会计专业有必要学数据分析吗？

一、会计专业有必要学数据分析吗？

非常有必要。会计不仅仅是记账算账和报账，更要对企业的经营成果和财务状况进行分析，找到差距，改进工作，更好的为企业经营决策提供财务方案。

二、会计专业目标岗位分析？

一、自我分析

　　性格特点：细心认真，沉稳踏实，勤奋好学，做事有耐心有毅力，这些性格特点比较适合财务工作者。但是性格内向，不善于沟通，心理承受能力较差，容易有压力，这些性格需要改正和客服。因为任何工作都需要良好的沟通能力和抗压能力。

　　职业兴趣：从小就对数字敏感，也喜欢做这种在别人眼里枯燥乏味的工作。我也不想追求名利，只想做一份踏实的稳定的工作。

　　胜任能力：在学校，我的专业课成绩一直都名列前茅，而且很注重理论结合实践的应用。在最后半年的实习期，我在一家企业的实习工作得到了他们的认可，而且有意邀请我毕业后到他们公司工作。

　　总结：通过对性格和兴趣的分析，还是比较适合从事财务方面的工作，也有一些不足需要改正，在以后的生活中要尽量完善自己。

　　二、环境分析

　　外部环境：因为高考前后几年会计专业特别热门，导致现在本专业毕业生数量巨大，供大于求，本来就业压力就大的现状下，此专业就业形势尤其严峻。

　　内部环境：我所就读的大学不是名牌大学，学历也只是普通的本科学历，虽然成绩优异，但在求职大军中没有什么特别明显的优势。

　　三、职业目标的确定

　　短期目标：毕业后先找一份工作，不要求太高，一边工作一边考注册会计师，争取在两年内拿到资格证，同时锻炼人际交往能力，学会沟通技巧。

　　中期目标：拿到注册会计师资格后，用3-5年的时间到会计师事务所工作，积累经验，完善专业知识和管理能力。

　　长期目标：未来当自己的实力达到一定水平的时候，自己开会计师事务所，做自己的事业。

　　结束语：有了既定目标，我就会一步一步的朝这个目标去努力。相信我会成功的。

　　会计人生职业目标规划范文(二)

　　在这个人才济济的社会，竞争成为一种进步的工具，竞争是一种淘汰平庸者的战斗。真正的赢家是属于那些凡事都做得完美的人。每时每刻我们都要意识到危机，通过各种途径的学习来强化自己的生存本领，强化自己的竞争意识。一本书中这样写到：一个不能靠自己的能力改变命运的人，是不幸的，也是可怜的，因为这些人没有把命运掌握在自己的手中，反而成为命运的奴隶。而人的一生中究竟有多少个春秋，有多少事是值得回忆和纪念的。生命就像一张白纸，等待着我们去描绘，去谱写。

　　未来，应该掌握在自己手中。如今，身为大学生的我们，在一天天消磨时光的日子里，不如抓紧时间多学一些知识来充实自己。人的大学时光一生中也许就一次，不把握好，将来自己一定回追悔莫及。于是，再经过一番深思熟虑之后，我决定把自己的未来设计一下。有了目标，才会有动力。

　　水无点滴量的积累，难成大江河。人无点滴量的积累，难成大气候。没有兢兢业业的辛苦付出，哪里来甘甜欢畅的成功的喜悦?没有勤勤恳恳的刻苦钻研，哪里来震撼人心的累累硕果?只有付出，才能有收获。

　　(一)自我解析

　　1、自我兴趣爱好盘点

　　1爱好：看书、轮滑、听音乐、看电影、登山、旅游

　　2喜欢的书籍：《海底两万里》、《年华是无效信》

　　3喜欢的歌曲：《youraisemeup》、《蜗牛》

　　4心中的偶像：鲁迅、周杰伦、落落、she

　　5信奉教条：做最好的自己

　　2、自我优势优点盘点

　　1具有冒险精神，积极主动。勤奋向上，只要我认为应该做的事，不管有多少麻烦都要去做，但却厌烦去做我认为毫无意义的事情。

　　2务实、实事求是，有目标有想法，追求具体和明确的事情，喜欢做实际的考虑。

　　3与人交往时随和，谦逊、不拘小节，对朋友忠实友好，有奉献精神，充满一腔热血喜欢关心他人并提供实际的帮助。

　　4做事有很强的原则性，学习生活比较有条理，愿意承担责任，依据明晰的评估和收集的信息来做决定，充分发挥自己客观的判断和敏锐的洞察力。

　　3、自我劣势缺点盘点

　　信心不足，不敢去尝试一些新事物;对失败和没有把握的事感到紧张和压力;兴趣容易转移;脾气有时温和，有时暴躁，容易激动，在公众场合不敢展现自己，有些害羞;做事情有时拖拖拉拉。

　　4、个人分析：

　　1我的职业价值观：小康型。追求虚荣，优越感也很强，渴望能有社会地位和名誉，希望常常收到人们的尊敬。欲望得不到满足时，由于过分强烈的自我意识，有时反而觉得很自卑。

　　2相应职业类型：会计、记账员、成本估算员、税务员等

　　3我的职业兴趣：企业性工作。包括策划、管理、行政及商务专业工作等，需要具备领导才能、有决断力、并能在压力下独立工作。

　　4我的气质：多血质。活泼好动，反应灵敏，乐于交往，注意力易转移，兴趣和情绪多变，缺乏持久力，具有外倾型。

　　5我的职业性格：敏感型和思考型。敏感型——精神饱满，好动不好静，办事爱速战速决，但是行为常有盲目性。与人交往中，往往会拿出全部热情，但受挫折时又易消沉、失望。思考型——这类人工作、生活有规律，爱整洁，时间观念很强，重视调查研究和准确性。宜从事工程师、教师、财务和数据处理等职业。

　　6小结：所谓知己知彼，通过上面较为客观的自我分析，我认为，最基本的我清楚了我现在学的这个专业还算是通往我理想职业的专业，也比较符合我自身的个性。

　　(二)环境分析

　　1。家庭环境:

　　我出生在一个普通的家庭,经济状况一般,父母希望我毕业后能找到一份比较好的工作。

　　2。社会一般环境：

　　中国政治稳定，经济持续发展。在全球经济一体化环境中扮演着重要的角色。经济发展有强劲的势头，加入wto后，中国经济和世界接轨

　　3。会计特殊环境：

　　“热”—会计就业面相对比较宽，国企、私人企业等都需要会计人员“高”—学历要求高，工作素质以及薪水高“缺”—中级以上会计师、注册会计师以及精算师等高级财务人员。由于中国的会计电算化发展较晚，知识大部分源于国外，与发达国家相比，尚存在差距，值得我们总结深思。这些差距主要表现在如下几个方面：理论研究的滞后性、方法论研究的滞后性、会计值息系统模型规范研究的滞后性、“it”技术应用的滞后性、会计教学体系和教学手段改革的滞后性。

三、FA失效分析是什么？怎么去做失效分析？

FA，failure analysis, 失效分析领域很宽广。失效分析说简单也简单，但说不简单，也够你学个10年8年的。因为涉及的物理化学知识太多了。博士生毕业的也有很多做这一行的。好好做，会有一番前途的，工资上万不是问题，但你要很专业。

FA做的好的人，基本上到后来都是该领域的专家级人物。做主管，做经理，是顺其自然会给你的，只要你肯学，肯努力。

四、经营数据分析需要分析哪些数据？

1、引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

2、转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

3、留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。

五、生产数据分析主要分析哪些数据？

数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。

1、生产数据现状分析。

生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。

对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。

对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。

纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。

平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。

2、生产数据原因分析。

原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。

生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。

六、会计专业自身因素劣势分析？

会计专业自身因素那是就是学的人太多了，而且不能直接创造收益呀，所以不会受到公司重视。

七、怎么分析数据？

1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。

2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。

3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。

4、时间序列趋势法：查看时间趋势。

5、相关性分析法：相关性、因果性。

分析模型

对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：

需要解决的问题涉及那些维度的数据；

从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。

从原始数据集到分析数据是否需要加工。

而所有的模型，都是为了更好的解决问题。

RFM分类模型

R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。

F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。

M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。

通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，

20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。

分支的界定，往往使用中位数法。

最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。

该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。

AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。

A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播

模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。

5W2H通用模型

生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。

用户生命周期模型

互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，

对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。

八、dps数据分析怎么分析？

《地下城堡》数据分析方法说明

1.DPS，俗称秒伤，是衡量各勇士伤害值的主要指标;

2.实战中，在dps值接近的情况下，速度值高的勇士攻击频率更快，补刀效果更好;

3.对速度值的解析：基本上可以将速度值理解为10秒钟内勇士的平均攻击次数;

(1)龙的速度是2.1，平均10秒可以攻击2.1次，技能cd是4.76秒;

(2)佣兵王的速度是11，平均10秒可以攻击11次，技能cd是0.9秒;

4.天赋伤害加成的考虑，鉴于2.4版本已经普及各类天赋，因此不得不考虑天赋加成的影响。从目前取得的数据来看，dps加成的天赋主要有以下几个，共计850，也就是说最高每次攻击附加850;

(1)传说伤害强化：+400;(传说以下的就不考虑了)

(2)巨熊祝福：+40，

(3)猎鹰祝福：+50

(4)武器打磨：+60

(5)君王光环：+300

5.另外，由于“先发制人”(战斗开始时，所有角色已准备就绪)天赋的存在，我们不得不考虑第一轮攻击对dps的影响，也就相当于在正常输出频率之外，额外增加一轮输出;

6.技能伤害是包括基础伤害和持续伤害的，比如织梦法师，基础伤害3500，持续伤害3000，那么技能伤害就是6500;

7.考虑到目前的战斗基本上是在10秒内结束，而速度攻击频率的标准时间也是10秒，所以以下数据就选取各个勇士在10秒内的总输出，除以时间，来得到综合dps。具体计算规则如下：

DPS=(第一轮技能伤害值+技能伤害值*速度)/10秒

九、网站数据分析应该重点分析哪些数据？

1. PV/Page View PV即Page View，页面被浏览/打开的次数，在网站数据分析中，通常指网站统计所统计出来的访客访问网页的次数，也就是这个访客打开了多少次网页，也相当于我们平时说的浏览量。通过PV的数值，我们可以看出所有访客在一定时间内，打开了我们网站多少个页面或者刷新了某个网页多少次，也就是访客每刷新一次页面，都会被统计工具记作1个PV。PV的值不能直观看出真实的访客数量，只能看出所有访客打开了我们网站的次数，如果一个访客刷新页面100次，那么PV就会增加100。

2. UV/Unique Visitor UV即Unique Visitor，译为独立访客数，即进入/浏览网站的访客数量，判断依据一般以浏览器的cookie（储存在用户本地终端上的数据）和IP两种方式为准。打个比方：依靠浏览器的cookies来判断UV的话，一定时间内，同一个访客通过同一个浏览器多次访问我们的网站，则只记作1个UV，假如这个访客使用了不同浏览器或者清除了浏览器的缓存后，再次访问我们的网站，则会再次被记作1个UV，也就是总共有2个UV。即使我们无法通过UV非常准确地判断网站的真实访客数量，但是，相比其他指标来说，是目前较为准确的判断依据。

3. IP/Internet Protocol IP即Internet Protocol，独立IP数，IP地址大家应该都比较了解，而在网站数据分析中，指的是在一定时间内用户在不同IP地址访问网站的数量。同一个IP地址下，即使是不同的用户访问了我们的网站，统计工具所统计的IP值均为1，也就是只会展现同一个IP地址。正常情况下，UV的值会大于IP的值，这是因为像学校、网吧、公司等IP共用的场所，用户的IP都是相同的，而访问的设备不同，则会导致UV的值大于IP的值。

跳出率/Bounce Rate 跳出率即Bounce Rate，跳出指的是访客仅浏览了一个页面就离开了我们的网站，所以跳出率的则为：仅浏览了一个页面就离开网站的访问次数，占网站总访问次数的多少，即跳出率=跳出的访问量/总访问量×100%跳出率是网站数据分析中非常重要的指标之一，通常情况下，跳出率越高，该页面的吸引力越低。如果页面的跳出率过低，这时候你就应该检查这个页面的是否能正常打开，你的目标用户是不是对这些内容不感兴趣，页面是否有做好引导内容等等，跳出率在很大程度上反映了页面的质量问题。

4. 平均访问时长/Average Time on Site 平均访问时长即Average Time on Site，是指在一定时间内，访客在该网站或者页面浏览或逗留的平均时间，也就是：总浏览或逗留时长/总访问量=平均访问时长平均访问时长也是衡量网站或网页的内容质量好坏的重要指标之一，平均访问时长越长，证明网站或网页的内容有质量高、有深度，访客愿意仔细浏览。 比如像美食、旅游、技术、图片、小说、视频、这类内容网站，他们的平均访问时长会更长，而像企业类的产品站、服务类站点访问时长就会短一些。

十、大数据与会计专业类别？

大数据与会计专业属于管理类大类。

因为大数据与会计专业其实是传统的会计专业方向的，只不过是说集合了互联网的大数据等的优点来进行会计统计的，她的主要工作内容还是帮助企业进行财务方面的管理，主要是在财务上面的跟踪报销审计等工作内容，帮助企业进行分析制定计划等等，是一个辅助类的管理方向。