财务大数据分析 课件 项目六 销售分析与预测

财务大数据分析项目六销售分析与预测目录页任务一销售分析任务二销售预测任务一销售分析任务一销售分析一、案例引入（一）案例背景

2019年10月8日，AJHXJL公司的业务经营分析会，要求财务总监对企业的销售情况进行专项分析，全面深入的分析企业的销售收入状况，为经营决策提供数据支撑。（二）任务目标财务分析师从整体收入、客户维度、产品维度、价格维度四个方面展开分析，洞察数据背后的含义，溯源分析指标增减比率的合理性与异常项，给管理层后续决策提供支持。实现以上任务目标，需要以下步骤。第一步：销售收入整体分析；第二步：客户维度的分析；第三步：产品维度的分析；第四步：价格维度的分析。每一个维度的分析，也是四个步骤，先是确定分析目标，根据目标确定指标，对指标进行计算，最后对指标结果进行解读与分析。任务一销售分析一、销售收入的概念松下幸之助先生曾说：衡量一个企业经营的好坏，主要是看其销售收入的增加和市场占有率的提高程度。销售收入也称作营业收入。营业收入按比重和业务的主次及经常性情况，一般可分为主营业务收入和其他业务收入。销售收入=产品销售数量×产品单价主营业务收入包括产成品、代制品、代修品、自制半成品和工业性劳务销售收入等。其他业务收入包括除商品产品销售收入以外的其他销售和其他业务收入，如材料销售收入、包装物出租收入以及运输等非工业性劳务收入。二、销售分析的整体思维分析一个公司的销售收入，可以从整体销售、客户维度、产品维度、价格维度4个部分来进行分析。任务一销售分析任务一销售分析任务描述:2019年10月8日，财务大数据分析师对AJHXJL公司销售收入整体情况进行分析。要求：1.集团收入与各机构收入情况。2.分析母公司的营业收入结构。3.分析母公司各产品收入结构。4.分析母公司营业收入的历年趋势。销售收入整体分析指标知识准备:“横向对比指标““纵向对比指标“营业收入是衡量企业经营状况和市场占有能力、预测企业经营业务拓展趋势的重要标志。不断增加的营业收入，是企业生存的基础和发展的条件。纵向对比分析反映收入的增减变化趋势。通过横向比较，了解企业在行业中的地位及与标杆企业差距。标杆企业指的是行业代表性的企业，一般为知名度高、信誉好、有发展潜力、综合实力强的企业。“总量目标“任务一销售分析“相关指标““增长性指标“环比指的是，相邻两月进行比较；同比指的是，历史同期数据进行比较。1.收入增长率与净利润增长率2.收入增长率与应收账款增长率3.收入增长率与预收账款增长率任务一销售分析1.直观展示出本期（2022年9月）集团的总体销售收入与各子公司的收入情况。2.展示出母公司的营业收入构成。3.展示出母公司的收入是由哪些产品收入构成的。4.比较母公司营业收入趋势变化与同行“金岭矿业”进行对比，判断其收入变化趋势是否与同行趋势相符。5.展示母公司营业收入的趋势图，明细到季度，观察其营业收入是否有淡旺季之分。任务一销售分析财务分析师与管理层进行沟通，

确定管理层想要了解的关于销售收入的信息，主要有四个方面：一、确定分析标二、确定分析标根据分析目标，确定分析的指标与内容为：本期集团营业收入、各机构本期营业收入、母公司营业收入结构、母公司各项产品的收入构成、母公司历年营业收入横向对比、母公司营业收入趋势图（按季）。以“本期集团营业收入”为例，操作步骤如下：步骤一：新建故事版，将其命名为“销售收入整体分析”，保存在我的故事版文件夹里。步骤二：新建可视化，将其命名为“本期集团营业收入”，数据表选择“销售收入汇总_销售收入总体统计”，该表存放在数据集销售分析里。步骤三：设置维度与指标。维度为空值；指标选择金额（汇总方式为求和）。步骤四：设置图形，可以选择指标卡。步骤五：设置过滤条件：由于是对2022年收入分析，所以需要添加一级子项，包含主营业务收入和其他业务收入；“年”等于“2022”。三、指标计算任务一销售分析步骤六：指标计算完毕，单击【保存】，并【退出】。其他指标的计算，请扫码观看相应视频操作。需要注意的是，在计算各机构营业收入时维度应该选择核算账簿名称，图形可以设置为条形图。使用【数据格式】对数值进行编辑，例如单位元变为单位亿元。销售收入总体分析的故事板设计完成。任务一销售分析三、指标计算

从分析云可视化结果可以看出，2022年集团收入为43.67亿元，其中AJHXJL公司为集团收入贡献主力公司，营收17.38亿元，遥遥领先其他机构的营业收入。从分析AJHXJL公司利润表可以看出，该公司主营业务收入为17.33亿元，占比99.69%，而铁精粉的销售收入为15亿元，占主营业务收入的86.56%，排名第二的产品是钼精粉，但销售收入与排名第一的铁精粉差距较大，钼精粉的销售收入为1.74亿元，占AJHXJL公司收入的10.01%；其他各类产品销售收入合计约0.59亿元，仅占AJHXJL公司收入的3.43%。横向对比金岭矿业，AJHXJL公司历年收入均好于对标公司，可见，AJHXJL公司营业收入在行业内较为优秀。分析AJHXJL公司的季度销售收入来看，黑色金属矿采选行业并无明显淡旺季之分，且2019年AJHXJL公司销售收入一路攀升，第三季度的销售收入6.78亿元较为领先，成为了历年各季度收入中的最高收入。四、指标解读任务一销售分析【任务描述】2022年10月8日，财务大数据分析师对AJHXJL公司进行销售收入客户维度分析。要求：1.分析的指标：客户数量、客单价。2.客单价与客户数同比分析。3.分析客户销售地区分布。4.分析内外部客户销售额占比。5.外部客户销售额排名（top5）。6.top1客户销售趋势图。【知识准备】一、客户分析的意义企业经营的目的是盈利，因此，它不会以同一标准对待所有客户。企业要将客户按客户价值分成不同的等级和层次，这样企业就能将有限的时间、精力、财力放在高价值的客户身上。二、商业模式B2B是Business-to-Business的缩写，指的是一个机构将产品或服务销售给另一个机构，供其自行使用或销售给其他企业使用。B2C是Business-to-Customer的缩写，指的是直接面向消费者销售产品和服务，也就是通常说的商业零售。任务一销售分析客户规模不同交易单价不同决策方式不同购买流程不同成交周期不同123546关注角度不同三、企业客户与个人客户任务一销售分析

ABC分类法又称巴雷托分析法，它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。其中A类约占10%～15%，B类约占15%～25%，余下为C类，其中A类为最重要的成熟客户。客户分类的依据可以采用客户进货额或者毛利贡献额为指标。四、客户的ABC分类法任务一销售分析

企业的利润来源主要有两部分：一类是新客户，即利用传统的市场营销组合4P策略，进行大量的广告宣传和促销活动，吸引潜在客户来初次购买产品；另一类是原有企业的消费者，已经购买过企业的产品，使用后感到满意，没有抱怨和不满，经企业加以维护愿意连续购买产品的消费者。

留住老客户可使企业的竞争优势长久。企业的服务户经由标准化细致入微服务阶段发展到个性化顾客参与阶段。成功的企业和成功的营销员，把留住老客户作为企业与自己发展的头等大事来抓。

据某顾问公司多次调查证明：留住老客户比只注重市场占有率和发展规模经济对企业效益奉献要大得多。留住老客户的指标：客户续约率。五、新客户与老客户任务一销售分析

通过相关指标和数据的分析，了解公司客户数量、客单价情况，哪些是公司的重要客户，分析重要客户的历年销售趋势，进而判断公司的客户关系维护情况；了解内外部客户占比，判断公司收入的来源是源于外部还是内部。此外，通过分析客户销售区域分布，确定哪些地区是重点区域，哪些区域是可开拓的区域。一、确定分析标二、确定分析标

根据分析目标，我们可以分析的指标有客户数量及客单价，客单价与客户数同比分析，客户销售地区分布分析，内外部客户销售额占比分析，外部客户销售额排名（top5），top1客户销售趋势图。任务一销售分析以“本期集团营业收入”为例，操作步骤如下：步骤一：新建故事版，将其命名为“销售收入整体分析”，保存在我的故事版文件夹里。步骤二：新建可视化，将其命名为“本期集团营业收入”，数据表选择“销售收入汇总_销售收入总体统计”，该表存放在数据集销售分析里。步骤三：设置维度与指标。维度为空值；指标选择金额（汇总方式为求和）。步骤四：设置图形，可以选择指标卡。步骤五：设置过滤条件：由于是对2022年收入分析，所以需要添加一级子项，包含主营业务收入和其他业务收入；“年”等于“2022”。三、指标计算任务一销售分析

从分析云计算可以看出，AJHXJL公司客户数跳跃式变动，2018、2020及2021年三年客户数量可以保持的40位以上，其中2017年最高达50位客户，但2019年和2022年两年客户数量却停留在31或32位，说明AJHXJL公司客户存在一定的流动客户，客户的稳定系数不是很高。四、指标解读任务一销售分析【任务描述】2022年10月8日，财务大数据分析师对AJHXJL公司进行销售收入产品维度分析。要求：1.根据产品销售收入、销量、毛利率排名能确定公司的现金牛产品、明星产品、问题产品与瘦狗产品。2.现金牛产品历年销售趋势。3.现金牛产品销售同比增长及增长原因分析。4.产品毛利分析。任务一销售分析图产品维度分析（2）任务一销售分析二、产品维度分析产品维度的分析可以帮助企业：发现现金流产品，发现有发展潜力的明日之星产品，找出不赚钱的产品。任务一销售分析%132CashCows，指低增长、高市场份额瘦狗型业务Dogs，指低增长、低市场份额明星型业务Stars，指高增长、高市场份额QuestionMarks，指高增长、低市场份额4问题型业务现金牛业务任务一销售分析产品维度指标分析如图所示。三、产品维度分析的指标任务一销售分析根据产品销售收入、销量、毛利率排名能确定公司的金牛产品、明星产品、问题产品与瘦狗产品；分析金牛产品历年销售趋势，分析金牛产品销售同比增长及增长原因；产品毛利趋势变动。一、确定分析标二、确定分析标根据分析目标，确定分析指标为：各类产品的销售收入排名、销量排名、销售单价排名，主要产品销售收入与公司总销售收入的趋势分析、主要产品销售收入增长因素分析、产品毛利分析。任务一销售分析本案例从产品销售排名分析，操作步骤如下：步骤一：新建可视化，将其命名为“产品销售收入排名”，数据表使用“产品销售汇总表”，该数据表存放在数据集“销售分析”里。步骤二：设置维度与指标。维度选择产品名称，指标选择金额（汇总方式为求和，升序排列）。步骤三：设置图形，选择条形图。步骤四：设置过滤条件，本案例分析的是2022年数据，所以设置年等于2022。步骤五：查看分析结构并按照上述操作步骤完成销售量及单价排名。三、指标计算任务一销售分析

从上图可以看出，铁精粉的销售收入、销售量遥遥领先其他产品，但是铁精粉的销售单价却排名不高，排在第八位。而销售单价排名第一的钼精粉销售收入居第二位，但销售量居第四位。铜精粉的销售收入排名、销售量排名以及销售单价排名也可以位居前三之内。可见，AJHXJL公司销售最好的三个产品分别是铁精粉、钼精粉和铜精粉。虽然铁精粉销售单价不高，但大额销售量拉升了总体的销售收入，从而导致铁精粉是最影响AJHXJL公司销售收入的产品，可以从铁精粉与销售收入增长趋势比较分析中明显看出这个结论。由此可见，铁精粉是AJHXJL公司的金生产品，钼精粉是AJHXJL公司的明星产品。四、指标解读任务一销售分析任务描述:任务描述（产品销售历史价格分析+产品市场价格分析）2022年10月8日，财务大数据分析师对AJHXJL公司进行销售收入价格维度的分析。要求：1.现金牛产品的销售价格历史趋势。2.明星产品的销售价格历史趋势。3.收集现金牛产品与明星产品的市场销售价格（2018-2022），做成市场价格表。4.将市场价格表上传，分析现金牛产品与明星产品的历年价格趋势。知识准备:一、价格弹性

价格弹性指价格变动引起的市场需求量的变化程度。它是企业决定产品提价或降价的主要依据。一般地说，在需求曲线具有弹性的情况下，企业可以采取降价策略；反之，企业可以采取提价策略，以保证企业收益不断增加。任务一销售分析二、价格分析因产品而异任务一销售分析三、矿产品价格的影响因素

根据马克思主义理论，商品的价值是构成价格的基础。商品的价值由C+V+M构成，C+V是在生产过程中物化劳动转移的价值和劳动者为自己创造的价值，M是劳动者为社会创造价值。这一理论同样适用于矿产品，因此对于矿产品来说，其价格的决定因素是矿产品的价值。在矿产品价值不变的情况，还有很多因素能够影响矿产品的价格，比如成本、供需关系、政治、经济、金融、政策、市场竞争、产品替代等因素。任务一销售分析产品维度指标分析。四、产品维度分析的指标任务一销售分析产品维度指标分析三、产品维度分析的指标任务一销售分析了解了AJHXJL公司的各类产品情况，还需要进一步对各类产品做价格维度的分析。重点要掌握金牛产品和明星产品的价格历史趋势，并收集金牛产品与明星产品的市场销售价格（2018-2022），做成市场价格表，与AJHXJL公司的产品价格做对比。一、确定分析标二、确定分析标金牛产品是铁精粉，明星产品是钼精粉，可以分析的指标是铁精粉和钼精粉2018年至2022年销售价格趋势，并横向对比市场销售单价。任务一销售分析

金牛产品的销售单价价格历史趋势演示操作步骤如下：步骤一：新建可视化，将其命名为“金牛产品市场价格趋势”，数据表使用“铁精粉市场价格_铁精粉价格走势2018-2022”，该数据表存放在数据集“销售分析”里。步骤二：设置维度与指标。维度需要新建一个“年-月的层级”，升序排列层级；指标选择市场价格。新建维度层级需要单击维度旁边【加号】，单击【层级】，设置层级名称“年穿透月”，穿透路径年到月，如图所示。三、指标计算新建层级任务一销售分析

步骤三：设置图形，可以选择折线图。

步骤四：金牛产品的销售价格历史趋势可视化分析计算完毕，单击【保存】，并【退出】。参考上述操作步骤可以把明星产品的销售价格历史趋势分析云可视化计算出来。任务一销售分析三、指标计算

从指标结果可以看出，金牛产品铁精粉的销售单价整体呈上升趋势，2022年以647.43元为五年来历史最高值，并且基本价格走势与铁精粉市场价格趋势基本一致。而明星产品钼精粉的销售单价与铁精粉销售单价相差甚远，2021年是五年历史最高值，高于市场上钼精粉的销售价格，但2022年下滑至10.44万元，低于市场价格。观察钼精粉的市场销售单价，可以发现基本上很稳定的成比例呈上升趋势，但AJHXJL公司的钼精粉销售单价增长趋势并没有与市场单价走势吻合，可见ATHXJL公司还需要对钼精粉的销售单价做把控，加强销售价格的合理性。四、指标解读任务一销售分析PART02任务二销售预测【案例引入】（一）案例背景2022年10月8日，AJHXJL公司的业务经营分析会，管理层要求财务总监预测下一期其主营产品铁精粉的销售价格，为编制下一期的销售收入预算提供数据支持。（二）任务目标财务分析师利用多元回归算法预测铁精粉的销售价格。对一家企业进行销售预测有哪些步骤？实现以上任务目标，需要以下三步。第一步：确定销售价格的影响因素；第二步：收集影响因素的历史数据；第三步：对收集的数据进行清洗；第四步：使用多元回归算法进行价格预测。任务二销售预测一、销售价格预测（一）价格预测的意义价格预测是根据各种价格资料，运用科学方法，对市场价格运动状况及其变化趋势做出符合客观规律的判断和推理，为销售预测、利润预测、资金需要量预测及价格决策提供依据。（二）价格预测的基本环节1.确定预测目标即通过对各种因素的通盘考虑，正确选择所要了解的情况和所要解决的问题。2.收集预测资料即通过价格信息系统和其他各种渠道，尽可能全面、真实、系统、具体地掌握预测所需要的精确数据。3.选择预测模型即根据不同的预测目标和精确程度的不同要求，选择相应的预测方法，如归纳预测法、演绎预测法、数学模型法等。4.做出预测结果的报告和判断即对所预测的结果进行科学的分析、判断、论证和评论。任务二销售预测（三）影响价格的因素任务二销售预测（四）价格预测模型价格预测模型分类任务二销售预测二、多元回归分析（一）回归分析的概念

什么是回归？面积大小？地段位置？国家政策？人均收入增长？......

房价=f（面积大小、地段位置、政策、人均收入…）

回归分析是研究一个变量关于另一个或者多个变量之间具体依赖关系的计算方法和理论。在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量和自变量之间的关系。这种技术通常用于预测分析。

自变量：

解释的变量，比如房屋面积、地段位置、国家政策、新增用户数、留存用户数等。

因变量：

被解释的变量，比如房价、DAU、MAU等。

其用意：研究预测解释变量对被解释变量的影响程度、影响大小或者方向。任务二销售预测（二）回归分析的分类按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

一元线性回归

非线性回归

多元线性回归任务二销售预测1.一元线性回归分析（LinearRegression）一元线性回归是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。自变量与因变量间的线性关系的数学结构通常用式（1）的形式：其中两个变量y与x之间的关系用两部分描述。一部分是由于x的变化引起y线性变化的部分，即，另一部分是由其他一切随机因素引起的，记为。Β0和β1是未知参数，β0为回归常数，β1为回归系数。表示其他随机因素的影响。一般假定是不可观测的随机误差，它是一个随机变量。任务二销售预测一般采用最小二乘法进行求解：找出一组对应变量的的相应参数，以使因变量的实际观测值与回归方程的预测值之间的总方差减到最小。任务二销售预测1.一元线性回归分析（LinearRegression）2.多元线性回归分析多元线性回归是描述多个变量之间相关关系的回归模型。自变量与因变量间的线性关系的数学结构通常用式（1）的形式：任务二销售预测（三）训练集、验证集、测试集1.训练集（TrainingSet）用来训练与拟合模型；数据量大概占总样本的50%~70%2.验证集（ValidationSet）用于调整模型的参数和用于对模型的能力进行评估3.测试集（TestingSet）用来检验最终选择最优的模型的性能如何。任务二销售预测通过几个参数可对线性回归模型进行评估，确定模型的优劣：1.SSE（残差平方和）：Thesumofsquaresduetoerror其含义是指该统计量计算的是拟合和原始数据对应点的误差的平方和，计算公式如下：SSE越接近于0，说明模型选择和拟合更好，数据预测效果更佳。2.MSE（均方误差）：Meansquarederror其含义是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值，也就是SSE/n，计算公式如下：（四）线性回归模型评估任务二销售预测

3.RMSE（均方根、标准差）：Rootmeansquarederror其含义是预测数据和原始数据对应点误差平方和的均值的平方根，是回归拟合的标准差计算公式如下：4.R-square（决定系数）：Coefficientofdetermination（1）SSR：Sumofsquaresoftheregression，即预测数据与原始数据均值之差的平方和即回归平方和。公式如下：（2）SST：Totalsumofsquares，即原始数据和均值之差的平方和即总平方和。公式如下：注意∶SST=SSE＋SSR

任务二销售预测（3）R-square（决定系数，R²）是定义为SSR和SST的比值，公式如下：“决定系数”是表示回归方程拟合的好坏；R²越大，越接近1，这个模型对数据拟合的也越好。（五）线性回归应用中的注意事项

1.算法对于噪声和异常值比较敏感；因此，实践应用中，回归之前努力消除噪声和异常值，确保模型的稳定和准确度。

2.算法只适合处理线性关系；如果自变量和因变量之间有比较强烈的非线性关系，直接利用多元线性回归不合适的。应该对自变量进行一定的转换，如：取对数、开平方、取平方根等。

3.多元线性回归还应满足一些前提假设。自变量是确定的变量，而不是随机变量，并且自变量之间没有线性相关性的，随机误差项具有均值为0和等方差性；随机误差呈正态分布等。任务二销售预测【任务描述】

下载“价格预测数据-学生下载表”，依据表格中的项目上网收集“铁精粉国内产量”、“下游钢材价格”、“黑色金属矿采选业相关政策”。注意：“黑色金属矿采选业相关政策”列填入的当期国家发布的相关政策条数。【任务实施】（一）选择数据源第一步：点击选择数据源，弹出选择数据源框。任务二销售预测第二步：点击上传数据源，弹出上传数据源框。

第三步：点击或者通过拖拽文件到区域内完成上传，注意：单个文件不能超过4M。

第四步：上传数据后，点击保存。任务二销售预测（一）选择数据源（二）查看数据源第一步：点击查看数据源；第二步：观察数据源，含有字段和数据；第三步：观察数据