業務分析データ分析（データ分析例：電力ビッグデータに基づく中小企業の業務・発展の分析）

データ分析事例：電力ビッグデータによる中小企業の運営・発展分析

少し前に、Fanruan は [2023BI データ分析コンテスト] イベントを立ち上げ、私、Lao Li もこのコンテストの審査員を務めています。

本日、皆様にご紹介したいのは、パワービッグデータに基づく中小企業の運営・発展分析です。

データ分析レポートを解釈するときは、まずレポートの主な目的を理解する必要があります。著者は、中小企業の電力使用状況や事業運営を分析することで、政府が中小企業の経営状況をさらに理解し、マクロ的な意思決定や企業支援・利益政策の実施にデータ支援を提供しています。

筆者はまず、中小企業が国民経済と社会の発展において果たす重要な役割を紹介したが、近年、原材料価格の高騰、受注不足、雇用難、代金回収の遅れ、物流コストの高騰など、さまざまな経済的圧力の影響を受けてきている。中小企業を支援するために、政府は一連の政策措置を導入した。しかし、より効果的な政策を策定するためには、政府は企業の状況をよりよく理解する必要がある。

著者は、インターネットを利用してバイオニックデータを収集・構築し、電力生産、電力サービス、電力消費のデータを活用し、経済運営、産業政策などを統合し、山東省中小企業振興条例の政策を全面的に解釈しています。全体概観、産業発展、地域発展、企業早期警戒の4つの側面から監視・分析を実施します。電力の観点から中小企業の発展を分析するためのアルゴリズムモデルを構築し、エネルギービッグデータから人々の生活の発展を見るための典型的なシナリオを構築し、中小企業の発展動向を予測し、都市管理者が企業を支援し利益をもたらす政策を策定するためのデータサポートと意思決定の基盤を提供します。

データ分析ツール: Fine BI

著者は主に以下の原則に従います。

1. データの価値: データをリソースとして扱い、その価値を最大限に高めてビジネス上の意思決定をサポートします。
2. データの総合活用：社内外のデータリソースを統合し、データ融合を構築し、データの総合活用と共有を実現します。
3. データ セキュリティ: データの信頼性、整合性、セキュリティを確保します。
4. 革新的な技術：高度な技術的手段を使用して、データの処理、分析、および応用能力を向上させ、データ分析分野における革新と発展を促進します。

著者の分析アプローチは、まず電力データと経済活動の予備的な探索的分析を行い、次に地域と産業ごとに精緻な分析を行い、分析結果を使用してアルゴリズムを設計し、早期警戒予測を実行することです。具体的には、次の 3 つの側面から構成されます。

1. 電力ビッグデータと経済活動の特性を研究する

ピアソン相関係数を用いた電力ビッグデータと経済の分析・研究を通じて、電力ビッグデータは中小企業の実際の運営状況を正確かつタイムリーに直感的に反映することができます。

1. 中小企業のエネルギー消費分析を実施

まず、繁栄指数、電力消費成長指数、規模成長指数を構築し、さまざまな都市や業種のサンプル企業の生産エネルギー消費の変化傾向を分析します。 2 つ目は、企業のエネルギー消費予測を実行し、外部動向がさまざまな都市や産業に与える影響を分析することです。

1. 中小企業の事業リスクの早期警告

前述の中小企業のエネルギー消費分析に基づいて、企業の電力消費パターンに応じて企業ポートレートを構築し、企業が異常な動作をした場合に、電力消費警告、能力低下警告、生産停止警告が発行されます。

著者は、データを分類、追跡、取得、クリーニング、変換、感度除去、インポート、処理、計算しました。これらのステップには、電力使用量データ、経済 GDP データなど、複数のデータ ソースが関係します。データ処理の目的は、分析モデルを確立するための正確なデータ サポートを提供することです。 05

分析モデル

著者らは、中小企業の電力消費データを基に中小企業の経営繁栄指数（以下、繁栄指数）を構築した。この指標は中小企業の通常の生産エネルギー消費レベルを評価し、電力消費レベルを通じて生産および運営状況を判断するために使用されます。

（１）インデックスルール

指数を構築するにあたり、筆者は、電力消費量の変化を通じて企業の現状の発展を反映することと、容量の変化を通じて企業自身の将来の事業に対する信頼を反映することの両方を考慮した。

（２）関連アルゴリズム

ピアソン相関係数は、2 つの変数 X と Y 間の相関 (線形相関) を測定するために使用され、その値は -1 から 1 の間です。

（３）予測モデル

単回帰分析は、1 つの独立変数 (独立変数 x と従属変数 y) 間の線形関係を分析する方法です。

著者は分析シナリオを、電力のマクロ経済観、電力の中小企業観、企業運営警告、企業発展予測の4つのセクションに分けます。

（１）マクロ経済的観点から見た電力

このセクションでは、電力データと経済活動の探索的分析を行い、両者の相関関係を調査します。電力のマクロ経済部門をみると、全体の上部が4つのセクションに分かれて監視指標が表示されています。下側には、各業界の相関分析、データの傾向、相関係数が表示されます。

1. 監視指標モジュール: 四半期ごとの電力消費監視、GDP データ、経済成長率、企業成長率。
2. 相関分析モジュール: 電力消費と経済全体との相関分析。データグラフから、電力消費と経済全体は正の相関関係にあることがわかります。
3. データ トレンド モジュール: 電力消費量と GDP データのトレンドを表示します。カーソルを移動すると各四半期の詳細が表示されます。
4. 各業種の相関係数モジュール：全体と各業種の相関係数を表示します。データグラフから、一次産業の電力消費データは経済データと弱い相関関係にあることがわかります。

（２）電力業界の中小企業

筆者は電力と経済活動に関する予備的な分析を行った後、地域別、産業別のより詳細な分析を行った。電力産業中小企業部門には、[企業発展分析]、[地域発展分析]、[産業発展分析]の3つのサブモジュールが含まれており、水平軸と垂直軸を持つ分析ネットワークを形成しています。上記３つの方向の変化をモニタリングすることで、中小企業の生産・運営に関する総合的な分析・モニタリングを実施します。

1. 企業発展分析：企業運営指数分析、電力消費量増加指数分析、規模指数増加分析、地域概要分析、業界・セクター概要分析などを含む。
2. 地域発展分析：16都市の現在の指数状況（運営指数、電力消費指数、規模指数などを含む）、都市のサンプル企業の統計、過去12か月間の地域発展の最高と最低の変化
3. 業界発展分析: 業界、現在の業界指数ステータス、サンプル サイズ、業界最高指数分析、業界最高および最低指数分析。

（３）企業活動早期警報

著者らは分析結果を使用してアルゴリズムを設計し、早期警報予測を実施した。このモジュールは主に、生産および運用上のリスクがある企業に対して、タイムリーな電力警告、容量警告、生産停止警告を発行します。警告ルールは次のとおりです。

• 電力消費警告（緑）：月間電力消費増加指数が50未満であり、月間電力消費の減少が80％を超えています。
• 生産削減警告（赤）：生産能力の削減は毎月発生します。
• 生産停止警告（青）：過去3か月間の電力消費がゼロです。

1. 警告分布モジュール: 警告タイプの割合の円グラフ
2. 警告企業リスト モジュール: 企業名、業種、セクター、地域、警告の種類、警告の説明を含む警告企業リストを表示します。
3. 地域早期警報配信モジュール：16都市別に早期警報企業の状況を表示します。
4. 業界警告分布モジュール: 業界別に警告企業の状況を表示します。

（４）企業発展予測

電力ビッグデータの監視と分析に基づいて、中小企業の電力消費、地域発展、産業発展などのデータを考慮し、統計的な企業発展と経済指標を組み合わせ、電力ビッグデータに基づく繁栄予測モデルを構築します。このモデルは、産業発展ビッグデータ分析の結果を出力し、中小企業の発展を促進するための政府へのデータサポートを提供します。

全体として、この報告書は、山東省政府に中小企業の電力使用と経済発展の傾向に関する詳細なデータと分析を提供し、政府の意思決定と政策実施を支援することを目的としています。この報告書では、まず電力データと経済活動の予備的な探索的分析を行い、次に地域別および産業別の詳細な分析を行っています。分析結果を使用してアルゴリズムを設計し、早期警告予測を実行します。相関分析や予測モデルなど、さまざまなデータ分析手法を用いて、浅いところから深いところまで分析を進め、中小企業の経営状況をより深く理解し、予測します。

このレポートは私たちにとって非常に刺激的です。たとえば、さまざまなデータ ソースを統合してデータをクリーンアップする機能が必要であり、データのセキュリティに注意を払う必要があります。たとえば、アナリストはデータをリソースとして捉える潜在意識を持つ必要があります。たとえば、ビジネスニーズを理解し、分析とビジネスを組み合わせ、有意義な結果を達成する必要があります...