什么是数据分析?

数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。（文末有福利）

数据分析的目的是什么?

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。

在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。

在企业里面，数据分析可以帮助我们掌握企业的运营状况，商品的出售情况，用户的特征、产品的粘性、等等。

数据分析的步骤?

数据分析的步骤

1.首先明确分析的思路和目的：

数据分析一定的带着某种业务目的的。它可能是要追踪一个新产品上线之后的用户使用情况;也可能是观察用户在某段时间的留存情况，还有可能是运营某种优惠券是否有效。带着一定的目的，确定要从哪几个角度进行分析。然后找到能够说明目的的指标。

比如想要验证运营最近的一批优惠券是否有效。我们可以从优惠券的领取情况和优惠券的使用情况两个方面分析，而优惠券的领取情况的指标可以细化为领取率;使用情况可细化为：使用率、客单价等。

2.数据的收集：

在确定了此次数据分析的核心指标后，就要针对数据指标做数据收集。有些企业的数据准备非常充分，数据仓库、数据集市等早早就建设好。有一些企业在数据分析上比较落后，那就需要我们自己做前期大量的数据收集工作。

比如使用一些自己公司的或者第三方的数据分析工具进行埋点，拿到日志。或者使用数据库中的现有数据，比如订单数据、基础的用户信息等等。

3.数据处理：

数据提取出来之后，要剔除脏数据(清洗)，然后数据转化。在进行最基本的数据汇总、聚合之后，我们就可以拿到比较简单的字段相对丰富的数据宽表。

4.数据分析：

数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

一般公司所需要观察的数据大致分为如下几类：

商业数据：付费金额，付费用户数，付费率客单价运营数据：新增用户数，日活、周活、月活(AARRR模型)产品数据：关键页面的pv、uv(漏斗模型)用户数据：用户生命周期、用户留存、用户客单价、用户类型(RFM模型...)商品数据：商品售卖情况，毛利分析....

随着数据的重要性的凸显，越来越多的公司已经认识到数据对于公司的经营是十分重要的。所以绝大部分企业都有专门的BI部门进行初步的数据加工、分析，以周报表的形式汇总给管理层做为日常数据所需以及企业决策使用。

在这里主要介绍两个简单的数据分析模型：

AARRR模型：Acquisition(获取)、Activation(活跃)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(传播)

AARRR模型

1）获取用户(Acquisition)

如何获取用户?线上通过网站通过SEO,SEM，app通过市场首发、ASO等方式获取。还有运营活动的H5页面，自媒体等方式。线下通过地推和传单进行获取用户。

2）提高活跃度(Activation)

来了用户后，通过运营价格优惠、编辑内容等方式进行提高活跃度。把内容做多，商品做多，价格做到优惠，但需要控制在成本至上的有生长空间。这样的用户是最有价值进行活跃。

产品策略上，除了提供运营模块和内容深化。进行产品会员激励机制成长体制进行活跃用户。不仅商品优惠的，VIP等标示的ICON，对于长业务流程，进行流程激励体制，产品策略更具多元化。

3）提高留存率(Retention)

提高活跃度的，有了忠实的用户，就开始慢慢沉淀下来了。运营上，采用内容，相互留言等社区用户共建UCG，摆脱初期的PCG模式。电商通过商品质量，O2O通过优质服务提高留存。这些都是业务层面的提高留存。

产品模式上，通过会员机制的签到和奖励的机制去提高留存。包括app推送和短信激活方式都是激活用户，提高留存的产品方式。

通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况，并采取相应的手段在用户流失之前，激励这些用户继续使用应用。

4）获取收入(Revenue)

获取收入其实是应用运营最核心的一块。即使是免费应用，也应该有其盈利的模式。

收入来源主要有三种：付费应用、应用内付费、以及广告。付费应用在国内的接受程度很低，包括Google Play Store在中国也只推免费应用。在国内，广告是大部分开发者的收入来源，而应用内付费目前在游戏行业应用比较多。

前面所提的提高活跃度、提高留存率，对获取收入来说，是必需的基础。用户基数大了，收入才有可能上量。

5）自传播(Refer)

以前的运营模型到第四个层次就结束了，但是社交网络的兴起，使得运营增加了一个方面，就是基于社交网络的病毒式传播，这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低，而且效果有可能非常好;唯一的前提是产品自身要足够好，有很好的口碑。

从自传播到再次获取新用户，应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道，不断扩大自己的用户群体。

漏斗模型：

用户访问的路径

漏斗模型

漏斗模型广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。之所以称为漏斗，就是因为用户(或者流量)集中从某个功能点进入(这是可以根据业务需求来自行设定的)，可能会通过产品本身设定的流程完成操作。

按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控，寻找每个层级的可优化点;对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间。

运用漏斗模型比较典型的案例就是电商网站的转化，用户在选购商品的时候必然会按照预先设计好的购买流程进行下单，最终完成支付。

需要注意的是：单一的漏斗模型对于分析来说没有任何意义，我们不能单从一个漏斗模型中评价网站某个关键流程中各步骤的转化率的好坏，所以必须通过趋势、比较和细分的方法对流程中各步骤的转化率进行分析：

趋势(Trend)： 从时间轴的变化情况进行分析，适用于对某一流程或其中某个步骤进行改进或优化的效果监控;比较(Compare)：通过比较类似产品或服务间购买或使用流程的转化率，发现某些产品或应用中存在的问题;细分(Segment)：细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现，发现一些高质量的来源或客户，通常用于分析网站的广告或推广的效果及ROI。

5.数据展现：

数据可视化-基本的图表

数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

图表是"数据可视化"的常用手段，其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。

数据可视化-图表

有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是"数据可视化"的最重要目的和最高追求吗?

所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。

一、柱状图(Bar Chart)

柱状图是最常见的图表，也最容易解读。

柱状图，它的适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y)，但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，"年份"和"销售额"就是它的两个维度，但只需要比较"销售额"这一个维度。

柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。

上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数。

二、折线图(Line Chart)数据

折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。

它还适合多个二维数据集的比较。

上图是两个二维数据集(大气中二氧化碳浓度，地表平均气温)的折线图。

三、饼图(Pie Chart)

饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。

饼图

柱状图

上图中，左侧饼图的五个色块的面积排序，不容易看出来。换成柱状图，就容易多了。一般情况下，总是应该用柱状图替代饼图。但是有一个例外，就是反映某个部分占整体的比重，比如贫穷人口占总人口的百分比。

饼图

四、散点图(Scatter Chart)

散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。

上图是各国的医疗支出与预期寿命，三个维度分别为国家、医疗支出、预期寿命，只有后两个维度需要比较。为了识别第三维，可以为每个点加上文字标示，或者不同颜色。

五、气泡图(Bubble Chart)

气泡图是散点图的一种变体，通过每个点的面积大小，反映第三维。

上图是卡特里娜飓风的路径，三个维度分别为经度、纬度、强度。点的面积越大，就代表强度越大。因为用户不善于判断面积大小，所以气泡图只适用不要求精确辨识第三维的场合。

如果为气泡加上不同颜色(或文字标签)，气泡图就可用来表达四维数据。比如下图就是通过颜色，表示每个点的风力等级。

六、雷达图(Radar Chart)

雷达图适用于多维数据(四维以上)，且每个维度必须可以排序(国籍就不可以排序)。但是，它有一个局限，就是数据点最多6个，否则无法辨别，因此适用场合有限。

下面是迈阿密热火队首发的五名篮球选手的数据。除了姓名，每个数据点有五个维度，分别是得分、篮板、助攻、抢断、封盖。

画成雷达图，就是下面这样。

面积越大的数据点，就表示越重要。很显然，勒布朗·詹姆斯(红色区域)是热火队最重要的选手。需要注意的时候，用户不熟悉雷达图，解读有困难。使用时尽量加上说明，减轻解读负担。

总结

End.

作者：hooly

来源：简书

随着大数据时代的到来，我们生活的方方面面都离不开大数据的存在，那么我们真的对大数据有了了解吗？也许在很多方面，我们对大数据有一些错误的理解，今天，钱峰晓边与大数据无共同之处。

数据不等于信息

人们经常使用数据和信息作为同义词。否则，数据指的是原始数据点（无论是通过数字、文本、图片、视频等），并且信息直接连接到内容，需要信息性。数据越多，我们不能代表的信息越多，我们就越不能代表信息的比例。有一个简单的例子：

备份，许多人现在有定期备份他们的硬盘驱动器。对此没有任何解释。每个备份都会创建新的数据集，但信息不会增长。

信息不等于智慧

既然我们已经从数据中删除了所有的重复，并且合并了类似内容的数据，剩下的就是信息，这对我们来说一定有用吗？不一定，信息需要能够转化为智慧，至少符合三个标准：

第一，可破译性。这可能是大数据时代特有的问题，因为越来越多的公司每天生产大量的数据而不知道如何使用它，所以他们暂时存储非结构化的数据。这些非结构化数据不一定是破译的。

第二，关联性。不相关的信息，最多是噪音。

第三，新颖性。这个地区的新颖性是不能根据手头的数据和信息来判断的。例如，电子商务公司使用一组数据/信息来分析有多少客户愿意支付当天交付的产品，然后通过另一组完全独立的数据/信息获得相同的内容。在这种情况下，后者不是新颖的。不幸的是，大多数时候，我们只能通过处理大量的数据和信息来判断他们的新奇性。

其实，对于大数据的问题涉及到很多层面!

2018年1-9月，实施完成的新三板定增募资额，仅是去年同期募资额的56.9%。在市场交易低迷、定增走弱的背景下，更多挂牌公司试图走并购重组途径，其中被上市公司并购仍是不少新三板公司的好去处。

集合竞价成新三板最主要交易方式

2018年前三季度，新三板挂牌公司股票交易额共计706.80亿元，成交股份数量共计178.32亿股，成交均价为3.96元。

其中，在新转让方式下，2018年1-9月采取做市转让方式的公司成交金额共计184.16亿元，成交股份数量共计58.28亿股，成交均价为3.16元；同期，采取集合竞价转让方式的公司成交金额共计446.59亿元，成交股份数量共计101.04亿股，成交均价为4.42元。

需要补充的是，今年1月1日至12日按原有转让方式，新三板市场共成交18.99亿股，成交金额共计76.06亿元；其中，采取做市方式的挂牌公司成交3.14亿股，成交金额10.61亿元；采取协议转让方式的挂牌公司成交15.85亿股，成交金额65.44亿元。

挂牌公司继续“流失”

截至9月30日，2018年前9月新三板新增挂牌公司465家，比上年同期大幅减少了72.73%;摘牌公司数量却为1152家，比上年同期增加了163.01%。

完成定增额较去年锐减四成多

2018年前三季度，1196家新三板挂牌公司实施了1205次股票增发动作，共募集资金588.74亿元，合计增发股票134.44亿股，增发次数和募资金额都比2017年同期有了明显的下滑。其中，2018年前9月实施完成的定增募资额，仅是去年同期募资额的56.9%。

截至9月30日，2018年以来只有两家挂牌公司实施股票增发募资额超过10亿元，分别为武侯高新(871326.OC)17.56亿元、如皋银行(871728.OC)14.49亿元。

按行业分，制造业前三季度累计募资金额最多，达到了300.91亿元，而金融业的平均单次融资金额最高，为5.43亿元。

按分层来看，基础层公司前三季度共实施增发996次，共募资400.62亿元;创新层公司前三季度共实施增发209次，共募资129.53亿元。从平均单次融资金额来看，创新层公司更受欢迎，平均单次融资金额要比基础层公司高出2000万元左右。

上市公司继续“寻宝”新三板

2018年前三季度，4024家新三板挂牌公司实施完成了重组方案。其中，84家公司达成了重组意向，1家公司延期实施，3家公司暂停中止，237家公司停止实施重组事项。

在市场低迷的情况下，新三板并购重组开始变得活跃，选择重组动作的挂牌公司数量迎来了爆发式增长。

2018年前三季度，上市公司收购新三板公司的案例实施完成的共50次，涉及金额共200.82亿元，与2017年同期数据基本持平。

值得一提的是，截至9月30日，2018年以来，涉及资产重组交易额最高的仍是九鼎集团(430719.OC)收购富通亚洲控股有限公司案例，涉及资金88.24亿元；其次则是复星系公司宁波梅山保税港区缘宏投资有限公司以39.98亿元收购百合网(834214.OC)69.18%股权。

就上市公司收购新三板公司事宜来看，7例收购事宜涉及资金超过10亿元，其中，上市公司天山生物以23.72亿元收购大象股份(833738.OC)涉及资金额居首，而帝欧家居则以19.67亿元收购新三板公司欧神诺(430707.OC)。

end

风险提示：ChinaIPO呈现的所有信息仅作为投资参考，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎！

三大指数走势

市场早盘高开后高位震荡，午后受清明休假，外围市场不确定性影响，投资者纷纷抛股过节，两市出现震荡走低，三大指数全线收跌。盘面上，个股普跌，但涨停家个股仍近60只，跌停个股仅5只。板块多数下跌，船舶、农业、黄金、酿酒等板块涨幅靠前，软件、电子信息、钢铁等板块跌幅靠前，农业、黄金、航母概念受资金追捧。

上证指数 (000001.SH)开于3147.05点，开盘涨0.33%，收于3131.11点，较上一交易日下跌5.52点，跌幅为0.18%；盘中最高点为3163.34，最低点为3128.87，振幅为1.1%，行情处于下跌趋势；

深证成指(399001.SZ)开于10778.86点，开盘涨0.23%，收于10684.56点，较上一交易日下跌69.72点，跌幅为0.65%；盘中最高点为10829.82，最低点为10678.94，振幅为1.41%，行情处于下跌趋势；

创业板指 (399006.SZ)开于1880.33点，开盘涨0.42%，收于1836.81点，较上一交易日下跌35.66点，跌幅为1.9%；盘中最高点为1887.11，最低点为1834.67，振幅为2.86%，行情处于下跌趋势。

盘面个股涨跌情况统计分析

今日个股整体处于下跌行情，上涨股票个数为1099，下跌股票个数为2043，平盘股票个数为117，停牌个股为242；

涨幅7%以上共69家，其中59家涨停；

下跌7%以上共21家，其中6家跌停；

涨幅在5%～7%之间共46家，跌幅在5%～7%之间共43家；

涨幅在3%～5%之间共109家，跌幅在3%～5%之间共301家；

涨幅在0%(包含)～3%之间共992家，跌幅在0%～3%之间共1678家。

沪港通、深港通流入流出情况

2018年4月3日沪股通净流入8.16亿元，当日余额121.84亿元；深股通净流入6.66亿元，当日余额123.34亿元；共流入14.82亿元。

港股通(沪)、港股通(深)暂停交易，开市后小编第一时间为您带来最新数据。

板块涨跌情况统计

行业板块资金流向

行业板块涨少跌多，涨幅居前为船舶制造、农牧饲渔、贵金属，跌幅靠前为软件服务、仪器仪表、通讯行业。

概念板块资金流向

概念板块涨幅居前为昨日连板、昨日涨停、超级品牌，跌幅靠前为工业互联、昨日触板、国产软件。

地域资金流向

地域板块下跌严重，涨幅居前为黑龙江、新疆板块、西藏板块，跌幅靠前为贵州板块、北京板块、广东板块。

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下次你打开你的挡风玻璃雨刷或切换电台时，要考虑它所产生的影响。如果你在一辆旧车里，那就太少了。如果你是在一辆新的，‘联网汽车’，这一活动很可能会被注意到的数百个传感器中的一个，发送给制造商的信息传递给第三方开发一个驾驶应用程序。

大数据正在给汽车业带来革命性的变革，提供准确的交通报告，并缩短紧急服务部门的事故响应时间。然而，驱动程序正在引领这一转变；它们是生成所有这些数据的人。“汽车快车”采访了一家收集和销售最新汽车产生的数据的公司，看看它是如何工作的。

“要想了解事物的规模，就考虑第一艘航天飞机，”科技初创公司奥托诺首席营销官丽莎·乔伊·罗斯纳(Lisa Joy Rosner)说。“它有50万行代码来打破音障。到2020年，将有一亿行代码的汽车。“

能够对前方交通拥堵的业主发出警告的模型、服务要求甚至是紧急事故警报已经在市场上销售。专家建议，到2021年，多达98%的新车将联网，因此他们将实时传输来自数百个传感器的数据。但是，对于司机们来说，理解这些信息是很重要的。

奥托诺是几家专门收集和销售汽车数据的初创公司之一。该公司已经与10家制造商合作，接收来自全球200多万辆汽车的实时数据.以色列初创企业专门收集、“清理”这些数据，然后将其出售给应用程序开发人员和其他第三方。

其结果是提供按需加油等服务，在这种情况下，停放的汽车上满是燃料，由一家专家供应商访问他们的位置，并远程解锁燃油盖。

有趣的是，没有一个品牌，甚至模型共享相同的数据语言。“我们是连接的汽车数据的罗塞塔石头，”罗斯纳告诉汽车快车。“每一种制造和模式都有不同的语言。我们将这些数据统一起来，使之成为所有制造商的一种语言和一种地方。“

一辆汽车可以配备5到500个不同的数据点，这对制造商和开发商都是有用的，每个数据点都是有价值的。司机打开挡风玻璃雨刷可以作为一个信号，在未来的气象站，正在下雨或下雪，他们可以准确地改变他们的预测。改变电台可以让广播公司知道哪些音乐是喜欢的，哪些是不喜欢的。

“同样地，如果一辆汽车在未来发生事故，紧急服务部门和医院急诊室将被告知事故的G-部队，安全气囊被引爆，以及事故发生的地点，”奥托诺公司合作与战略行动主管YaelRivkind解释道。“这将帮助他们更好地为即将到来的伤亡做好准备。”

但所有这些都改变了司机的感知方式。与Facebook或Instagram等服务的用户一样，他们现在也在参与所谓的“生产性消费”。通过驾驶，使用收音机，甚至在雨中打开挡风玻璃雨刷，司机们在没有得到补偿的情况下为其他公司创造了价值。奥托诺反驳说，司机将得到更多的量身定做的服务。

数据隐私也是争论的核心。在通用数据保护条例(GDPR)赋予公民对数据的控制权之前，司机在购买汽车时会签署他们的权利。Rosner说：“这通常被埋在文件的深处。”“现在[有了探地雷达]，司机数据的使用必须是正面的，并在合同中明确规定。”

AA总裁埃德蒙·金(EdmundKing)表示，司机仍然应该是“决定是否分享”他们的数据的人，而仅仅同意分享这些数据是不够的。奥托诺公司已经推出了一个同意性管理中心，允许司机查看他们数据的哪些方面是与第三方共享的，这样他们就可以选择哪些信息是保密的。

周日驾车可能不再是未来孤独的经历。就像互联网浏览一样，任何点击按钮都会在某个地方产生价值。

散点图和散点图矩阵展示的都是二元变量关系，如果我们想一次性对三个定量变量的交互关系进行可视化，可以使用scatterplot3d()函数绘制三维散点图，格式如下：

scatterplot3d(x,y,z)

其中，x被绘制在水平轴上，y被绘制在竖直轴上，z被绘制在透视轴上。

例子：我们对汽车英里数、车重和排量间的关系感兴趣，可使用如下代码：

> library(scatterplot3d)

> attach(mtcars)

> scatterplot3d(wt,disp,mpg,main = "Basic 3D Scatter Plot")

scatterplot3d()函数提供了许多选项，包括设置图形符号、轴、颜色、线条、网格线、突出显示和角度等功能。下面的代码会生成一幅突出显示效果的三维散点图，增强了纵深感，添加了连接点与水平面的垂直线。代码如下：

>library(scatterplot3d)

>attach(mtcars)

>scatterplot3d(wt,disp,mpg,pch=16,highlight.3d=TRUE,type="h",main = "Basic 3D Scatter Plot")

如果能对三维散点图进行交互式操作，那么图形将会更好地解释。R语言提供了一些旋转图形的功能，可以从多角度观测绘制的数据点。rgl包中的plot3d()函数可以创建交互的三维散点图，并且可以通过鼠标对图形进行旋转，格式如下：

plot3d(x,y,z)

其中，x、y和z是数值型向量，代表着各个点，还可以添加col和size选项来分别控制点的颜色和大小，例如：

>library(rgl)

>plot3d(wt, disp, mpg, col="red", size=5)

记好每天的运营收入很简单，信任一切老板都在记，但有多少人知道记开销呢？来看看餐饮店运营中的运营本钱主要有那些吧：

作为餐厅的总负责人，餐饮老板们有必要重视好6个数据点和4个本钱警戒线：

6个数据点：

1餐厅的每日销售收入

每日销售收入的凹凸，决议了餐厅每日收入效益的好坏，也决议了全年收入的散布状况。

2每日现金流量有必要盯牢

牢牢盯住每日现金入账状况，做到“储银于仓，心中不慌”，只需真金白银在手，不怕各种运营困难，不怕外部运营环境的改变。

3每日本钱开销，严控开销

有严厉的本钱认识，清楚知道餐厅每日运营本钱是多少，如每日人事费用、水电气能耗等，管理好本钱开销，下降运营本钱。

4盘点每日应收账款，避免死账

了解每日、每月、每季运营回款问题，应收账款的催收问题。及时催回收款作业，不要让欠款长期地滞留在餐厅之外，占用餐厅流动资金。

5查清敷衍账款，避免出入不平衡

餐饮创业者的每日敷衍金钱，必定要注意轻、重、缓、急，在坚持门店正常运营的状况下，不要形成现金与资金紧张，更不要呈现发不出薪酬，付出不出水电费，交不起税金的为难局势。

6重视当日赢利，随时调整

只要每日完结好了，每月完结了，每季合格了，才敢确保每年赢利目标的完结。一旦呈现拖欠，接下来的赢利目标完结就十分困难。

4个本钱警戒线：

1租金本钱：不超越预估销售额的10%

犟骨头排骨饭创始人王总表明在考虑租金本钱时，要将租金本钱操控在运营额的10%以内。

“为什么不是定一个额度，而是定一个份额呢？由于租金详细多少不是最重要的，重要的是运营额能够到达多少，好地段的商铺租金肯定会高，但是相对的运营额也会比较高。”王总说。

另外，为了避免乱涨房租的现象呈现，签定租房合同时，租期是多长、租期内是否会涨房租、会涨多少，都要事前和房东商量好，并在合同上阐明，以防后期本钱过高再搬店，那就因小失大了。

2人力本钱：不超越销售额的20%。

鲁班张餐饮公司总经理郑总表明，人力本钱这块，不同业态的餐厅不同很大，低的会占12%~13%，高的甚至会超越20%，但是比较合理的是不要超越20%。

现在，人力本钱占餐厅本钱的比重越来越高。尤其是中式正餐，一个好的厨师往往薪资不菲，为了留住一些优异的人才，有时餐企还会选用股份分红等手法。即便如此，人力本钱也要尽量操控在销售额的20%以内，不然餐厅的运营将难以为继。

3收购本钱：运营额的30%

关于收购本钱，王总、郑总、拌调子热干面创始人大侠等均给出了相同的数据，即运营额的30%。

餐饮的本质是是食物，所以食材的质量必定要有确保。运营额的30%这个份额，一方面能够确保食材质量，另一方面又不至于太高而拖垮整个餐厅的运营。

对于收购本钱的操控，烤匠创始人冷总则给出了愈加具化的方法。比如，找到第一手的优质食材供货商，砍掉中间环节；定时对食材的市场价格进行调查，充分把握食材市场价格信息，等等。

4装修本钱：开业预算的25%~30%

对于装修费用，多位老板均表明，这个并没有一个固定的规范，需求依据餐厅的定位和预算进行综合考量。

祖母的厨房西餐厅副总经理张总表明，不同类型的餐厅对装修本钱的要求不一样，正餐类不管中餐仍是西餐，对装修的要求都较高。在进行预算时，祖母的厨房西餐厅的装修费用一般占开业预算的25%~30%之间，“我们的人均消费在130元左右，所以装修费用必定不能够太低，有必要要让顾客进店以后感觉来得值。”张总表明。

举个比如

老杨在郑州三环附近开了家面馆，铺子是转让来的，装修较好所以转让费费比较高，但是省去了许多麻烦。面馆大概70平米、12张桌子。菜品上运营山西特征面食、饺子、凉菜、大盘鸡，不运营炒菜。

老杨的小算盘是：做炒菜就需求雇厨师，而面食和凉菜自己就能够做。为了节约开店本钱，整个店面只要后厨两个员工是全职。正午忙的时候，老杨会雇两个钟点工来作业。老杨和妻子则身兼数职，收银员、收购员、传菜员、服务员，多个人物自在切换。

本想着到二线城市开店本钱能节约不少，能多赚些钱。但是运营了两个月后，老杨发现仍是不挣钱。为什么会这样？老杨细细地算了一笔账。先来看看老杨列出的各项本钱数据：

依据每日保本运营额的计算公式：

日均运营额4000元，一年营收144万，对于一家70平的面馆来说，好像还不错。我们依照上面的4个本钱警戒线，再来替老杨算一笔账。

我们能够看出，老杨不做炒菜、配偶两人身兼数职的策略见效，人力本钱操控的很好。收购本钱刚刚及格，如果算上食材损耗本钱、运输本钱、潜在的涨价要素等，收购本钱远未合格。

最重要的是租金本钱，超出红线近一倍。其实郑州街边店均匀租金在200～300元/平/月之间，对老杨的这间70平小店来说，合理的租金一年应该在16万左右。这也和老杨刚到郑州人生地不熟有关，看来主要是问题出在了店肆本钱上……

运营人Wechat：caoruiling123

综合布线系统是用于组建局域网的布线系统，对于一栋大楼来说，综合布线系统就像神经系统。它采用了一系列高质量的标准材料，以模块化的组合方式，把语音、数据、图像和部分控制信号系统用统一的传输媒介进行综合，是信息传输的物理介质。可以说，一套优秀的结构化综合布线系统，决定着这栋现代化大楼的成败。下面为大家提供一个办公大楼的综合布线具体实施方案，给大家做参考。

办公楼综合布线

1.工程概述

本次工程主要实施办公大楼内的计算机结构化布线和办公大楼与车间、仓库、之间的光纤布线。办公大楼内布线点有30个数据点。

2.办公大楼综合布线系统

布线规划

根据办公大楼的结构及用途，结构化布线系统规划如下：

选择性能良好、符合国际标准（ISO 11801）的综合布线系统（如IBM、Lucent、AMP、西蒙、万泰等布线系统），以高的性能指标、好的工艺性能确保布线系统能够满足智能化工程的要求；整个布线系统采用星型结构。优点是提供相互独立、互不影响的信道，集中式管理，易于重组和升级，支持多种应用。2.2主要技术参数及设备选型

根据实际情况，并参考ISO 11801标准的要求，工程采用美国的AMP综合布线系统，其主要性能指标如下：

线缆

数据线采用超5类双绞线；不会因使用人员误插引起设备损坏；具有很好的可扩充性；可靠性高，其线缆及配线架全部可以获得妥善的保护；造型美观。技术指标

特性阻抗：100 欧姆传导延时：< 1.0 us电容：< 13.5pf / ft直流电阻：< 40近端串扰：> 24 dB衰减：< 23.2 dB回返损耗：> 10 dB2.3.对计算机网络设备的考虑

布线系统在某种意义上是网络系统的工艺实现。在本布线系统中，专门考虑了计算机网络设备所需的空间、安装方式和跳线管理方法。

所采用的标准机柜可以安装网络设备，同时也预先留有空间足以安装所需的全部网络设备；专门为网络设备准备了跳线管理器，使网络设备上的跳线能够沿着给定的路线行进，使整体造型美观，而且不会影响对网络设备上各种指示灯的观察。2.4关键技术

采用最新国际标准本布线系统符合最新的国际布线标准ISO/IEC 11801（1995年颁布），并符合美国TIA/EIA 568布线标准、欧洲IN50173标准。此外，考虑到日益严重的电磁干扰对网络通讯的影响，本布线方案更符合最严格的电磁兼容（EMC）EN 55022-B标准。全五类水平子系统数据传输采用5类非屏蔽阻燃双绞线，可支持高达155Mbps的数据传输速率，具有很强的抗干扰和高可靠性。2.5、设备间说明

主配线间对应30个信息点，设1个42u的19”工业标准机柜，以安装2个16口的5类跳线面板，并留出足够的空间，用于安装网络集线器之类的设备。同时它又作为设备间主要存放各种计算机主机、服务器、网络交换机等计算机设备。

2.6、管线布放方式

水平子系统连接配线间和信息出口。水平布线距离应不超过90M，信息插座到终端设备连线不超过10M。有两种走线方式：

（1）采用走吊顶的轻型槽形电缆桥架的方式

这种方式适用于大型建筑物，为水平线系统提供机械保护和支持。通常使用此方式。 装配式槽形电缆桥架是一种闭合式金属桥架，安装在吊顶内，从弱电竖井引向各个设有信息点的房间。再由预埋在墙内的不同规格的铁管，将线路引至墙上的暗装铁盒内。

为确保线路的安全，应使槽体有良好的接地端，金属线槽、金属软管、电缆架及各分配线机柜均需整体连接，然后接地，如不能确定信息出口准确位置接线时可先将线缆盘在吊顶的出线口，待具体位置确定后，再引到信息出口。

（2）采用地面线槽走线方式。

这种方式适用于大开间的办公间，有密集的地面型信息出口的情况。

针对办公大楼的特殊需求以及所在办公区的建筑结构，我们建议在布线实施过程中主要采用走吊顶的轻型槽形电缆桥架的方式。

3.光纤布线系统

3.1光纤布线规划

考虑到主干需要高数据带宽和防止干扰，故室外布线均采用室外光缆

3.2方案说明如下：

在办公大楼中心机房安装3台24口的光纤配线箱，用于熔结引向5个车间、4个仓库、经营公司和质保中心的11根6芯多模室外光缆。每根光纤的长度预计为500米，采用长飞公司生产的6芯多模室外光缆。

引入到5个车间、4个仓库、经营公司和质保中心的光缆终结于6口光纤终端盒，从光纤终端盒内引出的光纤尾纤直接插入网络设备。其中引出的光纤尾纤有一对SC头和两对ST头。

3.3室外光缆布线

室外光缆布线采用下方法综合施工：

走现有电缆沟：在有电缆沟的地方尽量走原有的电缆沟，光缆挂于沟壁上。新建电缆沟：在无电缆沟的地方，如资金充许可新建电缆沟。穿管直埋：这是一种较为经济的方法。架空走线：不推此法，必要时也可用。4.工程施工

4.1、工程主要内容

a) 现场勘察；b) 布线工程的设计，计划与管理；c) 电缆敷设，墙面、柱面、地面处理；d) 安装配线架；e) 安装分布的信息插座及其它附件；f) 电缆标记、电缆端接；g) 信息插口模块的打线和安装；h) 跳线架的打线和安装；i) 跳线架、信息口编号；j) 信息口连线测试；k) 光纤铺设和熔结；l) 提供布线工程文档；m) 技术咨询、系统培训。4.2施工人员

本项目的电气工程和墙面处理工程由布线专业施工队伍进行。我们将按ISO 9000质量论证体系和企业质量管理标准严格质量管理。

4.3施工中应注意的问题

所有信息出口插座必须使用同一标准的产品，或是568A，或是568B，并且应与跳线架使用同一标准。水平UTP与信息出口插座的连接必须遵循综合布线的国际标准，剥线时剥出的非双绞的长度必须小于1.3CM。在设计过程中注意水平距离不要超过90米。穿管拉线拉力适中 。沿吊顶走线时，应保持与其它系统之间的间距，这些系统包括电力线、电源线、空调管道、热风回流出口、警报线。因为这些系统尤其是电力系统会对通信线路产生干扰。同时要注意当众多电缆置于天花板上，天花板的承重能力以及安全性。室外光纤铺设时，光纤不可裸露。光纤铺设过程中，光纤弯曲度不可大于90度。以上就是本次综合布线方案的全部内容了，综合布线系统是信息技术和信息产业高速大规模发展的产物，是布线系统的一项重大革新，它和传统布线比较，具有明显的优越性。

当数据点重叠很严重时，用散点图来观察变量关系就显得力不从心了。下面是一个人为设计的例子，其中10000个观测点分布在两个重叠的数据群中：

>set.seed(1234)

>n<-10000

>c1<-matrix(rnorm(n,mean = 0,sd=.5),ncol=2)

>c2<-matrix(rnorm(n,mean = 3,sd=2),ncol=2)

>mydata<-rbind(c1,c2)

>mydata<-as.data.frame(mydata)

>names(mydata)<-c("x","y")

>with(mydata,plot(x,y,pch=19,main="Scatter Plot with 10,000 Observations"))

数据点的重叠导致识别x与y间的关系变得异常困难，针对这种情况，R提供了一些解决办法，你可以使用封箱、颜色和透明度来指明途中任一点上重叠点的数目。

smoothScatter()

函数可利用核密度估计生成颜色密度来表示点分布的散点图，代码如下：

>with(mydata,smoothScatter(x,y,main="Scatterplot Colored by Smoothed Densities"))

hexbin包中的

hexbin()

函数将二元变量的封箱放到六边形单元格中，代码如下：

IDPmisc包中的

iplot()

函数也可以通过颜色来表示点的密度，代码如下：

> library(IDPmisc)

> with(mydata,iplot(x,y,main = "Image Scatter Plot with Color Indicating Density"))

综上可见，基础包中的smoothScatter()函数，hexbin包中的hexbin()函数，以及IDPmisc包中iplot()都可以读大数据集创建可读性较好的高密度散点图。

大家好，上周介绍完饼图之后，您有没有亲自动手尝试一下呢？

今天小数要带大家熟悉的是散点图，本文图表生成所用工具仍然是大众熟知的Excel。

说到散点图，它既能用来呈现数据点的分布，表现两个元素的相关性，也能像折线图一样表示时间推移下的发展趋势。可以说是最灵活多变的图表类型。

大数据时代，人们更关注数据之间的相关关系而非因果关系。那么如何考量各变量之间的相关关系呢？散点图就是一种最直观简单的形式。

散点图的特点？

适用于展现两个或三个变量之间的关系

数据量越大，散点图发挥的作用越好

需要关注离群点（异常点）对整体的影响

普通散点图与可视化

在实际应用中使用频率最多的是二维散点图和三维散点图，而三维散点图又与气泡图有密切关系，我们后面会提到。

二维散点图的制作相对简单，无需特殊设置。可视化方面其实也还是咱们的老套路，这里再通过一个例子带大家简单过一遍。

小数收集了某餐馆服务满意度与排队时间相关的15组数据，导入Excel ，直接生成散点图如下：

可视化操作步骤：

背景颜色应用（还是以 DataHunter 的 logo 绿为主哦~）

字体颜色、数据点颜色调整

淡化坐标网格线

插入趋势线。这是散点图的特色，为了分析两个变量之间的关系，我们通常会引入趋势线，Excel中目前给我们提供了线性、指数、线性预测、双周期移动平均等多种类型选择。

现实操作中判断两个变量之间的关系类型，还需要引入回归分析等方法，我在这里只是作为可视化的一个简单举例，所以就直接插入了线性趋势线。

优化后如下图所示：

曲线图

在Excel 的散点图分类中，我们还可以看到一类变体的散点图——曲线图。它经常被用来表示某个变量随时间变量变化的趋势，与折线图的功能类似。

我将自己最近30天的步行数作为数据源，然后生成曲线图。

这里不再赘述可视化过程，与普通散点图基本相同（通过线条填充半透明处理、背景渐变填充、日期格式和坐标轴调整等）

气泡图

气泡图与散点图最直观的区别为：散点图中的数据点长得都一样，气泡图中的气泡却大小不同。因为气泡图在原先散点图的基础上引入了第三个值来控制气泡的大小。

举个例子，我将某校30名学生的期末成绩与其对应的出勤率作为x值和y值，并引入“去图书馆的时间”作为z值，默认生成气泡图如下：

气泡挤在一起了，怎么办呢？

调整坐标轴，将出勤率和分数的最小值和最大值进行修改，调整相应颜色，然后再插入趋势线，就得到了下图：

可以看出，除了出勤率与分数之间有简单的正相关关系外，分数越高的同学，去图书馆的时间也相对较高（气泡普遍更大）。

最后再强调一下：散点图实际应用中更适合大范围的数据，本篇文章中的举例只是为了说明问题，所以数据量都不大。

小结

散点图适用于研究大规模数据中两个变量之间的相关关系

气泡图可用于研究展示三个变量之间的关系

曲线图作为一种特殊的散点图，适用于研究连续变量的变化趋势。

题外话：其实看到这些散点图，总让小数想起一款大圆吃小圆的网页游戏，当初我也是沉溺其中，无法自拔，它的页面如下图，游戏规则挺有意思的，感兴趣的小伙伴可以去体验一下~

最后，基础图表篇的可视化系列文章很快就要结束啦，下个系列大家想了解点啥呢？留言给小数，你想要的内容，统统给你！