权益类证券和非权益类证券区别？

一、权益类证券和非权益类证券区别？

权益类证券是指拥有发行企业的管理权，是永久性的，没有按期还本付息，每年根据企业盈余收取股利，可以参与管理，有决策权。 权益类证券是指股票和主要以股票为投资对象的证券类金融产品，包括股票、股票基金以及中国证监会规定的其他证券。其中证券公司在自营业务中，持有一种权益类证券的市值与其总市值的比例不得超过5%。

非权益类证券包括流动性资产，固定收益类资产，不动产类资产和其他金融资产。

二、有哪些好用的数据处理类软件？

数据分析软件有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software。

1、Excel

为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

2、SAS

SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。

3、R

R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

4、SPSS

SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

5、Tableau Software

Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。

三、淘客数据采集类的软件都有哪些？

有个懒懒淘客助手的，就是一个很好的采集转发软件。

四、证券分类a类b类c类区别？

A股、B股、和H股都是证券市场上的不同分类。这些分类通常基于股票的流通渠道、公司的法律地位、股票价格以及投资者资格等因素。下面是A股、B股、C股的基本区别：

1. A股：是指在中国境内上市交易的股票，只能由中国大陆境内的投资者购买和出售。A股是股票市场的主力，也是最大的股票市场。

2. B股：是指在上海和深圳证券交易所上市的以外币计价的股票，只能由境内的合格投资者和境外投资者购买和出售。B股通常是外资企业在中国境内上市的一种方式。

3. C股：是指在中国境内上市交易的外资股票，只能由中国大陆境外的投资者购买和出售。C股通常是外国公司在中国境内上市的一种方式。

总的来说，A股是面向国内市场的股票，B股和C股则是面向国际市场的股票。同时，A股的流通性最好，风险相对较小，B股和C股则相对较为特殊，其交易机制和投资者资格等也有所不同。

五、大数据五大类？

大概分为七大类，大数据公司分为以下几类：

数据服务：Metamarkets

数据可视化：Tableau

大数据分析：ParAccel

商业智能领域：QlikTech

数据科学：Kaggle

电子商务数据：TellApart

社交媒体数据：DataSift

六、证券公司交易软件和同花顺软件有些数据不同，哪个更值得信任？

不要相信别人好吧，你可以自己把两者数据和第三方的数据对比，多找几个不同的数据比较一下，不就知道哪个好哪个癞了！一般情况 下，正规的软件数据要靠谱点儿。

七、长江证券软件操作？

1.打开长江证券证券账户；

2.点击【新股申购】-【查询可申购额度】，显示沪深股市申购额度上限；

3.点击【新股申购】中的【新股申购】，输入申购代码和数量（不要超过申购额度上限），点击【确定】即可

4.在【新股申购】-【查询新股配号】中查询配号；

5..在【新股申购】-【查询新股中签】中查询是否中签。

八、软件运行的三大类设备？

计算机、移动设备、嵌入式设备是运行软件的三大类设备。 计算机因其高性能的处理器、强大的内存和存储能力常常被用来运行计算密集型软件，例如图形处理软件、视频编辑软件、CAD软件等。移动设备的特点是轻便易携带，具有触摸屏、无线网络等功能，在移动互联网时代已经成为人们必不可少的工具之一，通常运行应用软件和移动游戏等。嵌入式设备是在其他设备中嵌入的，通常用来完成特定的任务或控制某个设备的工作，例如汽车发动机控制器、智能家居设备等。随着物联网的发展，嵌入式设备逐渐普及，也成为软件运行的重要设备之一。

九、a类证券账户有哪些？

A类公司风险管理能力在行业内最高，能较好地控制新业务、新产品方面的风险，2020年证监会公布的评级结果中，AA类证券公司有15家：

安信证券

光大证券

国金证券

国泰君安

国信证券

华泰证券

平安证劵

申万宏源证券

银河证券

招商证券

中金证券

中泰证券

中信建投

中信证券

十、数据分析工具类软件，好用的有哪些？

对于初学者来说我觉得Excel是足够的，我建议题主可以坚持住Excel这条道路！人的精力是有限的，预期每个软件都会一点儿，不如把一个软件彻底搞精通！搞精通之后你再学其他软件就会轻松的多，这样一种路径其实是性价比最高的！

虽然我自己不是专业的数据分析师，但是现在天天面临着非常多纷繁复杂的数据，并且也在管理着一个大概7个人的团队，虽然我确实是不太想学新东西了，但是形势所迫，不得不利用业余时间给自己充充电，也专门报了个数据分析的班，上了几堂课之后还真有了点儿兴趣，主要是数据分析那种可以透过表面看到背后本质原因的功能吸引了我！

我这里举一个我课程中遇到的实际数据分析案例：假设你们公司有一款本地服务类app，最近发现日新增用户数明显下滑，领导看到之后很不开心，要求你马上分析出造成新增用户下滑的主要原因是什么？

其实这种问题在我的日常工作中也是非常常见的，毕竟大多数的公司不是搞慈善的，都是要以盈利为目的，而领导能看到的最直观数据就是总收入啊、总用户数量啊、总点击率等等！一看数据不理想，第一时间就会找到直接负责人问个所以然！你回答不上，那印象分就会大打折扣！

所以作为团队的负责人我必须要完成三件事：

第一步是明确问题，我至少要先确定领导看到的数据是真实准确的数据，别领导那看到的是错误的数据，那我不就当冤大头了！

第二步是分析原因，我必须得给领导分析出个一二三，说的不好听点儿，就是把自己摘清楚，甩一部分锅出去，用客观的数据告诉领导，造成这一不好看到结果不止我们团队的自己的原因，还有其他部门的问题！

第三步是提出建议！向领导争取资源，打一个翻身仗，证明自己和自己的团队！

如果你对这个案例感兴趣的话，不妨也来听听这套由知乎知学堂推出的数据分析先导课，反正对我还是有启发的，基本属于白送！

下面我就带大家一睹为快，看一看如何利用数据分析的思维走好这三步！

1. 第一步明确问题

明确问题前我们首先要确认这个数据的真实性，经确认这些数据来自于产品后台，真实准确。从数据中我们可以明显看出在4月10日用户出现了一个大幅下滑，随后便一直维持在低位！

其次我们要看一看历史同期水平如何？也就是我们要把眼光放的长远一些，拉长数据维度，为此我们找来了22年的同期数据，发现2022年曲线整体平稳，没有周期性下降，由此确定2023年4/10- 4/13的数据确实存在异常，需要进一步分析原因。

2. 第二步分析原因

分析原因阶段，常见的分析方法包括：多维度拆解分析方法、假设检验分析方法。具体来说是首先使用“多维度拆解分析方法"对问题进行拆解，将一个复杂问题细化成各个子问题；再对拆解的每个部分，使用“假设检验”找到哪里出了问题。

首先我们进行多维度拆分，我们这里按照前面提到的性别、年龄、城市和渠道维度进行拆解。

随后使用假设检验分析方法，分别假设：是性别原因、年龄原因、城市原因和渠道原因，导致新增用户数下降。

①是否是性别原因：我们先收集一下3/10-4/9每天的男性比例和4/10-4/13的男性比例，如下图所示。很显然3/10-4/13的性别比例变化非常平稳，因此说明性别原因不是造成新增用户下滑的原因。

②是否是年龄原因：我们先收集一下3/10-4/9时间段和4/10-4/13时间段新增用户的年龄分布情况，我们发现两个时间段内23岁以下用户的分布存在明显差距，因此说明23及以下年龄段出现数据异常是造成新增用户下滑的一个原因。

③是否是城市原因：我们先收集一下3/10-4/9时间段和4/10-4/13时间段新增用户的城市分布情况，我们发现两个时间段的城市分布没有太大区别，因此说明城市原因不是造成新增用户下滑的原因。

④是否是渠道原因：我们先收集一下3/10-4/9时间段和4/10-4/13时间段新增用户的渠道分布情况，我们发现两个时间段除抖音推广页渠道外基本没有太大区别，因此说明抖音推广页出现的问题，是造成新增用户下滑的原因。

至此我们分析出来了两个造成新增用户下滑的主要原因，一个是23及以下年龄段异常，一个是抖音推广页异常，如下所示：

除此之外，我们还研究了一下点击率和下载率是不是也出现了问题，最终影响到了用户新增，我们又爬取了3/10-4/13时间段内APP点击率、下载率和注册率的数据，从图中我们可以看到点击率和下载率都是处于正常波动范围内，而注册率与新增用户高度吻合，在4/月10日出现了断崖式下滑！因此说明注册率出现的问题，是造成新增用户下滑的原因。

至此，我们已经分析清楚了造成新增用户下滑的3个主要原因！

3. 第三步提出建议

针对我们刚刚找出来的3个造成新增用户下滑的主要原因，我们对症下药提出了3个建议：

①调研23岁及以下用户喜欢的内容和板块，增加设计风格

②抖音素材轮换，A/B测试效果更好的素材

③开展用户调研，搞清楚为什么用户注册难：不喜欢产品风格?/板块不满足预期?/注册流程太复杂?/没有新手引导?

经过以上的这三步，我们可以说是形成了一个数据分析的闭环，从明确问题，到分析原因，再到提出建议，一气呵成！从枯燥的数据中我们居然分析出来了造成新增用户下滑的主要原因，并且还提出了改进意见！我觉得这就是数据分析的本质！

我拿着这样一个数据分析报告去找领导汇报，我想领导的火至少消了一般，至少我们找到了原因也给出了解决方案，只听领导你下令，我好好执行了！

如果你觉得上面这个实际案例看起来很过瘾的话，但这套课程应该很适合你，因为这套课程包含了大量互联网大厂的实例分析，并且是由当今数据分析课程培训领域的两位大牛亲自授课：

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