采集数据分析报告 采集数据分析报告

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采集数据分析报告，采集数据分析报告，采集数据分析报告

前沿：采集数据分析报告

作者：余东华（大学经济学院教授）

习近平总书记多次强调，要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，打造有国际竞争力的先进制造业集群。随着新一代信息技术的深层次演化、跳跃式升级和普遍化应用，人类社会正由传统工业经济时代向数智化时代转变，数字化、网络化、智能化已经成为制造业转型升级的主流方向。

数智化是数字化发展到人工智能更高阶段的必然产物，是数字化发展中大数据分析与智能化过程中的机器学习、人工智能等技术的融合应用，有助于改进生产过程、提升产业效益、改善客户体验、提高交易效率并产生新型商业模式。制造业数智化转型包含着制造业全价值链中的“数字智慧化”“智慧数字化”等核心要义，不仅强调推动数据增值、技术增能和制造增进，提高数字技术的功能和效用，还要求实现生产制造全过程从“人工”到“智能”的转变。

我国是制造业大国，正处于向制造业强国迈进的征程中。实现制造业高质量发展，增强制造业国际竞争力，是增强我国综合经济实力、实现中国式现代化的必由之路。在数字经济时代，推动数据要素、数字技术、数字平台互动发展，探索制造业数智化转型的新模式、新业态、新动能和新路径，实现制造业数智化转型与国际竞争力提升之间的协同互动，是提升我国制造业国际竞争力的重要路径。

第一，以数智化转型提升自主创新能力，增强制造业综合竞争力。制造业国际竞争力需要以科技创新力、市场开拓力、品牌影响力、贸易竞争力等综合竞争力为基础。数字技术是通用技术，能够推动新型要素的汇聚和整合，提升科技自主创新能力，实现科技自立自强，增强我国制造业的科技创新力。数字平台能够依托大数据技术及时发现市场需求，提升企业的市场敏感度，从而增强制造业企业的市场开拓力。数字技术与互联网融合发展，能够提升制造业品牌的传播力和影响力。数字经济与人力资本交互作用，能够促进创新产出和提升创新效率，服务贸易数字化还会带来产业升级效应、创新发展效应、全球价值链重构效应，显著提升我国制造业的出口竞争力。

第二，以数智化转型推动制造业提质增效，保持并提升制造业成本优势。随着要素价格上涨和环境规制趋紧，我国制造业依靠低要素投入成本的传统竞争优势正在转化为以创新驱动为主的新型竞争优势。数字经济时代，制造业企业需要以数智化转型为手段，在生产全过程开展数智化研发、数智化生产、数智化管理、数智化运营、数智化销售，降低综合成本，提升产品和服务质量，进而提升我国制造业的成本竞争力，继续保持“中国制造”在国际市场上的竞争优势。

第三，以数智化转型增强制造业产业链供应链韧性，提升应对不确定性风险的能力。纵向来看，数智化转型对于制造业产业链具有延链和补链作用。数智化转型不仅有利于促进资源共享和技术溢出，推动产业链重构与制造业企业转型升级，还能够打通产业链“堵点”、补上“断点”，推动产业链形态由简单线性模式向复杂网络组织动态转变。横向来看，数智化转型对于制造业产业链具有合链和强链作用。一方面，打破原有产业链边界，实现产业要素重组和产业链横向融合；另一方面，打造兼具即时性、融合性、知识性、需求导向型、动态变化性等特征的制造业新模式和新业态。总体来看，数智化转型使企业突破了生产制造活动的技术可达性和经济可行性制约，大幅拓展制造业产业链的延伸空间，推动产业链形态向复杂网络组织动态转变，从而不断增强产业链供应链韧性。

第四，以数智化转型实现“数字减碳”，推动制造业绿色低碳高质量发展。制造业数智化转型是应对全球气候变暖、新冠肺炎疫情反复、全球经济波动等不确定性因素的重要举措。数智化转型通过“数字减碳”提升制造业能源使用效率，优化制造业碳足迹，进而重塑和提升制造业国际竞争力。一是产生制造业节能减排的技术创新效应。一方面，数字经济与企业R&D活动之间存在协同效应和乘数效应，能够通过扩散数字技术、提升人力资本和促进数据流动等途径，推动制造业企业的低碳技术创新。另一方面，企业通过运用云计算、物联网、大数据等新兴技术，实现了对要素投入数据的采集、整合与分析，有效解决了信息碎片化、不对称、不完备等问题，提高生产决策的科学性，促使企业生产活动由经验驱动向数据驱动转变，提高了企业创新能力和生产效率。二是产生制造业节能减排的结构优化效应。通过产业数字化与数字产业化催生绿色低碳的新型制造业，以及推动传统制造业的生态化转型，有助于优化制造业内部结构，实现制造业节能减排降碳和高质量发展。

第五，以数智化转型化解制造业企业的“服务化困境”，推动制造业服务化转型。制造业企业的“服务化困境”主要是指开展服务业务对自身绩效产生的负面影响，在发展服务型制造过程中存在服务化与企业绩效的负相关阶段，也称为“服务化悖论”。对于制造业企业来说，企业组织和文化路径依赖惯性、资源的有限性、产品的服务承载力有限性、产品链和价值链重组的风险性以及对需求的认知错位等，都可能使企业陷入“服务化困境”。从外部市场环境来看，企业面对的市场环境变幻莫测、国际需求波动较大、行业技术迭代更新迅速以及客户需求具有异质性和易变性等，也是引发“服务化困境”的重要因素。制造业数智化转型将引导企业聚焦数字化、网络化、智能化和新科技、新产品、新业态，推动企业建立适应云端化、集中化、智能化演进需要的网络运维体系，夯实数智化精细服务能力，深化“场景﹢策略”精准服务，通过智能云端化提升企业创造价值的能力。因此，数智化转型可以从收益和成本两方面缓解或突破“服务化困境”，推动先进制造业与现代服务业深度融合，进而提升制造业国际竞争力。

第六，以数智化转型推动产业组织变革和创新，优化制造业产业生态。数智化转型从产业技术、产业融合、产业竞争、产业布局等维度影响制造业产业组织结构，推动制造业数字化、生态化、服务化、高新化、国际化“五化”融合发展，并通过发挥数智领域的新技术、新模式、新业态、新主体、新平台“五新要素”对制造业国际竞争力提升的赋能作用，优化我国制造业产业生态。以数字生态为基础优化产业生态，需要推进“上云用数赋智”行动，以数智化转型驱动生产方式、生活方式和生态治理方式变革。一是以数智化转型推动企业组织变革，优化组织内部价值创造体系，提升企业管理效率和在价值链中的位置。二是以数智化转型推动产业组织创新，推动产业链、价值链、供应链、创新链、要素链等多链融合，打造基于数字生态的链群产业生态。制造业数智化转型应强化融合和赋能的产业生态思维，将产业知识吸收与创新能力作为产业竞争力的本源性变量，推动生产要素、需求条件、相关及支持性行业与企业战略、同业竞争等协同整合，不断增强数智化转型对制造业国际竞争力的提升作用。

来源： 中国社会科学网-中国社会科学报

补充拓展：采集数据分析报告

数据分析怎么写

　　数据分析怎么写？众所周知，数据分析报告是根据数据分析原理以及方法,运用数据来反映以及分析事情的现状、原因、本质,得出结论和解决办法，我相信很多人在想到数据分析报告的时候是都十分痛苦的，不知从何下手，下面为大家分享数据分析怎么写。

　　 需求分析

　　一定要了解一定要了解清楚要什么再开始动手。如果只知道出发，不知道方向、目的，那么有可能会越走越远离方向。就好像做菜，比如你爱人想吃鱼，你也没继续问，就给她做了一道红烧鲤鱼。但是事实上你可能都没了解清楚，她是像是具体那种鱼，是想要红烧清蒸还是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的劳动，但最后她仍然不满意。做数据分析也是如此，如果没有了解清楚需求，有可能最后会造成全盘的返工。

　　最好需要了解报告的用途、形式、重点目标和完成时限。即使你拿到了草稿或者样本也要自己了解一遍比较好。主要原因是因为，现在如果是你做，那你就是负责人。你应该最清楚如果让报告满足所有需求。另外，之前的报告不一定就考虑到了所有的细节，如果做之前没有考虑，那么最后还有可能会一步一步增加细节，也会耽误时间。

　　前进一定要有方向，做数据分析一定要有需求分析！

　　 数据采集

　　数据的数量和质量对于数据分析师和食材的数量及质量对于厨师的意义是一样的。如果没有数据，那就像空有一身厨艺却没有任何食材的厨师。所以，做好需求分析之后的下一步一定是数据采集。

　　数据采集就是收集相关原始数据的过程，为数据报告提供了最基本的素材来源。在现实中来源有多种多样，直接问业务发生者或者一线管理者、公司运营后台的数据、网站运营时的数据等等。数据采集工作要做的就是尽可能地收集可能能用得上的数据，并集中地保存到合适的文档里，用于后期的处理。

　　数据采集的数量一定要足够多，否则难以发现有价值的数据规律；此外收集的过程中也要主要收集准确的资料，虚假的数据无法生成可信且可行的数据报告。这要求在数据收集的过程中不仅应该有科学而严谨的方法，而且对异常数据也要具备一定的甄别能力。

　　 数据处理

　　厨师在进行烹饪之前，一般会对食材进行一定的处理，方便后续烹制。食材经过处理才能被用来加工，同样的，数据也只有被经过处理之后才能拿来制作数据报告。

　　采集到的数据要继续进行加工整理才能形成合力的规范样式，用于后续的数据分析运算，因此数据处理是整个过程中一个必不可少的中间步骤，也是数据分析的前提和基础。数据经过加工处理，可以提高可读性，更方便运算；反之，如果跳过这个环节，不仅会影响到后期的运算分析效率，更有可能造成错误的分析结果。

　　举一个常见的例子，如果是从业务发生者或者是一线管理者收集来的数据很有可能格式不统一，如果不做处理，很难开展下一步的工作。

　　 数据分析

　　食材都处理好了，后续还要掌握火候，按照食谱的顺序来加工操作。数据分析也一样，前期方案和数据都准备好了，按照既定的方法就可以实现预定的目标。

　　通过专门的.统计分析工具以及数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和研究，从中发现数据的内在关系和规律，获取有价值有意义的信息。

　　 数据展现

　　菜做好了，也得装盘才行。如果是客人未尝试过的，有份介绍可能更好。菜肴的色相意味形以及为专人订制的价值就是展示的主要目标。

　　同样，数据分析的结果最终要行程结论，这个结论要通过数据分析报告的形式展现给决策者。数据分析报告的结论要简洁鲜明，一目了然，同时还要有足够的论据支持，这些论据就包括分析的数据以及分析的方法。

　　因此，在最终的数据报告中，表格和图形是两种常见的数据展现方式。通常情况下，一图胜十表，一表胜十言。所以，在数据展现上，我们一定要做到可视化。图表具有直观而形象的特点，可以化冗长为简洁，化抽象为具体，使数据和数据关系得到最直接有效地表达。如果你想要表现一个营业部经营状况的趋势性结论，使用一串枯燥的数字或者一串文字，远不如一个折线图加趋势线更能说明问题。

　　经过上面这几个步骤的操作，一份完整的数据报告就可以形成，其中的价值将会在决策和实践中起到作用。

　　 寻找真因

　　数据分析经过上述步骤看起来基本完成，但是真正的来说，数据分析一定要和实际业务相结合，要为决策者决策服务。下面这几个步骤是重点为决策者服务。

　　 分析类别：

　　首先需要知道自己报告的类别，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到订单量下降的原因，就是解释性分析。你需要对下个月的销售做提前采购计划，就是预测性分析。针对一个未知的事情，比如你们产品是否需要增加某个功能模块，做探索研究，就是探索性分析。

　　 分析流程：

　　数据分析一般都是一次性的，一般都是专题分析报告。提需求的方式，是我们有一个问题需要解决（解释性，探索性，描述性，预测性）。而不是提的需求是，我需要一个什么样格式的数据，你们计算好了发给我一下，甚至直接给我做一个ppt和报表。客户说 自己想买一瓶可乐，其实他只是口渴，我们只需要给他点喝的就行。

　　 分析报告类型：

　　数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现，得出分析的结论并给出解决方案。其本质上是在写一篇有理有据，逻辑性强的议论文。针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。

　　 报告结构：

　　一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般都是总分总的格式：

　　 标题：

　　标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。

　　在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以：

　　1. 直接在标题中放上报告的结论，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》

　　2. 提出分析报告的研究问题，例如《数据分析师的职业规划在哪里》

　　3. 中规中矩地写上研究的主题，例如《数据分析师的招聘研究》

　　 目录：

　　提现数据分析报告的整体架构

　　 前言

　　前言部分就和写论文时候的Abstract类似：

　　1、 要写出做这次分析报告的目的和背景

　　2、略微阐述现状或者存在的问题

　　3、通过这次分析需要解决什么问题

　　4、运用了什么分析思路，分析方法和模型

　　5、给出总结性的结论或者效果

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