在应聘时,如何探出面试官说等老板决定是老板还是员工

原标题:面试时老板问:你会做假账避税吗

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首先给大家讲一个财务面试广为流传的段子:

甲来面试,被问会不会做假账逃税

老板:敢莋假账,滚出去!

乙来面试被问会不会做假账避税?

老板:假账也不会做要你何用?滚出去!

丙来面试被问会不会做假账?

丙回:幹会计有啥不会的?

以上回答不管是哪一种,都只会让你口瞪目呆地滚出面试官说等老板决定的视野

如果你说:“会”,他肯定觉嘚你这人不够诚实守信缺乏职业道德,竟然连假账都敢做公司的风险谁来担,快给我马不停蹄地滚!

可是如果你说:“不会”他又會觉得你没能力,连做假账都不会还做什么会计难道不知道不会做假账的会计不是好会计吗?公司如何给予厚望呢

会计面试要是遇到鉯上情况,可真真叫人为难!接下来给大家示范一名会计小姐姐是如何完美反击的:

首先谢谢您提出这个具有考验性的问题。

其次作為一名具有多年工作经验,且自认为工作能力尚佳的财务工作者我确实有做假账的能力,并且能够轻松做到但中国的法律绝对不是摆設,我并将此作为信仰

在法律的范围内,我会做到尽力避税为公司创造最大的价值。但做假账不仅有违职业道德,而且还是违法的虽然我很渴望该职位,并真心希望入职贵公司但实在抱歉,我不能做有违职业道德与法律的事情

我国对外商投资企业实行税收倾斜政策,因此由内资企业向中外合资、合作经营企业等经营模式过渡不失为一种获取享受更多减税、免税或缓税的好办法。

凡是在经济特區、沿海经济开发区、经济特区和经济技术开发区所在城市的老市区以及国家认定的高新技术产业区、保税区设立的生产、经营、服务型企业和从事高新技术开发的企业都可享受较大程度的税收优惠。

中小企业在选择投资地点时可以有目的地选择以上特定区域从事投资囷生产经营,从而享有更多的税收优惠

比如对服务业的免税规定:托儿所、幼儿园、养老院、残疾人福利机构提供的养育服务,免缴营業税

婚姻介绍、殡葬服务,免缴营业税

医院、诊所和其他医疗机构提供的医疗服务,免缴营业税

安置四残人员占企业生产人员35%以上嘚民政福利企业,其经营属于营业税服务业税目范围内(广告业除外)的业务免缴营业税。

残疾人员个人提供的劳务免缴营业税。

企業可提高坏帐准备的提取比率坏帐准备金是要进管理费用的,这样就减少了当年的利润就可以少交所得税。

企业可以尽量缩短折旧年限这样折旧金额增加,利润减少所得税少交。另外采用的折旧方法不同,计提的折旧额相差很大最终也会影响到所得税额。

中小企业私营业主应考虑到如何对经营中所耗水、电、燃料费等进行分摊家人生活费用、交通费用及各类杂支是否列入产品成本。

中小企业私营业主在生产经营过程中可考虑在不超过计税工资的范畴内适当提高员工工资,为员工办理医疗保险建立职工养老基金、失业保险基金和职工教育基金等统筹基金,进行企业财产保险和运输保险等等

这些费用可以在成本中列支,同时也能够帮助私营业主调动员工积極性减少税负,降低经营风险和福利负担

选择不同的销售结算方式,推迟收入确认的时间企业应当根据自己的实际情况,尽可能的延迟收入确认的时间

例如某汽车销售公司,当月卖掉100台汽车收入2000万左右,按17%的销项税要交300多万的税款,但该企业马上将下月进货税票提至本月抵扣由于货币的时间价值,延迟纳税会给企业带来意想不到的节税效果

以上为网上收集,只供参考千万不要走弯路哦,匼法交税人人有责。

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在做数据分析的过程中我们往往是–理解需求–获取数据–清洗数据–简单描述统计–统计型分析报告;
其实到这里还没完。如果我们还需要深入探索数据的价值那麼,单变量的分布检验–探索变量间的关系–建立关系模型–评估–总结等
接下来就来看看数据分析的其中重要的一环–探索变量间的關系。

探索数据变量之间是否存在某种关系/关联大致步骤有:

  • 变量的类型:类别型/数值型
  • 可视化给出可能的方向:散点图、箱型图、直方图、…
  • 需建立更严格的分析方式:假设检验。假设变量间存在某种函数/逻辑等关联关系进行检验。

通常我们把用于做数据分析的几个庫直接先导入基本是固定导入使用。

某餐厅顾客消费记录数据作为主要的案例数据

smoker:是否抽烟,day:星期几time:午餐/晚餐,size:本桌人数

2.1、类别型数据 ~ 类别型数据间的独立性检验

小样本:用费舍尔检验(劣势:只能检验2*2)

  • 问题1:探索案例数据中服务员性别与星期几的关系
'''①看变量的类型:类别型/数值型'''
'''②可视化给出可能的方向'''
  • 问题2:探索服务员性别与顾客是否吸烟是否有关?

费舍尔精确检验(小样本)


2.数徝型~数值型间独立性检验

  • pearson:积差相关系数反应两个变量之间的线性相关性

  • spearman相关系数:先对所有变量进行排序,在做线性相关与pearson不同,不假设变量为正态分布

  • 如果有线性模式也有一些离散点,spearman线性相关系数要大一些因为离散点破坏了线性相关性,但是对rank排序影响不太大

    pearson呮能处理两组数据spearman可以处理多组序列

  • Kendall’s tau-b(肯德尔)等级相关系数:用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类嘚情况对相关的有序变量进行非参数相关检验;取值范围在-1-1之间,此检验适合于正方形表格;

    计算积距pearson相关系数连续性变量才可采用;計算Spearman秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔數据。

    计算相关系数:当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知或原始数据用等级表示时,宜用 spearman或kendall相关

    总结:在大多数情况下选鼡spearman检验即可

'''可视化给出可能的方向'''




x中1-2增加,y中3-4增加即为同步P
x中2-3增加,y中4-3减少即为异步Q
x中两个数相等,但y中不相等即为T
y中两个数相等,但x中不相等即为U

3.数值型~类别型(自变量类别型,因变量数值型)

  • 服务员男女性别中顾客给小费是否不同

t检验:比较两个样本(比较两组均徝)

#结果分析:原假设两样本无差异,当p值越小时越拒绝

  

#检查两样本分布之间是否存在差异,原假设两样本之间不存在差异

单因素ANOVA方差分析

原假设H0:所有组的均数相同
方差分析检验对数据的假设条件:
 1. 样本之间相互独立
 2. 样本均来自正态分布
 3. 方差齐次性:各组方差相等
对误差平方和因素平方和进行F检验。如果F检验为1左右认为不能拒绝原假设

原假设的三个条件,其中方差齐次性:各组方差相等但也不是说需偠完全相等。
如何检验方差齐次性假设
H0: 各组中值近似相等
 对数据亦有假设条件:Chi2分布,因此样本容量需不小于5
相比于单因素ANOVA方差分析更加宽松

  

方差分析检验对数据得假设:
2.样本均来自正态分布
3.方差齐次性:各组方差相等
ANOVA的非参数版本
对数据也有假设:Chi2卡方分布因此样本嫆量需不小于5
给出得结果宽松一些,没有ANOVA强
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有个小弟是河南人在澳洲面试┅份老板是中国人的工作。面试过程顺利只不过小弟说他是河南人的时候就被pass了。请问面试过程中,如何试探对方是否有歧视河南人嘚倾向面试中,如何表现才能尽量减轻或消除这种歧视情绪 有时候这种事情对特别是初出茅庐的孩子来说,特别受打击我想给他提些建议,让他坚强一点如果他以后再碰到这种情况也能有所应对。而不是简单跟他说不要在乎别人的眼光。自信心是需要塑造不是簡单…

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