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德國究竟是不是標兵？經濟數據說了算！

http://wallstreetcn.com/node/62008

昨天我說58招聘的數據是趕集的三倍 炒飯鍋鍋

http://xueqiu.com/1791226104/26136292
昨天我說58招聘的數據是趕集的三倍，球友們很多都很驚訝。
回家後第一件事，就是對趕集的數據進行採集跟蹤評估，文章中說趕集的招聘版塊的流量超過58招聘的40%，這個數據，我沒法去跟蹤去證實 。但是關於招聘營銷推廣收入來看，58是遠遠超出趕集的。
數據如下：
趕集只說了招聘的優勢，就拿招聘的數據說話吧
為了怕說地域的問題，特意採取了北京，上海，廣州，深圳，天津，福州，廈門幾個地方
得出的結果：
1，58在招聘上的數據每個城市都是超過趕集的
2，一線城市上的數據，相差不大，但還是優勢超過趕集
3，排除一線城市，在二三線城市，58招聘的數據是超過趕集三倍的，看來我昨天發的貼子說三倍，此話不假。
4，排除了招聘，在別的版塊，趕集根本不是58的對手，58遠遠把趕集拉下一大段。
5，趕集跟58的收入，真的不是在一個檔次，繼續放棄對趕集數據的跟蹤。

查看原图
關於數據的統計說明，選擇相同的城市後，對招聘版塊的加精，置頂，推廣等營銷活動，進行累加得出的數據，時間為11月15號。

沃華醫藥：財務數據疑點多，過億貨幣資金或不實 證券市場紅週刊

http://xueqiu.com/2994748381/26283883
《證券市場紅週刊》作者 田剛
沃華醫藥（002107）近三年來始終處於微利狀態，即便2013年上半年淨利潤同比增長了近50%，每股收益也仍然不過2分錢，公司的經營、盈利能力已經幾近於無，幾乎淪為「淨殼」。與此同時，潛藏在該公司財務數據中的疑點和矛盾也著實不少。　　
首先是沃華醫藥財務費用，該公司在沒有一分錢銀行貸款的情況下，今年上半年發生的財務費用竟然高達358.89萬元，比該公司同期實現的淨利潤金額還要高。從該財務費用的構成來看，其中有405.25萬元適用於現金折扣。　　
現金折扣是一個財務概念，是公司為了敦促客戶及時支付貨款而給予的一種優惠政策，例如客戶提前於一般信用期限10天支付貨款，公司就給予一定的折扣作為獎勵，通常這筆折扣比例在1%左右，一般不會超過2%。這本來是企業經營中常見的促進回款財務操作，而沃華醫藥此項的疑點就在於，現金折扣相對於營業收入的過高比例。　　
沃華醫藥今年上半年實現的營業收入金額不過才12360.3萬元，即便考慮到17%的增值稅銷項稅額，其對應生成的總賬款金額也不過14461.55萬元，而這些貨款竟然能夠產生出405.25萬元現金折扣，即便假設全部客戶的全部貨款支付均享受到了現金折扣政策，對應的比例也高達將近3%，這顯然超出了一般企業所能夠給出的1%到-2%的折扣水平。　　
這樣的現金折扣比率，對於主營業務銷售利潤率才只有2.41%的沃華醫藥而言，將是一個難以承受的成本。如果沃華醫藥的客戶全部享受到定格的現金折扣，將極大地吞噬沃華醫藥產品的銷售盈利，甚至淪落到「賠本賺吆喝」的尷尬境地。因此，該公司的現金折扣力度，遠超過了其自身的承受能力，違背了正常的企業經營規律，令人生疑。　　然而，相比公司貨幣資金不實、巨額資金神秘流失等疑點，現金折扣不過小巫見大巫而已。

疑點1：貨幣資金是否真實存在？　　
從沃華醫藥披露的定期財務報告來看，公司賬面貨幣資金基本保持了穩定。2012年末、2013年一季度末和上半年末的賬面貨幣資金餘額分別為30509.76萬元、30041.45萬元和29905.54萬元，則今年前6個月中貨幣資金的平均餘額為30152.25萬元。　　
從該公司披露的2012年末和今年上半年末的貨幣資金構成來看，銀行存款又佔據了絕大部分，大致保持在貨幣資金餘額的99%以上（見表1）。
查看原图 在正常情況下，既然公司銀行戶頭上存有大額存款，就勢必會產生相應的利息成本，即便沒有進行任何諸如定期存款、購買銀行理財產品等資金運作，至少也能夠獲得活期存款利息。　　
然而，反觀沃華醫藥，根據2013年半年報披露，上半年計入財務費用中的利息收入金額僅為21.16萬元，這對應到前文所述的、多達30152.25萬元的貨幣資金平均額，折算的年化存款利率僅為0.1404%（見表2），這遠遠低於0.35%的活期存款利率。若以活期存款利率配合公司2013年上半年所獲得的存款利息收入測算，該公司的平均銀行存款餘額僅為12091.43萬元，僅大致相當於該公司所披露賬面貨幣資金餘額的40%。也就是說，沃華醫藥實際的貨幣資金平均餘額，可能遠不及其定期財務報告所顯示的這樣多。
查看原图 是什麼原因導致了這樣的財務差異呢？通常來說，只有兩種可能：一是所披露的貨幣資金餘額本身就是虛假的，並不真實存在。如此，則沃華醫藥便涉嫌虛構資產的財務舞弊行為；另一種可能則是該公司所列示的巨額資金，平日裡其實並不存在於公司賬戶中，而是被劃轉走了，只不過在每個季度末劃轉回來以粉飾資產負債表，這一情形通常對應著非經營性佔款，尤其是關聯方佔款的可能。　　
就沃華醫藥而言，現金流量表的「收到其他與經營活動有關的現金」科目和「支付其他與經營活動有關的現金」科目，在今年上半年的發生額分別為536萬元和8309.56萬元，資金流出的主要部分還都是支付日常經營所需費用，因此從現金流的角度來看，並不支持該公司發生頻繁、大額的資金收付周轉。　　
因此，如果不是沃華醫藥在刻意隱瞞現金流發生額、人為粉飾現金流財務數據的話，那麼就可能是其虛構了賬面貨幣資金餘額。而這是典型的貨幣資金舞弊行為。更何況，這還不是沃華醫藥貨幣資金惟一的疑點，公司還涉及上千萬元貨幣資金流向不明等疑點。

疑點2：固定資產採購資金流向不明？　　
根據沃華醫藥在2013年半年報中披露的現金流量數據，「構建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金」科目，在上半年累計發生金額高達1241.73萬元，這對應著該公司用於添置各項長期資產所實際付出的資金對價，這自然對應著該公司所擁有的各項長期資產的增加。　　
然而，通過統計沃華醫藥的各項長期資產原值，公司固定資產原值僅增加了72.97萬元，無形資產和其他長期資產也均沒有任何新增，而這些僅需要該公司付出不足百萬元的對價，相比其自己披露的實際資金支出少了將近1200萬元（見表3）。
查看原图 是否有可能是沃華醫藥「預付」了部分長期資產採購款呢？如果是這樣，則必然對應著該公司其他應收款或預付賬款餘額的增加。然而，從資產負債數據表現來看，公司預付賬款在期初和期末都不存在餘額，其他應收款也僅小幅增加了兩百萬元，且其中並未披露包含有大額固定資產預付項目。　　
那麼，高達千萬級別的貨幣資金，神秘流出了沃華醫藥賬戶而不知所終，其中又隱藏著什麼秘密？這是否與前文所述的、巨額貨幣資金虛假存在著關聯呢？

疑點3：隱瞞人力成本支出金額？　　
還是針對沃華醫藥的現金流量。　　
根據該公司2013年半年報，現金流量表「支付給職工以及為職工支付的現金」科目發生額高達1915.09萬元，這代表了該公司真實支出的人力成本；然而與之相對應的、代表了該公司計入會計賬簿中人力成本金額的資產負債表「應付職工薪酬」科目本年減少金額卻僅為996.49萬元，後者數據明顯比現金流出少了很多，這違背了正常的財務邏輯。而且，若考慮到該公司發生的職工教育經費等特殊費用，很可能還是以非現金的形式支出，則人力成本對應的現金流出金額更應當少於996.49萬元才對。　　
在這一組矛盾的財務數據背後，不得不令人懷疑沃華醫藥很可能存在少計人力成本的問題，而該公司真實人力成本支出金額，應遠高於被計入到成本、費用當中的賬面數據，且相差高達千萬元，並最終導致虛增利潤。　　
這對於今年上半年淨利潤實現金額僅僅298.04萬元的沃華醫藥而言絕非小數，如果這一事項被坐實，則該公司將因此而陷入虧損的窘境。

【每日一黑馬】麥客CRM：打造一個中小企業的營銷數據庫

來源: http://new.iheima.com/detail/2013/1218/57235.html

在互聯網的時代，企業要不斷加強與顧客的交流，不斷了解並滿足顧客的需求。人們把這個實現和滿足的過程稱為客戶關系管理,英文簡稱CRM。如今客戶關系管理被越來越多的企業所重視。然而，它一直又是不少公司的難題。因為如何用低廉的成本收集和整理用戶信息，並不容易。目前市面上的一些客戶管理軟件要不就是價格比較貴不適合中小企業，要不就是企業用起來不爽(易用性弱，培訓成本高)，要不就是用戶界面對用戶不友好(很多軟件公司缺乏互聯網思維)，用了反而破壞用戶體驗。現在由李卉、張魏、祝延彬三個北郵同學開發的產品――麥客CRM可能改變這種狀況。、麥客CRM的產品非常的簡單，整個團隊也推崇少做事的原則，將簡單的功能極致化，造就自己在市場中的競爭力。首先，它的產品能有效的降低企業在客戶管理上的成本，做到有用。從使用該產品的企業看，企業可以利用這個系統，在填寫一些信息後(它會提供一些模版，讓企業主參考)，生成一個網頁版的電子問卷。然後，承載網頁的服務器可以根據用戶在電子問卷中填寫的信息，依據企業事先設定的規則轉化成企業數據庫中的用戶信息。憑借這個數據庫，企業可以完成客戶信息收集、客戶信息管理、針對性的營銷推送，非常適合淘寶店家、互聯網企業、媒體等。其次， 用戶體驗很好。過去收錄用戶數據其實是一件很難的事情。因為客戶不願意填寫大量的表格，把時間浪費在商家對自己的信息收集上。而麥客CRM的2.0將提供多種配套插件，賣或免費提供給企業，讓它們可以和裝扮自己的問卷，或圍繞填寫問卷這一行為開展多種商業活動。比如說有一款插件可以把問卷變成一張彩票，用戶填寫信息就如同抽獎。當然，商家也可以把自己的客戶信息直接導入到這個系統中去。系統會將這些信息保存在雲端，以便企業未來通過各種端調用和下達指令。其三，價格低廉。相比於市面上的中小企業一年十來萬的CRM軟件使用維護費。麥客CRM的大量產品和服務都是免費的。考慮到軟件免費的趨勢，麥客CRM表示未來一定要將軟件免費做到底，靠維護和增值服務獲利。事實上，現在已經有不少付費商家願意付費使用他們的軟件。第四、是企業營銷的工具。在CRM客戶關系管理軟件這個領域，中小企業沒有太大的意願做高投入，畢竟客戶管理軟件屬於輔助軟件，不能直接為企業創收，在策略上麥客想要做深層次的挖掘，即將客戶管理和企業營銷結合起來。麥客可以按時間維度記錄客戶的信息、居住狀況、歷史購買狀況、購買方式、利潤最大的產品、與客戶接觸的次數、何時如何聯系、聯系的反應、按照客戶選擇渠道提供支持的代價、客戶在購買相似的商品、客戶的平均收入等信息，這些信息加工出來就能生成客戶品牌忠誠度，客戶利潤，客戶性能(不同客戶所消費的產品按種類、渠道、銷售地點等指標劃分的銷售額)，客戶未來趨勢等方面的信息，這個過程就自動排除了很多幹擾因素，結果以直觀圖的方式直觀反映給商家。未來趨勢――一個中小企業的營銷信息數據庫首先，CRM是一個增量市場，未來幾年只會越來越重要，麥客CRM這種基於互聯網技術和思維改造軟件產品的模式註定要大放異彩，贏得市場的青睞。並有望在坐穩市場後，切入別的領域獲得更多的收益。其次，成為市場調查專家和數據分析專家。一方面由於掌握了海量的問卷信息和信息收集方式，憑借服務能力，有望成為一個市場信息調查解決方案公司或客戶關系管理方面的服務公司。另外，數據的積累，數據的分析能力等等都可以為麥客CRM贏得更加廣闊的市場。其三，麥客CRM可以是一個精準營銷解決方案公司。雖然，它是軟件服務公司，但是由於積累了足夠的數據和經驗，它完全可以成為中小企業數字營銷領域的解決方案提供者，更何況它的產品可以依靠免費迅速圈出一大堆客戶呢? 相關公司： 數據來自 創業項目庫 作者：i黑馬 | 編輯：wangjingjing | 責編：王靜靜

十個數據背後的美國企業經營狀況

http://wallstreetcn.com/node/69340

自從經濟復甦以來，美國的企業盈利在持續改善，一個明顯的指標是企業部門在美國經濟中的佔比達到自二戰以來的最大值。如果仔細挖掘上週五公佈的經濟數據，就可以看出到底美國的企業在今年經營的如何。WSJ就列舉了其中的十項數據。

比如，三季度企業的稅後利潤在GDP中的佔比首次突破11%——有數據記錄以來的首次，與此同時，企業稅收支出同比下降了大約5%。

商務部公佈了企業收入及相關的一些季度數據，以下所有數據都經過了年化處理，大家可以一睹究竟：

2.127萬億美元：根據存貨價值和資本消耗（折舊）調整後的企業利潤。商務部的分析師稱之為「優化數據」，他們認為這個數據最大限度的將企業盈利與GDP變動關聯起來。對存貨價值進行調整反映出了存貨公允價值相對賬面價值的變化，因為桶裡的原油可能變得更值錢但倉庫裡的電視更有可能變得更廉價。對資本消耗進行調整則是讓所有行業的折舊處理變得統一，剔除不同行業的會計處理方法帶來的不同影響。經過這些調整之後，數據就反映了企業當季的真實經營情況，這個生產數據也就能與GDP的變動同步。

4178億美元：企業所交所得稅。從這個數據能夠大概衡量企業的收入到底有多少流入了政府，但坦率的說，由於統計口徑方面的區別，這個數據與美國稅務局的數據之間並不一致。

1.709萬億美元：根據存貨價值和資本消耗（折舊）調整後的企業稅後利潤。企業利潤扣除所得稅，這個數據通常被媒體報導的最多。通俗來說，這個就是企業能夠「帶回家」的錢，因此也是華爾街最關注的部分。

8583億美元：企業給股東的累計淨分紅。通常來說股東都是投資者，但這個數據裡也包含支付給政府的分紅。以往「政府股東」所佔的比值很少，但眾所周知由於金融危機期間的緊急援助，聯邦政府如今每年都能收到幾十億、幾百億美元的分紅。

8505億美元：根據存貨價值和資本消耗（折舊）調整後的未分配利潤。

2.284萬億美元：根據存貨價值和資本消耗（折舊）調整後的淨現金流量。這個數據體現了企業之間的流動性，通常來說現金流量的膨脹意味著企業活躍程度的加強。

1.430萬億美元：固定資本消耗。

-45億美元：資本轉移支付。這個數據主要指分紅之外支付給政府的資金，比如訴訟費用等。

2.287萬億美元：稅前利潤（未經調整）。

1.1869萬億美元：稅後利潤（未經調整）。這個數據就是真實的企業利潤，由於根據企業自身所適用的會計準則對折舊和存貨價值做了計量，因為對企業經營情況來說是最貼切的數據。這個數據涵蓋了所有的企業，既包括上市公司，也包括私有企業。

【乾貨】以律師業為例，數據分析技術如何應用在管理中

http://new.iheima.com/detail/2013/1231/57514.html

上午蔣勇律師震撼的宣佈CTO是胡清平的時候我正在旁邊拍照，我腿一軟差一點跪下，後來他在講做天同的Law firm 2.0的時候我的腿一直在發抖，這些年來一直在追隨天同，我剛覺得已經追到建國門了，最後他跑到五棵松那兒了，所以感覺這個差距非常非常大。但同時我又想另外一個問題，天同在做他企業的2.0版，能夠說我要做我的企業2.0版這不是一件容易的事情，這也是需要非常大勇氣的事情。因為它不僅僅是一個軟件，它是要對整個企業進行一個升級。同時我也在反思一個問題，天同在說我們要做Law firm 2.0版，我們現在是不是做到了1.0呢，我想提出這樣一個問題。就是我們這些律師事務所是不是做到了1.0，因為不是說你有一個機構、你有了業務、有了人、能賺錢就能說你是1.0版了。一個軟件要開發出來，拿出最初的版本1.0必須是有一個系統的，但是我們是不是有了一個系統呢?這是我們需要反思的一個問題。我覺得我們現在應該回到現實當中來，回到地面上來，來反思一下我們的1.0版本，我們到底是不是已經做到了1.0。

同時，我感覺蔣勇給我們放的那個很炫的未來，絕不是2.0，至少是5.0，中間還有很長的路要走，所以有人說三年的時間拿出一千萬投到這個方面很有魄力，其實我覺得一千萬不多，真正要做到一個企業的升級用三年的時間一千萬並不多，即便是一個軟件。但是我現在遇到很多的律師事務所三萬塊錢、五萬塊錢買一個管理軟件還在嫌貴，又怎麼能夠把我們的律師事務所發展到2.0版本。這是我的一個開場白，上午的一個感受。

我在這裡要跟大家分享的是我們1.0，甚至是0.9版本的一些體驗，說到這個數據分析在律師事務所管理當中的應用，因為我們用了一個管理軟件，但是我們很多律師事務所在用管理軟件的時候，諸如剛才熊濤所講的，可能僅僅是把它作為一個立案、收費、最後結案的工具。實際上一個管理軟件和一個信息技術的應用會產生大量的，可供我們決策的有用的信息，剛才熊濤也講到了，最重要的是我們用這些信息去幫助我們管理者進行決策。

信息技術給我們帶來了很多能夠幫我們進行決策的這些信息，這些應用的面是非常廣的。信息技術能夠幫助我們帶來的是這些，包括效率的提高、成本的減少、能力的提升、風險的減少，以及我們空間的擴展。

但是我們運用這些技術最初始階段只是產生這些數據、這些信息，最重要的一點是我們對這些信息進行分析、研究，用於指導我們的管理。這些分析、研究可以是多方面的，比如說對我們客戶的數據進行分析，對我們的案件數據進行分析，對我們的人員數據進行分析，工作日誌進行分析，費率賬單進行分立，以及我們的收入和分配等數據。

我講三塊：一塊是客戶價值分析，可能有人聽我講過這塊，就是我們每個律師事務所都有大量的客戶，號稱我們有二百多家簽約的客戶，還有很多我們說的散戶。（創業家&i黑馬：律所等高端服務業的客戶信息管理和客戶行為預測一直是熱門領域，律師等服務業非常依賴與客戶之間的親密關係，他們最希望在需求發生前就能洞察用戶的需求，在競爭中搶得先機。而這一塊市場目前國內還沒有掘金的成熟公司）但是哪些客戶是你最有價值的客戶，是不是你有證據、有數據能夠支撐你這些判斷。哪些大的企業是否就是你好的客戶，給你大標的案件的客戶是否就是好的客戶?什麼事情都依賴律師，好像表面很尊重律師，離不開律師的客戶是否就是好的客戶?做IPO、上市業務的是否就是好的客戶?還有就是民營企業的老闆們，還有光給你錢一年什麼事都沒有的客戶是否就是好的客戶?我們需要對他們做一些分析。在這裡面我們看一下幾個基礎數據：

1、每個律師一年的工作小時，我說正常情況下有效工作時間是1200個工作小時，能夠干的1500、1600個小時就累死了，當然如果幹到1000以下的，那就相對來講是閒著沒事的。北京的律師收入2001年有24家所過了億，這些億元大所的總收入是49億，人均是150萬，像金杜達到150萬。如果按這個人均收入去除以一年的工作小時，他的費率不過是1250個小時，不要說北京的律師多牛，號稱二千、三千，收費多少。實際上這個大所的平均費率，用收入除以工作小時數就出來了。北京總的收入一共113億，人均是50萬，平均全市律師收入是416元一小時。而像天津這樣不發達的直轄市人均25萬，小時費率不過是208塊錢/小時。看到我們現在中國律師，前不久微博上有一個數說，中國律師的收入不如出租司機的收入，大家看到這個數據也就能只有現在的律師收入實際狀況如何。外國律師事務所我們看到是很高的，幾百美金、四五百美金都有的。

現在大家給我一個標籤叫「裸聊」，怎麼叫裸聊?就是拿我們自己的事情脫光了展示給大家作為一個案例解剖，所以今天再次裸一下。這是我們的律師事務所2010年總收入是2000萬出頭不多，各項收入的分類在這裡面都有，具體到小數點後二位數字，所佔的比例。所有的工作人員包括律師助理，全所的工作小時是54967.95，也是按照這樣一個結構去進行分類分出來各項工作所佔的小時數，訴訟的、非訴所佔的比例在這裡都反映出來。

由此就能算出來我們的小時費率每小時382塊錢，高不高?高於天津的平均水平，低於北京的平均水平。但是這裡面也有一點不算太低了，就是我們包含律師助理的工作時間，如果僅僅算律師的話可能會到500-600。

同樣按照這個結構我們看出來，比如說常年顧問日常工作的小時費率是459，顧問單位的非訴訟的小時費率是603，紅字的部分是高於我們自己的平均費率，而黑字的部分是低於我們自己的平均費率。從中你就可以看出來哪些業務是賺錢的，哪些業務是不賺錢的。

我們再看一組數據，這是我選了12個案件，不同案件的收費金額、工作時間算出來的費率從上到下排下來的，其中有一個涉外基金的設立項目收了30萬幹了14.8個小時，後來這個費率一小時2萬左右，後來他們告訴我李律師你這個數據不對，因為是按一年統計的，收了錢剛干14.8，這個活還沒幹完呢，所以實際費率不應該是這樣的，但是我仍然保留著這個時候數據，為什麼?因為我們會遇到這種情況，收了大案子，開的一庭調解了、結案了，幾十萬就收進來，甚至幾百萬收進來的情況都有，所以有這樣的可能性。

（創業家&i黑馬：給高端服務企業介紹業務一直是一項非常賺錢的買賣。由於高端服務業的小時費率高，他們又屬於高毛利的服務業，因此往往願意支付較高的佣金，所以誰能控制收案的入口，誰就等於可以賺整個律師等高端服務業的錢。）

第二，一個大標的案件收了128萬，幹了300多個小時，小時費率是4000，這還是不錯的。一個小企業的常年顧問僅僅收了3萬塊錢8個小時的工作，費率是3750元。而一個創投項目收的10萬塊錢幹了100多個小時，800多塊錢一小時。一個外資企業委託我們給了1.5萬幹了18個小時，800多塊錢一小時。這是比較合理的，一般的外國所給我們的活給出的費率還是比較合理的。一個國內客戶的涉外訴訟收了39萬，數額不小了，幹了700多個小時，費率是500。一個涉外基金的投資項目收了74萬，幹了2039個小時，362元/小時，特別像IPO項目，做一個IPO收120萬、150萬，幹了三年，最後上市，一直陪著他，錢收進來了，算算賬可能是賠錢的，費率非常低，所以不要看有些律師做IPO的，多牛，其實不見得是賺錢的。一個韓國企業，看出來了韓國很厚道，給5萬塊錢幹了391個小時，平均費率127元。我經常說我們律師還不如捏腳的，捏腳的有68、88、128、168和238的，高級、中級都有，但是給一個韓國企業幹一年127元/小時。再看一個外資企業的勞動爭議案件，收了4000元，91元/小時，這更不如捏腳的。一個外資銀行的房地產項目，收了6.8萬，幹了700多個小時，87元/小時。一個離婚案件，這不是我們的業務，可能是一個客戶的小姨子鬧離婚幫忙打個官司，收了3000塊錢，還不錯，給了點錢，40元/小時。我想不光是我的律師事務所，在座的每個律師可能都遇到過這種情況。

我找了30家我們自己的客戶，從一年的貢獻度最高的183萬到一年貢獻12萬的客戶，我舉了一個極端的例子，2萬多。12萬的費率相當於每小時給律師3000多，是相當高的一個。30家客戶給你錢最多的費率不見得是最高的，給你錢少的費率也不見得是低的。

同樣另外30家客戶，我選擇了從1000-3000這個階段的費率，這是比較合理、偏高的這組客戶，你們看到剛才所列舉的30家裡邊貢獻度大的，在這裡面出現的只有5家給你的錢也過，費率也高，而大部分是3萬、5萬、7萬、9萬，在這個階段給你的費率是比較合理的。由此我們可以看出給錢多的客戶不見得是好客戶，好的客戶關鍵在於你的單價，而不在於給你多少錢。（創業家&i黑馬：誰能建立一個數據庫，專門公佈客戶的費率支付情況，單靠數據都能從高端服務業賺到不少錢，因為你不僅告訴了服務者它的客戶是誰，還順帶告訴他，他的客戶是怎樣的人。）

我又找了一組數據：這是2011年我們全年有553個案件，這553案件按照費率就按照剛才那種算法1萬的18家，3000-1萬元的23家，2000-3000元16家，1000-2000元54家，500-1000元的104家。剛才不是說了382是我們的平均費率，200-382元的122家，200以下的161家。就是說這一年干下來給你正常費率只佔28%，而非正常、低於平均費率的佔到51%，這就是現狀，我們是賺錢的，但是反過頭來分析一下我們的案件質量是怎麼樣的。

382家客戶，我們同樣是1萬塊錢以下費率和100以下的費率，大家可以看到正常費率的這2個，就是500-2000佔到30%，而低於平均費率佔到47%。這也是我們案件的狀況、客戶的狀況。

所以大家說怎麼樣能夠把律師事務所的營業額提升上去，其實很簡單，就把你的費率提升上去，如果你把47%的客戶費率、500以下的客戶費率提高一倍，你了收入就提高了。你干同樣多活，但是你的收入可能會增長50%，甚至翻倍。這是我們通過數據得出的一個小的結論，就是我們律師事務所在服務所有的客戶、每一個案子、每一個客戶都接，但是我們是否分析過客戶的價值，哪些客戶對於你來說是有價值的，我們得出的結論付費高的客戶不見得是好的客戶，而付費少的客戶也不見得是劣質的客戶，中間層的客戶是最穩定的客戶，就是剛才我說到那些3萬、5萬的中層客戶是最好的，而低費率的客戶一定是垃圾客戶，肯用你但就是不肯給你錢，一個小時給你幾十塊錢、一百多塊錢、二百塊錢的客戶，不管他嘴上把你說得多好，怎麼重視你，絕對是垃圾客戶，因為他連捏腳的錢都沒給你。這樣我們就應該根據客戶的價值來選擇我的客戶，同時我們要教育我們的客戶應該按照正常的價格來支付，你請的是律師，你請的不是捏腳的。

最後就是提高費率，也就是提高單價是我們最簡單的一個方法，不需要增加你的工作量，不需要增加你專業的技術含量，你只要把你的費率提高上去，因為你的服務已經遠遠不只是二百塊錢，甚至是五百塊錢。

二、我們可以對客戶的結構進行分析，可以從多個層次，比如說常年顧問的平均顧問費、客戶分佈這些方面做一些分析，我簡單說一下。

比如說我們對平均顧問費做一個分析，我們可以看出2004、2005、2006年顧問費是增長的，這些數據都是軟件系統能夠給你自動生成的這些數據，通過這些數據你發現你律師事務所的業務是上升的，為什麼到了2007年平均顧問費下來了呢?因為我們從2007開始採取了對所有的顧問單位顧問費限時的制度，就是3萬塊錢你可以，3萬塊錢我只包40個小時、5萬塊錢只包60個小時、10萬塊錢120個小時，取消那種一筆錢包全年所有的工作不限時的做法，這樣我就不需要每年要求客戶去漲顧問費，基本上能保持在5萬塊錢左右的顧問費。這個是我們按照部門客戶的不同分佈的數量，這些數據由此知道你部門哪些是需要填充客戶的，哪些客戶已經飽和不需要再給他發展新的客戶。

部門裡面的客戶質量分工，這是新發展的客戶裡面數量和顧問費的比例，由此能判斷出來有的發展客戶的顧問費少、客戶數量多，說明他的客戶質量不高，可以要求他提高客戶質量。

每個部門新增的客戶也是一樣的，有的部門新增了17家客戶，增長了76萬顧問費，而這個增加了19個客戶，只增長了58萬的顧問費，所以由此看出來業務一部比業務二部的客戶質量要好。

客戶類別，也是系統能夠產生出來，你有多少家外資、多少家國企、多少傢俬營企業、上市公司等等，通過這個表也是當年給我一個震撼，因為我當年判斷說國有企業必然滅亡，外資企業是我們最好的客戶，私營企業是我們未來要發展的客戶，所以我們是把外資企業、民營企業作為我們業務開發的重點，但是看到這個表以後我發現怎麼國有企業佔這麼大的比例，後來發現經濟形勢是這樣的，國進民退了，所以後來我們及時調整了市場戰略，就是大力發展大型國有企業，外資企業仍然是我們最好、最穩定、最優質的客戶，天津民營企業始終發展不起來，哪些民營企業小老闆，我說他們一年去五台山進香花十幾萬，去賭場賭博丟掉幾十萬，有些人可能給領導行賄不計其數，但是幾萬塊錢的律師費跟你討價還價，這種民營企業我們不干。所以我們新的市場就是發展優質民營企業，也是通過這個圖表給我們的一些啟示。

這個圖表反映出來的是我們顧問費的級別，我們有VIP客戶、普通客戶和非正常客戶，這是平均顧問費的數量，大家看到VIP客戶在十幾萬，普通客戶在五六萬、非正常的在二三萬左右。

而這個是我們級別客戶的比例，VIP客戶佔到10%左右，普通客戶佔到百分之二三十，非正常客戶佔到百分之六七十。但是幾年的變化看，這個是在上升的，這個是在下降的，說明我們的業務質量、業務結構在往好的方面去發展。

我們看到VIP客戶顧問費的比例百分之十幾的VIP客戶給你貢獻了百分之三四十的顧問費，普通客戶30%左右貢獻的顧問費也是一樣的，30%左右。而垃圾客戶百分之六七十隻給你貢獻了百分之三四十的客戶。所以典型的二八理論。

我們要努力的就是儘量的減少這部分客戶的數量，所以通過客戶結構的分析，我們能知道我們的客戶是來自於什麼方向，來自於什麼樣的產業結構，我們的客戶分佈在哪裡、客戶質量怎麼樣，由此去改善我們的客戶質量。

三、律師事務所內部的數據分析，比如說工作時間、收入狀況等等。

這是我全所工作時間的分析，業務小時，全所所有人員的業務小時佔到69%，所務工作小時佔到31%，我認為是比較合理的，就並不是說把所有的時間都放在業務上，而我們有1/3(30%)的時間是在干管理的事情、培訓的事情，就是不直接產生效益的事情，這個比較合理。

但如果你的業務小時佔的很少，一半的時間是業務小時、一半的時間是所務小時那就不正常了，這個律師事務所一半時間不幹正事，不干產生效益的事那不正常。但如果說90%的時間都干業務小時，只有10%的時間那這個事務所管理上肯定不行，因為沒有人在非營利的事情上投入，沒有人做管理、沒有人做培訓，沒有人做軟件系統等等這些方面。所以這是一個分析。

第二是年度對比，就是總的工作時間的年度對比，每年其中這一年2006年出現的下降，為什麼?可以做出這樣一個分析來，這裡不細說了。

第三圖表大家看到我們人員類型、合夥人的工作時間，合夥人的人數、工作時間是這麼多，所務小時數是這麼多，這是高級合夥人、合夥人、律師和律師助理。這樣也反映出來，看到我們的高級合夥人在業務小時上投入的並不多，而在所務上，也就是在管理上投入的時間比較多。而普通合夥人在業務上投入的時間要高於管理上，這是比較正常的。律師也是一樣的。但是這個反映出來，我們的律師助理的工作時間所佔的比例太小，也就是說沒有充分的發揮低成本人員的作用，所要面臨的是把這部分人的工作時間提升上去，你事務所的效益就會出現很大的一個變化。

最後一個圖表是我剛剛截取出來的，我看完以後也挺有意思，也很欣慰，為什麼呢?這是我搞的一個我們人員參與案件的費率，或者是價值的對比，也就是說每一個合夥人一年當中參與了多少案件，不是說你自己承辦，而只是說你參與，哪怕只參與了0.1小時也算參與，服務的客戶數量，參與的小時數，大家看到我只參與了198個小時，只工作了198個小時，但是我所參與的案件收費卻是482萬，用這個數來除這個數得出來我參與的事情費率是2.4萬，我看完這個數據也很欣慰，因為我沒在中間、也沒在最下面，我真是在第一位的。這說明我作為事務所的首席合夥人所參與的業務的事情都是重要的事情，都是產生效益最大的事情，而小的事情沒有過多參與。我如果說有幾百個小時參與到那些不收費，或者是低收費的事情上，那我是在浪費我的時間。依次下來，但是我們看到有的律師僅僅是按參與的案件數，他的小時費率僅僅1000-2000塊錢，那說明他的價值含量是不高的。以此我們可以判斷你的人員一年工作的價值總量，這樣我們把這個東西發給我的合夥人就要提示他，以後亂七八糟的事、不賺錢的事不要亂攙和，把你最主要的時間用在那些能產生高收費的事情上去。這是這個圖表給我的一個啟示。

我們通過所內的數據分析可以瞭解事務所的工作規模、以往年的發展水平、工作時間是不是合理，是不是投入了主要精力在主要的業務類別上，從而去發現最有價值的人員，去提升人員的價值，通過測算平均的工作時間進行合理的人員配置。

四、總結，信息時代這些現代的技術能夠幫助我們事務所能夠蒐集到，在過去沒有計算機、沒有互聯網，這些東西可能是非常難的產生出來，而現在我們只要點一下鼠標就能夠把這些東西從你的系統裡面調出來，問題是調出來以後幹什麼，我們要用它進行科學的分析，從而去知道你的管理，當我們把那些垃圾客戶淘汰掉，更多的發展我們的優質客戶，當我們把那些不產生效益的人員讓他們轉變他們工作的類型、工作模式、創造更多的價值，當我們在創造出足夠的工作量你還擔心你事務所的營業額上不去，或者你的利潤率上不去嗎?

用點時間跟大家分享我們在這方面的一些體會吧，希望對大家有所幫助。謝謝!

動畫生意怎麼做？數據揭秘高票房背後的玄機

http://new.iheima.com/detail/2014/0102/57579.html

現今，動畫已成為一個成熟、熱門、最容易賺錢的電影類型。全球市場上每年都有多部動畫片定期出爐，在娛樂男女老少的同時，也成為電影公司固定的生意模式。那麼，這門用想像力結合技術來賺錢的生意，它有什麼特性？有沒有易取勝的妙招？

本文選取60部全球票房超過3億美元的動畫電影作為樣本，試圖通過數據分析，為以上疑問提供答案。

（備註：這60部動畫都是美國製造，而美國現在拍一部動畫片的製作成本在1億美元左右，如果按1:3的好萊塢賺錢法則計算，一部動畫電影收3億美元全球票房，即可視為不虧本，有些還會通過賣影碟、周邊產品等賺到錢。）

全球動畫——正逢好時代

在90年代前，動畫世界迪士尼一家獨大。動畫類型也以傳統二維動畫為主，《米老鼠和唐老鴨》、《白雪公主》等風靡了很多年。1986年，喬布斯投資的皮克斯動畫工作室成立（於2006年被迪士尼收購），以《玩具總動員》為代表的電腦三維動畫正式亮相，很快在市場上獲得成功。這之後，夢工廠、藍天工作室、照明娛樂、索尼動畫等公司紛紛登場，成為主要的市場競爭者。如今，隨著全球化的推進，動畫已經成為一門越來越容易賺錢的生意，每年，都會有4部以上的動畫片，全球票房超過3億美元。這些賣座的動畫片，都被「美國製造」包攬。

六大玩家——夢工廠產量居首

動畫是一個燒錢的片型，少則投資幾千萬美元，多則上億。而如今，好萊塢動畫主要依靠海外市場，對營銷和發行的要求非常高。因此，能在市場上立足並成功的大動畫製作公司並不多，且多數都在大製片旗下。比如曾經的皮克斯，因為資金不足，一直跟迪士尼合作拍片，然後被後者收購。而夢工廠動畫沒有自己的強大發行部門，要依靠派拉蒙、福斯等大製片廠發行，付出的代價是約佔票房15%的發行費用。目前產量最高的夢工廠由曾經的迪士尼動畫一把手，後出走的卡曾伯格創建，2012年在中國上海設有分公司——東方夢工廠。

奧斯卡——皮克斯大勝

奧斯卡評委之所以愛皮克斯，是因為其團隊講故事的能力，以及銳意創新的精神。迪士尼、夢工廠、索尼動畫多年提名一無所獲或很少獲獎，是因為在其廠牌下出產的動畫，更追求合家歡效果，較難給成人觀眾大驚喜和大感動（況且奧斯卡評委們都是上了年紀的電影從業者，要求更高）。吉普力動畫工作室獲獎，幾乎全是宮崎駿老先生的功勞。而阿德曼和萊卡是定格動畫（包括粘土動畫）的堅守者，它們出品的電影，雖然票房不能火爆，但品質大都上佳。比如《小雞快跑》、《超級無敵掌門狗》（阿德曼）/《鬼媽媽》、《殭屍新娘》（萊卡）。

賣座——品牌續集最靠譜

動畫電影的最大特點在於，想像力可以天馬行空，劇情可以朝很多方向發展。所以，它也是最容易製作續集的一種電影類型。而且，因為品牌效應，續集的受眾會越來越多（前提是，影片品質得有保證，不能低於前作）。市場上賣座的包括《冰川時代》、《馬達加斯加》、《怪物史瑞克》、《玩具總動員》、《功夫熊貓》等系列。

賺錢——妙招就是低成本

如今的好萊塢，製作成本超過一億美元，就可稱為大製作。在本文統計的60部票房過3億美元動畫電影中，有34部製作成本超過一億美元。但是，投資高並不意味能賺錢；倒是投資相對較低，但品質過硬的作品，更容易有高回報。這一點，無論是動畫電影，還是真人電影都是一樣。目前被認為投資回報比最高的動畫電影是《獅子王》，回報比21.93。而真人電影被認為是《靈動：鬼影實錄》，該片製作成本15000美元，全球票房1.93億美元，回報比超過12890。

電影是《我盛大的希臘婚禮》，這部2002年上映的獨立喜劇片，預算僅500萬美元，全球票房3.69億美元，回收近74倍。

發行——海外票倉更重要

提到好萊塢大片，很多人評其為「簡單粗暴」，即情節簡單，賣視效奇觀。為什麼要這樣做呢？原因很簡單，要全球不同民族，不同語言的觀眾，都能看懂。因為，海外市場，為好萊塢貢獻了平均60%以上的票房。試想，如果一部投資2億美元的大片在海外不賣，光靠本土市場，大多都虧死。動畫片也一樣，大製片廠的老大可以不在乎奧斯卡評委們怎麼看，他們看中的是老少皆宜，全球觀眾都能進影院。最好，之後還會買影碟回家繼續觀賞。

檔期——跟著假期放片子

動畫電影的主力觀眾是兒童及青少年，因此，選擇檔期顯得尤其重要。不過，北美放映市場的各大電影公司，會根據觀眾測評，競爭對手的影片實力，早早安排自家影片的檔期。如果有衝突，電影公司之間也會協商調檔。動畫電影一般會選擇在春假、暑假，及感恩節前後上映。

片長——90多分鐘就足夠了

真人電影如果導演堅持，可以拍得很長。但是動畫片多以短平快為主，一是製作成本高，製作公司都在提倡節省成本；二是兒童和青少年觀眾這個群體的耐心有限，製作公司也沒有必要把動畫片拍得太長。

口碑——讓東西方觀眾都喜歡

對於動畫片，國內外觀眾各有評價標準。但大體上，大家對好電影的認識保持一致。比如，在IMDb和時光網的評分榜上，《機器人總動員》、《獅子王》、《玩具總動員3》、《飛屋環遊記》四部電影均位列前四。但也有個別在國外反響平平，在國內很熱的電影，比如《藍精靈》。

評級——合家歡才能賣大錢

雖然主流市場上，動畫片都是合家歡電影。但也有一些製作團隊，對動畫的理解不限於「小孩子看的東西」。因此我們也能看到，不少歐美、日本、法國等地的動畫，題材各異，還關注到了人類生存過程中的種種命題。由於這些動畫中的血腥、暴力、情色等元素，往往被評為R級（17歲以下由成人陪同觀看）。另需一提的是，《怪貓菲力茲》（1972）當初被定為X級。但X級逐漸淪為色情的代名詞。從1990年開始，X級被NC-17級（17歲以下不可觀看）取代。

從《古惑仔》看“數據陷阱”

來源: http://new.iheima.com/detail/2014/0102/57590.html

在上個世紀90年代的一個初夏的傍晚，微風拂面，知了不停地鳴叫。在校園裡，每個教室裡都傳出了沙沙的聲音，一個個表情木訥的高三學生正在題海中遨遊。教室的最後一排，一個紮著馬尾的清秀姑娘給旁邊的男孩傳了一張紙條，上面寫著「聽說電影院今天演《泰坦尼克號》，我們逃課去看吧!」

男孩看到紙條後，臉上泛出了淡淡的紅暈，一臉亢奮地回了張紙條，「我聽說人民街的錄像廳今天放最新的《古惑仔》啊，我們去看那個吧。」

那天晚上，這一男一女在男生的堅持下，還是去看了《古惑仔》。從第二天開始，女生就開始親熱地喊他「兄弟」……兩個人再也沒有然後了。

很多時候，如果不能透過現象看穿本質，那麼一定會摔得很慘，追姑娘是這樣，玩數據也是這樣。

一、從砍人神父看數據解讀的不同角度

同一個人，在其他不同人眼中的形象是千奇百怪的，很難做到整齊劃一。而同一個畫面、同一個數據，都靜悄悄地呆在原地，不同的角度會帶來截然不同的效果。例如同一件淘寶服裝，顯示器上的效果和收到貨之後的效果很難保持一致，如上圖同事肉身所示。

例如在古惑仔《隻手遮天》裡，林神父在球場上挺身而出直面烏鴉，一聲令下殺出了幾十個手持菜刀拖把的鄰居，說出了他那經典台詞「我傳道二十多年，叫大家信耶穌大家不一定會，但是讓大家砍人他們一定會照辦的。」

那麼就拿這個場景定格。不同的媒體如果給這一場景取標題的話，《讀者》一定是「牧師見義勇為背後的哲理小故事」，《知音》一定是「濃濃的大愛啊為那般，俊雅牧師為失足少年撐起一片天」，法製版一定是「管制刀具何時禁?和平街區驚現24把砍刀」，而地鐵上的街頭小報一定是「禽獸神父露出真正獠牙 一聲令下欲血洗東興」。

數據是死的，人是活的。學會合理地解讀將是必備技能，特別是對於像我這般的打工屌絲來說，必須要學會找到數據最有用的解讀切入點。

二、從大天二被陰看數據的首要條件

大天二在古惑仔前三部中一直不顯山不露水，而扮演者謝天華在當年也還只是一個小字輩。但是在第四集一開始，當大飛把妹妹嫁給他之後，他的地位在洪興內部飆升，也正是這種地位的變化，讓他準備幫山雞爭屯門扛把子砍生番的時候，沒有能冷靜地分析到手的數據。

當內線告訴他，生番每天都會在魚攤打麻將身邊只有三四個人的時候，大天二沒有從多個渠道去驗證數據的準確性，而是豪氣十足地帶著四個人就要去搞定生番，雖然出發前拜了拜關二爺，但是別忘了，關二爺當年也因為忽視江邊烽火台情報網而被人砍了腦袋。

生番身邊果然只有三個人陪他打麻將，但是旁邊的屋子裡竄出來五十多個人，大天二被人按在水池中挑斷了手筋腳筋，如果不是大飛，那晚他就已經橫屍街頭。

所以，對於研究數據的人來說，正確的數據比大量的數據更有用。這裡的正確，不僅僅指結論正確，也包括取樣正確、分析方向正確。

在2013年，大數據成為了IT界最火熱的詞彙，哪個公司如果不說自己會大數據分析，簡直沒有臉在行業內行走。但是，如果盲目地追求數據量的大，而忽視了數據的對，那麼就容易在錯誤的道路上越走越遠。

在各種數據統計教材中，有一個案例被反覆提及，那就是當年羅斯福競選總統時，美國著名期刊《文學文摘》放出了1000萬份讀者調查表，並做了大量的電話調查，最後得出的結論是共和黨的蘭登將以57%對43%的絕對優勢戰勝民主黨的羅斯福。而最後的結果卻是羅斯福以62%的支持率得以連任，給《文學文摘》一記響亮的耳光。

在這個例子裡，是因為樣本的數量不夠嗎?發出1000萬份調查，回收240萬份數據，同樣的數據量放在今日都堪稱龐大。核心問題在於樣本的選擇出現了無意識的偏差，1000萬《文學文摘》讀者並不能代表全體美國人的特徵，樂於參與調查的240萬人跟剩下的760萬人也沒有相似性。

由此可以看出，樣本數越大的數據分析，如果出現偏差的話，造成的危害越大。例如如果在10萬個被派出所抓獲的嫖客中做一個調查，問我國是否應該放開性交易，那麼最後可能媒體出來的標題紛紛是《人性啊呼喚解放，99%中國人力爭性交易合法化》。

三、從包皮被色誘看數據分析的精準需求

在大天二藏起來養傷的時候，東興烏鴉手下的四眼仔為了找到大天二的行蹤，派出了自己那豐滿黃毛小太妹去色誘包皮，這一招就叫做精準。因為他如果派出幾百人去滿大街打聽，性價比低又容易打草驚蛇，如果去色誘陳浩南山雞，他們壓根看不上這種胸大無腦的粗俗小太妹。而包皮呢?作為能接觸到大天二信息的核心骨幹，正是最好的突破點。

這就是在開始做任何數據分析之前，一定要先清楚自己最想要什麼，得到想要的結果哪些數據是必需的，不盲目地擴展維度，那樣的話只會讓分析結果混亂不堪。

不管是對於一個網站還是對於一個應用來說，會有很多種數據指標，先要想清楚自己最關注哪個指標，然後再看跟這一指標強相關的是哪幾個數據，最後再得出結論和運營方案。例如對於網站，老闆最關注的是UV數據，那麼在做方案的時候就要關注到站外流量最大的導入方、SEO關鍵詞、第三方平台的分享量等。如果老闆最關注PV數據，那麼運營就需要注意用戶瀏覽頁面數、用戶停留時間、用戶的二跳頁面等等。

四、我不是教你詐之數據陷阱

在很多人眼中，數據是最公正最客觀最鐵面無私的，恨不得把數據提升到頂禮膜拜的地步。但數據其實就是工作的一個夥伴，好的數據就是神一樣的隊友，不好的數據就是豬一樣的隊友。數據分析本身沒有對錯之分，只有合適不合適，合理不合理。(在基本的數學運算無誤的情況下)

美國佐治亞州曾經在2011年和2012年陸續宣佈了對亞特蘭大市35位教育工作者的65項指控，這些人中，大部分是校長、年級主任。指控主要集中在考試舞弊。因為亞特蘭大市從2005年開始，學生的各項成績有了階梯性的進步，最開始所有人都誇獎新上任的教育主管教導有方。

但是後來，州教育部門在做數據統計的時候，突然發現亞特蘭大市學生的答捲上，由錯改對的比例遠遠大於其他地方的學生。要知道從概率上來說，一個學生的答題因為其突然打通任督二脈，由錯改對還有點兒可能，但是如果一個考場的學生塗改的痕跡全部都是把錯誤的改成正確的，這概率微乎其微。

就由這一點數據異常著手，從而破獲了讓整個世界瞠目結舌的亞特蘭大考試舞弊案。最令人髮指的事情是有一群老師在考試後舉辦了一個披薩狂歡派對，在派對上大家把學生做錯的試題全部改成了正確的。

這才是教育界的業界良心啊!!!

如今的數據越來越多，陷阱也越來越多，有時玩弄下文字遊戲就能讓業績看起來高大上起來。我有一個QQ群，群裡一共有三位男士，在今年的某一天，其中的一位土豪朋友給他老婆買了一件生日禮物，是一輛保時捷SUV，價值120萬。後來，我對老婆說：「在這個群裡，每個男人今年平均給自己老婆的生日禮物價值40萬人民幣，你還有什麼不滿意的?」那天，家裡的平底鍋終於派上了用場。

曾經有某個應用的運營同學寫過一份週報，「經過一週的運營推廣，本應用的下載量提升了100%」。我看了之後對其崇拜之情油然而生，這就是力挽狂瀾啊!後來，他酒後對我說：「其實我就是把下載量從之前的25個提升到了50個。」剎那間，我明白了，原來他只是在一個小的QQ群裡推廣了一下。由此可見，喝酒有害健康。

除了文字遊戲，數據背後的產生過程也往往陷阱密佈。例如一個高中理科班，裡面一共有10個女生，平均罩杯是B，而在高二的時候，裡面一個A罩杯的女生轉學了，平均罩杯變成了C。那麼從數據上，我們是可以得出這樣的結論「從B罩杯到C罩杯，高中學習有利於女生身材養成」。

同理可得，矮子出去了，平均身高就提高了，差生出去了，平均成績就提高了。所以未來在看到任何數據的時候，請不要馬上就歡呼雀躍或者垂頭喪氣，先去想一想，數據合理嗎?

五、我不是教你詐之圖表陷阱

做一份數據報告，沒有幾個折線圖條形圖，都不好意思說自己是研究數據的。但是每一份高大上的圖表背後，也會隱藏著不少的小秘密。

在上圖中，所有眼睛沒問題的人都能看出銅鑼灣扛把子陳浩南從《古惑仔》第三部開始，他參與群毆的次數和單挑的次數都急劇下滑，一直到2000年，他都不打架了!如果有心人刻意地加一句解釋「《古惑仔》第四部上映的時間是1997年」。那麼估計很多不靠譜的數據分析家就要開始說「從陳浩南出手次數可以看出香港回歸之後社會治安好轉」「黑社會社團在97之後轉型民營企業，金融戰取代街頭混混砍殺」「駐港部隊讓香港居民安全感倍升」……

實際上呢?實際上是《古惑仔》第四部戰無不勝，裡面衝鋒在第一線的是和生番搶屯門的山雞，陳浩南主要時間都在泡李嘉欣。而2000年版，名字則是《友情歲月之山雞故事》，本身陳浩南在這裡面就沒有什麼戲份。

同樣的，在不少公關軟文中，會讓人驚訝地發現自己企業和對手企業的走勢圖的比例尺都不一樣，最終會顯得自己企業的曲線是那麼高聳入云，而對手的走勢是那麼的飛機場。

六、把數據放在什麼位置

東星五虎之奔雷虎，會在自己一個古惑仔的酒吧裡放莫扎特的安魂曲，但是這悠揚的樂曲中，耀揚不會因為自己對莫扎特的喜愛就放棄摔死恐龍。

韋小寶將阿珂視為心目中的女神，但是他不會因為自己對女神的膜拜就放棄在麗春院的大床上為阿珂寬衣解帶。

同樣對於數據分析來說，應該對數據進行基於經驗的理解和科學的計算，然後表達並傳播出來，讓其有利於下一步決策。如今的很多數據分析集中在了計算和表達上，但是忽視了下一步的決策。

無法對工作決策形成決定作用的數據分析，連花瓶都算不上。

要知道單憑數據，有時並不能改變現狀，因為大家可能不相信你的話或者數據，在19世紀匈牙利醫生塞麥爾韋斯通過大量的試驗得出了結論「是醫生未經消毒的雙手才導致了產婦因為產褥熱而死」，但是這結果一出，導致了醫學權威紛紛跳出來指責他，他從而傷心地離開了維也納。直到他去世的1865年，巴斯德的細菌理論才問世，所有人才正視塞麥爾韋斯當年的數據。

所以，在做任何數據分析之前，請先想清楚自己為什麼要做這個分析，以及期望為哪方面的工作得到決策幫助。

七、尾聲

其實本文非常適合起個名字叫做《如何用數據欺騙自己的老闆》，如果你是打工仔，那麼本文只是粗略地普及基本知識，更多的數據統計陷阱需要你在工作生活中不斷地去發掘和完善，相信有一天，你會被老闆釘在公司的恥辱柱上的。

如果你是老闆……您看這種文章不怕影響到自己未來的上市計劃嗎?

當然，最後送給諸位一句古惑仔裡的經典台詞, 「出來混，錯了要認，被打也要站穩!」

天氣原因到底多大程度影響非農就業數據

http://wallstreetcn.com/node/71835

分析兩億玩家數據，7人就OK

http://www.yicai.com/news/2014/01/3342326.html
大數據中蘊藏無限商業機遇。據《2013年中國遊戲產業報告》顯示，中國遊戲市場收入總額達831.7億元，而一款遊戲要花多少錢在數據分析上呢？從一款遊戲真正服務玩家的整個生命週期來算，如果在5%-20%之間，那這個市場就有40-100多億。有人已開始準備慢慢啃下這塊大蛋糕了。

成立於2013年9月、作為國內首家專注移動遊戲的數據挖掘服務公司，慧動創想科技有限公司的初始團隊7人均來自騰訊互娛、無線以及數據部門。他們的目標是「要做到7個人可以分析來自兩億台獨立設備的數據」。近日，公司創始人汪祥斌接受了中國企業家網專訪，講述這支立志於打造高效精幹團隊、一心扎進遊戲數據分析服務平台的故事。

以下是汪祥斌的口述實錄：

談離職創業：厭惡大公司做事風格

我在2010加入騰訊互動娛樂事業群，做遊戲底層公共平台的研發，2013年離開創業。大公司裡騰訊依舊是標竿，雖然有大公司病，但我還是挺尊重它的。創業的人多少都有點理想主義，有個什麼理想或者夢想想去實現，當這個理想強烈到不能控制的時候就去自己幹了。為什麼離開？就是因為我在騰訊幹不了，但我自己又特別想去做，所以就創業去了。

還有一個原因促使我選擇創業的原因是，我以前特別喜歡甚至有點個人崇拜國外那些特別小但又特別高效的團隊，比如國外有一家做企業存儲服務的公司，全公司加起來6個人卻承擔近千家商業公司的存儲服務，這需要怎樣的6個人才能承擔呢！其實我們也可以做到，做到讓很多人羨慕。

我並不特別認同大公司，卻特別認同小團隊。我厭惡大公司裡面的做事風格。小團隊比較靈活管理上自由度更高，大公司體量大要權衡的方面太多，做一件事情會受很多制約。所以我想創建一支自己心目中的理想團隊，精幹而高效的，7個人承擔著千萬甚至億級或者更多的玩家行為分析，服務成百上千的商業公司。

其實很早我就有做遊戲內數據挖掘的這個想法，不過創業需要條件。第一是一個朋友介紹了一個投資人，他比較認可我的想法和觀點，聊起來比較投緣；第二是有幾個朋友正好也想自己做一些事情，就是現在我這邊的幾個兄弟。我們目前產品雖然在測試階段，但我們已經分析過千萬的獨立玩家行為。

談競爭對手：數據挖掘市場遠沒成熟

專注遊戲的數據挖掘公司，我們是第一家。我們的定位就是遊戲，服務遊戲。目前國內完全跟我們業務重合的競爭對手暫時沒有的，但部分重合的比如在運營統計分析這塊有一兩家，而且他們做的都很不錯，畢竟起步要比我們早一兩年，而我們也處於不斷的學習和進化當中。

之前我跟一個朋友算過一筆賬，遊戲市場一年800億。一款遊戲要花多少錢在數據分析上？我個人覺的在5%-20%之間。這裡我不是說公司， 是從一款遊戲真正服務玩家的整個生命週期來算，那這個市場應該是40-100多億的市場。我朋友說5%靠譜點，20%太高了。如果從日本和美國市場來看，特別是日本市場來看，數據上的投入就要更接近20%了。

當然這個市場存在競爭，但我覺的就目前市場而言，還遠沒有成熟，很多的遊戲廠商特別是中小 廠商對數據這塊的認識都還處於很低的層次，甚至還沒有意識到需要做哪些，大家更多的還是在培育這個市場，培養大家對數據的認識，讓這個市場變成熟更實際點，讓大家認識到數據的魅力更符合我們的利益。

2013年被稱為手游元年，手游是我們目前切入遊戲行業的一個點。就我接觸的CP（內容提供 商）來看，很多開發商還不清楚數據是個啥玩意。手游進入門檻很低，整個行業有大量的中小型開發者，他們自身缺乏數據挖掘的能力，對於數據挖掘有很大的需求。另外就是手游的整個市場還在快速成長中，未來對數據挖掘的需求還會持續的增長。

談創業團隊：打造精幹高效團隊

目前我們7個人的初始產品團隊均來自騰訊互娛、無線以及數據部門，長期從事遊戲的研發以及數據挖掘工作。他們6個小夥伴願意跟我一同冒險，第一個就是大家覺的這個事情聽起來還比較靠譜，我們做的事情還是在我們自己的業務範圍之內，大家在遊戲以及數據行業都做了很久對一件事情也有比較深刻的認識；第二個這六個人跟我個人之間的交情都有很多年畢竟大家都比較熟悉，可以說是覺的我這個人比較靠譜；第三個這個產業比較靠譜，遊戲以及周邊應該是繼電商之後的下一個萬億市場。

我覺得我們這個團隊最強悍的地方表現在執行力上。一個高效團隊的第一要素就是執行力，而我最看重的就是目前這個團隊上下一心的執行力，另外就是有一股子不服輸的拚勁。有時候作為團隊的leader我也會被團隊這拚搏的精神所感動。而相互之間的這種感染最終就讓整個團隊形成了一個獨特的一切以執行力為基礎的文化。

我們有一個目標是「讓最基礎員工薪水超過騰訊百度兩倍的公司」。作為創業團隊其實激勵的手段是有限的，這點不能與大的公司相對，但對於我們而言重點是讓團隊每個成員明白他是公司的核心，讓團隊成員有一種主人翁的責任感，對團隊的歸屬和認同。我們並沒有把他們當作員工來培養，對於團隊成員我一直堅持的是將他們當作夥伴，合夥人來培養。

投資這塊，目前我們不是想介紹太多，投資人暫時不太方便公開，額度我可以大致透露下，我們目前的天使總計獲得的金額是千萬級的。從有這個想法到獲得投資準備了幾個月時間，過程不是太艱辛，但也並非順利。投資人看中的，可能第一是我身後有一個比較專業的團隊，另外就是可能我們的工作經歷在他們眼中看還算靠譜。

對中小開發者我們的服務都是免費的，中小開發者本身盈利能力就差，換句話說遊戲都沒有賺錢怎麼可能去給第三方服務帶來利潤。我們本身的服務也是為了幫助中小開發者去提升收入能力。對於體量稍大的公司，有一些對數據定製化的需求，這塊我們是收費的，我們會提供更切合他們實際需求的企業級服務。當然對於數據當中的盈利模式我們也在探索，比如提供更高附加值的服務，這些路我們都在嘗試。（採訪 整理/姚歡）