大数据分析的报告（精选7篇）

大数据分析的报告 篇1

一、实习单位介绍

我所选择的工作实习单位是一家知名的互联网科技公司，主要业务涉及云计算、大数据、人工智能等领域，拥有庞大的客户群体和高效的研发团队。作为一家具有创新意识和实践能力的公司，其以不断创新和发展为宗旨，致力于推动人类社会的进步和发展。

二、实习工作简述

在实习期间，我主要参与了公司的大数据分析和挖掘项目。由于公司的业务非常复杂和多元化，我需要先了解每个项目的任务和背景，理清数据的来源和计算方式，熟悉项目数据的结构和特点等，才能进行下一步的数据分析和挖掘。

在实际工作中，我主要使用SQL语言、R语言等分析工具进行数据分析和挖掘工作。这些工具对于处理大量数据、提取有效信息和建立预测模型非常高效和精确。通过对数据的深入分析、挖掘和对比，我不仅了解了互联网行业的发展趋势和发展方向，而且学会了如何发现问题、解决问题和提高效率。

三、实习收获及心得体会

通过这次实习，我深刻认识到了自己的不足之处，并通过大数据分析和挖掘的.实践，学会了如何发掘和利用数据价值，通过数据分析和挖掘建立更有效的预测模型，以便更好地指导业务决策。同时，在日常工作中，我更加注重团队协作和沟通，学会了如何与团队成员合作、相互理解和协调，以便更好地完成工作任务。

在实习期间，我还有幸与公司的业界大咖、专家学者等交流，了解了不同行业的最新技术和推动力，以及对未来的发展趋势的分析和判断。通过这些交流，我深入了解了互联网行业发展的社会背景和大环境、以及创新、变革、进取和共赢的核心理念。这对我未来的职业生涯和人生价值观影响深远。

四、反思和建议

通过这次实习，我发现自己不足之处很多，例如数据分析能力、沟通能力、逻辑思维等方面。因此，在今后的学习和工作中，我需要更加认真学习和勤奋努力，不断提升自己的综合素质，增强自己的能力和竞争力。

同时，我会借鉴实习单位的成功经验和理念，不断追求创新、变革、进取和共赢的核心理念，以便更好地为未来的职业生涯和人生价值贡献力量。

最后，我也向实习单位提出一些建议，例如加强团队合作、提高员工积极性、提高公司业绩等方面。只有这样，才能更好地实现员工和公司之间的共赢和发展。

大数据分析的报告 篇2

20xx年11月11日，星图数据独家监测直播“双十一”全网销售，并实时发布数据。这是星图连续第5年全网独家直播！昨晚直播数据还不尽兴？今天更全面的双11网购大数据分析报告来了，全网最全、最快、最详尽，双11大数据报告在此。尝到了20xx年双11预售的甜头，越来越多的品牌参与到预售大军中，预售sku数量占比由去年同期的3.6%提升至6.2%。但今年的预售金额占比较去年略下滑，原因或为预售的价格吸引力不够大，也可能是消费者对预售这种模式无新鲜感了，新模式、新玩法还待挖掘。

天猫亮点：

1、阿里巴巴生态旗下的网商银行将联合超过50家银行、信托、券商等金融机构，为阿里巴巴生态系统内的`商家提供20xx亿资金支持

2、遍布线下各城市的20万家新零售智慧门店、12座新零售理想之城的100个重点商圈都将参与

3、红包新玩法，双十一合伙人，在线上和线下多个渠道场景签到，完成任务集能量瓜分双十一合伙人10亿红包

京东亮点：

1、多渠道同步，让用户随处逛，手机端、pc端、微信端、qq端、小程序

2、线上联合营销，京东开普勒、京x计划、bilibili、抖音、知乎、爱奇艺……

3、线下门店可触达，京东线下业务门店（7fresh、京东之家……）、无界零售合作伙伴门店（沃尔玛……）

苏宁亮点：

1、上网上街上苏宁，全新定义苏宁智慧零售战略

2、苏宁门店将突破10000家，双十一的战场进一步扩大

3、自营产品将实现运费全免，消费者不必凑单免运费

大数据分析的报告 篇3

日前，百度文库携手广东高等教育出版社发布了《xxxx年全国高考大数据分析报告》(以下简称《报告》)，通过大数据技术，为高考研究和高中教与学提供参考。

数据显示，每天有超过1800万学生通过百度文库进行在线学习，近900万教师在平台上分享、下载文档以及查询教研资料。除了收集平台的高考估分系统数据外，多省地的教研专家还对文理科数学、理科综合和文科综合等科目进行了统计分析，包括整体数据、题型、知识板块、答题情况等。

比如，华南师范大学数学教授苏洪雨基于《报告》中的数据结论得出了全国卷高考数学的命题特征:客观题注重区分基础知识，强调考查数学能力，而不是简单的记忆自动化推理。而针对考点轨迹分析所呈现出的“备考方法论”，他建议:尽管客观题展现的灵活度比较大，注重考生对问题的理解和对数学知识的熟练应用，但试题依然以基础为本，考查了考试说明中的大部分内容。“回归教材重基础，考点全面重细节”可谓是高考数学的备考“不二法则”。

大数据分析的报告 篇4

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的.职业之一”。

大数据就业前景如何？

从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

大数据分析师是做什么的？

“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。

大数据分析师薪资待遇：

国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724（取自1139份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

大数据分析的报告 篇5

根据his市场预测，国内智能家电使用家庭将在xxxx年达到2832万的规模，基于该用户群体产生的大数据服务将可衍生出o2o与智能管家服务，具有巨大的价值与前景。

中国家电自xxxx年开始进入智能化阶段，截至xxxx年，各大厂商大部分已进行了智能化改造，市面上智能化设备存量占比不断上升，每年出货量对比传统家电产品增速明显，其中智能彩电产品年出货量已超过总量的80%。

在智能化产品野蛮生长的大环境下，有不少评论认为智能电器产品对比传统产品存在用户体验提升不明显、智能化功能无法切中用户痛点等问题。然而这些研究分析均停留在定性分析的层面，缺乏数据支撑。

本篇报告，依托机智云平台700亿上报设备运行数据、talkingdata一亿用户数据、中国家用电器研究院数据、家电行业内权威数据平台公开的宏观数据，尝试对中国智能家电行业现状、用户画像、使用情况以及发展机遇进行基于大数据的定量分析和定性分析，供从业者及投资方参考。

一、中国家电智能化发展现状

a）在各个细分家电领域中，主要品牌厂商大部分已经推出智能化产品，其中彩电、空调领域已全部拥有智能产品线。

b）深入研究空调与彩电领域xxxx年出货情况发现，相比xxxx年，智能产品销售量同比增长高于传统产品，而智能彩电xxxx年销售额已占全年整体销售额80%以上。

总体看来，家电智能化已是行业共识，在新产品销售上，智能化产品将逐渐取代传统产品。但传统产品存量依然很大，短时间内难以被全部取代。

二、智能家电主流用户画像

a）从市场总体用户规模来看，中国智能家电类应用用户规模小于1000万台，总体渗透率约为6.6‰，市场成长潜力巨大。

b）从用户活跃情况来看，单品智能家电类型的app在装机与活跃上均较低，集中控制类app装机与活跃上均明显高于前者，反映出用户更倾向于使用一个app控制所有电器。

c）从智能空调用户采样数据中发现，智能家电用户d趣偏好为家居应用、出行、理财与购物，大部分用户的家庭属于小小太阳家庭，即家中子女为学龄前儿童的家庭。

基于应用安装及使用数据发现，对比市场规模，目前使用家电智能化功能的用户比例较小，市场发展潜力较大。就目前使用人群来看，本身较热衷于智能家电应用，同时对出行、理财、在线购物接受程度高，且大部分家庭有学龄前儿童。在智能家电的使用偏好上，用户普遍喜欢使用各类家电的整合应用，而非单个电器的应用。

三、中国家电智能化发展阶段及现状

a）通过分析市面上现有智能家电产品，结合各大厂商新品战略规划，可总结预测智能家电发展主要有三个阶段，分别为联网控制阶段、局部智能阶段与生态智能阶段。

其中大部分厂商处于联网控制阶段，部分大型品牌厂家已经开始尝试实现局部智能，生态智能虽然多次在企业愿景中被提及，然而各厂商并未公开其具体实现计划及商业模式。

b）尽管自xxxx年以来，越来越多的智能家电已具备联网控制的能力，然而在实际家庭场景中，只有很少一部分设备真正保持联网，通过联网进行控制的设备则更少。

造成这种现象的首要原因是联网过程操作成本较大（配网失败、配置过程复杂），同时作为交互载体的app普遍入口较深，且不同品牌不同类型的产品需要多个app进行控制，甚至同一品牌不同类型的产品也需要多个app进行控制，最终导致用户使用意愿不大。

c）对于成功配网的用户而言，app操作并非唯一最优的互动方式，在部分场景下用户更偏好实际操作来控制产品，因此总体上看，app操作指令在指令总数中平均占比只有12%。

d）对于实现单品智能化的家电而言，用户在日常家庭场景下，产品高级功能的平均使用率普遍偏低，某些智能化应用并未切中用户需求痛点。

e）自亚马逊推出echo引爆行业以来，国内基于语音识别的.中控类产品也应运而生，行业内大型品牌厂家对发展简化用户操作、整合智能单品的控制类产品有一致的认可。

f）生态智能概念在行业内尚处早期探索阶段，现有产品的商业模式主要还是电商导流，在优化本地家电智能化服务方面暂无成熟产品。

就目前行业现状来看，家电智能化产品大多处在联网控制阶段，但联网控制率不高、智能化功能使用率偏低。

就现有用户使用情况来看，发展简化用户操作、整合智能单品的控制类产品有机会成为增加用户使用率、提升用户体验的有效方式。而在生态智能上行业内并无成熟方案，主要实践还处于为电商导流的初级阶段。

四、家电智能化发展机遇

a）根据his市场预测，国内智能家电使用家庭将在xxxx年达到2832万的规模，基于该用户群体产生的大数据服务将可衍生出o2o与智能管家服务，具有巨大的价值与前景。

b）现阶段家电行业智能化焦点关注在设备单品智能化以及控制类产品整合上，对于用户数据的收集、分析与应用较为缺乏。从数据和服务模式来看，围绕用户的大数据服务应该基于用户、设备、场地、情景与服务五个方面的数据进行，并在具有多维感知和深度学习技术支撑的智能服务平台上实现。

c）结合现阶段家电行业现状，实现智能服务平台的关键点有三方面：

1、多样数据统一接入；

2、数据结构与智能算法；

3、用户识别与多维感知。

基于用户大数据服务的o2o与智能管家服务有机会成为促进家电智能化发展的主要动力，因此，综合多品牌、多品类家电设备的智能服务平台，将是实现用户服务的必要基础。

而基于数据模型和智能算法的人工智能技术，将与家电智能化需求相结合xxxx年在家电领域落地，产生新的商业应用和用户服务。

大数据分析的报告 篇6

餐饮行业正在进入以大众化为主体、多业态、精细化、品质化、特色化的新时期。在我们国家从中等收入向更高收入水平的迈进过程中，老年消费、90&00后消费、女性消费、亲子消费、品质消费、健康养生消费等追求功能化、特色化、精品化、科技化、消费安全、食品安全、心理安全等餐饮消费升级的消费市场在崛起，对餐饮业的业态细分和产品升级提出新要求，未来我们要面向多样化、多层次、个性化、定制化的新型消费来形成新的服务供给体系。

在这种环境下，中国饭店协会自去年起，开始联合零点餐饮行业研究中心加强对餐饮消费市场的研究，通过对消费者在线点评大数据分析的基础上得出的消费者需求特点，以及不同年份消费者需求的变化对细分市场消费需求走向进行预测，希望此报告不仅仅可以对当前餐饮业的经营、管理、质量、出品、营销提供指导，更主要的帮助餐饮业投资者和经营者适应消费升级新趋势，重新梳理他们对消费市场的理解和思考，从而引导企业自身的产品升级以及整个行业的产业升级。

二、报告发布

中国饭店协会、零点有数集团联合在9月2日济南举行的第十七届中国美食节上发布。这已经是连续第二年发布此报告。

三、报告数据

本报告基于大数据，以中式正餐、中式快餐和西式简餐三个品类为主要维度，对消费者需求进行梳理和洞察。选取北京、上海、广州、沈阳、南京、杭州、武汉和成都，共8个城市中式正餐、中式快餐、西式简餐三个品牌的70个品牌的在线点评内容，包括西贝、九毛九、外婆家、金鼎轩、掌柜家的店、稻香、南京大排档、绿茶、黄记煌等28个中式正餐品牌;永和大王、田老师红烧肉、杨明宇黄焖鸡、吉野家、真功夫、小杨生煎、味千拉面、72街、喜家德、回味鸭血粉丝汤、鸡鸣汤包、老娘舅、乡村基、席罐罐罐饭等32个中式简餐品牌;麦当劳、汉堡王、必胜客、吉野家、华莱士、豪客来等10个西式简餐品牌。此次报告分析内容涉及xxxx年07月01日-xxxx年06月30日的评论内容，共近50万条评论量。利用从社媒平台(如大众点评、美团等)公开呈现的消费者原始评论，基于公开消费者评论信息，运用模型算法进行分析处理。对于社媒平台根据内部算法所得出的结构化数据(如口味、服务、环境)的评分不涉及。

四、研究结论

xxxx年，中国餐饮行业发展势头良好，而且相比去年，消费者对餐饮行业的满意度稳步上升。大众对餐饮的消费需求仍然高涨，存在着较大的市场潜力。但同时，潜力较大的餐饮行业也吸引着更多企业涌入，竞争压力也逐步提升，关店数量达到新高。餐饮企业如何抓住市场机会，在竞争激烈市场中避免被淘汰，需要洞察和分析消费者的真正需求，把握新的消费趋势。

数据来源：中国饭店协会、零点餐饮行业研究中心，《中国餐饮消费需求市场大数据分析报告》，与上年相比，xxxx年消费者依然最为关注“口味”维度，略有上升。值得一提的是，对于“地理位置”和“等位”这两个代表便捷性的指标，关注度下降明显。与去年相比，“性价比”成了唯一一个关注度上升的维度，上升至第二位。

一方面，说明了对餐饮行业来说，口味依旧是消费者最为关注的核心维度。同时，近年来一些小而美的品牌的崛起和发展，使得消费者对更好的就餐体验有直接的感知。在这些品牌的推动下，消费者对优质的就餐体验、新颖的口味体验有了新的认知。这些体验成为了他们衡量就餐价值感的重要参考，新一代消费者正在从“价格敏感型”向“价值敏感型“过渡和转换，因此，更多消费者对餐厅能否提供“价值感知”上十分关注;另一方面，也反映了随着地图、等位、点餐和支付的移动互联网工具的完善和发展(如百度地图、美味不用等、微信点餐和支付等)，一定程度降低了消费者对于便捷性的敏感度。

数据来源：中国饭店协会、零点餐饮行业研究中心，《中国餐饮消费需求市场大数据分析报告》，

注：某维度的差评率=某维度差评评论人数/总评论人数*100%;差评率表示在某维度中，提出差评的人数比例是多少，反映出这个维度的总体表现情况。

总体上看，除了性价比维度外，xxxx年的其他维度的差评率都较去年有所减少，消费者对餐饮消费的满意程度总体上有所提升。

性价比维度的差评率有所提升，而优惠团购维度的差评率的却下降，侧面反映出目前餐饮行业虽在优惠上给消费者带来更大的让利，却不能给消费者带来较大的价值感。如何提升价值感，从而提高消费者满意度，留住消费者，而非仅通过降价促销去吸引客流，值得所有餐饮从业者思考。

特别值得关注的是，与xxxx年相比，各个维度的差评率都有所降低，其中降幅最大的是地理位置和等位维度。自xxxx年下半年开始，先有美团和大众点评的合并，成立“新美大”强势平台，后有“美味不用等”获得5亿元投资，餐饮行业的互联网第三方服务平台随着强强联手和大量资本流入，提高了平台的服务水平，很大程度上优化了消费者的就餐便捷性的感知。

本报告通过对消费者评论的分析，得出以下三点发展趋势：

一、产品口味在未来仍是消费者关注的重点，是餐饮企业竞争力的核心。产品口味仍然是消费者最为关注的核心维度，而且，这种关注热度正持续升温。近年来，一些餐饮企业过分强调营销噱头，而不关注产品口味的研究和更新。不注重产品力的提升，餐饮企业注定不能长远吸引和留住消费者。餐饮行业自去年年底兴起了一股反思思潮，重申匠心精神，主张回归产品本身。可见，在未来的一段时间里，餐饮行业将逐步回归理性，针对消费者最基本的产品口味需求进行研究和突破，方能从根本上提升餐饮企业市场竞争力。

二、消费者正从“价格敏感型”向“价值敏感型”转换。近年来，一些小而美品牌的崛起和发展，提高了消费者对更优质就餐体验认知和感知。随着消费者对价值感知的关注度显著提高，说明他们正逐渐向“价值敏感型”转换。对于这些消费者来说，他们关注的往往是全方位的价值感体验，而不单单关注消费金额。因此，如何在产品、服务和环境等全方位打造高价值感的就餐体验，值得当下餐饮企业深思的问题。

三、互联网工具的发展**满足消费者便捷性的需求。随着互联网技术和工具的不断升级，线上点餐、等位和支付，以及线下快捷配送给消费者的就餐带来了更多的便捷性。对消费者来说，足不出户即可享受到送货上门的服务，满足了新生代消费者“懒人”的心理需求。同时，众多互联网第三方服务平台的强强联合以及大量投资的流入，很大程度上提高了这些平台的服务水平，优化了消费者对就餐便捷性的体验。

总体而言，随着消费者需求的变化，餐饮企业应更加注重的就餐体验感知的营造。在新的时代背景下，能够利用互联网技术、智能技术等新兴技术，围绕消费者新的需求，从产品口味、服务质量、环境氛围及便利设施等方面打造更具体验感的餐厅将越来越受市场欢迎。

五、各业态细分趋势

1、中式正餐趋势对比

数据来源：中国饭店协会、零点餐饮行业研究中心，《中国餐饮消费需求市场大数据分析报告》，

xxxx年“口味”仍旧是中式正餐消费者最关注的因素，且有更加集中的趋势。而且，中式正餐消费者对“性价比”维度的关注度有所上升，超越环境维度，跃居第三。相比之下，服务、环境、等位等维度的关注度下降。因此，对于中式正餐来说，能否在产品口味、服务体验上给消费者带来更高的价值感知，越来越受重视了。

数据来源：中国饭店协会、零点餐饮行业研究中心，《中国餐饮消费需求市场大数据分析报告》，

注：某维度的差评率=某维度差评评论人数/总评论人数*100%;差评率表示在某维度中，提出差评的人数比例是多少，反映出这个维度的总体表现情况。

总体上，xxxx年中式正餐的整体表现是优于xxxx年的。在xxxx年，中式正餐消费者最不满意的不再是“等位”和“口味”，而是“口味”和“性价比”。“等位”维度是中式正餐进步最大的一个维度，差评率下降较大。相反，“性价比”维度成为了唯一一个表现比xxxx年更差的维度。

综上，我们发现，“口味”既是中式正餐消费者的关注重点，也是差评率越来越集中的维度。这说明，在中式正餐行业中，产品口味仍未很好地满足消费者的需求。“性价比”越来越受重视，但差评也越来越多。因此，在未来，能够把握好出品质量，从各个维度上提升消费者价值感知的中式餐馆会更有市场。

2、中式快餐趋势对比

数据来源：中国饭店协会、零点餐饮行业研究中心，《中国餐饮消费需求市场大数据分析报告》，

与中式正餐一样，“口味”仍是中式快餐的消费者最为关注的因素，远高于其他几个维度，但相比去年有下降的趋势。此外，消费者对“性价比”维度的关注度不断提升，甚至超越了“服务”和“环境”维度，居于“口味”维度之后，成为第二大受关注的维度。而且，优惠团购的维度也相比去年略有上升可见，在中式快餐中，消费者就餐频繁，对价格变化和价值感对比的更为敏感。

值得注意的是，“地理位置”、“等位”等维度的关注度迅速减少：这并不意味着速度和便捷不再是中式快餐的主要关注因素，而是一些新兴的模式(如订餐平台、智能点餐、智能支付和自取餐品等模式)使消费者在这方面的敏感度降低了。

数据来源：中国饭店协会、零点餐饮行业研究中心，《中国餐饮消费需求市场大数据分析报告》，

注：某维度的差评率=某维度差评评论人数/总评论人数*100%;差评率表示在某维度中，提出差评的人数比例是多少，反映出这个维度的总体表现情况。

与去年相比，中式快餐除了“性价比”和“上菜速度”外，其他维度差评率都有所降低，这反映了在这一年中，中式快餐厅总体上有所进步，但在价值感传达和服务效率提升上还未有改进。

值得一提的是，“性价比”维度相比去年表现更差：对于客单价较低、而消费频次较高的中式快餐，“价格驱动型”消费者正在减少，特别今年三一五对饿了么平台的曝光，更提升了消费者对快餐的品质的关注。目前中式快餐中小品牌居多，行业整体分散性比较强，产品的质量并不能得到很好地把控，使得消费者价值感知不够强烈。

3、西式简餐趋势对比

数据来源：中国饭店协会、零点餐饮行业研究中心，《中国餐饮消费需求市场大数据分析报告》，

“口味”仍是西式简餐消费者最为关注的因素。“性价比”维度的关注度上升至第二位，相反，“优惠/团购”、“服务”和“环境”维度关注度有所下降。

相比去年，西式简餐的“口味”和“性价比”更集中受消费者关注，对于西式简餐来说，如何优化口味，来提升消费者的性价比感知值得思考。

数据来源：中国饭店协会、零点餐饮行业研究中心，《中国餐饮消费需求市场大数据分析报告》，

注：某维度的差评率=某维度差评评论人数/总评论人数*100%;差评率表示在某维度中，提出差评的人数比例是多少，反映出这个维度的总体表现情况。

各维度相比，“口味”维度差评率最高，成为消费者最为不满意的因素。同时，“性价比”的差评率也有提升，位列第二。值得注意的是，服务、环境和等位的差评率下降明显，西式简餐在这几个环节上有了较大改进，反映了西式简餐厅对经营管理较为系统化，管理要求更严格和标准化，保证了服务质量、环境舒适度。特别是在大多数餐厅引入自助点餐机后，排队的情况有所减少，点餐效率有较大的提高。

大数据分析的报告 篇7

一、通过数据分析报告，有效地突出和防范重点风险领域

英国NFI项目每年均对上个财政年度的数据分析和对比情况出具审计报告，不仅横向对比各行业数据欺诈的件数和金额，还纵向对比近年来的变化情况。一方面勾勒出欺诈问题出现的高风险重点行业和重点领域，为审计项目的选择锁定重点；另一方面动态反映数据欺诈问题的变化趋势，不仅发现问题，还有针对性地跟踪某类欺诈问题是否得到了遏制，已经发现的问题是否得到了有效整改。我国审计始终强调全面审计、突出重点，但是如何发现和突出重点却一直是审计实践面临的难题。不但可以通过大数据的汇总、统计功能对被审计单位的情况进行总体把握，还可以通过横向、纵向对比，聚类、关联分析，发现存在虚报冒领、挤占挪用、重复申报、截留套取等违法违规问题的高发行业、领域、环节、单位和部门，为审计延伸提供精确制导的坐标，为审计项目计划提供确切实在的依据。

二、大数据分析是绩效审计的利器

英国NFI通过大数据分析，不仅发现个案问题，还对同类问题的产生原因进行分析，促使相关部门和单位完善制度，堵塞漏洞，提高公共资金的使用效率和效益。近年来，随着我国财经制度的不断完善和加强，违反财经纪律、违法违规的问题得到了很大遏制，国家审计在继续查处违法违规性问题的同时，也十分注重对公共财政资金使用绩效进行审计。通过大数据集中分析平台的关联分析查询，能够从整体层面高效、便捷地发现诸如公共财政资金滞留的具体环节、时间；发现公共财政资金投向不符合产业政策导向；发现财政专项资金分配在地区和部门间存在的不均衡、不合理；发现财政投入的建设项目存在的进度滞后、效益与预期不符等问题。大数据提供的证据与审计抽查相比，能够更加全面、客观地反映某项公共财政资金产生的整体效果和存在问题。在此基础上提出的审计意见和建议，更加充分、准确和有针对性，更能促使相关部门和单位完善制度、落实责任、加强管理，更好地实现公共财政资金的价值。

三、如何构建审计大数据平台

1、通过立法为建立审计大数据集中分析平台奠定基石。英国NFI的.数据收集和分析工作是依据20xx年7月21日修订的数据配比法案进行的，法律授权使英国审计委员会将数据收集、整理、分析等工作成为常态，这是审计开展大数据分析的基石。目前，我国审计法授予了审计机关在审计期间获取被审计单位数据的权力，但是审计项目是单个开展的，各被审计单位之间的数据不能完全地相互关联，形成了一个个数据孤岛；并且，审计项目一结束，被审计单位就不愿意继续向审计机关提供数据，难以对被审计单位进行持续的审计监督。借鉴英国的经验，我国应当从法律层面明确属于国家审计范围的政府部门、企事业单位、公共机构，以及使用公共财政资金的企业、单位等应当定期向审计机关提供电子数据，为国家审计进行大数据分析创造条件，从根本上解决目前存在的数据收集难、不完整、时效性差等问题，将一个个数据“孤岛”连接起来，在此基础上进行深入的关联、对比和分析，真正发挥信息时代大数据的强大作用。

2、建立统一的数据格式标准。英国NFI项目的数据涉及相关政府部门、医院、学校、养老金管理机构、房屋管理机构、银行、部分私营企业等，提供的数据包括单位财务数据、单位业务数据、部分员工个人数据等，所有提供的数据均按照NFI项目指定的数据格式范围。NFI收到各单位上传的数据后，只需经过少量的数据清理，就可以整合到数据集中分析平台中，对不同部门、机构、单位的数据进行对比分析。在信息化高度发展的今天，我国应当由审计部门牵头，工信部、协会、高校等合作，建立统一的数据共享接口，在现有的xxx财务数据接口的基础上，扩充和整合管理数据、业务数据等信息，实现大数据兼容匹配。