为单个评估对象报送的企业家数）。

②抽样方法：本文选取等距抽样，即系统抽样，是将总体中各单位按照一定的顺序排列，根据样本容量要求确定抽选间隔，每隔一定的间隔抽取一个单位的抽样方法。

③确定抽样间隔。对单个评估对象报送的报表按30%的比例进行等距抽样，确定评估样本个数。 n=m・30% （第n个评估对象的样本个数，m为单个评估对象报送报表总体个数）

抽样间隔=m/n=3，即按照3个企业的间隔进行抽样。

④确定样本。对单个评估对象的抽样总体排列，随机选定抽样起点，按照上述计算出的抽样间隔进行依次抽样，形成每个事务所的最终数据核对样本1N、2N……nN（n为每层的抽样样本个数）。

3.计算每个样本的准确率

确定每家事务所最终数据核对样本后，需要进行样本企业年检数据准确性的核对，由于一份年检报表包括《资产负债表》、《利润表》和《外方权益确认表》，数据项目指标较多，无法逐一核对，因此需要选择部分数据指标（10项数据指标）来进行准确性核对。在完成样本企业年检数据核对后就可以计算事务所报送年检数据准确性了，具体方法如下：

计算会计师事务所报送的每一个样本企业数据准确性，公式如下：

2.指标解释

在选取指标后，需要对会计师事务所报送的每家样本企业年检数据的这十项指标值的准确性加以核对和验证。具体核对方法如下：

（1）X1：外方投资者实际出资额期初数。该项指标可以和上年度外汇年检数据《外方权益确认表》中的外方实际出资额期末数核对。该指标要求核对数据要完全一致，否则记数据差错。

（2）X2：外方投资者实际出资额期末数。该项指标可以和直接投资外汇管理信息系统中企业最新状况内的外方实际出资额和累计到资额核对。该指标要求核对数据要完全一致，否则记数据差错。

（3）X3：外方投资者实际出资额期末数减去期初数。该项指标可以和直接投资外汇管理信息系统外方该年度增减资外汇登记情况核对。该指标要求核对数据要完全一致，否则记数据差错。

（4）X4：资本公积。该指标可以和资产负债表的资本公积核对，即资产负债表中的资本公积乘以外方出资比例应该等于外方权益确认表中的资本公积。该指标要求核对数据要完全一致，否则记数据差错。

（5）X5：盈余公积。该指标可以和资产负债表的盈余公积核对，即资产负债表中的盈余公积乘以外方出资比例应该等于外方权益确认表中的盈余公积。该指标要求核对数据要完全一致，否则记数据差错。

（6）X6：未分配利润。该指标可以和资产负债表中的未分配利润核对，即资产负债表中的未分配利润乘以外方出资比例应该等于外方权益确认表中的未分配利润。该指标要求核对数据要完全一致，否则记数据差错。

（7）X7：外汇账户余额。该指标可以通过外汇局外汇账户管理信息系统（SAFE-MIS系统）内账户监管下的账户基本情况查询进行企业外汇账户余额查询核对。该指标核对允许的差额范围为±1万元人民币

（8）X8：本年度已汇出外方利润金额。该指标可以和直接投资管理信息系统中的银行利润汇出备案信息核对。该指标要求核对数据要完全一致，否则记数据差错。

（9）X9：对外担保。该指标可以和企业当年在外汇管理部门登记的对外担保数据进行具体核对，如不一致，则记数据差错。

（10）X10：净利润。该指标可以和企业向财政部门报送的利润表进行核对，如不一致，则记数据差错。

3.应用

为进一步检验上述会计师事务所报送外汇年检数据质量综合评估方法，我们对陕西省2013年外商投资企业外汇年检数据进行了实证分析。在外汇年检结束后，我们对全省101家会计事务所报送并审核通过的884家外商投资企业进行了抽样。我们选择了对报送10份报表以上企业年检数据的会计师事务所（共计24家）进行了数据质量评估。

在抽样总量确定后，通过等距抽样，分别对每家事务所报送的企业年检数据按照外方所有者权益大小进行排序，然后按30%的比列进行等距抽样。通过最终抽样后共选择了200家企业的外汇年检数据，并按10项指标对这200家企业的外汇年检数据准确性进行了逐一核对计算并进行了排名。

数据汇报【精选11篇】 篇九

关键词：大数据时代；财务会计报告；会计信息；问题

财务会计报告是反映企业某一特定日期财务状况、某一会计期间经营成果和现金流量的书面文件，财务会计报告的主要体现形式是财务会计报表。财务会计报告是会计核算的一种专门方法，是会计主体提供会计信息的主要手段，是会计核算的最后一个环节。会计核算工作，经过原始凭证的审核、记账凭证的填制以及各类账簿的登记，所提供的会计信息是分散的、无条理的、不系统的。为使企业投资者、债权人、企业管理层，以及企业外部工商、税务、银行等行政管理部门了解掌握企业经营活动动态，需要通过财务会计报告形式来进行。随着社会经济的发展，财务会计报告的报送形式也在不断变化，从手工填制、计算机打印到通过互联网传输，及时性、准确性不断提高。互联网、大数据下，借助云计算技术，会计核算手段更加先进，财务会计报告从事后编报转为实时编报成为可能。会计核算环境的变化，需要应对一些新问题，保证会计工作的顺利开展。

一、现行财务会计报告的现状与问题

财务会计报告是会计主体经营管理活动情况的概括总结，是企业管理者进行经营决策的依据，是投资者、债权人规避投资风险的重要参考资料。在国际国内市场风云变化下，经济运行步入新常态，企业经营风险飘摇不定。及时准确掌握会计信息，进行正确的预测决策，是企业管理层迫切需要的。现行财务会计报告还有许多片面性和局限性。

（一）财务会计报告信息内容不够充分

财务会计报告是了解掌握企业情况的最主要信息来源渠道，只有充分全面的财务会计信息，才能够满足会计信息使用者需求。尽管会计核算手段从手工到电脑到互联网、大数据、云计算时代，但财务会计报告体系依然如故，没有什么变化。企业信息披露不够充分，直接影响经营业绩的反映和监督效果。财务会计报告信息还停留在财务状况、经营成果和现金流量阶段，缺少预测性、前瞻性信息，缺少风险披露和影响财务状况的非财务信息，缺少企业社会责任信息、低碳环保绿色会计信息等等。

（二）财务会计报告信息披露方式单一

财务会计报告的具体体现形式是财务报表，会计主体的财务报表主要是资产负债表、利润表和现金流量表。财务会计报告的信息披露方式单一，不能满足各个层次使用者的需求。一成不变的报表格式，固定的项目数据，无法满足千差万别的会计信息使用者的个性化需求。财务会计报告的最初设计，服务对象是企业投资者，忽视对其他利益相关者所关心问题的披露。债权人、行政管理机关、上级部门，关心企业的角度各一，了解企业信息的内容不尽相同。解决会计信息使用上的差异，满足不同需求，是会计信息披露的新课题。

（三）财务会计报告信息缺乏时效性

知识经济、信息时代，时效性占有重要地位。会计工作特点是事后工作，财务会计报告报送延后进行，导致会计信息缺乏时效性。传统财务会计报告是手工完成的，同时受股利分配工作按年度进行的影响，财务会计报告的完成周期均耗时较长。年度财务会计报告要在下一年度的第一季度后才能完成，中期财务报告也会延时两个月。市场经济瞬时万变，这么长的报送周期，财务状况会发生很多新变化，进行正确预测决策缺乏有力依据。同时，长时间的报送周期，为企业的幕后交易提供了时间条件，资金的时间价值也被忽视。

（四）财务会计报告信息可靠性难以保证

市场经济是诚信经济，处处需要讲诚信。可靠性是会计信息质量的基本要求。一直以来，一些企业甚至上市公司的会计信息质量受到诟病。财务会计报告虚假，会计信息失真，是危害国家、投资者、债权人利益的大问题。企业经营者为达到粉饰经营业绩的目的，常常借助期末会计核算中的配比转账机会，带有更多的主观性，收支确认、计量随意进行。财务会计报告的过度粉饰，影响会计信息使用者对企业作出正确判断，影响宏观经济的预测和决策，减少国家税收，扰乱正常经济秩序。

二、解决大数据下财务会计报告问题的措施

市场经济形势下，企业间竞争激烈，经济信息瞬息万变，财务会计报告的时效性、有用性格外重要。随着会计核算手段和科学技术的进步，财务会计报告要紧跟时代前进的步伐，创新发展，提高服务水平，满足需求。经济越发展，会计越重要，为了使会计工作在国民经济发展中发挥重要作用，财务会计报告将扮演重要角色。

（一）提高财务会计报告内容的完整性

完整的会计信息才能全面、准确反映企业发展情况，为投资者、债权人、行政管理部门进行预测、决策提供依据。相关部门要结合经济快速发展的实际情况和财务会计报告使用者的需求，及时调整财务报表的内容构成和项目设置。遵循重要性原则，对可以合并的债权债务等项目进行调整，新增那些具有经济发展时代特征的项目。为适应不同会计主体的需要，应当增加一些空白项目，以备个别企业的特殊需求。对内容表达含糊的项目进行重新设置，避免填报或使用者的误读。例如资产负债表中的“固定资产”项目，应当直接列作“固定资产净值”，或者通过“固定资产”“累计折旧”分别反映。

（二）建立多样的财务会计报告披露方式

信息社会和互联网时代，人们的生活节奏不断加快，了解社会经济发展的数据情况，能够有多种形式和手段。简单明了的会计信息，通过快捷的技术手段传播，可以减少财务报告使用者的阅读时间，更轻松、更快速做出评价和判断。传统的表格数据，可以在数据处理时自动生成示意图、曲线图等形式，使得提供的信息更加直观和形象。为适合不同财务会计报告使用者的需求，应报送不同风格、不同格式、不同数据角度的报表。当然，报表之间需要有内在的关联，避免造假情况的发生。同时，也应照顾到统计部门的需求，在报表系统设计上能够完成统计报表的填报任务。

（三）提高财务会计报告的时效性

互联网让世界变成地球村，信息传播手段的不断翻新，对提高财务会计报告的时效性成为可能。及时的会计信息才有价值，才能适应瞬息万变的社会经济发展，才能做出正确的预测和决策。改变传统的财务会计报告的报送周期规定，借助信息技术，应当采用定期报送和实时报送并存的形式。压缩财务报表尤其是年度财务报告的报送间隔，为使用者提供及时的会计信息。对会计主体生产经营活动的主要数据，进行及时处理，自动生成资产负债表、利润表、现金流量表等主要财务报表，实时报送。需要进行数据深加工，借助人工分析的定性内容，可采用定期报送形式。

（四）确保财务会计报告的可靠性

财务会计报告是会计主体财务状况、经营成果、现金流量的报告性文件，是会计信息使用者掌握企业生产经营情况的主要手段。准确无误的财务会计报告，才能让企业关联方和行政管理部门作出正确判断。现代化的技术手段和传输方式，也离不开人的操作。要提高财会人员的职业道德和业务素质，创造良好和谐的工作环境和工作条件，让会计人员安心工作，没有后顾之忧，没有来自工作之外的干扰和压力。保证财会人员队伍稳定，确保会计核算工作的延续性。表彰工作兢兢业业，责任心强，制度、政策落实到位的会计人员。对那些弄虚作假，提供不真实财务会计报告的人员及时惩处。

作者：程勇 单位：沈阳大学工商管理学院

参考文献：

数据汇报【精选11篇】 篇十

男人平均寿命74岁；女人平均寿命79岁。是什么决定男人比女人少活了整整5年？答案就在血液里：

1.雌激素。这种激素可以让女人远离心脏病。尽管男人身上有一种酶可以让雄性激素雌化，但如果男人体内的雄性激素降低，那雌激素也不会很高，这自然就让心脏受到了更少保护。

2.铁。献血可以降低你体内的铁离子水平，自由基的产生需要铁离子参与，而由于月经的原因，女性的自由基水平较低。所以如果男人们想缩短衰老的过程，可以尝试隔几年就献一次血。

关于心脏

男人平均心脏重量300克；女人平均心脏重量250克。

男人心梗猝死概率1/1342；女人心梗猝死概率1/1519。

虽然雌性激素让女人的心脏不容易受到打击，但是心梗发生时跟性别无关。从前人们总是警告怀孕的女人不要吃海鱼，因为那些深海鱼可能含有汞元素。但是近期随着海洋受到破坏，更多种类的鱼被汞毒所污染。不单是女人，那些血汞含量超标的男人，比一般人心梗的可能性会高出两倍。因为高血汞产生大量的自由基，可以使血小板凝结。所以在吃海鱼的时候，一定要看清楚原产地。

关于卫生间

男人每年花在浴室的时间是179小时；女人则是195小时。

1/2的男人在上厕所时看报纸；而只有1/3的女人会这么做。

关于身体杀手

男人身体的10大杀手：1.心脏病；2.癌症；3.中风；4.车祸；5.支气管炎、哮喘；6.糖尿病；7.流感和肺炎；8.自杀；9.肾病；10.肝病和肝硬化。

女人身体的10大杀手：1.心脏病；2.癌症；3.中风；4.支气管炎、哮喘；5.糖尿病；6.流感和肺炎；7.老年痴呆；8.车祸；9.肾病；10.细菌感染。

男性身体杀手的4、8、10有什么共同点？都是酒精惹的祸，40%～50%的车祸都和酒驾有关，50%的肝硬化是长期酗酒的结果。

其他的数字

关于哭泣：男人一年要哭泣14次；女人一年要哭泣64次。

关于奔跑：男人全力跑2500米平均需要12.25分钟；女人则需要15.14分钟。

关于柔韧：男人平均弯腰时手指能过脚趾4厘米；女人平均弯腰时手指能过脚趾10厘米。

数据汇报【精选11篇】 篇十一

关键词 网络阅卷；数据分析；自定义

中图分类号：TP315 文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2016）03-0023-03

1 前言

对阅卷数据的统计、分析是学生学业质量监测的重要手段与方式，在县域范围内，对全县学生学业质量的全面分析是获取学生学习进程、状态和成果的主要途径。网络阅卷系统除了提供阅卷的公平、便捷和高效外，对学生学业数据还能进行一定的统计、分析，但结合县域教研部门及学校的实际情况，网络阅卷系统提供的平均分、分数段等普适性分析方法已不能适应需求，所以有必要对学生成绩数据进行自定义式的统计与分析。

2 县域网络阅卷系统数据自定义分析流程

本县采用全通数码纸笔王网络阅卷系统，从考试组织、运行的进程来看，采用的网络阅卷系统数据分析流程如图1所示。

1）评卷数据构成。全通数码纸笔王网络阅卷系统对试卷扫描后，生成评卷数据，由两部分组成：第一部分是文本文件，其中包含学生作答的选择题等客观题答案及学生主观题图像指向；第二部分为学生图像文件。

2）评卷数据自定义分离。结合本县实际，对评卷数据进行分离，将文本文件中选择题部分组成独立的文本文件，便于进行自定义的客观题分析；将文本文件中学生主观题图像指向部分与学生图像文件结合，形成学生主观题评卷文件。

3）客观题分析。分析文本格式类型，根据要求设计客观题自定义分析结构与算法，编写读取文本数据、分析数据的程序代码，进行分析，生成并导出所需的数据报表及统计图表，供教学人员参考。

4）数据综合分析。依据县级教研部门及相关学校的数据分析需求，还要对最终阅卷成绩数据进行综合分析，比如学生综合分差、选修比例匹配、上线适配率等自定义数据分析指标，形成可供学科教研员和学校教学部门参考的分析报表和统计图表。

3 县域网络阅卷系统数据自定义分析的实践与思考

灵活多样的数据获取方式是自定义数据分析的前提 在网络阅卷过程中，学生作答数据及成绩数据的获取有多种途径。譬如：要分析学生选择题作答情况及所蕴涵的知识掌握程度，就要获取学生作答的选择题部分原始数据，而此类数据无法从阅卷系统学生最终成绩数据中获得，因此必须研究原始评卷的文本文档，从中取得相关数据。

以全通数码纸笔王网络阅卷系统为例，分析学生选择题作答数据的获取流程，这里选择“高一英语”学生原始评卷文件，如图2所示。在图2中，第一行描述的是试卷扫描后形成的相关属性信息，以“批次号”为界，“批次号”后的相关属性表达的是参考学生的考试信息：“kh”表示参考学生的“考试证号”，“xz1”代表学生作答数据中的“第一道选择题”……以后类推。

分析学生选择题作答情况，将这些信息导入数据分析系统很重要。有多种方式导入数据，现以VFP为例，简述导入过程。

1）建立动态分析数据库表。由于各学科客观题结构各不相同，因此无法采用固定的数据库表来实现，这时需要建立动态的数据库表，读入第一行文本，分离每个字段，然后动态建立数据库表结构：

Create Table Tb （smxh c（6），smyh c（8），pch c（9），kh C（12），xz1 c（1），……）

2）动态导入学生数据。观察第二行文件开始的数据格式，可用追加命令导入数据：

Append from高一评卷文本。txt delimited with“，”

规范严谨的数据过程处理是自定义数据分析的核心 数据处理的质量不仅关系到县级教研部门对各校教学现状、能力和水平的判断与评估，也影响到教研部门的决策和因应措施，所以数据处理过程必须科学、规范。仍以学生客观题数据统计为例，来分析数据处理过程。

县级教研部门及参考学校对学生客观题的分析有这样一些需求：客观题得分均分及得分率分析；错误选项分析排序；学生答题选项分布；选项率分析排序；原因追踪；等等。

综合分析需求、整理规范，可以得出较为科学的数据处理逻辑，如图3所示。

学生答题选项分布：根据学生客观题作答结果，对所有学生作答选项（含多选项）进行整理、分类，给出选项分布信息，操作时以学生作答所出现的所有选项为字段，建立选项分布数据库表，数据库表动态生成（用Create Table……）。

选项率分析（含组合选项）：对选项数据库表中各选项及多选组合选项进行统计分析，得出各选项率，绘制选项率图表，提供给教研人员进行综合分析（可用分类汇总Total等实现）。

错误率分析排序：依据选项率分析结果，将错误选项按选项率进行排序，从中找出学生发生的错误概率，同时结合命题时提供的关联知识点，找出学生薄弱环节。

小题均分及得分率分析：总体分析全体学生在各客观题上得分情况及得分率，从整体上把握学生知识体系结构，为进一步完善做好准备。

难度与区分度分析：针对学生选项答题状况及各题均分与得分率，分析各题的难度及区分度，便于教研部门及参考学校在实践中调整。在分析时可用二分法及极端分组法进行难度和区分度的计算。

直观有效的分析结果展现是自定义数据分析的延伸 数据处理完成后，必须将分析结果提供给教研人员及学校，为了能让他们更为有效地、清晰地掌握学生学业情况，分析结果的呈现必须做到方便直观、条理清晰、解析恰当。

如形成学生客观题分析报告时，以表格图示、图表呈现、文字解析等方式提供给教研人员及相关学校。以小题均分及得分率分析为例，依据需求，不仅要提供各题均分，还要按区域范围差异以区域范围进行统计，见表1。

再如选项率分析，对每到选择题，以县域、学校、班级为单位进行分析，此时采用图表显示，一目了然。如图4所示，以学校为单位，对其中一条选择题进行简单图表呈现。

除此之外，还采用折线图、雷达图等对相应需求进行分析和呈现。

参考文献

[1]曹雷。县域教研部门网络阅卷的应用与实践思考[J].中国教育技术装备，2012（12）.