model student 评析(修改版)

评一评（需要修改的文章）

My model is Peter. He is my best friend. We always play together. Although he lives far away from school, he is never late for class. He has a lot of pocket money, but he never wastes it. I can learn how to study well from him. We also learn from each other.

没有逻辑

Alice is my model. She is kind to others. Although she is busy, she always helps her classmates. Although she is not strong, she always helps her teachers. Although she lives far away from school , she is never late for class. I can learn how to learn Maths well from her. How helpful she is!

句型单一

My father is my model because he is

strong and careful and he loves sports very much. I can learn a lot from him. I can learn how to be brave I can learn how to ”believe in yourself”. I can learn how to study and how to play. On weekends, my father and I usually go to the park to ride a bicycle. So my father is my model. I like him very much.

偏题，中心没有把握

Helen Keller is my model. Although she can’t see or hear, she still works hard. In the end, she succeeds. She got a fantastic score that she went to the college and helps other blind and deaf people. I have read the book which she wrote. It’s called “Three days to see ”. This book can make me think of what a blind and deaf people thought. From her, I learned, never give up.

啰嗦

学一学

My model is my mother. I think my mother is always hard-working. She always reads books when she is free. She is also a good housewife.（As a housewife,）She always makes our house tidy and clean. I learn to clean my room and how to study well from her. I love my mother very much. How hard-working my mother is!

Mary is my model. She is easy-going and hard-working. She is always ready to help others. Although she lives far away from school, she is never late for class. She goes to school early to help the teachers hand in the homework. I learn to be helpful from her. She is really a good girl. We should learn a lot from her.

改一改

Alice is my model. She is hard-working.

I think she is very helpful. Although she is busy with her study, she always helps her classmates. Although she is not strong she always helps teachers. I can learn to be kind to other people from her. We must be friendly. （修改前）Alice is my model. I think she is not only hard-working but also helpful. Although she is busy with her studies, she always helps her classmates with their problems. She is not strong, but she always helps teachers to hand in homework. I can learn to be kind to other people from her. How friendly she is! （修改后）

提示：内容上要符合逻辑 e.g. she is hard-working. 放在句首。

语法上要有好句子,要用到从句。E.g. although…, but…, help sb to do sth. , help sb with sth. not only…but also…

练一练

Peter is my model. He is kind and helpful. He is never angry. Although he is busy，he always helps his classmates. He is good at English and Maths. He works hard. He does a lot of problems in English. He listens to teacher carefully in class. I can learn how to learn English well from him.

Peter is my model.

He works hard. He does a lot of English prblems. He listens to teacher carefully in class. So he is good at all subjects.

He is kind and helpful. Although he is busy, he always helps his classmates.

I can learn how to study well from him.

大数据论文

学海无涯苦作舟！ 毕业设计说明书(论文) 题目： 大数据的时代商业模式的创新分析 学生姓名： \ 学 号： \ 系 部： \ 专业班级： \ 指导教师： \

大数据的时代商业模式的创新分析 摘要 大数据对商业模式具有创造性破坏的潜能。将大数据与商业模式有效结合，从商业模式的经济、运营和战略3个视角指出大数据能提升竞争优势。基于创新目标和机制分析了大数据时代商业模式创新的框架，围绕商业模式的4个界面分析了大数据背景下商业模式构成要素和构成结构的变革。 大数据的核心是建立在相关关系分析法基础上的预测。在诸多领域，大数据浪潮正引致颠覆性创新，也必将带来制度变迁。供应商和自身运营状况数以亿计字节的信息。大数据大量可被获取、交流、集聚、存储和分析的数据，现在已是全球经济活动中每个部门和每一功能的核心，已成为与实物资产人力资本同样重要的生产要素。 大数据作为一个很好的视角和工具。从资本角度来看，从其拥有的数据规模、数据的活性和这家公司能运用、解释数据的能力，就可以看出这家公司的核心竞争力。而这几个能力正是资本关注的点。移动互联网与社交网络兴起将大数据带入新的征程，互联网营销将在行为分析的基础上向个性化时代过渡。 关键词：大数据,商业模式,价值创造,创新机制

目录 1 大数据的概述 (1) 1.1 大数据的概念 (1) 1.1.1 大数据的发展 (2) 1.1.2 大数据的分类 (3) 1.2 大数据的四大特点 (4) 1.2.1 海量性 (4) 1.2.2易变性 (4) 1.2.3多样性 (4) 1.2.4高速性 (4) 1.3大数据时代对生活、工作的影响 (5) 1.4大数据时代的发展方向、趋势 (5) 1.4.1发展方向 (5) 1.4.2发展趋势 (6) 1.5企业应如何应对大数据时代 (7) 2 我国外贸型企业发展所面临的困难 (8) 2.1我国外贸型企业面临的困境 (8) 2.1.1 外贸型企业发展历程 (9) 2.1.2 外贸型企业的困境 (10) 2.2商业模式创新对我国外贸型企业发展的机遇 (11) 2.2.1 商业模式的创新概念 (11) 2.2.2 商业模式的创新特点 (11) 2.2.3商业模式创新可以为外贸型企业带来什么 (12) 3 基于大数据的分析，商业模式创新 (14) 3.1 加大数据处理分析能力 (14) 3.2 提高专业技术人员的技术水平 (14) 3.3 理论与实践相结合促进商业模式的创新 (15) 结论 (21) 致谢 (22) 参考文献 (22)

财务分析

哈佛分析框架：财务战略分析新思维 2015-09-15中国管理会计网 管理会计微信号：china-cma 本文运用哈佛分析框架的基本原理，结合亚泰集团企业案例，通过分析其揭示其财务及经营状况并预测其发展前景。 财务分析一直以来在评价企业业绩过程中起到重要且不可替代作用，它通过对报表数据的各种变换计算，运用模型建立起一系列评价体系，从各个方面、各个角度分析企业经营成果并预测未来。利益相关者主要通过企业发布的财务报表来评价企业。因此，财务报表成为传统财务分析的根本。然而作为经济实体的主体——企业，并不是孤立存在的，它不仅受自身的经营及财务政策的影响，还受其所处的相关行业及宏观经济环境的影响。 有效地财务评价体系不仅应注重对企业财务数据的分析，而且应重视非财务信息。应将财务分析对象由财务报表扩展到与财务报表及企业经营相关的行业环境、政策环境、宏观经济环境等，站在战略的高度对企业进行评价。哈佛分析框架在一定程度上克服了传统财务分析的缺陷，鉴于此，本文利用哈佛分析框架对亚泰集团的行业状况和发展战略、会计质量、财务报表及发展前景进行了定性和定量的综合分析，这种分析方法有效地克服了传统财务报表分析的局限性，能够从整体上把握企业集团的整体经营状况，从而预测企业未来发展前景。 哈佛分析框架 哈佛分析框架由哈佛大学佩普(K.G.Palepu)、希利(P.M.Healy)和伯纳德(V.L.Bernard)三位学者提出，他们认为财务分析不应只分析报表数据，应该站在战略的高度，结合企业内外部环境并在科学预测的基础上为企业未来发展指明方向，哈佛分析框架主要包括企业战略分析、会计分析、财务分析及前景分析。

大数据课程论文资料

论文 题目大数据下人均消费支出及影响因素姓名xxx 学号xxxxxxxx 院、系经济与管理学院、财税系 专业财政学 指导教师袁新宇 2016年10月20日 云南师范大学教务处制

大数据下人均消费支出及影响因素 摘要：随着互联网事业的不断发展，“互联网+大数据”的时代也随之而来，从而可以让我们通过大数据来分析更多的市场前景和人们的需要，然后可以把事业做得更好，更加适合社会发展的需要。本文将通过简述基本的概念和简单的模型分析，来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系，更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些，希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平，从而增加我国的居民收入，增加国家的GDP。只有不断提高居民的收入水平，才能刺激国内消费的增长。党的十八大也明确提出，到2020年要实现城乡居民收入比2010年增长一倍的目标。本文就如何运用宏观调控中财政政策和货币政策以及政府的一些其它政策提高居民收入水平，提出合理化方法。 关键词：居民收入水平；财政政策；人均消费支出；货币政策 一、引言 根据国家统计局调查数据，2014年全国城镇居民人均可支配收入28844元，比上年增长9.0%，扣除价格因素实际增长6.8%。文章将通过简述基本的概念和简单的模型分析，来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系，更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些，希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平，从而让人民的生活水平有所提高。 二、正文 （一）研究的目的

本案例分析根据1995年～2008年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在预测2010年人均消费性支出的发展趋势。从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。近年来，我国经济的主要特征从供给不足进入了供给相对过剩、需求约束为主的发展阶段,内需不足的问题凸显。如何扩大消费需求、拉动经济增长，已经成为关键问题。党的十七大报告中提出了提高居民消费率、形成合理居民消费率的关于全面建设小康社会奋斗目标的具体要求。面对当前美国金融危机所引发的经济困境，如何深入考察我国居民消费行为、采取有效政策来振兴消费，将成为我们的研究主题。本文通过计量经济学的相关研究方法，从影响城乡居民的消费因素入手，分析了这些因素对消费的影响，以期获得解决问题和改善情况的新思路。 （二）研究背景 目前，国内学者对于我国居民消费问题主要是以城镇居民、农村居民或全体居民为研究对象，分别对其消费特征、影响因素和对策等问题进行深入研究，并在我国经济学界形成了相对盛行的四种代表性观点：居民收入分配不公说、居民消费行为说、福利制度改革说和居民消费结构升级换代说。国内学者通过建立自己的理论框架和经济计量模型以及根据理论假设运用中国的经验数据进行实证检验，或多或少都存在一定的局限，尤其是将城乡居民消费问题分开进行研究的现象十分普遍。本文建立误差修正模型的同时，建立城乡居民消费和诸多主要经济影响因素之间的经济计量模型，探讨经济影响因素对我国城乡居民消费的影响效应。近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 （三）理论分析 1、影响我国居民的消费的因素分析 （1）政府支出 根据凯恩斯的收入决定模型，政府支出对消费的影响主要是通过政府支出的收入效应来实现。政府支出分为购买性支出和转移性支出，这两种支出对居民消费的作用和手段等方面都有不同。购买性支出主要是作用于生产环节，在直接增加社会总需求的同时，通过间接增加居民收入水平，改善居民消费环境来减少对消费的约束，增加消费量。转移性支出作为一种资金单方面的、无偿的转移，主要是在分配环节发挥作用，通过直接增加接受者的收入水平对居民消费需求产生 影响：一是通过社会保障支出、财政补贴和税式支出等手段调整收入分配结构，直接增加居民收入从而增强其消费能力。二是通过建立健全的社会保障制度以及大力发展社会事业来改变居民消费的支出预期，从而间接提高其消费意愿和边际消费倾向。

关于大数据分析结课论文

大数据论文 摘要数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢？这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来，并加以分析利用呢，大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨，从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入，简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法，并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后，以网络信息安全为例，阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据；数据挖掘；深度学习；大数据分析；网络信息安全一、大数据概述

1.1大数据的定义和特征 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个，即5" V”特征：Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多，也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化，而且变化频率高、速度快、范围广，数据形态具有极大的动态性，处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。

大数据论文

计算机系统结构（论文） 题目大数据的分析 院系信息工程系专业计算机科学与技术 年级2014级班级1471 姓名杜航学号201442051029 指导教师: 孙杨 2015 年12 月22 日

目录 1 绪论 (3) 2 大数据概述 (3) 2.1 什么是大数据 (3) 2.2 大数据的三个层次 (4) 2.3 云存储对大数据的促进作用 (5) 2.4 大数据未来的行业应用 (6) 3 大数据时代的机遇与挑战 (7) 3.1 机遇与挑战并存 (7) 3.2 大数据时代如何抓住机遇并应对挑战 (7) 4 国内外有关大数据以及信息资源共享的研究现状 (9) 4.1 境外的大数据发展 (9) 4.2 国内外有关"政府数据信息共享"研究与比较…………………………………………………… 10 5 参考文献…………………………………………………………………………………………………

11 1 绪论 说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托?迈尔?舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。 关于大数据的概念其实在1998年已经就有人提出了，但是到了现在才开始有所发展，这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的，移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提，比如说智能手机，智能硬件，车联网，Pad等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。 其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体量也不够，所以还是无法形成大数据，而到了4G时代，终端数据的增加，使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据，这个也是大数据到来的一个条件之一。 第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展，如云计算，云存储技术，他们的快速发展，是大数据诞生的温床，如果没有这些技术，即使有大量的数据也只能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后，根据不同数据实行单一存储，这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升，对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应，云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。

关于财务尽职调查的深度解析

关于尽职调查的10000字深度长文解析（财务篇） 概述 尽职调查概念 1、概念 尽职调查又称谨慎性调查， 是指投资人在与目标企业达成初步合作意向后，经协商一致，投资人对目标企业一切与本次投资有关的事项进行现场调查、资料分析的一系列活动。 财务尽职调查即由财务专业人员针对目标企业与投资有关财务状况的审阅、分析、核查等专业调查。 2、种类 尽职调查的种类包括四类： ■法律尽职调查■财务尽职调查 ■业务尽职调查■·其他尽职调查 尽职调查的目的 尽职调查就是要搞清楚： 1、他是谁？即交易对手实际控制人的底细和管理团队 2、他在做什么？即产品或服务的类别和市场竞争力 3、他做得如何？即经营数据和财务数据收集，尤其是财务报表反映的财务状况、经营成果、现金流量及纵向、横向（同业）比较 4、别人如何看？包括银行同业和竞争对手的态度 5、我们如何做？在了解客户的基础上进行客户价值分析，用经验和获得的信息设计授信方案和控制措施，把交流变成可行的交易。 简言之，即做好股东背景和管控结构、行业和产品、经营和财务数据、同业态度的调查，提供我们的做法。

尽职调查框架 财务顾问尽职调查的关注要点 1、业务 （1）行业/企业的业务模型、盈利模式 （2）标的企业的竞争优势 （3）协同效应，以及未来潜在的整合成本和整合风险 【Tips】 ?在做企业尽职调查时，可以以估值模型为线索进行调查； ?不要忽视目标公司董事会会议记录以及决策等法律文件，里面会包含公司业务的信息，特别是公司战略。 2、财务 （1）历史数据的真实性、可靠性 （2）预测财务数据偏于保守？偏于乐观？预测的依据是什么？ （3）是否有表外负债？ （4）内控制度的健全性（审计师的内控审计报告） （5）税务问题（除公司自身税务情况外，还需关注收购方案所涉及的税务问题）【Tips】 在做财务尽职调查时，需与审计师充分沟通，并且与业务尽职调查紧密联系。 3、法律 （1）公司自身的法律情况：重大诉讼和法律纠纷、房产土地的权属问题等 （2）交易所涉及的法律问题：股权结构（类别股权安排，优先股东、期权等问 题）、行业监管规定、交易涉及的其他监管规则等。 【Tips】 法律尽职调查可以分为两部分，一部分是公司本身的法律情况，需要依赖律师去尽职调查，投行需要关注未来的风险所在；另一部分是交易所涉及的法律问题，此部分投行要充分组织和积极参与讨论，具体的工作可以以律师为主。 4、人力资源 （1）管理层聘用和留任问题 （2）工会问题 （3）离退、内退人员负担及养老金问题 【Tips】 人事的问题对于收购后的成功整合非常重要，不容忽视；投行需要起牵头作用，具体的工作由适当的中介机构承担。 5、其他 （1）是否有历史遗留问题？比如一厂多制等

Google关于大数据处理的论文简述

Google关于大数据处理的论文简述7 2013年4月

目录 一、简述 (3) 二、Google经典三篇大数据论文介绍 (3) 2.1、GFS (3) 2.2、MapReduce (5) 2.3、BigTable一个分布式的结构化数据存储系统 (6) 三、Google新大数据论文介绍 (6) 3.1、Caffeine：处理个体修改 (7) 3.2、Pregel：可扩展的图计算 (8) 3.3、Dremel：在线可视化 (8) 四、总结 (12)

一、简述 Google在2003年开始陆续公布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文，这也成为后来云计算发展的重要基石，为数据领域工作者开启了大数据算法之门。然而Google的大数据脚步显然不止于此，其后公布了Percolator、Pregel、Dremel、Spanner等多篇论文。没有止步的不仅是Google，很多公司也跟随其脚步开发了很多优秀的产品，虽然其中不乏模仿。主流的大数据基本都是MapReduce的衍生，然而把目光聚焦到实时上就会发现：MapReuce 的局限性已经渐渐浮现。下面将讨论一下自大数据开始，Google公布的大数据相关技术，以及这些技术的现状。 从2010年之后Google在后Hadoop时代的新“三驾马车”——Caffeine、Pregel、Dremel再一次影响着全球大数据技术的发展潮流。但这还远远不够，目前Google内部使用的大数据软件Dremel使大数据处理起来更加智能。 二、Google经典三篇大数据论文介绍 Google在2003年到2006年公布了关于GFS、MapReduce和BigTable 三篇技术论文。 三篇论文主要阐述： 2.1、GFS 公布时间：2003年。 GFS阐述了Google File System的设计原理，GFS是一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上，但是它依然了提供灾难冗余的能力，为大量客户机提供了高性能的服务。 虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处，但是，我们设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础的，不管现在还是将来，GFS和早期的分布式文件系统的设想都有明显的不同。所

财务分析深度解析(推荐收藏)

财务分析深度解析（推荐收藏） 在企业运营中，财务数据是企业经营状况的“显示器”，看似繁冗复杂的数据中能分析出企业的经营的成效和面临的潜在风险。 1、销售业绩持续增长，却伴随着资金的越来越紧张，该如何进行协调? 2、账面上的闲散流动资本，是该进行投资还是为日常经营做防患准备? 3、业绩虽然提升了，可是成本也大幅度增加了，耗费是否有效? 4、财务意见得不到业务部门的认同，差距在哪里? 对于财务人员来说，如何高效地整理和分析财务数据，并利用有效的分析结果帮助企业自我定位，规避潜在风险，是新时代对财务管理者的进阶要求。本课程帮助提升财务人员、管理人员的财务分析能力，拓展财务人员分析思路，准确定位企业问题和风险，为企业健康发展保驾护航。下面为大家分享了财务分析的深度解析，值得广大同行收藏。 在企业运营中，财务数据是企业经营状况的“显示器”，看似繁冗复杂的数据中能分析出企业的经营的成效和面临的潜在风险。 1、销售业绩持续增长，却伴随着资金的越来越紧张，该如何进行协调? 2、账面上的闲散流动资本，是该进行投资还是为日常经营做防患准备? 3、业绩虽然提升了，可是成本也大幅度增加了，耗费是否有效? 4、财务意见得不到业务部门的认同，差距在哪里? 对于财务人员来说，如何高效地整理和分析财务数据，并利用有效的分析结果帮助企业自我定位，规避潜在风险，是新时代对财务管理者的进阶要求。本课程帮助提升财务人员、管理人员的财务分析能力，拓展财务人员

分析思路，准确定位企业问题和风险，为企业健康发展保驾护航。下面为大家分享了财务分析的深度解析，值得广大同行收藏。 一、框架 分析路径 商业模式、竞争优势及财务分析 财务派和模式派——两种视角

财务分析的主要方法及关注要点

财务分析的主要方法及关注要点（含最全财务分析模型图） 信贷 百家号09-0523:53 2017-09-05信贷信贷 文章来源：投行爱尽调 本篇文章，我们将以三张财务报表为依据，简单的为大家分享一些财务报表及财务分析的框架和关注要点。 一般来说，财务分析的方法主要有四种：比较分析、比率分析、因素分析、趋势分析。 1.比较分析：是为了说明财务信息之间的数量关系与数量差异，为进一步的分析指明方向。这种比较可以是将实际与计划相比，可以是本期与上期相比，也可以是与同行业的其他企业相比； 2.趋势分析：是为了揭示财务状况和经营成果的变化及其原因、性质，帮助预测未来。用于进行趋势分析的数据既可以是绝对值，也可以是比率或百分比数据； 3.因素分析：是为了分析几个相关因素对某一财务指标的影响程度，一般要借助于差异分析的方法； 4.比率分析：是通过对财务比率的分析，了解企业的财务状况和经营成果，往往要借助于比较分析和趋势分析方法。 一、对公司价值实现的简要说明

1、对公司价值的理解：从总资产与净资产角度的阐述 企业资产的多少并不代表企业价值，企业的资产由两部分构成：属于股东的资产（在资产负债表上表现为股东权益）和向债权人借入的资产（在资产负债表上表现为负债）。企业的价值肯定不能用总资产的多少来进行衡量，因为向债权人借入的资产是要偿还的。如果总资产越多，企业价值越大，公司只要多举债，这一目标就能实现。 剔除掉负债因素，公司的价值能否用净资产（股东权益）的多少来衡量呢？这需要考察公司资产的质量。实际上公司资产质量是有差异的，有的资产质量很高，如现金、银行存款、短期投资等；有的资产的质量就要差一些，如应收账款、长期投资、固定资产等；有的资产质量很低，被谑称“垃圾资产”，如无形资产、长期待摊费用、递延税款等。正因为资产的质量存在高低之分，净资产同样不能代表公司的价值。 实际上，公司的价值取决其未来现金流净量的折现，只有公司投入的资本回报超过资本成本时，才会创造价值。对这句话通俗的解析就是要实现公司的价值，有两点至关重要，其一，公司要有利润；其二，利润应切实转变为现金流入企业。 2、公司价值实现的表现形式：净利润和净资产的增加 在具体形态上，公司的价值增加大都表现为净资产和净利润的增加。上文中我们谈到不能用净资产来衡量公司价值的高低，这里又说公司的价值增加大都表现为净资产和净利润的增加，二者是否矛盾呢？回答是否定的，原因在于净资产和净利润与公司价值是现象与本质的关系，现象不能代表本质，但本质能解释说明现象。 股东权益最大化与企业价值最大化是目前学术界争议较大的话题。我们不在于对二者的区别与联系进行分析，在企业理财实务中，以股东权益最大化作为目标或许更便于理解和操作。在一定程度上，公司的利润、公司的价值以及股东权益（净资产）是完全正相关的。 二、对资产负债表构成的简要分析 1、资产负债表的理解 第一，总资产＝负债＋股东权益，总资产大不一定意味企业实力就强；

财务分析的超深度全解析

关于财务分析的超级深度全解析一、框架 分析路径 商业模式、竞争优势及财务分析 财务派和模式派——两种视角 财务派模式派 基本思路以财务报表、财务指示作为分 析起点，观察公司业务经营的 结果 从经营模式出发，分析竞争力和未来 成长空间 关注因素资产的完整性、盈利性、稳健 性；盈利的来源和结构；盈利 能力的持续性；现金流状况； 总结：知其然 国家产业政策对公司的影响；在产业 链上的位置；所属商业的市场空间； 在行业中的地位、竞争优势的持续 性；治理结构； 总结：知其所以然 优点能相对准确的观察公司历史经 营绩效；可以量化比较公司之 间的差异 便于观察公司在产业中的位置和行 业中的地位；可以发现公司独特的价 值驱动因素 不足过于注重历史财务表现、难以 从报表上分析持续性；财务指 标教条化，无法甄别行业差别 和公司差别；注重结果忽视过 程；容易引导分析者对公司作 出过于负面的评价 过于注重企业可能达到什么样的目 标，忽视企业本身具备的财务条件； 容易简单化的将行业优势引申到每 一个企业；相对宏观，无法落实到公 司价值，即无法回答“值多少钱”的 问题。

报表分析三大逻辑切如点 利润表三点式审阅

财务异常 举例： 某国内豆浆机的龙头企业，2008年上市，其招股说明书称2005年该公司推出新产品五谷系列，相比较原浓香系列产品来讲，该产品价格高，且成本低，且近三年来五谷系列产品销售量占公司豆浆机产品销售总量的比例也在逐年提升。 给大家提供两个表格信息：

应有的职业关注： 应该对2007年这么高的毛利率产生质疑。 2005年2006年该公司的单位成本高度趋同，2007年两个系列产品成本均大幅下降，其中五谷系列每台成本降低51元。浓香系列每台成本降低58.63元。 这说明该公司2007年度毛利率大幅上升的原因不是产品结构调整而是单位成本大幅下降，但该公司招股说明书中却未披露成本下降原因。 下面请大家本着职业怀疑精神看看，可能性有哪些？ 第一种可能：2005年、2006年为了逃避增值税，少报收入导致毛利率偏低； 第二种可能：2007年度虚减成本，虚增利润。 第三种可能：将2007年以前年度收入，推迟至2007年确认。 但是我们会发现，2008年该公司上半年收入又实现高速增长，但毛利率却下降了5%，所以其2007年虚构收入的可能性不大，因此，有可能是以前年度收入推迟到2007年度确认。甚至即使是2008年该公司单位成本也存在低报的可能性。 该公司4%的制造费用，说明其固定制造费用很低，规模效应所带来的固定制造费用几乎可以忽略不计，那么如果说成本降低了，可以理解为

财务分析深度解析 (建议收藏!)

一、框架 分析路径 商业模式、竞争优势及财务分析 财务派和模式派——两种视角 报表分析三大逻辑切入点 利润表三点式审阅 财务异常 举例： 某国内豆浆机的龙头企业，2008年上市，其招股说明书称2005年该公司推出新产品五谷系列，相比较原浓香系列产品来讲，该产品价格高，且成本低，且近三年来五谷系列产品销售量占公司豆浆机产品销售总量的比例也在逐年提升。 给大家提供两个表格信息： 应有的职业关注： 应该对2007年这么高的毛利率产生质疑。 2005年2006年该公司的单位成本高度趋同，2007年两个系列产品成本均大幅下降，其中五谷系列每台成本降低51元。浓香系列每台成本降低58.63元。 这说明该公司2007年度毛利率大幅上升的原因不是产品结构调整而是单位成本大幅下降，但该公司招股说明书中却未披露成本下降原因。 下面请大家本着职业怀疑精神看看，可能性有哪些？ 第一种可能：2005年、2006年为了逃避增值税，少报收入导致毛利率偏低； 第二种可能：2007年度虚减成本，虚增利润。 第三种可能：将2007年以前年度收入，推迟至2007年确认。 但是我们会发现，2008年该公司上半年收入又实现高速增长，但毛利率却下降了5%，所以其2007年虚构收入的可能性不大，因此，有可能是以前年度收入推迟到2007年度确认。甚至即使是2008年该公司单位成本也存在低报的可能性。 该公司4%的制造费用，说明其固定制造费用很低，规模效应所带来的固定制造费用几乎可以忽略不计，那么如果说成本降低了，可以理解为原材料成本因为规模采购降低单位成本，现实是原材料与人工成本这些年都在逐年走高啊！那么就是新技术、新工艺、新材料引发的成本下降，但招股说明书中也未说明，其对成本的影响。 质疑：一边是单位成本上升，一边说是单位售价在降低，毛利率却大幅上升，这根本说不过去。 那么，我们可以怀疑，要么该公司历史上隐瞒收入偷逃增值税，导致毛利率偏低，要么是上市前后为了高价发行及支持股价高位运行虚构收益，否则难以解释其反复无常的毛利率。 顺着这个思路，我们进一步发现，该公司2008年上半年销售额超过2007年全年总和，而2007年该公司实现销售438.52万台，假设单价不变，2008年上半年，已经累计实现500万台，可是招股说明书阐述，该公司的产能只有500万台，募集资金主要目的就是投产年生产800万太豆浆机的设备。按照其2008年的业绩，其产能全年大概在1000万台左右，那融资这么多钱干什么？可想而知。 我们再进一步发现，该公司账上一直以来一分银行贷款也没有，如今一下子要融资15亿元现金，而2008年上半年年年报中货币现金高达18.27亿元，真不明白这个公司这么有钱还要IPO 呢？ 可见，无论该企业是否真的存在舞弊，分析方法可以帮助我们发现其中可能存在的问题，并进一步确定需要审查的程序。 当然这其中我们应该注意舞弊的信号！（后面列出，时间关系不讲） 另外一种思路，分析性复核也是我们为发行人寻找合理的理由，帮助其顺利过会审核的重要方法。 哈弗分析框架

-财务报告资料深度分析

财务报表深度解析 （参考讲义） 主讲人：谢志华 第一章会计是什么——会计报表衍生体系 四大责任：财产责任——资本保全 a.资本数量保全——单个资产变现能力 b.资本质量保全——整体资产变现能力经营责任——资本增值 a.资本数量增值 b.资本质量增值 法律责任：国法、公司章程——实现资本保全 会计责任：及时、真实、充分 概念：1.数量保全 a.静态数量保全——期末净资产=期初投入资本（容易作假） b.动态数量保全——资产的补偿成本的提取强度 2.资本保全 a.名义资本保全——资产的补偿成本按历史成本价格计提的一种方式 b.财务资本保全——资产的补偿成本按综合物价指数提取 c.实物资本保全——资产的补偿成本按个别的物价指数提取 结论：现在的报表能够披露资本数量保全，但由于采取的成本价格不同而使数量低，全出现虚假。因此，必须将会计一分为三。 a.税务会计——纳税优先原则 b.财务会计——资本保全优先原则 经营者能力评价会计——能力可比原则 3.质量保全——期末资产的变现能力必须等于期初投入资本的变现能力 所有所有者的投资都处于现金状态，即100%变现状态 资产变现能力不足：质量不保全，即潜亏 4.数量增值——v+m 所有者希望能披露的所有新增价值 四个主体 a.政府——环境要素 b.所有者——物质要素 c.经营者——决策要素 d.员工——执行要素 注：a.四个要素不可或缺，都必须参与v+m分配 b.四个要素完全不同质，没办法找到统一的分配原则 5.质量增值——能满足利润的收视能力，不能满足利润的稳定性 利润的收视程度披露每股红利和每股现金红利收账比例 即：收账比例=收到的现金收入÷所有收入

大数据分析系统需求

目录 大数据分析系统需求 天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架，需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

一、系统定位 (1) 二、功能模块 (2) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11) 1、系统定位

从数据接入到数据应用，我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块： （1）爬虫系统 （2）数据处理、存储、计算系统 （3）数据人工智能分析、可视化系统 （4）外部接口 其中第（3）模块是核心，需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型，进行人工智能的自动分析。 爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取，对数据库中的已有词条进行更新或新建，或者从全站按照关键词抓取信息，更新数据库中词条，爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。 数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统，生成词条，词条之间相互关联，可以实现跳转，可视化查看；存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的，例如美国，日本等，涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。 系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴，多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口，包括微信平台，天蝎系统，邮件营销平台，调查问卷分析平台。 2、功能模块

第10章 财务分析与评价—中级《财务管理》线下深度巩固习题答案解析(2018)

第十章财务分析与评价答案解析 一、单项选择题 1、【正确答案】 A 【答案解析】经营净收益＝净利润－非经营净收益。 【考核知识点 4】财务报表的分析方法 2、【正确答案】 A 【答案解析】一方面，市盈率越高，意味着投资者对股票的收益预期越看好，投资价值越大；反之，投资者对该股票评价越低。另一方面，市盈率越高，说明获得一定的预期利润投资者需要支付更高的价格，因此投资于该股票的风险也越大；市盈率越低，说明投资于该股票的风险越小。所以选项 A 为正确答案。 【考核知识点 5】上市公司财务分析核心指标的公式 3、【正确答案】 B 【答案解析】每股净利＝200/100＝2（元/股），所以选项 A 正确；公司实行固定股利支付政策，2017 年每股股利等于 2016 年每股股利，则 2017 年每股股利为 0.4 元，所以选项B 不正确，选项 C 正确；市盈率＝每股市价/每股收益（每股净利）＝20/2＝10，所以选项D 正确。 【考核知识点 5】上市公司财务分析核心指标的公式 4、【正确答案】 A 【答案解析】对于可转换公司债券，计算稀释每股收益时，分子的调整项目为可转换公司债券当期已确认为费用的利息等的税后影响额；分母的调整项目为假定可转换公司债券当期期初或发行日转换为普通股的股数加权平均数，所以选项 A 是答案；当认股权证和股份期权等的行权价格低于当期普通股平均市场价格时，应当考虑其稀释性。计算稀释每股收益时，作为分子的净利润金额一般不变，分母的调整项目为增加的普通股股数，同时还应考虑时间权数，所以选项 BCD 不是答案。 【考核知识点 5】上市公司财务分析核心指标的公式 5、【正确答案】 B 【答案解析】现在使用的沃尔评分法共计选用了 10 个财务指标，分为三类，即盈利能力指标（3 个）：总资产报酬率、销售净利率、净资产收益率；偿债能力指标（4 个）：自有资本比率、流动比率、应收账款周转率、存货周转率；成长能力指标（3 个）：销售增长率、净利增长率、总资产增长率。其中并未采用资产负债率。 【考核知识点 7】综合绩效评价 6、【正确答案】 C 【答案解析】应收账款的变现能力是影响速动比率可信性的重要因素。 【考核知识点 4】财务报表的分析方法 7、【正确答案】 B 【答案解析】赊购原材料使流动资产和流动负债等额增加，所以营运资金不变。已知业务发生前后，速动资产都超过了流动负债，即速动比率大于 1，因此，流动比率肯定也是大于 1 的。流动比率分子分母增加相同金额，分子增加的比率小于分母增加的比率，流动比率的比值会降低，所以正确答案是 B。【考核知识点 4】财务报表的分析方法 8、【正确答案】 C 【答案解析】资产负债率＝负债总额/资产总额，权益乘数＝资产总额/所有者权益总额，产权比率＝负债总额/所有者权益总额。所以，资产负债率×权益乘数＝（负债总额/资产总额）×（资产总额/所

大数据论文分析

大数据论文分析 随着数据化时代的到来，对于人类如何处理分析数据提出了就巨大的疑问。在医疗，经济，通信等一些行业上已经开始了比较广泛的应用。 2014巴西世界杯于7月14日凌晨落下帷幕，德国战车1:0战胜阿根廷，第四次捧起大力神杯。 与往届世界杯不同的是：数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。 大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。 由此可以看出大数据分离我们的生活并不遥远，目前，大企业是最早采用大数据分析的，往往从个别部门开始使用大数据分析工具。我们每一个人都是数据的生产者。在美国，一些农场主——他们有GPS定位设备，他们的的农业机械设备也提供了大量数据，通过对这些数据的分析可以知道土壤肥力和湿度提高农业的生产率。美国作为当今世界上唯一的超级大国，他们的大数据分析业务发展比中国早了两年，许多集群规模已经达到了上千个节点，而中国只有十几个。 中国大数据分析的案例我最早接触的是网络视频公司爱奇艺的应用，它们利用互联网收集信息的便利，研究客户在观看视频时播放，暂停，跳过等功能键的使用次数频率，从而得知客户爱观看的视频片段继而推出了既不影响剧情又没有过多大家不爱看的章节，一时间广受欢迎。 但是大数据分析在为人们带来便利的同时也存在许多风险，相信大家对于不久前美国情报部门人员斯诺登披露的美国情报监控项目记忆深刻。美国利用其掌握的大量数据信息对喜多美国公民进行监控。而大数据分析其信息量巨大，如何保证期被合理利用与保护依然是分析公司面临的大问题。 大数据分析的应用和发展前景 分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利

如何进行企业财务分析

如何进行企业财务分析在这部分里，我主要是想和大家一起来建立一个企业财务分析的结构和框架，有了这个结构和框架之后，我们就可以对企业财务分析有一总体的了解，有一个全局的把握，先看森林，再见树木，先抬头看路，然后再低头拉车。 好了，废话少说，我们来说一说有关企业财务分析的总体性的和全局性的一些问题吧。 在谈企业财务分析的总体框架和架构之前，我想就“分析”这个词，做一个反思，来考虑一下与“分析”有关的本质性的问题，或叫一般性的问题。为什么要这样呢？我个人认为，企业财务分析，应该是“分析”的一个子集，他们之间一定有共性，一定会有共通的规律，对“分析”的本质性或一般性的反思，有助于对企业财务分析更深的认识，因此，不要嫌我太啰嗦，我只想授人以渔，而不是授人以鱼，授人以鱼的事情比较容易，我干得基本上没有什么成就感。呵呵！ 好，那么如何来对“分析”进行反思呢？ 我想反问五个方面的问题，来对“分析”来进行分析。 第一个问题就是，分析到底是什么呢？这个问题问得有点怪，有点废话，不过这也的确，我们这不是在作反思吗？往往在反思的时候，问的问题总是有点怪的，总是有点象废话的，总是让人觉得有点象疯子，就象问，“我为什么是我”这样的问题一样。那我们就来疯一下吧。分析到底是什么呢？说白了，分析就是通过对事物进行不继的分解和剖析，从而对其本质有更深层次的认识和了解。这种认识和了解，基本上有二种情况，一种是定性的，就是凭感觉、凭经验或凭直觉的，有时候没有什么理由可说，还有一种就是所谓定量的，也就是，整一堆数字出来，画几张图表出来，用数字说话，量化表达。这二种情况实际上是认识问题的二个极端，真正对一件事的认识和了解，都会在这两个极端之间，两者相互结合，只是偏重不同。 OK，那我们再来看一看第二个问题，那就是，到底为什么要进行分析呢？分析的目的是什么呢？那是因为我们要决策，就是要做决定和判断，不分析一下，是很难做决策的，无论这个分析是凭感觉或直觉的，还是搞一堆数字，画一堆图表的。分析的过程，也就是理清思路，追根溯源的过程，不分析一下，就总是举棋不定，难以进行下一步的行动。因此，分析的最终目的，就是为了做决策的。我在这里强调分析的最终目的是做决策，是有原因的。因为在企业里，常常做分析的人和做决策的人是两批人，往往做分析的人和做决策的人沟通不力的话，就会造成做分析的人不知道做决策的人到底想要什么，于是就想当然的做了一大堆分析，同时，做决策的人可能对做分析的人的分析结果不太满意，于是也就按自己的想象去做一堆决策，决策的质量和后果就可想而知了。决策质量在很大程度上取决于分析与决策的相联性和相关性，取决于做分析的人和做决策的人的沟通情况，而我个人认为，这个沟通的主要责任应该在做分析的人，要搞明白决策者的决策意图，才有可能正确的进行分析工作，才有可能起到决策支持的作用。 好了，要搞清楚决策者的意图，我们就要搞清楚如下三个问题，那就是，我们要对什么东西进行分析？也就是说分析的对象是什么，第二，我们要对这些东西的哪些方面进行分析？也即分析的内容是什么，第三，我们要对这些东西的这些方面，分析到什么程度？也就是分析的深度和层次问题。细心的学员可能会发现，这三个问题，实质上是一般意义上分析模型的三个维度，即，分析的对象维，分析的内容维和分析的层次维，这三个维度形成一个立方体