摘要：在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級增長，推動大數(shù)據(jù)成為經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域的主流應(yīng)用資源。大數(shù)據(jù)技術(shù)憑借數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計等多元功能，萃取有價值的數(shù)據(jù)信息，為決策者制定決策提供支持，助力實現(xiàn)科學(xué)化管理。本文聚焦大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法，基于經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域，分析大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的現(xiàn)實應(yīng)用價值，結(jié)合風(fēng)險管理、運營管理等不同維度探究大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計方法的實際運用，通過案例討論大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的實踐應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：運營管理；風(fēng)險管理；大數(shù)據(jù)；財務(wù)預(yù)警；統(tǒng)計分析

一、經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析運用價值探究

（一）有利于提升經(jīng)濟(jì)管理水平

如今社會環(huán)境變化迅速，對于企業(yè)而言，其戰(zhàn)略規(guī)劃和運營也在不斷變化。企業(yè)引進(jìn)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)，整合行業(yè)報告數(shù)據(jù)、歷史銷售信息等多類信息，立足長遠(yuǎn)，預(yù)測未來發(fā)展趨勢，并考量競爭對手的潛在優(yōu)勢與劣勢，可以使企業(yè)清晰確定符合實際情況的發(fā)展戰(zhàn)略。在運營管理階段，在統(tǒng)計分析技術(shù)的支持下，面對不同生產(chǎn)階段形成的大批量數(shù)據(jù)，短時間內(nèi)整合處理，集成廢品率、設(shè)備利用率等信息，探尋阻礙生產(chǎn)效率提升的主要影響因素，以此為切入口開始尋求改正方案，科學(xué)選用時間序列分析等先進(jìn)的技術(shù)手段，在目標(biāo)商品中完成需求量指標(biāo)的預(yù)測，便于在科學(xué)的計劃下進(jìn)行采購，減少庫存堆積，提升資金的應(yīng)用率。在企業(yè)決策環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)可提供輔助，高效提煉有價值信息，使決策方案更具科學(xué)性，有利于提高經(jīng)濟(jì)管理水平[1]。

（二）提高市場競爭實力

當(dāng)前市場呈現(xiàn)高度競爭態(tài)勢。企業(yè)若欲獲取競爭優(yōu)勢并實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，需密切關(guān)注市場動態(tài)，以統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依據(jù)，運用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)深度挖掘價值信息，確保企業(yè)發(fā)展方向與市場需求相匹配，推動生產(chǎn)經(jīng)營模式轉(zhuǎn)型，動態(tài)優(yōu)化管理方案，全面提升企業(yè)綜合實力[2]。

二、經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的實踐運用探析

（一）運營管理

在運營管理工作中，引入基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的統(tǒng)計分析方法，有助于科學(xué)調(diào)整管理重點，提升運營管理的可靠性。在企業(yè)實際發(fā)展階段，通過搭建智能化制造運營管理系統(tǒng)，當(dāng)產(chǎn)品生產(chǎn)制造工藝正常推進(jìn)時，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析軟件工具的功能，從生產(chǎn)流程、設(shè)備運行、質(zhì)量檢測等多個維度實時采集、統(tǒng)計數(shù)據(jù)信息，深度挖掘產(chǎn)品生產(chǎn)信息，為管理人員提供質(zhì)量檢驗指標(biāo)、生產(chǎn)周期等有效數(shù)據(jù)[3]。需說明的是，此處數(shù)據(jù)采集遵循嚴(yán)格的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性；數(shù)據(jù)分析采用先進(jìn)的算法模型，如時間序列分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等，以保障分析結(jié)果的科學(xué)性和可靠性。在把握核心指標(biāo)后，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，圍繞產(chǎn)品生產(chǎn)制造工藝，運用合理的算法獲取工作負(fù)荷信息，構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型。該模型基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，綜合考慮設(shè)備故障率、原材料供應(yīng)穩(wěn)定性、人員工作效率等因素，提前預(yù)判訂單未按時生產(chǎn)的概率及可能的原因。掌握風(fēng)險影響因素后，利用大數(shù)據(jù)的分析與計算功能，為生產(chǎn)運行構(gòu)建匹配的優(yōu)化模型，驅(qū)動產(chǎn)品生產(chǎn)流程持續(xù)優(yōu)化，進(jìn)而構(gòu)建趨于完善的產(chǎn)品供應(yīng)鏈體系。

在企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)制造階段，若運營管理模式未達(dá)理想狀態(tài)，出現(xiàn)資源浪費、交貨延遲、設(shè)備超負(fù)荷運行等問題，企業(yè)可建立并應(yīng)用MES數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫建成后，全面整合生產(chǎn)環(huán)節(jié)的各類信息，包括實際生產(chǎn)時長、計劃生產(chǎn)時長、工藝工序等，并進(jìn)行準(zhǔn)確分類。數(shù)據(jù)通過安全、高效的傳輸渠道進(jìn)入制造運營模型，利用預(yù)測結(jié)果信息，對影響較小的因素進(jìn)行簡化處理。在整合分類后的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，采用先進(jìn)先出（FIFO）策略和最早計劃時間（EPT）策略，對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行計算和處理，有效關(guān)聯(lián)并比對不同模式，提煉有價值的數(shù)據(jù)信息。生產(chǎn)管理人員可據(jù)此清晰查看交貨時長、訂單拖延情況等參數(shù)，探索提升產(chǎn)品生產(chǎn)效率、優(yōu)化生產(chǎn)制造工藝的運營模式，推動企業(yè)產(chǎn)品供應(yīng)鏈向完整、完善的方向發(fā)展，為相關(guān)人員制定決策提供依據(jù)，實施科學(xué)化管理舉措，切實提升企業(yè)的經(jīng)營管理能力。

（二）風(fēng)險管理

在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)風(fēng)險頻發(fā)。為降低風(fēng)險發(fā)生的可能性，有必要采用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法保障管理安全。在風(fēng)險識別環(huán)節(jié)，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計的作用，整合多維度信息，快速識別潛在風(fēng)險[4]。需說明的是，此處數(shù)據(jù)收集涵蓋線上與線下多種渠道，確保數(shù)據(jù)的全面性與準(zhǔn)確性；數(shù)據(jù)分析采用主成分分析（PCA）和K-Means聚類算法等先進(jìn)方法。以金融信貸領(lǐng)域為例，銀行機構(gòu)全面收集客戶的電商消費記錄、交易流水等信息，運用PCA對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，同時結(jié)合K-Means聚類算法，根據(jù)客戶風(fēng)險程度進(jìn)行等級劃分，從而把握客戶消費行為特征，對異常情況及時預(yù)警。

（三）人力資源管理

在當(dāng)今快速變化的市場環(huán)境中，企業(yè)在市場競爭中的資源不僅涵蓋經(jīng)濟(jì)效益，人力資源同樣至關(guān)重要。若企業(yè)能有效協(xié)調(diào)配置人力資源，將更有助于借助人力推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與管理轉(zhuǎn)型升級。第一，引進(jìn)大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析方法，為人力資源管理提供技術(shù)支持。深層利用大數(shù)據(jù)軟件工具，面對有意向從事企業(yè)崗位的人員，快速采集、記錄他們的學(xué)歷、經(jīng)驗等基礎(chǔ)信息，在不同應(yīng)聘人員中增加對專業(yè)能力指標(biāo)的了解深度，同時在大數(shù)據(jù)工具的支持下，可關(guān)聯(lián)分析應(yīng)聘人員的資料、企業(yè)招聘崗位，結(jié)合適配性原則為求職者安排最適宜的崗位，推動招聘工作精準(zhǔn)展開。第二，大數(shù)據(jù)工具投入使用后，運用其統(tǒng)計與分析功能，關(guān)聯(lián)研究企業(yè)各崗位員工的實際表現(xiàn)與績效成果。根據(jù)企業(yè)當(dāng)前人才應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，確定員工個人工作優(yōu)勢與劣勢，從長遠(yuǎn)視角挖掘員工發(fā)展?jié)撃?，?xì)致完成員工信息評估。第三，在企業(yè)人力管理環(huán)節(jié)，通過大數(shù)據(jù)工具的深度運用，可提升員工的薪酬績效管控水平。面對不同部門、不同職位的員工，綜合規(guī)劃工作任務(wù)并設(shè)置單獨的績效指標(biāo)，利用統(tǒng)計技術(shù)檢查員工的實際任務(wù)完成量，實時聯(lián)系并比較設(shè)定的績效指標(biāo)，對應(yīng)整合員工的薪酬水平，減少因人為統(tǒng)計出現(xiàn)的偏差情況，提升薪酬與績效管理的適配性。第四，在企業(yè)人力資源管理過程中，利用大數(shù)據(jù)工具，根據(jù)崗位人員能力與業(yè)務(wù)需求，精準(zhǔn)完成權(quán)責(zé)配置工作，推行扁平化管理模式，有效解決人力資源矛盾。

（四）財務(wù)管理

在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域，財務(wù)管理屬于一項重點內(nèi)容，融入大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法，有利于提升財務(wù)決策質(zhì)量，減少財務(wù)風(fēng)險。第一，在財務(wù)分析階段，企業(yè)增強信息化意識，引入Python技術(shù)，可有效爬取同行業(yè)企業(yè)財務(wù)信息及企業(yè)自身財務(wù)發(fā)展數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源應(yīng)遵循合法合規(guī)原則，涵蓋上市公司公開披露的財務(wù)報告、行業(yè)數(shù)據(jù)庫等權(quán)威渠道。完成數(shù)據(jù)采集后，以云平臺為支撐，對大量財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測等，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速導(dǎo)入與分析，從而以高效便捷的方式獲取準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析結(jié)果[5]。第二，在財務(wù)預(yù)警層面，需構(gòu)建算法模型，科學(xué)篩選財務(wù)指標(biāo)。篩選標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)綜合考慮指標(biāo)的代表性、敏感性、可獲取性等因素，將流動比率、資金周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率等納入模型，確保財務(wù)預(yù)警分析體系全面覆蓋。利用財務(wù)報表這一重要資料，通過文本挖掘技術(shù)擴(kuò)展數(shù)據(jù)獲取維度，深入挖掘報表附注、管理層討論與分析等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的有價值信息。獲取完整數(shù)據(jù)后，形成覆蓋全面的預(yù)測模型數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理操作，如數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等，以減少后續(xù)數(shù)據(jù)分析的時間成本。處理后的數(shù)據(jù)集需導(dǎo)入Python封裝的邏輯回歸算法中，創(chuàng)建匹配的預(yù)測模型。邏輯回歸算法的參數(shù)設(shè)定應(yīng)基于歷史數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)經(jīng)驗進(jìn)行優(yōu)化。模型創(chuàng)建完成后，獲取完整的預(yù)測信息，并將其與事先設(shè)定的財務(wù)預(yù)警值進(jìn)行清晰比較。當(dāng)預(yù)測結(jié)果接近預(yù)警值時，系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警提示，以便企業(yè)及時采取應(yīng)對措施。

（五）宏觀經(jīng)濟(jì)管理

在宏觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法是一種重要的技術(shù)手段，有助于相關(guān)人員掌握最新市場動態(tài)，依據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點預(yù)測后續(xù)發(fā)展趨勢。通過對數(shù)據(jù)的采集、整理與分析，可深入洞察宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的波動性，掌握就業(yè)、經(jīng)濟(jì)增長率、通貨膨脹等主要指標(biāo)，結(jié)合自身發(fā)展情況，判斷當(dāng)前所處經(jīng)濟(jì)周期階段。在統(tǒng)計分析的支持下，可利用識別功能找出影響經(jīng)濟(jì)運營水平的因素。比如，當(dāng)處于經(jīng)濟(jì)衰退期，歸納分析歷史數(shù)據(jù)，利用預(yù)見性把握市場需求后續(xù)的下降發(fā)展態(tài)勢，結(jié)合生產(chǎn)工作預(yù)先改進(jìn)計劃方案，不斷完善供應(yīng)鏈體系，或者結(jié)合成本層面作削減處理，確保企業(yè)在發(fā)展階段有效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)波動狀況保持盈利能力。

三、現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)管理中大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的應(yīng)用案例

（一）美團(tuán)點評

大數(shù)據(jù)驅(qū)動下，美團(tuán)點評的生活服務(wù)水平不斷提升，獲得用戶的廣泛認(rèn)可和支持。第一，美團(tuán)從信息收集入手，獲取用戶的搜索偏好、地理位置、消費記錄等數(shù)據(jù)，科學(xué)融入?yún)f(xié)同過濾等優(yōu)質(zhì)算法，建立符合用戶個性化需求的畫像。比如，在餐飲類用戶中，系統(tǒng)通過一些歷史訂單整合有價值的數(shù)據(jù)信息，從中明確用戶的用餐時段、意向價格、菜品類型等內(nèi)容，將其納入邏輯回歸模型中，有依據(jù)地完成用戶喜好的預(yù)測工作，同時充分借助關(guān)聯(lián)規(guī)則，協(xié)調(diào)分析商家、用戶、菜品等對象，探尋其中的潛在聯(lián)系。第二，在美團(tuán)平臺中，在與商家合作階段提供數(shù)據(jù)看板，可完成用戶反饋、目標(biāo)地點消費趨勢等信息的整合。在現(xiàn)實管理階段，有效利用時間序列的分析功能，為商家?guī)碛行У募夹g(shù)支持，使其能夠把握氣候變化、節(jié)假日情況對應(yīng)的客流量狀態(tài)；融入回歸分析技術(shù)，圍繞價格敏感度、菜品銷量打造有效的分析模型，確保商品定價符合市場行情。比如，在某火鍋連鎖店中，深層運用美團(tuán)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，統(tǒng)計分析預(yù)測結(jié)果可知，當(dāng)處于工作日的午餐時間，主要的訂單源于年輕白領(lǐng)，具體占據(jù)比例為40%，商家了解實況后推出了小份的套餐，有效協(xié)調(diào)餐品供應(yīng)問題，使非高峰時段的營業(yè)收入迅速提升，具體增長約28%。

（二）京東物流

通過大數(shù)據(jù)賦能京東物流創(chuàng)建了智慧供應(yīng)鏈管理體系。第一，在京東物流中，深層運用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，憑借其中的隨機森林算法，實現(xiàn)多元化變量的融合應(yīng)用，比如促銷活動、輿情數(shù)據(jù)、歷史訂單等，在各類商品中完成評估預(yù)測工作。比如，當(dāng)“618”活動到來前，系統(tǒng)在預(yù)測模式下分析家電類商品，獲得其需求增長300%的預(yù)測結(jié)果，搭配利用時序分析的方法規(guī)劃貨品籌備的節(jié)奏，與供應(yīng)商聯(lián)系，預(yù)先完成采購訂單的下達(dá)操作。結(jié)合預(yù)測需求，科學(xué)采取聚類分析、ABC分類法，通過把握商品所具備的流動水平、價值作用實現(xiàn)級別的劃分，保證倉庫空間能夠跟上動態(tài)需求，提升倉儲空間分配的科學(xué)性。第二，在京東物流中，在實時狀態(tài)下采集各項數(shù)據(jù)信息，確定訂單密度、運輸車輛位置等信息，以遺傳算法、Dijkstra算法等輔助管理人員控制運輸力度、規(guī)劃運送路徑?？茖W(xué)安排運送路徑，有助于減少配送時間，比如在某次大型促銷活動中，預(yù)先利用大數(shù)據(jù)工具發(fā)揮智能化功能設(shè)置配送路徑，平均配送時長減少13分鐘，實際配送效率提升29%。

四、結(jié)語

通過上述分析可知，在現(xiàn)代化發(fā)展背景下，經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域在時代驅(qū)動下持續(xù)向數(shù)字化方向轉(zhuǎn)型，大數(shù)據(jù)技術(shù)的統(tǒng)計分析方法成為主要的管理應(yīng)用手段。在經(jīng)濟(jì)管理過程中，相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)科學(xué)運用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工具，依據(jù)市場行情制定科學(xué)的宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控方案，以提升財務(wù)管理水平；高質(zhì)量推進(jìn)人力資源協(xié)調(diào)配置工作，實現(xiàn)人力資源的優(yōu)化利用；全面管控風(fēng)險問題，降低企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險；最終構(gòu)建契合用戶需求且與各管理環(huán)節(jié)協(xié)同的管理運營模式，促進(jìn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

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（作者簡介：鄭俊梅，河南工業(yè)貿(mào)易職業(yè)學(xué)院副教授）