数据分析实例：基于电力大数据的中小型企业运营发展分析

前不久，帆软发起了【2023BI数据分析大赛】的活动，老李我也是这个大赛的评委。
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今天跟大家分享的是基于电力大数据的中小型企业运营发展分析。

当我们去解读一份数据分析报告时，首先要了解这份报告的主要目的是什么，作者通过分析中小企业电力使用情况和企业经营情况，帮助政府进一步了解企业经营状况，为宏观决策、落实助企惠企政策提供数据支撑。

一、分析背景

作者首先介绍了中小企业在国民经济和社会发展中的重要作用，但近年来受到了多种经济压力的影响，如原材料价格上涨、订单不足、用工难、回款慢、物流成本高等。为了支持中小企业，政府出台了一系列政策措施。然而，政府需要更好地了解企业的经营状况，以制定更有效的政策。
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作者依托互联网采集与自建仿生数据，利用电力生产、电力服务、电力消费环节数据，融合经济运行、产业政策等，在充分解读山东省中小企业促进条例的政策基础上，从总体概述、产业发展、地区发展、企业预警等4个方面开展监测分析，构建电力看中小企业发展分析算法模型，搭建能源大数据看民生发展典型场景，预测中小企业发展趋势，为城市管理者制定助企惠企政策提供数据支撑及决策依据。
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数据分析工具：Fine BI

二、分析原则

作者主要遵从以下原则：

1. 数据价值：将数据视为资源，最大限度地挖掘和发掘数据的价值，以支持业务决策。
2. 数据综合利用：整合内外数据资源，构建数据融合，实现数据的综合利用和共享。
3. 数据安全：保障数据的可靠性、完整性和安全性。
4. 创新技术：采用先进的技术手段，提高数据处理、分析和应用的能力，推动数据分析领域的创新和发展。

三、分析思路

作者的分析思路是首先对电力数据和经济活动进行初步探索性分析，再依次进行分地区、分产业的精细化分析，利用分析成果设计算法并开展预警预测，具体从以下三个方面构建：

研究电力大数据和经济活动之间的特点

通过皮尔逊（Pearson）相关系数对电力大数据和经济的分析研究，使电力大数据能够准确、及时、直观地体现中小企业经营运行的实际情况。

开展中小企业用能分析

一是通过构建景气指数、用电增长指数、规模增长指数，分析各地市、各行业样本企业生产用能变化趋势。二是开展企业用能预测，分析外部形势发展对不同地市、行业的影响。

预警中小企业运营风险

基于上述中小企业用能分析分析的基础上，根据企业用电规律，构建企业画像，在企业存在运行异常时发出电量预警、减容预警和停产预警。
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四、数据处理

作者对数据进行了梳理、溯源、获取、清洗、转换、脱敏、导入、加工和计算等过程。这些步骤涉及多个数据源，包括电力使用数据、经济GDP数据等。数据处理的目的是为了建立分析模型提供准确的数据支持。

分析模型

作者基于中小企业用电数据构建中小企业运营景气指数（以下简称景气指数），用于评估中小企业正常生产用能水平，通过用电水平研判生产经营状况。

（1）指数规则

作者在指数构建时既考虑了通过用电变化反映当下企业发展情况，也考虑了通过容量变化反映企业自身对未来经营的信心。

（2）相关算法

皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），是用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。

（3）预测模型

一元线性回归是分析只有一个自变量（自变量 x 和因变量 y）线性相关关系的方法。

五、分析场景

作者将分析场景分为了四个板块，分别是电力看宏观经济、电力看中小企业、企业经营预警、企业发展预测。

（1）电力看宏观经济

作者通过该板块对电力数据和经济活动进行探索性分析，研究两者之间的相关性。电力看宏观经济板块整体上侧分4块显示监测指标。下侧为相关性分析、数据走势、各产业的相关系数。

• 监测指标模块：分季度用电监测、GDP数据、经济增速、企业增速。
• 相关性分析模块：电量与经济整体相关相关性分析，从数据图形可以看出，电量与经济整体上成正相关关系。
• 数据走势模块：显示电量与GDP数据走势，移动光标可以查看各季度详情。
• 各产业的相关系数模块:显示整体与各产业的相关系数。从数据图形可以看出第一产业电量数据与经济数据呈现弱相关。
  

（2）电力看中小企业

作者在对电力与经济活动进行初步分析之后，再次进行分地区、分产业的精细化分析。电力看中小企业板块含 [企业发展分析] 、[地区发展分析]、 [行业发展分析] 三个子模块，形成横轴与纵轴的分析经纬网络。通过对上述三个方向变化情况监测，点面结合综合研判监测中小企业生产经营情况。

• 企业发展分析：含企业运营指数分析、用电增长指数分析、规模指数增长分析、地区总览分析，产业、行业总览分析等
• 地区发展分析：16地市当前指数情况（含运营指数、用电指数、规模指数等）、地市样本企业统计、地区最高、最低近12个月的发展变化情况
• 行业发展分析：产业、行业当前指数情况，样本数量、产业最高指数分析，行业最高、最低指数分析。
  

（3）企业经营预警

作者利用分析成果设计算法并开展预警预测，该模块主要对存在生产运营风险的企业及时发出电量预警、容量预警和停产预警。预警规则如下：

• 电量预警（绿色）：月度用电增长指数低于50以及电量环比降幅高于80%。
• 减产预警（红色）：月度发生减容。
• 停产预警（蓝色）：近3个月电量为零。

1.预警分布模块：预警类型占比饼状图
2.预警企业名单模块：显示预警企业名单含企业名称、所属产业、所属行业、所属地区、预警类型和预警描述。
3.地区预警分布模块：按16地市显示预警企业情况。
4.产业预警分布模块：按行业显示预警企业情况。
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（4）企业发展预测

作者基于电力大数据的监测分析，通过对中小企业用电情况、地区发展、行业发展等数据的考量，结合统计的企业发展与经济指标，设置基于电力大数据的景气度预测模型，输出产业发展大数据分析结果，为政府促进中小企业发展提供数据支撑。
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总的来说，该报告旨在为山东省政府提供有关中小企业电力使用情况和经济发展趋势的详细数据和分析，以支持政府的决策制定和政策实施。报告首先对电力数据和经济活动进行初步探索性分析，再依次进行分地区、分产业的精细化分析，利用分析成果设计算法并开展预警预测，分析由浅入深，使用了多种数据分析技术，包括相关性分析和预测模型，以便更好地理解并预测中小企业的运营状况。
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这份报告对我们还是很有启发意义的，比如我们需要具备整合不同数据源和清洗数据的能力，需要注重数据安全；比如分析师需要具有将数据视为资源的潜意识；比如我们需要理解业务需求，将分析与业务相结合，实现有意义的结果……