变动成本案例分析？

一、变动成本案例分析？

1、 固定成本：折旧 22000其他固定费用 36000销售人员佣金 20000管理费用 15000保险 1000利息费用 20000职工薪酬 14000变动成本：奶油 14000巧克力 80000直接人工 50000锡纸 10000包装纸 12000半变动成本：电费 200002、 总固定成本：22000+ 36000+20000+15000+1000+20000+14000+20000*30%=134000总变动成本：14000+80000+50000+10000+12000+20000*70%=180000每块巧克力的变动成本：180000/200000=0.93计算长城公司的盈亏平衡点；盈亏平衡点销售量：134000/（3-0.9）= 63810块盈亏平衡点销售额：134000/（3-0.9）*3=191429元4计算安全边际额200000*3-191429=4085715计算现有销量下的利润。200000*（3-0.9）-134000=286000

二、金融大数据 案例分析

金融行业一直是大数据技术应用的先行者之一。随着金融服务的数字化转型，金融机构日益意识到利用大数据分析来优化业务决策和提升服务质量的重要性。本文将结合实际案例，探讨金融大数据在业务中的应用和优势。

金融大数据应用案例分析

一个典型的金融大数据应用案例是风险管理领域。金融机构通过收集和分析海量数据，可以更准确地识别潜在的风险因素，有效降低信用风险和市场风险。以信贷风险评估为例，通过分析客户的交易记录、信用报告等数据，银行可以更精准地评估客户的信用风险水平，从而制定更合理的贷款授信政策。

另一个重要的应用领域是市场营销。金融机构可以通过大数据分析客户的消费行为、偏好等信息，精准定位目标客户群体，制定个性化营销策略，提升营销效率和客户满意度。例如，银行可以根据客户的投资偏好推荐相关金融产品，提高产品的购买转化率。

金融大数据分析的优势

金融大数据分析具有多方面的优势，主要包括：

• 实时性：大数据技术能够快速处理海量数据，实现实时数据分析和决策，帮助金融机构快速响应市场变化。
• 精准性：通过对数据的深度挖掘和分析，金融机构可以做出更加客观、准确的业务决策，降低风险并提高效益。
• 个性化服务：大数据分析可以帮助金融机构更好地了解客户需求，提供个性化定制的金融产品和服务，增强客户黏性。
• 风险控制：通过大数据分析，金融机构可以更好地识别和评估风险，制定相应的风险控制策略，提高业务稳健性。

总的来说，金融大数据在金融业的应用前景广阔，能够帮助金融机构提升服务水平、降低成本、提高效率。然而，在应用金融大数据技术时也需注意数据隐私和安全等问题，保障客户数据的安全和合法使用。

以上是本文对金融大数据应用案例分析的探讨，希望能为读者提供一些启发和参考。随着大数据技术的不断演进和金融行业的持续创新，相信金融大数据在未来会发挥更加重要的作用。

三、案例分析ppt要用数据吗？

答，数据是证明事件结论的重要论据。

所以，无论分析的内容是什么，如果有足够准确的，且具备足够说服力的数据，就一定要用数据来说明分析情况。

四、pandas数据分析实战案例？

当使用 Pandas 进行数据分析时，以下是一个实战案例的示例：假设我们有一个包含不同国家或地区的人口数据的 DataFrame，其中包括列如 country （国家或地区名称）、 population （人口数量）和 area （面积）。首先，我们可以使用 Pandas 读取并查看数据： import pandas as pd# 读取数据data = pd.read_csv('population_data.csv')# 查看前 5 行数据print(data.head()) 接下来，我们可以进行一些基本的数据分析操作，例如计算每个国家或地区的人口密度（单位：人/平方公里）： # 计算人口密度data['density'] = data['population'] / data['area']# 查看前 5 行数据，现在包含人口密度列print(data.head()) 然后，我们可以使用 Pandas 的图形功能绘制一个人口密度的散点图，以便直观地观察不同国家或地区的人口密度分布： # 绘制人口密度散点图import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(data['area'], data['density'])plt.xlabel('Area (square kilometers)')plt.ylabel('Population Density (people per square kilometer)')plt.title('Population Density')plt.show() 最后，我们可以对人口数据进行一些统计分析，例如计算每个国家或地区的人口数量的总和、平均值、中位数等： # 统计分析print('总人口：', data['population'].sum())print('平均人口：', data['population'].mean())print('中位数人口：', data['population'].median()) 通过以上示例，我们使用 Pandas 进行了数据读取、数据处理、图形绘制和统计分析等基本的数据分析操作。你可以根据自己的实际数据和需求进行进一步的分析和探索。请注意，在实际应用中，你可能需要根据数据的特点和分析的目的选择适当的方法和函数。此外，还可以结合其他数据分析工具和技术，如数据清洗、数据可视化、数据建模等，以获得更深入的洞察和结论。

五、叮咚买菜物流成本案例分析？

叮咚买菜物流的成本，我分析是大多数是亏的，叮咚是在把做广告的费用摊在上面，物流速度是快的，服务也是好的，来搏的客户的口头赞扬，一传十，十传百，口口相传，美誉不断，每单如果在10元以上，常此以往，就能维持物流人员的工资成本。加油，叮咚！

六、有哪些企业运用作业成本法核算成本的案例（具体成本数据分析）？

如何进行项目成本的核算？

项目成本核算介绍

项目成本核算是通过一定的方式方法对项目发生的各种费用进行统计分析的一种科学管理活动。它对于加强成本管理，促进增产节约，发展企业生产都有着重要的作用。比如正确算出项目的实际成本，将它与预算成本进行比较，可以检查预算成本的执行情况；可以及时反映施工过程中人力、物力、财力的耗费，挖掘降低项目成本的潜力；可以为各种不同类型的项目积累资料，为修订预算定额、施工定额等提供依据。

当然，项目成本核算不只是简单的计算，它要为项目成本管理目标服务，要与管理融于一体。建议可根据项目特点和对成本管理的要求，来灵活组织和核算。比如对于 IT 行业或者做系统集成来说，收入就是项目合同收入，成本就是人工成本+软硬件成本+零散报销费用等，核算更加简单。

下面本回答分享一个项目成本核算案例，核算项目仅作参考，重点可关注我所使用的软件工具，它的应用场景非常广泛。可用于各类项目管理，可以作为项目经理、管理者、财务、会计、职能部门、数据公司的高效率工具。

这个案例是以工程项目成本核算为例，用 SeaTable 表格正确及时地核算施工过程中发生的各项费用，计算工程项目的实际成本，完成项目成本核算的中心任务。从时间上既可用于按月成本核算，也可以用于对已完成项目的成本核算；从核算对象上，既可核算单个项目成本，也可以管理多个项目的成本核算；从核算方式方法上，实现项目成本采集、归集和统计分析的自动协同。实现项目施工中、完工后成本费用的有效对比。从而让项目核算工作更加轻松高效，管理更加精进，提升盈利水平。

（案例）建立项目成本核算管理表

创建一个 SeaTable 表格，在其中增加三个子表，分别记录：项目主要信息、项目收款情况、项目成本费用明细。后两个子表通过“链接其他记录”列类型分别与「项目总表」进行关联。在此基础上，再通过“链接公式”类型实现：已收款、实际成本、最大成本项、最大单项占比等数据的跨表引用或计算。

「项目总表」

除了记录项目经理、合同金额、预算成本等基本信息外，还利用跨表链接和计算，实现了已收款比例、实际成本与预算成本的成本差、差异率、毛利润、利润率等主要数据的自动计算和展示。省去了很多手动统计的工作，也能让管理者对项目一目了然。

「收款记录」

用来记录每个项目的收款情况，每一期收款都关联上属于哪个项目。点击“项目”列的项目名称，在弹出的链接记录上可以进一步点击，以查看该项目的全部详情；在表上增加了“按项目分组”视图，可以更清晰展示不同项目的收款明细。

「项目成本」采集

项目成本通过与项目的各业务部门/项目经理/指定负责人进行实时采集，自动汇总和计算，总体上遵循直观、清晰、简明的原则，以便于被采集人员能很好地理解和利用，有效地控制项目的成本费用。这里简单说明几点。

1.表中的“单项成本比例”通过数据处理中的“计算百分比”实现一键自动计算；

2.表中的“成本大类”和“成本小类”进行了级联设置，比如从大类选择直接费用后，成本小类中只能选择大类下的选项。

从左至右依次为：自动计算单项成本百分比、单元格着色

3.成本费用填报通过“通用外部应用”功能来实现，即创建表格字段后，再从“插件——外部应用”中创建一个应用，增加了两个用了表格类型的页面，实现项目成本费用填报（可改）、项目成本核算（只读）的应用效果。平时通过应用的链接或二维码即可查看和编辑。

根据数据收集的不同场景及要求，还可以使用“表单”、“数据收集表”功能，比如能实现每个填写人（创建者字段）仅能查看、填写和修改自己的信息。此处不做过多介绍。

外部应用设置（管理员视角）：

项目经理账号（填报人角色）视角：

通过在外部应用中对数据权限进行预过滤设置（经办人包括当前用户），并结合对页面权限进行设置（特定角色可以添加、更改行）实现经办人也就是项目成本费用填报人，仅能查看和更改自己的项目费用信息。管理员在原表格中可以看到所有人填写的信息。

在企业实际中，如果内部需要项目费用的审批确认，那么可以用“工作流”功能来自定义审批流程，审批任务发起后，按节点自动流转，全流程可视化，每条任务及其当前审批状态、当前审批负责人都会同步保存在表格中。轻松实现审批的规范化、自动化和整合化。

当然，比较简单的审批确认，还可以通过“自动化规则”+“锁定行”，或用“列编辑权限”来实现。总之，对发生的各种成本和费用进行确认比较灵活。这里不做过多介绍。

项目成本核算报表统计分析

正确地核算出符合项目管理目标的成本数据和指标后，需要让成本数据可视化，以便能为经营策略判断提供有效依据，真正使项目成本核算成为管理者的参谋和助手。比如让管理者直观地看到项目成本的构成、占比、变化趋势、预算成本和实际成本的偏差等。

这用表格的“高级统计”插件就可以轻松实现，不仅图表类型丰富，操作简单，还能选择基于不同视图（不同的过滤数据）进行统计分析，而且能为不同项目增加多个数据大屏仪表盘，图表可拖动位置，可导出为图片。提交相关部门或直接共享都很方便。

图表类型：

全部项目：

单个项目：

总结

降本增效是永恒的课题，IT项目、工程项目同样如此，只有核算清楚项目成本、毛利等，才能有效地进行项目施工和精细化管理。SeaTable 作为一款以智能表格为基础的新型数字化平台，凭借其丰富易用的功能，为我们提供了一个高效灵活的软件工具，可以低门槛搭建出各类业务系统和应用。本案例中，通过它快速实现了项目成本的汇总和统计、可视化的数据分析报表等项目成本核算工作。从而为项目经理、管理者提供决策依据，帮助他们及时调整施工战略与方法，最终提升项目的利润空间。它可以作为项目经理、管理者、财会、职能部门和数据公司的高效率工具。

本回答仅抛砖引玉，在具体的使用中，大家可根据行业及具体项目的不同，在成本核算方法、程度和标准的选择上，在成本核算对象和范围的确定上，可以与项目特性和成本管理要求相结合，并与项目一定时期的成本管理水平相适应。欢迎探讨和分享更多使用。

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七、建设项目融资成本分析案例？

一个建设项目的融资成本分析案例可以是一个房地产开发项目。在这个案例中，融资成本分析将涉及到项目的资金需求、融资渠道和融资成本的计算。

首先，项目的资金需求将包括土地购买、建筑物建设、设备采购等方面的费用。然后，融资渠道可以包括银行贷款、债券发行、股权融资等方式。每种融资渠道都有不同的融资成本，如利率、手续费、股权分红等。

在融资成本的计算中，需要考虑到每种融资渠道的具体条件和费用，并综合计算出项目的加权平均融资成本。这样可以帮助项目方评估融资成本对项目盈利能力的影响，以及选择最合适的融资方式。

通过融资成本分析，项目方可以更好地了解项目的融资需求和成本，从而做出更明智的决策，提高项目的融资效率和盈利能力。

八、金融行业数据分析怎样？

在金融行业，数据分析是一个相当重要的领域。以下是一些主要的步骤和技术：

1. 数据收集和清洗：在进行数据分析之前，需要收集和整理相关的数据。这包括从不同来源获取数据，如银行的数据库、外部数据提供商或公开数据源等。数据清洗是另外一个必要的步骤，它可以去除无效的数据，填充缺失值，并修正错误的数据。

2. 统计分析和建模：通过应用统计学和机器学习方法，将数据转化为可用于分析的信息。例如，基于历史数据，可以预测股票价格走向；基于客户交易记录，可以识别出具备高潜力的客户，从而推出个性化的市场推广方案。

3. 数据可视化和报告: 一旦有了数据分析结果，并审查过找到了趋势，就需要将结果呈现给其他人员并解释。为此，制作报表和可视化图表可以使数据更加直观和易懂。这样，利益相关者(如管理层)就能更好地理解数据，从而做出有意义的决策。

4. 安全和合规性： 在金融领域，数据的保密性和安全性至关重要。 因此，分析人员必须熟悉合规性要求，并确保数据在处理过程中不泄漏，同时采取必要的措施来保护数据。

总体而言，金融行业数据分析需要具备数据科学、统计学、机器学习等技能，并对金融领域的相关业务有深入的理解和知识。此外，也需要掌握相应的工具和技术，如R或Python编程语言、SQL数据库、数据可视化工具和报表制作软件等。

九、案例分析五大模块？

案例分析的五大模块包括：问题识别：确定案例的主要问题或挑战。背景分析：收集和分析与问题相关的背景信息，包括公司、市场、竞争对手等。问题分析：深入研究根本原因，识别可能的影响因素。解决方案：提出具体的解决方案，包括策略、计划和行动步骤。实施和监控：制定实施计划，跟踪解决方案的执行情况，并根据需要进行调整。在进行案例分析时，还需要注意以下几点：明确分析目的：确定分析的重点和目标，以便更好地回答问题。数据收集和分析：收集和分析相关数据，支持解决方案的提出。逻辑推理和论证：运用逻辑推理和论证方法，确保分析的合理性和可行性。团队合作：在团队中进行讨论和协作，集思广益，提出最佳解决方案。沟通和展示：有效地沟通和展示分析结果，以便向他人传达和解释。通过遵循这五大模块和注意事项，案例分析可以帮助人们系统地分析和解决实际问题，提高决策能力和问题解决能力。

十、大数据应用的典型案例和分析？

以下是一些大数据应用的典型案例和分析:

1.个性化推荐系统:通过收集和分析用户的历史行为、偏好和需求,为用户提供个性化的推荐内容和服务。例如,亚马逊商品推荐系统通过对用户的历史购买记录、搜索记录、点击行为等数据进行分析,为用户推荐他们感兴趣的商品。

2.欺诈检测系统:通过收集和分析大量的数据,检测并防止欺诈行为。例如,银行使用大数据技术来检测信用卡欺诈行为,通过对客户的信用历史、交易记录等数据进行分析,发现异常交易并立即采取措施。

3.人脸识别技术:通过采集和分析人脸图像数据,实现自动身份验证和识别功能。例如,一些酒店使用人脸识别技术来检测客人的身份并为他们提供个性化的服务。

4.智能客服系统:通过收集和分析大量的客户对话数据,实现智能化的客服服务。例如,某些公司使用自然语言处理技术和机器学习算法来训练客服机器人,实现对客户问题的快速回答和处理。