数据

可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。麦肯锡的预测并不是空穴来风。我们调研了目前市场上的数据分析师招聘数量，以boss直聘为例，第一个截图展现了成都地区数据分析师的岗位需求数量，可以看到多个数据分析师的职位需求量都在10k+。在了解了数据分析师的大范围行业前景和行业薪资后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展晋升之路。总得来说，初级数据分析师可以往两个方向发展：技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕，可以选择的职位有两个，一个是数据运营，另一个是数据产品经理。数据运营是运营岗位的一个分支，岗位职责是需要懂得运营业务模型，并要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品经理，是需要懂得产品业务模型，需要通过数据分析来优化产品功能。初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。1、算法工程师运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。2、数据开发工程师数据工程师属于技术岗，负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。3、数据科学家数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。最后说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，要先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用。

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着职业的出现，证书也相继出现了，那么大数据分析师证书的含金量怎么样呢？ 大数据分析师证书含金量 CPDA数据分析师证书依照从业认证，从2003年设立开始，既不设立任何级别。学员只有通过严苛的考核并合格后，才能拿到行业协会颁发的数据分析师证书，取得从业资质。坚持CPDA数据分析师不区分等级，正是协会严格尊重国际惯例、遵守从业规范的结果。 持证人可以凭借此证书申请成为中国数据分析行业协会个人会员，证书皆绑定考生真实身份，可在CPDA官网、查询，确保证书唯一性与真实性。证书由协会三年审核一次，保证持证人的实力与权益。 中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《CPDA数据分析师证书 》是中国数据分析业由协会唯一认可的、具有从业特征的证书体系，五名以上分析师可以申请成立项目数据分析师事务所，是承接项目数据分析报告唯一被市场及客户认可的资质证书。 大数据分析师的发展前景 在全球500强企业中，90%以上的重要投资与经营决策都取决于充分的数据分析支持。在欧盟、美国、日本等发达地区，数据分析普遍被作为运营决策的前提要素，为社会经济的高速发展做出重大贡献。可以说，数据分析技术是一把让企业通向成功之门的金钥匙。 大数据在经济预警方面发挥重要作用；大数据分析成为市场营销的重要手段；大数据在临床诊断、远程监控、药品研发等领域发挥重要作用；大数据为金融领域的客户管理、营销管理及风险管理提供重要支撑。因此，大数据分析师的未来发展前景是很可观的。 大数据分析师的工资待遇 有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724K（取自 1139 份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

【导读】大家都知道，近几年大数据发展的特别的火，很多人报班学习大数据，做起了大数据工程师，数据分析师从某些角度也推动了社会以及企业的发展，不少大厂都都增加了与数据相关的岗位的招聘人数。那么你知道数据分析师是干嘛的?数据分析师的工作职责是什么吗?一起来看看吧!对于每一个数据分析师来说，业务实践数据的分析都是重中之重，这已经大家默认的共识了。但是，怎样将业务实践带入到数据分析中呢?这个问题却没有得到大多数人的共识。其中，有一种看法是说，参加数据建模比赛可以实现数据业务化。当然，参加数据建模比赛，是很多数据爱好者共同追捧的赛事。其中，比赛时会给到参赛者很多真实的业务数据，能在很大程度上，帮助数据分析师们提升自身的数据分析技能。数据业务化所谓的数据业务化，就是在实际业务环境中，给已有数据赋值，从而提升产品的商业价值。简单来说，就是通过已有的运营数据，找出数据中的规律，总结出改进方向，从而指导产品的销售、包装等各个方面的策略，从而提升产品的商业价值。这里所谓的找出数据中的规律，总结改进方向，可以从两个层面来理解：一是数据智能化，二是数据创新化。前者主要利用大数据技术，持续提升产品的用户体验，如推荐系统、信用评级等。而后者主要在于有效积累数据，用于新业务的开展。从这个角度看，数据业务化至少包括3个关键环节，包括数据业务定义、数据分析与建模、数据业务实施。(1)数据业务的定义在现实生活中，数据可能不是大家主要关注的对象，大家真正关心的其实是业务。因为，只有业务满足了公司的基础需求，企业才能存活。然而，不可忽视的一点是，只要有业务产生，就会有与之匹配的各类数据产生。如果不分析这些产生的数据，只埋头做业务，在体量较小的情况下，是能维持正常的业绩的。但若一个企业寻求发展，那么，势必需要数据分析。因为，人的经验很多情况下是不准确的。因此，数据分析是助力企业核心业务发展的重要因素。在这个前提下，一个数据分析师到一家新的企业后，很少有人能告诉你该分析什么数据，更不会有人告诉你如何从企业老旧的数据系统中得到有用的数据。因为，他们只会告诉你他们关心什么业务，希望提升多少业务指标。由此，你也能得出一个结论，那就是你需要把业务问题定义为数据可分析问题。(2)数据分析与建模问题先来给大家分享一个小故事，然后我们再来进入主题。例：一个做外卖的平台的朋友，提出这样一个问题：他们一个客户非常认可他们的数据价值，希望通过外卖平台的数据，帮助店铺提升餐品的好评率，从而促进成单率。这就是一个很典型的业务问题了。但是，这个问题怎么用数据分析的方式来处理呢?首先我们要做的，就是将它通过数据对业务需求进行清晰定义。比如，餐品原来的好评率是80%，将它提升至90%，这样就会好处理很多。可事实上，我们要得出80%这个结论，其实是很难的。因为，一个餐品的品质怎么叫“好”，怎么叫“坏”?因此，我们需要一个清晰定义的标准，并为之得出一个业务认可的因变量Y。然而，无论你如何定义Y，都不可避免地会介入主观认知。因此，在这类复杂业务场景中，是没有唯一正确答案，即便是任何数据建模比赛，也无法模拟出结论。那么，在这种情况下，难道我们就真的无法做出数据分析了吗?事实上，并不是这样的。一旦业务问题被定义为数据可分析问题，它的核心业务诉求就会变得清晰，就可以构成了因变量Y。此外，相关的业务知识被头脑风暴，就构成了解释性变量X。从Y、X出发，我们可以通过各种回归分析模型、机器学习模型来做对应的分析。各类回归模型，或其他机器学习中的算法模型甄选出合适的数据分析模型，从而拟出适用于前业务需求的精准化模型，为业务数据智能化提供更好的有效预测。(3)数据业务实施在数据分析和建模流程处理完成后，接下来，我们就要把这些结论转化成现实环境下可以被实施的产品中。然而，这一步是比较困难的。在现实的业务场景中，即使模型做得很好，但是最后如何同业务结合，变成可执行的产品，仍然是极具挑战的事情。因为，这里面涉及了很多企业资源、法律法规、政策制度、生活传统等问题。例：国外的很多搬运工人都是按照既定的量给货车装卸货物的。即，企业核算了任务量和交货日期后，就会计算每个工人每天的工作量(件数)等，按照当地的劳动标准，给工人任务量。因此，工人基本不会提早完成任务。而在国内，我们更习惯“早点做完早点休息”，因此，很少有企业会告诉工人每天的工作数量，也不会因为工人提前完成任务而少付工资。由此，我们不难看出，这里面主要困难就是数据业务的合理实施。所以，前面我们说，这么复杂的事情，不是任何数据建模比赛可以模拟的。归纳总结简单总结一下，数据业务化的核心是让数据产生价值。为此，需要三个环节：1)将业务问题定义为数据可分析问题;2)对数据可分析问题做分析建模;3)对最后的分析结果和模型进行业务实施。另外，参加数据建模比赛能够对2)提供很大的帮助;但是对1)和3)帮助甚微。而最具挑战、最有价值的，恰恰是1)和3)。以上就是小编今天给大家整理的关于“数据分析师是干嘛的?数据分析师的工作职责是什么?”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!文章来源：https://wenda.hqwx.com/article-42045.html

今天，我想谈谈数据分析师的基本工作职能。数据分析师分为初级分析师、中级分析师和高级分析师。不同的公司对这三个层次有不同的定义。企业责任将更加细分,公司或部门数据,小企业可能没有数据系统,这部分工作由营销中心等业务部门,产品部门,会员中心和其他部门来实现,也只有配置的主数据分析师,关注功能,数据分析师的基本要求是相同的。首先，可以通过招聘网站如Boss Direct recruitment来定义数据分析师对数据分析岗位的需求。“非知名”一流企业的定义如下:1. 设计基于业务的数据系统方案和数据标准;2. 挖掘结构化和非结构化数据，发现其潜在关联和知识，指导业务发展;3.分析业务场景，实现数据挖掘算法，指导开发完成代码开发。高要求的企业,不仅可以完成业务的数据分析,但还需要知道数据挖掘算法和指令代码的开发工作,但也常常听到员工抱怨数据分析师成为“机器”,这两个老人们根据他们的工作经验和沟通与同事共享数据分析师在日常工作中,主要包括五个方面。一、对大数据分析师的要求是什么——数据提取数据提取通常被称为“获取数字”。无论是大公司还是小公司，无论是规范的公司还是不规范的公司，对于这种不规范或不系统的流程，数据提取往往是由初级分析师进行的，特别是对于没有产品的公司。例如，一个公司的业务部门有一个数据需求，但是数据部门不给他们权限，即数据查询权限，因此他们只能向数据部门的人员，如数据分析师，询问该需求。在这种情况下，获取数据的工作将落在初级分析师身上。一般来说,初级分析师会花很多时间来提取数据,许多公司可能占据一半的时间甚至超过一半的时间来做这个,很多时间重复工作数据分析师是一个非常严重的问题,对于这个问题,如果你有兴趣,然后再告诉我,有很多方式,可以帮助解决或缓解现状。二、对大数据分析师的要求是什么——数据的日常统计分析数据统计分析的日常工作包括报表的编制和发送，包括数据清理、报表制作的基础数据统计和一般性分析结论。一位初级数据分析师用一个简单的例子总结了数据:1. 对于618项活动，公司每半小时或每小时进行实时统计并出具报告，包括销售数据的汇总和简单分析;(页面)2. 后期公司会对一些广告活动的数据做一些简单的统计分析;3.领导会要求数据分析师分析为什么一些业务指标与他关心的数据有很大的不同。工作包括临时工作和日常工作。对于一次性和临时需求基本上没有规则，只能由初级分析师总结。对于常规事件，我们可以以自动化的形式进行此操作。例如，我们可以编写一个程序来总结事件后的上午，并将结果发送给业务人员，这将解放数据分析师。三、对大数据分析师的要求是什么——数据分析报告日数据分析报告、日、周、月、季、半年、年度报告等重复的数据分析报告，也比数据提取和统计分析需要更多的时间。定期报告基本上是由初级分析师基本内容和总结,如数据文件、数据处理、数据清洗、数据总结和其他具体内容模块,虽然高级分析师协助专题分析,如异常检测和深入挖掘,让整个报告看起来越来越高。这种通用报表可以采用Excel、Word、PPT等格式。基本上，80%的内容基于特定的主题和模板。模板可以编程，甚至可以包含日常数据趋势。总的来说，这种定期的分析工作报告是培养初级分析师数据思维和工作能力的好方法。对大数据分析师的要求是什么?原来这个行业就是要这么发展，今天，我想谈谈数据分析师的基本工作职能。数据分析师分为初级分析师、中级分析师和高级分析师，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本科目的其他文章进行学习。

还是可以找到工作的，但前提你的能力必须强，而且能够有有用的见解，具体来看一下！ 自学数据分析能不能找到工作 1、不要被网上的职位描述吓怕 首先我们定义一下何为初级数据分析师。 我们去翻一下招聘网站的职位描述，几乎没有一个岗位叫初级数据分析师，并且很多公司是没有数据分析师这个岗位。即便是招聘网站上叫数据分析师，当你入职之后，会告诉你有个对内的岗位职称，比如“XX助理”“数据专员”等等； 也提醒下，很多公司分不清楚导致职位描述都是从其他招聘里面复制过来的，所以看到写了很多HIVE 、SPARK什么，还有什么建模啊等，不要慌张。我曾经有个面试，过去面试告诉我，就是表哥表姐，甚至有可能做行政的工作。我问她为啥叫数据分析师呢？ 她说填考勤要用EXCEL表格啊！ （脸上笑嘻嘻...） 2、我的面试经历 我是在7月1日裸辞的，这里不建议大家去裸辞，我是上一份工作实在见不得直属空降领导作威作福，把KPI当做权欲的工具，每个月做的越多，钱扣的越多，所以才裸辞了，辞职之后人清气爽！ 辞职之后出去旅游了半个多月，真正开始投简历是从7月25日开始，差不多8月5日左右拿到了offer，是一家做在线教育的公司。 数据分析师好就业吗 前景会很好,但是道路会很坎坷 数据分析师因其专业技能及量化的数据分析为客户以及所在单位控制决策风险、保证利益最大化而备受各界青睐被视为我国21世纪的黄金职业。《HR管理世界》将项目数据分析师评为七大赚钱行业。

先数据分析师是分为几个档次的。第一种是会一些基本的Excel，会进行简单的数据处理，数据整理，这类在各个行业都有，比如我曾经待过的互联网广告公司，头衔是数据分析师，但是做的都是一些报表制作，数据处理的工作，最复杂的也就是去从数据里找一些关系出来。这类工作需要和其它技能相结合才有发挥空间。前景可以做行业数据分析，算是一个历史比较久的行业。第二种就是简单的编程和SQL，这些基本上互联网公司都需要，因为互联网的追踪反馈系统很重要，数据分析师在这里扮演的角色就是一个技术--->管理层之间的角色，略懂技术，但是也可以大概通过数据得出一点儿结论，给决策层做决策做出有价值的建议。这种应算是目前的主流，前景不错。第三种就是会机器学习，不仅有获取，处理数据的本领，而且可以使用复杂的模型，得出专业的结论，讲真，这种人现在非常稀缺，因为人工智能的大热，现在这方面的人都是可遇不可求的，但是有一点儿需要搞清楚，人工智能和数据分析师是两个概念，只是使用的工具有交叉，数据分析师一般不会用特别复杂的算法，反而讲究的是快速使用模型并反馈。数据对企业来说确实是非常重要的，尤其是互联网企业，因此无论你是想做行业数据分析，或者是搞搞机器学习，前景都是很好的。

数据分析师不是青春饭。对于数据分析师来说，年龄只是一个数字而已，并没有什么用。这种担心是多余的。数据分析师需要的是经验和技能、适应性、还有乐于学习的态度，年龄这个数字不重要。 高级数据分析师可以说是数据分析架构中的火车头，充当一个牵引作用。数据分析师可以负责一个子产品或模块级别的项目，带领团队去解决问题，处理好手下数据分析师的工作质量。在技术方面，数据分析师能掌控数据分析的整个过程，对数据采集，进入数据仓库的清洗有很丰富的经验，同时还能够回答数据的任何问题。 数据分析师在一个行业内持续积累，对业务的理解到位，积累深厚，这样数据分析师的价值是巨大的。所以年龄是一个不必要的因素。就目前而言，如果浏览招聘网站上的岗位需求，99%都要求相关行业背景。因此，选择一个靠谱的、前景好的行业非常重要，只要这个行业能够不断发展、前进，这样才能够积累出很多的知识，总之积累就是有价值的，这样才能够不断的给自己增值。

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义。一、数据分析师培养的意义（一）数据分析师的培养符合国家战略为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2005 年 4 月，全国第一家数据分析事务所在陕西成立，到目前，我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目已从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临，构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。（二）数据分析师的就业前景光明在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。二、数据分析师职业素养的培养通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下：（一）数据分析师的职业内涵数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，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。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，数据分析师可以预测企业未来的收益及风险，为企业经营决策提供科学量化分析的依据。目前数据分析师的认证主要有 2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。（二）数据分析师的知识要求掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。（三）数据分析师的能力要求对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。（四）数据分析师的岗位职责承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作；参与专项研究、课题和调研咨询项目，撰写行业分析文章和研究报告；对大数据进行深入挖掘，建立相关模型进行预测、分析，找出相关的联系，揭示内在规律，为行业、企业决策提供依据。三、数据分析师的培养方案培养方案是高等教育办学思想和办学理念的集中体现，为突出数据分析的培养特色，统计专业应在深入分析数据分析职业需求的前提下，最终制定出符合数据分析师培养要求的课程体系。（一）培养目标为学生毕业后能够成为各行业中数据分析领域的专门人才，确定了统计专业学生在本科教育阶段的培养目标：一是具备良好的经济学、管理学和财务管理等基本素养；二是了解相关行业知识、公司业务流程；三是掌握统计学的基本理论与方法，具备熟练使用 SPSS/SAS 等统计分析软件进行数据分析或数据挖掘的综合能力；四是掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力；五是具备较强的文字功底，能独立撰写数据分析研究报告。（二）课程体系设立原则在本科教育阶段，培养数据分析师的课程设置应贯彻“三结合”的原则。1. 多门学科相结合。数据分析工作是多个学科、多门专业在企业决策中的综合应用，要成为优秀的数据分析师，必须做到多门学科的融会贯通。需熟悉或了解数学、统计学、经济学、金融学、管理学、营销学等学科的相关知识。2. 理论研究与实践应用相结合。高等学校一般都建有比较成熟的教学实践基地和实习基地，学生在理论学习后，可以到企事业单位或财政、金融、保险等行业进行针对性的实习实践，了解相关行业的业务知识和数据构成，运用所学知识进行数据分析，独立或合作完成数据分析研究报告。3. 专业教育与技术资格教育相结合。通过学习，学生可获得统计学专业理学学士学位或者经济学学士学位；通过参与社会上的技术资格考试，可获得数据分析、统计师、调查分析师等专业技术资格证书。两者的结合，更有利于学生从封闭校园走向开放社会，增加技能的同时，更好地融入社会、适应社会。（三）课程体系的基本框架在整个教学过程中，可以将每个学期分为长、短两个小学期，短学期内设置一些与就业岗位相关的、以技能培养为目标的短期集中实践教学环节，主要是岗位实训课程。长学期课程分为4个系列：基础课程、方向课程、综合实践课程、职业拓展课程。通过整合相关知识，优化课程结构，强化实践技能，突出岗位技能实训等手段构建课程体系，以达到培养学生具有数据分析师的基本技能和素养的目的。四、数据分析师培养过程中的策略（一）教学内容整合策略在课程体系和课程设置的总体构建下，按照课程模块化的思路，重新梳理课程教学内容、教学进度和深度，剔除陈旧、重复的内容，加强理论联系实际内容，增添培养综合运用能力内容，实现教学内容的整合优化。例如，《应用回归分析》与《计量经济学》的内容多有重复，可以将《应用回归分析》并入《计量经济学》；又如，《描述统计学》《数理统计》《计量经济学》和《统计预测与决策》等课程有部分重复内容，必须在对知识的审慎梳理基础上，整合相应的教学内容，重新制定教学文件。（二）实验环节设置策略找准专业知识方法与实际问题的结合点，并分析研究当前的热点和难点问题，充实和丰富实践教学内容，编写具有应用背景、切实达到锻炼效果的实验指导书和指导材料，以明确实验的具体环节、目的与要求。每个实验项目应包含实验性质、实验目的、实验要求、实验内容、实验步骤和结果分析等部分。所有课程的实验内容由浅入深，循序渐进，实现实践教学规范化。（三）软件教学安排策略为使学生充分掌握相关的统计软件，熟练使用恰当的软件从事数据的整理、分析，将统计软件的教学分为三个层次：一是单独开设 SPSS、SQL Server 数据库课程；二是课堂内开设Lingo、Eviews、SAS 等软件实验；三是短学期和综合训练开设 Latex、R 等软件课程，实现软件教学层次化。（四）实践课程操作策略为了强化学生的实践能力和就业竞争力，在短学期实践开设职场礼仪与沟通实、PPT 制作、统计模型、实训统计调查方法与实务、办公自动化实训等项目；各学期综合训练分别开设统计流程与分析写作、会计实践软件、统计分析案例等项目，实现综合实践职业化。（五）拓展课程设计策略聘任有丰富实践经验的统计师、调查分析师和企业家为兼职教授或校外导师，强化校外实践；结合第二课堂，开展与专业教学相结合的、丰富多样的课外活动；同时利用大学生统计建模大赛、大学生市场调查分析大赛、大学生数学建模竞赛等学科竞赛锻炼学生综合能力，实现职业拓展多样化。五、数据分析师培养的保障措施（一）整合各种教育资源，提高教学效率没有经费的保证，数据分析师的培养只能纸上谈兵。所以，学校、二级学院应设立加大资金投入，从软硬件两方面大力支持，保证经费落到实处。利用学校现有资源 , 筹建开放实验室与实习基地，创造培养数据分析师的良好环境。数据分析师培养必须实行产学结合，坚持开门办学，与企业联合培养的方式。创立高校与行业企业联合培养人才的新机制，改变目前高校人才培养和行业企业需求脱节的现象。通过联合办学、共建等方式利用社会资源设立实习、实验基地。（二）建立导师制，强化教师的指导作用为提高学生数据分析的水平，进入大二后 , 二级学院应推行本科“导师制”；到了大三 , 已经具备了一定的科研能力的本科生可以在导师的指导下参加各种与数据分析有关的专业竞赛和创新实践活动，亲身体验数据分析活动的整个过程 , 提高数据分析的基本技能与创新意识；在导师的全程参与和指导下，完成大四阶段的校内综合实训、校外毕业实习和毕业论文的撰写工作，使实践锻炼全程得到有效监控，保证教学质量。（三）充分利用各级社团组织，开展第二课堂的活动第二课堂是课堂教学的延伸和补充。在各级社团组织的规划和部署下，加大人力、物力的投入，将第二课堂与第一课堂进行系统性、综合性考虑与设计，实施规范化管理与组织运作，制订好一系列的活动方案，为培养数据分析师通过更多的锻炼途径和方式。（四）改革评价机制，激发学生的学习兴趣评价是引导师生的指挥棒，大多数学生和教师总会在现行的评价体系引导下来寻求“佳绩”。要培养出未来的数据分析师，必须增强学生的学习主动性，提高学生的实践能力。通过各种活动、各种途径加强对学生能力的培养，必须要靠科学的评价体系来衡量。为此，建立“N+2”过程考核评价体系 , 对学生能力培养、训练的全过程进行跟踪调查，通过测试、信息反馈的结果来反映教育、培训的效果和评价学生创造力的变化。总之，项目数据分析（师）事务所在国内正迅速增长，并为政府、金融机构、企业的决策提供着日益重要的参考信息，具有良好的成长和发展空间。如何在信息海洋中找到有效的信息，如何通过有效的数据来科学决策变得尤为重要，因此数据分析师的前景必定辉煌。

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

数据分析师报考啥如下：数据分析师可谓是近几年经常被业界提及和行业火热招聘的一类职位，从15年大数据兴起，到现在18年临近年末，将近4个年头的时光，大数据发展迅猛，数据分析师也跟着翻涌起来，成为今时今日最有潜力、最有前景的社会职位之一。人们对于数据分析师的岗位趋之若鹜，国内高校也争相开始设置大数据与数据分析相关专业，人们对数据分析的认知和需求越来越深，越来越多的人期望加入数据分析师行列。那么，该如何成为合格的数据分析师呢，成为一名合格的数据分析师需要考取的证书又有哪些呢？下面跟大家好好普及普及。首先，数据分析师需要具备符合现代企业公司要求的基本技能。我们随机选取招聘网站上的招聘要求进行一下分析。职位要求:1、熟悉数据库基本原理，熟练运用SQL；2、熟练操作excel、PPT；3、熟悉数据挖掘的基本原理，熟练操作Python、Pandas等数据分析/挖掘工具的优先；4、良好的数据敏感度，能从海量数据中提炼核心结果；5、熟练独立编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，给出建议；6、良好的沟通能力和团队合作意识，较强的学习能力，能够承担一定的工作压力。

方向：大数据开发方向，数据挖掘、数据分析和机器学习方向，大数据运维和云计算方向就业岗位：1、大数据工程师大数据工程师的话其实包涵了很多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等，各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘，平均工资也在11643元。2、Hadoop开发工程师职位描述：参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化。3、大数据研发工程师职位描述：构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量。4、大数据架构师大数据架构师的招聘岗位有1446个，从招聘的薪资来看，大数据架构师基本薪资都是15K~60K，大数据架构师的薪资可以说是相当可观的，在大数据行业里，大数据架构师的酬劳可以说是领先与其他的，所以大数据架构师对于人才的要求也是比较严格的。5、大数据分析师工作职责:根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。

你好，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右，如果在腾讯阿里等互联网大厂，这个薪资就更多了。1、大数据分析师在腾讯等互联网大厂的职位大数据分析师，是一个在互联网行业大厂中非常常见的职位，几乎所有希望放大数据价值的公司都一定会开始设立和存在的一个岗位。在国内，像阿里巴巴、华为、百度、腾讯等等互联网公司，在研发产品的技术线中都会有这样的职位。比如阿里系产品的淘宝，或者腾讯的视频，甚至高德地图的实时路况，都是需要大数据的支撑才能在产品上展现你想看到的消息。数据分析师这技术性职位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州等互联网行业发展较好的城市，期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。当然，从另一个方面说，这些城市也都集中了大量的各行业人才，竞争压力也是有的。说回职位，由于目前大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。但要知道能用得上大数据分析的公司，都会是技术性很强的，通常都会是大厂。像腾讯阿里这样的互联网大厂会按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有的时候成功就是这样，方向和平台选择对了，只要付出足够的汗水，选择大于努力。2、数据分析的薪资说到正题，数据分析的薪资，你可以去招聘网上看看各个企业招聘给的薪资，都很高，经验工作年限越高，薪资就越高，你懂得。初级大数据分析师，主要工作职责为：数据监控，统计和出分析报告。主要用Excel解决这些工作，薪资在8000-10000，工作难度不大，强大也不大。中级大数据分析师，主要职责为：数据挖掘，模型开发，优化监控，出解决方案，薪资在12000-18000。高级大数据分析师：除了中级大数据分析师日常工作之外，还需要为运营及公司发展方向提供决策意见。 薪资在20000-30000。据某招聘网站统计的信息显示，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右。你可能会说没有什么概念，那我们拿一线城市深圳的腾讯来说，配合它的职级和薪资会更加直观。腾讯原本为6级18等（1.1-6.3 级）的职级体系设计，后来优化为 14 级 (4-17 级)。与之相对应的是，统一置换为“专业职级+职位称谓”。员工薪资标准是12+1+1= 14薪，但通常会拿到16-20薪，再入手部门盈利情况定的一般3个月的年终奖。腾讯定级3-2以上还会有分发股票，年包总75w不算很难的事。最后，互联网行业作为新兴的吸金行业，技术岗占了员工60%以上，薪资也是非技术岗近2倍。技术岗并非只是写代码做码农，虽说编程是 IT行业的核心，但是除此之外，还有测试、UI、运维、产品、运营等岗位，数学差、逻辑差，不适合编程，依然可以选择其他岗位，可以根据这份资料了解有哪些适合自己的岗位。希望我的回答对你有所帮助！

数据分析师的薪资待遇不一般来说要比同级的职位高很多，大多数都是在两成到三成。同时，数据分析师备受企业的重视。在众多的一线二线城市中，数据分析师的年薪都很高，所以想进入数据分析行业的朋友们不必担心数据分析的薪资高低。并且现在科技发展的越来越快，使得数据分析发展的方向更多，数据分析人才会更加稀缺。尤其是在发展飞快的中国，会大力发展数据分析行业。由此可见，数据分析师的前景优渥。同时数据分析师的地位也不低，无论是在哪个行业都是如此，并且数据分析师是通用职业，很容易适应各行各业的数据分析职位。数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。想转行的话，可以先评估一下自己的基础和专业背景，一般数学、统计学和计算机专业的，转行是最有优势的，其次是市场营销、电子商务、经济学等专业，这些专业也有一定的数据分析基础能力，转行也能比较快上手。扩展资料：数据分析师要求：1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

本文转载自微信号Python爱好者社区，作者：大鹏，原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/OmfqSnrajwaAece_I4VU0A现在的职场竞争越来越激烈，不学上一两门新技能，保持自己知识更新，很容易被年轻后辈超越。有些人选择学一门外语，有些人选择学习职场上为人处事的能力。如果你的工作需要和数据打交道，相信我，Python一定能成为你升职加薪的敲门砖。为什么？因为高效。我们来看一份年薪24w-48w的高级数据分析师的招聘信息，以下4点能力是用人单位较为看重的：再仔细梳理，你会发现即便不是数据分析师，具备这4项能力都能在职场中为自己加分。试想一下，一场电商大促结束复盘，别人花大把时间梳理数据，而你有更多精力分析定位问题，还能做出更好看的交互图表。业务分析，你拉大量的数据，手动打标签做图表，都不如几行Python代码来的高效。我们来一条条解析。1、业务洞察力和执行力业务洞察力和执行力，说的通俗点，就是如何从海量信息中获取有效信息。Python可以利用MySQLdb库连接数据库，可以利用pandas和matplotlib进行清洗和分析，可以利用pyecharts进行交互可视化，可以利用numpy和sklearn进行建模，甚至可以利用pyinstaller打包工作流交给同事，共同提效……调用matplotlib库用几行代码快速整理数据并出图当工具上更高效，就有更多的时间去深入了解和分析业务。2、沟通力Python还可以提升沟通力？数据分析师属于业务端工作，长期接触公司项目与客户需求。而技术端一般只管产品功能实现。掌握Python的分析师，会更了解业务端和技术端双方的痛点在哪里。3、Python和SQL和庞大的数据打交道，只会Excel是不经济的，所以大部分数据分析师工作都要求SQL技能。SQL语言入门很简单，掌握了存取数据以及基本的数据清洗函数之后，就可以着手工作了。初级的分析师可能会取数到本地再做分析，高效的数据分析师则会使用Python连接数据库进行分析，让工作流变得更高效。使用Python工具库pymongo进行数据库文档查询4、主动性和逻辑性主动性和逻辑性是个玄学，职场人都会说自己有主动性，但问题是老板怎样才能感受到你的主动性呢？比如……在转化率数据低迷的时候很快调取数据找到原因，甚至用Python写一个自动预警脚本，准确地表达给一线业务人员，而不是在老板问你的时候才说“我觉得”；在公司新业务尚未成型的时候用Python收集整理有效数据，建立起可视化的指标体系，指导业务，而不是在老板问你的时候才说“我觉得”；主动学习，主动在固化的数据工作流程中找到新的提效方法，比如发现同事还在复制粘贴重复劳动，用Python帮同事写一个合并文件的脚本。这个细节虽然老板不会问，但主动性和逻辑性就是因为一个人有强大的能力才能展现出来。使用Python写小工具，几分钟完成912个Excel表格合并总结来说，要当一名“高级”数据分析师，一直吃老本是不可能的。只有不断学习不断思考才能做到顶尖。

前景蛮好，因为大数据时代，什么都要靠数据说话，所以数据分析师比较重要，世界500强企业90%都有数据分析部门。其次，数据分析人才目前比较缺乏，薪资待遇非常高。是个不错的职位。

你好，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右，如果在腾讯阿里等互联网大厂，这个薪资就更多了。1、大数据分析师在腾讯等互联网大厂的职位大数据分析师，是一个在互联网行业大厂中非常常见的职位，几乎所有希望放大数据价值的公司都一定会开始设立和存在的一个岗位。在国内，像阿里巴巴、华为、百度、腾讯等等互联网公司，在研发产品的技术线中都会有这样的职位。比如阿里系产品的淘宝，或者腾讯的视频，甚至高德地图的实时路况，都是需要大数据的支撑才能在产品上展现你想看到的消息。数据分析师这技术性职位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州等互联网行业发展较好的城市，期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。当然，从另一个方面说，这些城市也都集中了大量的各行业人才，竞争压力也是有的。说回职位，由于目前大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。但要知道能用得上大数据分析的公司，都会是技术性很强的，通常都会是大厂。像腾讯阿里这样的互联网大厂会按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有的时候成功就是这样，方向和平台选择对了，只要付出足够的汗水，选择大于努力。2、数据分析的薪资说到正题，数据分析的薪资，你可以去招聘网上看看各个企业招聘给的薪资，都很高，经验工作年限越高，薪资就越高，你懂得。初级大数据分析师，主要工作职责为：数据监控，统计和出分析报告。主要用Excel解决这些工作，薪资在8000-10000，工作难度不大，强大也不大。中级大数据分析师，主要职责为：数据挖掘，模型开发，优化监控，出解决方案，薪资在12000-18000。高级大数据分析师：除了中级大数据分析师日常工作之外，还需要为运营及公司发展方向提供决策意见。 薪资在20000-30000。据某招聘网站统计的信息显示，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右。你可能会说没有什么概念，那我们拿一线城市深圳的腾讯来说，配合它的职级和薪资会更加直观。腾讯原本为6级18等（1.1-6.3 级）的职级体系设计，后来优化为 14 级 (4-17 级)。与之相对应的是，统一置换为“专业职级+职位称谓”。员工薪资标准是12+1+1= 14薪，但通常会拿到16-20薪，再入手部门盈利情况定的一般3个月的年终奖。腾讯定级3-2以上还会有分发股票，年包总75w不算很难的事。最后，互联网行业作为新兴的吸金行业，技术岗占了员工60%以上，薪资也是非技术岗近2倍。技术岗并非只是写代码做码农，虽说编程是 IT行业的核心，但是除此之外，还有测试、UI、运维、产品、运营等岗位，数学差、逻辑差，不适合编程，依然可以选择其他岗位，可以根据这份资料了解有哪些适合自己的岗位。希望我的回答对你有所帮助！

数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现，以辅助企业做出商业决策的人群。大数据分析的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，数据分析将会出现约100万的人才缺口，在各个行业，数据分析中高端人才都会成为 炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。一、就业前景从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达100万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT等大型互联网公司的招聘职位里，80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业，也成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。在美国，大数据分析师每年薪酬高达17.5万美元。在国内大数据分析师平均薪酬为：19970k二、大数据分析师发展前景发展前景如何云叔这里用数据来说话！（一）数据分析师的地区发展分析从城市岗位需求数量分布来看，关于数据分析师招聘区域主要集中在一线城市及新一线城市，需求量较大城市的依次是：北京、上海、深圳、广州、西安。从岗位薪资状况来看，薪资水平较高省份分别为北京、上海、广东、浙江、福建等区域。在数字经济向生产生活各个领域渗透的同时，长三角和珠三角这两个重要经济区走在了应用前列。综合来看，数据分析师的薪酬收入整体还是客观的。从各城市岗位薪资气泡图来看，上海、杭州、深圳这三大城市的薪酬较高。相反，北京的薪酬优势并没有凸显，反而是杭州薪酬最高。杭州这个互联网和电子商务企业的聚集地，在数据分析的投入上看来是一点都不含糊。从各城市岗位薪资范围分布来看，上海、北京、深圳城市给出最高薪资的企业数量较多；但是根据气泡图的大小，还是一眼可以看出上海、杭州、深圳这三大城市的平均薪酬较高。

下面给你整理了一部分应聘数据分析师会遇到的问题：1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离?5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库?6、如何设计一个解决抄袭的方案?7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用?8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好?10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言?11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术?12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么?

大数据分析师平均月薪从几千到上万按照地区不同而工资不相同，例如广东约为15000元左右。由中华人力资本研究院和西南大数据产业联盟共同发布《全国大数据人才需求指数报告》。中国内地各地区招聘平均月工资广东最高，约15000元，其次是北上广；浙江平均工资也比较高，月均11565元，重庆月平均工资8525元。贵阳2016年2月平均工资7897元，3月平均工资6714元。从地区招聘趋势来看，广东和北上广招聘人数最多。重庆2016年1月招聘6人，2月增长至46人，3月招聘194人。贵阳2016年2月招聘13人，3月招聘7人。而在大数据人才方面，计算机软件、互联网电子商务以及移动互联网人才招聘规模最大，金融保险类薪酬最高。扩展资料：“数据驱动安全”已是网络安全界的普遍共识，即通过大数据的技术手段，来监测网络运行状态，发现未知安全威胁。网络安全人才普遍紧缺的情况下，既懂大数据分析，又懂安全技术的网络安全人才，就显得更加稀缺。　　预计未来网络安全人才市场中，安全大数据分析师和应急响应工程师是最稀缺的人才资源。参考资料来源：人民网-大数据人才 贵阳工资七千多

职位要求：统计学、应用数学、计算机等相关专业，本科及以上学历;熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件;较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档写作能力;有责任心，良好的沟通能力和组织管理能力以及心理承受能力，勇于接受挑战;有相关经验优先。工作内容：通过数据分析支持产品改进及新模式的探索;构建用户行为建模，支持个性化项目;构建数据评估体系;构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标;负责用户行为数据分析，通过监控及分析，推动产品改进，运营调整;负责构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持;负责构建产品、运营及活动用户行为评估体系，通过数据分析对产品、运营、市场提出建议并推动实施;负责用户行为调研，通过海量数据的挖掘和分析，形成报告，汇报给决策层，支持战略规划 。

美团-大众点评是中国最大的生活服务业电商平台，在到店餐饮、外卖、电影、酒店旅游、KTV、婚庆、美业等领域保持领先地位。覆盖全国超过1,200个城市，拥有用户近6亿，合作商家达300万户，日订单量突破1000万单，移动端月度活跃用户超1.5亿，年度活跃买家近2亿，2015年总交易额超1700亿元。以年度活跃买家、订单交易数维度计算，美团-大众点评是中国仅次于阿里巴巴的第二大电子商务平台。职位月薪：面议 工作地点：北京-朝阳区工作性质：全职工作经验：不限最低学历：本科招聘人数：1人职位类别：数据分析师一、岗位职责1. 负责分析用户满意度数据及项目问题的数据，调研并提出优化意见，推动相关部门优化用户体验；2. 负责用户满意度数据及项目问题数据的标签设计，提升数据分析效率；3. 负责完成领导交付的其他任务。4. 任职所属部门为美团网服务体验平台。二、岗位要求1、本科及本科以上学历；2、逻辑严谨细致，工作踏实认真，有较强的沟通推动能力；3、有2年以上数据分析工作经验；4、熟练掌握SQL。三、薪酬福利/发展与晋升1. 薪酬福利薪酬：绩效工资制度（工资=基本+绩效，具体薪资面试通过一对一沟通）福利：公司直招签订正式劳动合同-非外包、缴纳五险一金、作五休二工作制，享有年终奖。调薪机会：每年一次调薪机会；2.发展与晋升发展与晋升：入职满半年享有公开竞聘资格，两个成长方向-数据分析与产品经理及专业路线；四：客服平台部工作地址：北京市朝阳区望京东路6号望京国际研发园FG2层南美团点评五：注意事项：请将个人简历发送至：cs.sjzhr@meituan.com，邮件标题注明：【应聘美团点评服务体验平台】**岗位+姓名+应聘渠道举例：【应聘美团点评服务体验平台】流程优化与数据分析专员+姓名+智联招聘；工作地址：北京市朝阳区望京东路6号望京国际研发园FG2层南客服部-招聘专线: 0311-86547666工作地址：北京市朝阳区望京东路6号望京国际研发园FG2层南美团网

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岗位职责：承担需求调研、数据分析、数据挖掘、数据提取等相关工作，搭建数据看板;多维度对数据进行分析，给出数据支持、分析报告建议、问题解决方案;智能化报表与数据可视化平台设计;构建各种分析和预测模型，通过跟踪和监控重点数据，发现潜在的问题点和机会，为业务决策提供数据支撑;完成领导安排的其他事务。任职资格：统招本科以上学历，统计学相关专业优先;3年以上数据挖掘分析工作经验，熟练使用一种或几种分析统计及数据挖掘工具，如：python、Finereport等;能将各类业务需求转化为适合的数学模型，熟练编写各类业务需求分析、数据分析文档，文档的样式整洁、描述清晰、完整的覆盖分析要求;有较全面的技术知识面，能迅速掌握不同行业的技术要领。

在一些发达城市，比如美国，大数据分析师每年平均薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。国内某大型招聘平台给出的数据分析师的平均薪酬为：9724（取自1139份样本），在北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙等城市，大数据分析师需求量也是非常大的，因此，大数据分析是很有发展前途的。

1905电影网用户体验部招聘 数据分析师8k-15k 北京 经验不限 本科及以上 全职职位诱惑 : 环境自由，空间广阔，妹纸多职位描述岗位职责：1、负责日常流量数据整理、统计及分析，并按要求完成相关分析报告；2、分析日常的业务数据，为产品、运营、业务部门提供数据报告和改进建议3、负责流量监控、产品、用户行为和渠道效果评估等分析工作；4、通过用户数据追踪与分析，从数据中发现关键问题并提出优化方案，通过数据应用推动业务优化；岗位要求：1、本科以上学历，经济、统计、计算机、信息类相关专业优先；2、熟练掌握Office，具备良好的数据统计及图表表达能力；3、熟悉数据分析方法，能熟练使用SQL、SPSS、R等分析软件处理经验为佳；4、对数据敏感，思路清晰，独立思考能力强；5、优秀的执行能力、沟通协调能力，强烈的责任心；6、1年以上工作经验，熟悉互联网，有视频行业经验、互联网数据分析经验或调研公司工作经历者优先考虑；

数据分析师的就业前景是广阔的。1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

大数据分析师岗位职责大数据分析师是互联网行业常见招聘岗位，从业者需要具备相关专业学习经验，精通Pvthon、R等常用编程语言熟悉MySal、SQL server、Oracle等一种或多种常用数据库，具备数据挖掘和分析能力。其工作内容包括:1、根据数据分析需求和数据集现状，设计数据平台架构和数据产品。2、按照开发需求建立数据分析方法及标准，建立完整的指标体。3、负责数据模型的开发维护并撰写技术报告。4、负责数据报表的建立，根据用户反馈不断优化产品功能。5、负责撰写规范的产品开发文档并妥善保存，撰写产品功能清单及使用手册。6、完成公司交办的其他相关工作。能力要求1.专业技能大数据分析师在数据分析方面必须具备扎实的专业技能，这是很直观的。(1)熟练使用分析工具。熟练使用常见的数据分析工具，而且至少精通一种数据分析软件，这是对大数据分析师最基本的要求。(2)自如运用分析方法。大数据分析师还要能够自如运用数据分析的方法，才能完成相应的数据分析任务，这同样是其最基本的能力。(3) 了解前沿分析理论。多家企业对大数据分析师的理论水平提出了要求，既要求系统分析和建模方面的理论应用能力，也要求数据分析方面的理论探索能力。2.管理技能技术型人才掌握相应的管理技能并不是新鲜事物，管理技能成为技术技能的有益补充。(1)战略管理。大数据分析师需要利用数据分析的结果，挖掘经营中的潜在问题和机会，提出明确的分析结论和对策建议，为企业的战略决策提供支持。如果没有相应的战略管理能力，数据分析结果也仅是僵化的信息，无法实现其价值。(2)团队管理。大数据的分析和应用主要依靠团队合作完成，团队管理成为大数据分析师必备的技能，其中，沟通能力、团队管理能力、团队协作精神是对大数据分析师的重点要求。(3)项目管理。大数据分析师不仅要善于通过团队合作完成数据分析并将分析结果应用于企业战略决策，还要具备相应的项国管理能力，持续推进所承担的项目，不过不同企业在这方面的要求存在差异。3.实践经验。实践经验是企业对大数据分析师的基本要求之一，大多数企业要求应聘者有3年以上实践经验或工作经历，:并且主要是与应聘企业的业务有直接关系的实践经验。4.基本素质。企业对于大数据分析师的基本素质也有相应的要求，主要表现为学历高、专业明确。在学历方面要求应聘者具备大专或以上学历。5.研究能力。(1)抽象归纳。大数据分析师要善于从数据和数据分析结果中抽象归纳事物发展变化的规律和趋势，从而预测潜在的机会和威胁，为企业战略决策提供支持。(2)分析判断。大数据分析师还应该善于通过对数据的分析和挖掘，借助一定的模型工具对企业经营中的问题进行分析研判，并提出解决方案。(3)文字表述。研究活动离不开文字表达，具备优秀的文字表述能力，能够撰写严谨深刻的研究报告同样成为大数据分析师的必备能力。薪资待遇1、平均年薪:全国大数据分析师岗位的薪资，平均每年大约在234,060。2、年收入区间分布: 10万以下占比17%:10一20万占比36%;20万以上占比47%。3、不同工龄的年薪分布:1年以内￥118,059;1-3年￥164,324;3-5年￥234,676; 5-10年￥277,486;10年以上￥298.569。4、对大数据分析师需求最多的地区为深圳、北京、上海。5、薪资最高的大数据分析师，最高频出现的技能要求为SQL、数据分析、PYTHON。6、对大数据分析师需求最多的行业为互联网、计算机软件、电子商务。就业前景数据分析师前景是非常乐观的，也是发展巨大的。所以我们对大数据分析的前景大可不必担心。数据分析师如果是往业务端发展，最终可以成为业务资深专家，总经理，或者CEO。如果是往技术端发展，你如果工程技术能力突出，那么可以担任公司数据科学部门的老大，常见的职位名称是数据科学家。你如果理论能力非常强，可以写paper，那么可以担任研究院的一把手。我的导师因为科研能力强，现在是一个科研单位数据部门的负责人。

肯定需要呀 数据分析师是一定要考证的 这是公司看职员是否是专业的数据分析师标准之一 也是很有含金量的凭证的 如果想要做数据分析师 这个证书也是很关键的

作为数据分析师，待遇往往会受到多个因素的影响，包括地区、公司规模、行业需求、经验水平和技能等。一般来说，数据分析师的待遇相对较好，以下是一些相关因素和趋势：1. 地区差异：不同地区的薪资水平存在差异。通常来说，发达地区的薪资水平相对较高，但具体情况还要考虑当地的经济发展水平和生活成本。2. 公司规模与行业需求：在大型企业或高科技行业，数据分析师的工作机会更多，且薪资水平相对较高，因为这些领域对数据分析的需求较大。3. 经验水平与技能：经验丰富的数据分析师通常能够获得更高的薪资待遇。另外，具备熟练掌握数据分析工具和编程语言（如Python、R等）等技能的人才也更有竞争力。4. 行业领域：不同行业对数据分析师的需求和薪资水平也有所不同。例如，金融、电子商务、健康医疗等领域对数据分析师有较高的需求，相应的薪资水平也相对较高。需要注意的是，以上只是一般情况，并不能代表所有情况。具体的待遇还要考虑个人的背景、能力和市场竞争情况。如果你正在考虑从事数据分析师职业，建议了解目标地区的行业情况，积累相关经验和技能，并关注招聘信息和行业薪资调查，以更好地评估待遇水平。

数据分析师就业前景如下：从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达100万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT等大型互联网公司的招聘职位里，80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业，也成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。在美国，大数据分析师每年薪酬高达17.5万美元。在国内大数据分析师平均薪酬为：19970k。数据分析师发展前景：从城市岗位需求数量分布来看，关于数据分析师招聘区域主要集中在一线城市及新一线城市，需求量较大城市的依次是：北京、上海、深圳、广州、西安。从岗位薪资状况来看，薪资水平较高省份分别为北京、上海、广东、浙江、福建等区域。在数字经济向生产生活各个领域渗透的同时，长三角和珠三角这两个重要经济区走在了应用前列。

字节跳动数据分析师秋招先笔试。根据查询相关公开信息，字节跳动数据分析师招聘流程是先笔试后面试，笔试由基础卷+专业卷组成，专业形式是考察在线编程能力，同学需要在有限的时间内解出尽可能多的题目。

招。华为技术有限公司数据长期分析师招聘，薪资:29到30K，地点成都，要求经验不限，学历硕士。华为技术有限公司是一家生产销售通信设备的民营通信科技公司，于1987年正式注册成立，总部位于中国广东省深圳市龙岗区坂田华为基地。

如果上市公司董事长辞职是因为上市公司丑闻暴露，那么有可能会对股票价格造成利空影响。但如果上市公司董事长是正常辞职，而更换的董事长能够给上市公司业绩带来上升，使上市公司价值能够提升，那么有可能会对股票价格造成利好的影响。因此，董事长辞职本质上没有利好和利空的影响，主要取决于辞职原因和更换的人员。根据《中华人民共和国公司法》第四十五条规定，公司董事任期由公司章程规定，但每届任期不得超过三年。董事任期届满，连选可以连任。因此，上市公司董事长每届的任期不得超过三年。董事任期届满未及时改选，或者董事在任期内辞职导致董事会成员低于法定人数的，在改选出的董事就任前，原董事仍应当依照法律、行政法规和公司章程的规定，履行董事职务。如需要了解股票，可以登录平安口袋银行APP-金融-股票进行查询。温馨提示：1、以上内容仅供参考，不作为投资建议。相关产品由对应平台或公司发行与管理，我行不承担产品的投资、兑付和风险管理等责任；2、入市有风险，投资需谨慎。您在做任何投资之前，应确保自己完全明白该产品的投资性质和所涉及的风险，详细了解和谨慎评估产品后，再自身判断是否参与交易。应答时间：2021-12-17，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

一.年末结转本年利润，就是结转税后利润：借：本年利润贷：利润分配这个数据来源于“本年利润”账户的余额（亏损以红字表示）。二.年末结转本年利润额与报表的关系：年末结转本年利润额，与利润表的净利润是相等的。年末结转本年利润额，是资产负债表中未分配利润的组成部分。一般，期末资产负债表中未分配利润等于利润分配余额与本年利润余额之和。（请参考）

1 、环境保护税首先需要按月度做好申请 ； 2 、 申报时，一般是申报三个月的数据信息，在税务大厅里边盖公章，开展申报就可以了。到查账征收的环境保护税时，在税务大厅，由用户 公司的核准一个月环境污染当数值，再乘以定额税率，就可以测算出一个月的环境保护税，最终乘以 3 个月，便是一个季度必须缴税的统计数据了。以上就是环保税怎么填数据相关内容。 环境税是啥 环境保护税是由英国经济师庇古最开始提到的，其见解早已为西方国家资本主义国家广泛接纳。欧美地区的国家环保政策慢慢降低直接 干涉方式的应用，愈来愈多地选用绿色生态税、翠绿色环境税等多种多样专指税收来维护保养生态环境保护，对于废水、有机废气、噪声和垃圾等明显的 “显性基因环境污染”开展强制性缴税。荷兰是征收环境保护税较早的中国，为生态环境保护设计方案的税金重要包括材料税、噪声税、水源污染税等，其税收政策已经成为许多资本主义国家的科学研究和参考。本文主要写的是环保税怎么填数据有关知识点，内容仅作参考。

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什么是投入产出法？　　投入产出法，作为一种科学的方法来说，是研究经济体系（国民经济、地区经济、部门经济、公司或企业经济单位）中各个部分之间投入与产出的相互依存关系的数量分析方法。 　　投入产出法，是由美国经济学家瓦西里·列昂惕夫创立的。他于1936年发表了投入产出的第一篇论文《美国经济制度中投入产出的数量关系》；并于1941年发表了《美国经济结构，1919——1929》一书，详细地介绍了“投入产出分析”的基本内容；到1953年又出版了《美国经济结构研究》一书，进一步阐述了“投入产出分析”的基本原理和发展。列昂惕夫由于从事“投入产出分析”，于1973年获得第五届诺贝尔经济学奖。 　　列昂惕夫的“投入产出分析”曾受到二十年代苏联的计划平衡思想的影响。因为列昂惕夫曾参加了苏联二十年代中央统计局编制国民经济平衡表的工作。 　　按照列昂惕夫的说法，“投入产出分析”的理论基础和所使用的数学方法，主要来自于瓦尔拉斯的一般均衡模型（瓦尔拉斯在《纯粹政治经济学要义》一书中首次提出（1874年））。因此，列昂惕夫自称投入产出模型是“古典的一般均衡理论的简化方案”。 投入产出法的基本内容　　编制投入产出表、建立相应的线性代数方程体系，综合分析和确定国民经济各部门之间错综复杂的联系，分析重要的宏观经济比例关系及产业结构等基本问题。 　　投入产出表：是指反映各种产品生产投入来源和去向的一种棋盘式表格。 　　投入产出模型：是指用数学形式体现投入产出表所反映的经济内容的线性代数方程组。 投入产出法的基本作用　　通过编制投入产出表和模型，能够清晰地揭示国民经济各部门、产业结构之间的内在联系；特别是能够反映国民经济中各部门、各产业之间在生产过程中的直接与间接联系，以及各部门、各产业生产与分配使用、生产与消耗之间的平衡（均衡）关系。正因为如此，投入产出法又称为部门联系平衡法。此外，投入产出法还可以推广应用于各地区、国民经济各部门和各企业等类似问题的分析。当用于地区问题时，它反映的是地区内部之间的内在联系；当用于某一部门时，它反映的是该部门各类产品之间的内在联系；当用于公司或企业时，它反映的是其内部各工序之间的内在联系。 投入产出表的一般介绍　　理论上，投入产出表所反映的部门之间的联系，是生产技术经济联系。因此，表中第一部分是投入产出表的核心部分，即所反映的主要是部门之间的生产技术联系，（但也反映经济联系，特别是在价值形态表的条件下，因为这时表中各元素受价格和各种结构变动的影响。 投入产出法的基本特点　　1、它从国民经济是一个有机整体的观点出发，综合研究各个具体部门之间的数量关系（技术经济联系）。整体性是投入产出法最重要的特点。 　　2、投入产出表从生产消耗和分配使用两个方面同时反映产品在部门之间的运动过程，也就是同时反映产品的价值形成过程和使用价值的运动过程。 　　3、从方法的角度，它通过各系数，一方面反映在一定技术和生产组织条件下，国民经济各部门的技术经济联系；另一方面用以测定和体现社会总产品与中间产品、社会总产品与最终产品之间的数量联系。 　　4、数学方法和电子计算技术的结合。 投入产出法简化的表现　　投入产出法是对一般均衡模型的简化，这种简化主要表现在以下两个方面： 　　（1）投入产出法将瓦尔拉斯模型体系中不胜枚举的方程式（或函数式）和变量，简化到可以实际应用和计量的程度。即用分类合并的统计方法，将成千上万种产品及更多的生产单位合并为有限数量的产品部门或行业，使方程式和变量的数目大大减少，从而解决了实际计算的困难。 　　（2）在投入产出模型中省略了生产要素供给的影响。即假设生产要素的供给是相等的，这就进一步大大减少了一般均衡模型联立方程的数目。同时，还省略了价格对消费需求构成、中间产品流量以及对劳动等生产要素供给调节的影响。另外，在投入产出模型中，仍沿袭了一般均衡模型中的假设，即假设各种投入系数是固定不变的。 　　这样，列昂惕夫就较大地改变了瓦尔拉斯的以论证全部均衡理论为目的的模型体系，使投入产出模型成为一种以技术联系为基础、以研究经济系统中各部分之间相互依存数量关系的分析方法。同时，也使这种分析方法有了实际应用的可能

投入产出表又称部门联系平衡表，是反映一定时期各部门间相互联系和平衡比例关系的一种平衡表。投入产出简表如下。表中第Ⅰ象限反映部门间的生产技术联系，是表的基本部分；第Ⅱ象限反映各部门产品的最终使用；第Ⅲ象限反映国民收入的初次分配；第Ⅳ象限反映国民收入的再分配，因其说明的再分配过程不完整，有时可以不列出。投入产出表根据不同的计量单位，分为实物表和价值表；按不同的范围，分为全国表、地区表、部门表和联合企业表；按模型特性，分为静态表、动态表。此外，还有研究诸如环境保护、人口、资源等特殊问题的投入产出表。

如果公司选择相对宽阔的目标市场(例如沃尔玛)，低成本战略的目标就是成本领先。这样的战略通过规模经济，累积的采购和制造知识(经验效应)，对低研发、营销和管理费用的普遍呼声，积极大胆地利用降低成本的机会。成本领先者对产品和服务的要价普遍低于竞争对手，它们的目标主要是通过吸引预算敏感型客户占据大量的市场份额。它们的低价是潜在竞争者的进入门槛。只要维持相对成本优势，成本领先者就能维持市场里的防御地位。低成本战略的基础是对低成本的聚焦，范围较窄。任何一种聚焦战略都可以选出一个规模较小、定义明确、不同于其他市场的利基市场——个特定的客户群体或地域。在成本聚焦的时候，企业只以尽可能低的成本实施直接与服务这个利基市场相关的活动。

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青岛滨海学院现在有3个校区,分别为青岛滨海学院南校区、北校区、西校区。青岛滨海学院（Qingdao Binhai University）是山东省首批民办本科高等教育特色名校建设高校和山东省民办高校优质特色发展项目支持计划高校，全国十大最具影响力民办大学、中国民办高等教育优秀院校、中国十大品牌民办高校、教育部应用技术大学战略研究改革试点院校。青岛滨海学院的前身是创建于1992年9月的青岛经济技术开发区自立职业高等中学，先后更名为私立青岛经济技术开发区职业中等院校、私立青岛远东职业技术专修学院、民办青岛远东职业技术学院、民办青岛滨海职业学院，2005年3月成立青岛滨海学院。公办大学与民办大学区别：公办大学：通常是国家部委或地方政府举办的大学，办学历史一般比较悠久，社会认可度比较高，有中央财政或地方财政经费支持。学费通常较便宜，一般5000元/年左右，不过公办大学中也有中外合作等部分高收费专业，本科通常20000-30000元/年，专科通常10000-20000元/年，而且大几万一年的也不少，当然中外合作专业录取分数线比普通类专业通常低10-20分，家庭条件不错的同学可以考虑填报。民办大学：通常是社会企业、社会团体、个人等举办的大学，没有中央财政和地方财政经费支持，需要自筹资金办学，学费一般比较贵，本科通常在15000-25000元/年，专科通常10000元/年左右，公办大学举办的独立学院办学性质也属于民办大学，但是民办大学也是正规大学，是受国家认可的，毕业证、学位证等都是在学信网可查的，国家也鼓励社会资本参与办学。

在统计年鉴里找找看，或者煤炭行业发展报告之类的

【 #考研# 导语】厦门理工学院（Xiamen University of Technology）是经教育部批准成立的全日制普通本科高等学校，入选福建省一流学科建设高校、福建省闽台高校联合培养人才项目试点高校、卓越工程师教育培养计划、福建省重点建设高校、“十三五”应用型本科产教融合发展工程、中国政府奖学金委托培养院校、全国首批深化创新创业教育改革示范高校、全国深化创新创业教育改革特色典型经验高校等。 【厦门理工学院2019年941电路分析研究生考试初试大纲】 一、考试科目代码和名称： 　　941电路分析 　　二、招生院系和专业： 　　光电与通信工程学院 光学工程方向 　　考试要求： 　　1、本考试大纲适用于厦门理工学院光学工程领域专业学位硕士研究生的入学考试。 　　2、课程考试旨在考查学生对有关电路方面的基础理论、基本概念、基本知识和解决基本、实际问题的能力。 　　考试方式： 　　笔试、闭卷(考生可自带计算器和绘图工具)。 　　考试内容比例：(卷面成绩150分) 　　1、填空(40分) 　　2. 简单分析计算(70分) 　　3、综合分析计算(2х20=40分) 　　基本内容及范围: 　　1、电路的基本概念与基本电路定律 　　2、电阻电路的一般分析：电路等效分析，网孔电流法，节点电压法 　　3、常用电路定理：叠加与齐次性定理;等效电源定理;功率传输定理。 　　4、一阶动态电路的三要素分析：动态电路中初始值的确定 　　5、正弦稳态电路分析：等效阻抗，功率因数，有功功率，无功功率等。 　　6、电路的频率响应：网络函数的求解。 　　参考教材： 　　邱关源 著 《电路》(第5版) 高等教育出版社 【厦门理工学院2019年922数据结构研究生考试初试大纲】 一、考试科目名称： 　　数据结构 　　二、招生系部和专业： 　　电气工程与自动化学院 电气工程方向 　　考试要求： 　　要求考生能比较全面的理解与掌握数据结构的基本概念、基本原理和基本方法，掌握数据的逻辑结构、存储结构及基本操作的实现，能够对算法进行基本的时间复杂度及空间复杂度的分析;能够根据数据结构基本原理和方法进行问题的分析与求解，具备采用C或C++语言设计与实现算法的能力。 　　考试题型及比例： 　　分析运算题+算法设计(100%) 　　基本内容及范围： 　　第一章 引论 　　一、考核知识点 　　数据结构,数据类型,抽象数据类型基本概念;算法分析基本概念;算法复杂度基本概念;常见基本算法的时间复杂度分析;时间复杂度的几种表示法; 　　二、考核要求 　　1、了解数据、数据结构、抽象数据类型以及算法等概念的确切含义; 　　2、熟悉数据逻辑结构、存贮结构等概念; 　　3、掌握算法复杂度分析的基本概念及分析方法; 　　第二章 线性表 　　一、考核知识点 　　线性表的逻辑结构定义、基本操作和在两种存储结构中基本操作的实现;链表;用线性表表示一元多项式及实现稀疏多项式的相加等运算。 　　二、考核要求 　　1、了解线性表的概念 　　2、掌握顺序表上各种运算的实现方法 　　3、掌握各种链表的存储结构及运算。 　　第三章 栈和队列 　　一、考核知识点 　　栈和队列的结构特性、基本操作及在两种存储结构上基本操作的实现;栈和队列的应用、递归算法的设计。 　　二、考核要求 　　1、了解栈与队列的概念 　　2、掌握顺序栈、顺序队列，链栈、队列的各种运算的实现方法 　　3、掌握栈与递归的概念。 　　第四章 串 　　一、考核知识点 　　串的逻辑结构定义、串的基本运算及其实现;串的匹配算法。 　　二、考核要求 　　1、了解串的概念 　　2、掌握串的存贮和基本运算方法。 　　第五章 数组和广义表 　　一、考核知识点 　　数组的逻辑结构定义和存储方法;特殊矩阵和稀疏矩阵的压缩存储方法;广义表的逻辑结构和存储结构以及广义表运算的递归算法。 　　二、考核要求 　　1、了解数组的逻辑结构定义和存储方法 　　第六章 树和二叉树 　　一、考核知识点 　　树的基本概念;二叉树的定义、性质、存储表示;二叉树的遍历;线索二叉树;森林和二叉树的相互转换;树的应用;哈夫曼树及哈夫曼编码。 　　二、考核要求 　　1、了解树和二叉树的概念 　　2、掌握树与二叉树的转换 　　3、掌握树、森林、二叉树遍历的方法及二叉树遍历的实现算法，线索化二叉树及其运算，哈夫曼树及哈夫曼编码等概念。 　　第七章 图 　　一、考核知识点 　　图的基本概念、存储表示(邻接矩阵、邻接表、十字链表，邻接多重表);图的遍历、图的连通性问题;拓扑排序、关键路径;最短路径。 　　二、考核要求 　　1、了解图的概念 　　2、掌握图的存贮表示法，图的遍历及算法，生成树和最小生成树的概念 　　3、掌握最短路径，拓扑排序和关键路径等图的应用方法。 　　第九章 查找 　　一、考核知识点 　　查找表是集合类型的数据结构，其操作借助静态查找表、动态查找表、哈希表实现; 　　二、考核要求 　　1、掌握查找的概念 　　2、掌握线性表的查找(顺序查找，二分法查找，分块查找)，树表的查找(二叉排序树、平衡二叉树)，散列表的查找及相应处理算法。 　　第十章 排序 　　一、考核知识点 　　内部排序介绍插入排序、快速排序(交换排序)、选择排序、归并排序;排序的基本思想和算法分析。 　　外部排序介绍外存储器(磁带、磁盘)简介;多路平衡归并、置换选择排序、归并树及磁带归并排序。 　　参考教材： 　　1、严蔚敏等 著《数据结构(C语言版)》清华大学出版社 　　说明： 　　1、考试基本内容：一般包括基础理论、实际知识、综合分析和论证等几个方面的内容。 　　2、难易程度：根据大学本科的教学大纲和本学科、专业的基本要求，一般应使大学本科毕业生中优秀学生在规定的三个小时内答完全部考题，略有一些时间进行检查和思考。排序从易到难。

【答案】：A、B、C趋中趋势分析法是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法：简单平均法、加权平均法、中位数法。

一、趋势分析法趋势分析法又叫比较分析方法，水平分析方法，主要通过数据连续的相同指标或比率进行定基对比或环比对比，得出他们的变动方向，数额，幅度，来感知整体的趋势。这种方法粗略而简单，体现的是一个行业的总体趋势。主要有分析纬度：有时段趋势、逐日趋势、逐周趋势、逐月趋势、逐季节趋势……这个分析法比较简单，一般通过百度指数、百度统计就能掌握这些趋势。重点是根据自己行业，针对不同时间的趋势进行广告策略调整。二、比重分析法指相同事物进行归纳分成若干项目，计算各组成部分在总数中所占的比重，分析部分与总数比例关系的一种方法。在SEM中的应用有利于帮助SEMer快速掌握企业的核心推广业务、主要推广渠道、主要推广地域等主要贡献者。账户消费最大的是通用词，其次是品牌词，各占40%左右，而收益最大的是品牌词，占了总体收益的89%，消费更多的通用词收益仅有11%。那么此时应该着重推广哪类词，不言而喻。三、TOP N分析法TOP N分析法指基于数据的前N名汇总，与其余汇总数据进行对比，从而得到最主要的数据所占的比例和数据效果。在SEM中的应用1）类似二八原则，找到消费/效果占比80%的数据，有效帮助定位问题，不然过多的数据把问题复杂化 ；2）定位出需要持续关注消费或转化的那些重要关键词。四、四象限分析法四象限分析法：也叫矩阵分析方法，是指利用两个参考指标，把数据切割为四个小块，从而把杂乱无章的数据切割成四个部分，然后针对每一个小块的数据进行针对化的分析。

一 .会计分析1、水平分析：水平分析法，指将反映企业报告期财务状况的信息(也就是会计报表信息资料)与反映企业前期或历史某一时期财务状况的信息进行对比，研究企业各项经营业绩或财务状况的发展变动情况的一种财务分析方法。2、垂直分析：垂直分析法是一种分析方法,它可以用于财务资料的分析方面。在一张财务报表中,用表中各项目的数据与总体(或称报表合计数)相比较,以得出该项目在总体中的位置、重要性与变化情况。3、趋势分析：趋势分析法(trend analysis approach) 又叫比较分析法、水平分析法，它是通过对财务报表中各类相关数字资料，将两期或多期连续的相同指标或比率进行定基对比和环比对比，得出它们的增减变动方向、数额和幅度，以揭示企业财务状况、经营情况和现金流量变化趋势的一种分析方法。采用趋势分析法通常要编制比较会计报表。二、比率分析：比率分析（Ratio analysis）包括资产负债表项目或损益表项目之间的比率，它们常常能对公司的风险水平、为股东创造利润的能力等方面提供独特的视角。这些比率的简单计算（常常是把一个数据除以另一个数据）以及对它们的解释就是我们所说的比率分析。三、因素分析连环替代法：连环替代法是根据因素之间的内在依存关系，依次测定各因素变动对经济指标差异影响的一种分析方法。连环替代法的主要作用在于分析计算综合经济指标变动的原因及其各因素的影响程度。 应用连环替代法的前提条件：经济指标与它的构成因素之间有着因果关系，能够构成一种代数式。注意这个代数式不一定是乘积关系，加减乘除都可以。

1、对比分析法：常用于对纵向的、横向的、最为突出的、计划与实际的等各种相关数据的。例如：今年与去年同期工资收入的增长情况、3月CPI环比增长情况等。2、趋势分析法：常用于在一段时间周期内，通过分析数据运行的变化趋势(上升或下降)，为未来的发展方向提供帮助。例如：用电量的季节性波动、股市的涨跌趋势等。3、相关分析法：常用于分析两个或多个变量之间的性质以及相关程度。例如：气温与用电量的相关性、运动量大小与体重的相关性等。4、回归分析法：常用于分析一个或多个自变量的变化对一个特定因变量的影响程度，从而确定其关系。例如：气温、用电设备、用电时长等因素对用电量数值大小的影响程度、工资收入的高低对生活消费支出大小的影响程度等。5、描述性分析法：常用于对一组数据样本的各种特征进行分析，以便于描述样本的各种及其所代表的总体的特征。例如：本月日平均用电量、上海市工资收入中位数等。6、结构分析法：常用于分析数据总体的内部特征、性质和变化规律等。例如：各部分用电量占总用电的比重、生活消费支出构成情况等。

《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》为鼓励金融创新，促进互联网金融健康发展，明确监管责任，规范市场秩序，经党中央、国务院同意，中国人民银行、工业和信息化部、公安部、财政部、国家工商总局、国务院法制办、中国银行业监督管理委员会、中国证券监督管理委员会、中国保险监督管理委员会、国家互联网信息办公室日前联合印发了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》(银发〔2015〕221号，以下简称《指导意见》)。《指导意见》按照“鼓励创新、防范风险、趋利避害、健康发展”的总体要求，提出了一系列鼓励创新、支持互联网金融稳步发展的政策措施，积极鼓励互联网金融平台、产品和服务创新，鼓励从业机构相互合作，拓宽从业机构融资渠道，坚持简政放权和落实、完善财税政策，推动信用基础设施建设和配套服务体系建设。《指导意见》按照“依法监管、适度监管、分类监管、协同监管、创新监管”的原则，确立了互联网支付、网络借贷、股权众筹融资、互联网基金销售、互联网保险、互联网信托和互联网消费金融等互联网金融主要业态的监管职责分工，落实了监管责任，明确了业务边界。《指导意见》坚持以市场为导向发展互联网金融，遵循服务好实体经济、服从宏观调控和维护金融稳定的总体目标，切实保障消费者合法权益，维护公平竞争的市场秩序，在互联网行业管理，客户资金第三方存管制度，信息披露、风险提示和合格投资者制度，消费者权益保护，网络与信息安全，反洗钱和防范金融犯罪，加强互联网金融行业自律以及监管协调与数据统计监测等方面提出了具体要求。下一步，各相关部门将按照《指导意见》的职责分工，认真贯彻落实《指导意见》的各项要求；互联网金融行业从业机构应按照《指导意见》的相关规定，依法合规开展各项经营活动。(完)中国人民银行工业和信息化部公安部财政部工商总局法制办银监会证监会保监会国家互联网信息办公室关于促进互联网金融健康发展的指导意见近年来，互联网技术、信息通信技术不断取得突破，推动互联网与金融快速融合，促进了金融创新，提高了金融资源配置效率，但也存在一些问题和风险隐患。为全面贯彻落实党的十八大和十八届二中、三中、四中全会精神，按照党中央、国务院决策部署，遵循“鼓励创新、防范风险、趋利避害、健康发展”的总体要求，从金融业健康发展全局出发，进一步推进金融改革创新和对外开放，促进互联网金融健康发展，经党中央、国务院同意，现提出以下意见。一、鼓励创新，支持互联网金融稳步发展互联网金融是传统金融机构与互联网企业(以下统称从业机构)利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。互联网与金融深度融合是大势所趋，将对投资模式、业务、组织和服务等方面产生更加深刻的影响。互联网金融对促进小微企业发展和扩大就业发挥了现有金融机构难以替代的积极作用，为大众创业、万众创新打开了大门。促进互联网金融健康发展，有利于提升投资服务质量和效率，深化金融改革，促进金融创新发展，扩大金融业对内对外开放，构建多层次金融体系。作为新生事物，互联网金融既需要市场驱动，鼓励创新，也需要政策助力，促进发展。(一)积极鼓励互联网金融平台、产品和服务创新，激发市场活力。鼓励银行、证券、保险、基金、信托和消费金融等金融机构依托互联网技术，实现传统金融业务与服务转型升级，积极开发基于互联网技术的新产品和新服务。支持有条件的金融机构建设创新型互联网平台开展网络银行、网络证券、网络保险、网络基金销售和网络消费金融等业务。支持互联网企业依法合规设立互联网支付机构、网络借贷平台、股权众筹融资平台、网络投资产品销售平台，建立服务实体经济的多层次投资服务体系，更好地满足中小微企业和个人投融资需求，进一步拓展普惠金融的广度和深度。鼓励电子商务企业在符合金融法律法规规定的条件下自建和完善线上投资服务体系，有效拓展电商供应链业务。鼓励从业机构积极开展产品、服务、技术和管理创新，提升从业机构核心竞争力。(二)鼓励从业机构相互合作，实现优势互补。支持各类金融机构与互联网企业开展合作，建立良好的互联网金融生态环境和产业链。鼓励银行业金融机构开展业务创新，为第三方支付机构和网络借款平台等提供资金存管、支付清算等配套服务。支持小微投资服务机构与互联网企业开展业务合作，实现商业模式创新。支持证券、基金、信托、消费金融、期货机构与互联网企业开展合作，拓宽投资产品销售渠道，创新财富管理模式。鼓励保险公司与互联网企业合作，提升互联网金融企业风险抵御能力。(三)拓宽从业机构融资渠道，改善融资环境。支持社会资本发起设立互联网金融产业投资基金，推动从业机构与创业投资机构、产业投资基金深度合作。鼓励符合条件的优质从业机构在主板、创业板等境内资本市场上市融资。鼓励银行业金融机构按照支持小微企业发展的各项金融政策，对处于初创期的从业机构予以支持。针对互联网企业特点，创新投资模式和服务。(四)坚持简政放权，提供优质服务。各金融监管部门要积极支持金融机构开展互联网金融业务。按照法律法规规定，对符合条件的互联网企业开展相关金融业务实施高效管理。工商行政管理部门要支持互联网企业依法办理工商注册登记。电信主管部门、国家互联网信息管理部门要积极支持互联网金融业务，电信主管部门对互联网金融业务涉及的电信业务进行监管，国家互联网信息管理部门负责对金融信息服务、互联网信息内容等业务进行监管。积极开展互联网金融领域立法研究，适时出台相关管理规章，营造有利于互联网金融发展的良好制度环境。加大对从业机构专利、商标等知识产权的保护力度。鼓励省级人民政府加大对互联网金融的政策支持。支持设立专业化互联网金融研究机构，鼓励建设互联网金融信息交流平台，积极开展互联网金融研究。(五)落实和完善有关财税政策。按照税收公平原则，对于业务规模较小、处于初创期的从业机构，符合我国现行对中小企业特别是小微企业税收政策条件的，可按规定享受税收优惠政策。结合金融业营业税改征增值税改革，统筹完善互联网金融税收政策。落实从业机构新技术、新产品研发费用税前加计扣除政策。(六)推动信用基础设施建设，培育互联网金融配套服务体系。支持大数据存储、网络与信息安全维护等技术领域基础设施建设。鼓励从业机构依法建立信用信息共享平台。推动符合条件的相关从业机构接入金融信用信息基础数据库。允许有条件的从业机构依法申请征信业务许可。支持具备资质的信用中介组织开展互联网企业信用评级，增强市场信息透明度。鼓励会计、审计、法律、咨询等中介服务机构为互联网企业提供相关专业服务。二、分类指导，明确互联网金融监管责任互联网金融本质仍属于金融，没有改变金融风险隐蔽性、传染性、广泛性和突发性的特点。加强互联网金融监管，是促进互联网金融健康发展的内在要求。同时，互联网金融是新生事物和新兴业态，要制定适度宽松的监管政策，为互联网金融创新留有余地和空间。通过鼓励创新和加强监管相互支撑，促进互联网金融健康发展，更好地服务实体经济。互联网金融监管应遵循“依法监管、适度监管、分类监管、协同监管、创新监管”的原则，科学合理界定各业态的业务边界及准入条件，落实监管责任，明确风险底线，保护合法经营，坚决打击违法和违规行为。(七)互联网支付。互联网支付是指通过计算机、手机等设备，依托互联网发起支付指令、转移货币资金的服务。互联网支付应始终坚持服务电子商务发展和为社会提供小额、快捷、便民小微支付服务的宗旨。银行业金融机构和第三方支付机构从事互联网支付，应遵守现行法律法规和监管规定。第三方支付机构与其他机构开展合作的，应清晰界定各方的权利义务关系，建立有效的风险隔离机制和客户权益保障机制。要向客户充分披露服务信息，清晰地提示业务风险，不得夸大支付服务中介的性质和职能。互联网支付业务由人民银行负责监管。(八)网络借贷。网络借贷包括个体网络借贷(即P2P网络借贷)和网络小额借款。个体网络借贷是指个体和个体之间通过互联网平台实现的直接借贷。在个体网络借贷平台上发生的直接借贷行为属于民间借贷范畴，受合同法、民法通则等法律法规以及最高人民法院相关司法解释规范。个体网络借贷要坚持平台功能，为投资方和融资方提供信息交互、撮合、资信评估等中介服务。个体网络借贷机构要明确信息中介性质，主要为借贷双方的直接借贷提供信息服务，不得提供增信服务，不得非法集资。网络小额借款是指互联网企业通过其控制的小额借款公司，利用互联网向客户提供的小额借款。网络小额借款应遵守现有小额借款公司监管规定，发挥网络借款优势，努力降低客户融资成本。网络借贷业务由银监会负责监管。(九)股权众筹融资。股权众筹融资主要是指通过互联网形式进行公开小额股权融资的活动。股权众筹融资必须通过股权众筹融资中介机构平台(互联网网站或其他类似的电子媒介)进行。股权众筹融资中介机构可以在符合法律法规规定前提下，对业务模式进行创新探索，发挥股权众筹融资作为多层次资本市场有机组成部分的作用，更好服务创新创业企业。股权众筹融资方应为小微企业，应通过股权众筹融资中介机构向投资人如实披露企业的商业模式、经营管理、财务、资金使用等关键信息，不得误导或欺诈投资者。投资者应当充分了解股权众筹融资活动风险，具备相应风险承受能力，进行小额投资。股权众筹融资业务由证监会负责监管。(十)互联网基金销售。基金销售机构与其他机构通过互联网合作销售基金等投资产品的，要切实履行风险披露义务，不得通过违规承诺收益方式吸引客户；基金管理人应当采取有效措施防范资产配置中的期限错配和流动性风险；基金销售机构及其合作机构通过其他活动为投资人提供收益的，应当对收益构成、先决条件、适用情形等进行全面、真实、准确表述和列示，不得与基金产品收益混同。第三方支付机构在开展基金互联网销售支付服务过程中，应当遵守人民银行、证监会关于客户备付金及基金销售结算资金的相关监管要求。第三方支付机构的客户备付金只能用于办理客户委托的支付业务，不得用于垫付基金和其他投资产品的资金赎回。互联网基金销售业务由证监会负责监管。(十一)互联网保险。保险公司开展互联网保险业务，应遵循安全性、保密性和稳定性原则，加强风险管理，完善内控系统，确保交易安全、信息安全和资金安全。专业互联网保险公司应当坚持服务互联网经济活动的基本定位，提供有针对性的保险服务。保险公司应建立对所属电子商务公司等非保险类子公司的管理制度，建立必要的防火墙。保险公司通过互联网销售保险产品，不得进行不实陈述、片面或夸大宣传过往业绩、违规承诺预期收益或者承担损失等误导性描述。互联网保险业务由保监会负责监管。(十二)互联网信托和互联网消费金融。信托公司、消费金融公司通过互联网开展业务的，要严格遵循监管规定，加强风险管理，确保交易合法合规，并保守客户信息。信托公司通过互联网进行产品销售及开展其他信托业务的，要遵守合格投资者等监管规定，审慎甄别客户身份和评估客户风险承受能力，不能将产品销售给与风险承受能力不相匹配的客户。信托公司与消费金融公司要制定完善产品文件签署制度，保证交易过程合法合规，安全规范。互联网信托业务、互联网消费金融业务由银监会负责监管。三、健全制度，规范互联网金融市场秩序发展互联网金融要以市场为导向，遵循服务实体经济、服从宏观调控和维护金融稳定的总体目标，切实保障消费者合法权益，维护公平竞争的市场秩序。要细化管理制度，为互联网金融健康发展营造良好环境。(十三)互联网行业管理。任何组织和个人开设网站从事互联网金融业务的，除应按规定履行相关金融监管程序外，还应依法向电信主管部门履行网站备案手续，否则不得开展互联网金融业务。工业和信息化部负责对互联网金融业务涉及的电信业务进行监管，国家互联网信息办公室负责对金融信息服务、互联网信息内容等业务进行监管，两部门按职责制定相关监管细则。(十四)客户资金第三方存管制度。除另有规定外，从业机构应当选择符合条件的银行业金融机构作为资金存管机构，对客户资金进行管理和监督，实现客户资金与从业机构自身资金分账管理。客户资金存管账户应接受独立审计并向客户公开审计结果。人民银行会同金融监管部门按照职责分工实施监管，并制定相关监管细则。(十五)信息披露、风险提示和合格投资者制度。从业机构应当对客户进行充分的信息披露，及时向投资者公布其经营活动和财务状况的相关信息，以便投资者充分了解从业机构运作状况，促使从业机构稳健经营和控制风险。从业机构应当向各参与方详细说明交易模式、参与方的权利和义务，并进行充分的风险提示。要研究建立互联网金融的合格投资者制度，提升投资者保护水平。有关部门按照职责分工负责监管。(十六)消费者权益保护。研究制定互联网金融消费者教育规划，及时发布维权提示。加强互联网投资模式合同内容、免责条款规定等与消费者利益相关的信息披露工作，依法监督处理经营者利用合同格式条款侵害消费者合法权益的违法、违规行为。构建在线争议解决、现场接待受理、监管部门受理投诉、第三方调解以及仲裁、诉讼等多元化纠纷解决机制。细化完善互联网金融个人信息保护的原则、标准和操作流程。严禁网络销售投资产品过程中的不实宣传、强制捆绑销售。人民银行、银监会、证监会、保监会会同有关行政执法部门，根据职责分工依法开展互联网金融领域消费者和投资者权益保护工作。(十七)网络与信息安全。从业机构应当切实提升技术安全水平，妥善保管客户资料和交易信息，不得非法买卖、泄露客户个人信息。人民银行、银监会、证监会、保监会、工业和信息化部、公安部、国家互联网信息办公室分别负责对相关从业机构的网络与信息安全保障进行监管，并制定相关监管细则和技术安全标准。(十八)反洗钱和防范金融犯罪。从业机构应当采取有效措施识别客户身份，主动监测并报告可疑交易，妥善保存客户资料和交易记录。从业机构有义务按照有关规定，建立健全有关协助查询、冻结的规章制度，协助公安机关和司法机关依法、及时查询、冻结涉案财产，配合公安机关和司法机关做好取证和执行工作。坚决打击涉及非法集资等互联网金融犯罪，防范金融风险，维护金融秩序。金融机构在和互联网企业开展合作、代理时应根据有关法律和规定签订包括反洗钱和防范金融犯罪要求的合作、代理协议，并确保不因合作、代理关系而降低反洗钱和金融犯罪执行标准。人民银行牵头负责对从业机构履行反洗钱义务进行监管，并制定相关监管细则。打击互联网金融犯罪工作由公安部牵头负责。(十九)加强互联网金融行业自律。充分发挥行业自律机制在规范从业机构市场行为和保护行业合法权益等方面的积极作用。人民银行会同有关部门，组建中国互联网金融协会。协会要按业务类型，制订经营管理规则和行业标准，推动机构之间的业务交流和信息共享。协会要明确自律惩戒机制，提高行业规则和标准的约束力。强化守法、诚信、自律意识，树立从业机构服务经济社会发展的正面形象，营造诚信规范发展的良好氛围。(二十)监管协调与数据统计监测。各监管部门要相互协作、形成合力，充分发挥金融监管协调部际联席会议制度的作用。人民银行、银监会、证监会、保监会应当密切关注互联网金融业务发展及相关风险，对监管政策进行跟踪评估，适时提出调整建议，不断总结监管经验。财政部负责互联网金融从业机构财务监管政策。人民银行会同有关部门，负责建立和完善互联网金融数据统计监测体系，相关部门按照监管职责分工负责相关互联网金融数据统计和监测工作，并实现统计数据和信息共享。扩展阅读：【保险】怎么买，哪个好，手把手教你避开保险的这些"坑"

财务报表一般主要看以下几个表的数据：1、资产负债表资产负债表是指反映企业在某一特定日期的财务状况的报表。资产负债表的各项目均需填列“年初余额”和“期末余额”两栏。资产负债表“年初余额”栏内各项数字，应根据上年年末资产负债表的“期末余额”栏内所列数字填列。如果上年度资产负债表规定的各个项目的名称和内容与本年度不一致，应对上年年末资产负债表各项目的名称和数字按照本年度的规定进行调整，填人本表“年初余额”栏内。2、利润表利润表是指反映企业在一定会计期间的经营成果的报表。通过利润表，可以反映企业在一定会计期间收入、费用、利润(或亏损)的数额和构成情况，帮助财务报表使用者全面了解企业的经营成果，分析企业的获利能力及盈利增长趋势，从而为其作出经济决策提供依据。3、现金流量表现金流量表是财务报表的三个基本报告之一，所表达的是在一固定期间(通常是每月或每季)内，一家机构的现金(包含银行存款)的增减变动情形。现金流量表采用报告式结构，分类反映经营活动产生的现金流量、投资活动产生的现金流量和筹资活动产生的现金流量，最后汇总反映企业某一期间现金及现金等价物净增加额。4、所有者权益变动表所有者权益变动表是反映构成所有者权益的各组成部分当期的增减变动情况的报表。通过所有者权益变动表，既可以为报表使用者提供所有者权益总量增减变动的信息，也能为其提供所有者权益增减变动的结构性信息，特别是能够让报表使用者理解所有者权益增减变动的根源。

个人建议吉大……

新科预提费用，待摊费用，短期投资，应交税费，其他贡献，应付工资，应付福利费没有增加研发支出，累计摊销，资产融资交易，应所得税费用，应付职工薪酬这是主要形式如下：资产行次期末余额年初余额负债和所有者权益（或股东权益）：期末余额年初次行流动资产：1流动负债：36 货币资金2短期借款37 交易性金融资产和交易性金融负债3 38 应付票据应收票据提前支付预付款40 应收账款4 5 39 收款6 7 41 应收股利应收应付8 42 纳税43 应付利息，其他应收款应计利息9 44 支付股票股利10 45 其中：消耗性生物资产11，其他应付款46 预付费用预提费用一年非流动资产由于13其他应计负债48 的非流动负债49 流动资产流动资产一年内到期14 15，其他流动负债合计非流动之内12 47 资产50 ：16流动负债合计51 可供出售金融资产的17非流动负债：52 持有至到期投资18长期借款53 投资物业19 54 应付债券长期股权投资长期应付款20长期应收款21 55 专项应付款56 固定资产22，递延所得税负债23 57 建设其他非流动负债24 58 建材59 非流动负债合计负债合计固定资产25 60 生产性生物资产26所有者权益（或股东权益）：61 27实收的石油和天然气资产的资本（或股权）62 无形资本公积28 29 63 开发支出盈余公积未分配利润30 64 商誉65长期摊销待摊费用31减：库存股递延所得税资产32 66 所有者权益（或股东权益）：67 合计其他非流动资产33 68 34 合计非流动资产69 35，总资产及负债和所有者（或股东权益）总计70

一，变现能力比率　　变现能力是企业产生现金的能力，它取决于可以在近期转变为现金的流动资产的多少。　　（1）流动比率　　公式：流动比率=流动资产合计 / 流动负债合计　　企业设置的标准值： 2　　义：体现企业的偿还短期债务的能力。流动资产越多，短期债务越少，则流动比率越大，企业的短期偿债能力越强。　　分析提示：低于正常值，企业的短期偿债风险较大。一般情况下，营业周期、流动资产中的应收账款数额和存货的周转速度是影响流动比率的主要因素　　（2）速动比率　　公式 ：速动比率=（流动资产合计-存货）/ 流动负债合计　　保守速动比率=0.8（货币资金+短期投资+应收票据+应收账款净额）/ 流动负债　　企业设置的标准值：1　　意义：比流动比率更能体现企业的偿还短期债务的能力。因为流动资产中，尚包括变现速度较慢且可能已贬值的存货，因此将流动资产扣除存货再与流动负债对比，以衡量企业的短期偿债能力。　　分析提示：低于1 的速动比率通常被认为是短期偿债能力偏低。影响速动比率的可信性的重要因素是应收账款的变现能力，账面上的应收账款不一定都能变现，也不一定非常可靠。　　变现能力分析总提示：　　（1）增加变现能力的因素：可以动用的银行贷款指标；准备很快变现的长期资产；偿债能力的声誉。　　（2）减弱变现能力的因素：未作记录的或有负债；担保责任引起的或有负债。　　2、资产管理比率　　（1）存货周转率　　公式： 存货周转率=产品销售成本 / [（期初存货+期末存货）/2]　　企业设置的标准值：3　　意义：存货的周转率是存货周转速度的主要指标。提高存货周转率，缩短营业周期，可以提高企业的变现能力。　　分析提示：存货周转速度反映存货管理水平，存货周转率越高，存货的占用水平越低，流动性越强，存货转换为现金或应收账款的速度越快。它不仅影响企业的短期偿债能力，也是整个企业管理的重要内容。　　（2）存货周转天数　　公式： 存货周转天数=360/存货周转率=[360*（期初存货+期末存货）/2]/ 产品销售成本　　企业设置的标准值：120　　意义：企业购入存货、投入生产到销售出去所需要的天数。提高存货周转率，缩短营业周期，可以提高企业的变现能力。　　分析提示：存货周转速度反映存货管理水平，存货周转速度越快，存货的占用水平越低，流动性越强，存货转换为现金或应收账款的速度越快。它不仅影响企业的短期偿债能力，也是整个企业管理的重要内容　　（3）应收账款周转率　　定义：指定的分析期间内应收账款转为现金的平均次数。　　公式：应收账款周转率=销售收入/[（期初应收账款+期末应收账款）/2]　　企业设置的标准值：3　　意义：应收账款周转率越高，说明其收回越快。反之，说明营运资金过多呆滞在应收账款上，影响正常资金周转及偿债能力。　　分析提示：应收账款周转率，要与企业的经营方式结合考虑。以下几种情况使用该指标不能反映实际情况：第一，季节性经营的企业；第二，大量使用分期收款结算方式；第三，大量使用现金结算的销售；第四，年末大量销售或年末销售大幅度下降。　　（4）应收账款周转天数　　定义：表示企业从取得应收账款的权利到收回款项、转换为现金所需要的时间。　　公式：应收账款周转天数=360 / 应收账款周转率=（期初应收账款+期末应收账款）/2] / 产品销售收入 企业设置的标准值：100　　意义：应收账款周转率越高，说明其收回越快。反之，说明营运资金过多呆滞在应收账款上，影响正常资金周转及偿债能力。　　分析提示：应收账款周转率，要与企业的经营方式结合考虑。以下几种情况使用该指标不能反映实际情况：第一，季节性经营的企业；第二，大量使用分期收款结算方式；第三，大量使用现金结算的销售；第四，年末大量销售或年末销售大幅度下降。　　（5）营业周期　　公式：营业周期=存货周转天数+应收账款周转天数={[（期初存货+期末存货）/2]* 360}/产品销售成本+{[（期初应收账款+期末应收账款）/2]* 360}/产品销售收入　　企业设置的标准值：200　　意义：营业周期是从取得存货开始到销售存货并收回现金为止的时间。一般情况下，营业周期短，说明资金周转速度快；营业周期长，说明资金周转速度慢。　　分析提示：营业周期，一般应结合存货周转情况和应收账款周转情况一并分析。营业周期的长短，不仅体现企业的资产管理水平，还会影响企业的偿债能力和盈利能力。　　（6）流动资产周转率　　公式：流动资产周转率=销售收入/[（期初流动资产+期末流动资产）/2]　　企业设置的标准值：1　　意义：流动资产周转率反映流动资产的周转速度，周转速度越快，会相对节约流动资产，相当于扩大资产的投入，增强企业的盈利能力；而延缓周转速度，需补充流动资产参加周转，形成资产的浪费，降低企业的盈利能力。　　分析提示： 流动资产周转率要结合存货、应收账款一并进行分析，和反映盈利能力的指标结合在一起使用，可全面评价企业的盈利能力。　　（7）总资产周转率　　公式：总资产周转率=销售收入/[（期初资产总额+期末资产总额）/2]　　企业设置的标准值：0.8　　意义：该项指标反映总资产的周转速度，周转越快，说明销售能力越强。企业可以采用薄利多销的方法，加速资产周转，带来利润绝对额的增加。　　分析提示：总资产周转指标用于衡量企业运用资产赚取利润的能力。经常和反映盈利能力的指标一起使用，全面评价企业的盈利能力。　　3、负债比率　　负债比率是反映债务和资产、净资产关系的比率。它反映企业偿付到期长期债务的能力。　　（1）资产负债比率　　公式：资产负债率=（负债总额 / 资产总额）*100%　　企业设置的标准值：0.7　　意义：反映债权人提供的资本占全部资本的比例。该指标也被称为举债经营比率。　　分析提示：负债比率越大，企业面临的财务风险越大，获取利润的能力也越强。如果企业资金不足，依靠欠债维持，导致资产负债率特别高，偿债风险就应该特别注意了。 资产负债率在60％—70％，比较合理、稳健；达到85％及以上时，应视为发出预警信号，企业应提起足够的注意。　　（2）产权比率　　公式：产权比率=（负债总额 /股东权益）*100%　　企业设置的标准值：1.2　　意义：反映债权人与股东提供的资本的相对比例。反映企业的资本结构是否合理、稳定。同时也表明债权人投入资本受到股东权益的保障程度。　　分析提示：一般说来，产权比率高是高风险、高报酬的财务结构，产权比率低，是低风险、低报酬的财务结构。从股东来说，在通货膨胀时期，企业举债，可以将损失和风险转移给债权人；在经济繁荣时期，举债经营可以获得额外的利润；在经济萎缩时期，少借债可以减少利息负担和财务风险。　　（3）有形净值债务率　　公式：有形净值债务率=[负债总额/（股东权益-无形资产净值）]*100%　　企业设置的标准值：1.5　　意义：产权比率指标的延伸，更为谨慎、保守地反映在企业清算时债权人投入的资本受到股东权益的保障程度。不考虑无形资产包括商誉、商标、专利权以及非专利技术等的价值，它们不一定能用来还债，为谨慎起见，一律视为不能偿债。　　分析提示：从长期偿债能力看，较低的比率说明企业有良好的偿债能力，举债规模正常。　　（4）已获利息倍数　　公式：已获利息倍数=息税前利润 / 利息费用=（利润总额+财务费用）/（财务费用中的利息支出+资本化利息）　　通常也可用近似公式: 已获利息倍数=（利润总额+财务费用）/ 财务费用%　　企业设置的标准值：2.5　　意义：企业经营业务收益与利息费用的比率，用以衡量企业偿付借款利息的能力，也叫利息保障倍数。只要已获利息倍数足够大，企业就有充足的能力偿付利息。　　分析提示：企业要有足够大的息税前利润，才能保证负担得起资本化利息。该指标越高，说明企业的债务利息压力越小。　　4、盈利能力比率　　盈利能力就是企业赚取利润的能力。不论是投资人还是债务人，都非常关心这个项目。在分析盈利能力时，应当排除证券买卖等非正常项目、已经或将要停止的营业项目、重大事故或法律更改等特别项目、会计政策和财务制度变更带来的累积影响数等因素。　　（1） 销售净利率　　公式：销售净利率=净利润 / 销售收入*100%　　企业设置的标准值：0.1　　意义：该指标反映每一元销售收入带来的净利润是多少。表示销售收入的收益水平。　　分析提示：企业在增加销售收入的同时，必须要相应获取更多的净利润才能使销售净利率保持不变或有所提高。销售净利率可以分解成为销售毛利率、销售税金率、销售成本率、销售期间费用率等指标进行分析　　（2）销售毛利率　　公式：销售毛利率=[（销售收入-销售成本）/ 销售收入]*100%　　企业设置的标准值：0.15　　意义：表示每一元销售收入扣除销售成本后，有多少钱可以用于各项期间费用和形成盈利。　　分析提示：销售毛利率是企业是销售净利率的最初基础，没有足够大的销售毛利率便不能形成盈利。企业可以按期分析销售毛利率，据以对企业销售收入、销售成本的发生及配比情况作出判断。　　3）资产净利率（总资产报酬率）　　公式：资产净利率=净利润/ [（期初资产总额+期末资产总额）/2]*100%　　企业设置的标准值：根据实际情况而定　　意义：把企业一定期间的净利润与企业的资产相比较，表明企业资产的综合利用效果。指标越高，表明资产的利用效率越高，说明企业在增加收入和节约资金等方面取得了良好的效果，否则相反。　　分析提示：资产净利率是一个综合指标。净利的多少与企业的资产的多少、资产的结构、经营管理水平有着密切的关系。影响资产净利率高低的原因有：产品的价格、单位产品成本的高低、产品的产量和销售的数量、资金占用量的大小。可以结合杜邦财务分析体系来分析经营中存在的问题。　　（4）净资产收益率（权益报酬率）　　公式：净资产收益率=净利润/ [（期初所有者权益合计+期末所有者权益合计）/2]*100%　　企业设置的标准值：0.08　　意义：净资产收益率反映公司所有者权益的投资报酬率，也叫净值报酬率或权益报酬率，具有很强的综合性。是最重要的财务比率。　　分析提示：杜邦分析体系可以将这一指标分解成相联系的多种因素，进一步剖析影响所有者权益报酬的各个方面。如资产周转率、销售利润率、权益乘数。另外，在使用该指标时，还应结合对“应收账款”、“其他应收款” 、“ 待摊费用”进行分析。　　5、现金流量分析　　现金流量表的主要作用是：第一，提供本企业现金流量的实际情况；第二，有助于评价本期收益质量，第三，有助于评价企业的财务弹性，第四，有助于评价企业的流动性；第五，用于预测企业未来的现金流量。　　流动性分析　　流动性分析是将资产迅速转变为现金的能力。　　（1） 现金到期债务比　　公式：现金到期债务比=经营活动现金净流量 / 本期到期的债务　　本期到期债务＝一年内到期的长期负债＋应付票据　　企业设置的标准值：1.5　　意义：以经营活动的现金净流量与本期到期的债务比较，可以体现企业的偿还到期债务的能力。　　分析提示：企业能够用来偿还债务的除借新债还旧债外，一般应当是经营活动的现金流入才能还债。　　（2）现金流动负债比　　公式：现金流动负债比=年经营活动现金净流量 / 期末流动负债　　企业设置的标准值：0.5　　意义：反映经营活动产生的现金对流动负债的保障程度。　　分析提示：企业能够用来偿还债务的除借新债还旧债外，一般应当是经营活动的现金流入才能还债。　　（3）现金债务总额比　　公式：现金流动负债比=经营活动现金净流量/ 期末负债总额　　企业设置的标准值：0.25　　意义：企业能够用来偿还债务的除借新债还旧债外，一般应当是经营活动的现金流入才能还债。　　分析提示：计算结果要与过去比较，与同业比较才能确定高与低。这个比率越高，企业承担债务的能力越强。这个比率同时也体现企业的最大付息能力。　　获取现金的能力　　（1） 销售现金比率　　公式：销售现金比率=经营活动现金净流量 / 销售额　　企业设置的标准值：0.2　　意义：反映每元销售得到的净现金流入量，其值越大越好。　　分析提示：计算结果要与过去比，与同业比才能确定高与低。这个比率越高，企业的收入质量越好，资金利用效果越好。　　（2）每股营业现金流量　　公式：每股营业现金流量=经营活动现金净流量 / 普通股股数　　普通股股数由企业根据实际股数填列。　　企业设置的标准值：根据实际情况而定　　意义：反映每股经营所得到的净现金，其值越大越好。　　分析提示：该指标反映企业最大分派现金股利的能力。超过此限，就要借款分红。　　（3）全部资产现金回收率　　公式：全部资产现金回收率=经营活动现金净流量 / 期末资产总额　　企业设置的标准值：0.06　　意义：说明企业资产产生现金的能力，其值越大越好。　　分析提示：把上述指标求倒数，则可以分析，全部资产用经营活动现金回收，需要的期间长短。因此，这个指标体现了企业资产回收的含义。回收期越短，说明资产获现能力越强。　　财务弹性分析　　（1） 现金满足投资比率　　公式：现金满足投资比率=近五年累计经营活动现金净流量 / 同期内的资本支出、存货增加、现金股利之和。　　企业设置的标准值：0.8　　取数方法：近五年累计经营活动现金净流量应指前五年的经营活动现金净流量之和；同期内的资本支出、存货增加、现金股利之和也从现金流量表相关栏目取数，均取近五年的平均数；　　资本支出，从购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金项目中取数；　　存货增加，从现金流量表附表中取数。取存货的减少栏的相反数即存货的增加；现金股利，从现金流量表的主表中，分配利润或股利所支付的现金项目取数。如果实行新的企业会计制度，该项目为分配股利、利润或偿付利息所支付的现金，则取数方式为：主表分配股利、利润或偿付利息所支付的现金项目减去附表中财务费用。　　意义：说明企业经营产生的现金满足资本支出、存货增加和发放现金股利的能力，其值越大越好。比率越大，资金自给率越高。　　分析提示：达到1，说明企业可以用经营获取的现金满足企业扩充所需资金；若小于1，则说明企业部分资金要靠外部融资来补充。　　（2）现金股利保障倍数　　公式：现金股利保障倍数=每股营业现金流量 / 每股现金股利=经营活动现金净流量 / 现金股利　　企业设置的标准值：2　　意义：该比率越大，说明支付现金股利的能力越强，其值越大越好。　　分析提示：分析结果可以与同业比较，与企业过去比较。　　（3）营运指数　　公式：营运指数=经营活动现金净流量 / 经营应得现金　　其中：经营所得现金=经营活动净收益+ 非付现费用 =净利润 - 投资收益 - 营业外收入 + 营业外支出 + 本期提取的折旧+无形资产摊销 + 待摊费用摊销 + 递延资产摊销　　企业设置的标准值：0.9　　意义：分析会计收益和现金净流量的比例关系，评价收益质量。　　分析提示：接近1，说明企业可以用经营获取的现金与其应获现金相当，收益质量高；若小于1，则说明企业的收益质量不够好。

B 试题分析：根据题意，题中政策就是结构性减税，具体是营改增，为企业直接减税，企业生产成本会直接降低，企业成本降低之后，企业就能够有较多的资金进行投资，即增加投资需求，投资需求增加后，经济发展就会增速，即刺激经济发展，故B入选。其他选项观点与题意不符，为企业直接减税不会直接刺激经济发展和增加投资需求，故排除AC。而降低企业生产成本后，不会直接刺激经发展，而是在增加投资需求之后，故排除D。

《中华人民共和国企业所得税月（季）度预缴纳税申报表（A类，2015年版）》填报说明一、适用范围本表适用于实行查账征收企业所得税的居民纳税人在月（季）度预缴企业所得税时使用。跨地区经营汇总纳税企业的分支机构年度汇算清缴申报适用本表。二、表头项目1.“税款所属期间”：为税款所属期月（季）度第一日至所属期月（季）度最后一日。年度中间开业的纳税人，“税款所属期间”为当月(季)开始经营之日至所属月（季）度的最后一日。次月(季)度起按正常情况填报。2.“纳税人识别号”：填报税务机关核发的税务登记证号码（15位）。3.“纳税人名称”：填报税务机关核发的税务登记证记载的纳税人全称。三、各列次的填报1.第一部分，按照实际利润额预缴税款的纳税人，填报第2行至第17行。其中：第2行至第17行的“本期金额”列，填报所属月（季）度第一日至最后一日的数据；第2行至第17行的“累计金额”列，填报所属年度1月1日至所属月（季）度最后一日的累计数额。2.第二部分，按照上一纳税年度应纳税所得额平均额计算预缴税款的纳税人，填报第19行至第24行。其中：第19行至第24行的“本期金额”列，填报所属月（季）度第一日至最后一日的数据；第19行至第24行的“累计金额”列，填报所属年度1月1日至所属月（季）度最后一日的累计数额。3.第三部分，按照税务机关确定的其他方法预缴的纳税人，填报第26行。其中：“本期金额”列，填报所属月（季）度第一日至最后一日的数额；“累计金额”列，填报所属年度1月1日至所属月（季）度最后一日的累计数额。四、各行次的填报1.第1行至第26行，纳税人根据其预缴申报方式分别填报。实行“按照实际利润额预缴”的纳税人填报第2行至第17行。实行“按照上一纳税年度应纳税所得额平均额预缴”的纳税人填报第19行至第24行。实行“按照税务机关确定的其他方法预缴”的纳税人填报第26行。2.第27行至第33行，由跨地区经营汇总纳税企业（以下简称汇总纳税企业）填报。其中：汇总纳税企业总机构在填报第1行至第26行基础上，填报第28行至第31行。汇总纳税企业二级分支机构只填报本表第30行、第32行、第33行。五、具体项目填报说明（一）按实际利润额预缴1.第2行“营业收入”：填报按照企业会计制度、企业会计准则等国家会计规定核算的营业收入。本行主要列示纳税人营业收入数额,不参与计算。2.第3行“营业成本”：填报按照企业会计制度、企业会计准则等国家会计规定核算的营业成本。本行主要列示纳税人营业成本数额,不参与计算。3.第4行“利润总额”：填报按照企业会计制度、企业会计准则等国家会计规定核算的利润总额。本行数据与利润表列示的利润总额一致。4.第5行“特定业务计算的应纳税所得额”：从事房地产开发等特定业务的纳税人，填报按照税收规定计算的特定业务的应纳税所得额。房地产开发企业销售未完工开发产品取得的预售收入，按照税收规定的预计计税毛利率计算的预计毛利额填入此行。5.第6行“不征税收入和税基减免应纳税所得额”：填报属于税法规定的不征税收入、免税收入、减计收入、所得减免、抵扣应纳税所得额等金额。本行通过《不征税收入和税基类减免应纳税所得额明细表》（附表1）填报。6.第7行“固定资产加速折旧（扣除）调减额”：填报按照《财政部 国家税务总局关于完善固定资产加速折旧税收政策有关问题的通知》（财税〔2014〕75号）等相关规定，固定资产税收上采取加速折旧，会计上未加速折旧的纳税调整情况。本行通过《固定资产加速折旧（扣除）明细表》（附表2）填报。7.第8行“弥补以前年度亏损”：填报按照税收规定可在企业所得税前弥补的以前年度尚未弥补的亏损额。8.第9行“实际利润额”：根据本表相关行次计算结果填报。 第9行=4行+5行-6行-7行-8行。9.第10行“税率（25%）”：填报企业所得税法规定税率25%。10.第11行“应纳所得税额”：根据相关行次计算结果填报。第11行=9行×10行，且11行≥0。跨地区经营汇总纳税企业总机构和分支机构适用不同税率时，第11行≠9行×10行。11.第12行“减免所得税额”：填报按照税收规定，当期实际享受的减免所得税额。本行通过《减免所得税额明细表》（附表3）填报。12.第13行“实际已预缴所得税额”：填报纳税人本年度此前月份、季度累计已经预缴的企业所得税额，“本期金额”列不填写。13.第14行“特定业务预缴（征）所得税额”：填报按照税收规定的特定业务已经预缴（征）的所得税额。建筑企业总机构直接管理的跨地区设立的项目部，按规定向项目所在地主管税务机关预缴的企业所得税填入此行。14.第15行“应补（退）所得税额”：根据本表相关行次计算填报。15行“累计金额”列=11行-12行-13行-14行，且15行≤0时，填0；“本期金额”列不填。15.第16行“减：以前年度多缴在本期抵缴所得税额”：填报以前年度多缴的企业所得税税款未办理退税，在本纳税年度抵缴的所得税额。16.第17行“本月（季）实际应补（退）所得税额”：根据相关行次计算填报。第17行“累计金额”列=15行-16行，且第17行≤0时，填0，“本期金额”列不填。（二）按照上一年度应纳税所得额平均额预缴1.第19行“上一纳税年度应纳税所得额”:填报上一纳税年度申报的应纳税所得额。“本期金额”列不填。2.第20行“本月（季）应纳税所得额”：根据相关行次计算填报。（1）按月度预缴的纳税人：第20行=第19行×1/12。（2）按季度预缴的纳税人：第20行=第19行×1/4。3.第21行“税率（25%）”：填报企业所得税法规定的25%税率。4.第22行“本月（季）应纳所得税额”：根据本表相关行次计算填报。22行=20行×21行。5.第23行“减：减免所得税额”：填报按照税收规定，当期实际享受的减免所得税额。本行通过《减免所得税额明细表》（附表3）填报。6.第24行“本月（季）应纳所得税额”：根据相关行次计算填报。第24行=第22-23行。（三）按照税务机关确定的其他方法预缴第26行“本月（季）确定预缴所得税额”：填报税务机关认可的其他方法确定的本月（季）度应缴纳所得税额。（四）汇总纳税企业总分机构有关项目的填报1.第28行“总机构分摊所得税额”：汇总纳税企业的总机构，以本表（第1行至第26行）本月（季）度预缴所得税额为基数，按总机构应当分摊的预缴比例计算出的本期预缴所得税额填报，并按不同预缴方式分别计算：（1）“按实际利润额预缴”的汇总纳税企业的总机构：第15行×总机构应分摊预缴比例。（2）“按照上一纳税年度应纳税所得额的平均额预缴”的汇总纳税企业的总机构：第24行×总机构应分摊预缴比例。（3）“按照税务机关确定的其他方法预缴”的汇总纳税企业的总机构：第26行×总机构应分摊预缴比例。上述计算公式中“总机构分摊预缴比例”：跨地区经营（跨省、自治区、直辖市、计划单列市）汇总纳税企业，总机构分摊的预缴比例填报25%；省内经营的汇总纳税企业，总机构应分摊的预缴比例按各省级税务机关规定填报。2.第29行“财政集中分配所得税额”：汇总纳税企业的总机构，以本表（第1行至第26行）本月（季）度预缴所得税额为基数，按财政集中分配的预缴比例计算出的本期预缴所得税额填报，并按不同预缴方式分别计算：（1）“按实际利润额预缴”的汇总纳税企业的总机构：第15行×财政集中分配预缴比例。（2）“按照上一纳税年度应纳税所得额的平均额预缴”的汇总纳税企业的总机构：第24行×财政集中分配预缴比例。（3）“按照税务机关确定的其他方法预缴”的汇总纳税企业的总机构：第26行×财政集中分配预缴比例。跨地区经营（跨省、自治区、直辖市、计划单列市）汇总纳税企业，中央财政集中分配的预缴比例填报25%；省内经营的汇总纳税企业，财政集中分配的预缴比例按各省级税务机关规定填报。3.第30行“分支机构应分摊所得税额”：汇总纳税企业的总机构，以本表（第1行至第26行）本月（季）度预缴所得税额为基数，按分支机构应分摊的预缴比例计算出的本期预缴所得税额填报，并按不同预缴方式分别计算：（1）“按实际利润额预缴”的汇总纳税企业的总机构：第15行×分支机构应分摊预缴比例。（2）“按照上一纳税年度应纳税所得额平均额预缴”的汇总纳税企业的总机构：第24行×分支机构应分摊预缴比例。（3）“按照税务机关确定的其他方法预缴”的汇总纳税企业的总机构：第26行×分支机构应分摊预缴比例。上述计算公式中“分支机构应分摊预缴比例”：跨地区经营（跨省、自治区、直辖市、计划单列市）汇总纳税企业，分支机构应分摊的预缴比例填报50%；省内经营的汇总纳税企业，分支机构应分摊的预缴比例按各省级税务机关规定执行填报。分支机构根据《中华人民共和国企业所得税汇总纳税分支机构所得税分配表(2015年版)》中的“分支机构分摊所得税额”填写本行。4.第31行“其中：总机构独立生产经营部门应分摊所得税额”：填报跨地区经营汇总纳税企业的总机构，设立的具有主体生产经营职能且按规定视同二级分支机构的部门，所应分摊的本期预缴所得税额。5.第32行“分配比例”：汇总纳税企业的分支机构，填报依据《企业所得税汇总纳税分支机构所得税分配表(2015年版)》确定的该分支机构的分配比例。6.第33行“分配所得税额”：填报汇总纳税企业的分支机构按分配比例计算应预缴或汇算清缴的所得税额。第33行=30行×32行。六、“是否属于小型微利企业”填报1.纳税人上一纳税年度汇算清缴符合小型微利企业条件的，本年预缴时，选择“是”，预缴累计会计利润不符合小微企业条件的，选择“否”。2.本年度新办企业，“资产总额”和“从业人数”符合规定条件，选择“是”，预缴累计会计利润不符合小微企业条件的，选择“否”。3.上年度“资产总额”和“从业人数”符合规定条件，应纳税所得额不符合小微企业条件的，预计本年度会计利润符合小微企业条件，选择“是”，预缴累计会计利润不符合小微企业条件，选择“否”。4.纳税人第一季度预缴所得税时，鉴于上一年度汇算清缴尚未结束，可以按照上年度第四季度预缴情况选择“是”或“否”。本栏次为必填项目，不符合小型微利企业条件的，选择“否”。七、表内表间关系（一）表内关系1.第9行=4行+5行-6行-7行-8行。2.第11行=9行×10行。当汇总纳税企业的总机构和分支机构适用不同税率时，第11行≠9行×10行。3.第15行=11行-12行-13行-14行，且第15行≤0时，填0。4.第17行=15行-16行，且第17行≤0时，填0。5.第20行“本期金额”=19行“累计金额”×1/4或1/12。6.第22行=20行×21行。7.第24行=22行-23行。8.第28行=15行或24行或26行×规定比例。9.第29行=15行或24行或26行×规定比例。（二）表间关系1.第6行=《不征税收入和税基类减免应纳税所得额明细表》（附表1）第1行。2.第7行“本期金额”=《固定资产加速折旧（扣除）明细表》（附表2）第13行11列；第7行“累计金额”=《固定资产加速折旧（扣除）明细表》（附表2）第13行16列。3.第12行、第23行=《减免所得税额明细表》（附表3）第1行。4.第30行=《企业所得税汇总纳税分支机构所得税分配表(2015年版)》中的“分支机构分摊所得税额”。5.第32、33行=《企业所得税汇总纳税分支机构所得税分配表(2015年版)》中与填表纳税人对应行次中的“分配比例”、“分配所得税额”列。

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解读企业会计准则解释第五号练习题策划：和瑞芳编剧：黄小卫一、单选题1、能够从企业中分离或者划分出来,并能单独用于出售或转让等,而不需要同时处置在同一获利活动中的其他资产，表明无形资产（）。A.不可辨认B.可以辨认C.具有商业实质D.不具有商业实质【正确答案】B2、上市公司收到的由其控股股东或其他原非流通股股东根据股改承诺为补足当期利润而支付的现金，应的处理是。A.应作为权益性交易计入资产B.应作为权益性交易计入负债C.应作为债务性交易计入所有者权益D.应作为权益性交易计入所有者权益【正确答案】D3、非同一控制下的企业合并中购买方取得的无形资产应以其在购买日的（）计量。A.账面价值B.公允价值C.账面原值D.账面净值【正确答案】B4、企业合并成本大于合并中取得的被购买方可辨认净资产公允价值份额的差额，应确认为（）。A.商誉B.营业外收入C.资本公积D.营业外支出【正确答案】A5、按照购买法核算的企业合并，基本原则是确定（）。A.摊余成本B.账面价值C.账面原值D.公允价值【您的答案】D[正确]6、合并当期期末，对合并成本或合并中取得的可辨认资产、负债以暂时确定的价值对企业合并进行处理的情况下，自购买日算起（）个月内取得进一步的信息表明需对原暂时确定的企业合并成本或所取得的可辨认资产、负债的暂时性价值进行调整的，应视同在购买日发生，进行追溯调整，同时对以暂时性价值为基础提供的比较报表信息，也应进行相关的调整。A.12B.13C.14D.15【正确答案】A7、企业接受非控股股东（或非控股股东的子公司）代为偿债、债务豁免或捐赠，按照企业会计准则规定符合确认条件的，通常应当确认为（）。A.实收资本B.应付账款C.当期收益D.资本公积【正确答案】C8、如果交易的经济实质表明属于控股股东、控股股东控制的其他关联方或上市公司实际控制人向上市公司资本投入性质的，公司应当按照企业会计准则中“实质重于形式”的原则，将该交易作为权益交易，形成的利得计入（）。A.营业外收入B.资本公积C.主营业务收入D.公允价值变动损益【您的答案】B[正确]9、上市公司收到的由其控股股东或其他原非流通股股东根据股改承诺为补足当期利润而支付的现金应作为权益性交易计入（）。A.营业外收入B.资本公积C.所有者权益D.公允价值变动损益【正确答案】C10、企业处置对子公司的投资，处置价款与处置投资对应的账面价值的差额，在母公司个别财务报表中应当确认为当期（）。A.营业外收入B.资本公积C.投资收益D.公允价值变动损益【您的答案】C[正确]11、以下情形不能表明企业已将金融资产所有权上几乎所有的风险和报酬转移给了转入方（）。A.不附任何追索权方式出售金融资产B.附回购协议的金融资产出售，回购价为回购时该金融资产的公允价值C.附重大价外看跌期权（或重大价外看涨期权）的金融资产出售D.附重大价内看跌期权（或重大价内看涨期权）的金融资产出售【正确答案】D12、在赊销过程中，指买方到期不付款（还款）或者到期没有能力付款，造成货款拖欠或无法收回的可能性的风险是（）。A.信用风险B.风险缓释C.买卖风险D.融资风险【正确答案】A13、信用风险缓释工具是指（）。A.交易双方达成的、约定在未来一定期限内，信用保护买方按照约定的标准和方式向信用保护卖方支付信用保护费用，由信用保护卖方就约定的标的债务向信用保护买方提供信用风险保护的金融合约B.由标的实体以外的机构创设，为凭证持有人就标的债务提供信用风险保护的、可交易流通的有价凭证C.信用风险缓释合约、信用风险缓释凭证及其他用于管理信用风险的信用衍生产品D.商业银行采用内部评级法计量信用风险监管资本，信用风险缓释功能体现为违约概率、违约损失率或违约风险暴露的下降【正确答案】C14、信用保护买方支付的信用保护费用和信用保护卖方取得的信用保护收入，应当（）。A.直接计入当期损益B.在财务担保合同期间内按照合理的基础进行摊销，计入各期损益C.直接计入所有者权益D.直接计入下期损益【正确答案】B15、在随后的会计期间，财务担保合同的初始确认金额(公允价值)应当在该财务担保合同期间内按照（）摊销，确认为各项收入。A.抵减比例B.时间比例C.空间比例D.价值比例【正确答案】B16、不属于财务担保合同的其他信用风险缓释工具，信用保护买方和卖方应当按照《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》的规定，将其归类为（）进行会计处理。A.担保工具B.非衍生工具C.衍生工具D.信用工具【您的答案】C[正确]17、按照购买法核算的企业合并，基本原则是确定（）。A.公允价值B.账面价值C.账面原价D.历史成本【您的答案】A[正确]18、自购买日算起12个月以后对企业合并成本或合并中取得的可辨认资产、负债价值的调整，应当按照《企业会计准则第28号——会计政策、会计估计变更和会计差错更正》的原则进行处理，即对于企业合并成本、合并中取得可辨认资产、负债公允价值等进行的调整，应作为（）处理。A.资产负债表日后事项B.会计政策变更C.前期差错D.会计估计变更【正确答案】C19、对于上市公司的控股股东、控股股东控制的其他关联方、上市公司的实际控制人对上市公司进行直接或间接的捐赠、债务豁免等单方面的利益输送行为，因为交易是基于双方的特殊身份才得以发生，且使得上市公司明显地、单方面地从中获益，所以监管中应认定为其经济实质具有资本投入性质，形成的利得应计入所有者权益，是指的（）。A.一般原则B.与股改对价相关的股东捐赠交易C.与重大资产重组承诺相关的股东捐赠交易D.交易主体的范围【正确答案】A20、以下情形不能表明企业已将金融资产所有权上几乎所有的风险和报酬转移给了转入方的是（）。A.不附任何追索权方式出售金融资产B.附回购协议的金融资产出售，回购价为回购时该金融资产的公允价值C.附重大价外看跌期权（或重大价外看涨期权）的金融资产出售D.附重大价内看跌期权（或重大价内看涨期权）的金融资产出售【正确答案】D21、信用风险缓释凭证是指（）。A.交易双方达成的、约定在未来一定期限内，信用保护买方按照约定的标准和方式向信用保护卖方支付信用保护费用，由信用保护卖方就约定的标的债务向信用保护买方提供信用风险保护的金融合约B.由标的实体以外的机构创设，为凭证持有人就标的债务提供信用风险保护的、可交易流通的有价凭证C.信用风险缓释合约、信用风险缓释凭证及其他用于管理信用风险的信用衍生产品D.商业银行采用内部评级法计量信用风险监管资本，信用风险缓释功能体现为违约概率、违约损失率或违约风险暴露的下降【正确答案】B22、股东捐赠行为“资本投入性质”的具体判断原则，不包括（）。A.一般原则B.与股改对价相关的股东捐赠交易C.与重大资产重组承诺相关的股东捐赠交易D.空间原则【正确答案】D23、对于上市公司控股股东或其他股东根据重大资产重组置入资产的盈利承诺，对未达到承诺部分予以补足而向上市公司支付的现金，上市公司应作为权益性交易计入所有者权益。是指的（）。A.一般原则B.与股改对价相关的股东捐赠交易C.与重大资产重组承诺相关的股东捐赠交易D.交易主体的范围【正确答案】C24、在股权分置改革时，部分上市公司的流通股股东接受了大股东或原非流通股股东作为股改对价捐赠给上市公司的资产。对于大股东或原非流通股股东向上市公司的资产捐赠，上市公司应作为权益性交易计入所有者权益。是指的（）。A.一般原则B.与股改对价相关的股东捐赠交易C.与重大资产重组承诺相关的股东捐赠交易D.交易主体的范围【您的答案】B[正确]25、在合并财务报表中，对于剩余股权，应当按照其在丧失控制权日的公允价值进行重新计量。处置股权取得的对价与剩余股权公允价值之和，减去按原持股比例计算应享有原有子公司自购买日开始持续计算的净资产的份额之间的差额，计入丧失控制权当期的（）。A.投资收益B.主营业务收入C.资本公积D.公允价值变动损益【您的答案】A[正确]26、信用风险缓释合约是指（）。A.交易双方达成的、约定在未来一定期限内，信用保护买方按照约定的标准和方式向信用保护卖方支付信用保护费用，由信用保护卖方就约定的标的债务向信用保护买方提供信用风险保护的金融合约B.由标的实体以外的机构创设，为凭证持有人就标的债务提供信用风险保护的、可交易流通的有价凭证C.信用风险缓释合约、信用风险缓释凭证及其他用于管理信用风险的信用衍生产品D.商业银行采用内部评级法计量信用风险监管资本，信用风险缓释功能体现为违约概率、违约损失率或违约风险暴露的下降【正确答案】A27、对于证监会公告[2008]48号发布日前有关股改方案已经相关股东会议表决通过的上市公司，如果能够在2008年报披露日前完成股改，上市公司可以将非流通股东作为股改对价的直接或间接捐赠计入当期损益。除此之外，非流通股股东作为股改对价的直接或间接捐赠均应计入（）。A.所有者权益B.营业外收入C.营业外支出D.资产减值损失【正确答案】A28、银行业金融机构应当严格遵循（）和其他相关准则的规定，对同业代付业务涉及的金融资产、金融负债、贷款承诺、担保、代理责任等相关信息进行列报。A.《企业会计准则第37号——金融工具列报》B.《企业会计准则第26号——再保险合同》C.《企业会计准则第2号——存货》D.《企业会计准则第14号——收入》【您的答案】A[正确]29、下列各项可能划分为交易性金融资产的是（）。A.被指定为有效套期工具的衍生工具B.属于财务担保合同的衍生工具C.与在活跃市场中没有报价且其公允价值不能可靠计量的权益工具投资挂钩并须通过交付该权益工具结算的衍生工具D.在活跃市场中有报价且其公允价值能可靠计量的权益工具投资【正确答案】D30、对于相关交易中的代理责任部分，受托行应当按照（），将相关交易作为对申请人发放贷款处理。A.《企业会计准则第2号——存货》B.《企业会计准则第14号——收入》C.《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》D.《企业会计准则第37号——金融工具列报》【您的答案】C[正确]31、下列各项不属于企业无形资产的是。A.商誉B.专利权C.著作权D.非专利技术【您的答案】A[正确]32、对于相关交易中的代理责任部分，委托行应当按照（）处理。A.《企业会计准则第2号——存货》B.《企业会计准则第14号——收入》C.《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》D.《企业会计准则第37号——金融工具列报》【正确答案】B33、财务担保合同的公允价值，通常是指提供担保而收取的费用，如果财务担保合同的公允价值不能合理确定，则应当视同其等于（）。A.估算值B.零C.原值D.未来可以确定时的价值【您的答案】B[正确]34、企业通过对所转移金融资产提供财务担保方式继续涉入的，应当在转移日按照（），确认继续涉入形成的资产，同时按照财务担保金额和财务担保合同的公允价值之和确认继续涉入形成的负债。A.金融资产的账面价值和财务担保金额两者之中的较低者B.金融资产的公允价值和财务担保金额两者之中的较低者C.金融资产的公允价值和财务担保金额两者之中的较高者D.金融资产的账面价值和财务担保金额两者之中的较高者【正确答案】A35、下列关于财务担保合同的说法正确的是（）。A.保证人和债权人约定，当债务人不履行债务时，保证人按照约定履行债务或者承担责任的合同B.保证人和债务人约定，当债务人不履行债务时，保证人按照约定履行债务或者承担责任的合同C.债务人和债权人约定，当债务人不履行债务时，保证人按照约定履行债务或者承担责任的合同D.保证人和债权人约定，当保证人不履行债务时，债务人按照约定履行债务或者承担责任的合同【正确答案】A二、多选题1、非同一控制下的企业合并中，购买方在对企业合并中取得的被购买方资产进行初始确认时，应当对被购买方拥有的但在其财务报表中未确认的无形资产进行充分辨认和合理判断，满足以下条件之一的，应确认为无形资产（）A.源于合同性权利或其他法定权利B.能够从被购买方中分离或者划分出来，并能单独或与相关合同、资产和负债一起，用于出售、转移、授予许可、租赁或交换C.源于非合同性权利或其他法定权利D.不能够从被购买方中分离或者划分出来，并能单独或与相关合同、资产和负债一起，用于出售、转移、授予许可、租赁或交换【正确答案】AB2、下列条件中，属于可辨认性的判断条件的有（）。A.能够从企业中分离或者划分出来,并能单独用于出售或转让等,而不需要同时处置在同一获利活动中的其他资产B.某些情况下无形资产可能需要与有关的合同一起用于出售转让等,这种情况下也视为可辨认无资产C.产生于合同性权利或其他法定权利,无论这些权利是否可以从企业或其他权利和义务中转移或者分离D.不能从企业中分离或者划分出来,但是能单独用于出售或转让等【正确答案】ABC3、下列选项中，属于企业金融资产转移的有（）。A.将收取金融资产现金流量的权利转移给另一方B.将金融资产转移给另一方，但保留收取金融资产现金流量的权利，并承担将收取的现金流量支付给最终收款方的义务C.将金融资产转移给另一方，不保留收取金融资产现金流量的权利D.将金融资产转移给另一方，保留收取金融资产现金流量的权利，但不需要承担将收取的现金流量支付给最终收款方的义务【正确答案】AB4、继续涉入的方式主要有（）。A.签订回购协议B.享有继续服务权C.签发期权以及提供担保D.持有期权以及提供担保【您的答案】ABCD[正确]5、公允价值能够可靠计量的情况下，应区别于商誉单独确认的无形资产一般包括（）。A.专有技术B.专利技术C.特许权D.商标、版权【您的答案】ABCD[正确]6、公司应充分关注控股股东、控股股东控制的其他关联方、上市公司的实际控制人等向公司进行直接或间接捐赠行为，包括（）的经济实质。A.直接捐赠现金B.直接豁免C.代为清偿债务D.直接捐赠实物资产【您的答案】ABCD[正确]7、股东捐赠行为“资本投入性质”的具体判断原则，主要包括（）。A.一般原则B.与股改对价相关的股东捐赠交易C.与重大资产重组承诺相关的股东捐赠交易D.关于交易主体的范围【您的答案】ABCD[正确]8、处置对子公司股权投资的各项交易的条款、条件以及经济影响符合以下（）情况，通常表明应将多次交易事项作为一揽子交易进行会计处理。A.这些交易是同时或者在考虑了彼此影响的情况下订立的B.这些交易整体才能达成一项完整的商业结果C.一项交易的发生取决于其他至少一项交易的发生D.一项交易单独看是不经济的，但是和其他交易一并考虑时是经济的【您的答案】ABCD[正确]9、企业因处置部分股权投资或其他原因丧失了对原有子公司控制权的，对于处置后的剩余股权下列处理中正确的有（）。A.在个别财务报表中，对于处置的股权，应当按照《企业会计准则第2号——长期股权投资》的规定进行会计处理B.在个别财务报表中，处置后的剩余股权能够对原有子公司实施共同控制或重大影响的，按有关成本法转为权益法的相关规定进行会计处理C.在合并财务报表中，对于剩余股权，应当按照其在丧失控制权日的公允价值进行重新计量D.在合并财务报表中，对于剩余股权，不需要按照其在丧失控制权日的公允价值进行重新计量【您的答案】ABC[正确]10、金融资产满足下列条件之一的，应当终止确认（）。A.收取该金融资产现金流量的合同权利终止B.该金融资产已转移，且符合《企业会计准则第23号——金融资产转移》规定的金融资产终止确认条件C.收到出售金融资产价款D.收取该金融资产现金流量的合同权利尚未终止【正确答案】AB11、以下情形表明企业已将金融资产所有权上几乎所有的风险和报酬转移给了转入方的有（）。A.不附任何追索权方式出售金融资产B.附回购协议的金融资产出售，回购价为回购时该金融资产的公允价值C.附重大价外看跌期权（或重大价外看涨期权）的金融资产出售D.附重大价内看跌期权（或重大价内看涨期权）的金融资产出售【您的答案】ABC[正确]12、融资性担保公司发生的担保业务，应当按照（）等有关保险合同的相关规定进行会计处理。A.《企业会计准则第25号——原保险合同》B.《企业会计准则第26号——再保险合同》C.《保险合同相关会计处理规定》（财会[2009]15号）D.《担保企业会计核算法》（财会[2005]17号）【正确答案】ABC13、下列各项不得划分为交易性金融资产的有（）。A.被指定为有效套期工具的衍生工具B.属于财务担保合同的衍生工具C.与在活跃市场中没有报价且其公允价值不能可靠计量的权益工具投资挂钩并须通过交付该权益工具结算的衍生工具D.在活跃市场中有报价且其公允价值能可靠计量的权益工具投资【您的答案】ABC[正确]14、开展信用风险缓释工具相关业务的信用保护买方和卖方，应当根据信用风险缓释工具的分类，分别按照（）进行列报。A.《企业会计准则第37号——金融工具列报》B.《企业会计准则第25号——原保险合同》C.《企业会计准则第26号——再保险合同》D.《企业会计准则第30号——财务报表列报》【您的答案】ABCD[正确]15、同业代付业务的类别有。A.国内信用证结算项下B.国内保理项下C.票据类的代付D.国外保理项下正确答案】ABC16、下列关于国内信用证的表述中，正确的有（）。A.是开证银行依照买方的申请向卖方开出的一定金额的书面承诺B.在一定期限内凭信用证规定的单据支付款项的书面承诺C.是开证银行依照卖方的申请向买方开出的一定金额书面承诺D.在一定期限内凭信用证规定的单据收取款项的书面承诺【正确答案】AB17、银行业金融机构开展同业代付业务的步骤包括（）。A.客户提出申请B.委托银行以自身名义委托他行提供融资C.受托行在规定的对外付款日根据委托行的指示将款项划转至委托行账户上或受托行直接付款给委托行客户D.委托行在约定还款日偿还他行代付款项本息【您的答案】ABCD[正确]18、银行业金融机构应当严格遵循《企业会计准则第37号——金融工具列报》和其他相关准则的规定，对（）等相关信息进行列报。A.同业代付业务涉及的金融资产B.贷款承诺、担保C.代理责任D.同业代付业务涉及的金融负债答案】ABCD[正确]19、下列各项属于企业无形资产的有（）。A.商誉B.专利权C.著作权D.非专利技术【正确答案】BCD20、下列关于财务担保合同的说法错误的有（）。A.保证人和债权人约定，当债务人不履行债务时，保证人按照约定履行债务或者承担责任的合同B.保证人和债务人约定，当债务人不履行债务时，保证人按照约定履行债务或者承担责任的合同C.债务人和债权人约定，当债务人不履行债务时，保证人按照约定履行债务或者承担责任的合同D.保证人和债权人约定，当保证人不履行债务时，债务人按照约定履行债务或者承担责任的合同【正确答案】BCD三、判断题1、同业代付业务是指委托行根据客户的申请，以客户的名义委托他行提供融资的行为。（）【正确答案】错2、同业代付在融到资金时，受托行可以直接付款给委托行客户。（）【您的答案】对[正确]3、企业不在附注中披露在非同一控制下的企业合并中取得的被购买方无形资产的公允价值及其公允价值的确定方法。（）【正确答案】错4、企业会计准则解释第5号自2010年1月1日施行，不要求追溯调整。（）【正确答案】错5、非同一控制下的企业合并中，购买方在对企业合并中取得的被购买方资产进行初始确认时，应当对被购买方拥有的但在其财务报表中未确认的无形资产进行充分辨认和合理判断。（）【您的答案】对[正确]6、企业合并成本大于合并中取得的被购买方可辨认净资产公允价值份额的差额，应确认为商誉。您的答案】对[正确]7、在个别财务报表中，对于处置的股权，应当按照《企业会计准则第2号——长期股权投资》的规定进行会计处理。【您的答案】对[正确]8、风险缓释是指通过风险控制措施来降低风险的损失频率或影响程度。【您的答案】对[正确]9、对于上市公司控股股东或其他股东根据重大资产重组置入资产的盈利承诺，对未达到承诺部分予以补足而向上市公司支付的现金，上市公司应作为权益性交易计入当期损益。（）正确答案】错10、企业对采用附追索权方式出售的金融资产，或将持有的金融资产背书转让，应当终止确认该金融资产。答案-错

：托宾Q理论的意义托宾q是指资本的市场价值与其重置成本之比。这一比例兼有理论性和实践的可操作性，沟通了虚拟经济和实体经济,在货币政策、企业价值等方面有着重要的应用。在货币政策中的应用主要表现在将资本市场与实业经济联系起来，揭示了货币经由资本市场而作用于投资的一种可能。在未来,我国货币政策如果开始考虑股票市场的因素，则托宾q将会成为政策研究与政策制定的重要工具。托宾q值常常被用来作为衡量公司业绩表现或公司成长性的重要指标。尽管由于资本市场发展的不完善，托宾q理论在我国的应用还很有局限性，但它依然给我们提供了分析问题的一种思路。 托宾的Q比率是公司市场价值对其资产重置成本的比率。反映的是一个企业两种不同价值估计的比值。分子上的价值是金融市场上所说的公司值多少钱，分母中的价值是企业的“基本价值”—重置成本。公司的金融市场价值包括公司股票的市值和债务资本的市场价值。重置成本是指今天要用多少钱才能买下所有上市公司的资产，也就是指如果我们不得不从零开始再来一遍，创建该公司需要花费多少钱。其计算公式为：Q比率=公司的市场价值/资产重置成本当Q>1时,购买新生产的资本产品更有利,这会增加投资的需求；当Q<1时,购买现成的资本产品比新生成的资本产品更便宜,这样就会减少资本需求。所以,只要企业的资产负债的市场价值相对于其重置成本来说有所提高,那么,已计划资本的形成就会有所增加。 托宾的Q理论提供了一种有关股票价格和投资支出相互关联的理论。如果Q高，那么企业的市场价值要高于资本的重置成本，新厂房设备的资本要低于企业的市场价值。这种情况下，公司可发行较少的股票而买到较多的投资品，投资支出便会增加。如果Q低，即公司市场价值低于资本的重置成本，厂商将不会购买新的投资品。如果公司想获得资本，它将购买其他较便宜的企业而获得旧的资本品，这样投资支出将会降低。反映在货币政策上的影响就是：当货币供应量上升，股票价格上升，托宾的Q上升，企业投资扩张，从而国民收入也扩张。根据托宾Q理论的货币政策传导机制为：货币供应↑ → 股票价格↑ → Q↑ → 投资支出↑ →总产出↑影响货币政策效果的原因之一，被定义为一项资产的市场价值与其重置价值之比。它也可以用来衡量一项资产的市场价值是否被高估或低估。托宾q值是使托宾（詹姆斯·托宾，1981年诺贝尔经济学奖获得者）出名的一个很重要的因素，现在的耶鲁大学里仍有托宾的崇拜者穿有印有字母“q”的文化衫。此外，以其名字命名的经济学名词还有“托宾税”、“蒙代尔-托宾效应”、“托宾分析”等。托宾的Q: 企业市价(股价)/企业的重置成本1.当Q<1时,即企业市价小于企业重置成本,经营者将倾向也通过收购来建立企业实现企业扩张.厂商不会购买新的投资品,因此投资支出便降低.2.当Q>1时,弃旧置新.企业市价高于企业的重置成本,企业发行较少的股票而买到较多的投资品,投资支出便会增加.3.当Q=1时,企业投资和资本成本达到动态(边际)均衡.

常见的绩效评估的标准有四种，其中“有哪些定量的数据可以用来对结果进行评估？”属于绩效评估的成果答案标准。绩效考评标准是考评者通过测量或通过与被考评者约定所得到的衡量各项考评指标得分的基准。依据组织的战略，就可制订个人或群体的工作行为和工作成果标准，标准尽管可有多项，每一项也有很明细的要求，但衡量绩效的总的原则只有两条：是否使工作成果最大化；是否有助于提高组织效率。绩效标准分类1、量的标准：即在某一时间内必须完成的业务量;绩效不是一个笼统的概念，他必须具有可实施性和预见性。必须是能够马上实现的。2、质的标准：即完成业务的准确性及水平;绩效并不仅仅是追逐量，更在乎的是价值和转化。老板永远不会关心你做了多少努力，耗费了多少时间，最重要的是要有质量，有价值。3、时间标准：即完成业务的时间要求;考核必须是即时的，不要仅仅只做长期目标，，纸上谈兵。4、作业状态：即工作的程序、方法。考核的实施标准必须要落实，要具体化。

(一)问题识别 大数据分析的第一步是要清晰界定需要回答的问题。对问题的界定有两个标准，一是清晰、二是符合现实。 (二)数据可行性论证 论证现有数据是否足够丰富、准确，以致可以为问题提供答案，是大数据分析的第二步，项目是否可行取决于这步的结论。 (三)数据准备 数据准备环节需要梳理分析所需每个条目的数据，为下一步建立模型做好从充分预备。这种准备可以分为数据的采集准备和清洗整理准备两步。 (四)建立模型 大数据分析项目需要建立的模型可以分为两类。对于这两类模型，团队都需要在设立模型、论证模型的可靠性方面下功夫。 (五)评估结果 评估结果阶段是要评估上述步骤得到的结果是否足够严谨可靠，并确保数据分析结果能够有利于决策。评估结果包括定量评估和定性评估两部分。 大数据的应用 大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。 大数据的意义和前景 总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。 大数据发展战略 传统的数据方法，不管是传统的 OLAP技术还是数据挖掘技术，都难以应付大数据的挑战。首先是执行效率低。传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，因而在处理 TB级以上数据的效率低。其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据。 在人类全部数字化数据中，仅有非常小的一部分(约占总数据量的1%)数值型数据得到了深入分析和挖掘(如回归、分类、聚类)，大型互联网企业对网页索引、社交数据等半结构化数据进行了浅层分析(如排序)，占总量近60%的语音、图片、视频等非结构化数据还难以进行有效的分析 卤鹅

1、实施供应商库存管理的信息沟通供应商实施供应商库存管理首先必须拥有一个良好的信息沟通平台，需要在原有企业拥有的EDI的基础上，重新整合原有的EDI资源来够建一个适合于供应商库存管理的信息沟通系统。2 、供应商库存管理的工作流程设计整个供应商库存管理的实施都是透明化的，买方企业和供应商随时都可以监控。主要分为两个部分:库存管理部分:其实是由销售预测和库存管理以及和供应商生产系统共同组成的，因为实施了供应商库存管理之后，这几个部分的工作主要由供应商和买方企业共同相协调来完成，所以把归为一种模块来处理:首先由买方企业那里获得产品的销售数据，然后和当时的库存水平相结合及时传送给供应商，然后由供应商的库存管理系统做出决策:如果供应商现有的仓储系统能够满足库存管理系统做出决策所需要的产品数量，就直接由仓储与运输配送系统将产品直接及时配送给买方企业，如果供应商现有的仓储系统能够不满足库存管理系统做出决策，就必须通知生产系统生产产品后再通过运输与配送系统及时将产品配送给买方企业。其中，在正式订单生成前，还应该交由买方企业核对，调整后再得出最后订单 。仓储与运输配送系统:一方面负责产品的仓储:产品的分检入库以及产品的保存;另一方面负责产品的运输配送:产品按要求及时送达买方企业手中，同时负责编排尽量符合经济效益的运输配送计划，如批量运输和零担运输的选择，运输的线路和时间编排以及安排承载量等等;供应商库存管理3、供应商库存管理的组织结构调整买方企业和供应商实施供应商库存管理后，为了适应新的管理模式，需要根据供应商管理库的工作流程来对组织机构进行相应的调整。因为供应商库存管理是对原由企业的管理策略的一种“否定”，在双方企业之间肯定会有工作和职能上的合作和调整，所以为了保证供应商库存管理能够很好正常的运行，就有必要设立一个供应商库存管理协调与评估部门，主要的作用在于:(1)原有企业之间的人员在实施供应商库存管理后，可能会因为工作上的合作而导致利益冲突，所以供应商库存管理协调&评估部门就可以制定一系列的工作标准来协调和解决这些问题,可以作为双方企业之间沟通的桥梁。(2)因为实施供应商库存管理后，原有工作岗位就会适当合并和调整:如原有的买方企业库存和仓储人员的工作岗位再安排，他们可能会认为现有的供应商库存管理对他们来说是一种威胁到自己饭碗的威胁，所以供应商库存管理协调&评估部门就应该做好他们的工作，对他们的工作做出适当的安排和调整。(3)对供应商库存管理的实施进行监控和评估，用以提供合理科学管理信息给企业高层，作为企业高层对企业调整的重要依据。供应链中的不同成员存在着不同的相互冲突的目标，当系统没有协调时，供应链各成员自身优化而行动，结果只是局部最优，这导致重复建立库存，无法达到供应链整体的最优。为了实现全局最优，供应链成员应该认识到什么是对整个系统最优，为协调供应链各成员的行为，必须获得信息，而获得信息最有效的方式就是建立利益共享风险共担的战略联盟。这种双赢的伙伴关系，为供应链的库存管理提供了突破传统的管理方法。下面介绍三种供应链库存管理方法。1.供应商管理库存供应商管理库存 (Vendor Managed Inventory，简称VMI)系统，有时也称为“供应商补充库存系统”，是指供应商在用户的允许下，管理用户的库存，由供应商决定每一种产品的库存水平和维持这些库存水平的策略。在采用VMI情况下，虽然零售商的商品库存决策主导权由供应商把握，但是，在店铺的空间安排，商品货架布置等店铺空间管理决策方面仍然由零售商主导。VMI是建立在零售商———供应商伙伴关系基础上的供应链库存管理方法，它突破了传统的“库存是由库存拥有者管理”的模式，不仅可以降低供应链的库存水平，降低成本，还能为用户提供更高水平的服务，加速资金和物资周转，使供需双方能共享利益，实现双赢。VMI的特点是：一方面信息共享，零售商帮助供应商更有效地做出计划，供应商从零售商处获得销售点数据并使用该数据来协调其生产、库存活动与及零售商的实际销售活动;另一方面供应商完全管理和拥有库存，直到零售商将其售出为止，但是零售商对库存有看管义务，并对库存物品的损伤或损坏负责。实施VMI有很多优点。首先，供应商拥有库，对于零售商来说，可以省去多余的定货部门，使人工任务自动化，可以从过程中去除不必要的控制步骤，使库存成本更低，服务水平更高其次，供应商拥有库存，供应商会对库存考虑更多，并尽可能进行更为有效的管理，通过协调对多个零售生产与配送，进一步降低总成本。第三，供应商能按照销售时点的数据，对需求做出预测，能更准确地确定客货批量，减少预测的不确定性，从而减少安全库存量，命名存储与供货成本更小，同时，供应商能更快响应用户需求，提高服务水平，使得用户的库存水平也降低。此外，实施VMI应注意以下几个问题：(1)信任问题。这种合作需要一定的信任，否则就会失败。零售商要信任供应商，不要干预供应商对发货的监控，供应商也要多做工作，使零售商相信他们不仅能管好自己的库存，也能管好零售商的库存。只有相互信任，通过交流和合作才能解决存在的问题。(2)技术问题。只有采用先进的信息技术，才能保证数据传递的及时性和准确性，而这些技术往往价格昂贵，利用 牛模杉 术将销售点信息和配送信息分别传输给供应商和零售商，利用条码技术和扫描技术来确保数据的准确性，并且库存与产品的控制和计划系统都必须是在线的，准确的。(3)存货所有权问题。确定由谁来进行补充库存的决策以前，零售商收到货物时，所有权也同时转移了，变为寄售关系，供应商拥有库存直到货物被售出。同时，由于供应商管理责任增大，成本增加了，双方要对条款进行洽谈，使零售商与供应商共享系统整体库存下降。 (4)资金支付问题。过去，零售商通常在收到货物一至三个月以后才支付货款，可能不得不在货物售出后就要支付货款，付款期限缩短了，零售商要适应这种变化。

我猜问题出在这里，没有试验：private: int unitc=int(60/(common/0.5)); int unitm=int(60/(member/0.5));一般.h里面只能声明不能定义，你这么写相当于直接给unitc和unitm定义了。你可以写一个函数，在函数里面把计算的部分写进去，或者干脆把计算的部分扔到setrate里面。修改后的代码：.hclass Rate{public: void setrate(float common,float member);//类型声明不能他置 int getunitc() {return unitc;} Rate(void); ~Rate(void);private: int unitc; int unitm;};.cppvoid Rate::setrate(float common, float member){ unitc = int(60/(common/0.5)); unitm = int(60/(member/0.5));}int main(int args, char* argv[]){ Rate myRate = new Rate(); myRate.setrate(xxx, xxx);}试试看 : p

业务流程和数据流程 业务流程和数据流程，相信很多人都不清楚这两种流程是什么，有什么作用。作为企业管理功能的一部分，业务流程主要针对的是业务，而数据流程针对的当然是数据了，这两者如此相像，之间还有一些比较复杂的联系，下面和大家分享业务流程和数据流程的相关内容。 业务流程和数据流程1 1、 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是流动的, 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收 付 账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。 数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2、 功能作用不同 业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节; 增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。 数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3、 基本符号不同 对数据流程图的基本符号解释如下: 外部实体表示数据流的始发点或终止点。原则上讲, 它不属于数据流程图的核心部分, 只是数据流程图的外围环境部分。在实际问题中它可能是人员、计算机外设、系统外部的文件等。在圆形框中用文字注明外部实体的编码属性和名称。 数据流是用箭头线及其上的数据表示数据流动的方向, 数据流由一个或一组数据项组成。 数据存储表示逻辑意义上的数据存储环节, 不考虑存储的物理介质和技术手段的数据存储环节。它用一个右边开口的长方形条来表示, 图形右部填写存储的数据和数据集的名字, 左边填写该数据存储的标志。 处理逻辑 加工 也称为处理或功能, 它包括两方面的内容:一是改变数据结构; 二是在原有数据内容基础上增加新的内容,形成新的数据。一般用一个长方形表示处理逻辑, 图形下部填写处理的名字, 上部填写该处理的标志。 关于业务流程图和数据流程图的基本符号很多教材上都不完全一致, 还没有形成一个统一的标准。例如, 有的教材上用圆形表示外部实体, 有的用矩形表示外部实体。二者所使用的符号不同, 但代表的含义都相同。业务流程图中的业务处理和存储这两个符号和数据流程图中的相应的符号基本一致; 业务流程图和数据流程图中都有箭头线的符号, 但含义不同: 业务流程图中的箭头线表示信息流向, 它没有名称; 数据流程图中的箭头线表示某一数据流, 它有名称, 通常写在数据流的上方。 4、 绘制过程不同 业务流程图就是用一些规定的符号及连线来表示某个具体务处理过程。业务流程图的绘制是根据系统详细调查过程中所得的资料, 按业务实际处理过程, 用规定的符号将它们绘制在同一张图上。它的绘制无严格的规则, 只需简明扼要地如实反映实际业务过程。在绘制过程中一般也遵循“自顶向下”的原则。 数据流程图的绘制方法较为复杂, 它是按照“自顶向下, 逐层求精”的方法进行的, 也就是将整个系统当成一个处理功能,画出它和周围实体的数据联系过程, 即一个粗略的数据流程图( 顶层数据流程图),然后逐层向下分析, 直到把系统分解为详细的低层次的数据流程图。如图A是一个高等学校学藉管理系统的顶层数据流程图。 绘制数据流程图的注意事项: ①数据流程图的绘制一般是从左到右进行。从左侧开始标出外部实体, 然后画出由外部实体产生的数据流, 再画出处理逻辑、数据流、数据存储等元素及其相互关系, 最后在流程图的右侧画出接收信息的系统外部实体。 ②父图与子图的平衡。子图是对父图中处理逻辑的详细描述, 因此父图中数据的输入和输出必须在子图中反映。父图与子图的平衡是数据流守恒原则的体现, 即对每一个数据处理功能来说, 要保证分解前后的输入数据流与输出数据流的数目保持不变。 ③数据流至少有一端连接处理框。数据流不能直接从外部实体直接传送到数据存储, 也不能从数据存储直接传送到外部实体。 ④数据存储输入/输出协调。数据存储必定有输入数据流和输出数据流, 缺少任何一个则意味着遗漏了某些加工。 ⑤数据处理流入/流出协调。只有流入没有流出, 则数据处理无需存在; 只有流出没有流入的数据处理不可能满足。 ⑥合理命名, 准确编号。对数据流程图的基本元素进行编号, 这样有利于编写数据字典及方便系统设计人员和用户的阅读与理解。 二、业务流程图和数据流程图的联系 1、 业务流程图和数据流程图都是从流程的角度动态地去考察分析对象, 都是用图形符号抽象地表示调查结果。 2、 数据和业务的联系具体表现在: 数据流是伴随着业务过程而产生的, 它是业务过程的衍生物; 数据资料基本上也是按组织结构或业务过程收集的; 在数据汇总时, 我们也是以业务流程为单位, 将同一业务的不同处理步骤中的数据加以集中; 数据流程图的绘制遵照业务处理的全过程。 3、 数据流程图和业务流程图存在一定的对应关系。由业务流程图可以导出相应的数据流程图。有两种思路: 一种是先按业务流程图理出的业务流程顺序, 然后将相应调查过程中所掌握的数据、表单分离出来, 接下来考查数据的流向, 加工处理过程和存储, 把它们串起来就绘制成一完整的数据流程图; 另一种是从业务流程中分离出处理过程, 再考查每一个处理过程的输入数据与输出数据, 将业务过程中所有的处理过程的输入、输出数据流进行有机的集成就形成了一个完整的数据流程图。 业务流程和数据流程2 01业务流程梳理：数据分析的基石 在做数据分析时，需从业务角度切入进去，把整个业务条线的流程梳理清楚。我们需要熟悉：客户怎么来、客户的流向是怎样的、需要什么功能来引导客户、怎样维护管理客户、怎样促进成交等流程。只有找到业务流程中的重要节点，才能精准地发现业务上可能存在的问题，进而针对性地解决问题、并提出促进业务增长的方案。我们知道，增长是企业的生命线，从这点来说，对业务流程的梳理，说是数据分析的基石，一点都不为过。 我们总提“业务流程”，那么什么是业务流程呢？ 引用百度百科的解释： “业务流程，是为达到特定的价值目标而由不同的人分别共同完成的一系列活动。”这是广义上的业务流程的含义，而狭义的业务流程，则认为它仅仅是与客户价值的满足相联系的一系列活动。 从业务流程的定义里，我们需要关注这么几个要素： 角色：这是业务流程里的第一个基本要素。有了角色才会有分工、有协作，才能完成特定的业务目标。活动：也就是指具体做的事，每个角色都会有具体要做的事。协作：一家公司或者说一个组织里面，不同人做不同事，最终通过协助才能完成一系列的事。而且协作方式上，有并行和串行之分（意思是可以在同一时间完成，或者是不同的时间段里完成）。产出物：每个人有了具体活动，就会有产出，产出的东西形成产出物，以使不同活动在不同岗位间进行转手交接成为可能。规则：正所谓，无规矩不成方圆，活动的内容、方式、责任等也必须有明确的安排和界定。关于业务流程相关的五要素，我们这里还是以某B端产品的职能架构为例，来感受一下业务流程中每个角色的作用。架构下，一般主要有产品设计部（负责技术、测试、产品、设计等）、运营部（负责市场、各类运营等）、销售部（负责销售达成、市场开拓等）、售后服务部（负责售后跟踪、促进转化等）四个部门。关于各部门的重点工作如下： 产品设计部：输出产品方案，帮助商家解决业务问题，包括需求挖掘、需求分析、需求管理等； 运营部：获取足够流量及销售线索，进行内容运营、活动运营、社群运营以及打造品牌口碑等； 销售部：将有效的销售线索，转化至与客户成交这一步骤，需要经常进行线下拜访、PPT演示、签订合同等相关工作。 售后服务部：助力客户成功、转化成单，提升客户产品的使用率，兼任新手培训、客户成功案例分享等工作。 各部门的相关工作人员，就是各个角色。每个角色具体做的事，就是活动。产品人员做产品，营销人员获取销售线索，销售做销售转化，客户成功做客户服务，这就是协作。营销部门交付有效的客户线索，销售交付已付费的客户，这就是产出物。运营部门必须获得的是有效线索才可以交给销售部，而什么是有效线索，也会有相应的标准。产品设计需要的相应标准，这就是规则。那么，我们对关于业务流程的定义以及包含的基本要素有了一定的了解之后，接下来，我们就来看一下，如何梳理以及绘制业务流程？ 其实，梳理业务流程是一个相当复杂的过程，这个过程主要是以实际的业务场景为基础来获取业务信息，然后抽象出一个以参与对象为节点的业务流程。在形式上，我们可以使用【泳道图】等工具将流程的要素及细节等信息，用一目了然的方式展现出来。展示步骤如下： 1）获取详细且真实的业务流程我们一般有两种获取业务流程的方法：从业务那边直接获取，或者依靠自己去观察、了解业务流程。 关于第一种，好处是，业务部门一般都会有现成的整理好的流程。但缺点是，这种模式一般不能直接拿来用。因为很多业务都是针对自己当前的业务整理的，或者针对自己部门的.业务整理，并不是完整的全局流程。而产品设计需要考虑全局性，甚至未来的扩展性。 关于第二种，需要费时费力，但是完成后效率将倍增。如果业务部门没有纸面上的流程图，只能靠业务人员的口述去了解他们的业务流程。这时最好的方法，就是自己先模拟走一遍流程，最终落到纸面上，形成业务流程。然后我们拿着这份流程图与业务再次进行核实，甚至需要重复核实及校对，因为流程常常会随着业务方向的变化而变化。在这一点上，我们按照这样的步骤，来逐一完成各个节点业务的流程。 2）明确全业务流程的关键角色首先要弄清楚哪些人会参与解决问题。 解决一个问题往往需要完成多个任务，每一个任务都会由一个或多个人参与。找到那些执行相同任务的人，把他们定义为一个角色。 针对B类产品客户可能不仅仅是单一角色，可能还会涉及到多个角色，如：销售员、客服、运营人员，在不同阶段参与人和参与度都不同。可能会涉及到产品定位以外的人员，比如技术人员等。早期可不做深入挖掘，但也需要收集，了解其参与的作用。 3）识别路径节点解决一个问题需要执行很多任务，但并非所有的任务都是关键业务节点。 关键任务节点有两个特征：一是能够推进业务往下进行，二是推动业务在不同角色间流转。业务流程路径则反应了整个业务流程逻辑。通过关键节点转化关系及结果，反应业务状况的好坏。 当然，这些都是用户在业务进行到一定的阶段需要完成的一些相对大一点的阶段性的目标。这些目标在后续需要进行进一步的细分处理拆解子目标，作为后期切分页面的依据。 4）找到用户参与的关键步骤业务流程的设计中，如果加入用户参与的角度，会使整个流程更具有针对性和合理性。 完整的业务流程中，参与人大部分是团队内部的成员，加入外部成员后，相当于引入了可以提供反馈及增长动力要素。 而这一点，在流程设计及页面优化和调整上，起到关键作用。梳理业务流程不是简单的照搬，需要分析现有实际场景中各节点的必要性，现有流程是否可以进行优化或者调整。 5）留意不同业务场景对流程的影响从产品生命周期中，我们需要考虑，周期内不同阶段的营销及管理策略的差异，会给业务流程带来的影响。 从业务场景中，我们需要考虑，同一个场景内不同画像的客户群体的差异，会给业务流程带来的影响。甚至在某些特殊的时间节点和场合，例如像“双十一”等业绩旺季的业务流程调整。 总体来说，我们梳理业务流程的初衷，是便于我们进行数据采集及分析，而分析的结论和成果，还是要同步给业务团队。因此，我们既要站在数据分析的专业角度上给予业务团队关于流程的优化方案及分析结果，还要提醒业务团队不同场景下的战略调整，最终促成业务增长。 02 总结 以上是梳理业务流程需要明确的相关内容。获取这些信息的方法，可以通过：现场调研、用户访谈、场景观察等方法获悉。获悉信息后，我们需要将相关内容分类梳理归集存档，存档结果可以通过【泳道图】表现出来。 整个流程走下来，我们对业务流转和规则也就有了比较清晰的认知了。做数据分析，理解“业务流程”是必备的思维方式，尤其是刚入门数据分析时，必须要了解目力之所及的业务流程、参与其中的业务对象、操作时的数据留痕以及表面产生的问题。当你对当前业务有了以上角度的了解，才算是真正的入门。任何一个角度的不完善，就能造成你的理解、分析问题、提出解决方案时的盲区。 然后，如果你对当前的业务情况已经了如指掌，就可以着手解决一些明显的局部问题。比如产品上的某一模块的功能对最终的目标没有任何帮助，我们可以将其下线，保障整个产品的畅通，防止后面的产品规划上造成影响。 业务流程和数据流程3 流程管理的基本特征 1、业务流程是指以面向顾客直接产生价值增值的流程； 2、管理流程是指为了控制风险、降低成本、提高服务质量、提高工作效率、提高对市场的反应速度，最终提高顾客满意度和企业市场竞争能力并达到利润最大化和提高经营效益的目的的流程。 企业内的一切流程都应以企业目标为根本依据，尤其是管理流程：对外，面向客户，提高业务流程的效率；对内，面向企业目标，提高管理流程的效率，平衡企业各方资源（生产线平衡），控制总体效率的平衡，实现企业总体绩效。 流程管理的优势 在流程管理中，流程中各个节点上的工作由团队成员负责，流程负责人对整条流程的成效负责，因此流程管理在分工意义上依旧属于管理活动簇，只不过相对于职能管理而言，前者着眼于提高组织横向的满足客户的工作效率，后者着眼于保证最高管理者对组织的纵向控制和获取专业化的分工优势，二者在各自的管理活动构成上也存在着明显的差异，这说明流程管理对于传统的管理模式既具有传承性，又具有创新性。 流程管理的局限性 流程管理模式所适用的管理机制仅是一种，不能单独去有效应对所有的管理问题，管理问题的解决其实有三种途径，即能动致变的演化机制途径、设计优化的控制机制途径以及两种机制的藕合互动途径。假设一个组织的所有工作都采用流程管理模式，因为不可能用一条流程去囊括组织的全部工作并加以管理，换言之，至少存在两种以上的流程，如物流和资金流，而对两条以上流程的管理却属于职能管理的范畴，所以流程管理不能有效处理的问题还得留给职能管理去解决或与职能管理相配合而得到解决。另外，由于市场需求的持续变化以及生产技术的不断发展，组织管理经常会面临新的矛盾和问题，如出现的物流管理和信息化建设等等。在这种情况下，组织一般会先成立一个职能部门去解决特定的矛盾和问题，而不可能一开始就考虑设计一个流程去处理这些特定的矛盾和问题，因此至少从这两点来讲，职能管理是会永远存在的，并且与流程管理的互补关系大于二者之间的替代关系。 因此，在流程梳理中将流程环节对应到部门、岗位职责时，要注意流程梳理无法涵盖所有的职能，这就需要将职能梳理作为辅助手段，才能保证部门与岗位职能的全面性。 结语 总而言之，企业流程管理主要是企业管理者对企业内部改革，改变企业职能管理机构重叠、中间层次多、流程不闭环等，使每个流程可从头至尾由一个职能机构管理，做到机构不重叠、业务不重复，达到缩短流程周期、节约运作资本的作用。它是一种以规范化的构造端到端的卓越业务流程为中心，以持续的提高组织业务绩效为目的的系统化方法。它的推出是工作流技术和企业管理理念的一次划时代飞跃。 流程管理，是保证工作效率提高的关键;企业管理者只有将流程中的各个节点把握好，才可以让工作人员的效率迅速提高。企业运行必须让流程说话，企业管理者思考问题时要用流程思考，而流程最好让那些具有丰富企业管理经验和系统管理思维的人来设计，他们会把流程科学、管理新方法和企业固有的文化融为一体，让企业文化形成独特优势，流程思想就是企业的核心竞争力，对于企业的长远发展有着非常重要的意义。

(1) 顾客（Customer）——买卖双方关系中的主导权转到了顾客一方。竞争使顾客对商品有了更大的选择余地；随着生活水平的不断提高，顾客对各种产品和服务也有了更高的要求。(2)竞争（Competition）——技术进步使竞争的方式和手段不断发展，发生了根本性的变化。越来越多的跨国公司越出国界，在逐渐走向一体化的全球市场上展开各种形式的竞争，美国企业面临日本、欧洲企业的竞争威胁。(3)变化（Change）——市场需求日趋多变，产品寿命周期的单位已由“年”趋于“月”，技术进步使企业的生产、服务系统经常变化，这种变化已经成为持续不断的事情。因此在大量生产、大量消费的环境下发展起来的企业经营管理模式已无法适应快速变化的市场。面对这些挑战，企业只有在更高水平上进行一场根本性的改革与创新，才能在低速增长时代增强自身的竞争力。在这种背景下，结合美国企业为挑战来自日本、欧洲的威胁而展开的实际探索，1993年哈默和钱皮出版了《再造企业》（Reengineering the Corpration）一书，书中认为：“20年来，没有一个管理思潮能将美国的竞争力倒转过来，如目标管理、多样化、Z理论、零基预算，价值分析、分权、质量圈、追求卓越、结构重整、文件管理、走动式管理、矩阵管理、内部创新及一分钟决策等”。1995年，钱皮又出版了《再造管理》。①功能障碍：随着技术的发展，技术上具有不可分性的团队工作（TNE），个人可完成的工作额 度就会发生变化，这就会使原来的作业流程或者支离破碎增加管理成本、或者核算单位太大造成权责利脱节，并会造成组织机构设计的不合理，形成企业发展的瓶颈。②重要性：不同的作业流程环节对企业的影响是不同的。随着市场的发展，顾客对产品、服务需求的变化，作业流程中的关键环节以及各环节的重要性也在变化。③可行性：根据市场、技术变化的特点及企业的现实情况，分清问题的轻重缓急，找出流程再造的切入点。为了对上述问题的认识更具有针对性，还必须深入现场，具体观测、分析现存作业流程的功能、制约因素以及表现的关键问题。

财务报表主要看哪些数据：（一） 偿债能力分析指标： 1、 营运资本：（1） 公式：营运资本=流动资产-流动负债（2） 分析：当流动资产大于流动负债时，营运资本为正数，表明长期资本的数额大于长期资产，超出部分被用于流动资产。营运资本的数额越大，财务状况越稳定。2、 流动比率：（1） 公式：流动比率=流动资产/流动负债（2） 分析：流动比率越高越好，反映短期偿债能力越强，债权人的权益约有保障。一般认为流动比率为2时比较合适，但这也不是绝对的，不同行业的比率，通常有明显差别，所以要具体情况具体分析。而且，该比率也不宜过高，比率过高，会影响资金的使用效率和企业的筹资成本，进而影响获利能力。3、 速动比率：（1） 公式：速动比率=速动资产/流动负债（2） 速动资产包括：货币资金、交易性金融资产和各种应收、预付款项。（3） 分析：一般情况下，该比率越高，说明企业偿还流动负债的能力越强。通常认为1时比较合适。同流动比率一样，也不能绝对认为该比率低的企业偿还能力就一定低，还要根据具体情况来分析。4、 现金比率：（1） 公式：现金比率=（货币资金+交易性金融资产）/流动负债（2） 分析：一般来说，现金比率越高，说明资产的流动性越强，短期偿债能力越强，但同时表明企业持有大量闲置资金，可能会造成获利能力降低。（二） 长期偿债能力分析指标：1、 资产负债率：（1） 公式：资产负债率=负债总额/资产总额（2） 分析：一般情况下，指标越小，说明企业长期偿债能力越强；该指标过小，表明企业对财务杠杆利用不够。2、 产权比率：（1） 公式：产权比率=负债总额/股东权益（2） 分析：指标越低，说明企业长期偿债能力越强，债权人的权益的保障度越高，承担的风险越小；该指标过低，表明企业对财务杠杆利用不够。3、 权益乘数：（1） 公式：权益乘数=资产总额/股东权益=1+产权比率=1/（1-资产负债率）（2） 分析：权益乘数越大，表明所有者投入企业的资本占全部资产的比重越小，企业的负债程度越高；权益乘数越小，表明所有者投入企业的资本占全部资产的比重越大，企业的负债程度越低，债权人权益受保护的程度越高。4、 已获利息倍数：（1） 公式：已获利息倍数=息税前利润总额/利息费用（2） 分析：一般情况下，已获利息倍数越高，说明企业长期偿债能力越强。国际上通常认为，该指标为3时较为适当，从长期来看至少应大于15、 现金流量利息保障倍数：（1） 公式：现金流量利息保障倍数=经营现金流量净额/利息费用（2） 分析：它比收益基础的利息保障倍数更可靠，因为实际用以支付利息的是现金，而不是收益。6、 现金流量债务比：（1） 公式：现金流量债务比=经营现金流量净额/债务总额（2） 分析：该比率表明企业用经营现金流量偿付全部债务的能力，比率越高，承担债务总额的能力越强。（三） 营运能力分析指标：1、 存货周转率：（1） 公式：营存货周转率=营业成本/平均存货余额（2） 分析：一般来讲，存货周转速度越快，存货占用水平越低，流动性越强，存货转化为现金或应收帐款的速度就越快，这样会增强企业的短期偿债能力及获利能力2、 应收账款周转率：（1） 公式：应收账款周转率=营业收入/平均应收账款余额（2） 分析：一般来说，应收帐款周转率越高越好,表明公司收帐速度快，平均收账期短，坏帐损失少，资产流动快，偿债能力强3、 总资产周转率：（1） 公式：总资产周转率=营业收入/平均资产余额（2） 分析：一般情况下，该数值越高，表明企业总资产周转速度越快。销售能力越强，资产利用效率越高。（四） 盈利能力分析指标：1、 营业毛利率=（营业收入-营业成本）/营业收入2、 营业利润率=营业利润/营业收入3、 营业净利率=净利润/营业收入4、 成本费用利润率=利润总额/成本费用总额成本费用总额=营业成本+营业税金及附加+销售费用+管理费用+财务费用5、 总资产利润率=利润总额/平均资产总额6、 总资产报酬率=息税前利润总额/平均资产总额7、 总资产净利率=净利润/平均资产总额8、 净资产收益率=净利润/平均净资产9、 资本收益率=净利润/平均资本（五） 发展能力分析指标1、 营业收入增长率=本年营业收入增长额/上年营业收入总额2、 营业利润增长率=本年营业利润增长额/上年营业利润3、 净利润增长率=本年净利润增长额/上年净利润4、 总资产增长率=本年总资产增长额/年初资产总额

财务分析报告也叫财务情况说明书，它是在分析各项财务计划完成情况的基础上概括、提炼、编写的具有说明性和结论性的书面材料。财务分析报告按其涉及内容的范围不同，可以分为全面分析报告、简要分析报告、典型分析报告、专题分析报告、分列对比分析报告。 财务分析报告由标题、正文和落款三部分组成。 （1）标题。包括企业名称。时间界限、分析内容等。 （2）正文。由开头、主体、 结尾三部份组成。 开头，用简洁的文字概述分析对象的基本情况和财务活动情况，取得的主要成绩和存在的问题，以及对分析财务状况的基本评价。 主体，是财务分析报告的核心部份，是对各项指标的完成情况及有关的其他情况的说明，并对影响指标增减变化的原因进行分析。 结尾，指出问题，提出建议和措施。 （3）落款。包括报告单位名称和写作日期财务分析指标和说明 1、反映企业财务结构是否合理的指标有: (1)净资产比率=股东权益总额/总资产 该指标主要用来反映企业的资金实力和偿债安全性，它的倒数即为负债比率。净资产比率的高低与企业资金实力成正比，但该比率过高，则说明企业财务结构不尽合理。该指标一般应在50%左右，但对于一些特大型企业而言，该指标的参照标准应有所降低。 (2)固定资产净值率=固定资产净值/固定资产原值 该指标反映的是企业固定资产的新旧程度和生产能力，一般该指标应超过75%为好。该指标对于工业企业生产能力的评价有着重要的意义。 (3)资本化比率=长期负债/(长期负债+股东股益) 该指标主要用来反映企业需要偿还的及有息长期负债占整个长期营运资金的比重，因而该指标不宜过高，一般应在20%以下。 2、反映企业偿还债务安全性及偿债能力的指标有: (1)流动比率=流动资产/流动负债 该指标主要用来反映企业偿还债务的能力。一般而言，该指标应保持在2:1的水平。过高的流动比率是反映企业财务结构不尽合理的一种信息，它有可能是： 1）企业某些环节的管理较为薄弱，从而导致企业在应收账款或存货等方面有较高的水平； 2）企业可能因经营意识较为保守而不愿扩大负债经营的规模； 3）股份制企业在以发行股票、增资配股或举借长期借款、债券等方式筹得的资金后尚未充分投入营运；等等。但就总体而言，过高的流动比率主要反映了企业的资金没有得到充分利用，而该比率过低，则说明企业偿债的安全性较弱。 (2)速动比率＝（流动资产－存货－预付费用－待摊费用）／流动负债 由于在企业流动资产中包含了一部分变现能力（流动性）很弱的存货及待摊或预付费用，为了进一步反映企业偿还短期债务的能力，通常，人们都用这个比率来予以测试，因此该比率又称为“酸性试验”。在通常情况下，该比率应以1:1为好，但在实际工作中，该比率（包括流动比率）的评价标准还须根据行业特点来判定，不能一概而论。 3、反映股东对企业净资产所拥有的权益的指标主要有： 每股净资产＝股东权益总额／（股本总额×股票面额) 该指标说明股东所持的每一份股票在企业中所具有的价值，即所代表的净资产价值。该指标可以用来判断股票市价的合理与否。一般来说，该指标越高，每一股股票所代表的价值就越高，但是这应该与企业的经营业绩相区分，因为，每股净资产比重较高可能是由于企业在股票发行时取得较高的溢价所致。 4、营利能力比率指标分析 营利公司经营的主要目的，营利比率是对投资者最为重要的指标。检验营利能力的指标主要有： 1．资产报酬率也叫投资盈利率，表明公司资产总额中平均每百元所能获得的纯利润，可用以衡量投资资源所获得的经营成效，原则上比率越大越好。 资产报酬率＝（税后利润÷平均资产总额）×100％ 式中，平均资产总额＝（期初资产总额＋期末资产总额）÷2 2．股本报酬率指公司税后利润与其股本的比率，表明公司股本总额中平均每百元股本所获得的纯利润。 股本报酬率＝（税后利润÷股本）×100％ 式中股本指公司光盘按面值计算的总金额，股本报酬率能够体现公司股本盈利能力的大小。原则上数值越大约好。 3．股东权益报酬率又称为净值报酬率，指普通股投资者获得的投资报酬率。 股东权益报酬率＝（税后利润－优先股股息）÷（股东权益）×100％ 股东权益或股票净值、普通股帐面价值或资本净值，是公司股本、公积金、留存收益等的总和。股东权益报酬率表明表明普通股投资者委托公司管理人员应用其资金所获得的投资报酬，所以数值越大越好。 4．每股盈利指扣除优先股股息后的税后利润与普通股股数的比率。 每股盈利＝（税后利润－优先股股息）÷（普通股总股数） 这个指标表明公司获利能力和每股普通股投资的回报水平，数值当然越大越好。 5．每股净资产额也称为每股帐面价值，计算公式如下： 每股净资产额＝（股东权益）÷（股本总数） 这个指标放映每一普通股所含的资产价值，即股票市价中有实物作为支持的部分。一般经营业绩较好的公司的股票，每股净资产额必然高于其票面价值。 6．营业纯益率指公司税后利润与营业收入的比值，表明每百元营业收入获得的收益。 营业纯益率＝（税后利润÷营业收入）×100％ 数值越大，说明公司获利的能力越强。 7．市盈率市盈率又称本益比，是每股股票现价与每股股票税后盈利的比值。 市盈率＝（每股股票市价）÷（每股税后利润） 市盈率通常用两种不同的算法，市盈率（1）使用上年实际实现的税后利润为标准进行计算，市盈率（2）使用当年的预测税后利润为标准进行计算。 市盈率是估算投资回收期、显示股票投机价值和投资价值的重要参考数据。原则上说数值越小越好。 5、偿还能力比率指标分析 对于投资者来说，公司的偿还能力指标是判定投资安全性的重要依据。 1．短期债务清偿能力比率 短期债务清偿能力比率又称为流动性比率，主要有下面几种： 流动比率＝（流动资产总额）÷（流动负债总额） 流动比率表明公司每一元流动负债有多少流动资产作为偿付保证，比率较大，说明公司对短期债务的偿付能力越较强。 速动比率＝（速动资产）÷（流动负债） 速动比率也是衡量公司短期债务清偿能力的数据。速动资产是指那些可以立即转换为现金来偿付流动负债的流动资产，所以这个数字比流动比率更能够表明公司的短期负债偿付能力。 流动资产构成比率＝（每一项流动资产额）÷（流动资产总额） 流动资产由多种部分组成，只有变现能力强的流动资产占有较大比例时企业的偿债能力才更强，否则即使流动比率较高也未必有较强的偿债能力。 2．长期债务清偿能力比率 长期债务是指一年期以上的债务。长期偿债能力不仅关系到投资者的安全，还反映公司扩展经营能力的强弱。 股东权益对负债比率＝（股东权益总额÷负债总额）×100％ 股东权益对负债比率表明每百元负债中，有多少自有资本作为偿付保证。数值越大，表明公有足够的资本以保证偿还债务。 负债比率＝（负债总额÷总资产净额）×100％ 负债比率又叫作举债经营比率，显示债权人的权益占总资产的比例，数值较大，说明公司扩展经营的能力较强，股东权益的运用越充分，但债务太多，会影响债务的偿还能力。 产权比率＝（股东权益总额÷总资产净额）×100％ 产权比率又称股东权益比率，表明股东权益占总资产的比重。 固定比率＝（股东权益÷固定资产）×100％ 固定比率表明公司固定资产中有多少是用自有资本购置的，一般认为这个数值应在100％以上。 固定资产对长期负债比率＝（固定资产÷长期负债）×100％ 固定资产对长期负债比率表明固定资产中来自长期债款的比例。一般认为，这个数值应在100％以上，否则，债权人的权益就难于保证。 6．成长性比率指标分析 成长性，是指公司通过扩展经营具有不断发展的能力。 利润留存率＝（税后利润－已发股利）÷（税后利润） 利润留存率越高表明公司的发展后劲越足。 再投资率＝（资本报酬率）×（股东盈利保留率） 再投资率又称内部成长率，表明公司用其盈余所得进行再投资的能力。数值大说明扩展经营能力强。 7．效率比率指标分析 效率比例是用来考察公司运用其资产的有效性及经营效率的指标。 存货周转率＝（营业成本）÷（平均存货额） 存货周转率越高，说明存货周转快，公司控制存货的能力强，存货成本低，经营效率高。 应收帐款周转率＝（营业收入）÷（应收帐款平均余额） 应收帐款周转率表明公司收帐款效率。数值大，说明资金运用和管理效率高。 固定资产周转率＝（营业收入）÷（平均固定资产余额） 固定资产周转率用来检测公司固定资产的利用效率，数值越大，说明固定资产周转速度越快固定资产闲置越少。

大数据管理与应用专业的研究方向比较广泛，以下是一些常见的考研专业：1. 计算机科学与技术：这个专业与大数据有很强的相关性，可以深入研究大数据的存储、处理和分析等方面的技术。2. 软件工程：这个专业主要研究软件开发和管理方面的知识，对于大数据管理与应用中的软件开发和项目管理等方面有一定的帮助。3. 信息管理与信息系统：这个专业主要研究信息管理和信息系统的设计、开发和实施等方面的知识，对于大数据管理与应用中的信息管理和系统建设等方面有一定的帮助。4. 统计学：这个专业主要研究统计方法和理论，对于大数据管理与应用中的数据分析和建模等方面有一定的帮助。5. 人工智能：这个专业主要研究人工智能技术和应用，对于大数据管理与应用中的数据挖掘和智能分析等方面有一定的帮助。当然，还有其他的专业也可以考虑，具体选择哪个专业还需要根据个人兴趣和职业规划来决定。

大数据管理与应用专业考研的相关专业有以下几个：计算机科学与技术类考研方向，包括计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术等方向；统计学类考研方向，包括统计学、应用统计学、数据科学与大数据技术等方向；工商管理类考研方向，包括信息管理与信息系统、电子商务、企业管理、市场营销等方向；数学类考研方向，包括应用数学、数据挖掘与人工智能等方向；传媒类考研方向，包括新闻与传播学、广告学、传媒管理与策划等方向。当然，具体考研方向还需根据个人兴趣和职业规划而定。建议您多了解一些考研方向的信息，参考专业课考纲和复习大纲，作出适合自己的选择。

单纯从理论角度来说是的，因为理论是建立在流动资产处置自由化的假设上的，即企业的流动资产可以自由支配，包括应收账款可以按时顺利收回、企业资金运用不受限制等等。在实务当中就未必如此，尤其是在股市分析方面更是如此，企业的流动资产要分析构成，如果存在大量的应收款项，应该更深入的分析款项形成原因及风险，否则很容易被表面数据所迷惑。

您好，想买华为mate30原装数据线最好在官方旗舰店买原装的两米的，不过也有很好的平替，比如说品胜的牌子就不错，不管是充电速度还是质量和原机都一样。

本金比例不低于总投资的30%。项目贷款要求自有资本金比例不低于总投资的30%，在项目资本金先于银行贷款资金投入或者同比例投入的情况下，还要求在贷款到期之前不得抽回资本金，并且不得通过任何形式来进行股权和利润分配。

1.发货数据：指在快团团销售模式下，商家根据购买者的订单信息，将商品发出并进行配送的数据统计。2.核销数据：指在快团团销售模式下，购买者成功购买商品后，在指定的时间和地点进行核销的数据统计。一、快团团发货和核销数据是指什么？快团团是拼多多平台上的一种销售模式，指的是通过团购的方式销售商品。在快团团销售模式下，购买者可以通过参与团购活动来获得更低的价格和更多的优惠。二、关于快团团的发货和核销数据，可以解释如下：1.发货数据：指在快团团销售模式下，商家根据购买者的订单信息，将商品发出并进行配送的数据统计。发货数据包括订单的发货数量、发货时间、发货状态等信息。这些数据可以帮助商家了解商品的销售情况和配送效率，以及满足消费者的购物需求。2.核销数据：指在快团团销售模式下，购买者成功购买商品后，在指定的时间和地点进行核销的数据统计。核销数据包括购买者的核销数量、核销时间、核销状态等信息。商家可以通过核销数据来跟踪团购活动的参与情况，并核实消费者的购买行为。这些发货和核销数据对商家来说非常重要，可以帮助他们了解商品的销售情况、库存管理、物流配送等方面的信息。同时，对于拼多多平台来说，这些数据也是评估商家表现和运营效果的重要指标之一。

先做利润表，利润表是计算过程，如下： 一、营业收入 减：营业成本 减：营业税金及附加 减：销售费用 减：管理费用 减：财务费用 减：资产减值损失 加：投资收益 二、营业利润（亏损以“-”号填列） 加：营业外收入 减：营业外支出 三、利润总额（亏损总额以“-”号填列） 减：所得税费用 四、净利润（净亏损以“-”号填列） 然后再做资产负债表，资产=负债+所有者权益把利润表的“净利润”加到资产负债表“未分配利润”期末数一栏（未分配利润期初数+利润表净利润本年数）。

首先，了解存货周转率、流动比率和产权比率。存货周转率=销售成本/[（存货期初+存货期末）/2]流动比率=流动资产/流动负债产权比率=负债总额/股东权益已知资产方面的科目有货币资金(已知）、应收账款（未知）、存货（未知）、固定资产净值(已知）：1、从上述不同的比率可以看出，应先求出存货期末余额存货周转率=销售成本/[（存货期初+存货期末）/2]6=14700/[（1500+存货期末余额）/2]可以求得，存货期末余额=3400(万元）2、已知资产总额为16200故：应收账款=资产总额-货币资金-存货-固定资产净值将已知的数额代入公式，可以得出：应收账款=5950（万元）3、已求出资产不同科目的金额，通过流动比率，可以求出流动负债中应付账款的金额流动比率=流动资产/流动负债流动比率=（货币资金+应收账款+存货）/（应付账款+应交税金）将已知数额代入公式，可以得出：应付账款=5000（万元)4、通过产权比率，我们可以求出剩下的两个科目：长期负债、未分配利润我们都知道：资产总额=负债总额+所有者权益故：负债总额+所有者权益=16200万元产权比率=负债总额/股东权益A:0.7=（应付账款+应交税金+长期负债）/（实收资本+未分配利润）B:应付账款+应交税金+长期负债+实收资本+未分配利润=16200将已知的应付帐款、应交税金、实收资本金额代入A.B这个二元一次公式，可以求得：长期负债=1650未分配利润=20005、将以上得出的各项科目金额填入资产负债表即可。以上是个人思考结果，如有不当，请指出并请赐教。

数据挖掘最常见的十种方法：1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。2、购物篮分析（Market Basket Analysis）购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相 关的联想（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。3、决策树（Decision Trees）决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策 树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。4、遗传算法（Genetic Algorithm）遗传算法学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经 由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数（fitness function）决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 （cluster）问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。5、聚类分析（Cluster Detection）这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。6、连接分析（Link Analysis）连接分析是以数学中之图形理论（graph theory）为基础，藉由记录之间的关系发展出一个模式，它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉 连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于 企业的研究。7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）严格说起来，OLAP分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。8、神经网络（Neural Networks）神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。若面对新的例证，神经网络即可根据其过去学习的成果归纳后，推导出新的结果，乃属于机器学习的一种。数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式，其学习效果十分正确并可做预测功能。9、判别分析（Discriminant Analysis）当所遭遇问题它的因变量为定性（categorical），而自变量（预测变量）为定量（metric）时，判别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决 分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 —判别分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多个群体构成，则称之为多元判别分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。10、罗吉斯回归分析（Logistic Analysis）当判别分析中群体不符合正态分布假设时，罗吉斯回归分析是一个很好的替代方法。罗吉斯回归分析并非预测事件（event）是否发生，而是预测该事件的机 率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状，当自变量很小时，机率值接近为零；当自变量值慢慢增加时，机率值沿着曲线增加，增加到一定程度时，曲线协 率开始减小，故机率值介于0与1之间。

神经网络方法神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。粗集方法粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。覆盖正例排斥反例方法它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。统计分析方法在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。模糊集方法即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。关于数据挖掘的方法有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

1、决策树法决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元树、三元树或混和的决策树型态。2、神经网络法神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能，对复杂情况能得到精确的预测结果;缺点首先是不适合处理高维变量，不能观察中间的学习过程，具有“黑箱”性，输出结果也难以解释;其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。3、关联规则法关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。4、遗传算法遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象，是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。它的基本观点是“适者生存”原理，具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。主要的优点是可以处理许多数据类型，同时可以并行处理各种数据;缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。5、聚类分析法聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。根据定义可以把其分为四类：基于层次的聚类方法;分区聚类算法;基于密度的聚类算法;网格的聚类算法。常用的经典聚类方法有K-mean，K-medoids，ISODATA等。6、模糊集法模糊集法是利用模糊集合理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊集合理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高，模糊性就越强。7、web页挖掘通过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。8、逻辑回归分析反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。9、粗糙集法是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具，可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。其优点是算法简单，在其处理过程中可以不需要关于数据的先验知识，可以自动找出问题的内在规律;缺点是难以直接处理连续的属性，须先进行属性的离散化。因此，连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。10、连接分析它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于企业的研究。

1.基于历史的MBR分析基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较。MBR中有两个主要的要素，分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。MBR的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。2.购物篮分析购物篮分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品， 找出相关的联想(association)规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。购物篮分析基本运作过程包含下列三点：选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。经由对共同发生矩阵(co-occurrence matrix)的探讨挖掘出联想规则。克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久(呈现指数递增)，此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。购物篮分析技术可以应用在下列问题上：针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。3.决策树决策树(Decision Trees)在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。4.遗传算法遗传算法(Genetic Algorithm)学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数(fitness function)决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 (cluster)问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。5.聚类分析聚类分析(Cluster Detection)这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。

减少数的深度用决策树法训练大量数据集最节约时间。决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较，从而获得最优方案的风险型决策方法。图论中的树是连通且无回路的有向图，入度为0的点称为树根，出度为0的点称为树叶，树叶以外的点称为内点。决策树由树根（决策节点）、其他内点（方案节点、状态节点）、树叶（终点）、树枝（方案枝、概率枝）、概率值、损益值组成。决策树的另一个使用是作为计算条件概率的描述性手段。决策论中（如风险管理），决策树由一个决策图和可能的结果（包括资源成本和风险）组成， 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。决策树经常在运筹学中使用，特别是在决策分析中，它帮助确定一个能最可能达到目标的策略。如果在实际中，决策不得不在没有完备知识的情况下被在线采用，一个决策树应该平行概率模型作为最佳的选择模型或在线选择模型算法。决策树法原理：它利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。决策树分析法是常用的风险分析决策方法。该方法是一种用树形图来描述各方案在未来收益的计算。比较以及选择的方法，其决策是以期望值为标准的。人们计算的各种方案在未来的经济效果只能是考虑到各种自然状态出现的概率的期望值，与未来的实际收益不会完全相等。