01 2021年進出口貿易數據分析表格([數據分析案例]某企業2021年重點營銷品類報告及如何精準營銷)

18年和19年數據對比表怎么做

18年和19年數據對比表做法如下：

工具／原料：聯想V340、Windows7、WPSOffice2021。

1、首先打開WPS表格，選中表格中對比的數據。

2、點擊插入選項，再點擊圖表（柱形圖）。

3、即可在表格中插入18年和19年的數據對比圖，點擊圖表元素。

4、勾選數據標簽，即可在柱狀圖上顯示對比數據。

數據對比的基本原理

數據對比指數是根據統計指數原理，研究和參考多類相關指數的編制方法和經驗取得的最新成果。該指數體系選取海關進出口貿易統計這一視角，以特定產業為評價對象。

采用商品進出口量和價格兩方面數據設計對比指數作為科學分析新手段，建立了特定產業對外競爭力變化的客觀評價標準，對一國特定產業國際競爭力的現狀及發展變化情況進行分析和評價。

2022年1月的財務報表可以和2021年12月的數據做比較分析嗎

可以做數據比較分析的。

將2022年1月的財務報表與去年12月份的財務情況進行對比分析，可以得到1月相對去年12月的財務變化情況，所以是可以進行對比分析的。

財務報表是反映企業或預算單位一定時期資金、利潤狀況的會計報表。我國財務報表的種類、格式、編報要求，均由統一的會計制度作出規定，要求企業定期編報。目前，國營工業企業在報告期末應分別編報資金平衡表、專用基金及專用撥款表，基建借款及專項借款表等資金報表，以及利潤表、產品銷售利潤明細表等利潤報表。國營商業企業要報送資金平衡表、經營情況表及專用資金表等。

推薦幾個2021年App數據統計平臺，分析數據運營必備工具

第一個:酷傳酷傳是國內手機統計監測平臺，可以看到蘋果實時辦單，排名上升和熱搜版單的工具

第二個：七麥數據

七脈數據可以獲取榜單、關鍵詞覆蓋、搜索指數等ASO核心數據。助力精準定位，制定優化策略！提供榜單500實時數據查詢，隨時獲取新排名變化，數據準確而全面。

第三：蟬大師

蟬大師是市場上能夠跟蹤中國蘋果和安卓市場表現的應用大數據平臺。可對兩個平臺應用的數據跟蹤，涵蓋下載量、關鍵詞覆蓋數量、關鍵詞搜索量等數據。

第四：Xinstall買粉絲s://買粉絲.xinstall.買粉絲

Xinstall集智能傳參（可達到無碼）、快速安裝、一鍵拉起、多維數據統計等功能，只要通過鏈接或者二維碼（比如網頁、廣告、海報）投放，都可以通過Xinstall來統計App多個渠道的下載量、安裝量、注冊量等數據，5分鐘即可集成，非常適合APP運營分析

第五：App-track移動廣告效果監測

由于SaaS服務按需付費的特點具體的付費標準需與商務進行溝通。需要注意的是，在TalkingData的服務條款中，應用統計分析和游戲運營分析收集到的數據是與TalkingData共享的，也就是說它有使用這部分數據的權利。

[數據分析案例]某企業2021年重點營銷品類報告及如何精準營銷

近幾年電商行業整體的技術升級，“貨品”從被動等待搜索和購買，變成主動尋找目標用戶。這種變化你也可以視為電商的底層邏輯變化了，從以前的以“貨”為中心，變成以“人”為中心。這背后的主要助推劑不是別的，正是數據分析。通過對商品、用戶、平臺海量數據的深度分析，平臺、商家就能知道什么樣的商品容易賣給什么樣的人，哪一類商品更受歡迎，從而對癥下藥，實現精準營銷。而這個過程中，數據分析師扮演了極為重要的角色。

現在，作為數據分析師，要完成一家國內乳企的任務，需要根據現有數據進行分析，確定企業未來一年的營銷品類重點，并通過消費者分析為企業的精準營銷提出建議。

1. 該公司應該重點營銷哪些品類的產品？

- 從銷售同比增長率和市場占有率兩個關鍵維度進行劃分（使用對比分析法按照先比整體再比局部、先比差距再比變化）

-根據銷售同比增長率和市場占有率找出明星產品和潛力產品（繪制矩陣圖，矩陣分析法找到優先級高的產品）

2. 針對不同品類的產品，如何實現精準營銷？

- 不同品類的用戶畫像是什么樣的?（分析不同維度的用戶畫像）

- 不同品類的消費者中，哪些是高價值用戶？（根據轉化率和人均消費繪制矩陣圖，找出高價值用戶）

-總結每個品類各個維度的用戶畫像，實現精準營銷

-矩陣分析法目的就是找到優先級最高的任務

-從產品的銷售額同比和銷售額占比情況入手，使用兩個維度的均值用矩陣分析繪制清晰地矩陣圖

-明星品類：同比和占比均高于平均值（第一象限）

-潛力品類：同比高于均值、占比沒有高于整體均值，由于現在增長速度非常快，未來潛力無限，是一個非常重要的增長點（第二象限）

-目的：需要描述各個品類的用戶屬性特征、對比不同品類用戶屬性的差異

-把每個品類不同用戶結構數據加工成占比形式呈現，就能清晰看出同一品類不同用戶結構的差異

-要對比不同品類用戶屬性的差異需要使用百分比堆積柱形圖，表示該品類總體是100%，該品類下的各個不同用戶結構占比組成這個100%，這樣就便于不同品類之前進行對比用戶屬性的差異了

-用策略人群數據同一人群不同品類的購買人數加工成占比，就可以看到該人群不同品類的消費占比情況

-把所有人群的占比數據繪制柱形圖，就可以看到不同人群對于不同品類的消費偏好情況

-用轉化率和人均消費均值繪制矩陣圖，找到每種產品中的明星用戶和潛力用戶，就是每種品類的高價值用戶

-明星用戶：轉化率和人均消費都高于均值，這類用戶各方面都比較優質，所以是明星用戶（第一象限）

-潛力用戶：人均消費高于均值，轉化率低于平均值，就是潛力用戶。這類用戶轉化率雖然低，但是人均消費高，通過活動可以提高轉化率，有很大的挖掘空間（第二象限）

-總結每個品類各個維度的用戶畫像，從性別、年齡、地域、人生階段、月消費水平等入手繪制每個品類精準的用戶畫像，實現精準營銷

女性、25-39歲、1-2線城市、月均消費：2000-5999元、已婚已育階段、省份集中（廣東、北京、上海、浙江、山東）、主要人群（資深白領、新銳白領）。

女性、18-34歲、2-3線城市、月均消費：1500-2999元、已婚已育、單身、省份集中（廣東、江蘇、浙江、湖北、北京）、主要人群（新銳白領、Z時代人群、都市藍領、小鎮青年）。

寫在最后：

數據分析我也是個菜鳥，只是喜歡而已，以后有志于從事這方面的工作，我的一些經驗就是：先明確任務要求——根據任務繪制腦圖——然后任務如何進行分析（包括分析方法、數據維度篩選、圖表呈現等）——根據分析結果形成報告——匯報報告進行美化——方案執行——定期復盤看下結果是否達到預期等，這個分析過程就結束了。

關于如何選用分析方法就是發現問題（對比分析）——拆解問題（拆解分析）——驗證問題（相關分析、用戶行為軌跡分析法、矩陣分析法）：

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