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传统成本法的成本对象主要局限于“产品”层次，而且往往是最终产品，而作业成本法更关注产品形成过程和成本形成的前因和后果，成本计算对象具有多层次性，资源、作业、最终产品等都是成本计算的对象。作业既是成本形成的载体，又是成本计算的对象，当企业每完成一项作业，就会有一定量的资源被消耗，同时又有一定价值量的产出转移到下一项作业，照此逐步结转下去，直到最终把产品提供给顾客。资源、作业、最终产品之间是通过成本动因有机联系在一起的。作业成本法可以对资源、作业、产品、原材料、客户、销售市场、销售渠道等不同层次的成本对象提供相应的成本信息，提供的信息量更加丰富。作业成本法相对于传统成本法，成本概念得到了延伸。传统成本法的成本概念只局限于产品的生产制造过程。作业成本法立足于全程的成本进行管理，将成本视野向前延伸到产品的市场需求阶段，分析相关技术的发展态势，向后延伸到顾客的使用、维修及处置阶段。

数据库系统工程师考试是跟职称有关的考试，考取了数据库系统工程师证书就可以帮助评中级职称，因此数据库系统工程师本身并不是职称，职称是需要评聘的，有了相应资格才能申请评聘。数据库系统工程师属于软考中级资格考试，软考全称计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，既是职业资格考试，又是职称资格考试。计算机资格实施全国统一考试后，不再进行计算机技术与软件相应专业和级别的专业技术职务任职资格评审工作。根据原人事部、原信息产业部颁布的《关于印发〈计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试暂行规定〉和〈计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试实施办法〉的通知》（国人部发 [2003] 39 号），计算机资格考试纳入全国专业技术人员职业资格证书制度的统一规划。通过考试获得证书的人员，表明其已具备从事相应专业岗位工作的水平和能力，用人单位可根据工作需要从获得证书的人员中择优聘任相应专业技术职务（技术员、助理工程师、工程师、高级工程师）。因此，考取了软考中级数据库系统工程师证书，可以帮助评中级职称。温馨提示：因考试政策、内容不断变化与调整，猎考网提供的以上信息仅供参考，如有异议，请考生以权威部门公布的内容为准！ 下方免费复习资料内容介绍：信息处理技术员Word操作题（一）素材 格式：ZIP大小：14.4KB 2022年系统分析师下午论文真题 格式：PDF大小：197.63KB资格考试有疑问、不知道如何总结考点内容、不清楚报考考试当地政策，点击底部咨询猎考网，免费领取复习资料

这个办法很好，增加了一个总数控制，加强了会计监督，基本上可以满足需要了，但多少有一点画蛇添足，因为总数在总帐上有，只要明细账能和总帐核对上，总数不会出现问题，其次，这种办法只能对总数起到监控作用，对二级各单位间是否记串、记混无法监控到。

耶伦称，美国劳动力市场仍然存在一些疲软状况，尤其是薪酬增长缓慢。全球经济带来的风险已经降低；导致通货膨胀率低迷的因素将会消退。一些美联储成员下调了对全面就业的预期。　　耶伦表示，美联储加息是因为相信低通货膨胀率只是暂时现象。如果推迟加息的话，那就意味着今后需要仓促加息。　　她表示，尽管今日加息，但今后仍将维持宽松性政策，联邦基金基准利率处在“中性”水平仍然极低。

1、直接评判法直接评判法即根据经验直接判断数据的好坏并给予评判，通常用于内部过往运营状况评估，如评估近期阅读量是否过低，评判近期销售量是否异常，评估当日文章推送量是否正常。直接评判法有两个必要的条件：一是运营者有一定的新媒体运营经验，能够对跳出率，阅读量等有正确的评估；二是经过加工处理的数据足够直观，可以直接代表某项数据的优缺点。2、对比分析法对比分析法，是将两个或两个以上的数据进行对比，分析差异进而揭示这些数据所代表的规律。对比分析法包括横向比较及纵向比较。横向比较即同一时间下不同总体指标的对比，如今日头条同领域作者文章阅读量对比，粉丝数对比等；纵向比较不同时间条件下同一总体指标的对比，如本月文章阅读量与上月阅读量进行对比，本月粉丝增长数与上月增长数进行对比等。通过对比分析，可以直接观察到目前的运营水平，一方面找到当前已经处于优秀水平的方面，后续予以保持；另一方面及时发现当前的薄弱环节，重点突破。3、分组分析法分组分析法是指通过一定的指标，将对象统计分组并计算和分析，以便于深入了解所要分析对象的不同特征，性质及相互关系的方法。分组分析法遵循相互独立，完全穷尽的枚举分析法原则。所谓相互独立，即分组之间不能有交叉，组别之间具有明显的差异性，每个数据只能归属于某一组；所谓完全穷尽，即分组中不要遗漏任何数据，保持完整性，各组的空间足以容纳总体的所有数据。4、结构分析法结构分析法是在统计分组的基础上，将组内数据与总体数据之间进行对比的分析方法。结构分析法分析各组部分占总体的比例，属于相对指标。例如，新媒体运营团队可以统计粉丝所在的地域分布，统计出各个地方粉丝的占比情况，此情景便属于结构分析法。5、平均分析法例如，在分析今日头条的文章阅读量时，借助Excel导出的数据可以快速找到阅读量大于平均值的文章，接下来可以继续挖掘这些文章的标题，排版，配图等规律，便于后续内容质量的提升。6、矩阵分析法矩阵分析法是一种定量分析问题的方法，它是指以数据两个重要指标作为分析依据，并将这两个指标作为横，纵坐标轴，构成四个象限，从而找出解决问题的办法，为运营者提供数据参考。例如，某餐饮企业的大众点评评价分析，可以借助四个象限“紧急且重要，重要但不紧急，紧急但不重要，不紧急也不重要”进行矩阵分析，并重点处理“紧急且重要”的事项。7、漏斗图分析法漏斗图分析法因展现形式如漏斗，故而得名。漏斗图可以对文章阅读量，产品购买量等情况进行逐层分析，展示整个关键路径中每步的转化情况。重要强调的是，单一的漏斗图难以衡量各个环节的好坏，运营者可以结合本节介绍的“对比分析法”，对同一环节不同时间对比，评估运营效果。8、雷达图分析法雷达图常用于指数分析，即通过对新媒体账号的内容质量，领域专注等不同维度的计算而得出的客观评分结果。分数越高，代表账号的质量越好。可以利用雷达图进行分析的指数，包括今日头条指数，大鱼号星级指数，百家号指数等。9、回归分析法回归分析法是通过研究事物发展变化的因果关系来预测事物发展走向，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，又称回归模型预测法或因果法。例如，将今日头条粉丝数据导出到Excel表格，对累计粉丝数进行一元线性分析，就可以尝试预测某个时间的粉丝量。

数据分析方法一般分为公式法、对比法、象限法。一、公式法所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中提到过。举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解某产品销售额=销售量 X 产品单价销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量 + …渠道销售量=点击用户数 X 下单率点击用户数=曝光量 X 点击率第一层：找到产品销售额的影响因素。某产品销售额=销售量 X 产品单价。是销量过低还是价格设置不合理？第二层：找到销售量的影响因素。分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。第三层：分析影响渠道销售量的因素。渠道销售量=点击用户数X 下单率。是点击用户数低了，还是下单量过低。如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。第四层：分析影响点击的因素。点击用户数=曝光量X点击率。是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥尽。二、对比法对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。比如用于在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。三、象限法通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。

1、对比分析法就是将某一指标与选定的比较标准进行比较，比如：与历史同期比较、与上期比较、与其他竞争对手比较、与预算比较。一般用柱状图进行呈现。2、结构分析法就是对某一项目的子项目占比进行统计和分析，一般用饼图进行呈现。比如：A公司本年度营业额为1000万，其中饮料营业额占33.6%、啤酒占55%，其他产品的营业额占11.4%。3、趋势分析法就是对某一指标进行连续多个周期的数据进行统计和分析，一般用折线图进行呈现。比如：A公司前年度营业额为880万，去年900万，本年度1000万，预计明年为1080万。4、比率分析法就是用相对数来表示不同项目的数据比率，比如：在财务分析中有“盈利能力比率、营运能力比率、偿债能力比率、增长能力比率”。5、因素分析法就是对某一指标的相关影响因素进行统计与分析。比如，房价与物价、土地价格、地段、装修等因素有关6、综合分析法就是运用多种分析方法进行数据的统计与分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。01） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。02） 矩阵分析比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。03） 漏斗分析比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。04） 相关分析比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。05） 逻辑树分析比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。06） 趋势分析比如人才流失率过去12个月的变化趋势。07）行为轨迹分析比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

常用的列了九种供参考:一、公式拆解所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解二、对比分析对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。三、A/BtestA/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。流程图如下：四、象限分析通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。低点击率低转化的广告，可以放弃了。还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。象限法的优势：（1）找到问题的共性原因通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；（2）建立分组优化策略针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。五、帕累托分析帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。百分比在 70%（含）以内，划分为 A 类。百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B 类。百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C 类。以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。六、漏斗分析漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。七、路径分析用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，即对用户流向进行监测，可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导用户更高效地完成产品的最优路径，最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析？（1）计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据，真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。（2）查看用户在使用产品时的路径分布情况。例如：在访问了某个电商产品首页的用户后，有多大比例的用户进行了搜索，有多大比例的用户访问了分类页，有多大比例的用户直接访问的商品详情页。（3）进行路径优化分析。例如：哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。（4）通过路径识别用户行为特征。例如：分析用户是用完即走的目标导向型，还是无目的浏览型。（5）对用户进行细分。通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行不同访问任务的路径分析，比如意向型的用户，他进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。用户行为路径图示例：八、留存分析用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：第一种 日留存，日留存又可以细分为以下几种：（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数第二种 周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。第三种 月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：九、聚类分析聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是最常见的情况。常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为常见的K-means为例，如下图：可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。获取更多数据分析学习信息及资料,欢迎关注聚数云海同名公众号哦~

数据分析方法包括：对比分析法、分组分析法、结构分析法、留存分析法、交叉分析法、漏斗分析法、矩阵分析法、象限分析法、趋势分析法、指标分析法。1、对比分析法即比较分析法，对数据进行比较以分析数据间的差异，包括静态比较和动态比较。静态比较又称横向对比，在同一时间下对不同指标进行的对比；动态比较也称纵向对比，是在同一总体条件下对不同时期指标数值进行的比较。目的是揭示数据代表的事物的发展变化和规律性。横向对比：横向对比就是跟自己比。最常见的数据指标就是需要跟目标值比，来回答我们有没有完成目标；跟我们上个月比，来回答我们环北增长了多少。纵向对比：简单来说就是跟他人比。我们要跟竞争对手比，来回答我们在市场中的份额和地位是怎样的。2、分组分析法结合对比法，把总体中不同性质的对象分开，并进行对比以便了解内在的数据关系。3、结构分析法亦称比重分析，分析总体内各组成部分占总体的比例以及构成的变化，从中掌握事物的特点和变化趋势。4、留存分析法留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。比如，我们可以通过观察不同时间段用户留存的情况，通过对比各个渠道、活动、关键行为的用户后续留存变化，发现提升用户留存率的影响因素，例如观察领取过优惠券的用户留存率是否比没有领取优惠券的用户留存率更高。5、交叉分析法即立体分析法，常用于分析变量之间的相关关系。将不同维度数据交叉展现，进行多角度结合分析的方法。对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。在分析app数据的时候，通常会分ios和安卓来看。交叉分析的主要作用就是从多个维度细分数据，从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。

常用的列了九种供参考:一、公式拆解所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解二、对比分析对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。三、A/BtestA/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。流程图如下：四、象限分析通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。低点击率低转化的广告，可以放弃了。还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。象限法的优势：（1）找到问题的共性原因通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；（2）建立分组优化策略针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。五、帕累托分析帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。百分比在 70%（含）以内，划分为 A 类。百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B 类。百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C 类。以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。六、漏斗分析漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。七、路径分析用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，即对用户流向进行监测，可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导用户更高效地完成产品的最优路径，最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析？（1）计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据，真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。（2）查看用户在使用产品时的路径分布情况。例如：在访问了某个电商产品首页的用户后，有多大比例的用户进行了搜索，有多大比例的用户访问了分类页，有多大比例的用户直接访问的商品详情页。（3）进行路径优化分析。例如：哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。（4）通过路径识别用户行为特征。例如：分析用户是用完即走的目标导向型，还是无目的浏览型。（5）对用户进行细分。通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行不同访问任务的路径分析，比如意向型的用户，他进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。用户行为路径图示例：八、留存分析用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：第一种 日留存，日留存又可以细分为以下几种：（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数第二种 周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。第三种 月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：九、聚类分析聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是最常见的情况。常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为常见的K-means为例，如下图：可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。获取更多数据分析学习信息及资料,欢迎关注聚数云海同名公众号哦~

1、聚类分析（Cluster Analysis）聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。2、因子分析（Factor Analysis）因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。3、相关分析（Correlation Analysis）相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。4、对应分析（Correspondence Analysis）对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。5、回归分析研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析

数据分析中有很多数据分析的方法，通过这些方法我们能够直接分析出数据中隐藏的有价值的信息，从而得到一个准确的结果。而数据分析方法中，对比分析法是一个十分常用的方法，在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下对比分析法的相关知识。 对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。特点是简单、直观、量化。 既然要使用对比法，我们一定要明白使用对比分析方法的原则. 对象相似,比如说北京的GDP和美国的GDP相比较就是不符合的 两个对象做对比的时候,一定要满足指标逻辑一致,比如说男性的身高和女性的年龄来当作对比,这样反而没有意义的. 对比分析法在生活和工作的各种场景中广泛应用，如个人发展的进步与否，业务能力是否提高，企业的销售目标能否完成，企业与主要竞争对手的差距等等，具体的分析标准有以下三个维度。 即选择不同时间的指标作为对比标准。与上一年的同期进行对比称为同比，主要考虑季节周期和淡旺季的影响。与前一时期的对比称为环比。了解相邻时间周期是进步了或是退步了，以便及时分析原因。 即在同一个时间周期内选择不同空间指标数据进行比较。 a.与相似空间比较 ，如与同级单位、部门、地区对比，找出自身与同级别部门的差距或优势，分析自身的发展方向。 b与优势空间比较 ，如与优秀企业、标杆部门、行业领袖进行对比，了解自身的发展在行业内所处的位置，有哪些不足，确立发展目标。 通过上面不同地区的对比,很明显的看出2018年双11销售额主要分布广东、江苏、浙江三个省份;2018年中旬快递业务量也是主要分布在广东、江苏、浙江三个省份. 与计划标准对比即与计划数、定额数、目标数对比。如与全年计划目标、活动计划目标对比,通过对比了解自身的发展进度和完成率，分析目标完成的预期和策略是否需要调整。 我们拿"我国历年城乡恩格尔系数"图来举例,能够直观的看到两条线,一个是59%的绝对贫困线,一个是39%的富裕线;通过城乡恩格尔系数和上面两条线对比,很清楚的能够反应出2013年以后,城乡综合已经进入富裕标准中. 通过对分析指标的量化比较，清晰直观地反映事物发展的变化和差距，认识自身所处的水平，为进一步决策提供依据， 参考资料 如何做对比分析（比较分析）？

1、对比分析法就是将某一指标与选定的比较标准进行比较，比如：与历史同期比较、与上期比较、与其他竞争对手比较、与预算比较。一般用柱状图进行呈现。2、结构分析法就是对某一项目的子项目占比进行统计和分析，一般用饼图进行呈现。比如：A公司本年度营业额为1000万，其中饮料营业额占33.6%、啤酒占55%，其他产品的营业额占11.4%。3、趋势分析法就是对某一指标进行连续多个周期的数据进行统计和分析，一般用折线图进行呈现。比如：A公司前年度营业额为880万，去年900万，本年度1000万，预计明年为1080万。4、比率分析法就是用相对数来表示不同项目的数据比率，比如：在财务分析中有“盈利能力比率、营运能力比率、偿债能力比率、增长能力比率”。5、因素分析法就是对某一指标的相关影响因素进行统计与分析。比如，房价与物价、土地价格、地段、装修等因素有关6、综合分析法就是运用多种分析方法进行数据的统计与分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

数据分析中有很多数据分析的方法，通过这些方法我们能够直接分析出数据中隐藏的有价值的信息，从而得到一个准确的结果。而数据分析方法中，对比分析法是一个十分常用的方法，在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下对比分析法的相关知识。1.对比分析法的定义对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的特点就是可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少，这就是对比分析法的定义。2.对比分析法的分类其实对比分析法可分为静态比较和动态比较两类，其中静态比较就是指在同一时间条件下对不同总体指标的比较，比如说不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较，简称横比。而动态比较就是指在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。动态比较和静态比较这两种方法既课单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。3.对比分析法的实践运用对比分析法的实践运用主要体现在五方面，第一就是与目标对比，具体就是实际完成值与目标进行对比，属于横比。第二就是与不同时期对比，具体就是选择不同时期的指标数值作为对比标准，属于纵比。第三就是对同级部门、单位、地区对比，具体就是与同级部门、单位、地区进行对比，属于横比。第四就是对行业内对比，具体就是与行业中的标杆企业、竞争对比或行业的平均水平进行对比，属于横比。第五就是与活动效果比，具体就是对某项营销活动开展前后进行对比，属纵比。同时，我们还可以对活动的开展状况进行分组对比，这属于横比。4.对比分析法的注意事项我们在使用对比分析法的手需要注意的是指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致，即要用同一种单位或标准去衡量。同时还需要重视对比的对象要有可比性，对比的指标类型必须一致。无论绝对数指标、相对数指标、平均数指标，还是其他不同类型的指标，在进行对比时，双方必须统一。在这篇文章中我们给大家介绍了关于对比分析法的相关知识，对比分析法是数据分析中一个常见的分析方法，如果我们掌握了这个方法，相信会对我们的数据分析工作更加有利。

概率抽样又称随机抽样.概率抽样以概率理论和随机原则为依据来抽取样本的抽样,是使总体中的每一个单位都有一个事先已知的非零概率被抽中的抽样。总体单位被抽中的概率可以通过样本设计来规定，通过某种随机化操作来实现,.虽然随机样本一般不会与总体完全一致,但它所依据的是大数定律,而且能计算和控制抽样误差,因此可以正确地说明样本的统计值在多大程度上适合于总体,根据样本调查的结果可以从数量上推断总体,也可在一定程度上说明总体的性质,特征.概率抽样主要分为简单随机抽样,系统抽样,分类抽样,整群抽样,多阶段抽样等类型.现实生活中绝大多数抽样调查都采用概率抽样方法来抽取样本.

无法直接在年报里找到，需要计算得出。息税前利润=企业的净利润+企业支付的利息费用+企业支付的所得税。息税前利润通俗地说就是不扣除利息也不扣除所得税的利润，也就是在不考虑利息的情况下在交所得税前的利润，也可以称为息前税前利润。息税前利润就是企业的营业利润， 它反映了企业主营核心业务的经营成果。扩展资料息税前利润是由销售收入减去销售成本、运营成本还有长期资产的折旧摊销（会计上会把与商品直接相关的折旧摊销计入商品成本）而来。息税前利润反映了成本费用与长期资本性支出（通过折旧）对企业盈利的影响。分析企业的息税前收益及息税前收益同比增长率的意义在于，将同行业不同企业之间，或同一企业不同时间段之间，由于营商环境的不同因素剔除，分析观察企业实际经营能力的财务指标。参考资料来源：百度百科-息税前利润

　　报表格式状态和数据状态区别：　　1、在报表格式状态下可进行有关格式设计的操作，如设置表尺寸、行高列宽、单元属性、单元风格、组合单位、关键字及定义报表的单元公式（计算公式）、审核公式及舍位平衡公式。在格式状态下，所看到的是报表的格式，报表的数据全部隐藏。在格式状态下所作的操作对本表所有的表页都发生作用。该状态下不能进行数据的录入、计算等操作。　　2、在报表的数据状态下可管理报表的数据，如输入数据、增加或删除表页、审核、舍位平衡、制作图形、汇总、合并报表等。在数据状态下不能修改报表的格式，看到的是报表的全部内容，包括格式和数据。

数据库报表就是通过对原始数据的分析整合,将结果(表现表式为文字表格图形等)反馈给企业客户的一种形式。这种报表因为能够实时读取数据库，所以每次运行看到的都是最新的统计报表。数据库软件：它们可以拥有动态变化的数据，但是这类软件一般只会提供，最简单的表格形式来显示数据。扩展资料：当计算机出现之后，人们利用计算机处理数据和界面设计的功能来生成、展示报表。计算机上的报表的主要特点是数据动态化，格式多样化，并且实现报表数据和报表格式的完全分离，用户可以只修改数据，或者只修改格式。报表分类EXCEL、WORD等编辑软件：它们可以做出很复杂的报表格式，但是由于它们没有定义专门的报表结构来动态的加载报表数据，所有这类软件中的数据都是已经定义好的，静态的，不能动态变化的。它们没有办法实现报表软件的“数据动态化”特性。

新手做数据报表：　1、首先，打开电脑，右击鼠标”新建“-“Microsoft office excel”。桌面上就出现一个刚刚新建的Excel表格了，为了方便记忆，我们右击新建的表格，点击“重命名”。　　2、双击打开Excel表格，在表格的页头上方，我们看到很多密密麻麻的小工具，这是小工具都是平时制作表格过程中用到的，主要分为字体、对齐方式、数字、格式、单元格、编辑。　　3、单击选中单元格，选中工具栏中的“下框线”，并且点击“所有框线”。一个表格的框架就出来了。　　4、通常Excel表格都是用来统计的，以下我做一个简单的表格，作为参考。先写上日期、产品名称、数量、单价、合计。多余的单元格，单击选中，右击就可以看到“删除”了。　　5、下面我们先填写一下时间，输入“10.1”在单元格的右下角一直拉下去，全部都是“10.1”。正确的做法是输入“10.1.10.2”然后选中两个单元格，在单元格右下方，显示“+”十字星，拉下去，就是有序排列了。　　6、接下来，我们把单元格中的产品名称、数量、单价，随便设置好。准备下一步合计。　　7、单击“合计”，输入“=”单击数量单元格“*”单击单价单元格，再按“Enter"键，合计数量就出来了。那么，剩下的合计单元格，我们只要点击第一个，在第一个合计单元格右下角，显示十字星符号，一直往下拉，合计就全部出来了。　　8、表格做好了，我们可以调一下字体，字体大小，是否加粗，颜色，居中等。这样做出来的表格就非常工整了。

方法/步骤1、首先打开excel，电脑在安装操作系统的时候都会默认安装上三大办公软件，但是一般默认的版本都是2003版的，如果想使用高版本的excel先要卸载掉低版本的，然后再下载安装高版本的。2、图表的存在就是为了更加生动和形象的反映数据，想要制作图表，必须有和图表想对应的数据，当然也可以使用现有的excel表中的数据来制作图表。3、有了数据，就可以制作图表了。插入图表的方法有两种，第一种就是点击插入菜单，然后选择图表选项即可。第二种就是直接单击图表向导快捷方式用来创建图表，一般工具栏中都会有，如果没有的话，可以点击工具栏右侧的倒三角，点击添加或删除按钮，选择常用，勾选图表向导即可。4、图表向导打开后可以看到两个选项卡，一个是标准类型，一个是自定义类型，不管是哪种类型，系统都默认集成了很多样式的图表，虽然可供选择的类型很多，但是需要根据自己的数据情况选择最适合自己的图表样式，通过预览可以很清楚的看到效果图。5、然后就是数据区域和系列选项，可以通过下图中红线标注的按钮来自定义需要制作图表的数据区域，如果使用的是纯数据，为了方便标识，别忘了更改系列的名称，如果数据本身就有系列名称，别忘了看看系列产生在行或者列的位置是否正确，都有效果预览图，很方便进行各种变更操作。6、然后就是各种图表选项了，像是标题，坐标轴，网格线等等。有兴趣的可以每个选项都自己试试，右侧就有变更操作后的预览图，方便查看变更后的效果。7、终于到最后一步了，只要选择插入类型，一个图表就算是制作完成了。插入类型有两种，一种是作为表的对象插入，也就是成为当前表中一部分，另一种就是作为一个新表插入，至于选择哪种插入类型可以根据自己的情况自主选择。注意事项1、更换office的时候需要卸载掉原先的，然后在安装新版本的office,避免不同版本软件之间的冲突导致无法使用的现象。2、虽然图表的类型有很多种，但是并不是每种类型都适合自己当前的数据，需要结合自己的数据选择最适合的图表类型进行制作。

义务教育阶段教育支出数据查询如下：1、点击打开教育部官方网站。2、选择顶层栏目“统计数据”。3、选择右方各个年份，选择需要查询数据的条件即可。

2020全国教育经费总投入数据 2020全国教育经费总投入数据，“十四五”将继续充分发挥教育财务支撑、助力和引导作用，特别是要落实好4%目标任务，确保全年预算足额落实到位，2020全国教育经费总投入数据。 2020全国教育经费总投入数据1 2020年中国高等教育经费排行榜中，一共有235所大学上榜，前23所大学均为原985工程大学，经费排行榜的前三甲分别是清华大学、浙江大学、北京大学，清华大学以310亿经费傲居首位。浙江大学和北京大学分别以216和191位列第二第三，其中清华大学是唯一一所超过300亿的大学，浙江大学也是除清华外唯一一所超过200的高校。前十的排名中C9联盟就独占其六，且前十的高校每所经费都超过100亿。此外郑州大学以63亿位居24，是原211工程大学中经费最多的，超过部分985工程大学，由此可见985/211工程大学在经费方面还是具有一定优势的。可是有一所双非大学却以60亿的经费投入，拿到了排行榜27的位置，排位超过了7所985和大部分211，位居所有双非大学之首，他就是深圳大学。 记者从教育部召开的全国教育财务工作会议上了解到，我国国家财政性教育经费支出占GDP比例连续九年保持在4%以上。“十三五”时期，教育财务工作取得历史性成绩，五年来，保障发展的水平更高了，促进公平的措施更实了，提升质量的导向更强了，推进改革的力度更大了。 “十四五”时期，将继续充分发挥教育财务支撑、助力和引导作用，为建设高质量教育体系、加快推进教育现代化提供坚强保障。会议要求，各级教育财务要科学谋划好“十四五”时期工作，特别是要落实好4%目标任务，确保全年预算足额落实到位，积极争取更多新增财力，加大对省以下支出责任落实的督促指导力度。同时，要突出目标导向，教育投入首先要保“十四五”时期各级各类教育发展目标；要突出问题导向，重点解决教育发展不平衡不充分的问题；要突出结果导向，检验教育投入的效果。 2020全国教育经费总投入数据2 近日，教育部、国家统计局、财政部发布《关于2020年全国教育经费执行情况统计公告》。 公告显示，2020年全国教育经费总投入为53033.87亿元，比上年增长5.69%。其中，国家财政性教育经费为42908.15亿元，比上年增长7.15%，占GDP比例为4.22%。“十三五”期间持续做到“不低于4%”，这是自2012年以来连续第九年做到“不低于4%”。 “十三五”期间，全国一般公共预算教育支出累计16.06万亿元，年均增长7.02%，2020年达到36310.47亿元，比2015年增长40.4%。 全国幼儿园生均一般公共预算教育经费年均增长12.3%，2020年达到9410.76元，比2015年增长76.48%； 全国普通小学生均一般公共预算教育经费年均增长5.08%，2020年达到12330.58元，比2015年增长28.13%； 全国普通初中生均一般公共预算教育经费年均增长5.81%，2020年达到17803.6元，比2015年增长32.64%； 全国普通高中生均一般公共预算教育经费年均增长8.45%，2020年达到18671.83元，比2015年增长49.99%； 全国中等职业学校生均一般公共预算教育经费年均增长5.56%，2020年达到17446.93元，比2015年增长31.05%； 全国普通高等学校生均一般公共预算教育经费年均增长2.89%，2020年达到22407.39元，比2015年增长15.33%。 2020全国教育经费总投入数据3 日前，从教育部网站可以看到，2020年全国教育经费总投入为53033.87亿元，比上年增长5.69%。其中，国家财政性教育经费为42908.15亿元，比上年增长7.15%，占GDP比例为4.22%。 这是自2012年以来连续第九年做到“不低于4%”。 实事求是讲，对于我们这么一个人口众多、国土广大、经济发展处于爬坡过坎阶段的国家来说，4%已经不容易了。国家就像一个大家长，医疗、体育、文化、交通等方方面面都需要钱，所以要考虑平衡，因为蛋糕就那么大，而教育只是360行里边的其中一行。 但是不是说，4%已经到头了，不能提升了，不是的.，随着国家经济社会的发展，财政经费的投入比例还应该进一步提升，向5%迈进。 在首届中国儿童发展论坛上，中国发展研究基金会副理事长卢迈说，目前，我国财政性教育经费占GDP比重已达4.1%，建议提高到5%。 全国政协常务委员兼副秘书长、民进中央副主席朱永新也说过，很多国家的财政性教育经费占GDP比例超过6%。随着社会发展，教育投入占比应该越来越高，4%“绝对不是最高点”，他赞成逐步提高比例的建议。 从总体上看，国家财政对教育的投入是巨大的，教育也为国家社会的发展，人才的培养发挥了重大作用。但同时也要看到，教育经费还需要进一步提升，尤其是资源配置方向需要调整，配置效益需要提高。

2020年全国教育经费数据公布 　　2020年全国教育经费数据公布，我国国家财政性教育经费支出占GDP比例连续九年保持在4%以上。教育财务工作取得历史性成绩，2020年全国教育经费数据公布。 　　2020年全国教育经费数据公布1 　　日前，从教育部网站可以看到，2020年全国教育经费总投入为53033.87亿元，比上年增长5.69%。其中，国家财政性教育经费为42908.15亿元，比上年增长7.15%，占GDP比例为4.22%。 　　这是自2012年以来连续第九年做到“不低于4%”。 　　实事求是讲，对于我们这么一个人口众多、国土广大、经济发展处于爬坡过坎阶段的国家来说，4%已经不容易了。国家就像一个大家长，医疗、体育、文化、交通等方方面面都需要钱，所以要考虑平衡，因为蛋糕就那么大，而教育只是360行里边的其中一行。 　　但是不是说，4%已经到头了，不能提升了，不是的，随着国家经济社会的发展，财政经费的投入比例还应该进一步提升，向5%迈进。 在首届中国儿童发展论坛上，中国发展研究基金会副理事长卢迈说，目前，我国财政性教育经费占GDP比重已达4.1%，建议提高到5%。 　　全国政协常务委员兼副秘书长、民进中央副主席朱永新也说过，很多国家的财政性教育经费占GDP比例超过6%。随着社会发展，教育投入占比应该越来越高，4%“绝对不是最高点”，他赞成逐步提高比例的建议。 　　从总体上看，国家财政对教育的投入是巨大的，教育也为国家社会的发展，人才的培养发挥了重大作用。但同时也要看到，教育经费还需要进一步提升，尤其是资源配置方向需要调整，配置效益需要提高。 　　2020年全国教育经费数据公布2 　　2020年中国高等教育经费排行榜中，一共有235所大学上榜，前23所大学均为原985工程大学，经费排行榜的前三甲分别是清华大学、浙江大学、北京大学，清华大学以310亿经费傲居首位。浙江大学和北京大学分别以216和191位列第二第三，其中清华大学是唯一一所超过300亿的大学，浙江大学也是除清华外唯一一所超过200的高校。前十的排名中C9联盟就独占其六，且前十的高校每所经费都超过100亿。此外郑州大学以63亿位居24，是原211工程大学中经费最多的，超过部分985工程大学，由此可见985/211工程大学在经费方面还是具有一定优势的。可是有一所双非大学却以60亿的"经费投入，拿到了排行榜27的位置，排位超过了7所985和大部分211，位居所有双非大学之首，他就是深圳大学。 　　记者从教育部召开的全国教育财务工作会议上了解到，我国国家财政性教育经费支出占GDP比例连续九年保持在4%以上。“十三五”时期，教育财务工作取得历史性成绩，五年来，保障发展的水平更高了，促进公平的措施更实了，提升质量的导向更强了，推进改革的力度更大了。 　　“十四五”时期，将继续充分发挥教育财务支撑、助力和引导作用，为建设高质量教育体系、加快推进教育现代化提供坚强保障。会议要求，各级教育财务要科学谋划好“十四五”时期工作，特别是要落实好4%目标任务，确保全年预算足额落实到位，积极争取更多新增财力，加大对省以下支出责任落实的督促指导力度。同时，要突出目标导向，教育投入首先要保“十四五”时期各级各类教育发展目标；要突出问题导向，重点解决教育发展不平衡不充分的问题；要突出结果导向，检验教育投入的效果。 　　2020年全国教育经费数据公布3 　　近日，教育部、国家统计局、财政部发布《关于2020年全国教育经费执行情况统计公告》。 　　公告显示，2020年全国教育经费总投入为53033.87亿元，比上年增长5.69%。其中，国家财政性教育经费为42908.15亿元，比上年增长7.15%，占GDP比例为4.22%。“十三五”期间持续做到“不低于4%”，这是自2012年以来连续第九年做到“不低于4%”。 　　“十三五”期间，全国一般公共预算教育支出累计16.06万亿元，年均增长7.02%，2020年达到36310.47亿元，比2015年增长40.4%。 　　全国幼儿园生均一般公共预算教育经费年均增长12.3%，2020年达到9410.76元，比2015年增长76.48%； 　　全国普通小学生均一般公共预算教育经费年均增长5.08%，2020年达到12330.58元，比2015年增长28.13%； 　　全国普通初中生均一般公共预算教育经费年均增长5.81%，2020年达到17803.6元，比2015年增长32.64%； 　　全国普通高中生均一般公共预算教育经费年均增长8.45%，2020年达到18671.83元，比2015年增长49.99%； 　　全国中等职业学校生均一般公共预算教育经费年均增长5.56%，2020年达到17446.93元，比2015年增长31.05%； 　　全国普通高等学校生均一般公共预算教育经费年均增长2.89%，2020年达到22407.39元，比2015年增长15.33%。

首先理解一下 头寸 的意思吧。头寸（position）也称为"头衬"就是款项的意思，是金融界及商业界的流行用语。我觉得头寸可以理解为:持有的额度（例如:如果银行在当日的全部收付款中收入大于支出款项，就称为"多头寸"，如果付出款项大于收入款项，就称为"缺头寸"。对预计这一类头寸的多与少的行为称为"轧头寸"。到处想方设法调进款项的行为称为"调头寸"。如果暂时未用的款项大于需用量时称为"头寸松"，如果资金需求量大于闲置量时就称为"头寸紧"）。再来理解一下 商业银行表内表外业务 吧。表外业务（Off-Balance sheet Activities，简称OBS），是指商业银行从事的，按照通行的会计准则可以不列入资产负债表内，不影响其资产负债总额，但能影响银行当期损益，改变银行资产报酬率的经营活动。银行表外业务有狭义和广义之分。 狭义的表外业务是指那些未列入资产负债表，但同表内资产业务和负债业务关系密切，并在一定条件下会转化为表内资产业务和负债业务的经营活动。通常把这些经营活动成为或有资产和或有负债，它们是有风险的经营活动，应当在会计报表的附注中予以揭示。 广义的表外业务则除了包括狭义的表外业务，还包括结算、代理、咨询等无风险的经营活动，所以广义的表外业务是指商业银行从事的所有不在资产负债表内反映的业务。 按照巴塞尔委员会提出的要求，广义的表外业务可分为两大类:一是或有债权/债务，即狭义的表外业务，包括:（1）贷款承诺；（2）担保；（3）金融衍生工具，如互换、期货、期权、远期合约、利率上下限等；（4）投资银行业务，包括证券代理、证券包销和分销等。二是金融服务类业务，包括:（1）信托与咨询服务；（2）支付与结算；（3）代理人服务；（4）与贷款有关的服务，如贷款组织、贷款审批、辛迪加贷款代理等；（5）进出口服务，如代理行服务、贸易报单、出口保险业务等。 通常我们所说的表外业务主要指的是狭义的表外业务。 那这样商业银行的表内表外业务偷头寸数据就是说商业银行表内和表外业务的具体数额，比如说表内业务中，银行存款、负债等各有多少，总额是多少；表外业务中贷款承诺、担保等各有多少，总的数额是多少等。这个表内表外业务头寸数据可以用来衡量一个银行的资产 负债分配情况，有助于风险测量分析及风险规避。这是我个人意见，可能不够准确，望斟酌。

首先理解一下头寸的意思吧。头寸（position）也称为"头衬"就是款项的意思，是金融界及商业界的流行用语。我觉得头寸可以理解为:持有的额度（例如:如果银行在当日的全部收付款中收入大于支出款项，就称为"多头寸"，如果付出款项大于收入款项，就称为"缺头寸"。对预计这一类头寸的多与少的行为称为"轧头寸"。到处想方设法调进款项的行为称为"调头寸"。如果暂时未用的款项大于需用量时称为"头寸松"，如果资金需求量大于闲置量时就称为"头寸紧"）。再来理解一下商业银行表内表外业务吧。表外业务（Off-BalancesheetActivities，简称OBS），是指商业银行从事的，按照通行的会计准则可以不列入资产负债表内，不影响其资产负债总额，但能影响银行当期损益，改变银行资产报酬率的经营活动。银行表外业务有狭义和广义之分。狭义的表外业务是指那些未列入资产负债表，但同表内资产业务和负债业务关系密切，并在一定条件下会转化为表内资产业务和负债业务的经营活动。通常把这些经营活动成为或有资产和或有负债，它们是有风险的经营活动，应当在会计报表的附注中予以揭示。广义的表外业务则除了包括狭义的表外业务，还包括结算、代理、咨询等无风险的经营活动，所以广义的表外业务是指商业银行从事的所有不在资产负债表内反映的业务。按照巴塞尔委员会提出的要求，广义的表外业务可分为两大类:一是或有债权/债务，即狭义的表外业务，包括:（1）贷款承诺；（2）担保；（3）金融衍生工具，如互换、期货、期权、远期合约、利率上下限等；（4）投资银行业务，包括证券代理、证券包销和分销等。二是金融服务类业务，包括:（1）信托与咨询服务；（2）支付与结算；（3）代理人服务；（4）与贷款有关的服务，如贷款组织、贷款审批、辛迪加贷款代理等；（5）进出口服务，如代理行服务、贸易报单、出口保险业务等。通常我们所说的表外业务主要指的是狭义的表外业务。那这样商业银行的表内表外业务偷头寸数据就是说商业银行表内和表外业务的具体数额，比如说表内业务中，银行存款、负债等各有多少，总额是多少；表外业务中贷款承诺、担保等各有多少，总的数额是多少等。这个表内表外业务头寸数据可以用来衡量一个银行的资产负债分配情况，有助于风险测量分析及风险规避。这是我个人意见，可能不够准确，望斟酌。

贵州是我国大数据中心产业聚集地，西南地区重要的区域创新中心，也是全国重要的生态休闲度假 旅游 目的地。近年来贵州发展迅速，取得了非常多的亮眼成果。宝能集团坚持发展产业，回报 社会 的使命，在贵州也早已展开布局并不断完善，为地区经济发展带来强劲支持。 贵州发展迅速，宝能深耕不辍 在2019数博会期间，宝能集团董事长姚振华对数博会成功召开表示祝贺，也对贵州给予宝能集团的关心支持表示感谢，并表示宝能集团将加快推进在贵项目建设，进一步加强在大数据、 汽车 制造、康养产业、食品加工等领域务实合作，为贵州决战决胜脱贫攻坚、实现高质量发展作出贡献。 早在2017年6月，宝能就已经与贵州省政府签订战略合作协议，宝能加大对贵州省的战略投资，全面深化合作。依托贵州优势资源及自身产业沉淀，宝能深挖大数据应用价值，将产业发展与大数据深度融合，打造产业发展标杆，为贵州实体经济发展增添亮眼名片。 目前，宝能与贵州的合作涉及农产品深加工及流通、 旅游 、大 健康 、高端制造、综合开发、金融服务等多个领域。 一直以来宝能集团始终坚持实业报国理想，全面推进“制造宝能、 科技 宝能、民生宝能”三大战略，现已发展成为涵盖高端制造、国际物流、综合开发、民生服务四大核心业务板块的大型现代化企业集团。宝能集团在贵州的深化布局，势必也会为当地发展持续释放动能，伴随着更多项目的落地与推进，也将带来更多的发展新助力。

计算增加值一般有二种方法：生产法和收入法一、生产法的计算方法如下：工业增加值＝总产值－工业中间投入＋本年应交增值税总产值一般等于所生产的产品按市场价计算的价值。工业中间投入＝生产成本中的中间投入＋管理费用中的中间投入＋销售费用中的中间投入＋本年应交的增值税生产成本中的中间投入＝生产中投入的直接材料＋会计帐上的制造费用－制造费用中的工资及福利费（即管理人员的工资和福利费）－制造费用中的折旧（即管理用的固定资产的折旧）管理费用中的中间投入＝会计账上的管理费用－管理费用中的工资及福利费－劳动保险等社会保险费用－印花税－房产税－车船使用税－土地使用税－其他上缴的规费销售费用中的中间投入＝会计账上的销售费用－销售费用中的工资及福利费－销售费用中的折旧　本年应交的增值税＝会计账中的“应交税金－应交增值税－已交税金”的借方金额＋会计账中的“应交税金－应交增值税－转出未交增值税”借方金额二、收入法的计算方法如下：数据在会计帐及报表中比较容易取得工业增加值＝固定资产折旧＋劳动者报酬＋生产税净额＋营业盈余固定资产折旧直接可在会计帐上取数劳动者报酬＝企业发放的工资及奖金＋按工资总额计提的福利费＋企业为职工支付的社会保险费用生产税净额＝销售税金及附加＋本年应交增值税＋管理费用中的税金营业盈余＝主营业务利润－其他业务利润一般来说，生产法与收入法之间会有差异，主要是原因是企业所生产的产品一般不可能当期全部确认为销售收入。（供参考。请高手指正）

【答案】：B已反映在商业银行信用风险数据中的操作风险损失应当将其视为信用风险损失。故选B。

【答案】：B已反映在商业银行信用风险数据中的操作风险损失应当将其视为信用风险损失。故选B。

基金公司真正公布的就是季度季报中的前10大重仓。而且公布的时候已经过去基本上1个月了。基金随时会变换仓位。其他机构预测的或者是怎么来的数据也都是仅供参考，差距是可大可小的。总之不可能完全准确。

公式如下：=TREND(OFFSET($B$1,MATCH(D3,$A$2:$A$6,-1),,2),OFFSET($A$1,MATCH(D3,$A$2:$A$6,-1),,2),D3)截图 结果：

没错,就是怎么算,先算报告期与基期的差,然后除以基期的数据,就是增长率

一、上年金额栏的填列方法所有者权益变动表“上年金额”栏内各项数字，应根据上年度所有者权益变动表“本年金额”栏内所列数字填列。如果上年度所有者权益变动表规定的各个项目的名称和内容同本年度不相一致，应对上年度所有者权益变动表各项目的名称和数字按本年度的规定进行调整，填入所有者权益变动表“上年金额”栏内。二、本年金额栏的填列方法所有者权益变动表“本年金额”栏内各项数字一般应根据“实收资本（或股本）”、“资本公积”、“盈余公积”、“利润分配”、“库存股”、“以前年度损益调整”科目的发生额分析填列。所有投入资本——在“实收资本”或“股本”科目里找数据。对所有者（或股东）的分配——在“利润分配---分配股利”科目。三、所有者权益变动表中“上年金额”栏中的项目都不用填写。只填写“本年金额”栏中的项目；“本年金额”栏项目中，单位发生的内容都要填写，没有发生的内容不填写。根据准则的规定，企业需要提供比较所有者权益变动表，所有者权益变动表还就各项目再分为“本年金额”和“上年金额”两栏分别填列。扩展资料：项目(1)净利润；(2)直接计入所有者权益的利得和损失项目及其总额；(3)会计政策变更和差错更正的累积影响金额；(4)所有者投入资本和向所有者分配利润等；(5)提取的盈余公积；(6)实收资本或股本、资本公积、盈余公积、未分配利润的期初和期末余额及其调节情况。其中，反映“直接计入所有者权益的得利和损失”的项目即为其他综合收益项目。所有者权益变动表以矩阵的形式列示：一方面，列示导致所有者权益变动的交易或事项，即所有者权益权益变动的来源，对一定时期所有者权益的变动情况进行全面反映；另一方面，按照所有者权益各组成部分（即实收资本、资本公积、盈余公积、未分配利润和库存股）列示交易或事项对所有者权益各部分的影响。参考资料来源：百度百科-所有者权益变动表

大数据会计和会计的区别>1、工作媒介不同：会计根据记账软件或手工记账进行企业经济事项的核算和企业的会计管理工作；大数据会计利用云技术在互联网上构建虚拟会计信息系统，从而完成企业会计核算和会计管理等内容，利用电脑等终端设备实现会计核算、财务分析的网络化。2、职业方向不同：会计工作者，可从事出纳、会计、税务等传统会计岗位工作；大数据会计工作者，除传统会计岗位外，还可从事会计信息系统管理、维护、数据分析、会计信息管理软件顾问、实施及维护等工作。数据审计与信息系统审计的区别者对数据的利用角度不一样。数据式审计侧重于数据之间的关联，主要审计数据的结果，而信息系统审计主要关注数据的真实完整性，通过测试数据的真实性、完整性来审计系统的安全性、可靠性。信息系统审计是对信息系统的策划、开发、使用维护等相关活动和产物进行完整地、有效地检查和评估的审计方式。数据审计是通过对底层数据的采集、转换、整理、分析和验证，运用多种技术方法构建模型进行数据分析，从而收集审计证据，实现审计目标的审计方式。会计信息管理和会计有什么区别会计信息管理和会计区别如下：1、培养目标不同：会计信息管理致力于培养具有较高的财务信息管理理论水平和较强的专业管理技能，能够运用信息管理知识进行理财筹划的高素质会计信息管理人才；会计致力于培养可以熟练掌握会计、审计基本理论和会计实务技能的实践型会计人才。2、工作性质不同：会计信息管理侧重于对经过加工处理后产生的各项会计数据的研究分析，包括电算化会计信息的管理等；会计侧重于对一个单位经济活动的核算和监督。

1、常规的现金流量表格式中，左方最下端为现金流量主表的“现金及现金等价物净增加额”数据，右方最下端则为现金流量补充资料的“现金及现金等价物净增加额”数据，任何情况下，两者数据一致；2、如题所述，无论属于哪个季度的现金流量表，该两数据均必须一致；3、以上仅供参考，请予核实，依法操作。

WES数据量估算公式：测序深度 X 目标捕获区域长度（exon）/ 捕获效率 举例：假如要测100X，外显子长度为30M，某测序公司的捕获效率为50% 外显子探针应该就是：外显子长度30M x 2（人是二倍体） 那么就 = 100 X 30M X 2 / 50% = 12G 同理：想测300x数据就需要36G数据量， 对应到reads数就是：假设测序类型为：PE150，除以300 = 40M = 4x10 7 reads数 一般测序公司返回的数据都是测了多少reads数。

　　财务报表分析公式汇总　　l 主营业务利润 = 主营业务收入 — 主营业务成本 — 主营业务税金及附加　　营业利润 = 主营业务利润 + 其他业务利润 — 期间费用　　利润总额 = 营业利润 + 投资收益 + 补贴收入 + 营业外收入 — 营业外支出　　净利润 = 利润总额 — 所得税　　一、偿债能力分析：　　1、流动比率=流动资产/流动负债*100%。指标越高，企业流动资产流转越快，偿还流动负债能力越强。国际公认200％，我国150％较好。　　2、速动比率=速动资产（流动资产－存货）/流动负债*100%。国际标志比率100％我国90％左右。　　3、资产负债率=负债总额/资产总额*100%。指标越高负债程度高，经营风险大，能以较低的资金成本进行生产经营。保守比率不高于50％，国际公认较好60％。　　4、长期资产适合率=（所有者权益+长期负债）/（固定资产+长期投资）*100%　　二、资本状况分析：　　1、资本保值增值率=扣除客观因素后的年末所有者权益/年初所有者权益*100%，指标越高，资本保全情况越好，企业发展潜力越大，债权人利益越有保障。　　2、资本积累率=本年所有者权益增长额/年初所有者权益*100%，指标越高，所有者权益增长越快，资本积累能力越强，保全情况好，持续发展能力越大。　　三、盈利能力分析：　　1、主营业务毛利率=毛利（主营收入－主营成本）/主营业务收入*100%，介于20％-50％之间，一般相对合理稳定，流动性强的商品，毛利率低。设计新颖的特殊商品（时装）毛利率高。　　2、主营业务净利率=净利润/主营业务收入*100%，反映企业基本获利能力。　　3、主营业务成本率=主营业务成本/主营业务收入*100%　　4、 营业费用率=营业费用/主营业务收入*100%　　5、主营业务税金率=主营业务税金及附加/主营业务收入*100%　　6、资产净利率=税后净利/平均总资产*100%=主营业务净利率*总资产周转率。指标高低于企业资产结构，经验管理水平有密切关系。　　7、净资产收益率=净利润/平均所有者权益*100%。反映投资者投资回报率，股东期望平均年度净资产收益率能超过12％　　8、不良资产比率=年末不良资总额/年末资产总额*100%　　9、资产损失比率=待处理资产损失净额/年末资产总额*100%　　10、固定资产成新率=平均固定资产净值/平均固定资产原值*100%　　11、 流动比率=流动资产/流动负债*100%　　12、 速动比率=速动资产/流动负债*100%　　13、 资产负债率=负债总额/资产总额*100%　　14、长期资产适合率=（所有者权益+长期负债）/（固定资产+长期投资）*100%　　15、资本保值增值率=扣除客观因素后的年末所有者权益/年初所有者权益*100%　　16、资本积累率=本年所有者权益增长额/年初所有者权益*100%　　17、 主营业务毛利率=毛利/主营业务收入*100%　　18、 主营业务净利率=净利润/主营业务收入*100%　　19、主营业务成本率=主营业务成本/主营业务收入*100%　　20、 营业费用率=营业费用/主营业务收入*100%　　21、主营业务税金率=主营业务税金及附加/主营业务收入*100%　　22、资产净利率=税后净利/平均总资产*100%=主营业务净利率*总资产周转率　　23、 净资产收益率=净利润/平均所有者权益*100%　　24、 管理费用率=管理费用/主营业务收入*100%　　25、 财务费用率=财务费用/主营业务收入*100%　　26、成本、费用利润率=利润总额/（主营业务成本+期间费用）*100%　　27、 销售收现比=销售收现/销售额　　28、 营运指数=经营现金净流量/经营所得现金　　29、 现金比率=现金余额/流动负债*100%　　30、现金流动负债比=经营活动净现金流量/流动负债*100%　　31、现金债务总额比=经营活动净现金流量/总负债*100%　　32、 销售现金比率=经营现金净流量/销售额*100%　　33、应收帐款周转率（次数）=赊销收入净额/应收帐款平均余额　　34、 应收帐款周转天数　　=天数/应收帐款周转次数　　=计算期天数*应收帐款平均余额/赊销收入净额　　销售收入净额=销售收入-现销收入-销售折扣与折让　　35、 存货周转率=销售成本/平均存货　　36、 存货周转天数=计算期天数/存货周转率　　37、流动资产周转次数（率）=销售收入净额/流动资产平均余额　　38、流动资产周转天数=计算期天数/流动资产周转次数　　39、总资产周转率=销售收入净额/平均资产总额　　40、总资产周转天数=计算期天数/总资产周转率　　41、已获利息倍数=（税前利润总额+利息支出）/利息支出　　42、总资产报酬率=（利润总额+利息支出）/平均资产总额　　四、营运能力分析　　1、应收帐款周转率（次数）=赊销收入净额/应收帐款平均余额，指标高说明收帐迅速，账龄期限短，减少企业收帐费用和坏账损失。　　2、 应收帐款周转天数　　=天数/应收帐款周转次数　　=计算期天数*应收帐款平均余额/赊销收入净额　　销售收入净额=销售收入-现销收入-销售折扣与折让　　3、存货周转率=销售成本/平均存货。一般情况周转速度越快，变现速度越快，占用存货资金少，占用相同数额的存货而实现的销货成本大。　　4、存货周转天数=计算期天数(年360天)/存货周转率　　5、流动资产周转次数（率）=销售收入净额/流动资产平均余额，指标高表明企业流动资产周转速度快，利用效果好。　　6、流动资产周转天数=计算期天数/流动资产周转次数　　7、总资产周转率=销售收入净额/平均资产总额。周转速度快，企业的营运能力强；指标低，说明收入不足，或资产闲置浪费。　　8、 总资产周转天数=计算期天数/总资产周转率　　9、已获利息倍数=（税前利润总额+利息支出）/利息支出　　10、总资产报酬率=（利润总额+利息支出）/平均资产总额　　五、综合偿债能力：　　已获利息倍数＝(税前利润总额＋利息支出)÷利息支出　　盈利能力： 　　　主营业务净利率＝（净利润÷主营业务收入）×100%　　资产净利率 ? ＝（净利润÷平均总资产）×100%=主营业务净利率*总资产周转率　　净资产收益率＝（净利润÷平均净资产总额）×100%　　另：总资产报酬率＝（利润总额＋利息支出）÷平均资产总额　　营运能力： 　　　应收帐款周转率＝主营业务收入÷应收帐款平均余额　　(高表明企业收帐迅速，帐龄期限短，可减少收帐费用和坏帐损失，相对　　增加企业流动资产的投资收益，说明资产流动性大，变现快短期偿债能力　　强)　　存货周转率＝主营业务成本÷平均存货余额　　(高表明企业资产由于销售顺畅而具有较高的流动性存货转现速度快存货　　占用水平低，过高 存货不足，产品脱销)　　(慢：必然占用在量的资金，造成资金浪费，营运困难)　　流动资产周转率＝主营业务收入÷平均资产总额　　总资产周转率＝主营业务收入÷平均资产总额　　　　(过低：收入不足，资产闲置,浪费)　　发展能力：　　销售增长率＝（本年主营业务收入－上年主营业务收入）÷上年主营业务收入　　资本积累率＝[（年末所有者权益－年初所有者权益）÷年初所有者权益]×100%　　六、财务报表分析的应用　　（一）杜帮财务分析体系　　1、权益乘数　　权益乘数＝1÷（1-资产负债率）　　2、权益净利率　　权益净利率＝资产净利率×权益乘数　　＝销售净利率×资产周转率×权益乘数　　（二）上市公司财务比率　　1、每股收益　　每股收益＝净利润÷年末普通股份总数　　＝（净利润－优先股股利）÷（年度股份总数－年度末优先股数）　　2、市盈率　　市盈率（倍数）＝普通股每股市价÷普通股每股收益　　3、每股股利　　每股股利＝股利总额÷年末普通股股份总数　　4、股票获利率　　股票获利率＝普通股每股股利÷普通股每股市价×100%　　5、股利支付率　　股利支付率＝（普通股每股股利÷普通股每股净收益）×100%　　6、股利保障倍数　　股利保障倍数＝普通股每股净收益÷普通股每股股利　　＝1÷股利支付率　　7、每股净资产　　每股净资产＝年度末股东权益÷年度末普通股数　　8、市净率　　市净率（倍数）＝每股市价÷每股净资产　　（三）现金流量分析　　1、流动性分析　　（1）现金到期债务比　　现金到期债务比＝经营现金流量净额÷本期到期的债务　　（2）现金流动负债比　　现金流动负债比＝经营现金流量净额÷流动负债　　（3）现金债务总额比　　现金债务总额比＝经营现金流量净额÷债务总额　　2、获取现金能力分析　　（1）销售现金比率　　销售现金比率＝经营现金流量净额÷销售额　　（2）每股经营现金流量净额　　每股经营现金流量净额＝经营现金流量净额÷普通股股数　　（3）全部资产现金回收率　　全部资产现金回收率＝经营现金流量净额÷全部资产×100%　　3、财务弹性分析　　（1）现金满足投资比率　　现金满足投资比率＝近5年经营现金流量净额之和÷近5年资本支出、存货增加、现金股利之和　　（2）现金股利保障倍数　　现金股利保障倍数＝每股经营现金流量净额÷每股现金股利

增值税申报数据发送一窗式比对系统失败原因：在比对时接收到申报反馈信息为：“一窗式比对失败”，失败原因：比对不相符 比对结果=该户未有申报受理信息”时，说明在进行一窗式比对时申报平台中尚未确认申报。申报系统在用户点击“确认申报”后，无需局端审核的一般纳税人增值税申报信息会直接发送到一窗式比对系统，若您在此之前进行一窗式比对，一窗式比对系统即反馈此提示。解决办法为：请您将申报平台确认报表已填写并保存，然后点击“确认申报”，再进行比对即可。 用户需稍等待再重新进行比对，或与主管税务机关联系。拓展资料：增值税是以商品（含应税劳务）在流转过程中产生的增值额作为计税依据而征收的一种流转税。从计税原理上说，增值税是对商品生产、流通、劳务服务中多个环节的新增价值或商品的附加值征收的一种流转税。实行价外税，也就是由消费者负担，有增值才征税没增值不征税。增值税是对销售货物或者提供加工、修理修配劳务以及进口货物的单位和个人就其实现的增值额征收的一个税种。增值税已经成为中国最主要的税种之一，增值税的收入占中国全部税收的60%以上，是最大的税种。增值税由国家税务局负责征收，税收收入中50%为中央财政收入，50%为地方收入。财政部和国家税务总局发布《关于简并增值税税率有关政策的通知》，2017年7月1日起，简并增值税税率结构，取消13%的增值税税率，并明确了适用11%税率的货物范围和抵扣进项税额规定。[1]2018年5月1日起，中国推出将17%和11%两档增值税税率分别下调1个百分点、统一增值税小规模纳税人标准等三项措施。

兄弟,那些效果和什么样的表没有关系吧!!----------------------晕,还这样问的!!都做OA了,不会设计这么简单一个表?最简单的.你论坛有什么需要持久化的.你就在表里建那些字段不就得了.

随着信息化时代的到来，会计电算化已经成为了企业财务管理的重要工具，许多企业都开始使用网络版的会计电算化软件来管理财务数据。与传统的会计电算化软件相比，网络版的会计电算化软件具有许多优势，其中之一就是可以实现数据共享。网络版的会计电算化软件允许多个用户同时访问和使用同一套软件，这就意味着多个用户可以在同一时间内对同一组数据进行操作和处理。这种数据共享的方式可以大大提高企业的工作效率和管理水平，同时也减少了数据传输和管理方面的繁琐工作。数据共享的实现需要满足以下几个条件：数据安全性：在实现数据共享的同时，必须保证数据的安全性。这就要求网络版的会计电算化软件具有完善的安全措施，包括数据加密、权限控制、用户认证等。数据同步性：数据共享必须保证数据的同步性，即多个用户对同一组数据进行操作和处理后，数据能够及时同步到所有用户的终端设备上。数据完整性：数据共享还需要保证数据的完整性，即数据在传输和处理过程中不应该出现数据丢失、数据损坏等问题。网络版的会计电算化软件可以通过以下几种方式实现数据共享：数据库服务器：企业可以通过在内部部署数据库服务器的方式，实现多个用户对同一组数据的共享和管理。这种方式需要企业自己购买和维护数据库服务器，成本较高。云服务：企业可以选择将数据存储在云服务上，多个用户通过云服务进行访问和管理数据。这种方式可以节省企业的成本，同时也能够保证数据的安全性和同步性。应用程序接口：企业可以通过应用程序接口（API）实现数据共享。这种方式需要企业自行开发API接口，成本较高，但是可以满足企业特定的需求。总之，网络版的会计电算化软件可以实现数据共享，提高企业的工作效率和管理水平。企业在选择网络版的会计电算化软件时，需要考虑到软件的安全性、数据同步性和数据完整性等因素，选择适合自己的方案。

【篇一】统计数据自查报告 　　为了认真贯彻落实国统字[xx]84号文件和县统计局关于开展农村统计调查数据质量检查工作的通知精神，我镇于xx年6月6日召开镇、村两级统计工作会议，传达《通知》精神，安排部署统计数据质量检查工作，认真按照文件的要求逐项落实自查自纠、边查边改措施。 　　一、通过对我镇镇、村两级xx年1月至xx年6月的统计表和各项调查工作进行自查，我镇在统计工作中没有发生下列违法行为： 　　1、没有虚报、瞒报、伪造、篡改统计资料的行为。 　　2、没有拒报、屡次迟报统计资料的行为。 　　3、没有未经批准，擅自制印统计调查表的行为。 　　4、没有单位领导干扰统计数据，从而造成统计数据失真的行为。 　　5、没有利用统计调查损害社会公共利益或者进行欺诈活动的行为。 　　6、重点对各项统计调查和统计资料进行自查、复查。 　　二、我镇在抓好统计基础工作中做了以下几个方面的工作： 　　1、建立了镇统计站、统计站由党政办公室、统计办公室、计生办公室、经管办公室组成。人员有党政办主任、*府统计员、计生统计员、经管统计员，办公室设在党政办。 　　2、*府、计生、经管、教办、公安及9个村均落实了专兼职统计员。 　　3、镇、村统计工作均按照统计制度的规定设置原始记录，建立健全统计档案。 　　4、统计工作制度在自查自纠工作中进一步完善。 　　5、*府专职统计员按文件要求持证上岗。 　　三、存在问题： 　　1、少数兼职统计人员业务素质较差还不适应新时期统计工作的要求。 　　2、村级由于三年xx届的换届选举，直接影响统计人员的工作情绪，造成部分统计表册不健全。 　　3、村向各部门上报的表册数据有不统一的情况。 　　4、企业上报统计报表屡次迟报统计资料和数据失真的情况。 　　针对上述情况，经*府及执法领导组研究决定，制定以下纠改措施： 　　1、每月统计站对村级统计员进行一至二次业务培训，不断提高村级统计人员的业务素质和业务水平。 　　2、进一步做好村级统计员的思想工作，尽量稳定统计人员队伍。 　　3、建议上级统计执法部门对相关企业加大执法力度。 　　4、统一思想，提高对统计工作的认识，完善统计工作制度，强化责任感，严禁统计资料遗失，杜绝数出多门。确保统计数据及时、准确、统一、完善。真正做到向各级领导体统制定政策真实可用的统计资料。 【篇二】统计数据自查报告 　　根据施统发［20xx］18号《关于联合开展统计法和统计违法违纪行为处分规定贯彻执行情况大检查的通知》，我乡及时成立了老麦乡统计执法检查领导小组。我乡的统计工作多年来在历届乡党委、政府高度重视和帮助下，得到了巨大发展和进步。回顾多年以来的统计工作，我乡的统计工作一直以“高标准”、“高要求”、“高质量”为目标，顺利完成上级部门和国家统计任务。为国家乃至我乡的经济、社会发展提供精准的数据支持。伴随统计发展和完善，我乡逐步建立以《统计法》作为基本统计工作行为准则，进一步完善了乡、村、组三级统计体系。统计数据精准、可靠；统计档案完整、详实；统计过程高效、负责。近年来，伴随我乡各方面的快速发展和进步，统计工作所面临的形式和挑战渐渐发生变化，这要求我们进一步转变思路、树立意识、加大工作力度，积极应对统计工作出现的新形势、新面貌。结合此次统计检查，针对我乡的统计现实，现从以下几方面开展自检自查： 　　一、统计工作是否规范、合理、合法 　　我乡的统计工作严格依照《统计法》和上级相关文件精神，结合本乡的客观实际，在实施统计调查的时候，做到规范、合理、合法统计。严格规范统计行为和态度，以《统计法》作为实施统计行为的基本规范准则、以老麦乡具体实际作为实施统计行为基本依据、以统计客观要求作为实施统计行为的具体表现。 　　二、统计执行情况 　　严格执行国家相关统计制度和条例，认真组织、落实统计任务。按照上级统计部门的要求认真开展统计工作。无未经批准擅自组织实施统计调查或者变更统计制度的行为发生。 　　三、统计数据质量情况 　　统计数据以精准为原则，客观、公正地反映了我乡实际发展水平。为各级政府制定政策和方针，提供了精确指标。并实际反映在这些年我乡快速发展上。人民群众得到了的实惠，这些年实际收入和生活、生产设施上改善，实实在在体现在群众的精神面貌上。 　　四、统计资料公布情况 　　统计资料作为内部发展的实际客观事实，它从另一个侧面上来说，是一种国家内部秘密，我乡的统计资料实行专人专管和及时归档，杜绝统计资料的无故流失。按照上级部门指示和国家相关法律要求，在公布时间和公布地点、公布方式，也坚持法律为准绳、以觉悟为认识、以负责为基本。严格执行统计资料公布制度。 　　五、领导人员是否存在打击报复统计人员的行为 　　我乡统计工作多年来一直得到历届党委、政府的高度重视和支持，乡党委、政府一直要求统计人员，在上报统计数据的时候必须实事求是、客观公正。因为统计数据的正确，能为乡党委、政府在制定发展战略的时候提供基本保证。引领我乡发展上少走弯路，把人民群众福祉真正放在我们每个人心中。 　　虽然我乡的统计工作在上级部门和乡党委、政府关心和支持下，取得了一些成绩，但是任何事物发展在看到好的一面的同时，也要看到不足的一面，精益求精，更进一步地做好统计工作。我乡目前的统计工作存在以下几点不足之处： 　　1、对《统计法》熟练掌握程度不充分 　　随着国家对于统计法律、法规的健全和完善，对于统计相关法律、法规的学习，还存在一定学习不充分的问题。 　　2、统计方式不灵活 　　国家和社会的发展是向前的，但是我乡一直以来的统计模式，还停留在老的基础上，不能结合现有的通信手段，节约统计成本，高效办公。 　　3、相关人员培训滞后 　　每隔三年的村委换届选举，是我国基本的农村***体制的体现，但是随着换届工作的开展，必定会存在一部分优秀的村、组统计人员，被换下，而新的接手干部，由于经验、文化、素质等各方面的原因，不能及时胜任统计，加之培训工作的不及时，有时往往造成统计工作的效率低下问题的出现。 　　为今后进一步改进我们的统计工作，形成制度有保证、体制灵活、方式革新的统计新局面，应从以下几点作为改进方向： 　　1、组织相关统计人员及时学习掌握统计法律、法规，开展灵活多样的各种形式的座谈会，相互学习和探讨大家学习心得，增进依法统计的意识。 　　2、社会的急剧变革，带来生产、生活的巨大改变，加之我乡有的村民小组地处偏远，要想做到按时、按质上报统计工作，必然结合先如今的通信手段，及时反馈统计信息，做到及时上报。 【篇三】统计数据自查报告 　　xxx年，在市银监分局及市、县人行的正确领导下，精心组织干部职工认真学习党的xx大会议精神，围绕“两个翻番，两个率先”目标，坚持以统计数据质量为中心，突出统计“双基”建设和统计信息化建设两个工作重点，创新思路、求真务实、内强素质、外塑形象，全县干部职工的精神面貌、工作环境焕然一新，管理秩序井然有序，统计服务水平和统计队伍素质明显提高，圆满完成了各项工作任务。 　　一、认识明确，精心组织 　　此次开展统计执法、统计质量大检查非常必要，统计数据是否真实准确，关系到国家宏观经济决策的科学性和货币政策决策的正确性。为此，我们认真开展了一次普法宣传教育，组织全体干部、职工和统计人员认真学习了《中华人民共和国统计法》、《统计法概论》、《金融统计管理规定》，增强了全员的统计法律意识，通过宣传、学习，使广大统计人员认识到准确、及时地提供统计数据是《统计法》规定的每个统计人员和统计组织应尽的义务，不履行义务要承担相应的法律责任，从而提高依法统计的自觉性。 　　经查，所报资本充足率报表、信贷违约客户情况、信贷咨询登记、现金统计表等各类统计报表均能及时、保质、保量地报送，各类统计报表、统计数据能做到及时整理并归档保存，不存在虚报、瞒报、伪造、拒报、屡次迟报统计数据的现象。 　　二、队伍建设情况及存在的问题 　　全县所辖机构均设立了统计岗，各社都设立了一名统计员，做到了人员配备到位，但由于人员缺乏，一直以来统计岗均由各社主办会计兼任，没能设置独立的统计岗，配备专职统计人员，且基层统计人员业务素质低，缺乏专业经验，统计归属概念不清，此外，一些企事业单位在填写原始凭证时款项来源、用途用词模糊、不规范，造成会计部门记账失误，致使统计归并错误，其次，由于基层人员变动频繁，且没能实现办公自动化，各类统计数据还需手工计算等原因，造成统计数据的`估报、串项等错误。 　　三、采取措施 　　1、依法进行金融统计工作，要严格执行《中华人民共和国统计法》、《金融统计管理规定》，坚持实事求是，依法进行金融统计工作。 　　2、切实加强统计队伍建设，保证统计员队伍的稳定，加强岗位培训和岗位练兵，努力提高统计人员素质。 　　3、逐步改进和完善金融统计报表制度，以适应经济体制改革和金融体制改革对金融统计工作要求，不断提高金融统计工作水平。 　　4、加大对金融统计工作的科技投入，尽快健全和完善覆盖面广、效率高、共享性强、规范的数据信息管理体系，保证金融统计工作快捷、高效地进行。 【篇四】统计数据自查报告 　　为深入扎实推进“企业一套表”改革，为“企业一套表”制度实施营造良好的统计法制环境，进一步提高统计调查能力、提高统计数据质量、提高统计公信力，我县根据《省统计局办公室关于开展全省统计执法检查的通知》（云统办发[20xx]31号）文件精神，周密安排部署，按照检查对象和检查内容要求认真开展统计执法检查工作，现就自查情况报告如下。 　　一、主要做法 　　（一）专题研究、明确职责、落实任务 　　为确保执法检查工作不走过场，流于形式，县统计局召开了领导班子成员专题会议，就文件精神认真解读，切实加强了对全县统计执法检查工作的组织领导，成立了以局长为组长、副局长为副组长、各股室负责人为成员的统计执法检查领导小组。为落实好工作任务，进一步明确了工作职责，形成了主要领导亲自抓、分管领导具体抓、各股室成员共同参与配合的工作机制，使统计执法检查工作的开展做到有条不紊。 　　（二）围绕检查对象和检查内容有的放矢开展自查 　　按照今年省、市统计执法检查文件相关要求，我县涉及16家纳入企业一套表联网直报的“三上”企业，我局于4月14日转发了省、市统计执法检查文件，要求涉及单位按照自查内容于4月底前完成自查。并于5月初组织相关专业人员对16家“三上”企业全部进行了检查，检查结果是：一是全县所有“三上”企业均按照统计制度的规定设置了统计原始记录、台帐，建立健全了统计档案，配备了联网直报所需的专用电脑。二是所有“三上”企业统计管理制度健全，都建立了统计报表审核、签署、交接和归档等管理制度。三是所有“三上”企业指定了统计负责人，配备落实了专兼职统计人员，均要求统计人员持统计从业资格证上岗，且建立健全了统计工作管理制度。四是所有“三上”企业报送报表及时，没有发现虚报、瞒报、漏报、拒报、屡次迟报统计报表的行为，统计指标数据质量真实可信。 　　二、存在的问题 　　从单位自查到对企业的全面检查结果来看，我县“企业一套表”推行是顺利的，成效是明显的，质量是可靠的，但也存在一些不足：一是部分企业对统计工作不够了解、不够重视，还存在重经营管理，轻财务统计核算工作的现象。二是部分企业统计人员业务素质有待进一步提高。 　　三、下步工作打算 【篇五】统计数据自查报告 　　全面实施企业一套表，就是全面推进四大工程。企业一套表改革是统计生产方式的革命性转变，是实现统计现代化的必由之路，是促进“三个提高”的重大举措，是解决当前统计工作难题的根本出路。企业一套表改革事关中国统计前途命运，事关统计发展改革建设全局，事关统计规范统一、改革创新、公开透明，事关全面提高统计能力、统计数据质量和政府统计公信力，事关实现统计现代化。因此确保企业一套表顺利实施势在必行。对此我县统计局在接到《阳泉市统计局关于开展全市统计数据质量检查的通知》通知后，领导高度重视，成立三个由分管领导带队的执法小组，抽调相关专业股长投入到自查检查工作中。按通知要求对部分三上企业进行了自查，自查内容包括企业统计人员的配备、硬件设备的配置，2011年统计年报和2012年一、二月份报表质量，具体情况如下： 　　实行网上直报以来，其优越性逐渐突显出来，减少了中间环节人为的干扰，我县“三上”企业统计机构基本健全，统计人员大部分由财务人员兼任，直报过程中，能够及时、准确地按照要求和企业的实际情况上报，没有发现有意提供不真实资料的行为，自实行一套表制度以来，除接轨过程中客观存在的问题以外，报表运行相对稳定，但也存在有一些问题。 　　一、基础建设方面： 　　有的企业或部门存在领导对统计工作不够重视，数据报出比较草率，审核不严，部门统计工作缺乏规范，觉得统计可有可无，数据真实与否无关紧要，所以导致基层统计基础建设薄弱，比如，硬件设备的配置，统计台帐和统计档案的建立、统计人员素质的培养及统计方法的运用等等都受到了限制，不能严格按要求和制度来完成，此外，基层统计人员少，流动性大，业务素质参差不齐，工作负担重，业务经费紧张，这些情况制约着统计工作的有效开展。阻碍了全县统计一套表的顺利实施。 　　二、数据质量方面： 　　在具体的报表过程中存在以下问题：1、在年报上报过程中，有些指标项需调整，在网上直报过程中，有的项能进行顺利调整但有的项则不能运行，导致个别数据有一定差异。2、劳资报表中工资总额和职工人数分别填累计数和本季数，企业填报的时候，很容易填错，导致数据质量问题。3、在生产月报上报的过程中，企业财务是在上报时间之后才能结算出来，也就是企业本期的产品销售单价是在上报时间之后才能计算出来，导致一些相关数据（现价产值、销售产值）只能以上月、上季或者上年的平均数计算或者预估，与本期数据有差别。另外，网上直报的时候，遇到节假日，上报时间可能会有顺延情况，但县区上报市局的时间不顺延，必须是月后2日以前，也导致企业有些数据会出现预估情况。 　　针对以上自查过程中出现的问题，我局将从以下几方面整改： 　　1、健全制度，包括学习和监管制度，加强统计继续教育，扩大教育范围，转变基层企业领导和统计人员的观念，首先保证统计人员的稳定性；其次要让基层统计人员学习有关统计法律法规知识和相关的专业知识，鼓励其参加全国的统计技术职称考试，从而提高基层统计人员的业务素质。 　　2、完善统计台帐，搞好统计分析工作。统计数据要做到“数出有据”，真实反映本企业的情况，必须依据统计法律法规和统计报表制度建立健全原始记录、统计台账，并利用统计方法和统计数据做好企业的统计分析工作，提高数据的利用率。 　　3、推进基层统计工作的信息化、网络化。随着企业一套表的进一步推开，要求基层统计工作要逐步实现无纸化，我局将从硬件和软件上积极配合，尽快实现并轨。 　　在“三上”企业全面正式实施企业一套表，标志着统计工作即将翻开新的一页，在今后的工作中，我们将继续振奋精神，把思想高度统一到国家统计局企业一套表工作的各项部署上，把力量高度凝聚到国家统计局确定的各项任务上，不遗余力、全力以赴地打好这场关键之战。

如何收集数据1.1 一手数据与二手数据一手数据：自己调查（访谈、询问、问卷、测定等方式）得来的数据内容。二手数据：从各有关方面（例如国家统计局等）间接得到的数据内容。1.2 观测数据与试验数据观测数据：在自然的违背控制的条件下观测到的数据。试验数据：在人工干预和操作情况下收集的数据。2、个体、总体和样本

国家统计局联网直报系统打印报表数据两种方法：一、在报表录入页面，可以通过浏览器的打印功能来打印报表。二、在数据查询页面，通过导出Excel打印，或者点击打印按钮，下载相应的控件来打印。扩展资料机构职责1、拟定统计工作法规、统计改革和统计现代化建设规划以及国家统计调查计划，组织领导和监督检查各地区、各部门的统计和国民经济核算工作，监督检查统计法律、法规的实施。2、建立健全国民经济核算体系和统计指标体系，制定全国统一的基本统计制度;拟定国家统计标准;审定部门统计标准;组织管理全国统计调查项目，审批各地区、各部门的统计调查计划、调查方案。3、研究提出重大的国情国力普查计划，经批准后组织实施;统一组织各地区、各部门的社会经济调查，汇总、整理全国的基本统计资料;对国民经济、科技进步和社会发展等情况进行统计分析、统计预测和统计监督，向党中央、国务院及有关部门提供统计信息和咨询建议。4、统一核定、管理、公布全国性的基本统计资料，定期向社会公众发布全国国民经济和社会发展情况的统计信息。5、建立健全和管理国家统计信息自动化系统和国家统计数据库体系;制定各地区、各部门统计数据库网络的基本标准和运行规则。6、统一管理县及县以上地方人民政府统计部门的统计事业费;协助地方管理省、自治区、直辖市统计局局长和副局长;组织管理全国统计专业资格考试和职务评聘工作。7、领导设在各地的直属调查机构，指导其他直属事业单位的工作。(八)承办国务院交办的其他事项。

2014年接近尾声，这一年你的工资涨了吗？据统计，有19个地区上调了最低工资标准，23省份调整了工资指导线。数据显示，上海月最低工资标准和小时最低工资标准仍为全国最高。 19地区上调最低工资标准 平均增幅收窄25日，人社部年终会议上透露的数据显示，已经有19个地区调整了最低工资标准。分别为：重庆、陕西、深圳、山东、北京、上海、天津、山西、青海、甘肃、云南、四川、江西、贵州、内蒙古、河南、浙江、江苏、河北。调整之后，从最低工资标准的绝对数上来看，全国月最低工资标准和小时最低工资标准最高的仍然是上海，分别达到1820元和17元。从最低工资增长幅度看，最低工资平均涨幅较往年出现下降。人社部透露的数据显示，19个地区调整了最低工资标准，平均增幅在14.1%。虽然增长幅度达到了两位数，但14.1%仍是近年最低水平。人社部数据显示，2011年全国24个省份调整最低工资标准，平均增幅22%；2012年25个省份调整最低工资标准，平均增幅20.2%；2013年全国27个地区调整了最低工资标准，平均调增幅度为17%。23省份调整工资指导线 多地基准线下降 据中新网记者不完全统计，全国已有北京、天津、上海、广东等23个省（区、市）发布了2014年企业工资指导线。企业工资指导线由基准线、上线和下线构成，是给当地企业合理确定工资增长水平的参考依据，但并不具有强制性。在这23个省份中，河南和新疆的基准线最高，均为15%；广东的基准线最低，为9%，是唯一基准线低于10%的地区。值得注意的是，调整工资指导线的省份数量已经超过2013年全年。数据显示，2013年有17个地区调整工资指导线，基准线普遍在14%左右。虽然调整工资指导线的地区数量比2013年增多，但工资指导线平均涨幅出现下调。统计显示，这23个省份的基准线平均约为12.4%。未来工资水平不会大幅上涨？收入分配差距待缩小 由于最低工资标准、工资指导线的制定均会参考当地经济发展状况、物价水平等因素，因此，最低工资标准和工资指导线涨幅双双缩小，也凸显出当前中国经济面临着较大的下行压力。那么，这是否意味着未来中国的工资水平涨幅将继续下降？中国社科院工业经济研究所日前发布的一份报告就指出，综合经济增长、企业经营业绩、最低工资标准和劳动力供给等因素对工资的影响，可以认为中国的工资水平在今后一段时间内不会像前几年那样大幅度增长，但高素质人力资源的工资水平仍将保持较大幅度增长。报告指出，中国经济增长放缓，企业业绩下滑，经济面临转型升级、结构调整的压力，在这个形势下，最低工资标准上调幅度收窄，平均高工资增长幅度较之前以往明显降低。“当前经济下行压力较大的情况下，应大力为企业减税减负，为企业涨工资提供空间和动力。”中国社科院人口与劳动经济所副所长张车伟此前在接受中新网记者采访时表示。而上述报告也建议，政府应该通过减税等政策促进企业设备投资，提升管理，为实现工资增长与企业发展良性循环创造条件，同时应采取抑制垄断行业平均工资增长幅度、完善个人所得税征收制度等综合政策措施来缩小收入分配差距。 2009年4月11日中国国家统计局统计司公布数据，2008年中国城镇单位在岗职工平均工资为29229元，日平均工资为111.99元。与2007年相比，中国城镇单位在岗职工平均工资增加了4297元，增长17.2%，但增幅回落1.5个百分点，扣除物价因素，实际增长11.0%。此消息一出，立即引来了社会的广泛质疑，公众的眼光，无一例外地都投向了“平均”二字上。根据国家统计局公布的数据，2011年，我国城镇在岗职工平均年工资42452元，增长14.3%，上海、北京分列前两位。 2012年8月23根据各地统计局公布的数据，统计发现，全国22个省会城市和四大直辖市已经公布了2011年城镇单位在岗职工平均工资。其中，广州以57473元居首，北京56061元排名第二，南京则以54713元排名第三。除了乌鲁木齐、南宁、兰州、拉萨、海口这5大省会城市外，其余22个省会城市及四大直辖市已先后公布了2011年城镇单位在岗职工平均工资。数据显示，2011年全国城镇非私营单位在岗职工年平均工资为42452元。中新网财经频道统计发现，同全国年平均工资水平42452元相比，广州、北京、南京、杭州、上海、银川、沈阳、武汉、合肥、长沙、太原这11个城市超过了全国平均水平。 2012年中国一级行政区平均工资一览表排名 省市 月平均工资(人民币) 年份 1. 香港 2448020122. 澳门 12776 20113. 台湾 9317 20114. 北京 49762012 5. 上海 4509 20126. 浙江 3901 2012 7. 江苏 3852 20128. 广东 3765 2012 9. 宁夏 3567 201210. 青海 3422 2012 11. 天津 3392 2012 12. 安徽 3371 2012 13. 内蒙古 3257 2012 14. 山西 3187 2012 15. 重庆 3037 2012 16. 山东 2992 2012 17. 陕西 2918 2012 18. 福建 2850 2012 19. 新疆 2811 2012 20. 辽宁 2736 2012 21.西藏2668201222.海南2592201223.河北2477201124.湖北2408201225.云南238020112013年，国家统计局在一套表联网直报单位范围内对不同岗位的工资情况进行了调查，涉及16个行业门类的87万家法人单位。调查单位的就业人员按岗位分为单位负责人，专业技术人员，办事人员和有关人员，商业、服务业人员，生产、运输设备操作人员及有关人员5类。调查数据显示，全部调查单位就业人员平均工资为45676元，其中，单位负责人107374元，专业技术人员63074元，办事人员和有关人员46403元，商业、服务业人员39322元，生产、运输设备操作人员及有关人员40044元。单位负责人平均工资最高，是全部就业人员平均水平的2.35倍；商业、服务业人员平均工资最低，是全部就业人员平均水平的86%。岗位平均工资最高与最低之比为2.73。分四大区域看，东部地区岗位间工资差距最大，岗位平均工资最高与最低之比为3.09；中部地区岗位工资差距最小，最高与最低之比为2.23。 2013年分地区分岗位就业人员年平均工资 单位：元 地区 就业人员 单位负责人 专业技术人员 办事人员和有关人员 商业、服务业人员 生产、运输设备操作人员及有关人员 合计 45676 107374 63074 46403 39322 40044 东部 49454 128023 72028 51509 44178 41451 中部 38802 70983 48359 37302 31784 36827 西部 42908 86985 55270 41916 33496 40253 东北 40448 85469 50216 40609 32016 37360 （参考资料来源： ）2015年5月27日，国家统计局发布调查数据，全部调查单位就业人员年平均工资为49969元。其中，中层及以上管理人员平均工资最高，是全部就业人员平均水平的2．20倍。 　　2015年6月15日，国家统计局发布的2014年平均工资主要数据显示，全国城镇非私营单位就业人员年平均工资56339元，同比名义增长9.4%，扣除物价因素，实际增长7.1%；全国城镇私营单位就业人员年平均工资36390元，同比名义增长11.3%，扣除物价因素，实际增长9.0%。在这20个地区中，北京平均工资最高。北京市统计局公布的数据显示，2014年北京市城镇非私营单位就业人员年平均工资为102268元，城镇私营单位就业人员年平均工资为52902元。其中，北京市城镇非私营单位就业人员平均工资是目前全国唯一突破10万元大关的地区，这一水平是目前最低的河南省(42179元)的2.4倍。纵览20个省份的平均工资，多数省份未超过全国平均水平。其中，在城镇非私营单位中，同全国平均工资水平56339元相比，北京、浙江、广东、青海这4个省份超过了全国平均水平。在城镇私营单位中，同全国平均工资水平36390元相比，也是仅北京、广东、重庆、浙江这4个省份超过了全国平均水平。 2014年各省份平均工资（单位：元） 省份 全社会就业人员 城镇非私营单位就业人员 城镇私营单位就业人员 北京 77560 102268 52902 上海 65417 —— —— 天津 56232 —— —— 浙江 48145 61572 38689 广东 —— 59481 41295 青海 —— 57084 30337 重庆 —— 55588 40139 宁夏 —— 54858 33229 内蒙古 —— 53748 34778 福建 —— 53426 —— 贵州 47466 52772 32785 四川 45697 52555 32671 安徽 —— 50894 35268 陕西 —— 50535 30483 海南 —— 49882 32707 湖南 —— 47117 30568 甘肃 —— 46960 —— 吉林 —— 46516 26140 江西 —— 46218 30149 广西 —— 45424 —— 河北 —— 45114 31459 河南 —— 42179 27414 新疆 49591 —— —— 辽宁 48190 —— —— 西藏 61200(在岗) —— —— 山西 48969(在岗) —— —— 云南 47808(在岗) —— —— 主要按城镇非私营单位就业人员平均工资排序数据更新至2015年7月3日 截止2015年7月3日，除黑龙江、湖北、江苏、山东4个省份外，其余27省份2014年平均工资数据均已公布，绝大多数省份平均工资未超全国平均水平。已发布职工平均工资信息的27省份中，京津沪、浙江、贵州等11省份公布了全社会平均工资（西藏、山西、云南所公布为在岗职工工资数据），其他省份则按城镇非私营单位职工和私营单位职工平均工资分别通报。各省份公布的数据并不完整。国家统计局近日发布的数据显示，2014年全部调查单位就业人员年平均工资为49969元。据此，已公布全社会平均工资的11省份中，仅京津沪3省职工收入高于全国平均水平。另有西藏在岗职工月均工资定为5100元，收入较高。以城镇非私营单位职工收入来看，北京、浙江、广东、青海4个省份超过全国平均水平56339元。其中，北京以102268元位居首位，成为唯一一个突破10万元的省份。河南则垫底，为42179元。

如果过了审核期就不能修改了，如果在国家统计局审核期内 还可以修改，这需要你联系当地的统计局。如果过了修改其 ，只能下个月填的时候填正确，如果比上个月还要小 最好和当地统计局联系一下说明一下原因 方便上报

需要审核。企业通过国家统计联网直报平台自主独立上报，各级统计部门进行数据质量审核，国家统计局评估审定。

南方舆情研究院 招首席数据分析师南方日报讯 （记者/戎飞腾）因事业发展需要，南方报业传媒集团南方舆情研究院面向全社会公开招聘首席数据分析师1名。　　南方舆情研究院以助推各级公共机构“治理现代化”为中心工作，通过建立大数据平台，利用数据分析挖掘技术，将舆情监测和舆情处置环节前置，全天候为各地党政部门、企事业单位等重点用户提供舆情监测、舆情分析、舆情应对及解决方案。目前服务的用户单位超过100个。　　据了解，南方舆情研究院数据团队一直致力于舆情数据、互联网数据的监测、收集与解读，深度挖掘舆情数据特征及规律，为舆情报告提供数据支撑，分析与研究网络舆情发展规律及趋势，针对互联网舆情状况加以研判，通过定性定量分析形成舆情分析报告。　　本次同步进行招聘的，还有高级舆情分析师和数据分析师若干名。更详细的信息，可关注“南方舆情研究院”微信公众号了解。有意者请于10月15日17时30分前将个人简历以“姓名+第一志愿岗位名称”为主题发至nfyq289@@126.com邮箱。

青岛职业技术学院主校区。根据查询青岛职业技术学院官网信息显示，青岛职业技术学院大数据与会计在青岛职业技术学院主校区，青岛职业技术学院主校区拥有丰富的教学资源，包括先进的教室设施、实验室、图书馆、学习资源。

将这些数据粘贴到excel，利用excel的转置命令即可

数据库的授权许可不属于特许权使用费。根据查询相关公开信息显示：特许权使用费指使用其它经济单位所有的专利权、商标权、版权或类似的专有权利的付款，它是作为财产收入的一种支付，不属于数据库的授权许可。

CPDA和CDA的考试都是国家认可的啊，没有靠谱还是不靠谱的。但是CPDA的考试是需要在机构报名的，所以在选择机构的时间需要进行对比选择。我当时考CPDA的时候是在中鹏考的，有一定的教学经验，我考的时候是比较放心的。

数据分析师是考试费用为全国统一收费8800一个人，分别包含了教材资料费用，远程学习，面授课和datahoop软件费用，还有认证考试的费用。数据分析师每年四次考试，年初时由工信部教育与考试中心统一公布，基本是每年三、六、九、十二月份。目前项目数据分析师一共考三门：数据分析基础，量化经营，量化投资。100分60分及格，单科成绩有效时间2年。

二者没有更好一说，只有更适合。听过一个比喻：R就像是Android，集大家之所成（指开源社区），资源更广，在Google的带领下，活跃的社区使得其不断进步；而SAS 则更像之前的iOS，App Store中的App没有前者多，但是其中的质量是得到官方保证的。也就是说，R非常自由活跃、新颖前卫、简单易用，但是其商业价值用途无法得到有效支持（虽然RStudio等也有在商业化上做出一些事情）；SAS虽然有着非常完备的商业支持（软件部署、商业咨询等），但是其语言“晦涩难懂”、使用起来自有化程度不够，其高昂的价格也使得很多节约型公司望而却步。当然，话说回来，如果是初学者，随便选一个都可以，R可能比较容易上手，如果是从业者，两者应该都得会，以及SPSS JMP SQL Excel 等都是需要熟识的。

现在网站分析师很稀缺，因为电商发展很快，大部分公司现在都在线上做宣传，所以都希望知道自己在线上的营销收效好不好，投资回报率怎么样，所以现在数据分析师还是很好找工作的。其实基本所有的公司都需要数据分析，只是此类职位在不同公司的地位有所不同。数据分析师一般多在互联网公司，对业绩、绩效比较看重，一般都会有专业或者非专业的数据分析。数据分析师主要工作领域：1、从事投资项目审核审批和招商引资、项目评估、投资决策等工作的政府机构、企业的相关领导以及从业人员。2、在银行或非银行金融机构、投资管理公司、投资管理顾问公司从事风险投资、产业投资、信贷和投资管理等方面工作的专业从业人员。3、会计师事务所、资产评估事务所及税务师事务所、律师相关专业人员。4、学习财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校应届学生。5、在企事业单位从事市场调查与宣传工作的人士以及具有策划与决策工作职能要求的人士。6、在不同领域尝试创业以及在投资、金融、资本运营、房地产和企业管理领域发展的各界人士。想要了解更多关于数据分析的问题，可以咨询一下CDA认证中心。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

想成为一名数据分析师的话，首先要了解其工作要求有哪些，需要掌握哪些技能，主要的工作内容为哪些等等，下面的这篇文章呢，就包含了数据分析师的相关资讯，希望能帮助到各位。 数据分析师的基本要求 1、懂得建立目标 数据分析是为了解决问题而去分析，不是单纯为分析而分析。数据分析是有目的性的。比如：一季度ABC产品的销售情况，是按月份为横坐标建立各部门的图表;各产品线ABC在一季度的销售情况，是按部门为横坐标建立对应的图表。 2、针对不同人群提供不同的结论报告 数据分析要有结论报告，不同的人群报告的侧重点不同。比如管理层，看的是趋势和异常点;营销人员看的是ROI((Return On Investment)产出比率和高用户质量的导入情况;业务人员看的是产品对用户的活跃度等。 3、掌握数据分析工具 如果是互联网数据分析，可以从google GA入门，EXCEL辅助，了解数据分析的基本算法。至于SAS,SPSS这些高级工具不一定需要。 4、不同时期要有不同的KPI 不断的调整目标和发现问题是数据分析精细化的必经过程。 例如：腾讯的数据分析关键指标集不断调整，从之前的关注会员基数，到现在的会员活跃度、用户体验度、性能度等等。建立对应的模型，帮助产品和项目的同事更好的了解用户。 数据分析师主要工作领域 1、从事投资项目审核审批和招商引资、项目评估、投资决策等工作的政府机构、企业的相关领导以及从业人员。 2、在银行或非银行金融机构、投资管理公司、投资管理顾问公司从事风险投资、产业投资、信贷和投资管理等方面工作的专业从业人员。 3、会计师事务所、资产评估事务所及税务师事务所、律师相关专业人员。 4、学习财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校应届学生。 5、在企事业单位从事市场调查与宣传工作的人士以及具有策划与决策工作职能要求的人士。 6、在不同领域尝试创业以及在投资、金融、资本运营、房地产和企业管理领域发展的各界人士。 数据分析师的工作内容分为四个层面 1、处理临时需求：解决业务一次性，临时性的数据需求 2、报表开发：根据业务需要，与开发工程师讨论进行相关报表开发。 3、数据分析与挖掘：与业务同事一起沟通，分析业务问题，提供建议;根据业务需要建立各类挖掘模型。 4、数据产品化：通过数据产品化方式解决结构化业务问题。

其实基本所有的公司都需要数据分析，只是此类职位在不同公司的地位有所不同。 数据分析师一般多在互联网公司，对业绩、绩效比较看重，一般都会有专业或者非专业的数据分析。 比如阿里巴巴、科技公司、超市、投资企业、 如果你想要找此类的工作

可以兼考的，两者的主要区别在于：要求不同、就业方向不同、报名要求。1、要求不同：CPDA数据分析师为以数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才；注册会计师为通过注册会计师执业资格考试并取得注册会计师证书在会计师事务所执业的人员。2、就业方向不同：CPDA数据分析师就业方向为咨询、市场调研、金融、IT、广告业、电子商务、快速消费品等各行业；注册会计师为从事社会审计、中介审计、独立审计的专业人士。3、报名要求不同：申报参加CPDA数据分析专业技术培训考核人员，必须具备管理、经济和投资金融等专业大专以上学历；如果其他专业大专以上学历人员，须从事工作一年以上；注册会计师要求拥护《中华人民共和国宪法》，享有选举权和被选举权；具有完全行为能力；具有高等专科以上学校毕业学历、或者具有会计或者相关专业中级以上技术职称。参考资料来源：百度百科-CPDA参考资料来源：百度百科-注册会计师

　　项目数据分析师于注册项目数据分析师是实质上是一样的，只是有的叫法不一。　　项目数据分析师（CERTIFIED PROJECTS DATA ANALYST）简称：CPDA ，是专业从事投资项目财务数据分析的高级决策人通过掌握的大量行业数据以及科学的计算工具，为投资机构做出正确的项目投资决策。　　CPDA 由中国商业联合会数据分析专业委员会，国家工信部颁发的项目数据分析师职业技术证书。　　【主要工作领域及岗位】　　1、从事投资项目审核审批和招商引资、项目评估、投资决策等工作的政府机构、企业的相关领导以及从业人员。　　2、在银行或非银行金融机构、投资管理公司、投资管理顾问公司从事风险投资、产业投资、信贷和投资管理等方面工作的专业从业人员。　　3、会计师事务所、资产评估事务所及税务师事务所、律师相关专业人员。`　　4、学习财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校应届学生。　　5、在企事业单位从事市场调查与宣传工作的人士以及具有策划与决策工作职能要求的人士。　　6、希望在不同领域尝试创业以及在投资、金融、资本运营、房地产和企业管理领域发展的各界人士。　　7、正在从事和希望从事数据分析相关工作的其他相关人士。　　欧普特供应链学院为您解答！

　　数据分析师的作用　　越来越多的企业将选择拥有项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的企业把项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。　　编辑本段数据分析师的工作职责　　数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。在“原子世界”中，抽样调查是最经常采用的数据获取方式，主要原因就是大范围普查的成本太高——最典型的应用就是电视收视率。而在互联网时代，针对互联网行业的研究，在局部（例如某个网站或同类网站的集群）做到低成本、高效率的全样本数据采集是有可能实现的。同样，“原子世界”中的很多数据不具备连续性，而互联网世界中的数据却有可能做到连续更新，甚至实时——最典型的应用就是网站全样本、全天候数据统计和分析研究。 与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。例如，结合传统的消费心理学理论，构建丰富的互联网信息消费行为模型。 就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。数据分析师在这方面大有可为。 此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。例如，收集内容消费者信息、形成内容消费者信息数据库、根据数据库的信息与内容消费者保持即时联系、传递产品和服务的信息、数据库的更新和维护。由此，数据分析师提供的数据还将成为定制产品、个性化服务的重要依据：借助先进的数据库技术，对内容资源进行深入挖掘和多次利用，提供个人偏好的内容服务，或借助数字印刷和出版技术，实现按需生产产品并交付出版印刷。　　编辑本段数据分析师的要求　　技能要求　　1、大学本科以上，数理统计或数据挖掘专业方向 2、熟悉数据分析与数据挖掘理论 3、熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件 4、有电子邮件方面工作经验者优先 5、熟悉互联网应用技术知识、网络知识，了解互联网和邮件　　其他要求　　良好的沟通交流能力，文字语言表达能力，较好的逻辑分析能力； 具有独立的产品策划开发能力，项目管理，商务沟通能力； 强烈责任心，开放的性格，良好的沟通能力； 擅于协作，具备良好的团队合作精神； 能够在压力下开展工作；善于学习

金融分析师的工作内容是：培育专业的机构投资人；对开放式基金进行管理以及创业板市场的设立与运作；保险基金和养老基金的管理；商业银行股份化和资产证券化运作；股票指数、期货分析以及风险资金管理等。金融分析师的工作也包括：收集研究对象信息，对其产品进行分析研究，提供分析研究及投资价值报告；跟踪研究对象变化情况，及时动态判断所研究对象的投资价值变化情况，作出投资预期回报与风险分析，调整投资操作建议；对公开发行的各种理财产品的设计、谈判、签约发行及维护；通过各种联络方式开发新客户，与老客户保持联系；负责完成金融产品开户订单，解答客户各项问题；及时反馈客户意见，把握市场动向。

目前的项目数据分析师课程，包含两大部分：量化投资、量化经营面授课时候，有3本教材，分别为：《数据分析基础》、《量化投资》和《量化经营》数据分析基础，讲解内容主要是数据分析的一些基本方法、理论和方法论；量化投资，是以投资为主线，讲解投资过程中及前后，所涉及到的数据分析知识，包括现金流量表的编制、风险分析、敏感性分析、项目比选等等知识；量化经营，以企业经营为主线，讲解企业在经营过程中，所要用到的数据分析知识，包括销售预测及分析，量化采购、客户细分及管理等等。如有疑问，可私信给我！

1、就业方向不同：CDA是一种业务数据分析，根据企业数据分析师当前的需求分为三个层次，业务数据分析师（LEVEL 1），数据建模分析师（LEVEL 2），数据分析专家（LEVEL 3）； CPDA是一种项目数据分析，偏向于投资行业和企业管理。 没有等级划分，适合项目评估。2、薪资不同：根据CDA的三个层次，工资也是一个不同的水平，每个公司的工资都不一样，所以具体数量无法评估，但根据学生的就业情况，LEVEL 1可以达到10k-15k之间 ，2和3当然会更高。3、证书含金量不同：两者都是由工业和信息化部颁发的证书，证书可以发挥作用，但由于国内数据分析还不是很成熟，公司主要关注技术和经验，因此建议您淡化证书和 注重技术培训。扩展资料：CPDA报名条件1、申报参加CPDA数据分析专业技术培训考核人员，必须具备管理、经济和投资金融等专业大专以上学历；如果其他专业大专以上学历人员，须从事工作一年以上。2、申报人员所出具的学历证明，必须是经国家教育部承认的正规国民教育学历证明。除此以外的任何学历证明，均不能申报参加CPDA数据分析专业技术培训考核。3、申报人员所出具的国家教育部承认的正规国家教育学历证明，必须真实有效，不得假冒伪造或修改。一旦发现查实，将取消其CPDA数据分析专业技术证书，并自行承担全部责任。4、授权培训机构在接受CPDA数据分析专业技术证书申报人员培训考核报名时，必须严格审验证明原件(学历证明和本人身份证明)，确认后，收取学历证明和本人身份证明的复印件以便备查。参考资料来源：百度百科-CPDA

1. 负责投资项目审核审批和招商引资等工作的政府机构领导及相关人员；2. 企业从事项目评估、投资决策工作的相关人员；3. 银行或非银行金融机构信贷和投资管理人员；4. 从事风险投资和产业投资的专业人员；5.投资管理公司、投资管理顾问公司专业人员；6. 大中专财务、投资、金融和企业管理等专业的在校学生；7. 律师事务所、会计师事务所以及资产评估事务所相关专业人员；8. 有志于从事投资、金融和企业管理领域发展的各界人士。

你好项目数据分析师（英文简称CPDA）是专业从事投资和运营项目数据分析的高级决策人，项目数据分析师专业技术培训项目的主办单位是中国商业联合会数据分析专业委员会及工业和信息化部教育与考试中心。中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《项目数据分析师证书》,该证书为数据分析行业唯一认可的权威证书.也是将来从事项目数据分析报告唯一权威认证. 　　工业和信息化部教育与考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》

正规处理方法：如果记错的帐下面还没登其他业务，就红线化掉就可以了，然后登记正确的，如果如果记错的帐下面已登其记他业务，就用红字冲掉原来登记的错帐，（和原来登记的一样就是用红字）然后登记正确的就行了。现在一般要求的没有那么严的。刮掉再写上，也问题不大。

陕西省大数据与会计专升本考试科目是大学英语、高等数学和专业科目。通过查询陕西省专升本考试信息可知，陕西省大数据与会计专升本考试科目有学英语、高等数学和专业科目。

Landsat一5的成像传感器TM 获取的数据属于光学类遥感数据，目前中国科学院中国遥感卫星地面站(以下简称中国遥感卫星地面站)所生产的Landsat一5数据产品一共有四个级别，分别是0级、1级、系统级纠正(Systematic Geocorrection)与精纠正(Precision Geocorrection)。0级产品是指像素值没有经过处理的图像数据，1级产品是指对0级产品进行辐射纠正后的产品，系统级纠正产品是在1级产品的基础上进行系统几何纠正后的产品，精纠正产品是引入了控制点信息进行几何精纠正后的产品。相对于0级和1级产品，系统级纠正与精纠正的产品可以增加高程纠正(elevation correction)功能，高程纠正有三种选择级别：base、Coarse DEM与Fine DEM，base是全球尺度的高程纠正，CoarseDEM 是1：1O0万比例尺的DEM 数据，Fine DEM是1：25万以上比例尺的DEM 数据。0级与1级产品的数据格式有EOsAT FAST 与CCRS LG—SOwG两种，系统级纠正与精纠正产品的数据格式有EOSAT FAST、CCRS LGSOWG与Geo Tiff三种。0级产品没有经过辐射纠正和几何纠正处理，这类产品主要是面向具有一定遥感卫星数据处理经验的高级用户，所以一般情况下不建议普通用户使用。目前中国遥感卫星地面站给用户提供最多的是经过辐射纠正和几何纠正的系统级纠正产品。用户如果对图像定位精度要求比较高，平原地区可选用精纠正产品，高程较高的区域建议选用经过高程纠正的精纠正产品，其几何定位精度误差在1-2个像元之内。 中国遥感卫星地面站所生产的Landsat一5卫星数字产品格式分为EOSAT FAST、GEO TIFF和CCRS LGSOWG三大类。TM 数字产品可以选择的数据格式以及相适用的记录方式和记录介质如表2所示。表2 TM 数字产品数据格式 数据格式 EOSAT FAST GEO TIFF CCRS LGSOWG 记录方式 BSQ BSQ BSQ、BIL 记录介质 磁带、CD—ROM 磁带、CD—ROM 磁带、CD—ROM EOSAT FAST格式EOSAT FAST格式辅助数据与图像数据分离，具有简便、易读的特点。辅助数据以ASCII码字符记录，图像数据只含图像信息，用户使用起来非常方便。该格式又可分为FAST B和FAST C两种。目前绝大多数用户选择订购都是FAST B格式产品。FAST B格式所遵循的基本规则有：① FAST B格式仅有BSQ记录方式；② 存储介质上的每一个图像文件对应于一个波段的数据，并且所有图像文件尺寸相同；③ 每一盘磁带/光盘可包括多个图像文件，但同一波段文件不跨存于两个介质上。EOSAT FAST B格式磁带上包括两类文件：带头文件和图像文件。带头文件是磁带上的第一个文件，共1536字节，全部为ASCII码字符。文件中的字符域为左对齐，而数字域则为右对齐。图像文件只含图像数据，不包括任何辅助数据信息。图像的行列数在带头文件中给出。CCRS LGSOWG格式CCRS LGSOWG格式符合LGSOWG和加拿大CCRS的有关规范。CCRS LGSOWG格式所包含的辅助数据全面，但结构比较复杂，且许多说明字段为二进制码，不易直接阅读。用户订购该格式产品时，应考虑自己使用的图像处理系统是否支持CCRS LGSOWG输入。CCRS LGSOWG格式的记录方式可为BSQ，也可为BIL。磁带上文件分为以下5类：①卷目录文件(Volume Directory Fi1e)—— 磁带上的第一个文件，由若干个记录组成，每个记录大86小为360字节。卷目录文件描述本卷磁带所含文件的基本信息。②头文件(Leader Fi1e)一一包含影像标识、影像位置、处理参数、地图投影、辐射校正等辅助数据，记录大小为432O字节。③ 图像文件(Imagery File)—— 图像文件由1个图像数据说明记录和L个(for BSQ)或Lx n个(for BIL)图像记录组成，L为图像行数，n为图像波段数。图像数据说明记录中第237～244字节描述图像行数，第249-256描述图像列数。图像记录的大小与产品类型有关，对于常用的Georeference整景产品(L5728×P6920)，记录长度为7020，四分之一景产品，记录长度为3600，每个图像记录的前32个字节和后68个字节是有关该记录的说明，中间字节为图像数据。对于Geocoded产品，图像记录的前32个字节和后148个字节是有关该记录的说明，中间字节为图像数据。④ 尾文件(Trailer File)— — 描述与它相关的图像文件的数据质量和统计信息等内容。由9个记录组成，每个记录大小为4320字节。⑤ 卷尾标识文件(Null Volume Directory Fi1e)—— 标识本卷磁带内容结束。由1个记录组成，记录大小为360字节。GEO TIFF格式GEOTIFF格式是在TIFF6．0的基础上发展起来的，并且完全兼容于TIFF6．0格式，目前的版本号为1.0。在TIFF图像中有关图像的信息都是存放在Tag中，并且规定软件在读取TIFF格式图像时如果遇到非公开或者未定义的Tag，一律作忽略处理，所以对于一般的图像软件来说，GEOTIFF和一般的TIFF图像没有什么区别，不会影响到对图像的识别；对于可以识别GEOTIFF格式的图像软件，可以反映出有关图像的一些地理信息。 为了正确的解读从遥感卫星上获取的数据，需要在卫星载荷所获得的观测量和真实观测的地球物理量之间建立对应关系。进行辐射定标的目的就是建立传感器每个探测元输出的数字信号与该探测器输入的(入瞳处)辐射亮度值之间的数量关系。中国遥感卫星地面站Landsat一5卫星的处理系统是由加拿大MDA公司开发研制的，该数据处理系统使用的是基于星上内部定标灯的辐射定标算法，这种算法从二十世纪八十年代就开始使用。但是随着设备的不断老化，Landsat一5卫星内部定标灯已逐渐失效，所以这种基于星上内部定标灯的辐射定标算法变得越来越不准确。2004年3月中国遥感卫星地面站对Landsat一5处理系统进行了更新，使用新的类似Landsat一7的传感器增益算法来进行辐射定标。在处理系统中仍然保持了原先的使用内部定标灯的算法，即NASA、CCRS两种算法，更新后处理系统新增了NASA CPF、CCRS CPF两种算法。这样，提供的可供选择的算法有NASA、NASA CPF、CCRS、CCRS CPF四种。CCRS算法使用一个探测器作为基准，所有其他的探测器对它进行匹配；NASA算法则将所有的探测器进行平均来取得基准值。CCRS CPF和NASA CPF的区别也是如此。新的辐射定标算法只适用于1～5波段和7波段，6波段仍然沿用老的基于星上内部定标灯的辐射定标算法，对于该波段的新辐射定标算法数据正在研究中。由于新的辐射定标算法类似于Landsat一7卫星，在进行辐射定标时使用从数据库中读出的绝对辐射增益值，这将使得这两颗卫星的辐射定标数据更具有可比性。用户可以根据公式L=Gain×DN+Bias 计算得到传感器孔径所接受的光谱辐射率L，DN 为产品数据的亮度值，Gain与Bias可以通过Lmax与Lmin计算得到，计算公式如下：Gain=(Lmax—Lmin)/255 (1)Bias= Lmin (2)Lmax与Lmin值如表3所示，该组数据由美国USGS发布，其单位是w / (㎡ ．sr．μm)，我们推荐使用这种方法计算辐射值。表3 美国USGS发布的Lmax与Lmin值 波段 Lmax Lmin 1 -1.52 193.00 2 -2.84 365.00 3 -1.17 264.00 4 -1.51 221.00 5 -0.37 30.20 6 1.2378 15.3032 7 -0.15 16.50 另外，在Landsat一5TM 数据fast格式产品的头文件header．dat中，第281字节找到以“RAD GAIN/BIASES=”开始的7组数据，它们按波段顺序记录了每一波段的最大与最小辐射值，格式为Lmax/Lmin，具体值如表4所示表4 Landsat5TM 数据头文件中的Lmin与Lmax值 波段 Lmax Lmin 1 1.26880 -0.0100 2 2.98126 -0.0232 3 1.76186 -0.0078 4 2.81771 -0.0193 5 0.65277 -0.0080 6 3.20107 0.25994 7 0.44375 -0.0040 需要注意的是，表4中的最大与最小辐射值的单位是mw/(c㎡ ．sr)(即毫瓦/(平方厘米*球面度))，不含有μm^-1，所以使用时还需考虑波段的波谱宽度，表5给出了各个波段对应的波谱宽度。最后还需转换到标准单位w / (㎡ ．sr．μm)，w / (㎡ ．sr．μm)与mw / (㎡ ．sr．μm)的换算关系为1：10。表5 TM 数据波段对应波谱宽度 波段号 频谱宽度 1 0.066 2 0.082 3 0.067 4 0.128 5 0.217 7 0.252 由于这种计算方法误差较大，我们不推荐使用这种方法对Landsat一5 TM 数据进行辐射定标的计算。 在Landsat一5 TM 数据的系统级几何校正中是使用星历参数确定产品的绝对地理位置的。Landsat一5的处理系统MPGS采用的是传统的处理方法，即从卫星的下行数据中提取PCD星历参数，再将其用于TM 数据的系统级几何校正。由于Landsat一5卫星长期运行，致使卫星的轨道定位精度不能保持在一个较好的水平，而且从2002年切换到BUMPER模式工作以后，卫星的姿态控制系统和仪器的坐标系统之间的转换关系和发射前也有很大的差别，所以按照传统方法使用PCD星历参数生成系统级产品时定位误差就比较大，有些景的定位误差达到了几千米。为此，USGS建议使用精确星历参数确定产品的地理经纬度，提高系统级产品的几何定位精度。2004年底，中国遥感卫星地面站的技术人员对Landsat一5 TM 的处理系统MPGS进行了更新，使用精确星历参数后Landsat一5 TM BUMPER模式数据的系统级产品的几何定位精度得到了大幅度的提高，沿卫星飞行方向(Along—track)的几何定位精度大约为300m左右，垂直卫星飞行方向(Across--track)的定位精度大约为250m左右。

请问主营业务税金及附加是依据哪个数据计算出来的? 根据企业所得税申报表填表说明，主营业务税金及附加填报纳税人本期“主营业务收入”相对应的应缴税金及附加，包括营业税、消费税、城市维护建设税、资源税、土地增值税和教育费附加等。 营业税：只有你的主营业务是营业税业务时才记入到这里，否则应记入“其他业务支出”，对应收入记入“其他业务收入” 城建税及教育费附加：根据纳税人实际缴纳的增值税、营业税、消费税以及增值税免抵税额的合计计算，城建税城市7%、县城5%、其他1%，教育费附加3%。 个人独资企业的主营业务税金及附加是怎么计算的？ 主营业务税金及附加，现在改为营业税金及附加。 它并不指代具体的税种，而是包括营业税，消费税等税种应缴金额的合计。是加总计算出来的，并非是占什么的多少。 上面说的城市建设维护税和教育附加费，是占应缴纳增值税，消费税，营业税三税合计的比例。 城市建设维护税，市区7%，县城5%，乡镇1%。 教育附加税3%。 主营业务税金及附加 是根据什么得出来的 城建税和教育附加费的税率是多少 主营业务税金及附加 是根据应交税金在此基数提取的，城建税7%教育附加费3%防洪费1% 请问教育费用附加是在主营业务税金及附加里核算还是其他业务支出中核算？ 在会计核算时，企业按规定计算出的教育费附加，借记“主营业务税金及附加”、“其他业务支出”等账户，贷记“其他应交款—应交教育费附加”账户；实际上缴时，借记“其他应交款—应交教育费附加”账户，贷记“银行存款”账户。 例如，兴华公司设在某县城，2004年4月份货物销售实际缴纳增值税200 000元，缴纳消费税100 000元。该公司应纳城市维护建设税和教育费附加的计算及会计处理如下： (1)计提应交城市维护建设税、教育费附加时： 应纳城市维护建设税=（200 000+100 000）×5%=15 000(元） 应纳教育费附加= (200 000+100 000) × 3% =9 000（元） 借：主营业务税金及附加 24 000 贷：应交税金——应交城市维护建设税 15 000 其他应交款——应交教育费附加 9 000 (2）实际缴纳税款和教育费附加时： 借：应交税金——应交城市维护建设税 15 000 其他应交款——应交教育费附加 9 000 贷：银行存欲 24 000 CPU的主频率是由哪两个数据计算出来的？ 是由外频和倍频的乘积计算出来的。调整外频或者倍频都能改变CPU的主频。而多数CPU的倍频是锁定的，所以一般超频是在BIOS中调整外频，以达到超频的目的。但外频超频，直接影响前端总线和内存频率的设置，设置不当，则不能正常运行，使超频难度加大。近两年推出不少黑盒版CPU，其倍频是可调的，而倍频的改变不影响前端总线频率及内存频率，使超频简单安全，受到DIY爱好者的喜爱。 贸易型出口退税企业是否交主营业务税金及附加？具体根据哪个文件？ 出口退税企业即使不缴纳增值税、营业税、消费税，也应当缴纳城建税教育费附加。财税[2005]25号）文件规定，产品出口企业应当按照当期免抵的增值税税额做为城建税、教育费附加的计税基数。 我想 *** 书教一下，算主营业利润时，减去主营业务税金及附加是具体指什么 除了增值税、房产税、车辆购置税、印花税、土地使用税、耕地占用税以外的所有税种 我想问损益表的营业税金及附加是如何计算出来的.请指教指教! 简单：就是把“营业税金及附加”这个科目的借贷方金额相减后的余额作为损益表中营业税金及附加这个项目的金额。资产负债表及利润表的填报过程中，有些项目是直接根据科目余额填写，如应交税费；有些是几个科目的加减处理后来的。如资产负债表中的货币资金项目及固定资产等。 利益表里面的主营业务税金及附加的金额怎么来的？ 现在不叫主营业务税金及附加了，现在就叫营业税金及附加，属于损益科目，月末结转后无余额。包括营业税、城市维护建设税、教育费用附加。 计提时：借：营业税金及附加 贷：应交税费---应交营业税等科目 主营业务税金及附加贷方余额利润表中如何填列 每月好像没有余额吧，这个科目，不是都要转到本年利润吗？

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。扩展资料数据分析师包括1、企业单位：参与企业经营、决策管理、项目投资的职业经理人或高级决策人；参与企业项目运营环节中涉及的包括市场分析、市场研究、生产、研究、评价、销售等各个环节的工作人员。2、政府、事业机构：负责项目审核、审批和招商引资、项目评估、项目决策、政策制订等工作的政府机构领导者及相关从业者。3、金融机构：银行或非银行金融机构、管理咨询公司、风险投资、金融产品研发、信贷等相关工作人员。4、事务所：项目数据分析师事务所、会计师事务所、资产评估事务所、税务师事务所及律师事务所等工作人员。5、学校：学习经济学、财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校学生（毕业后才能取证）以及应届毕业生。参考资料来源：百度百科-数据分析师证书参考资料来源：百度百科-数据分析师

辽宁大数据与会计专升本考1、大学英语、2、大学计算机、3、大学语文、4、大学高等数学。这是查询专升本相关网站而得到的信息。

会计专业很多学校都可以专升本。建议你通过正规渠道报名，成人提升学历分为自考，成考和网络教育，都是国家承认学历，学信网可以查询，可以考研，难度不太大，自考需要在当地自考网站上进行报名，没有最低学历的要求。成考学生必须通过每年一次的全国成人高等学校招生统一考试，由各省、自治区统一录取。

大非农是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。大非农数据是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。字面意思理解，其实就是非农人口，或者通俗一点，就是不在农田里干活的，在城市里从事商业的，上班的。数据来源于美国劳工部劳动统计局。数值增大表明美国经济走好，增长。其实我们平日所说的非农数据，一般是指美国非农就业率，非农业就业人数与失业率这三个数值，由美国劳工部每月发布一次，一般情况下是在每个月的第一个周五的北京时间晚上8点半或者9点半发布，反应美国经济的趋势，数据好说明经济好转，数据差说明经济转坏。

非农就业数据下次公布时间:02-05,21:30x0dx0a数据公布机构:美国劳工部x0dx0a发布频率:每月一次（每月的第一个周五公布，遇到特殊节假日或统计周期问题除外）x0dx0a统计方法:过去一个月非农业人口就业人口的变化x0dx0a 数据影响：x0dx0a公布值＞预期值，则利好美国经济及美元，利空非美。x0dx0a数据释义：x0dx0a非农业就业人数：为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形，该数据与失业率一同公布。由美国劳工部统计局在月第一个星x0dx0a期五美国东部时间8:30也就是北京时间晚上20:30前一个月的数据。x0dx0a关注原因：x0dx0a非农就业人数变化反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条；在没有发生恶性通胀的情况下，如数字大幅增加，显示x0dx0a一个健康的经济状况，对美元应当有利，并可能预示着更将提高利率，也对美元有利。非农就业指数若增加，反映出经济发展的上升，反之则下降。

非农就业数据下次公布时间:02-05,21:30x0dx0a数据公布机构:美国劳工部x0dx0a发布频率:每月一次（每月的第一个周五公布，遇到特殊节假日或统计周期问题除外）x0dx0a统计方法:过去一个月非农业人口就业人口的变化x0dx0a 数据影响：x0dx0a公布值＞预期值，则利好美国经济及美元，利空非美。x0dx0a数据释义：x0dx0a非农业就业人数：为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形，该数据与失业率一同公布。由美国劳工部统计局在月第一个星x0dx0a期五美国东部时间8:30也就是北京时间晚上20:30前一个月的数据。x0dx0a关注原因：x0dx0a非农就业人数变化反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条；在没有发生恶性通胀的情况下，如数字大幅增加，显示x0dx0a一个健康的经济状况，对美元应当有利，并可能预示着更将提高利率，也对美元有利。非农就业指数若增加，反映出经济发展的上升，反之则下降。

一、大非农数据对黄金的影响的影响：非农数据差于预期，美国经济恶化。企业减少生产。利空美元，利好黄金。非农数据好于预期，美国经济好转。利于提高利率，利好美元，利空黄金。非农影响美元价格，和美元价格一切相关的理财产品都会受到很大的影响。从宏观上来说，美元和黄金是负相关关系，也就是你说的利好美元则利空黄金。二、大非农数据对黄金的影响的具体分析：1.技术分析走势是处于上升轨道还是下降通道，以及是否K线以及其他指标有比较明显的反转信号出现，在根据非农是否可以刺激大趋势的改变。2.在非农数据公布之前，看基本面市场的反应，也就是市场的预期数据和前提数据，进行比较而大体判断数据的好坏，以及对黄金的影响。3.对于有经验的投资者来说，在关键的位置附近做好两手准备，从行情的走势来判断和准备介入的位置，采取分批介入和轻仓试探的方式，如此降低风险。4.对于普通投资者来说，干脆放弃非农，在非农之后大趋势明朗后再介入，风险降到最小。5. 投资有经验者可以根据自己对经济的展望来判断非农，但是风剑较大，而且只适合短线投资者来投机。

大非农指的就是非农业就业人口的数值，而做为世界最大的经济强国，我们指的非农通常都是美国的数值。　　大非农数据是非农业人口（工业和服务业人口）的就业情况，主要为两方面的数据：非农业人口就业数和就业率，同时公布的还有失业率。大非农是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。大非农数据是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。字面意思理解，其实就是非农人口，或者通俗一点，就是不在农田里干活的，在城市里从事商业的，上班的。数据来源于美国劳工部劳动统计局。数值增大表明美国经济走好，增长。其实我们平日所说的非农数据，一般是指美国非农就业率，非农业就业人数与失业率这三个数值，由美国劳工部每月发布一次，一般情况下是在每个月的第一个周五的北京时间晚上8点半或者9点半发布，反应美国经济的趋势，数据好说明经济好转，数据差说明经济转坏。可以加我FST686970一起讨论

这个你可以看名字就知道啊，肯定是大非农数据的影响大些啊，大非农是美国劳工部公布的非农数据，数据是比较权威可信的，对行情的波动也是最大的，一般说来就是对白银黄金的波动就是100的点左右，小非农的话，就是美国最大的数据统计公司公布的非农数据，也算是对大非农行情来之前的一个预演吧，对行情的波动也是有着80个点左右的波幅的，总体上来说的，非农数据对行情的影响还是比较大的

2015年12月2日。美国大非农数据公布时间是在2015年12月2日进行发布的。自19世纪末以来，美国一直是技术创新的领导者，而自20世纪中叶以来，美国一直是科学研究的领导者。

有影响。第一，美国的非农数据对于外汇市场金属市场等影响甚大，从历次的数据来看非农数据公布的当晚行情大幅波动占据主要的交易日，同时由于数据公布之后市场解读不同，造成市场行情快速大幅波动，甚至充满了诱多诱空的操作。因此需要及其小心。第二，由于非农数据公布之后有可能改变市场的趋势和方向，这使得任何投资者都无法回避，因此建议投资者结合市场公布的预期值和前值的对比，来分析真实数据的影响。这样把握才有的放矢。第三，黄金的趋势要紧密和反映美元走势的数据联系，改变黄金走势的美国非农也有好几次。扩展资料非农就业数据高，证明美国就业市场健康发展，就业率的提升说明美国经济繁荣景气，这样会导致美元上涨，黄金、白银、原油的价格会随着美元上涨而下跌。如果美国经济萧条，则会打压美元，黄金白银的价格会随着美元受到打压而上涨。从而我们可以根据非农数据和预期的前值数据来判断是利空还是利好，也让我们可以断定黄金、白银、原油的价格走势。对于黄金来讲，基本面中美元的走势非常重要，而影响美元走势的主要因素是美国的经济数据，美国经济数据中最重要的是非农就业数据。参考资料来源：百度百科-美国非农就业指数参考资料来源：和讯网-赵相宾：美非农数据对黄金的影响