作者介绍：10年大厂数据\经营分析经验，现任大厂数据部门负责人。
会一些的技术：数据分析、算法、SQL、大数据相关、python
欢迎加入社区：码上找工作
作者专栏每日更新：
备注说明：方便大家阅读，统一使用python，带必要注释，公众号 数据分析螺丝钉
在快速变化的科技行业，了解营收增长的动因不仅是成功的关键，也是持续创新的基石。对于一家全球运营的科技初创公司，上一财年的营收增长分析尤为关键。公司提供多种软件产品，并渴望深入了解不同产品线和市场区域对营收增长的贡献，以及新产品发布和各地区市场的表现如何影响整体营收。
全文2000字，阅读3min，实现代码和免费数据分析学习资料欢迎 关注公众号 数据分析螺丝钉 回复关键词 python可视化 领取
分析目标
分析团队设定了明确的目标：量化总营收增长、分解营收增长因素、并评估新产品发布的影响。通过这一分析，团队旨在为管理层提供决策所需的细节洞察，指导未来的业务策略和资源分配。
从模糊到清晰的转变
改进前模糊
最初，通过简单比较两年的总营收数字，虽然可以大致看出营收增长，但这种方法未能揭示增长的真正动因。
如图展示
图表虽然直观地展示了两个财年的营收差异（例如，从950百万美元增长到1200百万美元），但它并没有提供任何关于营收增长背后原因的信息。
这种展示方式忽视了不同产品线、市场区域、新产品发布等因素对营收增长的具体贡献，导致管理层无法从中获得任何操作性的洞察。
python代码
import matplotlib.pyplot as plt # 模拟数据：前一年与上一年的总营收 years = ['Previous Year', 'Last Year'] revenues = [950, 1300] # 单位：百万美元 # 使用柱状图进行展示 plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.bar(years, revenues, color=['skyblue', 'orange']) plt.title('Total Revenue Comparison\n(Without Detailed Breakdown)') plt.ylabel('Total Revenue (in million $)') plt.tight_layout() plt.show()
第一次改进
准备数据 这些数据代表 从950万增长到 1300万各个项的贡献
categories = ['Starting Revenue', 'A', 'B', 'New Product C', 'Market Expansion', ' D', 'Ending Revenue'] values = [950, 100, 80, 150, 50, -30, 1300, 0]
为此，分析团队决定采用瀑布图，一种在财务分析中常用的可视化工具，来展现营收增长的每个组成部分。
瀑布图：揭示营收增长的每一步
瀑布图的起始点显示了前一财年的总营收。随后，正向条形详细展示了促成营收增长的各个因素，包括各产品线的增长额、市场扩张的成果，以及新产品对营收的贡献。同时，任何可能导致营收下降的因素也通过负向条形呈现。瀑布图的结束点则揭示了上一财年的总营收，完整地呈现了营收从一个节点到另一个节点的流动。
整体的业务变化和原因能看到了 但是这个图还不够清晰，不必要的线条太多，横轴斜着的标签不方便人阅读，对于具体每个项的贡献值没呈现清楚
第二次改进 清晰
这次我们思考重点内容是什么，是起止值和中间各个项的贡献值，是增还是减直接使用具体的数值，存量的产品一样的字样就不重复写了，新产品和市场活动单独标识，去掉Y轴和网格线，整体很清晰
分析结论与战略建议
产品线重点投入
新产品C：显著的正向贡献揭示了新产品C的推出对营收增长产生了显著影响。这表明市场对新产品有强烈的接受度和需求。
分析结论：新产品C不仅吸引了新客户，也可能促使了现有客户的再次购买。因此，它应被视为公司未来增长的关键驱动力之一。
建议：增加对新产品C的营销和推广力度，同时探索其成功因素，以指导未来产品开发和市场策略。
市场扩张：市场扩张的正向贡献表明公司在新市场的布局取得了成功，为营收增长做出了贡献。
分析结论：进入新市场或加大在现有市场的渗透率是营收增长的有效途径。
建议：继续探索和扩大市场覆盖范围，尤其是那些对公司产品有高需求的区域
需要改进的产品
产品D的减少：产品D显示了一个负向条形，表明其销售表现不佳，导致营收下降。
分析结论：产品D可能因为市场需求变化、竞争加剧或产品本身的问题（如性能、价格）而遭遇销售困难。
建议：对产品D进行市场需求分析，识别下滑的原因。考虑对产品进行改进或优化，如增加新功能、调整定价策略，或者增强营销活动。若产品D长期表现不佳且难以改善，则需要评估是否继续投资或逐步淘汰。
瀑布图为我们提供了一个清晰的视角，以理解各个产品线和市场扩张对营收增长的具体贡献。通过这些分析，公司应重点投入表现良好的新产品C和积极扩张市场。同时，需要对表现不佳的产品D进行深入分析，并采取改进措施。这样的战略调整将有助于公司更有效地分配资源，加速增长，并提高市场竞争力。
改进前后对比
python代码
# 去掉图表边框，确保所有y轴的值都以带符号的形式展示，开始和结束仅展示具体数值。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 准备数据 categories = ['Starting Revenue', 'A', 'B', 'New Product C', 'Market Expansion', ' D', 'Ending Revenue'] values = [950, 100, 80, 150, 50, -30, 1300, 0] # 计算每个步骤的开始位置 start_values = np.cumsum(np.insert(values[:-1], 0, 0))[:-1] # 准备绘图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) # 绘制条形图 for i, (category, value, start) in enumerate(zip(categories, values, start_values)): color = 'green' if value >= 0 else 'red' if i != len(categories) - 1: # 非结束条形 ax.bar(category, value, bottom=start, color=color) else: ax.bar(cat, chg, color='blue') if i > 0 and i < len(categories) - 1: # 显示带符号的值 sign = '+' if value >= 0 else '' ax.text(i, start + value/2, f'{sign}{value}M', ha='center', va='center', color='white') elif i == 0 or i == len(categories) - 1: # 对于开始和结束的条形，只显示数值 ax.text(i, value/2, f'{value}M', ha='center', va='center', color='white') # 去掉边框 for spine in ax.spines.values(): spine.set_visible(False) # 去掉Y轴 ax.yaxis.set_visible(False) # 去掉y轴网格线 ax.yaxis.grid(False) # 设置x轴标签为横向 plt.xticks(range(len(categories)), categories, rotation=0) # 设置标题 ax.set_title('Detailed Revenue Growth Breakdown (Last Fiscal Year)') plt.tight_layout() plt.show()
欢迎关注微信公众号 数据分析螺丝钉
