推荐一些简单的，日常工作能实际应用，或者个人学习数据分析、可视化有必要的工具。

希望大家能真的用起来！

推荐顺序：

能中文版的，尽量不推荐没汉化的，密密麻麻我也头疼；

能“傻瓜式”使用的，尽量不写代码，怕把你们吓跑；

能免费的尽量不付费，破解咱不提倡哈。

本文章提要：

纯可视化图表生成（3个）可视化报表类（1个）商业智能分析（3个）数据地图类（2个）可视化大屏类（3个）数据挖掘编程语言（2个）

纯可视化图表生成类——适合开发，工程师

Echart

一个纯Javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或网页的统计图表模块。可在Web端高度定制可视化图表，图表种类多，动态可视化效，各类图表各类形式都完全开源免费。能处理大数据量和3D绘图也不逊色，据说结合百度地图的使用很出色。

Echart还是多用于一些开发场景的，但它也衍生了一个0代码的图表生成器—“百度图说”，我体验了下，操作基本上就是选择图标，把数据复制过去，然后生成图表，保存为图或者代码嵌入。

AntV

AntV又是蚂蚁金服出品（阿里系）的一套数据可视化语法，貌似是国内第一个采用The grammar Of Graphics这套理论的可视化库。antv带有一系列的数据处理API，简单数据的数据归类，分析的能力，被很多大公司用作自己BI平台的底层工具。

Highcharts

说道Echarts，都会拿来与Hicharts对比，两者有点像WPS和OFFICE的关系，倒不是说Echarts怎样，日常图表动效Echarts完全够了。

Highcharts同样是可视化库，只不过是国外的，商用的话需要付费。其优势是文档详细, 实例也很很详细，文档中依赖哪些js脚本，css都十分详细，学习和开发都比较省时省力，相应的产品稳定性较强。

可视化报表类——适合报表开发、BI工程师

FineReport

一个报表软件，企业级的应用。用于系统的开发业务报表，数据分析报表。也可集成在OA，ERP，CRM等应用系统内，做数据报表模块，也可以开发成财务分析系统，就看你如何驾驭数据了。

两大核心功能是填报和数据展示，但我觉得比较惊艳的一点是，它内置了大量的图表和可视化动效，可视化很丰富，完全没有印象中做报表那种古板的风格。多以它能做出格式各样的dashboard、甚至是可视化大屏，一点不虚。

我之前工作有段时间拿finereport，感触最深的是开发报表很省力，10张门店报表以往做10张excel的，在他里面就是一个参数查询，然后批量导出，用一个模板。

所以有号称：

工作用小屏，决策用大屏。办公用微软，经营用帆软。

商业智能分析——适合BI工程师、数据分析师

Tableau

几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。

因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。

FineBI

自助是BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。

有别于Tableau的是，它更倾向于企业应用，从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

PowerBI

软继Excel之后推出的BI产品，可以和Excel无缝连接使用，创建个性化的数据看板。

数据地图类

很多工具都能实现数据地图，比如上面提到的Echarts、finereport、tableau等。

这里强烈安利的Power Map 2016，可以快速体验一把爽。

还有比较快速的，地图慧

内置的是百度地图，选择模板、上传数据、保存地图很简单的3步。

可视化大屏类

阿里DataV

天猫双十一大屏就用DataV做的，是阿里云的拖拽式可视化工具，主要用于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，像一些展览中心，企业管控中心用。

不需要编程，通过简单的拖拽配置就能生成可视化大屏或者仪表盘。

FineReport

上面提过，这个工具它也能做可视化报表，也能做大屏。

因为后端通常连接业务系统数据，所以可以实时连接业务数据，做企业的一些经营数据展示。比如展览中心、BOSS驾驶舱，还有城市交通管控中心、交易大厅等。

数字冰雹

产品技术不了解，也只是有幸在一次活动上见过。

专注于做数据图像、三维处理、数据分析等相关业务，通过图像可视化方式呈现数据分析，在智慧城市、工业监控用的比较多。

就是商业的，不过官网上有很多大屏设计，可以提供灵感。

数据挖掘编程语言——适合技术性数据分析师、数据科学家

典型如R和Python

R-ggplot2

Python

对于互联网从业者，经常会提到一个词——用户画像。作为一名刚主要做用户画像DMP的数据PM，工作中总是会被需求方问到——

我要查看XXX的用户画像 或是 能否能够XXXX类用户的画像。 抑或是有别的产品会问到：你们是怎么做用户画像的？

然而在沟通的过程中，我发现，不同的人对用户画像的理解差异还是非常大的。有的人认为用户画像就是包含了用户的详细的信息，有的人认为用户画像是能够反映出一个群体的统计学特性，有的人认为用户画像可以做用户研究.....这些想法或多或少有一些片面的，本文就用户画像的基础知识进行说明，并结合一些DMP产品进行分析，同时对用户画像在K12产品中的应用做一说明。

1、当我们谈论DMP和用户画像时，我们在谈论什么？

此部分结合常见DMP&用户画像定义和我工作中对DMP&用户画像的定义进行说明

用户画像是DMP中非常重要的一个环节，因此将DMP和用户画像拆开进行说明

1.1DMP

1.1.1 DMP是什么？

DMP即 datamanagement system,数据管理平台，单从名称上来看，这个定义还是非常宽泛的，所以国内很多企业或者个人会将dmp的核心功能理解错。

结合我的理解，DMP其实是一个全面的数据收集，加工，整合的平台，吸收各种数据源的数据，以用户为基本单位，清洗，整理形成结构化的数据表，并进行用户标签的计算，以期能够精准的描述各种用户。

纯碎的DMP平台是指小型的、定制能力极强、中立性好的DMP技术服务商。美国DMP市场是极度细分的，中国市场是高整合的，往往DMP的需求是和DSP、SSP紧密联系在一起的，目前还很难有纯粹的DMP平台。

1.1.2 DMP可以做什么

精准营销，广告投放，个性化推荐，其他应用

1.1.3 DMP的基础架构及数据加工流程

DMP的基础架构：

DMP的数据加工流程：

1.1.5 DMP的实际应用（市面上能够看到的产品）

DMP广告平台：腾讯广点通、阿里妈妈达摩盘；

独立第三方DMP：talkingdata、神策数据；

个性化推荐：今日头条、一点资讯、淘宝、京东等；

说明：个性化推荐的应用我们能够感受到，但是背后的逻辑我们是看不到的

其他应用

1.2用户画像

1.2.1 用户画像是什么

关于用户画像，有两类定义：User Persona 和User Profile

User Persona：是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户。例如，在用户调研阶段，产品经理经过调查问卷、客户访谈了解用户的共性与差异，汇总成不同的虚拟用户；

经典案例——《用户体验要素》中提到的用户画像

UserProfile：根据每个人在产品中的用户行为数据，产出描述用户的标签的集合。例如猜测这个用户是男是女，生活工作所在地，喜欢哪个明星，要买什么东西等。

本文所提到的用户画像，指的是User Profile

1.2.2 用户画像怎么做

基础数据收集：收集用户在网站内外的静态数据和动态数据；

行为建模：基于用户的基础数据，通过技术手段进行行为建模；

构建画像：通过行为建模，可以输出一系列的用户标签，每个用户的标签都可以形成一个集合，这个标签的集合可以表示出这个用户的特点。

1.2.3 用户画像的常见应用

个性化推荐（电商、资讯类产品）、风控、预测等

1.2.4 用户画像与DMP的关系

DMP是数据管理平台，可以简单理解为，把数据提供到DMP平台，DMP平台输出一系列标签，或其他想要的结果。

用户画像是输入用户数据到DMP，DMP输出了用户标签。

DMP不只可以输出用户标签，也可以输出其他的标签，比如输入文章，输出文章标签。

因此，用户画像是DMP的一个应用方向。

2 相关产品介绍

由于用户画像主要是作为底层应用，因此它的很多应用都是能感知，但不可见。比如电商平台的个性化推荐页面，资讯类App首页的个性化推荐背后，就是用户画像在发挥着作用，用户标签和内容标签/商品标签进行智能组合。

由于本人从事K12教育行业，所以只选取了两类竞品：开放DMP平台、教育类产品，其中以开放DMP平台为主。

3 竞品分析

3.1 开放DMP平台

3.1.1 产品说明

3.1.2 功能对比

达摩盘

广点通

神策数据

说明：神策数据看起来更像是一个数据分析工具，但是其底层的搭建、对数据的管理与DMP有类似的地方，并且我们可见的部分即类似BI的功能，可看作DMP在应用层的表现，因此也把它列为竞品

3.1.3界面对比

说明：由于这三个产品均需付费才可体验全部产品功能，界面主要来自于说明文档，可能与真实节面有一定出入

达摩盘-标签

达摩盘-新建标签

达摩盘-人群报表

达摩盘-人群明细

达摩盘-整体报表

广点通操作界面

广点通-创建广告

广点通-创建广告2

神策数据-用户分析-事件分析

神策数据-用户分析-用户属性

3.1.4产品底层技术架构思考对比

说明：

1）此部分内容为通过产品体验和阅读说明文档，思考抽象出可能的底层架构，并非真实情况；

2）产品底层技术架构：我们所看到的功能模块，都是由不同的技术模块相互协作实现的。产品底层技术架构描述了产品对应的底层技术模块、以及模块之间的关系。

达摩盘

神策数据

3.1.5总结

总结来看，达摩盘和广点通是DMP在互联网广告中的典型应用。DMP是定向广告投放最核心的大脑，DMP提供的用户画像，是进行定向广告投放的最核心最关键的一步。达摩盘和广点通最重要的目标是，把对的广告在对的时机，展示给对的人。

而对于神策数据，这一类数据分析工具，DMP在数据分析、数据可视化的过程中也发挥着非常重要的作用，哪类用户的哪类行为比较突出，哪类用户在未来会产生什么样的行为。

3.2教育类产品

用户画像DMP在教育类产品中的应用——

（1） 洋葱数据个性化课程制定（类似自适应学习）；

用户在学习前，先进行测试，根据测试情况为用户制定个性化课程包，如下图1；

图1

用户完成学习，根据用户学习测试结果，展示可视化学习分析报告，如下图2

图2

4 用户画像怎么用？

用户画像是一个的底层产品，用户画像的应用通常难以看到。那么，用户画像该怎么用呢？结合对DMP产品和教育类产品的分析，用户画像的应用总结如下：

（1）用户标签可视化——

相关产品的功能：广点通和达摩盘将用户标签直接展示出来，用户可直接选择标签，并且对标签进行组合，选出目标用户，然后投放广告。

可借鉴场景举例：比如说，我想对今年刚报课程并且消费能力比较高且学习认真的这批学员发送一条推送消息，希望他们能够参加一场直播，促进其对知识的掌握。那么可以直接选中：新用户+消费能力高+学习认真这几个标签，然后对这部分用户发送短信。

好处：精细化运营，提高ROI；简化操作

（2）用户标签关联分析：

相关产品功能-广点通lookalike：（1）提供种子用户；（2）筛选种子用户特征；（3）将种子用户与腾讯用户进行匹配，进行人群扩展

可借鉴场景：一批用户购买了商品A，我想要找出与购买这一商品相似度比较高的用户。那么可以将这批用户的信息导入到DMP，计算出这批用户的标签，再通过关联分析，找到和这批用户相似度比较高的用户

（3）个性化推荐：

相关产品功能：个性化课程制定

可借鉴场景（以K12教育为例）：

（1）针对未注册用户，根据其访问行为，为其推荐个性化课程页面，提高购买转化率；如果是通过互联网广告进来的用户，则可以为其制定个性化落地页，提高注册和购买转化；

（2）针对注册未购课，根据其浏览行为，为其推荐个性化课程页面，提高购课率；

（3）根据用户学习行为（主要是做题情况），为其制定个性化试题和学习建议。

本人k12教育数据PM一枚，欢迎大家交流，共同成长~

文 | 帆软数据应用研究院 任敏

一、为什么要做竞品分析？

以笔者比较了解的加点、3C产品厂商为例，企业在信息化建设过程中会选择做内部数据分析，例如销售、生产、库存等，这对企业了解自身整体运营情况非常有用，但是这些信息对把握市场动态、了解客户需求来说作用十分有限，而对外部数据的分析工作可以帮我们很好的弥补这些不足。

竞品分析是外部数据分析中非常重要的一个模块，尤其是对一些家电、3C产品为主的企业，会有大部分的营销渠道是通过B2C的方式在电商平台上完成的。如果能将这部分数据包括竞争品牌的经营数据拿到，采取对比、关联、趋势、因果等方法进行分析，会给企业经营带来意想不到的好处，总结如下：

电商数据自动分析处理，更高频、更准确，避免传统人工采集带来的信息延迟、错漏、耗时等问题；

了解自己品牌产品的市场份额及竞争力，有助于及时调整营销策略；

对比竞品的价格分布，规划自己品牌的价格带，有利于渗透市场；

分析促销的频度、深度和效果，制定适当的促销策略，抢占市场；

分析品牌特征，加速主流产品的资源倾斜，最大化市场占有率；

了解客户评价，反馈引导产品及服务改良或创新。

二、品类品牌分析

竞品分析第一步要做的是找到分析对象，这个对象指的就是竞争对手，家电和3C产品在国内市场中的品牌很多，竞争也相当激烈，按照市场区域分布及产品类别很容易找到对应的竞争企业及品牌。

参考市场主流分类方法，按照产品外观、功能、性能等角度，将竞品品类进行细分，并与自身的产品品类结构进行对比，找出缺失和多余的细分品类清单，再分析这些品类目前的销售趋势：

如果缺失的品类市场趋势利好，则考虑产品引入，抢占市场；

如果多余的品类市场趋势低靡，则考虑放弃该品类，及时释放资源。

有助于企业调整自身产品品类结构，跟随市场方向、避免资源浪费。

三、市场份额分析

品类结构梳理出来之后，接下来就是对不同品类的市场份额的分析。

同一品牌不同品类销量销售额对比分析，了解不同品牌的主流产品类别、结合成本，分析毛利率和净利率，得出不同品类对销售盈利的贡献程度。

同一品类不同品牌销量销售额占比分析，了解自己所占的市场份额。

按时间维度做走势分析，了解销量占比的变化情况，对于连续下降的情况进行分析，可能是竞品提前做了促销宣传或是拉低价格等手段，避免打破品牌战略的平衡状态，导致市场重新洗牌，到时候就非常被动了。

四、价格渗透分析

某一品类的销量高并不代表该品类的销售额一定高，同理，某一品类的价格高也并不一定代表该品类盈利多，对于关键产品参数相似的品类，价格往往决定市场走向，所以如何在最大化单品盈利和市场接受程度两者平衡中找到属于自己品牌的价格区间显得尤为重要。

就单一品类来说，不同企业对于产品研发生产的投入是不一样的，简单的可分为高端、中端、低端产品三种定位，不同定位也有不同的成本和对应的价格，做不同品牌价格区间与销量的对比分析图，如果某一品牌在高端产品有着绝对的市场占有率和竞争力，而低端产品市场品牌混杂收益不高，那么可以选择中端定位来主推产品。

在同一定位层，如果在某一价格区间竞争激烈，在成本可接受范围内，可以考虑下降一个价格区间，避开锋芒进行产品定价，对于新产品的投放和市场渗透来说是非常有帮助的。

价格带分析可以帮助企业了解自身所处的定位区间，及时调整价格策略，避免价格带留有太大空白，导致竞品垄断。

五、促销活动分析

电商平台上会经常根据季节变化、节假日或集体性活动来开展促销活动，例如五一、双十一、夏季空调促销等。

对竞品价格和销量的监控可以有效识别出其是否有促销活动，可以针对性的制定应对措施，防止市场大面积流失；

对往年促销活动开始时间点、持续时间、次数的分析，得出促销的频度，以此制定今年的促销策略；

对促销过程中价格和销量的走势分析，再做同比、环比分析，可以看出其促销的深度和效果，再和竞品的促销效果做对比，对后续的促销工作有指导意义。

六、客户评价分析

对电商数据分析中比较重要的一个模块是客户评价分析。

根据产品SKU获取客户的评价内容，分析其好评率和差评率，得出其客户评价的整体情况，同时也可以和竞品做对比分析。

对具体的评价信息进行关键词检索，可以统计出企业关注的一些产品或服务问题，例如空调的制冷效果、噪音大小、安装乱收费等，找出不同品类中最突出的问题，反馈至产品进行设计改良，或者找竞品中问题较少的产品，拆解分析参考改良。

客户的评价是对产品在实际使用中的反馈之声，能够帮助企业真切的认识到产品外观、功能、性能上的不足，而针对这些不足的改善也是最能够把握住客户把握住市场的地方。

七、营销趋势分析

通过对自身数据或竞品数据的长期监控，可以进行营销趋势的相关分析。

根据相对稳定的销售额年增长率情况以及季节、节假日等相对规律的周期性质的变动情况，来提前预测下一个时间节点的市场需求量，及时调整企业自身的采购计划、生产计划等，避免货物大量积压或缺货断货现象的发生；

根据不同品类的销售走势情况，确定主流产品，及时资源倾斜，最大化利益，对没有市场竞争力的老旧产品及时清仓淘汰；

分析竞品的营销趋势，掌握竞争对手的营销方向，根据情况及时调整自身的营销策略。

本文以品牌商的角度从市场层面进行分析，并未涉及到店铺维度的分析，所以没有讲解客流量、转化率、订单等指标。

如有对以上内容的数据获取、实施落地感兴趣的可直接留言，联系笔者。

之前研究过数据图表的最佳表达方式。随着手机端应用层出不穷，数据图表也不断沿用到手机端：健康、天气、股市、商务、办公。相比web端展示数据的空间优势，App端要兼顾手持设备的便捷，要考虑移动端屏幕的大小和属性，还要考虑可视化图表能否提升APP的气质。

而在工作中，这一类的移动端图表则更多地反应在报表上，可能叫移动端报表，移动驾驶舱，抑或是移动数据分析，简单来讲就是把常见的报表、数据分析报告投到移动端，用于业绩指标监控和业务数据查询。主要的受用者是经理人和管理者。

那么到底如设计出实用简洁的移动端报表呢？本文试着借助FineReport软件，运用设计APP的思路，设计一个能随时随地查看数据、分析数据的移动端报表。

就使用者而言，移动端报表讲究随时获取，所以在设计上，需要避繁就简，直击重点。可以从基本元素设计、驾驶舱主页布局设计、数据选择、报表层级设计这4个维度来展开阐述。

1、基本元素设计

数字和图形是主要组成元素，占据了报绝大多数版面，要达到更好的展现效果就需要发挥不同元素的特长。

（1）数字

数字的表达，直观、简洁，且占用空间少，是最直接展示方式。例如股票中的大盘数据，一眼就能看到市场的当前指数。

在移动驾驶舱场景中适合应用于重点业务指标的展示，在报表的最显眼位置放入诸多重点数字可以快速地一览业务的全貌。

其缺点在于无法更深入的了解数字的背后的趋势，占比，分布等更深层次的含义。

举例一：应用于产品“健康”中的数字展示

（左侧：APP图片来源iphone自带“健康”。右侧：报表图片来源于“移动端驾驶舱>>驾驶舱素材>>数字”）

举例二：应用于股票产品中的数字展示

（左侧：APP图片来源于“雪球”。右侧：报表图片来源于“移动驾驶舱>>日/月报体系>>银行运营日/月报”）

（2）图形

图形在数据内容的表达上表现的更丰富，在视觉上也能达到更好的效果。在移动驾驶舱场景中适合应用于业绩达成率、重点指标走势等，以便用户对业绩现状与趋势有更加直观的把控。但是，图在APP中占用的屏幕空间相比而言较多，竖屏3个图形已经占据全屏，如何放置更多的数据，必须要从设计上入手。

① 瀑布流

从上至下排列图表，此时要注意以稍大的篇幅突出重点数据，弱化次要数据，尽量让主次数据的图表类型不一致，建议每个模块单独采用一种图表类型，这样使得整个页面层次清晰，内容丰富，减轻用户对数据展示的疲劳度。

② 轮播展示功能

即在同一块图形展示区域内轮换展示图表内容，有效节省移动端的展示空间，避免大量的纵向滑动。

（3）表格

由于手机屏幕大小的问题，移动端只适合一些字段较少的表格，竖屏情况下，不宜超过6列，还要看每列的内容情况，如果数据内容很多，会显得很拥簇，视觉效果会大打折扣。

在移动驾驶舱场景中，纯表格并不适宜，原则是：善用，少用。

（4）数字与图形的联动

上文所述，图占用空间但内容表达丰富，数字直观但缺乏解释度，我们需要把它们结合到一起，通过各种功能让数据内容表达具有关联性，操作简单，数据更易解读。

数字和图形的联动，需要考虑使用的便利性。一般用户的思路是，看到一个数值，还要想看更详细的内容，例如趋势、占比、对比等，就需要图表联动的方式。

数字与图形联动方式：

① 上下联动

图置于屏幕最下方，保持常态，上方是各种不同的业务、场景指标，点击后，图形会随点击的业务数据内容变化而变化。

（左1：APP图片来源于IPHONE“股票”。右2右3：报表图片来源于“移动端驾驶舱>>驾驶舱素材>>数字and图形联动”）

② 左右对照

左图右数或者右图左数的排列方式，一般适用于仪表盘，对业绩达成进度进行可视化展现

（图片来源于“移动端驾驶舱>>驾驶舱主页>>名片”）

② 上下对照

最常见的上数下图的排列方式，常见于利用柱形图、折线图、饼图对业务数据的趋势、占比进行可视化分析，这里不再举例。

2、移动驾驶舱主页布局设计

有了报表的展现元素，现在需要一个合理的布局方式将其融合到一起，让用户能直观、迅速地获取自己所需的数据。

并且考虑层次的设计原则，能对不同的数据对象进行分解与钻取。

这里本着分层设计、合理布局的要素，提供了4种主页的设计方案，让数据在各种布局中体现层次感。

（1）流式布局

所有关键指标均以平铺的方式展开，开发简单，能够快速一览数据内容。每一项指标中用户关注的内容元素均需要表达完整，单一指标项占据的篇幅不小。

这种模式虽然简单，但是由于不在此基础上做跳转等导航，用户要不断下滑才能查阅到所有的内容信息，会带来内容越多，体验越差的问题。

应用场景：指标不多，数据内容为高粒度汇总的情况

（2）名片+钻取

按照业务或者场景进行分类，每一个名片代表一个业务或场景，名片内体现高粒度汇总的数据（重要指标），这样可以一览所有业务以及场景的总体情况。点击超链进入下一页，查看当前业务或场景分类下的指标状态，遵循层次由总到细的原则，依照数据内容的粒度层次依次传递。

与流式布局的区别在于：加入了层级的设计思路，第一层指标汇总层不需要做到面面俱到，用户可以通过钻取的方式来获取该指标相关的更多信息。

应用场景：均可

（3）九宫格式

九宫格的利用方式，和名片+导航的方式类似，每一个九宫格，都是一个入口，可以是一个模块的指标项，可以是一个应用的入口。

应用场景：均可

（4）TAB模式

数据内容能够切分成若干个部分，切分的逻辑可以是同一层级，也可以是不同层级的。

应用场景：多个业务模块，单独的业务模块有单独的数据分析需求

举例1：可以是汇总、细分模式的分析（如原型图所示）

举例2：可以是公司X个不同业务模块的数据分析（如demo图所示）

举例3：可以是销售、生产、财务等不同业务范畴的数据分析

总的来说

移动驾驶舱的主页布局可以是复杂多样的，但是唯一核心不变的是在有限的屏幕里，最直观、无成本地让用户获取自己最关注的内容，并尽可能提供追本溯源的渠道。

3、驾驶舱的数据选择

IT部门为管理者定制移动驾驶舱，报表的布局、美观很重要，但是数据的有效性依然是第一位的，如果报表脱离了数据价值本身，那再好看也没有任何意义，这里的数据选择不展开来细说，以后有机会会单独拿出来阐明。

但是需要强调的是，数据的最大时间粒度需要以天为粒度，否则不会让用户产生关注数据的欲望，用户粘性无法产生。

4、主页与其他报表的层级设计

将数据分层，将界面分层，利用层级设计的原则，有几样好处

可以让数据内容有层次感，符合于用户的浏览思路，由浅入深，由总至细，让用户快速获取重要数据指标

便于用户的交互体验

便于权限分配时，不至于大面积留白

主页与其他报表设计中运用的层次关系：

1、逻辑关系

按照由汇总到细节的方式去做逻辑层，引导用户按照这种思路去寻找自己的数据需求（上述的主页层级均按照此逻辑关系展开）。

例如股票APP中，大盘行情都是在第一层级上展示的，并且利用了数字的展示方式，可以在一屏中一览当日的所有市场行情。点击某一个板块，进入到本板块的内容，相当于进入了下一层级，然后点击具体的某一只股票，这样一层层，浏览逻辑清晰。

股票APP中的层次关系：

注意：有利就有弊。多层次的设计，意味着操作次数的增加，去回的路径会很长。有些数据会埋藏的很深，如果层次设计的不到位，用户可能都找不到想要的数据（建议不超过4层钻取）。

我们需要在整体框架与局部功能的设计上来优化。多层次设计实际上是一个思想，层次的设计实现不见得按照切换页面方式来实现，最终目的是简化用户操作。

2、机构层级关系

除此以外，可以按照公司机构关系来确立层级关系。

例如在上述主页中，不同层级机构管理者均有报表查看权限，通过SQL进行数据权限过滤，不同层级的用户只能看到自己所在层级（所在部门）的数据内容

再例如销售日、月报demo中，每一个不同层级的管理者均有自己的主页，能看到不同层级的报表内容，集团领导看到分公司的数据并一直下钻到最小部门；分公司领导能看到下属部门数据并一直下钻到最小部门，以此类推。

如果不设置层级模式，仅通过一张明细表格来展示数据，会产生大量空白，效果不尽如人意。

以上是以数据分析APP设计的思路角度对移动驾驶舱设计的一些拆解和分析，本文的介绍逻辑是从元素到结构，由浅入深的过程。在实际落地过程中，需要全局把控，从报表结构、数据选择、主页设计，元素搭配组合等方面着手设计，循序渐进，是一项不简单的工程。

不过既然是给老板做的报表，必然是一个不断打磨的过程~~

并购菁英汇

关注

前言：春花烂漫，正是上市公司年度报告密集公布时期，过往一年企业经营有哪些成果，平均每股收益率是多少，未分配利润是否丰厚？这些都是投资者非常关心的核心指标。部分专业人士的阅读习惯，第一眼扫描的可能是“利润表”，而不是“资产负债表”，作为股东，保持对收入和利润的第一敏锐是必然天理，毕竟投资就是冲回报而来的。

有人说资产负债表项目太多，且有不少项目存在“虚胖”，真心看不懂，笔者要告诉你的是“利润表”也同样可以注水，在一些老司机看来，利润表更容易“做手脚”。为此，我们从一位报表使用者（也亦分析者）的角度，就上市公司的“利润表”展开论述和分析，真实触摸它的“轮廓”，探究其中的奥秘。

一、看懂利润表项目

利润表是反映企业一定会计期间（如月度、季度、半年度或年度）生产经营成果的会计报表，揭示企业在某一特定时期实现的各种收入、发生的各种费用、成本或支出，以及实现利润或发生亏损的情况，反映企业经营资金动态表现，属于动态会计报表。

按照项目重要性列示，收入包括营业收入、投资收益、营业外收入；费用按其性质包括营业成本、营业税金及附加、营业费用、管理费用、财务费用、营业外支出、所得税等；利润按营业利润、利润总额和净利润等分类分项列示，以下逐个分析。

1. 首先来了解营业收入，报表使用者都十分重视该项目，营业收入的数据及其变动趋势是评价业绩的关键，是公司产生经营活动现金流量的来源，是评价该公司市场竞争力、盈利能力的主要指标之一。

基于对行业和企业经营环境的了解，分析者可以将本期营业收入与上期进行比较，分析产品销售的结构和价格变动是否异常；接着计算本期重要产品的毛利率，与上期比较是否存在异常，各期之间是否存在重大波动。

其次，可以比较本期各月各类营业收入的波动情况，分析其变动趋势是否正常，是否符合企业季节性、周期性的经营规律，查明异常现象和重大波动的原因。此外，将本期重要产品的毛利率与同行业企业进行对比分析，检查是否存在异常。

通过数据分析，看看企业是否存在收入操纵行为的危险信号，比如计提巨额的坏账准备、销售收入与生产能力比例失调、销售收入与经营现金流量相背离、收入主要来自关联销售等情况，营业收入的计量是企业管理层舞弊和粉饰业绩的惯用手段之一，分析者对虚构收入应保持足够的审视度。

2. 营业成本是指企业所销售商品或者所提供劳务的成本，营业成本应当与所销售商品或者所提供劳务而取得的收入进行配比。

制造企业的生产成本占据营业成本的很大一部分，它的构成主要包括：生产材料（原材料、辅助材料、备品备件、外购半成品、动力燃料、包装物等）和人工成本（生产人员的工资、奖金、津贴和补贴以及直接从事产品生产人员的职工福利费等），有少数企业通过推迟结转生产成本来调节利润，真实了解企业的营业成本是分析产品毛利率的基础工作之一。

3. 税金及附加反映的是企业经营业务应负担的土地使用税、消费税、资源税、房产税、印花税、车船税、城市维护建设税、资源税和教育费附加等，其中城市维护建设税和教育费附加属于附加税，增值税和企业所得税不在此填列，这些应交税金直接与营业收入有关，按照法定比例计算。

4. 销售费用是指企业在销售产品或提供劳务过程中发生的各项费用，包括由企业负担的包装费、运输费、装卸费、展览费、广告费、租赁费（不包括融资租赁费），以及为销售产品而专设的销售机构费用，包括职工工资、福利费、差旅费、办公费、折旧费、修理费和其他经费。通常情况下，销售费用的增减与营业收入的增减是相应的关系，分析者可以计算销售费用比率来检测合理性和销售成效。

5. 管理费用是指企业行政管理部门为组织和管理生产经营活动而发生的各种费用，具体项目包括由企业统一负担的公司经费、工会经费、劳动保险费、董事会费、聘请中介机构费、咨询费、诉讼费、业务招待费、办公费、折旧、存货跌价准备、坏账计提准备、土地使用费、绿化费、管理人员工资及福利费等，管理费用是企业保持经营运转的基础保障。

6. 财务费用是企业发生的各类财务费用，虽是为取得营业收入而发生，但与营业收入的实现没有明显因果关系，不宜将它计入生产经营成本，财务费用包括利息支出、汇兑损失、银行手续费及其他费用。

销售费用、管理费用、财务费用俗称“三费”，同属于期间费用，在发生的当期就计入当期的损益，结转后该项目应无余额。近年来有企业根据特定意图，通过虚减或虚增费用来操纵利润，值得分析者警惕。

7. 资产减值损失是指资产的可收回金额低于其账面价值，其中，资产减值对象主要包括：对联营企业或合营企业的长期股权投资、采用成本模式进行后续计量的投资性房地产、固定资产、生产性生物资产、无形资产、商誉、探明石油天然气矿区权益等。

企业应当在资产负债表日判断资产是否存在可能发生减值的迹象，对于存在减值迹象的资产进行减值测试，计算资产的可收回金额，可收回金额低于账面价值的，应当按照可收回金额低于账面价值的金额，计提减值准备。需要指出的是，因企业并购形成的商誉和使用寿命不确定的无形资产，无论是否存在减值迹象，每年都应当进行减值测试。

资产减值迹象很大程度在于企业管理层的主观判断和方法选择，历来都是管理者调节利润的“隐型武器”。

8. 公允价值变动损益是指企业以各种资产，如投资性房地产、债务重组、非货币交换、交易性金融资产等公允价值变动形成的应计入当期损益的利得或损失，即公允价值与账面价值之间的差额。

通过支付一定的成本取得一项资产之后，后续采用公允价值计量模式时，期末资产账面价值与公允价值之间形成的这个差额，对上市公司的净利润与应交所得税有影响作用，需要根据持有期间与处置期间分别确定。此外，可供出售金融资产公允价值变动应计入“其他综合收益”，不在此项目核算。

9. 投资收益是指企业对外投资获得的收入(所发生的损失为负数)，如企业对外投资取得股利收入、债券利息收入以及与其他单位联营分得的利润等，企业处置交易性金融资产、交易性金融负债、可供出售金融资产实现的损益，也在该项目核算。

10. 新增“资产处置收益”行项目，反映企业出售划分为持有待售的非流动资产（金融工具、长期股权投资和投资性房地产除外）或处置组时确认的处置利得或损失，以及处置未划分为持有待售的固定资产、在建工程、生产性生物资产及无形资产而产生的处置利得或损失，债务重组中因处置非流动资产产生的利得或损失和非货币性资产交换产生的利得或损失也包括在本项目内。该项目应根据在损益类科目新设置的“资产处置损益”科目的发生额分析填列，如为处置损失，以“-”号填列。

11. 新增“其他收益”行项目，反映计入其他收益的政府补助等，该项目应根据在损益类科目新设置的“其他收益”科目的发生额分析填列。

12. 营业外收入是与企业业务经营无直接关系的各种收入，主要包括：非货币性资产交换利得、出售无形资产收益、债务重组利得、企业合并损益、盘盈利得、因债权人原因确实无法支付的应付款项、政府补助、教育费附加返还款、罚款收入、捐赠利得等。营业外收入并非由企业经营资金耗费而产生，不需要企业付出代价，实际上是一种纯收入，不需要与有关费用进行配比。

13. 营业外支出是与企业业务经营无直接关系的各种支出，主要包括：固定资产盘亏、处置固定置产净损失、出售资产损失、债务重组损失、罚款支出、捐赠支出、非常损失等，其中“非流动资产处置损失”为单列，营业外支出是与营业外收入相对应的项目。

企业正常经营，通常营业外收入和支出都不会太多，有些项目很少发生，一旦发生则都有其具体情况和原因，如果是固定资产盘盈、待处理财产损溢、其他应付款等账户出现激增，分析者应予以关注，有无人为调节痕迹。

14. 新增“持续经营净利润”和“终止经营净利润”行项目，分别反映净利润中与持续经营相关的净利润和与终止经营相关的净利润，如为净亏损，以“-”号填列，这两个项目应按照《企业会计准则第42 号——持有待售的非流动资产、处置组和终止经营》的相关规定分别列报。

15. 其他综合收益反映企业未在损益中确认的各项利得和损失扣除所得税影响后的净额，也认为是直接计入所有者权益的利得和损失。其他综合收益列报的内容包括：可供出售金融资产公允价值变动形成的利得和损失、可供出售外币非货币性项目的汇兑差额形成的利得和损失、权益法下被投资单位其他所有者权益变动形成的利得和损失、存货或自用房地产转换为采用公允价值模式计量的投资性房地产形成的利得和损失、金融资产的重新分类形成的利得和损失、套期保值（现金流量套期和境外经营净投资套期）形成的利得或损失、与计入所有者权益项目相关的所得税影响所形成的利得和损失等等。

二、利润表分析

在了解主要项目后，报表使用者可以利润表为对象，从多个角度分析企业的盈利状况和经营成果，了解公司的盈利状况和获利能力，并通过收入、成本费用的分析，具体判断公司获利能力的高低。

通过对利润表的水平分析，从利润的形成角度，反映利润额的变动情况，揭示企业在利润形成过程中的管理业绩及存在的问题；而对利润结构变动的分析，主要是对利润表垂直分析，揭示各项利润及成本费用与收入的关系，以反映企业各环节的利润构成及成本费用水平。

通过利润分配表的分析，反映企业利润分配的数量与结构变动，揭示企业在利润分配政策、会计政策以及有关法规变动方面对利润分配的影响；通过对分部报表的分析，反映企业在不同行业、不同地区的经营状况和经营成果，为企业优化产业结构，进行战略调整指明方向。

1. 企业盈利能力分析

产品毛利率=（营业收入-营业成本）÷营业收入×100%

毛利水平反映了企业初始获利能力，它是企业实现利润总额的起点，可以表明对营业费用、管理费用、财务费用等期间费用的承受能力。

利润率是实现的利润总额与营业收入之比，其计算公式为：利润率=利润总额÷主营业务收入×100%

通过对利润率的分析，可以了解企业每实现一元收入所获得的利润水平。

总资产报酬率是指实现的净利润（税后利润）与总资产平均占用额之比，该指标反映企业利用全部资源的获利能力，其计算公式如下：总资产报酬率=净利润÷总资产平均余额×100%

或者用收入净利率×总资产周转率来计算，由公式可以看出，总资产报酬率取决于净利润水平和总资产周转速度。

净资产收益率又指所有者权益收益率或股东权益收益率，它是获得的净利润占所有者权益平均余额的百分比，其计算公式为：净资产收益率=净利润÷所有者权益平均余额×100%

资本保值增值率是指期末所有者权益余额与期初所有者权益余额的比率，它反映所有者权益保值或增值情况，其计算公式为：资本保值增值率=期末所有者权益余额÷期初所有者权益余额×100%

2. 企业发展能力分析

企业发展能力是指通过生产经营活动获得收益的增长，以及用自身形成的资金取得发展趋势的能力。

收入增长率=本期收入增加额÷上期收入总额×100%净利润增长率=本期利润增加额÷上期利润总额×100%总资产增长率=本期总资产增加额÷上期末资产总额×100%资本积累率=本期所有者权益增加额÷上期末所有者权益×100%

此外，报表使用者可以计算销售费用、管理费用、财务费用各占营业收入的百分比，分析费用结构是否合理，对不合理的费用要查明原因；同时对费用的针对性分析，了解增减变动趋势，以此判定公司的管理水平和财务状况，预测公司的发展前景。

利润表是依据“收入-费用=利润”来编制的，它主要反映一定时期内公司的营业收入减去营业支出之后的净收益，通过利润表，我们可以对上市公司的经营业绩、管理的成功程度作出评估，从而评价投资价值。下面通过一个“新鲜出炉”的实务案例，加深理解和应用。

三、最新实务案例

苏宁易购自2009年起推进转型创新，运用互联网技术再造业务流程、组织体系，建立起了覆盖全客群、全渠道、全品类的运营能力，成为主流零售行业中具备线上线下双向销售及服务能力的大型企业，基于前瞻性的创新布局，苏宁智慧零售模式已经从概念进入到了落地实施并快速发展的阶段。

2018年3月31日，苏宁易购集团股份有限公司（证券代码：002024）公布了2017年年度报告，2017年实现营业收入同比增长26.48%，远超行业平均增速。报表使用者可以从下表了解营业总收入的结构组成和区域贡献，以及与上年的同比增减情况（如未特别说明，单位均以千元计算）：

从上表看出，苏�...

数据平台的建设可以当做一个产品来设计。从广义上来讲，所有以数据驱动为核心的都可以称为数据产品（如数据报表平台，DMP，BI平台），从狭义上来讲，就是公司内部的数据平台。今天我们要讨论的，主要是在公司内部搭建数据平台。

公司的内部数据平台，主要是给各业务提供数据处理、分析、展示，供内部所有部门人员使用的，涉及数据的收集（填报）、数据的整合、业务报表制作、业务员数据分析以及可视化数据展示，目的是让公司内部的所有业务都能通过数据来驱动和辅助决策。简单点讲就是通过数据平台来驱动公司内部的数据化运营。

那么如何设计符合企业实情并能解决实际问题的数据平台呢？

1. 平台建设主导人需要对每一块业务需求有深刻的了解，知道每个业务部门想要看什么样的数据，需要什么样的分析报表；这些数据是否现在就可以获取到，是否需要收集；业务部门通过这些数据分析，是如何推进和改善业务，是否有提升的价值意义。

2. 平台的设计需要根据业务的要求设计符合使用者需要的内容，产品要有层级和结构。如果设计的一张数据报表既要满足管理层的需求又要满足一线业务人员的需要，那么这样的数据产品体验很大可能是比较差的。因为领导和业务人员的关注点不一样，看数据的视角也不一样。领导往往需要一些能帮助把握大方向的关键指标，并且希望知道这些指标之后的问题是什么？原因是什么？所以给领导设计的报表需要直观易懂，并且能够基于这些指标的一场定位到问题。而业务人员更在乎业务的执行，关注的数据往往粒度很细，需要知道各项指标的明细。

领导关注的报表（FineReport制作）

销售领导关注的指标明细（FineReport制作）

3. 数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。（比如服装行业的“断码”，从领导层来讲，公司仓储的服装全部尺码如果不完整就是断码；从仓库的仓管员角度来讲，仓库内的服装尺码不全就是断码；从门店的业务员角度来讲，客户需要的尺码当前门店无货就是断码）。公司的业务系统各有不同，数据口径不一，数据孤岛问题，导致数据的质量和结构也千差万别，越是这样，数据仓库的数据建设就显得尤为重要。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据平台的数据质量。

4. 工具选型上，有报表平台、BI。报表平台适合构建基础的规范化的数据平台，从明细报表（表格类）的，项目档案，文件报备，数据填报，数据报表，业务主题分析，文中的所有demo就是用FineReport制作，侧重于展示和报表管理。BI侧重于分析，拿到数据可以自己拖拽维度来分析，不同于报表受模板框架的限制，涵盖简单的明细报表、分析报表和主题分析，制作要简单很多，大数据量的处理性能也强劲很多，代表：FineBI、Tableau.

下面我们就从实战的角度来加以阐述。

某公司是一家电商公司，那么该公司的各部门需要看哪些数据呢？首先收集日常常用的数据指标，哪些是经常要查询的，哪些是要日常填报的，这些在过往的经营中都有备案，好收集。这就构成了日常的基础查询类报表，这类报表最占大头。

其次，我们可以观察一下各部门的KPI是什么？下放到团队以及个人的KPI是什么？是否能以具体的数字来量化？如果对负责支持的部门的KPI不了解，就去寻求部门领导帮助（使用者最懂要什么），不落实指标如何能设计出好的数据报表？通常粗略的，例如采购部门的KPI基本就是销售额、订单数、销售毛利润、采购成本；运营部门的KPI就是新老用户述、留存率、复购率、用户流失、转化率，市场部门的KPI就是PV/UV、新客数，这就构成了各部门日常管理的报表。

那么知道各个部门的核心KPI后，下一步就是针对一些特定场景的主题报表。主题报表往往是记录某一事件，其中的指标都是相互关联的。

比如，我希望知道这个月我的绩效完成的怎么样？在团队内排名是提升还是下降？每个人的绩效结果明细是怎样的？——这就构成了日常考核报表。

又比如在分析产品时，需要重点关注某些产品的相对市场份额和市场增长率，则要建立波士顿矩阵分析，以便让资源有效地分配到合理的产品结构中（当然还有其他分析角度）——这就是品类分析。

产品分析（FineReport制作）

再从业务分析和使用场景入手，拿采购部门的小王来说，他是怎样看数据的呢？

每天早上，我希望知道昨天的销售情况怎么样？所以这时候应该设计一张基础查询报表给到他，这张数据报表应该具有以下功能和内容：

1.能够查看昨天以及过去各时段的数据；能够按照产品、地域来统计；能够与过往的平均值做比较，看看是不是某区域某产品的趋势上有大的变化，是不是广告投放，活动推广带来的，影响大不大。其次，每个月，每季度的数据是多少，能够选定时间段自动展示。

请点击此处输入图片描述

2. 指标越丰富越好，如果销售额下降了，看看是不是订单数下降了，订单数没变是不是客单价的问题，是由于商品结构的原因还是活动门槛调整导致的。

3. 数据分析的能够下达的粒度越细越好。比如数据粒度可以从全国下钻到省份，从省份下钻到城市，这样交易额下降了就能知道是哪个省哪个城市出了问题？就能针对性的解决。

请点击此处输入图片描述

经过以上几个步骤，即可形成平台雏形，形成规划文档。但一个数据平台，无论前期规划得多么丰富，也不可能一蹴而就。公司的业务在不断变化，分析的内容也越来越丰富，在这过程中总需要不断磨合和调整，只有不断完善之后，才能形成一个更加量身定制的实用平台。

文/黑人eeej

发布于20小时前

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产品经理

产品分析报告

一、 概况

1. 简介

WPS Office是金山软件股份有限公司自主研发的一款办公套装，可以实现办公软件最常用的文字、表格、演示等多种功能。

2. Slogan：“最全面的办公软件”

3. 体验版本：Android 10.5

4. 设备型号：魅族Pro5

5. 系统环境：Flyme 6.1.0.0A

二、 用户画像

1. 用户画像

根据百度指数所显示的数据可得，WPS Office用户分布区域以华南、华东和华中为主，主要集中在广东、江浙沪、安徽和湖北这些省份，以南方为主，这些地区经济水平较高，移动互联网相对普及。用户年龄分布上主要集中在20-49岁，这个年龄段的人群身份以在校学生、职场白领和企业高管为主。另外，用户男女比例约为3:1。

2. 主要使用场景

在移动设备上查看课件/报告/社媒收到的文档

临时有需要，在移动设备上对文档稍作修改

将文档通过移动设备分享给社媒的好友

将文档共享至团队文档中，供部门同事查阅

三、产品结构图

由图得WPS Office共由四大模块组成。其中，「最近」和「云文档」模块下的「搜索」和「管理」功能相同，但跟「稻壳」模块下的区分开（「管理」即为界面右上角外观为三个圆点的按钮）。「新建」即为「最近」和「云文档」界面右下角的“+”按钮。「管理」下面的「我」也是一级模块「我的」的入口，为用户个人信息库，但与「赚稻米」中的「我的」功能不一致，这一个则为用户持有稻米的信息库。由WPS Office的结构图可得，产品中设有多个入口通往开通会员界面，并且内置多个电商平台如「WPS商城」、「WPS精品课」和「皮肤商城」，除此之外还有不少的广告信息入口如「今日红包」、「领红包」等，可以看出目前WPS Office在产品功能方面已较为成熟而转而投入到对盈利模式的探索中，而且多种方式同时进行，但是不可避免地显得产品尤其是个人信息库模块有点偏重。

四、主要操作流程

1.阅读本地文档

通过最近打开列表

通过搜索

通过打开文档

2.新建文档

3.云协作

创建团队

共享文档

五、核心页面功能——阅读&编辑

根据用户画像部分对用户使用场景的分析，可得用户在移动端使用WPS Office的主要需求是将它作为一个阅读器，以及简易编辑器来做一些小改动，所以「阅读&编辑」页面便是WPS Office的核心页面。因为工作簿和演示文稿类型的文档编辑较为复杂，一般用户选择在PC端编辑，所以对于移动端WPS Office的功能需求比较简单，因此，在这里仅以Word文档为例分析WPS Office的核心页面功能。

一般文档从一台设备转移至另一台设备，尤其是从PC端发送至移动端时，总会担心出现格式错乱或者部分内容显示不了的情况。但是从打开的文档看，在移动端WPS Office打开的这篇文档的表格、排版和公式等都高度保留，所以WPS Office在这方面处理得相当不错。下面对页面进行具体分析：

打开阅读文档页面从上到下有这几个功能：编辑，切换文档，关闭，工具，适应手机，小助手。在这里对几个比较重要的功能展开分析。

「适应手机」：从用户需求而言这个功能十分有必要，而且应该放在页面较为显眼的位置。因为对于一些排版不复杂的文档，原文档在手机屏幕显示的字体大小可能会使用户看得很辛苦，而此时用户的第一反应就是「让字体变大」，同时也不希望字体变大而影响其他阅读体验（比如将页面拉大看，阅读过程需不停往两边拖动页面）。「适应手机」满足了这个需求，只要文档排版不复杂，基本不会影响整体阅读体验，而且按钮位置就在下方正中央，用户可以一眼注意到。

「工具」：「工具」中有三个模块「文件」、「查看」和「审阅」，下面看这三个模块主要有什么功能：

「文件」：基础功能在这里不具体分析，主要说「分享与发送」和「输出为长图片」。很多人除了自己阅读编辑文档之外，还希望通过手机把文档给到社交媒体的好友阅读，WPS Office对于他们而言也是一个「办公协作平台」，所以「分享与发送」也必不可少，它其实对于手机APP而言是一个基础功能，但WPS Office的这个功能设计得人性化的一点就是——它将最常用的社交媒体微信、qq和邮箱放在了外部，可直接选择，更加方便用户操作。「输出为长图片」这个功能如果按Kano模型来看的话应该属于兴奋需求了，这个功能可以将文档转换成长图片的形式。相信不少人会有这样的体验：对于微信好友发来的东西，更愿意是一张可以直接打开看的图片，而不是一个需要下载并启动第三方应用才能查看的文档，看完不需要还要找到它删掉。「输出为长图片」就是解决了这部分人的这一痛点。

「查看」：「查看」其实就是文档主要的阅读选项卡，里面有「跳转」、「书签」和「目录」等等的基础功能，也有一些比较人性化的功能，使WPS Office能够成为一个优秀的移动端阅读器，比如「屏幕常亮」和「音量键翻页」。这两个功能对于现在的手机阅读器也开始变得十分重要，用户已经受够了看文章的时候突然黑屏，也受够了不停用手指滑动翻页（特别是大屏手机）。

「审阅」：「审阅」模块下主要分析一下「语音批注」功能。产品经理对这个功能的设计初衷应该是给懒得打字的用户提供便利，但是似乎忽略了用户真实使用场景是怎样的。第一，用户需要批注时一般需要简短精悍，这时打字显然比语音更适合整理语言；第二，有不少用户的普通话很难被机器精确识别，所以这个功能的实用性可能会比原本想象的低得多。

「编辑」：「编辑」界面下最主要的不同在下方工具栏的变化——多了「键盘」、「自动换行」和「字体调大/小」，「工具」中的功能也发生变化，模块类似于PC端，譬如有「开始」「文件」「插入」之类，不过做了大幅简化。用户对于手机编辑文档的功能需求并不会很高，一般只用来做简单修改，所以移动端的WPS Office的编辑功能基本满足用户需求，而且它还能对插入的表格与图片属性进行简单修改，这也是WPS Office功能强大的体现。另外，用户还可以插入「印象笔记」中的内容，其实产品可以在这个层面上再做优化，使用户更便捷地转移内容，譬如插入「便签」或「备忘录」中的内容，等等。

「小助手」：「小助手」功能是在Android 10.4版本推出的功能，目的是帮助用户更快速地找到所需功能，可以语音或者手动输入。它的按钮在打开文档后的下方工具栏就能找到，也可以在「工具」中找到。这个功能主要应该针对WPS Office的新用户，帮助他们更快速地上手产品。但在使用过程中发现这个功能还存在着至少两个问题，第一，功能收录不全，当搜索“高亮”，结果并不是如何将句子标记高亮之类，当搜索“批注”，结果只跳转至「语音批注」，而如上面分析，用户也许更偏爱手动输入的「修订批注」；第二，结果指示不明确，一般情况下「小助手」会跳转至所搜索功能界面，但搜索“加粗”时只跳转到「编辑」界面，剩下的由用户自己探索。所以，有这样的问题存在，新用户的体验无疑会受到影响。

六、产品推广

根据ASO100的数据，WPS Office在APP Store中效率类APP榜上长期保持着比较高的排名，而在总榜上，在2017年2月份出现了骤降，同期下载量也发生下滑，估计是受到了过年的影响，后来又恢复到正常水平并稳步上升。目前在总榜（免费）中排名44，在效率榜（免费）中排名第2（截止至2017年9月11日）。所以WPS Office在总榜仍然有提升空间，根据ASO100给的建议，WPS Office的搜索关键词还有很大的覆盖提升空间。

同样，在搜索引擎方面WPS Office也需要在关键词上做更多工夫。图为百度指数提供的数据，可得WPS Office的百度指数在一年内整体趋势是下滑的。

七、盈利模式

1.会员制

对于用户而言，成为会员与否的标尺就是会员权益与收费是否匹配，而且会员权益必须是用户需要并能够正常使用的，根据这一点来分析WPS Office的会员体系。

「PDF特权包」对用户而言最重要的作用是PDF转Word功能，然而现在用户已经能够轻易在网上找到免费的工具来实现这个功能，这一特权包无疑遭受贬值，价格被接受程度也会降低。

再看「稻壳会员」，用户对于它的需求主要在于免费模板，稻壳中的模板内容比较丰富，从Word到PPT，从个人简历到财务报表，受众可以从学生到高管，这其中需求最大的必然是求职的大学生。然而同「PDF特权包」一样，现在用户经常能够在网上求得免费的简历模板资源，如各种求职公众号或大学生论坛，当然也有收费的简历网站，不过价格比「稻壳会员」更具优势，比如30元即可终身享有五百丁超级会员。所以建议WPS Office在这一块上做好用户分级运营，根据学生用户群体和在职人士的消费能力和时间精力等去选择不同的运营方式和价格策略。

「WPS会员」相对而言比较有性价比，空间容量和云文档增值服务对于职场人士比较有价值，而且价格对其也比较容易接受；「超级会员」更像是「WPS会员」升级版与「稻壳会员」的叠加，但受「稻壳会员」价格虚高的影响，其性价比也还有提升空间。

大部分用户将WPS Office视为文档阅读器和编辑器，在云空间和云协作方面的使用程度较低，投入在产品上的时间也比较短暂，愿意付费充值会员的主要是云功能的深度用户即职场人士，相比之下这一部分用户群体占比较小，且会员收费上限较低，因此WPS Office在会员上的盈利比较有限。

2.电商

WPS Office的内置电商平台主要有「稻壳」「WPS商城」「皮肤商城」「精品课」。其中「稻壳」盈利除了依靠模板收费，更多还是依赖于「稻壳会员」，但关于稻壳会员上面谈到「会员制」的时候已经提过，需要根据用户来调整价格策略，这样或许会有更多付费用户。

「WPS商城」和「皮肤商城」均使用虚拟货币「稻米」进行交易，可通过「签到」或者做任务赚取稻米，但是任务并不轻松，下面会有所提及；当然，也可以通过充值来获取稻米。WPS商城中的商品品类比较丰富，但是一般用户不会选择在这里购物，更适合用来兑换签到获得的稻米；而皮肤商城对于一个提升办公效率的APP而言似乎作用不大。所以建议将「签到」与「WPS商城」结合得更紧密，在签到页面用文案引导用户前往WPS商城兑换稻米，并且设置一些兑换难度较低的虚拟商品，如「3天WPS会员」等，一方面通过签到提高用户的活跃度，另一方面通过较易兑换的商品使用户收益，增强用户粘度。

「精品课」是一个实用性较高的功能，类似于网易的「有道精品课」，但是以其目前的体量，作为一个产品可能更合适，内置在WPS Office产品内必须做一些削减。另外，「精品课」的入口设置较为隐蔽，且入口名称为「WPS技巧」，个人认为贬值了「精品课」的内容。不过，大多数知识内容在没有情感唤起的前提下较难引起大部分用户付费，所以「精品课」或许也不是盈利的好方式。

3.广告

广告是APP最常见的盈利手段，而WPS Office可谓一身广告，比如APP首页广告，feed流广告，还有其他内嵌入口的广告。APP首页广告在APP中非常常见且受用户抵触程度较低，而feed流广告则比较有讲究，常言道feed流广告的高明之处在于伪装，从这句话看WPS Office「最近」模块下的feed流广告，似乎有一些生硬。所以建议在feed流广告上面，WPS Office可以做一些形式或者文案的优化，减少对用户的打扰，并且根据用户信息投放更精准的广告。

至于APP内嵌入口的广告，如「今日红包」「领礼包」「领红包」之类，在一般的操作流程中对用户体验影响比较小，但是一定程度上利用了用户的好奇心。当用户抱有期待点开，发现弹出的却是广告，可能产生被忽悠的感觉进而对产品陈胜抵触心理。建议WPS Office减少类似于「今日红包」或者「领红包」这样的入口，并且入口名称的诱导性可以适当降低。而像是「赚稻米」这样的形式，虽然在打广告的同时会给予用户一定的回报，但注册账号或者下载APP的任务形式本身的时间成本很容易让用户选择放弃。

在「我的钱包」-「生活服务」/「图书」中还可以看到，「看电影」通向的是「娱票儿」的界面，「办信用卡」通向的是办理光大银行信用卡的界面，等等。将这些放在广告里可能不大合适，因为在WPS Office里就可以使用该产品的服务。还是回到WPS Office的定位——提升办公效率，用户在这样一个工具型产品里使用生活服务的频率恐怕不会太高，像微信之所以能包容下那么多功能的原因在于它沉淀了用户生活、工作的各种社交关系，有保证能够使用户在产品里投入足够多的时间，而WPS Office作为一个办公工具，可能还需要探索如何沉淀下用户的时间。

八、总结

根据WPS Office的产品定位「最全面的办公软件」，WPS Office的功能其实已经相当完善，无论阅读或者编辑，以及提升性的功能「云文档」，都基本达到了用户对于一款办公效率产品的要求。但是由于对盈利模式的探索，产品的体量变得比较庞大，远不止于一款工具型产品。目前�...

产品运营三大核心指标：拉新、活跃、留存。相信每一个小伙伴都不陌生。

不同的产品阶段可能运营策略重心会有所不同，但肯定对于各种拉新活动并不陌生，例如H5活动、广告投放、软文扩散、渠道换量等。

每一轮的投放活动都需要衡量投入产出比ROI，每一次活动结束都需要进行复盘讨论，每一轮迭代投放都可能在验证一些猜想。

我们的目标是：用合理的投入成本，通过各类途径优化，最大化效果产出。

但实际的运营投放中，往往会遇到各式各样的投放方式：

这个渠道说，我们不能实现不了直接跳转下载；

那个渠道又说，我们是做品牌的，高曝光才是我们的优势，转化不关我事；

还有的时候，一个渠道上，就有3个不同的位置x3种素材x3种跳转方式，跳转应用市场之后到底下载了木有，打开APP了木有，效果怎么衡量，头有点晕……

但其实，我们关心的是以下几个方向：合理投入、优化路径、最大化产出。简而言之，我们关心的是：投入产出比。

（在不同的渠道进行拉新）

如何找到最大化的投入产出比，这是每一个负责拉新业务的小伙伴都曾经或者正在头疼的事情。

从上图的流程上看，我们可以优化的就是几个环节：产品是否吸引人、渠道是否优质、投放的方式是否高效、效果是否符合预期。

这里暂时不讨论产品定位，我们只讨论丰富多彩的渠道投放的效果优化。

我有100种投放姿势，就问你敢不敢试~

这里，我们虽然是以APP拉新为例，讨论的是一种多渠道效果数据分析体系，但其实适用于每一个就算不是APP产品，或者你的拉新不是以增加APP用户为核心，都可以复用这套数据分析框架。

设定预期目标

首先，对于任何一次投放活动，我们都必须界定它的目标产出。只有在清晰的效果衡量体系下，渠道数据的对比才有意义，多渠道的ROI才有可比性。

对于APP拉新的投放活动来说，常见的预期效果可能是：

提高对APP的认知（以传播广泛为目的）

成为APP用户（APP下载并激活）

在APP内完成特定行为（如购买、身份验证或者领取礼包）

我们以常见的拉新——“APP下载并激活”为例，先搭建一个数据漏斗，看看我们效果环节上需要观察哪些数据。

如果我们希望监控的是上述内容中③的效果数据，我们就在激活之后继续添加下一层级的漏斗，统计例如加入购物车、确认下单、付款这样的流程。

在这样的漏斗流程之上，我们可以搭建监控指标，有时候监控的数据可能无法实现理想的统计指标，我们可能会需要补充其他监控指标，有时候也无需如此精确的数据粒度。

我们最后监控的数据指标如下（表1）：

而效果数据部分，则可以通过MTA的新增报表——安装来源分析实现。

为什么这里增加了“下载所用网络占比”？

原因是在下载完成到安装，这两个事件属于APP应用市场的原生事件，开发者无法主动采集，但我们依然关心这其中的转化步骤，主要是担心用户如果处于较差网络环境下，下载行为可能会被终止，因此这里用了“所用网络占比”这样的辅助字段数据。

这里的辅助字段数据主要是为了优化转化效果所做的准备。确定了目标，我们第二步就可以做投放过程的数据记录了。

投放过程记录

做这一部分的数据记录，主要的目的，一是为了复盘的时候方便做分析对比，二是为了优化迭代的时候更有方向。

根据埃里克·莱斯的《精益创业》中的观点：每一次的实验迭代，其实都是为了得到一个经证实的认知。

应用在推广投放体系下，每一次投放策略的设计，都是为了验证一个投放策略的有效性，是为了提升效果产出。

这个环节是一个多路分支，我们需要做一些版本记录，以便更好的定位问题。过程图大致如下：

记录过程表2为：

（表2 广告投放策略记录）

*根据投放方式的不同，可能记录的方式也会略有不同

**具体的策略信息可以在详表中展开记录

然后把表1的效果数据映射在表2之后，得到一条投放活动的完整记录。然后就可以通过数据来验证具体的投放策略的有效性了。

验证目标是怎样的投放策略，这一点需要在投放开始前就规划好，这样数据分析的时候才能得到有效的结论。

分析与优化效果

对于搜集到的众多详细数据，我们接下来就可以做一些数据上的结果分析了。

首先，我们可能想验证的是投放素材对渠道1的banner-1的影响，那么，我们把表2中渠道1单独拿出来，可以得到如下表格：

（表3.投放素材对渠道1的banner-1的影响）

如果我们想比较渠道1上Banner和Feeds流的差别，我们可以得到：

我们也可以针对人群定向投放效果、不同的投放时间，乃至渠道效果质量对比等多个维度进行数据分析，通过数据来验证我们的策略，优化投入产出比。

所以，虽然说投放的姿势有千千万，但效果路径总是相似的。

如果你有丰富多彩的投放策略，不用急，不要慌，把路径理出来，控制策略的版本，采用A/B TEST等加快验证迭代速度，最终得到有效的投放策略与最大化的ROI效果。

以上是关于投放效果上的数据指标体系分享，相似的分析思路可以复用在不同需求的投放方案中，包括一些线上、线下的运营活动，其实也可以复用这个框架。

来源：pm28

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