命犯桃花之天降奇缘之前的文章中我讲过传统经营分析存在的局限性以及经营分析怎么做，相信大家对如何构建经营分析体系的理论方法已经有了一定的认识。正好我最近接触的不少企业都在调整战略方向，它们在激烈的市场竞争中逐渐感到吃力，却不知道问题出在哪里。这时候，有效的经营分析就显得尤为重要。而构建一个完整有效的经营分析体系，便是解决问题的关键。所以在此基础上，这篇我

　　除了经营分析的实操方法，还想了解企业整体经营指标体系构建的方法和技巧的，可以下载我整理的《企业指标体系白皮书》，其中包括了企业经营各项重要指标的解读，以及具体建构方案，手把手教会朋友们如何把指标体系做好，想让企业蒸蒸日上的朋友。点击下方链接在浏览器中打开即可下载：

　　特此声明，此案例由【不考编的山东人】制作，参加了2023BI数据分析大赛，并获得了优异的成绩，案例的经营分析思路和数据分析方法很值得大家参考和借鉴。

　　传统的周会、月会的汇报数据整理和美化工作耗时费力，老板很难实时把控业务进度，往往依赖开会来了解情况，导致会议频繁，效率低下。同时，随着业务变得更加复杂，涉及部门多了，各部门权责界限不明确，业务目标不清晰，上下沟通不畅，低效沟通情况经常发生。为了解决这些问题，公司计划制作一个全流程的业务监控和经营分析看板，采用总-分构成的可视化数据呈现，既能对出现波动的数据和负责部门做精准数据分析和后续跟进，又能通过各项数据更规范地界定各部门业务目标，实现数据与部门的清晰对应，明确各部门方向，实现精细化管理，提高整体运营效率。

　　经营分析工作遵循“信息收集-逻辑验证-框架搭建”的系统化流程展开，主要分为以下三步：

　　多维度数据采集全面了解业务现状，包括内部经营数据与外部市场动态，同步搭建虚拟业务框架，重点拆解用户生命周期价值、财务收支结构等关键财务指标，并结合企业组织架构明确各部门权责边界，为后续分析打下基础。

　　这部分重点核查核心业务流程的合规性与数据准确性。针对金融业务验证拍拍贷等产品的计息规则是否符合监管要求，等额本金或等额本息还款方式的计算逻辑是否与业务实际执行一致，确保数据底层逻辑的可靠性。

　　搭建整体性分析框架会结合企业所处扩张期的特点，确定用户增长、经营利润、风控三大核心分析方向：

　　（1）用户增长环节：关注获客渠道效率、用户活跃度、留存率等指标，分析用户规模扩张与质量提升的路径。

　　（2）经营利润环节：围绕收入结构、成本控制、利润率等指标，评估业务盈利能力与可持续性。

　　（3）风控环节：监测逾期率、坏账率、贷前审核通过率等指标，保障业务风险可控。

　　通过将核心指标与具体业务部门一一对应，明确各部门在用户增长、利润创造、风险管控中的权责分工，推动跨部门协作与目标对齐，最终实现数据驱动的精细化经营管理。

　　在进行经营分析之前，我们需要对原始数据进行一系列的整理工作，确保后续分析的准确性和有效性。

　　从Shibor官网获取的利率数据仅有工作日，节假日数据存在缺失，导致无法直接与全量日期序列进行关联整合。针对这个问题，在Excel中将下载的利率数据与该时间序列进行匹配。对于节假日缺失的利率值，采用向前填充法，即自动引用最近一个工作日的有效利率数据，保证时间序列的完整性。

　　基于已确认的等额本息计息规则，直接套用标准计算公式进行利息测算。通过设定贷款本金、月利率及还款期数等参数，分别计算预计利息收入与资金成本，二者的差额即为预计利息差收入。

　　由于贷款明细表与还款明细表存在部分字段不一致、数据覆盖范围不完整的问题，需对数据进行筛选与整合。通过左连接方式将还款记录关联至贷款记录，筛选出到期日期非空的有效数据，并标记为“可匹配还款计划”；为避免数据冗余，进一步过滤仅保留还款期数为“1”的初始还款记录，最终形成可用于分析的有效数据集。

　　针对平均期数与平均息差等需按金额加权计算的指标，由于FineBI工具未直接提供加权计算功能，采用人工干预的处理方式。具体方法是在数据表中新增权重辅助列，通过预设的加权逻辑手动计算相关指标，确保统计结果的合理性与准确性。

　　考虑到企业处于高速扩张阶段，月度业务增长压力显著，同比指标难以有效反映短期动态变化。因此，在指标选取时，放弃同比分析，转而采用环比指标作为核心依据。环比指标能够更直观地体现业务的连续增长趋势，贴合企业在扩张期对短期数据波动的监测需求，从而为经营决策提供更具时效性的参考。

　　完成数据整理后，接下来进入具体的实操阶段，通过下面一系列步骤将整理好的数据转化为直观、有用的分析结果。

　　仪表盘可以进行业绩完成度与时间进度的可视化呈现。首先，确定销售额、用户增长率等核心指标，并将其与预设目标值进行对比，通过进度条、环形图等组件直观展示完成比例。同时，叠加日期进度条或时间轴，实时反映当前业务周期的时间消耗与目标达成的匹配度。

　　这篇案例是用数据分析工具FineBI来做的，通过拖拽式操作快速布局，直接搭建经营分析仪表盘，突出显示重点指标，并深入分析数据表现。我把工具下载链接放在这里了，大家可以跟着一起动手来操作：

　　为实现科学的对比分析，需精准截取同期数据。明确分析周期后，设定时间范围，提取与当前周期同比或环比的历史数据。通过时间筛选器可以快速定位并提取所需时间段的数据，确保样本的一致性与可比性。

　　表格的美观度直接影响信息传递效率。美化要遵循简洁、专业原则，格式规范，统一字体、字号，通过添加边框、分隔线或背景色区分行/列，利用条件格式突出关键指标或异常值，帮助快速抓取重点。

　　联动功能可以增强仪表盘的动态分析能力。通过设置组件间的交互关系，点击某个图表时，其他相关图表或表格同步过滤数据，实现“一选多应”的效果，可以从不同角度挖掘业务规律。

　　通过对经营监控看板的数据分析，我们可以深入提炼经营状况的核心结论，并针对性提出战略优化方向：

　　（1）用户增长层面：新增用户数环比下降19.09%，目标完成度仅67.74%，且各渠道拉新健康度波动明显，部分渠道拉新率下滑，说明用户增长动力不足，拉新策略需优化。新增用户性别年龄分布显示，40岁以下人群占比较高，需针对性运营，但部分渠道对用户需求触达不足，导致活动转化率低。

　　（2）经营利润层面：当月息差收入4758.9万，环比增长4.32%，但平均期数、平均息差环比下降，放款金额环比虽增6.70%，但资金成本波动影响利润空间，需平衡放款规模与成本控制。各渠道经营数据差异大，部分渠道收入、LTV（用户生命周期价值）表现不佳，需优化资源投入。

　　（3）经营风控层面：当期违约率11.65%，环比下降15.95%，7天处理成功率75.73%且环比提升7.19%，整体风控稳定性提升，但仍有优化空间。

　　（1）用户增长优化：针对拉新率下滑的渠道，分析用户触达内容与方式，迭代运营策略，比如APP渠道优化活动信息展示、更新素材，加强对40岁以下核心用户群体的精准运营，提升拉新转化率。

　　（2）利润管理强化：关注资金成本趋势，与渠道协同优化放款策略，在控制平均资金成本的前提下，提升高LTV渠道的放款占比。同时，针对收入低、转化差的渠道，调整资源投入，聚焦优质渠道。

　　（3）风控效率提升：延续当前风控优化成果，重点关注7-30天违约处理周期，探索低成本处理方式，可以自动化催收提醒，进一步降低违约损失。

　　（4）用户分层运营：基于用户画像，对20-40岁、B级用户等高价值用户设计会员积分机制的专属运营活动，提升这部分用户的使用频率与粘性，同时重新评估低价值等级用户的运营策略，优化资源分配。

　　经营分析的最终目标，是将数据转化为可执行的战略指令。通过我这篇文章的拆解，完整呈现了从原始数据到经营分析看板的搭建路径，并从拍拍贷这个案例提炼出用户增长、利润管理、风控优化三维联动的核心策略。对于扩张期企业来说，实时监控业务动态、精准定位问题环节、推动跨部门协作，是提升经营效率的关键。

　　做数据分析，归根结底还是要掌握分析思路和方法，然后用数据分析工具提效。其实不需要每次都从0到1搭建分析看板。我给大家分享一套实用的看板模板，包括经营分析、费用分析、销售分析等常见场景，可以修改参数直接套用，点击链接就能打包带走：