常用数据分析方法介绍

常用数据分析方法介绍

一、数据分析三个层次

数据分析由浅到深，一般有三个层次：描述性统计分析、探索性数据分析、数据挖掘模型；三个层次的分析复杂程度依次增大，当然分析结果数据决策支持价越高。

二、数据分析方法介绍

1、描述性统计分析：重点描述数据的现状特征，观察数据，找出问题

◆分析方法：均值分析、百分比分析、频数分析、众数、中位数、交叉分

析、同比分析、环比分析…

◆应用举例：

1）了解产品在不同渠道、不同地市用户发展情况（同时使用交叉分析、均值）；

2）了解产品运营最近几个月发展波动情况（同比）；

2、探索性数据分析：重于探索变量间或用户间的关系，在数据之中发现新的特

征。

◆分析方法：相关分析、显著性差异检验分析（包括T检验、卡方检验、

方差检验）、因子分析、对应分析…

◆应用举例：

1）验证分析应用市场渠道、官方合作渠道、线下推广渠道三类渠道

的推广能力是否有差异（显著性差异检验分析）；

2）了解用户数、启动次数、活跃率、区域、渠道等因子之间的关系（相关分析）；

3）探索影响应用留存的潜在因子（因子分析）；

3、数据挖掘模型：从海量的数据中探索数据背后的规律，发现有价值的规则；

三、数据分析常用工具介绍

1、描述性统计分析、探索性数据分析常用工具

Excel、SPSS（可视化操作、简单易用）、SAS（重点在于编程）、R语言(需要编程、由于是免费开源，很多公司首选)、MATLAB（重点在于编程）

2、数据挖掘建模常用工具

Clementine（可视化操作、简单易用）、SAS（重点在于编程）、R语言(需要编程、由于是免费开源，很多公司首选)、MATLAB（重点在于编程）、MAPLE（需要编程）

四、线上运营活动想法

公司基本概况及所处行业发展分析

朗科科技公司（代码300042）投资价值分析 班级：保险1241班：文臣学号：50 一、公司基本概况及所处行业发展分析 （一）公司基本信息 公司名称：市朗科科技股份 主营业务：从事电脑软硬件、移动存储产品、数码影音娱乐产品、多媒体产品、网络等最新总股本：13360.00万股 最新流通A股：8225.51万股 公司网址：.netac.. 所属板块：预盈预增-本地-国家安全 董事长：石桂生董秘：石桂生(代) 高管减持：邓国顺与2014年06月11日减持2000000股。 交易提示：朗科科技2014年05月15日发布召开2014年第三次临时股东大会。 最新预约披露：2014年一季报于2014年04月24日披露。 最新龙虎榜：2014年06月04日日涨幅偏离值达7%的前三只证券|前五只证券 股票代号300042 （二）公司主营业务及其变化情况 公司基于闪存应用及移动存储领域持续自主创新的全球领先技术及专利，专业从事闪存应用及移动存储产品的研发、生产、销售及相关技术的专利运营业务。本公司在全球围拥有闪存盘相关领域的系列原创性基础发明专利、闪存应用及移动存储领域其他核心技术及其专利，凭借专业的技术创新与研发平台、成熟的专利运营体系、知名的品牌和

多渠道营销网络，与多家全球知名企业建立了战略合作关系，面向全球进行产品销售和专利授权许可以实现公司长期可持续发展。 公司自成立以来，主营业务未发生变化，一直致力于闪存应用及移动存储产品的研发、生产、销售及相关技术的专利运营业务。目前，公司已与Toshiba（东芝）、Kingston（金士顿）、美国PNY、Phison(群联)等全球知名企业签订专利授权许可协议，实现专利盈利。公司产品运营主要包括中国石油、中国联通、中国移动、中国网通、中国电信、中国人民银行、中国银行、中国工商银行、中国农业银行、浦发银行、大学、工业大学、中南大学、大学、电子科技大学、创维、长虹、TCL、康佳、富士施乐、人民日报、人民政府、南方都市报、微软、国家气象信息中心、华为、拜耳医药、世博会、通用电气、惠普、东芝、海尔集团、金蝶软件、中兴通讯等优质能源、医药、电信、信息电子、政府组织、教育、金融等行业客户，并于2009 年新增宏兆集团、V、移动、宝钢集团、中佳讯14等行业客户。 （二）行业基本情况 闪存应用技术是计算机、移动存储、消费电子等领域持续迅速发展的关键驱动因素之一。闪存应用及移动存储技术已被广泛应用于闪存盘、手机、数字音视频播放设备(包括MP3/MP4)、电视机、数码相机、数码相框、闪存卡、固态硬盘、GPS导航仪、汽车电子等领域。 1、主要政策

数据包络分析法

数据包络分析法 在高新技术产业技术创新教育财务绩效评价中的应用 姓名：李雪 专业：会计学 学号：201410750244

数据包络分析法 在高新技术产业创新教育财务绩效评价中的应用 摘要：高新技术产业是个技术密集型产业，对知识和技术具有很强的依赖性，进行技术创新活动是其经济高质量增长的源泉。高新技术产业创新教育财务管理内外环境的变化让财务绩效评价不仅成为可能，而且成为了高新技术产业财务管理必需推进的工作。财务绩效评价是运用科学、规范的绩效评价方法，对照一定的评价标准，参照绩效的内在原则，来对高新技术产业创新教育财务行为过程及结果进行客观、公正、科学的综合评价和衡量比较。高新技术产业财务绩效评价已成为高新技术产业财务管理的主要内容之一，对财务管理工作的促进和完善起着重要作用。数据包络分析法通过客观地反映高新技术产业创新教育活动的输入、输出，兼具考虑所选择指标的可采集性等约束条件，并且采用相对最优的权重确定方法反映财务绩效大小，蕴含着经济学的生产力观点，满足了财务绩效评价的科学性。 关键词：高新技术产业创新教育；财务绩效评价；数据包络分析法 技术创新对企业来讲可以优化产品结构，提高产品的价值，快速适应市场的需求，从而增强企业的市场竞争力；对于一个产业来说，技术创新可以催发新兴产业群的成长，推进产业结构优化，提高技术产业的经济效益。技术创新已经成为高质量经济增长的源泉。高新技术产业技术创新是指在市场的导向作用下，以提高产业效益为目标，经过技术的研发、引进、吸收等一系列的技术活动，生产出新产品、研发出新技术的过程。高新技术产业技术创新绩效，是对高新技术产业应用投入的财力和物力研发出新产品、新工艺，从而产生经济效益的能力的考核，是评判经济技术活动有效性的一个有效手段。因此，正确认识和把握技术创新水平、系统总结技术创新经验是很有必要的。科学评价高技术产业的技术创新绩效，对把握高新技术产业的技术创新活动规律、提升技术创新成功率、推动高新技术产业技术创新活动有序发展具有重要的现实意义。

麦肯锡行业分析模板

行业分析报告

使用说明： 1.本模板列出行业资料收集、行业分析的思路和框架，各位顾问、分析员可按 照此框架开展工作，也可在此基础上做针对行业特点的局部结构调整。2.本模板列出的框架主要基于SCP模型；附录为SCP模型分析的框架，供大 家参考，另可参考《Mckinsey-战略》一文。 3.本模板供大家不断积累行业资料使用，增添内容者可将相关资料贴到本文件 中，也可在相关位置注明可查到相关资料的网址、书目页码等信息。

目录 行业概况7行业简介7行业规模、发展速度、平均利润水平、主要厂商7外部影响（政策、技术）（E）8政策法规、行业管理模式8国内对行业的管理性政策法规、行业促进政策等8国内行业管理、促进政策对行业的影响分析（实例）8国外成功的行业管理模式（政策法规）8技术发展趋势9主要技术术语、简写和解释9国际技术走向、发展前景分析9国际技术领先的国家、公司的名称、简介、技术领先之处9国内技术水平、发展趋势、与国外的技术差距9国内技术领先公司的名称、简介、技术领先之处9行业供求分析（S）10行业供给、行业进入者10行业业务模式分析（资本集中度、利润来源、进入/推出壁垒）10行业集中度、竞争态势10

行业大厂商盈利模式、竞争优势分析（实例）11行业小厂商盈利模式、竞争优势分析（实例）11行业中的外国企业竞争模式分析11行业需求、替代产品12对行业产品的需求规模、增长率及原因分析12行业替代品的种类、规模、可替代性分析12对产品需求的变化周期及特点12需求细分市场分析12产业链、相关行业分析（S）13上游企业分析13供应商行业的名称（及行业编号），简介13供应商行业的讨价能力分析13下游行业分析14顾客行业的名称（及行业编号），简介14顾客行业的讨价能力分析14相关行业分析15相关行业的类别（替代性、补充性、服务性）、名称（及行业编号），简介15行业关系分析15行业厂商行为分析（C）15营销行为15

怎样进行行业分析知名公司模版

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行业分析报告 2011年版 Mckinsey

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目录

行业概况 行业简介 行业名称： 行业编号： 母行业名称： 母行业编号： 行业简介（200-300字简要描述行业概况）： 行业规模、发展速度、平均利润水平、主要厂商

外部影响（政策、技术）（E） 政策法规、行业管理模式 国内对行业的管理性政策法规、行业促进政策等 国内行业管理、促进政策对行业的影响分析（实例） 国外成功的行业管理模式（政策法规） 技术发展趋势 主要技术术语、简写和解释 国际技术走向、发展前景分析 国际技术领先的国家、公司的名称、简介、技术领先之处 国内技术水平、发展趋势、与国外的技术差距 国内技术领先公司的名称、简介、技术领先之处 行业供求分析（S） 行业供给、行业进入者 行业业务模式分析（资本集中度、利润来源、进入/推出壁垒） 1.行业企业资产主要存在形式（固定资产？人力资源？流动资金？技术产权？） 2.经营成本、费用主要发生形式（人力？关键原材料？）

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

(1) 数据包络分析法(DEA)概述

(1)数据包络分析法(DEA)概述 数据包络分析(Data Envelopment Ana lysis，简称D EA）方法是运用数学工具评价经济系统生产前沿面有效性的非参数方法，它适应用于多投入多产出的多目标决策单元的绩效评价。这种方法以相对效率为基础，根据多指标投入与多指标产出对相同类型的决策单元进行相对有效性评价。应用该方法进行绩效评价的另一个特点是，它不需要以参数形式规定生产前沿函数，并且允许生产前沿函数可以因为单位的不同而不同，不需要弄清楚各个评价决策单元的输入与输出之间的关联方式，只需要最终用极值的方法，以相对效益这个变量作为总体上的衡量标准，以决策单元(DM U)各输入输出的权重向量为变量，从最有利于决策的角度进行评价，从而避免了人为因素确定各指标的权重而使得研究结果的客观性收到影响。这种方法采用数学规划模型，对所有决策单元的输出都“一视同仁”。这些输入输出的价值设定与虚拟系数有关，有利于找出那些决策单元相对效益偏低的原因。该方法以经验数据为基础，逻辑上合理，故能够衡量个决策单元由一定量大投入产生预期的输出的能力，并且能够计算在非DEA有效的决策单元中，投入没有发挥作用的程度。最为重要的是应用该方法还有可能进一步估计某个决策单元达到相对有效时，其产出应该增加多少，输入可以减少多少等。 1978年由著名的运筹学家查恩斯（A.Charnes）,库伯（W.W.Cooper）和罗兹（E.Rhodes）首先提出数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）的方法，DEA有效性的评价是对已

有决策单元绩效的比较评价，属于相对评价，它常常被用来评价部门间的相对有效性（又称之为DEA有效）。他们的第一个数学模型被命名为CCR模型，又称为模型。从生产函数角度看，这一模型是用来研究具有多项输入、特别是具有多项输出的“生产部门”时衡量其“规模有效”和“技术有效”较为方便而且是卓有成效的一种方法和手段。自从该方法提出以来，就广泛应用于各个行业的有效性评价上。此后，得到不断的完善，并且在实践中的应用也越来越广泛。例如1984年R.D.Banker, A.Charnes和W.W.Cooper给出了一个被称为BCC的模型，又称之为BC2模型。另外，于1985年Charnes,Cooper 和 B.Golany, L.Seiford, J.Stutz给出了另一个模型，称为CCGSS模型，又称之为C2GS2模型，这两个模型是用来研究生产部门之间的“技术有效”相对效率。下面将介绍这两个优化模型。 ( 2 ) 数据包络模型（又称为DEA模型）描述 数据包络分析(DEA)由美国著名运筹学家A. Charnes等人在1978年以相对效率概念为基础发展起来的一种新的绩效评价方法。这种方法是以决策单元(Decision Making Unit，简称DMU)的投入、产出指标的权重系数为变量，借助于数学规划模型将决策单元投影到DEA 生产前沿面上，通过比较决策单元偏离DEA生产前沿面的程度来对被评价决策单元的相对有效性进行综合绩效评价。其基本思路是:通过对投入产出数据的综合分析，得出每个DMU综合相对效率的数量指标，确定各DMU是否为DEA有效。下面我们先描述DEA模型。

大数据包络分析报告(DEA)方法

二、 数据包络分析(DEA)方法 数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)是由著名运筹学家Charnes, Cooper 和Rhodes 于1978年提出的，它以相对效率概念为基础，以凸分析和线性规划为工具，计算比较具有相同类型的决策单元(Decision making unit ，DMU)之间的相对效率，依此对评价对象做出评价[1]。DEA 方法一出现，就以其独特的优势而受到众多学者的青睐，现已被应用于各个领域的绩效评价中[2],[3]。在介绍DEA 方法的原理之前，先介绍几个基本概念: 1. 决策单元 一个经济系统或一个生产过程都可以看成是一个单位(或一个部门)在一定可能围，通过投入一定数量的生产要素并产出一定数量的“产品”的活动。虽然这种活动的具体容各不相同，但其目的都是尽可能地使这一活动取得最大的“效益”。由于从“投入”到“产出”需要经过一系列决策才能实现，或者说，由于“产出”是决策的结果，所以这样的单位(或部门)被称为决策单元(DMU)。因此，可以认为，每个DMU(第i 个DMU 常记作DMU i )都表现出一定的经济意义，它的基本特点是具有一定的投入和产出，并且将投入转化成产出的过程中，努力实现自身的决策目标。 在许多情况下，我们对多个同类型的DMU 更感兴趣。所谓同类型的DMU ，是指具有以下三个特征的DMU 集合：具有相同的目标和任务；具有相同的外部环境；具有相同的投入和产出指标。 2. 生产可能集 设某个DMU 在一项经济(生产)活动中有m 项投入，写成向量形式为1(,,)T m x x x =L ；产出有s 项，写成向量形式为1(,,)T s y y y =L 。于是我们可以用(,)x y 来表示这个DMU 的整个生产活动。 定义1. 称集合{(,)|T x y y x =产出能用投入生产出来}为所有可能的生产活动构成的生产可能集。 在使用DEA 方法时，一般假设生产可能集T 满足下面四条公理: 公理1(平凡公理): (,),1,2,,j j x y T j n ∈=L 。 公理2(凸性公理): 集合T 为凸集。 如果 (,),1,2,,j j x y T j n ∈=L , 且存在 0j λ≥ 满足 1 1n j j λ==∑ 则 11(,)n n j j j j j j x y T λλ==∈∑∑。 公理3(无效性公理)：若()??,,,x y T x x y y ∈≥≤,则??(,)x y T ∈。 ， 公理4 (锥性公理): 集合T 为锥。如果(),x y T ∈那么 (,)kx ky T ∈对任意的0k >。 若生产可能集Ｔ是所有满足公理1 , 2 , 3和4的最小者，则T 有如下的唯一表示形式 ()11 ,|, ,0,1,2,,n n j j j j j j j T x y x x y y j n λλ λ==? ? =≤≥≥=??? ? ∑∑L 。 3. 技术有效与规模收益

企业内部分析方法大全

企业内部分析方法大全 企业资源竞争价值分析 不同的公司拥有的资源是不一样的，这就会使得不同的公司拥有的资源强势和资源弱势不同。公司之间资源的差异可以很好的解释为什么有的公司能够在竞争中获得更大的利润，取得更大的成功。如果一家公司所拥有的资源不但充足而且恰到好处，特别是，如果公司所拥有的强势、资产、能力和成就有着产生竞争优势的潜力的话，那么，公司在竞争取得成功的把握性就越大。 对于一个具体公司来说，它的资源--不管它是一项特异能力，资产（有形、人力、组织、无形），成就，还是一项竞争能力--如果要成为持久的竞争优势的话，必须通过以下四项竞争价值的测试： 1，这项资源是否容易被复制？一项资源的模仿成本和难度越大，它的潜在竞争价值就越大。难于复制的资源往往限制竞争，从而使资源所带来的利润具有持久性。资源可能会因为下列一些原因而变得难于复制：资源本身的独特性（不动产的地理位置非常好，受到专利保护），他们的建立需要时日，而且难以加速建立起来（一个品牌名，对技术精湛的掌握）；他们需要大量的建造资金。 2，这项资源能否持续多久？一项资源持续的时间很长，它的价值就越大。有些资源很快就会丧失其竞争价值，那是因为技术或行业的环境在快速的发生变化。 3，这项资源能否真正在竞争中有上乘的价值？所有的公司都必须防止盲目地相信他们的核心竞争能力或特异能力会比竞争对手更有力量。 4，这项资源是否可以被竞争对手的其他资源/能力所抵消呢，即本公司资源的可替代性如何？一般来说，不可替代的资源对顾客来说有更大的价值，因而也就更有竞争的优势。 有许多公司并不拥有具有竞争价值的资源，能够顺利通过上述四项测试的具有上乘竞争价值的资源就更少了。绝大多数公司是拥有一个组合的强势/资产/胜任能力/卓越能力--其中一到两种很有价值，有一些比较好，其他的从满意到平庸不等。只有少数公司，通常是行业的领导者或者行业未来的领导者，才拥有很大的竞争价值的上乘资源。 比较分析 比较分析是一种有价值的战略分析方法，其目的是为了进一步了解组织战略能力。比较分析有两种不同的比较基础：历史比较和行业比较。通过行业间最佳业务的比较可以进一步了解组织，在分析最佳业务时还会用到价值链理论。一个企业成本效益的高低、满足顾客需求的程度和财务指标的优劣，只能通过与其他企业，尤其是主要竞争对手的比较才能确定。 1，历史分析 历史分析是将组织的资源状况与以前各年相比，从而找到重大的变化。通常会用到如销售额/资本比率和销售额/雇员比率等财务比率，以及不同活动所需的与资源比例有关的各种重要的变量。这种方法可以揭示出一些不太明显的变化趋势，它促使公司重新评估其主要推动力，并且估计将来应该将公司的主要推动力放在什么地方。另外，企业还可以通过历史分析来考察组织的资源状况，与前几年相比有了哪些重大的变化。历史分析虽然不能直接反映企业的相对资源状和能力，但有益于企业正确认识本身所发生的变化及对未来可能的影响。 2，行业比较 行业分析是对整个行业经营状况的分析。行业比较会大大地改进历史分析效果，它帮助公司展望其资源状况和经营状况。在分析和评估战略能力时，行业分析比较关心的是公司在整个行业中的相对地位。行业分析中，用于分析几项重要资源的有关使用指标有：存货周转率、原材料产出等。

行业分析方法

行业分析方法 Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998

[讨论] 行业研究如何提高基本功全套研究方法与案例 [推广有奖] 人大经济论坛经管爱问微信好号“jgasker”好文共享与推荐，实时答疑服务，欢迎关注！ 一、行业研究认识 1、行业研究引题 本人自从事工作来，基本都于研究打交道，尤其是行业研究，在此，把这几年如何做行业研究的一些体会和经验与大家分享，希望对初入行业研究的初学者能提供一些浅显提示，避免少走弯路，同时也想通过本研究与行业研究的志同伙伴(有经验者)做一个沟通交流，起到“抛砖引玉”之效。本行业研究的分享主要有三个方面的内容，一是行业研究的基本概述，包括行业研究的认识、目的、原则和方法等;二是行业研究流程与内容，包括行业研究的基本流程，行业研究内容及研究报告框架等;三是行业研究的案例，以电视剧行业为实证来完整介绍一个行业研究的全过程。行业研究经验分享目的及主要内容图 2、行业研究定义 行业研究的定义：参考相关文献，行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。行业研究是重点研究行业过去发展历程、行业现在发展现状和行业未来发展趋势，发现与挖掘行业发展阶段、主要影

响因素及行业内的行业关键成功因素等，为企业发展方向提供指导及为投资者决策提供依据。行业研究定义的包含要素示意图 3、行业研究认识 (1)行业研究是规律可循的，专业并非是绝对壁垒行业研究是揭示行业发展重要工具，研究不同行业虽然有不同内容与因素，但是从研究方法与规律来看有共同点，也就是说行业研究是相通的。很多人研究员把其专业背景作为行业研究的壁垒来看，其实不然，虽具有某行业专业背景能够很快了解其行业，但不是构成该行业绝对壁垒。目前认为壁垒相对较高的行业如医药、TMT等，需要一定的专业知识背景，但也可以通过后续的学习弥补相关技术等知识欠缺，因此只要我们掌握了行业研究的基本规律与方法，任何行业都是可以通过时间和努力去研究与掌握的。(2)行业研究需要从微观中来，也需要到宏观中去(大处着眼、小处着手)何为行业研究，简单来讲就是对某一个特定行业及行业内聚合的企业进行深入了解与研究，包括行业发展历史、现状、规模结构、竞争格局、未来趋势及综合信息等因素，为企业自身或行业投资者提供重要的参考依据。从行业研究的所属层次来看，行业研究是介于宏观经济研究与公司微观经济研究之间，在经济学上可以称为中观层次研究。正是因为行业研究是介于宏观经济研究与公司微观经济研究之间，行业研究在行业本身之发展之外，需要关注本行业与宏观经济

DEA数据包络分析不足、特点、指标选取

DEA 一、同类可比 同类可比在很多情况下是社科研究的基础和前提，比如研究地区效率，西藏、新疆、青海等地与上海、北京、广东、江苏等经济发达地区情况完全不一样，在很多情况下是不可比的，如果将这些地区放在一个模型中分析，是值得商榷的。 二、DEA对异常值相当敏感 DEA对异常值相当敏感，在实际生活中，由于统计数据质量、测量误差等问题，构成数据包络曲线的那些点是非常敏感的，或者说，其它效率不是最优的点都是和数据包络曲线上最好的点相比，而这些点其实是不稳定的，在此基础上得出的处理结果也是不稳定的。 三、DEA也许只有宏观意义 即使是同一套数据，如果同时满足固定前沿和随机前沿的适用条件。采用固定前沿和随机前言，其分析结果往往是不一致的，也就是说，对于决策单元A，采用固定前沿它可能是有效的，但采用随机前 沿它可能就是无效的。那么能否说明DEA在做文字游戏也不能这么说，通常情况下，对于同一套数据采用两种不同方法处理的结果，其相关性往往很高，因此适合做宏观分析，但微观上说A有效B无效之类的要慎重。 四、DEA往往难以给出具体的政策建议 即使得出了研究结果，对于一些效率相对低下的决策单元，如何进行改进通过技术进步还是通过改善管理再进一步的建议往往难以给出。 五、效率低下的决策单元也许问题不严重 任何DEA分析，都是建立在投入产出的基础之上的，但是投入产出数据有很多是无法定量计量的。实际上，DEA分析有个隐含的假设：我们做效率分析，只能基于定量数据，那些不能定量计量的投入产出，干脆假设所有的决策单位没有差异，但这种假设一定存在吗 纯技术效率反映的是DMU 在一定( 最优规模时) 投入要素的生产效率。 规模效率反映的是实际规模与最优生产规模的差距。 一般认为：综合技术效率=纯技术效率×规模效率。

材料分析方法说明

红外汲取光谱 1 波长（λ）相邻两个波峰或波谷之间的直线距离，单位为米（m）、厘米（cm）、微米（μm）、纳米（nm）。这些单位之间的换算关系为1m＝102cm＝106μm＝109nm。 2频率（v）单位时刻内通过传播方向某一点的波峰或波谷的数目，即单位时刻内电磁场振动的次数称为频率，单位为赫兹（Hz，即s-1），频率和波长的关系为 3 波数（σ）每厘米长度内所含的波长的数目，它是波长的倒数，即σ＝1 / λ ,波数单位常用cm-1来表示。 4传播速度:辐射传播速度υ等于频率v乘以波长λ，即υ＝v λ。在真空中辐射传播速度与频率无关，并达到最大数值，用c 表示，c值准确测定为2.99792×1010cm/s 5周期T:相邻两个波峰或波谷通过空间某固定点所需要的时刻间隔，单位为秒（s）。 红外光谱法的特点: （1）特征性高。就像人的指纹一样，每一种化合物都有自己的特征红外光谱，因此把红外光谱分析形象的称为物质分子的“指纹”分析。（2）应用范围广。从气体、液体到固体，从无机化合物到有机化合物，从高分子到低分子都可用红外光谱法进行分析。（3）用样量少，分析速度快，不破坏样品。

简正振动的数目称为振动自由度，每个振动自由度相应于红外光谱图上一个基频汲取峰。每个原子在空间都有三个自由度，假如分子由n个原子组成，其运动自由度就有3n 个，这3n个运动自由度中，包括3个分子整体平动自由度，3个分子整体转动自由度，剩下的是分子的振动自由度。关于非线性分子振动自由度为3n－6，但关于线性分子，其振动自由度是3n－5。例如水分子是非线性分子，其振动自由度=3×3－6=3. 红外汲取光谱（Infrared absorption spectroscopy, IR）又称为分子振动—转动光谱。当样品受到频率连续变化的红外光照耀时，分子汲取了某些频率的辐射，并由其振动或转动运动引起偶极矩的净变化，产生分子振动和转动能级从基态到激发态的跃迁，使相应于这些汲取区域的透射光强度减弱。记录红外光的百分透射比与波数或波长关系的曲线，就得到红外光谱。 红外光谱在化学领域中的应用大体上可分为两个方面：一是用于分子结构的基础研究，应用红外光谱能够测定分子的键长、键角，以此推断出分子的立体构型；依照所得的力常数能够明白化学键的强弱；由简正频率来计算热力学函数。二是用于化学组成的分析，红外光谱最广泛的应用在于对物质的化学组成进行分析，用红外光谱法能够依照光谱中汲取峰的位置和形状来推断未知物

数据包络分析法总结

DEA（Data Envelopment Analysis）数据包络分析 目录 一、DEA的起源与发展（参考网络等相关文献） 二、基本概念 1.决策单元（Decision Making Unit，DMU）.......................................................... 2.生产可能集（Production Possibility Set，PPS） ................................................ 3.生产前沿面（Production Frontier）........................................................................ 4.效率（Efficiency） ........................................................................................................ 三、模型 模型....................................................................................................................................... 模型....................................................................................................................................... 模型....................................................................................................................................... 模型....................................................................................................................................... 5.加性模型(additive model，简称ADD).................................................................... 6.基于松弛变量的模型(Slacks-based.................................. M easure，简称SBM) 7.其他模型........................................................................................................................... 四、指标选取 五、DEA的步骤（参考于网络） 六、优缺点（参考一篇博客） 七、非期望产出 1.非期望产出的处理方法：.............................................................................................. 2.非期望产出的性质： ......................................................................................................

如何快速了解一个行业介绍

如何快速了解一个行业 “了解一个行业”这件事本身不太可能快速完成。不过，如果我们只是想摸清楚最基本的情况，我们可以通过问对几个关键问题着手。这些关键问题围绕着一个根本问题：这个行业的链条是如何运转起来的？ 1 这个行业的存在是因为它提供了什么价值？ 2 这个行业从源头到终点都有哪些环节？ 3 这个行业的终端产品售价都由谁分享？ 4 每个环节凭借什么关键因素，创造了什么价值获得他所应得的利益？ 5 谁掌握产业链的定价权？ 6 这个行业的市场集中度如何？ 而信息获取的渠道，则包括： 1 金融投资机构的行业报告； 2 咨询公司的分析报告； 3 行业交流网站或论坛的热门帖子； 4 业内企业的培训课件； 5 参加行业展会或者论坛； 6 从业者的私下交流。 隔行如隔山，要想成功创业，或在某一行有所建树，就得先“入行”，先了解了该行业才行。要了解一个行业，首先得了解该行业的产业政策、行业前景、市场饱和度、商业运作模式、利润水平、风险状况、准入门槛等，至于专业知识、行情信息及发展趋势等则应时刻关注、不断更新。 一般而言，要快速了解一个行业，可以采取以下一些途径： 1、从龙头企业入手，关注其网站、了解其动态、运作模式等； 2、从行业协会之类的组织入手，关注其网站及出版物； 3、参加行业展览会； 4、关注行业资讯类网站； 5、网络交易平台，如阿里巴巴、慧聪网这样的B2B网站的行业论坛 6、通过网络搜索引擎直接搜索想了解的信息； 7、看行业内的专业人士写的东西； 8、通过各种关系向熟悉该行业的人请教，或在一些职业交流的聊天室或QQ群里向人请教； 9、到书店翻阅该行业相关的专业书籍或行业分析报告； 10、最务实的做法是到处于该行业的企业去上班，带着学习的目的进行工作，虚心向周围的同事请教，自己则不断查阅资料、不断思考、不断总结。 我再总结下：要了解一个行业，就是要多听多问。最好的办法就是去这样的公司去上班。呵呵。首先你要具备这个行业的专业知识，要先熟悉这个行业是做什么，怎么做？你必须先成为这个行业的内行人！这样，你才可以以内行的身份与这个行业的人交流沟通，才可以了解和知道这个行业的发展状况和发展前景。否则你无法与内行人沟通，就算内行人告诉你，你也听不懂！

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

案例研究分析方法介绍

案例研究分析方法介绍 1.案例研究的起源 案例研究最早于1870年由美国哈佛大学法学院提出,其目的是为了在法律文献急剧增长的情况下使学生更有效的学习法律的原理原则。此后,案例研究作为一种教学方式被普遍应用于法律、商业、医学及公共政策等领域中。案例研究的另一个来源是是医学、社会工作和心理学工作者的个人描述,通常被称作“个案记录”或者“个案历史”。作为研究方法的案例研究不同于作为教学方法的案例研究,作为教学性案例研究的材料是经过精心处理的,以便更有效的突出其有用之处,而在研究型案例研究中这种行为是绝不允许的;此外,教学性案例研究不须考虑研究过程的严谨性,也不考虑忠实的呈现实证数据,而研究性案例研究则有及其严格的要求。 2.案例研究的核心内涵 案例研究作为社会科学领域的主要研究方法之一,与调查法和实验法并列成为实证研究的重要方法。案例研究与其他类型的研究方法通常会结合使用,发展至今,已经形成了一套完整的研究体系。对于案例研究方法的定义,各学者都提出了自己的见解。Jennifer Platt对案例研究的定义为“一整套设计研究方案必须遵循的逻辑,是只有当所要研究的问题与其环境相适应时才会适用的方法,而不是什么环境下都要生搬硬套的教条。”Robert Yin则认为案例研究是一种经验主义的探究,它研究现实生活背景中的暂时现象;在这样一种研究情境中,现象本身与其背景之间的界限不明显,(研究者只能)大量运用事

例证据来展开研究。Robert Yin的定义得到了广大的学者的认同。虽然目前对于案例研究尚没有完全严格的定义,但总体来说,作为一 种研究思路的案例研究包含了各种方法,涵盖了设计逻辑、资料收集技术,以及具体的资料分析手段。就这一意义来说,案例研究既不是资料收集技术,又不仅限于设计研究方案本身,而是一种全面的、综合性的研究思路。 根据Robert Yin等学者的观点,案例研究方法适用于解决“怎么样”和“为什么”的问题。具体来说,案例研究具有以下几种用途:其最重要的用途是解释现实生活中的各种因素之间假定存在的联系,这与案例研究的前提密切相关,即案例的现象与背景存在着密切的联系,而这种联系的复杂程度又是实验或调查都无法解释的。用评估学的术语来说,就是解释某一方案的实施过程与方案实施效果之间的联系。第二个用途是描述某一刺激及其所处的现实生活场景。第三个用途是以描述的形式,列示某一评估活动中的一些主题。第四个用途是探索那些因果关系不够明显、因果联系复杂多变的现象。第五个用途是进行元评估,即对某一评估活动本身进行再评估。 3.案例研究的分类体系 案例研究作为一种研究方法,其过程中会涉及到多种研究维度,因此一个清晰的分类体系可以帮助研究者选择合适的研究方法。按研究目的分类探索性案例研究、描述性案例研究、解释性的案例研究。按分析单位分类整体性案例研究和嵌入性案例研究案例研究可以选择单案例研究,也可以选择多案例研究。两者都属于案例研究的变式,

数据包络分析法(DEA模型)

1、数据包络分析法 数据包络分析是一种基于线性规划的用于评价同类型组织（或项目）工作绩效相对有效性的特殊工具手段。这类组织例如学校、医院、银行的分支机构、超市的各个营业部等，各自具有相同（或相近）的投入和相同的产出。衡量这类组织之间的绩效高低，通常采用投入产出比这个指标，当各自的投入产出均可折算成同一单位计量时，容易计算出各自的投入产出比并按其大小进行绩效排序。但当被衡量的同类型组织有多项投入和多项产出，且不能折算成统一单位时，就无法算出投入产出比的数值。例如，大部分机构的运营单位有多种投入要素，如员工规模、工资数目、运作时间和广告投入，同时也有多种产出要素，如利润、市场份额和成长率。在这些情况下，很难让经理或董事会知道，当输入量转换为输出量时，哪个运营单位效率高，哪个单位效率低。 1.1数据包络分析法的主要思想 一个经济系统或者一个生产过程可以看成一个单元在一定可能范围内，通过投入一定数量的生产要素并产出一定数量的“产品”的活动。虽然这些活动的具体内容各不相同，但其目的都是尽可能地使这一活动取得最大的“效益”。由于从“投入”到“产出”需要经过一系列决策才能实现，或者说，由于“产出”是决策的结果，所以这样的单元被称为“决策单元”（Decision Making Units，DMU）。可以认为每个DMU都代表一定的经济含义，它的基本特点是具有一定的输入和输出，并且在将输入转换成输出的过程中，努力实现自身的决策目标。 1.2数据包络分析法的基本模型 我们主要介绍DEA中最基本的一个模型——模型。 设有n个决策单元（ j = 1，2，…，n ），每个决策单元有相同的 m 项投入（输入），输入向量为 每个决策单元有相同的 s 项产出（输出），输出向量为 即每个决策单元有m种类型的“输入”及s种类型的“输出”。 表示第j个决策单元对第i种类型输入的投入量； 表示第j个决策单元对第i种类型输出的产出量； 为了将所有的投入和所有的产出进行综合统一，即将这个生产过程看作是一个只有一个投入量和一个产出量的简单生产过程，我们需要对每一个输入和输出进行赋权，设输入和输出的权向量分别为：。为第i 类型输入的权重，为第r类型输出的权重。 这时，则第j个决策单元投入的综合值为，产出的综合值为，我们定义每个决策单元的效率评价指数：