证券公司以数据审计为基础的智能审计路径探讨

审计人员基于各行业数据,运用关联分析、模糊匹配、趋势分析等方法,通过对财务与业务数据、行业产业与公司数据,以及多领域、多行业数据的集中分析、关联对比,能够更快更精准地发现疑点问题,有效提升审计监督精准性。从行业实践来看,现阶段数据审计应用的主要行业具有数据集中、数据规模庞大、业务对数据的依存度高等特点,应...

产品需要掌握的数据分析思维:分析方法与业务知识

这种灵活性允许数据被用于多种分析和决策支持,为企业提供更全面的洞察力。二、常用的指标有哪些?常用的指标有用户数据指标、行为数据指标、产品数据指标、推广付费指标等用户数据指标分为:新增用户、活跃用户、留存用户行为数据指标包括:PV、UV、转发率、转化率、K因子PV(页面浏览量)是指网页在特定时间段内被访...

数据分析体系搭建攻略:让业务数据揭示真相!

我们需要制定一套完整的数据分析流程,包括数据收集、处理、分析、报告等环节,并明确各个环节的职责和要求。同时,我们还需要建立数据分析的规范和标准,以确保数据分析工作的准确性和可靠性。四、数据分析体系搭建中的注意事项紧密结合业务需求数据分析体系的搭建应紧密结合业务需求,避免脱离实际。我们需要与业务部门保持...

BI分析实操案例分享:零售企业如何用BI工具对销售数据进行分析?

这样，我们构成了产品、区域、客户和时间四个基本分析维度。产品维度分析有助于识别销售额较高的产品。区域维度分析能够揭示市场潜力较大的地区。客户维度分析展示不同客户群体的购买行为，而时间维度分析则反映销售趋势的变化。掌握了这些维度后，我们就可以更加全面地分析数据，为提高销售额提供有力的支持。明确这些维度...

观远数据银行业数据分析体系建设分享:营销、运营、风控与员工管理...

观远数据凭借丰富的行业经验和最佳实践,积累了大量的数据分析场景。这些场景不仅涵盖了高频领域如营销、管理决策、风险控制等,还针对银行的不同业务线,如零售银行、公司银行、中间业务和普惠金融等,积累了大量实际应用案例,可以帮助银行从不同维度落地和建设数据分析体系。

银行的新玩法,用数据分析重塑贷款策略!

通过数据探索分析业务特点,支撑业务决策处理好数据之后,接下来就是构建数据分析模型并进行数据探索分析(www.e993.com)2024年11月3日。团队运用了多种分析方法,包括对比分析和漏斗模型,以多维度审视数据。对比分析法用于探究贷款的整体规模和时间趋势变化,而漏斗模型则帮助团队理解不同客户群体的构成和比例。这些方法的应用使他们能够深入挖掘数据背后的...

深入敌后:如何进行一场全面的竞品分析

交互体验包括业务体验、交互体验、视觉体验业务体验:流程越短越好,整合功能场景,有效指导异常交互体验:少流转、少弹窗,交互形式统一视觉体验:信息清晰,紧凑等选择分析维度:分析维度的选择,取决于分析目标或者对象,例如我想知道哪些功能,哪些功能属性必不可少,可以借鉴一番—–分析维度:功能穷举...

质量管理数字化转型探索与实践

1.数据采集与集成标准化数据是质量数字化转型的基石。质量管理数字化平台建立了质量数仓用来采集、存储、处理和分析质量数据。根据质量保证的基础业务,质保部梳理了各系统来源的数据现状,拆分了数据指标的分析维度,评估了质量数据的可利用率,制定了质量数据提取的维度与方案,并且制定了标准化的元数据,对数据进行清洗和...

泛微发布发票管理平台「业票通」:让组织业.财.票.税.档一体化

对接开票流程,场景化、自动化开具数电发票,并且形成直观的开票看板,开票金额、数量、涉及税额在一张看板上多维度展现。3)乐企收票无需手动操作,系统自动定时归集进销项发票。可设置归集频率、归集查验设置,收集包含企业在局端所有的发票,自动采集发票结构化数据,且业票通可以归集数电/电子发票原件(非乐企接口能力)...

产品笔记:你真的会做竞品分析吗?一文搞懂

从用户5要素维度分析:1)表现层界面设计:分析竞品的界面设计,包括色彩、布局、图标等。比较竞品在视觉效果和用户体验方面的差异。操作流程:评估竞品的操作流程是否顺畅,是否存在多余的步骤或操作。了解竞品在操作流程方面的优化和简化程度。2)框架层信息架构:分析竞品的信息架构,包括导航、标签、搜索等。了解竞品如...