大数据全扫描！A股2016年业绩最强榜单出炉！_网易财经
大数据全扫描！A股2016年业绩最强榜单出炉！
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2016年A股上市公司合计营收32.60万亿元，同比增长6.75%；总共实现盈利2.76万亿元，同比增长5.43%。
（原标题：大数据全扫描！A股2016年业绩最强榜单出炉！）
3205家上市公司除*ST烯碳外，2016年年报已全部披露完毕。Wind资讯以多角度分析全市场、行业、个股动向，帮助投资者鉴往开来，把握未来机会。市场总览01A股总营收及净利润2016年A股上市公司整体实现营收32.60万亿元，相比去年同期增长6.75%；实现净利润（备注：以下统计均为归属母公司净利润）2.76万亿元，同比增长5.43%。在剔除银行及两桶油后，A股实现净利润1.38万亿元，同比增长10.55%。分板块来看，2016年上证A股整体营收24.42万亿元，同比增长4.24%；深证主板营收4.3万亿元，同比增长11.29%；中小企业板和营收均大幅增长，增幅分别高达17.16%和33.05%。净利润方面，创业板和中小板仍然是遥遥领先，分别实现了36.39%和30.32%的增长。具体个股上，2016年沪深两市实现盈利的上市公司共计2983家，占全部A股比例为93.1%；其中2711家连续盈利，272家成功扭亏；剩余221家2016年亏损的上市公司，有163家为首次亏损，58家则是连续亏损，占比均较小。02A股2016年A股整体净资产收益率为10.32%，创近年来新低。该项指标从2013年开始就逐步下探。上证A股、深市主板、中小板和创业板净资产收益率分别为10.56%、9.20%、9.96%、10.51%。对比可知，中小板和深证主板2016年净资产收益率开始有所上升。03A股2016年A股上市公司整体资产负债率达84.61%，剔除金融行业后资产负债率大幅下降，仅为59.93%，均处于近年低点附近。04存货及应收账款2016年A股存货周转天数达到136天，呈持续上升势头；应收账款周期为46天，也创近年来新高。05交易性金融资产2016年A股上市公司持有的交易性金融资产达4.04万亿，主要集中在银行和非银等金融公司手中，在剔除银行后为1.45万亿，剔除金融后仅剩994亿元。06投资性房地产2016年A股上市公司持有投资性房地产规模较大，增速也较高，深证主板和中小板公司持有投资性房地产增速均接近50%。行业排行榜01各行业营收2016年在全部28个行业大类中，营收规模过万亿元大关的行业分别为建筑装饰（3.95万亿）、银行（3.77万亿）、化工（3.25万亿）、采掘（2.39万亿）、汽车（2.21万亿）和非银金融（2.03万亿）。从营收同比增速看，房地产（30.40%）和电子（29.91%）最快，采掘（-2.93%）、公用事业（-1.29%）等4个行业呈现负增长。02各行业净利润2016年，银行业实现净利润逾万亿元，远远超过其他行业，非银金融、房地产和建筑装饰业紧随其后，全年实现净利润分别为1995亿元、1376亿元和1149亿元。从净利润同比增速看，国防军工行业以1488.20%的增幅居首；采掘业业绩降幅达73.55%垫底。03销售净利率2016年度，银行业以44.24%的销售净利率位居第一，食品饮料和传媒行业紧随其后，销售净利率分别为13.97%、11.92%。2016年度钢铁板块销售净利率同比增长7.28个百分点稳居榜首，农林牧渔、国防军工板块紧随其后，增速分别达3.49和2.97个百分点。04净资产收益率家用电器2016年度赚钱效率位居第一，板块整体净资产收益率高达17.50%，食品饮料和银行板块紧随其后，2016度净资产收益率分别达15.42%、14.16%。05资产负债率（剔除金融业）从行业经营杠杆情况看，2016年度建筑装饰、房地产行业资产负债率位居前二，分别为77.7%、77.3%。食品饮料行业资产负债率最低，仅有34.3%。上市公司排行榜01营业收入Top202016年度，中石化营业收入为19309亿元，排名第一，中国石油为16169亿元，排名第二。前二十名基本被石化、银行、建筑装饰所占据。02净利润Top20工商银行2016年度净利润为2782亿元，排名A股首位。建行、农行、中行紧随其后。03每股收益Top20贵州茅台2016年每股收益13.31元排名第一，吉比特和亿联网络分别以10.97元、7.72排名第二和第三，前20名个股每股收益多为2-3元。04净利润增幅Top202016年年报数据显示，净利润增幅前二十名中，大晟文化以157倍的增幅排名第一。恒信移动、天夏智慧紧随其后，增幅均超百倍。05净利润降幅Top202016年年报数据显示，净利润降幅第一的为石化油服，下降65934%，降幅第二名石化机械下降14297%。06业绩突增公司概念分布图2016年有620家公司净利润增幅超过100%，从这些公司所属概念分布来看，重组、国家队和央企主题出镜频率最高。07资产负债率增幅Top202016年度，部分上市公司资产负债率大幅攀升，增幅最高的天海投资资产负债率从去年同期的5%攀升至2016年的86%，升幅达81个百分点。08资产负债率降幅Top202016年年报数据显示，*ST川化资产负债率从326%下降至3%，下降323个百分点，位列第一。09净资产收益率Top202016年年报数据显示，净资产收益率排名第一的是商业城，受益于资产出售盈利大增所致。排名前20名公司净资产收益率均超过40%。10净资产收益率增幅Top202016年度，净资产收益率增幅排名首位的上市公司是商业城，达1379个百分点。前二十名公司多是因资产重组受益所致。
本文来源： Wind资讯
责任编辑：惠杨_NF5623
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大数据越来越火热，随着大数据的发展，大数据技术人才出现了供不应求的状况。据了解，大数据相关岗位薪酬比同等级职位要高出20%-30%。其中人才最紧缺的岗位是这些：大数据挖掘工程师、大数据分析工程师、ETL开发人员、hadoop开发人员、数据科学家、j2ee开发人员、OLAP开发人员、数据仓库设备专家、大数据可视化工程师、预测分析开发人员、大数据架构师。马云说：大数据时代，如果不参与大数据建设，十年后一定会后悔。也许是也不想后悔谁都害怕后悔，在这样的时代背景下，认识到大数据重要性看到大数据蕴藏的机遇的人开始意识到如果想在今后的竞争中胜出必须学习大数据，必须勇于投身大数据浪潮。但是面对国内众多的大数据培训机构，想去大数据培训的人也犯难，大数据培训机构那么多而且都说自家好，到底哪家大数据培训机构才是真的好呢？这时候可能有些同学会去网上搜索大数据培训机构排名，通过排名来了解大数据培训机构。其实大数据培训机构并没有专业机构来做过权威的排名，就算有这样的大数据培训机构排名那也是动态的，所以可供参考的意义不大，关键是我们要学会一些基本的判断大数据培训机构好坏的方法就行了。对想学大数据开发的同学来说，鉴别大数据培训机构的方法建议从以下几方面考虑。一看大数据培训机构规模。规模大的大数据培训机构学员报名多，往往开班比较快，这样的大数据培训机构都有自己的全职讲师。而中小型的培训机构大多用兼职教师，这就会在培训的质量上大打折扣；规模大的培训机构教学机房和PC机比较多，可以保证一人一机。二看大数据培训机构品牌。对于一家企业来说品牌往往是企业实力的综合体现，品牌代表财力，代表信誉，代表诚信，是一种高品质服务的象征。好的大数据培训机构都重视品牌的建设，光环大数据培训机构建立16年现在又是新三板创新层企业，在业内无论品牌还是口碑都非常好。对于想学习大数据的同学来说，选择好品牌的培训机构是选择培训的一个基础， 不仅在学习当中能得到保障，而且在以后找工作中也能得到更多企业的认可。三看大数据培训机构师资。对于大数据培训机构来说讲师就是撑起这个机构的灵魂，讲师强则培训机构强。好的大数据培训机构讲师应该是像光环大数据培训机构一样讲师均为大数据实战专家，具备10年以上软件开发培训经验，五年以上大数据实战经验，行业口碑非常棒的人。另外，大数据讲师不仅要有丰富的产品理论知识及使用产品的实践经验，更重要的是教学方法和教学管理经验，并熟悉当今IT行业的最新技术及发展。
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大数据培训学费多少？大数据分析思路的4点心得
栏目：丨时间：07-05丨来源：未知丨作者：光环IT学院
　　多少？目前来讲，大数据培训的学费全国不是同一的，一般来讲，真正传授实用技能的机构收的学费就稍微高一些。作为大数据培训行业的佼佼者，为企业和社会培养了无数大数据精英人才！
　　大数据分析能力对于一名产品经理来说是最基本的能力。在面试的过程中，社招会有面试官会问你以往你负责的产品的相关数据，如何看待这些数据，如何通过这些数据来做接下来的产品优化；校招的面试官可能会问小伙伴们关于分析数据的思维；在产品经理的日常工作当中，要时长盯着数据的报表来分析产品的健康程度。本文不再对一些基本的数据定义再做描述，而是从分析的思路总结了一些心得，欢迎各位一起来讨论。
　　1.看数据的纬度
　　在对一款产品或者一款产品的其中的一个模块进行分析时，我们可以从两个大纬度去分析数据。首先是从广阔的视角先去查看数据，这里需要对该产品所处的行业数据有一个清晰的了解，该产品所处的行业自己所处的市场占有率的排名，一般市场占有率指的是用户的占有量，一般从行业报告可以看出大概的数据。然后接下来需要分析这款产品的总的数据情况，比如下载量、DAU、WAU、MAU等，以及该产品的最核心的数据是什么，并且如何有可能从侧面去了解这款产品的竞品的相关数据是什么。
　　2.什么才是好的数据指标？
　　在做数据分析的过程中，我们需要了解什么样的数据才是好数据，如果单纯地去看一个数据是没有太大意义的，数据本身也具有相应的欺骗性，比如从运营同学那得到了日新增用户数1W，那么单纯看这个数据没有什么意义，我们可以说这个数据很好，因为看上去很大，但是你可能没有看到同期的数据，有可能昨天的数据达到了2W。
　　3.发现数据异常后将从几个纬度去分析？
　　有时候从总量的角度是无法洞察出一些问题的。比如在某段时间内，下载量出现了下跌，我们需要去找到这个当中问题出现在哪里。从总量的角度看，安卓的渠道要比IOS的总量大很多，这并不能说明问题。那么我们首先需要将时间的纬度引入到当中，将这几个月纬度的数据进行对比，一定可以看到在安卓当中有一个月份的数值相比其他较低。然后我们再去看这个月份的情况。一般情况下，在找到这个异常会先从渠道的角度去分析，查看是哪个渠道发生了异常的现象。在针对性的去对渠道进行优化。然后我们还可以从版本的角度去分析，去查看最近近期是否有新版本的更新，如果有新版本的更新，是否设置了新的功能出现了BUG等问题无法解决，导致了用户出现卸载应用的情况。当然这些角度都要加入时间的纬度去判断。另外，数据异常也不一定是坏事情。
　　4.不同阶段制定的关键指标应该随着产品的阶段性变化发生变化的
　　在做数据分析的之前，需要我们对我们分析的目标进行确认，每个阶段的目标也存在着不同的目标，是为了增强用户粘性，还是为了提升营收，或者是为了提高病毒传播系数。
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