经营数据分析

（一）分析经营数据的目的

1.了解获利情况与将来展望

2.了解企业短期的偿债能力

3.各项费用是否受到适当控制

4.存货是否过量

（二）财务比率分析的两个基本方法

1.百分率（纵向分析）：乃将百分率应用于报表中的上下项目之金额；

2.比率（横向分析）：乃将报表中的一个项目与左右项目的金额或其不同日期的金额相互比较之倍数或增减之百分率

（三）短期偿债能力的两个重要指标

1.流动比率=流动资产/流动负债

2.速动比率=（流动资产-存货-预付费用）/流动负债

（四）现金短促的原因

1.理财不当，将现金做长期用途；

2.债信欠佳，必须以现金交易；

3.收款能力欠佳，现金回收太慢；

4.未能善用银行短期借款

5.售价低于变动成本，造成现金流出；

6.未能积极出清库存

7.自有资金（资本）不足

8.其他不当的现金支出活动

（五）资本结构分析两个重要指标（安全性）

1.杠杆比率=负债总额/业主（所有者）股东权益

2.长期资金对固定资产比率=（业主权益+长期负债）/固定资产

(六）安全性不够的原因

1.不谙融资管道，未能以固定资产抵押借款；

2.贪图短期的借款利率较低，不运用长期借款；

3.未量入为出，举债过高

4.实收资本额不足

5.短期资金挪作长期使用。

（七）提高安全性的方法

1.审慎从事长期投资（固定资产及股权）

2.股东往来转增资

3.以债作股

4.改变银行贷款结构

（八）周转性分析三个重要指标

1.存货周转率=销货成本/平均存货

=销货成本/期末存货金额

2.应收账款周转率=销货收入/应收款项

应付款项周转率=销货成本/应付款项

3.固定资产周转率=销货收入/固定资产

收益率分析四个指标

1.毛利率=营业（销货）毛利/营业（销货）收入

2.净利率=净利（税前或税后）/销货收入

3.业主权益报酬率=税后净利/业主权益

4.投资（总资产）报酬率=税后净利/资产总额

交叉比率=毛利率*商品周转率

成本分析两个重点工作：会计查核；技术分析。

直接原料成本差异（一）材料用量

1.产品设计、制造方法或程序变更，用料标准未随之配合调整

2.所用机器或工具变更或其效率增进或减退

3.材料质量低劣，或规格不合

4.溢领材料未予退库

5.操作疏忽或生疏，废料超过标准数量

直接原料成本差异（二）材料价格

1.材料市场波动

2.为求低价，未按标准规格采购

3.承接非计划内的订单，紧急采购，价格和运费均较贵

4.采购人员逢低抢进大量原料

5.缺乏某种或某等级材料，使用代替品

直接原料数量的控制要点

1.建立健全的BOM

2.建立标准耗用量

3.建立完整的领料、退料流程

4.控制周转率

5.定期盘存

6.清理呆滞品

7.避免断料

直接人工成本分析的两个重点：效率、工资率。

每月标准人工数=每月生产量*标准工时/（每日工作时数*每月工作日数）

制造费用差异分析（一）价格

1.能源价格波动

2.运费价格波动

3.间接材料价格波动

4.间接人工工资调整

5.固定费用（折旧或租金）调整

6.费率（税捐等）变更

制造费用差异分析（二）数量

1.间接材料之滥用

2.间接材料质量低劣

3.间接人工过多（效率太差）

4.机器临时调整

5.停工待料或产能过剩

销售费用构成

1.用人费用：薪资及奖金等

2.可控制费用：广告费、交际费、旅费、邮电费、运费等

3.不可控制费用：税捐、租金、折旧费用等。

预算总额之编列

1.定额：每月/年支出之上限

2.按Sales之百分比

间接人工预算编列方针

1.用人费率=（人事费用/营业额）*100%

2.单位人力产量=营业额/员工人数

研发费用控制的三个层面：

1.Q----工作品质

2.C----研发成本

3.D----研发进度

资金需求计划

1.理论上的最高水平：MR=MC

2.根据预估的财务报表编制未来的现金流量表

3.编制现金收支预算表

资金来源（一）营业关系

1.增加现金销货收入

2.提早应收账款的回收

3.减少库存

4.出售闲置资产

5.削减费用

资金来源（二）财务关系

1.增加银行借款

2.增加资本

3.延期偿还债务

在线监测数据分析系统用户手册

目录 1. 概要信息 (3) 1.1. 概述 (3) 1.2. 使用授权许可 (4) 1.3. 手册的组织 (4) 1.4. 名词定义及缩略词 (4) 2. 系统功能概述 (5) 2.1. 登录系统 (5) 2.2. 我的桌面 (5) 2.3. 实时数据 (6) 2.4. 待办事项 (8) 2.5. 异常情况 (12) 2.6. 设备审核 (18) 2.7. 数据分析 (36) 2.8. 数据同步 (53) 2.9. 系统管理 (55)

1.概要信息 1.1.概述在线监测数据分析系统将系统数据收集到数据库中，并实现数据展示、发布上报和预警，同时提供功能强大的共享查询和分析展示系统。主要的工作有四项，一是搭建数据库的软件基础平台，二是完成各种数据源的数据导入工具开发，三是开发部分应用分析模板，四是建设上报系统及展示平台。该系统在整体设计思想上要具备较好的超前性，并采用业界当前先进的主流技术，确保实现的系统能至少满足 5 年业务发展的需要。同时为了满足系统在很长的生命周期内有持续的可维护性和可扩展性，获得更高的发展起点，应采用国内已有成熟技术与引进国外先进技术相结合的原则，开发具有自主版权的应用系统。 ◆应用 J2EE 规范，开发具有开放性、可移植性、高伸缩性的接口和组件。 ◆系统以通用软件平台为基础，在平台之上扩展业务功能。 ◆系统以 B/S 的应用模式，易操作、易维护。 ◆数据处理组件支持 Oracle、MS SQL Server、DB2 等。 ◆与微软视窗系统完成兼容。

1.2.使用授权许可 1.3.手册的组织第一章.概要信息第二章.系统功能概述 1.4.名词定义及缩略词参见打开主界面的图片，认识界面的名词定义。

经营数据分析报告

经营数据分析报告一、确定分析目标分析目标主要包括以下三个方面分析目的。分析范围。分析时间。如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。二、分析综述分析综述主要包括两方面的内容1、上周本周充值数据对比充值总额充值人数服务器数服务器平均充值服务器平均充值人数针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。2、上周本周更新内容对比主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。三、一周运营数据分析1、本周收入概况日均充值金额，环比上周日均充值金额用户值，环比上周值简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。2、新用户概况新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。新用户数据主要包括安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。3、活跃用户概况活跃用户概况主要包括三部分内容日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升下降百分比日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升

下降百分比日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升下降百分比4、道具消费概况道具方面的消费概况主要包括产出活动类别道具分类单类道具消费元宝，消费占比，环比上周日均消费元宝，总消费元宝，环比上周下降上升简述活动效果较好较差的道具分类5、当前元宝库存当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量，以及游戏中额外获得的元宝存量。例如，我充了1000块，拿了1元宝，花了8，我造成的存量是2，当平台各服的元宝存量不断上涨，就代表消费点不够了，要不补新消费系统，要不上消费类的运营活动。6、重点商业活动付费玩家参与情况活动参与情况主要考虑以下几点付费群体类别，活跃付费玩家数付费玩家的参与比例付费玩家在活动中消费的元宝数付费玩家在活动中消费的元宝占周消费元宝总数的比例付费玩家的人均消费元宝数根据活动的这些付费玩家的相关数据，判断该活动产生的效益以及玩家的接受程度。如果数据不佳，则代表该活动不行，需深究其存在的问题，看看问题是出现在活动难度、活动的奖励不吸引、还是活动本身的可玩性太差。根据分析的原因在下次更新活动时判断是需要进行调整玩法设定还是替换成新活动。另外，同一时期可能会推出多个活动，在进行单个活动数据分析时，也要横向比较各个活动的效果，对于下次运营其它产品，有个经验借鉴。注付费玩家数活动期间登陆过游戏的玩家数;消费占比=活动道具总消费元宝当周总消费元宝四、游戏运营数据总分析在简单分析完一

大数据时代的财务经营分析报告

大数据时代的财务经营分析主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。（1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。 word完美格式

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。（2）供应链管理涉及的基础理论供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。生产方式管理：订单生产，按库存生产。信息传递：与进行供应链协调与信息共享。（六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》【文件摘要】第一章总则第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险：（一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。（二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。（三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式

企业经营指标分析

企业经营分析主要指标几年经营下来，大家一定很关心自己的业绩，我们可以通过市场角度、财务角度和综合绩效评价等方面对企业的经营进行分析，从而揭示企业经营中的问题，以及提供创造价值途径。利用学习过的财务管理知识对企业的经营状况进行分析。分析可从以下方面展开。 1企业筹资分析 1）企业筹资分析的意义：企业筹资分析有利于保证生产经营顺利进行；有利于降低企业筹资成本；有利于权衡收益与风险。 2）企业筹资成本分析。企业筹资成本是指企业因获取和使用资金而付出的代价或费用，它包括筹资费用和资金使用费用两部分。企业筹资总成本=企业筹资费用+资金使用费用企业筹资成本或单位资金成本（资金成本率）能够综合说明企业资金筹集的效益状况，通常资金成本率越低，说明企业筹资效益越好，反之，资金成本率越高，则说明筹资效益越差。 3）企业筹资结构分析。通过筹资结构分析，可以促使企业筹资结构优化，改善企业财务状况，提高企业承担财务风险的能力，降低企业的筹资成本。企业负债筹资结构分析一般认为该指标为50%比较正常，超过100% 为企业破产的警界线。一般说，在全部负债构成率正常情况下，流动负债构成率不应太高，否则企业短期偿债能力可能会受到影响。一般说，在全部负债构成率合理的情况下，长期负债构成率较高，对企业生产经营是有利的，因为给缓解企业短期负债的压力。对企业负债筹资结构分析，不仅可从静态角度分析各项同结构的合理程度，而且还可以从动态的角度比较各项负债结构情况或变动趋势。企业所有者权益筹资结构分析资本的多少反映企业所有者权益的大小，决定了企业资金实力的强弱。因此，一般地说，企业所有者权益构成率越高，说明企业的财务风险越小，资金实力越强。企业筹资结构优化分析要进行筹资结构优化，首先要尽量降低负债成本和权益筹资成本；其次，要加大筹资成本低的筹资方式的比重，降低筹资成本高的筹资方式的比重。 2 企业投资分析分析指标：投资产值率、投资盈利率、投资回收期 3企业生产经营成果分析 1）企业生产成果分析。主要分析产品产量、产品品种、产品质量。主要分析计划完成情况，以及产量增长情况分析。 2）企业销售成果分析。主要分析全部产品销售完成情况分析、销售合同执行情况分析、市场占有率分析。谁拥有市场，谁就拥有主动权。市场的获得又与各企业的市场分析与营销计划相关。市场预测和竞争对手分析在第4章中已简要说明，营销策划在"ERP 沙盘模拟”课程中集中体现在广告费用的投放上，因此从广告投入产出分析和市场占有率分析两个方面可以部分地评价企业的营销策略。广告投入产出分析。广告投入产出分析是评价广告投入收益率的指标，其计算公式为：广告投入产

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为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；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应

合肥舆情监测系统平台数据分析报告

武汉舆情监测系统平台数据分析报告监测周期：2020-02-20 00:00:00~2020-02-20 23:59:59 分析范围：武汉媒体类型：全部信息类型：全部信息倾向性：全部去重类型：相同URL去重查询类型：发布信息报告导出：2020-02-20 18:34:17 一、趋势分析在整体发展趋势中，2020.02.20 00:00声量最高，共产生74670条信息。在2020.02.20 00:00重要媒体声量最高，共产生1766条信息。（一）整体趋势监测时间全部声量重要媒体声量2020.02.20 00:00 74670 1766 2020.02.20 01:00 0 0 2020.02.20 02:00 0 0 2020.02.20 03:00 0 0 2020.02.20 04:00 0 0 2020.02.20 05:00 0 0 2020.02.20 06:00 0 0 2020.02.20 07:00 0 0 2020.02.20 08:00 0 0 2020.02.20 09:00 0 0 2020.02.20 10:00 0 0 2020.02.20 11:00 0 0 2020.02.20 12:00 0 0 2020.02.20 13:00 0 0

2020.02.20 14:00 0 0 2020.02.20 15:00 0 0 2020.02.20 16:00 0 0 2020.02.20 17:00 0 0 2020.02.20 18:00 0 0 （二）原创/转发趋势（三）原创/转发分布

类型数据量占比原创声量34096 45.66% 转发声量40574 54.34% （四）媒体/网民趋势（五）媒体/网民分布类型数据量占比

公司业务数据分析

公司业务数据分析问题摘要本文是对公司一季度业务数据分析问题，根据题中所给出的数据，利用SPSS 软件进行相关性统计分析，分别对各业务中指标进行分析，得到各业务之间的关系。同时通过现有的数据和所建立的模型，给出今后发展提出建议。针对问题一，在对业务量接近饱和问题，首先采用变异系数法求出各项指标的权重，利用灰色变权聚类法，建立白化权函数，确定聚类权、求出聚类系数，再通过比较聚类系数，得出各个业务属于哪个灰类。最后得到业务二和业务三的业务量接近饱和。针对问题二，根据题中所给的数据，通过SPSS软件得到各指标与收入的相关性系数，其中指标5与收入的相关系数为1，知指标五为收入。在这基础上通过SPSS软件进行相关性统计分析得收入主要和业务一和业务四相关。针对问题三，考虑各业务之间的相关性及业务相互促进要使得收入增加。首先利用变异系数法计算出各业务中各指标的权重，综合业务中各指标，再通过SPSS得到各业务之间的相关系数，知业务一与业务二、业务三、业务四相关性强，与业务五相关性弱；业务二与业务三、业务四、业务五相关性弱；业务三与业务四、业务五相关性弱；业务四与业务五呈负相关。相互促进情况见表六七。针对问题四，根据现有的数据，先利用BP神经网络预测出了下一个月各业务的发展情况。为扩大公司的盈利空间以及服务规模，并分析当前的状态给出以后发展的建议：1、推陈出新，使客户选择开通更多业务。2、加强对各业务的宣传。季度分析报告见模型的求解。关键词：业务指标灰色变权聚类法变异系数法 BP神经网络预测一问题重述

某互联网公司推出一项服务，此项服务包括5个主要的业务，这5项业务共包含8个指标，某项业务可以含有1个或多个指标，在这8个指标中其中有一个指标是收入。客户可以根据自己的需要选择开通某些业务，各个业务之间没有强制绑定关系，但是某些业务之间通过相互宣传有一定的促进作用。附件中是本公司2012年第一季度的数据，包括各个业务的各个指标的数据：指标数据为0，说明该业务还没有这个指标；从0变为正数说明此项业务开始包含新的功能，新功能具有新的指标。附件中还包括此项服务带来的收入数据。请你根据各个服务的指标数据和收入数据，完成如下问题： 1、其中某些业务的使用量接近饱和，请你建立模型计算哪些业务量接近饱和，饱和的指标估计值是多少； 2、根据财务数据，你能判断出哪个指标是收入吗，请你说明收入主要和哪些业务相关； 3、请你分析出各个业务之间的相关性，哪几个业务相互促进可以使得收入增加； 4、假如你是本服务的项目经理，根据现有的数据和你所建立的模型，给公司总经理写一份季度分析报告，分析当前的状态以及以后发展的建议，如何扩大公司的盈利空间以及服务规模。二问题分析问题一：因某些业务的使用量接近饱和，要建立模型计算哪些业务量接近饱和，及饱和的指标估计值。对于饱和度的理解可认为，当业务中的指标趋于一个平缓的趋势时接近饱和，因为若该业务已接近饱和则对该业务的指标控制上不会有太大的变化，反之则应还会有一个较大的波动趋势。因此可先用变异系数法确定出每个业务中相应指标的权重。再采用灰色变权聚类分析求解，以饱和及不饱和作为两个灰类，聚类对象为五个业务，而影响业务的指标共有八个可作为聚类指标。建立白化权函数和彻度函数，再通过聚类权，即可得出各业务是否饱和，及其饱和的估计值。问题二：根据题中所给的财务数据，为判断哪个指标是收入，从各指标之间的相关性出发，考虑各业务中相同指标与收入的相关性，及各业务中不同指标与收入的相关性，利用SPSS软件分别计算出各指标与收入的相关系数，若指标与收入的相关系数为1，则该指标为收入。为说明收入主要和哪些业务相关，考虑各业务与收入相关性，同时考虑收入指标、各业务中指标与总收入的相关性，从而确定收入与哪些业务相关。问题三：要分析出各个业务之间的相关性，对各业务中有1个或多个指标，我们采用变异系数法求出各指标的权重，将业务中多个指标的权重综合成总指标来考虑，通过各业务中总指标之间的相关性来衡量各业务之间的相关性。要知道哪几个业务相互促进可以使得收入增加，通过Excel对收入进行分析，根据收入在某段时间的波动大小，对收入增加的时间段进行分析，考虑此阶段收入与各业务之间的相关性，从而确定哪些业务相互促进可以使得收入增加。问题四：根据现有的数据和所建立的模型，分析当前的状态以及以后发展的建议，对如何扩大公司的盈利空间以及服务规模。首先采用BP神经网络系统法建立模型，预测出下一个月各业务中各指标的发展趋势，及其收入的发展情况，结合当前的状态，为以后发展提出了相关建议。三符号说明

中国五大航空企业经营数据分析

2017上半年国内五大航企经营数据统计截止到2017年8月底，各大上市航空公司基本都对发布了2017年半年报。本文针对南方航空、东方航空、海航控股、春秋航空以及吉祥航空五大航空公司上半年的经营数据进行统计对比，上半年该五大航企共实现营收亿元，归属于上市公司股东的净利润亿元，旅游运输量亿人次。五大航企中营收同比增速最快的是海航控股，与去年同期相比增长%。净利润最高的航企是东方航空，2017上半年共实现净利润亿元，同比增长%。旅客运输量最多的当属南方航空，上半年共运输旅客6059万人次。数据来源：各公司公告、中商产业研究院整理南方航空 8月29日，南方航空发布2017年半年报，公司2017年1-6月实现营业收入亿元，同比增长%;归属于上市公司股东的净利润亿元，同比下降%。 2017年上半年，旅客运输量6059万人次，比上年同期增加%;客座率为%，比上年同期增加%;飞机利用率为每日小时，比上年同期增加小时。旅客运输收入为亿元，占主营业务收入的%;每收费客公里收益为元，比上年同期减少%。上半年南航货邮运输收入为42亿元，占主营业务收入的比例为%，每货邮吨公里收益为元，比上年同期增加%。东方航空

8月29日，中国东方航空股份有限公司对外发布2017年半年度业绩报告。2017年上半年，东航实现营业收入亿元，同比增长%;利润总额为亿元，同比增长%。归属于上市公司股东的净利润为亿元，同比增长%。上半年实现客运收入亿元，同比增长%;直销收入同比增长%，直销收入占比同比提升个百分点;承运旅客万人次，同比增长%;东航常旅客会员人数达到3146万人，同比增长%。海航控股海航控股8月25日晚间披露的2017年半年度报告显示，公司2017年上半年实现营业收入亿元，同比增长%，主要受益于总周转量和旅客运输量的增长及新航线的开通。归属于上市公司股东的净利润为亿元，同比下降%。上半年共实现旅客运输量万人次。春秋航空 8月16日，春秋航空发布2017年半年度报告。报告显示，2017年上半年春秋航空营业收入达亿元，同比上年增长%，归属于上市公司股东净利润达亿元，同比上年下降%，净利润的下降主要是受油价上涨，航油成本大幅提高影响，以及民航局自2017年4月1日执行的关于民用机场收费标准调整方案。春秋航空2017年上半年旅客运输量达832万人次，同比上年增长%;平均客座率%，比上年同期下降个百分点。吉祥航空

企业经营状况内容

一、企业生产经营的基本情况（一）企业主营业务范围和附属其他业务，纳入年度会计决算报表合并范围内企业从事业务的行业分布情况；未纳入合并的应明确说明原因；企业人员、职工数量和专业素质的情况；报表编报口径说明。（二）本年度生产经营情况，包括主要产品的产量、主营业务量、销售量（出口额、进口额）及同比增减量，在所处行业中的地位，如按销售额排列的名次；经营环境变化对企业生产销售（经营）的影响；营业范围的调整情况；新产品、新技术、新工艺开发及投入情况。（三）开发、在建项目的预期进度及工程竣工决算情况。（四）经营中出现的问题与困难，以及需要披露的其他业务情况与事项等。二、利润实现、分配及企业亏损情况（一）主营业务收入的同比增减额及主要影响因素，包括销售量、销售价格、销售结构变动和新产品销售，以及影响销售量的滞销产品种类、库存数量等。（二）成本费用变动的主要因素，包括原材料费用、能源费用、工资性支出、借款利率调整对利润增减的影响。（三）其他业务收入、支出的增减变化，若其收入占主营业务收入10%（含10%）以上的，则应按类别披露有关数据。

（四）同比影响其他收益的主要事项，包括投资收益，特别是长期投资损失的金额及原因；补贴收入各款项来源、金额、以及扣除补贴收入的利润情况；影响营业外收支的主要事项、金额。（五）利润分配情况。（六）利润表中的项目，如两个期间的数据变动幅度达30%（含30%）以上，且占报告期利润总额10%（含10%）以上的，应明确说明原因。（七）会计政策变更的原因及其对利润总额的影响数额，会计估计变更对利润总额的影响数额。（八）其他。三、资金增减和周转情况（一）各项资产所占比重，应收账款、其他应收款、存货、长期投资等变化是否正常，增减原因；长期投资占所有者权益的比率及同比增减情况、原因、购买和处臵子公司及其他营业单位的情况。（二）资产损失情况，包括待处理财产损益主要内容及其处理情况，按账龄分析三年以上的应收账款和其他应收款未收回原因及坏账处理办法，长期积压商品物资、不良长期投资等产生的原因及影响。（三）流动负债与长期负债的比重，长期借款、短期借款、应付账款、其他应付款同比增加金额及原因；企业尝还

从历年双十一数据看电子商务发展

从历年双十一数据看电子商务的发展课程：电子商务专业：会计姓名：某某学号：******

摘要：2016年双十一购物狂欢节结束，电商销售数据对比本文通过历年双十一电商销售的数据对比，从历年双十一购物狂欢节电商的销售额、消费群体、热门行业、物流运输等方面综合分析了电商所面临的问题及可行的解决办法，概括总结了未来电商的发展趋势。关键词：双十一，电商，销售额，发展趋势目录：一．数据分析 1. 销售额与增长率分析 1.1问题 1.2分析 1.3解决 2.物流运输 2.1问题 2.2分析 2.3解决二．问题分析三．结论

参考文献

一．数据分析表1 数据来源：销售额——中国网双十一销售额占社会消费品零售额比例——中商产业研究院物流订单量——CN人才网、国家邮政局 1．历年双十一销售额与增长率分析图1-1

1.1 问题从图1-1可以看出，2009年起至今，双十一电商的销售额都在呈增长趋势，2009年到2010年销售额增长率大幅度提升，2010年到2016年双十一电商销售额增长率逐渐放缓。 1.2 分析 2009年至今，随着电子技术的发展，由表1双十一销售额占社会消费品零售额比例可以看出，电商的接受度逐渐增强，人们的电商平台购买力逐渐增强。 2009年到2010年双十一电商购物狂欢节这个概念刚刚出现在人们眼前，由于人们的好奇心理等原因，销售额增长率大幅上升之后，出现转折点。 2010年到2016年，虽然销售额仍在增长，但增速放缓，说明电商平台购买力已逐渐饱和。人们虽然愈加依赖电商的消费方式，但是随着大家已经完全接受电商平台双十一促销的方式，双十一购物狂欢节的短期性、产品的时效性等特点，决定了人们的消费数额增长速度逐渐放缓，人们不会再盲从地大量消费，购买囤货，而是在双十一理性消费。 2.物流图1-2

好程序员大数据分析在企业运营中的作用

好程序员大数据分析在企业运营中的作用好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。二：活跃率分析

活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。三：发现访问路径根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。一、商品推荐模型推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。二、交叉销售模型

重卡历年销售数据及主要企业历年销售数据

重卡销量年度项目合计123456789101112 销量(台)771,11854,42544,42282,59080,44775,01858,96347,52662,42862,42860,06970,89171,911 占比7.1% 5.8%10.7%10.4%9.7%7.6% 6.2%8.1%8.1%7.8%9.2%9.3% 销量(台)767,63062,94964,54099,16586,54675,71263,72050,61848,12654,43751,29654,15856,363 同比0%16%45%20%8%1%8%7%-23%-13%-15%-24%-22% 占比8.2%8.4%12.9%11.3%9.9%8.3% 6.6% 6.3%7.1% 6.7%7.1%7.3% 销量(台)549,98539,99027,55167,69958,70751,71250,27337,24734,20741,82945,20746,70248,861 同比-28%-36%-57%-32%-32%-32%-21%-26%-29%-23%-12%-14%-13% 占比7.3% 5.0%12.3%10.7%9.4%9.1% 6.8% 6.2%7.6%8.2%8.5%8.9% 销量(台)726,45536,87234,94272,77868,88464,83159,35749,72749,34152,93669,62291,84975,316 同比32%-8%27%8%17%25%18%34%44%27%54%97%54% 占比 5.1% 4.8%10.0%9.5%8.9%8.2% 6.8% 6.8%7.3%9.6%12.6%10.4% 销量(台)1,112,01783,01786,377114,636104,37497,70497,57690,21393,666101,11092,28984,75566,300 同比53%125%147%58%52%51%64%81%90%91%33%-8%-12% 占比7.5%7.8%10.3%9.4%8.8%8.8%8.1%8.4%9.1%8.3%7.6% 6.0% 销量(台)1,143,710109,60074,827138,946122,818113,579112,07474,65971,84276,00080,06589,30080,000 同比3%32%-13%21%18%16%15%-17%-23%-25%-13% 5.36%20.66% 占比9.6% 6.5%12.1%10.7%9.9%9.8% 6.5% 6.3% 6.6%7.0% 销量(台)1,173,99098,70278,017148,755118,757108,264103,69375,78373,26083,57191,347101,60292,239 同比3%-10%4%7%-3%-5%-7%2%2%10%14%14%15% 占比8.4% 6.6%12.7%10.1%9.2%8.8% 6.5% 6.2%7.1%7.8%8.7%7.9% 年度项目合计123456789101112 数据来源：中国卡车网统计范围：27家重卡企业重型货车产销量天然气重卡销量年度项目合计123456789101112 销量(台)16,0911********,0298391,8381,6748009721,2562,7413,522 当月占比0.1% 3.7% 5.0% 6.4% 5.2%11.4%10.4% 5.0% 6.0%7.8%17.0%21.9% 销量(台)36,5761,7461,4141,6363,3783,9657,5213,5752,2191,7351,9842,1845,219 同比127%10813%139%101%228%373%309%114%177%78%58%-20%48% 201820192012 2013 2013 2014201520162017

企业经营情况分析报告

企业经营情况分析报告 ——————有限公司经营分析报告（xx年xx月）一、XX季度收入情况分析 1、近期业务收入情况（月度数据）（以上数据仅为示例）（业务发展情况分析）5月由于xxx原因，业务量激增，到6月回复xx水平。 2、主营业务各业务类型收入情况要求列出占主营业务收入或主营业务利润总额10%以上的各种业务类型及产品情况：（以下为示例）单位：（人民币）万元二、公司业务生产情况分析

各二级企业根据本企业经营生产特点，把生产能力情况、主要业务指标情况等相关经营状况用数据和文字描述。 1、业务能力情况：——广告展示面积（以广告公司为例，数据仅为示例，不具实际意义） 2、主要指标情况（以股份公司为例）三大指标： 1）近期趋势 2）季度指标同比情况 3、客户情况主要客户拓展客户三、业务新增长点或近期工作重点 1、下阶段新的利润增长点市场情况启动工作准备情况 2、工作重点四、公司重要经营事项报告表关于***有限公司经营情况的调查报告被调查企业：**有限公司

被调查人：** 调查日期：xx年10月调查人：** 报告人：** 一、企业概况 **公司前身是武鸣县乡镇企业——**县**淀粉厂，原建设单位为**，于1994年经**批准立项、**环评批复而建设淀粉生产线和酒精生产线，xx年8月**公司整体收购了该厂的全部资产。 **公司成立于xx年2月，注册资本人民币1000万元，地址位于**镇**村，是一家专业生产食用酒精和淀粉制品的企业。法定代表人: **,股东**占公司60%的股份，股东**占公司36%的股份，股东**占公司4%的股份。公司下设人力资源部、财务部、市场部、车间等内部管理机构，总经理**，现有职工**人，其中大中专学历以上占30%。 xx年公司被评为**市农业产业化重点龙头企业，xx年被评为安全生产标准化三级企业，xx年和xx年连续两年被评为纳税超百万元企

企业运营管理与数据分析模型(杨云)

企业运营管理与数据分析模型课程大纲：模块一、提出问题 ◇ 营运分析模型展示 ◇ 营运管理的目标和方式 ◇ 实践的思想，寻找差异模块二、建立标准化管理与报表体系 ◇ 运营分析是战略执行的保障 ◇ 运营仪表盘原理介绍 ◇ 企业不同阶段的报表体系 ◇ 运营仪表盘运用的基本工具模块三、高质量的基础数据来源于流程管理 ◇ 企业运营中数据的来源流程 ◇ 标准化建设是过程管理的基础 ◇ 流程改进的环 ◇ 建立流程管理体系 ◇ 流程管理中的风险意识 ◇ 流程改进步骤与手段 ◇ 流程管理的工具 ◇ 信息化在运营管理中的作用模块四、经营仪表盘数据工具应用（案例）一、市场分析（产品竞争策略） ◇ 面向竞争的市场分析与管理中的应用如何进行市场和产品细分分析目标市场的研究、分析和选择产品策略的图表演绎价格分析与对策企业如何营造持续性的赢利结构（直观的量本利分析）案例分析与讨论 ◇ 在管理市场推广活动中的应用市场推广活动的全程分析与管理数据分析如何对整体促销活动进行监控和评估如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立如何利用方案工具寻求最佳市场方案案例分析与讨论二、运营分析（销售、财务、人力资源管理） ◇ 在销售管理中的应用销售渠道的管理统计分析渠道管理数据构架的搭建（资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析）销售队伍的整体规划与综合诊断信息基础建立销售代表业绩跟踪数据体系建立方法有效的销售计划和销售目标设立销售的有效计划和跟踪机制建立方式建立在可持续性发展基础上销售规模提升数据模型 ◇ 在财务管理中的应用公司盈利能力趋势分析直观、动态的预算体系建模方式产品上市财务预测案例分析固定资产投资判断模型项目现金流量与投资回报模型财务比例分析与财务模型应用 ◇ 在人力资源管理中的应用公司员工结构多纬度分析年度薪资预算方案模型制定绩效驱动因素动态模型建立

大数据对企业管理决策影响分析报告

大数据对企业管理决策的影响分析及其对策摘要：大数据是物联网、云计算之后又一项重大技术变革，无论是学术界、企业界还是政府都受到其影响。大数据下的决策环境发生了巨大改变，影响了企业的数据管理和知识管理。同时大数据下丰富的数据和知识使得决策参与者的决策能力大大提高，决策参与者角色发生了改变，进而影响到企业的管理决策组织。大数据的出现也对企业管理决策技术提出了更高的要求。在此分析基础上，系统阐述大数据对企业管理决策的影响及其对策。关键词：大数据；企业管理；管理决策；对策 Analysis of the impact of big data on enterprise management and decision making and Its Countermeasures Abstract:Big data is another major technological revolution after the Internet of things and cloud computing, both in academic, corporate and government affected by it. Great changes have taken place in big data under the decision-making environment, affecting the company's data management and knowledge management. At the same time under the big data rich data and knowledge greatly improve decision making participants decision-making ability, decision-making participant roles changed, thus affect the enterprise's management decision-making organization. Big data is also put forward higher requirements for the enterprise management and decision-making technology. On the basis of this analysis, elaborated the influence of enterprise management decision-making system and Countermeasures of big data. Key words:Big Data; Business Management; Management Decision; Countermeasure 一、引言随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进人了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“GlobalPulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软

店长经营数据分析

店长经营数据分析 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

店长必学：店长必须要会的数据分析店长定期进行科学的数据分析，是店长掌握门店经营方向的重要手段。在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析，但无论哪方面数据，分析只是一个开始，关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力，指导如何开始下一步工作才是重要的。店长需要每周或者每月开会，做以上各种数据分析，总结过去，找出差距。一、门店经营指标数据分析 1）销售指标分析：主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。 2）毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3）营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用，这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用（电话费、交通费、卫生费、税收、工商费），通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。 4）评效：主要是本月评效情况，与去年同期对比“日均评效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。 5）人均劳效：主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额/本月工资人数

6)盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在进、销、存各个环节存在的问题。 7)门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。二、商品经营数据分析 1)经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退，总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是热销商品、新品商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时请退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 2)商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计，动销率分析，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100，滞销品种数：门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 3)商品品类分析：主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况，门店需对本月所有品类销售与毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。 4)本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利分析，这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利