一、需求分析 

需求分析方法论：

  1.与需求方（通常是高层领导）沟通、向资深业务人员学习、跨部门协调资源；

  2.5W2H明确问题、逻辑树拆解问题；

  3.制作数据分析demo，不断优化和调整

房地产项目运营数据分析需求： 公司有很多数据，却没有很好地利用起来，挖掘其价值。每个月地产项目侧会向总部汇报项目情况，总部无法得知数据的准确性。所以总部想要有自己的分析团队，掌握每个项目的货值、回款和现金流情况。 

二、数据收集 

数据来源：

1.系统中导出的房源清单；

2.启动会报告中的数据；

3.房地产项目上手工维护的回款表

数据量： 运营中的房地产项目约有二十来个，每个项目约有1万～10万套房源，每套房源都有产品、销售、工程、货值、回款等几个维度总共300～500个指标，根据不同的分析维度又将生成更多的指标。 

三、数据处理 

数据清洗：补全缺失值、过滤缺失值、删除重复值、数据转换、替代值、重命名……

数据处理阶段花费的时间最多，往往占整个数据分析周期的60%以上。数据处理的工具有excel、SQL、python等。经处理的数据可生成我们需要的数据指标报表：货值盘点表、回款计划表等。 

四、数据分析 

房地产项目运营数据分析可以从货值、回款、现金流三个维度进行分析，指标搭建的过程需要工程、财务、资金、销售等部门的协同支持。 

分析维度

指标维度

指标拆分

纵向指标

货值

楼栋计划

楼栋号、业态、地上层数、预售层数、预售证状态、库龄、开工日期、推盘日期、主体结构封顶日期

 

货值盘点

启动会版货值（静态货值、目标货值）、动态货值、货值损益（动态-目标）、已签约货值、去化率（已签约/动态货值）、去化周期、已签约未网签货值、已认购未签约货值、已取证未认购货值、库存合计（认购未签约+已取证未认购）

均价、可售面积、套数、货值金额、面积段分布

回款

回款

已签约房源的已收房款、已认购未签约的已付金额

本月签约金额、本月签约房源的已回款金额、本月总回款金额

欠款

商业贷款、纯公积金贷款、组合贷款

是否涉及结顶放款

现金流

销售回款流入

期初余额、销售回款流入

 

开发成本

土地及大配套费、建造费用

 

费税

管理费用、营销费用、财务费用、税金

 

融资

前端融资、开发贷

 

现金流

项目经营净现金流、净利润、净利率、现金流回正周期、自有资金峰值

  

五、数据可视化 

将处理好的数据报表导入帆软BI，制作BI仪表盘。从仪表盘可以直观地看出动态货值、回款和现金流情况，并从中发现问题，提出改善点和业务增长点。 

六、数据分析专题报告