经营数据分析方法
如何利用统计学分析企业经营数据
如何利用统计学分析企业经营数据在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想做出明智的决策、优化运营流程、提高效率和竞争力，对经营数据的深入分析至关重要。
统计学作为一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，为企业提供了强大的工具和方法，帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息。
接下来，让我们一起探讨如何利用统计学来分析企业经营数据。
首先，明确分析的目标是关键的第一步。
企业可能希望了解销售趋势、客户满意度、成本结构、生产效率等方面的情况。
不同的目标需要关注不同的数据指标和分析方法。
例如，如果目标是提高销售业绩，可能会重点关注销售额、销售量、市场份额等指标；而如果是要降低成本，就需要关注原材料成本、人工成本、运营费用等。
数据收集是分析的基础。
企业需要确保收集的数据准确、完整和具有代表性。
这可能包括内部数据，如财务报表、销售记录、库存数据、员工绩效数据等，也可能包括外部数据，如市场调研、行业报告、竞争对手数据等。
同时，要注意数据的质量，避免错误或缺失值对分析结果的影响。
在收集到数据后，需要对数据进行整理和预处理。
这包括数据清洗，如去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据；数据转换，如将数据标准化或归一化，以便进行比较和分析；数据分组和分类，根据不同的标准将数据划分为不同的类别，以便进行分类分析。
接下来就是选择合适的统计分析方法。
常见的方法包括描述性统计分析、推断性统计分析和相关性分析等。
描述性统计分析用于对数据的基本特征进行概括和描述。
例如，计算平均值、中位数、众数来反映数据的集中趋势；计算方差、标准差来反映数据的离散程度；制作频率分布表和直方图来展示数据的分布情况。
通过这些描述性统计量，可以快速了解数据的大致情况。
推断性统计分析则用于根据样本数据对总体特征进行推断和估计。
例如，通过假设检验来判断两个或多个组之间是否存在显著差异，如比较不同销售渠道的销售额是否有显著不同；通过置信区间估计来估计总体参数的范围，如估计产品平均使用寿命的区间。
经营数据分析方法总结汇报
经营数据分析方法总结汇报经营数据分析方法总结汇报引言：在当今竞争激烈的商业环境中，经营者需要准确、及时地了解企业的经营状况，以便做出明智的决策。
经营数据分析成为了一种必不可少的工具，可以帮助企业管理者深入了解企业的运营情况，发现问题，并制定相应的解决方案。
本文将介绍几种常用的经营数据分析方法，以帮助企业管理者更好地利用数据进行决策。
一、趋势分析趋势分析是一种基于历史数据的分析方法，通过观察数据的变化趋势，预测未来的发展趋势。
在趋势分析中，最常用的方法是线性回归分析，通过建立数学模型，预测未来的发展趋势。
此外，还可以使用移动平均法来平滑数据，以便更好地观察趋势。
二、比较分析比较分析是一种将不同时间段或不同企业之间的数据进行比较的方法，以便发现差异和共同点。
常用的比较分析方法包括横向比较和纵向比较。
横向比较是将同一时间段的不同企业的数据进行对比，以找出业绩优劣之间的差异；纵向比较是将不同时间段的同一企业的数据进行对比，以观察企业的发展趋势。
三、关联分析关联分析是一种通过挖掘数据之间的关联关系，发现隐藏的规律和趋势的方法。
常用的关联分析方法包括相关系数分析和回归分析。
相关系数分析可以衡量两个变量之间的关联程度，从而判断它们之间是否存在相关性；回归分析则可以通过建立数学模型，预测一个变量对另一个变量的影响。
四、统计分析统计分析是一种通过收集、整理和分析大量数据，从中提取有用信息的方法。
常用的统计分析方法包括频率分析、概率分析和假设检验等。
频率分析可以通过计算频率、百分比和比例等指标，了解数据的分布情况；概率分析可以通过计算概率、期望值和方差等指标，预测未来事件的可能性；假设检验可以通过对比样本数据和总体数据，判断统计推断的可靠性。
结论：经营数据分析是一项重要的管理工具，可以帮助企业管理者更好地了解企业的经营状况，发现问题并制定解决方案。
在实际应用中，可以根据具体的情况选择合适的分析方法，以便更好地利用数据进行决策。
经营数据分析
经营数据分析（二）引言：经营数据分析是企业管理中至关重要的一环，通过对企业各项经营数据的收集、整理和分析，可以提供有力的支持和指导，帮助企业进行决策和优化经营策略。
本文将从五个大点来探讨经营数据分析的相关内容。
概述：经营数据分析是指通过对企业的财务数据、销售数据、市场数据等进行收集、整理和分析，来评估企业的经营状况、发现潜在问题和机会，制定相应的策略和计划，以提高企业的竞争力和经营效益。
正文内容：一、财务数据分析1. 收入分析：分析企业的主要收入来源，了解收入结构和变化趋势，为制定收入增长策略提供依据。
2. 成本分析：对企业的各项成本进行分析，找出成本高的环节和潜在的降本空间，以提高企业的成本效益。
3. 利润分析：通过利润分析，了解企业的利润状况和盈利能力，为制定利润增长策略提供参考。
二、销售数据分析1. 销售额分析：分析销售额的构成和变化，找出销售增长的主要驱动因素，并制定相应的销售策略。
2. 客户分析：通过对客户的购买行为和偏好的分析，了解客户群体特征，为优化客户关系和提高客户满意度提供依据。
3. 销售渠道分析：分析各销售渠道的销售额和效益，找出高效渠道和待优化的渠道，并调整销售策略。
三、市场数据分析1. 市场规模分析：通过对市场规模和增长趋势的分析，了解市场的潜力和竞争程度，为选择市场定位和制定市场策略提供参考。
2. 市场份额分析：分析企业在市场中的竞争地位和市场份额，为开拓新市场和增加市场份额提供依据。
3. 市场需求分析：通过对市场需求的分析，了解市场需求的结构和变化趋势，为产品开发和市场推广提供指导。
四、员工数据分析1. 绩效评估分析：通过对员工绩效评估数据的分析，找出绩效优秀和绩效较差的员工，为奖励和培训提供依据。
2. 员工离职率分析：分析员工离职率的原因和趋势，发现员工满意度低的问题，并制定相应的解决措施。
3. 员工满意度调查分析：通过对员工满意度调查结果的分析，了解员工对企业的认同度和满意度，为改善企业内部环境和员工关系提供指导。
如何做月经营数据分析
数据转换
将数据转换成适合分析的 格式，如将文本数据转换 为数值数据。
数据整理与归纳
数据分类
按照不同的维度和指标，将数据分类 整理，方便后续分析。
数据汇总
数据可视化
通过图表、图像等形式展示数据，更 加直观、清晰地呈现数据特征和趋势 。
对数据进行求和、平均值、比例等统 计计算，得出各项指标的总体情况。
风险预警机制建立
识别潜在风险
分析经营过程中可能存在的潜在 风险，如市场风险、财务风险、 供应链风险等。
设定预警指标
针对各类风险，设定相应的预警 指标，如销售额下滑幅度、毛利 率下降比例、库存周转率等。
建立应对机制
根据预警指标的变化情况，建立 相应的应对机制，包括风险规避 、风险控制、风险转移等策略， 以降低风险对企业经营的影响。
毛利率
计算各月毛利率，比较不同月份的毛利率差异，分析毛利率的变 化原因。
净利率
计算各月净利率，分析净利率的波动情况，找出影响净利率的因素 。
毛利率与净利率的关系
结合毛利率和净利率数据，分析两者之间的联系和差异，评估企业 的盈利能力。
库存周转率及存货天数分析
1 2
库存周转率
计算各月库存周转率，比较不同月份的库存周转 率差异，分析库存周转效率。
如何做月经营数据分 析
汇报人：XXX
2024-02-06
目录
CONTENTS
• 月经营数据分析概述 • 数据收集与整理 • 经营指标分析 • 市场与竞争分析 • 客户与渠道分析 • 问题诊断与改进建议
01 月经营数据分析概述
目的与意义
目的
通过对月经营数据的分析，了解企业 在一个月内的经营状况，发现存在的 问题和机会，为下一步的经营决策提 供依据。
经营数据分析及对策建议
经营数据分析及对策建议2023年已经到来，各行各业的企业都在努力提高效率、减少成本、增加利润。
在这场全球竞争中，经营数据分析已经成为企业不可或缺的一部分。
本文旨在探讨经营数据分析的概念、方法以及对策建议，帮助企业制定更明智的经营决策。
一、经营数据分析的概念经营数据分析是指通过收集、清洗、整理、分析企业数据，为企业制定更明智的经营决策、优化流程、提高效率、降低成本。
它是企业管理中的一种重要工具，可以为企业管理者带来实实在在的经济效益。
二、经营数据分析的方法1.数据收集数据收集是经营数据分析的第一步，而数据的来源可以是不同的。
例如，从销售订单、会计账簿、人力资源管理系统等内部系统中获取的数据，或从外部渠道获取的市场报告、行业数据等。
2.数据清洗数据清洗是为了清除数据中的错误和不一致性。
这是一个重要的阶段，因为不正确或不一致的数据会对后续分析造成影响。
数据清洗通常包括消除重复、纠正格式、删除非必要数据等。
3.数据整理数据整理是为了统一数据的格式和结构，以便进行分析。
这个阶段可能需要对数据进行转换，从一个格式转换为另一个格式。
例如，从文本格式转换为数字格式等。
4.数据分析数据分析是经营数据分析的核心过程，它包括探索性数据分析、描述性统计、数据可视化、统计推断、预测和建模等。
5.数据应用在数据分析完成后，可以根据数据的结果制定相应的经营决策。
例如，消费者评价数据可以引导企业进行产品改进，市场数据可以指导企业拓展市场等。
三、经营数据分析的对策建议1.建立数据分析团队企业应该建立一个由经验丰富的数据科学家组成的数据分析团队，他们能够准确处理和分析数据。
这个团队可以根据企业需求进行数据应用，并将其转化为可操作的经营决策。
2.优化数据采集数据采集是分析的基础，因此采集的数据应该尽可能地准确和全面。
在收集数据的过程中，必须确保数据可靠，并且与分析目标相符合。
3.使用可视化工具可视化工具可以帮助企业更好地理解数据。
通过使用这些工具，企业的经营人员可以更容易地发现数据中的模式。
经营数据的收集与分析
经营数据的收集与分析近年来，大数据成为各行各业的热门话题，其中企业经营中的数据收集和分析更是备受关注。
随着信息技术的快速发展，企业可以通过各种手段收集大量的数据，包括销售数据、生产数据、客户数据等等。
对这些数据进行分析，企业可以得出很多有价值的信息，然后通过这些信息来指导企业经营和决策。
在这篇文章中，我们将讨论经营数据的收集与分析，以及这对企业发展的重要性。
首先，我们需要明确企业为什么要进行经营数据的收集和分析。
正如著名管理学家彼得·德鲁克所说，“如果你不能衡量它，那么你就不能管理它”。
这句话强调了对于企业经营中的重要数据，必须要进行收集和分析，才能更好的管理企业。
通过数据的分析，企业可以得出诸如销售额、售后服务质量、市场营销效果、经营成本等等信息，然后根据这些信息来制定企业的经营战略和决策。
那么，如何进行经营数据的收集和分析呢？这里我们讨论几种常见的方法。
第一种方法是利用企业内部系统来进行数据收集和分析。
很多大型企业拥有自己的信息系统，这些系统可以定期记录和保存企业生产、销售等相关数据。
通过这些系统的数据收集和分析，企业可以得出各种经营指标，并对其进行深入分析，如找出销售额下滑的原因，调整对应的市场方案等。
第二种方法是通过调查和研究来收集数据。
企业可以通过市场研究公司或专业调查机构来进行调研工作，了解顾客的购买习惯、意见反馈等等。
通过对这些数据的收集和分析，企业可以更好地了解客户需求，然后调整产品结构、服务方式等等，从而提高市场份额和竞争力。
第三种方法是通过大数据平台来进行数据收集和分析。
现在很多大型科技公司都提供了大数据收集和分析服务，企业可以将自己的数据存放在这些平台上，然后通过这些平台来分析数据。
这种方法不仅能够更好地保障数据的安全性，同时也能够利用更高级的分析手段和算法来得到更准确的结论。
除了收集和分析数据，企业还需要做的是如何挖掘这些数据里的价值。
在这里，我们介绍几种数据分析的方式。
精益经营数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着市场竞争的日益激烈，企业对经营管理的精细化程度要求越来越高。
精益经营作为一种以消除浪费、提高效率为核心的管理理念，已经成为企业提升竞争力的关键。
本报告通过对某企业精益经营过程中的数据分析，旨在揭示企业经营中的潜在问题，为优化经营策略提供数据支持。
二、企业背景某企业成立于20xx年，主要从事XX产品的研发、生产和销售。
经过多年的发展，企业规模不断扩大，市场份额逐步提升。
然而，在快速发展的同时，企业也面临着成本上升、效率低下、质量波动等问题。
为了应对这些挑战，企业于20xx年开始实施精益经营策略。
三、数据分析方法本报告采用以下数据分析方法：1. 数据收集：通过企业内部信息系统、财务报表、生产记录等渠道收集相关数据。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：运用统计学、数据挖掘等方法对数据进行分析，揭示企业经营中的规律和问题。
4. 可视化展示：通过图表、图形等形式展示数据分析结果，便于理解。
四、数据分析结果1. 生产效率分析（1）生产节拍分析通过对生产节拍的数据分析，发现生产节拍存在波动，平均节拍为XX秒，最大节拍为XX秒，最小节拍为XX秒。
通过对生产节拍的优化，可以降低生产周期，提高生产效率。
（2）设备利用率分析设备利用率是衡量生产效率的重要指标。
通过对设备利用率的统计分析，发现设备利用率平均为XX%，存在一定程度的闲置。
通过对设备利用率的提升，可以降低生产成本，提高企业效益。
（3）人员效率分析人员效率是影响生产效率的关键因素。
通过对人员效率的数据分析，发现员工人均产值平均为XX万元，存在一定的提升空间。
通过对员工培训、绩效考核等措施的优化，可以提高员工效率。
2. 成本分析（1）直接成本分析直接成本是企业生产过程中发生的直接费用，主要包括原材料、人工、制造费用等。
通过对直接成本的分析，发现原材料成本占比较高，平均占比为XX%。
通过对原材料采购、库存管理等环节的优化，可以降低直接成本。
财务经营类数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告背景随着我国经济的快速发展，企业间的竞争日益激烈，财务经营数据成为企业决策的重要依据。
为了帮助企业更好地了解自身财务状况，提高经营效益，本文通过对某企业的财务经营数据进行分析，旨在为企业提供有益的参考。
二、数据来源本文所采用的数据来源于某企业近三年的财务报表，包括资产负债表、利润表和现金流量表。
通过对这些数据的整理和分析，得出以下结论。
三、数据分析1. 资产负债分析（1）资产结构分析从资产结构来看，该企业总资产由流动资产、固定资产和无形资产组成。
近三年，流动资产占比逐年上升，说明企业在流动性方面有所改善。
具体分析如下：①流动资产分析：流动资产主要包括货币资金、应收账款、存货等。
近三年，货币资金占比逐年上升，说明企业现金流状况良好；应收账款占比逐年下降，表明企业信用风险降低；存货占比相对稳定，说明企业存货管理较为合理。
②固定资产分析：固定资产主要包括厂房、设备等。
近三年，固定资产占比逐年上升，说明企业生产规模不断扩大。
③无形资产分析：无形资产主要包括专利、商标等。
近三年，无形资产占比相对稳定，说明企业创新能力有所提高。
（2）负债结构分析从负债结构来看，该企业负债主要由流动负债和长期负债组成。
近三年，流动负债占比逐年下降，说明企业短期偿债能力有所提高。
具体分析如下：①流动负债分析：流动负债主要包括短期借款、应付账款等。
近三年，短期借款占比逐年下降，说明企业融资渠道拓宽；应付账款占比相对稳定，说明企业供应商合作关系良好。
②长期负债分析：长期负债主要包括长期借款、应付债券等。
近三年，长期负债占比相对稳定，说明企业长期偿债能力较强。
2. 利润分析（1）营业利润分析从营业利润来看，该企业近三年营业利润逐年增长，说明企业盈利能力较强。
具体分析如下：①营业收入分析：近三年，营业收入逐年增长，表明企业市场占有率不断提高。
②营业成本分析：近三年，营业成本逐年增长，但增速低于营业收入，说明企业成本控制能力较好。
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4
数据表与其他数据之间应该留出至少一个空白行和一个空白列
5
数据显示内容过大（满屏时），冻结窗口
6
数据部分每一列的数据项，内容、格式统一
数据处理方式和技巧
函数 函数是指定的数据按照一定的规则转化为 需要的结果，规则也就是我们所用到的公 式。
图表 图表的主要目的是为了表现数据、传递 信息。
数据处理
评估内容
公司层面评估
公司的盈利能力、收 入状况等
部门层面评估
部门关键绩效指标发 展情况等
成功的数据分析需要具备的关键条件
数据提取和收集
选取正确的数据来源，同时不影响正常的生产环境 必须对现有计费系统和数据结构有明确的了解 在数据提取效率和提取深度之间进行权衡
数据挖掘和分析
做出适当的假设，并对各类假设进行优先排序 尝试所有的分析纬度，各种变量之间进行排列组合 对数值进行合理的归类或近似处理
• “数据”→“排序与筛选”→ 高级
数据处理
3、使用条件格式 “开始”→“条件格式”→“突出显示单元格规格”→“重复值”
数据处理
常用数据处理公式或技巧
• 查找和替换 ctlr+G • 通配符 * • IF函数 执行真假值判断，根据逻辑计算的真假值，返回结果。
a.条件表达式是用比较运算符(<、=、>)建立的式子，无比较就无判断 b.两个值若是数值数据可直接书写，若是文本数据则要用双引号标记 c.参数里所有用到的标点符号都是英文状态下的标点符号 d.IF函数可进行嵌套，最多有七层 • AND和OR OR：至少一个参数为真，就返回TRUE
数据表达和说明
选取合适的图表类型，一张图表胜过千言万语 突出重点，能直接为决策提供支撑依据 为进一步分析留有足够的空间
数据分析那些事儿
怎样才能胜任数据分析工作？
基础能力
掌握经营分析的基本框架和方法 掌握基础呈现形式和报告写作
能力提升
了解政策动向、市场要求和行业走势 了解企业全局和整体发展趋势 了解对手意图和策略，知己知彼 关注热点问题，把握公司高层脉搏
• 数据分析是为了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。
数据分析的重点和目的
数据分析那些事儿
事前：决策支持 事中：实施监控 事后：业绩评估
评估公司现状
综合分析宏观环境和市场竞争情况
预测未来，为公司的经营决策提供依据
建立监控指标体系，确立标准值，以实时监控公司各项指标 的发展情况，做到过程控制。
谁是我们的用户？ 用户有何特点？
何时购买？ 多久再次购买？
从内外环境来看
数据分析
从系统分析来看
数据分析
数据分析简单方法
数据分析
方法
说明
对比分析法
与目标对比；不同时期对比；同级部门、单位、地区对比；行业内 对比；活动前后效果对比
分组分析法 分组的目的在于便于对比，分组法必须与对比法结合起来
结构分析法 某部分数值占总体的比率，如市场占有率
#N/A
函数或公式中没有可用的数值
#NAME？ 在公式中使用了不能识别的文本
#NULL!
使用了不正确的区域运算符或引用的单元格区域的交集为空
#NUM!
公式或函数中某些数字有问题
#REF!
单元格引用无效
#VALUE!
在公式中使用了错误的数据类型
数据处理原则
“三心二意” 处理数据
信心 细心 平常心 诚意 合老板意
• 根据分析三大误区
•
1、分析目的不明确，为分析而分析
•
2、缺乏业务知识，分析结果偏离实际
•
3、一味追求使用高级分析方法，热衷研究模型
研究方向
数据分析方法
产品研究 相关分析、对应分析、判别分析、结合分析、多维尺度分析等
品牌研究 相关分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、多维尺度分析等
价格研究 相关分析、PSM价格分析等
数据处理
常用数据处理公式或技巧
• 3、利用函数DATEDIF计算工龄 • DATEDIF( start-date，end-date，unit) • Unit有Y/M/D/MD/YM/YD六种格式 MD：为start-date，end-date日期中天数的差，忽略日期中的月和年 YM：为start-date，end-date日期中月数的差，忽略日期中的日和年 YD：为start-date，end-date日期中天数的差，忽略日期中的年
平均分析法 算数平均、调和平均、几何平均、众数与中位数
析法
1、确定评价的指标
2、对指标数据进行标 准化处理
3、确定各指标权重
4、汇总计算出综合评 价分值
5、根据分值排序，得 出结论
数据分析
数据标准化
标准值=（原始值-min）/（max-min）
说明
使用范围
PEST
Political, Economic, Social, Technological
行业分析，统称外部环境
4P
Product, Price, Place, Promotion
公司整体经营情况分析
逻辑树 将问题分层罗列，逐步向下展开
用户使用 行为
认知→熟悉→试用→使用→忠诚
5W2H
数据分析
数据分析工具
• 数据透视表 是对Excel数据表中的各字段进行快速分类汇总的一种分析工具，是一种交互式报表。
数据透视表相关术语
术语
内容
轴
数据透视表中的一个维度，例如行、列或页
数据源 创建数据透视表的数据表、数据库等
字段 数据信息的种类，相当于数据表中的列
字段标题 描述字段内容的标志，可通过拖动字段标题对数据透视表进行透视分析
AND：所有参数全部为真，才返回TRUE • 数据统计 COUNTIF：对区域中满足单个指定条件的单元格进行计数
常用数据处理公式或技巧
数据处理
• 数据抽取 • 抽取函数 LEFT:得到字符串左部指定个数的字符 RIGHT:得到字符串右部指定个数的字符 MID:得到字符串中间指定个数的字符 • 字段合并 CONCATENATE:将几个稳步字符串合并为一个文本字符串 • 字段匹配 VLOOKUP：在表格的首列查找制定数据，并返回指定的数据所在 行中指定列处的单元格内容。
市场细分 聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、多维尺度分析、logistic回归、决策树等
满意度研究 相关分析、回归分析、主成分分析、因子分析、结构方程等
用户研究
相关分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、logistic回归、决策树、关键 规则等
预测决策 回归分析、决策树、神经网络、时间序列、logistic回归等
透视 通过改变一个或多个字段的位置来重新安排数据透视表
汇总函数 Excel用来计算表格中数据的值的函数。数值和文本的默认汇总函数分别是求和与计数。
刷新 重新计算数据透视表，以反映目前数据源状态
1 何为数据分析
2 数据处理
3 数据分析
4 数据展现
图表 常用图表类型与作用 图表制作五步法 常用表格&图表展示
Why, What, Who, When, Where How, How much
业务问题专题分析 用户行为研究 用途广泛
数据分析
• 5W2H分析法 • 在职场中，有很多人逻辑思路很清晰，但是也有些人说话老是抓不住重点，费口舌
讲了半天，大家还是听不懂他在说什么，这种人就是缺乏逻辑训练。在所有逻辑思 考方法中，5W2H分析法可以说是最容易学习 操作的方法之一。
• 数据计算 • 求和，平均值 SUM;AVERAGE • 最大值，最小值 MAX;MIN
常用数据处理公式或技巧
• 日期的相关处理
• 1、快速录入当前日期
• TODAY( )
NOW( )
数据处理
• 2、单纯日数加减 • 简单情况 • 如A1中录入“2011-1-1”，B1中录入“A1+5”，结果：“2011-1-6” • 复杂情况 • A2“2011-1-1”,DATE（YEAR(A2)+3，MONTH(A2)+1,DAY(A2)+5） • 结果：2014-2-6
数据处理
什么是信心？ 信心是指未看见任何未来时，你依然 怀抱希望，坚持下去。 1%的错误=100%的失败
平淡、平等、平静地看问题
诚心诚意、诚实、尊重事实 第一，老板永远是对的； 第二，如果老板错了，请参考第一条。
数据清洗
• 冻结窗格 • 自动筛选 • 隐藏 • Ctrl+箭头键 • F4的妙用，绝对引用和相对引用 • 重复数据处理
融会贯通，思维领先
数据分析那些事儿
做好数据分析的针对性建议
十忌
没有结构，拼凑分析 选题太多 分析面太宽
只做分析，不关心数据 只做分析，没有结论
分析与策略脱节 业务生疏，玩数字游戏 注重分析，不注重表达
各自为战 每次分析当成一项任务
数据分析那些事儿
十应
先有框架，再填内容 与领导沟通后确定主线 确定重点问题重点分析
重复数据处理
1、使用COUNTIF函数 重复次数COUNTIF(A:A,A2) 第几次出现COUNTIF(A$2:A2,A2)
数据处理
数据 A B C D E A A A B B C
重复次数 4 3 2 1 1 4 4 4 3 3 2
第几次出现 1 1 1 1 1 2 3 4 2 3 2
2、用菜单操作来筛选
经营数据分析方法
二0一六年九月
1 何为数据分析 2 数据处理 3 数据分析 4 数据展现 5 报告撰写
目录
1 何为数据分析
数据分析是什么 数据分析六部曲 常用指标或术语