化妆品项目工程咨询分析.docx
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1、化妆品项目工程咨询分析xxx集团有限公司目录第一章 行业背景分析5第二章 现代工程咨询方法7一、 PEST分析7二、 层次分析法的基本步骤9第三章 项目基本情况13一、 项目名称及投资人13二、 结论分析13第四章 数据采集分析与知识管理16一、 大数据系统和数据挖掘技术16二、 数据统计分析20第五章 规划咨询方法23一、 综合平衡方法23二、 调查方法24第六章 资源环境承载力概述27一、 资源环境承载力的内涵27二、 资源环境承载力的特征29第七章 现金流量分析33一、 现金流量分析的原则33二、 常用的资金等值换算公式35第八章 流动资金估算38一、 流动资金估算应注意的问题38二、
2、扩大指标估算法38第九章 建设期利息估算40一、 建设期利息的估算方法40二、 建设期利息估算的前提条件40第十章 资金结构优化比选41一、 比较资金成本法41二、 息税前利润每股利润分析法42第十一章 资产证券化方案分析45一、 PPP项目资产证券化45二、 资产证券化定价模型及其应用50第十二章 财务分析的价格及选取原则56一、 财务分析的价格体系56二、 财务分析的取价原则58第十三章 财务分析概述61一、 财务分析的步骤61二、 财务分析的内容61第十四章 经济分析概述64一、 经济分析的适用范围64二、 经济分析与财务分析的异同与联系66第十五章 投入产出经济价格的确定69一、 特殊
3、投入经济价格确定69二、 政府调控价格货物经济价格确定72第一章 行业背景分析化妆品是指以涂抹、喷洒或者其他类似方法,散布于人体表面的任何部位,以达到清洁、保养、美容、修饰和改变外观,或者修正人体气味,保持良好状态为目的精细化产品。化妆品产品种类异常丰富,包括护肤品、护发用品、口腔护理品类、沐浴用品、彩妆、男士护理用品等诸多种类,近年来,随着居民生活品质不断提高,美颜经济发展迅速,化妆品市场需求持续释放,促使化妆品市场规模不断扩大。近年来,我国化妆品行业发展态势良好,市场规模逐渐扩大,2019年,我国化妆品市场规模接近4800亿元,同比增长14.2%,2014-2019年均复合增长率超过9.5
4、%,预计2020-2024年我国化妆品行业仍将保持快速发展态势。随着电商行业快速发展,线上化妆品销售规模持续扩大,2019年,化妆品电商渠道占比超过30.6%,成为化妆品第一大销售渠道。目前我国化妆品市场由国际品牌占据主导地位,尤其是高端市场,根据海关总署数据显示,2019年,我国美容化妆品及护肤品进口额达到132.3亿美元,排名前三的分别是欧莱雅、雅诗兰黛以及LVMH。由于我国化妆品市场发展起步较晚,国产化妆品在产品营销、研发投入,品牌竞争等方面与国际品牌存在一定的差距,国产化妆品牌占据的市场份额有待提高。近年来,国产化妆品凭借低原料人工成本、供应链优势等优势,不断抢占国内化妆品中高端市场,
5、国产化妆品品牌竞争力逐渐增强,化妆品国产替代渗透率也逐步提升。国内化妆品生产企业数量较多,其中以中小型化妆品生产企业为主。国产化妆品品牌包括百雀羚、自然堂、珀莱雅、丸美、韩束、花西子、完美日记等,国产品牌在化妆品市场的占比逐渐提升。我国化妆品线上销售平台包括淘宝、京东、社交平台以及特卖平台等,目前我国化妆品品牌的主要线上渠道为各大平台上的品牌官方旗舰店。我国化妆品产品种类异常丰富,近年来随着居民生活品质不断提高,化妆品市场需求持续增加,带动化妆品市场规模不断扩大。我国化妆品市场由国际品牌占据主导地位,随着国产化妆品品牌竞争力增强,化妆品国产替代步伐加快,未来我国化妆品行业发展空间广阔。第二章
6、现代工程咨询方法一、 PEST分析(一)政治环境分析政治环境是指一个国家或地区的政治制度、行政体制、法律法规等,具体指标包括政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、政府补贴水平、民众对政治的参与度等。随着全球经济一体化和“一带一路”倡议的深入实施,我国大量企业“走出去”在“一带一路”沿线国家和其他区域国家设厂投资,在进行投资项目可行性研究时,要加强所在国的政治环境分析,高度重视各国政治环境的特殊性,因为不同的国家有不同的社会制度,不同的社会制度对组织活动有不同的限制和要求,即使在同一国家,由于执政党的不同,其政府的施政方针对组织活动的态度和影响也是不断变化的。由此可以看出,
7、政治环境对企业的影响具有直接性、难预测性和不可控制等特点,这些因素常常制约、影响企业的经营行为,尤其是影响企业较长期的投资行为。因此,在制定企业发展战略或进行境外投资时,需要掌握大量的、充分的相关资料,对政治环境的长期性和短期性的判断与预测十分重要。(二)经济环境分析经济环境主要包括宏观和微观两个方面的内容。宏观经济环境主要指一个国家的人口数量及其增长趋势,国民收入、国民生产总值及其变化情况以及通过这些指标能够反映的国民经济发展水平和发展速度。微观经济环境主要指企业所在地区或所服务地区的消费者的收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素。这些因素直接决定着企业目前及未来的市场大小。(三)社会
8、自然环境分析社会自然环境包括社会环境和自然环境。社会环境包括一个国家或地区的居民教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观念等,其中文化水平会影响居民的需求层次;宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行;价值观念会影响居民对组织目标、组织活动以及组织存在本身的认可与否;审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。自然环境包括土地、生物、矿产、能源、水资源以及生态环境。(四)技术环境分析技术环境对企业的生存和发展具有直接而重大的影响,不断的技术进步提高了生产效率,降低了生产成本,极大地影响了市场竞争的格局。随着技术更新速度的加快,新产品层出不穷,产品生命周期
9、愈来愈短,越来越多的企业把技术研发作为企业的生存之道。技术环境分析是要分析本企业的产品有关的科学技术的现有水平、发展趋势及发展速度,跟踪掌握新技术、新材料、新工艺、新设备,分析对产品生命周期、生产成本以及竞争格局的影响。二、 层次分析法的基本步骤当一个决策者在对问题进行分析时,首先要将分析对象的因素建立起彼此相关因素的层次系统结构,这种层次结构可以清晰地反映出相关因素(目标、准则、对象)的彼此关系,使得决策者能够把复杂的问题顺理成章,然后进行逐一比较、判断,从中选出最优的方案。运用层次分析法大体上分成四个步骤:建立层次结构模型;构造比较判别矩阵;单准则下层次排序及其一致性检验;层次总排序及其一
10、致性检验。(一)建立层次结构模型层次分析法先将决策的目标、考虑的因素(评价准则)和决策对象(行动方案)按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层,其中最高层称为目标层,这一层中只有一个元素,就是该问题要达到的目标或理想的结果;中间层为准则层,层中的元素为实现目标所采用的措施、政策、准则等,准则层中可以不止一层,可以根据问题规模的大小和复杂程度,分为准则层、子准则层;最低层为方案层,这一层包括了实现目标可供选择的方案。据此绘出层次结构模型图,模型中,目标、评价准则和行动方案处于不同的层次,彼此之间关系用线段表示,评价准则可细分多层。在层次结构模型中,各层均由若干因素构成,当某个层次包含因素较
11、多时,可将该层次进一步划分成若干子层次。通常应使各层次中的各因素支配的元素一般不超过9个,这是因为支配元素过多会给两两比较带来困难。一个好的层次结构模型对解决问题极为重要,因此,在构建层次结构模型时,应注意以下四点:1自上至下顺序地存在支配关系,用直线段表示上一层次因素与下一层次因素之间的关系,同一层次及不相邻元素之间不存在支配关系;2整个结构不受层次限制;3最高层只有一个元素,每个元素所支配元素一般不超过9个,元素过多可进一步分层;4对某些具有子层次结构可引入虚元素,使之成为典型层次结构模型。(二)构造比较判别矩阵层次结构建立后,评价者根据自己的知识、经验和判断,从第一个准则层开始向下,逐步
12、确定各层不同因素相对于上一层因素的重要性权数。层次分析法在确定各层不同因素相对于上一层各因素的重要性权数时,通常使用两两比较的方法。(三)单准则下层次排序及其一致性检验层次分析法的信息基础是比较判断矩阵。由于每个准则都支配下一层若干个因素,这样对于每一个准则及它所支配的因素都可以得到一个比较判断矩阵。因此,根据比较判断矩阵如何求出各因素对于准则的相对排序权重的过程称为单准则下的排序。计算权重的方法有多种,其中和法和根法是比较成熟并得到广泛应用的方法。1和法2根法3判断矩阵一致性检验由于客观事物的复杂性,会使我们的判断带有主观性和片面性,完全要求每次比较判断的思维标准一致是不大可能的。事实上,在
13、构建比较判断矩阵时,我们虽然不要求判断具有一致性,但一个混乱的,经不起推敲的比较判断矩阵有可能导致决策的失误,所以我们希望在判断时应大体上的致。而上述计算权重方法,当判断矩阵过于偏离一致性时,其可靠程度也就值得怀疑了,故对于每一层次作单准则排序时,均需要作一致性的检验。(四)层次总排序及其一致性检验1层次总排序计算同一层次中所有元素对于最高层(总目标)的相对重要性标度(又称排序权重向量)称为层次总排序。2总排序一致性检验人们在对各层元素作比较时,尽管每一层中所用的比较尺度基本一致,但各层之间仍可能有所差异,而这种差异将随着层次总排序的逐渐计算而累加起来,因此需要从模型的总体上来检验这种差异尺度
14、的累积是否显著,检验的过程称为层次总排序的一致性检验。第三章 项目基本情况一、 项目名称及投资人(一)项目名称化妆品项目(二)项目投资人xxx集团有限公司(三)建设地点本期项目选址位于xx(以选址意见书为准)。二、 结论分析(一)项目选址本期项目选址位于xx(以选址意见书为准),占地面积约29.00亩。(二)项目实施进度本期项目建设期限规划12个月。(三)投资估算本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算,项目总投资14867.95万元,其中:建设投资11294.42万元,占项目总投资的75.96%;建设期利息114.43万元,占项目总投资的0.77%;流动资金3459
15、.10万元,占项目总投资的23.27%。(四)资金筹措项目总投资14867.95万元,根据资金筹措方案,xxx集团有限公司计划自筹资金(资本金)10197.22万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额4670.73万元。(五)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):29600.00万元。2、年综合总成本费用(TC):24493.93万元。3、项目达产年净利润(NP):3732.18万元。4、财务内部收益率(FIRR):18.16%。5、全部投资回收期(Pt):6.01年(含建设期12个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):11441.79万元(产值)。(六)主要经济技术指标主要
16、经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积19333.00约29.00亩1.1总建筑面积32727.57容积率1.691.2基底面积11986.46建筑系数62.00%1.3投资强度万元/亩374.872总投资万元14867.952.1建设投资万元11294.422.1.1工程费用万元9937.532.1.2工程建设其他费用万元1108.372.1.3预备费万元248.522.2建设期利息万元114.432.3流动资金万元3459.103资金筹措万元14867.953.1自筹资金万元10197.223.2银行贷款万元4670.734营业收入万元29600.00正常运营年份5总成本费用万元24
17、493.936利润总额万元4976.247净利润万元3732.188所得税万元1244.069增值税万元1081.9010税金及附加万元129.8311纳税总额万元2455.7912工业增加值万元8558.5713盈亏平衡点万元11441.79产值14回收期年6.01含建设期12个月15财务内部收益率18.16%所得税后16财务净现值万元3879.97所得税后第四章 数据采集分析与知识管理一、 大数据系统和数据挖掘技术(一)数据挖掘概述1大数据大数据是指超过既往数据库系统规模、传输速度和处理能力,或者既往数据库系统结构无法容纳的数据。大数据常以万亿或EB衡量,且种类多、实时性强,蕴藏的商业价值
18、大。很多现有的新或旧的信息基础设施、工具和技术可用来开发和利用大数据中蕴藏的价值。大数据有各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章、买卖记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案,及大型电子商务。大数据是数据挖掘产生与生存发展的土壤。如今数据每五年翻一番,面对前所未有的海量数据,为了从中发现有用的信息必须进行数据挖掘。此外,计算机存储、处理大量数据,以及运算的能力大为增强,为数据挖掘创造了条件,使其成为一门独特的学科和技术。2数据挖掘与数据分析的区别数据挖掘与数据分析的主要区别在于:(1)处理工作量。数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大。(2)制约条件。
19、数据分析是从某些假设出发,建立方程或模型,而数据挖掘不作假设,可以自动建立方程。(3)处理对象。数据分析往往是针对数字型数据,而数据挖掘对象类型繁多,例如图像、声音、文本等。(4)处理结果。数据分析可以解释结果的含义;数据挖掘的结果不易解释,着眼于预测未来,并提出决策建议。想要从数据中发现规律(即认知),往往需将数据分析和数据挖掘结合起来。(二)数据挖掘步骤按挖掘对象,数据挖掘分为数据库与数据仓库挖掘和网络挖掘两种,各自步骤分述如下。1数据库与数据仓库挖掘数据挖掘一般有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示8个步骤。(1)信息收集。从确定的挖掘对象中提取
20、特征,然后选择合适的收集方法,将收集到的信息存入数据库。对于海量数据,必须选择合适的数据仓库。(2)数据集成。把来源、格式、特点、性质不同的数据按逻辑或物理属性加以编排,以便以后使用。(3)数据规约。多数数据挖掘算法耗时很长,商业数据往往较多,数据挖掘更耗时间。数据规约就是简化已有可用数据集的表示,规约后数量大减,但仍能保持原数据的完整性,对规约数据的挖掘结果,与对规约前数据的挖掘结果相同或几乎相同。(4)数据清理。有些数据不完整(属性缺少属性值)、含噪声(属性值错误),不一致(同一信息有多种表示),需要清理,使其完整、正确、一致后存入数据仓库。(5)数据变换。将数据变换成适合数据挖掘的形式。
21、实数型数据,可将其分层和离散化。(6)数据挖掘。根据数据格式、属性与特点,选择合适的处理工具,例如统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集,甚至神经网络,取得有用的信息。(7)模式评估。由行业专家核实数据挖掘结果是否合理、是否可用。(8)知识表示。将数据挖掘得到的信息以可视方式交给用户,或作为新的知识存人知识库,供其他应用程序使用。并非所有的数据挖掘都要走上述的每一步。若只有一个数据源,则可以省略数据集成。数据规约、数据清理、数据变换合称数据预处理。数据挖掘至少60%的费用要花在信息收集阶段,而至少60%以上的精力和时间要花在数据预处理上。数据挖掘是一个反复多次的过程,若一次未满足要求或未
22、得到有用结果,则需回到前面,经过调整后重新开始。2,网络挖掘网络挖掘可分为网络用户行为挖掘与网络信息挖掘。前者基本不在工程咨询人员关心之列。后者可理解为“从WWW中发现和分析有用的信息”。网络信息挖掘是在已知数据样本的基础上,通过归纳学习、机器学习、统计分析等发现挖掘对象间的内在关系与特性,进而在网络中提取用户感兴趣的信息,获得更高层次的知识和规律。网络信息挖掘沿用了Robot,全文检索、人工智能的模式识别、神经网络等技术。现在的搜索引擎使用了这些技术,能够在网页或网站数据库中为用户搜寻有用信息。网络信息挖掘具体步骤如下:(1)确立目标样本。由用户选择目标文本,提取特征信息。(2)提取特征信息
23、。根据目标样本的词频分布,从统计词典中提取挖掘目标的特征向量并计算出相应的权值。(3)网络信息获取。先利用搜索引擎站点选择待采集站点,再利用Robot程序采集静态Web页面,最后获取被访问站点网络数据库中的动态信息,生成WWW资源索引库。(4)信息特征匹配。提取索引库中的源信息特征向量,并与目标样本的特征向量对照,将符合要求的信息交给用户。二、 数据统计分析数据分析重要的一类是对具有随机性质的数据进行分析,在多数情况下是用于预测。本段仅介绍统计分析。统计分析不仅是计算样本的数字特征(期望值、方差、相关系数、协方差、离散度、概率分布等),还应当建立适当的模型,进而做出预测。统计分析一般有如下工作
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