2.3 分析的5个元素：量、价、额、差、率及其组合

量、价、额、差、率，这5个元素是日常数据分析中最常用、最有效的元素。很多分析人员只擅长对其中的两三项进行分析，如只对量价率进行分析，或者只对量额差进行分析，这都是有一定局限性的。作为一个专业的数据分析人员，最好对这5个常用的分析元素及其组合都有所了解。

2.3.1 一分钟了解五大元素

量、价、额、差、率，即数量、价值、金额、差异值与差异率。它们各自的含义如表2-6所示。

有时候大家的分析只是对量的分析，实际上，还可以对数据进行量量、量价、量额、量率、量价额、量量率等组合分析，下面就一起来看看。

2.3.2 单元素分析

对数据进行分析时，最基本的分析方法就是单元素分析。熟练掌握了单元素分析，才能更好地对2个、3个甚至更多元素的组合进行分析。

【案例2——产品1～8月销售量分析】

某厂的产品在今年1月到8月的销售量如表2-7所示。

这里分析的销售量属于五大元素中的“量”，这种分析属于单元素分析。将1～8月的销售量制作成图表，那么整个销售趋势就一目了然了，如图2-3所示。可以看出销售趋势是越来越好，说明现在的销售策略是正确的。

【案例3——农产品全年销售额分析】

某有机农场全年农产品销售额分类统计后的结果如表2-8所示。

这里分析的销售额属于五大元素中的“额”，这种分析属于单元素分析。将产品销售额按农产品品种制作成饼图，就可以清楚地看到农产品的销售结构了，如图2-4所示。

【案例4——进口农产品增长率分析】

年终，某农产品进出口公司对当年进口的农产品进行了统计。与去年的进口量相比，当年进口的农产品增长率如表2-9所示。

这里分析的增长率属于五大元素中的“率”，这种分析属于单元素分析。将进口农产品增长率制作成图表，如图2-5所示。这样看上去更加直观。

2.3.3 双元素分析

双元素分析是指仅对两种元素进行相对性或相关性分析。

相对性分析：例如量量、价价、额额分析。这样说比较枯燥，举个例子，将今年的销售量与去年的销售量做对比分析，这就是量量分析；将今年的成本与去年的成本做对比分析，这就是价价分析。

相关性分析：例如量价、量率、价率分析。同样举例说明，将今年的销售量和销售量的增长率做分析，也就是既要看今年的销售量，同时也要看销售量的同比变化率（变化率与今年销售量相关），这就是量率相关性分析。有时候也存在量价相关性分析，这样的相关并不是直接计算的相关性，而是两种元素组合产生一种定位，也就是说两种元素的大小会影响定位结果，例如后续案例6将会讲到的通过量价分析寻找明星产品。

【案例5——对产品销量进行量量分析】

某公司在9月初对今年1～8月的产品销量进行了统计，并与去年同期进行了对比，结果如表2-10所示。

这里分析的是今年和去年的销量，即量量分析，属于双元素分析。将今年与去年的同期销量制作成图表，如图2-6所示。可以清楚地看到同期销量的差异，这样就方便对同期销量下滑的月份进行调查，找出原因。

【案例6——网店对当周销量进行量价分析】

某网店对店内7款产品的当周销量进行了统计。店长打算提高销售额，于是对这些产品的价格与销量进行分析，也就是量价分析，结果如表2-11所示。但这样的数据让人很难从中发现问题，以及采取对策。

于是，他将产品的价格与销量数据制作成图表进行分析，这样能清楚地看到二者的关系，如图2-7所示。

从图中可以看到N002、N003、N004产品是明星产品，所以应加大对它们的推广力度，而N005产品是问题产品，要么舍弃，要么找出它的问题所在，进行整改。其他几种产品也各有优缺点，或销量高但利润低，或利润高但销量低，都要采取一定的策略进行调整，达到提高销售额的目的。

【案例7——机械厂对产品进行量率分析】

某机械厂对今年的产品销量进行了统计，并列出了与去年相比的增长率，如表2-12所示。

从以上的数据很难一眼发现问题，但是将销量与增长率的数据制作成图表，就可以清晰地看到二者的关系，如图2-8所示。

✧ 名师经验

两种不同形式或状态的元素交叉分析，也就是交叉双元素分析，一般情况下做可视化图表进行分析，如双坐标分析、象限分析或相关性分析等。

2.3.4 三元素分析

三元素分析是指对3种元素进行相对性或相关性分析。3种元素可以是相互独立的，也就是相对性分析；也可以是相互关联的，也就是相关性分析。例如产品今年的量、去年的量、前年的量这3种元素（量量量）相对独立，而产品的地区销量、总销量以及各地区销量占总销量的百分比这3种元素（量量率）的关联性就比较强。

【案例8——某公司为考查销售目标完成度进行量量率分析】

某公司对旗下的一款产品的销售情况进行调查，主要考查其实际销量与目标销量的比值，结果如表2-13所示。

将目标销量、实际销量及达成率数据制作成图表，可以清晰地看到三者的关系，如图2-9所示。

从图中可以看到，2月达成率最低，需要检查以下几个方面：是否2月份的目标销量有问题，是否2月的销售策略有问题，是否有其他因素影响了2月的实际销量，等等。此外还可以对达成率超过100%的月份进行调查，总结销售经验。

2.3.5 五大元素与其他元素的组合分析

在掌握了五大元素的单一及组合分析思路之后，还可以将其与其他元素进行组合分析，将分析的五大元素与区域、单位、团队、档次、规格进行组合，可以构建出非常多的分析指标或维度，称为“类元矩阵”，并以此进行分析。五大元素与其他常见元素的组合如表2-14所示。

当然，类元矩阵只是确定分析指标或维度，也可以将分析的周期（年、季、月、日）与之结合，做同比、占比等相关性分析，这里就不详细介绍了。

✧ 名师经验

掌握了类元矩阵分析法后，在实际分析工作中，就可以做出十几个甚至更多的分析指标，对于没有分析思路的人来说，分析思路和维度就全然开阔了。但值得注意的是，虽然我们可以构造出很多分析指标，但绝对不能失去分析的重点，也就是主要指标，不要犯了第1章中谈到的“贪多”的毛病。类元矩阵分析法的目的是让分析更有指向性，如果违背了这个原则，就要重新审视自己的分析思路。

2.3.6 确定分析维度的3种原则

前面介绍了五大分析元素的单一及组合分析以及它们与其他元素之间的组合分析，那么，在分析时如何确定需要哪些元素，不需要哪些元素呢？这里不会给出一个固定的答案，而是根据3种情况给出分析方向上的建议。

（1）有明确诉求。

明确的诉求一般是诸如“分析今年销售目标完成度”“预测明年产品销量”等指向清楚的诉求，这种情况下根据诉求者的需求来进行分析即可。

（2）无明确诉求。

有时候诉求者只要求进行分析，没有提出明确的诉求。这种情况下就按照分析的目的（发现问题、预测未来、优化决策），结合五大元素进行分析即可。

（3）有诉求但缺目的。

虽然按诉求者的分析要求做出了分析结果，但是分析结果不能达到分析的目的（发现问题、预测未来、优化决策）。那么作为专业的数据分析人员，就必须以数据分析的目的为导向，多做一点分析，因为诉求者只是表达了分析诉求，可能诉求表达得不是很全面，所以我们要从专业的角度挖出问题、预测未来、给出优化的分析建议，这样才能让数据分析更有意义、更有价值。 X0r1VJeuj6IfVxjAHDOof2WD3lFv8FZl9oT1YmW9wTBr2LjSd+8bIzweHj2XO/Rf