一、数据分析模型

1. 首先要确认业务分析的对象

可分为3类

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商品/服务/产品 用户/客户 渠道/市场/活动

2. 从维度、指标、分析方法3方面，构建业务分析的模型

维度就是分析角度，指标就是数
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举例：分析毛利率的数据模型

具体分析过程见《半小时掌握finebi》

毛利率 = 毛利额 / 销售额 毛利额 = 销售额 - 成本额
销售额
分析维度 分析方法
地区维度：省份？城市？门店？ 细分
产品维度：产品？业务？服务？ 对比、矩阵
时间维度：年？月？日？订单？ 趋势、细分
员工维度：销售？进货？人工? 溯源
渠道维度：供应商？促销？ 对比、关联
价格维度：进货价格？ 对比

3. 业务数据从哪里来

  • 销售数据：**存放于订单中**
    • 毛利数据
    • 销售数据
    • 客单价数据
    • 客户数据
  • 产品数据：**存放于业务中**
    • 产品类别数据
    • 进货数据
    • 库存数据
    • 供应商数据

二、帕累托模型

1. 什么是帕累托模型？

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帕累托图是一种按发生频率大小顺序绘制的特殊直方图，故又名排列图、主次图。帕累托图与帕累托法则一脉相承，帕累托法则认为，相对少量的原因通常造成大多数的问题或缺陷，即80%的问题是由20%的原因导致的，故又称二八法则或80/20法则。帕累托图也用于汇总各种类型的数据。

本质：集中力量干大事。

2. 帕累托模型制作

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1. 按销售额降序排序
1. 计算累计销售额
1. 计算总销售额
1. 计算累计销售额占比
1. 产品归类

练习数据帕累托数据.zip
使用工具：FineBI
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三、长尾模型

拼多多的成功

image.png 10%的⼀⼆线城市消费潜力
VS
90%的三四线城市的消费潜力

长尾模型和帕累托模型的区别

帕累托模型 长尾模型
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关注头部效应
集中力量干大事
优势资源投入		 关注尾部效应
积少成多
低成本、低门槛

四、波士顿模型

1. 波士顿矩阵

根本目的：从市场增长和市场份额的维度为商品分类。

image.png 明星类：增长率高、占有率高，代表着十分成功的产品，是主打的明星产品；

金牛类：增长率低、占有率高，已经占据了市场但是没有发展空间的产品，属于现金牛产品；

问题类：增长率高、占有率低，说明用户需求高，但是本身产品有问题，需要改进优化；

瘦狗类：增长率低、占有率低，市场不认可的失败产品，需要尽快去除。

2. 波士顿矩阵的构成

|
- 销售维度
- 销售量

  • 销售增长率（常用）
  • 目标市场容量
  • 竞争对手强弱
  • 利润高低 |
    - 产品维度
    - 市场占有率（常用）
    - 技术
    - 设备
    - 资金利用能力
    | | —- | —- |

3. 波士顿模型的制作

  1. 确定维度（尽量选取毫无关联要素）
  2. 确定计算维度的指标
  3. 计算分界值
  4. 产品分类

练习数据，与帕累托数据.zip为同一数据源

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4. 波士顿矩阵图的分析

遵循波士顿矩阵的4个原则：月牙原则、黑球原则、对角原则、跃迁法则。

月牙原则

如果波士顿矩阵中的数据呈现月牙状，也就是明星、金牛、问题产品多，而瘦狗产品少，则说明企业的经营比较成功，产品结构的分布十分合理。
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结合案例：练习数据的波士顿矩阵呈现的是反月牙🌛，没有明星类产品，瘦狗类象限集中了很多产品应该被出售或淘汰掉，应将资源集中现金牛和问题产品上。

黑球原则

如果在现金牛象限内几乎没有产品，则说明该企业几乎没有可以依靠的大盈利产品，整个企业可能会因为资金短缺、周转性差、投入产出不明显等原因而失败，这就是黑球原则。

结合案例：通过分析发现，练习数据中有6款现金牛产品，但缺少明星产品，所以应当对现有产品结构进行撤退、缩小的战略调整，考虑向其它事业渗透，开发新的事业。

对角原则

如果数据集中在第一象限，也就是“明星”型产品，这说明企业处于一个快速成长阶段；而数据越是集中于第三象限，也就是“瘦狗”型产品，说明企业的亏损程度就越大。
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结合案例：练习数据的产品集中在瘦狗型象限，说明正在亏损，应做出及时调整。

跃迁原则

问题产品通常是一些投机性产品，带有较大的风险，可能利润率很高，但市场份额很小，但是它通过一定的战略规划调整，最后可以进入金牛产品。这意味着企业开始进入了一个良好的盈利模式之中，但是这一趋势移动速度的快与慢对整个公司的利润存在影响。

结合案例：通过分析发现，练习数据中有6款现金牛产品，同时“养乐多”和“西域香妃蜜瓜”属于客单利润高但销量低的产品，可考虑适当降价提升销量，将其打造成明星产品或现金牛产品。

五、购物篮模型

1. 购物篮模型

例1：火腿与泡面 例2：淘宝推荐
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2. 购物篮模型的构成

image.png 支持度：同时被购买的次数占总次数的概率
例如牛奶与面包的支持度是：6/10=0.6

置信度：购买了A又购买了B的概率
例如牛奶的置信度是：6/8=0.75

提升度：组合产品的支持度与单个商品购买概率乘积的比值*
例如牛奶被单独购买的概率是2/10=0.2，面包被单独购买的概率是2/10=0.2，所以牛奶与面包这个组合的提升度是：0.6/ ( 0.20.2 ) =15>1，所以这个组合是有效的

3. 购物篮模型的制作

步骤：

  • 第一步：确定维度指标。商品两两交集、并集
  • 第二步：计算置信度。交集除以某一个产品出现的总次数。
  • 第三步：计算支持度。交集除以总订单数。
  • 第四步：计算提升度。每种商品单独购买的概率=每种商品单独购买的次数
  • 第五步：产品分类

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