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公司统计分析范文1
引言
企业是最重要的市场主体，不仅决定着市场经济的发展状况，而且决定着一个国家社会经济活动的生机，随着社会主义市场经济体制的不断完善，我国上市公司迅速发展，并取得了举世瞩目的成就。然而仍存在一些问题，如新上市公司良莠不齐、违规造假现象屡见不鲜[1]等，因此，全面认识我国上市公司发展现状具有重要意义。本文运用统计分析法对我国上市公司发展现状进行分析，希望从中挖掘一些有用信息，为我国上市公司持续发展的有关决策提供参考。
一、数据和指标的选取与说明
本文先对1990―2013年我国上市公司数量及股票交易额数据进行分析，再以2013年第三季度公布的2 489家上市公司为研究对象，统计2 487家上市公司（东电B股、*ST长油两家上市公司因停牌或其他原因无法获取数据）的行业以及所属省份的相关数据（数据来源：巨潮资讯―公司概况），进行地域分布分析和行业分布分析。最后，以2013年2 487家上市公司的年度财务报告数据为原始资料，经过仔细筛选，确定了如下10个指标作为解释企业经营绩效的指标（见表1）。
二、上市公司发展现状分析
（一）上市企业规模分析
从上市公司数量[2～3]分析，据国家统计局统计数据，截至2013年，我国上市公司为2 489家，2012年我国上市公司（含A、B股）2 494家，上海交易所境内上市公司954家，深圳交易所境内上市公司1 540家。分析1990―2013年上市公司数量变化，可以发现从1990年的10家上市公司到现在，我国上市公司数量大体上随时间成线性增长关系。从股票交易总额分析，不难看出，我国股票交易总额大体上随时间成指数增长关系，2005年之前，交易额处于稳步增长状态，2005年之后增长速度明显加快。
（二）地域分布分析
地域分布差异大[4～6]。将全国2 487家上市公司按所属省市统计出来。我国经济区域通常划分为东部、中部、西部和东北四大地区，根据统计结果发现，我国开放较早，经济发达的东部十省上市公司个数最多，为1 623家，占全国上市公司总数的65.2%，其中北京、江苏、山东、上海、浙江、广东六个省市就已经有1 421家上市公司，占据全国上市公司总数的57.1%。我国人口大区、经济腹地和重要市场的中部六省有362家上市公司。自然资源丰富、物产富饶的东北部三省有137家上市公司。疆域辽阔、人口稀少的西部十二省有367家上司公司仅占全国的14.7%。
为进一步了解各经济区域的各门类发展情况，本文统计了各地区各门类的上市公司数目及比率，结果表明，东部地区信息传输、软件和信息技术服务业和房地产行业发展比较占优势，这与该地区的经济发展相关。中部地区平原居多，比较适合发展农耕，该地区农、林、牧、渔业和采矿业发展比较好。东北地区在农、林、牧、渔业和电力、热力、燃气及水生产和供应业两个行业相对该地区其他行业发展也较好。而西部地区地大物博，且草原牧地较多，在农、林、牧、渔业，采矿业和电力、热力、燃气及水生产和供应业发展不错。
（三）行业分布分析
统计各门类上市公司个数，发现部分门类上市公司个数严重偏少，如租赁和商务服务业到目前无一家上市公司，教育仅有一家上市公司，而卫生和社会工作也只有3家。分析各门类上市公司所占总上市公司百分比，其中部分门类上市公司因数量太小，归为其他列，得出我国上市公司行业分布不均匀[7]：我国虽是农业大国，但农、林、牧、渔业上市公司只占我国上市公司的2%，资本规模太小；房地产业因其产业贡献率大和带动作用强的特点长久以来被视为国民经济的支柱产业，而批发零售业是社会化大生产过程中的重要环节，是决定经济运行速度、质量和效益的引导性力量，是我国市场化程度最高、竞争最为激烈的行业之一，这两个行业相对其他行业，所占比率还是较高的，分别占整体的6%；建筑业和房地产业是两个相辅相成的行业，然而建筑业资本规模只占房地产业的一半；制造业直接体现了一个国家的生产力水平，是区别发展中国家和发达国家的重要因素，而我国仅制造业就已占据行业的63%。
（四）行业竞争力分析
为了解各行业的竞争力，本文以2 487家上市公司为研究对象，筛选并确定了10个指标作为解释企业经营绩效的指标，但由于财务指标数量众多，为综合分析带来难度，因此采用因子分析[8]，对高维空间变量做降维处理，借助SPSS统计软件，在基于2013年公司年报数据的基础上，对全国2 487家上市公司竞争力进行初步排名。然后分别统计前100强和后100强上市公司各门类所占比率，进而分析各行业竞争力情况。
1.缺失数据的处理和原始数据的标准化变换及正向化变换。由于统计时部分数据缺失，运用SPSS中的序列均值法对缺失数据进行替换，为消除不同变量在量纲或量级上的影响，使指标具有可比性，利于综合因子的解释，需要对原始数据进行标准化处理。此外，流动比率X4、资产负债率X5是适度指标，可以通过公式X=1/|Xi-Xi|进行正向化处理。
2.求解相关矩阵R的特征值和特征向量。通过SPSS统计软件数据处理后，自动生成F1、F2、F3、F4、F5五个因子，这五个因子可以代替原来数据的71.221%的信息量，可以得出综合因子公式：
F=18.821F1+18.171F2+12.140F3+11.664F4+10.425F5
3.选取公因子和因子载荷（见表2）。由表2可得，因子F1在X10有较大的载荷，反映了企业的资本结构，故称F1为资本因子；因子F2在X1、X2有较大的载荷，反映了企业投资收益能力，故称F2为收益因子；因子F3在X6有较大的载荷，反映了企业盈利能力，故称F3为盈利因子；因子F4在X5有较大的载荷，反映了企业偿债能力，故称F4为偿债因子；因子F5在X8有较大的载荷，反映了企业经营能力，故称F5为经营因子。这5个因子都具有很好的解释意义，得到5个因子得分的值，如：
其他4个因子得分公式依此类推。
4.各行业竞争力分析。为分析各行业竞争力情况，本文分析综合因子排名在前100和后100的上市公司，结果表明制造业公司占据前100强比率最多为51%；其次是金融业占21%；采矿业和建筑业所占比率一样为4%；信息传输、软件和信息技术服务业与房地产所占比率相同为6%；批发和零售业占据8%。但由于各门类上市公司数目本身差异大，故分析各门类进入前100强的上市公司数量占该门类的比率才是比较可信的。如制造业总上市公司数目为1 576家，而进入前100强的只有51家公司，该门类入前100强的比率仅为3.24%，相比其他门类，制造业比率是最小的。而金融业就比较占优势，上市公司总数为43家，结果进入前100强的就有21家，比率高达48.84%。排名落入后100的门类明显比进入前100强的门类多，其中，农、林、牧、渔业，建筑业及住宿和餐饮业落入后100的公司占本门类上市公司的比重偏高，分别为7.5%、7.94%和8.33%，相对其他行业，这三个行业竞争力相对比较弱。
启示与建议
1.加强政府的引导和扶持工作。资本市场的发展不仅影响一国的投资总量，而且对经济的发展也会产生影响，而资本市场的基石就是上市公司，为了更好地培养和发展我国上市公司，必须充分发挥政府部门的作用。一是在资本市场中，充分发挥政府这只有形的手的作用，宏观调控上市公司的度以及各行业的分配比率。二是加大扶助优质民营企业、培养高科技公司、培育现代化农业上市公司的力度，促进这几类公司进入资本市场融资，拓宽上市公司的行业面。
2.鼓励各省因地制宜，根据本省特色发展上市公司。我国地域经济发展不平衡，贫富差距大这个特点一直存在，但是，每个地区或省市都有自己的特色之处，例如沿海省市因靠海，发展渔业比较占优势，中部平原地区耕地面积多，发展农业占优势，西部地区牧地较多发展牧业占优势等。综合分析各省市的经济、地理、气候等因素，制定出适合该地区发展的行业，特定地区带领特定行业发展，形成一个区域分布的多元化资本市场。
公司统计分析范文2
一、反映股权分布状况的常用指标
反映股权分布状况的常用指标有衡量股权集中程度的“CR10指数”以及体现大股东控股差异程度的“Z指数”。鉴于上述指标从不同角度反映了股权分布情况，本文将它们均作为股权分布状况的代表指标。各指标的涵义与计算公式如表1所示。
二、房地产上市公司股权分布状况统计
结合上市公司的年报数据，根据表1的公式计算2000-2011年沪深A股91家房地产上市公司的股权分布状况，其描述性统计结果如表2所示。
由表2可知，其一，2000-2011年衡量我国房地产上市公司股权分布状况的CR10指数均值为0.55，这表明房地产上市公司前十大股东所持有的股份总数超过公司股份的50%，拥有绝对控股权；其二，Z指数均值为31.03，说明房地产上市公司第一大股东对公司的控制力明显大于第二大股东；其三，我国房地产上市公司CR10指数均值0.55小于全行业上市公司的指标均值0.65，而Z指数均值31.03大于全行业上市公司的指标均值25.07（2000-2011年全行业上市公司的CR10指数均值和Z指数均值是根据我国上市公司的年报数据计算而得），这意味着相比全行业平均水平，房地产上市公司股权集中程度较低，但前两大股东控股差异程度更高；其四，CR10指数和Z指数的最大值/最小值分别为0.93/0.11和864.99/1.01，极差较大，说明我国房地产上市公司股权分布状况差异显著；其五，对比中位数与均值的情况可知，CR10指数的中位数0.56与均值0.55大致相等，Z指数的中位数5.53小于均值31.03，这表明股权集中程度低于和高于平均水平的公司数量基本相等，而大部分公司的前两大股东控股差异程度低于样本公司的平均水平。
三、房地产上市公司股权分布状况产业内对比
本文从所有权性质、地域和主营业务三个角度比较房地产上市公司股权分布状况。2001-2011年不同类型房地产上市公司的股权分布状况指标均值如表3所示。
表3显示：当以CR10指数和Z指数均值衡量房地产上市公司股权分布状况时，其一，国有和民营上市公司的数值分别为0.58/0.54和51.81/20.30，CR10指数均值差异不大，Z指数均值差异较大，表明这两类公司的股权集中程度基本相同，而国有公司中前两大股东控股差异程度明显高于民营公司；其二，东中西部公司的数值分别为0.56/0.54/0.58和34.09/19.59/19.21，说明东中西部公司股权集中程度大致相等，而东部公司的前两大股东控股差异程度高于中西部公司；其三，主营房地产开发、土地开发和其他业务的房地产上市公司的数值分别为0.56/0.52/0.55和35.60/17.81/17.31，这表明不同主营业务的房地产上市公司具有相似的股权集中程度，而房地产开发公司的前两大股东控股差异程度高于土地开发和其他业务的公司。
四、房地产上市公司与其他上市公司股权分布状况比较
公司统计分析范文3
一、反映资产负债状况的常用指标
反映资产负债状况的常用指标有衡量总负债水平的“资产负债率”、体现真正债务融资水平的“有息资产负债率”以及反映短期偿债能力的“流动比率”。鉴于上述指标各有侧重，本文将它们均作为资产负债状况的代表指标。各指标的涵义与计算公式如表1所示。
二、房地产上市公司资产负债状况统计
结合上市公司的年报数据，根据表1的公式计算2000-2011年沪深A股91家房地产上市公司的资产负债状况，其描述性统计结果如表2所示。
由表2可知：（1）2000-2011年衡量我国房地产上市公司资产负债状况的资产负债率、有息资产负债率和流动比率均值分别为0.614、0.266和2.232，均大于全行业上市公司的指标均值（0.536/0.228/2.102）（2000-2011年全行业上市公司的资产负债率均值、有息资产负债率均值和流动比率均值是根据我国上市公司的财务数据计算而得），这意味着房地产上市公司总负债水平、债务融资水平和短期偿债能力高于全行业平均水平；（2）有息资产负债率均值（0.266）不足资产负债率均值（0.614）的1/2，这表明在房地产上市公司总负债中有息债务所占的份额较少；（3）流动比率均值（2.232）大于1，说明房地产上市公司流动资产对偿付短期债务的保证能力较强；（4）2000-2011年有息资产负债率最小值均为0，这意味着每年都有公司完全不进行债务融资；（5）资产负债率、有息资产负债率和流动比率的最大值/最小值分别为0.988/0.008、0.966/0.000和55.921/0.001，极差较大，说明我国房地产上市公司资产负债状况差异较大；（6）对比中位数与均值的情况可知，各指标的中位数（0.593/0.243/ 1.548）均小于均值（0.614/0.266/2.232），表明大部分公司的总负债水平、债务融资水平和短期偿债能力低于样本公司的平均水平。
三、房地产上市公司资产负债状况产业内对比
本文从所有权性质、地域和主营业务三个角度比较房地产上市公司资产负债状况。2001-2011年不同类型房地产上市公司的资产负债状况指标均值如表3所示。
表3显示，当以资产负债率、有息资产负债率和流动比率均值衡量房地产上市公司资产负债状况时：（1）国有和民营上市公司的数值分别为0.610/0.618，0.265/0.269，2.046/2.349，前两个指标差异不大，流动比率差异较大，表明这两类公司的总负债水平和债务融资水平基本相同，而国有公司的短期偿债能力低于民营公司；（2）东中西部公司的数值分别为0.612/0.661/0.625，0.268/0.284/ 0.245，2.193/1.443/3.719，说明总负债水平、债务融资水平和短期偿债能力最高/最低的公司分别为中部公司/东部公司、中部公司/西部公司及西部公司/中部公司；（3）主营土地开发、房地产开发和其他业务的房地产上市公司的数值分别为0.628/0.523/0.636、0.259/0.236/0.336，2.087/2.338/ 2.913，这表明总负债水平、债务融资水平最高/最低的公司为其他公司/房地产开发公司，短期偿债能力最大/最小的公司为其他公司/土地开发公司。
四、房地产上市公司与其他上市公司资产负债状况比较
公司统计分析范文4
Xu Junfang； Cui Jing
（Shangqiu Polytechnic，Shangqiu 476000，China）
摘要： 本文根据证券企业目前的管理水平只限于办公自动化管理的阶段,没有更深层次的挖掘计算机技术给企业发展带来的价值,而证券企业的竞争环境对企业的客户关系管理提出了更高层次的要求的现实需要，对企业客户进行细分，并对其过程进行深入的分析和研究，结合客户细分理论和客户价值理论，构建了证券业客户价值分类模型，采用数据挖掘的方法和贝叶斯算法对分析系统进行实现。通过本文的研究，力图对证券企业客户按照价值理论进行分类，从而为精准营销提供借鉴意义和参考价值。
Abstract: At present, the management level of securities enterprise is only restricted in the stage of office automation management, and does not deeply excavate the value which is brought by computer technology to enterprise development, however, the negotiable securities enterprise's competition environment propose higher request to enterprise's customer relations management. According to this realistic need, this article carries on the segmentation to the enterprise customer, and carries on the thorough analysis and research to its process, combining with the customer segmentation theory and the customer value theory, has constructed the classification model of securities business customer value, uses the data mining method and the Baye algorithm to carry on the realization to the analysis system. Through this article's research, the authors try hard to carry on the classification of the securities enterprise customer according to the value theory, thus provide the model significance and the reference value for the fine accurate marketing.
关键词： 客户价值 数据挖掘 贝叶斯算法 客户细分
Key words: customer value；data mining；Baye algorithm；customer segmentation
中图分类号：TP39 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）21-0141-02
1绪论
研究背景和意义：随着科学技术的发展，越来越多的企业使用计算机技术对本公司的业务进行管理，但是目前的管理水平没有更深层次的挖掘计算机技术给企业发展带来的价值。面对这种状况，专家学者力图从多学科理论相互交叉的角度来挖掘计算机的应用价值，于是促进了人工智能领域的发展。而数据挖掘作为人工智能的一个重要应用越来越得到更多人的重视和认可。数据挖掘技术在证券业也得到了极大的应用，对于证券公司来说，由于股市走势的不确定性，公司对未来利润的预测极其重要。如何发现客户交易之间的内部规律，成为公司进行战略决策的重要依据。这个时候，数据挖掘技术就起到了关键的作用。证券公司可以利用数据挖掘技术发现目前存在的问题和未来业务发展趋势。要想在市场中获得竞争优势，就必须提供差异化的服务。为客户提供个性化的服务。这就要求证券公司要不断挖掘市场交易信息，为投资者提供更加专业的决策支持和帮助。因此，如何利用数据挖掘技术为公司管理企业的客户和为客户提供高附加值的服务，成为所有证券企业面临的首要问题。数据挖掘的基础是数据，证券市场是一个数据丰富的交易市场，多年来积攒下来了丰富的交易数据。其中包括客户的数据，交易的数据，股市变动的数据等等。无论是在理论上，客观需要上，还是在挖掘条件上都为数据挖掘提供了条件。我国证券公司起步较晚，但是发展速度比较快，在快速的发展中，形成了一些工作过粗过快的问题。给证券业的发展留下来问题。在此，基于数据挖掘技术的客户价值可以帮助国内证券企业来了解客户需要，从而提供其他企业无法超越的核心竞争力。本文就是基于以上的事实，在调查分析的基础上，结合本人的工作实践，利用数据挖掘技术对证券业的客户价值进行深入的分析。希望对证券企业提供一点借鉴和参考。
2客户细分与数据挖掘相关理论分析
2.1 客户细分的概念所谓客户细分，就是根据客户的不同需求和差异性，对客户进行分类，并且针对某一类的特点提供差异化的服务和产品。对于企业来说，根据客户的某些特征和需求，对客户进行细致化分类，提供更加专业的服务和产品，有利于保持良好的客户关系，防止客户流失。同时尤其差异化的提供服务和产品，也可以客观上减少企业的经营成本。在如今以客户为中心的市场竞争中，客户细分发挥了不可替代的作用。
2.2 数据挖掘的定义在1995年的美国计算机年会上，第一次正式提出了数据挖掘的概念。该会议对数据挖掘的定义为：“数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、随机的、模糊的数据中，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。”这个定义一直沿用到今。
2.3 数据挖掘过程数据挖掘过程可分为数据预处理（数据清理、数据选择和数据集成）、数据变换、数据挖掘模式评估和表示。数据挖掘过程如图1。
2.3.1 数据预处理数据预处理包括数据清理、数据选择和数据集成。任何数据由于某种原因都会存在误差。这些误差包括缺失值，数据定义不统一等问题。这些问题通称为数据噪声。数据挖掘的第一项认为就是对这些噪声进行清理。
2.3.2 数据变换将数据转换成适合于挖掘的形式。主要内容可能包括：①聚集：及对一段时期内的数据进行汇总，目的是使用数据挖掘算法的需要。②数据归纳，对需要的数据进行归纳，把高层数据挖掘算法需要的数据概念模型转化为底层的数据层面的字段需求。③属性处理：对数据的属性进行规范化处理，对数据进行缩放。填写数据挖掘所需要的新的字段属性。对于连续型变量要进行离散化处理，及数据分层。
2.3.3 数据挖掘利用以上处理的数据，并且在数据挖掘模型的指导下，利用数据挖掘软件产生候选的数据模式。
2.3.4 模式评估和表示针对数据挖掘的结果，过滤掉那些和数据挖掘目标不相关的数据模式，把真正和企业有关系的挖掘结果显示出来。
3证券业客户价值评价指标体系的建立
客户价值在一定程度上，反映了客户对企业的贡献，这种共享主要体现在对企业的利润上，因此，本文在建立证券业客户价值评价指标体系的时候，主要采用了客户的交易对证券公司的利润的贡献作为主要的参考标准，本文对客户类型进行如下的分析。
3.1 当客户交易量比较小，但是客户却有较高的收益，虽然对企业利润的贡献力度有限，但是活动正收益，他们有追加资本的客观可能，因此他们对企业的贡献也处于不断的增长之中，因此可以归类为长期增长的客户，叫做高成长型。
3.2 当客户交易量比较小，并且收益为严重亏损。严重影响到他们对股市的信心，他们更可能退出股市，进行其他的投资。因此，本论文叫这类客户为退出型客户。
3.3 作为证券公司，只考虑的是交易量的多少，并且根据交易量的情况提取佣金。所以把交易量作为衡量标准，更能直接的反映客户对企业的贡献情况。当客户交易量比较大，且活动正收益的时候，说明他们正在直接的为证券企业创造大量的佣金价值，体现了客户的价值所在，我们称他们为明星型客户。明星客户由于对企业共享巨大，所以可以当作企业的VIP客户来对待，提供方便的证券交易环境，采用积极的刺激策略，刺激他们的交易。保证明星客户为企业提供持续的经济效益。
3.4 当客户的交易量比较大，但是收益为严重亏损的时候，虽然给企业带来了佣金价值，但是他们对股市的信心受到影响。客户的操作策略可能是较少交易量，或者持仓待变，所以这些客户的未来对企业的贡献肯定是出于下滑的趋势通道中，他们的未来的客户价值也会在不断的减小。所以，我们叫他们为萎缩型客户。（图2）
4基于DM的证券业客户价值分析系统的分析
4.1 数据库模型分析数据挖掘需要对大量的数据进行反复的读取和查询，因此需要设置良好的数据库模型来保证查询的效率。但是以往的数据仓库的建立，都很少考虑到数据挖掘的发展，给数据挖掘带来了困难。面对这种情况，本文提出的了一种新型的数据库模型，即在原始的数据库与分类器之间加上一个标准化层面，这个层面的功能就是对数据库的存储进行转化，抓取分类器需要的分析数据和字段，进而提高分类器的处理速度。相关的数据库模型如图3所示。
4.2 系统功能设计数据挖掘系统，主要是实现从现有的大量数据中，发现挖掘出企业所需要的数据。因此针对这样的系统功能，要求系统可以对现在的数据进行存储和处理，可以合理的把现在的数据与系统的分析算法结合起来，并且经过分析，把分析结果显出出来，为了完成以上的分析挖掘功能，要需要一些辅助的功能模块，比如数据管理模块，模型管理模块，客户管理模块以及一些登陆管理模块等。因此系统的详细功能模块如下所示：
4.2.1 登陆模块，一个企业系统，必须有良好的登陆管理和权限管理功能。只有这样，才能保证数据使用和访问的安全性。在本数据挖掘系统中，用户需要输入正确的用户名和密码才能进入系统，并且自动判断用户的权限，显示用户功能菜单。
4.2.2 客户管理模块，主要记录了客户的所有数据。包括客户的基本信息，客户交易数据，客户账目等详细的管理内容，它是数据挖掘系统的重要模块，是核心数据的来源，是进行数据分析的基础模块。
4.2.3 模型管理模块，是系统的算法核心部分，通过前期数据挖掘的结果，自动判断并且记录相关的中间数据资料，并且在后续的使用中，可以对前期自动形成的模型数据进行修正处理，保证了模型的正确性。
4.2.4 数据分析模块，是对前期数据进行分析的基础模块。操作者可以利用先前的数据，经过数据分析模块，形成判断的模型数据。分析模块主要是把前期的数据经过贝叶斯分类算法的计算形成结果，这些分析的结果数据记录在模型管理模块中。
4.2.5 客户价值分类模块，主要是实现对客户价值的判断分类，根据上文提到的分类标准模型和数据模型中的结果数据对未来的客户价值进行判断，并且对未来的客户价值进行详细的分类，为企业提供详细的客户价值管理提供结果数据。
4.2.6 数据维护模块，解决的问题是原始数据是如何进入系统的。他通过导入和导出功能把原始的数据格式统一化成数据挖掘系统可以识别的数据格式，存到数据挖掘系统的数据表中，为后期的分析和判断提供数据标准。
4.2.7 数据报表功能，提供对检验结果的输出和报表打印。用户可以很方便的形成对数据挖掘结果报告，方便用户操作，提供了人机交互的接口。
4.2.8 操作员管理功能，主要是对操作员的用户名、密码和权限的管理。管理员拥有全部的功能使用权限，而其他用户只能在管理员赋予的权限内进行操作。管理员给操作员授权，动态分配他们使用系统的权利。详细的功能模块图如图4所示。
4.3 系统流程设计业务流程图是一种表明系统内各单位人员之间业务关系，作业顺序和管理信息流动的流程图。它可以帮助分析人员找出业务流程中的不合理过程等。证券公司管理业务流程如图5所示，客户价值分析模块业务流程图如图6所示。
在以上客户价值判断的过程中。我们可以看出，算法的作用有二个。一个是在前期确定模型参数的时候，算法起到了对前期数据进行归纳的作用，通过最大拟合现有的数据，确定模型的参数数值。这些参数数值，将会成为未来判断新客户未来价值的标准，系统输入的部分数据的含义是对新客户的不完全数据。二是新客户由于缺乏原始数据，算法可以在先前数据挖掘的参数的基础上，做出判断，判断客户未来的客户价值。实现数据挖掘的功能。
4.4 客户价值分类模块的实现客户价值分类是本系统的一个核心功能，这个功能的任务是对新老客户的数据价值进行判断，把上文所说的客户价值评价标准作为判断的核心模型。通过对现有的数据进行统计分析，找到判定客户价值分类临界概率值。这个模型参数将作为判断客户价值的重要参数输入。在系统实现上，采用按钮的方式，当用户激活这个功能的时候，系统会对客户的数据进行算法分析，判断客户的类型，然后在客户表的客户类型属性上自动填写上客户的类型。这些判断数据，操作者可以通过报表的形式进行输出。设计界面如图7所示。
5结束语
本文主要利用了数据挖掘中的贝叶斯分类算法对证券公司客户价值进行了详细的细分。本文以客户生命周期价值为理论核心，通过数据挖掘技术，详细的设计了一套符合证券公司实际操作的客户价值判断方法。系统在设计的过程中，利用交易量和盈亏情况作为两个判断的坐标体系，通过详细的数据分析，找到判定不同客户价值的细分标准。对客户进行详细的分类处理。最后利用JSP语言和数据库技术对客户价值分类算法进行实现。为企业判断客户价值，施行客户细分管理提供借鉴作用。
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公司统计分析范文5
制度建设为统计工作规范运行提供保障
为了规范统计工作，公司确定了统计工作的归口管理部门，设置统计专岗并要求统计人员持有统计从业资格证书。在建立健全统计制度方面，历经了三个阶段。
第一阶段，明确统计工作归口部门及有关部门的职责。2007年，公司制定并出台了《中国石油技术开发公司统计工作管理办法》。确定了公司统计工作实行统一管理、专业分工、分级负责的管理体制。自此，公司建立了以综合统计为中心、专业统计为支撑的统计工作体系，实现了统计信息收集、整理、分析、和服务一体化管理。第二阶段，配合新《统计法》的实施进行适当调整。首先，根据公司新的职能划分调整部门统计工作范围；其次，加强数据资料提供的审批管理，根据内控管理体系要求理顺审批链；同时规定提供和使用统计资料需要遵循的保密原则。第三阶段，进一步对统计工作流程进行细致梳理。2011年我们整理出台了《统计工作规范化流程》，并纳入《统计工作管理办法》。流程中对统计时间、数据口径、收集整理、审核报送、资料归档、台账管理等方面进行了规范，强化了统计数据的责任管理。
信息化手段提高统计工作效率和质量
在业务快速发展的过程中，公司充分认识到信息化建设是加强内控的重要手段，更是实施公司战略目标的基础和保障。为此，我们结合自身业务特点，开发了一套针对国际贸易业务的专业管理软件。业务管理系统将公司经营管理规定和质量管理程序文件的关键控制点贯穿于业务流程的每个环节，实现了信息流、资金流、物流的全面整合管理，并提供强大的决策支持功能，是公司经营管理和内控管理的主要平台之一。
针对合同数量多，需要报送的报表数量及信息量都非常大的特点，公司在系统设计时，强化了系统的经营统计分析功能。通过使用系统，规范了统计数据，提高了统计信息采集效率和质量，同时，通过系统提供的业务、财务、基础信息等多条件统计查询功能，可输出各种统计图表，并根据统计结果生成经营分析结果，为公司领导层提供可靠的决策信息。
统计分析研究为公司经营决策提供依据
公司统计分析范文6
[关键词]上市公司成长性发展；测度评价体系构建；测度评价分析
[中图分类号]F276.6 [文献标识码]A [文章编号]1006-5024（2013）08-0173-04
[基金项目]2012年辽宁省科学技术厅项目“基于风险管理的企业内部环境的模型构建”（批准号：2012220035）
[作者简介]倪筱楠，沈阳大学工商管理学院副教授，博士，硕士生导师，研究方向为会计理论与实务、财务管理理论与实务；（辽宁沈阳110044）
王沈桥，辽宁大学新华国际商学院本科生，研究方向为工商管理理论与实务。（辽宁沈阳110136）
市场经济竞争日益激烈，上市公司在日趋激烈的市场竞争中实现生存与可持续发展的基本目标，为此，作为管理者为上市公司营造可持续发展环境和保持上市公司稳定的成长状态，也是上市公司管理能力高低的科学评判尺度，而分析其成长性正是对其生存与发展能力进行客观的评价。上市公司成长性发展测度评价，决定了上市公司对其战略目标的实现效果，也是关注于现在还是着眼于将来决定这上市公司成长快慢的内容。
一、上市公司成长性发展测度评价思路一系统视角的评价原理
上市公司成长能力是指上市公司在持续不断生产经营中实现企业价值不断增加的实际能力和潜在能力。上市公司是各个地区经济发展的关键点，上市公司的发展反映地方经济发展的状况和水平，上市公司的发展也是地区经济发展的潜在动力，而成长能力更是上市公司市场综合竞争力的一种重要表现。上市公司成长能力财务视角的衡量是从公司全局出发，全面、立体地分析上市公司资本结构安排能力、公司营运能力、公司获利能力等方面的成长状况，以实现对上市公司管理质量及成长能力的全面衡量。系统的价值是一个相对的概念，在对系统进行效率价值评估时要考虑系统所处的实际环境来计量各要素的量化关系。上市公司成长性发展评价系统是上市公司治理系统的子系统，上市公司成长性发展评价系统有效运行的综合结果最终表现为可以对比或汇总的价值集合，最终形成企业价值和社会价值。在项目的定量分析中将上市公司成长的指标体系按系统分析法分层进行设计，第一层是上市公司成长的指标体系，第二层是营运能力、偿债能力、盈利能力及发展能力四个方面指标，第三层面是在第二层面下的各项指标。
二、上市公司成长性发展测度评价流程与构建
（一）上市公司成长性发展的测度评价流程
上市公司成长性发展的测度评价包括上市公司成长性评价体系的构建和运用比较分析与系统分析法对上市公司成长性发展分析的两个方面，由于运用比较分析与系统分析法对上市公司成长性发展进行测度的内容比较重要，故单独作为一个问题列出研究。本文上市公司成长性发展测度评价体系的构建以最为重要的上市公司相关指标为例加以设计和构建，从上市公司成长性发展测度评价方法选择切入，实现上市公司成长性发展测度评价体系的构建。
（二）上市公司成长性发展测度评价体系的构建（以财务评价为例）
上市公司成长性发展测度评价体系的构建首先以选择评价方法为起点，比较权衡平衡计分卡、EVA企业绩效评价指标、Tobin’s Q分析法等方法；其次，实现上市公司成长性财务评价体系的基本构建结果。
1.采纳平衡记分卡分析。平衡计分卡（Balanced Score Card）是一种绩效评价体系。平衡计分卡主要从财务、客户、内部流程以及学习与创新四个视角来测度评价上市公司成长性发展，平衡计分卡可以定位于一种战略绩效管理及评价工具。从财务视角来看，上市公司经营以为股东创造价值为目的。由于各个公司的战略不同，公司长期对于利润的要求和短期对于利润的要求有所不同，然而，从长远来看的利润毕竟是上市公司经营所追求的终极目标；客户视角是公司向客户提供所需的产品和服务来满足客户需要，进而提升公司竞争力。公司内部流程视角主要是公司运用从建立起合适的流程、组织、管理机制等控制点切入，利用设计考核指标测度评价。学习与创新视角是管理者认为上市公司的成长发展与员工能力素质存在相关关系，公司管理者为实现公司快速稳定地成长必须不断学习与创新。
2.运用EVA企业绩效评价指标分析。EVA可称为经济增加值（Economic Value Added）。其基本观点为：将资本机会成本纳入投资成本的核算范畴，若公司投资收益超过资本成本公司，就可以得到增量收益；否则，公司投入资本就可能转移出收益空间。EVA就是企业税后营业净利润与全部投入资本（债务资本和权益资本之和）成本之间的差额，EVA表现为企业资本收益与资本成本之间的差额。EVA=税后净利润一资本总成本，资本总成本=投资资本×加权平均资本成本率，因此，EVA的计算公式通常还可以表示为：EVA=投资资本×（投资资本回报率一加权平均资本成本率），EVA是通过扣除资本成本后的剩余经营利益计算的，EVA也表现为扣除了债务成本和资本成本后的利润余额，EVA计算体现对公司全部成本的价值补偿；EVA系统地反映了公司管理者的资本运营能力和经营效率，EVA计算借助从会计利润扣除资本成本来补偿付出，进而降低了公司的经营风险和财务风险，EVA计算对各项准备、研发费用、商誉、递延税项等会计事项进行了调整，因而EVA计算有利于提高披露的会计信息质量，进而满足上市公司成长性发展测度评价的需求。
3.借助Tobin’s Q分析法透析。Tobin’s Q理论是1969年由诺贝尔经济学奖得主詹姆斯，托宾（JamesTobin）提出的。詹姆斯，托宾把Tobin’s Q界定为企业的市场价值比资本重置成本的比率。Tobin’s Q是衡量上市公司价值的最常用的指标，也是用来比较上市公司市场价值与给上市公司带来现金流量的资本成本指标，它可以理解为上市公司成长机会获取的替代变量。在上市公司成长性发展测度评价中，Tobin’s Q分析法的计算是通过计算上市公司市场价值与上市公司有形资产的重置成本的比率来实现的。上市公司无形资产价值越高，Q计算的数值就越大；反之也相反。Q计算的数值越大，表示上市公司成长发展机会价值所占份额就越大，上市公司成长发展机会就越多。假如Tobin’s Q>1，体现上市公司较高的市场价值与无形资产价值或有较低的有形资产成本，进而，上市公司可进行扩张上市公司规模的决策，也体现出上市公司拥有较高的经营绩效；反之，Tobin’sQ
（三）上市公司成长性发展测度评价体系的基本构建（以财务评价为例）
上市公司基本综合财务测度评价体系是从偿债能力、营运能力、盈利能力及发展能力指标等方面对公司成长性发展实施评价。其中的偿债能力选取应收账款周转率、存货周转率、总资产周转率等指标组成；营运能力由主营收入增长率、净利润增长率、、总资产增长率等部分组成；获利能力由毛利率、每股收益及总资产收益率等部分组成；发展能力指标由总资产增长率、上市公司成长性评价体系如表1显示。
三、上市公司成长性发展测度分析（以辽宁上市公司为例）
（一）总体分析
辽宁上市公司成长性发展的分析结果是根据国泰安数据库中的中国上市公司财务年报数据库、中国上市公司治理结构研究数据库及中国上市公司金融行业财务数据库的数据分析计算得来。
从计算的表2来看，表2计算出的各项指标表现为各项指标在2005-2007年大多呈现增长趋势，而2008年出现下降，在2009年各项指标有所回升。各项指标在2005-2007年大多呈现增长趋势，而2008年出现下降，在2009年各项指标有所回升。表2计算出的各项指标反映了辽宁上市公司总体情况，所计算和反映的信息体现辽宁上市公司总体状况发展强势迅速，说明辽宁上市公司在成长性发展。但是，2008年出现下降趋势，分析原因应该是辽宁上市公司当时是受金融危机的影响，上市公司成长减缓。随着金融危机在2009年影响减弱，2009年各项成长性指标都有所增长。尽管2008年成长指标有下降趋势，但是，总体各项成长性指标基本都呈现上升趋势，说明企业在成长。
（二）具体分析
辽宁省上市公司成长性发展的具体分析主要是分析上市公司每股收益指标、盈利能力指标、营运能力指标及发展能力指标四个方面内容，每个指标都有下一层指标，所分析的对象是一系列反映上市公司成长性发展的指标体系。
从表3来看，2005-2007年每股收益增长了近82.9%。但是，2008年后出现下降，2009年回升至0.3798元。2005-2007年辽宁省上市公司每股收益指标增长幅度较大，2008年每股收益指标下降的原因可能受金融危机的影响，因为2008年正是金融危机影响严重的年份，2009年的每股收益呈现回升趋势，以上分析的是上市公司每股收益指标。
从我们计算的表4来看，盈利能力分析，营业毛利率一直保持在较高水平，资产报酬率除2007年达到0.1358外，其他年份一直在0.07上下。辽宁省上市公司盈利能力指标水平较高，但是，还要针对上市公司作进一步具体分析。
从表5来看，就营运能力指标分析，营收账款周转率近年波动幅度较大，2007年达到峰值298.7012，而2006年只有39，存货周转率近3年一直维持在8上下，总资产周转率自2007年连续两年下降，降幅达到22.7%。
