數據性融資

A. 大數據模式 中小微企業融資有哪些

1、大數據模式，應該就有大量群體資源，大量項目數據，大量投資機構數據
2、中小微企業明顯資質要求不能太高，就要求融資方式多樣化，不然銀行早就服務了

3、融資是個技術活，一定要找對專業投資方。
4、找對行業投資人，不僅找到資金，專業服務外還有資源匹配
5、以節能環保行業為例子；
國內之前 一直沒有專業投融機構；
但是叫 環投什麼匯 平台的出現就是典型例子
專業投資機構集中化，資金多樣化明顯提升，銀行、保理、融資租賃、PPP、BOT、小貸、互聯網金融服務層出不窮。金融機構提供專業解決方案同時，還提供其它合作方的技術輸出資源。
總之，大數據模式，就是提高准確度，整合資源實現1+1大於2 的效果
希望採納

B. 什麼信息和數據決定企業融資的方式

公司根據自身的生產經營狀況、資金擁有的信息數據，
以及公司未來經營發展的需要,
通過科學的預測和決策決定企業融資的方式。

C. 融資都要做數據分析報告嗎

融資是一個社會主體的資金籌集的行為與過程。融資者需要根據自身的生產經營狀況、資金內擁有的狀況，以及公司容未來經營發展，從第三方投資者籌集資金，組織資金的供應，以保證公司正常生產經營。要向潛在的投資者展示融資主體的這些經營情況，就必須進行詳細的，歷史各項運營數據、財務數據的分析，以及未來的運營情況的預測，財務預測。展現融資者的業績透明程度，這樣才能夠為潛在投資者提供一個比較有參考價值的過往業績評估和未來業績預期，能夠使他們產生更大的投資信心，對融資成功更加有利。

D. 社會融資規模數據有哪些主要特點

社會融資規模數據的三大特點：

1. 我國社會融資規模增長呈現逐季下降態勢。

2. 銀行承兌匯票、信託貸款兩個渠道的融資增長有所下降。

3. 人民幣貸款占社會融資規模的比重出現了一定幅度的上升，直接融資佔比則有所下降。
   

E. 如何從公司財務報表中分析出融資情況，需要計算哪些財務指標

可用過計算財務報表中資產負債率、流動比率、速動比率、現金流量比率等分析融資情況。

一、短期償債能力比率

1、營運資本=流動資產-流動負債=長期資本-長期資產

2、流動比率=流動資產/流動負債

3、速動比率=速動資產/流動負債

4、現金比率=(貨幣資金+交易性金融資產)/流動負債

5、現金流量比率=經營活動現金流量凈額/流動負債

二、長期償債能力比率

1、資產負債率=負債總額/資產總額

2、產權比率=負債總額/股東權益總額

3、權益乘數=資產總額/股東權益總額

4、長期資本負債率=非流動負債/(非流動負債+股東權益)

三、總債務流量比率關系

1、利息保障倍數=息稅前利潤/利息費用=(凈利潤+利息費用+所得稅費用)/利息費用

2、現金流量利息保障倍數=經營活動現金凈流量/利息費用

3、現金流量債務比=經營活動現金流量凈額/債務總額

(5)數據性融資擴展閱讀

例如：某公司2017年12月31日流動資產合計3600萬元，其中貨幣資金250萬元，交易性金融資產45萬元，應收票據40萬元，應收賬款2100萬元，預付賬款60萬元，其他應收款120萬元，存貨580萬元，一年內到期的非流動資產240萬元，其他流動資產165萬元。

另得知其流動負債總額為1600萬元。該公司2017年末各項短期償債能力指標。

營運資金=3600-1600=2000萬元

流動比率=3600÷1600=2.25

速動比率=（250+45+40+2100+120）÷1600=1.60

現金比率=（250+45）÷1600=0.184

通過計算我們看出該公司雖然流動比率和速動比率都較高，但現金比率偏低，說明該公司短期償債能力還是有一定風險，應縮短應收賬款回收期，加大催賬力度，以加速應收賬款資金的周轉

參考資料來源：網路-財務分析

F. 創業融資須知：投資人最關注哪些數據

一、投資人為什麼會關注數據？
投資是驗證商業構想合理性的一種方式，而數據是投資人用於推斷商業構想是否成立的一種手段，因此考量數據的根本目的是預估企業未來盈利的空間，這直接影響了投資人是否要投資。
我們認為商業計劃書主要包含幾個內容：團隊——商業模式——產品和服務——市場和競爭——運營現狀和規劃。
對於項目早期而言，主要的工作是驗證產品和商業模式，你的產品是否被用戶所接受，用戶是否願意為產品買單，直接體現在數據中。
如果關鍵數據呈現出傾斜度極好的增長曲線，至少說明幾個問題：
1、 目前這個階段的產品是有一定的用戶需求的
2、 你目前的市場和用戶獲取策略是合理的
2011年11月1日，陌陌iOS版用戶突破30萬，2012年8月1日，陌陌上線一周年，用戶突破1000萬，日活躍用戶220多萬，周活躍用戶接近500萬，每天的消息總量接近7000萬。
映客成立於2015年8月，2016年10月產品各項數據表現都不錯，呈現「極速」的趨勢。
二、投資人關注什麼數據？
投資人關注的數據不能一概而論，它和項目所處的行業和階段都有關系。
1、行業
舉幾個栗子：
（1）電商類
流量指標：獨立訪客數UV、頁面訪問數PV；
訂單產生效率指標：總訂單數、訪問到下單轉化率；
銷售指標：成交金額GMV、銷售金額、客單價；
整體指標：營業收入、毛利率、凈利率、復購率、SKU。
（2）工具類
流量指標：獨立訪客數UV、頁面訪問數PV；
轉化指標：注冊用戶數、用戶留存率、活躍用戶比例、用戶增長率、付費率；
整體指標：收入、利潤、成本。
（3）游戲類
轉化指標：次日留存、7日留存；
盈利指標：每用戶平均收入ARPU、付費轉化率；
其他指標：獲客成本CAC、單次使用時長、用戶生命周期價值LTV。
如果是APP產品，還應包括下載量、停留時間、打開頻率等。
2、階段
不同階段的項目，投資人的關注點不同，對於種子、天使輪的項目，投資人關注的重點在於人和方向，對於天使以後的項目，投資人更關注數據和變現。

可能很多創業者會問，我是初創企業，哪裡有這么全的數據啊？
這時候該怎麼辦呢？Lemon給出幾種方法：
1、MVP測試
將最小化可行產品MVP投放到市場上。由於最小化可行產品的目的是驗證商業構想的真實性，排除「偽需求」和創業者「自high」的可能，也為產品搜集有效的反饋和建議，因此MVP測試的數據在一定程度上可以預測產品上線後的效果。
2、第三方統計
目前第三方數據平台比較多，相對靠譜，成本也低，缺點是第三方標准統一的功能不能滿足個性化的需求，有條件的公司可以自己開發後台。
3、合理的預測
結合市場和產品，在現有數據基礎上做出合理的預測，關鍵在於達成目標的途徑和方法。
三、如何構建企業的指標體系？
在了解了關鍵指標和數據獲取途徑後，還有一個是Lemon認為比較重要的——如何構建企業的指標體系？（這里Lemon參考了神策數據創始人桑文鋒的觀點）
這里我們推薦第一關鍵指標法。它是《精益數據分析》一書中提到的方法。
第一關鍵指標指的是在任意一個時間點，只有一個最關鍵的指標，但隨著業務的發展關注重點會有變化，由關鍵指標又可以衍生出許多其他的指標。
舉個栗子，如果一個成熟的電商產品，目前最關心的指標是銷售額，那麼可以衍生出訪問量、轉化率、客單價等指標，團隊可以通過優化這些衍生指標來實現關鍵指標的增長。
對於一個創業公司，不同的階段需要關注的重點是不同的。
我們把創業公司分成三個階段：
1、MVP 階段
MVP指的是在創業初期通過做一個最小可用的產品來驗證需求的真實性。它可以有效的排除「偽需求」的可能性，也可以幫助你優化產品。
在這一階段，數據分析的價值比較小，需要的只是定性分析，而非數據分析。例如通過用戶訪談確定產品的滿足情況。
2、增長階段
這一階段又分為有重疊的兩個階段：留存階段和引薦階段。
在推廣產品之前，需要確認產品是能夠給客戶帶來價值的，並且有比較好的體驗。除了直接聽取用戶反饋之外，還可以觀察用戶的活躍度。這就需要做留存分析。
當產品優化差不多時就進入到引薦階段，我們常說一個好的產品會說話，指的就是口碑力量，這時應該關注的是凈推薦值NPS。
假設有 100 個客戶，其中，有多少客戶是推薦給了別人且帶來新客戶的，有多少只是自己使用，又有多少進行了負面評論。推薦的減去否定的就是NPS。一個好的產品，NPS 應該在 50 以上。
3、營收階段
這個階段產品已經相對比較成熟，變現、盈利、規模化成為重點。我們關注的重點轉向客戶終生價值LTV、獲客成本CAC、渠道分成比例、渠道用戶盈利周期、成本等。
當然，這里只是列舉了不同階段的典型關鍵指標，結合你的項目本身，還是要具體分析。

G. a輪 b輪 c輪 d輪融資區別

天使投資（AI）：天使投資所投的是一些非常早期的項目，有些甚至沒有一個完整的產品和商業計劃，或者僅僅只有一個概念。天使投資一般在A輪後退出，天使投資是風險投資的一種,投入資金額一般較小。

風險投資（VC）：VC所投的通常是一些中早期項目，經營模式相對成熟，一般有用戶數據支持，獲得了市場的認可，且盈利能力強，在獲得資金後進一步開拓市場可以繼續爆發式增長。投資節點一般為在死亡之谷（VALLEY OF DEATH）的谷底。VC可以幫助創業公司速提升價值，獲得資本市場的認可，為後續融資奠定基礎。

私募基金（PE）：PE所投的通常是一些Pre-IPO階段的公司，公司已經有了上市的基礎，PE進入之後，通常會幫助公司梳理治理結構、盈利模式、募集項目，以便能使得至少在1-3年內上市。

實際上融資輪次並沒有太嚴格的定義。為了突出重點，我們可以通過一句話來解釋：

種子輪：僅有一個idea，靠刷臉融資。

天使輪：已經起步但尚未完成產品，模式未被驗證。

A輪：有團隊、有以產品和數據支撐的商業模式，業內擁有領先地位。

B輪：商業模式已經充分被驗證，公司業務快速擴張。

C輪：商業模式成熟、擁有大量用戶、在行業內有主導或領導地位，為上市作準備。

D輪、E輪、F輪融資：C輪的升級版。

有人會問，為什麼要分成好幾輪融資，一次性完成融資不最省事么？主要原因包括：

1、一下子找不到那麼多資金(不同階段投出的錢有限)；

2、公司在特定階段的發展用不到那麼多錢(錢多了也燙手)；

3、公司創始人不願意一下子要那麼多錢(早期估值低，股權稀釋多)。

而融資額基本靠談，靠企業根據自己業務發展預測的財務報表進行評估，一般是這樣劃分的：

天使投資人(AI)：發生在公司初創期，是指公司有了產品初步的模樣（原型），可以拿去見人了；有了初步的商業模式；積累了一些核心用戶(天使用戶）。這個時候一般就是要找天使投資人、天使投資機構了。投資量級一般在100萬RMB到1000萬RMB。

A輪融資：公司產品有了成熟模樣，開始正常運作一段時間並有完整詳細的商業及盈利模式，在行業內擁有一定地位和口碑。公司可能依舊處於虧損狀態。資金來源一般是專業的風險投資機構（VC）。投資量級一般在1000萬RMB到1億RMB。

B輪融資：公司經過一輪燒錢後，獲得較大發展。一些公司已經開始盈利。商業模式、盈利模式沒有任何問題。可能需要推出新業務、拓展新領域。資金來源大多是上一輪的風險投資機構跟投、新的風投機構加入、私募股權投資機構（PE）加入。投資量級在2億RMB以上。

C輪融資：公司非常成熟，離上市不遠了。應該已經開始盈利，行業內基本前三把交椅。這輪除了拓展新業務，也有補全商業閉環、寫好故事准備上市的意圖。資金來源主要是PE，有些之前的VC也會選擇跟投。投資量級：10億RMB以上，一般C輪後就是上市了，也有公司選擇融D輪，但不是很多。

H. 什麼是融資數據分析

每天早上交易所公布的上一個交易日融資標的證券的融資數據，現在已經成為A股極為重要的資金流向指標，代表著市場中杠桿交易者最關注的股票。

I. 今後大數據技術將在企業融資行為中怎樣發展

knowlesys輿情認為：

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據在融資行為中發展？這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢