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公司分析数据权威发布_100%股东和法人谁的责任大(2024年12月精准访谈)

内容来源：威名网所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

公司分析数据

咨询与互联网数据分析：从海量数据中找洞察标题有点夸张，但互联网和咨询公司在获取和分析数据的方式上确实有很大不同。不仅仅是数据获取，连做事的思维方式都有很大差异。之前在BCG、某3C投行和PEVC实习时，最痛苦的就是找数据，尤其是海量二手数据。作为一个实习生，除了少量insight和项目模块报告，可能60-80%的时间都花在了找数据上。虽然我也学了SQL和Python，但找不到数据才是最大的问题。用工具批量导数据只是最简单的事。到了互联网公司后，我才发现基于底层数据的处理和分析，用SQL直接获得经处理的一手数据是多么幸福！互联网业务通常在建立之初就有较为完善的数据体系，产品经理可以基于已有数据做solid分析，并获得基于业务的洞察。在这个过程中，我的SQL数据分析能力飞速提升。从发现问题到建立假设，再到设计取数纬度、SQL取数、分析总结，最后提出和迭代需求，整个过程只需要大概1-3天。作为一个原来比较懂宏观商业分析和财报分析的商科生，再接触了实际业务数据逻辑和分析逻辑后，最终能把分析洞察落地到每一个需求上，这种过程本身会很有成就感。我的经验积累，不再是很多产品经理被诟病的“只见树木不见森林”。相比于“纯分析”的工作，我的认知得到了更多维的提升，并获得了真正发现问题、解决问题的闭环。咨询的思维如何帮助我？咨询通常是topdown的思维方式，MECE的拆分方式能够最快最有效地定位问题。但缺点就是初级分析师或实习生经常会沦为二手数据清洗机器。可以说，很多个大夜都花在了找数和整数上。互联网更多是自下而上小步迭代，在todo拆分时，通常也是拆解问题并制定优先级，因此咨询的方法对做产品经理超级有用！但在战略大方向错误的情况下，初级产品经理有可能沦为“螺丝钉”，做错误的事。所以一个良好的战略思维，依然是成为高阶产品经理的重要能力矩阵！在做产品经理的一年里，我对互联网战略和数据分析也有了更深的理解！大家的点赞是我更新的动力，断更一年后下一篇聊聊在微信做一个全能产品经理是啥体验吧。

销售数据分析的7大指标与7个方法嘿，大家好！今天来聊聊销售数据分析的那些事儿。每个公司的销售情况都不一样，但无论如何，数据总是能帮助我们更好地了解市场和客户。今天，我想和大家分享一些销售分析的实用指标、方法和维度，希望能帮到你们提升销售额！ 7大类指标 𐟓Š 销售额：最直接的指标，反映了你卖了多少东西。利润率：销售额除以成本，告诉你每卖一块钱能赚多少。客户数量：新客户和老客户的数量，反映市场的吸引力。客户留存率：老客户占比，越高越好，说明你的服务或产品有粘性。客户转化率：从潜在客户到实际购买的转化率，反映你的销售效率。客户满意度：客户反馈的满意度评分，越高越好。客户生命周期：客户从开始购买到不再购买的时间，越长越好。 7个分析方法 𐟔 趋势分析：看看销售额、利润率等指标的变化趋势。对比分析：和竞争对手、历史数据对比，找出差距。细分分析：按产品、客户群体、地区等进行细分分析。聚类分析：把相似的客户或产品聚在一起，找出规律。回归分析：用数学模型预测未来的销售额。关联分析：看看哪些因素会影响销售额，比如价格和促销。网络分析：用图论的方法分析客户之间的关系。 4大维度 𐟓‹ 时间维度：按年、月、日来分析，找出销售的高峰和低谷。空间维度：按地区、渠道来分析，了解不同区域的表现。产品维度：按产品类型、功能来分析，了解不同产品的受欢迎程度。客户维度：按客户群体、购买频率来分析，了解不同客户的需求。希望这些方法和指标能帮到你们！每个公司都有自己的销售特色，找到适合自己的分析角度和方法才是最重要的。祝大家都能用数据科学来提升销售额！𐟓ˆ

2024年数据分析工作总结：挑战与收获尊敬的领导、亲爱的同事们：大家好！2024年即将结束，这一年对我来说充满了挑战和收获。作为公司的一名数据分析工作人员，我深感责任重大，同时也非常感激公司提供的平台和支持。以下是我在本年度的工作总结和未来展望。一、数据收集与处理 𐟓Š 数据采集本年度我负责了多个项目的数据采集工作，包括学生学业成绩、教师教学效果、校园设施使用情况等。通过多种渠道和方法，确保数据的完整性和准确性。数据清洗对采集到的数据进行清洗和预处理，剔除无效和异常数据，确保数据的质量。使用Python、SQL等工具，高效完成数据清洗任务。二、数据分析与报告 𐟓Š𐟓 数据建模运用统计学和机器学习方法，对数据进行建模分析，挖掘数据背后的规律和趋势。通过建立预测模型，为学校的决策提供科学依据。报告撰写定期撰写数据分析报告，总结数据发现和建议，提交给公司领导和相关部门。报告内容详实、逻辑清晰，得到了公司领导的高度评价。三、项目支持 𐟛 ️ 项目参与本年度我参与了多个数据分析项目，包括学生学业成绩分析、教师绩效评估、校园设施使用效率分析等。在每个项目中，我都严格按照项目计划和时间节点，高质量完成各项任务。技术支持为其他部门提供数据分析技术支持，帮助解决他们在数据处理和分析中遇到的问题。通过技术交流和培训，提升公司整体的数据分析能力。四、技术研究 𐟔슦–𐦊€术应用本年度我积极学习和应用新的数据分析技术，如深度学习、自然语言处理等。通过参加技术交流会和培训，掌握了最新的数据分析工具和方法。课题研究参与了公司多项科研课题的研究工作，包括大数据分析、人工智能在教育中的应用等。发表了多篇技术论文，分享了研究成果，得到了行业内的认可。五、团队协作 𐟑动𗨩ƒ詗襐ˆ作与其他部门密切合作，确保项目的顺利实施。特别是在项目前期，与教学部、行政部等部门紧密沟通，确保项目需求的准确传达。与供应商保持良好的合作关系，确保数据采集设备的及时供应和质量达标。团队建设积极参与团队建设活动，增强团队凝聚力和战斗力。定期组织技术交流和培训，提升团队整体的专业水平。六、客户关系 𐟓ž 客户需求注重与客户的沟通，深入了解客户的需求和期望，确保数据分析结果符合客户的要求。定期回访客户，收集反馈意见，不断改进服务质量。项目交付按时保质完成项目交付，得到了客户的高度评价。

财务分析的五大底层逻辑（四）做好财务分析，首先要站在高层角度看待问题。𐟑€ 财务思维的高层与低层差异财务思维的高层和低层之间有很大的差距。作为一个财务人员，除了专业知识，还要学会做人。𐟤 明确受众财务分析的目的是为了给公司高层提供决策支持。当公司规模变大，老板一个人难以管理时，就需要财务分析和绩效考核。财务分析会关注每个部门的费用是否合理，敏感数据是否有变化。𐟓Š 公司的本质公司的本质是规模大了之后，老板管理不过来，才会请经理人来管理。这时，老板需要知道谁干得好，财务分析工具就能公正地告诉他。但数据分析只是基于历史数据，知道数据变化也改变不了现状，老板知道又有什么用呢？𐟤” 财务分析的价值财务分析并不是让你成长多少，而是通过这个岗位，你有机会了解到公司各部门的业务情况。几年后，你对公司业务有了解了，熟悉公司运营业务后，你可以谋得更高职位的财务岗位。这时你的眼界和见识不一样了，所作的财务分析才更有价值。𐟓ˆ 财务分析的过程比如，你做资金分析时，可以向出纳了解资金收支情况；分析应付账款时，可以向应付会计了解；分析存货时，可以向会计了解。这样，你就相当于在对方的岗位呆了几个月，有机会了解这个岗位的工作内容。𐟔 高情商的重要性有时，你做的财务分析，提的建议，你以为是对的，但触犯了别人的利益，别人就会觉得你的分析有问题。会计在会做事的层次转变为会做人的高情商。所以，在一个社会里，别总活在自己的世界了，比如说清高，那样就很难做到高层。𐟒ኊ通过这些底层逻辑，你可以更好地理解财务分析的重要性，以及如何在这个岗位上成长。𐟌𑀀

数据分析必备：四个经典模型详解大家好！今天我们来聊聊数据分析的那些事儿～ 𐟌Ÿ 数据分析在当今互联网行业中的地位越来越重要，甚至被誉为“高薪代名词”。年薪80-100W+，是不是很诱人？不过，想要拿到这份高薪，你得多学几个经典的数据分析模型。 𐟓 首先，我们来看看几个常用的数据分析模型，直接上干货！ 𐟌Ÿ 模型一：PEST分析 PEST分析主要是对企业外部环境进行分析。具体来说，包括： Political（政治/法律）：这些因素通常不受企业控制，被称为“pest（有害物）”。 Economic（经济）：经济环境对企业影响巨大。 Social（社会文化）：社会文化环境会影响消费者的需求和偏好。 Technological（技术）：技术进步对企业的影响不容忽视。 𐟌Ÿ 模型二：波士顿矩阵波士顿矩阵通过销售增长率和市场占有率两个指标，将公司的产品分为四个象限。这样可以了解每个产品的生命周期阶段，帮助企业制定合理的投资和产品布局策略。 𐟌Ÿ 模型三：波特五力模型波特五力模型主要用于竞争战略分析。它包括五种衡量指标：消费者讨价还价的能力：消费者对价格的敏感度。供应商讨价还价的能力：供应商对价格的掌控力。替代品的替代能力：市场上是否有替代品，以及替代品的替代能力。潜在竞争者进入的能力：新进入市场的竞争者的威胁。行业内竞争者现在的竞争能力：现有竞争者的竞争状况。 𐟌Ÿ 模型四：SWOT分析法 SWOT分析是一种企业竞争态势分析方法，包括： Strengths（优势）：企业内部的有利因素。 Weaknesses（劣势）：企业内部的不利因素。 Opportunities（机会）：外部的有利因素。 Threats（威胁）：外部的不利因素。通过SWOT分析，企业可以深入分析自身的竞争环境和优势定位。以上就是几个经典的数据分析模型，希望对大家有所帮助！如果你对数据分析感兴趣，可以多关注一些数据分析相关的资源和课程，提升自己的能力。加油吧！𐟒ꀀ

数据分析师的一天：从早到晚都在忙啥？上一篇文章里，我给大家介绍了数据分析师需要具备的一些基本能力。今天，我想带大家看看数据分析师一天的工作内容，让大家对这个职业有个更直观的了解。早起的鸟儿有虫吃 𐟐把在互联网公司，通常早上10点正式开始工作。不过，我一般9点40左右就会到公司。到公司后，我会先排一下当天要做的任务。这个步骤很重要哦！数据分析师会接到来自各个业务方的需求，比如产品运营、效果素材等等。合理排期能让你不被各种取数需求牵着鼻子走。 10:00-11:00：关注核心数据 𐟓Š 正式上班后，我会先看看公司的核心业务数据，看看有没有异常波动。如果有异常，我会及时定位原因，而不是等到老板或业务方来问时才被动应对。异常分析是日常工作中重要的一环，虽然有人说它复杂、无从下手，但其实只要掌握了方法，就能轻松应对。 11:00-11:40：处理各种需求 𐟓‹ 这个时间段里，我会处理各种需求，包括基础取数、报表搭建、异常波动分析、AB实验跟进、版本分析、专题分析等等。每个模块都有很多知识，真的可以各出一篇介绍文章。 11:40-13:30：午休时间 ♨️ 中午有大约2小时的休息时间，我会午休40分钟。合理的休息对下午的工作非常重要，总不能一直靠咖啡因来扛着吧？ 13:30-19:00：下午工作 𐟒𜊊下午的工作时间一般很长，按照排期来安排工作。大致方向和上午类似，包括业务方需求处理、异常分析、报表搭建等等。建议大家备点零食或者点些下午茶，不然真的会饿！下班时间 𐟕– 下班前，我会看看当天的任务是否完成。我们公司没有内卷文化，如果7点下班就没问题。如果8点下班会有补贴，9点下班公司报销打车费（互联网公司好像都有这样的福利）。下班后：运动时间 𐟏ƒ‍♀️ 下班后，我偶尔会去健身房运动一下，跑步、出汗或者练会儿器械。这样既能放松心情，又能保持身体健康。小结 𐟓 这篇主要简单介绍了一下数据分析师一天的工作内容。如果大家对其他话题或者具体工作实操经验感兴趣，欢迎留言或关注哦！我会持续更新更多内容！

PO22：数据驱动的决策支持指南 𐟓Š PO22 是我9个绩效目标中的最后一个，专注于数据分析和企业决策支持。以下是我对这个目标的详细解读和一些实际案例分享。 PO22的要点 𐟓‹ 识别关键数据：我们需要能够识别与业务问题相关的财务和非财务数据，并提供解决方案。选择合适的分析工具：使用电子表格或更专业的统计分析软件来处理和分析数据。应用建模技术：这可能包括情景分析、预测、优化问题或成本效益分析等。负责任的数据使用：以怀疑的态度分析和解释数据，得出适当的结论和建议，帮助企业做出有效决策。传达建议：向利益相关者传达易于理解的建议，帮助开发业务机会，管理风险和评估业绩。实际案例分享 𐟓ˆ 在2020年末，我公司考虑进入某个行业。当时，这个行业中有几家标的企业已经在某交所上市或计划上市。我的任务是分析是否有必要进入该行业，并建议进入的方式（收购、并购或参股）。为了更好地了解行业现状，我收集了32家在某交所上市的企业的数据，从财务和非财务两个方面进行了整理和分析。例如，我分析了这些公司在发行期和锁定期前后的市盈率变化，得出了结论。同时，我还搜集了该行业的背景信息来支持我的结论。由于2021年行业政策将发生变化，很多企业在2020年选择将部分资产分拆上市。我预测在1-2年内，该行业股票将持续走高。因此，我建议公司进入该行业，因为短期内有较好的利润前景。但如果收购已上市公司，公司价值可能被高估，不太划算。建议公司在拟上市企业中选择一家作为基石投资者，进行短期财务投资。总结 𐟓 通过这个案例，我们可以看到数据分析和决策支持的重要性。通过收集和分析关键数据，我们能够为企业提供有力的决策支持，帮助企业做出明智的选择。希望这些经验对大家有所帮助！

数据分析师必知的7大应用场景数据分析师在企业中越来越受欢迎，因为数据分析能帮助企业做出更好的决策，促进长远发展。要成为一名合格的数据分析师，了解大数据分析的应用场景至关重要。以下是7个主要的应用场景： 𐟓Š大数据可视化分析通过实时观测和跟踪数据，多维度的分析帮助你快速理解数据的含义和变化。 𐟑€竞品舆情分析企业为了在市场竞争中取得优势，需要对竞争环境和竞争对手进行情报研究，进行量化分析对比，从而得出提高竞争力的策略和方法。 𐟑谟𛢀𐟒𛤺祓口碑监控实时跟踪产品在网上的口碑，第一时间了解消费者对产品的反馈，把握交易机会，及时应对口碑风险，调整营销策略。 𐟤”企业自身舆情监测提高企业整体分析研究能力和市场快速反应能力，建立起以知识管理为核心的“情报数据仓库”。利用全景洞察信息的模式，引导舆论方向，化解危机，提高核心竞争力。 𐟑“行业情报研究了解行业风险，跟随行业动态，适时调整公司及产品策略，保持企业在行业中的竞争力。社会化媒体聆听通过社交媒体，倾听目标消费者的需求和意见，打造更优的产品、更精准的营销、更高效的品牌运营，构建社会化聆听平台。欢迎各位朋友留言，后续我会分享更多数据分析的干货知识，不要错过哦！

数据中台：企业数字化转型的核心力量 𐟚€ 数据分析思维的核心在于运用数据解决问题，而数据中台则是企业在数字化转型过程中的重要支撑。最近几年，数据中台的概念逐渐火热，本文将结合个人经验，探讨数据中台的真正含义和价值。 𐟌🠤𛀤𙈦˜秊𐦍�𐯼Ÿ 数据中台既是一个技术概念，也是一种企业运营管理的思维模式。它不是标准化的产品，而是一种资源整合、集中配置、能力沉淀和分步执行的运作机制。通过利用各种数据技术，数据中台能够高效地统一收集、处理、存储、计算、分析和可视化数据，最终将数据与业务链条相结合，转化为企业的实际运营能力。 𐟏›️ 数据中台的架构数据中台具备统一的基础、公用的中间力量和多元的使用方向模式。它采集全业务多形态的数据，通过数据指标结构化、规范化方式实现指标口径统一，存储到各类数据库、数据仓库或数据湖中，以实现数据资产化管理。 𐟌𑠦•𐦍�𐧚„建设路径数据中台的建设需要先进行顶层设计，再逐步深化应用，自上而下推动，明确分工和责任。它不仅涉及数据本身，还涉及到产品、营销、财务和运营等多个方面。每一步都需要完善的顶层设计，也需要业务向下同步思考，建立全局架构数据中台的设想。在使用过程中，需要逐渐磨合出自身的中台理念和要求，优化组织架构，沉淀数据能力，最终构建自己的数据能力。 𐟌Ÿ 数据中台的核心价值数据中台的核心价值在于降低数据建设成本，提高数据应用效率。它能激活数据的商业价值，辅助业务决策运营，优化核心业务流程，提升组织架构能效。然而，数据中台并不是万能的，其价值和效果取决于顶层设计者的观念和投资回报比。 𐟚렦•𐦍�𐧚„挑战尽管某些头部企业已经开始优化自己的中台策略，但许多公司仍然处于观望状态。数据中台的价值取决于顶层设计者的观念，而且在实际实施过程中存在技术和业务鸿沟。因此，作为数据分析师，我们应该对这一热门概念保持关注，以利于培养我们的数据思维。通过了解数据中台的概念和价值，我们可以更好地应对企业数字化转型的挑战，为企业的发展提供有力的支持。

自学数据分析？35个模型来袭！想要自学数据分析的小伙伴们，你们的福音来啦！𐟓š 这里为你整理了月薪10万的数据分析师都在用的35个思维模型，赶紧收藏吧！环境分析：PEST模型 𐟌 企业机会、优劣、挑战：SWOT模型 𐟓Š 营销策略制定：4P营销理论 𐟓ˆ 企业管理及执行分析：5W2H模型 𐟓‹ 企业问题解决策略：逻辑树模型 𐟌𓊤𜁤𘚧𛩦•ˆ管理鱼骨图分析 𐟐Ÿ 用户增长：AARRR模型 𐟓Š 用户价值分析：RFM模型 𐟓ˆ 用户行为方法论 𐟓Š 购买行为分析：购物篮模型 𐟛’ 企业业务获投资组合：波士顿分析矩阵 𐟓Š 持续改进模型：PDCA循环 ♾️ 产品需求分析：KANO模型 𐟓Š 企业竞争战略选择：战略钟 ⏰ 波特五力分析模型 𐟒ꊦˆ熟市场企业地位分析：三四矩阵 𐟓Š 企业战略规划模型：GE矩阵 𐟓Š 企业外部环境采用战略：SPACE矩阵 𐟌 企业对标分析：标杆分析法 𐟏† 企业战略分析模型：ROS/RMS矩阵 𐟓Š 公司战略价值分析模型：价值链模型 𐟓Š 企业受冲击战略调整：SCP分析模型 𐟌€ 解析企业基本维度：ECIRM战略模型 𐟓Š 企业效益提升：产品ABC分类模型 𐟓Š 企业经营情况分析：杜邦模型 𐟓Š 企业战略制定竞争优势：CPM矩阵 𐟓Š 企业规划、增长：麦肯锡三层面分析 𐟓Š 企业竞争和成长工具：核心竞争力分析 𐟒ꊦˆ˜略制定和评价工具：利益相关者分析 𐟑劦œ‰效的战略评价分析：PIMS模型 𐟓Š 战略决策阶段分析工具OSPM矩阵 𐟓Š 营销战略管理工具：3C战略三角模型 𐟓Š 营销分析工具安索夫矩阵 𐟓Š 计算商圈分析工具哈夫模型 𐟓Š 企业提高市场占有率工具CS战略 𐟌Ÿ 这些思维模型将帮助你更好地理解和应用数据分析，提升你的自学效果。加油，未来的数据分析师！𐟒ꀀ

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