京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?”
“某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?”
“公司整体业绩稳定,但某些部门的表现差异巨大,哪些因素影响了它们?”
......
以上是企业经营过程中经常会遇到的问题,如何才能找到这些问题的答案,使用构成分析拆解数据可能会有奇效。
接下来,通过一个业务案例,带大家理解什么是构成分析以及如何使用它分析业务问题。
有一家食品经销商,主要销售休闲零食、饮料和主食。最近,财务部门发给经营者一份报告,显示过去三个月的销售额保持在 300 万元不变,但利润率却从 20% 上升到 25%。
这个数据让人不禁疑惑:销售额没变,利润率为什么会提升? 是因为商品售价提高了,还是因为更高利润的品类卖得更多了?
经营者把这个问题抛给了数据分析师,数据分析师尝试用构成分析方法找出利润率上升的原因。
构成分析是通过分析整体中各部分所占的比例,了解各部分对整体的贡献程度。

构成分析的核心是:拆解整体数据,看清内部结构的变化。它关注的是各组成部分的占比,以及这些占比如何随时间或外部条件变化。

构成分析的关键不在于单看“总数”的变化,而是深入拆解各部分的贡献,从而发现真正的业务动因。
构成分析是CDA数据分析师一级的知识点,业务分析是CDA数据分析一级考核的重点,因为数据分析工作岗位就要基于业务分析,如果是销售或者业务负责的小伙伴,可以去重点学习。

所处位置:第二章数据分析方法 >第二节由基础分析范式引申出的六种分析方法 >第三小节 构成分析方法
第一步:获取关键数据
为了搞清楚利润率变化的真正原因,数据分析师整理了过去三个月各品类的销售额:

先不看利润率,而是关注销售额的构成变化,会发现:
· 休闲零食的销售占比从 33.3% 上升到 46.7%
· 主食的销售占比从 50% 降到 33.3%
· 饮料的占比略有提升
也就是说,虽然总销售额没变,但利润率较高的休闲零食销售占比上升,利润率较低的主食占比下降,这可能是利润率提高的关键因素。
第二步:数据可视化,直观呈现变化
为了更直观地理解销售构成的变化,使用百分比堆叠柱状图来展示各品类的占比变化。

从图表可以清晰看到:
· 休闲零食占比不断上升,表明其销售额在整体收入中的比重越来越大。
· 主食占比下降,说明低利润率的产品销售占比减少。
· 饮料略有上升,但整体影响较小。
这个分析结果说明,利润率提升主要是因为高利润的品类占比增加了,拉高了整体利润率。这为食品经销商提供了一个重要的业务洞察:未来应该继续加强高利润品类的推广,而不是单纯追求总销售额的增长。
由此可见,构成分析可以帮助企业:
1. 精准拆解业务问题
识别业绩变化的真正驱动因素,而不是停留在表面的数据增长或下降。
2. 优化产品或用户结构
发现高价值产品或用户的比例变化,并调整营销策略。
3. 支持长期战略决策
帮助企业识别哪些业务或产品线值得重点投入。
构成分析是一个极其实用的分析方法,它不仅仅是简单的比例计算,而是一种深层次的数据解读手段。通过对数据的结构变化进行分析,可以找到影响业务增长或下滑的真正原因,避免单纯依赖总量指标做出错误决策。
如果您也想做数据分析类的工作,可以透过CDA专业的数据分析能力测试,真正做到心理有数。

数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,凭借简洁的结构直观呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键信息,广泛应用 ...
2025-12-25在数据驱动决策的时代,基于历史数据进行精准预测已成为企业核心需求——无论是预测未来销售额、客户流失概率,还是产品需求趋势 ...
2025-12-25在数据驱动业务的实践中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,本质上是通过“指标”这一数据语言,解读业务现 ...
2025-12-25在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24在企业数字化转型的深水区,数据已成为核心生产要素,而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA(Certified Data An ...
2025-12-24数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面,转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18