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如果说，量是一个量化的数据，质是一个结论的话。那么，数据分析做的，就是要分析量，从而引向“定性”、”定质"。定量的了解历史的规律（“质”），从而预测未来。第1讲企业业务数据分析1、周期规律3、异常极值2、分类特征如果说，量是一个量化的数据，质是一个结论的话。那么，数据分析12第二十六讲|市场进入模式1、商务分析战略了解企业状况12简化企业架构3分析数据4变革未来2第二十六讲|市场进入模式1、商务分析战略了解企业状况1第二十六讲|市场进入模式2、数据分析的三大思路内外因素分解法DOSS思路挖掘业务含义PAY第二十六讲|市场进入模式2、数据分析的三大思路内外因素分3第二十六讲|市场进入模式收购的优点充分利用学习曲线效应降低进入新行业的障碍缩短投入产出时间，降低不确定性减少竞争对手优点快速获得被收购企业的市场经营资源（如技术、专利、市场、渠道、其他能力）第二十六讲|市场进入模式收购的优点充分利用学习曲线效应降4被收购企业在被收购后没预期好经营风险(operatingrisk）多付风险(overpaymentrisk)尽管被收购企业运作很好，但高收购价格使买主无法获得一个满意的投资回报财务风险(financialrisk)收购融资制约了收购者为经营而融资的能力和还债的能力。收购的风险第二十六讲|市场进入模式被收购企业在被收购后没预期好经营风险(operatingr51234第二十六讲|市场进入模式数据分析的基本步骤

挖掘业务含义制定分析计划拆分出需要的数据产出商业决策1234第二十六讲|市场进入模式数据分析的基本步骤挖掘61234第二十六讲|市场进入模式数据分析进化论观察数据发生了什么理解为什么发生做好记录商业决策5预测未来会发生什么1234第二十六讲|市场进入模式数据分析进化论观察数据发78第二十六讲|市场进入模式行为轨迹行为轨迹：关注行为轨迹，是为了真实了解用户行为。数据指标本身往往只是真实情况的抽象，例如，网站分析如果只看访问用户量（UV）和页面访问量（PV）这类指标，断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。通过大数据手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品、投放内容。8第二十六讲|市场进入模式行为轨迹行为轨迹：关注行为轨迹9第二十六讲|市场进入模式数字和趋势意义：看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观的吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。CONTRACT9第二十六讲|市场进入模式数字和趋势意义：看数字、看趋势10第二十六讲|市场进入模式转化漏斗第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少？第二，每一步的转化率是多少？第三，哪一步流失最多，原因在什么地方？第四，流失的用户符合哪些特征？10第二十六讲|市场进入模式转化漏斗第一，从开始到结尾，11第二十六讲|市场进入模式特许经营的类型（按特许的内容）商品商标型特许经营（productandtrademarkfranchising）赋予被特许人以总公司的品牌和商标出售特定产品的权利如：汽车专卖店、加油站、服装店等经营模式特许经营（businessmodelfranchising）提供一整套的商业系统给特许人——包括商标名称、销售的产品和服务、企业经营场所、营销战略、实际经营的方法质量控制以及在实际运营中提供的帮助如汉堡包、麦当劳等等11第二十六讲|市场进入模式特许经营的类型（按特许的内容12第二十六讲|市场进入模式特许经营的利与弊（对于加盟者来说）可以立即利用连锁名称、商标等企业形象资源可以获得连锁总部的培训和指导比起个人经营而言，风险小、倒闭率低能够稳定地获得廉价的商品和材料，采购效率高可以利用统一实施的促销活动，增大促销效果与总部实现功能分工，可以专心致志地从事销售活动利12第二十六讲|市场进入模式特许经营的利与弊（对于加盟者13第二十六讲|市场进入模式特许经营的利与弊（对于加盟者来说）由于具有高度统一性要求，不能充分地发挥自己的创造性；受总部经营方针的制约；自由度低总部的整体利益优于加盟者的利益受连锁体系中其他加盟店的影响弊13第二十六讲|市场进入模式特许经营的利与弊（对于加盟者第二十六讲|市场进入模式内外因素分解法内部可控因素外部可控因素内部不可控因素外部不可控因素第二十六讲|市场进入模式内外因素分解法内部可控因素外部可14第二十六讲|市场进入模式公司业务项目核心任务战略任务风险任务第二十六讲|市场进入模式公司业务项目核心任务战略任务风险15第二十六讲|市场进入模式新数据分析组织机构代码登记开设银行基本账户税务登记统计登记有关部门审批获得许可办理出资证明和股东名册员工社保及就业证办理第二十六讲|市场进入模式新数据分析组织机构代码登记开设银1617第二十六讲|市场进入模式数学建模当我们需要预测判断客户的流失时，可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据建立流失模型。利用统计学的方式进行一些组合和权重计算，从而得知用户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。17第二十六讲|市场进入模式数学建模当我们需要预测判断客18第二十六讲|市场进入模式留存分析在人口红利逐渐消褪的时代，留住一个老用户的成本