算力日報表

㈠ 如何增強對數字的敏感

1、認識數字的重要性 「在商業世界裡，數字非常重要。」這句話看似抽象，卻很真切。數字就像體檢表，是行動的結果和評量的工具；數字也像儀錶板，可指引方向和預測未來。

2、養成凡事附上數據與參考資料的習慣 數字是溝通、說服及談判的重要依據。例如，如果想申請增加設備，試著加上「可達到總費用節省多少錢」，讓數字為你說話，或許就能提高通過的機率。

3、在評估或分析任何情況時，都試著將其數字化 簡單明了的數字，十分有助於記錄、資訊傳達、比較檢討及分析等商業行為。這就像是學習做一個「重視金額」的人，凡事不以感情（感覺、印象、善惡）做判斷，而是以「金額」「數字」「比率」，作為衡量的尺度。

例如，如果認為舉辦宣傳活動可提升產品知名度，那就試著將知名度，換算成「金額」。

4、將PDC循環應用在工作上 在採取任何行動前，都要擬定計劃（Plan），然後實際執行（Do），接著再檢核（Check）結果與計劃之間的落差，作為修正行動（Action）的參考。

5、經常以矩陣圖思考問題 面臨錯綜復雜的問題時，可以矩陣圖加以展開，從中可發掘出未曾發現的問題點，然後再依據問題點的急迫性與重要性，研擬對策。

6、有時間觀念 假設A公司1小時能處理1單位的工作量，B公司則是1小時10單位，這個10倍的差異，可換算成B公司1年處理的工作量，A公司得耗時10年。時間既可以換算成金錢、效率，更速度的展現。因此，有數字力的人不會虛度光陰，也會守時、守信用。

7、有效運用資金 要發揮金錢的價值，就必須在使用金錢之前，預測效果或效益如何，使用之後更要詳細確認。在日常生活中，養成大小事情都必以「損益計算」的方式來思考。

8、養成計算（合計值）的習慣 許多人都有類似經驗，那就是錯誤的數字往往像滾雪球一般，進貨量、銷售量或庫存量的登記，有時候是一個項目出錯，就連帶一直錯下去一樣。因此，對於圖表內的數字或金額，習慣性地進行加總，方便於在做整體控管時，能夠依重要程度判定優先順序。

9、將所有目標都數據化 日產汽車（Nissan）執行長卡洛斯·高恩（Carlos Ghosn）曾說：「無法數據化的目標，我無法執行。」

有時候，組織的願景或任務，都是較為抽象的，因此要落實為具體的數字，才能執行與評量。 例如，可將「拓展人脈」這項目標，轉化為「每個月與人交換30張名片，而且日後與其中5位保持聯系」或是將「加強廣告活動」轉化為「向15家媒體宣傳，達到8家確實刊載」。

如果目標較為遠大，最好能區分為近程、中程和長程三階段，然後再決定每一段時期要達成的目標。這個過程就是所謂的「倒算力」，亦即為了達成遠程的目標，往回推算中程、近程應該做什麼，甚至近到這個月、這星期或現在就該做什麼，作為達成目標的查核點。

(1)算力日報表擴展閱讀

在中國古代思想中，3為基數，9為極數，除了5和3、9外，12在古代文化中也有重要的地位，在我們的生活中除了五行、五味、五臟、五色等和5有關的物質外，還有很多和12有關的，如12生肖、12時辰、12個月……

這種思想在麻將中也得到了充分的體現，144是12的平方，108也是12的倍數。另外，在麻將規則中，規定每人抓13張牌，而13乘以4等於52，這正暗合了一年有52個星期的規律。反映了物質的存在形式，數字則代表了物質存在的數量。

計算過程中的一種數據特徵，以二進制數字（零和一）表示。表示時要看它與一些特殊的數的關系。如...16、8、4、2、1等。

例：9 用二進製表達就是 1001 。因為它有1個8和1個1。

㈡ 來料到貨後倉庫需要做那些工作才可以將物料進行入庫

唯智WMS倉儲管理系統
功能特點:多倉庫、多貨主支持系統全面支持多倉庫和多貨主管理要求。能夠通過一套系統快速實現對於客戶分布於全國的倉庫網路進行集中管理。 並有效的為大量不同的貨主提供差異化倉庫管理服務。相關倉庫間可以實現聯動作業， 以構建一體化的物流服務體系；集中部署，全局視角，對各類業務可以全局掌握和局部協調，可以實時查看分析、統計報表。
全局庫存可視化:系統全面實現物流全局庫存的可視化（Visibility），通過集中式管理，掌握所有倉庫庫存，從不同角度查看庫存總量、分布情況，以及計劃在途、實際在途庫存等。實現精確的庫齡管理，庫存周轉控制，對各倉庫之間的調撥和庫內移位提供依據和支撐。
強大的作業規則策略:系統提供強大的上架策略，揀選策略，補貨策略，波次策略，盤點策略；當作業指令到達倉庫後，系統能夠根據預先制定的策略，自動編制執行方案；在滿足客戶各類收發貨要求（例如先進先出，後進先出，按批次發貨等）的基礎上，優化倉庫作業動線，節省叉車和作業人員工作量，解決作業瓶頸，優化庫存擺放布局。
精益的庫作業內管理:系統按照收貨、上架、揀貨、發貨、移位、盤點、庫內加工等將庫內的各種作業模式進行細分，按照任務排入作業隊列，各個區域的操作員會自動接收到作業任務。通過RF模式或者Paper模式的作業都能夠記錄相關工作量，可以實現計件工資管理以及員工KPI考核。系統通過庫存日誌，完整記錄每一個系統動作，和庫存變化情況，當發生貨差後，能夠做到有據可查。系統支持部分收貨、部分揀選、部分發運、退貨、退揀等各種特殊作業要求。
細致的批屬性管理:除了按貨主、商品代碼來區分貨物品項外，系統提供15個貨物批次屬性，包括：包裝、規格、供應商、原產地、顏色、批次、批號、保質期等。能夠彌補ERP系統無法對於物料進行細致區分，並指導作業的缺點。 批次屬性為倉庫管理者提供了對於相同物料細節差異管理的手段。
支持Telnet模式的RF作業:系統內嵌RF 模塊，可以實現倉庫無紙化作業要求，能夠大幅提升庫存准確率和及時率。唯智RF模塊基於Telnet協議開發，具備：支持企業集中部署、通訊速度快、網路要求低、兼容各類手持終端設備、易於軟體更新和維護等多項優點。
基於自然語言的計費規則引擎:多貨主，多業態的物流計費管理是靈活多變的，系統基於自然語言的計費規則引擎用來解決這個問題。唯智公司的計費引擎是同時支持TMS和WMS的一體化設計，可由客戶任意定義計費規則、費用類型、多級費率、分段計費等復雜模
基礎資料:主要提供倉庫及庫區、庫位的劃分設置；提供貨主、客戶、承運商等各應用主體及相關地址、聯系方式和一些預設資料的設置；提供貨品、貨品屬性、包裝、BOM組件等的設置；提供倉庫管理的規則設置如全局參數配置、貨品定位分類、庫位定位分類、上架規則、揀貨規則等；還提供基礎數據導入模型的設置，方便基礎數據的快速導入和校驗。
收貨管理:系統支持手工創建和導入收貨單、ASN（提前到貨通知），並提供收貨單的列印和貨品條碼的列印功能。支持托盤管理，並根據預先定義的上架規則，完成收貨作業。
庫存管理:庫存管理是用於對庫內貨物的日常管理功能，包含庫內移位、凍結、解凍、碼托、拆托、包箱、庫存的查詢功能； 通過相應策略設定，可以實現庫內補貨、和庫內加工作業等功能。
盤點管理:系統支持全盤和循環盤點、明盤和盲盤功能。循環盤點可按貨主、商品、貨位、動碰盤點等方式進行。盤點完成後，系統自動生成差異報表。 作業人員可以通過差異調整功能，第一時間將庫存調整為帳實相符，並釋放相應庫位以便將對於倉庫作業影響降到最低。而後看可以通過盈虧調整功能， 解決倉庫貨差問題。
發貨管理:同時支持按單揀貨和批量揀貨。既可根據發貨單自動揀貨，也可生成波次，制定批揀計劃，根據設置的揀貨規則完成批量揀貨作業及二次分揀。另外，還包括交叉理貨管理、BOL發運單及Master BOL裝車單管理。
結算管理:系統支持多方復雜體結算體系。可根據面積、重量、托盤等算力資費、裝卸費、加工費等各類費用。功能包括：規則定義、費率維護、費用計算、費用分攤、費用取消、手工錄入費用等。
統計分析:採用潤乾的報表工具，內置日常報表：進出存日報表、進出存月報表、出入庫台帳、庫存變化日誌報表、倉儲佔用情況報表。報表工具靈活便捷，便於企業開發自身所需要的報表。
系統管理:按照用戶、角色、組三級管理模式。可以從菜單許可權和數據許可權兩個維度對角色進行授權，可以明細到功能按鈕層級進行授權管理，滿足各層級人員的管理需求。

㈢ 簡信CRM分享：數據統計與分析的有力工具——在線CRM系統

任何企業不論大小，都會有一定的數據。企業每天做的業績、運營等報表，不管是紙質的還是電子版，上面所顯示的都是數據。正確的數據分析可以反映出經營的問題，就猶如舵手依賴導航一樣。數據分析如此重要，如何進行數據分析呢?通過相應的演算法模型將這些數據進一步分析，就能生成相應的企業經營指導方案重點在於，整個收集數據、分析數據與生成報告的過程都是自動化的，無需人工參與。例如在線CRM系統，只要有相應的數據，系統就會自動生成可視化報告，供企業人員參考。

1.收集數據

在線CRM系統可以積累大量的客戶數據，包括客戶檔案，客戶訂購積累，客戶對資訊的偏好等等。系統能夠准確全面的獲取客戶信息和潛在客戶信息，對客戶信息進行集中管理，詳細記錄客戶的基本信息以及業務員跟進的全過程，業務員還可以根據實際變化情況進行實時的更新。

2.整理數據

整理數據，是指將收集完畢的數據進行歸類，對有效的數據進行統計，剔除無效數據。在線CRM系統可以在數據錄入時，就可以有效避免無效數據，重復數據等情況的出現，且數據按欄位進行錄入，可以根據地區、時間等進行篩選查詢。

3.分析數據

分析是在線CRM系統中極為重要的一部分，企業還可以根據自己的主要自定義需要分析的數據。篩選需要統計分析的關鍵字，系統自動從多個維度、多個方面對數據進行分析，管理人員可以從數據分析的結果得出企業的經營狀況以及主要客戶的特徵，進而對企業下一步的規劃作出調整。

未來是數字經濟時代，企業經營的核心競爭力就在於能否通過一定的算力，處理大量復雜的數據。選擇一個合適的工具，由業務數據化開始，完善的基礎統計報表體系，實時處理數據、預測分析、指導下一步行動。》》》相關推薦：企業利用CRM系統能夠節省多少成本?

在線CRM系統可以看成為一個資料庫，能夠對海量的數據進行分析處理，甄選出有用的數據。在線CRM系統可以從多個維度、多個方面對企業數據進行分析，讓管理人員可以從數據分析的結果得出企業的經營狀況以及主要客戶的特徵，進而對企業下一步的規劃作出調整，是企業在大數據時代的福音。

㈣ 什麼是動碰盤點

唯智WMS倉儲管理系統 功能特點:多倉庫、多貨主支持系統全面支持多倉庫和多貨主管理要求。能夠通過一套系統快速實現對於客戶分布於全國的倉庫網路進行集中管理。 並有效的為大量不同的貨主提供差異化倉庫管理服務。相關倉庫間可以實現聯動作業， 以構建一體化的物流服務體系；集中部署，全局視角，對各類業務可以全局掌握和局部協調，可以實時查看分析、統計報表。 全局庫存可視化:系統全面實現物流全局庫存的可視化（Visibility），通過集中式管理，掌握所有倉庫庫存，從不同角度查看庫存總量、分布情況，以及計劃在途、實際在途庫存等。實現精確的庫齡管理，庫存周轉控制，對各倉庫之間的調撥和庫內移位提供依據和支撐。 強大的作業規則策略:系統提供強大的上架策略，揀選策略，補貨策略，波次策略，盤點策略；當作業指令到達倉庫後，系統能夠根據預先制定的策略，自動編制執行方案；在滿足客戶各類收發貨要求（例如先進先出，後進先出，按批次發貨等）的基礎上，優化倉庫作業動線，節省叉車和作業人員工作量，解決作業瓶頸，優化庫存擺放布局。 精益的庫作業內管理:系統按照收貨、上架、揀貨、發貨、移位、盤點、庫內加工等將庫內的各種作業模式進行細分，按照任務排入作業隊列，各個區域的操作員會自動接收到作業任務。通過RF模式或者Paper模式的作業都能夠記錄相關工作量，可以實現計件工資管理以及員工KPI考核。系統通過庫存日誌，完整記錄每一個系統動作，和庫存變化情況，當發生貨差後，能夠做到有據可查。系統支持部分收貨、部分揀選、部分發運、退貨、退揀等各種特殊作業要求。 細致的批屬性管理:除了按貨主、商品代碼來區分貨物品項外，系統提供15個貨物批次屬性，包括：包裝、規格、供應商、原產地、顏色、批次、批號、保質期等。能夠彌補ERP系統無法對於物料進行細致區分，並指導作業的缺點。 批次屬性為倉庫管理者提供了對於相同物料細節差異管理的手段。 支持Telnet模式的RF作業:系統內嵌RF 模塊，可以實現倉庫無紙化作業要求，能夠大幅提升庫存准確率和及時率。唯智RF模塊基於Telnet協議開發，具備：支持企業集中部署、通訊速度快、網路要求低、兼容各類手持終端設備、易於軟體更新和維護等多項優點。 基於自然語言的計費規則引擎:多貨主，多業態的物流計費管理是靈活多變的，系統基於自然語言的計費規則引擎用來解決這個問題。唯智公司的計費引擎是同時支持TMS和WMS的一體化設計，可由客戶任意定義計費規則、費用類型、多級費率、分段計費等復雜模 基礎資料:主要提供倉庫及庫區、庫位的劃分設置；提供貨主、客戶、承運商等各應用主體及相關地址、聯系方式和一些預設資料的設置；提供貨品、貨品屬性、包裝、BOM組件等的設置；提供倉庫管理的規則設置如全局參數配置、貨品定位分類、庫位定位分類、上架規則、揀貨規則等；還提供基礎數據導入模型的設置，方便基礎數據的快速導入和校驗。 收貨管理:系統支持手工創建和導入收貨單、ASN（提前到貨通知），並提供收貨單的列印和貨品條碼的列印功能。支持托盤管理，並根據預先定義的上架規則，完成收貨作業。 庫存管理:庫存管理是用於對庫內貨物的日常管理功能，包含庫內移位、凍結、解凍、碼托、拆托、包箱、庫存的查詢功能； 通過相應策略設定，可以實現庫內補貨、和庫內加工作業等功能。 盤點管理:系統支持全盤和循環盤點、明盤和盲盤功能。循環盤點可按貨主、商品、貨位、動碰盤點等方式進行。盤點完成後，系統自動生成差異報表。 作業人員可以通過差異調整功能，第一時間將庫存調整為帳實相符，並釋放相應庫位以便將對於倉庫作業影響降到最低。而後看可以通過盈虧調整功能， 解決倉庫貨差問題。 發貨管理:同時支持按單揀貨和批量揀貨。既可根據發貨單自動揀貨，也可生成波次，制定批揀計劃，根據設置的揀貨規則完成批量揀貨作業及二次分揀。另外，還包括交叉理貨管理、BOL發運單及Master BOL裝車單管理。 結算管理:系統支持多方復雜體結算體系。可根據面積、重量、托盤等算力資費、裝卸費、加工費等各類費用。功能包括：規則定義、費率維護、費用計算、費用分攤、費用取消、手工錄入費用等。 統計分析:採用潤乾的報表工具，內置日常報表：進出存日報表、進出存月報表、出入庫台帳、庫存變化日誌報表、倉儲佔用情況報表。報表工具靈活便捷，便於企業開發自身所需要的報表。 系統管理:按照用戶、角色、組三級管理模式。可以從菜單許可權和數據許可權兩個維度對角色進行授權，可以明細到功能按鈕層級進行授權管理，滿足各層級人員的管理需求。

㈤ EOS的開發流程

EOS的是Block.One主導研發的一個區塊鏈底層公鏈系統，它專門為支撐商業去中心化 應用（Decentralized Application）而設計，其代碼開源。

比特幣被稱為區塊鏈1.0，因為它開辟了數字加密貨幣的天下，走出了從0到1的決定性一步。

以太坊被稱為區塊鏈2.0，因為它提供了可運行智能合約的圖靈完備的虛擬機，帶來了無限的可能性。

而EOS則被稱為區塊鏈3.0，為什麼？ 兩個字：性能。

EOS的定位正是其首頁的口號：

英文：The most powerful infrastructure for decentralized applications。

中文：最強大的去中心化應用基礎設施。

EOS期望做加強版的以太坊，一個高吞吐量的智能合約平台。

以太坊雖然功能齊備，但受制於其設計選擇，15秒的出塊速度導致交易吞吐量 遠遠不能達到大規模實用的程度，大約只有30~40TPS（交易/秒）。而EOS則選擇了不同的技術路線，目標是達到可觀的百萬TPS——考慮到Visa實際的處理速度才1700TPS，這一目標的確相當誘人。

EOS的共識機制

比特幣和以太坊之所以吞吐量這么低，是受制於其設想的應用場景以及針對該場景所選擇的共識機制——這兩者都假設系統運行的環境完全不可信，因此都採用了工作量證明（Proof of Work）這種共識機制。

共識，顧名思義，就是大家對某件事達成統一的認識——對於 區塊鏈而言，某件事指的就是對交易的確認——任何一個節點要提交交易，都需要大家認可。

比特幣和以太坊目前所採用的PoW機制是傳奇人物中本聰的設計。在這種機制下，礦工們為了獲得記賬權和數字幣獎勵，需要不停挖礦來尋找合規的哈希值，通過對哈希值的共識來對交易數據進行確認和打包。PoW沒有準入門檻，任何節點都 有平等的權利參與記賬——當然，勝出的概率與算力有關：

RAM的價格是基於班科（Bancor）演算法，也就是說是由市場供需調節的：如果RAM供不應求，則買入RAM時就需要更多的EOS通證，而這時賣出RAM也能獲得更多的EOS通證。

內存是消耗資源，不可贖回，只能買賣。以EOS上發幣為例，目前發幣需要20M的內存，一個EOS可買20KB，按目前的存儲價格發一個幣需要消耗1000個EOS。這是EOS內存消耗的剛需來源。

課程概述

本課程面向對EOS去中心化應用開發感興趣的朋友，課程內容涵蓋EOS DApp開發的核心概念、智能合約的開發與部署以及前端頁面與EOS區塊鏈如何交互，並最終完成一個基於React和EOS的完整Dapp的開發。

第一章：進入EOS世界

了解EOS的定位與特點、共識機制、付費計算模型等核心概念。

第二章：Hi EOS

了解EOS節點的軟體整體框架以及節點伺服器、錢包伺服器和命令行工具的作用， 學習配置、啟動EOS節點伺服器和錢包伺服器的方法，初步了解命令行工具的使用方法。

第三章：錢包、密鑰與賬戶

理解EOS中與個人身份相關的三個核心概念：錢包、密鑰與賬戶，學習使用命令行工具 創建錢包、密鑰與賬戶的方法。

第四章：智能合約的開發與交互

了解智能合約的概念與作用，學習EOS智能合約的編寫和編譯，學習使用命令行工具 部署合約並與合約交互。

了解EOS智能合約中狀態的持久化機制，學習使用多索引表保存合約狀態。

第五章：發行自己的代幣

學習在EOS上發行代幣的原理和實現機制，並通過實際操作，掌握如何 使用命令行工具進行代幣的發行、轉賬和余額查看等操作。

第六章：使用代碼與智能合約交互

理解應用與EOS區塊鏈交互的原理，學習利用JSON RPC介面和eosjs封裝庫來 訪問EOS區塊鏈。

第七章：實戰便簽DApp開發

綜合運用EOS知識，使用React完成一個EOS便簽去中心化應用，學習從需求分析到 代碼實現的完整過程。

eos開發還是需要一個完整的學習的，上面的課程地址如下：EOS教程

㈥ 如何培養對數字的敏感性

1.體認數字的重要性 「在商業世界裡，數字非常重要。」這句話看似抽象，卻很真切。數字就像體檢表，是行動的結果和評量的工具；數字也像儀錶板，可指引方向和預測未來。
2.養成凡事附上數據與參考資料的習慣 數字是溝通、說服及談判的重要依據。例如，如果想申請增加設備，試著加上「可達到總費用節省多少錢」，讓數字為你說話，或許就能提高通過的機率。
3.在評估或分析任何情況時，都試著將其數字化 簡單明了的數字，十分有助於記錄、資訊傳達、比較檢討及分析等商業行為。這就像是學習做一個「重視金額」的人，凡事不以感情（感覺、印象、善惡）做判斷，而是以「金額」「數字」「比率」，作為衡量的尺度。例如，如果認為舉辦宣傳活動可提升產品知名度，那就試著將知名度，換算成「金額」。
4.將pdc循環應用在工作上 在採取任何行動前，都要擬定計劃（Plan），然後實際執行（Do），接著再檢核（Check）結果與計劃之間的落差，作為修正行動（Action）的參考。
5.經常以矩陣圖思考問題 面臨錯綜復雜的問題時，可以矩陣圖加以展開，從中可發掘出未曾發現的問題點，然後再依據問題點的急迫性與重要性，研擬對策。
6.有時間觀念 假設A公司1小時能處理1單位的工作量，B公司則是1小時10單位，這個10倍的差異，可換算成B公司1年處理的工作量，A公司得耗時10年。時間既可以換算成金錢、效率，更速度的展現。因此，有數字力的人不會虛度光陰，也會守時、守信用。
7.有效運用資金 要發揮金錢的價值，就必須在使用金錢之前，預測效果或效益如何，使用之後更要詳細確認。在日常生活中，養成大小事情都必以「損益計算」的方式來思考。
8.養成計算（合計值）的習慣 許多人都有類似經驗，那就是錯誤的數字往往像滾雪球一般，進貨量、銷售量或庫存量的登記，有時候是一個項目出錯，就連帶一直錯下去一樣。因此，對於圖表內的數字或金額，習慣性地進行加總，方便於在做整體控管時，能夠依重要程度判定優先順序。
9.將所有目標都數據化 日產汽車（nissan）執行長卡洛斯·高恩（Carlos Ghosn）曾說：「無法數據化的目標，我無法執行。」 有時候，組織的願景或任務，都是較為抽象的，因此要落實為具體的數字，才能執行與評量。 例如，可將「拓展人脈」這項目標，轉化為「每個月與人交換30張名片，而且日後與其中5位保持聯系」或是將「加強廣告活動」轉化為「向15家媒體宣傳，達到8家確實刊載」。
如果目標較為遠大，最好能區分為近程、中程和長程三階段，然後再決定每一段時期要達成的目標。這個過程就是所謂的「倒算力」，亦即為了達成遠程的目標，往回推算中程、近程應該做什麼，甚至近到這個月、這星期或現在就該做什麼，作為達成目標的查核點。
10.追究數字出錯的原因 數字出錯時，不是更正即可，更要探究導致錯誤的原因，並且提出預防過失再度發生的對策。
11.保留數字修正的紀錄 將錯誤的數字更正後，仍要保留原本（錯誤）的數字，一方面可供日後檢視修正過程的原委，另一方面可作為重要的檢核點，因為修正過的數字，仍有可能出錯，因此，「修改紀錄」可作為審慎計算的重要提醒。
12.隨時掌握取最新的數據 過時的數據不但沒有意義，甚至會造成誤導，因此一定要迅速、正確地處理資料，隨時將數字的紀錄更新成最新的資料。
13.數字是兩面刃 數字固然是溝通與說服的利器，但是若惡意扭曲，則會成為詐欺的工具。許多企業弊案就是起因自竄改財報數字，試圖欺騙視聽。
14.計算會議成本，檢視費用與成果之間的關系 英特爾（intel）董事長安迪·葛洛夫（Andy Grove）曾以「經理人的時薪×會議時數」計算會議成本，藉以說明會議的召開必須有效率和具體成果，否則就是浪費人力與資源。換言之，與會者的位階越高、人數越多、時數越長，會議的成本就越高。若會議成本低於回收成果，就沒有開會的必要。
15.計算公司各部門的成本開銷 這是一種「磨練經營感覺」的好方法，因為各行各業及組織內各部門，都要做成本控管。成本可以決定產品售價（成本+利潤=售價），而透過成本內容的分析，有助於了解哪些項目成本過高或效率不彰。
16.了解公司的基本損益製造，並且知道問題所在 會計的最基本原則就是簡單的減法：利潤（損失）=營業額－費用；現金=收入－支出。懂得了這個簡單的算式，就可以感覺與現實之間的差異，同時找到企業為何虧損的關鍵。企業想提升利潤，唯一的方法就是增加收入、減少費用，但如果兩者相減之後為負，就會出現虧損。 這樣雖然簡化了公司的損益構造，但是卻可以作為思考問題的起點和線索。例如，如果公司都沒賺錢，但還是會產生費用，那為了不讓損失擴大，可以減少哪些開銷，進而構思對策與採取行動。
17.訂制重大投資決策時，能評估效益和風險 無論是設備投資或其他重大投資計劃，在預估收益和現金流量時，至少都要估計出樂觀與悲觀的情勢，而最後在做判斷時，通常是依據後者做決定，做好面對失敗的准備（最大的損失就是這個程度）。
18.從經營者的角度分析公司的財務報表 不只是看懂各類財務指標，還要能夠看出背後的管理意涵，找出公司的優勢與弱點。看懂財報的基本技巧是，不要用「讀」的，而是「找」出財報中有問題的關鍵數字。最重要的則是「比較」，因為比較與競爭是一體兩面，不但要比較公司過去一年的財報數字攀升或驟跌，也要比較同業競爭者或其他行業在財報上顯現的重要數字。
19.對於公司的稅務有基本的認識 我們對於自己的所得當中，有哪些可以減稅或不用報稅都會斤斤計較，對於公司也要抱持同樣的心態。
20.數字不是絕對的 數字是決算或預估的數值或假設，但不是絕對的標准。例如，我們現在都已經知道智商高的人，不見得就會是傑出的工作者，還要將其他的人格特質納入考量。因此，真正有數字力的人，不會將數字的力量無限上綱，反而更懂得數字也有其限制。

㈦ 大數據公司排名是什麼樣的

阿里雲、華為雲、網路、騰訊。

3、網路：作為國內綜合搜索的巨頭、行業老大，它擁有海量的數據，同時在自然語言處理能力和機器深度學習領域擁有豐富經驗。

4、騰訊：在大數據領域騰訊也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交領域，只是想想QQ和微信的用戶量就覺得可怕。

大數據是寶藏，人工智慧是工匠。大數據給了我們前所未有的收集海量信息的可能，因為數據交互廣闊，存儲空間近乎無限，所以我們再也不用因「沒地方放」而不得棄掉那些「看似無用」的數據。

當數據變得多多益善，當移動設備、穿戴設備以及其他一切設備都變成了數據收集的「介面」，我們便可以盡可能的讓數據的海洋變得浩瀚無垠，因為那裡面「全都是寶」。

㈧ 如何培養對數字的敏感能力

數學不好的人，數字能力就不好嗎？對數字敏感的人，成本掌控能力就一流嗎？雖然答案未必是肯定的，但想在工作上事半功倍，就必須養成對數字敏感的20個好習慣。 每每說到數字，人們下意識地就會說：「我數學最爛了！」而既然數學很爛，顯然也就不會懂得太艱深的數學公式或原理，更別說是怎麼應用了。所以，我們或許可以說，數學爛的人就無法將太高深的數學用在職場上，但有沒有另一種可能的狀況是：商場上所用到的數學，其實都不會很難，有專家說是不會超過高中數學程度；也有人說，只要會加減乘除即可。 這很容易得到驗證，因為我們很少聽到什麼經營之神是數學家，反倒經常聽到沒讀過什麼書的傑出企業人士，對於財報數字瞭若指掌。 在工作場合里，我們會看到很多數字，但是我們不見得要計算這些數字，重點是對於數字要有一種「感覺」。感覺也許還是太過抽象，具體一點地說，就是要在心中對於數字所反映出來的真實，依據自己的專業與經驗，建立起一套評斷的標准，然後據以做出行動。 以下這20個數字力，不只是觀念，更要養成一種習慣。如果在逐一檢視之下，你發現自己已經多半具備，那恭喜你堪稱「數字達人」，但如果發現自己缺了很多項，也不要覺得自己是「數字白痴」，因為它們都不難學會。 1.體認數字的重要性 「在商業世界裡，數字非常重要。」這句話看似抽象，卻很真切。數字就像體檢表，是行動的結果和評量的工具；數字也像儀錶板，可指引方向和預測未來。 2.養成凡事附上數據與參考資料的習慣 數字是溝通、說服及談判的重要依據。例如，如果想申請增加設備，試著加上「可達到總費用節省多少錢」，讓數字為你說話，或許就能提高通過的機率。 3.在評估或分析任何情況時，都試著將其數字化 簡單明了的數字，十分有助於記錄、資訊傳達、比較檢討及分析等商業行為。這就像是學習做一個「重視金額」的人，凡事不以感情（感覺、印象、善惡）做判斷，而是以「金額」「數字」「比率」，作為衡量的尺度。例如，如果認為舉辦宣傳活動可提升產品知名度，那就試著將知名度，換算成「金額」。 4.將PDC循環應用在工作上 在採取任何行動前，都要擬定計劃（Plan），然後實際執行（Do），接著再檢核（Check）結果與計劃之間的落差，作為修正行動（Action）的參考。 5.經常以矩陣圖思考問題 面臨錯綜復雜的問題時，可以矩陣圖加以展開，從中可發掘出未曾發現的問題點，然後再依據問題點的急迫性與重要性，研擬對策。 6.有時間觀念 假設A公司1小時能處理1單位的工作量，B公司則是1小時10單位，這個10倍的差異，可換算成B公司1年處理的工作量，A公司得耗時10年。時間既可以換算成金錢、效率，更速度的展現。因此，有數字力的人不會虛度光陰，也會守時、守信用。 7.有效運用資金 要發揮金錢的價值，就必須在使用金錢之前，預測效果或效益如何，使用之後更要詳細確認。在日常生活中，養成大小事情都必以「損益計算」的方式來思考。 8.養成計算（合計值）的習慣 許多人都有類似經驗，那就是錯誤的數字往往像滾雪球一般，進貨量、銷售量或庫存量的登記，有時候是一個項目出錯，就連帶一直錯下去一樣。因此，對於圖表內的數字或金額，習慣性地進行加總，方便於在做整體控管時，能夠依重要程度判定優先順序。 9.將所有目標都數據化 日產汽車（Nissan）執行長卡洛斯·高恩（Carlos Ghosn）曾說：「無法數據化的目標，我無法執行。」 有時候，組織的願景或任務，都是較為抽象的，因此要落實為具體的數字，才能執行與評量。 例如，可將「拓展人脈」這項目標，轉化為「每個月與人交換30張名片，而且日後與其中5位保持聯系」或是將「加強廣告活動」轉化為「向15家媒體宣傳，達到8家確實刊載」。 如果目標較為遠大，最好能區分為近程、中程和長程三階段，然後再決定每一段時期要達成的目標。這個過程就是所謂的「倒算力」，亦即為了達成遠程的目標，往回推算中程、近程應該做什麼，甚至近到這個月、這星期或現在就該做什麼，作為達成目標的查核點。 10.追究數字出錯的原因 數字出錯時，不是更正即可，更要探究導致錯誤的原因，並且提出預防過失再度發生的對策。 11.保留數字修正的紀錄 將錯誤的數字更正後，仍要保留原本（錯誤）的數字，一方面可供日後檢視修正過程的原委，另一方面可作為重要的檢核點，因為修正過的數字，仍有可能出錯，因此，「修改紀錄」可作為審慎計算的重要提醒。 12.隨時掌握取最新的數據 過時的數據不但沒有意義，甚至會造成誤導，因此一定要迅速、正確地處理資料，隨時將數字的紀錄更新成最新的資料。 13.數字是兩面刃 數字固然是溝通與說服的利器，但是若惡意扭曲，則會成為詐欺的工具。許多企業弊案就是起因自竄改財報數字，試圖欺騙視聽。 14.計算會議成本，檢視費用與成果之間的關系 英特爾（Intel）董事長安迪·葛洛夫（Andy Grove）曾以「經理人的時薪×會議時數」計算會議成本，藉以說明會議的召開必須有效率和具體成果，否則就是浪費人力與資源。換言之，與會者的位階越高、人數越多、時數越長，會議的成本就越高。若會議成本低於回收成果，就沒有開會的必要。 15.計算公司各部門的成本開銷 這是一種「磨練經營感覺」的好方法，因為各行各業及組織內各部門，都要做成本控管。成本可以決定產品售價（成本+利潤=售價），而透過成本內容的分析，有助於了解哪些項目成本過高或效率不彰。 16.了解公司的基本損益製造，並且知道問題所在 會計的最基本原則就是簡單的減法：利潤（損失）=營業額－費用；現金=收入－支出。懂得了這個簡單的算式，就可以感覺與現實之間的差異，同時找到企業為何虧損的關鍵。企業想提升利潤，唯一的方法就是增加收入、減少費用，但如果兩者相減之後為負，就會出現虧損。 這樣雖然簡化了公司的損益構造，但是卻可以作為思考問題的起點和線索。例如，如果公司都沒賺錢，但還是會產生費用，那為了不讓損失擴大，可以減少哪些開銷，進而構思對策與採取行動。 17.訂制重大投資決策時，能評估效益和風險 無論是設備投資或其他重大投資計劃，在預估收益和現金流量時，至少都要估計出樂觀與悲觀的情勢，而最後在做判斷時，通常是依據後者做決定，做好面對失敗的准備（最大的損失就是這個程度）。 18.從經營者的角度分析公司的財務報表 不只是看懂各類財務指標，還要能夠看出背後的管理意涵，找出公司的優勢與弱點。看懂財報的基本技巧是，不要用「讀」的，而是「找」出財報中有問題的關鍵數字。最重要的則是「比較」，因為比較與競爭是一體兩面，不但要比較公司過去一年的財報數字攀升或驟跌，也要比較同業競爭者或其他行業在財報上顯現的重要數字。 19.對於公司的稅務有基本的認識 我們對於自己的所得當中，有哪些可以減稅或不用報稅都會斤斤計較，對於公司也要抱持同樣的心態。 20.數字不是絕對的 數字是決算或預估的數值或假設，但不是絕對的標准。例如，我們現在都已經知道智商高的人，不見得就會是傑出的工作者，還要將其他的人格特質納入考量。因此，真正有數字力的人，不會將數字的力量無限上綱，反而更懂得數字也有其限制

㈨ 數據分析師和數據挖掘工程師的區別

我們先來了解一下兩者的區別。
一、意義不同
數據分析師 是數據師Datician的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
演算法(Algorithm)是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。演算法工程師就是利用演算法處理事物的人。
二、薪資不同
數據分析師的職位平均工資大約在￥9086;演算法工程師職位平均工資水平(元/月-稅前)大約在￥1200之上。
數據分析師和演算法工程師哪個難?由上可知演算法工程師比數據分析師要難學。此外,企業對於數據分析師的技能要求很高，具體要求如下：
1、懂業務。
從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。
一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。
指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效地開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。
指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計。
懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。重要作用。
演算法工程師需要掌握的技能
1. 編程：PYTHON,JAVA,C
2. 數據結構與演算法
3. 機器學習演算法
4. PAPER閱讀能力
5. 造輪子的能力
對於演算法工程師，有別於數據挖掘工程師的第一個區別就是對於傳統的演算法和數據結構的要求。 我自身不是計算機科班出身，在我工作的第一年壓根沒有接觸過這一塊，也從沒打算去學這一塊。 我第一次知道數據結構和演算法的時候是去面試一家英語流利說的公司，當時面試官讓我寫一下斐波那契數列的偽代碼，我聽都沒有聽說過，於是面試官又讓我寫一下如何從一組數列當中最快的尋找出中位數，我依舊不知所措，因為平時都是習慣用函數，還從沒想過真正的實現方式是怎樣的。面試官很疑惑也很遺憾的當場就對我說：我覺得你可能不適合我們的崗位。
數據結構和演算法應該是必備的技能，演算法工程師應該對用常用的知識點有深入理解，能夠在面對不同項目場景的時候靈活選擇數據機構和演算法。
第二點是機器學習演算法，這個地方肯定會比之前的數據挖掘演算法要求高很多。除了常用機器學習演算法能夠手推之外，還要對演算法本身有更深入的思考。我記得我面試阿里的時候面試官拋出這么幾個問題，說如果boosting演算法不使用決策樹，而使用SVM會怎樣，或者說每一輪迭代都使用不同模型，比如第一次是決策樹，第二次是SVM，那麼會怎樣？ 還有一個就是logistic regression這些演算法為何沒有使用ada,mone這些方法，能不能用？有什麼優缺點等等。

㈩ 如何培養對數字的敏感度

多做題！~多思考！~建議多做些邏輯推理的題目！~對你的大腦會有很好的鍛煉作用！~
給你幾個連接！~
http://play.cfan.com.cn/xx/iqcs/2007-07-27/1185522610d84564.shtml
http://jdxcb.sytu.e.cn/down/2007/1129/down_102.html
http://www.todaytest.com/Article/A/A04/200411/72.html
一道很難的邏輯推理題，知道的把答案說一說！
美國貨幣中的硬幣有1美分、5美分、10美分、25美分、50美分和1美元這幾種面值
。請接著看正文吧，挑戰你邏輯推理的極限。
一家小店剛開始營業，店堂中只有三位男顧客和一位女店主。當這三位男士同時站
起來付帳的時候，出現了以下的情況：
（1）這四個人每人都至少有一枚硬幣，但都不是面值為1美分或1美元的硬幣。
（2）這四人中沒有一人能夠兌開任何一枚硬幣。
（3）一個叫盧的男士要付的帳單款額最大，一位叫莫的男士要付的帳單款額其次，
一個叫內德的男士要付的帳單款額最小。
（4）每個男士無論怎樣用手中所持的硬幣付帳，女店主都無法找清零錢。
（5）如果這三位男士相互之間等值調換一下手中的硬幣，則每個人都可以付清自己
的帳單而無需找零。
（6）當這三位男士進行了兩次等值調換以後，他們發現手中的硬幣與各人自己原先
所持的硬幣沒有一枚面值相同。
隨著事情的進一步發展，又出現如下的情況：
（7）在付清了帳單而且有兩位男士離開以後，留下的男士又買了一些糖果。這位男
士本來可以用他手中剩下的硬幣付款，可是女店主卻無法用她現在所持的硬幣找清零錢。
（8）於是，這位男士用1美元的紙幣付了糖果錢，但是現在女店主不得不把她的全部
硬幣都找給了他。
現在，請你不要管那天女店主怎麼會在找零上屢屢遇到麻煩，這三位男士中誰用1美
元的紙幣付了糖果錢？