一、业绩分析报告业绩数据探索

数据探索是基于数据样本，对数据进行解释性的分析工作。数据探索具体包括以下三个方面：

01描述性统计

财务人员可以从集中趋势、离散趋势、分布形态三个方面对业绩分析报告的数据特征进行刻画，例如：在计算公司资金周转率时，会选择一定时期内的销售收入净额与平均资产总额（资产总额年初数与年末数的平均值）来计算，以衡量销售水平与资产投资规模之间的匹配情况。

02推断性统计

财务人员通常无法收集到针对业绩分析报告的所有数据，难以对该项业务的运营情况展开分析，推断性统计方法则能够有效的解决这一问题。推断性统计通过抽取样本进行测量，并可以根据获得的样本数据对所研究对象的总体特征进行推断。该方法能够帮助财务人员利用样本数据来推断总体特征。

03相关性统计

相关性分析研究是两个或两个以上随机变量之间相关关系的统计分析方法，主要包括绘制相关图表和计算相关系数。例如，财务人员可以利用pearson相关系数判断总资产周转率、净资产收益率、流动资产周转率等多种财务指标对公司财务风险的影响方向与影响程度，以基于公司的实际经营状况及时防范和控制财务风险。

二、业绩分析报告业绩数据算法

算法是指一切经过明确定义的计算过程，其将某个或者某组值作为输入内容，并产生某个或者某组值作为输出结果，其既包含一系列解决问题的清晰指令，也包含决定各项清晰指令背后的逻辑规则与方法。常见算法包括：

01回归算法

每一件事情的发生都有一定的因果关系，回归的过程即是由因溯果的过程，最终得到因果关系。回归算法一般应用于预测分析，如在业绩分析报告中，财务人员通过今年的利润额，采用线性回归分析得出利润额与时间的关系模型，可以预测明年第一季度利润额。

02分类算法、聚类算法

聚类和分类都是把多个分散的事物归集为不同类别，但聚类目标只是把相似的东西聚到一起，并不需要明确的类别信息。

03时间序列算法

时间序列算法分析能在特定时间里对某区域进行连续观测形成图像，并分析其变化过程和发展模式。

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