用BI分析电力大数据后，才发现中小型企业发展现状原来是这样！
《基于电力大数据的中小型企业运营发展分析》是帆软社区用户“yooo酷”在2023年BI数据分析大赛中的作品分享。此案例借助互联网采集与自建仿生数据，结合电力生产、电力服务、电力消费环节数据，融合经济运行、产业政策等信息，以山东省中小企业促进条例为政策基础，对中小型企业运营发展进行多维度分析。通过搭建能源大数据看民生发展典型场景，预测企业发展趋势，为城市管理者制定助企惠企政策提供数据支撑与决策依据。
中小型企业作为国民经济的重要支柱，在促进增长、保障就业、活跃市场、改善民生等方面扮演着关键角色。近年来，受原材料价格上涨、订单不足、用工难用工贵、回款慢、物流成本高以及部分地区停电限电等因素影响，中小企业面临着较大的运营压力和经营困难。为激发中小企业活力、推动转型升级与权益保护，山东政府出台了一系列政策措施，旨在提高中小企业经营效益，实现高质量发展。
当前，中小企业存在的问题包括分布范围广、走访价值密度小、实时准确性低等，使得政府迫切需要深入了解企业经营状况，为决策提供数据支持。本次分析主要依托电力大数据，从总体概述、产业发展、地区发展、企业预警四个方面进行监测分析，构建电力看中小企业发展分析算法模型。
在分析过程中，本案例遵循了以下原则和思路：
1. **分析原则**：确保数据的准确性、及时性、直观性，以便准确反映中小企业经营运行的实际情况。
2. **分析思路**：首先进行初步探索性分析，然后进行分地区、分产业的精细化分析，最后利用分析成果设计算法并开展预警预测。分析主要分为三个方面：
- **研究电力大数据与经济活动之间的关系**：通过皮尔逊相关系数分析，确保电力大数据能够准确反映中小企业经营状况。
- **中小企业用能分析**：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，同时预测外部形势对不同地市、行业的影响。
- **预警中小企业运营风险**：基于企业用电规律，构建企业画像，实现电量预警、减容预警和停产预警的及时发出。
数据方面，分析主要涉及以下步骤：
- **数据梳理**：明确分析需求与指标定义，从总体概述、产业发展、地区发展、企业预警四个角度梳理所需数据。
- **数据溯源**：核实数据来源、数据属性，确保数据准确性。
- **数据获取**：外部经济GDP数据、季度电量数据通过自动采集工具获取，用户电量数据则基于仿生数据。
- **数据清洗**：处理缺失值和异常值。
- **数据转换**：使用EXCEL工具进行转换与初步分析。
- **数据脱敏**：进行数据归一化处理，实施数据脱敏与加密。
- **数据导入与加工**：通过FineBI进行数据导入与加工，生成所需数据表及字段，制定数据加工方案。
- **数据计算**：针对分析展示图形进行数据计算，如相关性分析。
分析模型构建了中小企业运营景气指数，用以评估企业用电生产态势。通过指数规则设计，景气指数可直观反映企业发展情况。相关算法包括皮尔逊相关系数与一元线性回归。分析场景则分为四大板块，覆盖电力看宏观经济、电力看中小企业、企业经营预警与企业发展预测。通过持续监测中小企业用电情况，及时发出预警，实现助企政策的精准制定与科学决策。
通过持续监测与预警机制，分析案例不仅提高了助企政策的精准度与穿透力，还实现了助企方式从“被动发现”向“主动出击”的转变。企业用电规律分析能够准确掌握产停情况，及时介入疑似停产、减产、降产的重点中小企业，辅助政府部门实现对经营稳定性的有效掌控，为“稳生产”决策提供数据支持。
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