数据分析 1 数据分析概述 2 数据表达 3 数据分析流程 4 成本分析实操 5 案例 内 容 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第1页。 1.1 数据关系 1.2 数据分析 1 数据分析概述 2 数据表达 3 数据分析流程 4 成本分析实操 5 案例 内 容 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第2页。 1.1 数据关系 数据的测量本质上是通过对比发生的 数据是什么 单位 数字 数据 = + 测量某个量时用来进行比较的标准量 测量值 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第3页。 1.1 数据关系 数据对比 A 10.0 B 12.5 C 15.0 D 17.5 E 20.0 大？小？ 小 大 通过对比清晰表达, 通过分类提高对比的效率 分类 对比 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第4页。 1.1 数据关系 数据从哪来？ 通过结构表达逻辑来源, 通过相关关系阐述重要影响因数 汇总 对比 对比 对比 分类 分类 分类 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第5页。 1.1 数据关系 常见数据关系 结构关系 对比关系 相关关系 数据从哪来 同类数据对比 相关影响数据之间的关系 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第6页。 1.2 数据分析 对象 基础数据 汇总数据 最原始的记录数据 通过原始数据运算 反映对象全面情况 指标 出差报账记录 差旅费 管理费用 新增用户数 激活用户数 登录用户数 用户留存率 用户研究报告 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第7页。 1.2 数据分析 数据分析: 揭示数据关系 方 法 结构分析 通过占比揭示构成成分之间的关系 对比分析 通过同比揭示与同类对象的关系 相关分析 通过相关性揭示影响因素 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第8页。 采购价格分析 销售销量分析 结构 1. 采购成本产品类别分析2. 成本分析(分析价格构成要素：原材料, 制造费用, 人工费用等) …… 1. 销量产品类别分析2. 销量在各个区域, 各个目标客户群等的分布情况 …… 对比 1. 历史采购价格对比2. 内部同类产品采购价格对比3. 竞争对手采购价格对比4. 供应商市场销售价格对比 …… 1. 历史销量对比2. 内部同类产品销量对比3. 竞争对手销量对比4. 供应商市场销售价格对比 …… 相关 1. 原材料价格与采购价格相关性分析2. 供应市场与采购价格相关性分析 …… 1. 销量季节性分析2. 销量与竞争对手策略分析…… 常见分析方法运用举例 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第9页。 1.2 数据分析 了解总体情况 目的 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第10页。 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第11页。 1.2 数据分析 一是对企业用户体验的改进方面，二是体现在对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。 利用数据查找发现人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。 在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为金钱模式或离金钱更近的过程。 发现业务机会 改进优化业务 创造价值模式 改进与提高 提升业务水平和质量是数据分析的终极目标 目的 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第12页。 2.1 表格 2.2 图表 2.3 图表规范与美化 2.4 数字呈现 1 数据分析概述 2 数据表达 3 数据分析流程 4 成本分析实操 5 案例 内 容 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第13页。 汇总 根据需要汇总的加工数据 呈现有价值的汇总数据(通过数据透视表或公式链接自动生成) 后台数据 定义字段名称, 存储基础数据(表示数据匹配关系或某属性明细等不会经常变更的数据) 有效规范源数据表录入数据;通过数据关联减少源数据表的录入内容 源数据 通过系统导入/手工输入/自动链接的明细数据 记录明细数据，为分析汇总提供素材 功能 作用 2.1 表格 三表结构 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第14页。 资料分享 1.3 Excel结构-三表结构 汇总 后台数据 源数据 信用卡账单 客户资料 刷卡明细 信用卡系统 话费账单 客户身份 通话明细 话费系统 三表结构 2.1 表格 数据分析与成本分析-20160228全文共46页，当前为第15页。 2.2 图表 图表: 直观显示数据分析结果 图表的作用 文字 表格 图表 中国GDP情况： 2014年为63.65万亿，同比增长7.4%; 20
数据分析是现代商业决策中的关键工具，它涉及到对大量数据的收集、整理、分析以及解读，以便提取有价值的信息，帮助企业理解现状、预测趋势并制定策略。本篇内容主要围绕数据分析的基础和成本分析实操展开，旨在提升业务管理和决策的效率。
数据分析包括几个核心概念。数据关系是数据分析的基础，它涉及数据的测量、对比和来源。数据的测量是通过比较来确定数值，单位是度量数据的标准。对比和分类能够使数据更易于理解，通过对比可以判断数据的大小，而分类则有助于提升对比的效率。数据可以从结构关系、对比关系和相关关系三个维度来理解，分别关注数据的组织方式、同类数据的差异以及数据间的相互影响。
数据分析的目的在于揭示数据背后的深层关系。基础数据是最原始的记录，通过汇总和计算可以形成反映对象全貌的指标。例如，出差报账记录、差旅费、管理费用、用户增长相关数据等都是分析的对象。数据分析的方法主要包括结构分析（揭示构成成分的关系）、对比分析（揭示与同类对象的关系）和相关分析（揭示影响因素之间的关系）。这些方法在成本分析中尤为重要，如分析采购价格、销售销量的结构、对比和相关性，可以帮助企业优化成本结构，提升盈利能力。
在实际操作中，数据表达通常采用表格和图表。表格用于汇总和组织数据，三表结构（汇总表、后台数据表、源数据表）能有效地管理数据，确保数据的准确性和一致性。图表则直观地展示分析结果，如饼图用于表达结构关系，柱形图和条形图用于单一属性的对比，雷达图适用于多个属性的对比。通过这些可视化工具，可以更清晰地看到如中国GDP的增长趋势或其他业务指标的变化。
数据分析的目标不仅是总结现状和预测趋势，更重要的是发现业务机会、优化业务流程和创造价值模式。通过数据分析，企业可以发现用户体验的改进点，合理配置资源，甚至创新商业模式，将数据价值转化为实际的经济效益。例如，通过对销售数据的深入分析，企业可以识别销售季节性、竞品策略，从而调整自己的营销策略，提升业务水平和质量。
数据分析是企业决策的重要支撑，通过对数据的深入理解和应用，企业可以更好地理解市场动态，降低成本，提高效率，并发掘潜在的商业机遇。而成本分析则是其中的关键环节，通过细致的成本分析，企业能够制定更为精准的经营策略，实现效益的最大化。
