浅论大数据背景下烟草统计工作思路 Discussion on tobacco statistical work ideas under the background of big data 关键字：统计，大数据， 市场化取向改革 摘要：统计工作对烟草行业发展和市场化取向改革推进意义深远。笔者基于大数据环境 和烟草行业发展需要，分析了当前烟草统计工作存在的问题，并提出改善建议，对卷烟行业 统计工作具有一定的指导意义。 Key words：Statistics，big data，reform oriented by market Abstract: The statistical work has profound significance to development of tobacco industry and reform oriented by market. Based on big data environment and developing needs of tobacco industry, author analyzes problems existing at tobacco statistical work and puts forward suggestions, which have direction signification. 随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长，而云计算的诞 生，更是直接把我们送进了大数据时代。“大数据”作为当前最流行的词汇，开始向各行业辐 射、渗透，逐渐成为重要的生产因素，而人们对海量数据的运用将预示着新一波生产率增长 和消费者盈余浪潮的到来，很多、特别是传统行业的管理和运营思维被颠覆。 烟草企业统计是指以统计的方法收集烟草企业发展过程中的数量方面相关信息，再通过 对信息的统计分析得出科学的结论做出预测来指导烟草企业以后的生产经营。其与大数据挖 掘数据中蕴藏情报价值的核心如出一辙。随着我国烟草数字化战略的实施，烟草行业在信息 化建设上已取得了巨大成就，并由此产生了巨大的数据信息资料。在市场化改革和竞争日趋 激烈的今天，如何实现利用“大数据”促进发展，也已成为行业关注的重点问题【1】。所以， 对于烟草行业统计工作来说，顺应大数据潮流，不断改进企业统计工作思路、提高企业统计 工作水平显得意义深远。 “市场化取向改革”是继“按订单组织货源、组织生产”之后的又一项重大改革举措， 该形势下卷烟供应链运作模式如下图，以市场需求为起点、强调“市场在资源配置中起决定 性作用”，涉及需求预测、货源组织、订单采集、监督管理、品牌培育、客户服务等营销环 节。新形势下的营销要求工业企业找准市场定位，强化品牌培育和精品制造，产品开发面向 客户需求，根据市场需求柔性生产；要求商业企业推动营销模式转型，关注市场需求、关注 

客户服务，根据市场需求安排供应策略，推行精细化管理。 图 1 市场化取向形势下卷烟供应链运作模式 统计分析能帮助用户实现精准营销，推动市场化取向改革深入发展。烟草行业市场化取 向改革把市场客户需求变成关注焦点，统计分析能帮助用户以精准营销为目的快速锁定有价 值的市场信息，通过挖掘市场大数据、一手零售户资料分析市场开发的着力点，把握好市场 需求的重点和难点，将有限的生产能力和营销资源投入到客户最需要、回报率最高的产品领 域，实现客我双赢。 统计分析能帮助用户深入贯彻精益思想，持续发挥精益思想对业务和管理提升效果。精 益思想的核心是消除一切无效劳动和浪费，把目标确定在持续降低成本、提高质量、增强生 产灵活性、实现无废品和零库存上，以此确保企业竞争优势。统计分析能通过量化的指标分 析，帮助用户及时跟踪生产组织、质量和设备保障、消耗控制等状态及变化情况，及时发现 低效环节，持续改善生产效率、提升制造能力。 统计分析为经营管理提供决策支持。决策者能通过对生产经营数据进行统计分析，对经 营的关键问题进行分析、把握，寻找经营发展的方向。 统计工作的推行对烟草行业竞争力提升意义重大，且烟草行业确实已经积累了海量数据， 但因以下方面存在的问题，难以发挥统计对烟草行业应有的支撑作用： 在行业特点上，从基层的烟叶种植、烟草收购到物流配送、卷烟营销，烟草业的数据跨 度从区县一级一直上升到国家总局，广度覆盖整个国家，仅仅单个省的每日工作数据就极其 庞大。但各个 IT 应用系统信息分散的现状，让数据难以实现集中式的统一管理。这不仅提 高了运维成本和管理难度，更容易形成信息竖井，无法充分发挥行业大数据的作用。 

在数据源获取上，因烟草行业产业链链条长、产业链参与主体众多，产业链数据难以及 时、准确获取到需方企业信息系统中，其中烟草种植和销售环节尤为明显。商业组织、烟农 种植、工业使用的种植模式，导致烟叶使用方和生产方信息共享程度亟待加强，工业需准确 把握土地土壤质量和环境因素，确定所需质量特性烟叶的最佳生产地；及时了解烟田病虫害、 自然灾害和环境情况，事先预测烟叶丰欠，提早规划应对措施。卷烟工商分开、专卖销售、 多级渠道的销售特点，导致工业难以及时、准确了解市场销售动态和客户偏好信息，市场导 向的组织运营模式高效推行阻碍重重。 在已有统计方法上，以往的数据处理主要是按时间、组织结构和数据特性等对数据进行 简单统计和查询，原有的数据分析与处理方法已不能满足管理和业务发展的实际需求。主要 体现在：烟叶香分与土壤、气候等紧密相关，卷烟感官质量、生产过程产品质量与原料、设 备的质量特性和状态等紧密相关，而传统统计分析对于数据中隐含的关联规则却无法深入分 析，对于潜在风险无法事先预知，对事物发展的趋势更难以进行准确预测等。 在数据应用环节上，基于数据分析方法限制，以往数据大多用于简单的生产经营报表统 计、数据查询、销售预测等基本的数量统计，以及实时生产数据监控等。基于企业整体运营 效率的关联数据分析、运营效率优化，基于生产过程问题原因追溯的关联关系挖掘，基于真 实消费者需求的销售预测，基于地理和环境因素的烟叶质量特性、产量预测等研究还存在很 大改进空间。 在统计人才方面，目前各企业主要以各业务领域负责人员进行统计分析工作，部分难度 较高的分析外包给第三方实施项目完成。企业内部人员在统计方面专业知识不足、能力偏弱， 难以针对业务需要提出统计解决方案。 "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、 高增长率和多样化的信息资产。"大数据"定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采 用非传统处理方法的数据集，是无法使用传统流程或工具处理或分析的。随着以 Hadoop 为 代表的大数据分析工具迅速崛起，大数据快速从巨量数据获得有价值信息的价值被普遍认可。 数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎等大数据分析方法论的成功案例层出不穷。烟草行业 也应抓住外界环境机遇，积极扩大统计分析数据源、引用先进的统计分析方法、扩大统计分 析应用领域，全面提升统计分析对企业经营管理的支撑作用[2]。 在数据源获取方面，架构大数据战略，拓宽烟草行业调研数据的广度和深度，从大数据 中了解烟草行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系 统的收集、管理、分析的基础上，能有效保证企业市场定位准确，品牌打造行业接受度高； 

了解环境、路况、气候等信息，帮助用户进行物料规划、产量预测和病虫害防护等。在移动 互联技术广泛应用、智能移动终端普及到人手一机的今天， 各种社交平台上的信息总量极 速增长，企业可以通过搭建基于移动网络的营销平台，获取市场交易信息、了解一手客户需 求，塑造企业品牌形象、提升服务效率；也可通过移动终端获取外部技术人员、业务人员提 供的实时生产、交易信息，用于生产技术指导和销售预测等。 在统计分析针对性方面，建立和完善统计分析指标体系，锁定统计对象、提升统计效率。 一是烟草企业统计指标体系的内容应包括烟草企业效益状况，烟草企业运营收入、成本和投 资情况，生产过程产量、质量、消耗等情况，员工状况以及当地社会经济等方面的信息，并 且尽量使指标按企业战略目标和市场要求可操作化；二是指标体系要从指标定义、指标意义、 统计方式、统计周期、内部关系、数据来源等方面进行统一规范，让这些指标科学化；三是 随着烟草企业竞争环境变化和行业政策发展，应及时合理调整统计指标体系；四是指标体系 要客观有效地反映烟草企业在建立现代烟草企业制度过程中和市场经济条件下的经济效益、 市场竞争能力、业务发展前景、生产组织能力、产品质量水平、消耗控制能力等重要信息， 为烟草企业管理者提供科学实用、浅显易懂的统计数据。 在统计分析方法方面，根据数据分析需求和特点引用合理的统计模型，让统计工作上水 平。烟草企业统计人员根据本身烟草企业状况和烟草企业发展需要，对集中汇总的统计数据 认真分析，运用多种手段揭示其内在的逻辑关系。借助计算机信息技术，对统计数据进行综 合分析，如对烟草企业经济活动中的产量、成本、产值、利润、品牌等统计数据进行分析， 参透统计数据之间内部联系。在此基础上，对烟草企业产品在国内外发展前景进行预测。统 计分析研究的方法、手段根据统计目的和要求而定，其结果可以分析研究报告的形式体现， 从而为烟草企业的发展与决策提供全面、准确的参考依据，发挥其他任何工作都难以发挥的 参谋作用，促进烟草企业管理与决策水平的提高。 在统计应用领域方面，普遍拓宽统计应用范围，深入应用到病虫害和自然灾害预测，产 量预测，卷烟物流配送，卷烟营销，卷烟质量评价等方面【3】： 在病虫害和自然灾害预测方面，烟草以烟叶为主要采收对象，病虫害和自然灾害对其产 量及品质的影响尤为重要。近年来，随着环境恶化和自然灾害时发，对烟草产量和品质构成 严重威胁的病虫草害也在不断变异，成为困扰烟草生产发展的难题。多年来农业和气象部门 记录大量数据，基于大数据的数据挖掘能通过 BP 神经网络、线性回归、网络聚类、灰色关 联等对病虫害进行监控预警，预测可能发生的病虫害，为预防策略制定提供科学依据。 在产量预测方面，采收时间对烟叶养分和致香物质有直接影响。可以通过烟草生产、养 

分积累、气象数据等，结合烟草养分积累模型，基于充足的优质烟特征数据对产量进行预测、 科学确定采收时间。统计方法主要包括 BP 神经网络、灰色系统模型、聚类分析等。 在物流配送方面，可通过各物流环节信息共享，结合天气情况、路况信息、运输时间等 进行货物调剂、线路优化等。 在卷烟营销方面，可通过聚类分析将客户进行分类，进行差别化营销和服务；可通过研 究区域特性、消费者偏好等预测客户行为，预防客户流失、挖掘潜在客户；可通过研究消费 者态度和消费习惯数据，发现卷烟产品的可替代关系和价格接受程度等。 卷烟感官质量与烟叶香气成分、卷烟物理指标等关系密切。通过对卷烟感官质量指标、 烟叶香气成分、物理指标等进行关联分析，可以发现指标间关联关系，通过平衡卷烟感官质 量和物理指标提升卷烟质量。也可用于发现卷烟质量、消耗、设备指标间的关联关系，为生 产效率整体优化提供参考。 在人才基础方面，大力引进高素质统计人才，加强企业内统计人才培训。烟草企业从业 务和管理现状出发，积极落实中央关于人才工作的指示，从有实力的大学校园中引进高素质 专门统计人员，或者从高端人才市场上引进高素质人才。另一方面，由于烟草企业统计操作 性和实践性强，这要求烟草企业统计人员不仅要有较高的统计技术水平，专业的烟草业务知 识，广泛的管理知识，还要有很强的计算机实践能力，这就要求烟草企业做好统计人员的培 训工作，使其充分了解并掌握统计实际操作技术。随着烟草企业管理水平的提升，烟草企业 领导依据数据信息进行科学决策的内在需求会日益增加，掌握了统计技术的统计人员和烟草 企业统计将成为烟草企业现代发展的重要因素。 在大数据及相关支撑技术快速发展的今天，烟草行业统计工作只有与时俱进、面向行业 发展需要，广泛积累和运用自动化工具收集、挖掘、统计和分析企业数据，支撑企业经营、 生产、营销等各环节决策，才能借助数据的力量有效提高企业市场竞争力和收益能力，盈得 良好的效益。 参考文献： 【1】周亮，“大数据”技术在浙江烟草新时期的应用，硅谷， 2013.第 19 期 【2】孙海霞，浅谈加强烟草企业的统计工作的对策，东方企业文化， 2014 年 16 期 【3】田临卿，许自成，数据挖掘技术在烟草行业中的应用，中国农业科技导报，2012， 14（6）：84-89