王 靜

（上海實業(yè)交通電器有限公司，上海 200030）

大數(shù)據(jù)是一個近年來十分熱門的詞匯，圍繞它也存在很多誤區(qū)。如果運(yùn)用得當(dāng)，大數(shù)據(jù)將為企業(yè)發(fā)展、改善運(yùn)營提供機(jī)會，特別是在財務(wù)領(lǐng)域。因此，需要財務(wù)從業(yè)者能夠清晰地把握大數(shù)據(jù)技術(shù)，從不同業(yè)務(wù)角度理解和運(yùn)用大數(shù)據(jù)。

當(dāng)前，大多數(shù)現(xiàn)代企業(yè)有許多的數(shù)據(jù)來源，例如，歷年的賬務(wù)記錄、客戶及供應(yīng)商資料庫數(shù)據(jù)、薪資數(shù)據(jù)庫，此外還包括客服中心的數(shù)據(jù)、網(wǎng)站訪客數(shù)據(jù)。雖然現(xiàn)代企業(yè)可以從各種來源獲得大量信息，但關(guān)鍵的挑戰(zhàn)是如何將這些數(shù)據(jù)結(jié)合起來以提供有意義的決策支撐。對此，企業(yè)可以使用大量可用數(shù)據(jù)來把握趨勢，從而為業(yè)務(wù)發(fā)展提供有價值的幫助。

一、大數(shù)據(jù)的特征

大數(shù)據(jù)不僅涉及量化的大的數(shù)據(jù)集。它也包含更多特征，主要有五個特征：1.數(shù)據(jù)量Volume，數(shù)據(jù)有多少；2.數(shù)據(jù)實時性Velocity，數(shù)據(jù)的處理速度；3.數(shù)據(jù)多樣性Variety， 數(shù)據(jù)的種類是什么；⒋數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性Veracity，數(shù)據(jù)的質(zhì)量；⒌數(shù)據(jù)價值Value。其中，最重要的就是數(shù)據(jù)的價值。這些特征的多種組合意味著有多種描述大數(shù)據(jù)的方法。它并不僅僅是大量的數(shù)據(jù)，實際上可以指代具有大量來源和類型的少量非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

在考慮和分析大數(shù)據(jù)及其各種來源時，需要確保我們的目標(biāo)始終是將價值傳遞回企業(yè)。如果可以快速地處理數(shù)據(jù)集，但是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性或質(zhì)量不可靠，那么數(shù)據(jù)集可以提供的價值就很低；相反，如果大量數(shù)據(jù)集非常準(zhǔn)確，則所獲得的見解將更有價值。使用和分析大數(shù)據(jù)使企業(yè)能夠解決現(xiàn)有的業(yè)務(wù)問題，預(yù)測未來的趨勢和問題，并對當(dāng)前和未來的機(jī)會做出反應(yīng)。例如，簡化制造過程中的生產(chǎn)流程，根據(jù)客戶的過往購買為他們提供相關(guān)報價。

二、數(shù)據(jù)的類型

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是高度組織化的數(shù)據(jù)，具有指定的長度和格式，可以輕松在記錄或文件中查找。這類數(shù)據(jù)往往存儲在數(shù)據(jù)庫或電子表格中，在平時財務(wù)處理的數(shù)據(jù)大多為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒有規(guī)定的格式，并且更難以組織、存儲和分析。非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)將不同的數(shù)據(jù)集捆綁在一起，使數(shù)據(jù)分析工作中對關(guān)鍵元素的分析和識別變得復(fù)雜?？梢詫⒐ぷ髦杏龅轿臋n或圖像視為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因為此類信息沒有固定的格式、長度或大小。對于這類數(shù)據(jù)可以使用“標(biāo)簽”用于添加結(jié)構(gòu)形式以提供上下文和標(biāo)簽，例如，作者或所有者，創(chuàng)建日期或所包含主題的信息，標(biāo)簽?zāi)軌蛟谟藐P(guān)鍵字搜索數(shù)據(jù)集時更容易找到文檔或圖像，添加標(biāo)簽后的數(shù)據(jù)集可以稱為半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

三、數(shù)據(jù)分析策略

作為企業(yè)的財務(wù)人員，可以從大量來源收集和分析數(shù)據(jù)，包括銷售數(shù)據(jù)、采購數(shù)據(jù)、成本分析數(shù)據(jù)、運(yùn)營數(shù)據(jù)，以幫助企業(yè)做出更好的業(yè)務(wù)決策。此外，可以用更多的方式分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，為企業(yè)創(chuàng)造價值。但是，在最終運(yùn)用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值之前，硬件設(shè)施、數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)分析并形成相關(guān)報告是必要基礎(chǔ)。制定完備、詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析策略也是必不可少的。分析策略應(yīng)與公司的主要目標(biāo)緊密結(jié)合，以確保所有見解都與組織的總體目標(biāo)相關(guān)，從而提供價值。

對于序數(shù)類的數(shù)據(jù)，典型的是滿意度的數(shù)據(jù)。序數(shù)數(shù)據(jù)最好用頻率和比例表示，有時甚至用均值表示。序數(shù)數(shù)據(jù)最好用條形圖或柱形圖進(jìn)行可視化展示。

名義類數(shù)據(jù)，例如，性別、年齡等?？梢允褂妙l率或百分比，因為一般情況下無法計算名義數(shù)據(jù)的平均值，名義數(shù)據(jù)通常使用餅圖、柱狀圖、條形圖做可視化展示。

在做出假設(shè)前首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行認(rèn)知及理解，這可以為創(chuàng)建商業(yè)智能模型奠定堅實的基礎(chǔ)。因為很多數(shù)字和表格缺乏可視化，更不用說從繁多的數(shù)字中提煉重要信息。探索性分析可以幫我們克服這些困難，它主要通過隱藏數(shù)據(jù)的某些方面而使其他方面更加清晰而起作用的。如果運(yùn)用恰當(dāng)，它可以發(fā)現(xiàn)錯誤或過濾不重要信息，繪制數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，確定最重要的變量，凸顯異常和異常值。

主要是找出相關(guān)的置信區(qū)間或誤差范圍。探索性數(shù)據(jù)分析通常以兩種方式進(jìn)行交叉分類。首先，每種方法既可以是非圖形的，也可以是圖形的；其次，既可以是單變量，也可以是多變量的（通常只是雙變量）。非圖形方法通常涉及匯總統(tǒng)計信息的計算，而圖形方法顯然以圖表或圖形方式匯總數(shù)據(jù)。單變量方法一次查看一個變量（數(shù)據(jù)列），而多變量方法一次查看兩個或多個變量，以探索變量之間的關(guān)系。

描述性分析使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)來描述和匯總數(shù)據(jù)。它使我們能夠以更有意義的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。

通常有兩種用于描述數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息：

（1）集中趨勢分析：mean（平均）、median（中位數(shù)）、mode（模式）。集中趨勢分析可以告訴我們數(shù)據(jù)集中的位置，識別大多數(shù)數(shù)據(jù)所在的位置，并使我們能夠繪制分布圖，以從數(shù)據(jù)中檢測離群值。在數(shù)據(jù)展示方面，運(yùn)用直方圖可以告訴我們很多有關(guān)數(shù)據(jù)的信息，如果直方圖是對稱的，我們可以假設(shè)均值是中心的最近似值。

如果直方圖不對稱，數(shù)據(jù)在直方圖上左偏則平均值通常小于中位數(shù)。如果數(shù)據(jù)在直方圖上右偏則平均值通常大于中位數(shù)。

以圖1數(shù)據(jù)為例，13家工廠銷售利潤率各不相同，看到圖形應(yīng)該就能理解，若圖形重心靠左則利潤處于低水平的工廠數(shù)量較多。同時，一般情況下中心偏左則平均值小于中位數(shù)；若重心偏右，則平均值應(yīng)大于中位數(shù)。圖中重心雖偏左但平均值依然高于中位數(shù)則可能存在高于平均值的數(shù)值離散性較高的可能。因此，對數(shù)據(jù)分布性進(jìn)行分析也就必不可少。

圖1 13家工廠銷售利潤率圖

（2）數(shù)據(jù)分布的分析：方差（與均值的平方差的平均值）、標(biāo)準(zhǔn)差（與均值之差的單位）。數(shù)據(jù)分布的分析很重要，因為如果數(shù)據(jù)集中性小，分布區(qū)間大，則說明平均值缺少代表性。財務(wù)人員應(yīng)該避免使用缺少代表性的數(shù)據(jù)進(jìn)行財務(wù)分析。

根據(jù)過往的經(jīng)濟(jì)活動預(yù)測未來的經(jīng)濟(jì)效益是每個公司迫切需要的。預(yù)測性分析結(jié)合了數(shù)據(jù)挖掘、建模、統(tǒng)計對未來做出預(yù)測，并能對數(shù)據(jù)做出一定的可視化操作。盡管我們通常將“預(yù)測性”一詞理解為“未來”，但預(yù)測性分析也可以用于分析過去和現(xiàn)在的行為。財務(wù)報表的使用者已經(jīng)開始希望財務(wù)人員能夠提供更多的有價值的信息。

因果分析可以很好地對已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動進(jìn)行回顧復(fù)盤以找到發(fā)生的根本原因，發(fā)現(xiàn)不足之處，以避免一些錯誤的重復(fù)發(fā)生，盡早采取措施防范。

機(jī)制分析是試圖去了解其中一個變量的精確變化對其他變量的影響。對機(jī)制分析的理解需要建立在理解相關(guān)性和回歸分析的基礎(chǔ)上。查找變量之間的關(guān)系為相關(guān)性，而回歸分析在確定相關(guān)性后通過使用相關(guān)系數(shù)來計算相關(guān)的強(qiáng)度，確定一個變量將因另一變量的增加或減少而改變多少。

為了避免混淆，我把三項分析進(jìn)行比較。從主動、被動、“如何”三個角度分別去理解回歸分析、因果分析和機(jī)制分析。

回歸分析是一個統(tǒng)計分析技巧，它的目的是用于預(yù)測一個目標(biāo)變量，既通過一個變量來預(yù)測另一個變量。當(dāng)“被動”的發(fā)生X時，我們期望的Y是什么?；貧w關(guān)注相關(guān)關(guān)系。我們始終可以在Y和X之間獲得回歸公式，即使它們絕不存在任何因果關(guān)系。相關(guān)并不代表因果。

因果分析則可以用來試圖干預(yù)最后的效果。當(dāng)我們主動的去發(fā)生X時，Y是什么。

機(jī)制分析用來回答“如何”（How）的問題。它假定可以通過驗證各個部分的工作方式及他們的結(jié)合方式來理解一個復(fù)雜的系統(tǒng)。

因此，不同類型的數(shù)據(jù)可以通過多種策略進(jìn)行分析。知道怎么對數(shù)據(jù)正確的提問是獲得推動結(jié)果的信息的關(guān)鍵。

四、不同的分析工具

我們的企業(yè)已經(jīng)不再局限于內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而是現(xiàn)在也能夠從外部匯總數(shù)據(jù)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，企業(yè)將更快、更準(zhǔn)確地制定業(yè)務(wù)決策。過去幾十年累計的數(shù)據(jù)是呈指數(shù)級增長的，企業(yè)需要專業(yè)的技能來處理大量不同形式的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)可以以不同的方式來分析，最簡單的是把數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化或圖形化來識別模型。這是一種集成方法，將數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化和人機(jī)交互相結(jié)合。數(shù)據(jù)可視化可以把在文本環(huán)境下無法識別的趨勢、環(huán)境通過圖形或表格方式呈現(xiàn)出來，并揭示各數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。

通過考慮各種可能的結(jié)果來分析對應(yīng)的未來事件或方案，可以用EXCEL的方案管理器。例如，在圖2和圖3中，可以在設(shè)定數(shù)量和相應(yīng)的利潤情況下通過方案管理器預(yù)測各種可能的結(jié)果，使得在各種場景下的結(jié)果一目了然。

圖2 EXCEL的方案管理器

圖3 EXCEL的方案管理器

線性規(guī)劃也稱為線性優(yōu)化，是一種使用線性數(shù)學(xué)模型基于一組約束條件確定最佳結(jié)果的方法。它能夠解決涉及最小化和最大化條件的問題，例如，“如何在最小化成本的同時最大化利潤”。如果我們有很多的限制，例如，時間、原材料等，并且想知道使它們協(xié)同工作的最佳方法，或者將資源定向到哪里以獲得最大利潤，線性規(guī)劃將非常有用。EXCEL就配備了一個工具，這個工具任何人都可以進(jìn)行這種分析，而不需要進(jìn)行編程。該工具稱為“規(guī)劃求解”（Solver）。

如圖4，若產(chǎn)品基本的售價、成本信息如下。若需要把利潤擴(kuò)大至88000元，且銷售單價不高于11元（基于充分的市場競爭定價），成本可下探至3.2元，最后還需要確保銷售數(shù)量為整數(shù)。則在Solver中設(shè)置后得出結(jié)果。

圖4 產(chǎn)品銷售利潤表一

圖5 規(guī)劃求解參數(shù)圖例

圖6 產(chǎn)品銷售利潤表二

綜上所述，我們可以通過運(yùn)用多種方式來分析不同類型的數(shù)據(jù)。而了解這些數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生更多的疑問，或者說對這些數(shù)據(jù)提出正確問題是指導(dǎo)我們?nèi)绾胃玫剡x擇不同的工具來進(jìn)行分析并獲取結(jié)果的關(guān)鍵因素。隨著商業(yè)環(huán)境的變化及發(fā)展，我們的企業(yè)已經(jīng)不再局限于內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，現(xiàn)在也混合來自外部來源的數(shù)據(jù)。

五、數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)

財會人員現(xiàn)在都可以使用以上這些工具快速輕松地分析，并從這些數(shù)據(jù)中獲得對業(yè)務(wù)更深刻的見解，而這些有意義的見解最終目的是幫助決策。采用對決策更有利的方式來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)是我們財務(wù)人員需要掌握的一項重要技能。

數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)筆者覺得大致可分為三類：比較性數(shù)據(jù)、組成型數(shù)據(jù)、關(guān)系型數(shù)據(jù)。

靜態(tài)時點的比較是指單個類別或少量類別在單個時點的比較。例如，2020年與2021年各大類銷售額的比較。這類比較用柱狀圖呈現(xiàn)比較合適。

圖7 2020與2021年各大類產(chǎn)品銷售額

對于單個類別或少量類別，但每個類別卻有很多項目，條形圖是最佳選擇。若上文的柱狀圖中每個工廠都包含這些類別則垂直柱狀圖就不是很適用。這些數(shù)據(jù)可視化更有效方法是在水平條形圖中，Y 軸上列出工廠，X 軸上列出銷售額。

圖8 2020年各工廠各產(chǎn)品銷售情況

而動態(tài)比較可以隨著時間的推移在類別之間進(jìn)行比較。對于涵蓋大量周期或少量周期且類別眾多的數(shù)據(jù)，折線圖是更好的選擇。

圓餅圖是展現(xiàn)各部分相對組成的一個好方法。而瀑布圖則可以解釋每一個項目對總數(shù)增加或減少的金額。

而動態(tài)的組合可以使用堆積條形圖顯示數(shù)據(jù)的組合隨時間的變化。當(dāng)每個類別的絕對值及總額數(shù)據(jù)都是重要的情況下可以用堆積條形圖。若組成部分及總額的絕對值并不重要而組成占比更重要時，可以使用百分比堆積圖形。圖10和圖11是兩種圖形的示例。

圖9 2018-2020年各大類銷售額

圖10 2018-2021年各產(chǎn)品占比銷售情況

圖11 2018-2021年各產(chǎn)品占比銷售情況

散點圖是非常適合呈現(xiàn)兩個變量之間的關(guān)系并確定它們之間的潛在相關(guān)性。兩個變量的每個觀測值都繪制為一個點，x 軸上的位置代表一個變量的值，y 軸上的位置代表另一個變量的值。從以下的示例中可以明顯感受到游戲銷售數(shù)量與月份之間的關(guān)系。

圖12 游戲銷量數(shù)量圖

以上是筆者在工作中積累并運(yùn)用較便利的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)選擇的方法與工具。

六、結(jié)語

數(shù)據(jù)技術(shù)在不斷地塑造商業(yè)模式，每個人的角色都受到一定的影響，而傳統(tǒng)的財務(wù)人員更是受到更多的沖擊。雖然當(dāng)前正處于數(shù)字技術(shù)革命中，但作為會計師或財務(wù)專業(yè)人員，其實已經(jīng)具備廣泛的數(shù)據(jù)分析技能的基礎(chǔ)，積極主動地嘗試新技術(shù)，使用新技術(shù)解決問題、提高效率、提高數(shù)據(jù)處理及呈現(xiàn)的技能的人必定會進(jìn)一步加深對數(shù)據(jù)的認(rèn)知，在此基礎(chǔ)上對業(yè)務(wù)問題進(jìn)行更深刻的理解，形成有利于決策的參考數(shù)據(jù)，從而促進(jìn)企業(yè)的健康、長遠(yuǎn)發(fā)展。