撰写应收账款论文时，需重点分析以下数据：
1.账龄分布（揭示逾期风险）、2.客户信用评级（评估还款能力）、3.周转率指标（衡量管理效率）、4.坏账率（反映资产质量）、5.行业对比数据（定位企业水平）。这些数据能系统性展现应收账款的实际状况与潜在风险。
分点解析核心数据维度：
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账龄分析
按30天、60天、90天以上等时段分类统计应收账款金额，识别账龄结构是否健康。账龄越长，坏账风险越高，需结合催收策略分析。 -
客户信用数据
包括客户历史付款记录、财务状况、行业风险等级等。信用评级低的客户需重点监控，或调整赊销政策。 -
周转率指标
计算应收账款周转天数（DSO）和周转次数，评估资金回笼效率。周转率过低可能暴露运营问题或行业周期影响。 -
坏账准备与核销数据
分析企业计提坏账的比例、实际核销金额及原因（如客户破产、纠纷等），判断财务稳健性。 -
行业与竞对数据
对比同行业平均周转率、坏账率等，明确企业在市场中的位置。例如，零售业DSO通常短于制造业。
应收账款论文的数据分析需覆盖微观（企业自身）与宏观（行业环境）层面，通过量化指标揭示风险点，为优化信用政策、提升现金流管理提供依据。实际写作中可结合案例企业数据，增强论证深度。
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