论述swot分析法传统统计法和现代统计分析法的区别

  [摘 要]统计分析是运用统計方法与分析对象有关的知识从定量与定性的结合上进行的研究活动,是整个统计工作中的重要组成部分在企业中发挥着巨大的作用,也是企业制定生产计划、发展战略与规划的主要依据   [关键词]统计分析 企业 发展      一、统计分析的概述及其特点      1.统计分析的概述   统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识,从定量与定性的结合上进行的研究活动它是继统计设计、統计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作,是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识它又是在┅定的选题下,集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动系统、完善的资料是统计分析的必要条件。   2.统计分析的特點   运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特点随着统计方法的普及,不仅统计工作者可以进行统计分析各行各业的笁作者都可以运用统计方法进行统计分析。只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的提供高质量、准确洏又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。从一定意义上讲提供高水平的统计分析报告是统計数据经过深加工的最终产品。   (1)运用统计方法:统计方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称从运用嘚角度可分为经验方法和数学方法。经验方法是指人们长期的统计实践经验相关的方法在统计分析中常用的数量比较法、分组分析法、指数及因素分析法等就属于这一类。对于这一类方法如能正确运用可以提高统计分析的科学性。   (2) 定量与定性的结合:统计分析媔对的不是抽象的数字而是在定性分析的前提下。通过其数量表现对研究对象进行认识因此,熟悉和掌握与研究对象有关的知识是十汾必要的      二、统计分析在企业中的运用      统计分析在一

这几天有点懈怠贴一篇去年写嘚论文凑个数。

一、“大数据”在政府统计部门中的内涵

大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和處理的数据集合从传统数据到大数据,不仅是量的积累更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易哋被整合、分析原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析能发现小数据时代很难发现的新知识,创造新的价值

对政府统计部门而言,大数据是采用多种数据收集方式、整合多种数据来源的数据是采用现代信息技术和架构高速处理和挖掘、具有高度应鼡价值和决策支持功能的数据、方法及其技术集成。

(二)大数据背景下统计部门数据形态差异

传统的政府部门数据生产主要是从下而上填报统计报表仍然是政府统计的主流模式,对企业财务报表数据、行政记录、互联网数据的采集和使用依然只占传统统计生产方式的一尛部分而大数据时代的政府统计工作方式进一步扁平化,几乎所有的信息都是信息需求者直接通过对有关的行政记录、业务记录等加工苼成越过了许多的中间环节。

统计部门数据以可结构化可见的数字、表格为主而大数据中则包括了大量在线的文本、图片和影像资料等数据,需要对其进行一定的筛选和整理工作才能找出你所需要的数据大数据体量巨大,TB 的数量级已经不能满足数据的需要而是延至 PB 鉯及 ZB 级别。

二、大数据背景下政府统计部门发展的SWOT分析

1、抢抓机遇及早布局和行动

大数据概念出来后,统计部门高度重视大数据发展按照“总体设计、牵头攻关、先易后难、专业突破”的核心应用思路,明确界定政府统计大数据的数据源概念;及早布局稳步推进了大數据在政府统计中的研究与应用。2013年 11 月国家统计局与阿里巴巴、百度等 11 家大数据企业签署了战略合作框架协议,明确共同研究探讨建立夶数据应用的统计标准以及利用企业数据完善补充政府统计数据的内容、形式和实施步骤,使大数据在政府统计中的应用迈出了实质性嘚一步并在随后继续提升合作的深度和广度。2014年 9 月国家统计局又与腾讯等 6 家企业签署了大数据战略合作框架协议,并与这些企业就舆凊监测、房价统计等领域开展了实质性合作在大数据时代,政府统计部门走在了发展的前沿

2、简化数据采集方式,减轻调查者负担

传統的政府统计数据的采集环节是从报表设计、报表任务布置、数据采集、数据加工、录入汇总、审核、上报最后到数据公布形成一整套數据采集系统,过于呆板和单一而大数据则相反,它能让数据采集简单化、便利化还可省却大量的人力、物力,数据来源日趋多元夶幅度提升政府统计效率。在大数据时代我们可以直接调用日常生活中产生的原始数据,而不需要调查对象长期、认真的配合极大减輕了调查者的负担。比如在粮食统计中以前是中央靠省,省靠市市靠县,县靠镇镇靠村,层层加码成本高、时效性差、主观性强。现在是采取遥感卫星通过图像识别,把中国所有的耕地标识、计算出来然后把中国的耕地网格化,对每个网格的耕地抽样进行跟踪、调查和统计最后按照统计学的原理,计算(或者说估算)出中国整体的整体粮食数据大数据背景下数据采集方式得到简化。

1、政府統计数据挖掘和分析的思路僵化

大数据时代数据之间的相关关系远远比数据的因果关系重要。而政府统计部门一直以来的工作理念就是偠追寻数据之间固有的因果关系和规律加之当前政府统计工作的大部分重心都局限在日常业务处理的层面,用提供和采集固定报表的形式为主因此只能获取有限的静态分析资源,缺乏有效关联导致政府统计工作效率的降低,以及政府统计分析产品的功能弱化 

2、统计調查单位配合度降低

随着社会结构、利益格局、所有制形式的多元化发展,统计工作的外部环境发生了很大变化各种无主管部门的经济組织、经济实体不断涌现,原有的由行业主管分级收集、汇总报送的统计数据渠道逐步减少同时,统计调查单位的数量急剧增加特别昰面广量大的小规模私营企业以及个体工商户,难以提供准确的统计数据和资料且对统计的支持和配合程度下降。

3、信息网络建设进度過于缓慢

现行的政府统计四大工程之一的联网直报形式是基于以往统计部门所运用的纸质报表形式的基础上只是进行初级的无纸化办公升级,没有使用大数据和云计算等相关手段政府统计部门的信息网路建设的进度过于缓慢,依然处在起步阶段在结合度上不够紧密,技术攻关上也没有形成新的突破导致政府统计部门用主机存储的数据库结构难以应付大数据洪流,也很难提高政府统计数据资源的共享率和利用率

4、部门统计数据利用率低

部门统计是“大数据”政府统计框架下另一个重要组成部分,大数据背景下政府部门的行政记录等数据都是大数据中的一环。长期以来受管理体制、技术手段以及历史条件等制约,政府各部门在登记、办证、审批等管理工作中产生夶量的信息数据但这些数据结构分散、标准不同,被各部门“私有”独占没有建立规范完善的政府部门之间的数据共享机制,跨部门、跨地区、跨行业、跨地区、跨行业的信息极难实现互联互通行成一个个“信息孤岛”,在一定程度上延缓了“大数据时代”开展统计垺务的步伐

1、大数据时代有助于推动政府统计方式的创新

现今我国政府统计中还有相当一些门类的统计方式较为落后,且收集汇总后的數据结果与大众的观感有的相去甚远这和统计方式落后有一定关系。有研究表明“当前 15%的信息是结构化信息电子邮件、视频、呼叫中惢对话和社交媒体等非结构化信息占 85%。”这对于运用常规的统计方式来提取有意义的信息造成了挑战电脑和各种智能移动设备等产生信息的设备继续成倍增加,社交网络也在加速发展这些共享信息的喷涌已经深刻改变公众、政府和企业间的互动方式,老的统计方式必会慥成这些领域数据信息的较大缺失

2、大数据有助于优化政府统计服务

除了原有的服务对象外,可以有偿和无偿对外提供原始或中间数据可以利用外部数据挖掘能力以提高服务质量等信息社会的发展,有可能让大量的、不同来源的数据信息汇集到政府统计机构以利于政府统计部门使用科学的方法从纷繁复杂的海量数据中筛选挖掘出有用的信息,生产出各式各样的统计产品为社会各界提供优质服务,更恏地发挥政府统计部门的职能作用

(四)威胁(Threats)分析

1、政府统计部门不再是数据发布的唯一渠道

一直来,政府统计部门是全社会统计數据采集、发布的主要机构而在大数据时代,政府统计数据只是大数据中的部分内容不再是统计数据的唯一渠道。互联网物联网等時时刻刻生产大量的交易数据和价格数据。免费的数据来源和较低的数据收集成本使得民间数据生产越来越容易很多大数据公司发布的統计产品也被数据需求者所接受。如阿里巴巴数据中心推出的网络零售价格指数(ISPI)基于淘宝网站实时产生的大量交易数据,对政府统計部门发布的CPI权威性提出挑战以前政府统计所发布的数据才是权威和有公信力的,因为其它部门和企业都没有相关渠道和资源只有政府统计才有这样的体制优势,因为《中华人民共和国统计法》中规定国家建立集中和统一的统计系统,实行统一领导分级负责的统计管理体制。各级政府统计机构是对经济社会发展情况进行统计调查和统计分析提供统计资料以及统计咨询意见,实行统计监督的法定机構但是随着大数据时代的到来,未来大数据必然会对我国政府统计的权威和公信力构成巨大挑战政府统计部门未来不再是大数据的唯┅生产者和拥有者,以即时通讯、电子商务和搜索引擎为三大主体的互联网经济无时无刻不在生产和制造着大量的数据

2、对政府统计部門的数据挖掘能力提出挑战

政府统计部门虽然会对外公布普查数据、年鉴数据,但大量的政府统计数据在政府统计一次利用后闲置没有充分挖掘统计数据的价值。通过大量的人力财力获得普查数据却因为获取数据内容、时间等限制,没能得到及时、广泛的应用政府统計部门存在重数据采集轻数据分析的缺点,现有的统计分析仍然处于低端水平对于耗费大量人力物力统计而来的原始数据造成巨大浪费。

3、对政府统计生产流程提出挑战

在大数据时代随着数据分析软、硬实力的不断提高,数据处理变得更便捷快速我们的分析不再依赖隨机抽样,条件允许我们分析更多的数据有时甚至可以处理与之相关的所有数据。传统数据时代统计学中随机采样的目的就是用最少嘚数据得到最多的信息,当我们可以面对海量数据的时候随机抽样就失去了意义。我们可以轻松获得分析所需的全部原料(所有数据)不再有随机抽样带来的样本缺憾,因此全面分析方法将逐渐替代随机抽样抽样分析法将逐渐被抛弃。

4、统计调查数据安全性的挑战

随著IT技术与统计工作的深度融合目前大部分统计原始数据实现了联网直报,各种办公软件均捆绑固定IP或电脑物理信息网络在线对话活动┿分频繁,数据安全性无疑会受到全面挑战当然,目前所采集的大部分数据都包含有个人信息而且存在着各种各样的诱因,让我们想盡办法去采集更多、存储更久、利用更彻底甚至有的数据表面上并不是个人数据,但是经由大数据处理之后就可以追溯到个人了

三、未来政府统计工作发展方向

(一)树立新的统计观念

大数据背景下,政府统计将通过对海量数据的收集和整理改进统计方法制度、创新統计生产方式、推动统计流程再造、提升统计生产力,推进统计数据开放化进程使得政府统计工作更加开放和透明,真正实现统计数据嘚全民共享

部署大数据分布式处理框架分布式处理框架是大数据时代下数据中心架构的基本特征,包括分布式存储和分布式计算分布式存储采用了可扩展的系统架构,利用多台存储服务器分担存储负荷它不但提高系统的可靠性、可用性和存取效率,还易于扩展分布式计算将大量的分析计算任务分解为若干小任务,然后将分解后的任务分配到不同的处理节点最后将计算结果综合起来得到最终的结果。分布式计算具有更强的并行计算能力和扩展性且适合多类型数据的混合处理,因此政府统计部门需要在原有数据中心架构基础上,構建分布式处理框架提升数据存储和处理能力。

在大数据时代国家统计局与下属统计机构之间的关系、职能和角色也将在大数据影响丅进行必要的调整。面对大数据给政府统计职能带来的冲击现有政府统计部门应该积极融入“大数据”技术变革,加强在不同部口、不哃机构间的统汁数据衔接和共享积极调整政府统计职能。

(四)大数据配合统计执法检查

统计执法是维护统计法律法规、确保统计数据質量和加强统计基础建设的有力保障大数据背景下,充分利用大数据平台多角度、多维度验证企业上报数据的准确性,主动出击杜絕造假。

(五)充分挖掘大数据的政府部门应用潜力

大数据来源于小数据、微观、个体的数据我们从大数据中需要寻找的是整体的规律、总体的运行趋势,最终目的是要回归到微观和个体上大数据对社会大众的服务,具有一定营利性是一个完全竞争市场,但是在为党政机关服务这块统计部门具有得天独厚的优势。统计部门作为数据生产和应用的龙头在整合部门行政记录等大数据的基础上,还要掌握大数据最先进的挖掘方法探索研究大数据社会评估模型,以期在政府部门考核和反腐败方面发挥作用

SWOT分析法是基于企业内外部竞争环境和竞争条件下的战略分析方法它着眼于企业的优势、劣势、机会、威胁对企业进行分析,从而寻求最适合企业的发展战略但是随着科学技术的发展,市场环境的日趋复杂竞争环境的多元化,企业提出了对更科学有效的战略方法的需求传统的SWOT分析方法的局限性日益奣显。这就需要将SWOT模型加以改进使之符合时代发展,得以适用于现代企业战略管理本文从SWOT模型的提出、发展、运用、作用、改进等方媔介绍该分析方法,说明其如何适应企业发展要求
  关键词 SWOT分析方法 竞争优势 战略管理
  一、SWOT分析方法的提出与发展
  SWOT分析方法叒称“态势分析法”,就是基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析是将与企业密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机会囷威胁等通过调查列举出来,用系统分析的思想把各种因素相互匹配起来加以分析从中得出一系列相应的结论,这些具有决策性的结论鈳为企业战略分析管理提供重要依据运用这种方法可以对企业所处的环境进行全面、系统、准确的研究,从而根据研究结果制定相应的發展战略、计划以及对策等
  其中,S(strengths)是优势、W(weaknesses)是劣势O(opportunities)是机会、T(threats)是威胁。按照企业竞争战略的概念战略应是一个企业“能够做的”(即组织的强项和弱项)和“可能做的”(即环境的机会和威胁)之间的有机组合。
  被誉为“竞争战略之父”的迈克尔?波特提出的竞争战略从产业结构入手对一个企业“可能做的”方面进行了全面的分析和说明。而能力学派管理学家则运用价值链解构企业的价值创造过程注重对公司的资源和能力的分析。SWOT分析方法就是在综合了前面两者的基础上,以资源学派学者为代表将公司的内部分析(即20世纪80年代中期管理学界权威们所关注的研究取向,以能力学派为代表)与产业竞争环境的外部分析(即更早期战略研究所关注的中心主题以安德鲁斯与迈克尔?波特为代表)结合起来,形成了自己结构化的平衡系统分析体系
  二、SWOT分析方法的运用
  SWOT分析常常被用于制定企业发展战略和分析竞争对手情况,在战略管理中它是最常用的方法之一。分析直观、使用简单是它的重要优点即使没有精确的数据支持和更专业化的分析工具,也可以得出有说服力的结论进行SWOT分析时,主要有以下几个步骤:
  第一分析各種因素。运用各种调查研究方法分析出企业目前所处的各种环境因素,即外部环境因素和内部环境因素外部因素包括机会因素和威胁洇素,它们是外部环境对企业的发展直接有影响的有利和不利因素属于客观因素;内部因素包括优势因素和劣势因素,它们是企业自身發展中存在的积极和消极因素属主观因素。
  优势属于企业的内部因素。具体包括:有利的竞争优势、充足的资金来源、良好的企業形象、有力的技术力量、产品质量、市场占有份额、成本优势、管理有序等
  劣势,属于企业的内部因素具体包括:管理混乱、技术水平低下、研究开发落后、资金短缺、经营不善、竞争力差等。
  机会属于企业的外部因素。具体包括:政府扶持、外国市场壁壘解除、竞争对手财务危机等
  威胁,属于企业的外部因素具体包括:新的竞争对手、替代产品增加、国家,政府政策变化、经济衰退、其他突发情况等
  第二,SWOT矩形分析通过四象限分析法将企业的优势、劣势、机会、威胁加以组合,将对企业发展有直接影响嘚因素优先排列分析企业应采取的战略措施。
  第三制定行动计划。通过分析企业制定战略的核心便是抓住机遇,规避威胁充汾发挥自身优势,努力克服不足从而将排列与考虑的各种因素相互联系并加以组合,得出一系列企业未来发展的可选择的策略
  三、SWOT模型的作用
  第一,运用SWOT分析法使复杂的信息清晰化通过SWOT分析法制定战略,列出企业的优势、劣势、机会、威胁使复杂的信息简奣化,使企业决策者能够正确地认识企业所处的情况并加以分析提高了决策准确性。
  第二运用SWOT分析法进行内部营销,使人力资源規划更具战略性企业根据SWOT分析,特别是分析、比较竞争对手在核心竞争力中的人才优势选择具有竞争优势的战略,留住最优秀的人才防止其流入到竞争对手公司;从社会上吸引更优秀的人才;或者直接从竞争对手那里吸引核心人才。
  第三运用SWOT分析法建立四维立體人力资源规划。采用在人力资源规划中导入SWOT分析法把SWOT分析中的四个维度(内部优势因素、弱点因素、机会因素和威胁因素)综合起来栲虑,建立四维立体人力资源规划
  第四,运用SWOT分析法使人事决策科学化企业可以用数量化的方式把企业优势、机会结合起来与劣勢、威胁相比较,清晰地分析自己是否比他人具有优势通过这种方法,企业能够更准确地进行自我评估能够就外部人力资源状况和企業自身的情况做出最佳的决策,制定出更科学、准确的人力资源规划
  四、SWOT分析的不足与改进
  (一)SWOT分析的不足
  首先,SWOT分析方法采取的是定性的方法带有一定的主观倾向,不能全面客观完整地将企业的相关因素描述出来
  其次,SWOT分析一般假定优势和劣势昰属于企业内部因素而机会和威胁属于企业外部相关因素。然而在实际中企业内外部因素的界定并不明确,有些优劣势恰恰是企业外蔀的因素有些机会也是从企业内部发展而来的。如今简单地将他们割裂开来加以区分已不再适用于现代企业发展。并且在一定条件丅,优势劣势、机会威胁是可以相互影响和转化的而SWOT分析是在将其完全割裂的基础上进行的,这显然也有所不足
  随着知识经济的發展、科学技术的进步等,市场环境更加复杂多变竞争更加激烈,竞争对手也更加难以预测和把握信息量巨大,使得单纯运用传统的SWOT模型已不再现实需要将其与实际情况结合,完善分析方法
  (二)将SWOT分析方法与实际相结合
  与实际相结合就要求企业在制定策畧时,充分考虑企业内外联系的紧密性充分认识优势、劣势、机会、威胁的相互转化,学会运用动态、全面的视野看待这些因素同时紸意把握未来的影响因素,做出合理预测不能仅仅局限于当下。企业还应注重创新不能简单地依赖于理论的解决方法。在分析出自身嘚相关因素后利用创新能力将优劣势转化,寻求更加符合企业实际需求的解决方案考虑到竞争对手的相关策略也在不断调整,所以企業应及时关注竞争对手的动态明确其可能的反击行为等。
  SWOT分析方法是一种企业战略分析的重要方法但也要将其与实际结合,作出妀进改进后的SWOT模型应是面向未来的、注重创新的、及时准确把握相关动态信息的全面的模型。由此可见企业正确科学地运用SWOT模型,有利于企业未来的发展和战略的实现
  (作者单位为河南大学商学院)

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