如何统计关联交易数据？

一、如何统计关联交易数据？

如果是上市公司的话，深沪交易所的上市规则都有关于关联交易的规定，比如《深交所股票上市规则》：与关联自然人发生的交易金额在30万元人民币以上的关联交易，应当及时披露；上市公司与关联法人发生的交易金额在300万元人民币以上，且占上市公司最近一期经审计净资产绝对值0.5％以上的关联交易，应当及时披露。

需要披露的交易应该可以在深沪交易所网站、巨潮资讯网上面查到每年的上市公司有关关联交易的公告，这样统计比较费时。有些数据库可能会有统计吧，但是万德数据和清科好像都没有直接的统计数据，你可以看看身边有没有这类资源的数据库。

二、数据科学与大数据与统计学的区别？

1、区别一：培养目标不同。

（1）统计学

「统计学」主要通过利用大量数据进行量化分析，总结出一些经验规律，做出后期推断和预测，从而为相关决策提供依据和参考，其不仅仅是统计数字，还包含了调查、收集、分析、预测等，应用范围十分广泛。

（2）数据科学与大数据技术

「数据科学」综合运用统计学、计算机科学、应用数学等学科提供的现代数据分析工具和方法从数据中自动寻找规律或者有价值的信息。

具体来说，它是运用概率统计、并行与分布式计算、人工智能、机器学习等综合知识研究来自工业、生物医疗、金融证券和社交网络等众多领域的较大规模或结构复杂数据集的高效采集、高效存储、高效管理、精确建模、深入分析和精准预测的新兴交叉学科。

2、区别二：课程设置

（1）统计学

一般来说，统计学专业的核心课程无外乎三个方面——数学、计算机和经济。若对该专业的核心课程进行分类，可大致归结为以下3种∶

数学相关的核心课程：数学分析、几何学、常微分方程、概率论、抽象代数、复变函数等；计算机相关的核心课程：计算机应用基础、程序设计语言、数据库管理系统、计算机网络、数据结构与算法、深度学习等；

经济相关的核心课程∶计量经济学、经济预测与决策、金融数学、证券投资与统计分析等。

（2）数据科学与大数据技术

二若对数据科学与大数据技术专业的核心课程进行分类，可大致归结为以下3种∶

·数学相关的核心课程∶概率论、数理统计，应用多元统计分析，实变函数9，应用回归分析，贝叶斯理论与算法，统计计算等；

计算机相关的核心课程：程序设计实习，数据结构与算法，分布与并行计算，算法设计与分析，数据库概论等；

数学&计算机结合的核心课程：应用时间序列分析，自然语言处理导论，人工智能，深度学习等。

3、区别三：就业方向

（1）统计学

根据统计学就业方向侧重点的不同，大致可以分为三大类∶金融类、算法类、数据分析类。

1.金融类

相关职位∶量化投资、风险控制、股票分析师、市场研究员等

量化投资∶负责设计、编写和测试量化模型，搭建和优化数据系统和策略回测平台，对量化策略进行逻辑论证、回测评价、风险分析及产品化建议；负责量化FOF产品组合的研究、尽调、业绩分析、筛选、监控等。

风险控制：根据社区零售业务制定风控部署全年规划，对行业风险动态进行监控和快速调整风控策略；深刻理解社区零售业务链条，对社区零售业务链条的风险做风险评估和风险判断；结合风控核心指标与业务核心指标，定量分析 处理问题，沉淀通用解决方案（包含营销安全、价格风险），对风控策略和管控流程进行优化等。

·股票分析师∶负责行业信息和资料的收集、汇总、分析和研究，日常研究报告的撰写；通过公司平台服务客户，为客户提供行情、投资策略咨询服务；对行业和公司基本面的有深度的研究，能够挖掘有价值的投资机会，并形成投资分析报告等。

市场研究员∶ 负责产品营销策略评估、推广效果评估的用研工作。洞察用户转化的关键， 为单品营销优化提供输入；针对竞品开展增长案例专项研究，识别增长的新机会与手段，并推动在业务侧落地等。

2.算法类

相关职位∶数据挖掘工程师、机器学习算法工程师等

数据挖掘工程师∶负责用户增长、个性化运营、推荐系统相关的数据挖掘工作，包括但不限于人群挖掘、画像建设、用户模型等；梳理、提炼、整合能解决业务问题的可复用数据挖掘方案，沉淀形成数据中台的挖掘工具，持续提高挖掘效率。

机器学习算法工程师：负责构建用户画像，分析用户兴趣偏好负责核心业务的数据/算法工作，优化协调过滤算法，挖掘用户社交关系与潜在社群；负责相关业务的数据分析及增长挖掘工作等。

3.数据分析类

相关职位∶数据分析师、运营分析师、商业分析师等。

数据分析师∶面向特定行业的业务问题/业务目标，建立数据基本指标统计体系描述业务，通过数据分析为上级领导提供决策依据，实现数据的商业意义。

运营分析师∶负责用户洞察，建立统一的用户分层和生命周期模型，通过数据挖掘多维用户特征标签，发现商业机遇并推动职能团队落地运营策略；负责市场竞争分析，具有较强的市场分析和洞察能力，基于外部渠道样本数据采集，建立竞对分析模式，提供市场控比趋势和业务策略建议等。

商业分析师∶深入理解业务逻辑前提下，迭代业务核心指标体系，并推动线上化、产品化；结合内外部信息，输出有深度洞察力的专题分析，持续迭代业务决策层的业务认知，为策略制定奠定坚实基础。

三、关联方往来与交易怎么统计？

关联方往来与交易的统计，首先是判断企业的关联方关系的存在，其次，统计他们之间转移的资源或义务。

当一方控制，另一方共同控制，另一方或施加重大影响，以及两方同受控制与共同控制，就说明他们之间存在关联关系，将这些关联方列出名单，然后寻找这些关联方单位之间转移资源或者义T务的活动，就可以统计出来关联方之间的往来与交易。

四、统计与数据科学专业前景？

普遍来看,统计专业就业面不宽,毕竟是二级科目,但是找工作在很多领域都可以用到,比如可以在会计行业或者在资料管理方面,比如在公司里负责有关数据的处理和分析。

整体而言,如果英语比较好,统计分析能力强,并且具备一定的社会实践经验,能够进入跨国公司与大牌咨询公司,薪酬会非常高。

五、信息与大数据的关联和不同？

信息和大数据有着密切的关联，但又有所不同。信息是指从各种渠道获得的数据，经过处理后变成有用的知识和技能。而大数据则是指海量、高速、多样化的数据集合，需要通过数据挖掘和分析等手段来发现其中的规律和价值。

因此，信息是大数据的基础和来源，而大数据则是对信息进行深度挖掘和分析的工具和手段。

六、excel中如何关联两列数据，使列A数据与列B数据关联起来？

做了一个表格，你参考一下。主要是在数据有效性中设置序列使用公式。这个二级下拉序列公式为==(INDEX(C1:F2,MATCH(A4,B1:B2,),))

七、爱丁堡的统计与数据科学专业好吗？

爱丁堡的统计与数据科学专业好。随着互联网、大数据、人工智能等领域迅猛发展，数字化经济、数字化转型等概念方兴未艾。作为数据收集与量化分析的必备方法与工具，统计学在各行各业应用愈发广泛。

随着统计学与计算机科学的深入交叉，加上与数据来源背景领域的充分融合，逐渐形成了数据科学这一新的发展方向，成为统计学科发展的重要趋势。

八、wps表格数据统计与汇总？

操作步骤如下：

1、首先打开需要调整的WPS表格。

2、然后在弹出的页面点击菜单栏“数据”这个选项。

3、然后在“数据”下面的功能栏上选择排序旁的升序按钮。

4、选择升序后，再在工具栏的右边点击“分类汇总”。

5、点击确定后就可以看到汇总的的表格，这样用WPS表格完成数据分类汇总的问题就解决了。

九、统计与数据科学专业就业方向？

主要是到政府统计部门、经济管理部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构以及信息咨询公司等从事研究和教学工作或者到大型企业部门从事数据分析工作。

学生主要学习统计学的基本理论和方法，打好数学基础，具有较好的科学素养，受到理论研究、应用技能和使用计算机的基本训练，具有数据处理和统计分析的基本能力。

十、如何将PPT的数据与EXCEL关联？

操作方法如下： 　　

1、在Excel里面选择你要复制的图表——复制 　　

2、打开PowerPoint：菜单栏——编辑——选择性粘贴：点选“粘贴链接”，下拉窗选“MicrosoftOfficeExcel工作表对象”——确定。 　　

3、这样，Excel变更数据，在PowerPoint那边也能自动更改（关闭后重新打开会提示更新）。