財務分析方法樹形圖

㈠ 哪些財務指標可分析上市公司盈利能力

（一）凈資產收益率
凈資產收益率是反映了上市公司資金的投入產出能力的指標，這個指標數值越高，表明充分運用資源，配置合理，最有效地利用好資源，最大化收益。
從股東角度分析，凈資產收益率反映了股東向公司投入資本的報酬率。
我們知道，企業的資金來源有兩個渠道，一個是向銀行借貸，一個是來自股東投資。
凈資產收益率是一個綜合性指標，在杜邦分析法中，從凈資產收益率這個指標出發，繼續分解成樹形相互聯系的多個指標，比如資產周轉率、銷售利潤率、權益乘數等，還可以結合應收賬款、其他應收款、待攤費用等進行分析。
凈資產收益率也稱為權益報酬率。
（二）主營業務銷售利潤。
銷售利潤就是指公司一定時期內利潤與產品銷售凈收入的比值，簡單地說，就是企業銷售了一塊錢收入帶來的凈利潤是多少。
為什麼要分析主營業務呢？
主營業務是比較重要的一塊，主營業務也是一家上市公司主要經營的內容，比如汽車企業主要經營汽車生產、研發、銷售等核心業務。
如果主營業務銷售利潤增長快，或說明公司在同行業中競爭能力提高，市場份額增大，生產力提高也降低了成本，凈利潤增幅也表明了業績比較好。
分析銷售利潤還需金額和財務費用、資本結構等因素綜合分析。
（三）市值與資本保值增值指標。
如果一個上市公司市值增長，表明經營有效，市值穩定的股票，投資者可以考慮長期投資。
資本保值增值反映了期初、期末資產的變化情況，資本保值率可以考核企業資本是否保值。
（四）資產凈利率
資產凈利率與凈資產收益率不同，資產凈利率=凈利潤/【（期初資產總額+期末資產總額）/2】乘以100%。
這個指標可以表明資產利用效率，考核公司資產綜合利用效果，資產利用效率越高，比值越高。
除上述指標，還有營業利潤率、成本費用利潤率、盈餘現金保障倍數、總資產報酬率、每股收益、每股股利、市盈率、每股凈資產等指標來分析盈利能力。
盈利能力反映了上市公司獲取利潤能力，我們可以運用衡量財報有關指標，通過盈利能力分析來發現有潛力可長期持有股票。

㈡ 大數據分析需要哪些工具

稍微整理了下常用到的大數據分析工具，看下能不能幫到你
1.專業的大數據分析工具
2.各種Python數據可視化第三方庫
3.其它語言的數據可視化框架
一、專業的大數據分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
二、Python的數據可視化第三方庫
Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。
1、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
三、其他數據可視化工具
1、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。

㈢ 大數據分析工具有哪些，有什麼特點

常用的數據分析工具有如下幾個
SAS
一般用法。SAS由於其功能強大而且可以編程，很受高級用戶的歡迎。也正是基於此，它是最難掌握的軟體之一。使用SAS時，你需要編寫SAS程序來處理數據，進行分析。如果在一個程序中出現一個錯誤，找到並改正這個錯誤將是困難的。
數據管理。在數據管理方面，SAS是非常強大的，能讓你用任何可能的方式來處理你的數據。它包含SQL（結構化查詢語言）過程，可以在SAS數據集中使用SQL查詢。但是要學習並掌握SAS軟體的數據管理需要很長的時間，在Stata或SPSS中，完成許多復雜數據管理工作所使用的命令要簡單的多。然而，SAS可以同時處理多個數據文件，使這項工作變得容易。它可以處理的變數能夠達到32,768個，以及你的硬碟空間所允許的最大數量的記錄條數。
統計分析。SAS能夠進行大多數統計分析（回歸分析，logistic回歸，生存分析，方差分析，因子分析，多變數分析）。SAS的最優之處可能在於它的方差分析，混合模型分析和多變數分析，而它的劣勢主要是有序和多元logistic回歸（因為這些命令很難），以及穩健方法（它難以完成穩健回歸和其他穩健方法）。盡管支持調查數據的分析，但與Stata比較仍然是相當有限的。
繪圖功能。在所有的統計軟體中，SAS有最強大的繪圖工具，由SAS/Graph模塊提供。然而，SAS/Graph模塊的學習也是非常專業而復雜，圖形的製作主要使用程序語言。SAS 8雖然可以通過點擊滑鼠來互動式的繪圖，但不象SPSS那樣簡單。
總結。SAS適合高級用戶使用。它的學習過程是艱苦的，最初的階段會使人灰心喪氣。然而它還是以強大的數據管理和同時處理大批數據文件的功能，得到高級用戶的青睞。

Stata
一般用法。Stata以其簡單易懂和功能強大受到初學者和高級用戶的普遍歡迎。使用時可以每次只輸入一個命令（適合初學者），也可以通過一個Stata程序一次輸入多個命令（適合高級用戶）。這樣的話，即使發生錯誤，也較容易找出並加以修改。
數據管理。盡管Stata的數據管理能力沒有SAS那麼強大，它仍然有很多功能較強且簡單的數據管理命令，能夠讓復雜的操作變得容易。Stata主要用於每次對一個數據文件進行操作，難以同時處理多個文件。隨著Stata/SE的推出，現在一個Stata數據文件中的變數可以達到32,768，但是當一個數據文件超越計算機內存所允許的范圍時，你可能無法分析它。
統計分析。Stata也能夠進行大多數統計分析（回歸分析，logistic回歸，生存分析，方差分析，因子分析，以及一些多變數分析）。Stata最大的優勢可能在於回歸分析（它包含易於使用的回歸分析特徵工具），logistic回歸（附加有解釋logistic回歸結果的程序，易用於有序和多元logistic回歸）。Stata也有一系列很好的穩健方法，包括穩健回歸，穩健標准誤的回歸，以及其他包含穩健標准誤估計的命令。此外，在調查數據分析領域，Stata有著明顯優勢，能提供回歸分析，logistic回歸，泊松回歸，概率回歸等的調查數據分析。它的不足之處在於方差分析和傳統的多變數方法（多變數方差分析，判別分析等）。
繪圖功能。正如SPSS，Stata能提供一些命令或滑鼠點擊的交互界面來繪圖。與SPSS不同的是它沒有圖形編輯器。在三種軟體中，它的繪圖命令的句法是最簡單的，功能卻最強大。圖形質量也很好，可以達到出版的要求。另外，這些圖形很好的發揮了補充統計分析的功能，例如，許多命令可以簡化回歸判別過程中散點圖的製作。
總結。Stata較好地實現了使用簡便和功能強大兩者的結合。盡管其簡單易學，它在數據管理和許多前沿統計方法中的功能還是非常強大的。用戶可以很容易的下載到別人已有的程序，也可以自己去編寫，並使之與Stata緊密結合。

SPSS
一般用法。SPSS非常容易使用，故最為初學者所接受。它有一個可以點擊的交互界面，能夠使用下拉菜單來選擇所需要執行的命令。它也有一個通過拷貝和粘貼的方法來學習其「句法」語言，但是這些句法通常非常復雜而且不是很直觀。
數據管理。SPSS有一個類似於Excel的界面友好的數據編輯器，可以用來輸入和定義數據（缺失值，數值標簽等等）。它不是功能很強的數據管理工具（盡管SPS 11版增加了一些增大數據文件的命令，其效果有限）。SPSS也主要用於對一個文件進行操作，難以勝任同時處理多個文件。它的數據文件有4096個變數，記錄的數量則是由你的磁碟空間來限定。
統計分析。SPSS也能夠進行大多數統計分析（回歸分析，logistic回歸，生存分析，方差分析，因子分析，多變數分析）。它的優勢在於方差分析（SPSS能完成多種特殊效應的檢驗）和多變數分析（多元方差分析，因子分析，判別分析等），SPSS11.5版還新增了混合模型分析的功能。其缺點是沒有穩健方法（無法完成穩健回歸或得到穩健標准誤），缺乏調查數據分析（SPSS12版增加了完成部分過程的模塊）。
繪圖功能。SPSS繪圖的交互界面非常簡單，一旦你繪出圖形，你可以根據需要通過點擊來修改。這種圖形質量極佳，還能粘貼到其他文件中（Word 文檔或Powerpoint等）。SPSS也有用於繪圖的編程語句，但是無法產生交互界面作圖的一些效果。這種語句比Stata語句難，但比SAS語句簡單（功能稍遜）。
總結。SPSS致力於簡便易行（其口號是「真正統計，確實簡單」），並且取得了成功。但是如果你是高級用戶，隨著時間推移你會對它喪失興趣。SPSS是制圖方面的強手，由於缺少穩健和調查的方法，處理前沿的統計過程是其弱項。

總體評價
每個軟體都有其獨到之處，也難免有其軟肋所在。總的來說，SAS，Stata和SPSS是能夠用於多種統計分析的一組工具。通過Stat/Transfer可以在數秒或數分鍾內實現不同數據文件的轉換。因此，可以根據你所處理問題的性質來選擇不同的軟體。舉例來說，如果你想通過混合模型來進行分析，你可以選擇SAS；進行logistic回歸則選擇Stata；若是要進行方差分析，最佳的選擇當然是SPSS。假如你經常從事統計分析，強烈建議您把上述軟體收集到你的工具包以便於數據處理。

㈣ 做CPA會計的綜合題例如（長期股權投資）時都是看答案才做得出，怎麼辦

長投這章比較難，既然你有從業資格證的基礎，說明一般的會計分錄你還是能理解的。我自己學習時，主要採用以下方法：
1、先是自己大體看一遍書，畫畫重點（粗讀）
2、找網課，音頻或者視頻的都行，一定要有講義和課件對應的，跟著老師整體走一遍，把考試的重點和一些典型例題的解題流程給搞懂，你通過題目理解考點是如何從題目中體現的，說白了，就是這種考點會出什麼樣的題目，你會發現很多解題思路，都是他用嘴直接說的，在講義上沒有體現，你要自己給補充到講義上
3、完成第二項以後，要學會自我總結，建議總結一個電子文檔，例如，WORD。把講義裡面的重點例題，都自己解一遍，最重要的是要通過此次解題過程，建立自己的解題思路，然後跟講義裡面的解題過程進行比較，調整和補充，學會思路了，解題就好很多。
4、找比較好的習題冊，做整章習題，例如，東奧的輕松過關系列，不用都買，就買一個習題冊或者那種歷年考題類的都行，別做一道就看答案，先把單選都做完，再看答案，多選，判斷，計算，綜合。在這個過程中，你需要把一些教材中的概念，文字敘述類的內容，從題目角度，變成自己能夠理解的實例或者話語，繼續補充到自我總結之中。
5、最後一步，如果你買了東奧的輕松過關，拿這個作比喻，在每章的最前面或者最後面，肯定有一個知識點的樹形圖，你要通過自己上面的總結，靠自己做出一份知識點樹形圖，鞏固你之前所學的東西。此方法可以讓你了解，每一章的思路，都涉及到哪些內容，便於你串聯記憶。
6、每隔一周看一下之前看過的章節，溫故而知新，你不用太著急，一般就用CPA會計這門來講，你平均用一周左右進行一章的學習就行了，如果遇到自己比較難理解的就多用點時間，自己比較熟悉的就少用點時間。
我一直在按照上述方法學習，一開始比較困難，老是忘東西，後來就好了，你慢慢就發現了，你越往後學習，自然就會涉及到很多前面章節的內容，編寫教材的人也是有一定思路的。希望能幫到你，純手打，望採納。

㈤ 為什麼定性分析與定量分析要相結合

定性分析和定量分析具有統一性，深刻反映了定性分析和定量分析兩者之間存在著不可分割的聯系。這種不可分割的聯系取決於它們各自反映了同一事物的不同側面，就需要定性分析與定量分析要相結合。

在企業財務分析中的任何經濟指標，都同時存在著質和量的規定性，既不存在只有質沒有量的經濟指標，也不存在只有量沒有質的經濟指標。例如：資金利潤率是個質量指標，以反映企業的經濟效益的好壞高低，但又是通過具體的數量表示的。產品產量是個數量指標，以反映企業的生產經營規模水平，

但是，不同的產品產量又包含著不同的質，具有不同的使用價值或用途。所以，質和量的相互聯系，互為條件，是經濟指標的基本屬性。

客觀上要求在財務分析中，對同一經濟指標或同一經濟問題，運用相應的分析方法進行分析。經濟指標的質的方面，要求運用定性分析來界定和反映；經濟指標的量的方面，只有通過定量分析來計算和比較。

否則，就不能對經濟指標做出全面而准確的分析和評價，財務分析的實用性就會降低。

(5)財務分析方法樹形圖擴展閱讀

定性分析與定量分析的互補性。主要反映這兩種方法的不同和區別，來源於它們各自具有的優點和缺陷，從而使兩者在統一性的基礎上，能夠相互取長補短，發揮出最佳的分析作用。它們的區別主要表現在以下三個方面。

(1)性質不同。定性分析是對經濟指標或因素的屬性進行界定的方法，是認識財務指標的性質、特徵、影響因素和變化方向的主要方法。定量分析是對那些具有穩定數量關系的財務指標進行分析的方法，對認識財務指標之間或財務指標的各個因素之間的數量變化和影響程度具有重要的意義。

(2)特徵不同。定性分析具有三大特點，推理性、抽象性和主觀性。推理性是指定性分析主要運用思維邏輯和特定的方法去推斷財務指標性質、特徵、影響因素、變化趨勢、作用性質等。

主觀性，是指財務分析由於受分析人員的觀念、情感、知識結構等諸多主觀因素的影響，往往是仁者見仁，智者見智。

(3)適應的范圍不同。定性分析主要適應於以下四個方面：

一是確定財務指標的性質，使不同的財務指標具有不同的經濟含義。

二是分析財務指標之間、財務指標內各個影響因素之間的關系，尋求財務指標變化的規律。

三是探索影響財務指標變化的定性因素。

四是對定量分析結果進行說明或評價，以及提出解決問題的對策。

定量分析主要適應於財務指標的各種計算。

㈥ 財務報表分析開題報告技術路線怎麼寫

開題報告雖然多數學生都是第一次寫，但只要你認真寫並按照學校的格式要求根據按老師意見修改總會通過的，有什麼不懂的地方可以問我，提供一個範例範本供參考祝開題報告寫作過程順利：
你可以按下面幾部分開始寫：
技術路線是指進行研究的具體程序的操作步驟，應盡可能詳盡。每一步驟的關鍵點要闡述
清楚並具有可操作性。如有可能，可以使用流程圖或示意圖加以說明，以達到一目瞭然的
效果。
技術路線圖可以直接用wrold來畫：用文本框
實現，插入文本框，在文本框中插入點符號
，然後改變字體大小至自己想要的點大小
即可。
「點」就是一個縮小的圓。就當圓或方塊畫吧。
若是連接點，需用「連接點工具」來畫
。
一、"技術路線"的解釋
1
技術路線是指申請者對要達到研究目標准備採取的技術手段、
具體步驟及解決關鍵性問題的方法等在內的研究途徑。技術路線在敘述研究過程的基礎上
，採用流程圖的方法來說明，具有一目瞭然的效果。技術路線強調以研發項目為主線，完
成項目研究內容的流程、順序、各項研究內容間的內在聯系和步驟。合理的技術路線可保
證順利的實現既定目標，技術路線的合理性並不是技術路線的復雜性。
2
技術路線是指進行研究的具體操作步驟,應盡可能詳盡.每一步驟的關鍵點要闡述清楚並
具有可操作性.如有可能,可以使用流程圖或示意圖加以說明,以達到一目瞭然的效果
二、技術路線編寫格式(包括研究路線流程圖和生產工藝流程圖)
(一)、研究路線流程圖即產品開發流程圖
1、做成樹形圖，按照研究內容流程來寫，一般包括研究對象、方
法、擬解決的問題，相互之間關系。
2、做成結構示意圖：根據研究項目的子內容、研究順序、相互關
系，方法、解決問題做成結構示意圖。
(二)、產品生產工藝流程圖

㈦ 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型

對於互聯網平台而言的產品，主要可以分為兩大類：商品和服務。想要通過數據分析提高產品的銷量，首先要了解哪些數據需要分析？

哪些數據需要分析？

一、運營模塊

從用戶的消費流程來看，可以劃分為四個部分：引流，轉化，消費，存留。

• 流量

流量主要體現在引流環節，按照流量結構可以分為渠道結構，業務結構以及地區結構等。渠道結構，可以追蹤各個渠道的流量情況，通過渠道流量佔比來分析各渠道的質量。業務結構，根據指定業務對活動的流量進行追蹤，觀察活動前，中，後流量的變化情況，對活動效果做出評估。

• 轉化率

轉化率=期望行為人數/作用總人數。提升轉化率意味著更低的成本，更高的利潤, 最經典的分析模型就是漏斗模型。

• 流失率和留存率

通過各個渠道或者活動把用戶引流過來，但過一段時間就會有用戶流失掉，這部分用戶就是流失用戶，而留下來的這部分用戶就是留存用戶。流失可以分為剛性流失，體驗流失和競爭流失，雖然流失是不可避免的，但可以根據對流失的分析，做出相應的對策來挽留用戶。關於留存，通過觀察存留的規律，定位存留階段，可以輔助市場活動、市場策略定位等，同時還可以對比不同用戶、產品的功能存留情況，分析產品價值，及時對產品做出調整。

• 復購率

復購率可以分為「用戶復購率」和「訂單復購率」，通過分析復購率，可以進一步對用戶粘性進行分析，輔助發現復購率問題，制定運營策略， 同事還可以進行橫向（商品、用戶、渠道）對比分析， 細化復購率，輔助問題定位。

二、銷售模塊

銷售模塊中有大量的指標，包括同環比、完成率、銷售排行、重點商品佔比、平台佔比等等。

三、商品模塊

重要指標分析：包括貨齡、動銷率、缺貨率、結構指標、價格體系、關聯分析、暢滯銷分析等， 用來評判商品價值，輔助調整商品策略

四、用戶模塊

重點指標分析：包括新增用戶數、增長率、流失率、有效會員佔比、存留情況等

用戶價值分析：可以根據RFM模型，再融入其他個性化參數，對用戶進行價值的劃分，並針對各等級用戶做出進一步分析。

用戶畫像：根據固有屬性、行為屬性、交易屬性、興趣愛好等維度，來為用戶添加標簽與權重，設計用戶畫像，提供精準營銷參考依據。

根據需要分析的數據選擇分析模型

一、用戶模型

用戶模型是一種在營銷規劃或商業設計上描繪目標用戶的方法，經常有多種組合，方便規劃者用來分析並設置其針對不同用戶所展開的策略。傳統的用戶模型構建方法有兩種：基於訪談和觀察構建用戶模型（嚴謹可靠但費時）、臨時用戶模型（基於行業專家或者市場調查數據構建，快速但不夠可靠）。

改進的用戶模型構建方法：基於用戶行為數據的用戶模型

優勢：對傳統方式進行簡化，降低數據分析的門檻；讓數據分析更科學、高效、全面，可以更直接地應用於業務增長，指導運營策略。

方法：

1. 整理、收集對用戶的初始認知

2. 對用戶進行分群

3. 分析用戶的行為數據

4. 推測目標動機

5. 對用戶進行訪談調查驗證

6. 用戶模型建立修正

同時，還可以將收集到的用戶信息映射成為用戶的屬性或用戶的行為信息，並存儲起來形成用戶檔案；實時關注自身數據的波動，及時做出戰略性調整。

二、事件模型

事件模型是用戶行為數據分析的第一步，也是分析的核心和基礎，它背後的數據結構、採集時機以及對事件的管理是事件模型中的三大要素。

什麼是事件？

事件就是用戶在產品上的行為，它是用戶行為的一個專業描述，用戶在產品上所有獲得的程序反饋都可以抽象為事件，由開發人員通過埋點進行採集。舉個例子：用戶在頁面上點擊按鈕就是一個事件。

事件的採集

事件-屬性-值的結構：事件（用戶在產品上的行為），屬性（描述事件的維度），值（屬性的內容）

在事件採集過程中，靈活運用事件-屬性-值的結構，不僅可以最大化還原用戶使用場景，還可以極大地節省事件量，提高工作效率。

採集的時機：用戶點擊、網頁載入完成、伺服器判斷返回。在設計埋點需求文檔時，採集時機的說明尤為重要，也是保證數據准確性的核心。

舉個例子：電商銷售網頁的事件採集

上圖中，每一環代表用戶的一步，不同的顏色代表不同的行為，同一環顏色佔比越大代表在當前步驟中用戶行為越統一，環越長說明用戶的行為路徑越長。

八、用戶分群模型

用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。

基於用戶行為數據的分群模型：當回歸到行為數據本身，會發現對用戶的洞察可以更精細更溯源，用歷史行為記錄的方式可以更快地找到想要的人群。

四個用戶分群的維度：

• 用戶屬性：年齡、性別、城市、瀏覽器版本、系統版本、操作版本、渠道來源等；

• 活躍於：通過設置活躍時間，找到指定之間段內的活躍用戶；

• 做過/沒做過：通過用戶是否進行某行為，分析用戶與產品交互的「親密度」；

• 新增於：通過設置時間段，精確篩選出新增用戶的時間范圍；

如何提高產品銷量是一個綜合性的問題，需要結合多種模型進行數據分析，以上內容是對一些知識的歸納，希望能夠對您有所幫助。