众文网1.绩效分析一般需要几年财报数据呢?
理论上讲不可以，战略绩效要考虑一个完整的战略周期。
按照一般做法，企业的战略周期与国民经济规划同步，即五年一个周期。个别企业也有三年的战略周期。
时间再短，就不能称为战略，只能是计划。因为战略实施需要一个相对较长的时间。
但是苏宁云商战略本身实施时间短，没有更多年度的绩效数据，所你可以以季度为时间段去分析，除了年报以外，每季度的绩效数据应是可以查到的。将五个季度的数据放在一起，分析其趋势、与战略目标的对比、与战略实施前一个时期的对比以及在行业中的地位。
为丰富你的论文，具体数据以外的变化也可作为绩效的一部分进行分析。请注意，写这样的论文一定要多用图表，同时通过分析要得出你的结论。
2.数据分析师和数据挖掘工程师的区别
数据分析师岗位重在“分析”，数据挖掘工程师岗位重点是要“挖掘”。
1、【数据分析师】：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小，人数可能不是一个唯一的衡量指标，但是业务规模肯定比较大，反而言之，业务规模太小的公司就没什么可分析的了。
2、此岗位重在“分析”，首先要有一定的数据灵敏度和数学底子，知道在什么样的数据规模下，需要看什么样的数据指标。了解常规的数据挖掘算法，可以使用一些工具得到预期的结果。当然用工具的话是需要公司系统支持一些数据分析软件的，SPSS啊，Clementine什么的，如果没有，说句难听的，弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜，可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。
3、【数据挖掘工程师】：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。岗位重点是要“挖掘”，所以对于人的要求就是要熟悉挖掘的方法，挖掘的工具，或者至少知道在什么平台应该用什么工具，面对什么样的需求应该怎么解。
4、简单来说就是负责接收需求然后产出结果，大部分公司的数据挖掘工程师都比较被动，比如BI找你说“我要100年内的明星数据，而且要知道他们每个人在什么年代拍过什么类型的片子”，这时候你就需要做数据采集，加工整理，结果产出。中间可能会加一些数据可视化或者算法工作，但都要求不高。
5、编程底子不错的，适宜做数据挖掘工程师。数学不错有商业头脑的，适宜做数据分析师。
3.经济学和统计学那个专业更好就业
经济学专业更好就业。
本专业学生主要学习经济统计学体系的基本理论和基本知识，接受统计学与经济学科学研究方法和社会实践能力等方面的基本训练，掌握复杂经济社会实际问题统计测度、数据处理与分析的能力。
毕业生应获得以下几方面的知识和能力：
1. 掌握经济统计学基本理论、基本知识和概率论与数理统计基本理论和方法；
2. 掌握经济学与经济计量学基本原理，能够较好地运用经济统计学分析思想与技术对现实经济问题进行数量测度与数据分析研究；
3.具有较强的学习能力、写作能力、语言表达能力、人际沟通和跨文化交流能力以及计算机和信息技术应用等方面的基本能力；
4. 熟悉国情，熟悉国家经济建设和经济改革等方面的基本方针、政策和法律；
5. 了解经济统计学的理论前沿和中国统计实践的改革与发展，对经济统计学理论方法在中国经济社会发展与改革中的应用有一定认识；
6. 具有能初步从事宏观经济与微观管理统计实际工作的能力，具有一定的经济统计学理论研究的能力。
主干学科：
理论经济学、应用经济学、统计学。
核心课程：
西方经济学（微观经济、宏观经济）、计量经济学、财政学、货币金融学、会计学、经济统计学、国民经济统计学、概率论写数理统计、抽样技术与应用、应用时间序列分析。
主要实践性教学环节：
实验课程（含基本统计分析软件应用、统计实务模拟等）、社会实践（含经济社会统计调查、统计工作实习等）、科研和论文写作（含毕业论文、学年论文、科研实主要专业实验：计算机基本技能实验，统计分析应用软件实验，经济计量分析软件实验，数据挖掘技术与应用实验。
修业年限：四年。
授予学位：经济学学士。
就业方向：
国家机关、金融机构、公司及企业集团以及教学科研单位等的市场预测、计划控制及决策、管理方面的实务工作或教学科研工作，如各级金融机构中的分析师和准精算师。另外，学生亦可往精算、保险、财政、证券分析、国际金融等方向继续深造。
4.本科论文的数据分析怎么做
研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
如果思路上更偏向于差异关系研究，比如不同收入人群对于网购的态度差异。建议使用较多规范的量表题，因为量表规范性很强且可以使用非常多的研究方法；如果不是使用量表题，那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用，则对应需要使用多样的问题设计，量表题和非量表题均需要有，并且预期上它们就需要进入差异对比的范畴。
如果思路上更偏向于研究影响关系，比如满意度对于忠诚度的影响，看上去，满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示，那设计成量表题没有问题，因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外，还有一种情况可以考虑，即logistic回归，满意度影响最终是否再次购买，是否再次购买被满意度影响，这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用，此时满意度对应的问题则需要有量表题，还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。
如果预期数据需要进行统计上的信度分析，此时请记住一定需要设计成量表题，否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类，即比如将样本分成3种人群，此时需要考虑使用更多规范的量表题数据。
总结上看，研究方法的匹配使用，事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后，大部分的问卷研究方法均已经确定，因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中，便于可以进行更丰富的数据分析。相对来看，量表题是可以匹配更多的研究方法，而且也更规范，建议更多的使用量表题较好。
参考资料：/p/5
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