酒店用品项目工程前期准备方案(范文).docx
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1、CMC.泓域咨询/工程前期准备方案酒店用品项目工程前期准备方案xxx(集团)有限公司目录第一章 公司简介5一、 基本信息5二、 公司简介5三、 公司主要财务数据6第二章 行业背景分析7第三章 现代工程咨询方法10一、 层次分析法概述及优缺点10二、 SWOT分析法的基本步骤13第四章 数据采集分析与知识管理15一、 数据分析与挖掘概述15二、 大数据系统和数据挖掘技术17第五章 工程咨询信息及其管理22一、 “互联网+”背景下的工程咨询信息管理22二、 工程咨询信息类型及来源29第六章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标34一、 资源环境承载力评价综合指标体系34二、 生态承载力影响因素识别
2、及评价指标35第七章 资源环境承载力概述37一、 资源环境承载力分析的类型37二、 资源环境承载力分析框架40第八章 现金流量分析44一、 现金流量分析的原则44二、 基准收益率的测算和选取46第九章 市场分析50一、 企业竞争能力分析50二、 市场需求预测52第十章 建设期利息估算55一、 建设期利息估算的前提条件55二、 建设期利息的估算方法55第十一章 流动资金估算56一、 扩大指标估算法56二、 分项详细估算法56第十二章 并购融资及债务重组60一、 公允价值估值方法60二、 并购融资方式65第十三章 资金结构优化比选74一、 息税前利润每股利润分析法74二、 比较资金成本法75第十四
3、章 财务分析的价格及选取原则78一、 财务分析的价格体系78二、 财务分析的取价原则80第十五章 财务分析概述83一、 财务分析的步骤83二、 财务分析的作用83第十六章 投入产出经济价格的确定86一、 特殊产出经济价格确定86二、 市场定价货物的经济价格确定88第十七章 经济分析概述92一、 经济分析的基本方法92二、 经济分析的适用范围92第一章 公司简介一、 基本信息1、公司名称:xxx(集团)有限公司2、法定代表人:覃xx3、注册资本:1270万元4、统一社会信用代码:xxxxxxxxxxxxx5、登记机关:xxx市场监督管理局6、成立日期:2016-5-127、营业期限:2016-5
4、-12至无固定期限8、注册地址:xx市xx区xx9、经营范围:从事酒店用品相关业务(企业依法自主选择经营项目,开展经营活动;依法须经批准的项目,经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动;不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。)二、 公司简介公司秉承“诚实、信用、谨慎、有效”的信托理念,将“诚信为本、合规经营”作为企业的核心理念,不断提升公司资产管理能力和风险控制能力。公司全面推行“政府、市场、投资、消费、经营、企业”六位一体合作共赢的市场战略,以高度的社会责任积极响应政府城市发展号召,融入各级城市的建设与发展,在商业模式思路上领先业界,对服务区域经济与社会发展做出了突出贡献。 三、
5、公司主要财务数据表格题目公司合并资产负债表主要数据项目2020年12月2019年12月2018年12月资产总额11087.128869.708315.34负债总额5146.054116.843859.54股东权益合计5941.074752.864455.80表格题目公司合并利润表主要数据项目2020年度2019年度2018年度营业收入45850.8636680.6934388.15营业利润8714.406971.526535.80利润总额7655.576124.465741.68净利润5741.684478.514134.01归属于母公司所有者的净利润5741.684478.514134.01
6、第二章 行业背景分析酒店用品是酒店生产和经营过程中需要的各种用具和物品的总称,主要包括餐厅用品、厨房用具、大堂用品、客房用品、客房一次性用品、清洁用品、日用杂件等。酒店用品品种繁杂,产业链涉及领域众多,可以带动多个行业共同发展。我国旅游业蓬勃发展,商旅需求快速增加,带动酒店行业规模稳步增长,拉动我国酒店用品市场快速上升。2013年,我国酒店用品市场规模为7480亿元,发展到2017年增长至11599亿元,年均复合增长率为11.6%;2018年,我国酒店用品市场规模为12872亿元,同比增长11.0%。住宿是旅游市场和商旅市场的刚性需求,而酒店用品是酒店生产和经营中不可缺少的重要组成部分,在市场
7、需求的推动下,我国酒店用品市场持续增长。酒店用品的销售渠道主要包括厂家直销、区域代理、网络销售、展会以及出口。这几大销售渠道各有优缺点,相较来说,厂家直销、区域代理是我国酒店用品行业最主要的销售方式。随着我国电商市场蓬勃发展,酒店用品电商化趋势越来越明显。为满足不同消费需求,我国酒店用品行业多种形式并行的销售模式成为行业发展趋势,多元化发展有利于行业增加抗风险能力。在市场需求的推动下,我国酒店用品行业规模持续扩大,企业数量不断增多,大部分企业规模较小,创新能力不足,产品同质化严重。在消费升级的趋势下,市场对酒店用品的环保性、品质化、个性化要求不断提高,实力雄厚的企业研发能力较强,新产品推出速度
8、较快,产品种类更为丰富,市场份额占比将逐步提升,小企业生存空间将日益缩小。我国酒店用品行业将呈现强者越强、弱者越弱的发展态势。相较于其他酒店用品,一次性用品单价低,但其更换极为频繁,市场需求量大,在酒店用品市场中占据一定份额。一次性用品是一般酒店必须提供的消耗品,其生产、使用会对环境造成较大危害,国家一直在尝试限制酒店提供一次性用品。2019年7月1日起开始施行的上海市生活垃圾管理条例规定,上海市旅游住宿业将不主动提供牙刷、梳子、浴擦、剃须刀、指甲锉以及鞋擦等6小件一次性日用品。在上海市政策的带动下,预计我国其他省市也将陆续推行一次性酒店用品限制政策,这将对酒店用品行业造成较大影响。在市场需求
9、的带动下,我国酒店用品行业规模持续扩大,但行业中大部分企业规模较小,产品同质化严重。在消费升级趋势下,创新能力更强、产品种类更为丰富的大型企业更具竞争优势,行业集中度有望提升。为倡导绿色出行、低碳生活、保护环境,我国各省市或将陆续推出一次性酒店用品的限制政策,酒店用品行业需把握市场局势,积极调整产品结构。第三章 现代工程咨询方法一、 层次分析法概述及优缺点(一)层次分析法概述层次分析法(简称AHP)是美国匹茨堡大学运筹学家T.L.satty教授于20世纪70年代初,在为美国国防部研究“应急计划”时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法。该方法将决策问题的有关元素
10、分解成目标、准则、方案等层次,在此基础上进行定性分析和定量分析的一种决策方法。这一方法的特点,是在对复杂决策问题的本质影响因素及其内在关系等进行深人分析之后,构建一个层次结构模型,然后利用较少的定量信息,把决策的思维过程数学化,从而为求解多准则或无结构特性的复杂决策问题提供一种简便的综合决策分析方法。层次分析法的应用范围十分广泛,应用的领域包括:经济与计划;能源政策与资源分配;政治问题及冲突;人力资源管理;教育发展;医疗卫生;环境工程;军事指挥与武器评价;企业管理与生产经营决策;项目评价;规划咨询;资源环境承载力评价等。层次分析法优缺点1层次分析法的优点(1)系统性的分析方法层次分析法把研究对
11、象作为一个系统,按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策,成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响,层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果,而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的,非常清晰明确。(2)简洁实用的决策方法这种方法既不单纯追求高深数学,又不片面地注重行为、逻辑、推理,而是把定性方法与定量方法有机地结合起来,将多目标、多准则又难以全部量化处理的决策问题化为多层次单目标问题,通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后,最后进行简单的数学运算。该方法计算简便,结果明确,且易于决策者了
12、解和掌握。(3)所需定量数据信息较少层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发,比一般的定量方法更讲究定性的分析和判断。由于层次分析法是一种模拟人们决策过程的思维方式的一种方法,该方法把判断各要素的相对重要性化为简单的权重进行计算。2层次分析法的缺点(1)不能为决策者提供新方案对于大部分决策者来说,如果一种分析方法能替我们分析出在我们已知的方案里的最优者,然后能指出已知方案的不足,或者甚至能提出改进方案的话,这种分析方法才是比较完美的。而层次分析法只能从原有备选方案中选择较优者,而不能为决策者提供解决问题的新方案。(2)指标过多时工作量大,且权重难以确定当我们希望能解决较普遍的问
13、题时,指标的选取数量很可能也就随之增加,而指标的增加就意味着我们要构造层次更深、数量更多、规模更庞大的判断矩阵,那么就需要对许多的指标进行两两比较的工作。由于一般情况下两两比较是用1至9来说明其相对重要性,如果有越来越多的指标,对每两个指标之间的重要程度的判断可能就会出现困难,甚至会对层次单排序和总排序的一致性产生影响,使一致性检验不能通过,如果不能通过,就需要进行调整,在指标数量多的时候其调整的工作量大,且权重难以确定。(3)特征值和特征向量的精确求法比较复杂在求判断矩阵的特征值和特征向量时,所用的方法和我们多元统计所用的方法是一样的。在二阶、三阶的时候,还比较容易处理,但随着指标的增加,阶
14、数也随之增加,其人工计算也变得越来越困难,需要借助计算机来完成。二、 SWOT分析法的基本步骤运用SWOT分析法大体上分成三个步骤:分析环境因素;构造SWOT矩阵;制定行动计划。(一)分析环境因素运用各种调查研究方法,分析出企业或组织所处的各种环境因素,即外部环境因素和内部能力因素。外部环境因素包括机会因素和威胁因素,它们是外部环境对企业或组织的发展直接有影响的有利和不利因素,属于客观因素,一般归属为经济、政治、社会、人口、产品和服务、技术、市场、竞争等不同范畴。内部环境因素包括优势因素和劣势因素,它们是企业或组织发展中自身存在的积极和消极因素,属主观因素,一般归类为管理、组织、财务、人力资源
15、等不同范畴。在调查分析这些因素时,不仅要考虑到历史与现状,而且更要考虑未来发展问题(二)构造SWOT矩阵将调查得出的各种因素根据轻重缓急或影响程度等进行排序,构造SWOT矩阵。在此过程中,将那些对企业或组织发展有直接、重要、迫切、久远的影响因素优先排列出来,而将那些间接、次要、不急、短暂的影响因素排在后面。(三)制定行动计划在完成环境因素分析和SWOT矩阵的构造后,便可以制定出相应的行动计划。制定计划的基本思路是:发挥优势因素,克服劣势因素,利用机会因素,化解威胁因素;考虑过去,立足当前,着眼未来;运用系统分析的综合分析方法,将排列与考虑的各种环境因素相互匹配起来加以组合,得出一系列企业或组织
16、未来发展的可选择对策。第四章 数据采集分析与知识管理一、 数据分析与挖掘概述(一)信息分析信息分析是根据咨询问题的具体需要,对与之有关的信息进行整理、鉴别、评价、分析和综合,以便取得咨询所需新信息的过程。信息分析有如下几种用途:1跟踪。所谓跟踪,就是及时了解各领域新动向、新发展,从而发现问题、提出问题。2比较。比较各种事物的内部矛盾之后,把握事物间的联系,认识事物的本质,从而提出问题、确定目标、拟定方案并作出选择。3预测。利用已掌握的信息、知识和手段,推断事物的未来或未知方面。4评价。进行评价时应选择合适的变量和评价指标,应当考虑评价对象之间的可比性。信息分析所用方法,可分为定性和定量分析两种
17、。定性方法主要靠逻辑推理;而定量方法涉及数据间的数量关系,要建立数学模型,计算、求解。如今,信息越来越复杂,定性与定量分析已无法单独奏效,只能越来越多地结合起来。(二)数据分析数据分析是信息分析的一部分,数据分析是对收集数据进行系统的分析,建立适当的模型,揭示数据中隐含的技术、经济、社会和其他关系,以及发展趋势,为有关的咨询活动提交的有用的数字、信息或建议。数据分析的对象可分为时间序列和截面数据。如企业历年的咨询收入、利润总额等就是时间序列。截面数据是在同一时间的数据,如企业同一年咨询业务数目、营业额、费用、收入、人工耗费等。两种数据都要注意样本容量大小。对于截面数据,常用线性或非线性回归模型
18、体现数据之间的各种关系。数据分析属定量分析,包括数据统计分析、时间数据分析、空间数据分析。(三)数据挖掘数据挖掘就是从数据中挖掘出隐含、先前未知、有潜在用途,最终可为人理解的关系、模式、趋势和其他有用信息,并建立模型,用于预测、判断或决策,帮助企业更好地适应变化并做出更明智的决策的过程。数据挖掘广泛应用于制造、金融、零售、保健、中医药及电信等行业的客户关系管理、风险防范、供应链管理、竞争优势分析、部门分析等领域。数据挖掘要用到统计分析、人工智能、数据库和神经网络等方面的知识,如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等。数据挖掘需要用户参与,并非某种单一工具、技术或软件即可独自
19、完成。另一方面,并非所有信息查询都可视为数据挖掘。例如,使用数据库管理系统查找个别记录,或用搜索引擎查找互联网特定的网页,属于信息检索,不能视为数据挖掘。当然,数据挖掘技术也有强大的信息检索能力。二、 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
20、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。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
21、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
22、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。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
23、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
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