人机交互系统项目市场分析(参考).docx
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1、泓域/人机交互系统项目市场分析人机交互系统项目人机交互系统项目市场分析市场分析目录目录第一章第一章 公司概况公司概况.3一、公司基本信息.3二、公司主要财务数据.3第二章第二章 市场分析市场分析.5一、征兆指标预测.5二、类推预测法.6三、资源承载力影响因素识别及评价指标.7四、资源环境承载力评价综合指标体系.9五、数据统计分析.10六、大数据系统和数据挖掘技术.12第三章第三章 项目概况项目概况.18一、项目概述.18二、项目总投资及资金构成.19三、资金筹措方案.19四、项目预期经济效益规划目标.20五、项目建设进度规划.20第四章第四章 项目投资计划项目投资计划.21泓域/人机交互系统项
2、目市场分析一、投资估算的编制说明.21二、建设投资估算.21三、建设期利息.23四、流动资金.24五、项目总投资.26六、资金筹措与投资计划.27第五章第五章 进度计划方案进度计划方案.29一、项目进度安排.29二、项目实施保障措施.30泓域/人机交互系统项目市场分析第一章第一章 公司概况公司概况一、公司基本信息公司基本信息1、公司名称:xx 投资管理公司2、法定代表人:蒋 xx3、注册资本:560 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:2012-3-177、营业期限:2012-3-17 至无固定期限8、注册地址:xx 市 xx
3、区 xx二、公司主要财务数据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表格题目公司合并资产负债表主要数据项目项目20202020 年年 1212 月月20192019 年年 1212 月月20182018 年年 1212 月月资产总额11533.719226.978650.28负债总额4498.213598.573373.66股东权益合计7035.505628.405276.63表格题目公司合并利润表主要数据表格题目公司合并利润表主要数据泓域/人机交互系统项目市场分析项目项目20202020 年度年度20192019 年度年度20182018 年度年度营业收入38721.0830976
4、.8629040.81营业利润6765.205412.165073.90利润总额5887.384709.904415.53净利润4415.533444.113179.18归属于母公司所有者的净利润4415.533444.113179.18泓域/人机交互系统项目市场分析第二章第二章 市场分析市场分析一、征兆指标预测征兆指标预测征兆指标预测法就是根据事物的指标联系,从征兆指标判断可能引起的某种事物的出现和变化。或者更贴切地说,要求预测者能熟悉被预测事物与征兆指标之间的这种联系,并通过合理的分析和推断来正确预测事物的变化趋势。许多市场因素都可以成为征兆指标,如商品价格是预计市场销售量的征兆指标,物价
5、指数是市场繁荣的征兆指标等。而一个事物也有可能同时有多个征兆指标。通常可以从以下三个层次来进行分析:1内在因果关系根据事物之间的因果联系,分析影响事物发生变化的内在联系的因素指标,这些因素指标作为征兆指标往往能带来预测事件的必然性。如产品的制造成本、销售量和销售价格构成了与企业当期利润存在着内在联系的征兆指标。2外在因果关系根据事物之间的外在因果联系,分析影响事物发生变化的外在影响指标。这类指标是事物的影响因素,而非构成因素。如中国改革开泓域/人机交互系统项目市场分析放、全球经济一体化、产业分工等多种因素促成我国对外贸易额持续高速发展,外贸顺差再创新高。3外在现象关系这类现象关系是经验的总结和
6、现象的归纳,其征兆指标也只能带来预测事件的可能性。如根据城市建设预测其富裕文明的程度,根据出口产品的多少判断一国产业的竞争力等。征兆指标法使用简单,判断快捷,充分利用个人经验,有较高的准确度,是企业把握商机,创造效益的有用工具。二、类推预测法类推预测法类推预测法是根据市场及其环境的相似性,从一个已知的产品或市场区域的需求和演变情况,推测其他类似产品或市场区域的需求及其变化趋势的一种判断预测方法。它是由局部、个别到特殊的分析推理方法,具有极大的灵活性和广泛性,适用于新产品、新行业和新市场的需求预测。根据预测目标和市场范围的不同,类推预测法可以分为产品类推预测、行业类推预测和地区类推预测三种。(一
7、)产品类推预测法泓域/人机交互系统项目市场分析产品类推预测法是依据产品在功能、结构、原材料、规格等方面的相似性,推测产品市场发展可能出现的某些相似性。如平板电视机的需求,可以依据彩色电视机的市场发展来推断。(二)行业类推预测法行业类推预测法是依据相关和相近行业的发展轨迹,推测行业的发展需求趋势。如数码相机的市场需求预测,就可以参照家用计算机和照相机的需求发展过程来推测其生命周期发展曲线。(三)地区类推预测法通常产品的发展和需求经历了从发达国家和地区,逐步向欠发达的国家和地区转移的过程。这在服装需求的市场变化上更为显著,一款服装的流行,通常先是在沿海,再到内地;先城市,然后再到农村。类推结果存在
8、非必然性,运用类推预测法需要注意类别对象之间的差异性,特别是地区类推时,要充分考虑不同地区政治、社会、文化、民族和生活方面的差异,并加以修正,才能使预测结果更接近实际。三、资源承载力影响因素识别及评价指标资源承载力影响因素识别及评价指标(一)土地资源承载力泓域/人机交互系统项目市场分析土地资源承载力的影响因素包括主要用地类型、面积及其分布,土地资源利用上线及开发利用状况,土地资源重点管控区域等。土地资源承载力的分析需要考虑土地对人口的承载、土地对经济社会的承载,以及土地与人口和经济发展之间的匹配协调程度。主要评价指标包括:人均可利用土地资源、人均耕地面积、人均建设用地、土地利用率、单位土地产出
9、、规划人均城乡建设用地规模、禁建区比例等。(二)水资源承载力水资源承载力的主要影响因素包括水资源总量及其时空分布,水资源利用上线及开发利用状况和耗用状况(包括地表水和地下水),海水与再生水利用状况,水资源重点管控区等。主要评价指标包括:人均水资源量、单位土地水资源量、水资源开发强度、水资源可利用量、地下水开采率、人均供水量、万元 GDP 用水量、万元工业产值取水量、耕地灌溉率、生态用水率等,分别表示了水资源的丰沛程度和水资源对居民生活用水、工业用水、农业用水、生态用水、经济发展等方面的承载水平。(三)矿产资源承载力矿产资源承载力的主要影响因素包括矿产资源类型与储量、生产和消费总量、资源利用效率
10、等。主要评价指标包括:单位用地矿产泓域/人机交互系统项目市场分析量、单位用地实际采矿能力、单位用地矿产从业人员数量、矿业从业人员比率、矿业工业增加值比例等。四、资源环境承载力评价综合指标体系资源环境承载力评价综合指标体系资源环境承载力评价是区域上各种因素对承载能力的综合体现,因而必然表现为各单一方面的资源、环境承载力作用效果的科学叠加,反映区域内资源环境承载力的总体状况。因此,资源环境承载力在综合评价指标是由上述的资源承载力、环境承载力和生态承载力等指标体系,根据评价对象功能要求和资源环境特征,选择相关指标构成的指标体系。该指标体系能够全面满足评价对象的资源环境承载力评价要求。在构建综合评价指
11、标体系的时候,要注意几个原则:一是要注重科学性和可对比性相统一的原则。资源环境承载力评价要严格按照资源环境的科学内涵,能够对资源环境的数量和质量作出合理的描述。同时评价方法要注重与国内外和区域间的可对比性,具有纵向、横向比较和可推广与应用。二是要注重描述性指标与评价性指标相统一原则。描述性指标即资源和环境两大系统的发展状态指标;评价性指标即评价各系统相互联系与协调程度的指标。二者的统一,将在时间上反映发展的速度和泓域/人机交互系统项目市场分析趋向,在空间上反映其整体布局和结构,在数量上反映其规模,在层次上反映功能和水平。三是要注重最大限制性和可操作性相结合原则。资源环境承载力是多种因素综合作用
12、的结果,指标体系作为一个有机整体,不可能把所有的因素都列出,客观上对资源环境承载力所有因素全部用指标描述出来也是不可能的。所以,指标体系要反映影响资源环境承载力主导因素的全貌,用对资源环境承载力产生最大限制性的主导因素的指标体系来描述和评价资源环境承载力,才能把握资源环境承载力最本质的、最基本的特征。同时,要达到指标体系的实用性和可操作性,避免以往在研究制定指标体系要么指标体系过于庞杂、无法操作,要么把握不了主要的因素,对资源环境承载力最本质的、最基本的特征缺乏全面反映、表征、度量。因此,研究和制定指标体系要注重最大限制性和可操作性相结合,根据水桶原理发挥决定性作用的指标有限,在选取最大限制性
13、主导因素的前提下,尽量使指标少而精,资料易取得,方法易掌握,而不必面面俱到,使最大限制性和可操作性相互统一,这样才能够有利于研究顺利进行。五、数据统计分析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泓域/人机交互系统项目市场分析的数字特征(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或阶段。1选择数字特征。统计分析,就是利用若干数字特征全面认识数据的统计规律。选择数字特征是统计分析研究问题的准备阶段,是统计过程的重要环节。数字特征应当:(1)能
14、够客观地反映研究分析对象的性质、特点、内在联系和运动过程;(2)尽可能突出重点,反映分析对象的全貌;(3)应能反映分析对象的变化;(4)便于资料获取。2收集并整理数据。确定了需用的数字特征之后,就要收集并整理所需的数据。样本的容量与质量对统计结果影响极大。3计算数字特征。利用整理后的样本计算必要的数字特征。这项工作可以同下面的建模合在一起,利用适当的软件进行。4建立模型。计算出样本数字特征后,应选择适合样本模式的模型。统计分析可用的模型很多,都有各自的特点及适用条件。选择模型时,应全面考虑研究对象与目的、到手的数据与资料、统计方法等各自的特点,以及咨询人员对方法的熟悉程度等。泓域/人机交互系统
15、项目市场分析5检验模型误差。建模之后,可利用样本检验模型的误差,误差大小由样本与所选模型与方法所决定。根据经济学理论和研究对象的具体特点,分析和评价模型误差,以及模型和方法本身;若误差未达到要求,应改进模型与方法。6利用模型预测。预测是咨询结论和建议的基本依据之一,应成为咨询及决策人员的高质量信息。7评价统计与预测结果。对统计与预测结果进行评价的任务是对初步统计结果(如离散程度、影响、走势等)进行概括,并寻找它们之间的联系。评价过程一般有:形成初步概念;对现象定性;提出主要观点;阐述所提观点的理由;提出论据;得出结论。咨询工程师在进行评价时,要在大局高度上全面、长远地看问题,多方面观察,不偏废
16、任何一方;注意数据的衔接,当来源不同的数据矛盾时应弄清情况后再做取舍。六、大数据系统和数据挖掘技术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,泓域/人机交互系统项目市场分析且种类多、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
17、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
18、策建议。泓域/人机交互系统项目市场分析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)数据规约。多数数据挖掘算法耗时很长,商业数
19、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。泓域/人机交互系统项目市场分析(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。由行业专家核
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