20冬赛获奖后,短短1个月的培训,分析能力翻天覆地,通过分析一个案例来说明(有视频)

楼主
HALLO
楼主有把分析的详细讲解做成视频,大家可以看一下哦:
百度视频链接: https://pan.baidu.com/s/1OssbM_e_0OUON6VvgObkwQ
提取码:z53k

优酷的视频链接好一些:优酷链接.

楼主的分析逻辑还可以,在2020帆软BI可视化冬季挑战赛】获得了【最接业务应用奖】,得到了3个培训:"CPDA数据分析师认证","帆软BI线上学习班","帆软报表线上学习班",经过这些班短短1个多月的培训后,数据分析能力真的上了一层楼,特别是数据分析的思维方面,这就跟大家分享下楼主最新的分析案例。
之前获奖的链接:【2020冬季挑战赛】某药企销售年报

逻辑思维还可以,但跟现在有定的差距,大家有兴趣可以先去看一下,和现在楼主的最新分析做一个对比~

这次展示的案例是"帆软BI线上学习班"作业8的一个作业,因为楼主刚好脑抽筋做得有点太认真了,也这才有机会刚好可以跟大家分享下。



分析思维(重中之重)----分析方法/分析模型-----工具.
这次楼主要分享的是分析思维,也是分析中最重要的,这边要强调“数据分析的基本工作流程”
下图是楼主在CPDA和FINE BI课程 学到的 分析流程的一个模板,楼主目前就一直采用这个模板进行分析.

有道文档:分析数据的模板(7步法)

零.题目介绍


这道题的素材非常简单,就一个简单的表,字段只有9个,老师的参考答案也非常简单(下图),就是一个那么简单的素材,楼主在没有加素材的情况下分析出挺多的东西~这能显示楼主学到的东西真的好~(实际情况一定要再找些素材,实际分析中只局限于手上的素材是很傻的行为)

一.洞察业务背景
背景:无
目标:得出2015全球年度福布斯排行榜中的富豪数据分布情况


二.制定分析计划
需要哪些数据: 2015福布斯富豪数据

(作业提供,不局限于作业的话,其实要多去拿几年的福布斯富豪的数据,但是楼主就只用这个分析,才能显示最近这1个多月的进步~)
维度:国家,行业,排名,来源,姓名,性别,(资产额段),年龄段
指标:人数,资产额,(年龄)
采用逻辑树法对目标进行不断拆解,这个过程特别重要,是达到目标的核心!!!!!

(逻辑树图链接:2015福布斯富豪分布逻辑树

三.数据拆分建模


一开始也就为了方便,添加了个列:因为资产额作为指标太常用了,直接把个位数的资产转化为“亿”的单位,省的后面一直需要设置数字格式。
其他添加的列也都是在分析过程中才发现需要的了,也没几个,不是很重要。


四.执行分析计划依据所制定的目标逻辑树进行一步一步的分析



0.资产额和富豪人数的分布情况
0.1富豪人数:1826,没有其他年份的数据,无法对比,要分析需要拿更多数据
0.2平均资产额:38.68,没有其他年份的数据,无法对比,要分析需要拿更多数据
0.3集中程度:可以观察到,富豪人数主要集中在10-20(亿美元)的净资产,占比上榜总人数的45%,与平均资产额38.68(亿美元),有较大的偏差。
0.4离散程度:平均值+-1个标准差之外的数值认为离散较为大,38.68+59.06=97.74,差不多是100亿美元,我们刚好可以将100亿定为划分超级富豪的标准,单独做分析
(在这一步后,我的逻辑树又继续展开,几乎是无法一开始就一次性把全部想清楚的,因为接触的信息有限,在制作过程中会不断的增加。)





0.4离散值-超级富豪
0.4.1超级富豪以6.79%的人数占有了36%的财富,超级富豪的平均资产是205亿美元,是普通富豪平均资产26.54亿美元的7.7倍,在富豪中也是有贫富差距的
0.4.2超级富豪的人数突出国家:美国 。其他国家相比难以对比。
0.4.3超级富豪的人数突出行业:时尚与零售,投资,技术,能源,食品饮料等,比较百花齐放

0.4.4超级富豪在年龄上会比普通富豪偏高龄化一些


      
0.4.5超级富豪在性别上和普通富豪相比没有太大的特征



1.富豪的国家分布
墨西哥:在平均资产上离群,分析发现是墨西哥有一名排名第二的富豪,771亿美元的资产拉高了墨西哥的富豪平均资产。
美国和中国:中美主要在人数上离群,中国的富豪人数和美国还是有一定差距,为此进行分析




1.1墨西哥平均资产分析
因为墨西哥总富豪人数只有16人,所以可以直接在用姓名直接拿来对比,发现是由与排名第二的富豪在墨西哥,拉高了他们国家的平均净资产


1.2中美富豪人数分析
1.2.1 年龄对比:中国在40-50这个年龄段远超美国,但是在60-90这个高年龄段远低于美国,这推测是中国市场起步较为晚,1978年改革开放至今才42年,所以未来中国很可能超过美国。
1.2.2 性别对比:中国在男性为美国的60%,但女性只为25%。这可能也是中国女性独立的意识起步较晚
1.2.3 行业对比:中国在美国大放异彩的  投资,食品饮料 这两个上非常匮乏



1.3中美富豪平均资产分析
1.3.1分布上:中国富豪资产的人数一半以上集中在10-20亿,占比远超美国,但是在20-50亿这个资产区间人比占比落后于美国,导致中国的平均资产落后于美国
1.3.2 行业分析(去掉多元化):美国在技术,时尚与零售,媒体,投资 这几个行业的平均资产很高,而中国在制造,保健上的平均资产很低。(高于人数平均线才不算个例)



1.3.3年龄上:中国在所有年龄段的平均个人资产都低于美国,80-90年龄段中,中国异常高于美国,查看明细后发现是有4个中国香港的富豪高资产拉高了这个年龄的水平,他们从事的行业主要以房地产为准。这也说明中国内地的富豪因改革开放才42年,普遍起步都比较晚,而不是这个年龄段的人不行。




2.行业分析2.1时尚与零售,技术,投资 这三个行业是出富豪多且平均资产高的行业,电信平均资产最高,但是出富豪的人数并不多
2.2行业在年龄上:技术行业平均年龄会偏低一些,               
2.3行业在性别上,时尚与零售的女性占比比较高,而电信行业女性占比为0





3.富豪的年龄分析(去除了几个未知年龄)
3.1随着年龄的增长,平均资产呈现上升的状态,可以推测财富很大程度上是随着时间不断的积累的      
3.2富豪人数在年龄上的呈现“正态分布”, 主要集中在60-70岁年龄段,已经属于中高年龄了





3.3 从事行业分析: 技术,投资,房地产,制造,保健,游戏 这几个行业年轻富豪和老富豪分布差异较大。  
年轻富豪在技术和游戏这种新型科技行业明显高于老富豪,特别是技术行业,差了13.1%。老富豪在投资,房地产,制造,保洁这些需要原始积累和传统行业明显高于年轻富豪。
3.4 食品饮料和时尚与零售这两个行业在年轻和老富豪中都是中坚力量,占比较高并且没有明显差距






4.富豪的性别分析----富豪主要还是男性,占比达到91%,但女性富豪的平均资产额有略高于男性富豪。由于女性富豪过少,分析下去具有很多偶然性,所以不进一步分析。
5.富豪来源-----来源这个字段比较乱,不进行分析


五.提炼业务洞察
上面的分析都松散的,这里其实主要就是总结一下,楼主这边偷懒啦,懒得总结

六.产出商业决策
上面的总结就是为了提出一些建设性的东西,但是针对这一题就比较尴尬了,比如我们发现 年轻富豪出现在科技行业,而老牌的房地产等不是年轻人的天下,  我们也不能让国家去重视,我们自己也不可能为此去从事技术行业。  所以上面的分析其实就是结果。


七.验证决策效果

哈哈,没办法验证啦。   其实也是有,比如楼主预测 中国只是因为改革开放时间还不长,导致富豪人数和美国差异比较大,特别是年龄大的,未来中国年龄大的人数一定为增加。  现在是2021年了,其实可以拿202年的福布斯数据来验证~但是楼主时间不够,找资料挺麻烦的,可能还要用爬虫



还是去找福布斯了,结果榜单上没年龄~~ 不好找呀。   
这种查找类型的方法不知道大家有没有推荐的方法,楼主这个能力就比较弱了,不知道有什么网站还是怎么搜索效率会比较高,希望大家可以分享下


楼主有把分析的详细讲解做成视频,大家可以看一下哦:
优酷的视频链接好一些:优酷链接.


然后楼主的最近的学经历有兴趣的话,大家可以看一下这篇哈,

讲述楼主最近的学习和总结成为一个数据师的总结:
FINE BI ,FINE REPOPT ,CPDA 同时上了这3个培训后,终于知道数据分析这条路要怎么走







编辑于 2021-2-7 10:21  


编辑于 2021-2-7 10:22  
编辑于 2021-2-7 10:39  
编辑于 2021-2-7 10:40  
编辑于 2021-2-7 13:53  
编辑于 2021-2-9 10:03  
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沙发
发表于 2021-2-9 10:11:29

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关注一波
板凳
发表于 2021-2-18 15:02:13

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真棒,看到楼主的帖子,才发现自己之前上的课都是应付差事了
地板
发表于 2021-2-20 11:27:22

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5楼
发表于 2021-2-20 12:46:45

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蔡总的帖子个个都是精品!
感谢分享。关注了!
6楼
发表于 2021-2-20 15:15:55

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人呀,要跟着学习的人 而学习,有想法 ,有目标,执行力,一起探讨,有兴趣。一个人太寂寞,心思乱,鉴定不下来
7楼
发表于 2021-2-21 14:26:10

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学习,学习
8楼
发表于 2021-2-21 14:43:14

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膜拜大佬
9楼
发表于 2021-2-22 16:02:56

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666
10楼
发表于 2021-2-24 11:16:33

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好厉害
11楼
发表于 2021-2-24 11:23:07

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66666666
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