4个常见的数据分析方向,分享给你

作者: ladeng6666 分类: Excel 发布时间: 2018-11-11 08:11 阅读: 49,013

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面对数据量非常大,密密麻麻的大数据的时候,我们经常会一筹莫展,不知道该怎么去分析。

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如果直接把这个数据丢给老板了,会不会被骂我不知道,但至少不会被老板夸奖。

韩小良老师的《构建高效数据分析模板》这本书当中,

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给我们提供了几个方向,让我们在面对大数据分析的时候,可以去除这种陌生感,不再心慌慌。

/ 1 /

现金流方向

第一个是现金流方向。

一个企业最基本的目标就是要盈利、赚钱,所现金流是分析数据时,永远多不会过时的话题。

比如财务人员经常需要处理的还款记录、固定资产费用、原材料采购费用、人力成本费用等等。

像下面这个追款记录的清单,密密麻麻的数据,不知道该从哪里开始看起。

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如果对数据简单的汇总,按照开票金额、收款金额来做一个统计,然后我们再计算一列待收金额(=开票金额-收款金额),再加上一点颜色的标记,这个数据汇报起来,就清晰明了了。

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(应收金额为“-”,表示已经全部收款完成)

当然如果你还有一点设计的思维,把这些数据做一个汇总,输出数据图表,老板肯定会更高兴。

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/ 2 /

物流方向

第二个是物流方向。

只要有交易产生,就会有商品的交互、货物的流动,也就产生了物流的数据。

我们比较常见的进销存库存管理、台账管理、快递信息管理等等,这些都属于企业当中,物料、商品、采购等等销售数据管理。

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那么在对上面类似的进销存数据分析的时候,我们可以从货物的流动过程来分析,入库多少、出货多少、库存多少等等。

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同样的,用简单的汇总,以图表的形式输出,是最佳的呈现方式。

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/ 3 /

人流方向

第三个是人流方向。

除了商品产品物料之外,企业当中另一个比较大的成本就是人力成本,所以每个公司都有专门HR部门,来管理统计人员招聘、离职、在职状态,随时掌握人员数量的变化。

比如下面这个表当中,是HR每天都要统计的人员在职、离职记录。

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很显然这个数据不是很直观,在分析的时候,计算出人员在职、离职比例,了解当前“人员库存”,通过离职率规划后续招聘需求等等,是我们分析人流的一个方向。

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/ 4 /

质量流方向

最后一个方向,质量流。

对于消费者而言,商品除了价格之外,最重要的就是它的质量了。一个产品的销量非常好,但是如果质量非常差的话,会导致比较高的退货、返修率,也是一种,致命的损失。

所有产品在出厂之前,我们经常需要做的一些,合格率、市场返修率、市场投诉率的统计等等,这些都属于质量流。

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按照质量管理指标,统计出当天的合格率,再细分到每条生产线的合格率,可以让图表的数据阅读起来更加的轻松。

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关于上图的做法,我在《「表格设计课」第6期 让老板5s看懂你的报表 》里面,有详细的介绍。

拉登说:

总的来说,我们日常处理的所有数据当中,基本上都可以囊括在这四种数据流的范围内。

下次如果我们遇到大数据,包含的数据量大、内容类目非常的多,无法找到明确方向的时候,可以静下心来,看一看,能否从这个表格当中,而找出相应的现金流,人流,物流,质量流数据,然后逐一的提取输出数字化指标,让大数据阅读起来,更加的简单。。

好了,以上就是本节课所有的分享,咱们明天见。

 

我是拉小登,源于Excel,不只是Excel

 

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