MEPO Forum 生涯‧職涯‧學涯的討論區。 經驗分享與人生成長的園地。 http://mepopedia.com/forum/index.php Fri, 24 Apr 2026 19:01:44 +0800 Phorum 5.2.7 http://mepopedia.com/forum/read.php?2441,94723,94723#msg-94723 大雙北二手中古舊廢洗衣機回收到府搬取回收0920070470 (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?2441,94723,94723#msg-94723 PS : 家電回收(單一件 電視類沒有到府回收)抱歉 我們是一家二手中古 家電收購 / 家電買賣 / 家電回收 的店家!你有二手或中古的新舊家電用不到或(搬家、修繕)覺得麻煩.你(妳)都可聯絡我們會有專人到府 收購.回收 讓你省去搬運和時間!
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我們的回收項目包括：窗型冷氣、分離式冷氣、電冰箱及洗衣機，但營業用冷氣和冰箱不在回收範圍內。
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我們是一家專業的二手中古家電收購和買賣店，若您有不需要的二手或中古家電，或因搬家和修繕感到麻煩，都可以聯絡我們，我們會派專人到府收購與回收，幫您省去搬運與時間的困擾。
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我們的回收範圍包括：中古家電、冷氣機、洗衣機及電冰箱等。
我們會以熱忱為您提供服務，專業收購二手冷氣。如有冷氣掛在窗上，我們可協助卸除、收購與回收，還有冷氣移機、保養和安裝服務，適用於賣房、搬家及修繕等情況。舊冷氣的報廢回收和拆除服務不收取費用。
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我們回收的家電包括窗型冷氣、分離式冷氣、電冰箱和洗衣機，但營業型冷氣及冰箱則不在回收範圍內。
廢冷氣的回收價格：
客廳大冷氣每台起價500元，房間型冷氣每台起價300元。
無論樓層，我們都會上門回收和拆除冷氣。
服務專線：0920070470（小鄭）
二手冷氣估價：可透過LINE聯絡我們（a0920070470）。

我們是一家專注於二手和中古家電的收購、買賣及回收店鋪！如果你有不再需要的二手或中古家電，或因為搬家、修繕而感到麻煩，歡迎聯絡我們，我們會安排專人上門收購或回收，讓你省心省時！

我們提供的服務包括：家電收購、二手家電買賣、冷氣機、洗衣機、電冰箱、電視機的回收等。
我們誠心為您服務，致力於二手中古家電的收購和買賣，包括冷氣、電冰箱、洗衣機和LED電視等。

專業的二手冷氣收購也已涵蓋家中掛在窗上的冷氣機，我們可以協助卸除並進行收購或回收，還提供冷氣移機、冷氣保養及安裝服務，無論是賣房、搬家、修繕或更換機器，我們都可以提供高價收購服務，報廢的舊冷氣回收拆除不收取拆除費用。

服務範圍涵蓋大桃園、大台北及新北地區，提供家電二手買賣服務，包含中小型二手冰箱、洗衣機及冷氣的交易；我們也提供代客小型搬家、安裝冷氣、冷氣保養、冷氣移機及舊冷氣的拆除服務。
二手家電搬運費用合理，從甲地移至乙地的服務隨時歡迎詢問。]]> as39tt 冷氣回收獎勵金 Thu, 29 Jan 2026 22:18:54 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?2800,94721,94721#msg-94721 雙北家用二手窗型冷氣分離式冷氣到府拆除回收 (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?2800,94721,94721#msg-94721 針對家中老舊冷氣的拆除需求，不論窗型或分離式，只需通過電話或LINE發送照片，我們會迅速回覆並協助安排拆除服務。拆除過程完全免費，並提供冷氣回收價格，無論您居住在公寓或其他地點均可使用此服務。
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我們回收的家電包括窗型冷氣、分離式冷氣、電冰箱和洗衣機，但營業型冷氣及冰箱則不在回收範圍內。
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大冷氣每台起價500元，小型冷氣每台起價300元。
無論樓層，我們都會上門回收和拆除冷氣，價格會根據市場波動而變動。
服務專線：0920070470（小鄭）
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回收價格如下：

各式洗衣機：每台100元起
大冰箱：每台100元起；小冰箱：每台100元起
大冷氣：每台500元起；小型冷氣：每台300元起（家用冷氣免費拆除回收，不收費用）
熱水器：每台200元起
我們提供的服務包括：

冷氣類：收取家用窗型冷氣及分離式冷氣，未拆卸的舊機可到府拆除，但如分離式室外機掛在公寓或大樓外牆，因安全考量則無法拆除回收。
冰箱類：家用冰箱的搬運服務，公寓二樓以上的大冰箱（250公升以上）只提供免費取走，無回收金。
洗衣機類：直立上掀蓋型洗衣機需6公斤以上才能收取，5公斤以下則需收費，滾筒洗衣機若在公寓二樓則需收取搬運費。
電視類：傳統或液晶型電視只提供免費取走，無回收。
熱水器：僅回收戶外瓦斯熱水器和強排型熱水器，電熱型不收。
如有需求，歡迎電洽0920070470的小鄭，或線上加LINE (a 0920070470)。
我們的服務範圍包括大台北市、新北市以及桃園市的多個區域。]]> as39tt 家電回收 Wed, 29 Oct 2025 08:13:20 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94718,94718#msg-94718 一般用哪些工具做大資料視覺化分析？ (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94718,94718#msg-94718
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
大資料行業內普遍用的多的是Excel、R、Python、BI，可以滿足大部分業務需求~

1. 一、Excel



1.一般的辦公需求下的資料處理工作；
2.中小公司資料管理，儲存（很多國有企業都用）；
3.學校學生，老師做簡單的統計分析（如方差分析，迴歸分析）；
4.結合Word，PowerPoint製作資料分析報告；
5.資料分析師的主力分析工具（部分資料分析師的輔助工具）；
6.部分商業雜誌，報刊圖表製作（資料視覺化）；

1. 優點：



1.容易上手；
2.學習資源十分豐富；
3.可以用Excel做很多事情，建模，視覺化，報表，動態圖表；
4.幫助你在進一步學習其它工具之前（比如Python，R），理解很多操作的含義；

2. 缺點：



1.深入學習需要掌握VBA，難度有點高；
2.當資料量較大時，會出現卡頓的情況；
3.到Excel2016版，在不借助其它工具的情況下，Excel資料檔案本身能夠容納的資料僅有108萬行，不適合處理大規模資料集；
4.內建統計分析種類太簡單，實用價值不大；
5.不像Python，R語言等開源軟體，正版Excel需要付費，比如我用office365.每年需要支付300多塊錢（不過也值了）

2. 二、R



透過擴充套件的第三方R包，R能夠做的事情幾乎涵蓋了任何需要資料的領域。就我們一般的資料分析或者學術資料分析工作而言，R能做的事情包括但不限於如下方面：
1.資料清洗與整理；
2.網路爬蟲；
3.資料視覺化；
4.統計假設檢驗（t檢驗，方差分析，卡方檢驗等）；
5.統計建模（線性迴歸，邏輯迴歸，樹模型，神經網路等）；
6.資料分析報告輸出（Rmarkdown）；
R容易學嗎？
從我個人來看，想要入門R是非常簡單的，10天的集中學習，對於掌握R的基本使用，基本資料結構，資料匯入匯出，簡單的資料視覺化，是完全沒有問題的。有了這些基礎，在遇到實際的問題時，去找到需要使用的R包，透過閱讀R的幫助文件，以及網路上的資料，就能夠相對快速的解決具體問題了。

3. 三、Python



R語言和Python同為需要程式設計的資料分析工具，所不同的是，R專門用於資料分析領域，而科學計算與資料分析只是Python的一個應用分支，Python還可以用來開發web頁面，開發遊戲，做系統的後端開發，以及運維工作。

現在的一個趨勢是，Python在資料分析領域正在追趕R，在某些方面已經超越了R，比如機器學習，文字挖掘等偏程式設計的領域，但R語言在偏統計的領域仍然保持優勢。Python在資料分析方面的發展，很多地方借鑑了R語言中的一些特色。所以，如果你現在還是一片空白，還沒開始學習，要做決定學習R還是Python的話，建議從Python入手。

Python和R都比較容易學習，但是如果你同時學習兩者，由於在很多地方它們非常相似，就會很容易混淆，所以建議不要同時學習它們。等其中一個掌握到一定的程度，再著手學習另外一個。

Python能做什麼？

1.網路資料爬取，使用Python能夠很容易的編寫強大的爬蟲，抓取網路資料；
2.資料清洗；
3.資料建模；
4.根據業務場景和實際問題構造資料分析演算法；
5.資料視覺化（個人感覺不如R好用）；
6.機器學習，文字挖掘等高階資料探勘與分析領域；

應該學習R還是Python？

如果因為時間有限，只能選擇其中的一種來學習的話，我建議使用Python。但我仍然建議兩者都瞭解一下，畢竟每個人都不一樣。可能你在某些地方聽說，Python在工作中更加常用，但是工作中，解決問題才是最重要的，如果你能夠用R高效的解決問題，那就用R。實際上，Python很多資料分析方面的特色，是模仿R來實現的，比如pandas的資料框，正在開發中的ggplot視覺化包模仿的是R語言中非常著名的ggplot2.

4. 四、BI



多數分析師日常的工作就是做報表，而資料分析師更多用到的報表是BI。

BI全稱商業智慧，在傳統企業中，它是一套完整的解決方案。將企業的資料有效整合，快速製作出報表以作出決策。涉及資料倉庫，ETL，OLAP，許可權控制等模組。

BI工具主要有兩種用途。一種是利用BI製作自動化報表，資料類工作每天都會接觸大量資料，並且需要整理彙總，這是一塊很大的工作量。這部分工作可以交給BI自動化完成，從資料規整、建模到下載。

另外一種是使用其視覺化功能進行分析，BI的優點在於它提供比Excel更豐富的視覺化功能，操作簡單上手，而且美觀，如果大家每天作圖需要兩小時，BI會縮短一半時間。

BI作為企業級應用，可以透過它連線公司資料庫，實現企業級報表的製作。這塊涉及資料架構，就不深入講了。

關於BI，像Tableau、PowerBI、FineBI、Qlikview這類BI（商業智慧）工具，涵蓋了報表、資料分析、視覺化等多層。底層還可於資料倉庫銜接，構建OLAP分析模型。

再扯遠一點，怎麼樣選擇資料分析工具，學習一些技能其實還要看你是偏業務的還是技術的，還有取決於你公司的IT資訊化水平。

業務類分析師，往往在營運部，市場部，銷售部等，根據服務的業務部門的不同，可能叫資料運營，經營分析，會員分析，商業分析師等名字。因為各個業務線具體考慮的問題不同，分析思路與體系均有不同，所以會有這種區別。日常的工作更多是整理業務報表，針對特定業務做專題分析，圍繞業務增長做需要用到資料的測算、規劃、方案等。

技術類分析師，往往在IT部、資料中心。根據從事的工作環節不同，被分成資料庫工程師，ETL工程師，爬蟲工程師，演算法工程師等角色。在中小企業，往往一個技術小哥通吃這些流程。在大企業，一個標準的資料中心，一般都有資料倉庫、專題分析、建模分析等組來完成資料開發工作，再大的公司，還有專門負責資料治理的小組。之所以有這個區分，是因為生產資料，需要一個多層次的複雜的資料系統。一個數據系統，需要資料採集、資料整合、資料庫管理、資料演算法開發、報表設計幾個環節組合。這樣才能把分散在各處的一點一滴的資料集中起來，計算成常用的指標，展示成各種炫酷的圖表。這裡每一個環節都需要對應的技術支援和人員工作，因此有了不同的崗位。

分析師有技術和業務之分，那對應工具也有這樣的屬性側重。

分析類工具

對於初級資料分析師，玩轉Excel是必須的，資料透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對於高階資料分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。

對於資料探勘工程師……嗯，R和Python必備，要靠寫程式碼來解決。

程式碼類工具

對於初級資料分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。

對於高階資料分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理資料都是事半功倍。當然其他程式語言也是可以的。

對於資料探勘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之程式語言絕對是資料探勘工程師的最核心能力。

一圖說明問題：
]]> frlily 資訊 Tue, 12 Aug 2025 14:25:19 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94717,94717#msg-94717 終於有人把主資料怎麼管理講明白了！ (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94717,94717#msg-94717
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
每天處理“髒亂差”的資料，你累了嗎？

同一份客戶資訊，財務部用Excel維護，銷售部存在CRM裡，月底對賬全靠手工對齊；

新產品上線，生產、採購、銷售三套系統三個編碼，業務流轉效率低下；

資料清洗耗時三個月，新系統還沒跑起來，老闆追問為什麼這麼慢……

這些看似瑣碎的“資料病”，背後都指向同一個核心問題：主資料管理。

主資料管理（MDM）作為企業的“資料中樞”——它不堆程式碼、不造新系統，而是用一套標準化規則，把客戶、產品、供應商等核心資料從“各自為戰”變成“統一作戰”。這篇文章，我們從零拆解主資料管理全流程，不講虛概念，只給硬方法。只需四步，就能讓資料告別混亂、自動串聯，真正幫助業務增長。

5. 一、什麼是主資料管理


主資料管理（MDM, Master Data Management），是一套圍繞主資料進行的標準制定、建模管理、質量管控、許可權配置和全生命週期運維的全過程，是集方法、標準、流程、制度、技術和工具為一體的解決方案。主資料管理五要素主要包括以下幾個方面：

方法：主資料梳理、識別、定義、管理、清洗、整合和共享所需要的一系列諮詢和管理方法。
標準：涵蓋了主資料的分類、編碼、建模、清洗、整合、管理、運營等的相關標準和規範。
流程：規範主資料生產、管理和使用的相關流程，例如主資料新增流程、主資料變更流程、主資料凍結流程等。
制度：確保主資料的一致性、正確性、完整性，規範主資料的管理、維護、運營的相關管理辦法、規定和考核手段。
技術和工具：實現主資料管理和整合所涉及的技術平臺與工具，如MDM系統、ESB、ETL等。
主資料管理的終極目標是打破孤島，提升資料質量；統一認知，提升業務效率；集中管控，提升管理效能；資料驅動，提升決策水平。

6. 二、主資料管理面臨的挑戰


在數字化轉型的過程中，企業在實施主資料管理時常常遇到以下挑戰：

1.資料孤島問題：由於各業務系統（如ERP、CRM、SCM等）獨立建設，導致客戶、供應商、產品等核心資料分散儲存，格式和定義不一致，阻礙了資料的共享和整合。

2.標準規範不統一：不同系統間編碼規則不一致，屬性定義各異，資料流向複雜，導致資料無法及時共享和整合，影響業務統計分析與決策。

3.資料質量問題：確保主資料的準確性、完整性、一致性和及時性是主資料管理的重要挑戰。資料質量差可能導致業務流程和交易失敗，影響企業決策。

4.跨部門協作障礙：主資料管理涉及多個部門，但部門間往往存在利益分歧與權責模糊，缺乏統一的治理框架，導致主資料整合困難。

5.維護機制缺失：業務應用系統各自維護，系統間資料存在不一致、不完整等問題，影響業務統計分析與決策。

6.資料共享困難：缺少統一管理的主資料，無法實現統一的資料分發與共享，資料維護工作量大，耗時長，阻礙企業提高整體的戰略協同力。

7. 三、主資料管理方法



主資料管理並非一蹴而就，它涉及企業組織、流程、制度、系統等多方面的協同配合，為有效推動主資料落地，資料管理專案的建設可參考“四階段方法論”，分階段、有節奏地完成從現狀評估到平臺執行的全過程建設：摸家底——建體系——接資料——抓運營

這四個階段，既是主資料治理的路徑指引，也是專案成功的關鍵抓手。

1. 1.階段一、摸家底



所謂“摸家底”，就是系統性地梳理企業現有的資料資源、業務需求和資訊系統現狀，明確主資料範圍、角色和現狀問題。主要包括：

（1）企業戰略理解：透過訪談與戰略分析，明確主資料治理的業務定位和價值期望，確保獲得管理層支援；

（2）業務需求調研：調研業務部門的資料使用場景與痛點，識別主資料相關的關鍵業務實體；

（3）資訊系統梳理：摸排企業已有系統、資料結構、系統分佈、資料冗餘與整合情況，為後續整合設計提供依據；

（4）主資料識別與分類：結合主資料六特徵（高價值、高共享、相對穩定、唯一性等）進行識別，同時藉助“共享度-業務價值矩陣”明確主資料管理範圍；

（5）識別資料生產者與消費者：形成U/C矩陣（建立者/使用者），釐清資料流轉路徑；

（6）開展成熟度評估：透過資料管理能力評估模型，識別組織在標準規範、管理制度、資料質量等方面的現狀與差距。

2. 2.階段二：建體系



在明確主資料範圍後，應同步啟動治理體系建設，從組織、標準、流程、平臺、安全等維度搭建支撐框架：

（1）組織體系建設：組建由高層主導的資料治理委員會，建立資料治理辦公室與主資料管理小組，明確管理職責與分工；

（2）標準體系建設：制定主資料分類、命名、編碼、結構、關係等核心標準，形成標準手冊，作為資料管理的執行依據；

（3）制度與流程體系：明確主資料的新增、修改、審批、歸檔、釋出等操作流程，設定各流程節點的責任角色與許可權機制；

（4）技術體系搭建：建設具備建模、清洗、整合、釋出等能力的主資料管理平臺，配置ETL、介面、中介軟體等整合能力；

（5）安全體系部署：制定資料訪問控制策略，配置許可權分級、介面加密、資料脫敏、安全審計等能力，保障主資料全生命週期安全。我平時工作中，會藉助資料整合與治理平臺

FineDataLink（FDL）的自定義欄位型別對映規則，配置生效的資料連線，適應不同的資料來源和目標系統，透過ETL計算，確保資料治理規則的同步和執行。


3. 3.階段三：接資料



主資料平臺搭建完成後，需將企業內現有主資料進行清洗、整合、接入，以實現標準化、規範化的資料治理。該階段的工作重點包括：

（1）主資料接入：透過ETL、檔案傳輸、介面推送、訊息中介軟體等方式，將主資料從各系統接入平臺；

（2）主資料清洗：圍繞資料規範性、唯一性、完整性等指標，執行去重、分類、缺失值填補、欄位標準化等清洗操作，形成符合標準的資料集；

（3）資料處理方式：採用人工+工具雙模式，結合主資料模板、質量規則與清洗流程，提升處理效率；

（4）主資料分發：建立主資料與業務系統間的釋出機制，新系統強制接入主資料平臺，遺留系統透過介面改造或對映對接，確保主資料“一數通用、一源共享”。為了解決資料孤島問題，我平時常用FineDataLink對不同系統的多源資料進行採集，並藉助資料開發、資料管道、資料服務等功能，對資料進行同步、處理和清洗。


4. 4.階段四：抓運營



主資料平臺上線只是開始，後續運營管理能力的持續建設，才是主資料治理成敗的關鍵。該階段應重點關注以下方面：

（1）日常資料管理：包括主資料的新增、變更、凍結、歸檔、查詢與分發等操作流程，確保資料生命週期閉環可控；

（2）主資料質量管理：建立質量規則、執行稽核任務、生成質量報告，結合整改機制，推動資料質量持續改進；

（3）主資料推廣：透過組織橫向推廣（更多單位/系統接入）與資料縱深推廣（逐步擴充套件主資料域），擴大治理覆蓋面；

（4）培訓與制度宣貫：強化業務與技術團隊對主資料的理解與協同，提升平臺使用率與規則執行力；

（5）價值變現與評估：透過量化運營成本節省、資料支撐效率提升、分析應用價值實現等方式，體現主資料治理的業務價值。

8. 四、總結



主資料治理不是技術專案，而是涉及企業全域的管理工程。透過“摸家底—建體系—接資料—抓運營”四階段閉環，企業能夠逐步實現主資料的全生命週期治理，從根源上消除資料冗餘與矛盾，推動資料從“成本項”向“戰略資產”轉型。未來，主資料管理需要持續迭代標準、最佳化流程、強化運營，才能真正支撐業務創新與數字化轉型的長期目標。唯有將資料治理融入企業基因，方能在數字時代構建不可替代的競爭力。]]> frlily 資訊 Thu, 07 Aug 2025 14:00:52 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94716,94716#msg-94716 數字孿生技術是什麼？數字孿生的應用場景有哪些？ (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94716,94716#msg-94716
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
數字孿生技術可能對很多人來說還是比較新鮮和陌生的概念，但作為在IT這行摸爬滾打十多年的老兵，已經見證了這項技術從理論走向實踐，從實驗室走向各行各業的歷程。如今，在軟體開發、運維管理、服務最佳化、系統安全等各個落地應用場景，數字孿生都發揮著重要作用。上線後因隱藏Bug導致伺服器崩潰，開發階段為測試不同架構相容性浪費大量時間等難題，隨著數字孿生技術的興起，迎來了新的轉機。它並非僅僅是一個新興詞彙，而是一項能切實提升 IT 工作效率、降低潛在風險的實用技術，憑藉實時對映、模擬推演與預測最佳化​​三大核心能力，正在重塑IT行業的全生命週期管理邏輯。在具體介紹數字孿生技術的應用場景之前，我們先來簡單瞭解一下數字孿生的概念。

9. 一、數字孿生技術是什麼？


數字孿生並非簡單等同於 3D 建模，它藉助物聯網（IoT）感測器收集資料，運用大資料分析挖掘規律，依託雲計算提供強大算力，為伺服器、軟體系統、網路架構等物理實體構建出動態更新的虛擬模型。這個虛擬模型能夠實時呈現物理實體的執行狀態，並依據歷史資料和複雜演算法預測其未來行為走向。以阿里雲伺服器叢集為例，藉助數字孿生技術，可模擬在流量峰值時期的負載狀況，提前洞察潛在瓶頸。​以下是數字孿生技術的三大核心能力：

1. 1.實時對映能力


能夠以秒級頻率同步物理物件的關鍵狀態資訊，例如 CPU 使用率、記憶體佔用情況等，確保虛擬模型與物理實體狀態的高度一致性。

2. 2.模擬推演能力


可以模擬各種極端場景，像電商平臺在雙十一期間面臨的巨大流量衝擊，透過模擬來評估系統的應對能力。​

3. 3.預測最佳化能力


利用機器學習技術，對可能出現的故障進行預判，並提供相應的解決方案，實現從被動處理故障到主動預防故障的轉變。​

10. 二、數字孿生的落地場景​應用


數字孿生技術這幾年發展得越來越成熟，在各行各業都有著廣泛的應用前景。接下來老張就以IT 行業為例，看看它是如何為行業帶來變革的。

1. 1.軟體開發場景


傳統的軟體開發模式主要依靠人工測試和多次迭代，過程繁瑣且效率不高。數字孿生技術的引入，使開發者能夠在虛擬環境中對軟體的全生命週期執行進行模擬。

2. 2.運維管理場景


數字孿生技術正在徹底改變傳統的被動運維模式。​預測性維護方面，透過深入分析伺服器硬體，如硬碟壽命等相關數字孿生資料，提前更換可能出現故障的部件，避免伺服器宕機，保障業務的連續性。​容量規劃工作上，模擬業務增長過程中對資源的需求變化，動態調整雲資源分配，例如 AWS Auto Scaling 的孿生模型，實現資源的高效利用。​根因分析環節，當系統出現異常時，透過對比物理實體與虛擬模型之間的差異，能夠快速定位問題的根源，提高故障解決效率。
實現數字孿生確實是一個比較複雜的過程，涉及到多個步驟和技術的綜合應用。但可以藉助工具快速搭建數字孿生模型。推薦老李平時最常用的零程式碼平臺FineVis，美觀的視覺效果只是它的一個附加值，最重要的是它透過拖拽元件和配置引數就能快速構建資料視覺化大屏，用來展現數字化場景簡直不要太方便！這款工具還內建了100+免費模板，零基礎也能快速構建數字孿生模型。

3. 3.IT服務最佳化場景


服務鏈模擬工作中，構建 IT 服務流程，如使用者請求處理流程的數字孿生模型，精準識別工單響應延遲等低效環節，從而對服務水平協議（SLA）進行最佳化，提升服務質量。​成本控制工作中，模擬不同雲服務商，如 Azure 與 GCP 的資源定價策略，綜合評估後選擇最優的資源組合方案，降低 IT 服務成本。​

4. 4.系統安全場景


數字孿生技術可以構建網路攻防沙盤。​漏洞推演環節，模擬駭客利用零日漏洞入侵系統的路徑，提前預判攻擊可能造成的影響範圍，為制定防禦策略提供依據。​防禦驗證工作，測試新部署的 Web 應用防火牆（WAF）規則能否有效阻斷 SQL 注入攻擊，確保系統安全防護措施的有效性。​合規審計工作，透過數字孿生自動生成符合通用資料保護條例（GDPR）或等保 2.0 要求的系統執行報告，滿足合規性需求。​

11. 三、帶來的機遇與挑戰​


瞭解了數字孿生技術在 IT 行業的應用後，我們不禁要思考，這項技術究竟為 IT 行業帶來了怎樣的影響呢？實際上，它既帶來了新的機遇，也帶來了潛在的風險與應對挑戰。

1. 1.新機遇


數字孿生技術的發展促使 IT 行業從傳統的 “程式碼優先” 模式向 “模型優先” 模式轉變。未來的軟體開發流程可能會先構建系統的數字孿生模型，然後基於該模型生成程式碼框架。這就要求 IT掌握多模態建模能力，如系統建模語言（SysML）、數字孿生定義語言（DTDL），同時具備資料治理技能，以更好地適應行業變革。​

2. 2.潛在風險與應對挑戰​


存在資料安全風險，由於數字孿生技術依賴大量實時資料，資料安全至關重要。需要強化加密技術，如採用量子安全演算法，同時加強訪問控制，如實施零信任架構，防止資料洩露。​存在模型偏差問題，虛擬模型與物理實體之間可能存在差異，這可能導致誤判。因此，需要定期對模型進行校準，確保模型的準確性和可靠性。​

12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​


面對機遇與挑戰，數字孿生技術也在不斷演進發展。基於當前的趨勢和技術走向，它的未來發展呈現出一系列值得關注的新動向：

1. 1.從單系統拓展至生態級


未來數字孿生技術將覆蓋整個 IT 基礎設施，包括混合雲與邊緣計算網路，實現跨平臺的協同最佳化，提升整體 IT 生態系統的效能。​

2. 2.與 AI 深度融合


結合生成式 AI，如 ChatGPT 等，數字孿生可自動生成運維建議，甚至編寫修復程式碼，進一步提高工作效率和智慧化水平。​

3. 3.低程式碼化發展


類似伏鋰碼雲平臺的零程式碼工具將不斷湧現，使非技術人員也能夠構建簡單的數字孿生模型，擴大數字孿生技術的應用範圍。​

13. 五、總結


數字孿生技術正在從理論概念逐步落地為實際應用，透過構建與物理實體動態同步的虛擬模型，不僅能精準預判系統行為，還能為開發、運維、安全等場景提供智慧化決策支援。對於IT來說，掌握數字孿生技術意味著能夠提前佈局，在虛擬與現實的互動中搶佔先機。正如 Gartner 所預測，到 2027 年，超過 40% 的大型企業將運用數字孿生技術最佳化 IT 運營。你，準備好迎接這場數字孿生帶來的技術變革了嗎？]]> frlily 資訊 Wed, 06 Aug 2025 15:53:49 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94715,94715#msg-94715 資料分析中最久負盛名的模型——安索夫矩陣 (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94715,94715#msg-94715
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結

對於剛剛接觸資料分析的人來說，經常會有這樣的困惑和疑問：資料分析究竟難不難？難的話難在哪？為什麼有時候作分析不知道從何下手，只能眉毛鬍子一把抓？

根本原因就在於沒有抓住資料分析的本質，按照我的經驗來說，掌握資料分析方法有一條好的捷徑——套用分析模型，對新手來說幾乎是百試百靈，而要說資料分析行業當中最久負盛名的模型，當屬安索夫矩陣。

開始之前把我最常用的資料分析工具分享給大家，資料分析師必備！
https://intl.finebi.com/zh-TW?utm_source=mepopedia

14. 一、安索夫矩陣的內容



安索夫矩陣是以2X2的矩陣代表企業企圖使收入或獲利成長的四種選擇，其主要的邏輯是企業可以選擇四種不同的成長性策略來達成增加收入的目標。如圖所示：



從安索夫矩陣可以看到，四種不同的發展戰略雖然都以企業目前的產品市場組合為出發點，但其各具不同的戰略目標，即四種不同發展戰略的未來產品市場組合各不相同。

1、市場滲透（Market Penetration）——以現有的產品面對現有的顧客， 以其目前的產品市場組合為發展焦點，力求增大產品的市場佔有率。

採取市場滲透的策略，藉由促銷或是提升服務品質等等方式來說服消費者改用不同品牌的產品，或是說服消費者改變使用習慣、增加購買量。

在這裡，顧客保有和提高使用頻率是兩個極為重要的方面。顧客保有就是企業能夠擁有現有的顧客，而不使其轉向其它競爭者，這可以透過會員制等辦法實現。提高使用頻率是指鼓勵顧客經常享用企業的各項服務，比如，美國運通公司鼓動現有使用者介紹新的使用者，其方式是每個新使用者登記之後，便贈送免費商品。

2、市場開發（Market Development）——提供現有產品開拓新市場，企業必須在不同的市場上找到具有相同產品需求的使用者顧客，其中往往產品定位和銷售方法會有所調整，但產品本身的核心技術則不必改變。

新產品開發戰略是指企業透過改進原有產品或增加新產品而達到擴大銷售的目的。這一戰略在企業市場營銷決策中佔有重要地位。

3、產品延伸（Product Development）——推出新產品給現有顧客，採取產品延伸的策略，利用現有的顧客關係來借力使力。通常是以擴大現有產品的深度和廣度，推出新一代或是相關的產品給現有的顧客，提高該廠商在消費者荷包中的佔有率。

市場開發戰略是指企業使現有產品打人更大的市場範圍，從而獲得更多的購買群體。比如，許多銀行透過在國外設立分支機構而吸引外國的客戶。

4、多角化經營（Diversification）——提供新產品給新市場，此處由於企業的既有專業知識能力可能派不上用場，因此是最冒險的多角化策略。其中成功的企業多半能在銷售、通路或產品技術等 know-how 上取得某種綜效（Synergy），否則多角化的失敗機率很高。

多角化經營戰略指的是企業向本行業以外發展，實行跨行業經營。這種戰略的風險最大，因為在新的行業裡服務企業原來所建立起來的競爭優勢將幾乎不復存在，該戰略比較適合於成熟的行業，企業無法在本行業內獲得進一步的發展而只有瞄準行業以外的市場。

該矩陣將新產品和現有產品的概念和新市場與現有市場聯絡起來。它實際上是一個評估戰略選擇風險的簡單工具。其意義是，將新產品帶入新市場的戰略決策具有最高的風險，將現有產品帶入現有市場的風險則最低。

15. 二、工具拓展



安索夫後來對矩陣做了一個修改，增加了地理區域上的複雜性(如圖 2 所示)。



這種三維模式的矩陣可以被用來定義戰略選擇和業務的最終範圍。圖示表明，客戶可以選擇市場需求、產品/技術、地理範圍等變數中的一種來界定服務市場。

安索夫定義的投資組合戰略的第二個要素是公司在每一服務市場上設法獲取的競爭優勢。第三個要素由可獲得的業務之間的協同作用構成，最後一個要素是可獲得的戰略靈活性程度。

16. 三、分析步驟



產品市場多元化矩陣可以幫助企業科學地選擇戰略模式，但在使用該工具的時候，必須掌握其核心步驟：

1.首先考慮在現有市場上，現有的產品是否還能得到更多的市場份額（市場滲透戰略）；

2.考慮是否能為其現有產品開發一些新市場（市場開發戰略）；

3.考慮是否能為其現有市場發展若干有潛在利益的新產品（產品開發戰略）；

4.考慮是否能夠利用自己，在產品、技術、市場等方面的優勢，根據物資流動 方向，採用使企業不斷向縱深發展的一體化戰略。

17. 四、相關工具



1. 市場選擇矩陣



市場選擇矩陣是用於確定市場戰略的一種工具，它比市場/產品矩陣(即安索夫矩陣)適用面更廣泛，不僅考慮了新產品開發和市場滲透的戰略，同時也分析了市場退出和進入不相關市場的戰略，可以說是對市場/產品矩陣的進一步發展。

該矩陣如下圖所示：




2. 工具分析



1、撤退

撤退雖然是一處消極的戰略，但在很多時候，它卻可以減少損失，當企業無 法獲取收益時，減少損失就等於收益。此外，它還有其他方面的好處：

撤退可以解決“戰線”過長，資金過於分散的問題。
早期撤出，可以以合理的價格賣出子公司、專案部或者生產線、裝置等。
可以騰出資金，用於增加其他地方的投資，抓住其他地方的新生機會。
除了通常的市場撤退外，還存在兩種特殊的退出戰略：中止合營和國企私有化。

2、市場滲透

市場滲透戰略沒有超出企業現存的產品和服務範圍，而是透過對原來市場的滲透直接進行產品競爭，以吸引消費者。市場滲透戰略應該從現存的客戶開始，維持現存客戶的成本通常比較低，尤其是在消費品市場。

在進行市場滲透時，需要直接同競爭者進行競爭，在短期內的成本很高，但在長期內市場份額增加所帶來的收益更大。如果市場處於成長期，市場滲透戰略相對容易一些。這是因為現存客戶的忠誠度很低，進入該市場的新的消費者正在尋找更好的產品。

3、現存產品的市場開發

採用這種戰略，在現存產品的範圍內，企業將重點放在吸引新的消費者上。在方式選擇上，可以挖掘新的細分市場、新的銷售區域、產品或服務的新用途。也就是說，讓現有產品的銷售量儘可能擴大。現存產品的市場開發常常會引起市場份額的重新分配，加速市場分割。

4、現存市場的產品開發

這一戰略恰好與現存產品的市場開發相反，它是在現有市場中，投放新產品，將現有市場的回報潛力盡可能挖掘出來。 選擇這一戰略的動機通常包括以下幾個

（1）利用富餘的生產能力
（2）抵制競爭者的進入。
（3）開發新技術。
（4）樹立產品革新者的形象。

18. 五、總結



市場選擇矩陣主要用於市場戰略制定，經理人在考慮是進還是退，進到哪裡退到哪裡時，這一工具可以提供清晰的思路。]]> frlily 資訊 Mon, 04 Aug 2025 17:25:03 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94714,94714#msg-94714 經營分析 ≠ 財務分析：從5個角度為你揭秘二者根本區別！ (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94714,94714#msg-94714
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
明明都是對著資料說話，怎麼結論差這麼多？

很多財務幹了十幾年報表，還是被業務吐槽"就知道算賬"；業務辛辛苦苦做的分析，也常被財務說"不嚴謹"。

問題出在哪？

其實啊，經營分析和財務分析壓根不是一回事。說白了，經營分析是"幫業務找路子"，財務分析是"給公司算明白賬"，搞懂了這個，你才不會混淆。

今天我就從5個角度給你一次性講清楚[b]經營分析和財務分析的區別：

（1）關注點上：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺”；

（2）分析視角上：一個是"解決問題”，一個是"發現問題”；

（3）資料來源上：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"；

（4）使用工具上：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率”；

（5）服務物件上：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理”。

19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"



1. 1.經營分析



先說說經營分析，它最核心的就是看：現在的決策，以後能不能帶來更多收益。

所以它一直盯著市場、產品、客戶這些隨時在變的東西：

（1）產品方面："A產品比B產品多賣200萬，到底是渠道選對了，還是客戶更喜歡A了？"

（2）客戶方面："新客戶復購率才15%，是產品不好用，還是售後沒跟上？"

（3）市場方面："競爭對手突然降價10%，咱們定價要不要調？調了能多賣多少？"



2. 2.財務分析



再看財務分析，它的核心是：現在的經營合不合規，到底賺沒賺錢。

主要就是看三張報表裡的結果資料：

（1）成本上："原材料貴了25%，是供應商漲價了，還是生產的時候浪費多了？"

（2）利潤上："銷售額漲20%，淨利潤卻降5%，多花的錢到底去哪兒了？"

（3）現金流上："應收賬款從30天變成45天才能收回來，下個月工資夠不夠發？"



簡單總結：

經營分析是往前看，看今天的決定能不能讓明天更賺錢；
財務分析是往後看，看今天的結果跟之前的預期對不對得上。

20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"



1. 1.經營分析



經營分析的視角，是從業務出發的，重點在未來。

所以它：

（1）不滿足於知道"是什麼"，

（2）更要搞清楚"為什麼"和"怎麼辦"。

發現"核心客戶變年輕了"，經營分析就會想：

（1）更喜歡低價款還是聯名款？

（2）把營銷預算從線下轉到抖音，能多賺多少？



說白了，經營分析得有"當業務夥伴"的思維。你得知道：

（1）銷售怎麼談客戶

（2）生產怎麼排計劃

（3）客戶怎麼做決定

不然給的建議根本落不了地。

21. 2.財務分析



而財務分析的視角，更多是從財務合規出發，看重過去和現在。

它是用財務資料把業務結果翻譯一遍：

（1）用"毛利率"看產品掙錢的能力，毛利率=（收入-成本）/收入，這個數越高，說明產品越能賺錢；

（2）用"資產負債率"看公司欠多少錢，資產負債率=總負債/總資產，這個數太高，還債壓力就大。



所以你看：

（1）經營分析是來解決問題的，不光要找到問題，還得有辦法；

（2）財務分析是來發現問題的，用規則和資料看看問題到底存不存在。

22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"



1. 1.經營分析



經營分析用的資料，是業務全流程裡的實時資料。它不光要財務報表裡的銷售額、費用這些結果資料，更得要業務[b]前端的過程資料[/b]：

（1）市場方面：客戶填的問卷、電商平臺的評論、競爭對手的價格變動；

（2）銷售方面：門店每天來多少人、銷售怎麼跟客戶溝通的、促銷活動讓多少人買了東西；

（3）運營方面：生產線的合格產品有多少、倉庫的貨多久能賣完、客服接到的投訴都有哪些。



這些資料可能來自：

CRM系統
收銀機流水
甚至是一線銷售的微信聊天記錄。
它們沒經過會計準則的處理，但能真實反映業務到底怎麼執行的。

2. 2.財務分析



而財務分析用的資料，是標準化報表裡的結構化資料。

主要就是金蝶、用友這些系統出的：

（1）資產負債表

（2）利潤表

（3）現金流量表

所有資料都按會計準則處理過：

（1）收入，得是客戶拿到商品、控制權轉移的時候算；

（2）成本，得按"權責發生制"算，比如這個月生產的貨，下個月賣掉，成本就算到下個月；

（3）費用，要分清是"資本性支出"，還是"收益性支出"。



這些資料的好處是：不同公司、不同時間的資料能拿來比較。

但缺點是：比較滯後，也比較抽象。

所以說：

（1）經營分析的資料是業務現場的實時情況，

（2）財務分析的資料是整理好的標準報表資料。

23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"



1. 1.經營分析



經營分析用的工具，大多是業務分析模型，從大方向到小細節一步步拆：

（1）SWOT分析：看公司的優勢、劣勢、機會、威脅；

（2）波士頓矩陣：把產品分成四類，"明星產品"（增長快、市場份額高）、"現金牛產品"（增長慢、市場份額高）、"問題產品"（增長快、市場份額低）、"瘦狗產品"（增長慢、市場份額低），決定錢和人往哪投；

（3）PEST分析：分析政策、經濟、社會、技術對業務的影響。

2. 2.財務分析



而財務分析用的工具，主要是財務比率，從三個方面看公司情況：

賺錢能力：毛利率=（收入-成本）/收入，淨利率=淨利潤/收入，ROE=淨利潤/淨資產；
還債能力：資產負債率=總負債/總資產，流動比率=流動資產/流動負債；
運營能力：存貨週轉率=銷售收入/存貨，應收賬款週轉率=銷售收入/應收賬款。

比如：

用杜邦分析法把ROE拆成銷售淨利率、資產週轉率、權益乘數，



發現：

ROE下降是因為資產週轉率低，再往下看，原來是庫存太多賣不掉。

於是財務分析就建議：

最佳化庫存管理，少進不好賣的貨。

所以說：

經營分析的工具是幫公司找方向的，財務分析的工具是幫公司查財務健康的，兩者各有各的用處。

24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"



1. 1.經營分析



經營分析是給公司高層決策者看的。

所以要：

站在CEO、董事長的角度，回答"未來三年往哪走""今年重點做什麼"。

比如：

發現"拉一個新客戶的成本從80元漲到150元"，就決定"少投點資訊流廣告，多在私域流量上下功夫"。

這些結論直接關係到公司的錢往哪花、路往哪走，甚至要不要做新業務。

2. 2.財務分析



財務分析主要是給財務部門和執行層看的。

所以要：

站在部門主管、業務經理的角度，回答"怎麼管得更細""怎麼控得更準"：

比如：

管資金的人會問："應收賬款回得慢，是客戶故意拖著不給，還是合同裡沒說清楚什麼時候給錢？要不要加強對客戶信用的管理？"



這些結論直接影響一線員工的操作。說白了，就是讓戰略能真正落到實處。

所以你看：

經營分析是給高層定方向用的，
財務分析是給執行層做管理用的。

服務的物件不一樣，用處自然也不同。

25. 結語



說了這麼多，經營分析和財務分析的區別，你應該清楚了吧？

經營分析是用業務的話，說清楚"未來該怎麼做"；
財務分析是用財務的話，說清楚"現在做得怎麼樣"。
公司要的不是隻會算賬的財務，也不是不懂資料的業務，而是能把兩者打通的"經營財務人"：

既懂三張報表的邏輯，又能去門店看客人多不多；
既會用杜邦分析找財務問題，又能用SWOT模型規劃業務。
經營分析和財務分析誰也離不開誰，只有真正明白它們的區別，才能讓資料真正幫公司賺錢。希望我今天說的這些，能幫到正在做財務分析或經營分析的你。]]> frlily 資訊 Wed, 30 Jul 2025 19:23:23 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94713,94713#msg-94713 资料探勘的10大演算法我用大白话讲清楚了，新手一看就懂 (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94713,94713#msg-94713
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
一個優秀的資料分析師，除了要掌握基本的統計學、資料庫、資料分析方法、思維、資料分析工具技能之外，還需要掌握一些資料探勘的思想，幫助我們挖掘出有價值的資料，這也是資料分析專家和一般資料分析師的差距之一。

資料探勘主要分為分類演演算法，聚類演演算法和關聯規則三大類，這三類基本上涵蓋了目前商業市場對演演算法的所有需求。而這三類裡又包含許多經典演演算法。市面上很多關於資料探勘演演算法的介紹深奧難懂，今天就給大家用簡單的大白話來介紹資料探勘十大經典演演算法原理，幫助大家快速理解。
演演算法分類

連線分析：PageRank

關聯分析：Apriori

分類演演算法：C4.5，樸素貝葉斯，SVM，KNN，Adaboost，CART

聚類演演算法：K-Means，EM

26. 一、PageRank



當一篇論文被引用的次數越多，證明這篇論文的影響力越大。
一個網頁的入口越多，入鏈越優質，網頁的質量越高。

1. 原理



網頁影響力=阻尼影響力+所有入鏈集合頁面的加權影響力之和

1.一個網頁的影響力：所有入鏈的頁面的加權影響力之和。

2.一個網頁對其他網頁的影響力貢獻為：自身影響力/出鏈數量。

3.使用者並不都是按照跳轉連結的方式來上網，還有其他的方式，比如直接輸入網址訪問。

4.所以需要設定阻尼因子，代表了使用者按照跳轉連結來上網的機率。

2. 比喻說明



1.微博:一個人的微博粉絲數不一定等於他的實際影響力，還需要看粉絲的質量如何。如果是殭屍粉沒什麼用，但如果是很多大V或者明星關注，影響力很高。

2.店鋪的經營顧客比較多的店鋪質量比較好，但是要看看顧客是不是託。

3.興趣在感興趣的人或事身上投入了相對多的時間，對其相關的人事物也會投入一定的時間。那個人或事，被關注的越多，它的影響力/受眾也就越大。

3. 關於阻尼因子



1.透過你的鄰居的影響力來評判你的影響力，但是如果不能透過鄰居來訪問你，並不代表你沒有影響力，因為可以直接訪問你，所以引入阻尼因子的概念。

2.海洋除了有河流流經，還有雨水，但是下雨是隨機的。

3.提出阻尼係數，還是為了解決某些網站明明存在大量出鏈（入鏈），但是影響力卻非常大的情形。

（1）出鏈例子：hao123導航網頁，出鏈極多入鏈極少。

（2）入鏈例子：百度谷歌等搜尋引擎，入鏈極多出鏈極少。

27. 二、Apriori（關聯分析）


關聯關係挖掘，從消費者交易記錄中發掘商品與商品之間的關聯關係。

1. 原理



1.支援度:某個商品組合出現的次數與總次數之間的比例。 5次購買，4次買了牛奶，牛奶的支援度為4/5=0.8。5次購買，3次買了牛奶+麵包，牛奶+麵包的支援度為3/5=0.6。

2.置信度:購買了商品A，有多大機率購買商品B，A發生的情況下B發生的機率是多少。買了4次牛奶，其中2次買了啤酒，(牛奶->啤酒)的置信度為2/4=0.5。買了3次啤酒，其中2次買了牛奶，(啤酒->牛奶)的置信度為2/3-0.67。

3.提升度:衡量商品A的出現，對商品B的出現機率提升的程度。提升度(A->B)=置信度(A->B)/支援度(B)。提升度>1，有提升；提升度=1，無變化；提升度<1，下降。

4.頻繁項集項集：可以是單個商品，也可以是商品組合。頻繁項集是支援度大於最小支援度（Min Support）的項集。

2. 計算過程



從K=1開始，篩選頻繁項集。
在結果中，組合K+1項集，再次篩選。
迴圈1，2步。直到找不到結果為止，K-1項集的結果就是最終結果。

3. 擴充套件：FP-Growth



演演算法Apriori 演演算法需要多次掃描資料庫，效能低下，不適合大資料量。 FP-growth演演算法，透過構建FP 樹的資料結構，將資料儲存在FP 樹中，只需要在構建FP 樹時掃描資料庫兩次，後續處理就不需要再訪問資料庫了。

4. 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售



沃爾瑪透過資料分析發現，美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家照顧孩子，父親去超市買尿不溼。父親在購買尿不溼時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，於是，超市嘗試推出了將啤酒和尿不溼擺在一起的促銷手段，這個舉措居然使尿不溼和啤酒的銷量都大幅增加。

28. 三、AdaBoost



1. 原理


簡單的說，多個弱分類器訓練成為一個強分類器。將一系列的弱分類器以不同的權重比組合作為最終分類選擇。

2. 計算過程



1.初始化基礎權重。

2.獎權重矩陣，透過已的分類器計算錯誤率，選擇錯誤率最低的為最優分類器。

3.透過分類器權重公式，減少正確樣本分佈，增加錯誤樣本分佈，得到新的權重矩陣和當前k輪的分類器權重。

4.將新的權重矩陣，帶入上面的步驟2和3，重新計算權重矩陣。

5.迭代N輪，記錄每一輪的最終分類器權重，得到強分類器。

3. 比喻說明



1.利用錯題提升學習效率

（1）做正確的題，下次少做點，反正都會了。

（2）做錯的題，下次多做點，集中在錯題上。

（3）隨著學習的深入，做錯的題會越來越少。

2.合理跨界提高盈利
蘋果公司，軟硬結合，佔據了大部分的手機市場利潤，兩個領域的知識結合起來產生新收益。

29. 四、C4.5（決策樹）



決策就是對於一個問題，有多個答案，選擇答案的過程就是決策。
C4.5演演算法是用於產生決策樹的演演算法，主要用於分類。
C4.5使用資訊增益率做計算（ID3演演算法使用資訊增益做計算）。

1. 原理


C4.5選擇最有效的方式對樣本集進行分裂，分裂規則是分析所有屬性的資訊增益率。
資訊增益率越大，意味著這個特徵分類的能力越強，我們就要優先選擇這個特徵做分類。

2. 比喻說明：挑西瓜


拿到一個西瓜，先判斷它的紋路，如果很模糊，就認為這不是好瓜，如果它清晰，就認為它是一個好瓜，如果它稍稍模糊，就考慮它的密度，密度大於某個值，就認為它是好瓜，否則就是壞瓜。

30. 五、CART（決策樹）


CART：Classification And Regression Tree，中文叫分類迴歸樹，即可以做分類也可以做迴歸。
什麼是分類樹、迴歸樹？
分類樹：處理離散資料，也就是資料種類有限的資料，輸出的是樣本的類別。
迴歸樹：可以對連續型的數值進行預測，輸出的是一個數值，數值在某個區間內都有取值的可能。迴歸問題和分類問題的本質一樣，都是針對一個輸入做出一個輸出預測，其區別在於輸出變數的型別。

1. 原理


CART分類樹
與C4.5演演算法類似，只是屬性選擇的指標是基尼係數。
基尼係數反應了樣本的不確定度，基尼係數越小，說明樣本之間的差異性小，不確定程度低。
分類是一個不確定度降低的過程，CART在構造分類樹的時候會選擇基尼係數最小的屬性作為屬性的劃分。
CART 迴歸樹
採用均方誤差或絕對值誤差為標準，選取均方誤差或絕對值誤差最小的特徵。

2. 比喻說明


分類：預測明天是陰、晴還是雨。
迴歸：預測明天的氣溫是多少度。

31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）



樸素貝葉斯是一種簡單有效的常用分類演演算法，計算未知物體出現的條件下各個類別出現的機率，取機率最大的分類。


1. 原理


假設輸入的不同特徵之間是獨立的，基於機率論原理，透過先驗機率P(A)、P(C)和條件機率推算出後機率出P(A|C)。
P(A)：先驗機率，即在C事件發生之前，對A事件機率的一個判斷
P(C|A)：條件機率，事件 C 在另外一個事件 A 已經發生條件下的發生機率。
P(A|C)：後驗機率，即在C事件發生之後，對A事件機率的重新評估。

2. 比喻說明：給病人分類



給定一個新病人，是一個打噴嚏的建築工人，計算他患感冒的機率。

32. 七、SVM



SVM：Support Vector Machine，中文名為支援向量機，是常見的一種分類方法，最初是為二分類問題設計的，在機器學習中，SVM 是有監督的學習模型。
什麼是有監督學習和無監督學習 ？
有監督學習：即在已有類別標籤的情況下，將樣本資料進行分類。
無監督學習：即在無類別標籤的情況下，樣本資料根據一定的方法進行分類，即聚類，分類好的類別需要進一步分析後，從而得知每個類別的特點。

1. 原理


找到具有最小間隔的樣本點，然後擬合出一個到這些樣本點距離和最大的線段/平面。
硬間隔：資料是線性分佈的情況，直接給出分類。
軟間隔：允許一定量的樣本分類錯誤。
核函式：非線性分佈的資料對映為線性分佈的資料。

2. 比喻說明



1.分隔桌上一堆紅球和籃球
用一根線將桌上的紅球和藍球分成兩部分。

2.分隔箱子裡一堆紅球和籃球
用一個平面將箱子裡的紅球和藍球分成兩部分。

33. 八、KNN（聚類）


機器學習演算法中最基礎、最簡單的演算法之一，既能分類也能迴歸，透過測量不同特徵值之間的距離來進行分類。

1. 原理


計算待分類物體與其他物體之間的距離，對於K個最近的鄰居，所佔數量最多的類別，預測為該分類物件的類別。

2. 計算步驟



1、根據場景，選取距離計算方式，計算待分類物體與其他物體之間的距離。

2、統計距離最近的K個鄰居。

3、對於K個最近的鄰居，所佔數量最多的類別，預測為該分類物件的類別。

3. 比喻說明


近朱者赤，近墨者黑

34. 九、K-Means（聚類）


K-means是一個聚類演算法，是無監督學習，生成指定K個類，把每個物件分配給距離最近的聚類中心。


1. 原理



1.隨機選取K個點為分類中心點。

2.將每個點分配到最近的類，這樣形成了K個類。

3.重新計算每個類的中心點。比如都屬於同一個類別裡面有10個點，那麼新的中心點就是這10個點的中心點，一種簡單的方式就是取平均值。

2. 比喻說明



1.選老大：大家隨機選K個老大，誰離得近，就是那個佇列的人（計算距離，距離近的人聚合在一起）。
隨著時間的推移，老大的位置在變化（根據演算法，重新計算中心點），直到選出真正的中心老大（重複，直到準確率最高）。

2.Kmeans和Knn的區別：Kmeans開班選老大，風水輪流轉，直到選出最佳中心老大。
Knn小弟加隊伍，離那個班相對近，就是那個班的。

35. 十、EM（聚類）


EM 的英文是 Expectation Maximization，所以 EM 演算法也叫最大期望演算法，也是聚類演算法的一種。
EM和K-Means的區別：

1.EM是計算機率，KMeans是計算距離。

2.EM屬於軟聚類，同一樣本可能屬於多個類別；而K-Means屬於硬聚類，一個樣本只能屬於一個類別。所以前者能夠發現一些隱藏的資料。

1. 原理


先估計一個大機率的可能引數，然後再根據資料不斷地進行調整，直到找到最終的確認引數。

2. 比喻說明：菜稱重


很少有人用稱對菜進行稱重，再計算一半的分量進行平分。
大部分人的方法是：

1、先分一部分到碟子 A 中，再把剩餘的分到碟子 B 中。

2、觀察碟子 A 和 B 裡的菜是否一樣多，哪個多就勻一些到少的那個碟子裡。

3、然後再觀察碟子 A 和 B 裡的是否一樣多，重複下去，直到份量不發生變化為止。

現在10大演算法都已經說完了，其實一般來說，常用演算法都已經被封裝到庫中了，只要new出相應的模型即可。]]> frlily 資訊 Mon, 21 Jul 2025 14:09:00 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94712,94712#msg-94712 使用者分析，掌握這6個核心要點就夠了！ (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94712,94712#msg-94712
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
現在市場就像擠滿人的地鐵車廂，流量紅利早就被瓜分完了。這時候誰能真正摸透使用者心思，誰就能在紅海中殺出一條血路。不管是老闆定戰略、事業團隊搞推廣，還是技術部門搭資料平臺，都得靠精準的使用者識別分析。但現實是，7成的企業都在使用者分析這事上栽跟頭。有的公司線上線下的資料各自為戰，CRM系統和門店資料對不上號，連使用者是張三還是李四都分不清。還有的公司，產品部好不容易分析出了使用者畫像，行銷部門卻只會撒網式群發廣告。很多企業都陷入”資料越多越抓瞎”的怪圈。就像海底撈當年也沒料到，他們的核心競爭力根本不是服務，而是支撐服務體系的那套組織能力。事實上，使用者洞察不是堆砌資料報表，而是要從事業場景里長出真實認知。與其在資料裡打轉，不如迴歸商業本質：你的產品到底幫使用者解決了什麼痛點？

這篇文章，數據君就從使用者分析的底層邏輯出發，手把手給你理出可複用的方法論。看完本文，你就能學會如何把散裝資料盤活成使用者畫像，避開90%企業都踩過的資源浪費深坑。

36. 01 為什麼要做使用者分析？



使用者分析絕非簡單的資料統計遊戲，而是企業構建市場感知，預測發展趨勢的關鍵環節。其戰略價值體現在三個維度：

1.精準定位目標市場

透過對使用者的年齡、性別、地域、消費習慣等多維度資料的分析，企業能夠清晰地勾勒出目標使用者群體的特徵，從而精準定位目標市場。比如，一家美妝企業透過使用者分析發現，其產品的主要購買群體是年齡在 20–35 歲之間，居住在一二線城市，注重品質且追求時尚的女性。基於此，企業可以將行銷重點聚焦在這些目標群體上，提高市場推廣的針對性和有效性。

2.最佳化產品與服務

瞭解使用者的需求和痛點是最佳化產品與服務的基礎。透過分析使用者反饋、使用行為等資料，發現產品存在的不足，及時進行改進和最佳化。很多時候，使用者行為資料瀑布（點選流、停留時長、功能使用熱區）與體驗反饋的交叉分析，往往能揭示產品迭代的黃金機會點。

3.制定個性化行銷策略

不同的使用者對行銷活動的反應各不相同。透過使用者分析，企業可以根據使用者的興趣、偏好和購買歷史，制定個性化的行銷策略。以電商平臺為例，根據使用者的瀏覽記錄和購買行為，為使用者推送個性化的商品推薦和促銷資訊，能夠大大提高行銷活動的轉化率和效果。

37. 02 使用者分析普遍存在的問題



在指導過數百家企業數位化轉型後，數據君總結出使用者分析存在四大共性痛點：

1.資料孤島

線上線下資料割裂、多系統資料標準不統一、歷史資料歸檔混亂等問題，導致68%的企業無法構建完整的使用者資料資產。

2.分析能力斷層

傳統Excel等工具難以支撐億級資料處理，而複雜演算法模型又缺乏業務解釋性，形成”簡單統計不夠用，複雜模型不會用”的尷尬局面。

3.價值轉化

43%的資料分析報告停留在描述性結論，缺乏可執行的經營建議，導致分析成果難以轉化為實際生產力。

4.實時響應遲滯

傳統T+1的資料處理模式難以捕捉瞬息萬變的市場訊號，錯過最佳決策視窗期的企業平均每年損失15%的潛在收益。

38. 03 使用者分析六大核心法則



基於多年的實踐驗證，數據君提煉出使用者分析的黃金框架：

1.目標導向型分析設計

在啟動分析前需明確三個關鍵問題：決策場景是什麼？需要回答哪些事業問題？期望達到什麼效果？建議採用SMART原則制定分析藍圖，確保每個分析模組都直指經營痛點。



2.全鏈路資料治理

建立涵蓋資料採集、清洗、融合、建模的完整治理體系。重點解決三個問題：

（1）透過ETL工具實現多源資料自動對接

（2）運用資料品質控模組識別異常值

（3）構建標準化標籤體系（如RFM模型）

以大資料分析平臺FineBI為例，其智慧資料準備模組可自動完成80%的資料清洗工作，支援150+種資料來源實時對接，大幅提升資料治理效率。

3.場景化分析建模

根據事業需求選擇適配的分析方法，這裡列出常用的幾種方法：

（1）基礎診斷：交叉分析、趨勢對比

（2）深度洞察：聚類分析、關聯規則挖掘

（3）預測決策：迴歸預測、生存分析

例如，如果想實施差異化行銷，可以選擇聚類分析，將使用者分為不同的群體，如高價值使用者、潛在使用者等，以便針對不同群體制定個性化的行銷策略。

4.資料視覺化呈現

將分析結論轉化為可互動的資料看板，這裡需要把握三個原則：

（1）關鍵指標突出顯示

（2）分析維度靈活下鑽

（3）預警機制實時觸發

FineBI的視覺化引擎能夠實時展示關鍵指標，可幫助企業快速搭建動態監測體系，識別異常使用者表現和異常訂單等。



5.閉環最佳化機制

建立”分析-決策-反饋-迭代”的完整閉環：

（1）每週跟蹤核心指標波動

（2）每月進行深度歸因分析

（3）每季度更新分析模型

透過持續最佳化使用者需求預測模型，可提高產品的使用者滿意度或是大幅縮短新品研發週期等等。

6.構建資料安全防護網

隨著資料洩露事件的不斷髮生，使用者對隱私保護越來越重視。企業在進行使用者分析時，如果忽視使用者隱私保護，可能會引發使用者的反感和信任危機。想要在合規前提下最大化資料價值，需構建四重防護：

（1）欄位級資料許可權管控

（2）敏感資訊自動脫敏

（3）操作日誌全程追溯

（4）資料加密傳輸儲存



39. 04 使用者分析體系落地路徑



建議企業分三步構建使用者分析能力：



40. 05 未來使用者分析的演進方向



目前，隨著AI技術的突破，使用者分析正呈現三個趨勢：

（1）實時化：流式計算技術支援秒級決策響應

（2）智慧化：AutoML實現分析模型自動最佳化

（3）平民化：自然語言分析降低使用門檻

建議企業優先選擇像FineBI這類支援智慧問答、自動建模的新一代分析平臺，為未來競爭儲備技術勢能。



總而言之，使用者分析本質上是在給企業裝“資料大腦”，重點看三個關鍵進化：

（1）從人工智障到真·智慧：BI工具不是擺設，要能預判使用者明天的消費動作。

（2）各部門協同統一：讓財務、營運、市場部門用同一種資料語言說話。

（3）從事後諸葛亮到事前預言家：透過使用者動線預判大促爆款。]]> frlily 資訊 Wed, 26 Feb 2025 16:40:51 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94711,94711#msg-94711 “正態分佈”在資料分析中的應用 (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94711,94711#msg-94711
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
以下文章來源於數據分析星球 ，作者數據分析星球

41. 01 舉個例子



在生活中，身高是一個常見的連續變數，而且大多數人的身高分佈符合正態分佈。例如，假設我們測量了一個班級中所有學生的身高，並畫出了身高的頻率分佈直方圖。如果這個分佈呈現出鐘形曲線的形狀，那麼這個分佈就可以被認為是正態分佈。在正態分佈中，大多數人的身高會集中在中間，而極端的高或低身高的人數則較少。

正態分佈是統計學中常用的一種分佈類別，它也被稱為高斯分佈或鐘形曲線。正態分佈的特點是具有單峰、對稱、連續和無限可分性等特點。它的機率密度函式具有一個峰值，峰值處的機率最大，並且在峰值兩側逐漸減小，呈現出一條平滑的鐘形曲線。正態分佈在生活中和資料分析工作中都有廣泛的應用。

42. 02 為什麼會出現正態分佈？



正態分佈是一種統計學上的機率分佈模型，它是自然界和社會現象中最常見的分佈之一。從自然界規律的角度來解釋這種現象，我們可以從以下幾個方面進行闡述：

中心極限定理

中心極限定理是統計學中的一個基本定理，它指出當樣本量足夠大時，任何隨機變數的均值分佈將趨近於正態分佈。這個定理可以解釋為，在自然界和社會現象中，許多現象是由許多不同因素的綜合作用而形成的，這些因素的影響是隨機的，而且通常是相互獨立的。因此，隨著資料量的增加，這些隨機因素的影響將趨於平均化，產生一個近似正態分佈的結果。

自然界的複雜性

自然界中的許多生物和物種都具有複雜的生理和行為特徵。例如，身高、體重和壽命等生物學變數通常受到許多基因和環境因素的影響。由於這些因素的影響是隨機的，它們可能會產生一個接近正態分佈的結果。

人類社會的複雜性

人類社會和經濟活動也具有相當的複雜性。例如，收入、財富和教育水平等變數通常受到許多社會、文化和經濟因素的影響。這些因素的影響通常是隨機的，並且可能在不同的群體之間呈現出正態分佈的形式。

所以，正態分佈在自然界和社會現象中非常常見，這是由於許多因素的隨機性和獨立性作用於複雜的生物、自然和社會系統而產生的結果。

43. 03資料分析中正態分佈使用場景



在資料分析工作中，正態分佈是非常重要的概念，因為它可以幫助我們判斷資料是否符合某些假設，以及確定使用哪種統計方法。以下是一些資料分析工作中需要使用正態分佈的場景：

假設檢驗

在假設檢驗中，我們需要假設資料是從一個已知分佈中隨機抽取的。如果我們假設資料來自正態分佈，那麼就需要檢驗資料是否符合正態分佈。許多假設檢驗的方法都基於正態分佈的假設。例如，當我們需要檢驗兩個樣本的平均值是否相等時，我們可以使用t檢驗。但是，t檢驗的前提條件是樣本符合正態分佈。如果資料不符合正態分佈，則需要使用非引數檢驗方法。

迴歸分析

在迴歸分析中，我們通常假設因變數在各自的自變數取值下是正態分佈的。如果資料不符合正態分佈，我們可能需要對資料進行轉換，使其更符合正態分佈。

統計建模

在許多統計建模中，我們需要假設響應變數（例如銷售額）的分佈符合正態分佈。如果響應變數不符合正態分佈，則需要採用其他建模方法，例如廣義線性模型或非引數方法。

控制圖

控制圖是一種品質控制工具，可以幫助我們監控過程是否處於控制狀態。控制圖中的控制限也是基於正態分佈的假設計算出來的。

44. 04 資料分析中正確使用正態分佈



在資料分析中，正確使用正態分佈可以幫助我們做出更準確和可靠的統計推斷。以下是一些使用正態分佈的建議：

正態性檢驗

在使用正態分佈進行假設檢驗或模型構建之前，需要先進行正態性檢驗以確保資料符合正態分佈。

· 繪製直方圖或密度圖：繪製直方圖或密度圖可以幫助我們觀察資料的分佈情況，並判斷是否符合正態分佈。如果資料呈現出鐘形曲線的形狀，那麼它很可能是正態分佈。

· 使用相關工具和技術：在資料分析中，有許多工具和技術可以幫助我們使用正態分佈進行分析，例如正態分佈表、正態機率圖、Q-Q圖等。

· 進行正態性檢驗：進行正態性檢驗可以幫助我們確定資料是否符合正態分佈。在資料分析中，有很多方法可以檢驗資料的正態性，例如Shapiro-Wilk檢驗、Kolmogorov-Smirnov檢驗、Anderson-Darling檢驗等。但需要注意的是，即使正態性檢驗的結果顯示資料不符合正態分佈，也不一定意味著我們不能使用基於正態分佈的方法，因為有些方法對資料分佈的偏離並不敏感。

正態性變換

如果資料不符合正態分佈，我們可以嘗試對資料進行變換，使其更接近於正態分佈。例如，可以嘗試對數變換、平方根變換或Box-Cox變換等。

理解正態分佈的性質

正確理解正態分佈的性質，在進行統計分析時，瞭解正態分佈的性質可以幫助我們更好地理解資料。例如，正態分佈有一個平均值和標準差，這些統計量可以用來描述資料的中心和變異程度。在進行假設檢驗或建模時，我們需要知道正態分佈的均值和標準差的性質，以便進行正確的統計推斷。

正態分佈與抽樣誤差

正確理解正態分佈與抽樣誤差的關係，在資料分析中，我們通常會從樣本中進行推斷整個總體的性質。正態分佈與中心極限定理的關係，可以幫助我們理解樣本大小對抽樣誤差的影響。如果樣本足夠大，即使總體不符合正態分佈，樣本均值的分佈也會趨近於正態分佈。

謹慎使用

雖然正態分佈在許多情況下非常有用，但並不是所有資料都符合正態分佈。在使用正態分佈時，需要注意資料的特徵，以便確定是否適用於該分佈。

45. 05 總結



總之，正態分佈是資料分析中非常重要的概念，它可以幫助我們判斷資料是否符合某些假設，以及確定使用哪種統計方法。在資料分析工作中，我們需要正確理解和使用正態分佈，以避免誤解資料分佈和誤用統計方法。]]> frlily 資訊 Tue, 25 Feb 2025 11:12:10 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94710,94710#msg-94710 “萬物付費時代”已然來臨，如何讓你的會員更加值錢？ (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94710,94710#msg-94710
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
在當今網絡時代，隨著各平臺知識付費、音樂付費、影片付費等模式的開啟，“萬物付費時代”已經悄然而至。傳統的粗獷式營運模式已經不再符合當今的時代潮流，如何在這樣一個付費時代做好企業的精準化會員客戶策略分析管理，成為當今時代人們尤為關注的話題。

在給大家分享BI會員策略分析管理經驗之前，先換位思考跟大家聊一聊數據君作為某些商鋪或平臺會員群體中的一些體驗和痛點。通常如果我們作為商鋪或者平臺會員，經常會收到各種特價、新品的促銷簡訊，點開一看就感覺是那種毫無技術含量的群發簡訊。我們在被這樣的群發簡訊和電話輪番轟炸之後，在辦理一些會員卡時都不太敢再預留自己的手機號碼了，但是偶爾又怕錯過某些我們確實是感興趣的會員促銷活動，矛盾不言而喻，一旦客戶容忍度低，也許就直接將商鋪/平臺拉黑遮蔽了。

以上類似場景在我們生活中的實際發生頻次往往不勝列舉，說明大多數商鋪或平臺沒有把消費者的資料真正用起來，還處於原始的跑馬圈地的時代。但實際上對會員的資料分析一方面可以指導銷售營運，另一方面還可以提高行銷精準度（把對應的促銷活動資訊推送給最希望和需要收到的客戶群體）。會員管理是一個很典型兩極化管理，一方面會員的基數需要做大，另一方面會員行銷卻需要做小，否則很可能事倍功半。

通常我們做會員管理都會有以下幾大誤區：

· 只注重開發新顧客，而忽視對老顧客的維護，也不關注顧客的流失情況（而事實上據某大型零售商充分的資料調研分析，一個老顧客的流失往往需要依靠十二個甚至更多的新會員方能彌補）；

· 不細分客戶，對購買特價商品的客戶極為關注，反過頭來卻忽視了對優質客戶的照顧；

· 跟會員過度溝通，溝通形式渠道單一，無特色；

· 沒有客戶/會員生命週期管理，沒有挖掘客戶/會員本身能夠產生的附加價值；

· 把對會員營運管理當成是促銷活動來做，而不是經營策略。

本文將從會員資料採集、基礎會員資料分析、分析發掘會員價值三個方面來給大家介紹自己透過BI工具實現會員客戶策略分析管理的總結經驗和心得，達到比你的會員更加了解會員本身的消費行為，發掘會員潛在價值，讓你的會員更加“值錢”。

46. 一、會員資料採集



首先，我們的目的是進行會員客戶策略分析管理，那麼我們需要哪些基礎資料呢？理想狀態下，通常需要譬如會員的姓名、性別、出生年月日、手機號碼、郵箱、地址、公司、月收入情況等等資訊。而實際想準確地收集和獲取到這些資訊有時候會比較困難，比如月收入、手機號碼、地址等等。這時往往需要有一些技巧：比如採集會員收入情況資料時，不要讓客戶直接進行資料輸入，讓客戶可以選擇收入範圍；另外對於手機號碼，有時經常會遇到一些胡亂填寫手機號碼的情況，其實在這個WIFI時代，往往我們只需要透過一些商場或是其他登入註冊/傳送上網驗證碼的方式來獲取到客戶的手機號碼；對於會員地址，我們可以採用給會員免費寄送試用品、小禮物等方式來進行資料獲取；對於客戶年齡，採用辦理會員卡透過身份證繫結獲取相關資料的方式會更加準確。

另外對於一些其他總要的客戶資料資訊，有時候我們透過一些付費資料獲取渠道往往也是有必要的，畢竟透過一定成本獲取到的使用者其品質往往高於那些免費渠道的使用者資訊。有一點需要注意的是，作為商鋪或者平臺營運者，一定要懂得保護好自己的使用者資料，因為這既是保護使用者隱私，也是在保護自己的企業商譽。

在我們收集到了自己所關注的客戶/會員資訊之後，往往還需要對其中的一些異常資料進行資料清洗，保證好所分析的資料品質，這樣得到的資料分析結果才是有品質和經營戰略指導意義的。比如做運動服裝零售的資料分析統計，有時候在做會員資料分析時，發現有5%的80歲以上的會員客戶，另外居然發現其中還有不少的100歲以上的客戶資料，有3%的會員年齡還在10歲以下，還有5%的客戶沒有性別，3%的沒有聯絡方式。這些資料往往都是大機率有問題需要單獨清洗剔除的，對於企業來說，我們可以透過設定基礎資料準確性/完整率的kpi指標來提升企業原始的資料品質。



在這樣的一個時代，做會員資料分析往往都容易進入一個誤區，很多人一談資料分析則必稱資料探勘，卻忽視了對企業原始資料的清洗和分析管理。而實際上企業的資料分析是需要最重要的是基礎資料的管理和分析，最後才是挖掘。先保證最基礎的東西做好了，這樣對企業的價值會更大。

47. 二、基礎會員資料分析



做好資料採集工作之後，就可以開始會員基礎資料分析了。對於店鋪和營運平臺等企業，基礎的資料可以分為以下三類：

1.日常/每週關注會員指標：會員新增開卡數、新開卡率、貢獻率、會員客單價、會員連帶率、回頭率等等；

2.月度/季度分析會員指標：會員年齡分佈、性別分佈、會員增長率、流失率、活動轉化率等等；

3.年度研究會員指標：會員新增開卡率、流失率、會員消費週期、回頭率、啟用率、喚醒率等等。

其中日常/每週關注會員指標的資料主要以追蹤為主，分析為輔，側重於當前時段發生了什麼，有什麼需要解決的問題，應該怎麼去解決。月度/季度指標則以分析為主，研究和總結階段性關鍵問題，制定能夠解決階段性關鍵問題的策略。年度指標則主要以研究和分析為主，用來指導和制定明年的銷售營運策略。

做會員基礎資料分析思路要清晰，大體可分為三種：看趨勢、著對比、溯源頭。其中看趨勢是比較常用的分析手段，透過對不同時間階段的銷售情況進行趨勢統計，結合溯源頭找出銷售額增長或是下跌的主要原因，及時指導和調整行銷策略。



接下來數據君以四象限圖為例，給大家詳細介紹對比分析的常用技巧和方法。

我們透過散點圖製作出如下所示的20個城市的會員狀態情況，其中主要為兩個分析指標，會員流失率和會員新增率（當前新增會員佔該城市有效會員總比重）。會員新增率和流失率是會員分析最常用的兩個指標，也是會員資料量的正反面體現。我們如果把有效會員數看作是企業的資產，那麼新增會員就是銀行的存款，流失會員就是銀行的取款，此時想分析出當前企業的經營狀況可以透過對比存進去多還是取出來多得出企業經營結論。我們用企業的平均增長率和流失率繪製成如下圖所示的四象限圖（X軸為會員流失率，Y軸為會員增長率），將20個城市分為4個象限：

第一象限（右上角）表示會員流失率和增長率都比較高，第二象限表示會員流失率低、增長率高，第三象限表示會員流失率和增長率都比較低，第四象限表示會員流失率高、增長率低。



我們從圖中可以看出，其中第二象限中的長沙、石家莊、成都、濟南四座城市的會員狀態是最好的，使用者將會持續增長（相對較低的流失率，較高的增長率）。相反右下角的第四象限中的北京、天津、哈爾濱、長春、大連五座城市則需要立即進行調理和整頓了，使用者流失情況很嚴重，需要同時提高增長率、降低流失率。第一象限的六座城市則需要降低會員的流失率，第三象限的五座城市需要提高會員的增長率。

從以上的基礎會員資料分析可以看出，基礎資料分析還是比較簡單的，容易發現數據規律和得出調整結論，難的是持續性，是否真正地看到了企業發展趨勢、找對比、溯源頭。

48. 三、分析發掘會員價值



第二部分介紹的會員基礎資料分析情況，側重於解決當前影響企業銷售額的主要問題，這部分主要給大家講解分的析發掘會員價值則是側重於制定給企業帶來長期地可持續地發展戰略。對於零售企業來說往往希望能夠從顧客中發展會員，進一步希望會員能夠吸引更多的顧客/會員。對於不同的顧客/會員，我們可以對其作使用者畫像，比如忠誠度比較高的顧客經常會光顧購買，也願意向其他朋友推薦，同時對企業品牌認可。除了會員忠誠度之外，還需要看會員的實際購買金額，即會員的消費力。

上面提到的指標比如“願意向朋友推薦”，往往不好直接透過資料採集量化，顧客/會員滿意度也需要透過有針對性的問卷調研等方式統計到資料，我們可以參考以下相關性指標來側面評估我們的顧客/會員的綜合價值。

1.最近一次消費時間（忠誠度）

舉個例子，某一位已經半年沒有消費的顧客近期產生了消費行為，那麼他就產生了這個“最近一次消費時間”指標，對於企業來說，我們期望能夠透過各種活動來啟用顧客消費，所以其實這個指標是動態的。

2.消費頻率（忠誠度）

對於提高企業整體銷售額來說，提高客戶的消費頻率無疑是一個非常有效的策略，如果某個企業的產品購買都是單次形式的，沒有重複購買客戶其實是很危險的，意味著需要不斷地拉新，客戶的持續產出不足。

3.消費金額（購買力）

我們都知道大名鼎鼎的“二八法則”，對於企業來說，往往80%的利潤是有20%的客戶產生的，而這20%的客戶是企業的核心價值客戶，需要得到企業更多的行銷資源，具有持續購買力的客戶是企業需要重點維護的第一選擇。

4.最大單筆消費金額（購買力）

最大單筆消費金額是顧客購買力的一個體現，隱藏的是顧客的購買潛力，是企業需要策劃挖掘產生持續消費的客戶。

5.特價商品消費佔比（價格容忍度）

特價商品消費佔比作為評價顧客消費力的指標，往往跟實際佔比的大小成負相關性。

6.最高單價商品消費佔比（價格容忍度）

最高單價商品消費佔比是最大單筆消費金額的拓展指標，從側面上可以體現會員顧客的價格容忍度，具體值和價格容忍度成正相關。

在得到以上六個關鍵會員消費指標之後，我們透過建立對應區間打分制可以用雷達圖組合統計出使用者的終端使用者畫像。以下圖為例，我們可以根據雷達圖的形狀，瞭解到每個顧客的特性，制定差異化行銷策略。



會員一：

會員對商鋪/平臺忠誠度比較高，但是購買力很低，這種客戶雖然消費金額不高，但是即使不做行銷策略，他們也會產生持續消費，這部分客戶是企業持續利潤的來源基礎保證，通常我們可以透過在一些人流稀疏的時段做促銷行為，讓其產生持續的集中消費。

會員二：

這部分會員消費能力比較強，同時對價格容忍程度也比較高，但是不足是會員忠誠度，針對這一類會員，我們可以分析他們的消費記錄，做到會員商品精準推薦，提高該類會員的回購率。

會員三：

這部分群體可以以學生群體作為顯著代表，其忠誠度和消費力都比較差，只是價格容忍度還可以。

透過對會員多維度資料的組合統計，構建出每一個使用者的精準畫像，進一步制定有針對性的行銷策略。美國有一名男子闖入他家附近的一家美國零售連鎖超市Target店鋪(美國第三大零售商塔吉特)進行抗議：“你們竟然給我17歲的女兒發嬰兒尿片和童車的優惠券。”店鋪經理立刻向來者承認錯誤，但是其實該經理並不知道這一行為是總公司作使用者畫像分析的結果。一個月後，這位父親來道歉，因為這時他才知道他的女兒的確懷孕了。Target比這位父親知道他女兒懷孕的時間足足早了一個月。Target能夠透過分析女性客戶購買記錄，“猜出”哪些是孕婦。他們從Target的資料倉庫中推選出25項與懷孕高度相關的商品，製作“懷孕預測”指數。比如他們發現女性會在懷孕四個月左右，大量購買無香味乳液。以此為依據推算出預產期後，就搶先一步將孕婦裝、嬰兒床等折扣券寄給客戶來吸引客戶購買。

如果不是在擁有海量的使用者交易資料基礎上進行使用者畫像分析，Target不可能做到如此精準的行銷。]]> frlily 資訊 Mon, 24 Feb 2025 12:03:49 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94709,94709#msg-94709 經營超市越來越難！你需要這份超市盈虧資料分析教程 (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94709,94709#msg-94709
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議

49. 01 事業背景/需求痛點



隨著快遞行業的迅速發展，網路購物成為更多消費者的選擇，影響銷售水平的指標也比傳統的購物方式要多許多。對這些資料進行深層次挖掘所產生的資料分析報告，對網上超市的營運和策略調整至關重要。

50. 02 資料來源



資料集包含一家超市2015年-2018年的銷售情況，共計9936條。

本次分析使用的資料是Tableau教程中所配套的源資料：示例-超市。

51. 03 資料理解



我們的資料中包括了訂單，區域，客戶產品和一些其他指標，我們將從這幾個方面來分析該超市的銷售情況。下面是該資料中的欄位的詳細內容，具體如下圖所示：



52. 04 分析思路







53. 05 資料清洗



1.更換數值格式：將源資料中所有的貨幣格式更改為數值格式，並將小數位數設為0。

2.異常值處理：把異常值更改為數值，用公式運算。

3.對利潤進行重新計算：用Excel的函式公式銷售額×利潤率計算得出。

4.上傳至FineBI處理：上傳Excel做自助資料集，透過分類彙總、新增列、過濾等欄位做出分析所需的指標。

54. 06 視覺化報告



1.銷售情況分析

整體銷售情況（銷售額、利潤）：



2015–2018年銷售額和利潤資料整體趨勢呈現上升狀態，但門店近一年來，售額提高了100萬，而利潤僅提高了5萬。



2018年間各類產品的銷售額都處於增長的上升趨勢，尤其是桌子的同比增長率高達116.36%

2.產品情況分析



該超市的產品包括三類：傢俱、技術和辦公用品，整體來看，透過對比利潤率來看，三類產品中排名第一的是辦公用品類，第二的是技術類，第三的是傢俱類。

商品子類別銷售額佔比分析：



可以根據玫瑰圖的“花瓣”可以清楚的看出各種產品的銷售額佔比情況，在視覺上，各類產品的銷售額差異較大, 書架，器具，影印機，椅子佔比相對較高,達到8%以上，可以對這幾類商品進行一個持續的宣傳以穩定客源，對於銷售額佔比較低的商品多加推廣。

3.商品子類別利潤率分析



由該圖可以看出，桌子的銷售額雖然差不多達到總體銷售額的平均值，但是處於虧損狀態，應及時分析桌子的虧損原因，減少損失。而美術類處於低銷售額高負利潤率狀態，可以適當減少美術類產品進貨量，避免產品積壓過多，或者更改營銷策略以及供營合理規劃，降低成本。

4.商品銷售額帕累託分析

（1）新增ABC分類的分組方式



（2）利用商品利潤帕累託進行分析



我們按照0–80%，80%-90%，90%-100%將商品分成ABC三個類別，然後對於這三個類別的產品做區別管理，以提高效益。

· A類商品：佔總銷售額的80%，需要重點關注
· B類商品：佔總銷售額的10%，給予次要關注
· C類商品：佔總銷售額的10%，給予一般關注

透過顏色區分這三類商品的累計銷售額佔比情況，從而實現區別對待區別管理的方法。該超市的銷售額主要依託於書架、影印機等A類物品，應該重點關注，提高銷售額、收益使利益最大化。

5.區域情況分析



從圖中可以直觀看出，每一個大區之間的銷售的優劣性，展現出各大區之間的整體對比情況。可以看出對於整體來說華東地區的銷售額影響程度最大，佔據主要地位，而偏西部地區銷售額略低，可以考慮對西部地區做一些推廣。



在區域地圖可以看出不同省的銷售額分佈情況，可以呈現不同省份顏色和標籤區分，銷售額越大顏色越深，並且在銷量較好的中南和華東地區中，尤其是廣東、黑龍江、山東的銷量要高於其他地區。

6.客戶情況分析



從客戶類別佔比可以看出該超市的主要客戶類別是個體消費者，然後是公司，最後是小型企業，可以重點從個體消費者中來提取商品的相關價值。

7.RFM客戶類別分類

（1）RFM概述

· 最近一次消費時間（ R ）：客戶距離最近的一次採購時間的間隔，考察客戶購買的沉默期
· 最近一段時間內消費頻次（ F ）：指客戶在限定的期間內所購買的次數，考察客戶的忠誠度
· 最近一段時間內消費金額（ M ）：客戶的消費能力，通常以客戶單次的平均消費金額作為衡量指標。

（2）客戶流失圖



· 山東和廣西地區客戶消費金額較大，但根據圈的大小（圈越大，客戶距今時間越長）可以看出這兩個地區客戶流失情況比較嚴重，需要及時挽留；
· 新疆和西藏地區客戶主要以小額消費為主，但消費次數較多。

（3）客戶價值分類



該超市一般挽留客戶佔比較多，重要價值客戶佔比最少，這個模型最重要的是要做好對應的行銷策略落地，同時也要對不同的客戶採取不同的營運策略：

· 重要挽留客戶：這種使用者有消費能力，對產品服務要求高，處於流失狀態，要主動聯絡，利用滿減優惠或者會員福利挽回。
· 重要價值使用者：消費能力、消費頻率高，可提供VIP服務；
· 重要發展使用者：提高使用者的購買數量，比如捆綁銷售等；
· 重要保持使用者：這些使用者的購買數量和購買金額較高，但近期沒有消費，可主動溝通提高復購率；
· 一般價值使用者：最近交易且交易頻率高，但交易金額低，客戶潛力需要挖掘；
· 一般保持使用者：交易次數高，但交易金額低且最近無消費，貢獻不大，一般維持；
· 一般發展使用者：最近有交易，但交易次數和交易金額低，多數為新使用者，有發展價值；
· 一般挽留客戶：最近無交易，且交易次數少，交易金額低，相當於於流失使用者，可適當挽留。

（4）RFM重要客戶



使用RFM分析法，得出客戶分類的明細表，可以看到不同的指標的客戶價值情況。以列出每個客戶相關資訊的表及所包含資料的特性構成，根據前面的RFM進行向量化後，區分客戶的特徵與客戶資訊的互動。

55. 07 決策建議



1、降低產品成本：在產品價格不變的情況下，產品成本越低，利潤就越高；

2、增加符合大眾需要的產品產量；

3、提高產品品質，減少廢品和返修品損失，減少產品成本中的廢品損失費用，增加利潤，在實行按質論價、優質優價的情況下，優質產品按較高的價格出售，可以取得更多的利潤；

4、應提高客戶的購物體驗，應更改行銷策略，提高客戶的留存率。]]> frlily 資訊 Wed, 19 Feb 2025 13:58:57 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94708,94708#msg-94708 資料分析 — — 辛普森悖論：資料會說謊？小心總體與分項分析的陷阱 (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94708,94708#msg-94708
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議
  110. 56. 01 到底哪個結論是對的
  111. 57. 02 為啥會出現這種現象
以下文章來源於首席數據科學家 ，作者NK冬至

資料會說謊？資料同行們應該對這個話題都有較多的感觸。今天咱們一起聊聊一個比較有意思、但經常忽略的數學現象：辛普森悖論，看一看這回資料到底是怎麼說謊的。

56. 01 到底哪個結論是對的



我們來看一個案例。

我們想判斷醫院A和醫院B哪家醫院的死亡率更低，希望透過死亡率判斷醫院的診治水平。

統計A和B的總體死亡率，我們發現A的死亡率是36%（假設總病人100，死亡36人），B的死亡率是40%（假設總病人100，死亡40人）。

假設我們上述的資料統計口徑都是完全一致的，沒有口徑上的差異，那是不是可以得出結論：B醫院的診治死亡率更高？再延伸一下，那是不是代表B醫院的治療水平差，畢竟死亡率高嘛！

如果是這樣的推理邏輯，其實存在了巨大的漏洞。我們將A和B醫院的病人按照危重程度進行二分類，分為危重病人和輕症病人，再來看一看資料情況，如下圖：



透過上圖我們發現，A醫院的危重病人比重較低，100個人中只有20個，剩下的80個病人都是輕症病人；而B醫院的情況恰恰相反，80個危重病人，20個輕症病人。無論是A醫院還是B醫院，重症病人的死亡率都很高，A醫院甚至達到了100%；而輕症病人的死亡率相對較低，B醫院0死亡。

縱向對比發現，無論是重症病人、還是輕症病人，B醫院的死亡率都是要低於A醫院的。但是由於B醫院的重症病人比重遠大於A醫院，導致了總體的死亡率高。

因此，我們到底要說B醫院的診治死亡率是高呢，還是低呢？

如果單純從總體資料上得出結論：B醫院的總體死亡率更高，這個從統計上沒問題，但是並不代表B醫院的治療水平差，因為從細分結構上看，B醫院的水平都更高。

這就是典型的辛普森悖論：即總體得出的結論和拆分後分項得出的結論，完全相反。

57. 02 為啥會出現這種現象



有沒有覺得很神奇。那為啥會出現這種現象呢？我們從數學和通俗兩個角度分別看一下。

（1）資料角度

我們先從數學的角度來看一看。其實可以用下面的圖形化來表示：



上圖中的3個黑點代表了A醫院，3個白點代表了B醫院。右上側的黑點和白點代表了A醫院和B醫院的總體，適應於向量的加法，是由兩個子向量（即重症和輕症）相加得到。x軸是患病人數，y軸是死亡人數。因此，每個向量的斜率代表了死亡比率。

透過上圖，我們可以發現：



子部分的比例大小，彙總後的整體大小關係並無絕對性。



再看一個散點圖，也是很直觀地說明了這一點：



上面的散點圖，如果不拆分到子部分，單純看x和y，明顯是負相關。但如果透過顏色第三個維度進行區分，明顯發現x和y是正相關的。

（2）通俗實踐角度

我們從通俗實踐的角度，看看為啥會出現辛普森悖論。

簡而言之：當我們對總體進行了第三個維度的拆分後（也就是我們常說的下鑽），由於不同分析物件在第三維度的比例結構有差別，最終導致了悖論現象的發生。

換句話說，如果兩個分析物件，在所有的維度拆分上的比例結構都一致，那麼也就不會出現辛普森悖論。

但通常來講，實踐中總會有差別的結構維度，因此出現該悖論也是機率不低的。往往沒發現結構性差異，是因為關鍵的拆解維度沒有被找到，而不是不存在。比如下面這個航空公司準點率的例子：



總體延誤率明顯是西部航空更低，但是拆分到起飛機場維度，發現每個機場的阿拉斯加航空的延誤率都低於西部航空。主要的干擾資料就是鳳凰城機場，西部航空的航班異常多，拉低了整體的延誤率。

但是拆分機場這種關鍵維度，有時候是不是也不太能想到。只有對事業充分了解、對資料足夠敏感，才能發現這其中的問題吧~

03 一些啟示



透過上面的案例及分享，不知道各位朋友是不是有了一些自己的想法。

其實多年前我搞資料分析的時候，確實遇到過這個問題。當初自己不知道辛普森悖論，一直覺得是自己資料算錯了。結果核查了好幾遍發現資料沒問題，但就是結論和直觀的感覺相悖。然後我就簡單證明了一下，確實會出現這個現象。後來才知道這個是辛普森悖論。

一方面，希望各位朋友以後再碰到這種彙總統計資料的時候，保留一顆質疑的心，極有可能是隱瞞了關鍵維度而得出了誤導性的結論。另一方面，各位朋友自己在做資料分析的時候，切記多多做下鑽、多多嘗試不同的維度進行分析。單單透過彙總資料得出的結論很有可能是和真相背道而馳的。

當然，這也給有些喜歡透過資料“說謊”的人，留下了後門。但這不應該是我們資料人所追求的。]]> frlily 資訊 Tue, 18 Feb 2025 11:36:58 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94707,94707#msg-94707 行銷績效分析怎麼做？這個例子教會你，學會了老闆都誇 (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94707,94707#msg-94707
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議
  110. 56. 01 到底哪個結論是對的
  111. 57. 02 為啥會出現這種現象
  112. 58. 01 行銷績效分析的背景與目的
  113. 59. 02 行銷績效分析的關鍵指標與計算方法
  114. 60. 03 綜合績效評估與加權計算
  115. 61. 04 績效同比分析與目標差異分析
  116. 62. 05 如何利用工具來完成行銷績效分析
  117. 63. 06 行銷績效分析的應用場景和價值
團隊業績好不好，分析背後的行銷資料是關鍵。都知道資料分析很重要，但很多企業只是簡單地彙總銷售資料，對比下不同日期、不同團隊的情況，這樣得出的結論只是在陳述表面的現象，並不能發現企業銷售過程中的問題，更別說幫助企業洞察市場動向，調整行銷戰略了。那麼行銷績效分析到底該怎麼做？今天數據君透過一個實際案例，講講如何進行行銷績效分析，幫助你掌握這一關鍵技能，贏得老闆的認可。

58. 01 行銷績效分析的背景與目的



先說一下我們做行銷績效分析，重點關注的問題是什麼。

行銷績效分析的核心就是透過資料驅動的方式，評估行銷活動的效果，為決策提供支援。在企業中，行銷活動涉及多個環節，包括廣告投放、渠道推廣、客戶關係管理等。然而，這些活動的效果往往難以直觀衡量。透過績效分析，企業可以將複雜的行銷活動轉化為可量化的指標，從而更精準地評估其效果。

數據君今天給大家帶來的案例，背景是這樣的：這家企業的財務部門需要定期分析行銷線人員的目標完成情況，並給出改進建議。分析的重點包括分割槽域、分小組的績效指標完成情況，以及與去年同期和目標差異的對比。這種分析不僅有助於發現當前行銷活動的不足，還能為未來的行銷策略調整提供資料支援。

59. 02 行銷績效分析的關鍵指標與計算方法



確定分析目的，就要來選擇合適的指標。這些指標既要能全面反映營銷活動的效果，又要與企業的戰略目標緊密相關。以下是幾個常見的關鍵指標及其計算方法：

1、淨銷售額完成進度

淨銷售額是衡量行銷活動直接效果的重要指標。其完成進度可以透過以下公式計算：

淨銷售額完成率 = （實際淨銷售額 — K值）/（目標淨銷售額 — K值）

其中，K值是指在計算中需要剔除的部分，例如退貨或折扣等。例如，某小組的目標淨銷售額為100萬元，實際完成80萬元，K值為5萬元，則淨銷售額完成率為：

（80–5）/（100–5） = 79.41%

這一指標反映了小組在特定時間段內的銷售表現，是否達到了預期目標。

2、回款淨額完成進度

回款淨額是衡量企業資金回收能力的重要指標。其完成進度計算公式為：

回款淨額完成率 = （實際回款淨額 — K值）/（目標回款淨額 — K值）

例如，某小組的目標回款淨額為90萬元，實際完成70萬元，K值為3萬元，則回款淨額完成率為：

（70–3）/（90–3） = 77.69%

這一指標不僅反映了銷售的完成情況，還體現了資金回收的效率。

3、專案利潤率

專案利潤率是衡量行銷活動盈利能力的重要指標，計算公式為：

專案利潤率 = （實施回款 — 實施採購成本 — 實施成本（K值））/ 實施回款

例如，某專案實施回款為100萬元，採購成本為60萬元，實施成本為10萬元，K值為5萬元，則專案利潤率為：

（100–60–10–5）/100 = 25%

這一指標反映了專案的盈利水平，是評估行銷活動成功與否的關鍵。

60. 03 綜合績效評估與加權計算



在實際分析中，單一指標往往難以全面反映行銷活動的效果。因此，企業通常會透過加權計算綜合評估小組和個人的績效。例如，可以將淨銷售額、回款淨額、專案利潤率分別賦予不同的權重，計算綜合得分。

假設某企業設定的權重分別為：淨銷售額完成率40%、回款淨額完成率30%、專案利潤率30%。透過加權計算，可以得出每個小組的綜合得分。例如，某小組的淨銷售額完成率為79.41%，回款淨額完成率為77.69%，專案利潤率為25%，則綜合得分為：

綜合得分 = 79.41% × 40% + 77.69% × 30% + 25% × 30% = 68.14%

透過這種方式，企業可以更全面地評估小組的績效表現，避免因單一指標的優秀而掩蓋其他方面的不足。

61. 04 績效同比分析與目標差異分析



1、績效同比分析

僅分析當前資料是不夠的，還需要與歷史資料進行對比，以發現趨勢和問題。透過同比分析，企業可以瞭解行銷活動的長期表現。例如，某企業發現，與去年同期相比，今年前四個月的行銷績效整體呈下降趨勢。具體來看，銷售完成率相對較好，但回款和利潤情況不容樂觀。這一發現提示企業需要重點關注回款和成本控制。

2、目標差異分析

除了同比分析，還需要評估行銷活動是否達到了預設的目標。例如，企業設定的基線目標為：淨銷售額完成率60%、回款淨額完成率60%、專案利潤率24%。透過對比實際完成情況與目標值，企業可以發現哪些小組或區域未能達到預期，從而採取針對性的改進措施。

例如，某小組的淨銷售額完成率僅為50%，低於目標值60%；專案利潤率為15%，遠低於目標值24%。這表明該小組在銷售和成本控制方面存在問題，需要進一步分析原因並採取措施。

62. 05 如何利用工具來完成行銷績效分析



上面我講的都是理論，下面結合工具分享實操指南。還是以我常用的FineBI為例，FineBI提供了豐富的視覺化功能，三五分鐘就可以快速搭建資料看板，幫助我們直觀地瞭解行銷績效。下圖就是用FineBI搭建的看板，讓我們來看看如何做出下面這個效果的分析報告：



1、目標完成進度

1.淨銷售額完成進度、回款淨額完成進度、利潤利潤率

首先分別來看淨銷售額、回款淨額完成進度，以及專案利潤率每個指標的完成情況。

選擇年月區間過濾元件，設定過濾月份「2020–01」，則會顯示 2020 年1月的淨銷售額、回款淨額完成進度，以及專案利潤率，如下圖所示：



· 結論

2020年1–4月銷售組織績效情況如下：

淨銷售額完成當年進度的：33.24%

回款淨額完成當年進度的：31.92%

專案利潤率達：13.95%

· 計算方式：

銷售淨額完成率=銷售淨額減K/銷售淨額-K-月目標

回款淨額完成率=回款淨額減K/回款淨額-K-月目標

專案利潤率=（實施回款-實施採購本月付款金額-實施成本（K））/實施回款

2.小組綜合完成情況 — — 加權計算

綜合完成情況是指銷售淨額、回款淨額、利潤率都高，而不僅僅是其中一個指標優秀，因此就需要有一個可以計算綜合完成情況的指標。例如得分資料，如下圖所示：



透過 1. 節計算的銷售任務、回款、專案利潤率佔不同的權重，進行加權計算得到綜合完成情況，然後即可對不同小組和個人進行評價。

例如展示銷售小組每個指標的得分情況和總加權得分情況，點選對應銷售小組和下鑽到「銷售個人」，如下圖所示：



· 結論

GAV、LEO、VIN、XIA小組 2020–01–2020–04 總得分較低，需要重點關注

3.地區綜合完成情況 — — 加權計算

同理，對地區也進行綜合完成情況計算，如下圖所示：



· 結論

2020–01–2020–04 京津區、上海區得分較低，需要最佳化改進。

2、績效同比、目標差異

1.綜合完成情況同比

只看當年的資料自然是片面的，因此需要和去年資料進行對比，看到差距。

點選指標名稱，依次點選每一個指標，檢視年同比情況，如下圖所示：



· 結論

總體來看，四個月份的組織績效完成情況相比2019年呈同比下降趨勢

銷售完成率得分情況相對稍好，回款和利潤情況不容樂觀，需要催促回款，並且控制專案成本

2.目標完成基線值

上面已經探究了不同維度當前的完成情況，但是否已經達到每月制定的基線值目標了呢？

例如基線值：

銷售淨額完成率：60%

回款淨額完成率：60%

專案利潤率：24%

則根據區域、小組、個人、以及月度時間四個維度檢視目標差異值，如下圖所示：





· 結論

LUY、GAV、LEO、VIN、XIA小組銷售淨額和回款淨額完成率低於基準值60%

雖然BRAD小組完成率較高，但專案利潤為負，需要確認原因

京津區三個值都低於基準線，需密切關注

四個月的專案利潤率普遍低於基準值20%，需要著重關注專案成本和專案回款狀況

63. 06 行銷績效分析的應用場景和價值



行銷績效分析不僅適用於財務部門的績效評估，還可以廣泛應用於企業的各個事業場景。例如：

1、新產品推廣

在新產品推廣階段，透過績效分析可以評估廣告投放的效果、渠道的轉化率以及客戶的接受程度。這有助於企業及時調整推廣策略，提高新產品的市場佔有率。

2、渠道最佳化

企業可以透過績效分析評估不同行銷渠道的效果，如社交媒體、搜尋引擎、線下活動等。透過對比各渠道的淨銷售額、回款率等指標，企業可以最佳化渠道組合，提高行銷資源的利用效率。

3、客戶關係管理

績效分析還可以用於評估客戶關係管理的效果。透過分析客戶的購買頻率、客單價等指標，企業可以發現高價值客戶群體，並針對性地開展客戶維護和促銷活動。

總之，行銷績效分析的價值在於幫助企業透過資料驅動的方式最佳化行銷策略，提高投資回報率。]]> frlily 資訊 Mon, 17 Feb 2025 10:54:34 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?2441,94706,94706#msg-94706 「專業家電回收服務｜小鄭家電回收助您解決舊家電困擾」 (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?2441,94706,94706#msg-94706
在現代生活中，家電已成為每個家庭不可或缺的一部分。隨著科技的進步與生活需求的變化，許多家庭面臨舊家電的處理問題。不論是搬家、設備更新，還是家電故障報廢，如何妥善處理這些不再需要的家電，常常讓人感到困擾。為了解決這些問題，小鄭提供專業的家電回收與收購服務，致力於為雙北及桃園地區的居民帶來便利。

**一、專業的家電回收服務**
小鄭的家電回收服務，旨在協助您輕鬆處理不再需要的舊家電。我們提供到府回收服務，無論您住在公寓還是大樓，都能省去搬運的麻煩與時間。我們專注於回收以下類型的家電：

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需要注意的是，目前我們不回收營業型冷氣及冰箱。此外，單件的電視類家電不提供到府回收服務，敬請見諒。

我們的回收服務完全免費，無需擔心任何額外費用。無論您的家電是否故障或報廢，只要符合我們的回收範圍，都可以聯繫我們到府處理。

**二、二手中古家電買賣**
除了回收服務，我們也提供二手中古家電的買賣服務。如果您有用不到的二手家電，可以聯繫我們進行估價。我們將派專人到府收購，讓您輕鬆處理不再需要的設備，同時也能為您帶來額外收入。

我們收購的家電包括但不限於以下類型：

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透過我們的服務，不僅能妥善處理舊家電，還能讓這些設備獲得再次使用的機會，為環保盡一份心力。

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針對冷氣設備，我們提供多樣化的附加服務，包括：

- 冷氣移機
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歡迎透過以下方式聯繫我們：

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我們承諾以熱誠的服務態度，協助您解決家電相關問題，讓您的生活更加便利與舒適。無論是回收、收購還是搬運需求，都歡迎隨時聯繫小鄭，我們將竭誠為您服務！

**結語**
舊家電處理不再是令人頭疼的問題，小鄭的專業服務將幫助您輕鬆解決這些困擾。無論是免費回收、二手收購還是冷氣相關服務，我們都以客戶需求為優先，提供最貼心、最便利的解決方案。如果您正為舊家電煩惱，不妨立即聯繫小鄭，讓我們為您的生活增添更多便利與舒適！]]> as39tt 家電回收 Thu, 13 Feb 2025 21:38:52 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94705,94705#msg-94705 為什麼零售格外需要品類管理？品類管理的發展歷程是什麼？ (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94705,94705#msg-94705
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議
  110. 56. 01 到底哪個結論是對的
  111. 57. 02 為啥會出現這種現象
  112. 58. 01 行銷績效分析的背景與目的
  113. 59. 02 行銷績效分析的關鍵指標與計算方法
  114. 60. 03 綜合績效評估與加權計算
  115. 61. 04 績效同比分析與目標差異分析
  116. 62. 05 如何利用工具來完成行銷績效分析
  117. 63. 06 行銷績效分析的應用場景和價值
  118. 64. 01 什麼是品類管理
  119. 65. 02 品類管理的發展歷程
  120. 66. 03 品類管理事業成熟度
  121. 66.1 （一)傳統階段
  122. 66.2 （二）先進階段
  123. 66.3 （三）前沿階段
  124. 66.4 （四）零售新階段
說起零售企業營運策略，大家都會想到品類管理，近年來，品類管理的市場熱度很高，但大部分企業卻將品類管理做成了“食之無味，棄之可惜”的“雞肋”，有恐避之不及者是因為聽到或者看到太多失敗的案例，導致自己對品類管理失去信心，不敢嘗試；有部分嘗試者是為了品類管理而品類管理，盲從者居多，從不認真分析自身問題；所以大部分企業品類管理做了多年卻毫無起色，投入不少卻回報甚微。說到底，還是因為沒認清品類管理的實質。

這篇文章，咱就深入聊聊品類管理，包括其概念、重要性以及具體實施步驟，為各位零售從業者呈上一份詳盡的品類管理指南。

64. 01 什麼是品類管理



品類管理，簡單來說，就是一種以消費者為核心，憑藉資料驅動對商品品類進行全方位規劃、深度分析和精細最佳化，最終達到銷售業績飆升和消費者需求滿足的目的。很多人將品類管理都簡單地等同於給商品歸歸類，這可大錯特錯了，品類管理涉及到許多複雜關鍵的環節，比如精準確定品類角色定位、深入洞察消費者心理、合理進行商品汰換、精心最佳化貨架佈局等等，這些環節又是環環相扣的。

所以，在數據君看來，品類管理不是一個執行動作，而是一套管理體系，這個體系有特定的打法和思路，絕不能輕易忽視掉。

65. 02 品類管理的發展歷程





品類管理到底是怎麼來的？講完概念，咱得說說這個概念從何而來，這就不得不提品類管理比較曲折的的進化之路。

● 在早期的傳統手工品類管理階段（1980/90 年代），零售商主要為消費者策劃、挑選並定價每一件產品，單品是獨立考慮的，恰恰忽視了商品之間複雜的相互影響因素。

● 到了 2000/10 年代，品類管理就開始貼上了“資訊化”的標籤，零售領域開始廣泛地應用先進技術，這個時候，ERP 系統、CRM 系統等等全被企業抬上來了，但當時存在的一個問題就是實施過程，資料根本沒用起來，整合是整合不了，分析也只是浮於表面，事業部人員直接被淹沒在報表的海洋中，資料的價值根本無法真正釋放。

● 直到近些年，數位化品類管理開始出現了，企業透過整合各類資料，終於實現了對品類的精細化管理和實時動態最佳化，這個時候我們才可以說品類管理走上了正軌。

但這裡數據君還是想多說一句，品類管理，歸根到底，做的是消費者需要的商品的品類管理，現在的消費者越來越挑，換句話說，現在的消費者選擇渠道不再是單一的，他們有更豐富的商品選擇，對價格也越來越敏感，資訊來源也更廣泛，對商品和品牌的忠誠度也越來越少，用更低的價格購買到好的商品，追求高性價比可以說是永不過時的一個真理。

所以這就要求我們的一些採購經理和品類選購經理自己做出改變，心裡始終牢記一句話：以消費者為中心，洞察消費者的行為，從消費者的角度思考，你的品類管理不會做得太差。

66. 03 品類管理事業成熟度





品類管理的事業是逐漸成熟的，一般來說是分為四個階段，每個階段的特徵和技術又是不同的，你的品類管理的成熟度處於哪個階段大家根據特徵和技術兩個維度看就能直接判斷出來了。下面，數據君就來講講這四個階段。

1. （一)傳統階段



1. 特徵

傳統階段的特點就是直觀，看的是“典型消費者的行為” ，就拿我們身邊最常見的百貨商場來說，根據以往的銷售經驗，商場就認為在冬季消費者會更多地購買保暖衣物，於是就在冬季來臨前加大了對羽絨服、毛衣等保暖衣物的採購和陳列力度。

會員制度則是另一大特徵，一般來說會透過會員折扣積分留住消費者，關注品類彙總的KPI，如銷售同比、銷售增幅、庫存週轉率等等。例如，書店會為會員提供購書折扣和積分，積分可以兌換書籍或購書優惠券，同時書店會關注不同類別書籍（如文學類、教輔類）的銷售同比和庫存週轉率，來決定是否補貨或開展促銷活動。但總的來說，這一階段主要是從整體上對品類進行管理，較少考慮個體消費者的差異。

2. 技術應用

傳統階段其實談不上什麼技術應用，如果硬要說，就是涉及到最佳化選品，但相對初級。比如說，超市透過簡單的銷售資料統計來最佳化選品，發現某品牌的洗髮水在過去幾個月銷量持續上升，就會考慮增加該品牌洗髮水的進貨量，但這種分析其實是沒有考慮到其他因素的（季節變化、競爭對手促銷活動），分析深度和精準度是非常有限的。

2. （二）先進階段



1. 特徵

先進階段的依據不再簡單是消費者的典型行為，而是消費者歷史的購買行為，可以看到，從傳統階段到先進階段，以消費者為中心的理念是不斷深化的。先進階段的行銷活動是以客戶關係管理為重點的，更看重會員的忠誠度。

2. 技術應用

技術上，在最佳化選品的基礎上多了消費者洞察，例如，電商平臺利用消費者歷史購買資料進行更細緻的消費群體劃分，如將購買運動裝備的消費者細分為健身愛好者、戶外運動愛好者等，然後針對不同群體精準推送相關產品，提高購買轉化率。

3. （三）前沿階段



1. 特徵

什麼是前沿？前沿就是預測，如果要用一個詞來概括前沿階段這一個特徵，就是預測，這個階段是如何預測的呢？

兩個思路，一個是基於消費者的歷史，預測消費者的未來購買行為，這其實是需要對單個消費者進行一對一的目標定位。另一個就是基於全域性動態最佳化的機器學習 / 人工智慧技術驅動最佳化選品。什麼意思？舉個例子解釋：智慧零售貨架可以透過感測器和資料分析技術，實時監測商品的被拿取頻率和停留時間，當發現某新品牌的零食被消費者頻繁拿起檢視時，系統會自動將該零食推薦給更多門店進行鋪貨。

2. 技術應用

技術上，當然是進一步升級，在最佳化選品、消費者洞察的基礎上，增加了物聯網技術來預測。

4. （四）零售新階段



1. 特徵

新零售階段和前沿階段一樣，還是預測，但預測和預測還是有很大不同的，這一階段的預測是基於廣泛的物聯網資料，全面實時跨平臺多觸點預測消費者個體偏好。“全面”+“實時”+“跨平臺多觸點”，留言說新零售階段的品類管理的成熟度是非常高的，在新零售環境下，消費者透過線上線下多個平臺與零售商互動，這一階段能夠實時識別消費者在不同平臺上的偏好，提供更加精細的品類選擇和無縫的購物體驗。

2. 技術應用

技術也在這個階段形成完美閉環，從最佳化選品、消費者洞察、物聯網到實時動態預測技術，新零售階段實現了高度整合和智慧化。

總而言之，品類管理之路，從早期的嘗試，到與數位化深度融合的精細化管理，可以說是不斷摸索前進的。然而，瞭解品類管理的發展歷程和成熟度階段只是第一步。對於零售從業者而言，更重要的是將這些知識運用到實際操作中，真正做到以消費者為核心，靈活運用各種技術和策略，讓品類管理不再是“紙上談兵”。無論是傳統零售商，還是新興的電商平臺，都需要審視自身品類管理所處的階段，找準方向，不斷最佳化升級。只有這樣，才能擺脫品類管理成為“雞肋”的困境，真正挖掘出潛在的價值。]]> frlily 資訊 Wed, 12 Feb 2025 10:02:51 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94704,94704#msg-94704 不知道預算分析有什麼用？盤點6大預算分析應用場景！ (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94704,94704#msg-94704
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議
  110. 56. 01 到底哪個結論是對的
  111. 57. 02 為啥會出現這種現象
  112. 58. 01 行銷績效分析的背景與目的
  113. 59. 02 行銷績效分析的關鍵指標與計算方法
  114. 60. 03 綜合績效評估與加權計算
  115. 61. 04 績效同比分析與目標差異分析
  116. 62. 05 如何利用工具來完成行銷績效分析
  117. 63. 06 行銷績效分析的應用場景和價值
  118. 64. 01 什麼是品類管理
  119. 65. 02 品類管理的發展歷程
  120. 66. 03 品類管理事業成熟度
  121. 66.1 （一)傳統階段
  122. 66.2 （二）先進階段
  123. 66.3 （三）前沿階段
  124. 66.4 （四）零售新階段
  125. 67. 01 預算分析基礎
  126. 68. 02 科學的預算分析是怎麼做出來的
  127. 69. 03 預算分析應用場景
  128. 70. 總結
預算分析作為財務工作者的必備技能：做得好的話，能幫助企業預測未來的財務狀況並據此做出戰略決策，做不好的話，就會要麼“入不敷出”要麼“捉襟見肘”。預算分析本身十分複雜和多變，但在實際工作中，很多人甚至有些管理者，卻不清楚預算分析的重要性，面對事業部人員提交上來的預算清單經常敷衍了事。

本文就旨在透過介紹預算分析的基本概念、重要性，並探討其在不同事業場景下的應用，幫助大家深入理解一下預算分析，同時，數據君還會結合實際的案例，幫助朋友們把預算分析應用於實際工作中，提升企業的財務規劃和資源配置效率。

67. 01 預算分析基礎



預算分析是企業財務規劃的核心組成部分，它涉及對企業未來收入、成本和利潤的預測。這項分析對於確保企業資源得到有效配置、實現戰略目標至關重要。

1、預算分析的基本概念

預算分析是一種前瞻性的財務管理工作，它透過比較實際業績與預算目標，幫助企業識別潛在的財務問題，並採取相應的措施。它不僅包括財務資料的分析，還涉及對市場趨勢、行業動態和內部營運效率的考量。

2、預算分析的重要性

在資源有限的情況下，預算分析能夠幫助企業優先分配資源到最能產生價值的領域。透過預算分析，企業能夠預測市場變化，及時調整策略，保持競爭力。此外，預算分析還能夠幫助企業識別成本節約的機會，提高資金使用效率。

3、預算分析在企業資源配置中的作用

企業資源配置是預算分析的主要應用之一。透過預算分析，企業能夠確定哪些專案和部門需要更多的投資，哪些則需要減少開支。例如，如果預算分析顯示某個新產品線的市場需求強勁，企業可能會決定增加對這個產品線的投資，以抓住市場機會。

68. 02 科學的預算分析是怎麼做出來的



下面數據君來演示幾張看板，帶大家看看科學的預算分析一般要準備哪些內容。這些看板都是用FineReport來搭建的，除了銷售場景下的目標設定環節，FineReport還內建了很多場景和環節的模板資源，操作簡單易上手，有相關需求的可以自己點選連結試一試：https://www.fanruan.com/zh-tw/trial



這張市場規模分析看板，提供了多個指導預算分析的關鍵指標和趨勢圖，下面來具體解釋一下：

· 市場格局分析：顯示了當前的市場佔有率為70.58%，同比去年增長了0.67%，但環比上月下降了0.82%。這表明公司在市場上的領先地位，但也需要關注近期的下降趨勢。

· 月度市場佔有率趨勢：圖表展示了本公司與幾個競品（競品A、競品B、競品C）的市場佔有率變化趨勢。這可以幫助預算分析考慮市場競爭狀況，預測未來市場份額的變化，從而調整銷售和行銷策略。

· 月度公司市佔率趨勢：顯示了本公司市場佔有率的月度變化，當前市場佔有率為2.3%，同比去年增長了29.21%，環比上月增長了5.50%。這種增長趨勢對於預算分析中的收入預測和資源分配至關重要。

· 1–7月市場格局：透過餅圖展示了不同區域（華東、華北、華中、華南）的市場佔有率分佈。這有助於預算分析中區域市場的資源分配和策略制定。

· 商機趨勢：柱狀圖和折線圖展示了不同區域的商機數量和趨勢。這有助於預算分析中識別潛在的市場機會和需求，為銷售和產品開發提供指導。

· 各區域城市佔比：條形圖展示了不同區域城市在市場中的佔比。這有助於預算分析中細化到城市級別的市場策略和資源分配。

市場規模分析可以從哪些維度指導預算分析

· 市場趨勢識別：透過分析市場佔有率和趨勢，幫助企業預測未來的市場動向，從而在預算中做出相應的調整。

· 競爭分析：瞭解競品的市場表現，幫助企業在預算中考慮競爭策略，如定價、促銷活動等。

· 區域市場策略：不同區域的市場表現差異，幫助企業在預算中進行區域差異化的資源分配和市場策略。

· 商機預測：透過商機趨勢分析，可以幫助企業在預算中預測潛在的銷售機會，合理規劃銷售目標和資源投入。

· 風險評估：市場格局的變化可能帶來風險，預算分析中需要考慮這些風險並制定應對措施。









這張銷售預測準確率考核報表，則詳細列出了不同大區在不同月份的銷售預測與實際訂單的對比資料。我們下面來針對報表內容講一下這裡麵包含了哪些目標設定的小技巧。

報表內容分析

銷售預測與實際訂單對比：

· 報表中列出了北京大區、上海大區、蘇皖大區、華南大區、華北大區和西北大區的銷售預測資料和實際訂單資料。

· 每個大區的預測準確率也被計算出來，顯示了預測與實際訂單之間的匹配程度。

預測準確率：

· 預測準確率是透過比較預測值和實際值來計算的，公式通常是：(實際值 — 預測值) / 實際值 * 100%。

· 報表中顯示了每個大區的預測準確率，這有助於評估銷售預測的可靠性。

月度資料：

· 報表按月份列出資料，這有助於分析銷售趨勢和季節性變化。

對預算分析的幫助

· 評估銷售預測的準確性：透過分析預測準確率，可以評估銷售預測模型的有效性，這對於未來的預算編制至關重要。

· 調整預算計劃：如果預測準確率較低，可能需要重新評估銷售策略和預算分配，確保資源被有效利用。

· 識別銷售趨勢：月度資料可以幫助識別銷售的季節性趨勢，這對於制定季度或年度預算非常有用。

· 區域性策略調整：不同大區的銷售表現差異可能需要區域性的銷售和市場策略調整，預算分析應考慮這些差異。

· 風險管理：預測準確率低可能表明存在銷售風險，預算分析中應考慮這些風險並制定相應的應對措施。

· 資源最佳化：根據銷售預測的準確性和實際銷售資料，可以更有效地分配資源，如行銷預算、庫存管理和人員配置。

績效評估

銷售預測準確率可以作為評估銷售團隊績效的一個指標，幫助確定激勵措施和培訓需求。

上面幾張看板都是銷售場景下的預算分析過程，哪個行業其實都離不開銷售環節，而透過這種方法制定出的預測目標，對於想要良性發展的企業是非常重要的，同時對於一線人員而言，科學的目標也可以指導他們在具體執行環節科學行動：一來，背業績的員工不會再怨聲載道罵主管制定銷售目標的時候異想天開，同時，銷售團隊的績效獎金與這些預算目標的完成情況直接相關。在季度末，管理者透過比較實際銷售額與預算目標，根據差異調整獎金分配。這種方法不僅能夠激勵銷售團隊達成目標，還幫助公司及時調整策略，以應對市場變化。

69. 03 預算分析應用場景



預算分析的應用場景非常廣泛，可能很多財務人員已經做了預算分析卻不自知，以下就是六個主要的應用場景，每個場景數據君都舉了具體的例子來幫助大家理解。

1、新產品開發

在新產品開發階段，預算分析幫助企業評估市場潛力和預期成本。例如，一家科技公司在開發一款新的智慧手機時，會透過預算分析預測研發成本、生產成本和市場推廣費用，以及預期的銷售收入和利潤。

2、市場擴張

當企業計劃進入新市場時，預算分析能夠評估市場擴張的財務影響。以一家計劃在海外開設新門店的服裝品牌為例，預算分析會涉及新門店的啟動成本、預期收入和潛在風險。

3、成本控制

預算分析在成本控制中發揮著重要作用。例如，一家制造企業透過預算分析識別了原材料成本的節約機會，透過談判更優惠的供應商合同，成功降低了成本。

4、投資決策

在考慮新的投資專案時，預算分析幫助企業評估投資回報率。一家能源公司在考慮是否投資一個新的風力發電專案時，會透過預算分析預測專案的現金流和淨現值。

5、風險管理

預算分析有助於企業識別和量化潛在的財務風險。例如，在經濟衰退期間，一家房地產公司透過預算分析預測了銷售下降的風險，並據此調整了行銷策略和價格。

6、財務預測

預算分析是財務預測的基礎，它幫助企業預測未來的財務狀況。一家餐飲連鎖企業透過預算分析預測了下一年的收入和利潤，據此規劃了新店的開設和現有店鋪的升級。

70. 總結



預算分析是企業財務管理的重要組成部分，它不僅涉及財務資料的分析，還包括對市場趨勢、行業動態和內部營運效率的考量。而從新產品開發到市場擴張，從成本控制到投資決策，再到風險管理和財務預測，預算分析一直是企業實現財務目標的關鍵前提，所以希望透過本篇文章，那些對預算分析還在敷衍了事的企業能夠重視起來。]]> frlily 資訊 Tue, 11 Feb 2025 10:23:20 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94703,94703#msg-94703 看懂利潤表原來這麼簡單？一文講清利潤表分析要點！ (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94703,94703#msg-94703
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議
  110. 56. 01 到底哪個結論是對的
  111. 57. 02 為啥會出現這種現象
  112. 58. 01 行銷績效分析的背景與目的
  113. 59. 02 行銷績效分析的關鍵指標與計算方法
  114. 60. 03 綜合績效評估與加權計算
  115. 61. 04 績效同比分析與目標差異分析
  116. 62. 05 如何利用工具來完成行銷績效分析
  117. 63. 06 行銷績效分析的應用場景和價值
  118. 64. 01 什麼是品類管理
  119. 65. 02 品類管理的發展歷程
  120. 66. 03 品類管理事業成熟度
  121. 66.1 （一)傳統階段
  122. 66.2 （二）先進階段
  123. 66.3 （三）前沿階段
  124. 66.4 （四）零售新階段
  125. 67. 01 預算分析基礎
  126. 68. 02 科學的預算分析是怎麼做出來的
  127. 69. 03 預算分析應用場景
  128. 70. 總結
  129. 71. 01 為什麼要進行利潤表分析
  130. 72. 02 不同行業利潤表分析的特點
  131. 73. 03 利潤表分析的關鍵要點及技巧
  132. 73.1 （一）重點關注專案
  133. 73.2 （二）實用分析技巧
  134. 74. 04 如何用工具提高利潤表分析效率
  135. 74.1 （一）動態監控盈利能力
  136. 74.2 （二）本量利分析
  137. 74.3 （三）差異性分析
  138. 74.4 （四）模擬預測
  139. 75. 總結
在企業財務領域，利潤表分析是評估經營狀況的關鍵環節，但大眾對它的認知常常流於表面。很多人僅僅關注淨利潤數字，卻忽視了數字背後複雜的利潤結構與動態變化趨勢。在實際操作中，企業也常常一頭霧水，不同行業的規則複雜多樣，成本怎麼算、收入何時確認，完全摸不著頭腦。分析方法也很單一，根本挖掘不出深層次的問題。

下面，數據君將帶大家瞭解利潤表分析的核心內涵和行業差異，講清楚利潤表分析應該怎麼做，也會給大家推薦一些實用的技巧。

71. 01 為什麼要進行利潤表分析



從表面上看，利潤表呈現的是企業在一定時期內的收入、成本、費用和利潤等資料，但這些數字背後還蘊含著其他豐富的資訊。

第一，利潤表能反映企業經營策略的執行效果。例如，一家企業採取差異化競爭策略，加大研發投入推出高階產品，那麼在利潤表中，研發費用就會顯著增加。如果策略成功，產品售價較高，毛利率也會相應提升，營業收入也可能呈現增長趨勢。透過對比不同時期利潤表中研發費用、營業收入、毛利率等資料的變化，就能判斷該經營策略是否達到預期效果。

第二，市場競爭力也能在利潤表中得以體現。在競爭激烈的市場環境下，企業若能憑藉品牌優勢、成本控制或獨特技術佔據較大市場份額，其營業收入往往會持續增長，且利潤水平相對穩定。以智慧手機行業為例，頭部企業憑藉強大的技術研發能力和品牌影響力，產品銷量高且利潤可觀，反映在利潤表上就是較高的營業收入和淨利潤。相反，一些缺乏競爭力的企業可能面臨市場份額萎縮，營業收入下滑，利潤微薄甚至虧損的局面。

第三，利潤表還能展現企業的經營狀況和發展態勢。持續增長的營業收入和淨利潤，表明企業處於良好的發展軌道，產品或服務受到市場認可，經營效率較高。如果利潤表中出現營業收入波動較大，成本費用居高不下，淨利潤不穩定等情況，這就可能暗示企業面臨經營困境，如市場需求變化、內部管理不善等問題。

72. 02 不同行業利潤表分析的特點





73. 03 利潤表分析的關鍵要點及技巧



1. （一）重點關注專案



· 非經常性損益：非經常性損益是指與企業正常經營事業無直接關係的各項收支，如資產處置損益、政府補助等。這些損益可能會對淨利潤產生較大影響，但不具有持續性。例如，一家企業出售了一項長期資產獲得鉅額收益，導致當年淨利潤大幅增加。在分析時，需要將非經常性損益剔除，還原企業正常經營的盈利能力，這樣才能更準確地評估企業的長期發展潛力。

· 毛利率：毛利率是毛利與營業收入的比率，反映了企業產品或服務的基本盈利能力。毛利率的變化能直觀體現企業成本控制能力和產品競爭力的變化。如果企業毛利率持續下降，可能是原材料價格上漲、產品市場價格競爭激烈或生產效率降低等原因導致，需要深入分析並採取相應措施。

· 期間費用：包括銷售費用、管理費用和財務費用。銷售費用反映企業為推廣產品或服務所付出的成本，管理費用體現企業內部營運管理的支出，財務費用與企業的融資活動相關。分析期間費用佔營業收入的比例以及各項費用的增長趨勢，可以瞭解企業的營運效率和費用控制情況。

2. （二）實用分析技巧



· 橫向比較：將企業的利潤表資料與同行業其他企業進行對比。透過橫向比較，可以發現企業在行業中的地位和優勢，找出差距和不足。你可以對比同行業幾家企業的毛利率、淨利率等指標，如果一家企業的毛利率明顯低於行業平均水平，就需要分析是成本控制問題還是產品定價策略問題。

· 縱向比較：對企業自身不同時期的利潤表資料進行對比分析。觀察各項指標的變化趨勢，判斷企業的發展態勢。

· 異常資料識別：關注利潤表中的異常資料，比如某項費用突然大幅增加或減少，收入出現異常波動等，需要進一步核實出現了什麼問題。

74. 04 如何用工具提高利潤表分析效率



做好利潤表分析，光掌握理論和方法還不夠，還得善用工具來提效。用好工具，事半功倍。傳統財務分析一般都是用Excel，但它能處理的資料量有限，而且想做一些複雜的分析計算還得手動建各種繁瑣的函式公式，非常費時費力。其實大家完全可以用一些好用的資料分析工具來簡化流程，數據君平時常用FineBI來做利潤表分析，FineBI操作簡單，自帶高階計算、分析函式等功能，能大大提高利潤分析的效率。下面給大家舉幾個例子，看看怎麼用FineBI來做利潤表分析。

1. （一）動態監控盈利能力



實時監控與視覺化展示：下面這張是用FineBI搭建的一張利潤表，能夠精準地洞察不同渠道的盈利表現，幫助業務人員及時發現哪些渠道盈利能力強，哪些渠道存在問題，為銷售策略的調整提供精準的資料支援，使企業能夠將資源集中在高盈利渠道，最佳化銷售佈局，提升整體盈利能力。



下面跟數據君一起分析一下怎麼解讀這個看板：

· 結論：

①從 2024 年 8 月到 10 月，總利潤從 24.07B 增長到 26.91B，環比增長 11.80%，同期值也有所上升，表明企業盈利呈上升趨勢。

②成本當期從 88.03B 增加到 95.08B，環比增長 8.00%，但當期產值從 56.7B 增長到 59.19B，環比增長 4.39%，成本增長速度快於產值增長速度，可能會對利潤增長產生一定壓力。

③工廠一和工廠二的總產值、成本合計、利潤等指標趨勢圖顯示，工廠一在各方面的數值普遍高於工廠二，且兩者在不同月份的波動情況有所不同，可能反映出兩個工廠的營運效率和市場情況存在差異。

④資料明細中列出了工廠二的各項成本明細，可進一步分析成本結構和成本控制的重點領域。

· 分析思路：

①首先，關注總利潤及其環比、同比變化，瞭解企業整體盈利狀況和趨勢。

②其次，對比產值和成本的變化，分析成本控制與產值增長的匹配程度，判斷企業的營運效率。

③然後，分別檢視不同工廠或事業部門的指標趨勢，找出優勢和劣勢部門，進行針對性分析。

④最後，深入研究成本明細，確定成本控制的關鍵環節和可最佳化的空間。

· 需要關注的資料指標：

①總利潤：反映企業最終的盈利成果，是衡量企業經營效益的核心指標。

②產值：代表企業的生產規模和事業量，與利潤密切相關，產值的增長是利潤增長的基礎。

③成本：包括總成本和各項細分成本，成本的高低直接影響利潤，分析成本結構有助於發現成本控制的重點。

④利潤率：如毛利率、淨利率等，能更準確地反映企業的盈利能力和成本控制水平。

· 企業下一步應該如何決策：

①成本控制：鑑於成本增長速度快於產值增長速度，企業應深入分析成本明細，找出成本上升的主要原因，如原材料價格上漲、人工成本增加等，並採取相應措施加以控制，如最佳化採購渠道、提高生產效率、精簡人員等。

②工廠管理：對於工廠一和工廠二，應根據各自的營運情況制定差異化的管理策略。工廠一可繼續保持優勢，挖掘潛力，進一步提高產值和利潤；工廠二則需要重點關注成本控制和營運效率提升，縮小與工廠一的差距。

③戰略規劃：基於整體盈利上升的趨勢，企業可考慮在適當的時候擴大生產規模或拓展市場，但要充分評估成本和風險，確保盈利的可持續性。同時，可根據不同事業板塊的盈利情況，調整事業結構，加大對高盈利事業的投入，逐步淘汰或最佳化低盈利事業。

2. （二）本量利分析



構建引數化模型：透過FineBI可以模擬不同銷量和定價條件下的收入與成本關係。具體而言，它為事業部人員提供了一個直觀且強大的工具平臺，使得他們可以便捷地輸入各種銷量和定價引數。系統會迅速生成相應的收入與成本資料，並以清晰易懂的方式呈現利潤的變化趨勢。這種視覺化的呈現方式，讓事業部人員能夠一目瞭然地看到在各種銷售和定價組合下，利潤是如何動態變化的。這一功能極大地幫助事業部人員準確確定各產品線的盈虧平衡點。



3. （三）差異性分析





多維度拆解：FineBI能夠對利潤差距或增長進行多維度拆解，如圖中展示的圍繞渠道、品類、包裝、口味等維度。事業部人員可透過這些維度的明細資料深入分析，快速找到導致利潤差距或增長的具體原因。例如，透過分析不同渠道的利潤資料，發現某些渠道利潤較低，可能是渠道成本過高或銷售效率不佳，從而針對性地採取措施。

原因覆盤：結合消費品企業利潤差距因素，如競爭壓力、市場環境、產品價格策略等，FineBI可以將這些因素與資料關聯起來，幫助事業部人員覆盤利潤變化的原因，為後續決策提供經驗教訓。

4. （四）模擬預測



引數化設定助力決策：FineBI的引數化設定功能為企業提供了強大的模擬預測能力，可以透過設定不同的銷售和成本條件，模擬出相應的利潤變化情況。比方說，快消企業能夠藉助這一工具預測在不同促銷活動強度下的利潤表現。企業可以嘗試多種促銷方案，如不同的折扣力度、贈品組合等，然後透過FineBI看到每種方案下的利潤預測結果，從而選擇出最佳的促銷方案，既能吸引消費者，提高銷售額，又能保證企業獲得較高的利潤，提高了促銷活動的投資回報率（ROI），使行銷決策更加科學、合理，避免了盲目促銷導致的利潤損失。



75. 總結



利潤表分析是一個全面且深入的財務診斷過程，它要求我們從多角度對企業的財務資料進行細緻的剖析。而其核心更在於將分析所獲成果切實轉化為企業營運決策的有力指引。歸根結底，我們進行利潤表分析是為了助力企業精準把握經營態勢，最佳化戰略佈局，進而實現利潤增長與可持續發展，在激烈的市場競爭中脫穎而出。]]> frlily 資訊 Mon, 10 Feb 2025 10:27:31 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94702,94702#msg-94702 “抽樣”在資料分析中的應用 (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94702,94702#msg-94702
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議
  110. 56. 01 到底哪個結論是對的
  111. 57. 02 為啥會出現這種現象
  112. 58. 01 行銷績效分析的背景與目的
  113. 59. 02 行銷績效分析的關鍵指標與計算方法
  114. 60. 03 綜合績效評估與加權計算
  115. 61. 04 績效同比分析與目標差異分析
  116. 62. 05 如何利用工具來完成行銷績效分析
  117. 63. 06 行銷績效分析的應用場景和價值
  118. 64. 01 什麼是品類管理
  119. 65. 02 品類管理的發展歷程
  120. 66. 03 品類管理事業成熟度
  121. 66.1 （一)傳統階段
  122. 66.2 （二）先進階段
  123. 66.3 （三）前沿階段
  124. 66.4 （四）零售新階段
  125. 67. 01 預算分析基礎
  126. 68. 02 科學的預算分析是怎麼做出來的
  127. 69. 03 預算分析應用場景
  128. 70. 總結
  129. 71. 01 為什麼要進行利潤表分析
  130. 72. 02 不同行業利潤表分析的特點
  131. 73. 03 利潤表分析的關鍵要點及技巧
  132. 73.1 （一）重點關注專案
  133. 73.2 （二）實用分析技巧
  134. 74. 04 如何用工具提高利潤表分析效率
  135. 74.1 （一）動態監控盈利能力
  136. 74.2 （二）本量利分析
  137. 74.3 （三）差異性分析
  138. 74.4 （四）模擬預測
  139. 75. 總結
  140. 76. 01 大資料還要抽樣？
  141. 77. 02 常見的抽樣方法
  142. 78. 03 過取樣 vs 欠取樣
  143. 79. 04 如何正確使用抽樣
以下文章來源於數據分析星球 ，作者數據分析星球

76. 01 大資料還要抽樣？



在資料分析領域，資料抽樣是一個非常重要的概念。資料抽樣指的是從整個資料集合中選取一部分資料進行分析，這樣可以使資料分析更加高效和精確。本文將從以下幾個方面來介紹資料抽樣的相關內容。

1 什麼是資料抽樣？

資料抽樣指的是從整個資料集合中選取一部分資料進行分析。資料抽樣可以減少資料分析的成本和時間，同時也可以使資料分析結果更加精確和可靠。在資料抽樣的過程中，要注意選擇合適的抽樣方法和樣本量，以保證抽樣結果的代表性。

2 大資料時代還需要抽樣麼？

在大資料時代，資料量的增長迅速，資料分析也變得更加複雜。因此，抽樣在大資料分析中仍然是非常重要的。在大資料分析中，透過對資料進行抽樣，可以使分析結果更加精確，同時也可以減少資料分析的成本和時間。

77. 02 常見的抽樣方法



簡單隨機抽樣

簡單隨機抽樣是一種簡單的抽樣方法，它是從整個資料集合中隨機選取一定數量的樣本進行分析。這種方法適用於資料分佈均勻的情況下，每個樣本被選中的機率相等。

舉例來說，我們想要對一個市場上的商品進行價格調研，我們可以透過簡單隨機抽樣的方法，從所有商品中隨機選取一定數量的商品進行價格調研。

系統抽樣

系統抽樣是一種有規律的抽樣方法，它是從整個資料集合中按照一定的規律選取樣本進行分析。這種方法適用於資料分佈不均勻的情況下。

例如，我們想要對一家公司進行員工滿意度調查，我們可以透過系統抽樣的方法，按照公司的部門結構，每隔一定數量的員工進行抽樣，以保證樣本具有代表性。

分層抽樣

分層抽樣是一種按照資料分層的抽樣方法，它是將資料集合分為多個層次，然後在每個層次中按照一定的規則選取樣本進行分析。這種方法適用於資料分佈不均勻，並且資料可以按照某種規則劃分為多個層次的情況下。

例如，一家公司有3個部門，想要對每個部門的員工進行薪資調查，可以使用分層抽樣方法進行抽樣。

整群抽樣

整群抽樣適用於樣本資料呈現群體結構的情況下。例如，一條生產線上的產品按照批次分為多個群體，想要對每個群體進行抽樣檢驗，可以使用整群抽樣方法進行抽樣。

78. 03 過取樣 vs 欠取樣



在機器學習中，為了使模型更加準確，有時需要對資料進行抽樣處理。過取樣和欠取樣是抽樣過程中常見的問題。

過取樣指的是在樣本中出現了一些資料過多的類別，而另一些類別的資料卻較少的情況。這會導致模型過分關注某些類別，從而降低整體預測效果。解決過取樣的方法有兩種，一種是增加欠取樣類別的樣本，另一種是減少過取樣類別的樣本。

欠取樣指的是在樣本中某些類別資料較少，而另一些類別資料較多的情況。這會導致模型對資料的刻畫不夠全面，從而降低整體預測效果。解決欠取樣的方法有兩種，一種是減少過取樣類別的樣本，另一種是增加欠取樣類別的樣本。

79. 04 如何正確使用抽樣



在資料分析中，抽樣方法是非常常見的技術，正確使用抽樣方法可以提高資料分析的準確性和效率。以下是一些使用抽樣方法的建議：

4.1 確定目標

在使用抽樣方法之前，首先需要明確分析的目標，確定要分析的特徵和指標。這樣可以幫助確定取樣的樣本數量和取樣方法。

4.2 確定取樣方法

根據分析的目標和資料的特點，選擇適當的抽樣方法。例如，如果資料集比較大且分佈均勻，可以選擇簡單隨機抽樣；如果資料集包含多個層次，可以選擇分層抽樣等。

4.3 確定樣本數量

確定樣本數量需要考慮多方面因素，例如資料集的大小、樣本的分佈、取樣方法等。通常，樣本數量需要滿足一定的置信度和置信區間要求，以保證資料分析的可靠性和準確性。

4.4 驗證抽樣結果

在使用抽樣方法後，需要對結果進行驗證。可以使用隨機抽樣或重複抽樣的方法來驗證結果的可靠性和準確性。]]> frlily 資訊 Fri, 07 Feb 2025 09:38:23 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94701,94701#msg-94701 財務分析怎麼做？數分大神手把手教你做財務分析 (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94701,94701#msg-94701
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議
  110. 56. 01 到底哪個結論是對的
  111. 57. 02 為啥會出現這種現象
  112. 58. 01 行銷績效分析的背景與目的
  113. 59. 02 行銷績效分析的關鍵指標與計算方法
  114. 60. 03 綜合績效評估與加權計算
  115. 61. 04 績效同比分析與目標差異分析
  116. 62. 05 如何利用工具來完成行銷績效分析
  117. 63. 06 行銷績效分析的應用場景和價值
  118. 64. 01 什麼是品類管理
  119. 65. 02 品類管理的發展歷程
  120. 66. 03 品類管理事業成熟度
  121. 66.1 （一)傳統階段
  122. 66.2 （二）先進階段
  123. 66.3 （三）前沿階段
  124. 66.4 （四）零售新階段
  125. 67. 01 預算分析基礎
  126. 68. 02 科學的預算分析是怎麼做出來的
  127. 69. 03 預算分析應用場景
  128. 70. 總結
  129. 71. 01 為什麼要進行利潤表分析
  130. 72. 02 不同行業利潤表分析的特點
  131. 73. 03 利潤表分析的關鍵要點及技巧
  132. 73.1 （一）重點關注專案
  133. 73.2 （二）實用分析技巧
  134. 74. 04 如何用工具提高利潤表分析效率
  135. 74.1 （一）動態監控盈利能力
  136. 74.2 （二）本量利分析
  137. 74.3 （三）差異性分析
  138. 74.4 （四）模擬預測
  139. 75. 總結
  140. 76. 01 大資料還要抽樣？
  141. 77. 02 常見的抽樣方法
  142. 78. 03 過取樣 vs 欠取樣
  143. 79. 04 如何正確使用抽樣
  144. 80. 01 財務分析的基本概念
  145. 81. 02 財務分析方法
  146. 82. 03 總結
在財務分析中，資料再豐富，若不聚焦目標，便失去意義。想做好財務分析，首先要明確誰在使用分析以及他們的需求。債權人關注償債能力，股東看重盈利和回報，管理者需提升營運效率，而稅務局則關注合規性。透過選擇合適的指標和方法，財務分析才能真正為決策提供有力支援。

明確目標後，從眾多指標中選取合適的進行分析，將不再是難事。下面，我們就來一起探索如何讓財務分析真正為決策服務，而不僅僅是資料的堆砌。

80. 01 財務分析的基本概念



在財務分析的世界中，術語和報表就像是探險者的地圖和指南針。掌握這些關鍵術語和基本報表類別，不僅能讓你在財務資料的海洋中游刃有餘，還能揭示企業運作的秘密。接下來就講講財務分析中常見的關鍵術語和報表類別：

1、關鍵術語

在財務分析中，關鍵術語可以分為幾個主要類別，每個類別都有其特定的用途和意義。以下是一些常見的關鍵術語及其分類：

a. 盈利能力指標

● 淨利潤率：衡量企業每單位收入的淨利潤。

● 毛利率：反映銷售收入中扣除銷售成本後的毛利佔比。

● 營業利潤率：顯示企業核心事業的盈利能力。

b. 償債能力指標

● 流動比率：衡量企業短期償債能力，計算公式為流動資產除以流動負債。

● 速動比率：類似於流動比率，但不包括存貨，提供更嚴格的短期償債能力評估。

● 資產負債率：評估企業的長期償債能力，計算公式為總負債除以總資產。

c. 營運效率指標

● 存貨週轉率：衡量存貨的管理效率，計算公式為銷售成本除以平均存貨。

● 應收賬款週轉率：評估應收賬款的回收效率，計算公式為淨銷售額除以平均應收賬款。

● 總資產週轉率：反映企業資產的使用效率，計算公式為淨銷售額除以平均總資產。

d. 投資回報指標

● 股東權益回報率（ROE）：衡量股東投資的收益率，計算公式為淨利潤除以股東權益。

● 資產回報率（ROA）：評估企業資產的盈利能力，計算公式為淨利潤除以總資產。

e. 現金流指標

● 自由現金流：企業在支付資本支出後的可用現金流量。

● 現金流量比率：衡量企業現金流量與其負債的關係，計算公式為經營活動現金流量除以總負債。

2、財務報表基本類別

在財務分析中，以下是最常用的三種財務報表，每種報表提供不同的視角來理解企業的財務狀況：

a. 資產負債表

資產負債表展示企業在特定時間點的財務狀況，包括資產、負債和所有者權益。



b. 利潤表

利潤表顯示企業在一定期間內的收入、成本和利潤。



c. 現金流量表

現金流量表記錄企業在一定期間內的現金流入和流出。



81. 02 財務分析方法



在財務分析中，核心在於理解數字背後的故事。而最終目標都是揭示和驗證企業的商業邏輯。所以如何有效，高效地進行財務分析至關重要。接下來，一起探索如何讓數字真正“說話”。

1、資料收集和整理

上文中提到的各種報表類別需要在這時候發揮作用，其目的在於為後續的分析奠定基礎。各類報表資訊屬於公司內部資料，除此之外，行業和市場資料也是資料收集的核心。公司內部資料和市場資料的收集和整合完成代表你已經跨入財務分析的大門了。記住，所有資料都要進行驗證和清洗，有時候細節決定成敗。

2、掌握財務分析工具

為了從大量的財務資料中提煉出有價值的洞察，分析師一般需要依賴一系列強大的工具和技術。這些工具不僅提高了分析的效率和準確性，還使得複雜的資料更易於理解和解釋。無論是初學者還是像數據君這樣擁有十年資料分析經驗的專業人士，掌握合適的分析工具和技術都是成功進行財務分析的關鍵。

腦子裡第一個想到的財務分析工具是不是Excel？一般分析師都會使用這個軟體進行一些計算，繪製表格，財務模型的建立等操作。但這類軟體有一個通病就是複雜！複雜可以從這幾方面進行理解：

第一，當資料有更新的時候，都需要人為手動地去更新資料。尤其是大公司大企業，從眾多的資料中找到一個數據進行更改非常的複雜！

第二，當同事之間需要共享文件內容進行操作的時候，很有可能因為電腦版本問題有檔案格式上的衝突，導致工作變得更復雜！

第三，有時候想多做幾個不一樣的圖表形式，提升一下資料展示效果。這樣老闆能看起來更輕鬆，結果根本找不到對應的模板。這就可能需要花大量的時間在資料視覺化上，複雜！

所以在這裡給大家推薦資料視覺化工具。這類工具的優勢就是易於理解，操作更加靈活，對於資料處理和展現更加直觀。數據君比較常用的工具是FineBI，有時候會配合FineReport一起使用。FineReport負責報表製作，FineBI用來做資料整理分析和展示。FineBI除了能解決上述Excel的痛點以外，還提供了智慧資料解釋功能。點選資料點，就能檢視對應的資料分析，使用者可以自定義分析的維度，更快速瞭解資料背後的資訊，輔助事業判斷。



3、財務模型

除了資料收集和分析以外，還需要對企業財務表現進行一個未來財務狀況的預測。這時候就需要用到財務模型來幫助進行戰略規劃，預算編制，投資分析和風險管理。下面講解3種最常使用到的財務模型。

a. Dupont（杜邦）分析模型

杜邦分析模型是一種廣泛應用的財務分析工具，旨在透過細緻地分解企業的淨資產收益率，幫助深入理解公司的盈利能力。



這一模型透過將淨資產收益率細分為三大組成部分：利潤率、資產週轉率和財務槓桿，每一部分都提供了獨特的視角來分析企業的財務狀況。具體而言，利潤率衡量的是公司在銷售產品或提供服務後的盈利水平；資產週轉率則評估了公司在管理和利用資產方面的效率；財務槓桿則揭示了企業在利用借債資金增強股東權益方面的影響。

透過這種細分分析，杜邦模型使我們能夠更加精準地評估企業的盈利能力，並在此基礎上針對各個因素進行有針對性的調整和改進，從而提升公司的整體經營效益。

b. Altman Z-Score模型

Altman Z-Score模型是一種專門用於評估企業償債能力和財務風險的分析工具，其主要功能在於預測企業可能面臨的破產風險。



該模型透過一系列精心挑選的財務比率來全方位地考量企業的財務健康狀況。這些比率包括總資產與總負債的比率、營業收入相對於總資產的比率、市值與總負債的比率、淨利潤與總資產的比率，以及現金流量與總負債的比率等。將這些比率整合到一個特定的數學公式中，可以計算出Z-Score值，該值是企業財務狀況的綜合指標。

依據不同的Z-Score值，企業可以被劃分為財務安全、警戒或風險區域，這些區域分別代表企業面臨的潛在破產風險等級。Altman Z-Score模型為投資者、債權人和企業管理者提供了一個強有力的工具，以便對企業的財務穩定性進行有效評估，從而支援更具戰略性的決策制定。

c. CAPM模型

資本資產定價模型（CAPM）是一種工具，用於確定投資資產的合理定價，並評估其潛在收益和風險。



該模型假設市場是有效的，並認為投資者會關注整體市場的風險和回報狀況。CAPM透過兩個關鍵變數估計資本成本：無風險利率和風險溢價。無風險利率是投資者在不承擔風險的情況下期望獲得的基本回報，而風險溢價反映了為彌補投資特定資產所需的額外收益。將這兩個因素結合，CAPM可以計算出資產的預期回報率，幫助投資者判斷其是否值得投資。這一模型廣泛應用於投資分析和風險管理領域，為投資者提供決策依據，以便最佳化投資組合，實現理想收益。

82. 03 總結



綜上所述，財務分析不僅僅是對數字的解讀，更是對企業未來的洞察和規劃。透過合理運用財務模型和分析工具，企業可以更好地理解自身的財務狀況，識別潛在的風險和機遇，從而制定出更具戰略性的決策。

無論是投資者、管理者還是其他利益相關者，掌握財務分析的技能都將為他們提供強大的支援，助力企業在競爭激烈的市場中立於不敗之地。希望本文提供的見解和策略能夠幫助你在財務分析的旅程中更進一步，實現更高效的事業發展和財務管理。]]> frlily 資訊 Thu, 06 Feb 2025 11:18:35 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?2800,94700,94700#msg-94700 ★冷氣回收★舊廢冷氣機回收價格&到府拆除老舊冷氣現金回收 (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?2800,94700,94700#msg-94700 (冷氣回收)一通電話戓加LINE傳照給我,我們會盡快回覆預約到府拆除舊冷氣,拆除舊冷氣不收任何拆除費用,還有冷氣回收價格給你
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二手家電估價::線上加LINE(a0920070470)]]> as39tt 冷氣回收獎勵金 Sun, 02 Feb 2025 10:23:56 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94699,94699#msg-94699 “標準差”在資料分析中的應用 (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94699,94699#msg-94699
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議
  110. 56. 01 到底哪個結論是對的
  111. 57. 02 為啥會出現這種現象
  112. 58. 01 行銷績效分析的背景與目的
  113. 59. 02 行銷績效分析的關鍵指標與計算方法
  114. 60. 03 綜合績效評估與加權計算
  115. 61. 04 績效同比分析與目標差異分析
  116. 62. 05 如何利用工具來完成行銷績效分析
  117. 63. 06 行銷績效分析的應用場景和價值
  118. 64. 01 什麼是品類管理
  119. 65. 02 品類管理的發展歷程
  120. 66. 03 品類管理事業成熟度
  121. 66.1 （一)傳統階段
  122. 66.2 （二）先進階段
  123. 66.3 （三）前沿階段
  124. 66.4 （四）零售新階段
  125. 67. 01 預算分析基礎
  126. 68. 02 科學的預算分析是怎麼做出來的
  127. 69. 03 預算分析應用場景
  128. 70. 總結
  129. 71. 01 為什麼要進行利潤表分析
  130. 72. 02 不同行業利潤表分析的特點
  131. 73. 03 利潤表分析的關鍵要點及技巧
  132. 73.1 （一）重點關注專案
  133. 73.2 （二）實用分析技巧
  134. 74. 04 如何用工具提高利潤表分析效率
  135. 74.1 （一）動態監控盈利能力
  136. 74.2 （二）本量利分析
  137. 74.3 （三）差異性分析
  138. 74.4 （四）模擬預測
  139. 75. 總結
  140. 76. 01 大資料還要抽樣？
  141. 77. 02 常見的抽樣方法
  142. 78. 03 過取樣 vs 欠取樣
  143. 79. 04 如何正確使用抽樣
  144. 80. 01 財務分析的基本概念
  145. 81. 02 財務分析方法
  146. 82. 03 總結
  147. 83. 什麼是標準差？
  148. 84. 標準差的作用
  149. 85. 資料分析案例
  150. 86. 標準差的使用場景
  151. 87. 總結
以下文章來源於數據分析星球 ，作者數據分析星球

作為資料分析師，標準差（Standard Deviation）是我們最熟悉的概念之一，它是描述資料分佈形態和離散程度的重要指標之一。在本文中，我將從多個角度來解析標準差，包括其定義、作用、應用場景等，並且透過實際案例來闡述其在資料分析中的重要性。

83. 什麼是標準差？



標準差是衡量一組資料變化程度的統計量，其實質是用來描述資料的分散程度。標準差越大，表示資料越分散；標準差越小，表示資料越集中。標準差是樣本或總體內所有資料與平均值之間距離的平均值。簡單來說，標準差是衡量一組資料相對於平均值的分散程度。

84. 標準差的作用



標準差在資料分析中有多個重要作用：

描述資料分佈的形態

標準差可以幫助我們判斷資料的分佈形態。當標準差較小時，資料集中在平均值附近，分佈形態比較集中；而當標準差較大時，資料相對於平均值更為分散，分佈形態比較散。透過標準差，我們可以大致瞭解資料的形態，進而選擇適當的分析方法。

衡量資料的離散程度

標準差可以衡量一組資料的離散程度，進而判斷資料的穩定性。標準差越小，表示資料的離散程度越小，資料變化越穩定；標準差越大，表示資料的離散程度越大，資料變化越不穩定。透過標準差，我們可以判斷資料的穩定性，從而確定相應的風險控制策略。

標準差與均值的關係

標準差與均值有著密切的關係。當資料分佈集中時，標準差較小，均值較準確；而當資料分佈較分散時，標準差較大，均值較不準確。在資料分析中，我們需要綜合考慮標準差和均值來判斷資料的可靠性和準確性。

85. 資料分析案例



案例：網站使用者訪問量分析 假設某網路公司要分析其網站的使用者訪問量，以便確定營運方案。公司首先收集了一個月的使用者訪問資料，共計30天。我們可以透過計算標準差來判斷使用者訪問量的穩定性。

首先，我們將使用者訪問量按照日期進行排列，然後計算平均值。如下表所示：



平均值 = (500 + 550 + 480 + … + 520) / 30 = 510

接下來，我們計算每天的訪問量與平均值的差值，並對其進行平方。如下表所示：



然後，我們將平方差的和除以總天數，再將結果開根號，即可得到標準差。如下所示：

標準差 = √(100 + 1600 + 900 + … + 100) / 30 = 31.62

透過計算標準差，我們可以判斷使用者訪問量的穩定程度。如果標準差較小，說明使用者訪問量相對穩定，我們可以採取較為穩定的營運方案；如果標準差較大，說明使用者訪問量波動較大，我們需要考慮更為靈活的營運方案。

86. 標準差的使用場景



確定資料的可靠性

在資料分析過程中，我們經常需要判斷資料的可靠性。標準差是判斷資料是否穩定的重要指標之一，如果標準差較小，說明資料較為穩定，我們可以相對放心地使用資料；如果標準差較大，說明資料波動較大，我們需要考慮資料的可靠性，以免影響分析結果的準確性。

判斷資料是否異常

在資料分析過程中，我們還需要判斷資料是否存在異常值。如果某個資料的值遠遠超過其他資料，可能是因為資料錄入錯誤或資料本身存在問題。我們可以透過計算標準差來判斷資料是否異常，如果某個資料的值超過平均值2–3倍的標準差，我們可以將其判斷為異常值。

最佳化資料取樣方案

在進行資料分析時，我們經常需要對資料進行取樣，以便快速地得出結論。然而，取樣本身也可能會帶來誤差，因此我們需要最佳化取樣方案，以減小誤差。標準差可以幫助我們衡量取樣誤差的大小，如果標準差較小，說明取樣誤差較小，我們可以使用較小的樣本量得到較為準確的結論；如果標準差較大，說明取樣誤差較大，我們需要採集更多的樣本資料，以減小誤差。



87. 總結



標準差是資料分析中非常重要的指標，可以描述資料分佈的形態，衡量資料的離散程度，同時與均值密切相關。在資料分析過程中，我們可以透過計算標準差來判斷資料的穩定性和可靠性，判斷資料是否存在異常值，以及最佳化資料取樣方案。因此，我們需要深入理解標準差的概念和計算方法，並在實踐中靈活運用，以提高資料分析的準確性和效率。]]> frlily 資訊 Wed, 22 Jan 2025 09:25:41 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94698,94698#msg-94698 分析報告品質太差？1種思路，3個分析模型，帶你完善精進報告！ (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94698,94698#msg-94698
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議
  110. 56. 01 到底哪個結論是對的
  111. 57. 02 為啥會出現這種現象
  112. 58. 01 行銷績效分析的背景與目的
  113. 59. 02 行銷績效分析的關鍵指標與計算方法
  114. 60. 03 綜合績效評估與加權計算
  115. 61. 04 績效同比分析與目標差異分析
  116. 62. 05 如何利用工具來完成行銷績效分析
  117. 63. 06 行銷績效分析的應用場景和價值
  118. 64. 01 什麼是品類管理
  119. 65. 02 品類管理的發展歷程
  120. 66. 03 品類管理事業成熟度
  121. 66.1 （一)傳統階段
  122. 66.2 （二）先進階段
  123. 66.3 （三）前沿階段
  124. 66.4 （四）零售新階段
  125. 67. 01 預算分析基礎
  126. 68. 02 科學的預算分析是怎麼做出來的
  127. 69. 03 預算分析應用場景
  128. 70. 總結
  129. 71. 01 為什麼要進行利潤表分析
  130. 72. 02 不同行業利潤表分析的特點
  131. 73. 03 利潤表分析的關鍵要點及技巧
  132. 73.1 （一）重點關注專案
  133. 73.2 （二）實用分析技巧
  134. 74. 04 如何用工具提高利潤表分析效率
  135. 74.1 （一）動態監控盈利能力
  136. 74.2 （二）本量利分析
  137. 74.3 （三）差異性分析
  138. 74.4 （四）模擬預測
  139. 75. 總結
  140. 76. 01 大資料還要抽樣？
  141. 77. 02 常見的抽樣方法
  142. 78. 03 過取樣 vs 欠取樣
  143. 79. 04 如何正確使用抽樣
  144. 80. 01 財務分析的基本概念
  145. 81. 02 財務分析方法
  146. 82. 03 總結
  147. 83. 什麼是標準差？
  148. 84. 標準差的作用
  149. 85. 資料分析案例
  150. 86. 標準差的使用場景
  151. 87. 總結
  152. 88. 01 瞭解分析報告的意義
  153. 89. 02 確定分析報告要表達什麼
  154. 90. 03 分析報告的結構
以下文章來源於一個數據人的自留地 ，作者數據人創作者聯盟

88. 01 瞭解分析報告的意義



關於意義，我想用下面三個“度”來去概括，基於這三個“度”，我們可以先在腦海中構思我們的分析報告到底要講什麼？

① 關於高度

所謂登高望遠，比如你站在岸邊上，你肯定看不到河流全貌的，只有站得越高，看得才會越清楚。構思分析報告的過程就是登高的過程，只有站在一個比較高的高度才能看到事物的全貌，幫助瞭解某個現象或事務的本質。

② 關於角度

仰視、俯視、測視等都屬於觀察角度。觀察的角度不一樣，得到的結論也是不一樣的。所以分析報告應該是多角度的，透過不同的角度來觀察，傳遞不同的分析結論。

③ 關於深度

最後，分析報告要有深度，如果沒有深度那就只是一篇陳述事實的文章，談不上是一篇包含分析和思考的報告。例如某功能的使用人數下降，不要只分析同環比下降多少，而要分析該功能的轉化路徑是否正常，影響使用人數下降的因子有哪些？

89. 02 確定分析報告要表達什麼



① 分析主題是什麼？

想好我們的分析主題是什麼？是研究某個現象的原因？瞭解市場&競爭對手？階段性總結？還是其他主題？

針對不同主題的分析思路稍有區別，但只要把握好分析主題，能持續糾偏分析思路。相比寫過分析報告的同學都有體會，思維發散後反而不知道自己要分析思路，這個時候想想你的分析主題是什麼，確定自己靠攏主題就好了。

② 分析目的是什麼？

分析後能解決什麼問題？分析拆開來看就是分解+辨析：將研究物件的整體分為各個部分，並分別加以考察。透過分析將事物或現象的區別與聯絡描述清楚後，需要得出能夠解決問題的方法、結論或建議，這些就是分析目的。

90. 03 分析報告的結構



1.研究簡介

研究目的：

研究方法 ：

● 日誌研究：研究日誌資料和日期範圍

● 客戶深訪：頭部客戶及中小規模客戶

● 使用者訪談：不同使用者標籤的使用者

● 問卷調查：抽樣方法及樣本分佈

2. 核心結論

一句話或一張圖進行概括，類似作文“總-分-總”的結構，對分析報告進行高度而總結的概括。

3. 詳細發現

3.1確定分析框架：

確定分析框架的過程和我們要分析的主題是密切相關的。如果我們要做總結性的分析，那麼思路是基於結論去描述現象，簡單說把跟結論有關的各個內容做陳述性描述，由此得出總結就可以了；

如果是研究類的分析報告，比如研究某個App DAU下降歸因分析，那麼思路是基於這個下降的現象找出影響因子，對影響因子做陳述性描述之外，還要尋找影響因子和結果存在的關係，也就是我們需要真的透過分析來得出歸因的場景及影響，然後把過程和思考透過報告的形式呈現出來。

所以把握好分析主題，不斷思考分析框架跟主題是否緊密結合。

3.2建立分析模型：

MECE原則

MECE的全稱是Mutually Exclusive Collectively Exhaustive。中文意思是“相互獨立，完全窮盡”。使用MECE分析的時候主要有兩條原則：

第一條是完整性，說的是分解工作的過程中不要漏掉某項，要保證完整性；各部分之間相互獨立 (Mutually Exclusive) —— “相互獨立”意味著問題的細分是在同一維度上並有明確區分、不可重迭的。

第二條是獨立性，強調了每項工作之間要獨立，每項工作之間不要有交叉重疊。所有部分完全窮盡 (Collectively Exhaustive)——“完全窮盡” 則意味著全面、周密。



魚骨圖分析法-因果分析

我們的分析主題總是受到一些因素的影響，透過頭腦風暴法找出這些因素，並將它們與主題連在一起，按相互關聯性整理而成的層次分明、條理清楚，並標出重要因素的圖形，這個過程就叫魚骨圖分析法。要明確魚頭是什麼，也就是結果是什麼；大骨是要因；中骨是事實；小骨是因素。



5W2H分析法

5W2H分析法又叫七問分析法，是二戰中美國陸軍兵器修理部首創，簡單，方便，易於理解，使用，富有啟發意義，因此廣泛應用於企業管理和技術活動，對於決策和執行性的活動措施都非常的有幫助，也有助於彌補考慮問題的疏漏。



SWOT分析法

SWOT分析是基於內外部競爭環境和競爭條件下的態勢分析，就是將與研究物件密切相關的各種主要內部優勢、劣勢和外部的機會和威脅等，透過調查列舉出來，並依照矩陣形式排列，然後用系統分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析，從中得出一系列相應的結論，而結論通常帶有一定的決策性。



上面提到的都是比較典型的分析方法，還有很多分析方法，如果常規的分析方法無法得出結論的話，那麼可以利用資料做洞察，透過建模等形式找出因素之間的內在關聯。

3.3 概括分析結論：

其實就是對上述的分析過程進行總結概括，因為我們一開始已經丟擲核心結論了，所以這個結論是對我們核心結論的補充，也可以檢查下分析結論和我們的核心結論是否對應，避免出現看到最後不知所云的情況出現。

4. 總結

所有分析都是基於遵循發現問題——找出問題的規律和原因——提供解決方案的邏輯思路；要有明確結論並且表達時要注意調理清晰；能用圖表展示就用個圖表展示，避免冗餘的文字描述；關於資料要保證準確性，如果資料準確性不能保證那我們整個分析報告是不成立的。

所以清楚了上面這些基本思路，完成一篇分析報告還是不難的，真正困難的地方在於分析思路是否清晰、對結果的洞察是否深刻、能否得出可以讓事業付諸實踐的方向。]]> frlily 資訊 Tue, 21 Jan 2025 09:37:14 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94697,94697#msg-94697 競品分析怎麼做？總結7個常用的競品分析模型！ (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94697,94697#msg-94697
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議
  110. 56. 01 到底哪個結論是對的
  111. 57. 02 為啥會出現這種現象
  112. 58. 01 行銷績效分析的背景與目的
  113. 59. 02 行銷績效分析的關鍵指標與計算方法
  114. 60. 03 綜合績效評估與加權計算
  115. 61. 04 績效同比分析與目標差異分析
  116. 62. 05 如何利用工具來完成行銷績效分析
  117. 63. 06 行銷績效分析的應用場景和價值
  118. 64. 01 什麼是品類管理
  119. 65. 02 品類管理的發展歷程
  120. 66. 03 品類管理事業成熟度
  121. 66.1 （一)傳統階段
  122. 66.2 （二）先進階段
  123. 66.3 （三）前沿階段
  124. 66.4 （四）零售新階段
  125. 67. 01 預算分析基礎
  126. 68. 02 科學的預算分析是怎麼做出來的
  127. 69. 03 預算分析應用場景
  128. 70. 總結
  129. 71. 01 為什麼要進行利潤表分析
  130. 72. 02 不同行業利潤表分析的特點
  131. 73. 03 利潤表分析的關鍵要點及技巧
  132. 73.1 （一）重點關注專案
  133. 73.2 （二）實用分析技巧
  134. 74. 04 如何用工具提高利潤表分析效率
  135. 74.1 （一）動態監控盈利能力
  136. 74.2 （二）本量利分析
  137. 74.3 （三）差異性分析
  138. 74.4 （四）模擬預測
  139. 75. 總結
  140. 76. 01 大資料還要抽樣？
  141. 77. 02 常見的抽樣方法
  142. 78. 03 過取樣 vs 欠取樣
  143. 79. 04 如何正確使用抽樣
  144. 80. 01 財務分析的基本概念
  145. 81. 02 財務分析方法
  146. 82. 03 總結
  147. 83. 什麼是標準差？
  148. 84. 標準差的作用
  149. 85. 資料分析案例
  150. 86. 標準差的使用場景
  151. 87. 總結
  152. 88. 01 瞭解分析報告的意義
  153. 89. 02 確定分析報告要表達什麼
  154. 90. 03 分析報告的結構
  155. 91. 01 競品選取與分類
  156. 92. 02 競品資料收集與分析
  157. 93. 03 競品分析的思維模型
做市場，離不開競品分析。透過分析競品情況，我們能夠更準確地瞭解市場趨勢、使用者需求和競爭對手的動態，進而調整和最佳化自己的事業策略，提升市場競爭力。很多朋友反映，在尋找和分析競品的過程中遇到了一些困難：不知道去哪裡找競品，資料如何收集，收集到的資料又該如何分析等等。其實，只要有了清晰的思路，做好競品分析並不是什麼難事。

下面，數據君就從競品選取、資料收集和分析思維三個維度，和大家聊聊怎麼做好競品分析。

91. 01 競品選取與分類



首先，我們需要確定目標市場和使用者群體，然後尋找在這個市場內具有相似產品定位和目標使用者的競品 — — 利用搜索引擎、社交媒體、行業論壇等渠道，透過輸入關鍵詞、檢視行業報告和排行榜等方式，找到在市場上具有一定知名度和影響力的競品。

列出潛在競品清單後，我們需要透過多維度分析進行分類。常見的分類方式包括直接競品、間接競品和替代品。

直接競品是指與我們產品功能、定位、目標使用者等高度相似的競品。分析重點在於功能和市場定位的對比，瞭解直接競爭對手的優劣勢。

間接競品在某些方面與我們存在競爭關係，但並非完全重合。關注簡介競品與自家產品的互補關係和目標使用者群的交叉，尋找可能的合作機會或市場拓展方向。

替代品是指能夠滿足使用者相同需求的其他類別產品。評估替代品在滿足使用者需求方面的能力，瞭解使用者選擇替代品的原因，以便最佳化自家產品或調整市場策略。

競品分類的重要性在於幫助我們明確競爭範圍和重點。針對不同類別的競品，我們可以採取不同的分析策略和方法，從而更全面地瞭解市場狀況和競爭對手的優劣勢。

92. 02 競品資料收集與分析



明確要分析的競品物件後，我們要對相關資料進行深入解讀，從而獲取競品在市場上的表現和使用者反饋的直觀資訊。

1.資料收集

透過官方渠道、第三方資料平臺、使用者調研等多種方式獲取競品資料。這裡推薦幾個常用的資料平臺，大家可以自行探索：七麥資料、艾瑞諮詢、百度指數、愛分析、阿里研究院、騰訊大資料、友盟。

2.資料整理

收集到資料後，我們需要對資料進行標準化處理，並按照不同的維度進行分類，如使用者規模、活躍度、留存率、轉化率、市場份額、銷售額、客戶滿意度等等。

3.資料分析

藉助資料分析工具，對競品資料進行深入剖析。數據君常用的是FineBI，透過簡單拖拽的方式就可以製作視覺化圖表，能更直觀地呈現、對比競品資料。FineBI還提供資料解釋的功能，可以解讀資料點背後的含義，幫助我們深入分析競品情況。



透過資料分析工具，我們可以對比自家產品與競品在各項指標上的表現，找出差異和差距；分析競品資料的變化趨勢，預測其未來的市場走勢；以及透過資料解讀競品的市場策略和使用者運營策略。

以某電商平臺為例，我們可以透過第三方資料平臺獲取競品使用者規模、活躍度、留存率等資料。透過對比自家平臺的資料，我們發現該競品在使用者規模和活躍度方面表現優異，但在留存率方面相對較低。透過BI工具進一步分析發現，該競品透過大量的廣告和優惠活動吸引新使用者，但在使用者營運和內容建設方面相對不足，導致使用者黏性不強。針對這一發現，我們可以加強自家平臺的使用者營運和內容建設，提升使用者留存率。

93. 03 競品分析的思維模型



可以借鑑多種分析方法和框架，幫助我們更全面地瞭解競品和市場環境。

競品分析常用的思維模型主要包括以下幾種，它們分別側重於不同的分析維度和策略：

1.比較分析法

與競品做橫向比較，深入瞭解競品，並透過分析得出優勢與劣勢。

● 打鉤比較法：用於產品的功能、配置、特性的對比分析，透過對比產品與競品的功能，可以全方位地瞭解競品的功能分佈，為自己產品的功能規劃做參考。

● 評分比較法：用於使用者體驗設計、$APPEALS各要素等方面的橫向比較，透過比較可以清晰直觀地發現產品與競品之間的差異，並透過分析得到產品的優勢與劣勢。

● 描述比較法：多用於功能細節、介面的比較，可以詳細描述各競品的具體表現、優缺點等。

2.矩陣分析法

● 以二維矩陣的方式分析自己的產品和競品的定位、特色或優勢。

● 確定使用者最關注、或影響購買決策的兩個競爭要素，如價格與配置。

● 畫出二維矩陣，把確定的兩個關鍵競爭要素分別作為橫座標和縱座標。

● 選擇幾個對標的競品，根據競品在關鍵競爭要素的表現，把競品放到矩陣對應的位置。

● 在矩陣中思考自己產品的位置。

3.功能拆解法

● 把競品分解成一級功能、二級功能、三級功能甚至四級功能，以便更全面地瞭解競品的構成。

● 按選單導航拆解。

● 按使用流程拆解。

● 按互動操作拆解。

● 看產品說明書拆解。

4.雷達圖分析法

透過圖示化的方式瞭解競品的多個維度，較為清晰的觀察到優劣勢。

● 篩選幾個最核心的功能或體驗維度進行分析，一般來說不要超過6個維度。

● 在制定的維度框架內進行相關資料的調研分析。



5.SWOT分析法

是一種綜合考慮企業內部條件和外部環境的各種因素，進行系統評價，從而選擇最佳經營戰略的方法。

● 評估自家產品的優勢（Strengths）、劣勢（Weaknesses）、機會（Opportunities）和威脅（Threats）。

● 透過對這四個方面的分析，明確自家產品在市場中的位置和競爭策略。

6.波特五力模型分析法

一個非常常見的企業戰略分析工具，用於分析一個行業的競爭態勢。

● 分析潛在競品的威脅、替代品的威脅、行業內現有競品的競爭程度、供應商的議價能力以及購買者的議價能力這五個方面。

● 透過這五個方面的分析，瞭解行業的競爭結構和自家產品的競爭地位。

7.探索需求法（5問法）

挖掘競品功能所滿足的深層次的需求，以便找到更好的解決方案，提升產品的競爭力。

● 透過問為什麼，拆解問題找到問題根源，探索使用者需求的深層次原因。

● 從方案級需求、問題級需求、人性級需求三個層次挖掘使用者需求。

歸納總結：

● 功能對比與拆解：透過功能拆解和對比分析，深入瞭解競品的功能構成和差異。

● 市場定位與競爭態勢：透過矩陣分析、雷達圖分析和波特五力模型，明確產品在市場中的位置和競爭態勢。

● 使用者需求與體驗：透過評分比較法、描述比較法和探索需求法，深入瞭解使用者需求，提升產品競爭力。

可以根據實際需要，綜合使用上述思維模型，以便更全面地瞭解競品。]]> frlily 資訊 Mon, 20 Jan 2025 09:44:31 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94696,94696#msg-94696 零售行業營運怎麼做？八大要素解讀零售行業營運全方法！ (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94696,94696#msg-94696
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議
  110. 56. 01 到底哪個結論是對的
  111. 57. 02 為啥會出現這種現象
  112. 58. 01 行銷績效分析的背景與目的
  113. 59. 02 行銷績效分析的關鍵指標與計算方法
  114. 60. 03 綜合績效評估與加權計算
  115. 61. 04 績效同比分析與目標差異分析
  116. 62. 05 如何利用工具來完成行銷績效分析
  117. 63. 06 行銷績效分析的應用場景和價值
  118. 64. 01 什麼是品類管理
  119. 65. 02 品類管理的發展歷程
  120. 66. 03 品類管理事業成熟度
  121. 66.1 （一)傳統階段
  122. 66.2 （二）先進階段
  123. 66.3 （三）前沿階段
  124. 66.4 （四）零售新階段
  125. 67. 01 預算分析基礎
  126. 68. 02 科學的預算分析是怎麼做出來的
  127. 69. 03 預算分析應用場景
  128. 70. 總結
  129. 71. 01 為什麼要進行利潤表分析
  130. 72. 02 不同行業利潤表分析的特點
  131. 73. 03 利潤表分析的關鍵要點及技巧
  132. 73.1 （一）重點關注專案
  133. 73.2 （二）實用分析技巧
  134. 74. 04 如何用工具提高利潤表分析效率
  135. 74.1 （一）動態監控盈利能力
  136. 74.2 （二）本量利分析
  137. 74.3 （三）差異性分析
  138. 74.4 （四）模擬預測
  139. 75. 總結
  140. 76. 01 大資料還要抽樣？
  141. 77. 02 常見的抽樣方法
  142. 78. 03 過取樣 vs 欠取樣
  143. 79. 04 如何正確使用抽樣
  144. 80. 01 財務分析的基本概念
  145. 81. 02 財務分析方法
  146. 82. 03 總結
  147. 83. 什麼是標準差？
  148. 84. 標準差的作用
  149. 85. 資料分析案例
  150. 86. 標準差的使用場景
  151. 87. 總結
  152. 88. 01 瞭解分析報告的意義
  153. 89. 02 確定分析報告要表達什麼
  154. 90. 03 分析報告的結構
  155. 91. 01 競品選取與分類
  156. 92. 02 競品資料收集與分析
  157. 93. 03 競品分析的思維模型
  158. 94. 01 為什麼要重視零售行業營運？
  159. 95. 02 零售行業營運的痛點有哪些？
  160. 96. 03 零售行業營運的 8 個關鍵要素及解決方法
  161. 97. 04 總結
網上戲稱，一夜之間零食零售火遍了全國，零售正成為當下的一個熱點行業。無論是大型連鎖企業還是小型零售商家，都在努力尋找提升營運效率和盈利能力的方法。然而，在零售營運過程中卻常常陷入困境，事業發展受到阻礙，面臨市場份額下降、利潤減少甚至生存危機。那麼，如何解決這些問題呢？答案就在於搞懂零售行業營運的 8 個關鍵要素。本文就以這八個要素為著眼點，解讀零售行業的營運邏輯，讓朋友們都能在這個零售行業的風口分一杯羹。

94. 01 為什麼要重視零售行業營運？



1.提升顧客滿意度

良好的營運可以確保商品種類豐富、庫存充足、陳列美觀，為顧客提供便捷的購物體驗。透過精準的庫存管理，避免商品缺貨現象，讓顧客能夠隨時購買到所需商品。優質的客戶服務也是零售營運的重要組成部分。訓練有素的員工能夠及時解答顧客疑問，處理投訴，提高顧客的滿意度和忠誠度。

2.最佳化成本結構

高效的供應鏈管理可以降低採購成本，減少庫存積壓，提高資金週轉率。例如，與供應商建立長期合作關係，爭取更優惠的採購價格；透過資料分析最佳化庫存水平，避免過多的庫存佔用資金。合理的店鋪佈局和人員配置可以降低營運成本。根據店鋪的客流量和銷售資料，合理安排員工工作時間和崗位，提高工作效率。

3.增強市場競爭力

準確把握市場趨勢和消費者需求，及時調整商品結構和行銷策略，能夠使企業在激烈的市場競爭中脫穎而出。例如，關注時尚潮流，引進熱門商品；利用資料分析開展精準行銷，提高行銷效果。不斷創新和改進營運模式，能夠為企業帶來持續的競爭優勢。發展線上線下融合的零售模式，滿足消費者多樣化的購物需求。

95. 02 零售行業營運的痛點有哪些？



1.庫存管理難題

庫存積壓：由於對市場需求預測不準確，企業往往會採購過多的商品，導致庫存積壓。這不僅佔用大量資金，還可能因為商品過期、過時而造成損失。

缺貨現象：另一方面，庫存不足也會導致缺貨現象，影響顧客購物體驗，降低銷售額。例如，在銷售旺季，如果沒有及時補貨，就會出現熱門商品缺貨的情況。

2.行銷效果不佳

缺乏精準行銷：很多企業在行銷過程中缺乏對目標客戶的精準定位，採用廣撒網的方式進行廣告投放和促銷活動，導致行銷成本高而效果不佳。

行銷渠道單一：僅僅依賴傳統的行銷渠道，如電視廣告、報紙廣告等，無法滿足消費者多樣化的資訊獲取需求。在網路時代，消費者更多地透過社交媒體、電商平臺等渠道獲取商品資訊。

3.客戶體驗有待提升

店鋪佈局不合理：店鋪佈局混亂、通道狹窄、商品陳列不美觀等問題會影響顧客的購物體驗。例如，顧客在尋找商品時花費過多時間，容易產生厭煩情緒。

服務品質不高：員工服務態度差、專業知識不足等問題也會降低顧客的滿意度。例如，顧客在諮詢商品資訊時，員工無法給出準確的回答。

4.資料分析能力不足

資料收集不全面：很多企業只關注銷售資料，而忽視了其他重要資料，如顧客行為資料、市場趨勢資料等。這使得企業無法全面瞭解市場和顧客需求，做出的決策缺乏依據。

資料分析工具落後：即使收集了大量資料，如果沒有先進的資料分析工具和技術，也無法從中提取有價值的資訊。例如，傳統的 Excel 表格無法處理大規模的資料，難以進行深入的資料分析。

96. 03 零售行業營運的 8 個關鍵要素及解決方法



1.商品管理

商品採購：建立科學的採購決策機制，根據市場需求、銷售資料和庫存水平等因素確定採購量和採購品種。利用資料分析預測市場需求，避免盲目採購。

商品陳列：合理規劃店鋪佈局，根據商品的銷售情況和顧客的購物習慣進行陳列。將熱門商品放在顯眼位置，提高商品的曝光率。

商品庫存管理：採用先進的庫存管理系統，實時監控庫存水平，及時補貨和調整庫存結構。透過設定庫存警戒線，當庫存低於警戒線時自動發出補貨提醒。

]2.供應鏈管理

供應商管理：與供應商建立長期穩定的合作關係，確保商品的品質和供應穩定性。定期對供應商進行評估，選擇優質供應商進行合作。

物流配送：最佳化物流配送流程，提高配送效率，降低物流成本。採用智慧物流系統，實現物流資訊的實時跟蹤和管理。

庫存協同：與供應商進行庫存協同管理，實現資訊共享，減少庫存積壓和缺貨現象。透過電子資料交換（EDI）系統，實時傳遞庫存資訊，實現自動補貨。

3.行銷管理



市場調研：深入瞭解市場趨勢和消費者需求，為行銷決策提供依據。透過問卷調查、焦點小組等方式收集消費者反饋，瞭解消費者的購物偏好和需求。

目標客戶定位：明確目標客戶群體，制定針對性的行銷策略。根據年齡、性別、收入等因素對客戶進行細分，針對不同客戶群體推出不同的商品和促銷活動。

多渠道行銷：整合線上線下行銷渠道，提高行銷效果。利用社交媒體、電商平臺、線下店鋪等渠道進行全方位的行銷推廣。

4.客戶服務管理

服務標準制定：制定明確的客戶服務標準，規範員工的服務行為。規定員工在接待顧客時要微笑服務、使用禮貌用語等。

員工培訓：加強員工培訓，提高員工的服務意識和專業水平。定期組織員工參加客戶服務培訓課程，學習溝通技巧、商品知識等。

投訴處理：建立完善的投訴處理機制，及時處理顧客投訴，提高顧客滿意度。設立專門的投訴處理部門，對顧客投訴進行跟蹤和反饋。

5.店鋪管理

店鋪佈局設計：根據店鋪的面積、形狀和商品種類等因素進行合理的佈局設計，提高店鋪的空間利用率和顧客購物體驗。設定清晰的通道和指示牌，方便顧客尋找商品。

店鋪環境營造：營造舒適、整潔、美觀的店鋪環境，吸引顧客進店購物。定期進行店鋪清潔和裝修，保持店鋪的良好形象。

店鋪安全管理：加強店鋪的安全管理，確保顧客和員工的人身安全。安裝監控裝置、消防設施等，制定應急預案。

6.資料分析管理

資料收集與整合：建立完善的資料收集體系，收集包括銷售資料、顧客行為資料、市場趨勢資料等在內的多維度資料，並進行整合和分析。利用資料採集工具從不同渠道收集資料，然後透過資料倉庫進行儲存和管理。

資料分析與應用：採用先進的資料分析工具和技術，對資料進行深入分析，提取有價值的資訊，為企業決策提供支援。利用資料探勘演算法發現潛在的客戶需求和市場趨勢，制定相應的行銷策略。

資料視覺化：將分析結果以直觀、易懂的方式進行展示，方便企業管理層和事業部人員理解和應用。透過資料視覺化工具製作報表和圖表，展示銷售趨勢、庫存水平等關鍵指標。



7.創新管理

產品創新：不斷推出新的商品和服務，滿足消費者日益變化的需求。關注市場動態和技術發展，引進新的商品品類和品牌；開展個性化定製服務，滿足消費者的個性化需求。

行銷創新：創新行銷方式和手段，提高行銷效果。利用虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等技術進行商品展示和行銷推廣；開展互動行銷活動，增強消費者的參與感和體驗感。

營運模式創新：探索新的營運模式，提升企業的競爭力。發展無人零售、社群團購等新型零售模式，拓展銷售渠道和市場空間。

8.風險管理

市場風險：密切關注市場動態和競爭對手的動向，及時調整經營策略，降低市場風險。在市場競爭激烈時，採取差異化競爭策略，突出自身的特色和優勢。

庫存風險：加強庫存管理，合理控制庫存水平，降低庫存風險。採用先進的庫存管理系統，實時監控庫存水平，及時調整庫存結構。

信用風險：加強對供應商和客戶的信用管理，降低信用風險。建立供應商和客戶信用評估體系，對信用不良的供應商和客戶採取相應的風險控制措施。

97. 04 總結



零售行業營運是一個複雜的系統工程，涉及到商品管理、供應鏈管理、行銷管理、客戶服務管理等多個方面。搞懂我上面講的零售行業營運的 8 個關鍵要素，才能有效提高企業的營運效率和盈利能力。在實際營運過程中，可以藉助FineBI這類資料分析工具，依靠資料做出更加科學的決策，不斷最佳化營運流程，提高市場競爭力。]]> frlily 資訊 Wed, 15 Jan 2025 09:32:56 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94695,94695#msg-94695 這才是主管想要的經營分析報告，而不是“純念PPT會” (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94695,94695#msg-94695
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議
  110. 56. 01 到底哪個結論是對的
  111. 57. 02 為啥會出現這種現象
  112. 58. 01 行銷績效分析的背景與目的
  113. 59. 02 行銷績效分析的關鍵指標與計算方法
  114. 60. 03 綜合績效評估與加權計算
  115. 61. 04 績效同比分析與目標差異分析
  116. 62. 05 如何利用工具來完成行銷績效分析
  117. 63. 06 行銷績效分析的應用場景和價值
  118. 64. 01 什麼是品類管理
  119. 65. 02 品類管理的發展歷程
  120. 66. 03 品類管理事業成熟度
  121. 66.1 （一)傳統階段
  122. 66.2 （二）先進階段
  123. 66.3 （三）前沿階段
  124. 66.4 （四）零售新階段
  125. 67. 01 預算分析基礎
  126. 68. 02 科學的預算分析是怎麼做出來的
  127. 69. 03 預算分析應用場景
  128. 70. 總結
  129. 71. 01 為什麼要進行利潤表分析
  130. 72. 02 不同行業利潤表分析的特點
  131. 73. 03 利潤表分析的關鍵要點及技巧
  132. 73.1 （一）重點關注專案
  133. 73.2 （二）實用分析技巧
  134. 74. 04 如何用工具提高利潤表分析效率
  135. 74.1 （一）動態監控盈利能力
  136. 74.2 （二）本量利分析
  137. 74.3 （三）差異性分析
  138. 74.4 （四）模擬預測
  139. 75. 總結
  140. 76. 01 大資料還要抽樣？
  141. 77. 02 常見的抽樣方法
  142. 78. 03 過取樣 vs 欠取樣
  143. 79. 04 如何正確使用抽樣
  144. 80. 01 財務分析的基本概念
  145. 81. 02 財務分析方法
  146. 82. 03 總結
  147. 83. 什麼是標準差？
  148. 84. 標準差的作用
  149. 85. 資料分析案例
  150. 86. 標準差的使用場景
  151. 87. 總結
  152. 88. 01 瞭解分析報告的意義
  153. 89. 02 確定分析報告要表達什麼
  154. 90. 03 分析報告的結構
  155. 91. 01 競品選取與分類
  156. 92. 02 競品資料收集與分析
  157. 93. 03 競品分析的思維模型
  158. 94. 01 為什麼要重視零售行業營運？
  159. 95. 02 零售行業營運的痛點有哪些？
  160. 96. 03 零售行業營運的 8 個關鍵要素及解決方法
  161. 97. 04 總結
  162. 98. 01 經營分析的思路
  163. 99. 02 經營分析報告
  164. 99.1 第一部分：關鍵財務指標
  165. 99.2 第二部分：銷售收入分析
  166. 99.3 第三部分：毛利率分析
  167. 99.4 第四部分：費用及人力成本分析
不知道各位年終的經營分析報告做的怎麼樣了。對於新手而言，完成一份不出錯的企業經營分析報告還是比較困難的。這不，數據君看到了大家的難題，特地把一份多年資料熟手總結的經營分析思路和簡版經營分析報告模板分享給大家！

98. 01 經營分析的思路



想做好企業的經營分析，可以從下面4個方面入手：

1、關鍵財務指標：包括企業增長、盈利、營運情況

2、銷售收入分析：包括銷售額月度趨勢、銷量-單價分析、不同維度的銷售額分析等

3、毛利率分析：毛利率月度趨勢、銷售收入-生產成本分析

4、費用及人力成本分析：淨利率月度趨勢、缺口分析等



99. 02 經營分析報告



報告背景：針對公司2020上半年銷售收入、毛利、費用、淨利潤的「預算完成情況」和「同比增長情況」進行分析，並輸出關鍵結論。

下面我們按照上文的思路，完整分析一下。

1. 第一部分：關鍵財務指標



經營分析報告一定要結論先行，關鍵資訊先概括總結，如果需要關注和改進的後續再形成專項分析。

報告首先給出關鍵指標和2020年上半年同2019上半年對比資料表，如下圖所示：



計算公式：

● 銷售收入=不含稅銷售額

● 毛利率=（銷售收入-總成本）/銷售收入

● 淨利率=（銷售收入-總成本-稅金及附加-現金折扣-產品促銷費用-廣告費-人力成本）/銷售收入

分析結果：

1、增長情況

看銷售收入、收入預算進度、去年同比，給出結論：

XXX 事業部共實現銷售收入126.94億元，同比增長/下降-5.96%；預算進度 85.77%；其中非處方藥事業同比下降 13.32 億元，未完成預算目標（呼吸類缺口6.37億，消化類缺口5.87億），大健康事業同比增長 4.28 億元，超額完成預算目標。

2、盈利情況

給出結論：

淨利潤額上半年共實現淨利潤 28.15 億元，超額完成預算利潤目標，主要由於費用進度遠低於銷售收入進度，其中現金折扣、產品促銷費用、廣告費較預算結餘 14.85 億；

淨利潤率 22.18%，高於去年同期淨利潤率，主要由於產品促銷費、廣告費較去年同比下降，費率下降幅度較大。

3、營運情況

主要是 DSO天數、庫存週轉天數等資料，不同行業側重點有所不同。

2. 第二部分：銷售收入分析



報告預覽：



分析結果：

1、銷售額月度趨勢

首先是銷售收入的當前月度趨勢、同比、同期趨勢。2、3、4 月銷售額同比低於2019年，且總銷售額同樣低於 2019 年。



2、銷量-單價分析

再具體分析產品銷售額下降原因。從下圖可知，銷售額下降的主要原因即：單價同比提升、銷量同比下降。



3、不同維度銷售額分析

1）分品類來看，銷售額大幅下降原因是提高了單價，如下圖：



2）事業部銷售額同比，非處方藥明顯低於去年，非處方藥事業同比下降 13.32 億元，大健康事業同比增長 4.28 億元，如下圖：




3）品類銷售未完成預算目標（呼吸類缺口6.37億，消化類缺口5.87億），如下圖：



3. 第三部分：毛利率分析



報告預覽：



分析結果：

1、毛利率月度趨勢

毛利率的當前月度趨勢、同比、同期趨勢，毛利率保持在4%左右，但3月份後同比低於去年，如下圖所示：



2、銷售收入-生產成本分析

具體分析毛利率下降的原因，生產成本上漲，因此導致毛利率上漲，如下圖：



3、不同維度毛利率分析

感冒藥2由於生產成本大幅提高，進而導致毛利率降低，如下圖：



總體來看，粵桂閩地區生產成本同比提升，銷量同比下降，需要重點關注。



4. 第四部分：費用及人力成本分析



報告預覽：



分析結果：

1、淨利率月度趨勢

淨利率較去年提升，如下圖：



2、淨利率缺口分析

人力成本、折扣成本、廣告費、促銷費用均低於預算要求，費用和人[力成本較低，超額完成任務，如下圖：

]]> frlily 資訊 Tue, 14 Jan 2025 14:29:23 +0800 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94694,94694#msg-94694 資料分析實戰篇：如何為明年的促銷活動做整體規劃 ？ (no replies) http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94694,94694#msg-94694
  1. 1. 一、Excel
  2. 1.1 優點：
  3. 1.2 缺點：
  4. 2. 二、R
  5. 3. 三、Python
  6. 4. 四、BI
  7. 5. 一、什麼是主資料管理
  8. 6. 二、主資料管理面臨的挑戰
  9. 7. 三、主資料管理方法
  10. 7.1 1.階段一、摸家底
  11. 7.2 2.階段二：建體系
  12. 7.3 3.階段三：接資料
  13. 7.4 4.階段四：抓運營
  14. 8. 四、總結
  15. 9. 一、數字孿生技術是什麼？
  16. 9.1 1.實時對映能力
  17. 9.2 2.模擬推演能力
  18. 9.3 3.預測最佳化能力
  19. 10. 二、數字孿生的落地場景​應用
  20. 10.1 1.軟體開發場景
  21. 10.2 2.運維管理場景
  22. 10.3 3.IT服務最佳化場景
  23. 10.4 4.系統安全場景
  24. 11. 三、帶來的機遇與挑戰​
  25. 11.1 1.新機遇
  26. 11.2 2.潛在風險與應對挑戰​
  27. 12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​
  28. 12.1 1.從單系統拓展至生態級
  29. 12.2 2.與 AI 深度融合
  30. 12.3 3.低程式碼化發展
  31. 13. 五、總結
  32. 14. 一、安索夫矩陣的內容
  33. 15. 二、工具拓展
  34. 16. 三、分析步驟
  35. 17. 四、相關工具
  36. 17.1 市場選擇矩陣
  37. 17.2 工具分析
  38. 18. 五、總結
  39. 19. 一、關注點：一個盯著"以後能不能賺"，一個盯著"現在賺沒賺"
  40. 19.1 1.經營分析
  41. 19.2 2.財務分析
  42. 20. 二、分析視角：一個是"解決問題"，一個是"發現問題"
  43. 20.1 1.經營分析
  44. 21. 2.財務分析
  45. 22. 三、資料來源：一個靠"一線業務資料"，一個靠"財務報表資料"
  46. 22.1 1.經營分析
  47. 22.2 2.財務分析
  48. 23. 四、使用工具：一個用"業務分析模型"，一個用"財務比率"
  49. 23.1 1.經營分析
  50. 23.2 2.財務分析
  51. 24. 五、服務物件：一個給"高層做決策"，一個給"執行層做管理"
  52. 24.1 1.經營分析
  53. 24.2 2.財務分析
  54. 25. 結語
  55. 26. 一、PageRank
  56. 26.1 原理
  57. 26.2 比喻說明
  58. 26.3 關於阻尼因子
  59. 27. 二、Apriori（關聯分析）
  60. 27.1 原理
  61. 27.2 計算過程
  62. 27.3 擴充套件：FP-Growth
  63. 27.4 比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售
  64. 28. 三、AdaBoost
  65. 28.1 原理
  66. 28.2 計算過程
  67. 28.3 比喻說明
  68. 29. 四、C4.5（決策樹）
  69. 29.1 原理
  70. 29.2 比喻說明：挑西瓜
  71. 30. 五、CART（決策樹）
  72. 30.1 原理
  73. 30.2 比喻說明
  74. 31. 六、樸素貝葉斯（條件機率）
  75. 31.1 原理
  76. 31.2 比喻說明：給病人分類
  77. 32. 七、SVM
  78. 32.1 原理
  79. 32.2 比喻說明
  80. 33. 八、KNN（聚類）
  81. 33.1 原理
  82. 33.2 計算步驟
  83. 33.3 比喻說明
  84. 34. 九、K-Means（聚類）
  85. 34.1 原理
  86. 34.2 比喻說明
  87. 35. 十、EM（聚類）
  88. 35.1 原理
  89. 35.2 比喻說明：菜稱重
  90. 36. 01 為什麼要做使用者分析？
  91. 37. 02 使用者分析普遍存在的問題
  92. 38. 03 使用者分析六大核心法則
  93. 39. 04 使用者分析體系落地路徑
  94. 40. 05 未來使用者分析的演進方向
  95. 41. 01 舉個例子
  96. 42. 02 為什麼會出現正態分佈？
  97. 43. 03資料分析中正態分佈使用場景
  98. 44. 04 資料分析中正確使用正態分佈
  99. 45. 05 總結
  100. 46. 一、會員資料採集
  101. 47. 二、基礎會員資料分析
  102. 48. 三、分析發掘會員價值
  103. 49. 01 事業背景/需求痛點
  104. 50. 02 資料來源
  105. 51. 03 資料理解
  106. 52. 04 分析思路
  107. 53. 05 資料清洗
  108. 54. 06 視覺化報告
  109. 55. 07 決策建議
  110. 56. 01 到底哪個結論是對的
  111. 57. 02 為啥會出現這種現象
  112. 58. 01 行銷績效分析的背景與目的
  113. 59. 02 行銷績效分析的關鍵指標與計算方法
  114. 60. 03 綜合績效評估與加權計算
  115. 61. 04 績效同比分析與目標差異分析
  116. 62. 05 如何利用工具來完成行銷績效分析
  117. 63. 06 行銷績效分析的應用場景和價值
  118. 64. 01 什麼是品類管理
  119. 65. 02 品類管理的發展歷程
  120. 66. 03 品類管理事業成熟度
  121. 66.1 （一)傳統階段
  122. 66.2 （二）先進階段
  123. 66.3 （三）前沿階段
  124. 66.4 （四）零售新階段
  125. 67. 01 預算分析基礎
  126. 68. 02 科學的預算分析是怎麼做出來的
  127. 69. 03 預算分析應用場景
  128. 70. 總結
  129. 71. 01 為什麼要進行利潤表分析
  130. 72. 02 不同行業利潤表分析的特點
  131. 73. 03 利潤表分析的關鍵要點及技巧
  132. 73.1 （一）重點關注專案
  133. 73.2 （二）實用分析技巧
  134. 74. 04 如何用工具提高利潤表分析效率
  135. 74.1 （一）動態監控盈利能力
  136. 74.2 （二）本量利分析
  137. 74.3 （三）差異性分析
  138. 74.4 （四）模擬預測
  139. 75. 總結
  140. 76. 01 大資料還要抽樣？
  141. 77. 02 常見的抽樣方法
  142. 78. 03 過取樣 vs 欠取樣
  143. 79. 04 如何正確使用抽樣
  144. 80. 01 財務分析的基本概念
  145. 81. 02 財務分析方法
  146. 82. 03 總結
  147. 83. 什麼是標準差？
  148. 84. 標準差的作用
  149. 85. 資料分析案例
  150. 86. 標準差的使用場景
  151. 87. 總結
  152. 88. 01 瞭解分析報告的意義
  153. 89. 02 確定分析報告要表達什麼
  154. 90. 03 分析報告的結構
  155. 91. 01 競品選取與分類
  156. 92. 02 競品資料收集與分析
  157. 93. 03 競品分析的思維模型
  158. 94. 01 為什麼要重視零售行業營運？
  159. 95. 02 零售行業營運的痛點有哪些？
  160. 96. 03 零售行業營運的 8 個關鍵要素及解決方法
  161. 97. 04 總結
  162. 98. 01 經營分析的思路
  163. 99. 02 經營分析報告
  164. 99.1 第一部分：關鍵財務指標
  165. 99.2 第二部分：銷售收入分析
  166. 99.3 第三部分：毛利率分析
  167. 99.4 第四部分：費用及人力成本分析
  168. 100. 01 事業背景與資料來源
  169. 101. 02 分析思路
  170. 102. 03 資料處理
  171. 103. 04 視覺化報告
數據君最近看到一個有趣的超市經營分析案例，這個案例整體分析框架做的很詳細，採用波士頓模型、復購分析、購物籃分析等多種分析方法探索，其落地儀表板內容也很豐富，選用的元件類別多樣，圖文結合，配色也很統一。非常值得大家學習！

100. 01 事業背景與資料來源



事業背景

超市有線下門店和線上APP共同進行，總部位於中南地區，從2013年開始把部分商品放在線上APP售賣，在線上售賣4年，該超市事業部負責人打算做2017年活動檔期整體規劃，主要針對APP端促銷含週年慶及重大經營活動，現需要資料部門提出針對性意見。

資料來源

自選資料：和鯨社群-某超市銷售資料

101. 02 分析思路



思維導圖如下：



102. 03 資料處理



用python進行利潤空值的處理



產品維度資料中的產品名稱欄位格式不規範，需要進行統一，再增加產品小類欄位，處理過程如下：

● 利用RIGHT、LEN、FIND結合公式函式




動態時間使用

選擇近兩年資料，可以使用動態時間，方便以後取數，不需再手動修改。




103. 04 視覺化報告



1.圖表設計原則

● 第一，柱形圖可以有適當的圓角，全圓角則有可能歪曲視覺化圖表的表達；

● 第二，不要使用平滑折線，平滑的折線圖可能看著很舒服，但它們歪曲了背後的實際資料，而且過粗的線條掩蓋了真正的節點。

2.儀表板設計佈局

根據這個模式來設計



3.整體情況

2016年是XXX超市整體經營情況令人振奮，銷售額突破歷史新高，達到543.91萬，同比上升28.64%。利潤72.9萬，利潤同比11.05%。



4.客戶維度



● RFM模型

看近兩年客戶分層人數佔比，潛力價值客戶和優質客戶人數比例佔到41.68%，新客戶人數佔比達到15.44%，分別聯動前面三個客戶類別發現，前面三個客戶型別的地區分佈主要集中在華東和中南，三個客戶類別的消費能力、消費流失相對其他地區大，但流失客戶的地區主要集中在中南地區，主要集中在廣東省（鑽取中南地區），廣東省流失客戶人數佔比達到35.48%。

從二八法則可以看出，優質客戶、重要挽留客戶、潛力價值客戶、重要深耕客戶、重要召回客戶平均消費總額累計佔比達到77.56%，但其客戶數佔比達到56.46%，已經超過一半的客戶才創造77.56%的銷售額。



結論：重點關注潛力價值客戶、優質客戶、新客戶，做好重點地區（華東、中南）廣告投放以及各客戶類別的週年慶優惠政策，在行銷的同時也要維護好客戶的關係（把客戶放在第一），這樣才可以長久的合作，儘可能避免更多的客戶流失，重點關注中南地區（靠近公司總部），在周邊城市拓展客戶同時，在週年慶促銷的過程，需要維護好客戶關係和做好售後工作，以提升高品質的客戶留存。

● 復購分析

2016年復購率達到70.59%，同比上年上升8.57個點，復購人數增長了80人。透過2016年5–6月週年慶的促銷活動，2016年5、6月的復購率分別為11.76%和12.82%，其同比分別增長了54.12%和69.52%；2016年5月總會員人數達到最大值，其值為170個，其同比為29.77%；2016年5月和6月復購人數持平，分別增長了兩倍和122%。



結論：復購率、復購人數、會員人數都有所增長，2016年5、6月的週年慶還是有一定的效果，進一步探究應推銷哪些產品。

5.產品維度

● 品牌波士頓模型

同比下降的品牌（標橙色的）集中在低於平均銷量的區域，Safco的同比僅下降了1.3%，在2016年5、6月促銷活動中，該品牌Safco（書架、椅子）銷售額達到最大值，其銷售額為6.35萬，利潤率達到12.73%。

品牌諾基亞的銷量同比達到81%，而利潤率達到28.70%，但銷量低於平均銷量，需要關注一下，聯動諾基亞可以發現主要集中在中南地區。

銷量較高的品牌但利潤率低於平均利潤率，Hon、OfficeStar、Eentermax銷售額在2016年5–6月較高。

● 產品大中小類

辦公用品銷量佔比達到56.54%，而辦公用品有54個產品小類，但辦公用品銷量同比相對於其他增長得少，傢俱同比增長了63.71%。聯動辦公用品發現，收納用具銷量排名第一，裝訂機銷量同比下降了15.65%。

在產品中類中，收納箱、椅子、裝訂機銷量排名前三，除了裝訂機銷量同比下降，銷量TOP10的產品中類的同比都增長，在2016年5–6月促銷活動中取得不錯的成績。

在產品小類中，銷量TOP1的是摺疊椅，平均客單價為337元；聯動記憶卡，發現Enermax、Memorex在平均銷量附近，利潤率較高，可以合理設定價格。

● 產品中類復購分析

2016年產品中類同比增長了68.26%；2016年11月由於是雙十一搞活動，促使復購；2016年5月復購率同比增長了1.24%，但6月開始下滑了。

● 購物籃分析

關聯分析圖：綠色圈圈代表提升度>1意味著這樣組合更有效，如圖得出收納用具跟椅子、影印機、配件搭配組合更有效，書架跟影印機、美術搭配更有效。



● 結論

a.可以推廣品牌Safco，跟採購溝通一下成本方案，確定週年慶促銷前的備貨數量，如何在供應商獲取到更低成本，以提高Safco的銷售額和利潤率，根據商討的結果對Safco的價格進行最佳化，同時讓消費者享受最優的優惠政策；諾基亞客單價較高，如何提高諾基亞的銷量也是關鍵，建議可以對中南地區（地理位置佔優勢，物流）小範圍進行推廣。可以適當的調整Hon、OfficeStar、Eentermax的價格，跟供應商溝通，儘可能爭取更低的成本。

b.收納箱、椅子、裝訂機在2016年5–6月促銷活動中銷量排名TOP3，可以進行捆綁銷售；聯動記憶卡，可以根據品類區域進行適當設定優惠券。

c.可以跟APP的開發人員提一下需求，在消費者下單之前提示之前購買的清單，促使消費者復購。

6.總結

● 確定下一年的促銷時間為2017年5–6月，前期工作：對5–6月銷售目標和計劃利潤進行拆分，將銷售目標分配各個銷售部門負責人，負責人再向下屬分配相對應的任務，完成銷售目標，給予往月更高績效工資，由人力資源部門負責。

● BI資料分析部門負責製作促銷活動大屏，這樣可以及時瞭解促銷活動實時情況，為了方便有問題及時做出相對應的措施，而不是等活動結束後再去覆盤。

● 重點設定優質客戶、重要挽留客戶、潛力價值客戶、重要深耕客戶、重要召回客戶的優惠等級，並在APP發放對應的消費者；以簡訊通知消費者有促銷活動（除了流失客戶）。

● 與採購部門溝通成本最佳化方案，跟供應商爭取成本最優。

● 對產品進行捆綁銷售，收納用具跟椅子、影印機、配件搭配組合更有效，書架跟影印機、美術搭配更有效。

● 根據品類區域分析，確定每個品類重點廣告投放區域。

● 促銷活動前兩個月，需要促銷產品，先對中南地區進行小範圍推廣，驗證該促銷方案是否可行。]]> frlily 資訊 Fri, 10 Jan 2025 09:26:42 +0800