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我拉网，专注Excel模板，做数据分析的基础在于数字的「分类」与「比较」
「上个月的销售额是 3000 万日元」
在销售会议上，如果你只用这一句话就结束了关于「上个月的销售情况」的报告，会怎样呢？
「哦，然后呢……？」
上司、同事们应该会产生这样的疑问。这样是万万不行的。
「我们知道了这些数据。但是这些数据代表了什么含义？」
可能有人会对你提出这样的疑问，如果你回答不上来，就有必要认真学习商业数据分析的基础知识。
实际上，这里有个很大的课题。在公司内部累积了各种各样的数据，但在大多数情况下这些数据都没有得到充分利用。因为没有人知道为了提高收益进行现状分析、设定目标、制定计划，应该如何灵活运用这些来之不易的数据。所以也无从下手。
所谓数字分析的基础，就是「分类、比较」。
首先，将数据细致拆分到某种程度。比如「销售额」这种数据，可考虑从以下角度进行划分。
- 按客户（年龄层）按地域划分按分公司划分按商品划分按负责人划分
接下来，将这些拆分后的数字资料与其他数据做对比。「与某个标准相比，是高还是低？」如果不运用这样的指标，就无从评价这些数据是好是坏。
关于这一点，有几个标准解答范例，比如做以下说明。
「上个月的销售额为 3000 万，与去年同期相比增加了 112%，达到目标达成率的 108%。」
「按商品类别来看后，A 商品占全体的 70%，可以说销售额大多来自这个商品。」
「因此，有必要提高其他商品的比例，建立更加稳定的利润结构」
从销售额减去劳动成本、原价等，可得到的「毛利」、「毛利率」等数据，验证这些数据时不仅要从销售额出发，还要以「销售件数」为着眼点进行分析，这也是非常重要的。
像这样的说明，并不是只有掌握了丰富的商业知识与经验才能做好。事先了解工作中需处理的数据的基础，之后利用简单的除法运算，谁都能够做到。
商务工作中分析数据的 3 个基础指标
但是，突然让你「分析商务数据」，你也不知道如何分析数据资料，也不知道应该和什么样的数据做对比，这样你就会被困在 Excel 的数据中，即使花费了大量的时间，也无法得到满意的结果。在此，希望大家掌握分析商业数据上的三大基础指标。
- 同比率（与去年相比是增加还是减少）预算与实绩相比（是否达到目标）构成的比率（每项各占多少比例）
以上无论哪一种，都可以用简单的除法运算计算出来。
同比率 ～ 销售额是增长还是下降
【计算公式】
同比率 = 今年的数据 ÷ 去年的数据
在企业中评价销售额成绩的第一大指标，就是同比率。也就是说，与去年相比销售额是增长还是减少的数值。
- 去年的销售额为 100 万日元，今年的销售额为 120 万日元，则同比率为 120%，「数据达标」。去年销售额为 100 万日元，今年销售额为 90 万日元，则同比率为 90%，「低于去年」。
并不是说，这个指标一定要超过 100%。
销售额少于去年的话，可以对这一数据进行进一步的分析，研究同期增长率，找出销售额下降的主要原因。当然，有时比如由市场变化导致的销售额下降，这种无法明确其中原因的情况也是存在的，也有「某公司的大客户公司倒闭导致整体业绩下滑」这样问题并不出在自己公司的情况。无论是哪一种，都能分析出「销售额下滑」这一状况的原因所在。这种分析都可以从同比率这种简单的除法中看出来。
分析同比率最重要的一点是「同一时期、同一期间与去年作比较」。商务活动十分容易受到季节变动的影响。受季节变化、节假日影响较大的日本，同一款商品在不同季节的销路都会发生变化，季节不同，畅销商品也不一样。因此，需要大家思考以下这些问题。
- 检验当月的业绩 ➛ 得出「环比率」检验每 3 个月的业绩 ➛ 得出「同比率」
有时候可以用「与上个月相比销售额是否有所增长」来进行分析。比如「9 月份游乐场的游客数比上个月下降了 40%」这样的结果，因为 8 月份为暑假期间，得出这样的结果并不奇怪，但如果与去年的 9 月份相比游客也是大幅减少的话，就能够快速判断出入园人数其实是在减少这种倾向。接下来，就可以面向 10 月份想出解决对策，付诸行动。
达成率 ～ 是否达成目标
【计算公式】
达成率 = 实际值 ÷ 预期值（目标值）
所谓达成率，即「预算金额」与「实际金额」的比率。这里的「预算金额」就是指目标。也就是说，达成率表示的是「高于还是低于目标金额」的指标。
「预算」在达成率中表示目标值，而有一些文化企业将「预算」这个词作为「公司可使用的资金」的意思来使用。但是，「预算与实绩管理」这个词是商务经营的基本用语，预算这个词本身就含有目标的意思。希望大家有所了解。
结构比率 ～ 数字明细各占多少比例
【计算公式】
结构比率 = 部分 ÷ 整体
全公司的销售总额等整体的统计数据，有必要进一步计算出详细的数据。像前文中提到的，我们可以从以下的角度进一步分析数据。
- 客户（年龄层）地域分公司商品负责人
以这些标准分析得出的各个构成要素在整体中占有的比例，这个比例数字就是结构比率。也被称作「份额」「构成比率」。由此，可以分析出各个要素的贡献度、偏重比例、依赖程度等。
学会「用数据说话」
如下这张按负责人划分的销售额一览表。
按负责人划分的销售额一览表
像这样只看见实际数据，只能大概了解每名负责人之间的业绩对比，做出非常模糊的判断。最多得出这样的结论：
「山崎的销售额是最多的啊。」
「川又的销售额真是少得可怜。」
只能用抽象的形容词来说明。
我们经常可以听到这句话：用数据说话增加说服力。即使知道「每一名销售人员的销售额的业绩」的数据也没有任何意义。「用数据说话」最为重要的基础事项在于：
「实际数据，以百分比（比率、比例）表现才是有说服力的数据」
试着在这张表中追加每一名负责人的结构比率吧。
按负责人划分的销售额一览表中追加各负责人的结构比率
如此一来，大家就会知道每一名负责人销售额所占比例。将数据制作成图表的话，就会一目了然。
即使是口头说明，像下面这样解说的话，讲话人的说服力、聆听者的理解程度也会截然不同。
【Before】
山崎的销售额是最多的啊。
【After】
山崎的销售额构成比占整体的 43%，约占整体的一半。
「最多的」这种措辞非常幼稚，而「占整体的 43%」这种说法只是将前者转为带有百分比数据的表达方式，就迅速变成了商务级别的对话级别。
当然，只是改变表达方式并不是我们的工作。「了解了这一事实，接下来要采取什么行动」，将获得的数据作为下一次的计划、行动的根据来使用，才是分析数据的重点。
必须清楚制作表格的目的
运用这些方法实际分析销售额的资料如下。
按全国各分公司的销售额，得出同比率、达成率、结构比率的表格
这是某企业的全国各分公司的销售额数据，这张表格里含有同比率、达成率和各分公司在所有分公司的销售额中所占的比率。除了同比率，其中还有一个指标表示实际差额——「去年差额」。另外，同时比较同比率与达成率，以及在表格中添加结构比率这些数据也有重大意义。其中最重要的是要明确这些问题：
「在表格中想要表达什么？」
「制作表格的目的是什么？」
为何不仅要添加同比率，还要添加「去年差额」？
首先，在表格中添加同比率，以及表示实际差额的去年差额的意义是什么？比如说，以酒税区分「啤酒」为例，来看一下首都圈与冲绳的同比率吧。
首都圈的同比率为 107%，冲绳是 132%。首都圈的同比率为 107% 这个数据表示对比去年有所增长，可以说是个很好的成绩。但是与冲绳的 132% 比较后，就能得出「冲绳比首都圈地区增长得更多」的结论。另外，也会这么想「冲绳的销售人员比首都圈的更加努力，因此获得了比去年更好的成绩」。
这时，除同比率的数据外，如果设有表示与去年的实际差额的「去年差额」项目，就能从另一个的角度解读这份资料了。确实，冲绳地区的销售额销售人员在努力增加销售额，所以同比率的数据比较高。但是，同比率这种表示增长率的指标，如果分母小的话，那么得出的结果会呈现出大幅增加的状态。因此，
「对比首都圈与冲绳的销售额增长度后，显然冲绳地区的销售人员更为优秀」
不能只是说明这点，通过对比去年差额这种表示实际差额的数据，
「首都圈也积累增加了大额交易，对全公司的贡献程度很高」
就能够做出补充说明，所以才要追加「去年差额」这个数据。
以百分比表现数据很重要，但是反过来说，「百分比也要和实际数字一同解释说明」。如「利润率」这一指标很重要，但比较各企业经营情况的时候不能只比较利润率，同时还应比较「利润额」，这样才能做出最正确的判断。
添加同比率 &达成率的理由
在表格中并列添加同比率和达成率是有明确理由的。
我们来对比一下首都圈的同比率和达成率吧。同比率为 107% 意味着今年的销售业绩超过了去年，而达成率的 86% 意味着远远未达到预算目标。这时就会引出一个疑问：
「这个目标值（预算）是否恰当？」
从而会让大家反思「目标值是不是过高」？
有些公司会把是否达成预算（目标）作为评价销售经理或者销售部门业绩的考核标准。那么要采用这样的指标当然需要设置一个合适的目标值。如果设定了无论如何都达不到的目标，没有达到目标就无法得到认可……但人类是情感动物，这样做会打击员工的积极性。
这种情况下，作为检验目标值是否恰当的方法之一，可以比较同比率和达成率。也就是说：
「虽然销售额同比率为 107%，但是这个数字远远未达到目标值，这是否说明原来设置的目标值过高？」
这样就有进一步商量讨论的余地了。
这时，如果只是提出「目标值设得过高」也没有任何说服力。而通过展现同比率这一指标，
「虽然同比率达到了 107%，却还是远远没有达到目标值，这样的目标值到底是如何计算出来的呢？」
这样就会促使大家进一步讨论，从而提出合适的目标。
为什么要添加结构比率
原则上来说，得出的数据并不会出现特别异常的情况。拥有巨大市场的首都圈等大城市的结构比率相对较高也是理所应当的事。
而在此添加结构比率是为了观察是否存在结构比率突然增大或突然减少的情况。如果平时构成比率并不高的地区的构成比率突然增大，
「这一地区是不是发生了什么事情，会不会存在潜在商机？」
「这一地区的负责人是不是采取了特殊举措？」
像这样进一步调查，就能得到新的发现。
同时考查实际业绩和百分比，这一点很重要。「只看实际业绩」或「只看百分比」，都会引起遗漏或错误判断现状的问题。
将数据资料迅速转化为表格的技巧
下图为前文中提到的表格的全貌。
前文中的表格全貌
这张表是根据同一张表内的【数据加工】工作表中的数据为材料制作的。
作为表格的材料的【数据加工】工作表中数据
这张表格由 5 个项目构成。每一列项目名的单元格中主要有以下项目：
- A 列 ➛ 表示销售日期的六位数值B 列 ➛ 零售商区域C 列 ➛ 商品代码D 列 ➛ 商品名称E 列 ➛ 销售额
也就是说，这些数据表示的是在某一段期间内，按月份、地区、商品来分类的销售额数据。但是，浏览这个放有大量信息的数据表，即使我们只能了解某些事实，却还是不能知道整体趋势和实际业绩。
那么，如果让你「以这个数据为材料分析销售情况」，应该从哪里着手呢？
首先，如果你能立刻想到同比率、达成率和结构比率三个基本指标的话，就能够快速开展分析工作。
将新的统计标准追加添加到元数据中
我们再确认一下最终表格的结构。
纵轴为「种类」和「分公司」。横轴为按季度分类的 2009 年和 2010 年，这两个年度的项目。
但是，元数据中却没有这些项目。
实际上这里需要转化数据。
- 商品名称 ➛ 种类县名 ➛ 分公司销售日期 ➛ 年度、季度
具体来说，需要在元数据中的作业列中追加转化后的数据。最终，元数据会变成下表的状态。
在元数据中追加转化后的数据
F 列的「种类」，是参照 C 列的商品代码输入的。另外，G 列的「分公司」，则是参照 B 列的县名输入的。
以第 2 行的数据为例，数据发生了如下转化。
- 爱知县 ➛ 中部27210786➛ 发泡酒
为了快速完成这种转化，需要预先制作转化对应表（转化表）。比如在其他工作表中制作下图这样的表格。
事先制作这样的变化对应表作为准备材料，之后再用 VLOOKUP 函数就可以转化所有数据。
我们来逐个看一下追加转换后的数据的函数。用来制作转化数据的表格的名称为「变化表」。
- F 列（种类）➛=VLOOKUP（C2，变化表！A:C，3,0）G 列（分公司）➛=VLOOKUP（B2，变化表！E:F，2,0）H 列（年度）➛=LEFT（A2,4）I 列（月）➛=VALUE（RIGHT(A2,2)）※只使用 RIGHT 函数的话会得出「01」这样的字符串，因此作为在 J 列中的 VLOOKUP 函数的第一参数使用时会出现错误，应用 VALUE 函数将其转化为数值。J 列（季度）➛=VLOOKUP（I2，变化表！H:I，2,0）K 列（KEY）➛=F2&G2&H2&J2
※用于输入统计表中的 SUMIF 函数的第一参数（检索范围）。
在第 2 行中输入这些函数，然后一直复制到数据最后一行（双击鼠标就可瞬间完成），就能快速转化数据。元数据中没有的项目，可以通过函数自行追加，按照自己的想法统计数据。这样一来，就整理好了用作材料的数据。
请勿使用数据透视表（Pivot Table）
在 Excel 中，有一个方法可以快速统计出数据库形式的数据，那就是数据透视表（Pivot Table）。通过实际的使用案例，我们来看一下它有哪些作用。
➊ 选择需要统计的数据库表格中的任意一个单元格，【插入】选项卡 ➛ 点击【数据透视表】。
➋ 在下面弹出的【创建数据透视表】窗口中点击【确定】。
这里，已经勾选数据透视表选项卡 ➛【视图】中【使用历来数据透视表设定（可拖拽格子内的区域）】的画面，勾选这一选项，使用数据透视表时会更加方便。
➌ 在画面右侧，会出现选择的数据库表项目一览的字段列表画面。在此，勾选【零售商区域】，数据透视表的纵轴就会出现「零售商区域」。
➍ 在字段列表中勾选【销售金额】，就可以按照零售商区域统计金额。
➎ 接下来将【商品代码】的部分拖拽复制至画面右下方的【列区域】中，就可以按照「零售商区域」「商品代码」来统计金额。
像这样，数据透视表可以简单制作各种统计表格。因为其强大的统计功能，被认作是「制作表格的必备工具」，在实际工作中经常被使用。但它有个很大的漏洞，那就是：
「如果把定期更新的资料为源数据制作成数据透视表，就会大大降低制作效率。」
这一点请务必记住。
大家经常犯的错误就是不断使用数据透视表进行汇总，然后复制到表格中，并且不断重复这样的操作。这种做法不仅非常没有效率，而且在复制粘贴过程中也非常容易产生错误。
一旦建立格式，就可反复套用
这时，从材料数据中制作用函数统计的格式是最好的方法。一旦做成这种格式，之后只要将材料数据粘贴到固定位置就能够完成表格。
在表格中，首先在单元格 J6 中输入以下汇总公式：
=SUMIF(数据加工！$K:$K，
$A6&$B6&J$5&J$4，数据加工！$E:$E)
在单元格 J6 中输入 =SUMIF（数据加工！$K:$K，$A6 &$B6&J$5&J$4，数据加工！$E:$E）
在第二参数中，结合了以下 4 个单元格的数值。
- 单元格 A6「啤酒」单元格 B6「北海道」单元格 J5「2009」单元格 J4「1Q」
在单元格 J5 中实际上输入的是「2009」这个数值。同样，单元格 K5 里也输入了「2001」这个数值。但是，单元格上显示的却是「2009 年」，后缀有「年」这个字。在【设置单元格格式】➛【表示格式】的【自定义】中，在【种类】的编辑栏中输入以下内容，就能够在单元格中显示「年」这个字。
0「年」
但是，实际上在单元格中输入的是「2009」、「2010」这样的数值。而前文中的函数的第二参数就变为了「啤酒北海道 20091Q」的字符串。
第一参数指定的是「数据加工」工作表中的 K 列，这一列中组合了种类、分公司、年度、季度这 4 个字符串。也就是说，这个公式在进行这样的处理，
- 「数据加工」工作表的 K 列为「啤酒北海道 20091Q」字符串时统计「数据加工」工作表 E 列的销售额总值
将这个 J6 中的公式直接从 J6 复制到 K14 后，就能统计出各分公司的年度销售额。
将单元格 J6 的公式一直复制到 K14
这是将最开始单元格 J6 中的公式一直复制粘贴到 J6：K14 的范围后，例如，选择单元格 K9，按
F2
键后，就会变成下表中的状态。
单元格 K9 中含有 SUMIF 函数
第二参数引用了 4 个单元格的 SUMIF 函数，但 A9、K4 这两个单元格看上去引用的是空白单元格。这里其实使用了一个秘诀。
下图是选中 A 列的状态。选中后，各个种类中的「啤酒」、「发泡酒」不仅直接出现在单元格中，同时也以白色文字的状态存在于 A 列空白位置的单元格中。
在 A 列中的文字变为白色
当然，这些文字是作为 SUMIF 的参数输入到单元格中的，但如果所有的单元格中都出现这些文字也会让人无法看懂表格中的内容，所以只保留一个单元格中的文字，将其他单元格中的相同文字的字体颜色设置为白色。在第 4 行中才采用了相同的处理方法。
接下来，用 SUMIF 函数统计出总和，并在同比率的单元格中加入今年 ÷ 去年的除法公式，就可以得出同比率。
这时，在有同比率的表格中事先设置「数值小于 100% 时单元格内文字变红且加粗」这样的格式，就可以像下图中这样自动判定计算结果并改变文字格式。
通过附带条件格式将同比率的数值小于 100% 的单元格中的文字设置成红字且加粗
然后，按照以下的操作顺序在其他单元格中填入公式，即可完成表格。
➊ 选中啤酒的第一季度（1Q）范围，按Ctrl+C复制。
➋ 指定粘贴的范围。
➌ 按Ctrl+V 粘贴。
如此一来，只要在一开始制作自动汇总表的格式，就能多次利用，也就不用再重复相似的统计工作了。通过这个机制，只要在「数据加工」工作表的特定位置粘贴元数据，函数就会自动计算数据，表格也就制作完成了。
这样，1 分钟就能完成原本需要 2 小时才能完成的工作。如果是使用数据透视表的话，即使做到天黑，制作好的资料也可能会有错误，根本无法使用。
用最少的精力获得最大成果的帕累托①分析法
为削减经费所付出的努力真的有意义吗？
提高销售额。
减少开支。
这二者都是为了提高利润十分重要的事项，但并不是胡乱行动。如果把精力浪费在错误的对象上，即使花费大量的时间和精力，也无法获得满意的结果，最后只能获得「多劳少得」的下场。这样，不仅降低了生产能力，更是增加了多余的时间成本，浪费时间。严重的话，也会打击员工的积极性。
比如减少开支。大部分的企业认为努力「减少不必要的成本」本身是件非常有意义的事情。但是，不要忘记为了减少开支需要花费一定的劳动和时间成本。如果为削减成本花掉的时间成本，反而超过了削减的部分，这样就本末倒置了。像这样「毫无意义地努力削减经费」的做法十分不可取。我列举一些至今为止我遇到的实际事例供大家参考：
- 将便利贴裁开使用利用打印纸的反面离开座位 10 分钟以上的话，关闭计算机电源裁切使用过的打印纸，当作记事本
这些都是十分花费时间和精力的事情，想要通过这些方法削减经费，并不能减少很可观的开支，也就是说无法产生新的利益。考虑到做这些事情需要花费的人工费用，可能还会产生赤字。像这种削减成本的工作通常十分无趣，生产性也过低，也会导致员工的积极性下降。
关于削减成本方面，经常可以听到这样一句话，「积少成多」。
我们需要辨别「我做的这些工作是否真的能够积少成多。」
帕累托法则
「帕累托法则」是在商务领域中经常会提到的思考方法，也叫作「80:20 法则」。它是指：
「销售额的 80%，是由 20% 的客户提供的。」
「经费的 80%，是由 20% 的员工使用的经费构成的。」
一言以蔽之，假定了「一部分的构成要素会给整体带来巨大影响」。
通过下面的表格会更加容易理解。
按客户分类的销售额结构比率
这是某公司按客户分类的销售额结构比率数据做成的图表。客户分为 A、B 两组，表示每组中的客户数量（图表内为件数）和销售金额的比例。
从这张图表中，可以立刻发现一个事实：在件数中占比不到 26% 的 A 组客户，却提供了 80% 的销售额。如果失去或者损失这 26%
的客户的销售额的话，甚至会达到影响整个公司的经营状况的程度。因此，就可以做出建立防止这 26% 的客户流失、采取继续维持合作关系的战略这样的判断。
将帕累托分析法运用于制作图表的 3 个方法
想要制作出这样的图表，需要按照以下的 3 个分析手法的顺序处理。
➊ 排名分析
首先，可以简单地按照消费金额的大小给客户排序。这时，可通过 Excel 的排序功能处理。这样就可以将重要的客户排在名单的最上方。
例如，在提交新产品方案的时候，可以按照这个顺序给客户打电话。如果客户名单是按姓氏排列的话，选择使用下列的哪一种方法，也会大大影响销售的效率。
- 直接按照顺序从上往下依次打电话先按照消费金额的大小（降序）排列数据，从上往下依次打电话
Excel 的「排序」功能能够帮助我们实现「从最重要的客户开始联络」这样理所当然的想法。
➋ ABC 分析
按照客户分类的销售额数据进行降序排列后，计算出每个客户的消费金额的构成比率。在下一页的表格中，单元格 C1 中含有所有客户的消费金额的总和。将 C1
和每位客户的消费金额做除法，可以得出结构比率的数据。在单元格 D4 中输入下列公式，一直复制粘贴到最后一行。
=C4/$C$1
然后，将结构比率相加，可以得出累计结构比率。
得出每个客户的消费金额的结构比率
得出累计结构比率
像这样，比如就能知道「前 3 家客户公司占了整体销售额的 50%，说明这三家公司是我们重要的客户」。为了明确客户的重要程度，「将客户分成若干小组」这种分析手法就是 ABC 分析法。在此，将累计结构比率大于或等于 80% 的客户分到 A 组，小于 80% 的分到 B 组。
可用 IF 函数处理这种分类。在单元格 F4 中输入下列公式，一直复制粘贴到最后一行，就能自动分成 A、B 两组了。
=IF(E4
在单元格 F4 中输入 =IF（E4 ，「A」，「B」），分成 A、B 组
➌ 帕累托分析
像这样将客户分为 A 等组与 B 等组之后，接下来就要计算两组的「交易件数」和「总计金额」了。表格则呈现以下形式。
得出 A 组客户与 B 组客户的「交易件数」与「总计金额」
用 COUNTIF 函数计算「A 和 B 各有多少个」。
用 SUMIF 函数得出「A 和 B 的总销售额是多少」。
得出实际数字后，再计算结构比率。A 的销售件数占整体的 26%，但销售额却占结构比率的 80%。而 B 的销售件数虽然占整体的 74%，销售额的结构比率却不足 20%。将这个结果制作成图表，就会看到前文中的「按客户分类的销售额结构比率」那样的表。
这样就一目了然了吧？对于这家公司来说，首先必须维护好 A 组客户，当然也不能忽视 B 组。但从优先顺序来说，应该要对 A 组客户予以更多的重视。从经营战略角度来说，
「把提供给 A 组客户的优惠政策介绍给 B 组客户，可以刺激 B 组客户的购买欲，积极升级到 A 组的等级。」
而提出这种战略计划的根据或分析，只需制作一张简单的 Excel 表格。
在削减经费方面也是一样。提取出占据大部分比例的要素后，不对症下药的话也不会有任何改善。如将便利贴裁成一半使用，重复利用打印纸的反面，等等，与其在这种事情上花费大量的时间，还不如多找出「占整体经费 80% 的支出是什么」。
「社长的租车费用占了很大比例。」
「如果减掉『管理层的交际费』里面每月的夜总会花销，经费能节省 20%。」
这样就能发现一些真正需要改善的地方。不要在费力而不见效的事情上花费大量的时间和精力。为了明确真正应该付出努力的对象，一定要在了解 Excel 的基础技能的基础上，熟练运用各种分析手法。
以「资金方块拼图」来理解公司的资金流动
以「销售目标」为主要课题的企业非常多，其实在商务活动中应该重视的数字不只有「销售额」，「利润」也同样重要。
「利润」，粗略来讲就是「销售额减去成本后得到的数字」。如果销售额是 100 万日元，但是成本也花去了 100 万，那么利润就是零。
想要增加利润，选择以下两种中的其中一种或者二者结合运用（但在真实的经营环境下，并不一定都会有效果。削减经费后却导致销售额下滑，增加经费也有可能增加利润）。
- 增加销售额削减经费
那么，为了增加销售额，应该做些什么？削减经费，又应该做些什么呢？
这里介绍给大家一个绝对不会弄错先后顺序的方法，那就是下面的「资金方块拼图」，通过这张图可以完全把握公司的资金流动情况。
为了增加公司的现金流和利润，提高销售额、削减经费是最有效的方法。
战略上要明确轻重缓急，为了使对策的效果最大化，应该从哪方面着手。
想要明确改善对象，能够找出「占据 80% 的 20% 是什么」的帕累托分析法是最有效的方法。「资金方块拼图」，是西顺一郎先生的 STRAC 表为基础建立的一种思考方法，和仁达也先生获得了原作者的允许，将其改良。
作为提供商品和服务的等价回报，从客户那里收取费用。这就是销售额 ①。
供应商成本、材料费、外包费等与销售额呈比例变动的费用，需要从销售额中剔除。这一部分费用称作「变动成本」②。
从 ① 的销售额减去 ② 的变动成本后得到的资金就是 ③「毛利」。
租金、人工成本和其他销售管理成本等变动成本以外的费用称作「固定成本」④。
固定成本大致可分为两部分，人工成本 ⑤ 和「其他固定成本」⑥。
从固定成本中减去毛利得到的剩余资金就是「利润」⑦。
这些用语，与利润表、资产负债表等各种财务表中出现的会计用语多少有些不同。例如，「利润」原本有销售利润、经常性净利润和当期利润等意思，在本书中作简化说明。
如何运用帕累托分析法
这 7 个资金种类中，哪种可以运用帕累托分析法处理呢？
例如「削减固定成本」，相信这是每家公司都在努力做的事情。为了知道「应该从固定成本中的哪个经费开始下手」，可以使用帕累托分析法。
如果想不增加固定成本而提高员工薪资的话，就要考虑削减人工成本除外的「其他固定成本」。这时，削减「其他固定成本」那个部分就变得尤其重要。只要找到效果较大的目标，即占据整体 80% 的 20% 的费用项目，然后从这个地方开始着手削减经费就事半功倍了。
关于变动费用也是一样。如果占据大部分进货成本的是少数的供货商和商品的话，只要他们稍微降低一些价格，就极有可能大幅减少成本 = 增加毛利。与不断地对供货商提出难以接受的降价要求比起来，这个方法无疑是最明智的。
当然关于销售额方面，按照客户、商品进行分类后运用 ABC 分析、帕累托分析，立刻就能找出重点客户和利润最大的商品。
平均值会说谎
最后，还有一件事想告诉大家。
几乎所有关于 Excel 的书或研讨会，都把导出「平均值」的 AVERAGE 函数作为一个重要的基础函数介绍给大家。但是，在我的 Excel 培训课上并不会这样做。为什么呢？这是因为在制作处理数字数据的资料表格时，我认为不应该随意使用「平均值」。
「平均值会说谎」
请首先记住这句话。
我们在许多场合都会遇到平均值这个指标。如考试成绩的平均分、平均收入。知道了平均值，再和自己的实际情况作对比，随着数值忽高忽低也或喜或忧。
所谓平均值，就是所有数值的总和除以全部个数所得出的数值。这总会让人觉得它是「所有数值中最中间的数值」。但是，平均值有可能是脱离实际情况的。
例如，有一家想要在某一地区开展销售房屋业务的建筑公司，要在此区域调查可行的价格范围，于是对当地的人均年收入进行了调研，结果得出 600 万日元。于是，这家建筑公司做出了这样的判断：该地区「年收入 600 万日元的人占大多数」。因此决定以年收入 600 万日元左右的人群为目标建筑楼盘。但实际上，当地人们的收入情况有非常明显的等级差别，即「年收入 900 万日元的人群」与「年收入 300 万日元的人群」呈两极分化状态。的确，两者相加除以 2，就可以得出平均年收入为 600 万日元的结果。但是实际上，并没有年收入达到 600 万日元的人群。
另外，公司一般用到的指标还有「平均年收入」。以此为判断依据的时候也需要注意。乍一看很高的平均年收入数字，很有可能是因为一部分中高层管理人员的高额收入拉高了平均值，而实际上大部分员工的年收入要远远低于平均值。
像这样的例子不在少数。请一定注意平均值会有偏离实际情况的风险。
统计学中针对这个问题，给出了「标准差」的概念，用于了解计算平均值的各个数值的偏差情况。但是，即使在公司报告说明时使用这个概念，即使听者感觉理解了这部分内容，但在实际的商务现场中并一定具有足够的说服力来实现方案中的内容。
遇到在商务文本中使用「平均值」的情况时，如果追问这个平均值是如何得出的，很多人会这么回答：「差不多是这样」、「之前的负责人算出来的」。没有带着明确的意图制作资料，就会变成这样。这是需要花费自己的宝贵时间与精力的工作，「这件工作能得到怎样的成果？」对这一点要有足够深刻的认识，绝不能随意地制作商务文本。
希望大家能够牢记工作必需的三大要素：自主性、责任感、全局观，将 Excel 当成武器，大幅提高自己的工作能力。
①帕累托分析法（Paretoanalysis）是制定决策的统计方法，用于从众多任务中选择有限数量的任务以取得显著的整体效果。帕累托分析法使用了帕累托法则，关于做 20% 的事可以产生整个工作 80% 的效果的法则。