面向經(jīng)濟(jì)效益分析的商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法

劉濱

內(nèi)容摘要：研究商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，對(duì)于流通企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的提高及管理層的經(jīng)營(yíng)決策具有重要戰(zhàn)略指導(dǎo)意義。本文針對(duì)當(dāng)前商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的缺陷與不足，提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法研究;構(gòu)建一種商貿(mào)流通總量數(shù)據(jù)分析模型，并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，將采集到的海量待處理總量數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理與分割;基于神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)建立輸入向量與輸出向量之間的函數(shù)關(guān)系，并確定出輸入數(shù)據(jù)向量之間的權(quán)重比例關(guān)系，之后提取出流通業(yè)總量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)流平均值、數(shù)據(jù)流均方差等關(guān)鍵特征向量，實(shí)現(xiàn)對(duì)商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)之間關(guān)系的深度挖掘，為流通企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益分析提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)效益? ?商貿(mào)流通業(yè)? ?總量數(shù)據(jù)? ?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

從狹義上講，我國(guó)的商貿(mào)流通業(yè)主要包括從事商流媒介相關(guān)的產(chǎn)業(yè)，如商品批發(fā)和零售業(yè)、貨物存儲(chǔ)及運(yùn)輸業(yè)等。但隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化升級(jí)，商貿(mào)流通業(yè)無(wú)論是從內(nèi)涵還是外延都有了較大程度的擴(kuò)展。目前，廣義上的商貿(mào)流通業(yè)除了包含原有的商業(yè)、物流業(yè)等還涵蓋了信息產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)、和部分服務(wù)業(yè)。我國(guó)商務(wù)部流通產(chǎn)業(yè)主管部門將批發(fā)、零售、住宿、餐飲、倉(cāng)儲(chǔ)、租賃、美容美發(fā)、家庭服務(wù)等18個(gè)行業(yè)都納入了商貿(mào)流通業(yè)總量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)范圍。商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位和作用不斷加強(qiáng)，業(yè)務(wù)范圍和業(yè)務(wù)量也在持續(xù)地?cái)U(kuò)大化和復(fù)雜化，新的產(chǎn)業(yè)形態(tài)不斷出現(xiàn)，在這樣的背景下原有的針對(duì)商貿(mào)流通業(yè)的總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，已經(jīng)很難適應(yīng)現(xiàn)有的商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展需要。

隨著我國(guó)商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的壓力也在不斷地增強(qiáng)，對(duì)于所有從事商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的企業(yè)主體而言，當(dāng)前所面臨的最大問(wèn)題就是如何提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。信息資源是企業(yè)所擁有的最為重要的資源之一，對(duì)現(xiàn)有商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)中的總量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和研究，從中揭示出行業(yè)的長(zhǎng)期走向和隱含于其內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)規(guī)律，并對(duì)企業(yè)未來(lái)的戰(zhàn)略做出適應(yīng)性調(diào)整，可以顯著地提高商貿(mào)流通企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和行業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力。因此，本文從商貿(mào)流通行業(yè)的總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)研究出發(fā)，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)流通產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、預(yù)處理、分類和特征提取，立足于現(xiàn)代信息處理技術(shù)，挖掘出商貿(mào)流通總量數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系，為流通企業(yè)管理者的決策提供數(shù)據(jù)支持，最終目的是要提高商貿(mào)流通業(yè)的整體競(jìng)爭(zhēng)力和經(jīng)濟(jì)效益。

商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析對(duì)經(jīng)濟(jì)效益的拉動(dòng)作用

受計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和通信技術(shù)的影響和推動(dòng)，目前已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)全新的信息時(shí)代，各行各業(yè)之間的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)從某種程度上就表現(xiàn)為行業(yè)信息采集能力和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析能力之間的競(jìng)爭(zhēng)。商貿(mào)流通業(yè)是一個(gè)以數(shù)據(jù)信息為主要驅(qū)動(dòng)力的產(chǎn)業(yè)，因此流通產(chǎn)業(yè)的總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析對(duì)于流通企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策成本和經(jīng)濟(jì)效益高低都會(huì)產(chǎn)生十分重要的影響。商貿(mào)流通企業(yè)要想在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占得先機(jī)，就必須做好總量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析工作，商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)對(duì)于行業(yè)效益的拉動(dòng)作用主要表現(xiàn)為協(xié)助企業(yè)的管理層做好經(jīng)營(yíng)決策工作、有助于規(guī)避各類的風(fēng)險(xiǎn)和企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益的提高。

第一，利于商貿(mào)流通企業(yè)制定科學(xué)的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略。商貿(mào)流通企業(yè)是以盈利為目的的企業(yè)法人，企業(yè)要想獲得年度經(jīng)濟(jì)效益的提高和未來(lái)期間的發(fā)展，就必須制定出切實(shí)可行的年度經(jīng)營(yíng)計(jì)劃和未來(lái)長(zhǎng)期的發(fā)展規(guī)劃。從事商貿(mào)流通業(yè)務(wù)的企業(yè)由于不直接生產(chǎn)制造產(chǎn)品，主要在商品的流轉(zhuǎn)中獲得價(jià)值的增值，因此對(duì)于行業(yè)數(shù)據(jù)信息的依賴程度更高。流通企業(yè)在制定經(jīng)營(yíng)計(jì)劃和遠(yuǎn)景規(guī)劃時(shí)，主要依據(jù)行業(yè)近幾年的總量數(shù)據(jù)和未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)于總量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析將決定經(jīng)營(yíng)計(jì)劃是否科學(xué)、可行。依據(jù)對(duì)商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析，能夠深度挖掘出企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的規(guī)律，更容易把握流通企業(yè)市場(chǎng)發(fā)展的趨勢(shì)和方向，降低流通企業(yè)管理層決策的盲目性和滯后性。由此可見，對(duì)商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)的分析與控制，能夠?yàn)槠髽I(yè)的經(jīng)濟(jì)效益分析帶來(lái)積極的影響。

第二，有助于流通企業(yè)防范各種經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中不可避免地會(huì)遇到各種各樣的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，鑒于商貿(mào)流通企業(yè)的特殊性，其面臨的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)更大。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生和爆發(fā)都會(huì)具有一些征兆，從事商貿(mào)流通的企業(yè)可以通過(guò)對(duì)行業(yè)總量數(shù)據(jù)變化的分析識(shí)別出市場(chǎng)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)因素，從而降低行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益所帶來(lái)的不利影響。做好商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析工作，是防范和處理各類市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的有效手段之一，通過(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的研究就能夠構(gòu)建一種相對(duì)完善的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，使市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)流通企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益的影響降到最低。同時(shí)對(duì)于從事商貿(mào)流通的企業(yè)而言，做好流通產(chǎn)業(yè)總量數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計(jì)分析工作，也可以為危機(jī)到來(lái)之后的企業(yè)制定應(yīng)對(duì)方案提供數(shù)據(jù)支持。

第三，直接增加企業(yè)年度收益。對(duì)商貿(mào)流通企業(yè)的部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計(jì)和分析，不僅能夠?qū)ζ髽I(yè)未來(lái)的經(jīng)營(yíng)決策帶來(lái)十分積極的影響，還能夠直接增加企業(yè)的年度經(jīng)濟(jì)效益。例如，對(duì)客戶的偏好和消費(fèi)習(xí)慣進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)而有針對(duì)性地做好精準(zhǔn)營(yíng)銷工作，就可以增加產(chǎn)品的銷售額和經(jīng)營(yíng)效益。還有，對(duì)其商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、排查財(cái)務(wù)管理漏洞;能夠充分地利用企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿的作用，降低資金的使用成本，增加企業(yè)收益;同時(shí)對(duì)于商貿(mào)流通企業(yè)而言，對(duì)行業(yè)總量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，更能夠明確本企業(yè)在行業(yè)中所處的位置，以便能夠深度地挖掘出企業(yè)的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，為經(jīng)濟(jì)效益的提高提供數(shù)據(jù)支撐。

盡管對(duì)商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析與處理工作十分重要，但目前現(xiàn)有行業(yè)總量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析方法仍舊存在缺陷和不足。首先，對(duì)一手行業(yè)數(shù)據(jù)的采集與獲取不準(zhǔn)確，這主要由于各個(gè)政府管理部門的職能取向不同，很難獲得口徑統(tǒng)一的行業(yè)總量數(shù)據(jù)。其次，許多商貿(mào)流通業(yè)相關(guān)的總量數(shù)據(jù)都是從其他的行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中剝離出來(lái)，實(shí)際操作的難度巨大，這不僅需要先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，更需要對(duì)行業(yè)屬性進(jìn)行準(zhǔn)確的定義和定位。再次，用于商貿(mào)流通總量數(shù)據(jù)分析與推算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度不足，這些基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)大多數(shù)來(lái)源于各類經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)和年鑒統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，可操作性和準(zhǔn)確性都會(huì)受到限制。此外，由于電子商務(wù)等大量新型經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)的出現(xiàn)，也加劇了行業(yè)總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的難度，主要包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺失和部分?jǐn)?shù)據(jù)指標(biāo)重復(fù)統(tǒng)計(jì)等問(wèn)題，如對(duì)于一些連鎖企業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)存在較大的指標(biāo)統(tǒng)計(jì)誤差。最后，用于商貿(mào)流通總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的方法陳舊落后，無(wú)法適應(yīng)新的歷史條件下行業(yè)總量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)需求。一些現(xiàn)有的總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，難以滿足數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)隨機(jī)性的要求，對(duì)于海量流通數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性較低。

為克服傳統(tǒng)商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的弊端和缺陷，并充分發(fā)揮出行業(yè)總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作對(duì)于流通企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益分析的積極影響，本文設(shè)計(jì)了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法研究。依托于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理和分類計(jì)算方面的突出優(yōu)勢(shì)，深度挖掘出行業(yè)總量數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)藏的經(jīng)濟(jì)規(guī)律，為企業(yè)的年度經(jīng)濟(jì)效益提高提供基礎(chǔ)性條件。

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法研究

商貿(mào)流通業(yè)的總量數(shù)據(jù)首先具有海量性的特征，因此對(duì)采集到的總量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理和統(tǒng)計(jì)分析的難度極大，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、分割和特征提取中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種典型的復(fù)雜運(yùn)算模型，該模型模擬人腦的工作原理，由海量的神經(jīng)元相互連接而組成，每一個(gè)基礎(chǔ)神經(jīng)元都能夠參與計(jì)算，并且各個(gè)神經(jīng)元之間還能夠進(jìn)行密切的協(xié)作，共同完成商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)總量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析工作?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)流通產(chǎn)業(yè)總量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)流程。

（一）流通業(yè)總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)建模

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建的總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型主要通過(guò)數(shù)據(jù)信息的觀測(cè)、采集、分析和檢測(cè)等多個(gè)步驟完成，再基于科學(xué)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)思維，最終識(shí)別出總量數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系，進(jìn)而基于這些行業(yè)內(nèi)部經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律做出合理的企業(yè)決策?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型的基礎(chǔ)性步驟如下：首先對(duì)各渠道采集到的真實(shí)、完整的總量數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)性分析，以確定出總量數(shù)據(jù)之間的基礎(chǔ)性關(guān)系;優(yōu)化模型參數(shù)，提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的適用性;基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行仿真狀態(tài)下的測(cè)試與數(shù)據(jù)分析。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)性結(jié)構(gòu)主要由輸入層、輸出層和中間隱含層組成。

其中每一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)都代表一種特殊的函數(shù)關(guān)系。神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)信號(hào)權(quán)重連接，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入的商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的總量數(shù)據(jù)的分析、預(yù)處理及特征提取。節(jié)點(diǎn)之間的信號(hào)權(quán)重相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶，數(shù)據(jù)分類的結(jié)果輸出由具體的權(quán)重值、激勵(lì)函數(shù)及數(shù)據(jù)的連接方式?jīng)Q定。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于商貿(mào)流通總量數(shù)據(jù)處理的神經(jīng)元模型。

（二）商貿(mào)流通總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的預(yù)處理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個(gè)具有梯度的多層網(wǎng)絡(luò)，具有十分強(qiáng)大的數(shù)據(jù)容納能力，由于商貿(mào)流通業(yè)的總量數(shù)據(jù)龐大，需要首先將這些采集到的原始數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)處理，識(shí)別出數(shù)據(jù)之間的規(guī)律性。經(jīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)處理后的總量數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)及數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，能夠更為清晰地展現(xiàn)在數(shù)據(jù)的使用者面前。本文將預(yù)處理前后的總量數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了線性擬合，其中對(duì)于總量數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方法選用迭代預(yù)測(cè)的方式，即先采用單步預(yù)測(cè)的模式，再將商貿(mào)流通總量數(shù)據(jù)的輸出結(jié)果反饋給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，數(shù)據(jù)迭代預(yù)處理的執(zhí)行步驟，如表1所示。

調(diào)整之后的商貿(mào)流通總量數(shù)據(jù)集合為Pt，可以表示為：

其中，Mt為趨勢(shì)項(xiàng)、St為周期項(xiàng)，再將經(jīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)處理后的總量數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分割和特征提取，識(shí)別出海量商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)總量數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。

（三）基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商貿(mào)流通總量數(shù)據(jù)分割與特征提取

經(jīng)過(guò)預(yù)處理的商貿(mào)總量數(shù)據(jù)流中蘊(yùn)涵著大量的信息，可以用來(lái)作為經(jīng)濟(jì)效益分析和企業(yè)管理者智能決策的依據(jù)。對(duì)商貿(mào)流通總量動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流的分割與特征提取，就是要識(shí)別出商貿(mào)流通總量數(shù)據(jù)之間的信息變化，以達(dá)到為商貿(mào)流通企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益分析服務(wù)的目的。定義預(yù)處理后的商貿(mào)流通總量數(shù)據(jù)流為Yt：

本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)向量和最小二乘法，對(duì)得到的多元線性回歸矩陣的特征向量求解，由于在對(duì)商貿(mào)流通業(yè)總量數(shù)據(jù)的分割與數(shù)據(jù)點(diǎn)的定位中，數(shù)據(jù)點(diǎn)的橫、縱坐標(biāo)難以確定，這時(shí)再采用最小二乘法進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，以提高總量數(shù)據(jù)特征提取和趨勢(shì)分析的擬合精度?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法得到的總量數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流變化趨勢(shì)，利用各數(shù)據(jù)分割點(diǎn)及數(shù)據(jù)分割點(diǎn)之間特征變化關(guān)系，提取出總量數(shù)據(jù)之間的參數(shù)變化，流通業(yè)總量數(shù)據(jù)變化的平均上升斜率avgXi、平均下降斜率avgXd、數(shù)據(jù)流平均值Y及數(shù)據(jù)流均方差σ等特征向量可以分別表示為：

（四）案例驗(yàn)證

依據(jù)商貿(mào)流通總量數(shù)據(jù)的特征向量能夠識(shí)別出行業(yè)數(shù)據(jù)變化中的規(guī)律性，進(jìn)而為商貿(mào)流通企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的分析提供依據(jù)。以從事生鮮制品流通的H企業(yè)為例，驗(yàn)證本文提出的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流通總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的實(shí)際應(yīng)用效果，相關(guān)的樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于2016年-2017年的中國(guó)流通產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心。

H流通企業(yè)從2017年年初開始實(shí)行對(duì)流通行業(yè)的總量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，與2016年相比H流通企業(yè)由于基于行業(yè)總量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，能夠?yàn)楸酒髽I(yè)的經(jīng)濟(jì)效益分析、年度計(jì)劃制定提供更完整的數(shù)據(jù)支撐，因此在年度計(jì)劃的達(dá)成率方面更具有優(yōu)勢(shì)，統(tǒng)計(jì)了2016年和2017年H流通企業(yè)的月度計(jì)劃達(dá)成率，如表2所示。表2中的對(duì)比數(shù)據(jù)顯示，H物流企業(yè)在2016的月度計(jì)劃達(dá)成率能夠達(dá)到87.23%，而在2017年采用了更為系統(tǒng)和完善的行業(yè)總量數(shù)據(jù)分析方法后，月度計(jì)劃達(dá)成率有了10.34%的提高。

對(duì)于商貿(mào)流通總量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和系統(tǒng)分析，最直觀的作用就是為流通企業(yè)的效益分析提供佐證，進(jìn)而提高和改善企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，提取2016年和2017年數(shù)據(jù)庫(kù)中的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)比分析了不同數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法下，H流通企業(yè)的年度經(jīng)濟(jì)效益的變化情況，并將數(shù)據(jù)擬合成曲線。H企業(yè)4個(gè)季度的凈利潤(rùn)數(shù)據(jù)變化情況顯示出，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法對(duì)于企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益的提高具有明顯的拉動(dòng)作用，2017年H流通企業(yè)的季度利潤(rùn)由第一季度的986萬(wàn)元增加到年末的2384萬(wàn)元，行業(yè)總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的作用表現(xiàn)十分明顯。由此可以證明，準(zhǔn)確地把握行業(yè)和市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化，再基于此做出年度計(jì)劃及戰(zhàn)略計(jì)劃的調(diào)整，能夠顯著提高商貿(mào)流通企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

結(jié)論與建議

行業(yè)總量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析工作是提高企業(yè)年度經(jīng)濟(jì)效益的有效手段之一，對(duì)于商貿(mào)流通業(yè)而言，由于行業(yè)的特點(diǎn)所限有時(shí)需要囤積較多的商品，這就顯著地增加了流通企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。要想降低企業(yè)在運(yùn)營(yíng)和決策中的風(fēng)險(xiǎn)，就需要重視數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計(jì)分析工作，充分利用行業(yè)總量數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)而做出有助于企業(yè)利潤(rùn)提高和未來(lái)發(fā)展的經(jīng)營(yíng)決策。但目前就我國(guó)商貿(mào)流通企業(yè)的發(fā)展而言，對(duì)于行業(yè)總量數(shù)據(jù)的利用水平還較低，還有很大的提升空間，可以從以下三個(gè)方面進(jìn)行提高和改善：

成立專業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)部門。隨著我國(guó)商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展及行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的白熱化趨勢(shì)，企業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作將會(huì)成為一項(xiàng)常態(tài)化的工作，因此企業(yè)有必要設(shè)置一個(gè)專門的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)部門，獨(dú)立地負(fù)責(zé)行業(yè)總量數(shù)據(jù)的采集和統(tǒng)計(jì)工作。企業(yè)的管理層和財(cái)務(wù)部門就可以在該數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)部門的信息支持下，相對(duì)準(zhǔn)確地編制年度計(jì)劃及做出相應(yīng)的戰(zhàn)略規(guī)劃布局與調(diào)整。商貿(mào)流通企業(yè)對(duì)于行業(yè)總量數(shù)據(jù)的分析與研究，可以為企業(yè)各部門的決策與合作提供數(shù)據(jù)支持和指導(dǎo)，以便實(shí)現(xiàn)本期和未來(lái)會(huì)計(jì)期間經(jīng)濟(jì)效益的提高。

做好流通企業(yè)日常相關(guān)總量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)歸檔工作。企業(yè)近期的歷史數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策也具有十分重要的指導(dǎo)意義，因此對(duì)于行業(yè)總量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析也包括對(duì)于本企業(yè)相關(guān)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用。流通企業(yè)本身所面臨的市場(chǎng)信息量十分龐雜，尤其是銷售部門和財(cái)務(wù)部門的數(shù)據(jù)量巨大，同時(shí)對(duì)于企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益分析也具有很高的價(jià)值。數(shù)據(jù)的整理和歸檔工作任務(wù)繁重，不能夠僅依靠數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)部門來(lái)完成，因此各部門特別是銷售和財(cái)務(wù)部門要及時(shí)地將各類歷史數(shù)據(jù)、原始記錄進(jìn)行分類和歸檔，盡量做成電子文檔或錄入企業(yè)的EPR系統(tǒng)，以便需要時(shí)能夠快速地調(diào)用。當(dāng)前流通產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)從某種程度上就表現(xiàn)為數(shù)據(jù)信息的競(jìng)爭(zhēng)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作與企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益密切相關(guān)，如果企業(yè)管理層對(duì)關(guān)鍵的數(shù)據(jù)處理不當(dāng)，會(huì)增加企業(yè)蒙受損失的風(fēng)險(xiǎn)?；A(chǔ)信息的采集和整理工作有基本的質(zhì)量要求，即要剔除不完整的、虛假的、和無(wú)用的信息;保證總量數(shù)據(jù)信息的連貫性、層級(jí)性，逐步建立起較為完備的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù);要每半年對(duì)企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的有效性和適用性進(jìn)行評(píng)估，及時(shí)地更為企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)，以便持續(xù)地為企業(yè)管理層提供數(shù)據(jù)支持。

簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)流程、降低數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)成本。提高商貿(mào)流通企業(yè)對(duì)行業(yè)總量數(shù)據(jù)的利用效率和效果，也需要改變當(dāng)前的數(shù)據(jù)采集與統(tǒng)計(jì)的方式，目前企業(yè)對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)的采集與分析多為一種被動(dòng)模式，即企業(yè)的管理層在制定年度計(jì)劃和戰(zhàn)略決策之前，才要求相關(guān)的部門去采集和整理行業(yè)相關(guān)的總量數(shù)據(jù)。在這樣的條件下獲取的數(shù)據(jù)往往是不準(zhǔn)確的、不完整的。因此要進(jìn)一步規(guī)范企業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和使用流程，使企業(yè)的數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計(jì)分析變?yōu)橐环N常態(tài)化的管理方式，并逐步簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的采集和統(tǒng)計(jì)流程。傳統(tǒng)自上而下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方式，已經(jīng)不能夠適應(yīng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的要求，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的成本過(guò)高，不利于企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的提高。現(xiàn)代流通企業(yè)要更加充分地發(fā)揮出數(shù)據(jù)信息資源的優(yōu)勢(shì)，不斷地節(jié)省數(shù)據(jù)核實(shí)與上報(bào)的時(shí)間與效率，增強(qiáng)總量數(shù)據(jù)的時(shí)效性。目前我國(guó)的信息技術(shù)發(fā)展十分迅猛，流通企業(yè)可以依托于現(xiàn)代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)行業(yè)總量數(shù)據(jù)的信息化與數(shù)據(jù)庫(kù)管理，不斷地降低數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計(jì)與使用的成本，提高年度經(jīng)濟(jì)效益。

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