市场分析方法(简述预测的定量分析有哪些具体方法)
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2024-08-29
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1. 市场分析方法,简述预测的定量分析有哪些具体方法?
1、比率分析法。
它是财务分析的基本方法,也是定量分析的主要方法。2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比,观察其成长性。通过趋势分析,分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析,考量各分项目在总体项目中的地位。4、相互对比法。它通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异,既可以是本期同上期的纵向比较,也可以是同行业不同企业之间的横向比较,还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距.进而分析形成差距的原因。5、数学模型法。在现代管理科学中,数学模型被广泛应用,特别是在经济预测和管理工作中,由于不能进行实验验证,通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。以上五种定量分析方法,比率分析法是基础,趋势分析、结构分析和对比分析等方法是延伸,数学模型法代表了定量分析的发展方向。2. 产品市场背景分析怎么写?
产品市场背景分析包括市场现状调查和市场未来预测两部分。
1、市场现状调查主要包括市场环境调查、技术发展趋势调查、市场需求调查、产品及价格调查、竞争能力调查五个部分;2、市场未来预测的内容主要包括市场需求潜量预测、市场占有率预测、资源预测、价格预测、技术发展预测等。
3. 市场分析包括哪些内容?
市场分析的内容包括:
1、市场供给分析及市场供给预测:包括现在资产行业市场供给量估计量和预测未来资产行业市场的供给能力。
2、市场需求分析及资产行业市场需求预测:包括现在资产行业市场需求量估计和预测资产行业未来市场容量及产品竞争能力。通常采用调查分析法、统计分析法和相关分析预测法。
3、市场需求层次和各类地区市场需求量分析:即根据各市场特点、人口分布、经济收入、消费习惯、行政区划、畅销牌号、生产性消费等,确定不同地区、不同消费者及用户的需要量以及运输和销售费用。
4、市场竞争格局:包括市场主要竞争主体分析,各竞争主体在市场上的地位,以及行业采取的主要竞争手段等。
5、估计资产行业产品生命周期及可销售时间:即预测市场需要的时间,使生产及分配等活动与市场需要量作最适当的配合。通过市场分析可确定产品的未来需求量、品种及持续时间;产品销路及竞争能力;产品规格品种变化及更新;产品需求量的地区分布等。
扩展:
一、市场分析采用的方法:
1、系统分析法:市场是一个多要素、多层次组合的系统,既有营销要素的结合,又有营销过程的联系,还有营销环境的影响。运用系统分析的方法进行市场分析,可以使研究者从企业整体上考虑营业经营发展战略,用联系的、全面的和发展的观点来研究市场的各种现象,并预见发展趋势,从而做出正确的营销决策。
2、比较分析法:比较分析法是把两个或两类事物的市场资料相比较,从而确定它们之间相同点和不同点的逻辑方法。对一个事物是不能孤立地去认识的,只有把它与其他事物联系起来加以考察,通过比较分析,才能在众多的属性中找出本质的属性。
3、结构分析法:在市场分析中,通过市场调查资料,分析某现象的结构及其各组成部分的功能,进而认识这一现象本质的方法,称为结构分析法。
4、演绎分析法:演绎分析法就是把市场整体分解为各个部分、方面、因素,形成分类资料,并通过对这些分类资料的研究分别把握特征和本质然后将这些通过分类研究得到的认识联结起来,形成对市场整体认识的逻辑方法。
5、案例分析法:所谓案例分析,就是以典型企业的营销成果作为例证,从中找出规律性的东西。市场分析的理论是从企业的营销实践中总结出来的一般规律,它来源于实践,又高于实践,用它指导企业的营销活动,能够取得更大的经济效果。
6、定性与定量分析结合法:任何市场营销活动,都是质与量的统一。进行市场分析,必须进行定性分析,以确定问题的性质;也必须进行定量分析,以确定市场活动中各方面的数量关系,只有使两者有机结合起来,才能做到不仅问题的性质看的准,又能使市场经济活动数量化,从而更加具体和精确。
7、宏观与微观分析结合法:市场情况是国民经济的综合反映,要了解市场活动的全貌及其发展方向,不但要从企业的角度去考察,还需从宏观上了解整个国民经济的发展状况。这就要求必须把宏观分析和微观分析结合起来以保证市场分析的客观性、争取正确性。
8、物与人的分析结合法:市场分析的研究对象是以满足消费者需求为中心的企业市场营销活动及其规律。作为企业营销的对象是人。因此,要想把这些物送到所需要的人手中,就需要既分析物的运动规律,又分析人的不同需求。以便实现二者的有机结合,保证产品销售的畅通。
9、直接资料法:直接资料法是指直接运用已有的本企业销售统计资料与同行业销售统计资料进行比较或者直接运用行业地区市场的销售统计资料同整个社会地区市场销售统计资料进行比较。通过分析市场占有率的变化,寻找目标市场。
4. ps行业前景分析?
学习PS永远不会失业,就业前景广阔,对于当前的社会来说,还是一个相当缺乏人才的行业
PS是世界上公认的最强大图像处理软件之一,从事设计和影视行业的人儿,工作都离不开PS。
利用PS可以进行修图, 画画、合成图像等等一系列有关图像处理的工作,虽然说人工智能日益发达,某些技术会变得越来越智能化,进而取代某些功能。但是,那只是为了提高工作效率而已,更多的细节还是要人为去操作,因为机器毕竟是机器,人还是最聪明的。
5. 如何分析筛选板块?
板块是介于指数和个股之间的桥梁。一方面,强势板块会带动指数上涨,抓住了强势板块可以有效的避免指数调整的风险;另一方面,抓住了强势板块,在板块里再选股操作,也比较安全可靠。所以,如何分析选择强势板块,是炒股的重大事项。下面分享一下我的实践经验。
首先,要学会使用板块排行榜。选个股时我们都会使用个股的各种排行榜,如涨幅榜,换手率排行榜,量比排行榜和金额排行榜等。分析板块原理也一样,可以同样使用这些排行榜,帮助我们快速的分析出板块的强弱。一般在行情软件里打进数字“15”都会出现“板块指数”,点击进入就会看到板块排行榜的画面,具体如下图所示。首先,双击涨幅%进行排序,就可以按照涨幅从高到低对各板块涨幅进行排序。下图所示的是周一的板块涨幅榜,可见船舶,通讯设备和IT设备三个板块小幅领涨,但是涨幅不大,显示当日板块强度一般。但是,这些领涨板块也存在较多短线机会,可以在这些板块里进一步分析最活跃的板块,选择一些短线股进行操作。分别双击画面里的“船舶”,“通讯设备”和“IT设备”,在画面右边可以看到板块里具体个股的涨幅榜。可以看到,通讯设备板块的个股涨幅较大,数量较多,应该是当天最强势最活跃的板块,值得重视。
其次,对板块也可以进行K线分析。如双击“通讯设备”进入其K线图,可以得到下图,就是通讯设备的日线图。可见,该板块是下跌趋势中的反弹。近期底部放量,存在一定的短线机会。这样对这个板块的行情性质就很明白了。其实,和分析一个个股没有啥区别。
当然,板块排行榜里除了涨幅榜有分析价值之外,量比,金额和换手率排行榜等参数都有较大的分析价值,值得分析。如量比排行前列且上涨的板块,当天比较活跃,是短线选股的最佳候选板块;交易金额前几名的板块,则是大资金重点关注的板块,可能存在中线或者波段价值;而换手率排行榜前几名的板块,则是短线最活跃的板块,做短线不可不看。
最后,值得提醒的是,概念板块排行榜也需要经常关注。在行情一般时,概念股表现较多,这就需要对概念板块进行分析。其分析原理和行业板块类似。不过,概念板块还多了一个功能,就是对概念板块进行阐释的说明,帮助不懂概念的投资者熟悉有关概念。在概念板块画面,点击板块名称后面的小白点,会出现下图所示的板块说明,里面对概念板块做了简单的说明,以及对有关个股也做了关联度大小的标注,对有关个股的主营也进行了简述。这些资讯都很方便投资者进行个股筛选。下拉到最后会出现“相关资讯”,点击后还可以看到很多有关该板块的点评。这些都是很有用的资料。
以上就是我经常使用的板块分析和筛选方法。这些方法都很简单实用,希望能够对大家有所帮助。有看不懂的地方,可以留言交流。
6. 战略分析十种方法?
战略分析要对影响公司目前和今后发展的关键因素进行分析和评价,进而确定在战略制订步骤中的具体影响因素,最终明确“公司目前状况”。 战略分析包括内容主要包括以下三个主要方面。
战略分析:分析公司所处的外部环境,包括宏观经济分析、行业趋势研究以及市场竞争分析,发现外部环境中哪些因素正在发生变化,并确定和评判公司未来发展趋势,进而归纳出外部环境变化给公司带来的机遇和威胁。
战略分析:内部环境分析与评估分析公司自身所具有的资源和能力,包括财务状况业务与资源能力、公司当前战略、业务运营体系以及支撑保障体系的具体情况,进而归纳出本公司所具有的优势和劣势。
7. 零基础怎样学数据分析?
零基础如何入门数据分析师?
大数据时代,数据为王。用数据做分析,给公司决策提供指导性意见,是众多公司在这个精细化运营,降本增效的时代必须要做的事情。各大企业都建立了数据分析部门。截止目前,我国共计1400万数据分析人才缺口,市场规模预计将在2025年达到2000亿!数据分析与其说是一个岗位,更是一个重要技能,拥有这项技能意味着你的就业前景更好,职业发展更广。
那么数据分析零基础应该怎么学呢?下面我将从数据分析的学习周期、学习内容以及职业发展规划三个方面,带大家充分了解数据分析这一行业。
1、 数据分析要学多久?
每个人的学习能力和基础都不同,所以数据分析的学习周期也不同。如果是通过自学的方式,由于无专业老师指导及无法系统的学习,这个周期可能会很长。一般来讲,如果零基础的学习者进行系统的培训,最快也要将近三、四个月的时间。数据分析的学习应该首先从熟悉表以及表结构开始,它的原点一定是在首先了解熟悉Excel的基础上,在能够从数据库里提数的基础上再进行技能的升级。你的技能从能够从数据库里提数,并且用Excel和BI处理几万行的小数据量,到使用python批量化处理几十万甚至百万行中量级数据量,到最终使用大数据的相关组件,例如hadoop,spark,flume等组件处理千万级甚至是亿级大数据量。每一个阶段所需要的工具加方法论都是不一样的。一般而言,对于自学而成为能处理中量级数据量的分析师而言,得至少入门python的pandas,numpy等数据处理库。这个零自学的周期,也一般跟悟性和自律有关,悟性和自律性高的同学,可能在4个月能够掌握;如果悟性和自律性不高的同学,这个周期有可能就是半途而废,无法估量时间了。这里给大家推荐一下聚数学院的《数据分析实战就业班》(聚数学院),专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力,课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等,对一整套数据分析流程技术进行系统讲解并配以实战练习,学完之后,学习者可以直接达到数据分析师的水平。
2、 数据分析要学什么?
(1) Excel
说起Excel可能会有人觉得这个很简单,但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门,因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具,在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具,具体学习内容有Excel函数技巧(查找函数、统计函数、逻辑函数)、Excel快速处理技巧(格式调整、查找定位、快捷键技巧等)和Excel可视化技巧(组合图、条形图、数据气泡地图)等。
(2) Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师,你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库,数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库,那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂,非常容易上手,并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始,涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面,数据分析师一般不会有增删改的权限,只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。
(3) Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言,Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中,一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库,比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗,画图,还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具,但是不同的职业发展方向,Python掌握的程度也是不一样的。
(4) BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连,然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板,如下图:
企业销售指标,运营指标,物流指标等等。这些图可以表示企业在过去5个月的平均销售单价,过去24个月销售的物流发货量的变化曲线,甚至是现在实时的销售额,这些都是企业关心的问题。有了这个看板,领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据,以供他们及时做出决策调整。现在市面上比较流行的BI软件,有FineBI,PowerBI等。而这些BI软件实际上都是非常类似的,学起来难度也不大。学习FineReport、FineBI由入门到精通,快速挖掘数据价值,将这些数据转化成有用的信息,让企业决策有数据依据,从而驱动企业决策和运营。
(5) 数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论,统计学,线性代数,以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深,但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的;而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此,掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。
那数据运营方法论是什么呢?数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。例如,对电商而言,漏斗分析可以分析出来进入主页的人数PV1,到进入服装板块的人数PV2,PV2/PV1就可以得出一个进入服装板块的比率。还有很多通用的分析模型:相关分析,A/B test等。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲,数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂,就是根据自身业务需求将指标拆解到最细,然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6) 机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了,而是进行预测分析。预测分析的本质是利用已有的数据做出一套变量x,与预测最终值y之间的关系(也就是数学算法公式),然后利用这套算法,将更多的x输入算法中去得出一个预测的y值,这里听不懂没关系。总之,这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式(也就是算法),用这个数学公式去对未来进行预测。比如说:一个人大量地刷体育短视频,根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。要想成为掌握算法的数据分析师,机器学习是不可跳过的入门。学员应该从简单的一元回归,多元回归,以及逻辑回归学习等,逐渐学习更多像决策树,随机森林,SVM等更高级的算法。
3、 数据分析的职业发展规划?
一般来讲,数据分析有两条发挥路线,一条是管理路线,一条是技术路线。往管理端发展,比如初级数据分析师,到数据运营,到数据分析经理、数据运营总监等等。这条发展路径主要要求统计学、Excel、PPT等技能,需要撰写市场分析报告。这条路看似技术掌握不用太深,但是对业务的理解要极深。而精深的业务理解需要时间和深度的业务钻研精神。如果你是非数学、计算机和统计学专业的朋友,比较适合这条非技术的职业发展之路。
而向技术方向发展,则目标会非常明确。一是深入往数据挖掘方向发展,学习深度神经网络,NLP等前沿算法。二是深入数据分析开发,把大数据组件hadoop,spark等等大数据组件学好学精。这是一条技术类的发展方向,要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。
实际上,无论是非技术的业务方向和技术专家方向都要的是两个字:钻研。当然听到这里,我们也需要重重地阐述一下:入门初级数据分析是不难的。而后半段,要成为一个优秀的数据分析师是难的,是需要刻苦钻研精神的。
如果看到这里,你觉得自己心理上已经就入门数据分析师方向做好了准备,但是你是零基础实在不知道如何入行的话,欢迎私聊获取免费的数据分析师知识点大纲,并且免费做数据分析师的入门咨询。
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1. 市场分析方法,简述预测的定量分析有哪些具体方法?
1、比率分析法。
它是财务分析的基本方法,也是定量分析的主要方法。2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比,观察其成长性。通过趋势分析,分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析,考量各分项目在总体项目中的地位。4、相互对比法。它通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异,既可以是本期同上期的纵向比较,也可以是同行业不同企业之间的横向比较,还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距.进而分析形成差距的原因。5、数学模型法。在现代管理科学中,数学模型被广泛应用,特别是在经济预测和管理工作中,由于不能进行实验验证,通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。以上五种定量分析方法,比率分析法是基础,趋势分析、结构分析和对比分析等方法是延伸,数学模型法代表了定量分析的发展方向。2. 产品市场背景分析怎么写?
产品市场背景分析包括市场现状调查和市场未来预测两部分。
1、市场现状调查主要包括市场环境调查、技术发展趋势调查、市场需求调查、产品及价格调查、竞争能力调查五个部分;2、市场未来预测的内容主要包括市场需求潜量预测、市场占有率预测、资源预测、价格预测、技术发展预测等。
3. 市场分析包括哪些内容?
市场分析的内容包括:
1、市场供给分析及市场供给预测:包括现在资产行业市场供给量估计量和预测未来资产行业市场的供给能力。
2、市场需求分析及资产行业市场需求预测:包括现在资产行业市场需求量估计和预测资产行业未来市场容量及产品竞争能力。通常采用调查分析法、统计分析法和相关分析预测法。
3、市场需求层次和各类地区市场需求量分析:即根据各市场特点、人口分布、经济收入、消费习惯、行政区划、畅销牌号、生产性消费等,确定不同地区、不同消费者及用户的需要量以及运输和销售费用。
4、市场竞争格局:包括市场主要竞争主体分析,各竞争主体在市场上的地位,以及行业采取的主要竞争手段等。
5、估计资产行业产品生命周期及可销售时间:即预测市场需要的时间,使生产及分配等活动与市场需要量作最适当的配合。通过市场分析可确定产品的未来需求量、品种及持续时间;产品销路及竞争能力;产品规格品种变化及更新;产品需求量的地区分布等。
扩展:
一、市场分析采用的方法:
1、系统分析法:市场是一个多要素、多层次组合的系统,既有营销要素的结合,又有营销过程的联系,还有营销环境的影响。运用系统分析的方法进行市场分析,可以使研究者从企业整体上考虑营业经营发展战略,用联系的、全面的和发展的观点来研究市场的各种现象,并预见发展趋势,从而做出正确的营销决策。
2、比较分析法:比较分析法是把两个或两类事物的市场资料相比较,从而确定它们之间相同点和不同点的逻辑方法。对一个事物是不能孤立地去认识的,只有把它与其他事物联系起来加以考察,通过比较分析,才能在众多的属性中找出本质的属性。
3、结构分析法:在市场分析中,通过市场调查资料,分析某现象的结构及其各组成部分的功能,进而认识这一现象本质的方法,称为结构分析法。
4、演绎分析法:演绎分析法就是把市场整体分解为各个部分、方面、因素,形成分类资料,并通过对这些分类资料的研究分别把握特征和本质然后将这些通过分类研究得到的认识联结起来,形成对市场整体认识的逻辑方法。
5、案例分析法:所谓案例分析,就是以典型企业的营销成果作为例证,从中找出规律性的东西。市场分析的理论是从企业的营销实践中总结出来的一般规律,它来源于实践,又高于实践,用它指导企业的营销活动,能够取得更大的经济效果。
6、定性与定量分析结合法:任何市场营销活动,都是质与量的统一。进行市场分析,必须进行定性分析,以确定问题的性质;也必须进行定量分析,以确定市场活动中各方面的数量关系,只有使两者有机结合起来,才能做到不仅问题的性质看的准,又能使市场经济活动数量化,从而更加具体和精确。
7、宏观与微观分析结合法:市场情况是国民经济的综合反映,要了解市场活动的全貌及其发展方向,不但要从企业的角度去考察,还需从宏观上了解整个国民经济的发展状况。这就要求必须把宏观分析和微观分析结合起来以保证市场分析的客观性、争取正确性。
8、物与人的分析结合法:市场分析的研究对象是以满足消费者需求为中心的企业市场营销活动及其规律。作为企业营销的对象是人。因此,要想把这些物送到所需要的人手中,就需要既分析物的运动规律,又分析人的不同需求。以便实现二者的有机结合,保证产品销售的畅通。
9、直接资料法:直接资料法是指直接运用已有的本企业销售统计资料与同行业销售统计资料进行比较或者直接运用行业地区市场的销售统计资料同整个社会地区市场销售统计资料进行比较。通过分析市场占有率的变化,寻找目标市场。
4. ps行业前景分析?
学习PS永远不会失业,就业前景广阔,对于当前的社会来说,还是一个相当缺乏人才的行业
PS是世界上公认的最强大图像处理软件之一,从事设计和影视行业的人儿,工作都离不开PS。
利用PS可以进行修图, 画画、合成图像等等一系列有关图像处理的工作,虽然说人工智能日益发达,某些技术会变得越来越智能化,进而取代某些功能。但是,那只是为了提高工作效率而已,更多的细节还是要人为去操作,因为机器毕竟是机器,人还是最聪明的。
5. 如何分析筛选板块?
板块是介于指数和个股之间的桥梁。一方面,强势板块会带动指数上涨,抓住了强势板块可以有效的避免指数调整的风险;另一方面,抓住了强势板块,在板块里再选股操作,也比较安全可靠。所以,如何分析选择强势板块,是炒股的重大事项。下面分享一下我的实践经验。
首先,要学会使用板块排行榜。选个股时我们都会使用个股的各种排行榜,如涨幅榜,换手率排行榜,量比排行榜和金额排行榜等。分析板块原理也一样,可以同样使用这些排行榜,帮助我们快速的分析出板块的强弱。一般在行情软件里打进数字“15”都会出现“板块指数”,点击进入就会看到板块排行榜的画面,具体如下图所示。首先,双击涨幅%进行排序,就可以按照涨幅从高到低对各板块涨幅进行排序。下图所示的是周一的板块涨幅榜,可见船舶,通讯设备和IT设备三个板块小幅领涨,但是涨幅不大,显示当日板块强度一般。但是,这些领涨板块也存在较多短线机会,可以在这些板块里进一步分析最活跃的板块,选择一些短线股进行操作。分别双击画面里的“船舶”,“通讯设备”和“IT设备”,在画面右边可以看到板块里具体个股的涨幅榜。可以看到,通讯设备板块的个股涨幅较大,数量较多,应该是当天最强势最活跃的板块,值得重视。
其次,对板块也可以进行K线分析。如双击“通讯设备”进入其K线图,可以得到下图,就是通讯设备的日线图。可见,该板块是下跌趋势中的反弹。近期底部放量,存在一定的短线机会。这样对这个板块的行情性质就很明白了。其实,和分析一个个股没有啥区别。
当然,板块排行榜里除了涨幅榜有分析价值之外,量比,金额和换手率排行榜等参数都有较大的分析价值,值得分析。如量比排行前列且上涨的板块,当天比较活跃,是短线选股的最佳候选板块;交易金额前几名的板块,则是大资金重点关注的板块,可能存在中线或者波段价值;而换手率排行榜前几名的板块,则是短线最活跃的板块,做短线不可不看。
最后,值得提醒的是,概念板块排行榜也需要经常关注。在行情一般时,概念股表现较多,这就需要对概念板块进行分析。其分析原理和行业板块类似。不过,概念板块还多了一个功能,就是对概念板块进行阐释的说明,帮助不懂概念的投资者熟悉有关概念。在概念板块画面,点击板块名称后面的小白点,会出现下图所示的板块说明,里面对概念板块做了简单的说明,以及对有关个股也做了关联度大小的标注,对有关个股的主营也进行了简述。这些资讯都很方便投资者进行个股筛选。下拉到最后会出现“相关资讯”,点击后还可以看到很多有关该板块的点评。这些都是很有用的资料。
以上就是我经常使用的板块分析和筛选方法。这些方法都很简单实用,希望能够对大家有所帮助。有看不懂的地方,可以留言交流。
6. 战略分析十种方法?
战略分析要对影响公司目前和今后发展的关键因素进行分析和评价,进而确定在战略制订步骤中的具体影响因素,最终明确“公司目前状况”。 战略分析包括内容主要包括以下三个主要方面。
战略分析:分析公司所处的外部环境,包括宏观经济分析、行业趋势研究以及市场竞争分析,发现外部环境中哪些因素正在发生变化,并确定和评判公司未来发展趋势,进而归纳出外部环境变化给公司带来的机遇和威胁。
战略分析:内部环境分析与评估分析公司自身所具有的资源和能力,包括财务状况业务与资源能力、公司当前战略、业务运营体系以及支撑保障体系的具体情况,进而归纳出本公司所具有的优势和劣势。
7. 零基础怎样学数据分析?
零基础如何入门数据分析师?
大数据时代,数据为王。用数据做分析,给公司决策提供指导性意见,是众多公司在这个精细化运营,降本增效的时代必须要做的事情。各大企业都建立了数据分析部门。截止目前,我国共计1400万数据分析人才缺口,市场规模预计将在2025年达到2000亿!数据分析与其说是一个岗位,更是一个重要技能,拥有这项技能意味着你的就业前景更好,职业发展更广。
那么数据分析零基础应该怎么学呢?下面我将从数据分析的学习周期、学习内容以及职业发展规划三个方面,带大家充分了解数据分析这一行业。
1、 数据分析要学多久?
每个人的学习能力和基础都不同,所以数据分析的学习周期也不同。如果是通过自学的方式,由于无专业老师指导及无法系统的学习,这个周期可能会很长。一般来讲,如果零基础的学习者进行系统的培训,最快也要将近三、四个月的时间。数据分析的学习应该首先从熟悉表以及表结构开始,它的原点一定是在首先了解熟悉Excel的基础上,在能够从数据库里提数的基础上再进行技能的升级。你的技能从能够从数据库里提数,并且用Excel和BI处理几万行的小数据量,到使用python批量化处理几十万甚至百万行中量级数据量,到最终使用大数据的相关组件,例如hadoop,spark,flume等组件处理千万级甚至是亿级大数据量。每一个阶段所需要的工具加方法论都是不一样的。一般而言,对于自学而成为能处理中量级数据量的分析师而言,得至少入门python的pandas,numpy等数据处理库。这个零自学的周期,也一般跟悟性和自律有关,悟性和自律性高的同学,可能在4个月能够掌握;如果悟性和自律性不高的同学,这个周期有可能就是半途而废,无法估量时间了。这里给大家推荐一下聚数学院的《数据分析实战就业班》(聚数学院),专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力,课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等,对一整套数据分析流程技术进行系统讲解并配以实战练习,学完之后,学习者可以直接达到数据分析师的水平。
2、 数据分析要学什么?
(1) Excel
说起Excel可能会有人觉得这个很简单,但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门,因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具,在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具,具体学习内容有Excel函数技巧(查找函数、统计函数、逻辑函数)、Excel快速处理技巧(格式调整、查找定位、快捷键技巧等)和Excel可视化技巧(组合图、条形图、数据气泡地图)等。
(2) Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师,你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库,数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库,那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂,非常容易上手,并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始,涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面,数据分析师一般不会有增删改的权限,只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。
(3) Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言,Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中,一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库,比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗,画图,还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具,但是不同的职业发展方向,Python掌握的程度也是不一样的。
(4) BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连,然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板,如下图:
企业销售指标,运营指标,物流指标等等。这些图可以表示企业在过去5个月的平均销售单价,过去24个月销售的物流发货量的变化曲线,甚至是现在实时的销售额,这些都是企业关心的问题。有了这个看板,领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据,以供他们及时做出决策调整。现在市面上比较流行的BI软件,有FineBI,PowerBI等。而这些BI软件实际上都是非常类似的,学起来难度也不大。学习FineReport、FineBI由入门到精通,快速挖掘数据价值,将这些数据转化成有用的信息,让企业决策有数据依据,从而驱动企业决策和运营。
(5) 数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论,统计学,线性代数,以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深,但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的;而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此,掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。
那数据运营方法论是什么呢?数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。例如,对电商而言,漏斗分析可以分析出来进入主页的人数PV1,到进入服装板块的人数PV2,PV2/PV1就可以得出一个进入服装板块的比率。还有很多通用的分析模型:相关分析,A/B test等。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲,数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂,就是根据自身业务需求将指标拆解到最细,然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6) 机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了,而是进行预测分析。预测分析的本质是利用已有的数据做出一套变量x,与预测最终值y之间的关系(也就是数学算法公式),然后利用这套算法,将更多的x输入算法中去得出一个预测的y值,这里听不懂没关系。总之,这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式(也就是算法),用这个数学公式去对未来进行预测。比如说:一个人大量地刷体育短视频,根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。要想成为掌握算法的数据分析师,机器学习是不可跳过的入门。学员应该从简单的一元回归,多元回归,以及逻辑回归学习等,逐渐学习更多像决策树,随机森林,SVM等更高级的算法。
3、 数据分析的职业发展规划?
一般来讲,数据分析有两条发挥路线,一条是管理路线,一条是技术路线。往管理端发展,比如初级数据分析师,到数据运营,到数据分析经理、数据运营总监等等。这条发展路径主要要求统计学、Excel、PPT等技能,需要撰写市场分析报告。这条路看似技术掌握不用太深,但是对业务的理解要极深。而精深的业务理解需要时间和深度的业务钻研精神。如果你是非数学、计算机和统计学专业的朋友,比较适合这条非技术的职业发展之路。
而向技术方向发展,则目标会非常明确。一是深入往数据挖掘方向发展,学习深度神经网络,NLP等前沿算法。二是深入数据分析开发,把大数据组件hadoop,spark等等大数据组件学好学精。这是一条技术类的发展方向,要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。
实际上,无论是非技术的业务方向和技术专家方向都要的是两个字:钻研。当然听到这里,我们也需要重重地阐述一下:入门初级数据分析是不难的。而后半段,要成为一个优秀的数据分析师是难的,是需要刻苦钻研精神的。
如果看到这里,你觉得自己心理上已经就入门数据分析师方向做好了准备,但是你是零基础实在不知道如何入行的话,欢迎私聊获取免费的数据分析师知识点大纲,并且免费做数据分析师的入门咨询。
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