企业数据怎么着

① 写论文怎么找公司数据

1、官网网站，既然你要写某个公司，自然他是一个代表，说明也算是大型，典型企业，所以正规的官网总有的吧。如果是上市股份企业，自然他的财务报表经营情况网上也是公开能查到的。
2、中经网，会有相应的统计数据
3、数据库，比如维普，除了查论文，数据也是可以整理到的。
4、国家统计局之类的，当然都是宏观层面的，写论文也是很好的材料。

② 怎样获得企业数据

获取企业数据需要一下步骤：
1.客户识别/接触体系不完善的，需尽快建立公司统一的客户体系(如会员系统)。
2.要有明确的全局数据体系作为指导，相应建立采集和整合的制度化机制，使得各环节的业务人员对相关工作从自发变为自觉。
3.要把外部大数据/应用反馈数据也纳入到数据体系中，统一规划构建相关的收集机制和融合方法。
4.在此过程中不要摊子过大，结合情况分步骤实施，优先考虑最重要/最容易采集的数据资源。

③ 企业如何做好数据挖掘

第一、是商业理解，在我看来，这个商业理解就是要把业务问题转换成数据挖掘问题，目前数据挖掘的理论概念中，一般都包括分类，聚类，回归，关联规则这几类，这需要对这几类方法有一定的理解，才能有效地转换。

第二、数据理解，数据描述了我们的业务，在这一步，我们必须找准对应关系，所面临的业务问题，有哪些数据可以用，我们做的是定量分析，没有数据显然是得不到模型的，知道哪里数据和业务关系紧密，也能让我们的分析事半功倍。

第三、数据准备，实际上数据挖掘的大部分工作都在这一步，往往到了这一步就发现理想很美好，但现实很骨感，数据质量令人堪忧，缺失值，异常值接踵而来，这是数据的错误，还有为了适应算法，需要将数据去量纲化，类型转换，去相关性，降维等等操作，这一步将消耗分析人员大量精力。

第四、建模，这一步需要对算法理解透彻，要了解数据特征和算法特点，才能选择最优算法，以及最优参数，很多算法的使用是有假设条件的，必须仔细掌握，得到的模型才会合理，另外，还要考虑业务需要，如果模型必须能解释，那就要选择生成式模型算法。

第五、评价，就是模型评估了，各种评估指标的侧重点是不一样的，要以最能反应业务的指标为准，另外，评估数据的选择也很关键，要尽可能的模拟实际生产环境，才能评估模型的性能。

④ 企业数据有什么用

企业数据的用途及重要性：
数据基于任何企业都有及其重要的作用，不论是数字，文本，图表等。最后汇总、分析的数据结果是企业各个部门领导做出相应规划、决策的依据，错误的数据信息可能为企业带来巨大的损失。
因此这就对数据前期的收集和整理有一定的要求，具体体现在以下三个方面：
1、 完整性 数据的完整性这是最基本的要求，每一种数据的统计在它的领域必须达到完整，数据的完整性约束是确保数据的准确性和一致性；
2、 准确性 完整性约束可以确保数据的准确性，但数据的准确性也不仅仅表现在这一方面，还有很多其他的因素，例如人为的粗心造成数据的不准确等；
3、 及时性 及时报送企业各数据，为企业领导做出相应决策措施提供依据。

⑤ 企业财务数据怎么获得

上市公司有以下方式

1.各类股票交易软件

2.wind数据库，Choice金融终端等（适合数据分析）

3.一些财经网站可以直接搜索

4.上交所、深交所披露报告

5.其他

其他不上市的公司你只能看看他有没有发债披露过财务信息，或者新闻上有没有一些财务信息的披露
第一，应从上市公司的财务报告中获悉信息。一个企业如果其股票上市交易，就要承担公开披露信息的义务。按照目前我国证监会的规定，上市公司信息披露的主要内容有四项：招股说明书、上市公告、定期报告和临时报告。这些报告虽然包括许多非财务信息，但大部分信息具有财务性质或与财务有关，因而具有财务报告的性质，我们统称为上市公司财务报告。

第二，从公司的招股说明书中获取主要信息及财务分析重点。招股说明书是股票发行人向证监会申请公开发行材料的必备部分，是向公众发布的旨在公开募集股份的书面文件。招股说明书的有效期为自公告之日起6个月，主要内容、财务信息及其分析见常用股票分析软件中的内容。

第三，从上市公告书获取信息并加以分析。股票获准在证券交易所交易之后，上市公司应当公布上市公告书。上市公告包括了招股说明书的主要内容，此外还有以下内容：股票获准在证券交易所交易的日期和批准文号；股票发行情况；公司创立大会或者股东大会同意公司股票在交易所交易的决议；董事、监事和高级管理人员简历及其持有本公司证券的情况；公司近3年或者成立以来的经营业绩和财务状况以及下一年的盈利预测文件；证券交易所要求载明的其他事项。在分析时应注意盈利预测的假设条件是否切合实际，是否以发行人正常的发展速度作出预计，预测采用的会计政策是否与财务报表所采用的会计政策一致。

第四，从年度报告、中期报告中获取信息并加以分析。从目前来看，上市公司公开的信息中，最为全面系统的财务资料当属上市公司的年度和中期财务报表。

第五，从临时公告中捕捉信息。临时公告包括重大事件公告和公司收购公告。所谓“重大”事件，是说这些事件的发生对上市公司原有的财务状况和经营成果已经或将要产生较大影响，并影响到上市公司的股票市价。最常见的重大事件报告是“公司股份变动公告”和“配股说明书”。收购事件对收购公司和被收购公司的股票价格会产生重要影响，有时甚至涉及整个证券市场。这一公告较为全面，投资者应对此类公告细心研究，关注收购方的经营状况及财务变化。

此外，通过实地考察与研究，亲身深入公司的实地或深入市场进行调研，也是获取企业财务数据的另一个途径。可以通过与公司密切接触者、企业高管、企业员工的交流以及从政府或研究机构的一些统计资料中，筛选一些有关企业的数据来进行研究。

⑥ 企业如何有效地进行数据挖掘和分析

经常听人提到数据分析，那么数据怎么去分析？简单来说，就是针对一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说，数据挖掘就相对来说比较低调一些，这种低调，反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。
要想将制造数据的价值真正挖掘出来，做到最大化的有用且高效，可从以下三个方面来计划： 第一步：明确数据采集的源头，需要对内部现有的仪器设备做一个全面的排查，明确数据采集的时间频率、采集的关键信息点、控制图分析类型、控制指标、异常处理等信息。
第二步：明确数据的可用性，同时，确保生产制程的稳定性。用于制订长期战略决策的数据，必须从长期的维度来挖掘、分析数据，找到最关键的数字趋势，突出值得关注的信息。
第三步：数据价值的衡量指标，对于收集的数据，有哪些衡量指标？这些指标对自上而下和

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⑦ 一般写论文的,关于企业的数据要怎样获得

中国知网也好，万方数据都有例子，甚至网络文库都有。

cnki网站上也有统计数据，企业数据的话一般是机密，国外的部分企业数据应该有文献可以找到。

如果是一般的财务数据，上市公司会披露的。

结合自己论文的需要来确定具体的企业，并对企业进行必要的分析。

(7)企业数据怎么着扩展阅读：

在查财务报表时，可以选择上市公司指定的信息披露报纸或刊物，目前证监会指定上市公司信息披露的报纸或刊物包括“七报一刊”，分别是：《中国证券报》、《上海证券报》、《证券时报》、《金融时报》、《经济日报》、《中国改革报》、《中国日报》和《证券市场周刊》。

目前实践中，很多上市公司选择了《中证券报报》、《上海证券报》和《证券时报》三大证券报为指定媒体进行信息披露。

除查看纸质媒体外，也可以到公司上市的交易所网站或者中国证监会指定信息披露网站“巨潮资网”进行方便的搜索查询。

中国证监会指定信息披露网站为“巨潮资讯网”，这里可以查询沪深两市的上市公司公告。

⑧ 如何管理好企业的数据

企业如何才能管理好数据呢？

马云曾经在一次演讲中说过:"人类正从IT时代走向DT时代"。

DT时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。也就意味着今后的市场竞争，拼的是你的数据能够给社会创造多少价值，能否用数据挣钱成为核心所在。

有研究表明：

1.很大一部分数据属于线下数据，而线上数据只占了其中小部分。

2.只有少量数据属于可访问的互联网数据，另外的大多数据还储存在企业内部。

也就是说，真正想要实现互联网的大数据互通，就是要让还未被利用起来的企业线下数据发挥其价值和效用。

出于对数据处理的关注，企业管理者们对数据收集、数据整理、数据分析的需求和要求都逐步提升，这一趋势也就助推了阿里“数据中台”战略诞生，数据中台也就成了继“数据工具”、“数据平台”、“数据湖”之后的新一轮数据处理系统。

数据中台：未来企业数据管理的发展重点

国内各行业上百家代表型企业选择与第三方数据中台服务商“百数”合作尝试中台战略。

据了解，截至2020年10月，已经涉及100多个行业的上10万家企业使用了百宝云提供的数据中台及其衍生服务。

吸引众多企业入局的“数据中台”战略到底为什么能够成为未来企业数据管理的发展重点？

1.将内部数据有机结合，转变为数据生产力

2.管理数据的同时，实现数据业务化

百数在为企业搭建数据中台上承担了相应的行业重任，致力于让广大企业在符合自身需求的前提下，实现数智化升级。

⑨ 企业想要成功布局大数据的七大关键步骤

企业想要成功布局大数据的七大关键步骤
在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日，大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备，那么，该怎么做才能成功去布局?
最近，电子科技大学教授，云基地大数据实验室合伙人周涛在接受采访时提出，对于普通企业要通过修炼成为大数据企业，关键要做好7个步骤：
1.要实现数据化。企业要为此做好计划，到底需要保存什么样的数据，以人为中心的数据还是以产品为中心，还是更关注企业运营，需要做好这样的计划，然后再将企业生产经营中的数据保存下来，即便是现在看来没什么用的数据，未来也可能产生巨大的价值。比如说像售楼处、体验店客户的来访数据，就有必要完整的记录下来。包括怎么过来的，一个人来还是几个人，有老人和小孩吗，穿什么样的衣服等等，还有客户的情绪，看了什么，问了什么问题，最后买了什么东西，都是非常重要的数据。
另外，企业内部人力资源的各个方面也都可以记录下来，这些可以进行挖掘和分析的数据。他举例说，长虹公司在自己的生产线设置了很多传感器，监测温度、湿度、震动、噪音、颗粒等等因素，希望了解到生产过程中哪些因素会对员工产生明显影响。他们此前都认为温度和颗粒可能对于员工操作和产品质量影响最大，但是事实上最终数据分析的结果，温度是没有什么影响的，恒温的控制对于生产效率和合格率的贡献并不像想象中那么大，反而是噪音对于员工情绪以及生产的影响非常重要。要成为大数据企业，第一步企必须要实现数据化。
2.企业要自己培养一些大数据理念，或者是小数据挖掘的团队。做大数据，企业的规模不一样，要求也不一样。如果企业规模足够大，比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业，可能会形成一个大数据的团队。如果不是，比如说就是简单的服务企业，那么形成理念就可以了。现在我们认为比较好的数据科学家，也不是说就是特别擅长或适应网络，这样的人不重要了，重要的是要有武器，什么样的问题来了知道怎么解决。
关键我们认识是要培养四种理念：
(1)除了结构化数据以外还有文本、音频、图像、遥感、网络、行为轨迹、时间数据，这些数据怎么处理，它存在的大挑战是什么。
(2)一定要懂预测，因为绝大部分的大数据应用回到预测中，预测里面很多方法都是基准学习的，而基准学习目前最火的方向是集群学习。
(3)要走分布式存储计算，这绝对不是说我知道给Hadoop 、Maprece、Hbase就够了，关键问题是首先要知道怎么样去搭一个混合式的，你的数据来了，我到底是应该牺牲我的一致性还是牺牲操作性，大概的成本多少，哪些数据挖掘的重要算法我要把他Hadoop、Maprece实现，哪些算法要通过SPTA，可变逻辑治理是在硬件里面，从而替代CPU、GPU。
(4)需要整个数据向外的发展，知道哪些数据可能在外部产生什么样的重要价值，或者外部的数据能够在你的企业产生什么样的重要价值。企业应该培养出这四个能力，建立起企业数据挖掘的人才团队。
3.企业一定要做好自己的外部数据储备。我们都说“书到用时方恨少”，很多的企业，比如说像服装销售这样的传统行业，我要进的货在淘宝、天猫上卖的怎么样?在淘宝、天猫哪一个店铺怎么样?它的竞争品牌是什么样售价，怎么样销售的?对于这样一些数据，如果到需要的时候才去找，往往都来不及了。同样的道理。比如银行给中小企业发放贷款的时候，希望了解到它的用水、用电、生产、交通数据，例如通过摄像头就能知道这个企业到底有多少车运行，这些数据可能对于中小企业发放贷款决策都很重要。但是当你要发贷款的时候，再去问已经没有机会了，或者说成本太高了。我们建议，企业应该学会通过公共渠道或者数据交换的方法，根据自己的业务需求来量身定做自己的外部数据和战略数据。
4.企业要建设自己的大数据管理与应用平台。对于很多企业，做大数据并不是意味着要自己去建设数据中心。随着云计算和云数据中心出现，使用外部数据中心的成本已经非常低了，数据存储的费用也是在成倍的下降。但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处架构，要用大一些工具比如数据分布式存储、Hadoop等等。很关键的企业不仅要具备一个数据中心的硬件，还要考虑和企业业务方向结合，不仅就是包括了数据的采集、数据库架构，向上的分析模块，再往上的API数据出口，以及横向的一些业务模块和出口这些东西。要做成企业的大数据管理应用平台，我们强调一定要从企业的业务出发，量体裁衣，企业首先必须要搞清楚自己的业务形态是什么。
5.大企业一定要有数据侦测的能力，需要有创新思维的人随时思考这些问题，比如企业占有的数据到底在外部能够产生什么样大的作用。就像我们经常拿雅昌艺术中心的例子，它存了很多艺术品的数据，所以最后它可以发布艺术指数。同样国家电网也发布两个指数，一个叫重工业用电指数，一个叫轻工业用电指数。淘宝网有它的CPI指数，还有很多企业的一些数据，实际上都可以发挥想象不到的价值。
6.一个大数据企业包括未来现代化企业，一定要有开放共享的态度。一方面需要企业把自己的很多问题社会化，另一方面企业要尽量去通过一些平等办法，通过数据交换的方式互相共享形成数据化。
7.企业还要做好数据方面的战略投资。我认为有三种比较先进的模式。
一种模式叫做产业链布局，比如说海尔、长虹可以投物联网，对物联网企业创新进行投入。比如说中信集团可以关注医疗，在这个方面寻找相关的数据应用。
第二个方面就是技术，你要知道哪些是硬技术创新，特别是在基础术设施层面的，比如加速存储，云计算的一些技术，比如数据挖掘，垂直应用分析，这个方面集中了很多创新也可以形成很大的规模。
第三种模式是数据集方面的投资，我们知道阿里巴巴投资高德是为了数据，它投资新浪微博不仅是要投钱还要花钱买数据，所有这一切本质还是想把数据流动起来做更大的事情。这种投资就是集成数据，强调数据流动性。这些投资里面有几点是需要注意的，一是要去关注企业的数据价值，其次要关注早期的投资，去长期指引而不是短期追逐回报率，最后还要多关注传统行业。
周涛教授提出，大数据的本质不在于数据量有多少，也不在于是否是异构的数据，而是在于数据是关联的，整体的数据可以流动起来。他认为，跨领域关联，通过一加一产生远大于二的价值才是大数据的精髓。
当然，数据本身并不产生价值，只有通过大数据的分析去解决难题才是价值，而大数据对于企业营销的作用是可大可小的，不过在这个把大数据作为概念的时代，企业还是要做好布局大数据的准备，向大数据企业修炼。