会计五大业务？

一、会计五大业务？

1、信息职能

信息职能是会计固有的功能。会计从其产生之日起，就是借助于特定会计方法，收集加工、记录和报告信息。随着经济的发展和科学技术的进步，会计从一项应用技术发展为管理科学的一个分支，其所固有的信息职能为世人所公认。

2、行为规范职能

在会计仅仅用于记录剩余产品数量时，或是仅仅作为累计家庭收支的工具时，还没有具备行为规范职能。随着经济的发展和社会制度的进步，需要通过会计核算与记录的业务数量越来越大，参与会计工作的人员越来越多，会计逐渐成为一种专门职业。

3、资源配置职能

会计模式的资源配制职能是随着经济的发展而由人们逐渐认识并逐步强化的。

4、利益保护职能

利益保护职能是资源配置职能的延伸。在发挥会计模式的资源配置职能过程中，必然会产生一定的经济后果。

5、行业管理职能

各国会计模式中的一个重要组成部分是会计职业及其组织通过法规、制度等对会计行业进行规范。不同国家的社会制度和经济体制不同，会计职业在该国家的工作范围和法律责任有所差别，制定规章条例的机构也会因国而异。因此，会计模式的行业管理职能也会表现为不同的形式。

二、会计业务定义？

会计是以货币为主要计量单位，以提高经济效益为主要目标，运用专门方法对企业，机关，事业单位和其他组织的经济活动进行全面、综合、连续、系统地核算和监督，提供会计信息，并随着社会经济的日益发展，逐步开展预测、决策、控制和分析的一种经济管理活动，是经济管理活动的重要组成部分。是以会计凭证为依据，以货币为主要计量单位，运用一系列专门的技术方法，全面、连续、系统、综合地反映和监督企、事业单位的经济活动，并向相关会计信息使用者提供符合会计法律、法规和规章制度要求的会计信息的一项管理工作。

三、会计业务描述？

公司证照办理及年检换证等工作。

总账类日常工作及财务核算，独立完成税务申报，所得税汇算，工商年检公示以及其他相关管理报表。财务经营数据预测及分析。预算报表编制。月末库存统计。

协助外部关系维护与协调，能独立处理各类政府部门报表统计及相关税务协调及沟通工作。领导交办的其他工作。

四、会计业务怎么写？

具体还是写一些你的个人实际的工作内容。不用太刻意包装实事求是就好。

例一

工作描述：

1.负责工资核算、发放工资、编制会计凭证、应收应款的对账;

2.开发票、到银行办理各项付款业务及到税所办理税务;

3.每月进行存货盘点，并进行存货差异处理工作，协助财务主管处理日常事务。

例二

工作描述：

1.人员招聘筛选，工作环境及岗前的 培训 ;

2.员工宿舍的管理，协调后勤工作;

3.档案的录入、合同及工资的管理;

4.对员工社保的管理，工伤的申报;

5.处理公司对外的各项事物(如年审、证件的办理);

6.公司管理制度的起草及修定的跟进工作;

7.员工的绩效考评。

网上有很多简历模板，刻意下载下来，根据自身经历，略作改动，就可以用做自己的简历了。

五、会计业务范围？

范围: 完整的记录经济业务的情况，及时的登记账簿，按时报表，准确计税纳税，同时做好与财务相关的管理工作当好领导参谋。

六、业务数据化和数据业务化的区别？

根据以上对业务数据化与数据业务化的理解和分析，笔者认为两者之间实际上存在着四种关系：浅与深的关系、先与后的关系、Doing与Done的关系、相辅相成的关系。

（1）数据应用的深度：浅与深的关系

业务数据化是数据的浅层应用，数据业务化是深层应用。前者是前提和基础，后者是前者的延伸与深化。

（2）数据应用的节奏：先与后的关系

先有业务数据化，再有数据业务化。在数据价值释放这首歌曲中，业务数据化是前奏和序曲，数据业务化是主体和高潮部分。

（3）数据价值释放的进度：Doing 与Done 的关系

在数据价值释放的进程中，业务数据化是Done、是先手，数据业务化是Doing、是后手。业务数据化是过去式和现在完成时，而数据业务化则是现在进行时和将来完成时。

（4）相会于数据中台：相辅相成的关系

业务数据化与数据业务化相会于在数据中台，是数据中台战略落地的左右手，业务数据化是左手，对应业务中台，数据业务化是右手，对应数据中台。业务数据化与数据业务化相辅相成，业务数据化是为了更好的开展数据业务化。数据业务化对业务数据化提出更高的要求，倒逼业务数据化做的更精细，两者共同服务于业务运营和数据价值释放。

七、业务数据分析十大思路？

01 细分分析

细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。

细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种：同比，环比，定基比。

例如：本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如：在页面分析中，经常存在带参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如：重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

八、会计业务对会计等式的影响？

会计等式：资产＝负债+所有者权益，经济业务引起会计等式变动有四种情况：（1）等式左边资产一增一减，资金总额不变；（2）等式右边权益一增一减，资金总额不变；（3）等式两边同增，资金总额增加；（4）等式两边同减，资金总额减少。

业务1.从银行提取两万元。库存现金（资产）增加2万，银行存款（资产）减少2万。属情况（1）资产项目一增一减。

业务2、从银行借入期限为3个月借款8千万。银行存款（资产）增加8千万，短期借款（负债）增加8千万。属情况（3）资产负债同增。

业务3、收到投资者投入机械设备一台，价值5千万。固定资产（资产）增加5千万，实收资本（所有者权益）增加5千万。属情况（3）资产和所有者权益同增。

业务4、用银行存款两千万偿还贷款。银行存款（资产）减少2千万，贷款（负债）减少2千万。属情况（4）资产负债同减。

业务5、经股东大会决定减少注册资本3千万，以银行存款向投资者退回其投资资本。银行存款（资产）减少，实收资本（所有者权益）减少，属情况（4）资产和所有者权益同减。

业务6、已到期应付票据2500万元无力支付，转回应付账款。应付票据减少，应付账款增加，属情况（2）等式右边负债项目一增一减。

业务7、宣布向投资者分配利润1000万元。利润（所有者权益）减少了，但宣布时还未支付给投资者，应付利润（负债）增加。属情况（2），等式右边一增一减。

业务8、将批准公司已发行的债券5000万元转为实收资本。应付债券（负债）减少，实收资本（所有者权益）增加，属情况（2）等式右边一增一减。

业务9、经批准，用资本公积3000万元转为实收资本。资本公积减少，实收资本增加。属于所有者权益内部的转换，情况（2）等式右边所有者权益项目一增一减。

九、业务数据如何转存？

1.一种云端业务数据转存方法，应用于本地服务器，其特征在于，包括：

每隔预设时间段，读取云端服务器存储的业务数据到预先创建的本地数据仓库的远程引擎数据库中；

将所述远程引擎数据库中的增量数据推送至预先创建的本地数据仓库的数据分析库中，进行数据转存。

2.根据权利要求1所述的云端业务数据转存方法，其特征在于，所述每隔预设时间段，读取云端服务器存储的业务数据到预先创建的本地数据仓库的远程引擎数据库中，具体包括：

每隔预设时间段，通过数据库远程引擎，读取云端服务器存储的业务数据到预先创建的本地数据仓库的远程引擎数据库中。

3.根据权利要求1所述的云端业务数据转存方法，其特征在于，所述云端服务器中包括：主数据库和从数据库，所述主数据库用于业务数据的写入，所述从数据库同步来自于所述主数据库中的业务数据，所述从数据库用于业务数据的读取；

相应地，所述每隔预设时间段，读取云端服务器存储的业务数据到预先创建的本地数据仓库的远程引擎数据库中，具体包括：

每隔预设时间段，读取云端服务器的从数据库中存储的业务数据到预先创建的本地数据仓库的远程引擎数据库中。

4.根据权利要求1所述的云端业务数据转存方法，其特征在于，所述将所述远程引擎数据库中的增量数据推送至预先创建的本地数据仓库的数据分析库中，进行数据转存，具体包括：

通过脚本，将所述远程引擎数据库中的增量数据推送至预先创建的本地数据仓库的数据分析库中，进行数据转存。

5.根据权利要求1所述的云端业务数据转存方法，其特征在于，在读取云端服务器存储的业务数据到预先创建的远程引擎数据库中之前，所述方法还包括：

预先创建本地数据仓库，包括：预先创建远程引擎数据库以及数据分析库。

6.根据权利要求5所述的云端业务数据转存方法，其特征在于，所述预先创建本地数据仓库，还包括：

预先创建数据备份库；

相应地，在每隔预设时间段，读取云端服务器存储的业务数据到预先创建的本地数据仓库的远程引擎数据库中之后，所述方法还包括：

将所述远程引擎数据库中的数据复制到预先创建的本地数据仓库的数据备份库中。

7.根据权利要求6所述的云端业务数据转存方法，其特征在于，在将所述远程引擎数据库中的增量数据推送至预先创建的本地数据仓库的数据分析库中，进行数据转存之后，所述方法还包括：

对所述数据分析库中存储的数据进行再加工处理，将再加工处理的结果存入预先创建的本地数据仓库的数据备份库中。

8.根据权利要求2所述的云端业务数据转存方法，其特征在于，所述云端服务器包括：阿里云端服务器。

9.一种云端业务数据转存装置，应用于本地服务器，其特征在于，包括：

读取模块，用于每隔预设时间段，读取云端服务器存储的业务数据到预先创建的本地数据仓库的远程引擎数据库中；

转存模块，用于将所述远程引擎数据库中的增量数据推送至预先创建的本地数据仓库的数据分析库中，进行数据转存。

10.一种本地服务器，其特征在于，包括：如权利要求9所述的云端业务数据转存装置。

11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述云端业务数据转存方法的步骤。

12.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述云端业务数据转存方法的步骤。

十、数据如何业务化？

数据业务化一般包括以下几方面：

1）建立规范的数据管理机制，采用先进的数据管理系统；

2）精心策划数据应用方案，有针对性地落实行动；

3）运用技术手段，提升数据的可视化度和实用性；

4）发挥社会主体的作用，提升数据的商业价值。