以猫眼数据报告为例，拆解分析逻辑框架

吾运营 2023-07-23 01:14:22

优秀与普通数据分析报告的区别就在于逻辑是否清晰。不盲目求信息量，而是逐“面”逐“点”将事情说清楚。经常阅读数据分析报告，你会发现，报告会在“一定范围内”不断切换分析对象和分析维度，然后将事情讲清楚，而这个套路非常值得我们学习。

一、分析对象

从结果层面去看，分析对象主要包含核心指标、拆解指标两类。

从过程层面去看，分析对象主要包含价格、产品、用户。

“结果”侧重数据本身，业绩做到了多少，哪些方面做得好，哪些做得不好。而“过程”侧重于业务，也就是交易本身，我们的用户是什么样子，他们喜欢什么样的产品，为此愿意付出怎样的价格以及市场供需情况等。从两个层面延伸出来的分析对象，可以在分析过程中既让我们了解结果也了解业务。

二、分析维度

分析维度概括起来主要有时间、成分、范例。数据只有对比才有意义，时间维度上我们常看同比/环比，观察趋势波动。成分上主要讲的结构性占比，比如不同城市等级票价波动情况，这部分主要看占比或绝对值。另外，报告中还会抽象出一系列结论性的东西，比如70周年影片展映引发全民讨论、IP类电影品牌效应增强等，有利于我们加强对业务的印象，而这些就是从范例的维度分析产出的。

下面结合这份分析报告复习下上面的逻辑。

1）报告开盘先提到票房表现，毕竟票房属于电影行业的关键指标。然后基于这个分析对象，从时间维度看了同比表现，并提出了疑问：近3年票房增速2连降，这个成绩是否合格？基于这个疑问点与国外市场进行对比，进而得出结论。

2）随后将票房的拆解指标人次作为分析对象，从时间维度看近3年同比表现，接着又从档期维度再看人次在各大档期的占比及绝对值。档期维度本身也是时间维度，因为本质是时间的区域集合，最终得出国庆档拉动了2019年人次提升。另外拆解指标并非只有乘积拆解，比如票房=票价*人次，还有一种拆解方式为加和拆解。比如票房=一线城市票房+二线城市票房+非一二线城市票房。这种拆解指标在报告中也有体现，分析的时候同样是从时间、成分维度层面出发。

票房、人次、城市票房就是上位所说的分析对象。接下俩就需要从交易层面去分析业务了。

票价是价格的业务体现。这边是顺延着城市分级票房下来的，这点比较巧妙。因为分析思路需要清晰，尽可能需要从点到点顺延下来，比较忌讳另起一个主题重新开始讲。这里直接嵌入不同城市的票房分析，有利于我们顺着不同城市的票房表现，进而细化到票价这种二级指标。另外，票价这种价格属性的字段，分析时为了便于对比，可以计算出复合增长率，这点在报告中有所体现。