企业统计包括？

一、企业统计包括？

企业统计是指以统计的方法收集企业生产经营过程中的数量方面相关信息，再通过对信息的统计分析得出科学的结论作出预测来指导企业以后的生产经营。

企业统计服务于企业管理，有着统计信息、咨询、监督三位一体的统计整体的职能:

1、企业统计的信息职能就是要求企业统计能及时、准确、系统采集、整理、展现与企业经济活动相关的统计数据，形成完备的企业统计信息数据库，发挥企业经济信息的主体作用。

2、企业统计的咨询职能就是要求企业统计能充分使用企业经济信息数据库的统计信息资源，以及其他的的信息资源，深层次，多领域地展开企业经济活动的综合分析和专题研究。

在广泛研究政策，市场，企业自身情况的基础上，就企业生产经营的众多问题作出预测和置信评估，为企业的各种决策提供基础依据及备选方案。

3、企业统计的监督职能就是要求企业统计应依据企业经济信息数据库的统计信息资源和其他的信息资源，及时、准确和全面地对企业生产经营活动状况实施定量检查。

提供监测，预管，中止的信号，以其企业决策管理层及时调控，保障企业目标的顺利实现。

二、企业数据管理的重要性？

体现在科学管理的目标是目标明确、决策准确、措施有效、执行有力。数据化管理是将业务工作中的基本状况，通过翔实的数据直观地展现，并通过适当地分析，明确经营基本状况，发现业务工作中的不足之处，为管理者提供准确的决策依据，促进管理层进行有针对性地改进和有效地决策。

三、企业如何开展数据管理工作？

数据管理是信息化建设工作中的重点之一,通过健全组织、规范管理、比对分析、综合运用，把数据管理与企业生产有机结合，从而使企业利益进一步提高。

（一）提高认识，科学管理

对数据进行科学的管理，只有上升到战略的高度上去认识和重视才行。数据是主体软件应用的基础。所有的企业资料最终都汇集成数据，保存在计算机系统的数据库中，工作人员通过信息交互系统从后台数据库获取所需数据，经中间层信息系统处理后得到结果，所有的查询、分析都需要真实、全面、准确、一致的数据。企业信息化建设中存在的一些问题，主要不是因为没有好的系统，而是因为已有的系统没有得到很好的应用。因此，数据的准确性、完整性、科学性，将直接决定结果的正确性。也必将影响信息化应用的成效。同时，只有科学的管理，才能保证数据的准确、完整。

（二）健全职能部门，完善管理制度

数据管理职能因该有专门的部门实施，因此应成立专门数据管理领导小组和数据管理（处理）部门，将数据的监管职责赋予数据管理部门，由数据管理部门集中管理监控数据，各有关职责部门配合。各单位也相应设立相应的数据处理岗。然后制发《数据管理办法》、《数据管理责任追究暂行办法》，明确数据管理部门的职责范围、工作程序、监控内容、考核奖惩等，建立数据通报、培训等制度，制定信息采集、审核、录入、分析比对、信息传递等相关办法，使数据监管与运用工作逐步规范。

（三）严控数据录入环节，加强源头控制

一是提高人员素质。对数据录入人员进行软件操作、数据录入、职责规定等知识培训，明确职责、明确各级、各岗数据管理人员工作职责及质量标准；明确综合管理软件的问题提交、处理、反馈程序，数据出现问题都由数据管理部门统一负责接收、研究解决并反馈，避免多头提交、多头请示，为数据管理工作提供人员素质保障。

二是加强信息系统提高系统本身的差错纠错功能，减少或避免数据录入的错误。

三是创建合理高效工作流。结合实际情况制定工作流，明确职责、避免重复、方便管理为目的，细化岗位，一人多岗（单位人数少）或一岗多人（岗位工作量大），科学的连接每个岗位，组织起高效的工作流，减少数据冗余，最大限度地提高征管效率。

四是原则行事。按照“三不录”原则，即不规范不录、不安全不录、未审核不录，严把数据的采集、审核、审批、录入、修改等环节。确保系统数据完整、准确，系统运转优质、高效。

五是通报考核。建立通报制度。例如，坚持 “一月一通报、一月一讲评、一月一考核、一月一追究”。按时将各单位征管数据质量完成情况等，在公文处理系统和网站上发布数据通报，并在每月的局务例会上，由分管局长对上月数据质量进行通报讲评，分析症结，提出整改措施。建立日常考核台账，按月考核，并将各单位得分情况张榜公布；同时，按照责任追究办法，追究相关单位和人员的责任。对全年数据质量评比排名在后几位的，目标管理考核中给予倒扣分。制定数据考核指标，数据质量考核中，低于平均指标的，目标管理考核一票否优。

（四）思想要重视，全员要参与

加强数据管理，全面推进企业信息化建设应用进程，离不开各级领导的重视和支持，只有领导重视，才是做好数据管理和深入分析的关键，信息化建设才能真正得到发展。同时，所有的工作人员，都应该把好各自工作环节的数据管理，不制造垃圾数据、错误数据，发现问题及时解决，追根求源，争取将错误数据、垃圾数据剔除干净，确保数据的正确完整。

（五）协作要到位

数据处理工作中，信息技术是实现手段，信息技术应用的先进性决定了系统软件的质量水平高低，而业务的规范程度决定了信息化推进的广度和深度。数据处理应用不仅涉及信息化技术的选择和应用，同时还涉及到企业业务流程的规范和统一，并且直接影响企业系统信息化建设的成效。所以，每一项企业管理数据处理及其具体应用，都离不开信息部门和业务部门的紧密合作、协同工作。技术部门与业务部门需要很好的合作和相互的支持和配合，才能使数据处理应用程度深化和完善。

（六）机制要健全

在业已建立机制的基础上，要进一步完善数据分析应用管理办法，建立部门工作责任制，包括项目管理制度、信息发布制度等；建立与数据处理应用相适应的企业业务配套制度；建立信息技术支持、安全和运维保障制度，包括信息安全应急处置预案、运维岗责体系等，保障数据分析应用工作健康有序发展。

四、安徽省统计局数据管理中心介绍？

简介：安徽省统计局数据管理中心，县级建制，列入全额预算事业单位管理序列。其主要职责是：负责统计年报、定期报表和大型专项普查的数据处理、加工和保管；负责省级统计信息数据库的建库、管理和开发应用；组织指导全省系统计算机网络建设和技术的开发应用。注册资本：52万人民币

五、大数据管理与应用和经济统计学区别？

区别在于：

一，学习内容区别

1.大数据管理与应用专业侧重于从多源、大规模的数据中提取有价值的信息。学生将学习数据存储、处理、分析以及机器学习等技术。大数据专业注重对海量数据的管理和处理，涉及到分布式计算、云计算、数据挖掘等技术。学生通常需要熟悉编程语言（如Python、Java）和数据库管理系统。

2.经济统计学专业强调数据分析和解释的技能。学生将学习各种统计方法、抽样技术、实验设计以及概率论等内容。统计学专业注重数据的搜集、处理和分析，以从中提取可靠的结论。学生需要熟悉统计软件（如R、SPSS）以及数理统计的理论基础。

二，应用范围区别

1.大数据管理与应用专业在商业、医疗、金融、社交媒体等领域有着广泛的应用。学生可以通过分析大数据，揭示趋势、预测未来，支持决策制定。大数据专业人才在数据科学家、数据工程师、商业分析师等岗位上有着较高需求。

2.经济统计学专业的应用范围同样广泛，涵盖了市场调研、环境研究、医疗试验、社会学研究等领域。统计学专业人才可以进行数据采集、设计实验、分析数据，并为决策提供基于数据的支持。他们在统计师、市场分析师、社会科学研究员等职位上有着显著地位。

三，就业方向区别

1.大数据管理与应用专业在未来将持续蓬勃发展。数据的爆炸性增长意味着需要越来越多的专业人才来处理和分析这些数据。大数据专业人才有望在人工智能、物联网等领域找到更多的就业机会。

2.经济统计学专业作为一门古老而稳定的学科，依然在许多领域中具有重要地位。随着数据驱动决策的趋势不断加强，统计学专业人才的需求也将保持稳定。他们在各个领域中的深入分析和解释数据的能力将会继续受到重视。

六、如何建立企业统计台账？

很简单的!

能源统计台帐分若干明细台帐!

第一\能源耗用台帐.大概的内容有本月耗用的能源量,本季的能源耗用量,本年累计能源耗用量

第二\只要工序单耗.如果有一种产品做一张,有两个产品做两张.大概的内容是产量\能耗\工序比.当然分时间的;如1月\2月\第一季度,3月\4月\第二季度\上半年...

第三\能源同期比.今年的能量单耗比去年节省了多少.项目同上

第四\能源计划比.比计划节省了多少能源.项目同上.

能做到以上几点,一般的能耗台帐也就建成了!

七、统计造假对企业危害？

统计弄虚作假会直接导致统计数据失真，会直接误导决策部门研判经济形势，会对经济社会发展造成不同程度的影响，不仅违反党的纪律，而且违反国家法律。

统计数据严重失实，将会误导中央和各级政府的规划和决策，其危害程度并不亚于贪腐行为。笔者认为，对统计造假不能坐视不管，要根治统计造假行为，就必须查出病因对症下药，让统计造假无任何利益可图，甚至还会因数据造假而利益受损，相关责任人被严肃问责，才能彻底打消统计造假的冲动。

八、如何制作企业统计报表？

1、首先要明确业务需求

“5W1H”理论可以用来仔细分析用户的需求。

Why：设计这张报表的目的？

What：报表内容有哪些？

Who：报表是给谁看的？

When：该报表使用的频率，每天/每周/每月/每年？

Where：报表要使用在什么场合，或者处在系统的哪个部分？

How：怎么制作这张统计报表，什么工具、流程、方法？

2、报表设计阶段

（1）字段选择

字段是统计报表的核心模块。在选择字段时，你应该充分考虑业务并理解查看报表的人的需求。

（2）数据

在读取数据时，需要注意确定规则。例如，字段区域、位置和名称等等，有时用户有不同的默认规则，数据很容易产生误解。

（3）插入图表

插入图表通常有两种方式:

单元格元素:这种模式的一个典型例子是Excel。将图表作为单元格元素插入到报表中，展开主单元格后，可以根据单元格的父-子关系自动生成相应的图表。

悬浮元素:它与单元格图表的不同之处在于它没有单元格限制，可以拖放到任何位置。设置大小、位置等，不受其他单元格的影响。

（4）过滤条件

过滤条件是用户准确找到所需信息的重要手段，仔细考虑哪些过滤标准对用户有用是很重要的。换句话说，过滤条件的维数是表中一些重要的字段，但这并不意味着表中的所有字段都成为过滤条件才是最全面的。

在统计报表中，时间段的筛选是最常用的。常见的做法是让用户自定义选项，同时提取用户常用的指标，如“最近3天”、“本月”、“本季度”。在这种情况下，减少了用户在日历中选择时间的麻烦，可以快速执行操作。

3.导出报表

保存预览，将完成的报表发布到服务器，然后在每个设备上管理报表、共享、修改、查看等等。

九、企业大数据管理

企业大数据管理：优化数据资产的关键

企业大数据管理是当今数字化时代中企业必须重视的关键领域之一。随着信息技术的迅速发展，企业每天都在产生大量数据，这些数据包含着宝贵的信息和洞察力，能够为企业决策提供重要支持。然而，要想充分利用这些数据，就需要进行有效的大数据管理，确保数据被正确收集、存储、处理和分析。

在当今竞争激烈的市场环境中，企业大数据管理不仅仅是提高效率和降低成本的工具，更是提升战略决策能力和未来规划的关键。通过对大数据的管理，企业可以更好地了解客户需求、预测市场趋势、优化产品设计、改善营销策略，从而提升自身竞争力。

企业大数据管理的重要性

在现代企业运营中，数据被认为是企业的重要资产之一。有效管理这些数据不仅可以提高生产力，还可以为企业带来持续竞争优势。好的数据管理实践可以帮助企业降低风险、改善业务流程、提升客户满意度，并为未来发展提供更多机会。

企业大数据管理的重要性主要体现在以下几个方面：

• 数据驱动决策：通过对大数据进行管理和分析，企业可以基于数据做出更加客观、准确的决策，避免主观偏见对结果的影响。
• 增强竞争力：有效的数据管理可以帮助企业更好地洞察市场、了解客户需求，从而提升产品服务质量，增强竞争力。
• 降低成本：通过优化大数据管理流程，企业可以降低数据存储、处理和分析的成本，实现资源的有效利用。
• 创新驱动：大数据管理可以为企业创新提供支持，帮助企业发现新的商机、优化现有产品和服务。

企业大数据管理的挑战

尽管企业大数据管理带来了诸多好处，但在实践过程中也面临着一些挑战和难题。

企业大数据管理遇到的挑战主要包括以下几点：

• 数据安全：数据泄露、数据被盗等安全问题是企业在数据管理过程中最担心的事情之一。如何保护数据的安全，确保数据不被恶意篡改和泄露是企业面临的首要挑战。
• 数据质量：数据质量直接影响数据分析结果的准确性和可靠性。如何确保数据的准确性和完整性，避免数据杂乱无章，是企业面临的另一个挑战。
• 技术能力：大数据管理需要强大的技术支持，包括数据收集、存储、处理和分析等环节的技术。企业需要不断提升自身的技术能力，与时俱进，才能更好地应对大数据管理的挑战。
• 数据隐私：随着GDPR等数据隐私法规的出台，企业需要更加重视用户数据的隐私保护，合规经营成为大数据管理过程中的一项重要挑战。

企业大数据管理的最佳实践

针对企业大数据管理面临的挑战，业界提出了一些最佳实践，旨在帮助企业更好地进行大数据管理，发挥数据的最大价值。

以下是一些企业大数据管理的最佳实践：

• 建立数据管理团队：企业可以建立专门的数据管理团队，负责数据收集、清洗、建模等工作，确保数据管理流程的顺畅和高效。
• 投资数据安全：企业需要重视数据安全，投入足够资源和精力来保护数据的安全性，建立完善的数据安全保护机制。
• 采用数据质量工具：企业可以借助数据质量工具来监控和提升数据的质量，确保数据的准确性和完整性。
• 关注数据隐私：企业需要制定合规的数据隐私政策和措施，保护用户数据隐私，避免违反相关法规。
• 持续学习与创新：企业需要不断学习和创新，掌握最新的数据管理技术和趋势，不断提升自身的数据管理能力。

总之，企业大数据管理是企业数字化转型过程中不可或缺的一部分，只有通过有效的大数据管理，企业才能更好地把握商机、提升竞争力，实现可持续发展。

十、企业大数据管理系统

企业大数据管理系统在当今商业环境中扮演着至关重要的角色。随着数据量的不断增长和多样化，企业需要有效的系统来收集、存储、处理和分析这些数据，以支持决策制定、业务发展和客户关系管理等方面的工作。

数据管理系统的重要性

企业大数据管理系统能够帮助企业管理者更好地理解和利用数据。通过系统化地管理数据，企业可以更好地掌握市场趋势、客户需求和竞争对手动态，从而更加精准地制定战略和决策。

不仅如此，企业大数据管理系统还可以提高数据的安全性和可靠性。通过建立系统化的数据管理流程和规范，企业可以更好地保护数据的隐私性，防止数据泄露和损坏，确保数据的真实性和可靠性。

企业大数据管理系统的功能

企业大数据管理系统通常具备以下核心功能：

• 数据收集：系统能够自动收集各类数据源的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
• 数据存储：系统能够将数据以安全、高效的方式存储起来，确保数据的完整性和可靠性。
• 数据处理：系统能够对数据进行清洗、转换、整合等处理，使数据更具商业化的应用价值。
• 数据分析：系统能够针对存储的数据进行多维度的分析和挖掘，为企业决策提供更多有价值的信息。
• 数据可视化：系统能够将分析结果以图表、报表等形式直观展示，帮助企业管理者更直观地理解数据。
• 权限管理：系统能够根据用户角色和权限设置合理的数据访问和操作权限，保障数据安全。

企业大数据管理系统的优势

相比传统的数据管理方式，企业大数据管理系统具有诸多优势：

• 高效性：系统能够自动化地完成数据管理任务，提高工作效率。
• 智能性：系统能够利用人工智能和机器学习等技术，更好地发现数据中的价值信息。
• 可扩展性：系统能够根据企业数据量的增长进行扩展，满足不同规模企业的需求。
• 数据安全性：系统能够建立完善的权限控制和安全机制，保护数据不被恶意篡改和泄露。
• 决策支持：系统能够为企业领导提供数据支持，帮助其做出更明智的决策。

企业大数据管理系统的部署与应用

企业大数据管理系统的部署和应用需要企业充分考虑自身的业务需求和技术实力。在部署系统时，企业需要根据实际情况选择合适的产品和服务供应商，确保系统的稳定性和高效性。

系统部署后，企业可以根据需要将系统应用于各个业务领域，如市场营销、销售管理、供应链管理等。通过系统的应用，企业能够更好地了解市场和客户，提高业务运营效率，实现更好的经济效益。

结语

企业大数据管理系统是企业在数字化转型时不可或缺的重要工具。通过建立和应用有效的数据管理系统，企业可以更好地利用数据资源，提升竞争力，实现可持续发展。