行业环境分析与职业环境分析

龙宗康 2019-11-05 21:20:00

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所谓职业环境,就是某职业在社会大环境中的发展状况、技术含量、社会地位、未来发展趋势等。进行职业环境分析的要求是,通过职业环境分析弄清职业环境对职业发展的要求、影响及作用,对各种影响因素加以衡量、评估并做出反应。关注当前热点职业有哪些?发展前景怎样?社会发展趋势对所选职业有什幺影响?要求如何?总的来说,职业环境包括两大方面的内容:社会环境和组织环境。
齐朝华2019-11-05 22:05:11

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  • 宏观环境与政策分析行业现状分析行业发展方向和潜力分析下面是两篇行业分析报告的大纲,可以参考下全文。
    齐敬甲2019-11-05 22:19:14
  • 职业环境从以下四方面分析:1、行业分析:如XX行业现状及发展趋势,人业匹配分析。2、职业分析:如XX职业的工作内容、工作要求、发展前景、人岗匹配分析。3、企业分析:如XX单位类型、企业文化、发展前景、发展阶段、产品服务、员工素质、工作氛围等,人企匹配分析。4、地域分析:如XX工作城市的发展前景、文化特点、气候水土、人际关系等、人城匹配分析。扩展资料:职业的特征:1、职业的社会属性。职业是人类在劳动过程中的分工现象,它体现的是劳动力与劳动资料之间的结合关系,其实也体现出劳动者之间的关系,劳动产品的交换体现的是不同职业之间的劳动交换关系。这种劳动过程中结成的人与人的关系无疑是社会性的,他们之间的劳动交换反映的是不同职业之间的等价关系,这反映了职业活动职业劳动成果的社会属性。2、职业的规范性。职业的规范性应该包含两层含义:一是指职业内部的规范操作要求性,二是指职业道德的规范性。不同的职业在其劳动过程中都有一定的操作规范性,这是保证职业活动的专业性要求。当不同职业在对外展现其服务时,还存在一个伦理范畴的规范性,即职业道德。这两种规范性构成了职业规范的内涵与外延。3、职业的功利性。职业的功利性也叫职业的经济性,是指职业作为人们赖以谋生的劳动过程中所具有的逐利性一面。职业活动中既满足职业者自己的需要,同时,也满足社会的需要,只有把职业的个人功利性与社会功利性相结合起来,职业活动及其职业生涯才具有生命力和意义。4、职业的技术性和时代性。职业的技术性指不同的职业具有不同的技术要求,每一种职业往往都表现出一定相应的技术要求。职业的时代性指职业由于科学技术的变化,人们生活方式、习惯等因素的变化导致职业打上那个时代的“烙印”性。职业环境分析。
    齐明柱2019-11-05 22:02:01

相关问答

股票市场基础分析主要侧重于从股票的基本面因素,如宏观经济,行业背景,企业经营能力,财务状况等对公司进行研究与分析,试图从公司角度找出股票的“内在价值”,从而与股票市场价值进行比较,挑选出最具投资价值的股票。要确定公司股票的合理价格,首先要预测公司预期的股利和盈利,我们把分析预期收益等价值决定因素的方法称为基本面分析。基本面分析包括:微观:研究上市公司经济行为和相应的经济变量,为买卖股票提供参考依据。在基本面分析上,最根本的还要算是公司基本面分析,对一家公司基本面分析最重要的还是财务分析,这是一门必修课,如果单单是对数据的解读,那三大报表就可以充分说明问题,但事实上远远并没有这么简单,以我的经验总结来看,上市公司多多少少都会在财务报表上耍花招,有些甚至直接在财务报表上作假,这些都需要我们自己去发现并修正过来,有些是属于财务手法这不算违规,有些是故意虚报瞒报,有些是直接作假。比如有些公司为了追求主营业务收入,会把产品或服务价格压低,这种毛利率会变得非常低,净利率有时还会出现负数,这种情况也有可能造成‘应收账款’急剧增加。也有些公司为了年报好看而把固定资产折旧来点粉饰或为了平均净利润增长率而把部分利润当成递延收入处理。有些明明主营业务是亏损的,但加上营业外收入可以有很可观的净利润,这一切的财务手法要通过经验的累积和知识的学习来慢慢知道怎么修正它,最有力的还是公司年报,很多财务报表反应不出来的问题会在年报中有充份说明,特别要注意不太引人注意的附注,有时重大问题只会在角落被蜻蜓点水的提到一下,我们要找的就是这些信息。一般的基本面分析会从宏观经济面开始,然后再到公司所在行业分析,最后才是公司的分析,我认为宏观经济面的分析不用太深入,有个大概的了解就可以了,太深入了反而会把你带向错误的深渊,经济学是现代一门非常庞大的学科,但你看到过古今中外谁可以准确预测经济未来的,都是公说公有理、婆说婆有理的在‘争鸣’,但倒是大的方面意见一般都是比较统一的,也不会有太大的错误,但在这些分析里面要排除‘政治任务’的分析意见,行业分析一般指的是对行业景气度的分析,但我更倾向于分析行业的属性,比如我喜欢银行业,不喜欢高科技业,特别是IT行业,尽管我学的就是这个专业,对IT行业可以说是深入了解,但对一个行业的感情和投资要分开,不要让感情影响投资决策,但也有特例的情况如腾讯,以后会有一篇专门讨论万科和腾讯所在的行业并非理想的投资行业但为什么会成为可投资的特例,这也推出我的另一个观点,好的公司有时候可以弥补不好的行业,总体上说基本认同三百六十行,行行出状元是对的,但从投资的角度看,我们有必要带上有色的眼光看待不同的行业。除了宏观面和行业之外,更重要的还是对公司的基本面分析,我们不想在这里详细讨论公司的基本面分析,下一章整章都在谈这个话题,但在这里想强调的是对公司的基本面分析之后要自信,对自己的分析结果要提升到信仰的高度,在大跌中买入成为一个很自然的行为而没有丝毫压力,就像进赌场买大小一样,当我知道要开大开小的时候,理论上可以把整幅身家都压上去,对很多人来讲就差举债了,但无论全压还是举债这都违反我们基本的投资原则,当我完全知道要开大开小的时候,我会下注八分之一的身家。价值投资很大程度上依靠基本面分析,而传统的价值投资是完全依靠基本面分析,传统价值投资的出手一般就像闺女出嫁,是抱着‘以身相许’的态度在进行的,主张买入后就永远持有,所以她嫁的这个‘男人’的基本面就成了唯一,不存在可以投机的讨论空间。基本面相对于传统价值投资来讲就像鹰眼个股跟踪编程软件里MFC相对于VisualC++的重要性一样,在.net到来之前VisualC++基本上就等于MFC了,没有了MFC的VisualC++就没有存在的必要和可能了。传统的价值投资可以说是在充分的基本面分析之后在合适的价格不管其它任何因素的买入股票,之后就以股票分红和资产增值为目的,并没有什么卖出的概念,它的目标就是在安全的情况下以合理的价格买入资产。按投资理论听起这样的投资方法来会觉得这样很死板,确实他是很死板已经不太适应现代投资的理论需要,但它确实是现代价值投资理论的最初雏形,我觉得它已经不适应这个资本市场的发展而且有更好的投资实践理论,但对传统价值投资的了解是很有意思的,就像对投机的了解一样对投资有意义一样。然而在现代的价值投资理论中,基本面分析一样是最重要的,虽然不是投资的唯一,但作用还是举足轻重丝毫不能敢怠慢,而且可以这么说:任何提倡基本面在投资中过时的言论,无论在什么时候都是伪投资理论,是投资之名干投机之实的托辞。现代的价值投资理论中基本面分析更像‘正房’,丈夫可能会有小妾,但永远替代不了‘正房’在家族中的名份。奉劝各位丈夫,小妾可以有但不能多,家中的大小事务还是得跟‘正房’商量,小妾的建议只能姑妄听之。价值投资与基本面分析的关系是如此的水乳交融,可以说没有基本面分析就无所谓什么价值投资,它是构成价值投资最基本的基石,或者说价值投资绝大多数的工作就是在做基本面分析,有些人在做投资的时候总是觉得很无聊,找不到事情可做,为了给自己找点事做,每天都在不停的买卖,他总是受不了买入就别动这样的做法,其实并非无事可做,只是他没有找到该做的事,如果有精力的话可以多多学习,开卷有益总是没错的,再慢慢的学习基本面分析,真正进入状态之后,他会感叹时间的不够,对公司的研究是很费时间的一件事。换句话说想做价值投资并非就很悠闲,只是时间不花在股票上而花在调研公司上,基本面投资与传统价值投资的讨论就是想强调做价值投资的过程就做基本面分析,做基本面分析就是价值投资的工作。
在会计证即将取消之季,认清会计行业的发展趋势是非常重要的,找准定位,才能够越走越远,一个人成功不在于他站在什么位置,而在于他面朝的方向。找准会计行业今后发展的方向是非常重要的。对于会计人来说,工作对学习能力的要求特别重要。法在变,制度在变,准则在变……不断的变化,使人无暇他顾。会计人如果想要在这个不断变化的时代里找准位置,首先要对行业发展趋势有所了解,能看到并且抓住机遇。其次也要做好相应的准备工作,积极迎接新挑战。那就是会计从业资格考试取消了,不代表自己会计生涯的结束,而是说自己要向着更高的层次去发展,考取一个注册会计师或者说是中级职称就成为了我们的不二选择。然后未来的发展也不单单只是专业水平上去了就可以了,未来的会计行业更加需要的是全面型的人才,懂管理,懂技术,能够与时俱进。根据目前发展趋势的预测,在不久的将来,基层会计岗位将引进人工智能,可以大量解决这种日常、高频、单一的工作。到时候企业必然会减少相应的财务核算人员,以缩减用工成本。会计人不仅需要担心后来者抢走自己的饭碗,还要担心人工智能也来抢饭碗,可谓前狼后虎。如此新形势下,如若你还不能认清现实,依然守旧,不思进取和提升,最终只能沦为被社会进步所淘汰的弱者。会计行业目前的现状就像是一个金字塔一样,基层会计数量庞大,然而顶层高端的会计人才数量稀少,存在巨大的缺口,如果今后想在会计行业取得更好的发展,现在必须实现自己工作技能的提升,专业素质的提升,以及管理技能和实际操作技能的提升。只有不断地向着金字塔顶端前进,抓住时机,迎接挑战,才能够在会计行业里取得更好的发展。
以下推荐一些从入门到精通——关于学习数据分析的书籍清单!入门篇《深入浅出数据分析》:大头书,HeadFirst系列,内容很浅,比较适合没有基础的人作为科普读物,适合快速入门;《统计数字会撒谎》:本文不涉及枯燥的数学公式与推理过程,通俗易懂,其实讲的都是统计学最基本的常识,可是却往往容易被人所忽视;《谁说菜鸟不会数据分析》:不错的工具类书籍。比较浅显,适合完全没有Excel或对Excel似懂非懂的人。讲了一些方法论的东西,但是非常的简单,不太适合对Excel熟悉的读者;《深入浅出统计学》:帮你快速了解统计学相关的知识。进阶篇《MySQL必知必会》:不到250页的小册子,实践性很强,基本没有什么理论的堆砌,完完全全就是一本实践指南,教会你怎么用SQL语句操作MySQL;《高性能MySQL第3版)》:跟《MySQL必知必会》相似的书籍,主要讲解了MySQL的理论和实践知识;《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》:讲解在企业中应用数据的例子,读完受益匪浅,里面举的很多例子都很接地气,很值得数据分析师阅读学习。高级篇《统计学》:统计比较通用的入门教材了,也算是兼顾数学证明和应用,可读性没有上面强,但是也非常的通俗易懂,有很多统计学专业的起始教材也会选择这本。Python数据分析》:作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验,因此写出的书也是深入浅出,让人很容易就能看懂。对一个热爱学习的数据分析师来说学一门数据分析处理的编程语言是一件很有用的事情。Python数据挖掘入门与实践》:作为一个专业的数据分析师,实际上很多时候都需要用到模型。这本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,还是挺不错的一本书。