《功能饮料公司工程前期筹备方案》由会员分享，可在线阅读，更多相关《功能饮料公司工程前期筹备方案（78页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、功能饮料公司工程前期筹备方案目录第一章 公司概况4一、 公司基本信息4二、 公司主要财务数据4第二章 项目背景分析6第三章 数据采集分析与知识管理9一、 大数据系统和数据挖掘技术9二、 数据统计分析13第四章 现代工程咨询方法概述16一、 现代工程咨询方法的特点16二、 现代工程咨询方法框架18第五章 资源环境承载力概述20一、 资源环境承载力分析框架20二、 资源环境承载力的内涵23第六章 规划咨询方法26一、 综合平衡方法26二、 模拟预测方法27第七章 现金流量分析29一、 现金流量与现金流量图29二、 现金流量分析的原则30第八章 市场分析33一、 行业竞争结构分析33二、 类推预测法
2、36第九章 流动资金估算38一、 分项详细估算法38二、 流动资金估算应注意的问题41第十章 建设投资简单估算法42一、 工程建设其他费用估算42二、 生产能力指数法52第十一章 资金成本分析54一、 加权平均资金成本54二、 资金成本的构成54第十二章 资金结构优化比选58一、 息税前利润每股利润分析法58二、 比较资金成本法59第十三章 经济分析基本方法62一、 项目费用效益分析62二、 项目费用效果分析68第十四章 投入产出经济价格的确定73一、 政府调控价格货物经济价格确定73二、 市场定价货物的经济价格确定74第一章 公司概况一、 公司基本信息1、公司名称：xxx集团有限公司2、法定
3、代表人：韦xx3、注册资本：840万元4、统一社会信用代码：xxxxxxxxxxxxx5、登记机关：xxx市场监督管理局6、成立日期：2011-10-37、营业期限：2011-10-3至无固定期限8、注册地址：xx市xx区xx二、 公司主要财务数据表格题目公司合并资产负债表主要数据项目2020年12月2019年12月2018年12月资产总额9040.427232.346780.32负债总额3609.602887.682707.20股东权益合计5430.824344.664073.11表格题目公司合并利润表主要数据项目2020年度2019年度2018年度营业收入26488.6121190.891
4、9866.46营业利润5448.304358.644086.23利润总额4567.573654.063425.68净利润3425.682672.032466.49归属于母公司所有者的净利润3425.682672.032466.49第二章 项目背景分析功能饮料是指通过调整饮料中营养素的成分和含量比例，在一定程度上调节人体功能的饮料。功能饮料种类较多，主要包括运动饮料、能量饮料、营养素饮料和其他有保健作用的饮料。与欧美等发达国家相比，我国功能饮料人均消费量较低，行业仍具有较大的发展空间。近年来，随着国民健康意识不断增强，以及居民消费观念改变，功能饮料市场需求不断增加，带动行业规模持续扩大。近年来，
5、我国功能饮料市场发展态势较好，2014-2019年，我国功能饮料市场规模保持以11.8%的年均复合增长率增长，2019年达到1080亿元。从细分市场来看，能量饮料是功能饮料市场最大的细分市场，市场占比达到70%以上，整体来看，能量饮料的市场化程度较高，经过多年发展与积累，能量饮料行业内涌现出例如红牛、东鹏特饮、乐虎、战马等知名品牌；其次为运动饮料，市场占比达到11.1%。我国功能饮料市场发展前景较好，近年来，随着行业的快速发展，吸引了众多市场参与者入局，例如统一、伊利、安利等大型食品企业，在此背景下，功能饮料市场竞争愈发激烈。2020年，受新冠肺炎疫情的影响，居民健康保健意识显著增强，同时随着
6、市场需求多元化发展，功能饮料行业逐渐向多元化、个性化、品牌化、健康化等方向发展。从销售模式来看，我国功能饮料行业基本形成了以经销为主，与直营、线上等多种销售模式相结合的全方位、立体化的销售体系。近年来，随着电商行业的快速发展，功能饮料线上销售占比逐渐提升，功能饮料的消费场景呈现出多元化趋势。我国功能饮料消费人群以年轻一代为主，为扩展客户群体，各大功能饮料企业纷纷顺应个性化、潮流化的趋势，选择新颖的销售渠道、宣传手法等对年轻一代进行渗透，以实现功能饮料营销精准化。（一）增强经济动力和活力充分发挥投资的关键作用、消费的基础作用和出口的促进作用，优化劳动力、资本、土地、技术、管理等要素配置，增强经济
7、增长的均衡性、协同性和可持续性。（二）培育壮大新兴产业把握产业发展新方向，落实中国制造2025，以集群化、信息化、智能化发展为路径，加快发展以节能环保产业为重点的先进制造业，以信息服务业为重点的新兴生产性服务业，以文化休闲旅游业为重点的新兴生活性服务业。（三）推动传统产业转型升级推动区内具有优势的装备制造、材料工业、食品工业以及生产性服务业、生活性服务业围绕生产技术、商业模式、供求趋势的变化，满足新需求，采用新技术、新模式，实现优化升级。（四）提升创新驱动能力加快推进创新发展，以企业为创新主体，逐步完善政策、人才和市场环境，形成创新支撑经济发展的格局。第三章 数据采集分析与知识管理一、 大数据
8、系统和数据挖掘技术（一）数据挖掘概述1大数据大数据是指超过既往数据库系统规模、传输速度和处理能力，或者既往数据库系统结构无法容纳的数据。大数据常以万亿或EB衡量，且种类多、实时性强，蕴藏的商业价值大。很多现有的新或旧的信息基础设施、工具和技术可用来开发和利用大数据中蕴藏的价值。大数据有各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章、买卖记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案，及大型电子商务。大数据是数据挖掘产生与生存发展的土壤。如今数据每五年翻一番，面对前所未有的海量数据，为了从中发现有用的信息必须进行数据挖掘。此外，计算机存储、处理大量数据，以及运算的能力大为增强，为
9、数据挖掘创造了条件，使其成为一门独特的学科和技术。2数据挖掘与数据分析的区别数据挖掘与数据分析的主要区别在于：（1）处理工作量。数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。（2）制约条件。数据分析是从某些假设出发，建立方程或模型，而数据挖掘不作假设，可以自动建立方程。（3）处理对象。数据分析往往是针对数字型数据，而数据挖掘对象类型繁多，例如图像、声音、文本等。（4）处理结果。数据分析可以解释结果的含义；数据挖掘的结果不易解释，着眼于预测未来，并提出决策建议。想要从数据中发现规律（即认知），往往需将数据分析和数据挖掘结合起来。（二）数据挖掘步骤按挖掘对象，数据挖掘分为数据库与数据仓库挖掘
10、和网络挖掘两种，各自步骤分述如下。1数据库与数据仓库挖掘数据挖掘一般有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示8个步骤。（1）信息收集。从确定的挖掘对象中提取特征，然后选择合适的收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，必须选择合适的数据仓库。（2）数据集成。把来源、格式、特点、性质不同的数据按逻辑或物理属性加以编排，以便以后使用。（3）数据规约。多数数据挖掘算法耗时很长，商业数据往往较多，数据挖掘更耗时间。数据规约就是简化已有可用数据集的表示，规约后数量大减，但仍能保持原数据的完整性，对规约数据的挖掘结果，与对规约前数据的挖掘结果相同或几乎相同。
11、（4）数据清理。有些数据不完整（属性缺少属性值）、含噪声（属性值错误），不一致（同一信息有多种表示），需要清理，使其完整、正确、一致后存入数据仓库。（5）数据变换。将数据变换成适合数据挖掘的形式。实数型数据，可将其分层和离散化。（6）数据挖掘。根据数据格式、属性与特点，选择合适的处理工具，例如统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集，甚至神经网络，取得有用的信息。（7）模式评估。由行业专家核实数据挖掘结果是否合理、是否可用。（8）知识表示。将数据挖掘得到的信息以可视方式交给用户，或作为新的知识存人知识库，供其他应用程序使用。并非所有的数据挖掘都要走上述的每一步。若只有一个数据源，则可以省略
12、数据集成。数据规约、数据清理、数据变换合称数据预处理。数据挖掘至少60%的费用要花在信息收集阶段，而至少60%以上的精力和时间要花在数据预处理上。数据挖掘是一个反复多次的过程，若一次未满足要求或未得到有用结果，则需回到前面，经过调整后重新开始。2，网络挖掘网络挖掘可分为网络用户行为挖掘与网络信息挖掘。前者基本不在工程咨询人员关心之列。后者可理解为“从WWW中发现和分析有用的信息”。网络信息挖掘是在已知数据样本的基础上，通过归纳学习、机器学习、统计分析等发现挖掘对象间的内在关系与特性，进而在网络中提取用户感兴趣的信息，获得更高层次的知识和规律。网络信息挖掘沿用了Robot，全文检索、人工智能的模
13、式识别、神经网络等技术。现在的搜索引擎使用了这些技术，能够在网页或网站数据库中为用户搜寻有用信息。网络信息挖掘具体步骤如下：（1）确立目标样本。由用户选择目标文本，提取特征信息。（2）提取特征信息。根据目标样本的词频分布，从统计词典中提取挖掘目标的特征向量并计算出相应的权值。（3）网络信息获取。先利用搜索引擎站点选择待采集站点，再利用Robot程序采集静态Web页面，最后获取被访问站点网络数据库中的动态信息，生成WWW资源索引库。（4）信息特征匹配。提取索引库中的源信息特征向量，并与目标样本的特征向量对照，将符合要求的信息交给用户。二、 数据统计分析数据分析重要的一类是对具有随机性质的数据进行
14、分析，在多数情况下是用于预测。本段仅介绍统计分析。统计分析不仅是计算样本的数字特征（期望值、方差、相关系数、协方差、离散度、概率分布等），还应当建立适当的模型，进而做出预测。统计分析一般有如下工作或阶段。1选择数字特征。统计分析，就是利用若干数字特征全面认识数据的统计规律。选择数字特征是统计分析研究问题的准备阶段，是统计过程的重要环节。数字特征应当：（1）能够客观地反映研究分析对象的性质、特点、内在联系和运动过程；（2）尽可能突出重点，反映分析对象的全貌；（3）应能反映分析对象的变化；（4）便于资料获取。2收集并整理数据。确定了需用的数字特征之后，就要收集并整理所需的数据。样本的容量与质量对统
15、计结果影响极大。3计算数字特征。利用整理后的样本计算必要的数字特征。这项工作可以同下面的建模合在一起，利用适当的软件进行。4建立模型。计算出样本数字特征后，应选择适合样本模式的模型。统计分析可用的模型很多，都有各自的特点及适用条件。选择模型时，应全面考虑研究对象与目的、到手的数据与资料、统计方法等各自的特点，以及咨询人员对方法的熟悉程度等。5检验模型误差。建模之后，可利用样本检验模型的误差，误差大小由样本与所选模型与方法所决定。根据经济学理论和研究对象的具体特点，分析和评价模型误差，以及模型和方法本身；若误差未达到要求，应改进模型与方法。6利用模型预测。预测是咨询结论和建议的基本依据之一，应成为咨询及决策人员的高质量信息。7评价统计与预测结果。对统计与预测结果进行评价的任务是对初步统计结果（如离散程度、影响、走势等）进行概括，并寻找它们之间的联系。评价过程一般有：形成初步概念；对现象定性；提出主要观点；阐述所提
