1. 大数据分析处理流程图
OBC英文全称：On-Board Controller中文全称：机载控制器基本介绍针对某机载电台脱离飞机环境后的检测控制需求，分析了该电台的工作原理和外部接口信号特性，根据该电台激励信号和响应信号的特点，提出了以单片机为核心，通过扩展频率码形成、显示、缓冲等电路为该机载电台设计检测控制器的方案，介绍了控制器的硬件组成框图及工作原理，编制了软件主程序流程图和数据处理算法流程图；应用结果表明，该检测控制器实现了对某电台的功能控制、状态信息指示及检测信号输出等功能，具有性价比高、应用广泛和抗干扰能力强等特点。
2. 数据流程图怎么分析
（一）产品工序流程分析
产品的工序流程是用工序流程图来表示的， 它是从一片部件到组装成服装产品的整个生产工序流程，一目了然地表达了作业顺序及相互间的关系、 使用的机器设备或工具、 加工时间等。工序流程分析就是对照图表运用方法研究对各项技术提出问题或提出存在的问题，寻求改进的措施。
（二）产品工序工艺分析
产品工序工艺分析一般采用工艺分析表， 该表是用工序图示符号表示产品或部件在生产过程中所发生的操作（如搬运、 检验、 停止等） 工序次序的图表。 在表中要记录工序加工时间、移动距离等工序分析资料。工艺分析表的式样很多， 通常都在表的中间位置安排工序图示记号， 右侧简要记载作业条件， 左侧记载加工、 检查等所需时间和搬运距离等。 通过对加工、 搬运、 检验、停滞等四种工序工艺的调查和分析，研究并提出改进方案。
3. 大数据处理基本流程图
数据流程图是一种分析工具，全面地描述系统数据流程，整个系统中信息的全貌在数据流程图中用一组符号来描述，综合地反映出系统中信息的流动、处理和存储情况
4. 大数据分析具体流程图
1,外部实体 外部实体指系统以外又和系统有联系的人或事物，它说明了数据的外部来源和去处，属于系统的外部和系统的界面。外部实体支持系统数据输入的实体称为源点，支持系统数据输出的实体称为终点。 通常外部实体在数据流程图中用正方形框表示，框中写上外部实体名称，为了区分不同的外部实体，可以在正方形的左上角用一个字符表示，同一外部实体可在一张数据流程图中出现多次，这时在该外部实体符号的右下角画上小斜线表示重复.
2,处理过程 处理指对数据逻辑处理，也就是数据变换，它用来改变数据值。而每一种处理又包括数据输入、数据处理和数据输出等部分。在数据流程图中处理过程用带圆角的长方形表示处理，长方形分三个部分，标识部分用来标识一个功能，功能描述部门是必不可少的，功能执行部门表示功能由谁来完成。
3,数据流 数据流是指处理功能的输入或输出。它用来表示一中间数据流值，但不能用来改变数据值。数据流是模拟系统数据在系统中传递过程的工具。 在数据流程图中用一个水平箭头或垂直箭头表示，箭头指出数据的流动方向，箭线旁注明数据流名。
4,数据存储 数据存储表示数据保存的地方，它用来存储数据。系统处理从数据存储中提取数据，也将处理的数据返回数据存储。与数据流不同的是数据存储本身不产生任何操作，它仅仅响应存储和访问数据的要求。 在数据流程图中数据存储用右边开口的长方条表示。在长方条内写上数据存储名字。为了区别和引用方便，左端加一小格，再标上一个标识，用字母D和数字组成.
5. 大数据分析处理流程图片
数据流程图中有以下几种主要元素： →：数据流。
数据流是数据在系统内传播的路径，因此由一组成分固定的数据组成。如订票单由旅客姓名、年龄、单位、身份证号、日期、目的地等数据项组成。由于数据流是流动中的数据，所以必须有流向，除了与数据存储之间的数据流不用命名外，数据流应该用名词或名词短语命名。□：数据源（终点）。代表系统之外的实体，可以是人、物或其他软件系统。○：对数据的加工（处理）。加工是对数据进行处理的单元，它接收一定的数据输入，对其进行处理，并产生输出。〓：数据存储。表示信息的静态存储，可以代表文件、文件的一部分、数据库的元素等。
6. 大数据开发流程图
需要在出生后不久医院会采集你的血样和指纹并进行分析，之后会把数据共享给公安部门并且登记入库，这样以后进行亲子鉴定或者犯罪嫌疑人血样和指纹比对都提供了很大的帮助。
7. 大数据挖掘流程图
由于人工智能不再是一个模糊的营销术语，而是更多的精确意识形态，因此理解所有AI术语越来越成为一项挑战。 国外AI领域的专家们聚在一起，聚集在一起，为大家定义了人工智能领域的一些最常见的术语。
A
Algorithms 算法：给AI、神经网络或其他机器提供的一套规则或指令，以帮助它自己学习; 分类，聚类，推荐和回归是四种最流行的类型。
Artificial intelligence 人工智能：机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务。
Artificial neural network 人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。
Autonomic computing 自主计算：系统的自适应自我管理能力，用于高级计算功能，无需用户输入。
C
Chatbots 聊天机器人：聊天机器人（简称聊天机器人），旨在通过文本聊天，语音命令或两者进行通信来模拟与人类用户的对话。它们是包含AI功能的计算机程序的常用接口。
Classification 分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。
Cluster analysis 聚类分析：一种用于探索性数据分析的无监督学习，用于查找数据中的隐藏模式或分组;群集使用由欧几里得或概率距离等度量定义的相似性度量建模。
Clustering 聚类：聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中。
Cognitive computing 认知计算：一种模仿人类大脑思维方式的计算机模型。它涉及通过使用数据挖掘，自然语言处理和模式识别进行自学习。
Convolutional neural network 卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。
D
Data mining 数据挖掘：检查数据集以发现和挖掘可以进一步使用的数据模式。
Data science 数据科学：一个跨学科领域，结合了统计学，信息科学和计算机科学的科学方法，系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。
Decision tree 决策树：基于树和分支的模型，用于映射决策及其可能的后果，类似于流程图。
Deep learning 深度学习：机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。
F
Fluent 流畅：一种可以随时间变化的状况。
G
Game AI ：一种特定于游戏的AI形式，它使用算法来代替随机性。 它是非玩家角色中使用的计算行为，用于生成玩家所采取的类似人类智能和基于反应的动作。
Genetic algorithm 遗传算法：一种基于遗传学和自然选择原理的进化算法，用于寻找困难问题的最优或近似最优解，否则需要数十年才能解决。
H
Heuristic search techniques 启发式搜索技术：支持通过消除不正确的选项来缩小搜索问题的最佳解决方案的范围。
K
Knowledge engineering 知识工程：专注于构建基于知识的系统，包括其所有科学，技术和社会方面。
L
Logic programming 逻辑编程：一种编程范式，其中基于事实和规则的知识库进行计算; LISP和Prolog是用于AI编程的两种逻辑编程语言。
M
Machine intelligence 机器智能：一个涵盖机器学习，深度学习和经典学习算法的总称。
Machine learning 机器学习：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改。
Machine perception 机器感知：系统接收和解释来自外部世界的数据的能力，类似于人类如何使用我们的感官。 这通常使用附加的硬件来完成，尽管软件也是可用的。
N
Natural language processing 自然语言处理：程序能够识别人类交流的能力。
R
Recurrent neural network 递归神经网络（RNN）：一种神经网络，它能够理解顺序信息并识别模式，并根据这些计算创建输出。
S
Supervised learning 监督学习：一种机器学习，其中输出数据集训练机器生成所需的算法，如监督学生的教师; 比无监督学习更常见。
Swarm behavior 群体行为：从数学建模者的角度来看，它是由个人遵循的简单规则产生的紧急行为，不涉及任何中心协调。
U
Unsupervised learning 无监督学习：一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中得出推论。 最常见的无监督学习方法是聚类分析。
补充：TF
TF是指谷歌的TensorFlow深度学习开源框架。Tensorflow是谷歌在 2015 年 11 月开源的机器学习框架，来源于 Google 内部的深度学习框架 DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注。
鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIY Projects。AIY 全称是 Artificial Intelligence Yourself，顾名思义就是利用 AI 来进行的 DIY 功能套件。借助 AIY 项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为 AIY Projects 推出了两款硬件产品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。
8. 数据分析的工作流程图
我们通常把财务分析分为两类：
第一类：狭义的财务分析 - 以财务报表为基础。
第二类：广义的财务分析 - 结合企业实际经营情况。
第一类，简单介绍一下分析的内容：财务管理建设模型。
第二类：框架、思维与要点：集团型企业的 BI 经营分析如何做？
财务管理建设模型
建立财务驾驶舱，指标：资产、负债、利润、现金流、存货等，以下 by 派可数据财务分析案例（ 数据均已脱敏 ）。
利润分析。分析企业利润总额、累计利润总额、净利润、累计净利润、营业利润率、净利润率及同环比情况。
营业利润趋势分析、年利润对比分析、月利润对比分析情况。
收入分析。营业总收入、累计营业总收入、主营业务收入、累计主营业务收入、其他业务收入、累计其他业务收入及同环比情况。
年收入分析趋势，联动月收入情况趋势分析。
主要收入类型占比情况 —— 主营业务收入、营业外收入、其他业务收入及趋势分析情况。
成本费用分析。营业成本、主营业务成本、期间费用、财务费用、管理费用、销售费用及同环比情况。
不同年份费用率对比情况 —— 期间费用率、成本费用利润率、财务费用率、管理费用率、销售费用率年及月度趋势情况。
年期间费用对比分析，联动到期间费用占比分析。
年成本对比分析，联动到月成本对比分析。
资产负债分析，资产合计、负债合计、所有者权益合计等。
资产负债率月度趋势分析。
资产负债总体情况分析，通过下钻可以看到不同月份不同资产、负债和所有者权益情况。
各项目分析钻取分析，例如通过下钻流动资产可以看到货币资金、应收账款、其他应收款、交易性金融资产、应收股利等情况。
应收账款、应付账款月度趋势分析，及同环比情况。
资产负债总体分析，可以通过下钻钻取到不同的项目。
资产总体情况、资产变化趋势等。
资产项目分析，流动资产、非流动资产分析。
不同的资产项目占比分析，例如流动资产中应收账款、应收票据、预付款项、存货、交易性金融资产等分析。
负债与所有者权益情况分析。
财务能力指标分析 – 净资产收益率、存货周转率、流动比率、总资产报酬率、应收账款周转率、速动比率分析等。
盈利能力指标分析 —— 净资产收益率、营业利润率、营业毛利率、成本费用利润率、净利润率、总资产净利率、营业净利率、主营业务毛利率、主营业务利润率、总资产报酬率、资本收益率、股本报酬率分析等。
营运能力指标分析 —— 固定资产周转率、应收账款周转率、股东权益周转率、存货周转率、总资产利润率、流动资产周转率、应收账款周转天数、存货周转天数等趋势分析。
偿债能力分析 —— 流动比率、速动比率、现金比率、资产负债率、营运比率、长期负债比率等。
发展能力分析 —— 总资产增长率、固定资产增长率、资本保值增值率分析等。
其他能力分析 —— 销售费用率、管理费用率、财务费用率、期间费用率、固定资产比率、应付账款周转率、主营业务成本率、销售利润率等趋势分析。
税负分析 —— 税金合计、应交增值税、应交所得税、应交城市维护建设税、应交教育附加、印花税等同环比分析、年度、月度趋势及占比情况。
框架、思维与要点：集团型企业的 BI 经营分析如何做？
在目前国内大部分的商业智能 BI 项目中，项目的发起与启动都是从单一的业务领域或者部门发起的，比如财务、销售、运营等部门，基本上都是由小往大、由点及面，很少一上来直接就从集团层面从顶层全面铺开整体规划。一方面有资金、人力投入成本因素的考虑，另外一方面在于项目的磨合、经验的积累。就如同打仗一样，先从小规模的作战、局部战争开始积累与培养人才与技术经验，再到最后大手笔来组织兵团级别的战役。
但也有越来越多的自身 IT 基础信息化能力沉淀比较好的集团性企业，为了更加长远的规划与考虑，需要从一开始就要有一个相对明确的建设方向和思路，因此整体性和框架性思维就很重要。
派可数据集团经营分析案例
基于我们多年在集团型企业项目建设上的经验，给大家简单总结一下。
说明：本文案例所演示的数据均已做脱敏处理，包括部分维度数据。为了突出一些比较，有些数据在实际业务中可能并不合理，请读者忽略，重点在于理解一些分析思路与框架。
一. 集团型企业成长轨迹与挑战
在讲集团化企业 BI 经营分析建设之前，先了解一下集团型企业的成长轨迹。集团型企业在早期都是通过单一业务开始的，逐步随着我国改革开放的进程以及经济宏观政策的调整，出现了很多新的经济热点。
这些企业在参与社会经济建设的过程中也成功的抓住了这些经济热点并得以壮大发展，通过兼并重组、新设、合资等逐步进入了新的事业领域，最后对外就呈现出来了一种多组织、多业务、多业态的企业集团。
当然，集团化的企业在发展过程中也会面临各种各样的挑战，例如战略协同、集团化管控、财务与风险管控、人才管理与激励等等，这就要求集团化企业需要通过 IT 技术信息化的手段来梳理企业的各类业务协同与管理流程，提升透明度和加快工作效率。
同时，集团化企业在面对这些挑战的时候就不得不对其增长模式、盈利模式、耦合模式做出更加深入的思考，而这些模式的背后一切都离不开数据的支撑，对数据分析结果的论证、判断与决策。
二. 集团型企业经营分析框架
对于集团型企业的经营分析还是一个比较复杂的、系统性的工程，对参与到经营分析的团队和个人需要具备整体性的框架分析思维，也需要具备局部细节的探究能力，更需要具备例如财务、业务、组织管理、行业知识等相关学习和总结能力，同时还要求对数据有比较高的敏感性和很强的数据逻辑能力、洞察力。
对于不同规模、不同行业、不同形态、不同管理方式的集团型企业分析的深度和广度无法完全囊括，但对于很多分析思路而言还是有很多共通性的。比如财务报表分析，基本对每一家企业而言都是相对标准和统一的，可以从比较宏观的角度了解一家企业的财务与经营业绩。
但单纯的财务报表分析是无法全面衡量企业具体职能领域和具体业务活动的业绩表现，所以更多的时候是需要结合财务与实际的业务一起形成联动，对企业的经营做全盘的了解。
专业的财务分析不在本篇文章展开，对于专业的财务分析可以看一些上市公司的年报，这里只从集团型企业经营分析的视角结合一定的财务视角来展开。
集团收入、利润、资金与预算情况
从集团层面首先重点应关注的就是集团收入、利润、资金以及预算执行情况。从营业收入了解到集团目前的收入规模，离预算指标差额、完成率情况；从利润了解到集团目前的利润、预算指标及完成率执行情况；包括目前的资金（主要是流动资金）情况和营业收入、利润近今年的同比情况。
集团经营分析总体指标
如果单纯的从集团层面看以上这些指标分析不出来什么问题，所以就要从构成集团的重要结构，即业务板块来分析。
集团板块收入与预算执行情况
从上面的三张图中基本上对集团的重点业务一目了然，可以清晰的看出在这家集团型企业中房地产的收入以 130亿的收入规模贡献达到了 80%，其次新能源的达到了 17%，家具制造业 1.4%，其它的基本上就可以忽略不计，都在1%以下。所以对于这家集团，房地产板块的业务就是它的主营业务，新能源次之。
实际上，每一家集团对自己的重点的主营业务太熟悉太了解了，基本上不用分析就能知道，在这里重点实际上要关注的有几个方面的点：
第一，集团有无需要战略转型的业务要开拓与发展，当前这个业务发展的如何。尽管这个新开展的业务可能暂时收入规模还不大，但总体趋势可能是比较不错的，所以重点分析的实际上反而是新领域、新业务的拓展情况。
第二，在战略转型的过程中，目标是既要保持集团总体收入规模的增长，同时也要下降主营业务的比重。这一点意思就很明确，主营业务也要增长，其它重点新开拓的业务也要增长，但是其它重点业务增长的速度要远远高于主营业务。
集团板块利润与预算执行情况
单纯的看集团的利润分析感觉不到太大的问题，但是结合收入来看，对比就会很强烈。房地产行业的收入贡献在集团达到了 80%，但是利润贡献却只有 30%左右，0.32 亿元。反而，新能源的收入贡献只有 17%，但对集团的利润贡献却达到了41%，0.43亿元。同时，有一个在收入规模上完全被忽略掉的家具制造业以 2.36亿，1.4%的收入占比贡献了 28% 的利润贡献。
因为数据做了一些处理，我们暂且忽略行业和数据真实性，来思考以下几个问题：
1. 在一家集团型企业中是否存在收入规模大，但是盈利不足的业务板块比如 A 板块。但同时也存在着收入贡献占比不多，但是盈利能力却很强的业务板块，例如 B 板块 ？
2. A 板块是朝阳产业、还是夕阳产业，在未来的 5-10 年中是否能够维持这种规模收入增长，在以往的几年时间收入增长率怎么样 ？
3. B 板块是朝阳产业、还是夕阳产业，在未来的 5-10 年中是否有足够的市场增长空间和天花板，目前的增长速度能够保持多长时间 ？
这种思考都是战略层面的深度思考，进攻的产业有哪些？ 防守的产业有哪些？防守到什么时候就可以抛弃？ 进攻到什么阶段会遇到阻力，这种阻力能够承受到什么时候？
最后又看了下资金情况，可以按照主产业与次要产业看看货币资金、应收票据、应收账款、存货的情况。有多少现金在手上，有多少是别人欠我的，主要是哪些板块欠的比较多，还有多少压在手上、仓库里没有卖出去。
以上的几个点基本上要重点体现出来的就是：收入决定发展规模，利润决定发展质量。还有，整个过程完成的好不好，有没有达到预算执行目标，每个数据的表现都是需要仔细考虑和反馈的。为什么完成的比较好，为什么没有完成，都需要认真思考。
毛利、毛利率的分析定位
在分析上面的收入和利润过程中，大家可能会感觉总少了一点什么，比如毛利、毛利率。确实如此，毛利、毛利率的分析非常重要，但之所以没有放到集团层面去考虑主要有这么几个重点因素：
第一，毛利比较高的业务板块不一定是企业集团的重点收入板块，单纯比较毛利是比较局限的。比如上面有些业态即使毛利再高，但是由于收入规模很小，最终利润贡献也会小到忽略不计，达不到集团重点的经营分析层面。
第二，集团层面的毛利分析一定是放在重点收入业务板块和重点、新关注的业务板块。重点收入业务板块在很大程度上决定了企业集团的收入规模大小，它的毛利对最终利润水平非常重要。重点、新关注的业务板块代表了集团未来的重点业务、新领域、新市场的开拓，在未来收入达到一定的增速、水平和规模的时候，毛利的高低直接影响最终利润的规模大小。
所以对于集团型企业而言，对于毛利水平的分析一定是围绕收入规模占比大的业务板块或是决定未来集团战略转型的新业务板块，或者是老业务板块中的新产品线。因此，关于毛利和毛利率的分析是需要从集团层面下沉到具体的业务板块、业务板块的重点企业、重点企业的重点产品线或新产品线这样的一种分析和比较。
简单总结，毛利、毛利率的分析结构：
1. 集团 -> 重点业务板块 -> 重点企业 -> 重点产品线。
2. 集团 -> 重点业务板块 -> 重点企业 -> 新产品线。
3. 集团 -> 新业务板块。
财务报表视角下的企业
在上面提到的经营分析中，实际上也会涉及到大量的财务分析指标，可以结合集团企业的实际情况从宏观的例如盈利能力、风险控制能力、成长能力三个层面、六个关键点来评价企业整体财务表现。
1. 盈利能力主要体现在获利性和资产使用效率两个方面：
获利性 —— 在同等业务量和营业收入水平下，降低成本以产生更多利润的能力，即如何最大化利润表的 最终行 Bottom Line （净利润）。
资产使用效率 —— 在同等资源占用和生产能力（资产规模）下，取得更高业务量、营业收入或现金流入的能力，即如何最大化利润表的第一行 Top Line （营业收入）或最大化经营利润的变现速度。
2. 财务风险控制能力主要体现在流动性、偿付性和财务结构三个方面：
流动性 —— 现金是否足够支撑日常运营的支出，以及流动负债是否可由足够的流动资产来偿还，即评价企业的短期偿债能力。
偿付性 —— 企业是否可以偿还长期负债，企业的长期偿债能力如何。
财务结构 —— 资本中不同股权与债权的比例，不同比例下财务杠杆作用以及对利润的影响。
3. 成长能力主要体现在经营增长方面：
经营增长 —— 企业在长期发展中业务量规模的扩张程度，资源投入的增加速度，以及所带来的收入和盈利的增长速度。
反映以上三个层次六大关注点的财务指标有很多，集团型企业也需要根据自身运营特点，围绕这个基本的财务分析框架来选择合适的财务指标进行科学评价。
行业影响、市场影响因素
任何数据的解读都离不开行业性，尤其是集团型的在收入规模达到一定水平下的企业，行业与市场因素对收入、毛利、利润的影响都会非常大，以下面几个行业为例：
光伏发电行业 - 资金密集性行业，主要以自有资金、银行借款、融资性租赁来筹措资金，整体负债较高。如未来宏观经济形势发生不利变化或信贷收缩，公司业务的持续发展可能会受到不利影响。同时，光伏电站项目投产到进入补贴名录时间较长，可再生能源基金收缴结算周期较长等因素，导致国家财政部发放可再生能源补贴存在一定的滞后，对标的公司现金流压力比较大。
医药行业 - 第一，容易受市场政策影响，例如：2019年国家卫健委发布的《关于印发第一批国家重点监控合理用药药品目录（化药及生物制品） 的通知》，对西医开具中药处方加强了管理，可能会导致中药品种在部分医院的处方和推广面临困难。第二，医保和基药目录产品进入医院需要通过药品招标采购流程，受医保支付压力影响，近年的招标采购中降价成为普遍的趋势。 第三，国家对通过一致性评价的产品实施带量采购，药品价格降幅明显。包括受环保等政策影响，近年来化学原料药价格大幅上涨，未来几年仍可能继续小幅上涨。
化工行业 - 化工行业主要上游行业为石化行业，市场波动受国际原油价格直接影响，下游行业多为民生行业，受宏观经济影响很大。包括主要原材料价格波动引发的成本增加无法直接向市场客户进行转移，利润空间缩小。同时，因安全生产监管、环保监管等各个方面的原因，企业的生产经营也会受到比较大的影响。
通过行业分析，了解所在行业整体发展收入规模、行业收入增速、整体毛利、利润情况对比集团各业务板块实际发展情况，以及在行业中处于一个什么样的市场位置基本上就可以大概判断出集团主要业务板块在市场的竞争力表现。行业收入增速快，但业务板块收入水平明显低于行业平均水平，是市场品牌宣传力度不够、市场没有打开还是产品竞争力不够，到底是哪些因素的影响 ？ 行业细分领域毛利率整体水平高，但在该行业业态下的企业毛利率水平低下，又是哪些因素导致的 ？只有将数据置身于行业水平来对比了解，这样才更容易找到与行业内头部企业的差距，以及不断思考怎样做才能做得更好。
业态 - 企业 - 产品线，企业重点调整与决策影响的考虑
对于重点业态下的重点企业，重点业态下的重点产品线以及涉及到集团产业升级、战略调整目标下的新业态、新业务领域、新产品线均应该纳入到集团经营层面进行深入分析，重点仍然分析的是收入、成本、毛利、费用与利润。
重点业态追求效率。对重点业态的关注除了对收入规模的关注外，重点关注的是利润水平，因为重点业态的发展跟随行业发展水平可能增速已经达到一定的瓶颈，在发展增速能够保持在一定水平的前提下，通过对成本、费用的控制来提升利润率水平，本质上追求的是效率的提升。
新业态追求规模和占有率。对新业态的关注重点放在收入增长规模的变化，代表了集团型企业未来变革、升级转型的趋势和方向，寻找增长第二级，以市场占有率为目标，本质上这个阶段追求的是市场规模。
同时，也应该注意到集团型企业在未来一到两年重点决策的改变对各个业态下在收入、成本、毛利、费用和利润以及资金运作等方面的影响。例如在北京地区，因为产业调整、环保政策、安全等各个方面的原因，对很多企业特别是传统生产制造、化工行业就有很大的影响，特定环境下的停工停产、人力成本的上升、上下游产业链的重塑、物流成本的增加等都促使集团型企业需要从整体来考虑如何应对。
三. 总结
基本上到这里，围绕集团型企业的重点经营分析的介绍就可以告一个段落，大家也可以从中看到其复杂性，实际上是综合了财务、业务、经营管理、行业因素等各个方面的考虑，最终要形成一个对集团高层管理决策有价值的一种可视化分析，让他们能够从各种不同的视角对集团经营有一个相对比较全面的了解。
在这个过程中，我始终认为业务永远是第一位的，商业智能 BI 的作用和目的是用以一种更加便捷和简单的方式来解读业务，从总到分、自上而下的回答在业务解读过程中的各种问题。这就要求在项目建设过程中，商业智能 BI 实施交付的方法论要紧扣业务本身，呈现重点目标数据、体现集团经营管理思路、定位问题和发现问题。最终，商业智能 BI 仍然要回归到业务、回归到管理本身，帮助企业提升决策的效率与质量。