大數據背景下的會計統計方法在企業財務管理中的應用

摘要：本文聚焦大數據背景下的會計統計方法在企業財務管理中的應用，首先探討了大數據對企業財務管理數據源豐富性、管理效率與準確性提升的顯著影響，隨后詳細介紹了比率分析法、趨勢分析法、偏差分析法三種主要會計統計方法在大數據支持下的應用，最后通過具體案例分析展示了會計統計方法在評估企業財務狀況、預測未來趨勢、監控偏差及挖掘潛在影響因素方面的實際效果。研究結果表明，大數據技術的應用不僅能提高企業財務管理的精準度和效率，還能為企業戰略規劃和經營決策提供強有力的數據支持。

關鍵詞：大數據；會計統計方法；財務管理；企業

DOI：10.12433/zgkjtz.20242243

近年來，隨著大數據技術的快速發展和廣泛應用，企業在日常運營中積累了海量的數據資源，涵蓋了企業的財務、生產、銷售等多個環節，并且涉及市場、客戶、競爭對手等外部環境信息。如何利用這些數據進行科學有效的財務管理，成為擺在企業面前的重要課題。大數據技術的出現，為企業財務管理提供了全新的視角和工具，使得財務管理從傳統的經驗判斷向數據驅動轉變成為可能。在此背景下，探討大數據背景下的會計統計方法在企業財務管理中的應用，不僅具有重要的理論價值，更對企業實踐具有深遠的指導意義。

一、大數據對企業財務管理工作帶來的影響

一方面，大數據技術豐富了企業財務管理的數據源。在傳統的財務管理模式下，企業主要依賴有限的財務報表和內部數據進行決策分析，而在大數據背景下，企業可以獲取來自市場、客戶、供應商等多方面的海量數據，不僅包含交易記錄、財務報表等結構化數據，還包含社交媒體評論、客戶反饋等非結構化數據，為企業提供了更全面、更深入的信息支持，有助于企業做出更準確的財務決策。

另一方面，大數據技術提升了企業財務管理的效率和準確性。傳統的財務管理方法往往依賴于人工的數據處理和分析，不僅耗時耗力，而且容易出現錯誤。而大數據技術利用自動化的數據處理和分析工具，可以快速地處理海量數據，并生成準確的財務報告和分析結果，不僅減輕了財務人員的工作負擔，還提高了財務管理的準確性和效率。同時，大數據技術還可以幫助企業進行實時的財務監控和預測，使企業能夠更好地應對市場變化和風險挑戰。

二、大數據背景下企業財務管理中的會計統計方法

（一）比率分析法

比率分析法作為會計統計方法中重要的財務分析工具，主要是通過計算不同財務數據之間的比率關系來評估企業的財務狀況、經營成果和現金流量。在大數據背景下，企業可以利用大數據技術，快速、準確地計算出流動比率、速動比率、資產負債率、應收賬款周轉率、存貨周轉率等各種財務比率，全面反映企業的償債能力、運營能力、盈利能力和發展能力。例如，計算流動比率和速動比率，可以評估其短期償債能力；計算資產負債率，可以了解其資本結構是否合理；計算應收賬款周轉率和存貨周轉率，可以評估其運營效率。在大數據技術的支持下，比率分析法的應用不僅更加便捷，而且更加深入，企業可以對海量的財務數據進行挖掘和分析，發現不同數據之間的內在聯系和規律，從而更準確地評估企業的財務狀況和經營成果。

以某上市公司為例，該公司利用大數據技術對其近五年的財務數據進行了比率分析，關鍵財務比率指標數據如表1所示：

結合上述數據可知，該公司財務流動比率在2.09至2.23之間波動，顯示公司的短期償債能力相對穩定，但略有波動；速動比率在1.05至1.12之間，表明公司去除存貨等變現能力較弱的流動資產后，仍能保持一定的短期償債能力；資產負債率在60.23%至63.32%之間，顯示公司的資本結構較為穩定，但負債水平較高，存在一定的長期償債風險；應收賬款周轉率在4.11至4.56之間波動，表明公司應收賬款的回收速度相對較慢，且存在波動；存貨周轉率在2.98至3.21之間，顯示公司存貨管理水平有待提升，存貨周轉速度相對較慢?？偠灾?，該公司雖然短期償債能力較強，但長期償債風險較高，且應收賬款和存貨管理存在不足。為了優化財務狀況，公司應該調整資本結構，降低資產負債率，加強應收賬款管理，優化存貨管理，提高存貨周轉率，才能進一步改善財務狀況，提升盈利能力。

（二）趨勢分析法

趨勢分析法主要是通過對企業財務數據的歷史趨勢進行分析，預測未來的財務狀況和經營成果。在大數據技術的支持下，趨勢分析法可以更加精準地挖掘數據背后的規律，為企業提供更可靠的財務預測和決策支持。在應用趨勢分析法時，企業首先需要收集并整理大量具有時間序列特性的財務數據，包括歷史財務報表、市場數據、宏觀經濟指標等，分析其中的趨勢和規律。接下來，利用時間序列分析、回歸分析等大數據分析工具，對這些數據進行處理和分析，識別出數據中的趨勢成分。根據分析的結果，預測企業未來的財務狀況和經營成果，為企業的戰略規劃和決策提供依據。

以某零售企業為例，該企業希望預測未來一年的銷售收入。首先，收集了過去五年的月度銷售收入數據以及相關的市場數據，如銷售收入、消費者價格指數、競爭對手的銷售情況等，通過這些數據的分析，可以得知銷售收入與消費者價格指數和競爭對手的銷售情況存在一定的相關性。為了更準確地預測未來的銷售收入，綜合考慮消費者價格指數和競爭對手的銷售情況等影響因素，并對歷史數據進行擬合和驗證，利用回歸分析方法建立銷售收入與時間序列變量之間的預測模型。通過模型的驗證和修正，得到未來一年銷售收入的預測結果，結果顯示在未來的幾個月里，銷售收入有望保持穩定增長，但增速可能會受到消費者價格指數和競爭對手銷售情況的影響而有所波動。

（三）偏差分析法

偏差分析法是通過對實際數據與預期數據之間的差異進行分析，來揭示企業財務狀況、經營成果以及現金流量的變動情況，進而為企業的財務決策提供有力依據。在應用偏差分析法時，企業首先需要基于歷史數據、市場趨勢以及企業內部管理目標等因素，設定合理的預期數據，隨后應用大數據技術收集并處理實際數據，將其與預期數據進行對比，計算出偏差值。偏差值可以是一個絕對的數值，也可以是一個相對的百分比，主要用來反映實際與預期之間的差異程度。企業需要對偏差值進行深入分析，探究其產生的原因，借助大數據技術將原因量化分析，從而更準確地把握財務狀況的變動趨勢。

以某企業為例，該企業通過大數據技術收集了近年來各季度的銷售額數據，并設定了每個季度的預期銷售額（如表2所示）。

從上述表格中可以看出，2021年第三季度的實際銷售額遠低于預期銷售額，偏差值為-59.77萬元，偏差率高達-10.87%，表明該季度的銷售額出現了較大幅度的下滑。通過進一步分析，企業發現導致銷售額下滑的主要原因是新產品推廣不力，原本預期新產品能夠成為銷售增長點，但實際上市場推廣效果不佳，導致新產品銷售未達預期。為了改善這一狀況，企業迅速調整了推廣策略，加大了市場推廣力度，并在下一個季度（2021年第四季度）實現了銷售額的顯著增長，實際銷售額超出了預期銷售額5.48萬元，偏差率僅為0.91%。由此可見，這一結果驗證了偏差分析法的有效性，也展示了企業在面對財務偏差時迅速調整策略的能力。

三、大數據背景下，會計統計方法在企業財務管理中的具體應用

（一）在財務預測方面的應用

在大數據背景下，企業可以利用時間序列分析、回歸分析等大數據分析工具，結合歷史財務數據、市場趨勢、宏觀經濟指標等多維度信息，建立智能預測模型。經過對模型的不斷訓練與優化，提高財務預測的精準度。例如，利用回歸分析方法，結合市場變化、季節性因素等外部數據，對銷售收入、成本等關鍵財務指標進行預測，為企業制定年度預算、戰略規劃提供有力支持。此外，有了大數據技術的加持，財務監控能夠實時進行，企業可以建立財務預警系統，實時監控關鍵財務指標的變化趨勢，一旦發現異常，立即觸發預警機制，快速響應并調整財務策略。例如，通過實時監控應收賬款周轉率、存貨周轉率等指標，及時發現潛在的財務風險，并采取相應的應對措施，確保企業財務穩健運行。結合具體業務場景，還能進行有針對性的預測分析，比如，零售企業可以根據歷史銷售數據、節假日促銷活動效果、消費者行為偏好等信息，預測未來節假日或特定促銷期間的銷售收入，更加精準地制定營銷策略，優化庫存管理，提高運營效率。

（二）在會計核算與監督方面的應用

利用大數據和云計算技術，建立自動化會計核算系統，實現財務數據的自動收集、處理與生成財務報告。通過預設的會計政策和核算規則，系統自動完成憑證錄入、賬目分類、報表生成等工作，減少人工干預，降低錯誤率?；诖髷祿脚_，企業可以實現對財務活動的全程監督，從業務發生到財務核算，再到財務報告生成，每一個環節的數據都被實時記錄并可追溯。財務監督部門可以利用這些數據，對財務活動的合規性、準確性進行全面檢查，及時發現并糾正問題。此外，大數據平臺還支持異常交易監測功能，對大額、異常交易進行自動識別并預警，防止財務風險發生。此外，企業可以建立財務共享中心，實現跨部門財務信息共享與協同，以便各業務部門實時了解財務狀況，及時調整業務策略；財務部門也可以獲取更全面的業務數據，為財務核算與監督提供更準確的信息支持。

（三）在財務分析方面的應用

大數據技術的應用，使得企業可以對財務數據進行多維度分析，有助于企業全面了解財務狀況和經營成果，制定科學的經營策略。比如，從時間維度分析財務指標的變化趨勢，從空間維度分析不同地區、不同業務板塊的財務狀況，從業務維度分析不同產品、不同客戶的盈利能力等。通過挖掘數據背后的規律和內在聯系，還能發現潛在的風險和機會。比如，通過對歷史銷售數據與客戶反饋數據的關聯分析，發現影響銷售的關鍵因素；通過對成本與收入數據的關聯分析，識別成本節約的潛力等，促使企業做出更加精準的經營決策。借助大數據可視化技術，還可以生成直觀、易懂的財務報告，運用圖表、儀表盤等形式展示關鍵財務指標的變化趨勢和關聯關系，幫助非財務專業的管理人員快速了解財務狀況和經營成果。

四、結束語

綜上所述，大數據技術的引入為企業財務管理帶來了革命性的變革，使得財務管理從傳統的經驗判斷向數據驅動的科學管理轉變成為可能。有了比率分析法、趨勢分析法、偏差分析法等會計統計方法的加持，企業能夠更全面、更深入地理解自身的財務狀況和經營成果，準確預測未來趨勢，及時管控并應對潛在風險。因此，企業應積極擁抱大數據技術，加強自身的數據收集、處理和分析能力，不斷提升財務管理的智能化水平，力求更高效地應對日益復雜多變的市場環境。

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作者簡介：曹越（1993），男，江蘇省揚州市人，本科（在讀碩士），研究方向為統計學。