1. 数据分析计算公式及例题
文章很长希望对你有帮助。其实看成交明细这样的实时盘口语言，需要长时间的看盘和分析练成相应的能力，不可能靠一篇两篇文章来解决问题。你可以对照下面的每天坚持看盘分析，时间久了就大致能判断出了。
从成交明细分析主力异动
1、逐笔成交一般显示的数据格式为在几分几秒以多少价格分几笔成交了多少手。在这里我们要注意的是成交手数有时候是带小数点的，这是因为股票买进的股数最少是100股，委托的股数也应是100的整数倍，卖出却没有限制，因此成交的手数会有小数点。另外一点就是如果在成交价格和手数前面没有显示，则一半是默认的1笔。
2、分时成交一般显示的数据格式为在几分几秒以多少价格成交了多少手。这里需要注意的是成交手数永远是整数，不会出现小数点数字。其中现手累计数就是总手数。总手数也叫做成交量。有些软件在现量后面标注蓝色S和红色B，前者代表卖，后者代表买。目前市面上出现了LEVEL-2行情数据，比较具有代表性的是大智慧，在那里是叫分时成交，实际上就是我们在普通分析软件上F1看到的“分笔成交明细”，但是他和LEVEL-2行情数据提供的逐笔成交明细是不一样的。
3、一个孤独的数字是缺乏意义的，但是一些连续的数字则是充满想像的。一般来说，成交笔数越少，金额越大，表示成交比较强势，反之是弱势。尤其是成交笔数比较大而集中的时候，表示有大资金活跃迹象，该股出现价格异动的概率就大，应该引起投资者的注意。而如果半天也没人买或者都是一些小单子在交易，则至少短期不大可能成为好股。
4、交易数据三维元素----数量、价格和笔数。不陌生的是前面两个，笔数就是交易批次。在数量一定的前提下，笔数少说明交易力度强，反之就弱。笔数的变动与数量方向一致，交易为常态，反之就是非常态。
5、分时图的基础知识。分时图是指大盘和个股的动态实时(即时)分时走势图，其在实战研判中的地位极其重要，是即时把握多空力量转化即市场变化直接根本，在这里先给大家介绍一下概念性的基础常识。
大盘指数即时分时走势图：
1) 白色曲线：表示大盘加权指数，即证交所每日公布媒体常说的大盘实际指数。
2) 黄色曲线：大盘不含加权的指标，即不考虑股票盘子的大小，而将所有股票对指数影响看作相同而计算出来的大盘指数。
参考白黄二曲线的相互位置可知：A)当大盘指数上涨时，黄线在白线之上，表示流通盘较小的股票涨幅较大；反之，黄线在白线之下，说明盘小的股票涨幅落后大盘股。B)当大盘指数下跌时，黄线在白线之上，表示流通盘较小的股票跌幅小于盘大的股票；反之，盘小的股票跌幅大于盘大的股票。
3) 红绿柱线：在红白两条曲线附近有红绿柱状线，是反映大盘即时所有股票的买盘与卖盘在数量上的比率。红柱线的增长减短表示上涨买盘力量的增减；绿柱线的增长缩短表示下跌卖盘力度的强弱。
4) 黄色柱线：在红白曲线图下方，用来表示每一分钟的成交量，单位是手(每手等于100股)。
5) 委买委卖手数：代表即时所有股票买入委托下三档和卖出上三档手数相加的总和。
6) 委比数值：是委买委卖手数之差与之和的比值。当委比数值为正值大的时候，表示买方力量较强股指上涨的机率大；当委比数值为负值的时候，表示卖方的力量较强股指下跌的机率大。
个股即时分时走势图：1) 白色曲线：表示该种股票即时实时成交的价格。
2) 黄色曲线：表示该种股票即时成交的平均价格，即当天成交总金额除以成交总股数。
3) 黄色柱线：在红白曲线图下方，用来表示每一分钟的成交量。
4) 成交明细：在盘面的右下方为成交明细显示，显示动态每笔成交的价格和手数。
5) 外盘内盘：外盘又称主动性买盘，即成交价在卖出挂单价的累积成交量；内盘主动性卖盘，即成交价在买入挂单价的累积成交量。外盘反映买方的意愿，内盘反映卖方的意愿。
6) 量比：是指当天成交总手数与近期成交手数平均的比值，具体公式为：现在总手/((5日平均总手/240)*开盘多少分钟)。量比数值的大小表示近期此时成交量的增减，大于1表示此时刻成交总手数已经放大，小于1表示表示此时刻成交总手数萎缩。
实战中的K线分析，必须与即时分时图分析相结合，才能真实可靠的读懂市场的语言，洞悉盘面股价变化的奥妙。K线形态分析中的形态颈线图形，以及波浪角度动量等分析的方法原则，也同样适合即时动态分时走势图分析，具体实战研判技巧笔者将另文探讨。
6、所谓“零股”,即不足100股(最小交易单位)的股票。
交易规则规定：在每个交易日的正常交易时间内,投资者可以委托卖出零股,但不能委托买入零股。
那么“零股”是如何产生的呢？第一种可能是股票经过送股、配股、转配股后,产生了“零股”。例如某投资者原拥有南京化纤[l]600889[/l]1500股,分配方案为每10股送红股3股,则他可分到红股450股,该投资者此时就拥有1950股了；另一种可能性是因为允许委托卖出零股,那么卖出盘完全有可能存在零股。例如陆家嘴[l]600663[/l]在16.31元/股价位的卖出盘有3680股,而买入盘有5200股,该股票买入者是按“价格优先、时间优先”原则,在16.31元/股的价格上依次成交,轮到某位资者委托买入该股票时,可能已有3600股成交了,而该价位下的卖出盘只剩下80股,此时该投资者即使委托买入该股票600股,但实际只能成交80股。随后该股票价格上扬,超过原来6.31元/股的价格,至收盘也未曾回落到16.31元/股的价格,结果使得该投资者仍有520股不能成交。
而所谓委托卖出零股,举一个简单的例子来加以解释：如投资者持有某只股票170股,70股是零股,这时,该投资者可以一次性卖出170股；或者先卖100股,然后卖70股,或者先卖140股,再卖30股均可。若投资者持有某只股票500股,并无零股,这时,他仍旧可以将其拆成零股卖出,可以先卖350股,然后卖150股。总之,投资者无论在何种情况下,都可以委托卖出零股。
7、开盘价收盘价最高价最低价。
开市价又称开盘价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。
世界上大多数证券交易所都采用成交量最大原则来确定开盘价。如果开市后一段时间内(通常为半小时)某种证券没有买卖或没有成交，则取前一日的收盘价作为当日证券的开盘价；
如果某证券连续数日未成交，则由证券交易所的场内中介经纪人根据客户对该证券买卖委托的价格走势提出指导价，促使成交后作为该证券的开盘价。在无形化交易市场中，如果某种证券连续数日未成交，以前一日的收盘价作为它的开盘价。
收市价又称收盘价，通常指某种证券在证券交易所每个交易日里的最后一笔买卖成交价格。
如果某种证券当日没有成交，则采用最近一次成交价为作收盘价。初次上市的证券，以其上市前公开销售的平均价格作为收盘价。如果证券交易所每日开前、后两市，则会出现前市收盘价和后市收盘价。一般来说，证券交易所后市收盘价为当日收盘价。在我国深圳证券交易所和上海证券交易所，股票收市价的确定有所不同，深圳证券交易所股票收市价是以每个交易日最后一分钟内的所有成交加权平均计算得出的，而上海证券交易所则以最后一笔成交价格作为收盘价。
最高价，指某种证券在每个交易日从开市到收市的交易过程中所产生的最高价格。如果当日该种证券成交价格没有发生变化，最高位就是即时价；若当日该种证券停牌，则最高价就是前收市价。如果证券市场实施了涨停板制度或涨幅限制制度，则最高价不得超过前市收盘价×(1＋最大允许涨幅比率)。
最低价，指某种证券在每个交易日从开市到收市的交易过程中所产生的最低价格。如果当日该种证券停牌，则最低价就是前收市价。如果证券市场实施了跌停板制度或跌幅限制制度，则最低价不得超过前市收盘价×(1－最大允许跌幅比率)。
在证券报刊上，我们常常可以见到以月或年为时间段的开市价、最高价、最低价和收市价，这些价格都是以交易日的四种价格为基础统计出来的。如月开市价是指当月第一个交易日的开市价，月收市价是指当月最后个交易日的收市价，月最高价与月最低价以此类推。此时，在某种证券价的统计中，经常会用到历史最高价和历史最低价，前者是指该种证券上市来的最高成交价格，后者是指该种证券上市以来的最低成交价格。
8、从分笔成交判断主力动向。
主力操盘手法如何一般都能在成交量上表现出来：底部放量是行情即将上升的标志，顶部放量预示着行情即将回调；上升过程中放量表示还有上升空间，下跌放量表示还没调整到位；上升缩量表示动力不足，随时有回调的可能，下跌缩量表示下跌动力不足。这些从日成交量上都可以很容易的观察出来，而每日分笔成交量的变化却更能发现庄家的意图，也是较难判断的，下面仅以天津港(600717)近日的变化来谈谈个人的一些看法。
天津港自去年11月5日摆脱盘整一种小阳稳步上扬，到11月12日盘中成交量出现了异动，从分价表上看，买价和卖价的三个价位显示出来的股数并不大，但分笔成交的数量却很大，盘中一笔十几万的大单将股价砸至11.70元，随即又迅速拉起，当时的价位是12.10元左右，每个价位的待成交量股数均只有几千股，显然11.70元成交的十几万股是预先埋好的，而且这种情况在当日盘中数次出现，成交量均很大，这种做法使当日的K线图一下击穿了均线系统，尾市又被拉回，形成了一个光脚长阳，当日成交量创下近期天量，但当日收盘仅比前日上涨了0.12元，从这种变化可以判断，当日主力不是在震仓。若是震仓底下不会有预先埋好的接单，这种做法，使天津港在当日的涨跌幅榜中不易被人注意，而主力又达到了自己的意图，不让散户在低位抢到过多的筹码，这种情况在环保股份起动之初也出现过?
10、成交笔数分析是依据成交次数，笔数的多少，了解人气的聚集与虚散，进而研判股价因人气的强弱变化所产生可能的走势。应用如下：
A、在股价高档时候，成交笔数较大，且股价下跌，为卖出时机。
B、在股价低档时候，成交笔数放大，且股价上升，仍有一段上升波段。
C、在股价低档时候，成交笔数缩下，表示即将反转，为介入时机。
E、成交笔数分析不适用于短线操作。
11、每笔手数就是每笔交易的平均成交量/手数，它是用来测算大户是否进场买卖股票的有效方法，从每笔手数的变动情形可以分析股价行情的短期变化。
A、每笔手数＝成交手数/笔数。
B、每笔手数增大表示有大额的买卖，每笔手数减少表示参加买卖的多是小额散户。
C、在下跌行情中，每笔手数逐渐增大，显示有大户买进，股价可能于近日止跌。
D、在上涨行情中，每笔手数逐渐增大，显示有大户出货股价可能于近日止涨下跌。
E、在上涨或下跌行情中，每笔手数没有显著的变化，表示行情仍将持续一段时间。
F、在一段大行情的终了，进入盘踞时，每笔手数很小且没有大变化，则表示大户正在观望。
2. 数据分析题方法
谢邀！
首先感谢对于尚硅谷的关注！
尚硅谷大数据的面试主要的目的是为了学员的学习负责，根据大数据学科的学习难度，合理进行制定的入学测试（也就是你说的面试）。通过严格的入学筛选考核，来确定学员是否合适或者说是是否可以进行相关知识的学习，对于入学测试难不难主要还是根据你自己的情况来决定的。每个同学入学前， 都必须参加笔试、面试，这也是尚硅谷真正地为同学前途负责。
面试主要分三部分：
第一部分自我介绍
第二部分逻辑题Or有基础的会考察一下
第三部分就是自由沟通学习目标等
自我介绍主要是为了了解学员的表达能力和以往的学习工作经历，具体的大数据面试题一般的话我们都会测试一些有关逻辑方面的相关题目，来了解一下学员的逻辑思维能力如何，是否满足大数据学习的要求。还要就是一些基本的知识能内容的提问，这个主要的测试学员的学习能力如何，是否可以进行大数据技术的学习。
测试例题：
1.将一批工业最新动态信息输入管理储存网络，甲独做需6小时，乙独做需4小时，甲先做30分钟，然后甲、乙一起做，则甲、乙一起做还需多少分钟才能完成工作?
2.用2，3，4，5，6，7六个数字组成两个三位数，每个数字只用一次，这两个三位数的差最小是：
3.甲骑自行车从A地到B地，乙骑自行车从B地到A地，两人都均速前进，以知两人在上午8时同时出发，到上午10时，两人还相距36千米，到中午12时，两人又相距36千米，求A．B两地间的路程？
4.甲、乙、丙、丁四个工人做了270个零件，如果甲多做10个，乙少做10个， 丙做的个数乘以2，丁做的个数除以2，那么四人做的零件数恰好相等。丙实际做多少个？
3. 数据分析计算方法
数据统计，是互联网传媒行业或其他操作流程的数据统计的统称，用于历史资料、科学实验、检验、统计等领域。以便精准快速的查找与分类。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
4. 数据分析计算公式及例题汇总
您好，很开心为您解答。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据应用
大数据虽然孕育于信息通信技术，但它对社会、经济、生活产生的影响绝不限于技术层面。更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析，而不是像过去更多凭借经验和直觉。具体来讲，大数据有以下作用。
1）对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。
云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值，大数据具有催生社会变革的能量。
2）大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生出一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析技术、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3）大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。
在商业领域，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。
在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性。
在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
4）大数据时代，科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法，在大数据时代，研究人员可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
大数据涉及到各个行业，现在能学好大数据技术，加上自己持续的学习，高薪是肯定的。
5. 数据分析常用的分析方法
1.数据生成
用户从进入网站开始，每一步的行为操作都会生成对应的后台数据，我们可以将这些数据大体分为三类：用户数据、行为数据和业务数据。
2.数据处理
后台获取的数据一般都是非结构化数据，因此在进行分析之前需要将数据通过清洗转换、空值处理等转化为结构化数据，为后续的数据分析打下良好的基础。
3.数据建模
所有数据进到数仓以后，需要根据实际待分析的业务数据进行数据建模。
4.数据分析
有了维度和度量的概念后，我们需要在数据分析阶段引入聚合概念。
5.数据应用
最后，可以将得到的结果按照可视化图表或数据看板的方式进行展现，实时监控，寻找异常数据或成功的机会。
6. 数据分析计算公式及例题解析
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。