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【实例】R语言如何做银行财务数据分析

搜集银行业上市公司的财务数据分析股票价格的财务影响因素,观测流动比率、净资产负债比率、资产固定资产比率、每股收益、净利润、增长率、股价和公布时间等数据。 首先描述性分析对银行业上市公司的财务数据进行基础性描述,以便对整个行业形成直观的印象,然后利用因子分析提取对银行业上市公司股价影响较为明显的因素,分析银行业上市公司股价的决定因素,最后利用回归分析方法确定这些因素对股票价格的影响方向和强弱 统计方法 描述性分析 因子分析 回归分析 具体分析 本案例为了研究的准确性和普遍性,一共搜集了23家上市的金融银行类股票一定是可的股票价格。 因子分析 由于因子分析对缺失值非常的敏感,在进行因子分析之前我们先对数据进行缺失值的检查。 回归分析 现在利用所选取的财务变量,通过回归分析进一步发掘我国银行业股价与其主要财务指标的关系。

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如何分析一家上市公司的人效财务数据

我们在做人效分析的时候,都绕不开公司的财务的数据分析,因为我们的人效都是建立在公司的财务数据的基础上的,所以说为什么人效是体现人力资源价值的一个关键的指标,因为你人效的改进是可以帮助公司提升财务数据的。 今天我们就来分析一家上市的零售业公司,和大家分享下如何做财务的分析。 为了验证上面这个观点,我特意查了下该公司的年成本数据,最后做了个成本分析图表。 ? 所以我们通过对上市财报的分析可以大致了解公司的情况,不管是做人效分析还是其他模块的分析都是有很大的参考价值。 所以要做好人效分析财务数据分析是必不可少的环节,想了解更多的人效数据分析内容,请点击《人力资源数据分析系列课程》链接。 让数据创造价值,成为人力资源数据分析专家

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    用PowerBI分析上市公司财务数据(二)

    前面在“用PBI分析上市公司财务数据(一)”中主要介绍了数据的获取、清洗,但要在PBI中实现动态的交互式分析,搭建模型是至关重要的一步。 那么如何才能建立合理模型呢? 笔者认为要具备以下条件:一是理解业务数据,知道主要分析的指标及潜在的报表分析需求;二是对DAX表达计算逻辑、特性有一定的了解。 其实我们能够发现,后面的报表科目其实也是一个维度,按照“用PBI分析上市公司财务数据(一)”处理完成后的数据,其实是一个二维表. 2、 建立公司维度表 公司维度表,即待分析的公司基本信息,在“用PBI分析上市公司财务数据(一)”中其实就已经在上交所网上得到了相关的数据,如下: ? 本节主要介绍了如何建立一个简单模型的思路和方法,选取的也是相对简单的有关资产负债表项目的度量值编写,有关利润表和现金流量表的分析将在后续文章介绍。 作者 张震 | 编辑 沐笙

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    用PowerBI分析上市公司财务数据(三)

    在用power bi 分析上市公司财务数据(二)中我们知道利润表的数据与资产负债表数据有所不同,一般情况下,我们选择某月或某个季度,对利润表而言,往往首先是想知道在当月或当季下的值,由于我们获得到的财务报表是年累计数 万元)", "财务费用(万元)" } ), CALCULATE ( [本期], '科目表'[科目对照] = "营业总收入(万元)" ) ) 通过调整格式,一个简单的利润表项目分析仪表就完成了 当然,利润表分析相关的指标还很多,如这里只有本期数,没有本年累计数,也没有结构百分比指标(各项目占收比)等。为了简化教程,这里不再阐述,原理和上面一样,大家可以自行探索。 ?

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    量化分析入门——从聚宽获取财务数据Pandas Dataframe

    Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它基于Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。 它是Python下用于数据工作的一个强有力的工具,数据分析、机器学习、金融、统计等很多领域都有着广泛应用。想要涉足这些领域的同学,Pandas建议一定要学一学。 获取财务数据Dataframe 聚宽是国内不错的量化交易云平台,目前可以通过申请获得本地数据的使用权。授权之后,就可以通过其提供的SDK获取到你想要的数据。 在这里,将通过一个获取上市公司财务数据的例子来展示DataFrame的使用。 ', 'circulating_cap', ..., 'ci_minority_owners'], dtype='object') 由于在这里我们获取的是聚宽的财务数据

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    234个财务数据分析数据指标归纳总结

    在财务管理业务中,财务分析是基于公司财务数据的剖析,发现问题,提出相应的解决方案。而构成财务分析报表的基础就是财务数据指标体系。 其计算公式为: 净资产收益率=净利润÷平均净资产×100% (1)净利润是指企业的税后利润,是没有做如何分配的数额。 上年同期营业收入总额 资本积累率,计算公式:本期所有者权益增长额 / 年初所有者权益 总资产增长率,计算公式:本期总资产增长额 / 年初资产总额 固定资产成新率,计算公式:平均固定资产净值 / 平均固定资产原值 如何分析企业财务指标 财务报表的连续性问题 根据项目经验及他人的交流心得,我认为,企业的财务数据要看近三年的,不能仅仅看近一年的。 因为: (一)看了近三年企业的财务数据变动幅度,再去了解财务数据背后变动的因素,有利于较快辨别出影响企业经营的重要因素。 (二)一个成熟企业的财务表现是有连贯性,影响企业经营的因素也是可以识别的。

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    数据集 | 完整的历史加密货币财务数据

    该数据集旨在作为详细分析推动价格走势的因素以及可以用来预测未来走势的细节的起点。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    勒索软件攻击、所有财务数据灭失毁损:要求会计赔偿 18.8 万

    月-2020年2月的财务数据在答辩人入职前本该进行备份,无论如何都不应属于答辩人的工作范围,可见被答辩人关于数据备份方面的管理存在极大的疏忽和漏洞,被答辩人公司一直存在着数据并未进行备份至移动硬盘的问题 申请内容为对案涉安装有金蝶主机的电脑: (1)电脑中的财务数据是否灭失、所灭失的财务数据的种类、内容、数量等; (2)电脑中毒之前计算机系统的操作分析,如上网痕迹、浏览痕迹、USB设备使用痕迹、程序运行痕迹 、及其与中毒的关联分析等; (3)所灭失的财务数据的损失金额进行评估鉴定。 ; (2)电脑中毒的关联分析等; (3)所灭失的财务数据的损失金额,非本中心鉴定业务范围。 福建中证司法鉴定中心告知漳州平行威客公司,平行威客公司放弃申请鉴定第 (1)电脑中的财务数据是否灭失、所灭失的财务数据的种类、内容、数量等; (2)电脑中毒的关联分析等与第(3)项灭失数据的损失金额无法鉴定

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    如何分析房子?

    现在需要分析出每天每个城市有多少新增房源? image.png 【解题思路】 1.如何拆解问题? 我们使用多维度拆解分析方法,来拆解一下问题:每天每个城市有多少新增房源 1)要求的维度:每天、每个城市 2)要求的数值:新增房源个数 所以这里是一个典型的分组汇总问题。 将数据按照每天、每个城市的维度分组(group by),分组后对房源的个数进行汇总(count求房源号这一列有多少行) 2.如何分组? image.png 在第一步的基础上,按“每个城市”分组如下图: image.png 这样就完成了从时间和城市两个维度的分组拆解,分组在SQL中用group by image.png 3.如何汇总 image.png 查询结果: image.png 【本题考点】 1.当遇到“每个”问题,要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的用“汇总分析”解决 2.考查对聚合函数的了解,count的实际用法,常见的汇总函数如下

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    系统架构师论文-财务数据仓库系统的设计与实现

    财务数据仓库系统的设计与实现 【摘要】 近年来,数据仓库技术在信息系统的建设中得到了广泛应用,有效地为决策提供了支持。 本文通过对财务数据分析,结合数据仓库开发原理,完成对财务数据仓库的数据组织,介绍了财务数据仓库的设计和实现方法方法。 【正文】 2004年6月,我所在的单位为了快速适应市场的变化,使高层领导及时掌握企业的经营状况及进、销、存情况,分析市场趋势,决定开发财务数据仓库系统。 ,分析企业存货情况,分析市场经营状况发展趋势。 2、逻辑模型设计 商品、顾客、销售商是财务数据仓库的3个主题,是其经营运作3个框架。

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    这才是老板想要的 人效数据分析报告

    人效的数据分析是所有模块数据分析里最有价值也是最难的一部分,在年底的时候很多同学开始做人效的数据分析,但是不知道如何分析,今天我们就通过一个案例给大家梳理下人效数据分析的思路。 一、财务数据分析 因为人效数据分析是和财务数据紧密相关联,所以我们在做人效分析的时候,首先需要对财务数据进行分析,如果你们是上市公司,财务数据来源于财务报表,在财务报表里通过三张报表获得财务数据。 对于财务数据我们分析了历年的利润数据趋势,各类成本的历年数据趋势,主要目的是来分析公司的营收,盈利和成本的数据关系。 上图是一家上市公司历年的财务数据的数据图表,我们根据公司的实际情况对该财务数据分析: “2016年公司的营收63.2亿人民币,比2015年增长了7.06%,但是相对于前几年,增长率明显的放缓,净利润2016 通过这样的一个人效数据分析,我们就全面的对公司人力成本效能做了一个分析报告,结合财务数据,进行了数据的描述和诊断,这才是老板要的人效数据分析报告。

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    世界上流传最广的财务数据模型你知道吗

    重要到足以写一篇标题党为: 世界上流传最广的财务数据模型你知道吗? 写到这里,我毫不犹豫的把标题改了。原标题为:超级经典的财务数据模型已内置 Power BI,你用过了吗? 这个财务模型是随着 Power BI Desktop 的安装而被默认带入用户电脑的,因此,Power BI Desktop 被安装到了多少个国家地区以及多少分析型用户那里,那么这个模型就在那里。 Price Gross Sales Discounts Sales COGS Profit Date Month Number Month Name Year 微软并没有对这些字段的讲解,也没有给出如何使用这些字段来分析业务

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    如何分析异常邮件?

    image.png 现在需要分析出,每一个日期里,正常用户发送给正常用户邮件失败的概率是多少? 结果保留到小数点后面3位(3位之后的四舍五入),并且按照日期升序排序。 分组后,如何汇总呢? 因为要分析的是每天发送邮件失败的概率。 某一天发送邮件失败的概率=发送邮件失败数(枚举类型这一列中值为no_completed的个数)/发送邮件总数(枚举类型这一类的总数)。 2.考查如何进行分组汇总。 3.考查如何用format函数保留小数点位数 4.考察count函数,case语句的用法 5.考察如何使用多维度拆解分析方法,将复杂的业务问题拆解为一个一个可以解决的子问题 【举一反三】 以下是某班同学的成绩表                     end) / count(成绩) 5                     ,2) as p 6 from 成绩表; 查询结果: image.png image.png 推荐:如何从零学会

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    如何分析ANR问题

    上一篇介绍了ANR问题的相关知识,本篇介绍如何分析ANR问题。下面链接是我之前分析的一个ANR问题实例,实战与理论结合更容易理解。 https://blog.csdn.net/qq_43804080/article/details/99978439 如何分析ANR问题 与Native Crash或者Java Crash发生时简单明确的崩溃堆栈不同 例如广播超时需要分析第一时间点前10秒(后台广播60秒)的广播队列信息;窗口转换超时需要分析第一时间点前5秒的窗口焦点转换过程和event.log中的窗口生命周期信息。 “ANR in”信息 通常分析ANR问题时第一件事就是打开system.log,找到“ANR in”信息,然后大致了解一下发生ANR的是什么应用,CPU占用情况如何。 但ANR并不一定由死锁造成,如何从千奇百怪的堆栈信息中判断ANR的原因呢,主要应注意以下几个方面。

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    如何分析商品订单?

    ,而不是where 3.考察对SQL汇总函数的应用,常用的汇总函数有以下几个: image.png 【问题2解题思路】 查询出2013年6月14日注册用户的付费人数、付费金额 首先我们用多维度拆解分析方法对问题拆解 以及如何判断使用哪种联结。 image.png 推荐:如何从零学会SQL? image.png

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    如何分析交易记录?

    image.png 【题目】 某商场为了分析用户购买渠道。表1是用户交易记录表,记录了用户id、交易日期、交易类型和交易金额。 3.如下表:如何实现表3的数据格式? image.png 4.两表做关联时,其中一张表的关联键有大量的null值会造成什么影响?如何规避? image.png 因为后面要分析“每种类型用户的总交易金额”,所以保留左表(用户交易记录表)中的全部用户数据。 如何规避? ,使用多维度拆解分析方法,翻译成大白话的能力。

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    推广渠道如何分析

    【面试题】 有两个Excel表是A、B两个渠道推广导出的玩家用户明细数据,自选分析角度,产出数据分析报告。 分析的问题包括: (1)渠道A和B的在安装和注册方面的数据表现如何? (2)渠道A和B的用户分布具有什么特征? (3)如何评价渠道A和B,并进行渠道选择? 使用多维度拆解分析方法和对比分析方法,从多个维度来分析和比较,分析思路如下: 2.理解数据 数据由两个文件组成 每个文件内有两张表“安装信息”与“注册信息”,表内字段相同 “安装信息”表9个字段 4.分析结论 根据前面的分析,可以回答我们一开始提出的分析问题。 (1)渠道A和渠道B的推广效果如何? 渠道A的安装与注册量低于渠道B。但是渠道A的优势在于,其注册率指标比渠道B高8.35%。 (3)如何评价渠道A和B,并进行渠道选择? 渠道B数据稳定性更高,新用户占比较高,流量较大,适合大数量级的推广投放。

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    如何分析粉丝兴趣?

    为了便于后期分析粉丝兴趣,请将该表中的这种情况进行拆分为多条。

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    常用指标如何分析

    记录了公司产品的详细信息 “销售网点表”记录了公司的销售网点 销售订单表、产品明细表、销售网点表字段之间的关系如下 销售订单表和产品明细表通过“产品”字段关联,销售订单表和销售网点通过“交易网点”关联 【问题】分析在 2020年度第一季度的购买人数,销售金额,客单价,客单件 人均购买频次 【解题思路】 分析在2020年度第一季度的购买人数,销售金额,客单价,客单件 人均购买频次 此题应用“销售订单表”表的数据,要正确的解决 ,需要先了解实际的业务,考察的是经营分析中“人“(用户情况)的分析。 零售价 select sum(销售数量*零售价)as 销售金额 from 销售订单表; 3.客单价 客单价是平均每个用户购买的金额,客单价=总销售金额/用户总数 总销售金额、用户总数在前面我们已经分析出来了 : 【本题考点】 1.考察了日常经营分析中经常用到的指标,常用的指标可以回顾《衡量业务:指标体系》 2.分组汇总是常用的分析方法 3。

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