Datasection

Datasection P/CF

P/CF (Poměr ceny k peněžnímu toku) společnosti Datasection (3905.T) k datu 31. 10. 2026 je -8,08. V předchozím roce byl P/CF (Poměr ceny k peněžnímu toku) -475,73 — změna o -98,30 % (vyšší).

P/CF

-8,08

YoY

-98,30%

Poslední aktualizace:

P/CF (Poměr ceny k peněžnímu toku) společnosti Datasection je 2026 -8,08 . P/CF (Poměr ceny k peněžnímu toku) společnosti Datasection byl 2025 -475,73 . Klesá tak o -98,30% vyšší než v předchozím roce.

Historie Datasection P/CF

  • 3 roky

  • 10 let

  • 25 Let

  • Maximum

P/CF
Datum
P/CF
1. 1. 2019
210,61 JPY
1. 1. 2020
901,13 JPY
1. 1. 2021
233,79 JPY
1. 1. 2022
350,88 JPY
1. 1. 2023
16 389,77 JPY
1. 1. 2024
118,94 JPY
1. 1. 2025
-475,73 JPY
1. 1. 2026
-8,08 JPY
Historie Datasection P/CF
ROKP/CFYoY
-8,08-98,30%
-475,73-499,97%
118,94-99,27%
16 389,77+4 571,05%
350,88+50,09%
233,79-74,06%
901,13+327,86%
210,61-79,98%
1 051,90+307,06%
258,41-100,78%
-33 260,37-8 122,13%
414,61-42,05%
715,52—

Tato data přes Eulerpool API

100 000 požadavků/měs. zdarma · bez karty

Datasection Analýza akcií

Co dělá Datasection? Společnost Datasection, Inc. generuje příjmy prostřednictvím svého SaaS nástroje pro analýzu sociálních big dat, který analyzuje trendy pomocí velkých objemů dat ze sociálních médií. Společnost poskytuje vyhodnocovací zprávy, řešení pro vývoj na zakázku polovičního typu, která integrují informace o zákaznících se sociálními big daty, a AI řešení pro inovaci obchodních modelů. Hlavními zákazníky jsou firmy, které se snaží využít poznatky ze sociálních médií pro strategické rozhodování, včetně týmů pro marketing a vývoj produktů. Služby firmy cílí na segmenty zaměřené na data-driven obchodní strategie a analýzy posílené umělou inteligencí. Společnost nabízí tři základní služby: SaaS pro analýzu sociálních big dat, poradenské služby v oblasti výzkumu a servisní řešení. Tyto služby jsou dodávány klientům, kteří potřebují analýzu trendů a obchodní modely poháněné umělou inteligencí. Nástroj SaaS je určen pro kontinuální používání, zatímco poradenské služby poskytují přizpůsobené poznatky a servisní řešení zahrnují vývoj vlastních systémů. Cílovým trhem jsou podniky, které se snaží integrovat data ze sociálních médií do svých operací pro dosažení konkurenční výhody. Příjmové zdroje společnosti Datasection pocházejí z předplatného její SaaS platformy, poplatků za poradenské služby ve výzkumu a smluv o servisních řešeních. Nástroj SaaS využívají klienti k monitorování trendů na sociálních médiích, zatímco poradenské služby podporují strategické plánování. Servisní řešení zahrnují vývoj na zakázku polovičního typu, při kterém společnost vytváří systémy kombinující data zákazníků se sociálními big daty. Tyto nabídky jsou určeny firmám, které se chtějí inovovat prostřednictvím umělé inteligence a analýzy big dat. Datasection je jednou z nejoblíbenějších společností na Eulerpool.com.

Často kladené otázky ohledně akcií Datasection

P/CF (Poměr ceny k peněžnímu toku) společnosti Datasection činí -8,08 v roce 2026.

P/CF (Poměr ceny k peněžnímu toku) společnosti Datasection se změnilo z -475,73 na -8,08, což představuje změnu o -98,30 %. Hodnota je vyšší než v předchozím roce.

Na Eulerpool najdete úplný historický vývoj P/CF (Poměr ceny k peněžnímu toku) Datasection od roku 2006 – s ročními hodnotami, grafy a podrobnou analýzou.

Poměr ceny k peněžnímu toku měří cenu akcie vůči peněžnímu toku z operací na akcii. Na rozdíl od P/E je obtížnější jej manipulovat, protože peněžní tok je méně ovlivněn účetními úpravami.

P/CF = Cena akcie / Peněžní tok z operací na akcii

Srovnávejte ukazatele s průměry odvětví, protože se normy výrazně liší. Například marže maloobchodu jsou obecně nižší než marže softwaru.

Dobrá hodnota se liší podle odvětví a fáze vývoje společnosti. Na Eulerpool můžete porovnat Datasection společnosti P/CF (Poměr ceny k peněžnímu toku) s porovnatelnými společnostmi a průměrem odvětví, abyste určili, zda je atraktivní.

Tato data přes Eulerpool API

100 000 požadavků/měs. zdarma · bez karty

Oceňování — Datasection

Všechny klíčové ukazatele — Datasection