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公司层战略分类在线播放_公司层战略分类一览表(2024年12月免费观看)

内容来源：威名网所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

公司层战略分类

沃森生物 sz300142公司战略上绝对很牛的，北、上、广的产品研发和生产分类部署以及加大亚非拉疫苗的进入与欧美竞争，以及最近的执行端大换人都可以看到公司的转变和前景，作为股东要相信公司领导层战略眼光，不要再去干预公司的决策（如9价HPV的事）。凡是真心发展与人类健康事业有关的上市公司都是值得尊敬的，是个伟大的公司，长期执有才是真理。

财务和会计的区别财务和会计的区别，你知道吗？轻松搞懂两者的不同！𐟒𜰟“Š 在企业管理中，财务和会计常常被提及，但很多人对这两个职能的区分并不清楚。今天，我们就来深度分析财务与会计的区别，帮助你更好地理解这两个看似相似却又各具特色的职能！𐟑‡ 𐟔 会计：记录与核算，财务的基础 𐟔 会计的主要职能是负责日常的财务记录和核算。𐟒𐥮ƒ的工作内容包括收集、分类、记录和总结公司的经济业务，确保每一笔资金的进出都得到准确反映。会计负责将企业的各类交易和财务活动按照规定的标准进行账务处理，最后形成财务报表。𐟓‘会计是财务管理的基础，确保财务数据的准确性和完整性。 𐟒ᠨ𔢥Š᯼š管理与决策，提升公司盈利 𐟒ኊ财务则是一个更为广泛和高层次的概念，主要负责资金的管理、分析与决策。𐟓ˆ财务不仅要确保公司日常运营的资金流动正常，还需要进行财务分析，帮助企业管理层做出战略性决策。财务部门关注的是公司整体的资金运作与风险控制，制定财务预算、投融资决策、税务规划等，目标是通过合理的资金运作，提高企业的盈利能力和发展空间。𐟚€ 𐟓Š 工作内容的不同：会计注重细节，财务更关注战略 𐟓Š 会计的工作内容偏重于日常记录和核算，确保每一笔经济交易都清晰无误，及时完成账目和报表的整理。𐟓š会计更多的是执行层面的工作。而财务则更侧重于宏观管理和战略规划，财务人员要分析公司财务状况，评估风险与收益，进行资金调配和投资决策。𐟒ኊ𐟧‘‍𐟒𜠨Œ位分工不同：会计和财务的合作关系 𐟧‘‍𐟒𜊊虽然会计和财务的工作内容有所不同，但两者是密切合作的关系。会计负责记录和核算财务数据，财务则在此基础上进行分析和管理。通常情况下，企业的财务管理部门会根据会计提供的财务数据进行预算、资金分配、风险评估等决策性工作，推动公司的长期发展。𐟔„ 财务与会计作为企业财务管理的两个关键职能，虽然它们的工作内容有所区别，但它们之间的密切合作对于确保企业的财务稳定和健康至关重要。𐟓ˆ随着经济的发展和企业规模的扩大，财务和会计的职责也在逐步细化和专业化。在现代企业中，财务和会计不仅仅是数字的处理者，更多的是为公司决策层提供可靠的财务分析支持，帮助公司做出明智的商业决策。在一些大型企业中，财务和会计通常会有明确的分工。𐟒𜊊会计部门主要负责企业日常的账务处理工作，比如原始凭证的整理、账簿的记录、月度和年度报表的编制等。而财务部门则需要根据这些财务报表进行分析，制定企业的财务战略，控制风险，规划资金流向和投资决策。值得注意的是，随着数字化技术的不断发展，财务和会计的职能也在逐渐转型。𐟒𛧎𐥜襾ˆ多企业开始使用先进的财务软件和ERP系统来提高财务管理的效率，减少人工错误。而会计人员也需要掌握一定的数据分析技能，通过财务数据提供更具价值的商业洞察力。在不同的国家和地区，不同的税务制度、会计准则和财务管理规定要求财务和会计人员不断提高自己的专业能力，适应多元化的市场环境。这就要求财务与会计人员不仅要具备扎实的理论基础，还要具备应对各种复杂财务状况的实践能力。 #财务# #财务管理# #会计# #财务分析# #职场技能#

机构投资者如何参与ESG投资？机构投资者近年来在全球应对气候变化的行动中扮演着先锋角色，深刻认识到气候风险对投资组合和资产价值的影响。他们主要通过三种方式参与ESG投资：投资决策、股东参与和政策参与。首先，最常见的方式是在投资决策中纳入ESG因素。这贯穿整个价值链。例如，从资产所有者或资产管理者的角度来看，他们是否在制定投资计划时就考虑了ESG因素？或者，资管公司或投资公司在进行战略资产分配时，是否从ESG的角度选择合适的区域、行业或资产类别？其次，通过股东参与，投资者可以在被投企业的年度股东大会上就企业的ESG表现或举措表达意见或投票表决。此外，投资者还可以直接与被投企业的管理层或董事会沟通。数据显示，约有85%的机构投资者认为“积极参与”有助于实现投资目标，其中78%的投资者认为他们的参与在过去几年越来越高效。最后，通过政策参与，市场环境和公共政策会影响到机构投资者长期的创收增值。例如，EU Taxonomy对可持续经济活动进行了明确分类，投资者据此来判断自身投资是否符合政策走势或环境标准。反之，政策制定者也需要投资者群体来驱动长期的可持续发展，而不是短期的唯利是图。本期案例分享：波士顿公共资产管理公司（Boston Common）与VF公司（VF Corp）就其棉花和皮革供应链中的用水风险进行了长期合作。在此期间，Boston Common曾提交过一份（关于撤资的）股东决议，但好在VF Corp为解决用水风险问题采取了积极行动——比如进行重大风险评估、完善披露举措，积极加入“Better Cotton Initiative”。作为投资者，Boston Common最终撤回了该决议。

财会生职业规划：企业与事务所双重路线解析嘿，未来的财会界精英们！相信很多小伙伴在迷茫中寻找自己的职业方向。别担心，今天我来给大家捋一捋财会人的职业发展路径，帮你们理清思路，找到适合自己的方向！𐟧 企业路线：从出纳到CFO 𐟏⊊首先，咱们来说说企业路线。这个路线基本上是从出纳开始，一步步往上爬，最终目标是CFO。以二线城市为例，不同阶段的薪资大概是这样的：初级阶段：20岁出头出纳：3k-7k 会计：5k-10k 会计主管：7k-14k 这个阶段的你刚毕业，可能得从出纳做起。出纳的工作主要是负责公司的货币资金核算、往来结算和工资核发。两年左右，你会晋升到会计主管，开始负责各种明细账和总分类账，协助上级制定业务计划，后期还要监督实施。中级阶段：28岁左右会计主管：10k-25k 财务经理：20k+ 到了这个年龄层，你已经积累了不少会计经验，对业务也了如指掌。这个时候，你需要从执行者转变为管理者。财务经理需要有良好的专业能力和决策支持能力，同时还要具备职业道德。再往上走，就是财务总监了，这个职位通常要帮助CEO做战略决策，具备超高的综合管理能力和资源整合能力。高级阶段：35岁左右财务总监：年薪40w+ CFO：年薪40w+ 到了35岁，你最终会到达财会人的巅峰职位——CFO。CFO是公司的高级管理者，通过资源配置实现企业的战略目标和长期发展。他们需要管理企业的战略，代表出资方实施外部资本控制，并向股东和董事会负责。事务所路线：从审计助理到合伙人 𐟏⊊接下来，咱们聊聊事务所路线。这个路线虽然与企业路线的工作侧重点不太一样，但要求个人能力过关是共通的。具体路径是这样的：审计助理：刚开始可能只有基础的工作内容。审计：逐渐接触更复杂的审计项目。高级审计：负责更高级别的审计工作。审计经理：开始管理团队，负责更多项目。高级审计经理：进一步管理团队，负责更复杂的项目。合伙人：最终目标是成为事务所的合伙人。小贴士：无论选择哪条路，都要不断学习！ 𐟓š 不管你是走企业路线还是事务所路线，都要不断学习和提升自己。企业路线更注重账务处理和财务管理能力，而事务所路线则更侧重专业知识和专业技能的培养。但无论如何，都要努力提升自己的知识储备和实际操作能力。只有这样，才能在财会领域里取得好的发展！𐟘‰ 希望这些分析能帮到你们，找到适合自己的职业方向！加油吧，未来的财会精英们！𐟒ꀀ

机器学习在管理研究中的应用：最新综述 𐟓š 三篇关于机器学习在管理研究中的综述文章，分别是：一篇较老的英文文章（20年发表），一篇最新的英文文章（23年发表），以及一篇刘景江老师于23年发表在《管理世界》上的文章。结合起来看会更好。按领域划分会计和金融领域重点关注公司发布的信息（年报、MD&A、电话会议、公告）、投资者情绪和分析师报告。通过公司信息的语调、情感和频率进行预测。常用分类算法（有监督学习）、建模（LDA）、情感分析、词嵌入（word embedding）和注意力机制（attention）。有监督学习可以参考一篇关于企业数字化转型的测度难题的文章。注意力机制可以参考谷歌的论文《Attention is All You Need》。信管、市场营销、战略、运营这些领域的研究方法大致相同，具体内容见原文。按方法划分变量测量典型的变量测量方法包括：通过年报、电话会议和MD&A来测量CEO性格和管理层短视；通过分析师文本信息价值；财务披露的语调；个人推文等。实践预测典型的实践预测应用包括：财务欺诈和市场回报与风险。因果推断因果推断应用于平均处理效应和异质性处理效应，可以使用SVM、Lasso、树和随机森林等方法。文本相似性典型的文本相似性分析包括：按照公司公布的主营业务进行相似性分析，提出新的行业划分方法；任务和技能的匹配度。 NLP全流程预处理预处理主要包括：去标点、停用词和空格。词义表示离散式表示： One-Hot：简单但稀疏矩阵且难以理解语义。词袋：稀疏矩阵，难以理解语义，高频词干扰。 TF-IDF：稀疏矩阵，但有文章使用该方法。 Hash：可以降维，但会丢失原有意义，不推荐（PCA降维也有类似情况）。分布式表示： Word2Vec、ELMo、Glove（大数据文本BERT会更好用）。算法分类：最常见，包括传统的SVM和KNN等。情感分析：本质上也是一种分类。建模：LDA。深度学习：CNN、LSTM（现在用transformer架构更好，包括GPT和BERT）。未来展望机器学习在管理研究中的地位一直比较尴尬，可能是因为其统计解释能力不足和对未来的解释能力不足。但随着各种LLM模型的进一步发展，机器学习有可能成为未来研究的一个发展方向。

数据分析入门与进阶：你需要知道的那些事儿嘿，想转行或者入门数据分析的小伙伴们，先别急着动手，先来了解一下这些关键信息吧！𐟓š 数据分析是什么？简单来说，数据分析就是通过分析数据来发现业务价值的过程。这个过程从获取数据开始，到发现价值结束。就像侦探破案一样，你需要从一堆数据中找到线索，最终找出真相。数据分析的分类根据不同的问题和服务对象，数据分析可以分为以下几类：面对的问题不同：战略分析：解决公司战略方向的问题，回答“我们要去哪儿”。运营分析：解决实际运营问题，比较微观。服务的部门不同：业务分析：由业务部门发起，结果交给业务部门，问题针对性强。数据分析：由数据部门发起，结果可能交给业务部门或管理层。分析的范围不同：行业分析：总结和预测整个行业的过去和未来趋势，时间窗口一般在1年以上。公司分析：结合行业分析对公司业务发展做出诊断，提供决策建议。部门分析：对部门职能范围内的业务发展做出正确诊断并给出建议。业务环节分析：关注非常具体的某个业务环节，分析数据变化原因和改善方式。项目的阶段不同：咨询分析：对业务进行全面诊断，提出需要改善的指标和预测收益。实施分析：关注过程控制，持续关注过程类指标。好的分析报告的标准写分析报告是每个分析师的必修课。根据读者的不同，分析报告的选题和内容也会有所不同： A类读者：对业务了解，选题应宏观且能反映业务痛点。 B类读者：一般是经理及以下的运营人员，选题应侧重具体的运营问题。 C类读者：选题偏重业务诊断和监控，选择宏观的、KPI或目标相关的重点指标。 D类读者：通常是新人或者新业务，选题偏重业务发展细节中的痛点或瓶颈。小结数据分析岗位竞争越来越激烈，想要找工作的小伙伴们需要早早准备。无论是项目经历、基础能力还是理论知识，甚至是面试经验，每一项都不可或缺。希望这篇文章能帮你看清数据分析的本质，突破瓶颈！𐟒ꊊ更多数据分析相关内容，欢迎关注我们的主页收藏夹哦！

𐟓ˆ数据资产管理：目标与策略𐟔’ 数据资产管理的目标是确保数据的价值最大化、提升数据质量，并保障数据的安全与合规。以下是具体目标： 1️⃣ 价值最大化利用数据分析和挖掘技术，如关联规则挖掘和分类算法，发现数据中的隐藏模式和关系。例如，零售商通过分析顾客购买行为数据，发现商品之间的关联购买规律，优化商品陈列和促销策略，从而提高销售额。为企业管理层提供准确、及时的数据支持，帮助他们做出明智的战略决策。例如，通过市场趋势分析和竞争对手分析，企业可以决定是否进入新的市场领域、推出新的产品或服务。 2️⃣ 数据质量提升通过数据清洗和验证，确保数据的准确性。例如，定期验证客户联系信息，纠正错误的电话号码或电子邮件地址，保证企业与客户沟通渠道的畅通。确保数据没有缺失或遗漏重要信息。例如，在收集产品销售数据时，要包括产品型号、销售时间、销售地点、销售价格等完整的信息，以便进行全面的销售分析。保证数据在不同系统、不同部门之间的一致性。例如，企业的财务系统和销售系统中客户欠款数据应该保持一致，避免因数据不一致导致的财务风险和业务混乱。 3️⃣ 数据安全与合规保障采取各种安全措施，如访问控制（设置用户权限、角色权限）、数据加密（对敏感数据进行加密存储和传输）、安全审计（记录数据访问和操作行为）等，防止数据泄露、篡改和非法访问。例如，金融机构对客户账户信息进行加密存储，只有经过授权的用户在特定环境下才能解密查看。确保企业的数据管理活动符合国家法律法规（如数据保护法、隐私条例等）和行业标准（如金融行业的巴塞尔协议等）。例如，医疗企业在处理患者数据时，必须遵守医疗隐私法规，确保患者数据的保密性和合法使用。通过这些目标，数据资产管理旨在实现数据的最大化价值，提升数据质量，并确保数据的安全与合规，从而为企业带来更大的竞争优势。

信息系统管理工程师考试心得：一场硬仗最近参加了信息系统管理工程师的考试，真是让我体会到了什么叫做“难到怀疑人生”。选择题做的时候还挺有信心的，结果案例分析直接给我来个“回马枪”，真是让人措手不及。付出了那么多时间和精力，结果却不尽人意。功能分解：做到最后头晕眼花功能分解这一部分真是让我吐了。做到最后，感觉自己都要晕了，恶心得想吐。三个月的准备，居然是这样的结果，真是累了，过不了啦。中级的题目，背了很多，记了很多，结果却是这样。案例分析：预测与必背知识点案例分析的部分真是让我头疼。比如有一个关于公司、员工、投资方、孵化公司之间的关系设计，真是让我一头雾水。还有关于安全管理的部分，什么安全保护五个等级、灾难恢复措施、备份策略、风险管理等等，感觉像是天书。其他知识点：七层协议与存储系统七层协议和存储系统这些知识点也是让我抓狂。OSI七层协议、各种网络设备、物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层，真是让人头大。还有存储系统的各种概念和分类，感觉像是进入了另一个世界。信号量操作与计算机硬件基础信号量操作和计算机硬件基础这些部分也是让我摸不着头脑。经典问题如生产者和消费者的问题，三个信号量：互斥信号量、同步信号量和仓库商品个数，真是让我头大。还有计算机硬件基础的各种概念和分类，感觉像是进入了另一个世界。总结：一场硬仗总的来说，这次考试真是一场硬仗。付出了很多时间和精力，结果却不尽人意。但我也不会放弃，继续努力，争取下次能有个好成绩。希望我的经历能给大家一些参考，祝大家考试顺利！

数据分析师必备：35种模型和方法在进行数据分析时，选择合适的模型和方法至关重要。它们不仅能增强结论的说服力，还能使论证过程更加逻辑化和条理化。以下是35种常用的数据分析模型和方法，帮助你在数据的世界中游刃有余：环境分析：PEST模型 𐟌 企业机会、优势、挑战：SWOT模型 𐟓Š 营销策略制定：4P营销理论 𐟓ˆ 企业管理及执行分析：5W2H模型 𐟓‹ 企业问题解决策略：逻辑树模型 𐟌𓊤𜁤𘚧𛩦•ˆ管理：鱼骨图分析 𐟐Ÿ 用户增长：AARRR模型 𐟓Š 用户价值分析：RFM模型 𐟓ˆ 用户行为方法论 𐟓Š 购买行为分析：购物篮模型 𐟛’ 企业业务或投资组合：波士顿分析矩阵 𐟓Š 持续改进模型：PDCA循环 ♾️ 产品需求分析：KANO模型 𐟓Š 企业竞争战略选择：战略钟 ⏰ 波特五力分析模型 𐟔 成熟市场企业地位分析：三四矩阵 𐟓Š 企业战略规划模型：GE矩阵 𐟓Š 企业外部环境采用战略：SPACE矩阵 𐟌 企业对标分析：标杆分析法 𐟏† 企业战略分析模型：ROS\RMS矩阵 𐟓Š 公司战略价值分析模型：价值链模型 𐟓Š 企业受冲击战略调整：SCP分析模型 𐟓Š 解析企业基本维度：ECIRM战略模型 𐟓Š 企业效益提升：产品ABC分类模型 𐟓Š 企业经营情况分析：杜邦模型 𐟓Š 企业战略制定竞争优势：CPM矩阵 𐟓Š 企业规划、增长：麦肯锡三层面分析 𐟓Š 企业竞争和成长工具：核心竞争力分析 𐟒ꊦˆ˜略制定和评价工具：利益相关者分析 𐟓Š 有效的战略评价分析：PIMS模型 𐟓Š 战略决策阶段分析工具：OSPM矩阵 𐟓Š 营销战略管理工具：3C战略三角模型 𐟓Š 营销分析工具：安索夫矩阵 𐟓Š 计算商圈分析工具：哈夫模型 𐟓Š 企业提高市场占有率工具：CS战略 𐟌Ÿ 掌握这些模型和方法，数据分析师们将能够更有效地进行数据分析，为企业决策提供有力的支持。

自学数据分析？35个模型来袭！想要自学数据分析的小伙伴们，你们的福音来啦！𐟓š 这里为你整理了月薪10万的数据分析师都在用的35个思维模型，赶紧收藏吧！环境分析：PEST模型 𐟌 企业机会、优劣、挑战：SWOT模型 𐟓Š 营销策略制定：4P营销理论 𐟓ˆ 企业管理及执行分析：5W2H模型 𐟓‹ 企业问题解决策略：逻辑树模型 𐟌𓊤𜁤𘚧𛩦•ˆ管理鱼骨图分析 𐟐Ÿ 用户增长：AARRR模型 𐟓Š 用户价值分析：RFM模型 𐟓ˆ 用户行为方法论 𐟓Š 购买行为分析：购物篮模型 𐟛’ 企业业务获投资组合：波士顿分析矩阵 𐟓Š 持续改进模型：PDCA循环 ♾️ 产品需求分析：KANO模型 𐟓Š 企业竞争战略选择：战略钟 ⏰ 波特五力分析模型 𐟒ꊦˆ熟市场企业地位分析：三四矩阵 𐟓Š 企业战略规划模型：GE矩阵 𐟓Š 企业外部环境采用战略：SPACE矩阵 𐟌 企业对标分析：标杆分析法 𐟏† 企业战略分析模型：ROS/RMS矩阵 𐟓Š 公司战略价值分析模型：价值链模型 𐟓Š 企业受冲击战略调整：SCP分析模型 𐟌€ 解析企业基本维度：ECIRM战略模型 𐟓Š 企业效益提升：产品ABC分类模型 𐟓Š 企业经营情况分析：杜邦模型 𐟓Š 企业战略制定竞争优势：CPM矩阵 𐟓Š 企业规划、增长：麦肯锡三层面分析 𐟓Š 企业竞争和成长工具：核心竞争力分析 𐟒ꊦˆ˜略制定和评价工具：利益相关者分析 𐟑劦œ‰效的战略评价分析：PIMS模型 𐟓Š 战略决策阶段分析工具OSPM矩阵 𐟓Š 营销战略管理工具：3C战略三角模型 𐟓Š 营销分析工具安索夫矩阵 𐟓Š 计算商圈分析工具哈夫模型 𐟓Š 企业提高市场占有率工具CS战略 𐟌Ÿ 这些思维模型将帮助你更好地理解和应用数据分析，提升你的自学效果。加油，未来的数据分析师！𐟒ꀀ