1. 营运大数据分析与挖掘综合能力提升实战
报表数据追踪是利用文档或者报表的方式，进行数据追踪的一种形式。
随着流量增长的红利消退，获客成本也逐渐飙升，数据追踪对于数据分析来讲，可谓是最重要的基础工作，是一切数据运营与数据分析的重要前提。数据追踪计划可以为企业打好数据化运营的基础，助力企业精细化评估各渠道的渠道质量，降低渠道成本，提升渠道转化；找到促进核心转化的相关因素，挖掘促进客户触发核心行为的关键行为做优化或运营激励；完成客户分群和客户分层，展开精准营销，让客户拥有更完善的体验，从而达到客户增长、转化的最终目的。
企业的数据追踪计划表指的是企业构建的标准化跟踪数据的方式，一般来讲经常是文档或者表格，可以起到项目管理工具，或是参考文档。
2. 数据挖掘与数据运营
数据运营靠谱的。
数据运营是指数据的所有者通过对于数据的分析挖掘，把隐藏在海量数据中的信息作为商品，以合规化的形式发布出去，供数据的消费者使用。
3. 互联网运营数据挖掘
互联网创业项目有哪些
1、人工智能教育
人工智能教育现在是一个相对冷门的行业，但却是一个非常有潜力的行业，销售量也是一个非常大的行业。据统计，2018年，国内人工智能教育交易额突破3000亿元。其中，儿童陪伴教育机器人非常受欢迎。据经销商介绍，这款机器人的利润在65%左右，销量非常好。
2、拼团社交式电商营销
如果你问一个懂互联网的人，为什么拼多多这几年为何受欢迎，他肯定会告诉你，拼多多之所以成功上市，是因为集团社交电子商务和这种特殊的销售模式。当然，我们必须不能一味的模仿拼多多，可以在创业时模仿他的模式，销售其他产品或服务。
3、互联网家居营销
家具行业的互联网转型不仅是一个电子商务的过程，更是一个O2O闭环的构建过程。国内互联网家装企业在商业模式上进行了本土化创新，使其更符合中国人的消费习惯。例如，新窝网曾以Houzz作为基准，它是第一家通过图片社区收集流量的公司，后来打造了一个网上商城。传统硬件制造商、互联网巨头、系统集成商和第三方开发者围绕生态系统创造丰富的应用，探索并满足用户需求。互联网家居让人类生活更美好，它带来的舒适和便利可能超出我们的想象，带来一种新的生活方式。
4、网址导航
网址导航是互联网上最早的网站形式之一。它收集很多的网站，并根据情况对其进行分类。随着互联网的发展，用户对个性化网站导航的需求越来越迫切。针对某一领域或特定人群，出现了网址导航的垂直分割。网址导航站由综合导航站向分类导航站、专业导航站逐步演变是必然趋势。要打造专攻细分网址导航的普吉114网址导航平台，甚至鼓励用户自行建设网站，开创国家网址导航新时代。
5、互联网通讯软件
移动互联网技术的快速发展、WiFi的普及、QQ语音、微信、小米聊天等众多社交软件的兴起，都表明“流量”网络通信模式将逐步取代传统的通信模式。国内互联网电话技术已经成熟，国外的呼叫软件由于价格高昂，已不再是中国的主流。性价比高的国产品牌已成为手机用户的首选。随着5G时代的到来，基于5G网络架构的新型互联网移动通信将更加令人期待。
6、互联网购物
网购不是什么新鲜事，但阿里巴巴在美国上市，推动了中国网购平台国际化，这是一个重大事件。阿里巴巴在美国上市，引起了不少媒体的关注。天猫致力于发展全球业务，“海淘”也为571做出了很大贡献。不得不说，阿里的全球布局正在逐步扩大，让中国更好更快地融入国际产品业务，带动经济发展。网络购物模式正在改变世界。
7、微信小程序
腾讯的微信用户最近已经突破10亿。目前微信为小程序提供了很多支持。如果是一个懂互联网的人，选择一个小程序创业对个人来说是一个很好的项目。
8、互联网外卖模式
根据目前的消费统计，餐饮消费占我国消费的51%。如此巨大的市场非常适合创业的选择。目前，互联网外卖是一个很好的项目。很少有年轻人选择做饭，尤其是那些在城市工作的人，饭点基本都叫外卖。如果利用互联网做餐饮，不需要一个铺面来开一家餐厅，这样就节省了很大一笔租金。
9、互联网线上教育模式
互联网线上教育可以突破时间和空间的限制，提高学习效率;互联网线上教育可以跨越地域等方面造成的教育资源分布不均，实现教育资源共享，降低学习门槛。行业巨头和资本大佬纷纷加入在线教育行业，包括新东方、好未来、腾讯课堂、淘宝等教育行业和互联网巨头，以及YY、网龙、万达、科大讯飞等跨境玩家。据不完全统计，2014年网络教育领域投融资规模超过44亿元。
10、大数据分析
全球经济的每一个行业都充满了数据的影子。如今，大数据可以成为企业的新资产，发挥着重要作用。随着互联网的发展，人们在互联网上的日常行为产生了大量的数据，这些数据的存储、处理和分析促进了大数据的发展。互联网公司对海量数据的深入挖掘，有助于加深对用户行为和爱好的理解，为用户创造个性化服务，优化产品和服务。大数据的应用领域是多样的，在我们的生活中也将越来越突出。
互联网创业时要注意的地方
1、不要追求暴利
民营企业家需要低投资、高利润，但利润和投资是成正比的。所谓低投资，不可能有太高的利润，必须对此予以明确。不要过分追求利润，巨额利润的可能性很小，获得适当的利润就要知足了。
2、酒香怕巷子深
有的创业者不重视推销产品。在当今社会，如果你不主动招揽顾客，吸引的客户的可能性很小，生意就会很难做。只有多卖些产品，才能获得更大的利润。如果产品都卖不出去，那么一切的辛苦付出都是徒劳。
3、暴利
赚大钱可以说是很多人的梦想，但直到老死，这个梦想还没有实现。对创业者来说，想赚钱是件好事，但要记住不要太渴望成功，因为太渴望成功，会追求高利润的销售，就会变成小钱赚不到，大钱赚不来的局面。
4、打好基础
创业者需要对创业的行业的方方面面深入了解，而且，精通各种行业知识的创业者更有可能成功。许多成功人士起初并不是老板。很多人知道这一点，但做不到，因为他们认为自己是老板，然后他们只想做老板做的事，最终做什么都会失败。
5、不要总是更换项目
创业不会很快成功。这是一场持久，绝不会一蹴而就。在许多情况下，这取决于创业者的毅力。然而，很多创业者会在还没有起色的时候尝试其他创业项目，不能全力的投入去创业的情况下是很难成功的。
6、想很多，做的少
战略固然重要，但执行力不容忽视。换句话说，创业者不仅要成为战略家，还要成为实践者。如果当你做某事时，长时间不采取行动，你的执行能力就会很差。最后，其他付之行动的人成功了。
7、不懂创新
有创造力的一方往往在竞争中获胜，特别是在快速发展的时代，创造力非常重要。对穿个有着来说，必须突破过去的框架，面对新的问题，学会迎接新的挑战，切记不要固守规则，否则只会失败。
8、过分追求完美
有时候，做第二不是坏事。在创业中，追求完美不是一件好事。在很多情况下，第二名可以在第一名的做法里学到很多东西，也能观察到自己的不足。第二名也有第二名的好处。
4. 关于运营大数据分析
大数据的真正价值在于数据驱动决策——通过数据来做出的决定，要优于常规决策。当你的想法有更多的证据(即数据)来支持业务决策时，这一点当然听起来不错,但是如何让这个想法真正落地，是一件非常不容易的事。
数据驱动是什么意思?
想要成为一家数据驱动型公司,这可不仅仅是收集数据、定期查看数据这么简单的。真正的数据化运营指的是,企业在做每一个决策之前,都需要分析相关数据,并让这些数据结论指导公司的发展方向。
每一位员工也应收集、分析并定期学习数据。数据应该共享,并用于规划、报告、在内部监控自己的目标和方向。
为什么数据化运营如此重要?
为什么数据化运营如此重要?答案很简单, 相比基于本能,假设,或认知偏见而做出的决策,基于证据的决策更可靠。通过数据驱动的方法,你将能够判断趋势,从而展开有效行动,帮助自己发现问题,推动创新或解决方案出现。麻省理工学院一项针对数字业务的研究发现,那些在大多数情况下都进行数据驱动决策的企业,它们的生产率比一般企业高4%,利润则要高6%。
数据还可以为员工提供一个良好的标准,将自己的工作和业务结果联系起来,从而发现一些可以改进的新机会。绩效评估可以建立在一些可衡量的标准上,管理者也可以了解整个公司的状态,以及公司的优势和劣势所在。
Salesforce的创始人兼CEO Fred Shilmover在一次采访中说:“你要么利用数据,做出更好决策,要么你就忽略这些数据,让别人超过你。”
5. 运营的数据分析能力
1.用户数 获取用户数一直是一个APP的使命。但单纯看用户总数并不能说明很大问题，最主要的还是要关注注册用户数和下载数，其次就是要关注这些用户获取的来源和途径，一般不外乎几种，主要是通过一些应用市场，比较明显的一个例子是数学宝这个用户，在几个主要的应用市场上上架之后每天平均能达到150的下载量;通过广告途径也是一个很好的方法，比如说在内容上做下植入式广告，或通过一些爆点文章吸引用户来下载和注册APP，从广告上来讲，OpenCom的APP都设置了启动页，启动页一可以做为广告页，实现运营者的营收，二是可以设置一些和APP相关的有趣图面，吸引用户，以此拉动下载量和注册量。 2.日活跃度、周活跃度和月活跃度 这个很好理解，上面讲过用户数的获取，但用户吸引进来了，是看一看就卸掉APP呢，还是通过不断的提醒又将用户吸引进来呢，这都是要考虑到的情况，所以不能单单只看用户数。用户对APP的内容是否感兴趣，是否是目标用户，对哪些内容进行了点赞和评论，这些数据和用户习惯都可以在管理后台看到，但能不能好好利用这些资料又另当别论了。最简单的可以从用户习惯上看到用户的偏好，可以对此做一个简单的统计，哪些内容推出来比较受用户欢迎，哪些内容点击量又少得可怜呢，甚至可以以此划分成频道，将用户分门别类后，将用户引入到他感兴趣的频道，能更好地提到用户的活跃度。一般而言，在互联网上，七天是一个习惯养成的周期，如果七天都能保持点进APP的习惯，那么只要不断地培养用户的习惯，就可以使用户转化为忠实用户。 3.留存率问题 用户引进后，总是不可避免地会面临用户流失的问题，这是很正常的现象，毕竟有些用户就不是自己的目标用户群。但这确实对于运营人员来说起到一个警示作用，运营有时候就像一个清洁工人，疏通管道，打扫好用户经过的路，营造一个干净、舒服而且温馨的空间。从留存率来看，可以越来越清晰地描绘出用户画像，用户的一些习惯偏好，做好总结，对留存率问题客观看待，当然如果留存率异常，那就要反思自己最近的内容运营或者用户运营是不是有哪块出了问题了。 4.盈利问题 这是个很现实的问题，但凡做APP的无不是冲着APP的盈利来的。而APP盈利的商业模式有哪些呢?还挺多的，除了大家常规知道的广告费用外，OpenCom后台在盈利这点是研究比较透彻的。广告费用在启动页以及一些频道和幻灯片上就可以做文章了;除此之外，要介绍下OpenCom的重点插件周百通3.0，直接实现用户的营收，商家可通过周百通平台上架产品，用户也可以在此购买需要的产品，实现用户商家运营者的商业闭环;当然仅仅是这样还是不够的，运营最需要的就是激励用户，所以财富系统通过积分奖励用户是常用的把戏，在这点上OpenCom玩出了新花样，同样是发言或点赞等可以获取积分，不同的是积分可以获取实在的奖品，直接刺激用户的活跃度，而且还有每日签到提高用户的粘度。 运营好一个APP当然不能单单只看这些数据，要考虑的方面还是有很多的，比如说APP的推广渠道及其有效性，以上建议参考的数据和问题可以说是运营APP就不能绕过的基础数据，从数据上来看运营才能看得更清楚和客观，也希望大家能用好这些工具。
6. 大数据挖掘能力的提升
这个专业从总体上看还是比较好就业的。随着社会发展，各种信息犹如火山爆发一般能量巨大，为了应对工作和生活需要，此时信息检索与数据挖掘专业就显得非常重要，可以极大地提高工作效率，实现信息利用目的，随着形势发展，这方面人才需求猛增，相信你会被就业市场看好的。
7. 运营必备的数据分析能力
（1）良好的服务意识，具备较强的沟通与演讲能力与一般的甲方分析师角色不一样，神策分析师主要的工作都在与客户打交道，引导和协助客户实施数据采集和分析平台上线应用，以及对客户业务和技术团队进行产品应用的培训交付，面临的客户场景、客户诉求和客户类型多种多样，对分析师的沟通、演讲、快速应变能力均有较高的要求，同时积极、乐观、服务意识也是非常关注的个性品质，对工作的有效推进和持续热爱非常关键。
（2）对大数据产品和业务分析感兴趣，关注分析的业务价值输出如前面所述，神策的数据分析师的专业价值，主要是基于神策产品之上，在业务侧的分析应用和价值交付，因此期望加入的分析师，一是商业意识和价值感强，能清晰的认识到分析的价值，更多的是体现在业务应用落地和实际的数据提升上，而不是分析体系的逻辑和结构有多完美、分析方法有多么强大；二是在个人发展诉求上，对大数据产品和业务分析更感兴趣，而不是期望在数据挖掘和数据建模上做到专精或者在产品/运营等业务能力上能积累更深更广。
（3）有深入的业务分析和改进实践的背景（社招）社招与校招的差别主要体现在业务经验积累上。神策分析师的业务价值交付，主要是面向客户的业务团队，分析师需要具备与客户业务团队打交道，实现数据对业务价值交付，因此社招的对象会关注在业务和分析两方面的积累，要么就是在业务上与业务人员有深度配合的数据分析师，要么就是数据分析能力较强的业务人员，业务和分析两者缺一不可。以上，就是这篇文章的主要内容。神策期待优秀的你加入我们，一起打造一个不一样的分析师团队，一起『重塑中国互联网数据根基』，一起『为客户带来价值』！
8. 数据挖掘与数据运营化实战
魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。
采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。
9. 营运能力分析数据网站
我们通常把财务分析分为两类：
第一类：狭义的财务分析 - 以财务报表为基础。
第二类：广义的财务分析 - 结合企业实际经营情况。
第一类，简单介绍一下分析的内容：财务管理建设模型。
第二类：框架、思维与要点：集团型企业的 BI 经营分析如何做？
财务管理建设模型
建立财务驾驶舱，指标：资产、负债、利润、现金流、存货等，以下 by 派可数据财务分析案例（ 数据均已脱敏 ）。
利润分析。分析企业利润总额、累计利润总额、净利润、累计净利润、营业利润率、净利润率及同环比情况。
营业利润趋势分析、年利润对比分析、月利润对比分析情况。
收入分析。营业总收入、累计营业总收入、主营业务收入、累计主营业务收入、其他业务收入、累计其他业务收入及同环比情况。
年收入分析趋势，联动月收入情况趋势分析。
主要收入类型占比情况 —— 主营业务收入、营业外收入、其他业务收入及趋势分析情况。
成本费用分析。营业成本、主营业务成本、期间费用、财务费用、管理费用、销售费用及同环比情况。
不同年份费用率对比情况 —— 期间费用率、成本费用利润率、财务费用率、管理费用率、销售费用率年及月度趋势情况。
年期间费用对比分析，联动到期间费用占比分析。
年成本对比分析，联动到月成本对比分析。
资产负债分析，资产合计、负债合计、所有者权益合计等。
资产负债率月度趋势分析。
资产负债总体情况分析，通过下钻可以看到不同月份不同资产、负债和所有者权益情况。
各项目分析钻取分析，例如通过下钻流动资产可以看到货币资金、应收账款、其他应收款、交易性金融资产、应收股利等情况。
应收账款、应付账款月度趋势分析，及同环比情况。
资产负债总体分析，可以通过下钻钻取到不同的项目。
资产总体情况、资产变化趋势等。
资产项目分析，流动资产、非流动资产分析。
不同的资产项目占比分析，例如流动资产中应收账款、应收票据、预付款项、存货、交易性金融资产等分析。
负债与所有者权益情况分析。
财务能力指标分析 – 净资产收益率、存货周转率、流动比率、总资产报酬率、应收账款周转率、速动比率分析等。
盈利能力指标分析 —— 净资产收益率、营业利润率、营业毛利率、成本费用利润率、净利润率、总资产净利率、营业净利率、主营业务毛利率、主营业务利润率、总资产报酬率、资本收益率、股本报酬率分析等。
营运能力指标分析 —— 固定资产周转率、应收账款周转率、股东权益周转率、存货周转率、总资产利润率、流动资产周转率、应收账款周转天数、存货周转天数等趋势分析。
偿债能力分析 —— 流动比率、速动比率、现金比率、资产负债率、营运比率、长期负债比率等。
发展能力分析 —— 总资产增长率、固定资产增长率、资本保值增值率分析等。
其他能力分析 —— 销售费用率、管理费用率、财务费用率、期间费用率、固定资产比率、应付账款周转率、主营业务成本率、销售利润率等趋势分析。
税负分析 —— 税金合计、应交增值税、应交所得税、应交城市维护建设税、应交教育附加、印花税等同环比分析、年度、月度趋势及占比情况。
框架、思维与要点：集团型企业的 BI 经营分析如何做？
在目前国内大部分的商业智能 BI 项目中，项目的发起与启动都是从单一的业务领域或者部门发起的，比如财务、销售、运营等部门，基本上都是由小往大、由点及面，很少一上来直接就从集团层面从顶层全面铺开整体规划。一方面有资金、人力投入成本因素的考虑，另外一方面在于项目的磨合、经验的积累。就如同打仗一样，先从小规模的作战、局部战争开始积累与培养人才与技术经验，再到最后大手笔来组织兵团级别的战役。
但也有越来越多的自身 IT 基础信息化能力沉淀比较好的集团性企业，为了更加长远的规划与考虑，需要从一开始就要有一个相对明确的建设方向和思路，因此整体性和框架性思维就很重要。
派可数据集团经营分析案例
基于我们多年在集团型企业项目建设上的经验，给大家简单总结一下。
说明：本文案例所演示的数据均已做脱敏处理，包括部分维度数据。为了突出一些比较，有些数据在实际业务中可能并不合理，请读者忽略，重点在于理解一些分析思路与框架。
一. 集团型企业成长轨迹与挑战
在讲集团化企业 BI 经营分析建设之前，先了解一下集团型企业的成长轨迹。集团型企业在早期都是通过单一业务开始的，逐步随着我国改革开放的进程以及经济宏观政策的调整，出现了很多新的经济热点。
这些企业在参与社会经济建设的过程中也成功的抓住了这些经济热点并得以壮大发展，通过兼并重组、新设、合资等逐步进入了新的事业领域，最后对外就呈现出来了一种多组织、多业务、多业态的企业集团。
当然，集团化的企业在发展过程中也会面临各种各样的挑战，例如战略协同、集团化管控、财务与风险管控、人才管理与激励等等，这就要求集团化企业需要通过 IT 技术信息化的手段来梳理企业的各类业务协同与管理流程，提升透明度和加快工作效率。
同时，集团化企业在面对这些挑战的时候就不得不对其增长模式、盈利模式、耦合模式做出更加深入的思考，而这些模式的背后一切都离不开数据的支撑，对数据分析结果的论证、判断与决策。
二. 集团型企业经营分析框架
对于集团型企业的经营分析还是一个比较复杂的、系统性的工程，对参与到经营分析的团队和个人需要具备整体性的框架分析思维，也需要具备局部细节的探究能力，更需要具备例如财务、业务、组织管理、行业知识等相关学习和总结能力，同时还要求对数据有比较高的敏感性和很强的数据逻辑能力、洞察力。
对于不同规模、不同行业、不同形态、不同管理方式的集团型企业分析的深度和广度无法完全囊括，但对于很多分析思路而言还是有很多共通性的。比如财务报表分析，基本对每一家企业而言都是相对标准和统一的，可以从比较宏观的角度了解一家企业的财务与经营业绩。
但单纯的财务报表分析是无法全面衡量企业具体职能领域和具体业务活动的业绩表现，所以更多的时候是需要结合财务与实际的业务一起形成联动，对企业的经营做全盘的了解。
专业的财务分析不在本篇文章展开，对于专业的财务分析可以看一些上市公司的年报，这里只从集团型企业经营分析的视角结合一定的财务视角来展开。
集团收入、利润、资金与预算情况
从集团层面首先重点应关注的就是集团收入、利润、资金以及预算执行情况。从营业收入了解到集团目前的收入规模，离预算指标差额、完成率情况；从利润了解到集团目前的利润、预算指标及完成率执行情况；包括目前的资金（主要是流动资金）情况和营业收入、利润近今年的同比情况。
集团经营分析总体指标
如果单纯的从集团层面看以上这些指标分析不出来什么问题，所以就要从构成集团的重要结构，即业务板块来分析。
集团板块收入与预算执行情况
从上面的三张图中基本上对集团的重点业务一目了然，可以清晰的看出在这家集团型企业中房地产的收入以 130亿的收入规模贡献达到了 80%，其次新能源的达到了 17%，家具制造业 1.4%，其它的基本上就可以忽略不计，都在1%以下。所以对于这家集团，房地产板块的业务就是它的主营业务，新能源次之。
实际上，每一家集团对自己的重点的主营业务太熟悉太了解了，基本上不用分析就能知道，在这里重点实际上要关注的有几个方面的点：
第一，集团有无需要战略转型的业务要开拓与发展，当前这个业务发展的如何。尽管这个新开展的业务可能暂时收入规模还不大，但总体趋势可能是比较不错的，所以重点分析的实际上反而是新领域、新业务的拓展情况。
第二，在战略转型的过程中，目标是既要保持集团总体收入规模的增长，同时也要下降主营业务的比重。这一点意思就很明确，主营业务也要增长，其它重点新开拓的业务也要增长，但是其它重点业务增长的速度要远远高于主营业务。
集团板块利润与预算执行情况
单纯的看集团的利润分析感觉不到太大的问题，但是结合收入来看，对比就会很强烈。房地产行业的收入贡献在集团达到了 80%，但是利润贡献却只有 30%左右，0.32 亿元。反而，新能源的收入贡献只有 17%，但对集团的利润贡献却达到了41%，0.43亿元。同时，有一个在收入规模上完全被忽略掉的家具制造业以 2.36亿，1.4%的收入占比贡献了 28% 的利润贡献。
因为数据做了一些处理，我们暂且忽略行业和数据真实性，来思考以下几个问题：
1. 在一家集团型企业中是否存在收入规模大，但是盈利不足的业务板块比如 A 板块。但同时也存在着收入贡献占比不多，但是盈利能力却很强的业务板块，例如 B 板块 ？
2. A 板块是朝阳产业、还是夕阳产业，在未来的 5-10 年中是否能够维持这种规模收入增长，在以往的几年时间收入增长率怎么样 ？
3. B 板块是朝阳产业、还是夕阳产业，在未来的 5-10 年中是否有足够的市场增长空间和天花板，目前的增长速度能够保持多长时间 ？
这种思考都是战略层面的深度思考，进攻的产业有哪些？ 防守的产业有哪些？防守到什么时候就可以抛弃？ 进攻到什么阶段会遇到阻力，这种阻力能够承受到什么时候？
最后又看了下资金情况，可以按照主产业与次要产业看看货币资金、应收票据、应收账款、存货的情况。有多少现金在手上，有多少是别人欠我的，主要是哪些板块欠的比较多，还有多少压在手上、仓库里没有卖出去。
以上的几个点基本上要重点体现出来的就是：收入决定发展规模，利润决定发展质量。还有，整个过程完成的好不好，有没有达到预算执行目标，每个数据的表现都是需要仔细考虑和反馈的。为什么完成的比较好，为什么没有完成，都需要认真思考。
毛利、毛利率的分析定位
在分析上面的收入和利润过程中，大家可能会感觉总少了一点什么，比如毛利、毛利率。确实如此，毛利、毛利率的分析非常重要，但之所以没有放到集团层面去考虑主要有这么几个重点因素：
第一，毛利比较高的业务板块不一定是企业集团的重点收入板块，单纯比较毛利是比较局限的。比如上面有些业态即使毛利再高，但是由于收入规模很小，最终利润贡献也会小到忽略不计，达不到集团重点的经营分析层面。
第二，集团层面的毛利分析一定是放在重点收入业务板块和重点、新关注的业务板块。重点收入业务板块在很大程度上决定了企业集团的收入规模大小，它的毛利对最终利润水平非常重要。重点、新关注的业务板块代表了集团未来的重点业务、新领域、新市场的开拓，在未来收入达到一定的增速、水平和规模的时候，毛利的高低直接影响最终利润的规模大小。
所以对于集团型企业而言，对于毛利水平的分析一定是围绕收入规模占比大的业务板块或是决定未来集团战略转型的新业务板块，或者是老业务板块中的新产品线。因此，关于毛利和毛利率的分析是需要从集团层面下沉到具体的业务板块、业务板块的重点企业、重点企业的重点产品线或新产品线这样的一种分析和比较。
简单总结，毛利、毛利率的分析结构：
1. 集团 -> 重点业务板块 -> 重点企业 -> 重点产品线。
2. 集团 -> 重点业务板块 -> 重点企业 -> 新产品线。
3. 集团 -> 新业务板块。
财务报表视角下的企业
在上面提到的经营分析中，实际上也会涉及到大量的财务分析指标，可以结合集团企业的实际情况从宏观的例如盈利能力、风险控制能力、成长能力三个层面、六个关键点来评价企业整体财务表现。
1. 盈利能力主要体现在获利性和资产使用效率两个方面：
获利性 —— 在同等业务量和营业收入水平下，降低成本以产生更多利润的能力，即如何最大化利润表的 最终行 Bottom Line （净利润）。
资产使用效率 —— 在同等资源占用和生产能力（资产规模）下，取得更高业务量、营业收入或现金流入的能力，即如何最大化利润表的第一行 Top Line （营业收入）或最大化经营利润的变现速度。
2. 财务风险控制能力主要体现在流动性、偿付性和财务结构三个方面：
流动性 —— 现金是否足够支撑日常运营的支出，以及流动负债是否可由足够的流动资产来偿还，即评价企业的短期偿债能力。
偿付性 —— 企业是否可以偿还长期负债，企业的长期偿债能力如何。
财务结构 —— 资本中不同股权与债权的比例，不同比例下财务杠杆作用以及对利润的影响。
3. 成长能力主要体现在经营增长方面：
经营增长 —— 企业在长期发展中业务量规模的扩张程度，资源投入的增加速度，以及所带来的收入和盈利的增长速度。
反映以上三个层次六大关注点的财务指标有很多，集团型企业也需要根据自身运营特点，围绕这个基本的财务分析框架来选择合适的财务指标进行科学评价。
行业影响、市场影响因素
任何数据的解读都离不开行业性，尤其是集团型的在收入规模达到一定水平下的企业，行业与市场因素对收入、毛利、利润的影响都会非常大，以下面几个行业为例：
光伏发电行业 - 资金密集性行业，主要以自有资金、银行借款、融资性租赁来筹措资金，整体负债较高。如未来宏观经济形势发生不利变化或信贷收缩，公司业务的持续发展可能会受到不利影响。同时，光伏电站项目投产到进入补贴名录时间较长，可再生能源基金收缴结算周期较长等因素，导致国家财政部发放可再生能源补贴存在一定的滞后，对标的公司现金流压力比较大。
医药行业 - 第一，容易受市场政策影响，例如：2019年国家卫健委发布的《关于印发第一批国家重点监控合理用药药品目录（化药及生物制品） 的通知》，对西医开具中药处方加强了管理，可能会导致中药品种在部分医院的处方和推广面临困难。第二，医保和基药目录产品进入医院需要通过药品招标采购流程，受医保支付压力影响，近年的招标采购中降价成为普遍的趋势。 第三，国家对通过一致性评价的产品实施带量采购，药品价格降幅明显。包括受环保等政策影响，近年来化学原料药价格大幅上涨，未来几年仍可能继续小幅上涨。
化工行业 - 化工行业主要上游行业为石化行业，市场波动受国际原油价格直接影响，下游行业多为民生行业，受宏观经济影响很大。包括主要原材料价格波动引发的成本增加无法直接向市场客户进行转移，利润空间缩小。同时，因安全生产监管、环保监管等各个方面的原因，企业的生产经营也会受到比较大的影响。
通过行业分析，了解所在行业整体发展收入规模、行业收入增速、整体毛利、利润情况对比集团各业务板块实际发展情况，以及在行业中处于一个什么样的市场位置基本上就可以大概判断出集团主要业务板块在市场的竞争力表现。行业收入增速快，但业务板块收入水平明显低于行业平均水平，是市场品牌宣传力度不够、市场没有打开还是产品竞争力不够，到底是哪些因素的影响 ？ 行业细分领域毛利率整体水平高，但在该行业业态下的企业毛利率水平低下，又是哪些因素导致的 ？只有将数据置身于行业水平来对比了解，这样才更容易找到与行业内头部企业的差距，以及不断思考怎样做才能做得更好。
业态 - 企业 - 产品线，企业重点调整与决策影响的考虑
对于重点业态下的重点企业，重点业态下的重点产品线以及涉及到集团产业升级、战略调整目标下的新业态、新业务领域、新产品线均应该纳入到集团经营层面进行深入分析，重点仍然分析的是收入、成本、毛利、费用与利润。
重点业态追求效率。对重点业态的关注除了对收入规模的关注外，重点关注的是利润水平，因为重点业态的发展跟随行业发展水平可能增速已经达到一定的瓶颈，在发展增速能够保持在一定水平的前提下，通过对成本、费用的控制来提升利润率水平，本质上追求的是效率的提升。
新业态追求规模和占有率。对新业态的关注重点放在收入增长规模的变化，代表了集团型企业未来变革、升级转型的趋势和方向，寻找增长第二级，以市场占有率为目标，本质上这个阶段追求的是市场规模。
同时，也应该注意到集团型企业在未来一到两年重点决策的改变对各个业态下在收入、成本、毛利、费用和利润以及资金运作等方面的影响。例如在北京地区，因为产业调整、环保政策、安全等各个方面的原因，对很多企业特别是传统生产制造、化工行业就有很大的影响，特定环境下的停工停产、人力成本的上升、上下游产业链的重塑、物流成本的增加等都促使集团型企业需要从整体来考虑如何应对。
三. 总结
基本上到这里，围绕集团型企业的重点经营分析的介绍就可以告一个段落，大家也可以从中看到其复杂性，实际上是综合了财务、业务、经营管理、行业因素等各个方面的考虑，最终要形成一个对集团高层管理决策有价值的一种可视化分析，让他们能够从各种不同的视角对集团经营有一个相对比较全面的了解。
在这个过程中，我始终认为业务永远是第一位的，商业智能 BI 的作用和目的是用以一种更加便捷和简单的方式来解读业务，从总到分、自上而下的回答在业务解读过程中的各种问题。这就要求在项目建设过程中，商业智能 BI 实施交付的方法论要紧扣业务本身，呈现重点目标数据、体现集团经营管理思路、定位问题和发现问题。最终，商业智能 BI 仍然要回归到业务、回归到管理本身，帮助企业提升决策的效率与质量。