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横截面分析涉及在特定时间段内对总体人群中的整个群体进行研究。就其财务应用而言,此类分析通常针对某一组类似的企业或公司。这种分析试图确定商业世界某个领域中最强和最弱的部分,以便为投资收集有用的信息。在进行横截面分析时,投资者或投资组合经理利用财务报表中的统计信息来评估单独的公司,并进行有用的比较。。...
纵向分析是一种分析财务报表的方法,其中报表中的每个项目都表示为单个较大项目的百分比。这种分析方法可以用于资产负债表和损益表,作为一种连贯地比较大量货币金额和理解数据的方法。垂直分析的优点之一是,它使同一行业内不同规模的公司之间的比较更容易准备。它还允许一家公司将当前报告与过去的报告进行权衡,揭示可能的趋势或需要改进的领域。。...
成本效益分析是一种策略或公式,用于评估公司或其他组织范围内某种类型的运营或项目的潜力。从本质上讲,成本效益分析的目的是,鉴于组织的当前情况,确定开展项目或运营是否可行。作为这一过程的一部分,成本/效益分析将确定合理预期从工作中获得的效益,同时还将考虑实施项目的各种成本对组织的影响。。...
聚类分析是一种统计数据分析工具,公司使用它将各种信息分成相似的组。公司在创建聚类分析时可以使用数学算法或可视化图表。层次式风格分析试图将一个大组分解为几个较小的组。这种分析有助于公司将信息分解为特定的部分,这些部分可以很容易地识别,并为业务目的进行进一步分析。聚类分析常用于商业营销或广告策略的制定。。...
数据分析是对原始数据进行排序和组织,以便从中提取有用信息的一种实践。组织和思考数据的过程是理解数据包含和不包含什么的关键。人们可以通过多种方式进行数据分析,众所周知,在分析阶段操纵数据以推动某些结论或议程是很容易的。因此,在进行数据分析时应注意,并对数据和得出的结论进行批判性思考。...
账户分析是银行向企业客户提供的详细概述,提供有关银行在会计期间为企业提供的服务的信息。这可以比作银行向其私人客户发送的个人对账单,以使他们熟悉银行记录的所有账户活动。通常,账户分析每月发送一次,通常在设定的日期发送,以便银行和客户可以使用一致的会计期间来跟踪财务活动。...
统计数据挖掘,也称为知识或数据发现,是一种计算机化的信息收集和分析方法。数据挖掘工具获取数据并对信息进行分类,以发现可用于重要应用(如医学、计算机编程、商业推广和机器人设计)的模式或相关性。统计数据挖掘技术使用复杂的数学和复杂的统计过程来创建分析。...
数据清理,有时称为数据清理,是检测、删除或更正数据库中存在某种错误的任何信息的过程。此错误可能是因为数据错误、不完整、格式不正确或是另一条目的重复副本。银行、保险、零售、运输和电信等许多数据密集型业务领域可能会使用这些复杂的软件应用程序来清理数据库信息。...
数据挖掘分析是一个有用的过程,它根据用于数据评估的特定算法提供不同的结果。数据挖掘分析的常见类型包括探索性数据分析(EDA)、描述性建模、预测性建模以及发现模式和规则。利用每一种数据挖掘工具可以从不同的角度来看待所收集的信息。使用这些技术的专业人士可以根据所使用的特定分析工具,对关注的问题获得更多的见解;。...