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数据上市企业财报分析:雕龙数据

雕龙数据业务介绍 武汉雕龙医疗数据服务股份有限公司成立于2000年,是一家医疗大数据背景下的医疗软件及平台的开发、销售,并为医疗大数据的收集、应用及交互提供综合技术服务的软件企业数据猿制图 图表 2:雕龙数据营业收入规模及增长率分析 ? 图表 3:雕龙数据净利润规模分析 ? 数据猿制图 图表 4:雕龙数据净利润规模分析 ? 但从净利率来看,雕龙数据在2015年有较大幅度的下降。 图表 5:雕龙数据盈利能力分析 ? 数据猿制图 图表 6:雕龙数据盈利能力分析 ? 图表 7:雕龙数据管理成本率与销售成本率分析 ? 数据猿制图 图表 8:雕龙数据管理成本率与销售成本率分析 ?

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数据上市企业财报分析数据

数据堂在国内属于第一批专注于大数据服务的企业,经过几年的发展,公司业务已具有一定规模。 数据堂营收分析 数据堂在国内属于第一批专注于大数据服务的企业,经过几年的发展,公司业务已具有一定规模。 图表 3:数据堂净利润规模分析 ? 数据猿制图 图表 4:数据堂净利润规模分析 ? 图表 5:数据堂盈利能力分析 ? 数据猿制图 图表 6:数据堂盈利能力分析 ? 数据猿制图 数据堂客户群分析 数据堂的客户类型主要分为大企业客户和数据堂网站平台的注册用户两类,其中大企业客户分为数据业务的互联网公司、跨国企业在华机构、国内科研院校等几大类,包括百度、腾讯、三星、佳能

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    数据分析平台如何成为企业标配?

    数据分析企业获取商业价值的重要手段 随着互联网的发展,企业用户越来越多从线下转移到线上,用户的特点属性需要通过网络获取,企业需要依靠大数据把握市场变化并了解客户,从而提供满足市场需求的产品,而数据分析作为企业运营中较为基础的工作 很多企业在运营的各环节都会产生大量数据,对数据进行深化处理后的数据分析报告对企业运营管理和发展策略具有非常重要的作用,一方面,企业能根据分析结果进行商业预判和决策支持;另一方面,也能衡量员工工作效益,用于企业内部管理 数据分析处理平台通过整合具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具,对海量数据进行筛选和梳理,从中提取出关键信息点,支持企业进行业务洞察和行业分析,从而帮助企业实现商业价值。 企业数据分析平台建设实施落地 数据分析平台的搭建以企业业务场景和用户需求为基础,以未来通过平台需要得到的价值信息和接入数据为参考,明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基本功能,从而搭建出适合自己企业数据分析处理平台 3、固化的数据分析平台 对大多数企业而言,数据分析平台往往只用于企业获取分析结果或进行决策支持。

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    Python数据分析项目讲解:分析世界五百强企业数据

    前言 哪个国家的世界五百强企业数量最多?今天带你用python来处理数据,并实现数据可视化,解决对现有数据产生的疑问。 options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode from pyecharts.globals import ThemeType 导入数据 data = pd.read_excel('2021年世界五百强排行榜.xlsx') data.head(5) 统计世界500强企业各个国家之间的占比 pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts 将国家列设置为索引 bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.PURPLE_PASSION)) bar.add_yaxis("世界500强企业数量 pos_bottom='90%')) bar.render_notebook() 筛选出中国的世界500强企业并进行数据可视化分析

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    企业搭建数据采集分析平台,整合业务数据、消灭数据孤岛

    一、市面上企业数据现状分析: 1、数据源分散、不一致 NC: 预算、财务、供应链生产 项目:项目管理 OA: 企业管理 HR: 人事管理 2、数据质量难把控 手工录入数据 缺乏统一标准 缺乏数据校验 3、数据挖掘浅 无固定分析模型 无标杆企业对标分析 4、数据可视化难度大 Excel高手处理效果局限于柱形图、饼图,难以钻取、对标、参数查询,无法通过移动端填报和分析 二、数商云数据平台的方案阐述: 数据平台以云计算系统为架构 一站式采集、汇总、分析和管理平台,基于数据采集工具可快速实现从数据采集、数据整合、构建数据中心到数据可视化展现的全过程,可以帮助企业有序的管理,持续挖掘企业数据价值。 ●补录数据直接入库,无缝参与最终决策分析报表的输出 ●补录数据独立存储,不影响业务系统运营 移动应用 ●可与微信、企业APP集成,实现跨空间、跨地域的移动应用 大数据可视 ●数据填报实时入库,整合业务系统数据 ,轻量级数据中心构建,充分保障项目各实施环节的实现 3、数据共享 通过数据采集和补录,规范质量,快速形成大数据中心,解决信息孤岛问题 4、移动应用 移动采集+分析,满足集团企业各部门各岗位的数据应用诉求

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    企业如何利用大数据做好大数据分析

    我们知道,数据分析是指通过某种统计分析方法对一定规模的数据进行分析,提取有用的数据并研究这些数据得出结论。与数据分析相比,大数据分析的最基本方面是处理数据量的差异。 使用常规工具进行处理还是需要使用一些大数据分析工具进行处理。 二.企业进行大数据分析需要哪些人员? 企业知道需要做的大数据分析任务后,还需要一定的大数据分析人才配置,以达到最终目的。 SQLServer:SQLServer2005或更高版本集成了商业智能功能,可为中小型企业提供数据管理,存储,数据报告和数据分析。 DB2和Oracle数据库是大型数据库,适用于拥有大量数据资源的企业。 4.数据可视化类: 亿信ABI是具有可视化功能的代表性工具。当然,它不仅是可视化工具,而且还是集数据分析数据挖掘和报表可视化的一站式企业级大数据分析工具。

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    2021企业都在用的数据分析工具

    它既可以帮助企业员工进行数据探索分析,让商业决策更加可靠,又能充分发挥桌面电脑的计算性能,让企业员工的分析判断更加简单高效。 1、企业数字化能力不足,还在使用Excel来记录和汇总数据 一些企业数据,还是存储在Excel中。 2、无IT背景,业务人员使用企业数据库中的数据进行数据分析,时间长效率低 有些企业数据存储在数据库中。业务人员想利用这些数据进行分析时,还需要先通过IT人员获取这些数据,再去Excel中做分析。 有了这个预测,领导层就可以对明年的企业运作做出更加可靠的规划和决策。 5、企业数据需要严密的安全保障,怎样既能让业务人员利用充足的数据进行分析,又能保证敏感数据不被泄露 企业数据的安全是重中之重。 既要给业务人员了解足够的数据权限,让他们可以在充足的数据支撑下,做出可靠合理的数据分析结论,又要使数据不被不该看的人看到,防止数据泄露。因此,企业数据需要严谨的权限控制与资源隔离。

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    数据企业安全管理平台分析与应用

    ,对这些数据进行存储、处理、分析的技术,以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织。 1、大数据分析企业安全管理平台上的应用 目前应用于大数据分析的主流技术架构是Hadoop,业界在进行大数据分析时越来越重视它的作用。 基于前面介绍过的传统企业安全管理平台面对的挑战和局限性问题,可以把Hadoop技术应用在企业安全管理平台中,发展成为新一代的企业安全管理平台,实现支持超大数据量的采集、融合、存储、检索、分析、态势感知和可视化功能 3、大数据安全分析数据安全分析,顾名思义,就是指利用大数据技术来进行安全分析。 在网络安全领域,大数据安全分析企业安全管理平台安全事件分析的核心技术,而大数据安全分析对安全数据处理效果主要依赖于分析方法。

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    数据上市企业财报分析:凯迪网络

    目前凯迪网络的主营业务有广告及宣传业务、数据分析业务。其中广告宣传业务主要基于凯迪社区及社会化媒体营销服务,数据分析业务主要基于问卷宝、政府/企业画像及咨询服务。 图表 3:凯迪网络净利润规模分析 ? 数据猿制图 图表 4:凯迪网络净利润规模分析 ? 图表 5:凯迪网络盈利能力分析 ? 数据猿制图 图表 6:凯迪网络盈利能力分析 ? 数据猿制图 凯迪网络成长预期分析 凯迪网络所在的互联网信息服务、大数据细分行业,从2015 年开始。在国家政策、地方投入、企业参与、实际应用等方面都迎来较大的机遇和市场高速增长期。 而凯迪公司方面,也将未来的发展战略定位政经数据、政府画像、企业画像方向。从行业环境看,凯迪网络所处行业正处于高速发展期,具有一定的增长空间。 来源:数据

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    数据营销企业财报分析—银橙传媒

    图表1:银橙传媒营业收入规模及增长率分析 ? 数据猿制图 图表2:银橙传媒营业收入规模及增长率分析 ? 图表3:银橙传媒净利润规模分析 ? 数据猿制图 图表4:银橙传媒净利润规模分析 ? 数据猿制图 盈利能力方面,近两年,公司的盈利能力一直处于下降趋势。 图表5:银橙传媒盈利能力分析 ? 数据猿制图 图表6:银橙传媒盈利能力分析 ? 图表7:银橙传媒管理成本率与销售成本率分析 ? 数据猿制图 图表8:银橙传媒管理成本率与销售成本率分析 ? 数据猿制图 银橙传媒客户群分析 银橙传媒的客户主要为广告主和广告代理商。 图表9:银橙传媒前五客户占比分析 ? 数据猿制图 图表10:银橙传媒前五客户业务规模占比分析 ?

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    数据上市企业财报分析:亿玛在线

    亿玛在线营收分析 亿玛在线属于国内第一批做互联网营销的企业,通过近10年的发展,宣称其在互联网营销市场上的市场份额排名第一。 图表 1:亿玛在线营业收入规模及增长率分析 ? 数据猿制图 图表 2:亿玛在线营业收入规模及增长率分析 ? 图表 3:亿玛在线净利润规模分析 ? 数据猿制图 图表 4:亿玛在线净利润规模分析 ? 数据猿制图 图表 5:亿玛在线扣除非经常性损益后的净利润规模分析 ? 图表 6:亿玛在线盈利能力分析 ? 数据猿制图 图表 7:亿玛在线盈利能力分析 ? 数据猿制图 亿玛在线客户群分析 亿玛在线主要客户为以京东、淘宝、当当等为代表的国内主要电商企业

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    如何设计企业级大数据分析平台?

    传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库,在面临“大数据分析瓶颈,甚至实时数据分析的挑战时,在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点,意在抛砖引玉。 一、突破设计原则 建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform),第一个面临的挑战来自历史数据结构,以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。 企业数据平台建设的二八原则是,将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上,供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工程师进行下一步数据处理 三、理解企业数据处理需求 数据库到数据仓库,是事务型数据分析数据的转变,分析数据需要包括的是:分析的主题、数据的维度和层次,以及数据的历史变化等等。 企业的实时分析需求往往有特定的应用场景,需要对业务和现行系统有深入的理解才能设计出一个合理的架构。

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    数据上市企业财报分析:博易股份

    博易股份业务介绍 博易股份成立于2002年,以成为“大数据应用专家”为企业发展方向,为用户提供的数据软件产品和解决方案。 博易股份开发了适用于多领域的Super Center 大数据平台系列产品,将SuperCenter大数据平台产品与联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)、在线分析等技术与企业资源计划系统(ERP)、 博易股份营收分析 2015年博易股份加大企业级商业智能系统解决方案的研发投入及营销力度,在电力行业取得了突破获得较大订单。 图表 3:博易股份净利润规模分析 ? 数据猿制图 图表 4:博易股份净利润规模分析 ? 图表 5:博易股份盈利能力分析 ? 数据猿制图 图表 6:博易股份盈利能力分析 ?

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    数据分析到底对企业有什么用?

    很多同学有疑问:数据分析到底对企业有什么用?数据分析到底能解决什么问题?今天我们一次讲清楚。所谓不识庐山真面目,只缘身在此山中。如果只站在数据分析本位角度看,很容易陷入各种花里胡哨的名词讨论中。 甚至还有人就直接把数据分析分成了三类: 描述性分析 原因性分析 预测性分析 认为描述性的就是低级的,原因就是高级的,预测自然被认为是最高贵的。“预测是数据分析的精华”这种奇葩口号都敢喊出来。 数据分析方法需要数据才能分析,这就决定了它是一种后置的方法,很难预知创新;数据分析方法是理性、逻辑的代表,也就意味着在解决感性、创造问题上存在劣势。认知了这一点,就能更合理的规划方法,解决工作难题了。 在企业工作中,一般要么是交给数据分析的兄弟:市场与用户研究来解决的。要么是现有方案,然后数据做ABtest和效果评估。 然而在工作中,才没有人会这么细致的梳理呢。 所以,数据分析方法在企业经营,个人生活中都有很多用处,关键在于我们如何使用它。数据分析不仅仅是某一条公式或者一串代码。数据分析的真正魅力在于系统的、客观的、有逻辑的思考。

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    数据分析,如何解决复杂的企业问题

    很多同学表示:从0到1的文章很多,可面对复杂问题,该怎么搭建数据分析思路呢?首先,“复杂”一词在不同等级的数据分析师里含义不同。 而有经验的同学都知道,企业里真正复杂的才不是这些。来看个具体例子: 场景:电商行业(纸质书、视频光盘等商品为主),客服领导对物流领导意见非常大,认为物流问题影响了客户满意度。 然而这也是企业真实的经营场景,那种数据完美,含义清晰,静静躺在excel表里等着被建模的事,只存在于网上文章里。现实就是各种利益纠葛,数据混杂,流程不清,咋弄呢??? ? 实际上,解决问题导向的分析逻辑都很复杂,并且依赖于数据分析师的业务处理能力。 ? “请业务自己想清楚”“我就是个跑数据的,我啥也不懂”——到头来经常被人骂“没有用”“你分析了啥”。 一般老板们解决问题的时候,会用问题解决型思路,可丢给数据分析师的,是三份独立的取数表。

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    数据时代,石化企业应该如何进行数据分析

    中国企业数据中心数据存储量正在快速增长,非结构化数据呈指数倍增长,如果能有效的处理和分析,非结构数据中也富含了对企业非常有价值的信息。 二、大数据分析在石化企业的应用 1、大数据分析在石化企业应用的主要方面 石化行业具有多环节、多地域特色,各环节的优化是石化行业最关注的大数据应用领域。 石化行业企业对大数据分析解决方案的需求集中体现在:供应链优化、库存管理、资金统一管理、生产和安全监管的分析。 石化企业应用大数据分析需要解决的问题,主要为缺少数据全方位分析方法、ERP软件处理能力差、实时数据分析能力差、海量数据处理效率低,其分布如下图: 三、大数据分析在石化企业的价值 来自IBM在全球的调研表明 四、石化企业数据分析的成果展示(恒逸集团) 1、恒逸大数据分析的目标需求 ①大数据应用日益广泛,利用大数据分析企业提供决策。

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    阿里数据总监教你数据分析:做好这三点,企业数据分析手到擒来

    数据的到来提升了数据的高度,企业第一次有条件在深层次获得并使用全面的数据数据的大规模应用正改变着企业的运营管理方式,加之市场的快速变化,企业也越来越认识到数据分析应用的重要性。 就传统企业而言,数据分析来源一般是这样的: 那么如何在企业中做好数据分析呢? 见过太多打着「数据分析」名头的为分析分析数据分析报告和数据分析师。 数据分析企业经营或个人生活中都很有用处,关键在于我们如何使用它。 传统企业中的数据源,非常非常凌乱,各种人员的数据水平也参差不齐,巧妇难为无米之炊,每一个数据分析师都离不开一个高效采集的数据渠道。 如果采集的数据质量比较高,同时能够比较全面的包含企业的运营情况,那么对于数据分析来说会更容易。

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    为什么大数据分析对于企业来说很重要?

    数据的概念已经存在多年了。现在,大多数企业都知道,如果他们捕获流入其业务的所有数据,则可以应用分析并从中获得可观的价值。 但是即使在1950年代,也就是几十年前没有人说出“大数据”一词的时候,企业仍在使用基本分析(本质上是电子表格中的数字进行人工检查)来发现洞察力和趋势。  但是,大数据分析带来的新好处是速度和效率。 几年前,一家企业可以收集信息,运行分析和挖掘出可用于将来决策的信息,而如今,企业可依据可视化数据立即做出决策,更快地反应以保持敏捷的能力为企业提供了前所未有的竞争优势。 为什么大数据分析很重要? 大数据分析可帮助企业利用其数据来抓住新的机会。优秀的数据分析,将带来更明智的业务流动,更有效的运营,更高的利润和更精准的客户。那么,大数据分析到底有哪些价值呢,让我们一起来看一下: 1.降低成本。 通过建立精确的模型,企业可以更好地识别可获利的机会-或避免未知的风险。 数据管理。在对数据进行可靠分析之前,需要对其进行高质量管理。

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