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現在買東西真的是太方便了,而且每個商城都有很多優惠

因為物流的進步以及無遠弗屆網路商城,在這個特殊時期,不出門也是顧慮到自身安全

無論是生活上用的,還是比較高單價的3c產品,目前在網路上選購比較多,真的是非常方便啊

科技始終來自於惰性真的沒錯,這就是懶人經濟啊!!!!(好像哪裡怪怪的)1911784406.gif1911784408.gif

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最近家人也是很需要這個《味王》紅燒牛肉湯麵*5入 / 組,不枉費做了好幾天功課,好險沒出槌

現在終於等到最佳購買時機,不然等下次折扣,不知道等到甚麼時候

所以我個人對《味王》紅燒牛肉湯麵*5入 / 組的評比如下1911770171.gif1911770178.gif

外觀質感:★★★★

使用爽度:★★★★☆

性能價格:★★★★☆

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完整產品說明




品牌名稱

  •  

包裝組合

  • 箱裝

重量

  • 401g~600g

成份

  • 牛肉

產地

  • 台灣

口味

  • 牛肉

來源

  • 公司貨

商品規格

  • 保存期限:6個月

 

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... 財務分析涉及兩個層面:數據分析與業務分析。二者一體兩面,但先後有序,數據分析在前,業務分析在後。 一、如何進行數據分析 要做好數據分析,首先需要財務人員有紮實的會計基礎,對財務指標的含義熟知於心; 其次要求財務人員有足夠的數據敏感,能快速閃現出數據異常可能的驅動及可能的後果。 什麼是數據敏感呢?我認為具備數據敏感的財務人員至少應具備兩種能力。 第一,能聯想到觸發數據變動的原因。 例如,看到壞帳準備這個數據時,財務人員應聯想到以下幾個方面:(1)公司超長期應收帳款收不回來;(2)公司的信用政策可能有問題,客戶信用管理可能不嚴謹;(3)公司產品可能有質量問題,客戶拒絕付款…… 第二,看到一個數據會立即想到其關聯數據。 例如:看到壞帳,財務人員應聯想到以下一系列「病變」:利潤減少——凈資產減少——資產負債率提高——銀行不貸款——資金鍊斷裂——不能償還到期債務——債權人可能會要求公司破產清算等。 ... 對財務數據有足夠的敏感性是財務人員應該具備的職業素養。培養數據敏感性,不能靠死記硬背,記是記不住的,即便現在記住了,很快又會忘記。要想對數據有敏感性,最重要的是要了解數據背後的故事,要了解業務運行的規則。只有把數據背後的因果搞清楚了,數據才能變得生動。數據生動了,就有了故事性,我們自然會產生敏感。 二、如何進行業務分析 業務分析是基於數據分析的成果進行的。業務分析分兩步:第一步,財務人員結合業務定位導致數據異常的可能原因;第二步,財務人員與業務人員一道排查問題,找出「可能原因」中的「真兇」。 舉例說明:2019年4季度A公司手機銷售收入下滑了40%,板子該打誰身上了?我想你的第一感覺和我一樣,銷售人員。這樣的答案是感性的,可能是膚淺的,因為導致銷售收入下降原因有很多,銷售人員工作不力只是觸發銷售收入下降的一種可能。 ... 做業務分析,就是要深入到數據背後,一層一層挖掘,用排他法把真正的原因找出來。回到上例,手機銷售收入下降就可能是研發不力導致的,如果把板子打在了銷售人員身上,豈不冤枉銷售人員了嗎? 再舉一個例子。2018年,通信設備公司A與運營商公司B簽訂了一份5G合同,A為B在某區域安裝1000個5G基站,合同額1億元(不含增值稅)。截止2018年年末,A公司已安裝完800個基站,並通過了B的驗收,A在2019年按完工進度法確認了80%的收入。2019年,A尚未做完了剩下的200個基站。這是否必然意味著,2019年A的業績不如2018年呢? 如果只看會計帳面數據,你會得出肯定的結論。但這樣的結論不見得是公允的,原因在於A確認收入時使用的完工進度法不盡客觀。 如果你熟悉業務,你可能知道安裝基站是有難易之別的,無人區、農村地區、工(商)業區、居民區安裝難度依次增高。大多數人乾貨都是先易後難,容易的活2018年A都幹完了,留在2019年的都硬骨頭,安裝這200個基站的工作量甚至高於2018年安裝的那800個基站。 上例中,財務人員如果不明白這些業務特點,光從財務數據評判,分析結論可能就是錯的。 之所以一再強調業務分析的重要性,原因就在於,財務分析不結合業務進行,分析結論可能失真,可能誤導,可能南轅北轍。 如果您覺得文章有幫助,請點擊右上角「+關注」,每天及時獲取實用好文章! 「理個稅」提供最專業個稅資訊及籌劃與綜合管理服務。

 

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文章來源取自於:

 

 

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