论文的一般数据分析方法 spss AHP DEA[定稿]

第一篇：论文的一般数据分析方法 spss AHP DEA[定稿]

DEA数据包络分析：

在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题：经过一段时间之后，需要对具有相同类型的部门或单位（称为决策单元）进行评价，其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据，输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量，例如投入的资金总额，投入的总劳动力数，占地面积等等；输出数据是决策单元经过一定的输入之后，产生的表明该活动成效的某些信息量，例如不同类型的产品数量，产品的质量，经济效益等等．再具体些说，譬如在评价某城市的高等学校时，输入可以是学校的全年的资金，教职员工的总人数，教学用房的总面积，各类职称的教师人数等等；输出可以是培养博士研究生的人数，硕士研究生的人数，大学生的人数，学生的质量（德，智，体），教师的教学工作量，学校的科研成果（数量与质量)等等．根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣，即所谓评价部门（或单位）间的相对有效性。

AHP层次分析法：

AHP层次分析法(Analytical Hierarchy Process, 简称AHP)是个很有趣又很有用的东西，它提供一个有效的方法去进行复杂的决策，无论在一般生活、商业或学术研究上，都有很精采的应用。

例如：一般生活上之应用----例如本章所举的例子，想找一个理想的工作，其所谓理想的评选标准有三：钱多、事少、离家近。那么就可以利用AHP方法来从多个工作机会中评选出一个比较合乎理想的工作了。

简而言之，AHP是将复杂的决策情境切分为数个小部份，再将这些部分组织成为一个树状的层次结构。然后，对每一个部份的相对重要性给予权数值，然后进行分析出各个部份优先权。对决策者而言，以层次结构去组织有关替代方案(alternative)的评选条件或标准(criteria)、权数(weight)和分析(analysis)，非常有助于对事物的了解。此外，AHP可协助捕捉主观和客观的评估测度，检验评估的一致性，以及团队所建议的替代方案，减少团队决策之失误，如失焦、无计划、无参予等。AHP将整个问题细分为多个较不重要的评估，但还维持整体的决策。

Spss软件介绍：

SPSS for Windows是一个组合式软件包，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。

第二篇：数据分析基础方法

数据分析基础方法—分拆

对于很多没有数学基础和数据敏感度的人而言，面对庞杂的数据常常感到头痛。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，比如googleanalytics、百度统计、站长工具以及自己网站分析系统，在收集客观的数据后，我们需要对数据进行分析，这里我们介绍最常用和基础的分析方法：拆分。（以下内容摘自艾瑞学院《蜕变——传统企业如何向电子商务转型》）

一、看数据分布

最简单的拆分方法就是不看平均值，看数据分布。因为凡是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。例如李嘉诚来我们公司参观，这一时间我们公司办公室里的“平均资产”就会因为李嘉诚一个人被抬高到人均几亿身家。如果有人根据这个“平均资产”数据来判定说我们办公室的人都是豪华游艇的潜在顾客，这自然是荒谬的。

可实际上，我们每天都在做着类似的判断，比如当我们听到说顾客“平均在线时间”是3分34秒，就可能根据这个时间来进行业务决策，例如设置“停留时间超过3分34秒为高价值流量”，或者设置系统，在用户停留了3分34秒还没有下单的话就弹出在线客服服务窗口。我们设置这些时间点的根据是“平均停留时间”，在我们的想象里，我们的每个顾客都有着“平均的”表现，停留时间大致都是3分34秒，可实际上真正的顾客访问时间有长有短，差别巨大：

从上图我们可以看到绝大部分访问时间非常短暂，而少数人访问了大量时间，综合起来平均停留时间3分多，用

3分34秒来做为一个关键判定点是不合适的。

再举一个例子，比如我们看到上个月平均订单金额500元/单，这个月也是500元/单，可能会觉得数字没有变化。可是实际上有可能上个月5万单都是400～600元，而这个月5万单则是2万单300元，2万单400元，5千单500元，5000单超过2500元——客户购买习惯已经发生了巨大变化，一方面可能是客户订单在变小（可能是因为产品单价下降，采购数量减少，或者客户选择了比较便宜的替代品），另一方面出现了一些相对较大的订单（可能是中小企业采购，或者是网站扩充产品线见效了）。——看数据分布可以让我们更容易发现这些潜在的变化，及时的做出应对。

二、拆因子

很多时候我们很难直接从数据变化中分析出具体的原因，这时可以考虑拆分因子，将问题一步步细化找寻原因。

例如网站转化率下降，我们要找原因。因为“转化率”=“订单”/“流量”，所以“转化率”下降的原因很可能是“订单量下降”，“流量上升”，或者两者皆是。按照这个思路我们可能发现主要的原因是“流量上升”和“订单量升幅不明显”，那么下面我们就可以来拆解“流量”的构成，例如拆成“直接访问流量”、“广告访问流量”和“搜索引擎访问流量”再看具体是哪部分的流量发生了变化，接下来再找原因。

这时我们可能看到说是搜索引擎访问流量上升，那就可以再进一步分析是付费关键词部分上升，还是自然搜索流量上升，如果是自然流量，是品牌（或者网站名相关）关键词流量上升，还是其他词带来的流量上升——假如最后发现是非品牌类关键词带来的流量上升，那么继续寻找原因——市场变化（淡季旺季之类），竞争对手行动，还是自身改变。假如刚好在最近把产品页面改版过，就可以查一下是不是因为改版让搜索引擎收录变多，权重变高。接下来再分析自己到底哪里做对了帮助网站SEO了（比如把页面导航栏从图片换成了文字），把经验记下来为以后改版提供参考；另一方面还要分析哪里没做好（因为新增流量但是并没有相应增加太多销售），研究怎样让“产品页面”更具吸引力——因为对很多搜索引擎流量来说，他们对网站的第一印象是产品页面，而不是首页。

三、拆步骤

还有些时候，我们通过拆分步骤来获取更多信息。

举两个例子：第一个例子：两个营销活动，带来一样多的流量，一样多的销售，是不是说明两个营销活动效率差不多？

如果我们把每个营销活动的流量拆细去看每一步，就会发现不一样的地方。营销活动B虽然和营销活动A带来了等量的流量，可是这部分流量对产品更感兴趣，看完着陆页之后更多的人去看了产品页面。可惜的是虽然看产品的人很多，最后转化率不高，订单数和营销活动A一样。

这里面还可以再深入分析（结合之前提到的分析方法，和下一章要说的细分方法），但是光凭直觉，也可以简单的得出一些猜测来，例如两个营销活动的顾客习惯不太一样，营销活动B的着陆页设计更好，营销活动B的顾客更符合我们的目标客户描述、更懂产品——但是我们的价格没有优势等等这些猜想是我们深入进行分析，得出行动方案的起点。至少，它可以帮助我们

更快的累计经验，下次设计营销活动的时候会更有的放矢，而不是仅仅写一个简单report说这两个营销活动效果一样就结案了。（注：这是个简化的例子，实际上还可以分更多层）

第二个例子可能更常见一些，比如网站转化率下降，我们可以拆成这样的漏斗：

这样拆好之后，更能清楚地看到到底是哪一步的转化率发生了变化。有可能是访客质量下降，都在着陆页流失了，也可能是“购物车–>登录”流失了（如果你把运费放到购物车中计算，很可能就看到这一步流失率飙升），这样拆细之后更方便我们分析。

曾经有一个例子就是转化率下降，市场部查流量质量发现没问题，产品经理查价格竞争力也没问题——最后发现是技术部为了防止恶意注册，在登录页面加了验证码（而且那个验证码极度复杂），降低了“登录页面–>填写订单信息“这一步的转化率。

四、细分用户族群

很多时候，我们需要把用户行为数据拆分开，看不同族群的人有什么不同的表现，通过比较异同来获取更多的洞察。从实践出发，客户族群细分的方法主要有三种：

按照客户属性细分：根据客户“是谁”来划分族群，例如把客户分成“新客户”和“老客户”。按照客户行为来细分：根据客户上网行为来细分，例如把客户分成“浏览服装专区的客户”和“浏览数码专区的客户”。很多时候“根据客户行为”和“根据客户属性”这两者会混在一起，比如一个客户的行为是“每个月都来买一次东西而且只买最贵的”，可能我们就会在数据库里给他标记上“有钱人”，之后“有钱人”就成了这个客户的属性之一。

按照最终结果来细分：其实是“按照客户行为来细分”的一种，但是它适用性非常广，而且用起来非常方便，所以单独拿出来讲一下。对于这个细分方法，本质上就是根据结果把流量分成“好人”和“坏人”，然后一路比较“好人”和“坏人”从接触到最后转化或离开这整个过程中所经历过的事情有没有什么显著的不同，如果有，则进一步深入考虑这些不同点是否就是造成他们一些是“好人”一些是”坏人“的原因，再想办法优化这些经历，尽可能增加”好人“这个族群。

第三篇：电子商务数据挖掘方法论文

摘要： 电子商务是现代商业的主流趋势，如何充分利用网络技术和数据库技术发挥企业优势，成为企业制胜的法宝。本文介绍了常用的数据挖掘方法，以及在电子商务领域的应用，分析了利用数据挖掘技术建设动态、高效电子商务的可行性。

关键词：数据挖掘 电子商务 数据库

一、引言

电子商务是指以Internet网络为载体、利用数字化电子方式开展的商务活动。随着网络技术和数据库技术的飞速发展，电子商务正显示越来越强大的生命力。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润。利用数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，发现隐藏在其后的规律性，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。

二、数据挖掘技术

1.数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)，又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的知识。数据挖掘技术从一开始就是面向应用领域，它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且，要对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指定实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术在金融、保险、电信、大型超市等积累有大量数据的电子商务行业有着广泛的应用，如信用分析、风险分析、欺诈检验、用户聚类分析、消费者习惯分析等。

2.数据挖掘过程

挖掘数据过程可以分为3个步骤：数据预处理、模式发现、模式分析。

(1)数据预处理。实际系统中的数据一般都具有不完全性、冗余性和模糊性。因此，数据挖掘一般不对原始数据进行挖掘，要通过预处理提供准确、简洁的数据。预处理主要完成以下工作：包括合并数据，将多个文件或多个数据库中的数据进行合并处理；选择数据，提取出适合分析的数据集合；数据清洗、过滤，剔除一些无关记录，将文件、图形、图像及多媒体等文件转换成可便于数据挖掘的格式等。

(2)模式发现。模式发现阶段就是利用挖掘算法挖掘出有效的、新颖的、潜在的、有用的以及最终可以理解的信息和知识。可用于Web的挖掘技术有路径选择、关联分析、分类规则、聚类分析、序列分析、依赖性建模等等。

(3)模式分析。模式分析是从模式发现阶段获得的模式、规则中过滤掉不感兴趣的规则和模式。通过技术手段，对得到的模式进行数据分析，得出有意义的结论。常用的技术手段有：关联规则、分类、聚类、序列模式等。

三、电子商务中几种常用的数据挖掘方法

1.关联规则

关联规则是数据挖掘研究的主要模式之一，侧重于确定数据中不同领域之间的关系，找出满足给定条件下的多个域间的依赖关系。关联规则挖掘对象一般是大型数据库，该规则一般表示式为：A1∧A2∧…Am=>B1∧B2∧…Bm，其中，Ak(k=1,2,…, m)，Bj(j=1,2,…,n)是数据库中的数据项。有Support(A=>B)=p(A∪B)，Confidence(A=>B)=p(A|B)。数据项之间的关联，即根据一个事务中某些数据项的出现可以导出另一些数据项在同一事务中的出现。关联分析的目的是挖掘出隐藏在数据间的相互关系。关联规则用于寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。关联分析的典型例子是购物篮分析，描述顾客的购买行为，可以帮助零售商决定商品的摆放和捆绑销售策略。如著名的(面包+黄油→牛奶)例子就属于关联分析：在超市中，90%的顾客在购买面包和黄油的同时，也会购买牛奶。直观的意义是：顾客在购买某种商品时有多大的倾向会购买另外一些商品。找出所有类似的关联规则，对于企业确定生产销售、产品分类设计、市场分析等多方面是有价值的。

2.聚类分析方法

类聚分析就是直接比较样本中各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，而将性质差别较大的分在不同的类。对变量聚类计算变量之间的距离，对样本聚类则计算样本之间的距离。它的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能小，而不同类别上的个体间的距离尽可能大。

聚类分析用于把有相似特性的客户、数据项集合到一起。在电子商务中, 聚类分析常用于市场细分。根据已有客户的数据，利用聚类技术将市场按客户消费模式的相似性分为若干细分市场，以进行有针对性的市场营销，提供更适合、更满意的服务。如自动给一个特定的客户聚类发送销售邮件，为一个客户聚类动态地改变一个特殊的站点等。通过对聚类的客户特征的提取，电子商务网站还可以为客户提供个性化的服务。

3.分类分析

分类系统是基于遗传算法的机器学习中的一类，它包括一个简单的基于串规则的并行生成子系统、规则评价子系统和遗传算法子系统。分类系统正在被人们越来越多地应用于科学、工程和经济领域中，是目前遗传算法研究领域中一个非常活跃的领域。

分类分析是数据挖掘中应用最多的方法。分类要解决的问题是为一个事件或对象归类，既可以用于分析已有的数据，也可以用来预测未来的数据。分类通过分析已知分类信息的历史数据，总结出一个预测模型，预测哪些人可能会对邮寄广告、产品目录等有反应，可以针对这一类客户的特点展开商务活动，提供个性化的信息服务。

4.序列模式

序列模式挖掘就是要挖掘出交易集之间有时间序列关系的模式。它挖掘的侧重点在于分析数据间的前后或因果关系，找到那些“一些项跟随另一些项”，以预测未来的访问模式。序列模式分析和关联分析类似，其目的也是为了挖掘数据之间的联系，但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如“在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列A-B-C出现的频率较高”之类的知识。序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。在进行序列模式分析时，同样也需要有用户输入最小置信度C和最小支持度S。

序列模式便于进行电子商务的组织，预测客户的访问模式，对客户开展有针对性的广告服务或者主动推荐客户感兴趣的页面，以满足访问者的特定要求。

四、结束语

电子商务是现代信息技术发展的必然结果，也是未来商业运作模式的必然选择。利用数据挖掘技术来分析大量的数据，可以挖掘出商品的消费规律与客户的访问模式，帮助企业制定有效的营销策略，充分发挥企业的独特优势，促进管理创新和技术创新，提高企业竞争力。

随着电子商务发展的势头越来越强劲, 面向电子商务的数据挖掘将是一个非常有前景的领域。它能自动预测客户的消费趋势、市场走向，指导企业建设个性化智能网站，带来巨大的商业利润，可以为企业创建新的商业增长点。但是在面向电子商务的数据挖掘中也存在很多问题急需解决，比如怎样将服务器的日志数据转化成适合某种数据挖掘技术的数据格式，怎样解决分布性、异构性数据源的挖掘，如何控制整个Web上知识发现过程等。随着硬件环境、挖掘算法的深入研究及应用经验的积累，数据挖掘技术及在电子商务中的应用必将取得长足的进展。

第四篇：定岗定员方法及数据分析

绕城公司、高海公路公司 定岗定员方法及分析

目录

一、前言（人力资源战略）

二、定岗定员 1． 定义 2． 原则 3． 方法

4． 构建指标库体系

三、人力资源分析报告 1.组织结构 2．指标库体系分析（1）人员结构分析（2）人力资源异动分析（3）

3.SWOT分析

四．公司人力资源战略发展规划 1.影响人力资源的因素：

(1)内部:公司转型；车道收费技术的改良等(2)外部：限货政策；全国联网 2.预测的方法 3.我们采用的方法 五．定岗定员的规划

一、前言

随着经济形势和环境的变化，为适应企业战略的调整，进一步规范职位及人员配置标准，提升组织和个人工作效率，有效降低运行成本，防范企业经营风险，提升精细化管理水平，结合公司的实际情况——依托型管理体制（实行“两块牌子、一套管理人员”的管理体制，其优点：减少管理层次，精简机构，提高工作效率；缺点：工作量大，容易造成失误），并根据人力资源战略管理发展趋势及岗位胜任特征模型结构对定岗定编定员进行分析。

二、定岗定编定员

1．定义

定岗定员（以下简称“三定”）是根据一定的程序和方法确定组织中的岗位、岗位编制和岗位任职要求的合称。

定岗就是设计组织中承担具体工作的岗位。定编就是设计从事某个岗位的人员数量。定员则是设计从事某个岗位的人员素质。

企业的三定设计并不是一成不变的，它是一个动态的不断调整的过程，一般随企业的发展战略和目标的变化而变化。

2． 原则（1）因事设岗原则

公司定岗应保持岗位和人应是设置和配置的关系，“以事定岗、以岗定人”。设置岗位既要着眼于公司现实，又要着眼于公司发展。

（2）整分合原则

公司应在组织结构整体规划实现岗位的明确分工，又在分工基础上有效地综合，使各岗位职责明确又能上下左右之间同步协调，以发挥最大的公司效能。

（3）最少岗位数原则

公司定岗应既考虑到最大限度地节约人力成本，又要尽可能地缩短岗位之间信息传递时间，提高公司运营效率和市场竞争力。

（4）规范化原则

岗位名称及职责范围应规范，岗位名称应反映岗位的主要职责并便于内外部交流，岗位职责应涵盖主要的工作任务，并留有余地。

（5）业务优先原则

为了保证公司业务发展，打造优化的主营业务链条，公司应为业务部门设定更为宽松的编制标准，并留有足够的备用编制以应对业务环境的不确定性。

（6）效率优先原则

公司定编应本着效率优先的原则，最大限度的挖掘员工的潜力，尽可能提高员工劳动生产率，进而提高公司运营效率。

（7）数量与质量并重原则

公司定编不仅要从数量上解决人力资源的配置，而且还要从质量上确定使用人员的标准，从素质结构上实现人力资源的合理配备。3．方法：

（1）组织分析法：这是一个广泛的岗位设计方法。首先从企业的远景和使命出发，设计一个基本的组织模型。然后根据具体的业务流程需要，设计不同的岗位。

（2）标杆对照法：参照本行业典型企业现时的岗位设置进行设计。适用于对岗位设计要求不高的企业

（3）劳动效率定编法：根据生产任务和员工的劳动效率以及出勤等因素来计算岗位人数的方法。实际上就是根据工作量和劳动定额来计算员工数量的方法。这种方法适用于实行劳动定额的人员，特别是以手工操作为主的岗位。（4）业务数据分析法：根据企业的历史数据和战略目标，确定企业在未来一定时期内的岗位人数。这种方法又可以衍生出两种定编方法：一是根据企业的历史数据(业务数据/每人)及企业发展目标，确定企业短期、中期、长期的员工编制。二是根据企业的历史数据，将员工数与业务数据进行回归分析，得到回归分析方程；根据企业短期、中期、长期业务发展目标数据，确定人员编制。这种方法适合于工作过程或工作结果可以量化的岗位。

（5）管理层、专家访谈法（德尔菲法）：通过管理层访谈，了解员工的工作量、流程的饱满性，管理层对员工编制调整建议，预测员工一段时间以后的流向，包括提升、轮岗、离职，统计各部门一段时间以后的员工数量。通过专家访谈，可以获取各种岗位类型人员结构信息，包括管理层次和管理幅度等信息。最后通过对管理层和专家访谈的结果分析，确定人员编制。定员的一般方法所谓定员，就是采取一定的程序和科学的方法，对确定的岗位进行各类人员的素质配备，即岗位任职要求。定员的一般方法就是编制岗位说明书，通过岗位说明书明确岗位任职要求。岗位说明书主要包括岗位名称、隶属部门、直接上级、直接下级、知识和技能要求、能力要求、年龄要求、性别要求、健康要求等。4．构建指标库体系

三、人力资源分析报告 1．组织结构 2．

（一）优化支持多元化发展的人力资源结构

根据公司十三五规划，优化支持多元化发展的人力资源结构，对于公司的多元化业务，最缺乏的是人才。因此，重点要优化目前的人力资源结构，构建公司在投融资人才方面的核心优势；弥补多元化业务人才短板，建立公司可持的人力资源管理体系。

1.制定人力资源发展战略规划，深入实施“人才强企”战略，建设一支素质高、业务精、技术尖的专业人才队伍。根据公司系统人力资源现状和未来业务发展需要，适时引进、吸收公司发展需要的人才，优化人力资源配置，确保人力资源的动态平衡和工作连续性。

2.拓宽和完善员工成长发展的平台。在平台广度方面，破除公司系统内部流动和发展的障碍，努力营造公司系统大家庭的氛围，按照公平、公开原则，改进和完善考核、评定、晋升等激励制度。在平台的深度方面，注重员工综合素质和专业知识的培训，增加培训投入，加大 培训力度，提高培训深度，使培训工作能更好的面对个体差异。

3.按照业绩优先、兼顾公平为原则，结合公司的业务考核工作，强化业绩在薪酬分配中的主导作用。

根据三定中业务数据分析法、德尔菲法建立相应指标库, 且结合公司实际情况，相应数据分析对应如下：（各种图表）

现在企业的困惑是各部门都喊人少，结果人员越来越多，但企业的效率却没有真正 提高。因此，企业希望找到一种办法来控制这些部门的人数。事实上，这种只靠人力资源部 门进行单方面控制，而其他部门缺乏自我约束的做法是难以奏效的。定岗定编是企业所有部门的事，而不是人力资源一个部门的事。因此，企业需要的是一个大家在人员方面都能进行自我约束、自我控制的机制，而不是一套硬性的定岗定编的规定。

三定设计没有一个固定的模式，企业要做好三定设计，应当根据三定设计的原理、结合自身的实际、灵活运用不同的方法来组织设计方案。对任何组织而言，三定设计没有最好，只有更好。

定岗程序

1.人力资源部根据调整后的组织结构启动定岗程序。2.根据岗位的影响、数量及涉及部门组建以人力资源部为基础，其他相关部门参与的定岗工作小组，并确定内部职责分工。

3.定岗工作小组开展岗位调查了解对现有岗位产生影响的各种因素以及新的岗位需求与现状之间的差距等。

4.与公司领导及相关部门负责人进行交流，广泛征求意见，并根据意见对原有方案进行修改。5．将岗位设置方案修改稿报公司总经理审核，并经党政联席会审议最后报集团公司审批。

6．人力资源部对相关部门提交岗位说明书进行初步审核，不合格退回相关部门重新修改，合格的予以汇总形成或更新公司岗位说明书库。

7．通过定岗应形成各岗位的岗位说明书文本，岗位说明书应至少包括以下内容:（1）岗位背景：岗位名称、所在部门、直接上下级等。（2）岗位设置目的：设置该岗位所要达成的目标。（3）岗位职责：岗位主要职责领域及工作任务。（4）岗位特征：汇报关系、权限、协调关系等。（5）岗位任职资格：学历与经验要求、知识与技能、能力素质要求等。

（6）其他相关内容。

第五篇：财务分析方法论文

河北科技师范学院食品科技学院

课程论文

课程名称：食品企业管理论文名称：论述食品财务分析方法

作者名称：姚金超学号：0613090125班级：090

12012年10月14日

论述食品财务分析方法

0613090125姚金超

摘要：食品财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。它是为企业的投资者、债权人、经营者及其他关心企业的组织或个人了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来做出正确决策提供准确的信息或依据的经济应用学科。

关键词：食品，财务分析

前 言

财务分析是在企业经济分析、财务管理和会计基础上发展形成的一门综合性边缘性学科。从财务分析的内涵、财务分析的目的、财务分析的作用、财务分析的内容，到财务分析的原则、财务分析的形式、财务分析的组织等，都日趋成熟。财务分析有专门的技术方法，如水平分析法、垂直分析法、趋势分析法、比率分析法等都是财务分析的专门和有效的分析方法。财务分析的目的受财务分析主体和财务分析服务对象的制约，从财务分析的服务对象看，财务分析不仅对企业内部生产经营管理有着重要的作用，而且对企业外部投资决策、贷款决策、赊销决策等有着重要作用。从财务分析的职能作用来看，它对于预测、决策、计划、控制、考核、评价都有重要作用。

1、工作内容：

1）资金运作分析：根据公司业务战略与财务制度，预测并监督公司现金流和各项资金使用情况，为公司的 资金运作、调度与统筹提供信息与决策支持；

2）财务政策分析：根据各种财务报表，分析并预测公司的财务收益和风险，为公司的业务发展、财务管理政策制度的建立及调整提供建议；

3）经营管理分析：参与销售、生产的财务预测、预算执行分析、业绩分析，并提出专业的分析建议，为业务决策提供专业的财务支持；

4）投融资管理分析：参与投资和融资项目的财务测算、成本分析、敏感性分析等活动，配合上级制定投资和融资方案，防范风险，并实现公司利益的最大化；

5）财务分析报告：根据财务管理政策与业务发展需求，撰写财务分析报告、投资财务调研报告、可行性研究报告等，为公司财务决策提供分析支持。

2、指标汇总:

一、变现能力比率

1、流动比率=流动资产÷流动负债

2、速动比率=（流动资产－存货）÷流动负债

3、营运资本=流动资产－流动负债

二、资产管理比率

1、存货周转率（次数）=主营业务成本÷平均存货

2、应收账款周转率=主营业务收入÷平均应收账款

3、营业周期=存货周转天数+应收账款周转天数

三、负债比率

1、产权比率=负债总额÷股东权益

2、已获利息倍数=息税前利润÷利息费用=EBIT/I

四、盈利能力比率净资产收益率=净利润÷平均净资产

五、杜邦财务分析体系所用指标

1、权益净利率=资产净利率×权益乘数=销售净利率×总资产周转率×权益乘数

2、权益乘数=资产总额/股东权益总额=1+（负债总额/股东权益总额）=1/（1－资产负债率）

六、上市公司财务报告分析所用指标

1、每股收益（EPS）=（EBIT－I）（1－T）/普通股总股数=每股净资产×净资产收益率（当年股数没有发生增减变动时，后者也适用）

2、市盈率=普通股每股市价/普通股每股收益

3、每股股利=股利总额/年末普通股股份总数

4、股利支付率=股利总额/净利润总额=市盈率×股票获利率（当年股数没有发生增减变动时，后者也适用）

5、股票获利率=普通股每股股利/普通股每股市价（又叫：当期收益率、本期收益率）

6、股利保障倍数=每股收益/每股股利

7、每股净资产=末股东权益/末普通股数

8、市净率=每股市价/每股净资产

9、净资产收益率=净利润/年末净资产

七、现金流量分析指标

（一）现金流量的结构分析经营活动流量=经营活动流入－经营活动流出

（二）流动性分析（反映偿债能力）

1、现金到期债务比=经营现金流量净额/本期到期债务

2、现金流动负债比=经营现金流量净额/流动负债（反映短期偿债能力）

3、现金债务总额比=经营现金流量净额/债务总额

（三）获取现金能力分析

1、销售现金比率=经营现金流量净额/销售额

2、每股营业现金流量=经营现金流量净额/普通股股数

3、全部资产现金回收率=经营现金流量净额/全部资产×100%

（四）财务弹性分析

1、现金满足投资比率

2、现金股利保险倍=每股经营现金流量净额/每股现金股利

（五）收益质量分析现金营运指数=经营现金的净流量/经营现金毛流量

3、分析主体:

财务分析的主体，包括权益投资人、债权人、经理人员、政府机构和其他与企业有利益关系的人士。他们出于不同目的使用财务报表，需要不同的信息，采用不同的分析程序

4、分析客体:

财务分析的对象是企业的各项基本活动。财务分析就是从报表中获取符合报表使用人分析目的的信息，认识企业活动的特点，评价其业绩，发现其问题。企业的基本活动分为筹资活动、投资活动和经营活动三类。

5、分析目的:

财务分析的目的是进行财务分析的最终目标，财务分析的最终目标是为财务报表使用者做出相关决策提供可靠的依据。财务分析的目的受财务分析主体的制约，不同的财务分析主体进行财务分析的目的是不同的。财务分析的一般目的可以概括为：评价过去的经营业绩、衡量现在的财务状况、预测未来的发展趋势。根据分析的具体目的，财务分析可以分为流动性分析、盈利性分析、财务风险分析、专题分析（如破产分析、审计人员的分析性检查程序）

6、实际应用：

论财务分析指标在实际工作中的应用 财务指标分析包括时点数、时期数、指标分析频率和应收账款周转速度等，在实际工作中要灵活应用，以使指标分析更加符合实际工作的需要。以中级、高级会计职称考试教材为出发点，结合实际工作中的业务，谈谈财务分析指标的具体应用。

一、关于时点数和时期数的问题财务分析中各项指标所使用的数据均来源于资产负债表、利润表和现金流量表，而资产负债表反映企业在某一特定日期的财务状况，利润表反映企业在一定会计期间的经营成果，现金流量表反映企业在一定会计期间的现金和现金等价物的流入和流出。可见，资产负债表反映的是“某一特定日期”，即时点数，而利润表和现金流量表反映的是“一定会计期间”，即时期数。从理论上讲，时点数与时点数比较，起点一致;时期数和时期数比较，时间跨度一致，由于口径一致，直接从报表上取得数据即可，但时点数和时期数由于口径不一致，不能直接进行比较，需要进行换算。

二、指标分析的频率问题在职称考试的教材中，为了简单起见，各指标均以指标或年末数为例，但在实际工作中，分析的时间跨度较长，根据企业的实际需要，往往进行半、季度分析甚至是月度分析。这样，在计算各项指标时，时点数就要用到期初数与期末数的平均数，比如半的期初期末数、季初及季末数、月初与月末数，而不只是年初数和年末数的平均数。另外，在计算营运能力指标时，根据分析的需要，计算期天数相应地由360天调整为180天、90天或者是30天。这样对指标的分析才更加科学、合理。例如，某企业6月份的利润表反映，上半年的营业成本为7000万元，6月底的资产负债表反映年初存货余额3000万元，6月末存货余额4000万元，则平均存货余额为3500万元。通过计算，上半年的存货周转率为2次，存货周转期为90天(180天/2)。这里的计算期天数就不是全年的360天，而是上半年的180天。同理，如果计算每季度的存货周转率，计算期就应用90天。

三、三年平均增长率指标涉及到三年平均增长率的指标主要有营业收入三年平均增长率、销售收入三年平均增长率、利润三年平均增长率、资本三年平均增长率等指标。在中级会计资格的《财务管理》教材中，“资本三年平均增长率表示企业资本连续三年的积累情况，......式中，三年前年末所有者权益指企业三年前的所有者权益年末数，比如在评价2007年企业绩效状况时，三年前所有者权益年末数是指2005年年末数”。笔者认为，其中的“2005年年末数”应修订为“2004年年末数”，因为所有者权益年末数为时点数，只有以2004年年末数为起点，经过2005年年末、2006年年末到2007年年末，才是三年。而如果以2005年年末数为起点，经过2006年年末到2007年年末，才是两年。这不同于教材前面的“营业收入三年平均增长率”，因为营业收入是时期数，在评价企业2007年的绩效状况时，三年前营业收入总额就是指2005年的营业收入总额。同理，在计算利润三年平均增长率时，基期利润总额是指本往前算(含本)的第三的利润总额。也就是说，三年平均增长率指标，由于时期数和时点数的不同，基期或起点的选择也不一样，应注意区别.7、局限性：

财务分析是评价企业经营状况的一条重要途径。本目录从目前企业常用的财务分析指标入手，分别从偿债能力、营运能力、盈利能力三个方面对常用的财务分析指标存在的局限性进行分析，并对财务分析指标的改进和完善作原则性的提示。

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