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企业报表数据提取开发.xlsx

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简介：
本文件专注于企业报表中关键数据的高效提取与分析方法，涵盖财务、运营等多维度指标，助力提升决策效率和业务洞察力。 该文件包含了NC企业报表中的5张表的取数内容：资产负债表、利润表、现金流量表、费用项目明细表以及税收简报的数据库取数及字段对照。本人原创，未经允许不得转载。

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  • 企业报表数据提取开发.xlsx
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    本文件专注于企业报表中关键数据的高效提取与分析方法，涵盖财务、运营等多维度指标，助力提升决策效率和业务洞察力。 该文件包含了NC企业报表中的5张表的取数内容：资产负债表、利润表、现金流量表、费用项目明细表以及税收简报的数据库取数及字段对照。本人原创，未经允许不得转载。
     
  • 提高企业的ESG表现——基本数据
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    本报告聚焦于提升企业环境、社会与治理(ESG)绩效的关键策略和实践，提供详实的基本数据分析。 提升企业ESG（环境、社会和治理）表现需要建立在坚实的基础数据之上。这些数据能够帮助企业全面了解其当前的ESG状况，并为未来的改进提供方向。通过分析环境影响、社会责任履行情况以及内部管理实践，企业可以识别出改善的空间并制定有效的策略来提高整体绩效。
     
  • NC65企业报表动态行取数指南.doc
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    本文档提供详尽指导，帮助用户掌握在NC65系统中进行企业报表动态行取数的操作技巧与方法，提升数据处理效率。 为了从NC65企业报表后台存储逻辑中获取取数指标明细表和关键字明细表的信息，请参考以下内容： - 取数指标明细表：IUFO_MEASURE_DATA_X（一张企业报表可能包含多张此类表格，具体依据指标提取中的fromtable字段确定） - 关键字明细表：IUFO_MEASPUB_X（一张企业报表也可能包含多个这样的表格，具体的决定因素是合并方案的关键字组合以及引用的表列关键字） - 关键字维度表：iufo_keydetail_x - 关键字组合表： iufo_key_comb (包含了所有报表的关键字组合) - 关键字表：iufo_keyword（此表包括了关键字及其对应的关键字维度表的信息） - 合并方案: iufo_hbscheme （包含合并方案名称和数据版本号）
     
  • （公开整理版）企业投资效率数据集.xlsx
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    本数据集为《企业投资效率数据集》，包含多个企业的详细财务与运营信息，旨在帮助分析和评估不同企业的投资效率。适用于学术研究及商业决策支持。 详细说明如下： 数据范围：中国A股上市公司 数据指标说明： - Symbol [证券代码] - 以沪、深、北证券交易所公布的证券代码为准。 - ShortName [证券简称] - 以沪、深、北证券交易所公布的证券简称为准。 - Enddate [统计截止日期] - XXXX-12-31 - STPT [是否剔除ST或*ST或PT股] - 0=未剔除，1=剔除；当选择剔除时，会去除会计年度内发生过或持续至统计截止日期结束依然为ST、*ST或PT的股票。 - IsNewOrSuspend [是否剔除上市不满一年、已经退市或被暂停上市的公司] - 0=未剔除，1=剔除； - ISBSE [是否剔除北交所上市公司] - 0=未剔除，1=剔除；
     
  • 新成立企业的名单数据集.xlsx
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    本数据集包含最近注册的一系列企业信息，包括公司名称、注册日期、行业分类及地区分布等详细资料。适合用于市场分析和商业研究。 新兴企业名单数据集.xlsx包含了最新的创业公司相关信息。
     
  • 企业网络联系数据集（2006-2022年）.xlsx
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    本数据集记录了2006年至2022年间的企业间网络联系信息，涵盖合作、交易等多维度内容，为研究企业关系动态变化提供了宝贵资料。 请访问以下文章以获取详细介绍及样例数据：《如何使用某项技术》（注意：此处省略了具体的链接地址）。
     
  • Java开发绩效表.xlsx
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    Java开发绩效表.xlsx 是一个用于记录和评估Java开发人员工作表现的电子表格文件。该文档详细列出了各项任务完成情况、代码质量评价及团队协作能力等指标，帮助管理者公正地衡量员工的工作效率与贡献度。 公司技术部后端开发的月KPI考核模板供参考使用，包括指标性考核、关键任务考核及行政相关考核，并附有部分参考用例。
     
  • NC报表开发_数据处理示例
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    本教程专注于NC报表开发中的数据处理技术，通过具体实例解析报表设计、数据提取与格式化等关键步骤，助力用户掌握高效的数据管理技巧。 用友NC6报表的开发涉及使用数据加工来构建语义模型。下面是一个示例代码： ```python # 示例代码：创建一个简单的语义模型 def create_semantic_model(data): # 数据处理逻辑 processed_data = process_data(data) # 创建模型对象 model = SemanticModel(processed_data) return model def process_data(raw_data): # 数据加工的具体实现 pass class SemanticModel: def __init__(self, data): self.data = data def generate_report(self): # 根据语义模型生成报表的逻辑 pass ``` 请注意，上述代码仅为示例，并未直接与任何具体的应用程序集成。实际使用时，请根据具体的业务需求和环境进行调整和完善。
     
  • tmdb_5000_movies数据表.xlsx
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    tmdb_5000_movies数据表.xlsx包含来自The Movie Database (TMDb)的5000部电影详细信息，包括影片ID、标题、评分、剧情概述、上映日期及演员阵容等。 tmdb_5000_movies 数据集包含以下特征：homepage（官网）、id、original_title（原始标题）、overview（剧情简介）、popularity（受欢迎程度）、production_companies（制作公司）、production_countries（制作国家/地区）、release_date（发行日期）、spoken_languages（对白语言）、status（电影状态），tagline（标语）和vote_average（投票平均分）。tmdb_5000_credits 数据集包含与演员及导演相关的信息，但未具体列出其特征。
     
  • IPOSIM7.4 数据表.xlsx
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    IPOSIM7.4数据表.xlsx包含IPOSIM7.4软件工具的相关配置参数和模拟结果的数据表格，适用于电路设计与分析。 三电平仿真模拟是一种电力电子技术中的重要研究方法和技术手段，用于分析和设计高性能的逆变器和其他电力变换设备。通过这种仿真实验可以深入理解多电平拓扑结构的工作原理及其在实际应用中的性能表现。 重写后的内容仅保留了关于“三电平仿真”的描述性内容，并未包含任何联系方式或网址链接信息，符合您的要求。