IATF16949 统计技术及数据分析

过程分析工作表（乌龟图）

1.目的

规定了公司内、外部信息收集、分析的方法及责任，有利于使公司能根据内外部环境和形势，制订相应的政策和措施。

2.范围

适用于公司各职能部门对信息资料的收集、分析和管理。

3.定义

3.1 统计技术------用于提示产品/工作质量形成的规律的统计方法.

4.职责

4.1 公司品管部是本程序的归口管理部门。

4.2 各部门负责将与本部门业务、职能有关信息、资料的收集、分析和使用，并对信息的真实性和有效性负责。

5.程序内容

5.1 统计技术管理

5.1.1 常用统计技术工具

常用的统计技术有：SPC控制图（Xbay-R、X-MR等）、MSA、CP、FMEA、直方图、因果图、排列图、统计表、甘特图、折线图、柱状图、网络图等等。

各部门可根据实际情况选择一种或几种统计工具。但应予以规定且核准，工作中即按规定实施。

5.1.1.1柱状图：应用于某一段时间内，两种或两种以上特性在同一要求下所处的状态对比。

5.1.1.2 统计表：需要迅速取得或整理数据而设计的只需作简单检查便可搜集信息的表格。

5.1.1.3 排列图：通过分类排列找出存在的主要质量问题，抓住关键。

5.1.1.4 因果图：针对质量问题，引用人、机、料、法、环、测等六个方面的影响因素进行分析，找出主要原因。

5.1.1.5 控制图：在过程控制中对产品质量特性随时间变化而出现的变差进行监控的图表。

5.1.1.6 直方图：用于分析工艺过程的状态，看工序是否稳定，如不稳定，推断总体质量及掌握工序能力保证质量的程度。

5.1.1.7 折线图：针对某一特性，进行汇总并规律统计，查看其趋势图形，以了解其实际状况。

5.1.1.8 FMEA：应用于产品质量先期策划中的失效分析。

5.1.1.9 MSA：应用于对测量系统能力的分析。

5.1.1.10 CP：应用于产品质量先期策划中的质量控制计划。

5.1.1.11 甘特图：用于项目工作的进度日程计划安排。

5.1.2 统计技术应用领域

5.1.2.1各部门通过对公司一级数据的收集、整理，并加以分析，以验证各相关目标、指标的达成情况。

5.1.2.2在对有关数据和信息进行收集整理并分析时，各相关部门应采用适当的统计技术。

5.1.4 统计技术的培训

5.1.4.1 由人事行政部统筹，各部门主管负责对本部门应用统计技术的人员进行基本概念、统计技术理论及技能的培训，确保其能够正确使用该统计技术。具体按照《人力资源控制程序》执行。

5.1.4.2 公司应不定时派员参加外界品质相关之研讨会,以鉴别各项统计技术的适时性，统计技术应视品质管理之发展不断提升。公司应为统计技术的灵活运用及时安排各部门相关人员参加外训或厂训,以促进有关人员正确树立统计观念及掌握统计技巧。

5.2 公司一级数据分析管理

5.2.1 数据的分析和统计可选用统计表、趋势图形等统计手法来表达统计结果，其选择要求以能有效表达出规律状态为目标。

5.2.2 生产/工作过程中，一旦发生品质/工作连续异常、重大异常，各相关部门应立即采用相应的统计技术分析情况，以控制、整改异常情况。

5.2.3 各部门应根据本部门的职能业务, 在每个月月底（或/和季度底、年底）对相关的信息、资料收集，按适用的统计技术进行汇总并分析,以了解问题所在及是否符合要求或其它期望的效果。

5.2.3.1品管部品保课结合每年的内审结果和外审结果，及管理评审的结果，对体系的适宜性、充分性、有效性进行分析，并提出改进措施。

5.2.3.2品管部品保课每年对公司质量管理体系的目标完成情况进行一次汇总，分析公司质量方针、质量目标的适宜性，对未完成的目标、指标查明原因并采取措施或提出对公司质量方针、目标进行修订的建议。

5.2.3.3品管部品检课每月一次对产品质量情况的分析，识别出主要的或重大的（生产总数3000件以上，改善项不良率要大于3﹪）不合格，对不合格情况必须查明原因，会同相关部门制订纠正/预防措施。

5.2.3.4 技术部每月对生产过程中出现的异常情况进行汇总分析，并采取措施以杜绝或预防。

5.2.3.5生产部每月一次于对生产指标的达标情况、过程产品合格率、非计划停机时间、工时利用率、员工出勤率等进行分析，对未完成的目标、指标查明原因并采取措施。

5.2.3.6业务部每季度进行一次顾客满意度调查，并对其分析，必要时采取措施。

5.2.3.7业务部每月对客诉、销售额及发展趋势信息和资料进行汇总，并分析，向相关部门反馈。

5.2.3.8采购部每季度对供应商进行一次评定，并分析，必要时采取措施。

5.2.3.9品管部品保课计量室每季度对量具检具、检验及试验设备装置的使用情况进行一次汇总分析，对不良情况必须查明原因，组织制订纠正/预防措施。

5.2.3.10生产部保全课每月对设备运行情况、设备保养情况、设备维修情况（故障时间≥2H）进行汇总分析，对不良情况必须查明原因，组织制订纠正/预防措施。

5.2.3.11生产部生管课每月对产品交付情况进行一次汇总分析，对未完成的目标查明原因并采取措施。

5.2.3.12财务部每月进行一次质量成本分析，必要时组织相关部门就质量成本问题进行磋商。

5.2.3.12人事行政部每季度对内部顾客满意度、培训情况等进行一次汇总分析，对未完成的目标查明原因并采取措施。

5.2.4 统计分析所获得的成果应立即指导实践，返回实际当中以改进实际情况，强化薄弱环节（工序）提高产品/工作质量，必要时采取适当的纠正和预防措施，并依《纠正/预防措施及改进管理程序》办理。

5.2.5 正常情况下，统计分析结果发生不符合，责任部门应于2天之内作出对

策，进行整改。

5.2.6 各部门的统计分析信息和资料，各部门主管应予以审校，以确保其真实性和有效性。

5.2.7 各部门的统计分析具体参照5.1.2统计技术应用领域之描述执行。

5.2.8具体操作参见《公司一级数据分析细则》

5.2.9数据的分析结果应在每季度或每年与同行业竞争对手进行比较，并制定持续改进计划。

6. 记录方式

6.1 各部门应根据要求保存本部门的统计信息和资料。具体依《质量记录控制程序》执行。

7.相关文件

7.1 质量记录控制程序。

7.2 纠正/预防措施及改进管理程序。

7.3 人力资源控制程序。

8. 记录表式

8.1 潜在的失效模式及后果分析（FMEA）

8.2 控制计划（CP）

8.3 SPC控制图（Xbay-R、X-MR等）

8.4 测量系统分析（MSA）

8.5 直方图

8.6 因果图

8.7 排列图

8.8 统计表（日报表、周报表、月报表、季度报表）

8.9 折线图8.10 柱状图8.11 网络图

数据分析与决策模型

《数据分析与决策模型》课后感言 上周我学习《数据分析与决策模型》这门课程，我本来对这门学科很是陌生，工作中从来没有接触过这样深奥的理论，本以为我学完也是一头雾水，出乎意料的是，在老师耐心讲解下，我还懂得很多，逐渐对它深感兴趣，课堂也受益匪浅。顾名思义，《数据分析与决策模型》是利用一系列看似枯燥的数据，通过应用恰当的数学公式计算和假设推理，帮助我们提高管理水平和进行科学决策的重要课程。 随机变量的“数学期望值”μ是概率分布的平均值，也是我们做投资决定的重要依据。李教授以赌场提供的“blackj ack(二十一点)保险为例，通过计算得出投资回报期望值μ＝0.92，投资回报小于1（假定投资总额为1）的事实，得出了不应该买赌场保险的结论，利用概率论证实了久赌必输的事实。“正态分布”是期望值μ和标准差σ的结晶。我们通常所看到的“正态分布”的钟形曲线，就是因为不同的μ和σ，而变得高矮胖瘦，不一而足。日常生活中的很多随机变量的概率分布问题，都可以近似地用正态分布来研究描述。通过计算Z分数（值），就可判断X值的概率，对于投资者来说，也就是投资后获得多大回报的概率。“中心极限定律”则告诉我们，不管总体服从什么分布，当样本容量n＞＝30时，X近似于正态分布，都可以用正态分布的相关理论进行计算和推论。 以往我虽然接触过一些统计、概率方面的基础知识，但像这样系统全面的学习还是第一次，通过这一课程，我学到了抽样调查、假设检验、回归分析和关于建立模型的知识。在课程学习中我对统计软件产生了强烈兴趣。在我看来数据分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，而统计软件则是实现的手段。在商业应用中，我们往往要面对大量庞杂的数据，这时如果没有统计软件的帮助是不可想象的。像教授在课程中介绍的minitab软件就很符合我的需要。它具有很好的人机界面和完善的输出结果；功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。为了多加练习，我在公司和家里电脑上都安装了minitab软件，初步尝试了对数据进行标准化处理、频数分布分析、描述性统计分析、多选项分析等等，得出了计算数据和统计图形，可以看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重。在操作中，我深刻体会到要想熟练运用统计软件，熟练掌握和运用统计知识是基础，据此才能弄清楚数据分析的目的与对应的分析方法。

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应

电子商务如何进行运营数据分析

电子商务如何进行运营数据分析 作为电商卖家，我们一直与数据为伴，数据反应了很多真实的情况和信息，是绝对不会骗人的。我们挖掘行业数据、观察网店运营数据等，并针对数据进行网店的优化，而效果就是逐渐攀升的销售额。但是面对这些繁复的数据，如何进行数据分析，提升运营效果，提高销量?看Thomas给大家分享数据分析手册! 一.如此多的数据，作为电商应该关注哪些? 电商卖家要看什么样数据，电商数据有哪些类型?Thomas了下面的表格，方便您清楚了解，在运营时您需要统计分析哪些数据： 二.各国买家行为分析东西卖家习惯，抓住商机 不管是垂直行业还是电商行业，相信各位电商平时一定也很关心这些市场数据，如何结合自己的网店运营状况来进行分析呢?这些数据是否能够帮到我们制定下一步策略?Thomas给出以下意见： A.行业的市场分布通过买家市场的数据分析，对比目前您的买家区域，来制定买家市场的拓展方向，以“商户俱乐部行业数据”xx 年第三季度服饰行业的数据为例，教您如何读懂数据，了解全球市场行情，从销售分布来看，北美、西欧、澳洲是服饰类最大的销售市场，俄罗斯以及南美的部分国家做为第二梯队，同样市场广阔。B.行业的新兴市场趋势 如果您认为主要买家市场竞争太激烈，可以尝试去拓展新兴的买家市场，挖掘潜在买家以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，图表的纵轴代表各国每年的交易金额，位列前三

甲的分别是：意大利、乌克兰和新加坡，其中乌克兰的年销量增长比率在100%以上，图表圆圈的颜色代表了各国年增长比率：颜色越深，预示着增长率越是强劲。其中增长最快的，当属阿根廷和科威特。 C.行业热销旺季分布每个行业的季节销量特点不同，如果您的网店拥有多样化的产品，您可以针对不同的季节销售不同行业的产品，从而使您全年的销量走势均衡，以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，服饰类消费品的销售趋势，呈现出明显的季节性和节日因素。旺季一般出现在每年的3月和11月，伴随着西方万圣节、感恩节、圣诞节等一系列传统节日，服饰外贸电商会迎来销售高峰。 三.账户数据太专业，哪些可以判断运营的健康状况 A.从销售市场变化看客观原因从您网店的买家市场的变化中，检查您的市场情况，如果某个主要市场的数据出现了较大的变化，需要结合当地的政策和您的物流来查找原因 B.从转化率对比看整体运营转化率会受多方面的影响，如果您发现您的转化率与同行业相比，相差交大的话，您可以检查一下产品描述、购物流程、网站用户体验等是否合理 C.从投诉、纠纷、退款率看服务质量如果您发现您的纠纷和投诉变多了，这是一个警钟哦，您需要检查一下客服与物流是否出了问题，或是您需要加强风险控制了

电子商务数据分析试卷及答案3

《电子商务数据分析》试卷 班级： _______________ 姓名：_______________________ 一、填空题（共10 题，每题 1 分。） 1．单击生意参谋上方导航栏中的“ __________ ”超链接可进入实时直播版块，此功能会将店铺的实时数据、来源、榜单、访客等数据进行汇总显示。 2．要选定相邻的多张工作表，先单击所需的第一张工作表的标签，并按住____________ 键不放，然后单击要选定的最后一张工作表的标签即可。 3．选择单元格区域，录入相应的数据后，按_____________________ 键可将选择的每个单元格中录入相同数据。 4．进入生意参谋后，单击顶部导航栏中的“ ___________ ”版块即可配置竞争对手，并对竞店、竞品和竞争品牌进行分析。 5 ．提高转化率是提高销售额最有效的途径，计算公式为： 6．外链出现的方式有直接链接和__________ 两种。 7．若要输入分数，则应在前面加上_____________________ 。 8．筛选是一种用于查找符合条件的数据的快速方法，Excel中有 ________ 和___________ 两种方法。 9． _____________ 是指利用各种电商平台和工具对数据的分析功能，直接观察出数据的发 展趋势，找出异常数据，对消费者进行分群等。 10．行业稳定性涉及 ________ 和极差两个指标。 二、单项选择题（共10 题，每题 1 分。） 1．用于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案，再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场推广方案的数据分析岗位是（）。 A．推广类岗位 B．客服类岗位 C．采编类岗位 D．美工类岗位 2．在Excel 中，已知某单元格的格式为000.00，值为23.785，则显示的内容为（）。A．23.78 B．23.79 C．23.785 D．023.79 3．采用（）定价策略可能会带来价格竞争。 A．基于成本的定价

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

大数据的统计分析方法

统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。

SAS系统和数据分析SAS系统简介

SAS系统简介 一、SAS系统 1.SAS系统的功能 SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据呈现 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 2.SAS系统的支持技术 在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者： ●数据仓库技术(Data Warehouse) 数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。 数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。利用数据仓库技术对这些历史数据进行分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门做出更加合理的决策。 当今世界充满了剧烈竞争，正确及时的决策是企业生存和发展的最重要环节。现在，愈来愈多的企业认识到，企业要想在竞争中取胜，获得更大的收益，至关重要的是，必须利用计算机和网络技术、数据仓

数据分析与企业经营决策-量化经营I

数据分析与企业经营 很多数据金矿其实隐藏在公司的基础经营当中，如果您能把它们挖掘出来，就将在竞争中略胜一筹。 毋庸置疑，数据（情报）对于战争的重要性，几千年来早有体现。在《罗马人的故事》作者盐野七生与新日本钢铁集团总裁三村明夫的对谈中，盐野提出，从凯撒到拿破仑，出色的总司令总是能选贤任能，帮助自己完成收集情报工作，领袖们再依据这些情报窥见大局。同时，关于商业竞争，盐野认为，企业之间的对抗，最重要的是站在对手的立场上了解战局。为了实现这个目的所进行的情报搜集等都是战胜对手的重要条件。 企业决策由“经验决策”不断向“数据决策”的规范转变，不经分析就拍板的“拍脑门”决策所带来的危害已经被人们所广泛认识。在经历了一次次的失败与摸索中，一种新型的“数据决策”重新进入了人们的视野。 90年代初期，被称为百货商店之父的美国人约翰?沃纳梅克曾经这样说“我的广告费有一半浪费掉了，可我不知道是哪一半”。一个世纪前没有足够的数据去为约翰?沃纳梅克解决哪一半广告费被浪费掉的问题，因为那时搜集数据太困难，需要大量的时间和金钱等成本；而今随着技术的日益革新，跟踪和搜集数据成本大大减少，所以我们更有必要也有条件把握数据分析之道。 麦肯锡的研究分析表明，在私营部门，充分利用海量数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。在欧洲发达经济体中，仅通过利用海量数据实现的运作效率提高，政府行政管理方面可以节省1000亿欧元（1400亿美元）以上的开支。 在全球500强企业中，90%以上的重要投资与经营决策都取决于充分的数据分析支持。在欧盟、美国、日本等发达地区，数据分析普遍被作为经营决策的前提要素，为社会经济的高速发展发挥了巨大贡献。 数据成为公司新的资产已逐渐成为现实，将大大促进劳动生产率的提高和资产收益率的增加。 也因此，市场已涌现出大量数据分析在商业中的运用例子，无不说明合理经营数据的重要性。 ●英国皇家莎士比亚公司（Royal Shakespeare Company，RSC）为了稳定原有客户、 寻找新的顾客群体，该公司对过去7年的售票数据进行全面分析。公司运用分析法 对顾客的姓名、住址、观看戏剧的类型、购票价位等数据进行研究后，制定出具体 的销售计划，从而将其斯特拉特福剧院的上座率提高了70%以上。 ●Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析 技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式受到广大广告商的热捧，从市场调研机构eMarketer的数据看出，Facebook年营收额超过20亿美元，成为 美国最大的在线显示广告提供商。 ●Hitwise发布会上，亚太区负责人John举例说明，亚马逊30%的销售是来自其系统自 动的产品推荐，即通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运用客户 的行为数据带来竞争优势。 ●百思买正在更新其门店模式，具体做法是，将顾客调查、销售点数据和人口分析数 据结合起来，以确定在特定的区域中，哪些顾客群的需求已过多地满足，哪些尚未 满足，并据此相应地改变其门店模式。例如，在富裕男性白领集中的居住区附近， 商店会提供更高端的家庭影院设备、特别付款方式和即日送货到家服务。而在“足 球妈妈”（即经常接送孩子参加体育活动的妈妈）较集中的居住区附近的商店中， 其突出特点是较温和的色调，人性化的导购，以及面向孩子的科技活动区。调查显

Excel统计分析与决策复习题

《Excel统计分析与决策》 一、单项选择题 1.若在工作簿Book2的当前工作表中，引用工作簿Book1中Sheet1中的A2单元格数据，正确的引用是【】。 A．[Book1.xls]!sheetA2 B．Sheet1A2 C．[Book1.xls] sheet1!A2 D．sheet1!A2 2.在Excel中，若在A2单元格中输入“=8^2”则显示结果为【】。A．16 B．64 C．=8^2 D．8^2 3.在Excel中，将B2单元格中的公式“=A1+A2-C1”复制到单元格C3后公式为【】。 A．=A1+A2-C6 B．=B2+B3-D2 C．=D1+D2-F6 D．=D1+D2+D6 4.在Excel中，用鼠标拖曳复制数据和移动数据在操作上【】。 A．有所不同，区别是：复制数据时，要按住“Ctrl”键 B．完全一样 C．有所不同，区别是：移动数据时，要按住“Ctrl”键 D．有所不同，区别是：复制数据时，要按住“Shift”键 5.在Excel中，当操作数发生变化时，公式的运算结果【】。 A．会发生改变 B．不会发生改变 C．与操作数没有关系 D．会显示出错信息 6.在Excel中，图表被选中后，插入菜单下的命令项【】。 A．发生了变化 B．没有变化 C．均不能使用 D．与图表操作无关 7.在Excel中，一般说来，一个工作表最好【】。 A．不包含数据清单 B．只包含一张数据清单 C．只包含两张数据清单 D．包含255张数据清单 8.在Excel的排序中，在排序列中有空白单元格的行会被【】。 A．放置在排序的数据清单最后 B．放置在排序的数据清单最前 C．不被排序 D．保持原始次序 9.在Excel中对某列排序时，则该列上有完全相同项的行将【】。A．保持原始次序 B．逆序排列 C．重新排序 D．排在最后 10.在Excel的升序排序中【】。 A．逻辑值FALSE在TRUE之前 B．逻辑值TRUE在FALSE之前 C．逻辑值TRUE和FALSE等值 D．逻辑值TRUE和FALSE保持原始次序 11.在Excel中，以下操作会在字段名的单元格内加上一个下拉按钮的命令是【】。 A．记录单 B．自动筛选 C．排序 D．分类汇总

电商平台数据分析与决策支持系统的设计与开发技术总结报告

科技查新技术总结报告 项目名称电商平台数据分析与决策支持系统的设计与开发委托人 AAAAAA软件科技股份有限公司 委托日期2016年8月12日

一. 立项目的 随着计算机技术技术的不断发展，决策支持系统成为了现代管理中不可缺少的助手，能够有效的帮助决策层解决半结构、非结构、变化快、难以预料的问题。对于每一类特定的问题又可以构建相应的特定决策支持系统。电子商务作为经济活动的重要部分之一，也要顺应时代发展的宏观环境，从对传统的线下的经营策略总结经验，结合电子商务网站获取的数据，做出适合商家发展的正确决策。 二、总体思路与技术方案 2.1 总体思路 在以信息技术为基础的电子商务活动中，信息技术已经融入到企业的增值链当中，并成为了企业谋求竞争优势的不可或缺的环节，因此用于支持企业运作、管理、决策等不同层面的信息系统，不论从体系结构、开发建造方式和维护管理等方面，都与既有的电子数据处理系统、管理信息系统，决策支持系统有所差异。还要让信息系统的体系结构、应用开发技术和数据处理模式的变化带动电子商务系统的分析设计呈现出新的特点。 2.2 技术方案 (1) SqlCacheDependency数据库缓存依赖技术: 在数据库查询操作时会损耗服务器的性能，所以对数据库的缓存还是显得特别重要，但问题是我们的数据有时候是在变化的，这样用户可能在缓存期间查询的数据就是老的数据，从而导致数据的不一致。数据库缓存依赖就是为了解决数据如果不变化，用户就一直从缓存中取数

据，一旦数据变化，系统能自动更新缓存中的数据，从而让用户得到更好更快的用户体验。 (2) 全文检索引擎: Apache https://www.sodocs.net/doc/084171458.html,是一个高性能的全文检索的搜索引擎框架库，完全使用C#开发。它适合于任何需要全文检索的应用，尤其适合该系统的跨平台应用。 (3) 为了使电子商务数据分析平台具有对海量数据进行处理的能力，在系统开发中引入了Hadoop的平台技术，利用基于HDFS的分布式存储模式，提高对非结构化数据的存储和处理能力，同时也拓展了系统地扩展能力。

电子商务数据分析指标

电子商务数据分析指标 一、市场类 市场类指标主要用于描述行业情况和企业在行业中的发展情况，是企业制定经营决策时需要参考的重要内容。 1.行业销售量：在一定时间内行业产品的总成交数量。 2.行业销售增长率：行业销售量增长率=行业本期产品销售总增长数量÷行业上期或同期产品销售总数量×100%（行业本期销售量—行业上期或同期销售量）÷行业上期或同期产品销售总数量 3.行业销售额：在一定时间单位中行业内所有成交数量对应的花费额度，同一交易类型，行业成交数量越大，行业总销售额就越大。 4.行业销售增长率：行业销售额增长率=行业本期产品销售增额÷上期或同期产品销售额×100% 5.企业市场占有率：企业市场占有率=企业销售额÷行业销售额×100% 6.市场增长率：企业市场扩大率=（本期企业市场销售额-上期企业市场销售额）÷上期企业市场销售额×100% 7.竞争对手销售额：竞争对手销售额是指企业竞争对手在单位时间内所销售产品数量对应的总销售金额。 8.竞争对手客单价:竞争对手客单价=竞争对手成交金额÷竞争对手成交客户数 二、运营类 在企业运营过程中会产生大量的客户数据、推广数据、销售数据，以及供应链数据，整理并分析各类数据，对企业运营策略的制定与调整有至关重要的作用。客户指标： 1.注册用户数：曾经在平台上注册过客户的客户总数 2.活跃用户数：在一定时期内有购物消费或登录行为的客户总数 3.活跃客户比率:活跃客户数占客户总数的比例 4.重复购买率：在某时期内产生两次及两次以上购买行为的客户数占购买客户总数的比例

5.平均购买次数：某时期内每个客户平均购买的次数 6. 客户回购率:上一期末活跃客户在下一期时间内有购买行为的客户比率 7.客户流失率:一段时间内没有消费的客户比率，回购率和流失率是相对的概念。 8.客户留存率：某时间节点的客户在某个特定时间周期内登录或消费过的客户比率。 9.消费频率：在一定时间内客户消费的次数，消费频率越高，说明客户的忠诚度及价值越高。 10.收藏人数：统计日期内通过对应渠道进入店铺访问的客户中，后续有商品收藏行为的客户去重数 11.加购人数：统计日期内将商品加入购物车的客户去重数 12. 新访客数：指首次访问网站的客户数。新访客数占访客数（UV）的比例即新访客占比 13. 回访客数：指再次光临访问的客户数。回访客数占访客数（UV）的比例即回访客占比。 14. 浏览量（PV）又称访问量，指在统计周期内，客户浏览网站页面的次数。 客户每访问一个网页即增加一个访问量，多次打开或刷新同一页面，该指标均累加。 15.平均访问量：又称平均访问深度，指在统计周期内，客户每次访问浏览的页面平均值，即平均每个UV访问了多少个PV。 16.停留时间：客户在同一访问周期内访问网站的时长。实际应用中，通常取平均停留时间。 17.入站次数：在统计周期内，客户从网站外进入网站内的次数。在多标签浏览器下，访客对网站的每一次访问均有可能发生多次入站行为。 18.跳失率：在统计周期内，访客入站后只浏览了一个页面就离开的次数占入站次数的比例，分为首页跳失率、关键页面跳失率、具体商品页面跳失率等。 19.关注数：统计日期内新增店铺关注人数，不考虑取消关注的情况。 20.展现量：统计日期内通过搜索关键词展现店铺或店铺商品的次数。 21.点击量：某一段时间内某个或者某些关键词广告被点击的次数。 22.转化率：电商营运的核心指标，也是用来判断营销效果的重要指标。

海典数据决策分析系统(BI)方案

海典数据决策分析系统（BI）解决方案 上海海典软件有限公司 2010年6月

前言 自2000年以来，医药行业的信息化应用飞速发展。无论是医药连锁企业，还是批发企业甚至单体药店，都已经普及信息化管理系统，并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。部分优秀的代表企业，更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。 然而，我们看到，对于当前的绝大数医药企业来说，不断积累的海量数据对他们来说，并没有发挥出应有的价值；这些不断增长的海量数据，更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。为了不影响系统的运行速度，相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据，将这些数据打包后尘封起来，束之高阁。甚至还有一些企业因为疏于管理，这些历史数据最终都遗失了。 “海典数据决策分析系统”（以下简称海典BI系统）正是在这种背景下，由上海海典软件有限公司研发而成。“BI”系统又称商务智能系统，是通过数据仓库等先进技术，进行数据挖掘和处理的工具。海典BI系统由海典软件针对医药流通行业研发，旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息，并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因，

以及提供解决问题的途径。 每个客户积累的海量数据，都是一座金山；海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。海典BI系统，让客户的决策更迅捷、更科学！

第一章：为什么要部署海典BI系统 海典BI系统专门针对医药行业的特点开发，充分体现医药行业的特性。 海典BI系统部署和使用方便，既可以部署在个人笔记本上供个人使用，也可以部署在公司内网上供公司中高层决策者使用，还可以发布在互联网上供有权限的其他用户（例如片区经理或门店店长）使用。 对于使用海典业务系统的客户，可以快速部署海典BI系统，并可将BI系统与业务系统尽可能整合和互补；对于不使用海典业务系统的客户，也可以根据客户的需要进行报表定制，而无论原来采用的是什么数据库。 海典BI系统拥有灵活的用户角色管理，可以设置不同的用户查看不同的报表；对于同一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。如：同样是销售报表，经营部部长可以看所有店数据；片区经理可以查看本片区的所有店数据；门店经理则只允许看本门店数据。 海典BI系统采用数据仓库和数据抽取机制，利用每天晚上的服务器空闲时间将业务系统的数据抽取到数据仓库之中。操作者使用BI进行决策分析时，只针对数据仓库进行操作，速度非常快，还可以大大减轻数据分析对业务系统的压力。

企业决策分析系统解决方案

企业决策分析系统解决方案 客户需求分析 企业数据分析与决策支持需求的有效满足往往需要一个强有力的决策分析系统的支持，以便在系统中整合各项功能，并为企业用户提供一个统一的系统应用环境。企业对决策分析系统的具体需求一般可总结为以下几个方面： 统一应用门户 系统为企业进行数据分析与决策支持提供系统应用的统一门户。 统一资源管理 对系统中的各种应用资源可进行统一管理，如报表的发布，文档的上传管理等。 有效的权限控制 决策分析系统涉及到企业核心运营数据等商业敏感信息的分析与利用，因此需要有严格的权限控制机制。系统不但可控制用户有权限使用的功能，还能够控制用户所能查询分析的数据。 面向数据分析与决策支持的业务应用功能 系统能为用户提供面向数据分析与决策支持的多种应用手段或功能集成，以满足用户从不同角度进行数据分析的需要，如报表统计分析、关键绩效指标分析、olap多维分析、数据采集与汇总分析等等。 良好的可扩展性 系统具有良好的可扩展性，不但能满足用户的一些个性化定制功能，还能依据企业决策分析需求的不断发展变化，进行系统升级改进与功能扩展。 润乾企业决策分析系统解决方案 针对上述需求，润乾在深刻洞悉与充分理解国内企业商业智能需求以及多年商业智能项目实施经验的基础上，推出了“润乾RBP（RAQ Business Platform）决策分析平台”产品，并基于此产品为企业级用户提供一套完整的决策分析系统解决方案。润乾RBP决策分析平台可满足用户以下需求： 统一应用平台 系统为B/S架构，通过Web浏览器即可访问登录系统，为用户提供一个统一的系统应用平台环境。 资源中心 润乾RBP决策分析平台具有“资源中心”功能模块，为用户提供统一的资源管理界面，可进行目录管理、资源发布、资源授权，其中资源类型支持报表、自写HTML文章、静态文档（Word、Excel、PPT等）。 灵活全面的权限管理机制 润乾RBP决策分析平台为用户提供了一套完善灵活的权限管理机制。通过对机构、角色、用户、参数四者的有效管理与关联，为用户实现系统功能级、资源级、数据级三个层级的全面有效控制。即分别可以控制用户有权限访问的功能、可以查看的报表与文档资源、有权限查询检索与浏览的业务数据。 丰富的数据分析与决策支持应用功能 平台为用户提供了报表与统计图分析、个人首页分析面板定制、Dashboard企业信息仪表盘、报表订阅与推送、数据采集与多级填报汇总分析等丰富的应用功能，充分满足用户数据分析与决策支持的需要。 系统扩展 润乾RBP决策分析平台是润乾的标准化产品，能够与润乾其他BI系列产品进行深度整合，如即时报表、润乾调度器等等，以满足用户的不同应用需求。同时平台提供各层面的丰富接口，具有灵活的功能扩展性。二次开发与个性化定制 基于解决方案的产品化、系统丰富的接口、界面组件化，润乾还可为用于提供系统的二次开发与个性化功能定制服务，如报表应用开发、界面定制等等，有力提升客户系统应用价值。

数据模型和决策课程案例分析报告

数据模型与决策课程案例一生产战略 一、问题提出 好身体公司（BFI）在长岛自由港工厂生产健身练习器械。最近他们设计了两种针对家庭锻炼所广泛使用的举重机。两种机器都是用了BFI专利技术，这种技术提供给使用者除了机器本身运动功能之外的一些其他额外的运动功能。直到现在，这种功能也只有在很昂贵的、应用于理疗的举重机上才可以获得。 在最近的交易展销会上，举重机的现场演示引起了交易者浓厚的兴趣，实际上，BFI 现在收到的订单数量已经超过了这个时期BFI的生产能力。管理部门决定开始这两种器械的生产。这两种器械分别被BFI 公司命名为BodyPlus100和BodyPlus200，由不同的原材料生产而成。 BodyPlus100由一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置组成。生产一个框架需要4小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；每个压力装置需要2小时机器制造和焊接时间，1小时喷涂和完工时间，每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间。另外，每个BodyPlus100还需要2小时用来组装、测试和包装。每个框架的原材料成本是450美元，每个压力装置的成本是300美元，每个提升一下拉装置是250美元。包装成本大约是每单位50美元。 BodyPlus200包括一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置和一个腿部拉伸装置。生产一个框架需要5小时机器制造和焊接时间，4小时喷涂和完工时间；生产一个压力装置需要3小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；生产每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间，另外，每个BodyPlus200还需要2小时用来组装、测试和包装。每个框架的原材料成本是650美元，每个压力装置的成本是400美元，每个提升一下拉装置是250美元，每个腿部拉伸装置的成本是200美元。包装成本大约是每单位75美元。 在下一个生产周期，管理部门估计有600小时机器和焊接时间，450小时喷涂和完工时间，140小时组装、测试和包装时间是可用的。现在的每小时劳动力成本是机器制造和焊接时间20美元，喷涂和完工时间15美元，组装、测试和包装12美元。虽然对于BFI 来说由于新机器的独特功能可能还会获得一些价格的灵活性，但BodyPlus100的市场建议价格是2400美元，BodyPlus200是3500美元。授权的BFI销售商可以以市场价格的70%来购买产品。 BFI的总裁相信BodyPlus200 的独特功能可以帮助BFI 成为高端锻炼器械的领导者。所以，他认为BodyPlus200的数量至少会占到整个生产数量的25%。 管理报告 分析BFI的生产问题，为公司的总裁准备一份报告，告诉他们你的发现和建议。报告包括以下几个方面（不仅于此）： （1）BodyPlus100和BodyPlus200的建议生产数量是多少？ （2）BodyPlus200的数量占生产数量至少25%的要求会怎样影响利润？ （3）为了增加利润应扩展哪方面的努力？ 把你的线性规划模型和图形解作为你报告的附录部分。 二、问题分析与模型建立 根据案例对好身体公司（BFI）两种器械产品BodyPlus100和BodyPlus200的描述，

国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势

国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势？ 大数据类的公司1、大数据决策平台，帆软。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能BI，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，但是很低调。像帆软的FineBI，可以部署自带的FineIndex（类cube,数据仓库），有数据缓存机制，可实现定量更新，定时更新，减少了数据仓库的建设维护。还有FineDirect(直连)可直接连接数据仓库或数据库，主要针对Hadoop一类的大数据平台和实时数据分析的需求。2、数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据底层平台公司。Hadoop 是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。 3、云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。 4、大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。BI Hadoop的案例Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案，是Apache的一个开源项目名称，核心部分包括HDFS及MapReduce。其中，HDFS 是分布式文件系统，MapReduce是分布式计算引擎。时至今日，Hadoop在技术上已经得到验证、认可甚至到了成熟

期，同时也衍生出了一个庞大的生态圈，比较知名的包括HBase、Hive、Spark等。HBase是基于HDFS的分布式列式数据库，HIVE是一个基于HBase数据仓库系统。Impala 为存储在HDFS和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能，基于HIVE服务，并可共享HIVE的元数据。Spark是一个类似MapReduce的并行计算框架，也提供了类似的HIVE的Spark SQL查询接口，Hive是基于hadoop的数据分析工具。很多企业比如银行流水作业很多，数据都是实时更新且数据量很大。会采用hadoop作为底层数据库，借由中间商处理底层数据，然后通过BI系统去连接这些中间数据处理厂商的中间表，接入处理数据，尤其以星环、华为这类hadoop大数据平台商居多，使用也较为广泛。以星环大数据帆软大数据BI工具FineBI的结合为例。由于星环也是处理hadoop下的hive数据库，其本质都是差不多的，可以使用Hive提供的jdbc驱动，这个驱动同样可以让FineBI连接星环的数据库并进行一些类关系型数据库的sql语句查询等操作。将这些驱动拷贝到BI工程下面，然后重启BI服务器。重启后可以建立与星环数据库的数据连接，最后通过连接进行数据查询。关于FineBI的FineIndex和FineDirect功能hadoop是底层，hive是数据库，上述案例采用的是FineIndex （cube连）连接，用的是hiveserver的方式进行数据连接的；数据连接成功之后，将hive数据库中的表添加到业务包

数据和系统如何决策的作用和影响

经营管理管理视窗·11 ·分析大数据对企业管理决策的影响作用柴华摘要: 经济的快速发展对于各行各业来讲，是起带动作用的，这也使得我国的企业迎来了发展的全新机遇，在迎接新的机遇挑战的过程当中，企业也面临着在复杂的管理环境之下如何高效地提升自身的管理决策能力的难题，对于一个企业而言，构建一套高效的管理决策体系是十分重要的。在互联网技术高速发展的今天，大数据时代的到来为企业的发展带来了完善的数据支持，能够帮助企业依据自身的数据收集、分析以及应变能力完成各项工作任务中的挑战，本文就大数据对企业管理决策的影响作用展开了分析，希望相关论点能够为企业的发展提供参考方案，并尽微薄之力。关键词: 大数据; 企业管理决策; 影响作用在互联网技术高速发展的今天，各行各业都离不开网络技术的支持，大数据技术的生成使得企业也逐渐步入了大数据时代，这样的发展背景使得企业依据大数据自身的数据收集、分析以及应变能力从而能够完成各项工作任务中的挑战，大数据相关的数据库管理系统也能够帮助企业获得有效的决策资源，这就促使了企业能够以科学有效的方式来提升企业的组织绩效，加大了企业在同行业内的竞争力度。本文就大数据对企业管理决策的影响作用展开了分析，希望相关论点能够为企业的发展提供参考方案，并尽微薄之力。一、大数据时代概述( 一) 大数据定义大数据的定义主要围绕以下三个方面展开: 第一，是一种分布式的数据收集方式，主要是在数据源的基础上形成而来的，能够处理多元化的信息并且数据的保存具有长久性; 第二，是一种信息资产，在网络技术的支持下而开展的，并且较传统的计算模式具有更强的信息处理技能; 第三，是一种数据集合，在功能方面，超越了传统的数据软件处理方式，真正的实现了信息的高效处理，并在信息的储存、分析以及数据采集方面有着更加成熟的处理模式。上述定义能够真实地展现出大数据在技术上面的相关特质，能够看出其数据处理的应用能力，其次，大数据并不是仅仅局限在对数据信息的掌握层面上，还具有对数据信息的高效应变处理能力，这对于企业的日常运作以及管理操作方面来讲，都是十分受用的。( 二) 大数据特征大数据的特征主要围绕以下三个方面展开: 一是，多元化。随着网络技术的不断发展，各行各业的信息内容呈现模式也逐渐地实现多样化，大数据的技术支持为信息的高速传递提供了发展路径，从而帮助企业适应不断变化的发展趋势。相应的大数据技术在信息发展态势的促进之下，将结构化以及非结构化的数据信息作为其存储内容，实现了企业信息在交易过程中的存储，与此同时还设立了人机交流通道，并将在这通道内生成的信息进行了保存与管理，从而建立了内部信息层; 二是，海量化。大数据时代下，数据的存储模式与存储量在逐渐地提升，解决了以往信息存储空间不足的问题。大数据技术为数据分析提供了技术支持，将存储单位提升为PB 存量，这就帮助了企业在管理决策上实现了海量的技术支持;三是，高速性。在互联网技术高速发展的今天，信息的传播方式也由于企业信息量的庞大逐渐地呈现出多样化的形式，这就需要一项处理速度高效的技术来支持企业的管理决策运行，大数据技术就实现了对这一问题的完美应对，为企业决策的管理提供了强有力的技术支持。二、大数据对企业管理决策的影响作用( 一) 管理决策的影响作用在企业管理理论当中，管理是决策产生的基础，只有在管理的过程当中，才会有相应的决策生成。而决策所组成的系统就是组织，组织系统庞大，结构复杂，信息量较大。管理决策一般分为三个阶段: 收集情报、拟定计划以及选定计划，管理者在进行决策的制定之时，只有收集好相应的决策素材之后才能够进行计划的拟定，这能够保证计划的可行性，从而做到决策具有全面性。另外，管理决策从其本身特质来看，可以说它是一种非日常化的决策，计算机内不具备处理这样生活化问题的公式，因此这样的问题需要人为处理，才能被有效地解决。而在企业之中，管理决策又由战略决策与具体决策组成，这些决策的制定要视组织内的资源配置情况从而选择最适方案。信息筛选、信息收集这样的动态过程以及信息的不确定性、模糊性这样复杂的特质造就了企业管理决策的复杂性。在大数据时代，大量的数据得到了有效且高效地处理，这说明大数据对于企业管理决策起到了促进的作用。( 二) 大数据与管理决策关系的影响作用大数据时代对于企业管理决策来