这篇文章整理自 接地气的陈老师 x 和鲸社区 | 连锁零售超市经营数据分析实战 活动业务讲解会【接地气的陈老师】的讲解
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活动背景
现在你是某零售企业的商业数据分析师,你为管理层提供日常经营数据。到一年年底,你需要完成年度报告,针对企业数据进行解读,并做出建议。请你认真研究手头报表给出报告。
活动数据
类型 | 单位 | 2010年 | ... | 2018年 |
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总收入 | 亿美元 | |||
商品销售收入 | 亿美元 | |||
会员费收入 | 亿美元 | |||
总成本 | 亿美元 | |||
商品成本 | 亿美元 | |||
运营费用 | 亿美元 | |||
税 | 亿美元 | |||
商品毛利 | 亿美元 | |||
净利润 | 亿美元 | |||
全部会员人数 | 万人 | |||
付费会员 | 万人 |
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总收入=商品销售收入+会员费收入
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总成本=商品成本+运营费用+税
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商品毛利=商品销售收入-商品成本
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净利润=总收入-总成本
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全部会员为总会员人数,付费会员是贡献会员费的会员人数
灵魂三问第一问:什么是好的报告?
“为什么他会信?他想信的,你说了;别人不想听的,喷不了你”
一般有如下7种报告的组成部分:
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介绍:说明一个静态的情况
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监控:说明一个动态的走势
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评估:说清标准是什么,在标准达成一致的情况下,逻辑没有问题,那么大家自然会认可你的结论
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诊断:诊断需要说明问题来自哪个方面,理由是什么。论据越充分,论据和论点之间的逻辑越清晰,最后结论就越站得住脚
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预测:说清基于什么原则预测的
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测试:说清测试的内容、控制的干扰项、正例、反例
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建议:综合上面说到的所有内容,你给出的建议是什么
实战中的数据分析报告很少有模板,最重要的4个字是【自圆其说】,逻辑成立、标准被认可,那么结果就能被接受。
灵魂三问第二问:如何较深入地挖掘数据而不是单纯比较大小?
“比较的目的是啥?指标高了又怎样,低了又怎样?想达成的目的是什么?” 举例,同样两个人A身高185,B身高165,A比B高又怎样呢?
这时候就需要有一个场景,比如现在要找一个模特,那肯定要找个子高的;如果开坦克,那肯定要个子矮的. 其次,在某个具体的背景下,手头的数据可能是不够的支撑分析的,那我们就会写上“如验证此观点,还可以补充XX数据,以便进一步确认观点”。
比如你要找人开坦克,他至少得有个驾驶证吧对吧?
在企业里做分析,你需要忘掉模型,忘掉各种公式,忘掉高等数学,纯粹地从分析背景、业务背景出发,想清楚自己要表达的观点,然后试着反驳自己,验证这个观点够不够充分,有没有反例能够推倒它,或者说多看一两个数据,能让这个观点站得稳一点。把自己身临其境的投入其中,就可以想清楚问题,就这么简单。
灵魂三问第三问:数据少怎么办?
本次练习,数据量较少(11×10),重点在选择标准、理清逻辑。
梳理报告思路的时候可以带入一个角色,比如假设自己是市场部的领导,年底要汇报整个经营业绩,那么这时我应该怎么说?
可以从回答以下3个问题入手:
问1 企业的表现是好还是不好?
问2 优点/缺点是啥?
问3 企业值得我们学习/警惕的点是啥?
最终以可视化的形式呈现报告
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