優秀作文|數據分析課件（集錦十四篇）_數據分析課件
發表時間：2018-01-19數據分析課件（集錦十四篇）。
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布隆過濾器：
其實質是一個位數組和一系列HASH函數。布隆過濾器的原理是利用位數組存儲數據的HASH值而不是數據本身，其本質是利用HASH函數對數據進行有損壓縮存儲的位圖索引。其優點是具有較高的空間效率和查詢速率，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。布隆過濾器適用于允許低誤識別率的大數據場合。
HASH法：
其本質是將數據轉化為長度更短的定長的數值或索引值的方法。這種方法的優點是具有快速的讀寫和查詢速度，缺點是難以找到一個良好的HASH函數。
索引：
無論是在管理結構化數據的傳統關系數據庫，還是管理半結構化和非結構化數據的技術中，索引都是一個減少磁盤讀寫開銷、提高增刪改查速率的有效方法。索引的`缺陷在于需要額外的開銷存儲索引文件，且需要根據數據的更新而動態維護。
TRIE樹：
又稱為字典樹，是HASH樹的變種形式，多被用于快速檢索，和詞頻統計。TRIE樹的思想是利用字符串的公共前綴，最大限度地減少字符串的比較，提高查詢效率。
并行計算：
相對于傳統的串行計算，并行計算是指同時使用多個計算資源完成運算。其基本思想是將問題進行分解，由若干個獨立的處理器完成各自的任務，以達到協同處理的目的。
傳統數據分析方法，大多數都是通過對原始數據集進行抽樣或者過濾，然后對數據樣本進行分析，尋找特征和規律，其最大的特點是通過復雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著計算能力和存儲能力的提升，大數據分析方法與傳統分析方法的最大區別在于分析的對象是全體數據，而不是數據樣本，其最大的特點在于不追求算法的復雜性和精確性，而追求可以高效地對整個數據集的分析?？傊?，傳統數據方法力求通過復雜算法從有限的數據集中獲取信息，其更加追求準確性；大數據分析方法則是通過高效的算法、模式，對全體數據進行分析。
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求職意向
崗 位：數據分析/數據運營
期望薪資: /月
工作履歷
20xx/01 – 至今: 客戶洞察專家
1) 數據維護
客戶線上、線下消費及APP非消費行為數據流維護、整合，常規報表、分析數據集創建、維護，數據定時更新ETL管理，新業務需求數據流維護。
2) 報表開發
運用Tableau、Oracle BI等可視化工具，開發數據監控報表：
周、月銷售KPI監控，APP客戶銷售/非銷售行為監控，會員系統客戶行為監控，周活、月活監控等。
3) 數據分析
根據客戶在APP的行為軌跡以及留存情況，發掘客戶在APP上的興趣點，
20xx/01 - 20xx/03： 數據分析師
為Nielsen提供服務，服務內容主要包括：
1、FMCG快消品市場統計分析，受眾客服群體包括快消品各制造商和零售商，幫助其了解自身產品在市場的表現情況，輔助其制定產品計劃；
2、市場調研方法研究，維持數據模型的穩定性；
3、北京、天津以及湖南煙草市場銷售統計分析，幫助各煙草局統計煙草市場的銷量、價格與庫存情況，輔助其制定出貨策略；
4、市場表現異常情況跟進調查，解決客戶的疑問。
主要使用統計工具：Excel統計函數，Excel宏，Excel統計圖表，Oracle，Nielsen Answers等（自學SAS但目前還未熟練掌握）。
項目經驗：北京煙草市場分析模型搭建
責任描述：數據分析、數據測試、輔助制定方法；
項目描述：搭建北京煙草市場調研分析模型，統計北京煙草市場的數據。期間，主要負責輔助制定統計方法，進行數據的測試和分析，并且維護模型的穩定。
自我評價及總結
樂觀，踏實，待人真誠。自學能力強（自學數據分析與數據挖掘相關的知識）；有較強的事業心，對于既定的目標，有堅持不懈的'追求精神；有較強的分析能力，能夠在復雜的情況中迅速找出線索，理出頭緒。因原工作內容為數據分析，所以在工作的迅速開展以及應對工作的繁復性和臨時性要求方面，較為得心應手；且在原工作中，為煙草項目的小組負責人，對于人際溝通方面和團隊管理方面有經驗。因此在新工作的開展方面，容易上手實施。
職業生涯規劃：數據分析—大數據分析—數據挖掘（目前技術還未達標，希望能在工作中學習更多的知識，擴充自身，服務公司）。
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分析轉化的基本模型是轉化漏斗（conversion funnel），這個大家都應該很熟悉了。
轉化漏斗最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是實現銷售，所以大家很多時候把轉化和銷售是混為一談。但轉化漏斗的最終轉化也可以是其他任何目的的實現，比如一次使用 app 的時間超過 。對于增長黑客而言，構建漏斗是最為常見的工作。
漏斗幫助我們解決兩方面的問題，第一、在一個過程中是否發生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，并且能夠通過進一步的分析堵住這個泄漏點；第二、在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主進程受到損害。
漏斗的構建很簡單，無論 web 還是 app，都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奧秘則很豐富。而且漏斗方法還會和其他方法混合使用，樂趣無窮。我在互聯網數據運營的課程中也會具體講解。
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1.記錄運算規則
主要說明食品分析中數據記錄與計算，其均按有效數字計算法則進行，即：
①除特殊規定外，一般可疑數為最后一位，有±1個單位的誤差；
②復雜運算時，其中間過程可多保留一位，最后結果需取應有的位數；
③加減法計算的結果，其小數點以后保留的位數，應與參加運算各數中小數點后位數最小的相同；
④乘除法計算的結果，其有效數字保留的位數應與參加運算各數中有效數字位數最少者相同；
2.可疑值的取舍
同一樣品進行多次測定，常發現個別數據與其他數據相差較大，對這些不如意的數據不能任意棄去。除非分析者有足夠的理由確證這些數值是由于某種偶然過失或外來干擾而剔除外，否則都應當依據誤差理論來確定這些數據的取舍。
3.標準曲線的.繪制
用吸光光度法、熒光光度法、原子吸收光度法、色譜分析法對某些成分進行測定時，常常需要制備一套具有一定梯度的系列標準溶液，測定其系數（吸光度、熒光強度、峰高），繪制標準曲線。在正常情況下，此標準曲線應該是一條通過原點的直線，但在實際測定時，常出現某一、二點偏離直線的情況，這時，用最小二乘方回歸法繪制標準曲線，就能得到最合理的圖形。最小二乘法計算，然后按回歸方程式計算結果，繪制標準曲線。
4.測定結果的校正
在食品分析中，常常因為系統誤差，使測定結果高于或低于檢測對象的實際含量，即回收率不是100%，所以需要在樣品測定的同時用加入回收法測定回收率，再利用回收率按下式對樣品的測定結果加以校正。
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常用數據分析方法
1描述統計
描述性統計是指運用制表和分類，圖形以及計筠概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。
均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹法。
P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
2假設檢驗
1、參數檢驗
參數檢驗是在已知總體分布的條件下(一股要求總體服從正態分布)對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等)進行的檢驗 。
1)U驗 使用條件：當樣本含量n較大時，樣本值符合正態分布
2)T檢驗 使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值符合正態分布
A單樣本t檢驗：推斷該樣本來自的總體均數μ與已知的某一總體均數μ0 (常為理論值或標準值)有無差別;
B 配對樣本t檢驗：當總體均數未知時，且兩個樣本可以配對，同對中的兩者在可能會影響處理效果的各種條件方面為相似;
C 兩獨立樣本t檢驗：無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對比較時使用。
2、非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一股性假設(如總體分布的位是否相同，總體分布是否正態)進行檢驗。
適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態一般是未知的。
A 雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態;
B 體分布雖然正態，數據也是連續類型，但樣本容量極小，如10以下;
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
3信度分析
檢測量的可信度，例如調查問卷的真實性。
分類：
1、外在信度：不同時間測量時量表的一致性程度，常用方法重測信度
2、內在信度;每個量表是否測量到單一的概念，同時組成兩表的內在體項一致性如何，常用方法分半信度。
4列聯表分析
用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關。
對于二維表，可進行卡方檢驗，對于三維表，可作Mentel-Hanszel分層分析。
列聯表分析還包括配對計數資料的卡方檢驗、行列均為順序變量的相關檢驗。
5相關分析
研究現象之間是否存在某種依存關系，對具體有依存關系的現象探討相關方向及相關程度。
1、單相關： 兩個因素之間的相關關系叫單相關，即研究時只涉及一個自變量和一個因變量;
2、復相關 ：三個或三個以上因素的相關關系叫復相關，即研究時涉及兩個或兩個以上的自變量和因變量相關;
3、偏相關：在某一現象與多種現象相關的場合，當假定其他變量不變時，其中兩個變量之間的相關關系稱為偏相關。
6方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本;各樣本來自正態分布總體;各總體方差相等。
分類
1、單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變量的關系
2、多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變量的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系
3、多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變量的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系
4、協方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，使之影響了分祈結果的準確度。協方差分析主要是在排除了協變量的影響后再對修正后的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法，
7回歸分析
分類：
1、一元線性回歸分析：只有一個自變量X與因變量Y有關，X與Y都必須是連續型變量，因變量y或其殘差必須服從正態分布。
2、多元線性回歸分析
使用條件：分析多個自變量與因變量Y的關系，X與Y都必須是連續型變量，因變量y或其殘差必須服從正態分布 。
逐步回歸法，向前引入法和向后剔除法
2)橫型診斷方法：
A 殘差檢驗： 觀測值與估計值的差值要艱從正態分布
B 強影響點判斷：尋找方式一般分為標準誤差法、Mahalanobis距離法
C 共線性診斷：
診斷方式：容忍度、方差擴大因子法(又稱膨脹系數VIF)、特征根判定法、條件指針CI、方差比例
處理方法：增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等
3、Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續的正態分布變里，且自變量和因變量呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況
分類：
Logistic回歸模型有條件與非條件之分，條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區別在于參數的估計是否用到了條件概率。
有序回歸、Probit回歸、加權回歸等
8聚類分析
樣本個體或指標變量按其具有的特性進行分類，尋找合理的度量事物相似性的統計量。
1、性質分類：
Q型聚類分析：對樣本進行分類處理，又稱樣本聚類分祈 使用距離系數作為統計量衡量相似度，如歐式距離、極端距離、絕對距離等
R型聚類分析：對指標進行分類處理，又稱指標聚類分析 使用相似系數作為統計量衡量相似度，相關系數、列聯系數等
2、方法分類：
1)系統聚類法： 適用于小樣本的樣本聚類或指標聚類，一般用系統聚類法來聚類指標，又稱分層聚類
2)逐步聚類法 ：適用于大樣本的樣本聚類
K均值聚類等
9判別分析
1、判別分析：根據已掌握的一批分類明確的樣品建立判別函數，使產生錯判的事例最少，進而對給定的一個新樣品，判斷它來自哪個總體
2、與聚類分析區別
1)聚類分析可以對樣本行分類，也可以對指標進行分類;而判別分析只能對樣本
2)聚類分析事先不知道事物的類別，也不知道分幾類;而判別分析必須事先知道事物的類別，也知道分幾類
3)聚類分析不需要分類的歷史資料，而直接對樣本進行分類;而判別分析需要分類歷史資料去建立判別函數，然后才能對樣本進行分類
3、進行分類 ：
1)Fisher判別分析法 ：
以距離為判別準則來分類，即樣本與哪個類的距離最短就分到哪一類， 適用于兩類判別;
以概率為判別準則來分類，即樣本屬于哪一類的概率最大就分到哪一類，適用于
適用于多類判別。
2)BAYES判別分析法 ：
BAYES判別分析法比FISHER判別分析法更加完善和先進，它不僅能解決多類判別分析，而且分析時考慮了數據的分布狀態，所以一般較多使用;
10主成分分析
將彼此關的一組指標變適轉化為彼此獨立的一組新的指標變量，并用其中較少的幾個新指標變量就能綜合反應原多個指標變量中所包含的主要信息 。
11因子分析
一種旨在尋找隱藏在多變量數據中、無法直接觀察到卻影響或支配可測變量的潛在因子、并估計潛在因子對可測變量的影響程度以及潛在因子之間的相關性的一種多元統計分析方法
與主成分分析比較：
相同：都能夠起到理多個原始變量內在結構關系的作用
不同：主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變量間的關系，是比主成分分析更深入的一種多元統計方法
用途：
1)減少分析變量個數
2)通過對變量間相關關系探測，將原始變量進行分類
12時間序列分析
動態數據處理的統計方法，研究隨機數據序列所遵從的`統計規律，以用于解決實際問題;時間序列通常由季節變動、循環波動和不規則波動。
主要方法：移動平均濾波與指數平滑法、ARIMA橫型、量ARIMA橫型、ARIMAX模型、向呈自回歸橫型、ARCH族模型
13生存分析
用來研究生存時間的分布規律以及生存時間和相關因索之間關系的一種統計分析方法
1、包含內容：
1)描述生存過程，即研究生存時間的分布規律
2)比較生存過程，即研究兩組或多組生存時間的分布規律，并進行比較
3)分析危險因素，即研究危險因素對生存過程的影響
4)建立數學模型，即將生存時間與相關危險因素的依存關系用一個數學式子表示出來。
2、方法：
中數生存期、平均數、生存函數的估計、判斷生存時間的圖示法，不對所分析的數據作出任何統計推斷結論
2)非參數檢驗：檢驗分組變量各水平所對應的生存曲線是否一致，對生存時間的分布沒有要求，并且檢驗危險因素對生存時間的影響。
A 乘積極限法(PL法)
B 壽命表法(LT法)
3)半參數橫型回歸分析：在特定的假設之下，建立生存時間隨多個危險因素變化的回歸方程，這種方法的代表是Cox比例風險回歸分析法
4)參數模型回歸分析：已知生存時間服從特定的參數橫型時，擬合相應的參數模型，更準確地分析確定變量之間的變化規律
14典型相關分析
相關分析一般分析兩個變里之間的關系，而典型相關分析是分析兩組變里(如3個學術能力指標與5個在校成績表現指標)之間相關性的一種統計分析方法。
典型相關分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它將一組變量與另一組變量之間單變量的多重線性相關性研究轉化為對少數幾對綜合變量之間的簡單線性相關性的研究，并且這少數幾對變量所包含的線性相關性的信息幾乎覆蓋了原變量組所包含的全部相應信息。
15R0C分析
R0C曲線是根據一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾).以真陽性率(靈敏度)為縱坐標，假陽性率(1-特異度)為橫坐標繪制的曲線
用途：
1、R0C曲線能很容易地出任意界限值時的對疾病的識別能力
用途 ;
2、選擇最佳的診斷界限值。R0C曲線越靠近左上角，試驗的準確性就越高;
3、兩種或兩種以上不同診斷試驗對疾病識別能力的比較，一股用R0C曲線下面積反映診斷系統的準確性。
16其他分析方法
多重響應分析、距離分祈、項目分祈、對應分祈、決策樹分析、神經網絡、系統方程、蒙特卡洛模擬等。
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工作職責：
1、參與大數據平臺的建設維護，持續穩定支撐業務發展
2、實時/離線數據etl過程設計和開發
3、多維度海量數據的分析應用
實時分析、并行計算等系統設計和實現；
任職資格：
1、對數據敏感，有意愿投身大數據事業
ai知識，至少在以下某一領域有深入的研究：統計機器學習、視覺識別、深度學習；
mapreduce、yarn、storm、spark等；
4、熟悉linux操作系統和shell編程，熟悉sql編程以及性能調優；
5、精通java或者其他主流開發語言；
6、熟悉分布式服務開發，對基于docker的微服務有一定的了解；
誠信，能自我驅動，有較強的語言表達能力
金融、智能交通行業經驗優先考慮
9、團隊合作無障礙，強烈的自我驅動力和抗壓力
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第一天：邁出大數據的第一步
今天是我在某知名科技公司開始實習的第一天，我被分派到了大數據分析團隊。在我進入辦公室的那一刻，就感覺到了浩瀚的數據世界正在向我招手。
上午，我參加了一場關于大數據分析基礎知識的培訓。講師首先向我們介紹了什么是大數據以及其作用。在信息爆炸的時代，數據量不斷增長，很多企業和機構都在面臨如何處理和分析這些海量數據的困局。而大數據分析就是幫助他們從這些數據中獲取有用的信息和洞察力，以便做出更明智的決策。
下午，我被分配了一項任務，要分析某個電商平臺的用戶行為。我需要從公司的數據倉庫中獲取相關的數據。這個過程并不容易，我需要熟悉公司的數據系統和工具，以便正確地提取數據。在我的導師的指導下，我順利地完成了這個環節。
第二天：真正踏入數據的世界
今天的任務是在獲取到的數據上進行清洗和整理。在真正開始分析之前，數據的質量和結構是非常關鍵的。我首先使用了一些數據清洗的工具和技術，將數據中的冗余、重復和缺失的部分進行了清理。然后，我對數據進行了格式轉換，使其適應后續的分析需求。
完成數據清洗后，我對這些數據進行了初步的探索性分析。我使用圖表和統計指標來展示數據的基本特征和趨勢。通過分析各個指標之間的關聯性，我逐漸了解到用戶的行為習慣和偏好。這讓我對大數據的分析能力有了更直觀的理解。
第三天：模型構建與分析
在前兩天的基礎上，我開始構建一個模型來預測用戶的購買行為。模型的構建需要借助一些機器學習算法和工具，我對這些進行了進一步的學習和研究。我使用了一種廣泛應用于預測問題的算法，并在我的數據上進行了訓練和測試。
經過幾次實驗和調整，我的模型逐漸達到了一個令人滿意的狀態。我從中得出了一些重要的和洞察，例如最能影響用戶購買的因素是什么，以及不同類型用戶之間的差異。這些對于電商平臺優化產品和服務都具有重要的指導意義。
第四天：提升數據可視化和呈現質量
為了更好地向團隊和公司展示我的分析結果，我花了一些時間來提升數據的可視化和呈現質量。我使用了一些數據可視化的工具和技巧，以一種直觀和易懂的方式展示我的分析結果。我合理地選擇了圖表的類型、顏色和布局，使得數據更容易被理解和接受。
下午，我向我的導師進行了一次小組報告。我詳細地介紹了我的分析過程和結果，并回答了一些問題。通過與其他同事的交流和討論，我不僅加深了對我的分析的理解，也從中獲得了一些建議和改進的方向。
第五天：總結與反思
今天是我實習的最后一天，我花了一些時間來總結和反思這一周的實習經歷。我深深體會到了大數據分析的重要性和挑戰。分析海量的數據并從中提取真正有用的信息并不是一件容易的事情，需要我們具備廣泛的知識和技能。
通過這一周的實習，我不僅增強了對大數據分析的理論了解，更重要的是掌握了一些實際的操作和技術。我也深深意識到自己在這個領域還有很多需要學習和提高的地方。我將繼續努力學習和實踐，爭取在大數據分析領域有所突破。
總結
通過一周的實習，我邁出了大數據分析的第一步。我了解了大數據分析的基本概念和原理，學習了一些常用的數據處理和分析工具。通過實際操作和研究，我獲得了一些有關用戶行為的重要洞察和，并提供了一些優化建議。雖然這只是一個短短的實習，但我深深感受到了大數據分析的重要性和挑戰，也對自己在這個領域的未來充滿了信心。
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根據公司年度工作計劃和部門分解計劃，現將上半年工作情況匯報如下：
一、工作完成情況
（一）OA部分；
1、協助完成OA版本升級；
2、開發完成10個工作流，修改15個工作流；
3、 整理出有關OA使用的技巧或OA的亮點功能20項；
4、基于OA平臺開發了技術文件借閱模塊；
5、基于OA平臺開發了任務管理模塊；
6、全面掌握OA系統平臺的使用及維護。
（二）數據分析部分：
1、完成了質量分析類報表，其中包括10張圖形類報表，5張列表類報表。
2、開發了試驗中心檢驗看板系統；
3、開發了倉儲中心出入庫看板系統；
（三）軟件開發部分
1、協助開發并部署了展廳圖片自動播放軟件；
2。協助開發并部署了展廳視頻可在九宮格內同時播放的軟件。
二、工作總結
（一）OA部分
OA升級部分主要負責的是OA模塊的測試，通過測試各個模塊了解了系統中的各個功能，熟悉了新版OA的使用方法；通過熟悉OA的升級、工作流的制作來了解OA的業務邏輯，進而來掌握OA的所有事務和創建新的功能模塊。由了解到熟悉，再到掌握和創新。
（二）數據分析部分
此項目上半年主要是為質保部門開發的報表及看板，目前正在使用中。數據分析中數據的準確性最為重要，在開發過程中由于不清楚U8數據庫中業務表的邏輯，所以在開發過程中遇到了很大的阻力，但經過不斷的鉆研和同事的幫助，終于渡過難關，完成了數據分析系統。
（三）創新意識不足
姜主任在日常開會或談話中經常強調茍日新、日日新這句話，意在說明創新的重要性，并且我負責的工作就是要不斷創新、不斷的探索，只有不斷的創新才能體現自身價值。這和我以前的工作模式有很大的不同，以前就是循序漸進的跟著大家的步伐走，那是盲目的跟進，是為了工作而工作；所以就造成了創新上的嚴重不足，不論是創新意識還是創新方法，都有所欠缺。如在總結OA的使用技巧的時候，總感覺沒有什么東西可寫，但是經過不斷的去思考、操作，就會發現很多可寫的內容。
由此可見，一項工作或一件事情，只有不斷的去接觸、去做，才能掌握它、應用它。而且在做的過程中要有計劃有目標，對待不熟悉并且繁瑣的工作要沉著冷靜，對待熟悉的工作也要細心認真，并且要高要求才會有更好的結果，要學會從熟悉的工作中不斷發現、不斷創新，只有不斷的創新才能立于不敗之地。
三、下半年工作計劃
1、繼續深入研究OA系統功能，在OA系統的基礎上不斷發現新功能，不斷創新，加大OA的應用開發。如系統中的報表部分、應用中心部分等，爭取OA報表與數據分析相結合。
2、繼續推進數據分析系統的應用。下半年主要對生產部的生產計劃數據進行分析統計并制作成報表，先對生產部進行需求調研，整理出他們需要的是什么，什么樣的展示能給他們帶來便利；倉儲中心的分析報表也在下半年的計劃中。在推進項目的同時做好下一步規劃，爭取跟隨時間的齒輪不斷前進。
四、年中個人體會
經常聽到領導說到“凡事欲則立，不預則廢”，一開始雖然知道什么意思，但是沒什么感覺。但通過半年的工作和學習，深有體會。一件事情如果沒有計劃，那么會忘的一干二凈，有了計劃并且一定要記錄到常見的地方，用以提醒自己盡快執行；另一個感受較深的是凡事要勇于承擔，勇往直前，切不可唯唯諾諾、拖拖拉拉，不然事情就會擱淺在那里，永遠沒有結果。
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常用的數據分析方法
一、描述統計
描述性統計是指運用制表和分類，圖形以及計筠概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。
均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹法。
P—P圖、Q—Q圖、W檢驗、動差法。
二、假設檢驗
1、參數檢驗
參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態分布）對一些主要的參數（如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗 。
1）U驗 ? 使用條件：當樣本含量n較大時，樣本值符合正態分布
2）T檢驗 使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值符合正態分布
A單樣本t檢驗：推斷該樣本來自的總體均數μ與已知的某一總體均數μ有無差別；
B ?配對樣本t檢驗：當總體均數未知時，且兩個樣本可以配對，同對中的兩者在可能會影響處理效果的各種條件方面扱為相似；
C 兩獨立樣本t檢驗：無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對比較時使用。
2、非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一股性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態）進行檢驗。
適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態一般是未知的。
A 雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；
B 體分布雖然正態，數據也是連續類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K—量檢驗等。
三、信度分析
檢査測量的可信度，例如調查問卷的真實性。
分類：
1、外在信度：不同時間測量時量表的一致性程度，常用方法重測信度
2、內在信度；每個量表是否測量到單一的概念，同時組成兩表的內在體項一致性如何，常用方法分半信度。
四、列聯表分析
用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關。
對于二維表，可進行卡方檢驗，對于三維表，可作Mentel—Hanszel分層分析。
列聯表分析還包括配對計數資料的卡方檢驗、行列均為順序變量的相關檢驗。
五、相關分析
研究現象之間是否存在某種依存關系，對具體有依存關系的現象探討相關方向及相關程度。
1、單相關： 兩個因素之間的相關關系叫單相關，即研究時只涉及一個自變量和一個因變量；
2、復相關 ：三個或三個以上因素的相關關系叫復相關，即研究時涉及兩個或兩個以上的自變量和因變量相關；
3、偏相關：在某一現象與多種現象相關的場合，當假定其他變量不變時，其中兩個變量之間的相關關系稱為偏相關。
六、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態分布總體；各總體方差相等。
分類
1、單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變量的關系
2、多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變量的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系
3、多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變量的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系
4、協方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，使之影響了分祈結果的準確度。協方差分析主要是在排除了協變量的影響后再對修正后的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法，
七、回歸分析
分類：
1、一元線性回歸分析：只有一個自變量X與因變量Y有關，X與Y都必須是連續型變量，因變量y或其殘差必須服從正態分布。
2、多元線性回歸分析
使用條件：分析多個自變量與因變量Y的關系，X與Y都必須是連續型變量，因變量y或其殘差必須服從正態分布 。
、逐步回歸法，向前引入法和向后剔除法
2）橫型診斷方法：
A 殘差檢驗： 觀測值與估計值的差值要艱從正態分布
B 強影響點判斷：尋找方式一般分為標準誤差法、Mahalanobis距離法
C 共線性診斷：
診斷方式：容忍度、方差擴大因子法（又稱膨脹系數VIF）、特征根判定法、條件指針CI、方差比例
處理方法：增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等
3、Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續的正態分布變里，且自變量和因變量呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況
分類：
Logistic回歸模型有條件與非條件之分，條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區別在于參數的估計是否用到了條件概率。
有序回歸、Probit回歸、加權回歸等
八、聚類分析
樣本個體或指標變量按其具有的特性進行分類，尋找合理的度量事物相似性的統計量。
1、性質分類：
Q型聚類分析：對樣本進行分類處理，又稱樣本聚類分祈 使用距離系數作為統計量衡量相似度，如歐式距離、極端距離、絕對距離等
R型聚類分析：對指標進行分類處理，又稱指標聚類分析 使用相似系數作為統計量衡量相似度，相關系數、列聯系數等
2、方法分類：
1）系統聚類法： 適用于小樣本的樣本聚類或指標聚類，一般用系統聚類法來聚類指標，又稱分層聚類
2）逐步聚類法 ：適用于大樣本的樣本聚類
K均值聚類等
九、判別分析
1、判別分析：根據已掌握的一批分類明確的樣品建立判別函數，使產生錯判的事例最少，進而對給定的一個新樣品，判斷它來自哪個總體
2、與聚類分析區別
1）聚類分析可以對樣本逬行分類，也可以對指標進行分類；而判別分析只能對樣本
2）聚類分析事先不知道事物的類別，也不知道分幾類；而判別分析必須事先知道事物的類別，也知道分幾類
3）聚類分析不需要分類的歷史資料，而直接對樣本進行分類；而判別分析需要分類歷史資料去建立判別函數，然后才能對樣本進行分類
3、進行分類 ：
1）Fisher判別分析法 ：
以距離為判別準則來分類，即樣本與哪個類的距離最短就分到哪一類， 適用于兩類判別；
以概率為判別準則來分類，即樣本屬于哪一類的概率最大就分到哪一類，適用于
適用于多類判別。
2）BAYES判別分析法 ：
BAYES判別分析法比FISHER判別分析法更加完善和先進，它不僅能解決多類判別分析，而且分析時考慮了數據的分布狀態，所以一般較多使用；
十、主成分分析
將彼此梠關的一組指標變適轉化為彼此獨立的一組新的指標變量，并用其中較少的幾個新指標變量就能綜合反應原多個指標變量中所包含的主要信息 。
十一、因子分析
一種旨在尋找隱藏在多變量數據中、無法直接觀察到卻影響或支配可測變量的潛在因子、并估計潛在因子對可測變量的影響程度以及潛在因子之間的相關性的一種多元統計分析方法
與主成分分析比較：
相同：都能夠起到済理多個原始變量內在結構關系的作用
不同：主成分分析重在綜合原始變適的信息。而因子分析重在解釋原始變量間的關系，是比主成分分析更深入的一種多元統計方法用途：
1）減少分析變量個數
2）通過對變量間相關關系探測，將原始變量進行分類
十二、時間序列分析
動態數據處理的統計方法，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，以用于解決實際問題；時間序列通常由季節變動、循環波動和不規則波動。
主要方法：移動平均濾波與指數平滑法、ARIMA橫型、量ARIMA橫型、ARIMAX模型、向呈自回歸橫型、ARCH族模型
十三、生存分析
用來研究生存時間的分布規律以及生存時間和相關因索之間關系的一種統計分析方法
1、包含內容：
1）描述生存過程，即研究生存時間的分布規律
2）比較生存過程，即研究兩組或多組生存時間的分布規律，并進行比較
3）分析危險因素，即研究危險因素對生存過程的影響
4）建立數學模型，即將生存時間與相關危險因素的依存關系用一個數學式子表示出來。
2、方法：
中數生存期、平均數、生存函數的估計、判斷生存時間的圖示法，不對所分析的數據作出任何統計推斷結論
2）非參數檢驗：檢驗分組變量各水平所對應的生存曲線是否一致，對生存時間的分布沒有要求，并且檢驗危險因素對生存時間的影響。
A 乘積極限法（PL法）
B 壽命表法（LT法）
3）半參數橫型回歸分析：在特定的假設之下，建立生存時間隨多個危險因素變化的回歸方程，這種方法的代表是Cox比例風險回歸分析法
4）參數模型回歸分析：已知生存時間服從特定的參數橫型時，擬合相應的參數模型，更準確地分析確定變量之間的變化規律
十四、典型相關分析
相關分析一般分析兩個變里之間的關系，而典型相關分析是分析兩組變里（如之間相關性的一種統計分析方法。
典型相關分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它將一組變量與另一組變量之間單變量的多重線性相關性研究轉化為對少數幾對綜合變量之間的簡單線性相關性的研究，并且這少數幾對變量所包含的線性相關性的信息幾乎覆蓋了原變量組所包含的全部相應信息。
十五、R0C分析
R。以真陽性率（靈敏度）為縱坐標，假陽性率（為橫坐標繪制的曲線用途：
1、R0C曲線能很容易地査出任意界限值時的對疾病的識別能力用途 ；
2、選擇最佳的診斷界限值。R0C曲線越靠近左上角，試驗的準確性就越高；
3、兩種或兩種以上不同診斷試驗對疾病識別能力的比較，一股用R0C曲線下面積反映診斷系統的準確性。
拓展：數據分析常用公式
一、招聘分析常用計算公式
1、招聘入職率：應聘成功入職的人數÷應聘的所有人數×100％。
÷2
3、月員工離職率：整月員工離職總人數÷月平均人數×100％
4、月員工新進率：整月員工新進總人數÷月平均人數×100％
5、月員工留存率：月底留存的員工人數÷月初員工人數×100％
6、月員工損失率：整月員工離職總人數÷月初員工人數×100％
7、月員工進出比率：整月入職員工總人數÷整月離職員工總人數×100％
二、考勤常用的統計分析公式
1、個人出勤率：出勤天數÷規定的月工作日×100％
2、加班強度比率：當月加班時數÷當月總工作時數×100％
3、人員出勤率：當天出勤員工人數÷當天企業總人數×100％
4、人員缺勤率：當天缺勤員工人數÷當天企業總人數×100％
三、常用工資計算、人力成本分析公式
1、月薪工資：月工資額÷21.75天×當月考勤天數
2、月計件工資：計件單價×當月所做件數
3、平時加班費：月工資額÷21.75天÷8小時×1.5倍×平時加班時數
4、假日加班費：月工資額÷21.75天÷8小時×2倍×假日加班時數
5、法定假日加班費：月工資額÷21.75天÷8小時×3倍×法定假日加班時數
6、直接生產人員工資比率：直接生產人員工資總額÷企業工資總額×100％
7、非生產人員工資比率：非生產人員工資總額÷企業工資總額×100％
8、人力資源費用率：一定時期內人工成本總額÷同期銷售收入總額×100％
9、人力成本占企業總成本的比重：一定時期內人工成本總額÷同期成本費用總額×100％
人均人工成本：一定時期內人工成本總額÷同期同口徑職工人數
人工成本利潤率：一定時期內企業利潤總額÷同期企業人工成本總額×100％
四、培訓統計分析公式
培訓出勤率：實際培訓出席人數÷計劃培訓出席人數×100％
五、HR常用基礎公式匯總
1.新晉員工比率＝已轉正員工數/在職總人數
2.補充員工比率＝為離職缺口補充的人數/在職總人數
＝離職人數/在職總人數
/2）
5.離職率=離職人數/(期初人數+錄用人數)×100％
6.異動率＝異動人數/在職總人數
/同期銷售收入總數
/（計劃增補人數+臨時增補人數）
9.人員編制管控率=每月編制人數/在職人數
/2
11.員工進入率=報到人數/期初人數
12.員工當月應得薪資的計算方程式為:每天工資=月固定工資/21.75天
當月應得工資=每天工資x當月有效工作天x當月實際工作天數調整比例
當月應工作天數=當月自然日天數–當月休息日天數
當月有效工作日=當月應工作天數–全無薪假期
當月實際工作天數調整比列=21.75天/當月應工作天數:
生產型企業勞動生產率=銷售收入/總人數
六、成本效用評估
1、總成本效用=錄用人數/招聘總成本
2、招募成本效用=應聘人數/招募期間的費用
3、選拔成本效用=被選中人數/選拔期間的費用
4、人員錄用效用=正式錄用人數/錄用期間的費用
5、招聘收益成本比=所有新員工為組織創造的價值/招聘總成本
七、數量評估
1、錄用比=錄用人數/應聘人數*100%
2、招聘完成比=錄用人數/計劃招聘人數*100%
3、應聘比=應聘人數/計劃招聘人數*100%
6、加班率：總加班時間/總出勤時間
7、直接間接人員比例：直接人員/間接人員
八、制度工作時間的計算
-＝250天
2、季工作日：250天÷4季＝62.5天/季/
3、月工作日：250天÷12月＝20.83天/月
季、年的工作日乘以每日的8小時
5、日工資：月工資收入÷月計薪天數
。
÷12月＝21.75天
九、社保計算方式
根據最新的養老金計算辦法，職工退休時的養老金由兩部分組成：養老金=基礎養老金+個人賬戶養老金
X
÷2×繳費年限×1%
=全省上年度在崗職工月平均工資（÷2×繳費年限×1%
個人養老金=基礎養老金+個人賬戶養老金=基礎養老金+個人賬戶儲存額÷139
5、平均繳費指數就是去年你按1000基數繳納，而社會當年平均工資2000那你的當年指數就是0.5，把每年的算出來平均，很容易，到時候你自己都可以計算多少養老退休金的。
● 數據分析課件 ●
面板數據的分析方法
面板數據分析方法是最近幾十年來發展起來的新的統計方法，面板數據可以克服時間序列分析受多重共線性的困擾,能夠提供更多的信息、更多的變化、更少共線性、更多的自由度和更高的估計效率，而面板數據的單位根檢驗和協整分析是當前最前沿的領域之一。在本文的研究中，我們首先運用面板數據的單位根檢驗與協整檢驗來考察能源消費、環境污染與經濟增長之間的長期關系，然后建立計量模型來量化它們之間的內在聯系。
面板數據的單位根檢驗的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC檢驗方法。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的'IPS檢驗, Maddala和Wu(1999)，Choi(2001)提出的ADF和PP檢驗等。面板數據的協整檢驗的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao(1999)提出的檢驗方法，這兩種檢驗方法的原假設均為不存在協整關系，從面板數據中得到殘差統計量進行檢驗。Luciano(2003)中運用Monte Carlo模擬對協整檢驗的幾種方法進行比較，說明在T較小(大)時，Kao檢驗比Pedroni檢驗更高(低)的功效。具體面板數據單位根檢驗和協整檢驗的方法見參考文獻。
面板數據的實證分析
指標選取和數據來源
經濟增長：本文使用地區生產總值 ，以1999年為基期，根據各地區生產總值指數折算成實際 ，單位：億元。
能源消費：考慮到近年來我國能源消費總量中，煤炭和石油供需存在著明顯低估，而電力消費數據相當準確。因此使用電力消費更能準確反映能源消費與經濟增長之間的內在聯系（林伯強，。所以本文使用各地區電力消費量 作為能源消費量，單位：億千瓦小時。
環境污染：污染物以氣休、液體、固體形態存在，本文選取工業廢水排放量作為環境污染的量化指標，單位：萬噸。
本文采用的地區生產總值 、電力消費量 和工業廢水排放量 的數據構建面板數據集。包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆，由于西藏數據不全故不包括在內。數據來源于《中國統計年鑒地區電力消費量和工業廢水排放量進行自然對數變換。
● 數據分析課件 ●
一、網頁游戲開服排行
點評：本周網頁游戲開服排行前三：《藍月傳奇》、《龍神契約》、《傳奇世界》；優質開服數據共5488組，其中上榜游戲開服2262組，占一線平臺開服總數41.2%。榜單前三游戲共開服945組，占榜單開服總數41.8%，該占比較上周減少0.4%。
本周榜單游戲整體開服形勢較為穩定，其中《藍月傳奇》超越《龍神契約》再次奪回榜單第一寶座，而《傳奇盛世》、《攻沙》排名發生交替，分別位列榜單第七、八位。此外《魔域永恒》依舊保持良好的.發展形勢，本周開服總數較上周增漲6%。
二、運營平臺開服排行
點評：本周運營平臺開服排行前三：37游戲、360游戲、搜狗游戲；榜單整體開服形勢穩定，其中360游戲本周開服漲幅明顯，增漲4.8%。上榜平臺共計開服3055組，占一線平臺開服總數55.7%;其中開服前三平臺共開服1382組，占榜單開服總數45.2%，較上周減少1.1%。
據統計，本周共有15款新游入駐21家一線平臺。其中《萬劍》表現尤為搶眼，本周共入駐360游戲、51游戲、7K7K等6家一線平臺，后期發展形勢值得關注。其次《七絕》同樣表現不俗，共入駐順網游戲、起點游戲、飛火游戲的等4家一線平臺。此外由樂蜀游戲研發的《破曉奇兵》本周于4399開啟測試。
本周其他一線平臺新游入駐一覽：YY游戲《街籃高手》；愛奇藝游戲《九仙圖》；順網游戲《冒險世界》；5599《魔域永恒》；金山獵豹《三十六計》；飛火游戲《圣火明尊》；《射雕英雄傳》、《刺秦秘史》入駐傲天游戲等。
三、運營平臺開服分析
點評：本周各運營平臺主打游戲開服情況較上周無明顯變化，其中360游戲主推的《龍神契約》本周開服頻率上調為11服/天。搜狗游戲本周則將《散人傳說》推為第一主打游戲，開服占比3.4%。貪玩游戲《傳奇世界》本周開服略有波動，日均開服頻率7服/天。
四、熱門游戲分布
點評：《藍月傳奇》本周開服微漲2.4%，其在貪玩游戲的開服頻率上調為13服/天，開服占比39.1%。
點評：本周《龍神契約》開服總數較上周減少4.5%，其在西游網開服頻率調整為8服/天為主要影響因素。此外多家一線平臺開服頻率穩定在1服/天。
點評：《傳奇世界》本周開服情況較為穩定，其在貪玩游戲開服頻率有所提升。未有新增分布占比平臺。
點評：本周《傳奇霸業》開服趨勢依然保持穩定，其在各平臺開服占比未發生明顯。新增分布占比平臺金山獵豹、酷我游戲。
點評：《魔域永恒》本周開服總數較上周增漲6%，YY游戲將其開服頻率上調為5服/天。新增分布占比平臺搜狗游戲、酷我游戲。
五、研發商開服排行
點評：本周網頁游戲研發商開服排行前三：浙江盛和、上海三七互娛、北京青云互動；榜單研發商整體開服形勢較為穩定，其中上海靈娛重回榜單。本周榜單研發商共開服3049組，占一線平臺開服總數55.6%;其中開服前三研發商共開服1580組，占榜單開服總數51.8%，較上周漲幅0.5%。
● 數據分析課件 ●
一、營業收入
1、酒店財務部提供數據(單位：人民幣萬元)：
2、分析原因(要求：由酒店總辦牽頭銷售部、營業部門作出分析，要求簡單、清晰，每個分析不能超過三個小點，特殊的可以另行報告)
A、完成指標――采取哪些有效措施：
B、未完成指標――具體原因分析：
C、與去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的累計)――上升及下降原因分析：
D、未完成指標――下一步準備采取哪些措施(以下措施下個月要分析成果)：
E、尚需要酒店管理公司及集團其他部門配合的工作：
二、直接營業成本(毛利率)
1、酒店財務部提供數據(單位：百分比)：項目7月份本月指標本月完成本年指標本年累計完成去年同期差異
毛利率
2、分析(要求：由酒店總辦牽頭營業部門作出分析，要求簡單、清晰，每個分析不能超過三個小點，特殊的可以另行報告)
A、完成指標――采取哪些有效措施：
B、未完成指標――具體原因分析：
C、與去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的累計)――上升及下降原因分析：
D、未完成指標的――下一步準備采取哪些措施(以下措施下個月要分析成果)：
E、尚需要酒店管理公司及集團其他部門配合的工作：
三、稅金
項目7月份本月指標本月完成本月完成率本年指標本年累計完成本年累計完成率去年同期累計增長率
稅款
1、酒店財務部提供數據(單位：人民幣萬元)：
2、分析(要求：由財務部進行分析)
A、已完成指標采取過哪些有效措施：
B、未完成指標原因分析：
C、與去年同期相比(含同期及年累計)上升及下降原因分析：
D、在未完成指標的情況下，下一步準備采取哪些措施(以下將作為下個月分析重點)：
E、尚需要酒店管理公司及集團其他部門配合的工作：
四、能源
項目7月份本月指標本月完成本年指標本年累計完成全年能耗比指標截止本月能耗比去年同期能耗比差異
能源額
1、酒店財務部提供數據(單位：人民幣萬元，百份比)：
2、經營分析(要求：由酒店總辦牽頭各能源責任部門作出分析，(證券交易所掛牌交易。19xx年,主營業務規模和資產收益率等指標,在所有商業上市公司中排第一,進入國內上市企業100強。
19xx年,鄭百文在中國股市創下每股凈虧2.54元的最高記錄。19xx年,鄭百文一年虧掉9.8億元,再創中國股市虧損之最。20xx年3月,鄭百文刊登債權人中國信達資產經營公司要求其破產還債的公告,8月22日起已暫停公司股票的市場交易。
五、財務分析說明
依據鄭百文公布的xx―20xx年中期財務報告、會計師事務所審計報告,以及通過其他公開渠道取得的有關資料,對該公司進行財務分析。需要特別說明的是：
1、財務報表和審計報告說明
（1）鄭百文在19xx年度財務報表附注中承認：部份會計記錄混亂,會計處理隨意,內部往來長期未核對清理。
（2）鄭州會計師事務所、天健會計師事務所對其所做的xx年、xx年和20xx年中期審計報告,均因鄭百文“所屬家電公司缺乏可信賴的內部控制制度、會計核算方法具有較大的隨意性”,以及“無法取得必要的證據確認公司依據持續經營假定編制會計報表”而拒絕發表意見。
（3）截止20xx年6月30日,鄭百文未能按期償還銀行借款已達21億元,對該破產申請事宜及可能面對的由其他債權人提出法律訴訟所產生的后果,目前難以估計。
2、會計制度說明
鄭百文在會計制度一致性上存在較大差異。公司對1999年12月31日應收款項余額按一年以內10%、一至兩年60%、二至三年80%、三年以上100%的比例計提了壞帳準備；對存貨中家電類商品按20%、其他商品按10%的比例計提了存貨跌價準備；對長短期投資分項以其可收回金額低于帳面價值的差額提取了長短期投資減值準備。但到20xx年中期,卻又大幅度改變了相關資產損失準備的計提方法,即暫不計提短期投資跌價準備、應收帳款壞帳準備、存貨跌價準備和長期投資減值準備。
3、有關結論說明
本報告主要是站在股東的立場上,分析其經營、管理方面存在的問題及虧損的主要原因。由于受資料、時間及其他條件的限制,報告得出的有關結論,可能存在著片面之處,請閱讀者予以注意。
六、行業比較分析
要了解鄭百文的財務狀況和經營成果,有必要首先放在整個行業的大環境中進行比較分析。
1、行業比較說明
比較的范圍選擇是：商業板塊中20家上市公司。這些公司是：武漢中商、武漢中百、昆百大、合肥百貨、華聯商城、中商股份、百隆科技、青百A、百大集團、王府井、杭州解百、重慶百貨、蘭州民百、東百集團、西安民生、中興商業、豫園商城、益民百貨、新華股份、津勸業。
比較的年度選擇：1998―20xx年中期,其中每股收益的比較是xx―20xx年中期。
比較的指標選擇：每股收益、主營業務收入、主營業務利潤、應收帳款周轉率、存貨周轉率。
2、行業比較結論
2.1、xx―20xx年中期,商業板塊每股收益總的呈下降趨勢。其中xx―97年高度穩定,1998―20xx年中期大幅下滑。鄭百文每股收益,在xx―xx年與行業平均值接近,但在xx―20xx年中期,不僅遠低于行業平均值,也遠低于行業的最低值。鄭百文每股收益的下降,有大環境的影響,但更主要的可能是它自身經營管理中存在問題。
2.2、xx―20xx年中期,商業板塊的主營業務收入平均值變動較小,變動幅度不超過10%,但鄭百文的主營業務收入大幅下降,下降幅度均超過50%以上。xx年,鄭百文主營業務收入居行業之首,但主營業務利潤不僅遠低于行業平均值,也遠低于行業最低值,居行業虧損之首,這是極不正常的。
2.3、xx―20xx年中期,商業板塊應收帳款周轉率平均值呈減緩的趨勢,但周轉還是非?？斓?xx年為52次,xx年為45次,行業最低值也分別為12次和10次,而鄭百文只有4次和2次,顯著低于行業最低水平,形成呆壞帳損失的風險很大。
2.4、xx―20xx年商業板塊存貨平均周轉率雖呈減緩趨勢,不到1個百分點,但鄭百文存貨周轉率大幅下降,下降幅度超過3個百分點,這說明鄭百文的營銷方式或存貨質量可能出現了問題。
從行業比較初步看出,1998年開始,鄭百文的每股收益、主營業務收入、主營業務利潤出現大幅度下滑,應收帳款周轉率、存貨周轉率明顯減緩。下面,有必要對其財務狀況、獲利能力、現金流量進行進一步分析。
● 數據分析課件 ●
數據分析方案是一種在大數據時代快速發展的工具和技術，用于幫助企業和組織從海量數據中提取有價值的信息和見解，以支持決策和戰略規劃。一個有效的數據分析方案涉及數據收集、數據清洗、數據分析和數據可視化等多個環節，確保提供準確、可靠、易于理解的結果。本文將詳細介紹一個典型的數據分析方案，并探討其在現代企業中的重要性。
首先，一個成功的數據分析方案需要從多個數據源中收集數據。數據源可以包括企業內部的數據庫、外部供應商的數據、社交媒體平臺和在線調查等。收集的數據應涵蓋多個維度，如銷售數據、客戶數據、市場數據和競爭數據等，以提供全面的信息。
其次，對于收集到的數據進行清洗是非常重要的。在數據分析中，原始數據通常是雜亂無章的，包含缺失值、異常值和錯誤值等。因此，數據清洗是指對數據進行校正、填充和刪除等操作，以確保數據質量和準確性。只有干凈的數據才能產生可靠的分析結果。
接下來，數據分析是數據分析方案的核心環節。數據分析可以采用各種技術和工具，如統計分析、機器學習和人工智能等。通過數據分析，企業可以揭示隱藏在數據背后的趨勢、模式和關系，從而發現市場機會和問題。在這一環節中，合適的數據分析方法和算法的選擇非常重要，以確保分析結果的準確性和可靠性。
最后，數據可視化是數據分析方案的關鍵組成部分。數據可視化通過圖表、圖形和儀表板等形式將數據結果可視化展示，以便用戶能夠直觀地理解和解釋數據分析結果。數據可視化不僅提供了對結果的直觀感受，還可以幫助用戶發現數據中的新趨勢和關系，從而更好地支持決策和戰略規劃。
在現代企業中，數據分析方案的重要性日益凸顯。通過數據分析，企業可以深入了解市場需求、客戶行為和競爭態勢，從而制定更具針對性的營銷策略和戰略規劃。同時，數據分析還可以幫助企業發現問題和風險，并及時采取相應的措施，以增強企業的競爭力和決策能力。
總之，一個有效的數據分析方案可以為企業提供寶貴的信息和見解，幫助企業從海量數據中提取價值，并支持決策和戰略規劃。通過數據分析，企業可以更好地了解市場、客戶和競爭，發現機遇和問題，并做出更明智的決策。因此，現代企業應重視數據分析，建立完善的數據分析方案，以保持競爭優勢和持續增長。
● 數據分析課件 ●
姓名：
兩年以上工作經驗|男|26歲(1990年4月7日)
居住地：上海
電 話：157******(手機)
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最近工作[9個月]
公 司：XX有限公司
行 業：通信/電信/網絡設備
職 位：移動數據分析員
最高學歷
學 歷：本科
專 業：計算機應用
學 校：華東交通大學
求職意向
到崗時間：一個月之內
工作性質：全職
希望行業：通信/電信/網絡設備
目標地點：上海
期望月薪：面議/月
目標職能：移動數據分析員
工作經驗
20xx/9 — 20xx/6：XX有限公司[9個月]
所屬行業：通信/電信/網絡設備
技術部 移動數據分析員
1. Lua語言腳本編寫。
2. 移動增值業務數據提升測試分析。
3. 提升移動增值業務質量優化。
20xx/5 — 20xx/8：XX有限公司[1年3個月]
所屬行業：通信/電信/網絡設備
技術部 數據通信工程師
1. 自有業務腳本維護。
2. 增值業務日常撥測數據審核與統計，填寫數據匯總。
3. 手機硬件、軟件性能檢測分析評估。
教育經歷
20xx/9— 20xx/6 華東交通大學 計算機應用 本科
證書
20xx/12 大學英語四級
語言能力
英語(良好)聽說(良好)，讀寫(良好)
自我評價
本人有較強的獨立工作能力和良好的團隊合作精神;在以前的工作中積累了一定的工作經驗及技巧，可以勝任不同環境下的挑戰，具有良好的計算機操作能力，興趣廣泛，愛好各項體育活動。
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