統計描述、線性回歸。EPS數據平臺的分析預測模塊主要是利用計量經濟學的各種預測分析方法，對數據中的計算統計量進行單變量的預測分析。方法包括:統計描述、線性回歸。EPS數據平臺是集豐富的數值型數據資源和強大的數據分析處理系統為一體的綜合性信息服務平臺。EPS數據平臺大規模集成整合了各類數據資源，形成了74個專業的數據庫，并將數據分析處理軟件與數據庫置于同一系統平臺中，為用戶提供了數據資源獲取與數據分析處理的一站式服務。為了用戶能更好地使用EPS 數據平臺的數據和功能，我們制訂了一系列的使用指南，分別為：《基礎使用篇》、《特色功能篇》、《數據可視化篇》和《分析預測篇》。希望能夠幫助用戶了解EPS數據平臺的使用方法，提高用戶的學習研究效率。拓展資料什么是EPS分析法將企業的盈利能力與負債對股東財富的影響結合起來，去分析資本結構與每股利潤之間的關系，進而確定合理的資本結構的方法，叫息稅前利潤—每股利潤分析法，簡寫為EBIT-EPS分析法，也被稱為每股利潤無差別點法。它是利用息稅前利潤和每股利潤之間的關系來確定最優資本結構的方法。根據這一分析方法，可以分析判斷在什么樣的息稅前利潤水平下適于采用何種資本結構。這種方法確定的最佳資本結構亦即每股利潤最大的資本結構。EBIT—EPS分析實質上是分析資本結構對普通股每股盈余的影響，詳細的分析從表2中可以看到，息稅前盈余為300，000元的情況下，利用增發公司債的形式籌集資金能使每股盈余上升較多，這可能更有利于股票價格上漲，更符合理財目標。