大数据统计分析方法在经济管理领域中的实践探析

杨 光

（香港城市大学，香港 999077）

引 言

随着信息技术的全面更新升级，经济管理领域也面临着数字化转型的问题，需要管理团队转变原有的管理思维与管理模式，引入先进的大数据技术及相关设备工具，来对经济管理领域中的海量信息内容进行高效处理，并将科学有效的数据分析结果作为经济管理领域的决策依据，为决策的准确性与合理性提供保障，提升经济管理效率，下面将对经济管理中大数据统计分析方法的应用展开介绍。

一、大数据统计分析方法在经济管理领域中的应用价值

（一）对宏观经济调控的作用

在现代化进程的持续推动下，我国市场经济体制的改革也在逐渐深化当中。由于我国经济主体与市场规模较大，要想促进我国经济的发展，就需要从宏观上把握市场经济规律，结合现阶段的经济发展状态与市场经营现状，对未来的发展方向及可能存在的风险问题作出合理预测，在此基础上做出科学的决策与引导，颁布各项市场经济宏观调控与管理政策来促进经济发展。

在信息技术全面更新升级的背景下，行业信息发生了数字化转型，从宏观层面上对市场经济进行调控管理时需要处理规模更加庞大、内容更为复杂的行业数据，并且要从中提取有效信息，以便对行业整体的发展现状与未来风险做出科学、合理且准确的评估与预测，从而为宏观经济调控的相关决策提供数据支撑。在这一过程中，以大数据技术为基础的统计分析方法能够对海量数据进行快速清洗、过滤、分类、整理、归纳、处理及分析，运用各类数据分析软件工具将市场经济领域的庞大数据转化为有价值的信息内容，从中了解宏观层面上的行业发展现状与市场经济结构模式，从而结合市场经济规律来采取有效的宏观调控措施，合理规避未来经济发展道路上可能存在的各类风险，进而确保市场经济的稳定发展。

（二）对企业管理领域的作用

在信息技术全面更新升级的背景下，企业的经营管理逐渐实现了数字化转型，企业在日常业务及财务等领域的各项信息内容开始以数字化形式呈现，信息体量与规模也不断扩大，传统的人工采集、统计与分析模式难以对企业经济管理信息内容进行高效处理，需要引入新的技术工具。其中，大数据技术能够辅助管理人员高效地完成企业经济管理相关数据信息的采集，并能够通过各类数据分析软件工具来对相关数据进行快速清洗、分类、归纳、分析、调用及可视化呈现，简化了企业原有经济管理模式下冗长的数据采集、统计与分析流程，能够以更快的速度、更高的准确率，以及更低的数据管理风险来对企业的发展现状、所面临的经济形势及未来的管理风险进行科学合理的评估与预测，从而为企业的管理决策提供准确且可靠的数据支撑。在这一基础上，企业能够在不同部门领域结合所提供的经济管理数据信息来对企业各项资源进行合理调控与科学配置，转变原有的管理流程与业务内容，优化企业组织结构与经营管理模式，实现企业管理水平的全面提升，为企业的发展进步奠定坚实基础。

二、大数据统计分析方法在经济管理领域中的实践路径

（一）在宏观经济管理领域的实践路径

宏观经济调控对我国经济体制的改革与未来发展有着重要的指挥引导作用，为确保宏观经济调控能够顺应市场经济规律，对现阶段的经济发展状况做出准确评估并对未来发展风险做出可靠预测，就需要在确保数据来源渠道可信、数据信息内容准确的基础上做出正确的宏观经济管理与调控决策。

在使用以大数据技术为基础的统计分析方法来对宏观领域的市场经济数据进行采集管理时，首先需要确保数据来源的可靠性与数据内容的可信度。要从国家统计局等官方渠道获取经济管理相关数据信息，确保所采集的数据信息能够真实反映我国宏观经济发展现状。其次，需要保证数据采集的全面性。由于宏观经济管理涉及范围较广，在进行数据统计分析时不仅需要对一段时间内国内生产总值的变化进行考察，还需要了解不同行业的相关信息数据，明确当下市场环境中产业结构的转变，从而对各个行业的发展前景展开合理预测，并对一段时间内的物价浮动变化进行深入调研，明确市场供需关系的调整，对现阶段的就业率以及人才流动方向相关数据内容进行采集，了解当下的就业形势，对国家的外汇收入与支出进行分析，全面考察我国在经济增长、物价变动、就业形势及国际收支等不同领域的发展状况，结合大数据统计分析工具将数据内容以报表形式进行可视化呈现，以便从宏观层面对我国市场经济做出合理管控，解决当下经济管理领域所存在的风险问题，确保我国经济在符合市场规律的条件下可以顺利达成生产建设目标。

（二）在企业财务管理领域的实践路径

财务部门是与企业资产配置与经济效益直接挂钩的重要组织机构，企业各项业务往来中所涉及的财务变动及票据等文件资料均需要财务部门进行管理。

首先，在使用基于大数据技术的统计分析方法来辅助企业财务管理时，可以建立财务信息一体化管理平台，利用其中的财务共享系统功能将企业在日常经营管理中产生的各类账单、发票等单据信息自动分拣归类至大数据处理系统中，快速完成财务信息的采集录入，并借助系统功能完成自动化核对，将其存储至财务信息管理平台中，使用信息安全防护系统来保护数据安全，有效地规避信息遗失及泄露等风险。

其次，还需要借助大数据分析工具来对财务信息一体化管理平台中的数据内容进行分析，结合财务管理目标需求来将财务信息以财务报表等形式进行可视化呈现，以便更加清晰直观地了解企业财务资源的配置情况及企业的经济收益变化，方便企业管理者了解当下的经营管理现状，并结合未来发展目标制定合理的管理制度与发展战略。

再次，企业还需要建立财务预算分析系统，利用大数据技术构建科学合理的财务预算模型，将影响企业财务预算的相关参数输入至模型系统中，如销售额、利润及成本等，使用大数据技术来快速推演企业未来一段时间内的财务预算变化，与此同时构建风险预测模式，结合企业以往经营管理过程中的数据信息与风险内容来对企业未来发展道路上可能存在的财务风险进行准确预测，以便调整企业的经济管理政策，合理应对预算变化并有效规避风险，从而提升企业的经济效益。

（三）在人力资源管理领域的实践路径

随着企业所面临的外部市场环境的日益复杂化，人力资源逐渐成为决定企业竞争实力的关键要素，人力资源的引入与配置管理能够充分发挥人才资源的内在潜能，促进企业不断实现技术与管理层面的革新与发展。

首先，在使用大数据统计分析方法来对人力资源进行管理时，首先可以借助大数据软件工具来对应聘者的基础资料进行采集记录，快速了解不同应聘者的专业能力与工作经验，并利用大数据工具对应聘者的基础资料与企业的岗位需求进行逐一适配，从而筛选出符合企业发展要求的优秀人才，提高招聘的精准度与有效性。

其次，需要使用大数据工具来对企业不同员工的绩效成果与行为表现进行统计分析，明确每一位员工的优势与不足，了解员工的发展潜能与发展需求，对员工信息进行全面评估，从而调整培训方向与管理策略，让员工的内在潜能能够得到有效发挥，成长需求得到充分满足。

再次，企业还需要使用大数据工具来对企业员工的薪酬绩效进行管理，结合各部门不同岗位的工作任务设置绩效指标，统计员工的业务完成情况，将其与绩效指标进行对比，统计出员工对应的薪酬，并在此基础上完善企业人力资源管理中的绩效管理与薪酬调配。

最后，还需要借助大数据工具来优化企业的组织结构，合理界定企业各部门与各岗位的权责配置，构建扁平化管理模式，实现对人力资源的有效管理。

（四）在企业风险管理领域的实践路径

在使用基于大数据技术的统计分析方法来进行企业风险管理时，需要构建完善的企业风险大数据处理中心，将企业在经济管理过程中所涉及的各项数据信息输入至管理模型中，借助大数据信息系统中的自然语言处理功能来将各类文件资料转化为机器能够处理的数字形式，利用机器学习功能不断整合分析数据资料，通过社会网络分析功能对管理模型进行优化，将数据资料转化为有效的管理信息，并通过可视化技术将其以更为清晰直观的报告模式呈现出来，让管理团队能够快速准确地识别现阶段企业管理模式下可能存在的风险隐患。在采集数据时，企业不仅需要整合内部日常业务的相关数据，还需要掌握宏观经济调控政策、银行证券系统信息，以及供应商与客户的税务财政状况等，以提升风险管理模型的科学性与全面性。在此基础上，管理人员可以根据模型预测的结果做好风险事前控制管理，在风险发生阶段做好事中控制，以探索有效的应对策略，并在风险发生后对风险因素与风险过程进行事后分析，根据分析结果优化风险管理模型与风险管理手段。

（五）在企业运营管理领域的实践路径

高质量的产品是拓宽目标市场、提升企业经济效益的关键所在，在企业运营管理过程中，需要将管理重点落在产品的生产制造上，一方面为产品质量提供可靠保障，另一方面需要确保生产进度与生产效率符合企业发展需求。为提高对企业产品生产制造运营管理的有效性，可以引入基于大数据技术的统计分析方法来为运营管理模式的优化调整提供可靠依据。为此，企业可以搭建智能制造运营管理系统，使用大数据分析软件工具来对产品生产制造过程中的各项数据信息进行全面采集与统计，了解产品的生产制造时长、成本及质量检验指标等，在此基础上构建合理的产品管理模型，利用大数据技术快速计算出产品制造过程中所产生的工作负荷情况，以及可能出现的订单延误风险，随后再通过数据分析与计算来制定最佳生产制造运营模型，优化产品生产线组织结构，调整生产运营管理模式，构建完善的产品供应链，从而为企业赢得更多的经济效益。

例如，为解决企业产品生产制造运营管理中存在的工作超负荷、交货时间长、资源配置不合理等问题，企业可以使用MES数据库将产品生产期间的计划生产时长、实际生产时长、实际生产开始与结束时间、关联工单号及工序流程等信息进行分类整理后输入至生产制造运营模型中，将其中对最终预测结果影响不大的因素进行简化，从而使用先进先出策略（FIFO）和最早计划时间策略（EPT）两类启发式算法对数据进行计算处理，对比不同模式下的产品订单延误情况及交货时长等参数，进而找到最佳的产品生产制造运营模式，优化企业产品供应链，充分满足用户需求，提升企业的经济效益与品牌口碑。

（六）在企业营销管理领域的实践路径

市场营销是企业提升经济效益、实现发展目标的重要途径，在企业经济管理实现数字化转型的背景下，企业营销管理也需要进行进一步创新改革，以构建全新的企业营销模式，从而为企业带来更多的经济收益，同时扩大企业的市场知名度与社会影响力，全面提升企业的市场竞争力水平。

其中，基于大数据技术的统计分析方法能够为企业营销管理的创新优化提供可靠的数据信息支撑，在应用大数据统计分析方法时，企业需要对既往产品销售情况的相关数据进行采集，与此同时对用户消费行为及反馈信息进行统计调研，结合市场供需关系与消费心理学规律来对产品的设计、质量、定价及营销手段与用户消费行为之间的关系进行深度分析，使用基于大数据的产品分析模型预测最能迎合用户消费需求、提升产品销量并拓宽市场规模的最佳市场营销方案。另外，企业还需使用大数据工具对比分析市面上同类型产品的销售模式、经济收益及用户反馈，从中汲取可靠的市场营销经验，通过合理的营销手段来突出产品的特色，强化企业的品牌效应。

结 语

综上所述，基于大数据技术的统计分析方法是经济管理数字化转型背景下的重要管理工具，能够对经济领域的海量数据进行分析处理，为经济管理决策的制定提供可靠的数据支持。在开展经济管理过程中，需要使用大数据统计分析工具来合理制定宏观经济调控战略，优化企业财务管理模式，合理配置人力资源，强化企业风险防控管理，制定符合用户消费需求的生产制造运营模式，完善企业市场营销管理规划，以便促进企业经济效益的增长及整体市场环境的繁荣发展，全面优化产业结构，从而为社会主义经济建设贡献的力量。