经营数据分析与目标规划制定方法
经营数据分析管理方案
经营数据分析管理方案一、背景介绍随着科技的不断进步，企业从传统的经营方式逐渐转向数据驱动的经营决策。
经营数据分析管理方案的设计和实施，可以帮助企业更好地理解和利用经营数据，为企业的决策制定和业务发展提供重要支持。
本文将介绍经营数据分析管理方案的设计原则、实施步骤以及监控与评估等方面的内容。
二、设计原则1. 数据采集：确保数据的全面性与准确性。
建立数据采集系统，涵盖企业各个业务领域的数据，并确保数据的及时更新和准确性。
2. 数据整合：将各业务领域的数据进行整合，构建全面的数据仓库或数据湖，以形成全局的数据视图。
3. 数据分析：通过合理的数据分析方法，挖掘数据背后潜在的价值。
包括统计分析、关联分析、趋势分析等多种数据分析技术。
4. 决策支持：将数据分析结果转化为可视化的决策支持工具，为管理层提供数据驱动的决策依据。
5. 持续改进：建立数据分析管理方案的反馈机制，通过监控和评估，及时发现问题并进行改进。
三、实施步骤1. 需求分析：明确经营数据分析的具体需求和目标，并与相关部门进行深入沟通，确保方案制定的针对性和有效性。
2. 数据采集与清洗：根据需求分析的结果，设计和实施数据采集系统，并对采集的数据进行清洗和预处理，以确保数据质量。
3. 数据整合与存储：建立数据仓库或数据湖，将来自不同业务领域的数据进行整合和存储，以便后续的数据分析工作。
4. 数据分析与挖掘：运用统计学和数据挖掘技术，对整合后的数据进行分析和挖掘，以发现隐藏在数据中的有价值信息。
5. 决策支持工具开发：将数据分析结果转化为可视化的决策支持工具，如数据报表、可交互的数据仪表盘等，以方便管理层理解和使用。
6. 培训与推广：为相关人员提供培训，使其掌握数据分析工具和方法，并推广应用，以形成全员参与的数据分析文化。
7. 监控与评估：建立数据分析管理方案的监控和评估体系，定期对方案的实施情况进行评估，并根据评估结果进行优化和改进。
四、监控与评估1. 监控指标：制定监控指标，如数据采集准确率、数据分析结果的精度和时效性等，以确保数据分析管理方案的有效运行。
经营规划的方法是什么
经营规划的方法是什么经营规划是从事营利性活动的企业、机构、组织为一定目的而策划、制定的比较全面、长远的发展计划。
经营性企业在一定周期内为预定经营目的而策划、制定的全面发展计划。
下面是小编带给大家的经营规划的方法是什么？经营规划方法第一步：经营分析(把脉)先了解自己的状况，然后定质、定量。
1、组织机构分析：结构是否合理，协调性如何，有效性怎样。
2、分析经营状况：⑴、营业额增长比例;⑵、市场占有率，一定要清晰，掌握材料;⑶、产品结构：成本构成(如何省钱);⑷、技术力量(硬件)：A、设备 B、先进性 C、使用率⑸、人员状况(软件)：A、人员资源状况分析(职务、职责、交叉)B、职称、学历、专业结构、技能C、图表⑹、服务状况：A、消费群体满足度：①技术②态度③环境④设备B、投诉率：①内容②形式⑺、广告宣传：A、费用的生成(公关、媒体、SP、其他)B、与营业额的关系⑻、营销方法;A、空间——拓展方向、规模B、技术——拓展核心、手段、办法C、方法——协调、展开⑼、员工福利：A、薪水、福利的调整B、思想状况的调查C、员工自娱自乐，企业文化建设，合理化建议活动的展开⑽、生产率状况分析：A、劳动生产率—劳动生产率=经营总额/员工总数B、设备使用率C、资本利用率第二步：市场状况分析1、竞争对手：A、优势图B、发展趋势C、市场有效半径D、分布状况2、地域状况(交叉分析，利用收集数据)3、行业未来发展走向(政策导向)第三步：消费群1、所在地域2、何种消费二、经营目标1、经营目标2、经营方向3、战略规划：⑴发展型战略：密集型：市场开发、产品开发、市场渗透一体化：垂直、水平多元化：⑵稳定型战略：无变化、让利、暂停⑶退却型战略：4、产品结构：技术、专家、设备、环境5、服务水准6、人力资源目标7、广告宣传：A、确定重点B、衡定投入量。
8、员工福利(员工满意是企业最大的慈善事业—站在社会责任的高度来描绘企业蓝图)A、精神方面的福利B、经济负担方面的福利9、企业形象(CIS来表现)10、注意竞争态势的变化：A、差异化、个性化B、低成本C、集中策略三、经营计划(措施和手段)1、市场策略：A、空间B、人群2、价格策略3、营销渠道策略4、营销方法策略5、广告策略6、人员发展(有层次性、计划性、培训性)7、设备发展(有方向性、科学性、技术性、合作性)8、部门计划(责任落实)9、财务计划(责、权、利清晰，有监测机制)10、广告：A、促销——短、频、快B、公关——长、慢、稳C、常规媒介——必要、必须。
经营目标计划制定和实施方法
经营目标计划制定和实施方法
1.确定目标：首先需要明确经营目标，包括长期目标和短期目标。
长
期目标通常是指3-5年的计划，而短期目标则是指每年或每季度的计划。
2.制定计划：根据经营目标，制定相应的计划。
计划应该包括具体的行动
步骤、时间表、责任人和资源需求等。
3.分配资源：根据计划，分配必要
的资源，包括人力、物力、财力等。
确保资源的合理利用和分配。
4.实施
计划：按照计划执行，确保每个步骤都得到落实。
同时，要及时调整计划，以适应市场和环境的变化。
5.监控进展：定期监控计划的进展情况，及时
发现问题并采取措施解决。
同时，要对计划的效果进行评估，以便调整和
改进。
6.激励员工：为了实现经营目标，需要激励员工的积极性和创造力。
可以采取奖励制度、培训计划等方式，提高员工的工作效率和质量。
7.持
续改进：经营目标是一个不断追求进步的过程。
要不断总结经验，改进计
划和执行方式，以提高经营效益和市场竞争力。
年度经营目标及目标分解
年度经营目标及目标分解在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想实现可持续发展，制定明确的年度经营目标并进行合理的目标分解至关重要。
年度经营目标是企业在一年时间内期望达成的总体成果，而目标分解则是将这些总体目标细化为具体的、可操作的子目标，并分配到各个部门和岗位，以确保目标的实现。
一、年度经营目标的确定（一）基于市场分析企业需要对所处的市场进行深入调研和分析，了解行业趋势、竞争对手情况以及客户需求的变化。
例如，通过市场调研发现，某行业对产品的环保性能要求越来越高，那么企业就可以将提高产品的环保指标作为年度经营目标之一。
（二）结合企业战略年度经营目标应与企业的长期战略相契合。
如果企业的战略是扩大市场份额，那么年度目标可能是在特定区域或客户群体中实现销售额的显著增长。
（三）考虑内部资源和能力评估企业现有的人力、物力、财力等资源，以及技术和管理能力，确保设定的目标具有实现的可能性。
比如，企业新引进了一条先进的生产线，那么可以制定提高生产效率和产品质量的年度目标。
（四）财务指标常见的财务指标包括销售额、利润、资产回报率等。
例如，设定年度销售额增长 20%，净利润达到_____万元。
二、目标分解的原则（一）SMART 原则即目标必须是具体的（Specific）、可衡量的（Measurable）、可实现的（Attainable）、相关的（Relevant）和有时限的（Timebound）。
（二）责任明确原则每个分解后的子目标都要明确责任部门或责任人，避免出现推诿扯皮的情况。
（三）协同配合原则各部门之间的子目标要相互协调，形成合力，共同为实现总目标服务。
三、目标分解的方法（一）按职能部门分解将总目标根据企业的职能部门，如销售部、生产部、财务部、人力资源部等进行分解。
例如，销售部的目标可能是完成特定的销售额和新客户开发数量；生产部的目标可能是保证产品质量合格率和按时交货率。
（二）按时间维度分解将年度目标分解为季度目标、月度目标甚至周目标，以便进行阶段性的监控和调整。
公司业绩分析与策略规划
公司业绩分析与策略规划一、公司业绩分析公司是一个组织或实体，通过生产和销售产品或提供服务以实现利润。
而公司的业绩则是衡量公司经营成果的重要指标，包括销售额、利润率、市场份额等。
对公司的业绩进行分析有助于了解公司经营状况，为未来的决策提供参考。
首先，我们需要分析公司的财务报表，包括利润表、资产负债表和现金流量表。
通过分析这些报表，可以看出公司的盈利能力、偿债能力和经营现金流量情况。
另外，还可以通过比较公司的业绩指标与行业平均水平进行对比，找出公司的优势和劣势所在。
其次，需要对公司的市场表现进行分析。
市场份额、竞争对手情况、产品定位等都是影响公司业绩的重要因素。
通过市场调研和分析，可以了解公司在市场中的地位和发展潜力，为未来的战略规划提供依据。
最后，公司内部的管理和运营也是影响业绩的重要因素。
员工素质、管理团队、内部流程等都需要进行评估和改进。
通过提高内部效率和管理水平，可以提升公司的整体业绩。
二、策略规划基于对公司业绩的分析，制定有效的战略规划至关重要。
战略规划是指公司为了实现长期目标而确定的发展方向和行动方案。
以下是具体的策略规划建议：1. 定位市场：确定公司的目标市场和定位，在市场细分中找到适合公司发展的空间和机会，以及应对竞争的策略。
2. 产品创新：不断进行产品创新和研发投入，满足市场需求并保持竞争力。
同时，要合理控制产品生命周期，避免产品淘汰。
3. 财务管理：优化公司财务结构，降低财务风险，提高财务运营效率。
控制成本，提高资金利用效率，确保公司的长期盈利。
4. 品牌建设：加大品牌推广力度，提升公司在消费者心目中的形象和认知度。
建立良好的口碑和品牌忠诚度，吸引更多客户和合作伙伴。
5. 人才培养：加强员工培训和管理团队建设，提升员工综合素质和团队合作能力。
激励员工创新意识和执行力，为公司持续发展提供人才保障。
总结起来，公司业绩分析是公司战略规划的基础，只有深入分析和清晰认识公司的现状和问题，才能制定出有效的发展策略和实施措施，引领公司走向成功。
经营数据分析及对策建议
经营数据分析及对策建议2023年已经到来，各行各业的企业都在努力提高效率、减少成本、增加利润。
在这场全球竞争中，经营数据分析已经成为企业不可或缺的一部分。
本文旨在探讨经营数据分析的概念、方法以及对策建议，帮助企业制定更明智的经营决策。
一、经营数据分析的概念经营数据分析是指通过收集、清洗、整理、分析企业数据，为企业制定更明智的经营决策、优化流程、提高效率、降低成本。
它是企业管理中的一种重要工具，可以为企业管理者带来实实在在的经济效益。
二、经营数据分析的方法1.数据收集数据收集是经营数据分析的第一步，而数据的来源可以是不同的。
例如，从销售订单、会计账簿、人力资源管理系统等内部系统中获取的数据，或从外部渠道获取的市场报告、行业数据等。
2.数据清洗数据清洗是为了清除数据中的错误和不一致性。
这是一个重要的阶段，因为不正确或不一致的数据会对后续分析造成影响。
数据清洗通常包括消除重复、纠正格式、删除非必要数据等。
3.数据整理数据整理是为了统一数据的格式和结构，以便进行分析。
这个阶段可能需要对数据进行转换，从一个格式转换为另一个格式。
例如，从文本格式转换为数字格式等。
4.数据分析数据分析是经营数据分析的核心过程，它包括探索性数据分析、描述性统计、数据可视化、统计推断、预测和建模等。
5.数据应用在数据分析完成后，可以根据数据的结果制定相应的经营决策。
例如，消费者评价数据可以引导企业进行产品改进，市场数据可以指导企业拓展市场等。
三、经营数据分析的对策建议1.建立数据分析团队企业应该建立一个由经验丰富的数据科学家组成的数据分析团队，他们能够准确处理和分析数据。
这个团队可以根据企业需求进行数据应用，并将其转化为可操作的经营决策。
2.优化数据采集数据采集是分析的基础，因此采集的数据应该尽可能地准确和全面。
在收集数据的过程中，必须确保数据可靠，并且与分析目标相符合。
3.使用可视化工具可视化工具可以帮助企业更好地理解数据。
通过使用这些工具，企业的经营人员可以更容易地发现数据中的模式。
数据分析与决策策划方案
数据分析与决策策划方案概述数据分析与决策是现代企业管理和运营的重要环节。
通过科学的数据分析与决策策划，企业可以更好地了解市场环境、洞察用户需求，优化业务流程、提高效率，从而获得竞争优势。
本文将探讨数据分析与决策的策划方案，包括数据收集、数据整理、数据分析和实施决策等环节。
一、数据收集数据收集是数据分析与决策的第一步，它的质量和准确性直接影响后续分析的可信度。
在数据收集阶段，我们可以采取以下措施：1.明确数据收集目标：明确需要收集哪些数据以支持决策分析，并确立数据的收集指标和要求。
2.选择适当的数据收集方法：根据具体需求和情况，选择合适的数据收集方法，如在线调查、市场调研、观察等。
3.建立数据收集系统：建立一个高效、可靠的数据收集系统，确保数据的准确性和完整性。
二、数据整理数据整理是将收集到的原始数据进行整理、清洗和处理，以便进行后续的分析工作。
数据整理的主要步骤包括：1.数据清洗：对原始数据进行清洗，排除异常值、缺失值和重复值，确保数据的质量和准确性。
2.数据转换：对数据进行格式转换，使其适合后续分析的要求。
比如，将不同单位的数据进行统一，进行日期格式的转换等。
3.数据合并：将多个数据源的数据进行合并，以便进行综合分析和决策支持。
三、数据分析数据分析是将整理好的数据进行统计、计算和分析，提取有用信息以支持决策的过程。
常用的数据分析方法包括：1.描述性统计分析：对数据进行统计描述，如均值、中位数、众数、标准差等，以获得整体数据的概貌。
2.数据可视化分析：通过图表、图形等可视化手段，直观地展现数据的特征和规律，帮助决策者更好地理解数据。
3.数据挖掘分析：通过数据挖掘算法，深入挖掘数据中的隐藏信息和规律，为决策提供更深层次的支持。
四、决策实施在数据分析的基础上，决策实施是将分析结果转化为具体的行动计划和决策方案，并进行实施的过程。
决策实施的关键环节包括：1.制定行动计划：根据数据分析结果，制定相应的行动计划和决策方案，明确行动目标、时间表、责任人等信息。
企业数据分析与决策策划方案
企业数据分析与决策策划方案摘要：本文旨在探讨企业数据分析与决策策划方案的重要性和实施方法。
首先，分析了企业数据分析对于决策制定的重要性。
随后，提出了一种基于数据驱动的决策策划方案，并阐明了该方案的实施步骤和相关技术工具。
最后，通过案例分析验证了该方案的有效性。
1. 引言随着信息技术的不断发展和企业数据量的急剧增加，企业如何利用数据进行决策已经成为一个重要的议题。
数据分析可以帮助企业发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，为决策提供有力支持。
因此，制定一个科学合理的企业数据分析与决策策划方案对企业的发展至关重要。
2. 企业数据分析对决策制定的重要性在信息时代，企业面临的竞争变得越来越激烈，决策的准确性和迅速性对企业的生存与发展至关重要。
企业数据分析可以从多个层面帮助决策制定：2.1 趋势分析企业可以通过数据分析来分析市场和行业的趋势，了解消费者需求的变化、竞争对手的动态以及相关政策的变化，为未来的决策制定提供参考。
2.2 风险评估企业可以通过数据分析来评估潜在的风险，并根据风险的大小和影响程度制定相应的决策。
数据分析可以发现潜在的风险因素，并及时采取措施以规避风险。
2.3 销售预测通过对历史销售数据的分析，企业可以预测销售量和销售趋势，从而制定合理的生产计划和销售策略。
数据分析可以为企业提供准确的销售预测，避免库存积压或销售不足的情况发生。
3. 基于数据驱动的决策策划方案为了实现企业数据分析与决策的有效结合，可以采取以下基于数据驱动的决策策划方案：3.1 数据收集与清洗首先，企业需要收集与决策相关的各类数据。
数据来源可以包括企业内部的数据库、外部数据供应商提供的数据以及互联网上的公开数据等。
然后，对数据进行清洗和整理，去除无效数据和重复数据，以确保分析结果的准确性和可靠性。
3.2 数据探索和分析在数据清洗完成后，可以利用统计学和机器学习等方法对数据进行探索和分析。
例如，可以使用聚类分析对客户进行分类，使用关联规则挖掘来发现产品之间的关联关系，使用回归分析来预测销售量等。
经营数据分析计划
经营数据分析计划一、引言如今，数据分析已经成为了企业决策的重要手段之一。
凭借有效的数据分析能力，企业能够深入了解市场环境、掌握客户需求、剖析竞争对手，并基于此制定相应的经营计划。
本文将重点讨论经营数据分析计划的重要性以及如何制定和实施这样的计划。
二、背景和目标1. 背景我公司是一家中型餐饮连锁企业，目前拥有多家分店。
餐饮市场竞争激烈，市场变化快速，面临诸多挑战。
为了在竞争中保持优势，我们需要科学合理地分析经营数据，辅助管理者制定决策。
2. 目标本经营数据分析计划的目标是：- 深入了解顾客需求和喜好，以提供更好的产品和服务- 分析竞争对手的优势和劣势，制定相应的竞争策略- 优化公司运营效率，提高盈利能力- 预测市场趋势，做出准确的市场预测三、数据收集与整理1. 内部数据- 销售数据：分析销售额、销售渠道、客流量等数据，了解产品的热销程度和销售趋势。
- 财务数据：分析财务报表，了解公司的财务状况和盈利能力。
- 客户数据：分析客户档案，了解客户的消费习惯和消费偏好。
2. 外部数据- 市场数据：收集市场调研数据，了解整体市场规模、市场份额、竞争格局等信息。
- 竞争数据：分析竞争对手的产品、价格、促销策略等数据，了解竞争对手的优势和劣势。
四、数据分析方法和工具1. 数据分析方法- 描述性统计：对收集到的数据进行整体描述和概括，找出数据中的规律和趋势。
- 数据挖掘：应用数据挖掘技术，发现数据中的隐含模式和关联规则，为经营决策提供支持。
- 预测分析：基于历史数据，使用统计或机器学习方法，对未来的市场趋势和客户需求进行预测。
2. 数据分析工具- Excel：用于统计和分析数据，并生成图表展示。
- 数据库管理系统：用于存储和管理大量的数据，方便后续的分析和查询。
- 数据可视化工具：用于将分析结果以图表或报表的形式直观地展示，帮助管理者更好地理解数据。
五、数据分析实施计划1. 数据收集和整理- 确定收集的数据类型和来源，建立数据收集机制。
经营分析四个步骤包括
经营分析四个步骤包括在现代商业环境中，经营分析是一个至关重要的工具，可以帮助企业了解其业务情况并做出明智的决策。
经营分析通常包括四个关键步骤：确定目标、收集数据、分析数据和制定策略。
本文将详细介绍这四个步骤，以帮助读者了解如何有效地进行经营分析。
步骤一：确定目标在进行经营分析之前，企业需要明确自己的目标。
这可以是一个具体的销售目标，如增加销售额或提高市场份额，也可以是一个更宏观的目标，如改善客户满意度或提高效率。
无论目标是什么，确保它是明确的、可量化的，并与企业的总体战略保持一致。
确定目标后，企业需要确保所有相关方都对此有共识。
这包括领导团队、销售团队和财务团队。
通过达成共识，能够为后续的数据收集和分析提供清晰的指导。
步骤二：收集数据数据是进行经营分析的关键要素。
企业需要收集各种相关数据来了解当前业务状况。
这些数据可以包括销售数据、财务数据、市场数据和客户数据等。
收集数据的方法可以多种多样，例如通过市场调研、销售报告、财务报表和客户反馈等途径。
在收集数据之前，企业需要确保数据的准确性和完整性。
这包括校对数据、验证数据来源和确保数据采集的一致性。
只有在数据可靠的基础上，才能进行有效的分析。
步骤三：分析数据在收集到数据后，企业需要对数据进行分析。
这可以通过各种统计和分析方法来实现。
分析数据的目的是找出数据中的模式、趋势和关联性，以获取对业务的深入了解。
常见的数据分析方法包括描述性分析、比较分析和预测分析。
描述性分析可以帮助企业了解当前的业务状况，比较分析可以帮助企业了解不同业务之间的差异，预测分析可以帮助企业预测未来的销售趋势和市场需求。
步骤四：制定策略根据对数据的分析，企业需要制定相应的策略。
这些策略应该与企业的目标保持一致，以帮助企业实现目标。
策略可以包括改进销售技巧、提高产品质量、拓展新市场和优化运营等。
在制定策略之前，企业需要考虑一系列因素，如资源投入、市场环境和竞争对手等。
通过综合考虑这些因素，企业可以制定出更具针对性和可行性的策略。
数据分析战略规划
数据分析战略规划是一个企业必不可少的事情。
通过深入的数据分析，企业可以更好地了解客户需求，洞察市场趋势，抓住机会，提升竞争力。
但是，要让数据分析真正发挥作用，就需要有一个系统的战略规划。
本文将从不同角度探讨如何进行。
一、制定数据分析目标数据分析的第一步应该是明确目标。
不同的企业、不同的部门，都需要根据自身的需求、挑战和目标，制定不同的数据分析目标。
例如，一个电商企业可能需要了解消费者购买行为和趋势，而一个制造企业则可能更注重生产效率和成本控制。
在制定数据分析目标时，需要考虑三个因素：明确问题、明确价值以及明确期望。
首先，要明确分析的问题是什么，企业需要解决什么问题才能带来商业价值；其次，要明确数据分析的价值，有哪些商业价值能够通过数据分析实现；最后，要明确期望，即希望通过数据分析实现什么目标。
二、选择数据来源在数据分析过程中，数据来源的选择是极其重要的。
高质量的数据来源可以帮助企业快速掌握市场动态、客户需求等方面的信息，准确把握商业机会。
如何选择数据来源呢？首先，要找到可靠的、真实的数据，不要轻信一些不可靠的数据；其次，要选择与企业业务相关的数据；最后，对于一些需要采集的数据，可以考虑利用技术手段自动化进行采集。
三、建立数据仓库和模型在收集到数据之后，企业需要建立一个合适的数据仓库和模型。
数据仓库可以对数据进行整合和清洗，将多个数据源的数据整合到一个统一的数据仓库中，便于企业对数据的管理和分析。
数据模型则是对数据进行建模，用于帮助企业更好地理解数据、发现数据背后的规律和本质。
建立数据仓库和模型需要考虑数据的规模和复杂度，选择合适的技术手段和工具，并保证数据的可靠性和数据模型的准确性。
四、制定数据分析策略数据分析策略是指如何对数据进行分析，如何发掘数据的商业价值。
制定数据分析策略需要从数据采集、数据挖掘、数据处理等多个方面进行考虑。
具体来说，数据分析策略应包括以下几方面的内容：数据清洗和预处理，数据可视化和仪表板，数据挖掘和分析，以及实时数据监控和反馈。
数据分析与决策制定的十个方法
数据分析与决策制定的十个方法在当今信息时代，数据分析和决策制定已成为企业和组织管理的重要方面。
通过对大量数据的分析和处理，可以为企业提供有效的决策依据。
下面将介绍数据分析与决策制定的十个方法，帮助您更好地利用数据进行决策。
方法一：目标明确在进行数据分析之前，必须明确决策的目标。
只有明确目标才能有针对性地收集和分析数据，从而为决策提供帮助。
例如，如果目标是提高销售额，我们可以分析不同渠道的销售数据，确定哪些渠道效果更好，然后制定相应的决策。
方法二：数据收集数据分析的前提是拥有足够的数据。
通过多种手段，如问卷调查、市场研究和用户反馈等，收集与决策相关的数据。
数据的收集要全面、准确，并且要注意保护用户的隐私。
方法三：数据清洗在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗。
清洗数据包括去除不准确、重复和缺失的数据，确保数据的质量和准确性。
只有干净的数据才能得出准确的结论。
方法四：可视化展示在进行数据分析时，应该将数据以可视化的方式展示出来，这样更容易理解和分析数据。
例如，通过制作图表、统计图和热力图等，可以清晰地展示数据的分布和趋势，帮助决策者更好地理解数据。
方法五：数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中寻找隐藏的模式和关联规则。
通过运用各种统计学和机器学习的方法，可以发现数据中的规律，为决策制定提供更深入的洞察。
例如，可以通过数据挖掘发现客户的购买偏好和行为模式，从而制定精准的市场营销策略。
方法六：预测分析通过历史数据和统计模型，对未来可能发生的情况进行预测分析。
例如，可以通过销售数据和市场趋势预测未来几个季度的销售额和市场需求，以便为制定预防和调整策略提供参考。
方法七：模拟实验通过建立模拟实验模型，对不同决策方案进行模拟和测试。
通过模拟实验可以预测不同决策对业务绩效的影响，帮助决策者在实际操作之前做出更好的决策。
方法八：经验判断除了数据分析，决策制定还需要结合经验判断。
数据并非万能，有些情况下需要根据经验和直觉来做出决策。
经营数据分析方法
经营数据分析方法在当今竞争激烈的商业环境中，企业的经营决策越来越依赖于数据分析。
有效的经营数据分析能够帮助企业洞察市场趋势、了解客户需求、优化业务流程，从而提升竞争力和盈利能力。
然而，要进行准确和有价值的经营数据分析，并非仅仅收集和整理数据那么简单，还需要掌握一系列科学合理的方法。
首先，明确分析目标是经营数据分析的重要起点。
在开始收集和处理数据之前，必须清晰地知道为什么要进行分析，是为了评估市场份额的变化，还是为了监测产品销售的趋势？是为了了解客户满意度，还是为了优化成本结构？只有明确了目标，才能确保后续的数据收集和分析工作有的放矢。
数据收集是经营数据分析的基础。
这包括内部数据和外部数据的收集。
内部数据可以来自企业的销售系统、财务系统、客户关系管理系统等。
例如，销售数据可以反映产品的销售情况和销售渠道的效果；财务数据可以揭示企业的盈利状况和成本构成。
外部数据则可以通过市场调研、行业报告、竞争对手分析等途径获取。
比如，行业报告能够提供宏观的市场趋势和行业竞争格局。
在收集到数据后，数据清洗和整理是必不可少的步骤。
原始数据往往存在缺失值、错误值和重复数据等问题。
通过数据清洗，可以删除无效数据，补充缺失值，纠正错误数据，以确保数据的准确性和完整性。
数据整理则是将清洗后的数据按照一定的规则和格式进行分类、汇总和排序，以便于后续的分析。
数据分析的方法多种多样，常见的有描述性分析、相关性分析和预测性分析。
描述性分析是对数据的基本特征进行概括和总结。
例如，计算平均值、中位数、标准差等统计指标，以了解数据的集中趋势和离散程度。
通过制作图表，如柱状图、折线图、饼图等，可以更直观地展示数据的分布和变化情况。
相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
例如，分析广告投入与销售额之间是否存在正相关关系，或者产品质量与客户满意度之间的关联程度。
相关性分析可以帮助企业发现潜在的因果关系，为决策提供依据。
预测性分析则是利用历史数据来预测未来的趋势和结果。
经营工作规划与办法
经营工作规划与办法一、明确经营目标经营目标是企业经营工作的方向和核心。
首先，我们需要根据市场形势、企业自身的资源和能力，制定出明确、具体、可衡量的长期和短期经营目标。
长期目标可以是在未来三到五年内成为行业的领军企业，市场份额达到一定比例，品牌知名度和美誉度显著提升等。
短期目标则可以是在本年度内实现销售额增长多少，利润率达到多少等。
二、市场调研与分析市场是企业生存和发展的基础，深入了解市场是制定经营策略的前提。
我们要定期开展市场调研，收集市场信息，包括行业动态、竞争对手情况、消费者需求和行为变化等。
通过对这些信息的分析，找出市场的机会和威胁，为企业的经营决策提供依据。
例如，我们发现某个细分市场需求增长迅速，但竞争对手尚未充分涉足，这就是一个很好的机会，我们可以加大投入，迅速占领市场。
反之，如果某个市场竞争过于激烈，利润空间不断压缩，我们可能就要考虑调整策略，或者寻找新的市场增长点。
三、产品与服务策略产品和服务是企业与客户连接的桥梁，直接影响客户的满意度和忠诚度。
我们要不断优化产品和服务，以满足客户的需求和期望。
对于产品，要注重创新和质量。
关注市场需求和技术发展趋势，不断推出新产品，同时对现有产品进行升级改进，提高产品的性能和品质。
在服务方面，要建立完善的服务体系，提供售前、售中、售后全方位的优质服务，及时响应客户的需求和投诉，提高客户的满意度。
比如，我们可以为客户提供个性化的定制服务，满足不同客户的特殊需求；或者推出增值服务，如免费培训、延长质保等，增加产品和服务的附加值。
四、品牌建设品牌是企业的无形资产，具有巨大的价值。
要树立品牌意识，加强品牌建设。
制定品牌传播策略，通过广告、公关、促销等活动，提高品牌的知名度和美誉度。
注重品牌形象的塑造，从品牌名称、标志、包装到企业文化、价值观等方面，都要体现出品牌的独特个性和魅力。
同时，要保证品牌的品质和信誉，通过良好的产品和服务，让客户对品牌产生信任和认同。
经营数据分析工作总结与计划范文
经营数据分析工作总结与计划范文在经营数据分析工作中，不断提高自身素质是非常重要的。
我通过集体研究和个人自学，不断充实自己的知识储备，并向领导和同事研究，取长补短。
这些努力让我更加深入地理解和掌握了经营数据分析的相关知识和技能，提高了我的工作能力和水平。
二、恪尽职守，认真作好本职工作作为一名经营数据分析工作人员，我深刻认识到热爱本职工作、激发工作热情的重要性。
我摆正工作位置，承担起自己的岗位责任，认真对待每一个工作任务，不断提高自己的工作效率和质量。
三、培养团队意识，加强沟通合作在团队中，注重团队协作，提升工作效能非常重要。
我通过加强沟通合作，弘扬团队精神，坚持团结奋进，让团队的工作更加高效、顺畅。
四、工作存在的不足及改进措施在工作中，我也发现了一些存在的不足和问题。
我通过反思总结，找到了改进的措施，例如加强研究、提高工作效率、深入业务相关的经验研究等，以期在今后的工作中更好地发挥自己的作用。
五、下一阶段工作计划在未来的工作中，我将树立自己的工作目标和研究目标，进一步提高本职工作效率，深入业务相关的经验研究，明确自己的发展方向。
我相信，通过不断地努力和提高，我能够更好地完成经营数据分析工作岗位的各项任务。
为了适应社会的快速发展和变化，我坚持加强经营数据分析工作的相关知识研究，这是提高自身素质的关键措施。
我积极参加单位组织的集体研究活动，并结合个人自学，不断吸收经营数据分析工作相关的新知识和技能，为自己开展各项工作提供了强大的知识储备。
为了提高自己的经营数据分析工作能力，我向经营数据分析工作岗位的同事和上级领导研究，注重他们的优点和处理问题的方法，查找自身在经营数据分析工作中的不足，从而不断提高自己的工作能力。
在工作中，我热爱经营数据分析工作，这激发了我的工作热情和责任心，促使我不断研究经营数据分析相关知识，提升自己的业务能力。
在努力做好经营数据分析工作的过程中，我深化了对经营数据分析工作岗位的认识，及时总结思考，不断促进经营数据分析工作的开展。
数据分析年度工作计划怎么制定
数据分析年度工作计划怎么制定一、前言近年来，数据分析在企业中扮演着日益重要的角色，成为决策的基础和支撑。
因此，制定一份合理、可行的数据分析年度工作计划至关重要。
在大数据时代，数据分析年度工作计划不仅涵盖了企业的战略目标，更需要考虑数据分析技术、人才培养以及数据治理等方面的内容。
本文将围绕如何制定一份具有可执行性的数据分析年度工作计划进行探讨。
二、目标和指标的确定在制定数据分析年度工作计划时，首先需要明确企业的战略目标，然后将这些目标转化为数据分析的指标。
这些指标可以包括收入增长率、客户满意度、产品市场份额等。
根据这些指标，再确定一些可以量化的数据分析目标，例如客户流失率、市场营销效果评估等。
同时，需要考虑到数据分析在企业中的重要性，应当将数据分析能力提升作为年度工作计划的重要目标之一。
这部分工作包括数据分析技术的引入和人才培养。
三、数据分析技术的引入为了达成年度数据分析工作计划，企业需要考虑引入一些先进的数据分析技术。
这些技术可以包括数据可视化工具、数据挖掘技术、大数据平台、人工智能等。
这些技术的引入可以帮助企业更好地进行数据挖掘和数据分析，提高数据分析的效率和精度。
此外，企业还需要考虑到数据分析的安全性和隐私保护，应当在年度工作计划中增加安全评估和数据治理的工作内容。
四、人才培养数据分析的质量和效率需要依赖专业的数据分析人才。
因此，在年度工作计划中需要增加数据分析人才培养的内容。
这些内容可以包括员工培训、团队建设、数据分析认证等方面的工作，以提高员工的数据分析能力。
五、数据治理数据分析过程中需要依赖数据，因此数据的质量和准确性对结果的可信度有重要影响。
因此，企业需要加强对数据的治理，包括数据采集、数据清洗、数据存储等方面的工作。
这些内容也应当纳入到年度工作计划中。
六、风险管理在制定数据分析年度工作计划的过程中，还需要考虑到数据分析工作可能面临的一些风险。
这些风险可以包括数据安全风险、技术风险、人才流失风险等。
如何通过数据分析优化企业经营
如何通过数据分析优化企业经营数据在当今社会中越来越重要了。
随着人们对数据的收集和利用越来越普遍，数据分析成为了企业管理和发展的重要手段。
今天，我们将探讨如何通过数据分析优化企业经营，使企业更加高效、具有竞争力和可持续发展。
一、了解企业数据的价值数据是企业的重要资产，它可以揭示企业的客户群体特征、市场规律、人力资源需求等重要信息。
通过数据分析，企业可以更好地了解客户需求、制定更有效的营销策略、改进服务质量等。
因此，企业应该始终关注和收集相关数据，将它们转化为可行的商业策略和计划。
二、确定数据分析目标为了提高数据分析的有效性和效率，企业应该首先明确自己的数据分析目标。
企业可以通过制定明确的数据分析目标，来确定数据分析所需数据类型、数据来源、分析工具等，为企业提供更具针对性的分析。
三、选定适当的数据分析工具企业需要选用适合自己的数据分析工具，这样能够使数据分析更加高效和准确。
如何选择合适的数据分析工具？这需要从企业的规模、预算、数据特点等方面进行比较和选择。
一些常用的数据分析工具包括：Excel、SPSS、R语言等。
选择合适的数据分析工具可大大提高企业的数据分析效率，增强企业竞争力。
四、建立健全的数据管理系统建立健全的数据管理系统对企业的数据分析来说非常重要。
数据管理系统应具有数据存储、管理、分析、挖掘、共享等功能，能够帮助企业避免重复的数据收集和分析，更好地梳理和分析企业数据，降低数据处理的成本和复杂性，为企业制定更好的商业策略提供更全面的数据支持。
五、进行可靠的数据分析数据的质量非常重要。
企业应该确保其数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
进行数据分析时，应该优先考虑对质量可靠、真实、有利于决策的数据进行分析，对数据进行清洗、过滤，除去噪音和异常值。
合理利用数据分析技术，及时发掘所需的有用信息和业务洞察，为企业决策和管理提供有效支持。
六、制定优化措施通过对企业数据的全面分析和深入挖掘，企业可以发现问题、瓶颈和机会，并制定相关的优化措施。
策划方案中的目标设定和数据分析方法
策划方案中的目标设定和数据分析方法随着社会的发展和竞争的加剧，策划方案在各个领域中扮演着重要的角色。
一个成功的策划方案不仅需要明确的目标设定，还需要有效的数据分析方法来支持决策。
本文将从目标设定和数据分析方法两个方面展开回答，以探究如何在策划方案中制定明确的目标，并通过数据分析方法进行科学的决策。
一、目标设定的重要性目标设定是制定策划方案的第一步，也是最重要的一步。
明确的目标可以为策划方案提供方向和动力，帮助决策者以更加明确的目标去制定相应的策略和措施。
目标设定应该具备两个特点：具体而明确、可行性和可量化。
具体而明确的目标是指明确策划方案要达到的结果，并具备明确的时间、地点、对象等要素。
例如，一个企业的营销策划方案的目标是要提高销售额，那么应该明确提高多少销售额、在什么时间内实现、针对哪些产品进行销售增长等等。
只有具体而明确的目标才能为策划方案提供明确的方向。
可行性和可量化的目标是指设定的目标在实践中是可行的，并且可以通过数据进行度量和评估。
设定目标时需要充分考虑内外部环境的限制和影响因素，确保目标是可行的。
同时，目标应该是可以通过相应的数据进行量化和评估的，这样可以为策划方案的执行和效果评估提供依据。
二、数据分析方法的选择数据分析方法是策划方案的重要支持工具，可以帮助决策者进行科学的决策。
在选择数据分析方法时，需要综合考虑问题的性质、数据的特点以及所需的结果类型等因素。
下面将介绍几种常用的数据分析方法。
1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法，通过计算平均值、标准差、频率分布等指标来呈现数据的分布和变化趋势。
这种方法适用于对数据现象的描述和概括，可以帮助决策者了解数据的基本情况。
2. 相关性分析：相关性分析是通过计算两个或多个变量之间的相关系数来探究它们之间的关联程度。
这种方法适用于探究变量之间的相关性，并可以通过相关系数来评估它们之间的相关程度。
例如，在市场调研中，可以通过相关性分析来了解产品销售量与广告投放量之间的关系。
利用数据分析制定策划方案的技巧
利用数据分析制定策划方案的技巧数据分析在当今社会发展中扮演着越来越重要的角色。
无论是科学研究、商业决策还是政府管理，都离不开对数据的分析和应用。
在制定策划方案过程中，数据分析能够提供决策者以客观、准确的信息，帮助他们做出明智的决策。
本文将探讨利用数据分析制定策划方案的技巧。
一、明确目标与问题在开始数据分析之前，需要明确策划方案的目标与所面临的问题。
例如，某公司计划推广一款新产品，需要分析市场需求与竞争状况。
明确目标与问题有助于确定数据分析的重点和方向，避免陷入无谓的数据分析泥潭。
二、收集全面的数据数据是分析的基础，因此数据采集的全面性和准确性至关重要。
可以通过调查问卷、观察、实验等方式收集数据，也可以利用公开数据开展分析。
在数据采集中，要抓住关键信息，避免数据的纷繁杂乱，以减少后续的数据清洗工作。
三、进行数据清洗与整理收集到的数据往往包含噪声、异常值等问题，需要进行数据清洗与整理。
在清洗过程中，可以删除缺失值、重复数据，修复异常数据等。
同时，对数据进行标准化处理，确保不同数据的可比性，为后续的分析工作做好准备。
四、选择适当的分析方法根据所面临的问题和数据的性质，选择适当的分析方法进行数据分析。
常用的分析方法包括描述性统计、回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
不同的方法有不同的适用场景，选取合适的分析方法可以提高分析的效果和准确度。
五、运用可视化工具展现数据数据分析的结果要清晰、直观地呈现给决策者，因此需要借助可视化工具展现数据。
通过图表、图像等形式，将数据的关键信息传达给决策者，帮助他们更好地理解和利用数据。
同时，可视化也有助于发现数据中的规律和趋势。
六、深入挖掘数据潜力仅仅停留在简单的数据表面并不能发现全部的信息。
在数据分析过程中，要结合领域知识和专业技巧，深入挖掘数据的潜力。
例如，通过对用户行为数据的分析，可以了解用户的喜好和行为模式，为推出新产品提供参考。
七、进行风险评估和预测数据分析不仅可以为制定策划方案提供参考，还可以帮助评估和预测风险。
策划方案的目标明确与数据分析
策划方案的目标明确与数据分析目标明确是制定策划方案的基础，而数据分析则是实现目标的关键。
在现代社会中，无论是企业的市场营销策划，还是政府的政策制定，目标明确和数据分析都是必不可少的环节。
本文将从目标明确和数据分析两个方面展开，探讨策划方案的重要性和实施方法。
一、目标明确的重要性目标明确是策划方案成功的前提。
企业需要明确自身的战略目标，政府需要明确政策的推进目标，个人需要明确个人发展的目标。
只有明确了目标，才能制定出切实可行的策划方案。
二、目标明确的方法目标明确需要考虑到各种因素，如市场环境、企业自身条件、资源限制等。
一般来说，目标要具备可测量性、可实现性和可评估性。
比如一个企业的目标可以是实现销售额增长20%、提高市场份额10%等。
目标明确需要量化，并根据具体情况提出具体而可行的目标。
三、数据分析在策划方案中的作用数据分析是策划方案实施的关键环节。
通过对市场数据、竞争数据、消费者数据等的分析，可以找到问题所在，并提出相应的解决方案。
数据分析可以帮助企业发现市场机会，提高竞争力。
四、数据分析的方法数据分析需要运用统计学、经济学等理论和方法。
企业可以通过市场调研、用户反馈、销售数据等途径收集数据，并利用数据挖掘、统计分析等方法进行分析。
数据分析需要将数据转化为可行的策略和决策，并验证其有效性。
五、数据分析的重要性数据分析可以减少盲目性，提高策划方案实施的成功率。
通过数据分析，可以了解市场需求、用户偏好等信息，从而更好地满足市场需求。
数据分析还可以发现潜在的市场机会，为企业创造更多的价值。
六、数据分析中的挑战数据分析需要投入大量的时间和精力，同时还需要具备专业的技能和知识。
在数据分析中，准确性和可靠性是关键。
此外，数据分析还可能遭遇到数据缺失、数据噪声等问题，需要有相应的处理方法。
七、目标明确与数据分析的结合目标明确和数据分析是相互关联的，两者相结合可以使策划方案更加科学和有效。
目标明确提供了方向和目标，数据分析则提供了支持和保证。
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如四轮定位仪、检测线、烤漆房等价值较 分设备统计 大的设备实际使用率
烤房95％
42
按维修类型进行计 算，是否工位结构问 题？
最大的瓶颈是烤房， 作业方式很重要
服务/配件KPI与目标绩效监控
绩效 监控
经营目标（服务/配件） KPI指标
告示公布绩效情况 相应改善对策
营业额、利润、满意度 分日、周、月进行目标绩效比较
26
企业经营数据分析
钣喷工位周转 0.30
0.20
0.20
0.18
0.11
0.14
0.13
0.13
0.10
0.11 0.08
0.03
0.00
0.00
0.00
0.00
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
工位周转 = 月维修车辆总台次÷(月工作日数 ×维修工位数)×100%
27
企业经营数据分析
钣喷收入（元）
钣喷台次（台）
37
经营目标的设定
项目 天数（天） 经营收入(元） 维修台次（台） 工时收入（元） 配件收入（元） 配件毛利（元） 总体毛利（元） 机电收入（元） 机电台次（台） 钣喷收入（元） 钣喷台次（台）
第一周
第二周
第三周 第四周 第五周
38
合计
经营目标设定的参考要素
外部经营环境分析 内部经营环境分析 企业历史数据分析
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
库存周转率 = 月度出库配件成本 ÷ (期初库存+期末库存) ÷ 2 ×100%
库存满足率=实际提供的物料数量/全部需求的物料总量
30
企业经营数据分析
讨论：
如何提高配件周转率和配件满足？ 呆滞库存如何处理？
31
笛威好参谋
32
课程目录
Ø 经营管理与KPI考核 Ø 目标管理与年度计划制定 Ø 计划的执行与完成
客户年入店 充分利用生产能力，
4次
关键在于均衡生产，
因此预约尤其重要。
收费工时产生的收入
收费工时×工时 占总营业额 工时比例偏高及偏低
单价
35％
都会影响总收入
生产率是劳动者生产某种产品的劳动效 率，即有效时间的实际使用率
实 际 工 时 ÷ 有 效 大于80％ 工时×100%
在有效工时增加的情 况下增加实际工作时 间
收入； 6、设定机电客单价和钣喷客单价，计算进厂台次。
40
经营目标的验证
注意：
Ø 机电客单价、钣喷客单价； Ø 机电工位周转、钣喷工位周转； Ø 配件毛利率； Ø 人均产值；
Ø SA接待能力……
41
经营目标的验证
指标名称
定义
公式
参考标准
诊断
生产能力
维修台次
工时收入 生产率
劳动效率 人平劳效 工位周转
Ø 上年度营业数据 Ø 本年度企业计划及执行情况 Ø 客户保有量分析 Ø 上年度维修台次及结构 Ø 平均客单价 Ø 维修保养毛利率 Ø 配件销售收入及毛利率 Ø 客户平均接触率 Ø 客户平均流失率 Ø 服务站成本构成
39
经营目标的设定
小组讨论并现场制作2012年度营业计划：
1、设定你企业的全年经营目标（年度营业收入）； 2、把年度经营目标（营业收入）分解到每个月； 3、设定总的工时占比，计算工时收入和配件收入； 4、设定配件毛利率，计算毛利。 5、设定机电和钣喷营业收入比例，计算机电收入和钣喷
2
笛威好参谋团队成员
3
认识伙伴及分组
姓名 区域 从业年限 企业成绩
4
课程说明
课程名称：《经营数据分析 & 经营规划制定方法》 课程目的：
– 通过培训：
Ø 掌握企业经营分析方法 Ø 掌握企业常用KPI指标 Ø 掌握企业计划的制定方法和验证目标的可行性 Ø 掌握企业服务营销策略提升的方法
授课形式：课堂宣讲＋案例分析＋小组讨论+经验交流
2 4 5 6 86
2 5 0 2 11
营业收入
2 9 7 1 41
3 4 9 4 57
323089
2 8 7 8 28
0
0
0
0
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
营业收入 = 进厂台次 × 客单价
15
企业经营数据分析
500000
机电、钣喷收入分析表
400000
300000 281131 200000
若每天只关注车间维修及业务，则将突显哪些管理上的问题？
8
服务盈利模式分析 盈亏平衡分析
金额
亏损
盈利
收入
成本费用
Q （损益平衡点）
9
数量
服务盈利模式分析
盈利
开源
节流
10
维修工时收入 ＋
备件销售收入 ＋
非主营收入 － 成本
课程目录
Ø 经营管理与KPI考核 Ø 目标管理与年度计划制定 Ø 计划的执行与完成
服务经 理
“用” 的指标
企业常用KPI指标
经营类
营业收入 毛利率 人均产值 ……
管理类
工位周转次数 SA月均台次 配件毛利率 配件周转率 配件满足率 工时占比 ……
14
企业经营数据分析
400000 394949 3 0 0 0 00 2 0 0 0 00 100000
142435
3 0 2 7 13
412 400
448
451
350
340
378
406
401
218 200
19
10
13
12
12
0
3
7
10
16
00
00
00
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
17
企业经营数据分析
人均产值 25000
20000
15000 12342
10000
12050
9765
8190
8340
9585
10422 9285
次数
关键设备 利用率
是指车间利用现有的场地、设备设施及工 可以用维修台次、 受人、设备、人力、物力及场地的
具等资源在一定的时间内完成对车辆检测、 维修工时、维修 场地制约 有机结合才能达到最
保养、维修、修复等工作量的最大值
额等来表示
大产能
企业至少以六个月为基数的平均每月维修 分类统计 车辆的台次（不包括返修车辆）
讨论： 机电和钣喷工位周转多少合理？ 工位周转只是跟与员工的工作效率有关吗？ 如何提高工位周转？
28
企业经营数据分析
配件毛利率
0.40
0.35
0.33
0.30
0.25 0.22 0.20
0.34
0.30
0.26
0.26
0.29 0.25
0.15
0.10
0.07
0.05
0.00
0.00
0.00
0.00
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
机电工时占比 = 机电工时收入/机电营业收入
24
企业经营数据分析
SA人均台次 300
240 199
180
177
184
185
182
205
192
186
120
120
60
0
0
0
0
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月 12月
SA月人均台次 = 月车辆进厂数量/SA数量
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
配件毛利率 = （配件收入 - 配件成本） ÷ 配件收入 × 100%
29
企业经营数据分析
库存周转率 0.30
0.20
0.13 0.10
0.07
0.12
0.10
0.12
0.09
0.12
0.11
0.13
0.00
0.00
0.00
0.00
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1月
2月
3月
22
企业经营数据分析
讨论：
机电和钣喷客单价多少合理？ 客单价高是好事吗？ 如何提高客单价？
23
企业经营数据分析
机电工时占比
0.70 0.64 0.60
0.50
0.40
0.32
0.35
0.33
0.30
0.26
0.20
0.31
0.33
0.26
0.10
0.00
0.01
0.00 0.00 0.00
1月
2月
226357 175146 190485
284965
205649
193853
100000 0
109937 37050
8088
69600
13
32304
17980
6720
7983
32240 28563 00