经过30年来的高速发展，中国音响行业取得了长足的发展，目前中国已经发展成为世界音响设备的生产和出口大国。根据中国电子音响行业协会统计，自1999年开始，我国电子音响产值以平均每年超过30％的速度增长，至2006年，产值已达2069亿元。但是，受到用工成本增加、原材料价格上涨、人民币汇率波动等因素综合影响，我国主要电子音响产品产值增速从2006年开始放缓。

2017年全球电子音响市场规模将达4942亿元

全球电子音响市场产值从2010年至2016年整体规模呈增长趋势，2011年和2014年实现较高增速，但各年度增速均为个位数，2016年出现负增长。2016年全球电子音响行业产值约为4728亿元。中商产业研究眼预测，2017年全球电子音响将近5000亿元。

数据来源：中国电子音响协会

全球电子音响品牌主要集中在欧美发达国家和地区。全球电子音响生产企业主要集中在中国、越南、巴西等发展中国家，欧美、台湾等发达国家和地区也有部分产能。

从出口国际市场的角度看，发展中国家音响生产企业对国际市场的依存度较高，约占全行业销售收入的70%，且出口市场主要集中在美国、日本等国家和地区，共占出口总额的50%左右。虽然行业发展程度与出口集中度水平两者并无明显联系，且经济发达、市场成熟的国家出口稳定性明显高于发展中国家，但出口市场过于集中降低了行业抵抗风险的能力。美国次贷危机引发的国际金融危机爆发后，欧美等国家和地区个人消费支出随即收缩，从而对电子音响行业的出口影响较大。同时，欧美等地为贸易摩擦高发地区，出口市场集中于此使企业出口风险相对较高。

2017年中国电子音响市场规模将近3000亿元

全球电子音响行业的市场情况直接影响我国电子音响行业的出口。受全球电子音响行业低速增长的影响，我国电子音响出口额在2007至2009年期间出现负增长的情况。之后，随着国际电子音响市场企稳回升，我国电子音响出口额才恢复增长。2015年中国电子音响行业保持稳定增长态势，总产值约为2808亿元，同比增长1.23%；出口总额首破300亿美元关口，达301.10亿美元，同比增长。

数据来源：中国电子音响行业协会

2010年以来，除2011年和2014年增速较快外，行业总体处于低速调整期，呈波动上升趋势。2014年，由于国际市场的复苏和我国居民收入增长较快、网络零售持续增长，国内国际市场均取得了良好的发展。2016年我国电子音响产品产值约为2741亿元。

数据来源：中国电子音响行业协会

近年来，随着产品更新换代，多媒体音响、汽车音响等产品成为电子音响行业发展的重点和热点。

电子音响各细分行业的需求特征：多媒体音响等产品

电子音响行业的主要产品包括多媒体音响、家庭影院、汽车音响和专业音响等。各细分行业由于产品形态和使用群体之间有较大的差异，因此各细分行业的需求特征有所不同。

多媒体音响发展趋势：2018年产值将近300亿元

a、向三、四、五级市场渗透目前，对于城镇居民来说，电脑已成为不可或缺的家用电器，而农村家庭电脑拥有率还非常低，随着我国人均可支配收入的快速增长及城镇化进程的加速推进，未来三、四、五级市场将成为推动多媒体音箱需求的生力军。

b、产品类型更加丰富目前，国内多媒体音响生产还主要以电脑的外围设备为主，对消费者的个性需求考虑较少，外观设计也较为单调。随着多媒体音箱适用范围不断拓宽以及消费者群体的需求差异化发展，多媒体音箱产品类型将趋于多元化。在总体功能更丰富的同时，每个类型的产品本身还要有个性，适应不同的播放设备、不同年龄的消费群体以及消费者的具体使用需求。

c、数码科技的广泛应用随着数码科技的发展，越来越多的新技术将应用于音频，无线音频、数字音频、数字功放、数字音频中心等新技术将推动多媒体音响市场的发展。多媒体音响将由之前单一的回放设备，变为整合多种功能的设备，如收音机、音乐闹钟、读卡器等，甚至可以连接网络，直接从网上获取音乐文件或收听网络电台。

d、多媒体音响规模预测随着产品加速向三、四、五级市场渗透，多媒体音响适用范围不断拓宽、消费者群体的需求差异化发展，以及多媒体音响发展成为融合多种功能的数码音频设备，我国多媒体音响市场将保持持续增长，预计到2018年我国多媒体音响产值规模将达到293.71亿元。

数据来源：中国电子音响协会、中商产业研究院整理

家庭影院发展趋势：2018年产值将近150亿元

2010年，我国先后出台并实施了《家庭影院用环绕声放大器通用规范》和《家庭影院用组合扬声器系统通用规范》两条标准，结束了我国家庭影院产品无行业标准的局面，推动我国家庭影院行业走上发展正轨。数字化技术的迅速推广和数字电视的逐步普及，激发了人们对新一代家庭影院产品的需求，成为拉动中国家庭影院市场发展的强劲动力。

2014年末，中国高净值人群规模突破100万人，具备较高消费能力人群的增加将促进家庭影院的销售增长。因此，随着中国经济规模的继续增长、数字电视的不断普及以及居民消费能力的不断增强，中国家庭影院市场将继续保持稳定增长的态势。

数据来源：中国电子音响协会、中商产业研究会整理

汽车音响发展趋势：2018年产值将超过14亿

a、汽车前装市场保持稳定增长汽车音响行业伴随汽车行业发展而发展，中国汽车产销量已连续5年世界第一，2015年我国汽车产销2,450.33万辆和2,459.76万辆，同比增长3.25%和。随着经济、道路和能源等条件的持续改善，未来我国我国汽车产量仍有较大的增长空间，汽车保有量将有很大的提升空间。

根据IHS预测，中国的汽车销量（不包括公共汽车和卡车）在2020年将增长至3,068万辆。前装音响的等级与车型的市场定位有关，对于市场售价为8-15万的A级车，一般配置为4声道或6声道，音响设备价值量为500-1,000元，等级越高的车型则汽车音响的档次也越高。在消费者需求不断提升和市场竞争加剧的推动下，新车型的不断推出将大幅提升汽车音响的配备率。

b、汽车后装市场发展空间巨大后装市场中，由于音响改装能为消费者带来更好的体验，对音效要求更高的车主愿意支付一定成本。对于普通车型，改装成本约1,000-2,000元，若配置低音炮则近3,000元，后装市场的渠道主要是4S店、改装店等。

2015年末全国民用汽车保有量达到17,228万辆，民用轿车保有量9,508万辆，其中私人轿车8,793万辆。中国日益庞大的民用汽车拥有量为汽车音响后装市场的发展提供了广阔的增量空间。

c、汽车音响市场规模预测随着中国居民收入的提高和消费观念的转变，国内汽车消费需求增加，人们对高质量音效的追求，中国汽车音响市场将不断扩大，国产品牌将会迎来一个快速的发展时期。

数据来源：中国电子音响协会、中商产业研究会整理

专业音响市场现状：产值达到了81.25亿元

专业音响泛指能够满足公共场所或业务用途需要的音响器材，其被广泛应用于体育场馆、影剧院、音乐厅、多功能厅、演艺大厅、KTV包厢、购物中心、广播电视台、巡回演出等专门的公共场所和活动现场。

我国专业音响行业的主要下游应用领域为体育赛事、文化娱乐、会议系统、公共广播等行业，得益于近年来国家宏观经济的增长，这些行业发展迅速，对专业音响的需求与日俱增。2008-2012年，中国专业音响产值规模由亿元增加至80.57亿元，年复合增长率达到了12.85%。2013年，先后出台的取消三公消费、限制政府建房、提倡节俭办晚会等政策，让灯光音响行业在娱乐、公建、演出等项目上受到了一定的影响，市场竞争加剧，部分企业利润缩水，2013年我国专业音响产值为79.6亿元，同比下降1.20%。2016年我国专业音响产值达到81.25亿元。

数据来源：中国电子音响协会、中商产业研究会整理

文 | 帆软数据应用研究院 船长

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浙江天正电气股份有限公司（下文简称浙江天正），是中国工业电器行业规模最大的企业之一，是中国低压电器行业的领军企业。旗下有四处电气工业园：温州、嘉兴、上海、南京，低压电器行业业务以配电与工业控制为主。

2017年4月份，在温州，企业信息化交流会上，浙江天正电气控股的李书育谈起天正电气曾经面临的数据分析的挑战，分享了一年来的实践经验。

项目背景

浙江天正1999年成立，信息化也经历了近18年。浙江天正先后建设了大大小小十几套信息化系统（信息化应用简图如下），其中核心系统有四个：ERP（企业资源计划）、PLM（产品生命周期）、CRM（客户关系管理）、EAP（管理信息门户）。系统越来越多，数据越来越多，但是总感觉想要的数据却不足。我们总结有三个原因：

一个是我们认识提高了，需要的数据维度、来源变多了，我们总在探索用引进新数据来支撑业务管理和业务决策；

二个是公司管理在精细化，需要越来越多个过程监控和管理数据；

三个是经营决策方式在变，不是数据不足，而是领导需要的决策报表不足。

这三个原因的意义我们也做了深入分析：

第一个原因，是我们做数据分析的真正业务驱动力；

第二个原因，是企业当下做精细化管理的实实在在的需求；

第三个原因，既是我们数据分析项目面临的压力，也是推动项目实施的动力

数据分析项目认知

数据分析项目，虽然最终表现形式会是各种报表。但其中不同层次的报表是为了满足不同层次的需求。通过数据分析项目，可以满足下面前三个层次的需求，通过人工报告来解决第四层次需求，通过经营实践，来探索满足第五层次需求的实践方案。前三层次需求便于实践，可以主要依托市场现成商业数据分析工具，而第四层和第五层整个业界也仍在摸索之中。

第一层：发生了什么? 通过对企业现有数据进行整合，以固定报表、数据图表、仪表盘的方式呈现企业过去一段时间的经营指标。

第二层：为什么会发生? 通过即席查询、钻取，对各指标进行关联分析，挖掘指标间关系，发觉导致问题发生的关键指标。

第三层：正在发生了什么? 通过设立指标预警和自动提醒来告诫企业某个业务某个指标处于什么状态，通过易于交互的平台及时发出预警。

第四层：将会发生什么? 通过预测分析、数据挖掘技术来对一些数据指标做预测分析、模拟分析，告知业务将来的走势。

第五层：希望发生了什么? 我们对系统提出经营目标，借助系统，以事件驱动，战略和战术结合，让系统分解执行。

场景应用

基于前3个层次的数据分析需求，天正实践了销售主题分析、财务主题分析、生产主题分析、业务数据填报、车间制造看板、移动集成应用六个板块。其实2011年开始，我们用的是IBM的产品，已经完成了一些销售主题数据分析工作。当时我们深受IBM较高的产品费和服务费困扰，我们大胆做了新尝试，先选用水晶报表，但功能效果不足，2012年开始用帆软做数据分析。截至到2016年，我们不仅全部替换了销售、财务等传统主题分析，还做了应用创新。下面重点分享一下业务填报、生产分析、制造看板三个板块的创新。

业务数据填报

填报也算数据分析范畴吗？我们企业不争论这个概念，看的是实际效果。虽然我们也早已上线了各种业务系统，里面有丰富的业务数据。但我们面对不可否认的事实：企业中依然存在大量的Excel报表。这其中大部分都是汇总统计数据之用。从一个不是很起眼，但效果显著的财务填报管理来说起。

从财务经理处得知，公司的财务承兑汇票信息每天管理让她操心，稍有不注意就会有逾期风险。要经常查看财务系统，然后记录在Excel里面，总是悬着心工作。我们追问：为什么不用现成的财务系统呢？得知，不方便使用，麻烦。我们怎么从流程、管理上解决的呢？调研了财务的Excel报表，我们用帆软的填报功能做了采集页面，增加了审核流程，最后将审核过的填报数据做分析报表，及时预警承兑汇票即将到期。几乎消灭了逾期事件。这个事情给我们带来启发：企业数据分析平台，是需要能够采集数据的。灵活的采集企业经营中数据，为后续数据分析做好支撑。为什么不在原系统二次开发呢？成本太高，技术难，而且风险大。

生产主题分析

生产，也是我们企业的生命线。嘉兴作为重要的生产基地，备受公司领导关注。因为公司产品市场认可度高，订货量大，我们经常出现供不应求的状况？如何在现有生产条件下优化？我们首先执行的的方案是合理安排生产计划，最大限度保持全年高效生产。我们分析浙江嘉兴区事业部欠货前4名，分析系列元器件欠货前5名，适时调整生产。监控库存占比以及同上日欠货对比，在生产安排计划层面平滑安排生产，削弱不规律订单对生产的影响，保证全年的最大产出。

车间制造看板

浙江天正正在做精细化管理，正在打造“透明工厂”。那怎么才算是“透明工厂”呢？我们定了两个目标：一是公司领导可实时电脑查看车间工作绩效信息；二是车间员工可实时大屏查看生产线进度数据。两个目标具体怎么实现？首先，我们都是需要明确采集哪些数据做报表，协调取数，这个需要跨多个系统来实现。其次是具体的报表样式。最后也比较关键，是什么终端展现形式。我们生产车间，安装了电子显示器，讲实时生产数据显示出来，每5秒钟更新，各个生产线，各个车间进度一目了然，同时能及时分析出预期交工数据量和预期完成率。在领导办公室，我们采用网页版报表，领导只要点开页面即可查看。同时，还把报表集成到了移动端钉钉应用中，让领导能随时在手机上查看生产状况

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一、2017年全球牛肉生产消费与前景展望

1、生产分析

近年来，全球牛肉产量较平稳，预计2017年全球牛肉产量为6158万吨。

图表：2013-2017年全球牛肉产量

数据来源：USDA、中商产业研究院

2、生产区域分布

全球主要的牛肉生产国家和地区包括美国、巴西、欧盟和中国，2016年，美国的牛肉产量为1150万吨，占全球牛肉总产量的19%，巴西的牛肉产量为928万吨，占全球牛肉总产量的15%，欧盟的牛肉产量为783万吨，占全球牛肉总产量的13%，中国的牛肉产量为700万吨，占全球牛肉总产量的12%。

图表：2016年全球牛肉主要生产地区占比

数据来源：USDA、中商产业研究院

3、消费分析

近年来，全球牛肉消费量较平稳，预计2017年全球牛肉消费量将超过5900万吨。

图表：2013-2017年全球牛肉消费量

数据来源：USDA、中商产业研究院

4、消费区域分布

全球主要的牛肉消费国家和地区包括美国、欧盟、中国和巴西，2016年，美国的牛肉消费量为1168万吨，占全球牛肉总消费量的19.88%，欧盟的牛肉消费量为785万吨，占全球牛肉总消费量的13.37%，中国的牛肉总消费量为776万吨，占全球牛肉总消费量的13.21%，巴西的牛肉消费量为765万吨，占全球牛肉总消费量的13.03%。

图表：2016年全球牛肉主要消费地区占比

数据来源：USDA、中商产业研究院

二、2017年全球牛肉进出口贸易数据统计

1、进口分析

近年来，全球牛肉进口量较平稳，预计2017年全球牛肉进口量为773万吨。

图表：2013-2017年全球牛肉进口量

数据来源：USDA、中商产业研究院

2、进口区域分布

全球主要的牛肉进口国家为美国、中国和日本，2016年，美国的牛肉进口量为137万吨，占全球牛肉总进口量的17.7%，中国的牛肉进口量为81万吨，占全球牛肉总进口量的10.5%，日本的牛肉进口量为72万吨，占全球牛肉总进口量的9.3%。

图表：2016年全球牛肉主要进口地区占比

数据来源：USDA、中商产业研究院

3、出口分析

近年来，全球牛肉出口量有所增加，预计2017年全球牛肉出口量为964万吨。

图表：2013-2017年全球牛肉出口量

数据来源：USDA、中商产业研究院

4、出口区域分布

全球主要的牛肉出口国家为印度、巴西、澳大利亚和美国，2016年，印度的牛肉出口量为176万吨，占全球牛肉总出口量的18.7%，巴西的牛肉出口量为170万吨，占全球牛肉总出口量的18.0%，澳大利亚的牛肉出口量为148万吨，占全球牛肉总出口量的15.7%，美国的牛肉出口量为116万吨，占全球牛肉总出口量的12.3%。

图表：2016年全球牛肉出口地区占比

数据来源：USDA、中商产业研究院

作者：数据观 来自：数据观 https://shujuguan/?from=

［摘要］：看似复杂的库存体系，可以通过简明的数据可视化还原全貌！

［主文］：一直以来，库存管理都是影响企业盈利能力的重要因素之一。对库存管理不当可导致货品大量积压，占用现金流，延误生产计划与销售订单。使用数据观对库存进行可视化分析，可以实现：1、分析现有的库存体系，还原库存体系原貌，为决策提供数据支持；2、通过对问题的挖掘分析，对现有的库存体系进行优化；3、衡量、传递合理库存信息，保障采购、生产、销售的正常运行。

所需数据：

以上数据是基本的仓储数据，一般的连锁门店都有；为避免储存数据的方式不同，我们还为您列出了所需全部字段：

除了两个标红的指标需要我们处理一下之外，其它字段都是现有的。为什么要额外计算这两个指标呢？因为，累计出仓金额占比（累计出仓金额／总金额）可以帮助我们审视商品SKU是否符合“二八贡献结构“，即80%的销售额是由20%的商品带来的。

数据处理：

如何计算“累计出仓金额”？听起来像要对每种SKU的销售额做求和，然后要按照降序排列，最后还要加上上一个项目的金额，不算小的工作量！不过，使用数据观的在线ETL工具，可以很迅速地对繁琐的数据进行排列计算。首先，将两个“输入”按钮拖入中央画布，并分别选择为“商品报表”与“销售列表”，将其关联起来，并通过“选择列”剔除无关信息，就得到每件商品的销售状况了。选择“分组聚合”，统计出每件商品的销售额。接下来，使用“排序和累计”，让商品销售额按照降序排列，且累加销售额。此时，我们已经有了“累计出仓金额”（且按照降序排列），再添加一个“常量列”，将值设置为总销售额，就可以计算“累计出仓金额占比”了！

ETL流程示意图

可视化分析：

现在，我们已经有了充足的字段和干净的数据，允许我们从以下四个角度来分析库存状况：

商品概况库存情况库存周转及安全库存库存盘点

（一）、商品概况：

指标说明：SKU数为商品编号，不重复计数，可计算出本店一共有多少个SKU；类别数为类别，不重复计数。从以上两个KPI可以看出，库存中的商品一共8类，总共28个SKU。而下面的“柱＋面积”组合图，就是我们说的“二八贡献图”了。每条柱子代表每个SKU的出仓金额，柱子越高表示出仓金额越高；而面积图则使用的“累计出仓金额占比”（即累计出仓金额／总金额），面积图上的80%点位应当出现在柱图的前20%最佳。通过分析我们看到，库存商品的累计出货金额贡献比例和“二八贡献结构”有一定差距，TOP1商品突出，但TOP2至最差出货额商品差别不大。

（二）、库存情况：

指标说明：以上各指标的金额计算都为“数量*成本价”得出的成本金额；平均库金额为（期初库存金额+期末库存金额）/2。两个分组柱图，主要看的是各类商品的期初、期末库存金额，与进仓、出仓金额分布。而分组条图，除了可以看到库存排名之外，还可以看平均库存占比（蓝条）与出仓金额占比（褐条）是否相当。从库存结构对比出货结构上看，各类商品的比例相当，表面库存比例结构合理。

（三）、库存周转及安全库存：

指标说明：本期周期为一个月，周转天数为周转次数*30天（请根据店铺实际情况进行调整）；根据设置的最佳周转天数（60~90天）可看出耳机类和充电宝类不在最佳周转天数内，图中已标红；根据设置的安全库存，图中显示电脑耗材类中有2个SKU，充电宝类1个SKU处于安全库存值以下，需进行进货。具体低于安全库存值多少、是什么型号的商品需要进货，可以通过下钻来查询。

（四）、库存盘点：

指标说明：盘点金额计算方式为误差数量*零售价。期初的盘点盈亏金额总计为盘盈202.5元，通过条图我们可以看到，各类商品的盈亏金额都在正负500元内，差异主要出自U盘、电脑耗材和耳机类。通过气泡图，我们可以看到，28个SKU中无差异的有4个（蓝色表示），盘亏的有15个（红色表示），剩余9个盘盈（黄色表示），鼠标移动其上还可显示商品的具体编号与盈亏数量。就这样，本来各自分散的库存数据，变成了一份领导能读懂、合作伙伴也能读懂的看板。赏心悦目之余，各种问题水落石出，大大提升了日常管理效率，为企业的高效运转添薪加火。

为什么有的报表好用，有的报表不好用，有的企业会做一堆乱七八糟的报表，最近经常会思考这些问题。

有人说数据分析，为了开源节流，这个没有错，今天我从另外一个角度解读。数据分析，是为了应对风险(说明：风险与机会是一起的。PMI中将其共同列为风险管理，本文所有风险与机会同义)，开源节流的每一次操作每一个节点，也是风险。

企业经营，风里来雨里去，免不了碰到大大小小的机会和风险，抓住机会躲避风险是每个企业以及个人的毕生追求。

PMI中将风险归为以下几类：

已知的已知风险

未知的已知风险

未知的未知风险。

本文将数据分析，也归纳为三层需求

第一层需求：应对已知的已知风险

可以将这一层需求看作为被动使用的数据，拿零售行业的场景举例：

采购员要进行采购，没有数据作为参考，只能进行盲目采购，那商店的缺断货、商品积压的风险一定出现。所以采购员需要通过数据查看各类商品的销售情况、库存情况、可售天数情况进行判断，以此决定采购需求，避免错误的商品采购所导致的商品缺断货、高库存等风险。此为通过数据来应对已知的已知风险。

对于企业之中，这类的应用特别多，多到部分企业会忽略这是一种数据分析的应用。企业中常用的业务系统比如erp等软件系统，也会自带一些简单的数据查看类报表，其作用也是很大程度上来应对这一类风险。

但是，从另一个角度去看，这类风险的应对也有很大的优化空间：

风险应对的效率：提升风险应对的效率，是提升应用标准化的一个体现，当一个应用难以使用时，容易造成人员惰性，取巧而放弃使用，从而提高了风险发生的概率。

复杂的已知的已知风险的应对：绝大部分企业并没有将数据覆盖所有的已知风险，举例：新品的引进，新品的引进为商店带来新的盈利点，但是错误的引进甚至会带来负面效应。大部分企业的新品引进并没有一个很好的方案来应对：通过数据进行品类关联并对比，可以看出本店铺对于市场上销量靠前的商品的缺货情况，本店已有商品的市场占有情况，从而可以优化新品引进的策略。这一类的应用还有很大的空间，这也就是为什么很多企业乐于同行之间的交流，希望彼此可以互通有无，发现类似数据场景的应用。

第二层需求：应对未知的已知风险

这一类数据一般为主动使用的数据，更多的是周期性使用的数据，常见的比如领导们常看的日报表、周报表等。

企业的风险发生的概率是分布在每一天的，但是它每一天都可能发生也可能不发生，例如部分员工的消极怠工、部分商品的质量异常、个别门店突然面临的对手竞争等。这一类风险当然是希望在发生的最短时间内就可以发现并且应对。所以企业中产生了大量的这一类型的报表需求。

这类报表也很常见，但是他们价值的体现不如第一层需求类来的直接，这一类报表经常被浏览，但大部分情况是没有发现风险的，所以有时会产生一种这类报表没什么用的感觉。

在我们所遇到的项目中，这类需求报表占比是很多的，也是争议最大的。领导层所需要看的日/周/月报类报表相对还好，毕竟是每天都会有人看，并且作为企业数据监督和追踪的一种形式。

此外，还会有很多分析类的报表也属于这一层级，比如商品的价格带分析：找到某类商品的价格点，对比销售高点或销量高点，从而发现可能的商品价格分布的不合理或者货架摆放位置的不合理(价格点商品附近陈列丰富的商品可以给顾客带来商品丰富的感觉)。进一步调整商品价格分布以应对商品陈列或者价格分布的风险(机会)。

这类报表的应用难度比较大，因为经验或者知识储备的不同，对风险的认知和识别能力不同。同样以上面的价格带分析报表为例，其目的为应对陈列、商品价格分布、商品引进/采购、目标活动人群选择的风险。但是使用报表的业务人员没有形成对这些风险(机会)的认知，就造成了缺乏对该报表的数据解读能力，该报表便成为了一个花瓶报表，价值无法得到体现。

针对这一类报表，我的建议是场景化，让每一张报表背后都有它的风险机会描述，当自我不能解读的报表，也就不要指望业务可以解读并使用，并不是将一堆的指标都进行展示就能产生价值，它于落地的应用还相隔甚远。

第三层需求：应对未知的未知风险

这类需求近些年来大量出现，大数据概念被大多数人所重视也很大程度上是因为这一类需求。

风险的不可预测性使得大量人群希望通过技术的手段来帮助识别和发现风险。比如很多人希望通过聚类这类算法的应用，来形成用户画像，发现自己之前无法发现的特性，或者通过对商品关联的挖掘，发现未知的商品关联关系，从而调整商品布局以发现巨大的商机，比如“啤酒与尿布”(不知真伪)。

但是这类需求实现难度巨大，目前还属于少数互联网公司的专利，对于大多数企业尤其是传统企业而言，其实现成本是难以接受的，个别数据乙方可能会以此为诱饵进行宣讲，但就我所了解到的还难以形成很好的应用。

但是第三层需要要怎样处理？无论是机器还是算法很多都是对人对模拟，只是拥有更快的速度而已，所以相信通过人的作用可以弥补这一类需求。

同样以商品模块举例：除了我已知的商品价格、布局风险外，通过对商品价格分布那张报表的分析，发现在非价格点的价位(比如是10元)销量比正常值都高，正常情况10元价格商品的销量是价格点商品销量的1/5，但是报表显示这一期间的比例高达了1/3，通过进一步分析，发现是由于某一天活动对该商品进行打折促销，从而该商品销量上升，再进一步分析该商品的销量上升并没有给企业带来业绩的上升，该商品的周边商品销量基本没有变化，也就是该商品的连带率是很低的，同时该商品库存并非临保商品。通过调查发现是店长和供应商的私下协议而采取的促销行为。

以上只是举例，通过人的思考可以发现很多的未知的未知风险。这也就是近些年来bi产品的出现的原因，bi产品希望能够给业务人员一个灵活的数据应用环境，让他们的思考得到延伸和数据上的支持，从而应对未知的未知风险。

当然，理想情况如此，很多企业并没有将bi产品应用成为以上的价值。原因很多，主要的是包括业务人员没有分析意识、没有一个很好的分析入口(不做进一步解读)。

综上：

我将对数据分析的需求分为三层，每一层的使用难度也都有不同，越向后越容易产生“这个报表没什么用”的感觉。现实中，也有很大程度上确实是这个报表没法用，因为很多it人员也并没有理解我做好的报表是为了解决什么样的问题，只知道这个指标有用，我就展示给你看。所以这样的报表可能真的很难用。

我觉得，让数据发挥它的价值，可以尝试将数据与风险相关联，对风险进行数据化的解读，从而来让报表更加落地，更加可用。

ps：一切的文章都是我当时的想法，不能作为知识来解读，大家尽做参考，欢迎交流。

End.

作者：冯大福

来源：说说数据分析那些事儿

大数据，这个被炒烂了的概念，现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能，就大数据而言，我们都是在强调它的技术，例如网络热词：hadoop+spark，data mining。而我们在用大数据时候，经常神话它的影响。例如，广告投放精准化，社会安全管理有序，医药行业智能化等。

当然这些是我们的畅想，同时确实也离不开数据分析影响，但是我们有没有停下脚步去想一想，到底大数据怎么去落地呢，怎么去分析？怎么利用数据来去使企业做出决策，例如：广告投放精准化？

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我们了解什么叫大数据分析吗？

麦肯锡给大数据定义：

“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。”

基于我对以上定义的理解，我总结的大数据分析就是，将获取的数据打通、整合、找寻规律，立即得出决策信息。

数据获取

我总结的数据源可分类三类：

（1）一方数据：用户事实数据

例如用户在某金融机构购买的理财产品，时间、哪个出单口、姓名、电话等，或者运营数据，例如某互联金融app，用户操作行为数据。

（2）二方数据：其实这部分叫做广告投放数据

例如，广告展示量，活动页点击量，广告来源等。也有公司将这部分数据作为第三方数据，因为有些广告监测公司会利用此数据和人群数据整合构建自己dmp这样的公司一般宣称为第三方公司，三方数据。

（3）三方数据：行业数据，也叫公开数据

例如行协的数据，或者互联网行为数据，例如某互联网公司用户在此网站的行为数据，或者嵌入sdk的app后我们能采集到的安装活跃列表，以及可采集到线下数据。

打通：其实就是利用关键点的采集整合一二三方数据。例如我们可以通过手机号将一方和三方数据整合，或者利用cookie，或者imei号等将二方、三方数据整合。但是由于现在监管制度对手机号敏感数据的控制，以及互联网和移动端数据的跨平台打通技术难点，我们现实的匹配率很低，例如一方和三方的数据匹配达到20%其实就算比较不错的情况，当然运营商数据除外。

找寻规律：目标就是数据清理，从非结构化数据变成结构化数据，以便统计，数据探索，找寻规律，形成数据分析报告观点。本文将会在第三部分阐述。

立即决策：将数据分析报告中的观点系统化或产品化，目前而言，大部分公司还是会依靠人工决策。

为什么需要大数据分析？看上去大数据分析似乎按照这些步骤来，但是从第一步的数据源来说，其实已经反应了大数据的特点，就是杂乱无章，那么怎么从这些数据找寻规律，分析的内容和目标是否对应上，似乎就是我们需要大数据分析的理由。

现在，大数据的分析通常采用的数据报表来反映企业运营状况，同时，对于热点，人群分析，我们看到的统计值，目标核心都是用数据分析报告提炼的观点来指导运营，那么问题来了，怎么用数据分析来指导数据决策呢？

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数据分析的报告思路

（从移动端的角度进行切入）

基于我对数据分析的理解，我将数据报告会分成三大类：市场分析、运营分析、用户行为分析。

市场分析

由于市场分析一般而言是定性、定量分析，最近热播剧《我的前半生》贺函和唐晶的职业就是来去咨询公司的一般会以访谈、问卷调查来一份市场分析报告去告诉客户他们的市场占有量，消费者观点等。

这里，我们以移动互联网数据的市场分析为例，通常来说，数据源是公开数据，或者在第三方数据。正如我们所讲，将sdk嵌入开发者应用，就可以收集到安装以及使用列表，那么开发者使用的sdk越多，我们能收集的数据源也越多，这样就可以形成安装app排名，使用app排名，这里面所说的覆盖率、活跃率也是这个意思，例如：即此款应用安装量、使用量在整体金融类的安装量、使用量占比。

那么，这些市场分析的作用呢，一般而言，是对公司市场营销的总结，比如某金融公司kpi是为了获客，他们做了一系列营销，下个月排名我们可以查询到此款应用的安装量，是否较上个月上升呢？ 那么我们的竞品表现呢，他们是不是也做了一些列的营销活动排名上升下降？我们都可以通过市场分析、竞品分析来观测，但是这部分的观点由于是市场数据，我们只能通过大量的搜寻官网活动，或者互联网广告推测营销来推测是否竞争对手排名上升和这些营销活动有关。

同时，根据市场的走势图，我们能发现潜在的竞争对手，例如：我们能看出下图中的工商银行由于手机属于高覆盖高活跃组，即安装xxapp活跃人群也是最高的，因此，无疑xx银行是所有银行组潜在竞争对手。需要更加注意他们的市场策略。

运营分析

移动互联网提出的方法论：3A3R，笔者之前在做咨询的时候，此方法论也可以将网站分析套用，总结来说3A3R就是：

感知 → 获取 → 活跃 → 获取 → 营收 → 传播 → 感知

这里需要注明下，运营分析只是一个公司的baseline，让产品经理、运营人员、市场人员根据自己本公司的数据参考做出合理的决定，同时，运营的数据只是参考或者叫警示，若要具体，需要特定细节的分析，例如是否app改版，怎么改？需要增加哪家渠道合作？

（1）Awareness 感知

根据广告投放数据进行分析，目的判断渠道广告页对app 或者网站引流情况，同时可以帮助广告主设计监测表格，以数字角度衡量广告投放效果。

但是，广告数据一般而言在广告监测公司手中，或者公开的使用工具上例如GA，我们需要依靠广告公司设计营销环节，例如活动页，加监测代码，或者在媒体、app应用商店加入代码便于监测广告表现，而往往这样的数据很难加载，一般是由应用商店，或者媒体提供，同时，以上数据，监测公司数据一般而言也不会提供给广告主，只是会提供统计值。

言归正传，我们看感知数据其实目的就是想衡量我们的大量的营销投放钱花的对不对，广告的展示量、点击量等是最好衡量一个公司的广告市场部门绩效，没有广告投放，就无法带来获客，因此钱花的值不值，能带来多少客人，才会有下一步 acquisition。

（2）Acquisition 获客

获客是第一步广告投放拓展，用户点击广告后到达应用商店或者着陆页后去下载app，访问网页后，登陆app后的数据是广告公司或者应用商店提供不了的数据，因此获客其实有两重目的。

目的1： 衡量第一步提供的数据是否准确，即是否渠道作弊

目的2： 判断渠道是否好坏

目的3： 判断营销活动是否有效

例如下图中，我们发现4成用户是搜索流量较上个月增加了6%，是不是我们需要增加和sem的合作呢？而在媒体引荐渠道中，我们通过渠道衡量客户转化率，点击-用户激活的，激活的注册转化，可否重点对某应用商店增加合作。

下图是目的3的应用，来衡量三个月内的新增用户，活跃用户是否受活动营销、广告投放、版本更迭等影响。例如：7月28日的版本更迭，增加新用户的利器，那么产品经理需要分析下这个版本到底哪里的改变，让用户增长这么快，而8月份的营销活动会唤醒沉睡用户，反应考核运营人员的绩效，那么，是否我们在做促活时候可以借鉴8月的成功经验呢？而这个成功经验需要进一步做专题分析。

（3）Activities 活跃

获客后，我们想看看我们的新增、活跃用户的表现情况，那么就到了第三步 活跃，其实就是为产品经理改版app或者页面提供数据支持。

活跃分析可参考以下三个步骤：

第一：从页面浏览次数，独立访问人数，来圈定主要页面分析。

例如某款app首页是pv，uv最高，我们会重点分析首页。

第二：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序。

第三：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序。

（4）Retention留存分析& Revenue & Refer

这几个实际上在企业运用的并不多，这里简要说明下。

① Retention

用户积累到一定数量后，我们想看下用户粘性，那么我们就来到retention，一般是衡量活动效果时候运用的比较多，来看此次活动过后，是否用户依旧会使用我们的app，但是由于金融app属性不会像游戏应用每天进行访问，因此Retention 在实际应用中不会太多，下面的例子是个展示，不做赘述。

② Revenue

这些留下来的客户给公司贡献多少现金呢？会看收入步骤， 一般公司不会将现金流数据放入在统计平台中，但是我们需要提出用户贡献的流水金额数据供我们使用，便于人群划分，例如下面简要分析：

Refer 传播：

最后，我们想让这些客户进行传播；核心是口碑营销，即用户自发的转发给其他用户链接，让他们下载app或者参与活动，因此传播的下一个环节又会转换营销，但是传播会受到很多限制，例如没有奖励机制的口碑传播，几乎转发量为0，同时，传播若要衡量比较困难，尤其在大量互联网用户基础上，这样会造成资源代码叠加，系统负担，因此一般企业也不会设计这样活动让营销人员参考。

用户分析

若说大数据分析的核心，其实就是在于用户分析，正如我们前面所讲，用户分析的步骤流程如下：

即在力所能及的搜集数据范围内，打通数据，客户用户，精准营销。

第一，我们可以筛选的条件列表，我们可以通过应用条件，位置，标签条件将数据整合，整合的目的就是刻画客户，定出营销策略。

例如：我们想筛选金融客户（应用条件筛选），出现在五星级酒店（位置条件），且为母婴人群（标签）。

但是需要注意的是，条件越多，用户轮廓越清晰，人群会越少。

第二，根据筛选的人群，我们将线上/线上统计化，或者建模多维度分析。

例如，我们根据筛选的人群，发现男性多于女性，苹果手机属性最高，常手机工具使用，那么我们可以将这部分目标人群用增加手机工具合作，或者和苹果合作获客或者促活。

第三，整合以上数据分析，形成人群画像。

如果你作为一名SEMer，每天80%的工作时间是打开后台，监控核心关键词的排名，每天去调整价格，调整移动比例，否定一些垃圾流量的话，那么我会觉得，你与一名优秀的SEMer人员之间，还有很大的提升空间。

因为一名优秀的SEMer，每天应该有80%的工作时间在做数据分析，20%的工作时间是最后将数据分析出的结果进行后台操作。有人问过我，你认为SEM推广的核心是什么？我以多年的经验总结出两个因素：“行业市场分析”与“数据分析”。

数据分析基于推广数据的筛选与总结。数据报表也分为两种：一种是 后台数据报表（账户报告、关键词报告、地域数据报告、搜索词数据报告等等），这些报表可以后台直接下载筛选使用；

还有一种是 基于第三方统计平台与代码标记的数据报表（关键词跟踪报表、url转化报表、各平台流量占比数据报表等等）。接下来我就给大家分享一下如何筛选适合自己推广数据报表以及如何筛选数据有价值信息。

一、账户报告

数据分析重要程度：★★★★

阐述：账户报告是推广数据分析最基本数据报告，账户报告可以清楚显示出账户推广的展现量、点击量、消费量、点击率、平均点击价格。做日报表或周报表可以做出环比数据值，可以清楚分析整体账户推广情况。

要根据自己账户推广设定限值，当环比数据达到限值得时候，就要重点关注分析。即使环比数据是正向发展，也可以分析出来原因，这样也可以明确效果提升的原因。

例如：推广账户数据环比展现量限值5%，既展现量环比增长5%还是降低5%都要明确分析，如发现今天账户推广数据环比昨天降低7%，既触发限值，结合实际调整操作可分析得知，昨天核心词有调整匹配方式，有4%的长尾关键词昨日没有置左展现，所以根据数据可以清楚知道账户环比降低原因。

根据原因作出相应正向调整即可。而且账户报告，每天的PC与移动的消费占比也一定重视，账户的效果波动可能也多数与PC与移动消费占比有关。

二、搜索词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：搜索词报告是作为数据分析与sem优化最为重要的数据报告之一。推广流量精准度与否都可以利用这个搜索词报告一目了然。

但是搜索词报告大部分人都是基于后台搜索词报告直接进行否词操作，而且有很多人都是看见一个不相关的搜索词马上否定掉。最后会发现我们计划否词数或者单元否词数不够用了。

其实 对于搜索词报告我们一般都是将每天搜索词报告做一份excel透视报表，可以透视清楚哪些搜索词垃圾流量触发点击数最多的，超过2次以上点击垃圾流量进行否定处理。触发一次搜索垃圾流量一周集中累计再集中做出透视数据分析，最后看出那些单次点击一周内累计垃圾流量多次触发的搜索词再进行否定关键词。

搜索词报告另外一个数据作用，将有检索搜索词有效添加到投放关键词中。这个也是拓展有效关键词最有效的数据支持。

三、关键词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：关键词是sem推广投放核心，关键词数据报告也是所有关键词报告数据分析的最重要的参考数据。但是关键词报告一定是要结合其他数据报告一起分析，才能筛选出我们有效的数据，下面就给大家分析几种比较实用的数据报告结合分析组合。

1）关键词报告与搜索词报告：根据搜索词报告可以 拓展有检索关键词；其次搜索词报告匹配出垃圾流量，不一定要做否定关键词，有部分单次点击垃圾搜索词可以结合关键词报告数据，对于关键词进行匹配方式调整。

2）关键词报告与咨询转化报表：每天结合咨询平台中有效咨询所触发的关键词报表与搜索词报表进行 核算每个关键词转化成本，这样我们可以集中投放高转化关键词，控制高消费低转化关键词消费。

3）关键词报告与账户报告：关键词报告与账户报告关系是包含于关系。即账户数据异常要排查到关键词报表中关键词，所以 账户报告要与关键词报告对应查看与分析。

四、地域报告数据

数据分析重要程度：★★★

阐述：地域数据报表主要作用是明确各地域消费占比与各个地域推广数据。如果对于此数据调整，可以结合后端转化数据进行调整。

调整各个地域消费占比依据：

1、根据后端转化效果进行地域消费占比调整；

2、根据业务地域需求度，进行地域消费占比调整。

五、url跟踪转化代码数据

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：url跟踪转化代码数据是定制型数据报表，适用于多平台推广及转化统计。

这类代码与url部署后数据优点：

1、各个平台转化有区分；

2、url部署有利于监控着落页表现；

3、关键词转化id可以直接统计转化词。

4、如果推广有项目区分，可以另行标记区分。

这样统计出来数据可以区分：

1、关键词转化监控

2、地域转化监控

3、项目转化监控

4、平台推广转化

最后，想说跟大家分享了这些比较常用数据报表与数据的分析方式，只是比较 有代表性与实用性的数据报表。SEM 数据分析还有很多需要大家深入研究与专研的。我个人也给予大家几点 SEM 数据分析注意事项：

1、所有数据报表要坚持多维度相结合进行分析处理；

2、数据分析一定要作为日常优化流程，不要账户出现问题才进行数据分析排查问题，日数据异常要积极分析与调整，才能让账户推广效果稳定；

3、数据筛选是数据分析的基础，大量的数据要筛选出有效的价值，依据有大量数据的分类、筛选、过滤等环节进行数据提炼，这个最好要有良好的Excel技能支撑才会高效的进行。

数据分析是我们SEM推广调整的支撑，如果你是一名好的数据分析师，那么还会玩转不了SEM推广吗？

|来源：艾奇学院

百家号-【袁帅数据分析运营】：袁帅，互联网数据分析运营实践者，会点网事业合伙人，运营负责人。CEAC国家信息化计算机教育认证：网络营销师，SEM搜索引擎营销师，SEO工程师。数据分析师，永洪数据科学研究院MVP。中国电子商务协会认证：中国电子商务职业经理人，畅销书《互联网销售宝典》联合出品人之一。中国国际贸易促进委员会:今日会展会员联盟VIP个人会员，全经联园区委秘书处成员，中国低碳智慧园区联盟理事，周五咖啡媒体人俱乐部发起合伙人。百度VIP认证站长，百度文库认证作者，百度经验签约作者，百家号/一点资讯/大鱼号/搜狐号/头条号/知乎专栏/艾瑞专栏等媒体平台入驻作者，互联网数据官（iCDO）原创作者，互联网营销官CMO原创作者。

20世纪30年代，宝 洁诞生了第一位产品经理，全权负责一款肥皂的生产、销售以及全流程的成功。

80多年后，随着互联网的蓬勃发展，出现了越来越多的产品以及和产品相关的各种岗位。；围绕产品的思维与工作方式被越来越多的人所认可，产品成功的思维模型被搬上了课堂。

数据报表，作为一个链接IT部门和业务的中间件，承担着信息沟通的作用：数据展示业务信息，为业务决策提供依据；业务产生数据，最终以数据报表的方式呈现。

同样，我们也可以用产品工作的方式来复盘一下搭建报表系统的整个流程，并且和产品的上线流程做一个对比。

产品的上线流程

市场分析——>竞争分析用户分析——>需求（场景）分析——>功能设计——>开发——>发布——>运营——>迭代

互联网产品初期，在初次面向市场的时候，产品往往是一个MVP（最小可用单元），通过种子用户的反馈，分析使用数据，验证产品的可用性，快速迭代，逐渐修正与完善。

报表系统的上线流程

同行业报表项目参考（行业咨询）——>业务部门需求采集分析——>报表设计——>上线——>end

绝大多数的企业在报表上线之后，都忽视了一个关键动作——运营，以致于IT部门陷入了一个怪圈，疲于应付业务人员的需求，天天加班工作却得不到认可。实际上，系统上线不等于终点，被大量使用与认可才是成功的第一步！

产品如何做运营

1、冷启动

冷启动是什么？冷启动是一个产品刚诞生的一个阶段，此阶段的产品面临着以下问题：

缺少用户及相关资源。产品模式未成熟，能否满足用户，迎合市场趋势仍是未知数

因此，在此阶段的主要目标的作用有：

根据数据分析，验证产品是否满足用户需求验证是否能符合市场趋势验证商业模式是否成立

互联网产品怎么做？

种子用户，聚拢一批符合产品目标人群的用户，获取真实的使用数据MVP（最小可用单元）验证，判断产品是否满足了目标用户的最小可用需求存失分析，依据用户的真实使用数据，分析留存的原因（建立产品优势），放弃部分的流失用户，修正产品的定位。

2、高增长

高增长是指在产品通过市场验证，处于快速发展的阶段，通过运营实现产品用户与价值的持续增长

互联网产品怎么做？

持续推广与曝光精细化运营，针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略，提升运营动作的效率最大化基于用户数据分析的产品不断迭代优化

报表系统如何运营

帆软的一家互联网行业客户告诉我们，为了让报表系统被业务部门认可，IT部门在上线报表系统的初期以及推广期主要做了4件事：

1、冷启动阶段

a.寻找种子用户

优先挑选了营运部门的管理层作为种子用户，依据需求为其定制了PC、移动端两张营运报表，报表上线后不断关注其访问量趋势，发现移动端模板的活跃度更高，并且用户对模板的评价非常好，随着口碑的传播，分公司的营运部门也提出了类似的需求，IT部门开始重新考量整个营运部门的需求，为其系统化的搭建报表应用

b.简单的用户数据分析

这个阶段的用户数量和模板数量都还处于一个比较小的数量级，只需要通过用户的访问数据，验证报表是否满足种子用户的需求

2、高增长阶段

a.从三个维度和两类应用场景分析用户的使用数据，关注性能与用户体验，促使报表系统不断优化

三个维度：

1、报表系统的整体访问趋势

——把控报表系统的整体运营状态，研究用户的访问习惯，合理分配资源

2、每一位业务人员的访问趋势

——充分掌握哪些业务人员的数据诉求更为强烈，那他们的数据需求被响应的优先级将会更高；那些一个劲提需求，却没有访问量的部门，我们需要重新核算成本，降低他们的需

求优先级

3、每一张报表的访问趋势与性能体验

——每一张报表都是一个产品，同样也有完整的生命周期，不被需求的报表要及时的淘汰，降低运维成本；访问量火热的报表要纳入优化迭代，提升用户访问感知，深挖需求，扩充业务场景

两类应用场景：

数据大屏/移动端报表

——什么样的数据分析场景更加在哪类终端上访问量更高？我们是否需要为其专门打造一张移动端的模板，更美观的样式，更人性化的交互效果？

b.主动推送与推广

——内容推广

伴随着报表系统的不断迭代，每一次为业务人员扩充的应用场景需要通过渠道来推广与宣传，促进用户的使用率，这个渠道可以是企业内部的宣发平台，也可以通过C端市场中的新媒体渠道（微信公众号等）

——报表推送

业务人员常用的报表可以通过帆软提供的推送功能直接触达最终用户，培养其对报表的使用粘性

帆软能提供哪些帮助

1、固化的用户行为数据分析

FS平台为用户提供了常用的运营数据统计功能

访问量数据：包含平台访问次数、模板访问次数、用户数等内容模板热度：不同模板在周期时间内的访问总数用户行为：不同用户在周期时间内的访问总数，并且区分统计出查询、导出、打印等不同的用户行为性能监控：不同模板的平均响应时间、平均内存等内容

注：模板热度、用户行为、性能监控数据统计需要安装“高级系统监控”插件

借助于常用的运营数据统计，我们可以对报表系统做一个整体的评估，对整体的访问量、模板热度、模板性能做到心中有数

2、深入的用户行为数据分析

作为数据分析的先锋，只要有数据源，没有IT做不了的运营数据分析。FR会将用户的访问数据存储至logdb数据库当中，可以直接通过设计器链接数据库定制运营所需分析模板

我们需要关注logdb数据库中的两张表与一个字段

表：PUBLIC.FR_EXERECORD

该数据表是报表正确执行日志表，即如果报表执行成功，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

表：PUBLIC.FR_FSRECORD

该数据表是为了统计一段时间内，系统的使用情况，用于管理员查看在线用户数及用户系统使用情况，因此用户登录决策系统时，将登录信息保存入库，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

字段：BROWZER

该字段记录了客户端访问报表所用的浏览器版本以及移动端信息terminal：包含终端类型、app还是h5等信息。例如：“terminal”：{"OS"："app"，"type"："mobile"}

借助于以上内容，我们就可以定制出自己所需的数据分析报表，重新把控报表系统的运营情况，为后续的迭代提供指引

3、主动推送与推广

帆软为每一种报表使用方式与场景都提供了消息推送的服务，包括了：平台消息推送、微信/钉钉消息推送、APP推送、邮件推送等

最近在研究商超零售的数据分析，有不少干货和想法可分享。此前，一直注重店铺管理、商品库存管理、财务绩效管理的数据分析。后来发现，无论是零售商铺的选址，还是百货商场的招商营运，都有不少需要运用到数据管理思维的地方。

店铺选址前或者招商营运前都要进行市场调研，小规模的店家可能会说，我照自己的经验，观测人流量以及周边店铺的经营情况来判断，这样的方法确实是有迹可寻。但是，店铺不是放着让你来选的，店铺商也是需要去谈的，甚至对于那些成体系的，每年都在扩张的一些企业，必须需要一套成体系的数据分析方法论来指导。

一、市场调研的要点

1、着重于项目周边状况调查，如：业态布局、购买力等；

2、网点及竞争对手调研的要点

3、收集品牌资源，是否符合定位，有无可备选方案，效益最大化；

针对选址，

可采用常用的SWOT分析模型，分析内部环境以及外部环境的优劣势；而后采用3C模型（Company商铺，Customer顾客，Competitor 竞争者）对开店的选址分析；看附近1小时经济圈、2小时经济圈、3小时经济圈的覆盖范围。

而正式营运之后，最主要关注的就是客流量。

传统零售的数据是基于交易客流，基本等同于俗称的会员。商超里面的客流其实分为交易客流、返店客流、进店客流、到达客流、潜在客流。这里最容易获取的就是交易客流，因为企业现有的CRM系统或者收银系统基本都能涵盖这部分客流。怎么得顾客数据？这就要建立一整套的全顾客全消费行为管理的客流分析系统。

客流数据分析建模

二、如何去经营分析？

经营分析是指商业运营管理者通过数据采集并运用统计、分析、图表呈现等方式，对商场整体经营情况进行深入解析。

确定这样一个流程后，经营分析按照时间划分一般分为日、周、月以及一些关键时期，比如活动、法定节假日等等。形式以经营报表为主。

大体分析内容

经营分析的指标解析

做好全百货的经营分析要发挥主观能动性，有了数据和图表，要做好经营分析，还要发挥人的主观能动性，营运人员需根据数据和图表阐述现象并提出相关建议，加强与店铺、品牌负责人的沟通和联系，充分了解店铺的经营现状。

三、关于品牌店铺活动的分析

经营分析案例分享及关注点（日经营分析）

以上每日的客流与销售趋势图，需要关注波动趋势、波动周期和波动异常。比如波峰大多是重大节假日或企划活动，或者特殊事件。

店铺活动分析

活动前期搭建好相关指标，收集活动数据，实时监测分析。

至于如何搭建这样的分析体系，譬如以上用finereport搭建的活动监测模板，这里不多赘述。前提需要明确分析的指标，之后就是数据收集、整合、分析、展现的额工作啦~

我们正处在互联网高速发展的阶段，快节奏的今天，越来越多企业需要的是能够为其带来直接价值的东西，往往会忽略数据和报告给企业带来的实际价值。事实上一份有效的大数据分析报告能够对企业产生很大的价值。

大数据分析报告的价值

1. 了解客户

大数据可以把我们的触角深入到某个社区、某类人群、某种具体的产品，来了解他们的真实情况；

2. 了解自身

大数据不仅是面向客户，同样也能面向企业自己。自身的产品生产流程、产品特点的定位、产品布局，这些都可以借助大数据进行更好地调整。也许只是将两个步骤调换顺序，可最后的效果却是天翻地覆。

3. 做好运营

大数据在广告运营方面有着十分强大的作用。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。

4. 开展服务

企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。

也就是说，真正有价值的大数据分析报告能够在中宏观规划、微观/细分市场分析、方案执行和策略部署等方方面面为企业带来价值。

那么大数据报告怎么做？

1. 要有一个好的框架

跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。

2. 数据获取

有了具体的问题，你就需要获取相关的数据了。这时，应该慎重考虑从哪个渠道获取数据更加快捷有效。好的分析一定要基于可靠的数据源。在正确的数据基础上做分析，才能找到正确的结论。

其次，就是对数据采集的对象、过程和处理方法进行评估，看数据是否具有时效性、代表性。

3. 数据预处理

现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据分析，或分析结果差强人意。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

4. 数据分析

在数据分析前，要做到充分沟通、理解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到一个什么目标。

5. 分析报告

这时候展现出了数据分析师的表达能力，如何深入浅出的讲述自己的报表，是自己数据分析是否落地的核心。

在企业中，数据分析师的角色十分重要。没有数据指引的企业犹如没头苍蝇到处乱飞。

如何成为一名数据分析师？

上海数据分析网当前我国数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证。通过培训考核，工信部教育考试中心颁发《数据分析师职业技术证书》，数据分析行业协会颁发《数据分析师证书》，此证书是申请成立数据分析事务所的必备条件之一。

CPDA至今已走过14个年头，目前，全国已培养两万多名持证人员，分别在专业事务所以及数据分析相关行业工作，待遇丰厚，前景明朗。

数据分析师课程架构

课程特色

线上-线下相结合的教学方式

CPDA数据分析师培训采用面授课程加远程学习相结合的方式。面授课程主要侧重于实际应用，集中利用每周六、日上课，共计8天48课时，采用案例教学、互动教学、头脑风暴、深度讨论相结合和方式全面讲解数据分析知识。

远程学习为一年期的网络辅助教学，包括课前知识准备、课堂学习课件、模拟考题、在线答疑及案例实解等内容。

强大师资团队

作为由中国商业联合会数据分析专业委员会、工业和信息化部教育与考试中心在上海唯一的授权管理中心，秉承着对每一位学员负责的态度，我们聘请了专业的数据分析教师团队，带你挖掘数据深处的秘密，大数据大有可为！

最权威的认证

一年四次认证考试，通过后颁发双项认证：

1、中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《数据分析师证书》，是将来进入数据分析师事务所工作的前提，唯一的行业从业证书。

2、工业和信息化部教育与考试中心颁发《数据分析师职业技术证书》，在工信部官网可直接查询。

课程体系

第七次课改后采用全新教材，课程内容涉及到数据分析基础、市场营销、战略管理及供应链管理等多方面知识。为此，我们推出了新型课程体系！