商业分析之数据指标

习题#1 定义一组量化数据指标

基础指标

  • 同比和环比
  • 新客和老客
  • PV(page views)/UV(unique visitors)
  • 转化率
  • 漏斗模型

自定义公司销售情况指标

  • 年销售额同比增长率=(今年销售额-去年销售额)/ 去年销售额*100%
  • 年老客户销售额同比增长率=(今年老客户销售额-去年老客户销售额)/ 去年老客户销售额*100%
  • 年新客户销售额同比增长率=(今年新客户销售额-去年新客户销售额)/ 去年新客户销售额*100%
  • 年新客户增长率=(今年新增下单客户数-去年新增下单客户数) / 去年新增下单客户数*100%
  • 转化率=年新客户下单数/年新客户数*100%

Q1:哪些是好的数据指标
A:[定义]好的数据指标是可比较且易懂的,比率就是个好指标。
基础指标中的同比和环比,以及转化率都是比率指标。
自定义中都用了比率指标。以上都是好的数据指标。

Q2:哪些指标能用来驱动决策?哪些是虚荣指标?
A: [定义]如果不能根据指标来采取行动指导商业行为就是虚荣指标(vanity metric)。
基础指标中转化率(conversion rates)是驱动决策的,提高转化率可以提高销量。页面浏览量PV是虚荣指标,因为不能确定用户数。
销售增长率和转化率的分析是可以指导决策和资源投入的是驱动决策的。

Q3:哪些指标可以剔除?为什么?
A:[定义]先见性指标(leading metric)可用于预测未来。
基础指标中,有漏斗模型能知道潜在的新客户,所以新客户指标可以剔除。

Q4:还有哪些没想到的但也可能有意义的数据指标?
A:[定义]后见性指标(lagging metric)可以提示问题的存在。
如用户流失率(churn),是个重要的后见性指标,分析原因能提高用户留存率(retention)。
分析新客户没有下单的原因,或者老客户销售额降低的原因,然后做相应的改进措施提高销售额。


习题2 根据电商的购物流程给出一个核心量化指标

电商的购物流程和核心指标.png

习题3 分析股票数据

股票数据的基础指标定义:

价格变动=当天收盘价-前一天的收盘价
涨跌幅=价格变动/前一天的收盘价x100%
换手率=成交的股数/总流通股数x100%

数据统计:


数据统计.png

数据指标汇总:
1.最高价 13.08
2.最低价 10.55
3.均价(收盘价)11.67
4.价格变动的标准差 0.39
5.涨跌幅的标准差 3.45
6.成交量平均 67000.63
7.换手率均值 2.29

曲线图:

每日价格波动.png
价格.png
涨跌幅.png
成交量.png
换手率.png

分析如下:

  1. 价格。
    这个股票在1.19日盘中达到月最低价,1.23日盘中到达月最高价。
    1.19日出现月最大跌幅,1.21日出现月最大涨幅。
    1.23日成交量和换手率达到月最大值。
    1.19-1.23这周是一个超跌反弹的过程。
    月涨跌幅标准差3.45%属于小幅波动。
    整体表现相对平稳,整月价格趋势向上。

  2. 成交量。
    参考下面说明,这个股票月换手率均值2.29%,属于小幅放量区间。
    每周有波动,在涨停那一周属于大幅放量区间。
    根据10日/5日量比0.93和20日/10日量比1.28则说明成交量处于正常水平。

股票指标说明-摘自同花顺股民学校.png

Notes:
两个问题,先mark下,稍后研究。
1.实际有数据的是14列,但显示是29列。而且29列不能完全显示,中间数据被折叠了,不知道最多能显示多少列?

有数据列显示不全.png

2.想用python画时间线图,但是时间格式和数字不同,试了几个方案,各种错误,很多代码还没搞明白,稍后系统研究。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 202,980评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,178评论 2 380
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,868评论 0 336
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,498评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,492评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,521评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,910评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,569评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,793评论 1 296
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,559评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,639评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,342评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,931评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,904评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,144评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,833评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,350评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容