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2015年11月18日 · Step 1：記錄各月營收與成本數字，開始計算每月毛利。 Step 2：先讓軟體計算每月毛利。 Step 3：一月的毛利是 2000 元。 Step 4：計算毛利率時，在 B5 鍵入 “=B4/B2” 這個公式。 Step 5：一月毛利率算出。 Step 6：重複這個邏輯，複製計算二月至十二月毛利與毛利率。 Step 7：拖曳圈起如下表格。 Step 8：軟體自動算出各月毛利與毛利率。 Step 9：在 C7 格鍵入 “=C2/B2-1” 這個公式，計算 C2 相對於 B2 的成長率。 在本例中，C2=2000, B2=10000, 所以成長率是 -80%；而 D2=5000，相對 C2 就成長了 150%。 B7 格因為沒有前期可以比較，所以表示為 NA。
2013年6月18日 · 一、「餘額寶」的功能和原理. 銀行賬戶上活期存款的利息很低，只有 0.35%。 但是支付寶賬戶裡的錢利息更低，是零，因為支付寶不是銀行，金融監管政策不允許支付寶給賬戶上的錢發利息。 於是，支付寶就金融創新了一把，推出了基於支付寶賬戶的「餘額寶」功能。 支付寶賬戶上的錢跟原來一樣，可以隨時消費和轉賬，但是沒有利息。 可一旦把錢從支付寶賬戶轉到「餘額寶」，支付寶公司就自動幫你把錢買成名為「天弘增利寶貨幣」的貨幣基金，這樣一來你在「餘額寶」裡的錢就可以得到貨幣基金的收益，同時支付寶還允許你直接用「餘額寶」裡的錢進行消費（個人測試結果是不支持轉賬和還信用卡，如有錯誤請指正）。 所以，直接用「餘額寶」和銀行活期存款比較是不合適的。
- 用 Excel 做 Bi 分析，你的員工真的能提供精確數據嗎？
- 案例一：美國本田在客戶還沒想到要維修前，就先準備好服務客戶了
- 案例二：老字號品牌 Levi’S，如何建立完善的供應鏈預測滿足全球百萬粉絲
- 案例三：雀巢nestle如何同時掌握食品生產的多項變因？
- 「視覺化建模」與可擴充的「自動化」，部署需求預測的關鍵
到目前為止，仍有許多企業做銷售預測是將過去交易數字匯入 Excel 試算表中，透過撰寫巨集或程式以產出未來的預測，管理階層再依據經驗法則進行人工微調。 這樣的做法往往會碰到以下困擾。首先是資料源，若產品品項的資料過多， Excel 無法一次預測，必須拆成多次處理。且許多如市場行情、季節與行銷活動等外生變數或客群屬性等都將影響銷售，而這些都無法納入 Excel 做預測，只能靠人為判斷事後加入。 其次是關於模型， Excel 通常只能透過過去三個月的平均、去年同期的推估，或以上兩者做一平均來算出一個值，模型種類太少。至於模型比較或歷史資料與新資料的比較，在 Excel 都需要靠另外寫程式才能做到，還會面臨 Excel 跑大量分析的效能問題，並造成前線分析人員多工耗時作業困擾。 最後關於管理功能方...
引擎的製造、維修成本對製造業很高，若沒有精準的預測，備料多一些可能增加庫存成本，少一些又擔心缺料影響客戶滿意度。要達到這樣的預測，必須要回答的關鍵問題是「在哪個時間點，哪個維修廠，應該要準備多少料」？ 為了務實控制生產管理成本，美國本田公司（American Honda Motor）希望能夠掌握客戶未來的需求會在何時發生，因此尋求導入預測技術，將 1,200 個經銷商的客戶銷售與維修資料建立預測模型，推估未來幾年內車輛回到經銷商維修的數量，這些資訊進一步轉為各項零件預先準備的指標。該轉變讓美國本田已做到預測準確度高達 99% ，並降低 3 倍的客訴時間。
零售業在個性化時尚時代，面臨銷售需求的極大挑戰。Levi Strauss & Co. 希望選對尺寸、定對價格、送對數量，符合各分店通路的需求數量和複雜程度需求，因此利用分析功能掌握數百萬名全球各地消費者的需求，以及客戶所在地區特殊性與購買行為，中途還透過單一視圖平台做全球各分部銷售預估策略的溝通，最終加入需求預測的技術做出商品規劃、鋪貨以及庫存計畫。 Levi’s 現今因受惠確保經銷商和批發商維持最佳庫存量，且有效掌握各地每種造型的需求量，每年為 Levi’s 全球的生產流程節省 1.75 至 2 億美元（約 52.5 至 60 億新台幣）。
沒有人比食品業更在乎銷售預測，因為這將影響原物料的採購量，且其原物料不似維修零件，一旦超訂過了保鮮期就只能銷毀。在雀巢有上千種商品，包含在製造廠的產線與人力配置、倉儲/物流中心運量，及廣大的銷售通路等，從生產到銷售供應鏈只要提升些微的精準需求預測，都受到管理階層關注。與雀巢的合作中，也將總體經濟、季節氣象資訊等時間序列變因納入，加上客群的喜好，以及商品促銷事件皆放入統計模型中。 結果，雀巢除了提升 9% 商品銷量預測精準度、降低庫存成本外，現在也能為商品保鮮期提供更好的估算。
其實目前需要大規模預測，或專業預測人員不足而需要自動化的所有企業，都已可仰賴 AI 技術做出更有效率的營運規劃。陳新銓憶及：「我們曾跟台灣某能源業者進行模擬專案，當時從歷史資料還有經濟趨勢看來，客戶內部各報告都顯示該能源價格會持續走低，只有我們力排眾議告訴主管預測模型顯示會回升。結果年底實際價格出爐，價格是上揚的，也促使客戶立即與我們合作並且指示內部投入相關分析資源。」但他也提醒：「評估預測技術前，企業最好留意選擇的技術平台是否具備『視覺化建模』與可擴充的『自動化』功能」。 往往對預測有需求的企業，會同時進行上千種品項資料的分別建模，因此技術平台最好能支援數十種演算法來建置多個時間序列模型，並且有擴充彈性來納入外生變數與偶發事件。此外，如系統能俱備情境模擬與試算驗證功能、自動化重新產出模型，...
2018年2月27日 · 重點概念一：靈活的預算編製，財務經理不用淹沒在表格中. 根據Oracle 調查，全球 93% 的財務經理被淹沒在電子試算表中，尤其是在預算編製、規劃和預測領域中，導致財務部門人員無法發揮所長在財務分析這塊，而是將生產力資源浪費在檢查報表正確性中。 舉例來說，當企業完成新產品開發後，必須開始估算上市的營銷數字。 此時要考量單價 (P)、銷售數量 (Q)、折扣、退回、人工、物流成本、行銷費用。 等等；每一項數據在估算時，都有不同的假設基礎，一旦基礎改變，對整體預算就會牽一髮動全身。 假設某大電子廠為了因應對手競爭，決定降低產品單價，必須試算降價後銷量可能發生什麼變化，才能準確預測季度業績；在此同時，位在中國的生產線，因官方突然宣佈基本工資調升，也必須重新試算人工成本。
2020年5月7日 · CAMEL 標準是指 5 個評等標準的第一個字母，分別為. 資本適足性（Capital adequacy）：了解總資本與總資產之比，評估資本充足率。. 資產品質（Asset quality）：風險資產、預期貸款、呆賬準備金的充足狀況，以及管理人員的素質、貸款的集中程度或是貸款出現問題的 ...
2021年4月22日 · 由於大幅提高利率，影響所及，不只是房市；因此完全靠提高利率抑制高房價，可行性不高，這已經是常識，我們在書中也沒有如此主張。 但這並不表示我們可以忽略長期低利率對房價上漲的影響。
2021年4月22日 · 細看 Richart 針對舊戶的新規定，此「1.2% 利率」是三高門檻條件組成，分別為：基本利率享 0.04%、需設定 ACH 每月轉入 2 萬元，或是手動以他行轉入 2 萬元，才可在次 2 月月初前享有 0.26%，而剩餘的 0.9%， 則需於檢核日前，在外幣活存帳戶內擁有至少 2000 美金（約 6 萬新台幣），且限量只有 15 萬名，此種變相大砍利率的做法，恐引起用戶的「搬錢潮」。 2021 三大趨勢，數位銀行、純網銀做好準備了嗎？ 根據《 Forbes 》，全球 COVID-19 疫情加速了銀行業務數位化的腳步， 2021 年的數位銀行關鍵趨勢，圍繞著「自動化」、「即時支付」與「個性化」。 1.
