一、建材板块最近怎样分析？

提前大盘过前高，代表的是这一类品种不是短线资金布局的标的一个主力重仓的中线品种和短线的轻仓品种不会同时落底而建材这种表现就能说明问题现在提前大盘过前高颈线，这周下半周回测颈线是一个合理买点

二、北新建材深度分析？

北新建材有三大业务，首先是轻质建材，也就是我们熟悉的石膏板加龙骨，用四个字形容2022年的情况是“外患内忧”。

外患指的是销量下降，石膏板销量20.93亿平方米，下降12%；龙骨销量34万吨，下降5.56%，这主要因为疫情影响，其次是房地产影响。

内忧是成本上涨，石膏板的销量下降了，但是石膏板的成本却是上升的，石膏板单位成本4.15元，上涨14.23%，其中原材料成本上涨8.74%，动力成本上涨26.83%。

2023年这两大因素都有一定程度的缓解。

轻质建材最大的危机是上方的天花板，北新建材的市场份额已经到了65%，上方的空间越来越小。

但这也是轻质建材的优势，轻质建材业务每年可以给北新建材带来接近30亿的净利润。

第二块业务是防水业务。

2022年是北新建材整合防水业务的第三年，疫情三年，整合三年，可谓是开局不利，已经连续亏损两年。

我之前对防水业务给予的高增长也化为泡影。

另一方面房地产危机对防水业务的影响比轻质建材更大，因为防水业务主要市场是房地产。

2023年是真正考验防水业务的时候，是要见成效的时候，也没有疫情“借口”了。

现在防水行业也有一个好消息——防水新规，2023年4月1日正式执行。

防水行业格局是“大行业，小企业”，根本原因在于缺少标准，防水新规的出台，会清除一些不符合标准的产能退出。

另外防水新规对防水材料的使用有明确规定，会带来使用量的增加。

现在就看防水新规的执行情况了。

过去三年北新建材的防水业务表现虽然很糟糕，但是2023年面临重大机遇，就看它能否把握住了。

第三块业务是其他产品，2022年收入9.94亿，同比增长27%，还保持一个较高速的增长，只不过在整体业务中占比太少。

里面包括矿岩棉、涂料、粉料砂浆、外墙板等。

其中涂料是和防水业务平行的一个块业务，是北新建材未来重点发展的方向。

不过目前规模还很小。

我投资北建材的逻辑很简单，首先有轻质建材业务的保底，然后有防水业务的空间。

目前我使用5年平均值估值法对北新建材估值，5年平均值估值法是针对周期型公司估值的方法，如果仅看轻质建材业务，北建材应该处在缓慢增长型和稳定增长型之间，再加上防水业务的不确定性，所以我不知道怎么用成长型估值，所以就采取了5年平均值估值法。

为了避免非经营性业务对净利润的影响，我采用北新建材的扣非净利润。

2018年至2022年的5年扣非净利润平均值是27.45亿，采用25倍PE，2023年估值686亿。

为什么使用25倍PE？

因为我把它当作4%收益率的债券看待。

如果你认为4%的收益率太低，需要10%才投，那就用10倍PE估值，是274.5亿。

北新建材2023年4月12日，股价27.58元，市值466亿，距离25倍估值有47%的上方空间。

继续看好北新建材。

三、经营数据分析需要分析哪些数据？

1、引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

2、转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

3、留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。

四、生产数据分析主要分析哪些数据？

数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。

1、生产数据现状分析。

生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。

对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。

对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。

纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。

平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。

2、生产数据原因分析。

原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。

生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。

五、怎么分析数据？

1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。

2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。

3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。

4、时间序列趋势法：查看时间趋势。

5、相关性分析法：相关性、因果性。

分析模型

对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：

需要解决的问题涉及那些维度的数据；

从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。

从原始数据集到分析数据是否需要加工。

而所有的模型，都是为了更好的解决问题。

RFM分类模型

R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。

F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。

M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。

通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，

20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。

分支的界定，往往使用中位数法。

最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。

该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。

AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。

A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播

模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。

5W2H通用模型

生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。

用户生命周期模型

互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，

对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。

六、dps数据分析怎么分析？

《地下城堡》数据分析方法说明

1.DPS，俗称秒伤，是衡量各勇士伤害值的主要指标;

2.实战中，在dps值接近的情况下，速度值高的勇士攻击频率更快，补刀效果更好;

3.对速度值的解析：基本上可以将速度值理解为10秒钟内勇士的平均攻击次数;

(1)龙的速度是2.1，平均10秒可以攻击2.1次，技能cd是4.76秒;

(2)佣兵王的速度是11，平均10秒可以攻击11次，技能cd是0.9秒;

4.天赋伤害加成的考虑，鉴于2.4版本已经普及各类天赋，因此不得不考虑天赋加成的影响。从目前取得的数据来看，dps加成的天赋主要有以下几个，共计850，也就是说最高每次攻击附加850;

(1)传说伤害强化：+400;(传说以下的就不考虑了)

(2)巨熊祝福：+40，

(3)猎鹰祝福：+50

(4)武器打磨：+60

(5)君王光环：+300

5.另外，由于“先发制人”(战斗开始时，所有角色已准备就绪)天赋的存在，我们不得不考虑第一轮攻击对dps的影响，也就相当于在正常输出频率之外，额外增加一轮输出;

6.技能伤害是包括基础伤害和持续伤害的，比如织梦法师，基础伤害3500，持续伤害3000，那么技能伤害就是6500;

7.考虑到目前的战斗基本上是在10秒内结束，而速度攻击频率的标准时间也是10秒，所以以下数据就选取各个勇士在10秒内的总输出，除以时间，来得到综合dps。具体计算规则如下：

DPS=(第一轮技能伤害值+技能伤害值*速度)/10秒

七、如何分析基金数据？

如果是简单的基金投资，不用太多的分析基金。

首先下一个天天基金就可以，所有基金在上面都可以查到。

一般来说一个基金的好坏，并不能简单通过最近一年或者几个月的业绩来判断。也就是说判断一个基金的好坏，首先看这只基金成立的时间是否超过5年，如果超过了就可以进一步分析了。

最近3年，最近5年的业绩怎么样，基金排名是不是在所有基金中的前百分之20，如果可以再进行下一步基金经理。基金经理的从业时间是否超过5年，从业以来的平均年化收益是多少，通过查看基金现在的持仓和以往的持仓可以整体知道基金经理的操作风格是什么样的。

为什么要看5年甚至更长，因为中国股市牛短熊长。如果没有5年以上的从业时间，他是一个牛市以后开始从也的基金经理，那业绩好很有可能是运气，没有经历完整牛熊的基金经理，很难在熊市中存活下去，他的过往业绩也就没什么参考价值了。

八、怎样分析足球数据？

主要有三方面，一是基本面，对阵双方的基本条件。

2结合欧洲开盘，三结合亚洲开盘。选择自己心目中看好的胜平负下注。

九、jmp数据分析？

JMP是全世界数十万科学家、工程师和其他数据探索人员选择的数据分析工具。 用户可以利用JMP中强大的统计和分析能力来发现意外问题。JMP可以帮助您解决例行性和存在难度的统计问题。 从轻松访问各种来源的数据，到使用快速、可靠的数据准备工具，以及执行选择统计分析，JMP让您可以在任何情况下都最充分地利用数据。

十、怎么分析基金数据？

如果是简单的基金投资，不用太多的分析基金。

首先下一个天天基金就可以，所有基金在上面都可以查到。

一般来说一个基金的好坏，并不能简单通过最近一年或者几个月的业绩来判断。也就是说判断一个基金的好坏，首先看这只基金成立的时间是否超过5年，如果超过了就可以进一步分析了。

最近3年，最近5年的业绩怎么样，基金排名是不是在所有基金中的前百分之20，如果可以再进行下一步基金经理。基金经理的从业时间是否超过5年，从业以来的平均年化收益是多少，通过查看基金现在的持仓和以往的持仓可以整体知道基金经理的操作风格是什么样的。

为什么要看5年甚至更长，因为中国股市牛短熊长。如果没有5年以上的从业时间，他是一个牛市以后开始从也的基金经理，那业绩好很有可能是运气，没有经历完整牛熊的基金经理，很难在熊市中存活下去，他的过往业绩也就没什么参考价值了。