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本文是《数据化决策-数据分析与高效运营》的部分书摘。 内容主要包括企业经营管理的核心数据指标、统计学基本概念、概率分布及回归分析，以及相关的回归检验。 第一部分：企业经营的核心指标 1、财务层面 总资产利润率=营业利润/总资产 * 100% 数值越大越好。总资产利润率也称ROA，是反映企业经营状况的一个极其重要的指标。 总资产周转率=营业额/ 总资产 数值越小越好，企业用最小的资本实现最大的营业额才能提高周转率。 营业利润率=营业利润/营业收入 要提高营业利润，需提成营业额和压缩销售管理费用。 销售管理费用率=销售管理费用/营业收入 流动比率=流动资产/流动负债 *100% 现金等流动资产和借款等流动负载的比例关系。这项数据反映企业的稳定性（短期支付能力）的重要指标，一般以200%为宜。 2、客户层面 市场占有率 反映组织市场地位的重要指标。 独占市场份额73.9%，相对稳定份额41.7%，顶端份额26.1%，并列的上位份额 19.3%，市的影响份额10.9%，竞争存在份额 6.8%，市场桥头堡份额2.8%等。 客户满意度 反映客户对企业产品或服务满意程度的指标。 客户忠诚度 指客户对企业的忠诚心。核量客户忠诚度常用RFM模型及客户俱乐部加入率等指标。 R:最近一次购买的时间，F 购买频次 M 购买的总金额。 3、内部流程层面 存货周转率=营业收入/存货余额 反映库存资产周转率的指标。这些资产的在库周期越短，周转率越高，进而有助于总资产周转率、总资产利润率的提升。 员工人均收入=营业收入/ 员工人数 退货率 退货数量占销售产品数量的比例。退货率是反映产品质量的重要指标。 生产周期 产品或服务从投产到产出的时间。在提升产品品质的同时缩短产品的生产周期是内部管理的永恒课题。 4、学习与成长 员工满意度 要提升客户满意度，就必须提升员工满意度。不过要评定员工满意度没有具体的指标，一般借活动参与率，加班率及加班时间等指标。 员工维持率 员工维持率是指员工平均多长时间会离开公司。一般来讲，员工维持率跟员工满意度有着密不可分的关系。 教育/培训时间 该指标反映公司在提升员工能力中投入的时间跟精力。虽然时间并不是越长越好，但必要的程度还是要的。 资格获得率 指员工获得自己相关工作的资格证书占比。 KPI导向的数据分析思路 1、影响KPI的主要因素 2、分析工作的规划 3、收集和分析数据 4、研究改善KPI的措施 5、提交可行性改善方案 6、将可行性方案落地执行 7、KPI改善效果确认。 第二部分：统计学的基本概念 平均数：反映数据组（集体）特征的一个指标。 算数平均数：数据之和除以数据个数 AVERAGE 几何平均数：数据的连乘积开N次方根 GEOMEAN（通常用于增长率） 调和平均数：数据的个数除以单个数据的倒数之和。 HARMEAN 常用于平均车速 中位数：数据集按照大（小）排序后，处在中间的数据。 MEDIAN 众数：数据集中出现次数最多的数。 MODE 频数分布图（直方图） 极差：最大值与最小值的差距 极差用于表示数据的离散程度。 方差：数据与平均数差距的平方和/数据个数 VAR.P 标准差：方差的平方根。 STDEV.P 方差（标准差）越大，数据的离散程度也就越大。 变异系数=标准差/平均数 消除数据单位带来的影响，可以比较不同领域的数据离散程度。 第三部分：正态分布及相关分析 数据的分布多集中在平均数附近，且呈两端逐渐减少的分布情况属于整天分布，且满足 1、任意数据在 平均数-标准差 到 平均数+标准差 区间内的概率为68.3% 2、任意数据在 平均数-标准差 * 2到 平均数+标准差 * 2 区间内的概率为95.4% 3、任意数据在 平均数-标准差 *3 到 平均数+标准差 * 3 区间内的概率为99.7% Z分数：用于计算单一数据在正态分布中的位置。 Z分数=（数据-平均数）/标准差，在以σ为一个单位的分布中，该数据的位置。 T分数：表示某个数据在平均数为X，标准差为σ 的正态分布中的位置，也即对分布图进行了位移。 T分数= Z分数* 标准差+平均数（具体数值的场景考虑） 将数据保持在平均数+标准差*2的范围内，就有95.4%+4.6%/2=97.7%的概率保证数据在可控范围，多用于库存管理，现金流管理，质量管控等风险管理。 相关分析： 相关关系≠因果关系 前者是后者的必要非充分条件。 相关系数判断： correl 函数 0.7~1 强正相关 负数则为强负相关 0.5~0.7 弱正相关 负数则为弱负相关 -0.5~0.5 不相关。 回归分析 回归直线跟R²值。 R²一般大于0.5表示该回归方程较为准确。其中R为相关系数，相关系数为0.7以上时表示有强相关性，所以R²大于0.5. R²值通常用于检验一元线性回归方程。 多元线性回归用 adjusted R² 判断（校正的值） EXCEL 数据分析工具箱可以直接一键统计分析。
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