财务分析方法树形图

㈠ 哪些财务指标可分析上市公司盈利能力

（一）净资产收益率
净资产收益率是反映了上市公司资金的投入产出能力的指标，这个指标数值越高，表明充分运用资源，配置合理，最有效地利用好资源，最大化收益。
从股东角度分析，净资产收益率反映了股东向公司投入资本的报酬率。
我们知道，企业的资金来源有两个渠道，一个是向银行借贷，一个是来自股东投资。
净资产收益率是一个综合性指标，在杜邦分析法中，从净资产收益率这个指标出发，继续分解成树形相互联系的多个指标，比如资产周转率、销售利润率、权益乘数等，还可以结合应收账款、其他应收款、待摊费用等进行分析。
净资产收益率也称为权益报酬率。
（二）主营业务销售利润。
销售利润就是指公司一定时期内利润与产品销售净收入的比值，简单地说，就是企业销售了一块钱收入带来的净利润是多少。
为什么要分析主营业务呢？
主营业务是比较重要的一块，主营业务也是一家上市公司主要经营的内容，比如汽车企业主要经营汽车生产、研发、销售等核心业务。
如果主营业务销售利润增长快，或说明公司在同行业中竞争能力提高，市场份额增大，生产力提高也降低了成本，净利润增幅也表明了业绩比较好。
分析销售利润还需金额和财务费用、资本结构等因素综合分析。
（三）市值与资本保值增值指标。
如果一个上市公司市值增长，表明经营有效，市值稳定的股票，投资者可以考虑长期投资。
资本保值增值反映了期初、期末资产的变化情况，资本保值率可以考核企业资本是否保值。
（四）资产净利率
资产净利率与净资产收益率不同，资产净利率=净利润/【（期初资产总额+期末资产总额）/2】乘以100%。
这个指标可以表明资产利用效率，考核公司资产综合利用效果，资产利用效率越高，比值越高。
除上述指标，还有营业利润率、成本费用利润率、盈余现金保障倍数、总资产报酬率、每股收益、每股股利、市盈率、每股净资产等指标来分析盈利能力。
盈利能力反映了上市公司获取利润能力，我们可以运用衡量财报有关指标，通过盈利能力分析来发现有潜力可长期持有股票。

㈡ 大数据分析需要哪些工具

稍微整理了下常用到的大数据分析工具，看下能不能帮到你
1.专业的大数据分析工具
2.各种Python数据可视化第三方库
3.其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

㈢ 大数据分析工具有哪些，有什么特点

常用的数据分析工具有如下几个
SAS
一般用法。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。也正是基于此，它是最难掌握的软件之一。使用SAS时，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。
数据管理。在数据管理方面，SAS是非常强大的，能让你用任何可能的方式来处理你的数据。它包含SQL（结构化查询语言）过程，可以在SAS数据集中使用SQL查询。但是要学习并掌握SAS软件的数据管理需要很长的时间，在Stata或SPSS中，完成许多复杂数据管理工作所使用的命令要简单的多。然而，SAS可以同时处理多个数据文件，使这项工作变得容易。它可以处理的变量能够达到32,768个，以及你的硬盘空间所允许的最大数量的记录条数。
统计分析。SAS能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。SAS的最优之处可能在于它的方差分析，混合模型分析和多变量分析，而它的劣势主要是有序和多元logistic回归（因为这些命令很难），以及稳健方法（它难以完成稳健回归和其他稳健方法）。尽管支持调查数据的分析，但与Stata比较仍然是相当有限的。
绘图功能。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS 8虽然可以通过点击鼠标来交互式的绘图，但不象SPSS那样简单。
总结。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。

Stata
一般用法。Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。使用时可以每次只输入一个命令（适合初学者），也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令（适合高级用户）。这样的话，即使发生错误，也较容易找出并加以修改。
数据管理。尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大，它仍然有很多功能较强且简单的数据管理命令，能够让复杂的操作变得容易。Stata主要用于每次对一个数据文件进行操作，难以同时处理多个文件。随着Stata/SE的推出，现在一个Stata数据文件中的变量可以达到32,768，但是当一个数据文件超越计算机内存所允许的范围时，你可能无法分析它。
统计分析。Stata也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，以及一些多变量分析）。Stata最大的优势可能在于回归分析（它包含易于使用的回归分析特征工具），logistic回归（附加有解释logistic回归结果的程序，易用于有序和多元logistic回归）。Stata也有一系列很好的稳健方法，包括稳健回归，稳健标准误的回归，以及其他包含稳健标准误估计的命令。此外，在调查数据分析领域，Stata有着明显优势，能提供回归分析，logistic回归，泊松回归，概率回归等的调查数据分析。它的不足之处在于方差分析和传统的多变量方法（多变量方差分析，判别分析等）。
绘图功能。正如SPSS，Stata能提供一些命令或鼠标点击的交互界面来绘图。与SPSS不同的是它没有图形编辑器。在三种软件中，它的绘图命令的句法是最简单的，功能却最强大。图形质量也很好，可以达到出版的要求。另外，这些图形很好的发挥了补充统计分析的功能，例如，许多命令可以简化回归判别过程中散点图的制作。
总结。Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。尽管其简单易学，它在数据管理和许多前沿统计方法中的功能还是非常强大的。用户可以很容易的下载到别人已有的程序，也可以自己去编写，并使之与Stata紧密结合。

SPSS
一般用法。SPSS非常容易使用，故最为初学者所接受。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。
数据管理。SPSS有一个类似于Excel的界面友好的数据编辑器，可以用来输入和定义数据（缺失值，数值标签等等）。它不是功能很强的数据管理工具（尽管SPS 11版增加了一些增大数据文件的命令，其效果有限）。SPSS也主要用于对一个文件进行操作，难以胜任同时处理多个文件。它的数据文件有4096个变量，记录的数量则是由你的磁盘空间来限定。
统计分析。SPSS也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。它的优势在于方差分析（SPSS能完成多种特殊效应的检验）和多变量分析（多元方差分析，因子分析，判别分析等），SPSS11.5版还新增了混合模型分析的功能。其缺点是没有稳健方法（无法完成稳健回归或得到稳健标准误），缺乏调查数据分析（SPSS12版增加了完成部分过程的模块）。
绘图功能。SPSS绘图的交互界面非常简单，一旦你绘出图形，你可以根据需要通过点击来修改。这种图形质量极佳，还能粘贴到其他文件中（Word 文档或Powerpoint等）。SPSS也有用于绘图的编程语句，但是无法产生交互界面作图的一些效果。这种语句比Stata语句难，但比SAS语句简单（功能稍逊）。
总结。SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。

总体评价
每个软件都有其独到之处，也难免有其软肋所在。总的来说，SAS，Stata和SPSS是能够用于多种统计分析的一组工具。通过Stat/Transfer可以在数秒或数分钟内实现不同数据文件的转换。因此，可以根据你所处理问题的性质来选择不同的软件。举例来说，如果你想通过混合模型来进行分析，你可以选择SAS；进行logistic回归则选择Stata；若是要进行方差分析，最佳的选择当然是SPSS。假如你经常从事统计分析，强烈建议您把上述软件收集到你的工具包以便于数据处理。

㈣ 做CPA会计的综合题例如（长期股权投资）时都是看答案才做得出，怎么办

长投这章比较难，既然你有从业资格证的基础，说明一般的会计分录你还是能理解的。我自己学习时，主要采用以下方法：
1、先是自己大体看一遍书，画画重点（粗读）
2、找网课，音频或者视频的都行，一定要有讲义和课件对应的，跟着老师整体走一遍，把考试的重点和一些典型例题的解题流程给搞懂，你通过题目理解考点是如何从题目中体现的，说白了，就是这种考点会出什么样的题目，你会发现很多解题思路，都是他用嘴直接说的，在讲义上没有体现，你要自己给补充到讲义上
3、完成第二项以后，要学会自我总结，建议总结一个电子文档，例如，WORD。把讲义里面的重点例题，都自己解一遍，最重要的是要通过此次解题过程，建立自己的解题思路，然后跟讲义里面的解题过程进行比较，调整和补充，学会思路了，解题就好很多。
4、找比较好的习题册，做整章习题，例如，东奥的轻松过关系列，不用都买，就买一个习题册或者那种历年考题类的都行，别做一道就看答案，先把单选都做完，再看答案，多选，判断，计算，综合。在这个过程中，你需要把一些教材中的概念，文字叙述类的内容，从题目角度，变成自己能够理解的实例或者话语，继续补充到自我总结之中。
5、最后一步，如果你买了东奥的轻松过关，拿这个作比喻，在每章的最前面或者最后面，肯定有一个知识点的树形图，你要通过自己上面的总结，靠自己做出一份知识点树形图，巩固你之前所学的东西。此方法可以让你了解，每一章的思路，都涉及到哪些内容，便于你串联记忆。
6、每隔一周看一下之前看过的章节，温故而知新，你不用太着急，一般就用CPA会计这门来讲，你平均用一周左右进行一章的学习就行了，如果遇到自己比较难理解的就多用点时间，自己比较熟悉的就少用点时间。
我一直在按照上述方法学习，一开始比较困难，老是忘东西，后来就好了，你慢慢就发现了，你越往后学习，自然就会涉及到很多前面章节的内容，编写教材的人也是有一定思路的。希望能帮到你，纯手打，望采纳。

㈤ 为什么定性分析与定量分析要相结合

定性分析和定量分析具有统一性，深刻反映了定性分析和定量分析两者之间存在着不可分割的联系。这种不可分割的联系取决于它们各自反映了同一事物的不同侧面，就需要定性分析与定量分析要相结合。

在企业财务分析中的任何经济指标，都同时存在着质和量的规定性，既不存在只有质没有量的经济指标，也不存在只有量没有质的经济指标。例如：资金利润率是个质量指标，以反映企业的经济效益的好坏高低，但又是通过具体的数量表示的。产品产量是个数量指标，以反映企业的生产经营规模水平，

但是，不同的产品产量又包含着不同的质，具有不同的使用价值或用途。所以，质和量的相互联系，互为条件，是经济指标的基本属性。

客观上要求在财务分析中，对同一经济指标或同一经济问题，运用相应的分析方法进行分析。经济指标的质的方面，要求运用定性分析来界定和反映；经济指标的量的方面，只有通过定量分析来计算和比较。

否则，就不能对经济指标做出全面而准确的分析和评价，财务分析的实用性就会降低。

(5)财务分析方法树形图扩展阅读

定性分析与定量分析的互补性。主要反映这两种方法的不同和区别，来源于它们各自具有的优点和缺陷，从而使两者在统一性的基础上，能够相互取长补短，发挥出最佳的分析作用。它们的区别主要表现在以下三个方面。

(1)性质不同。定性分析是对经济指标或因素的属性进行界定的方法，是认识财务指标的性质、特征、影响因素和变化方向的主要方法。定量分析是对那些具有稳定数量关系的财务指标进行分析的方法，对认识财务指标之间或财务指标的各个因素之间的数量变化和影响程度具有重要的意义。

(2)特征不同。定性分析具有三大特点，推理性、抽象性和主观性。推理性是指定性分析主要运用思维逻辑和特定的方法去推断财务指标性质、特征、影响因素、变化趋势、作用性质等。

主观性，是指财务分析由于受分析人员的观念、情感、知识结构等诸多主观因素的影响，往往是仁者见仁，智者见智。

(3)适应的范围不同。定性分析主要适应于以下四个方面：

一是确定财务指标的性质，使不同的财务指标具有不同的经济含义。

二是分析财务指标之间、财务指标内各个影响因素之间的关系，寻求财务指标变化的规律。

三是探索影响财务指标变化的定性因素。

四是对定量分析结果进行说明或评价，以及提出解决问题的对策。

定量分析主要适应于财务指标的各种计算。

㈥ 财务报表分析开题报告技术路线怎么写

开题报告虽然多数学生都是第一次写，但只要你认真写并按照学校的格式要求根据按老师意见修改总会通过的，有什么不懂的地方可以问我，提供一个范例范本供参考祝开题报告写作过程顺利：
你可以按下面几部分开始写：
技术路线是指进行研究的具体程序的操作步骤，应尽可能详尽。每一步骤的关键点要阐述
清楚并具有可操作性。如有可能，可以使用流程图或示意图加以说明，以达到一目了然的
效果。
技术路线图可以直接用wrold来画：用文本框
实现，插入文本框，在文本框中插入点符号
，然后改变字体大小至自己想要的点大小
即可。
“点”就是一个缩小的圆。就当圆或方块画吧。
若是连接点，需用“连接点工具”来画
。
一、"技术路线"的解释
1
技术路线是指申请者对要达到研究目标准备采取的技术手段、
具体步骤及解决关键性问题的方法等在内的研究途径。技术路线在叙述研究过程的基础上
，采用流程图的方法来说明，具有一目了然的效果。技术路线强调以研发项目为主线，完
成项目研究内容的流程、顺序、各项研究内容间的内在联系和步骤。合理的技术路线可保
证顺利的实现既定目标，技术路线的合理性并不是技术路线的复杂性。
2
技术路线是指进行研究的具体操作步骤,应尽可能详尽.每一步骤的关键点要阐述清楚并
具有可操作性.如有可能,可以使用流程图或示意图加以说明,以达到一目了然的效果
二、技术路线编写格式(包括研究路线流程图和生产工艺流程图)
(一)、研究路线流程图即产品开发流程图
1、做成树形图，按照研究内容流程来写，一般包括研究对象、方
法、拟解决的问题，相互之间关系。
2、做成结构示意图：根据研究项目的子内容、研究顺序、相互关
系，方法、解决问题做成结构示意图。
(二)、产品生产工艺流程图

㈦ 大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型

对于互联网平台而言的产品，主要可以分为两大类：商品和服务。想要通过数据分析提高产品的销量，首先要了解哪些数据需要分析？

哪些数据需要分析？

一、运营模块

从用户的消费流程来看，可以划分为四个部分：引流，转化，消费，存留。

• 流量

流量主要体现在引流环节，按照流量结构可以分为渠道结构，业务结构以及地区结构等。渠道结构，可以追踪各个渠道的流量情况，通过渠道流量占比来分析各渠道的质量。业务结构，根据指定业务对活动的流量进行追踪，观察活动前，中，后流量的变化情况，对活动效果做出评估。

• 转化率

转化率=期望行为人数/作用总人数。提升转化率意味着更低的成本，更高的利润, 最经典的分析模型就是漏斗模型。

• 流失率和留存率

通过各个渠道或者活动把用户引流过来，但过一段时间就会有用户流失掉，这部分用户就是流失用户，而留下来的这部分用户就是留存用户。流失可以分为刚性流失，体验流失和竞争流失，虽然流失是不可避免的，但可以根据对流失的分析，做出相应的对策来挽留用户。关于留存，通过观察存留的规律，定位存留阶段，可以辅助市场活动、市场策略定位等，同时还可以对比不同用户、产品的功能存留情况，分析产品价值，及时对产品做出调整。

• 复购率

复购率可以分为“用户复购率”和“订单复购率”，通过分析复购率，可以进一步对用户粘性进行分析，辅助发现复购率问题，制定运营策略， 同事还可以进行横向（商品、用户、渠道）对比分析， 细化复购率，辅助问题定位。

二、销售模块

销售模块中有大量的指标，包括同环比、完成率、销售排行、重点商品占比、平台占比等等。

三、商品模块

重要指标分析：包括货龄、动销率、缺货率、结构指标、价格体系、关联分析、畅滞销分析等， 用来评判商品价值，辅助调整商品策略

四、用户模块

重点指标分析：包括新增用户数、增长率、流失率、有效会员占比、存留情况等

用户价值分析：可以根据RFM模型，再融入其他个性化参数，对用户进行价值的划分，并针对各等级用户做出进一步分析。

用户画像：根据固有属性、行为属性、交易属性、兴趣爱好等维度，来为用户添加标签与权重，设计用户画像，提供精准营销参考依据。

根据需要分析的数据选择分析模型

一、用户模型

用户模型是一种在营销规划或商业设计上描绘目标用户的方法，经常有多种组合，方便规划者用来分析并设置其针对不同用户所展开的策略。传统的用户模型构建方法有两种：基于访谈和观察构建用户模型（严谨可靠但费时）、临时用户模型（基于行业专家或者市场调查数据构建，快速但不够可靠）。

改进的用户模型构建方法：基于用户行为数据的用户模型

优势：对传统方式进行简化，降低数据分析的门槛；让数据分析更科学、高效、全面，可以更直接地应用于业务增长，指导运营策略。

方法：

1. 整理、收集对用户的初始认知

2. 对用户进行分群

3. 分析用户的行为数据

4. 推测目标动机

5. 对用户进行访谈调查验证

6. 用户模型建立修正

同时，还可以将收集到的用户信息映射成为用户的属性或用户的行为信息，并存储起来形成用户档案；实时关注自身数据的波动，及时做出战略性调整。

二、事件模型

事件模型是用户行为数据分析的第一步，也是分析的核心和基础，它背后的数据结构、采集时机以及对事件的管理是事件模型中的三大要素。

什么是事件？

事件就是用户在产品上的行为，它是用户行为的一个专业描述，用户在产品上所有获得的程序反馈都可以抽象为事件，由开发人员通过埋点进行采集。举个例子：用户在页面上点击按钮就是一个事件。

事件的采集

事件-属性-值的结构：事件（用户在产品上的行为），属性（描述事件的维度），值（属性的内容）

在事件采集过程中，灵活运用事件-属性-值的结构，不仅可以最大化还原用户使用场景，还可以极大地节省事件量，提高工作效率。

采集的时机：用户点击、网页加载完成、服务器判断返回。在设计埋点需求文档时，采集时机的说明尤为重要，也是保证数据准确性的核心。

举个例子：电商销售网页的事件采集

上图中，每一环代表用户的一步，不同的颜色代表不同的行为，同一环颜色占比越大代表在当前步骤中用户行为越统一，环越长说明用户的行为路径越长。

八、用户分群模型

用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。

基于用户行为数据的分群模型：当回归到行为数据本身，会发现对用户的洞察可以更精细更溯源，用历史行为记录的方式可以更快地找到想要的人群。

四个用户分群的维度：

• 用户属性：年龄、性别、城市、浏览器版本、系统版本、操作版本、渠道来源等；

• 活跃于：通过设置活跃时间，找到指定之间段内的活跃用户；

• 做过/没做过：通过用户是否进行某行为，分析用户与产品交互的“亲密度”；

• 新增于：通过设置时间段，精确筛选出新增用户的时间范围；

如何提高产品销量是一个综合性的问题，需要结合多种模型进行数据分析，以上内容是对一些知识的归纳，希望能够对您有所帮助。