經濟管理領域的數據分析應用
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摘要:當前，我國社會經濟發展逐漸呈現出數字化、信息化、智能化趨勢，數據分析不斷滲透到經濟管理領域。本文重點從宏觀經濟層面和企業管理層面分析了數據分析在經濟管理領域的應用，同時指出其在應用過程中存在的一系列問題，并提出相對應的建議，以期為數據分析在經濟管理領域的應用發展提供借鑒意義。
關鍵詞:數據分析；宏觀經濟；企業管理
一、引言
數據分析是指用適當的統計學方法對大量數據進行分析，經過收集、整理、篩選、提煉、匯總等過程，最大化地開發原始數據的功能，深入挖掘數字背后所反映的信息，最終形成一定的分析結論。數據分析不僅僅可以分析定量數據，即通過實驗、測量、觀察、調查等方式獲取的觀測值，還可以分析定性數據，即無法用數值進行測量的數據。定性數據通常通過分類、賦值的方式進行定量，其中一部分不區分順序，如性別、行業，而另一部分則存在邏輯順序，如受教育程度、產品的質量評級等[1]。因此，數據能夠反映出現實生活中的眾多信息，而數據分析則是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。隨著計算機技術的快速發展和互聯網的廣泛普及，數字化、信息化、智能化的社會經濟發展特征愈發凸顯，各個行業、領域的數據不斷產生并融匯在一起，構成了“海量數據”社會。如今，數字信息已經成為重要的生產因素之一，世界各國紛紛把大數據應用作為經濟發展和技術創新的重點，眾多大型企業也從戰略層面出發，不斷推動企業的數字化升級，數字經濟日益成為經濟發展的新模式。在大數據的時代背景下，數據分析在經濟管理領域中呈現出更為重要的作用。
二、數據分析在經濟管理領域的主要應用
(一)宏觀經濟層面1.掌握經濟發展動態。經濟數據分析離不開經濟統計，我國的經濟統計產生于20世紀50年代，經過幾十年的改革和發展，取得了重大成就，為國家社會經濟發展做出了重大貢獻[2]。2002年，《中國國民經濟核算體系》頒布并正式施行，標志著我國的經濟統治體制成熟[3]，各個行業的經濟數據統計調查也逐漸開展和加強，統計數據的時效性、準確性、科學性也隨之不斷提升。通過分析國家或地區的經濟數據，可以及時地掌握一個國家或地區的經濟發展動態，例如統計分析世界各國或地區的恩格爾系數，可以衡量一個國家或地區人民生活水平的狀況；統計分析近年來我國的消費者物價指數(CPI)，可以判斷出我國國民的消費水平和物價水平；統計分析我國各省市的地區生產總值(GDP)數據，可以比較發現各省市的經濟發展水平差異。同理，通過分析行業經濟數據，則能夠較為客觀地刻畫出行業的發展歷程和趨勢。2.發現經濟運行規律。宏觀經濟的運行規律是一個非常復雜且多元的課題。從目前的研究范式、領域以及熱點問題來看，不僅有學者從政策以及歷史演繹的邏輯出發，以政策演變和時間發展探討宏觀經濟的發展脈絡，更有多位學者圍繞各個經濟學科體系、學派等展開的理論性分析，以數量分析和模型透視國內宏觀經濟的運行規律[4]。數量化、精密化、模型化是當代經濟學的一大特點，也是經濟學發展的一種趨勢[5]。無論是西方經濟學還是政治經濟學，發現經濟運行規律并逐步完善形成理論，都離不開實地調研觀察和現實數據分析，通過模型建立和數據分析，可以發現不同主體之間、各項經濟指標之間所存在的內在聯系，在此基礎上可以逐漸探索總結出其存在的運行規律，并在經濟發展過程中加以反復驗證。如今，在現代計算機技術的輔助下，可以充分利用大數據進行分析，能夠更好地掌握當前宏觀經濟發展的規律，幫助預測未來經濟的發展方向，對經濟管理工作起到高效的引導作用。3.支持宏觀經濟決策。宏觀經濟政策是指國家或政府為了達到充分就業、價格水平穩定、經濟快速增長、國際收支平衡等宏觀經濟政策的目標，為增進經濟福利而制定的解決經濟問題的指導原則和措施。現實的經濟運行往往會受到各種難以預見的因素的干擾，使原有的均衡遭到破壞，經濟長期處于收縮或過度擴張之中。在這種情況下，政府必須運用適當的經濟政策來有意識、有計劃地調節經濟的運行，以便消除各種干擾國民經濟正常運行的因素,避免引發經濟的過度震蕩。經濟政策正確與否，對社會經濟的發展具有極其重要的影響，因此，通常只有通過了反復論證之后的國家經濟政策才可以頒布實施，而數據分析則是制定宏觀經濟政策的重要方法。 根據已知的經濟運行規律，再在現實數據的基礎上疊加經過量化后的政策因素，通過數據模型加以論證分析，可以得出政策實施后的預測效果，同時也會暴露出政策所帶來的負面影響及問題，對經濟政策的適用性具有判斷意義。另外，通過建立相應的評價分析指標，可以利用數據分析對已實施的經濟政策進行評價，從而結合當前市場競爭新形勢和經濟發展新要求，預測和支持下一階段的宏觀經濟決策。
(二)企業管理層面1.經營管理。改革開放之后，我國社會主義市場化經濟快速發展，國外企業也紛紛涌入中國市場，促使市場競爭越來越激烈，商品趨向同質化，價格競爭出現白熱化。隨著大數據時代的到來，數據分析則成為企業提高市場競爭力的重要途徑：一是有利于了解消費者需求，通過數據分析消費者的個人特征、消費習慣與消費偏好，企業可以更加精準地鎖定目標消費對象，并根據消費者的需求來改良相應的產品，同時也可以提供更具有針對性的服務，從而吸引到更多的消費者；二是有利于挖掘產品的獨特優勢，數據分析可以用較為綜合的數量指標體系來衡量同類產品的優勢與劣勢，企業通過參考同類產品的質量等級，同時結合行業發展情況，從而明確自身在行業中的定位，有助于企業進一步挖掘產品的獨特優勢，在市場競爭中揚長避短、激發潛力；三是有利于調整業務規模，企業對所經營各類產品及服務進行數據分析，可以清楚地獲悉每一種產品或服務的受歡迎程度、銷量多少、利潤大小等信息，不僅為產品和服務的研發人員提供研發方向的參考[6]，還為企業在調整業務規模進行科學決策時提供支持，幫助企業將有限的資源投入到更為關鍵的地方；四是有利于發現經營漏洞，單純依靠經營理念來進行企業管理，管理者往往難以及時發現企業發展過程中的變化，而數據分析則會敏銳地察覺到企業經營中出現的問題，能夠及時提醒管理者彌補經營漏洞、優化管理方法。2.財務管理。財務管理工作貫穿于企業經營的方方面面。高質量的財務管理不僅可以規避企業的資金風險，還可以優化企業內部的資金分配結構，是企業得以平穩發展的保障。將數據分析的方法應用于財務管理中，建立系統性的財務數據庫，形成企業財務管理臺賬，有助于企業統一管理財務數據與賬目明細，使得企業財務報表更加規范和清晰，大大降低了企業財務造假的可能性。利用計算機對財務數據進行統計整合和分析處理，能夠極大地節約財務管理的時間，提高財務數據結果的準確度，同時也減輕了財務管理人員的工作負擔。縱向比較分析企業年度或季度的財務數據，可以較為清楚地反映出該企業的發展進程，企業管理者可以根據相應的財務數據指標總結出企業成長的一般規律，并對企業的發展做出較為準確的預測和判斷，有助于為下一階段企業的資金投入和發展方向制定計劃。3.風險管理。企業在經營過程中面臨著多種風險，如市場風險、產品風險、財務風險、金融風險等等，因此需要著重對各種風險加以防范和管理。
企業風險管理是數據分析應用的常見領域：一方面，企業在長時間的經營過程中已經生成了一套較為穩定的數據信息，形成了一般性的運行規律，無論企業遇到哪類風險，都會打破當時的穩定局面，數據信息將會發生顯著波動，管理者能夠通過數據分析精準地察覺到異樣數據，及時地發現企業的潛在風險點，并且采取相應的措施來規避風險，從而完善企業的經營保障結構，提高企業發展的安全系數，助力企業長久平穩運行；另一方面，企業在遇到各類風險問題時，管理者通過數據分析將風險問題進行具體的量化，利用數理模型進行合理的推演和預測，可以大致估算出風險所帶來的損失程度，以及化解風險所需要付出的成本大小，從而能夠分析得出化解風險的最優方法，最大程度上降低企業因風險所造成的損失。4.人力管理。人才作為重要的軟實力，不僅是企業獲取市場競爭力的重要抓手，還是企業得以可持續發展的不竭動力。高效的人力管理能夠從企業內部激勵自身快速發展，而數據分析則可以提高企業人力管理的效率，幫助企業做好人才招聘、人才測評，提高員工薪酬與績效管理的水平，還對防止人才流失具有一定的效果[7]。人力管理中所分析的數據可以體現在基礎數據、能力數據、效率數據和潛力數據四個維度：基礎數據指的是個人信息、家庭信息等員工背景信息，以及公司層面所有員工的數量、性別、年齡、學歷等結構信息，為企業人才招聘和篩選提供支持；能力數據指的是員工的工作經歷、培訓學習經歷和參賽獲獎結果等，可以通過相應的評價體系和權重設置，具體量化出員工智商、情商、反應速度等的能力數據，有助于企業對員工適才而用；效率數據指的是對于員工的工作效率、成功率、失誤率等效率性評價和分析，也包括公司對于整體組織的考核數據，例如任務達成率、人才去留情況、績效考核評價等，分析效率數有利于提高企業內部的競爭意識，促進員工間相互促進，并為員工的績效激勵提供參考基礎；潛力數據是指對于員工進行縱向的分析，在一段較長時間內考察其業績提升狀況和進步情況，對員工的特征進行綜合分析，是一個動態數據，包括了企業“選、育、用、留”整個動態過程，有利于企業發掘優秀員工，激發員工的潛力。5.行政管理。企業的正常運轉離不開行政人員和行政物資的保障，盡管看似簡單的行政管理，卻可以通過正確地應用數據分析來大大提高管理效率。企業通過建立行政資源數據臺賬的方式，對日常行政用品的采買、消耗、庫存等方面的數據加以統計分析，能夠有效地整合行政資源，掌握行政辦公必需品的合理使用量，合理地規劃行政采買方案，靈活地分配和調用有限資源，減少資源浪費，節約企業運營成本，提高整體利潤收益。
三、數據分析在經濟管理領域應用中存在的問題
(一)數據統計基礎薄弱數據分析的基礎是數據的收集與統計。盡管我國已經逐漸建立起經濟統計體系，但仍然在收集統計的數據過程中仍存在一系列的問題，導致在此基礎上進行的數據分析可能會存在一定的偏差。一是數據統計的頻率較低，目前我國國家統計網公布的統計數據以年度數據為主，而季度數據、月度數據的空缺值較多，宏觀經濟上每日所產生的數據更是難以獲取，導致局部時間截面的數據分析實現起來略有困難，因此統計數據的細化程度有待提高；二是數據公布具有滯后性，以我國的消費者物價指數(CPI)為例，通常要等到下個月的9號左右才上個月的CPI數據[8]，滯后的時間差可能會使得在應用數據分析結果時具有一定的局限性；三是統計口徑存在不統一，一方面由于現存統計指標較多，部分指標之間存在交叉或包含關系，不同的統計單位在對指標解釋的理解上存在一定的偏差，從而導致統計的數據差異較大，另一方面統計口徑在修正前后，未能考慮到前后數據的協調，導致部分統計數據存在年代斷檔的情況，從而在數據分析過程中難以反映出經濟管理的真實情況。
(二)數據分析設備不足我國各地區的經濟實力和發展速度存在一定的差異，因此在對數據進行分析和處理的過程中，可以使用的硬件設備和所能支持的數據分析方法也有所不同，例如部分發達城市已建成智慧城市管理系統設備，能夠實時監控和定時上傳數據，具有充沛的數據存儲空間和強大的數據處理能力，為跨部門、跨行業的管理者提供數據分析服務，幫助其在經濟、管理等領域做出科學決策。同樣，數字化企業建設離不開先進的數據分析設備和系統，只用使用與數據體量相適應的數據處理服務器，選擇穩定安全的數據分析工具，才能快速地、準確地分析出數據結果，并應用于企業經營管理。當前我國大部分地區仍使用傳統的數據分析設備，多數企業的智能數據分析系統尚未完善，數據分析的應用仍以傳統的簡單、少量的分析為主，難以準確挖掘并快速分析復雜化大數據，這對數據分析在我國經濟管理領域的應用造成一定的阻礙。
(三)缺乏數據分析人才隨著大數據時代的到來，數據分析的重要性愈發突顯出來。要想將數據分析合理地應用到經濟管理領域，必須要具有豐富的理論知識及實踐技能，尤其是需要經濟管理方面的專業知識及計算機信息技術應用的方法。一方面，傳統的部門或企業在經濟管理過程中，未能及時地感應到大數據時代的需求，缺乏應用數據分析的思維和意識，沒有充分認識到數據分析的重要性，在實際工作過程中具有明顯的傳統性和守舊性；另一方面，受到教育體制的影響，我國現如今計算機專業人才仍不能滿足社會需求，而計算機技術與經濟管理學兼備的復合型人才更是稀缺，極大地限制了數據分析在經濟管理領域的應用和進步。
四、數據分析在經濟管理領域應用的建議
(一)優化統計體系，筑牢數據分析基礎針對我國當前經濟統計體系中現存的問題，應盡快加以解決和彌補。一是逐漸增強數據統計的頻率，保證分析所用數據的質量和數量；二是加快提高數據公布的效率，在確保數據真實性和準確性的基礎上，縮短數據公布的時間，盡量降低數據的滯后性；三是細化數據統計口徑解釋，加強統計部門與統計人員的培訓，尤其是針對易混淆、易出錯的數據加以規范化指導，同時在統計指標的制定和修改時，需要專業人員進行反復論證與評估，盡量減少對數據分析的影響，從而保障數據分析在經濟管理領域應用的有效性。
(二)更新技術設備，持續深化領域應用一是加大數據分析技術設備的投入，更新傳統的數據分析設備，優化數據分析設備的資源配置，縮小地區之間數據分析在經濟管理領域應用的發展不平衡；二是加強數據分析設備的創新研究，不斷提升數據分類設備的技術水平，推動企業廣泛應用先進的數據分析工具，持續深化數據分析在經濟管理領域的應用，進一步促進經濟的可持續發展。
(三)提高思想重視，加快專業人才培養國家和企業要從思想上重視數據分析的應用，順應大數據時展的趨勢，理解數據經濟發展的必然性，通過制定相應的政策和規章制度，打破傳統的經濟管理方式，將數據分析提升到國家和企業發展的戰略高度，促進數據分析在經濟管理領域的應用。同時，加大數據分析人才的培養力度，重點培育計算機技術與經濟管理專業相結合的復合型人才，創新推動數據分析方法的發展。五、結語在大數據時代，數據分析被廣泛地應用于經濟管理領域，不僅可以推動宏觀經濟的可持續穩定發展，還有利于提升企業管理的效率與核心競爭力。未來，通過不斷的發展與改革，數據分析在經濟管理領域的應用將會更加成熟，進一步賦能數字經濟、助力智能社會。
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作者：秦換萍 白菁 單位：中國人民大學
