互聯(lián)網(wǎng)怪盜團特邀成員 戰(zhàn)車（元芳）

怪盜團團長按：本文的作者元芳是我的一位前同事和好友。他目前擔任某券商傳媒互聯(lián)網(wǎng)首席分析師，在培訓新人方面投入了很多精力。這是他分享的第三堂課。

 

根據(jù)我過去多年的經(jīng)歷，國內(nèi)投資行業(yè)對年輕人總是要求太多，恨不得入職之后立即發(fā)揮巨大作用；訓練又太少，幾乎談不上成熟的培養(yǎng)體系。其實，中國的職場哪里不是這樣呢？工作了幾年，只能依靠自己領悟，沒有形成工作框架的大有人在。

我相信，在投資研究中形成的方法論、分析能力，廣泛地適用于各式各樣的行業(yè)研究和戰(zhàn)略研究。

證券分析師的第四堂課：如何收集、處理和分析行業(yè)數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)是研究報告的血肉，是支撐報告結論的重要組成部分（支撐報告結論的重要組成依次為：邏輯推導、數(shù)據(jù)支持和事實案例）。數(shù)據(jù)收集、處理和分析的好壞直接決定著研究報告的質量。盡管數(shù)據(jù)相關內(nèi)容是最基礎的工作，但是你會發(fā)現(xiàn)不同入行年限的分析師，對于數(shù)據(jù)的收集、處理和分析差距非常大，并且隨著對行業(yè)和公司的理解，在報告中對于數(shù)據(jù)的使用會越來越精簡、恰當和有效。

此外，我們也分享一下我們對于數(shù)據(jù)方法論上的一些看法。

其一，獨立思考與抄并不矛盾。我們其實非常建議初學者要多看、多學、多抄，因為對于基礎薄弱的初學者，可能在數(shù)據(jù)了解程度、文字表述以及行文布局方面都缺乏實踐，合理借鑒是非常有必要的。但在抄的基礎上，如何用出心意和新意，你需要思考：

1. 作者為什么此處用這個數(shù)據(jù)？

2. 是否存在更合適的數(shù)據(jù)？

3. 在原數(shù)據(jù)的基礎上是否可以再處理，從而優(yōu)化解釋力？

其二，先有結論還是先有數(shù)據(jù)？先有數(shù)據(jù)，再無偏見的得出結論，這種方式廣泛被認可。如果預設結論，初學者往往會去找可以佐證的數(shù)據(jù)，忽略證偽的數(shù)據(jù)，從而導致結論的偏差。但在實際上，先有結論后找數(shù)據(jù)是最高效的方式。舉個簡單的例子，我們認為B站游戲和TapTap是直接競爭對手（這一結論其實可以從與從業(yè)人員交流、雙方的布局中感受到）。如此反向推到，則B站游戲和TapTap應該具備如下共同特征：

• 最受歡迎的游戲應該是二次元游戲；

• 二者平臺上廣告投放最多的應該是二次元游戲。

我們通過這樣的兩組數(shù)據(jù)就可以很好的量化證明二者競爭關系。

其三，多思考是最好的訓練。報告是由每組數(shù)據(jù)得出的結論所串聯(lián)，在日常訓練中可以將每組數(shù)據(jù)對應的結論列在底稿中。如下圖日本外賣行業(yè)市場規(guī)模及滲透率，我們可以得出哪些結論？

日本外賣行業(yè)市場規(guī)模及滲透率（1975-2020年，千億日元）

 

我們可以得到初步結論（需要進一步驗證）：

• 日本常態(tài)外賣市場滲透率22%左右，由于中日在經(jīng)濟、人口密度等方面相似，中國外賣市場可以參考此比例；

• 經(jīng)濟危機下，外賣業(yè)務具有非常強的韌性，1997年亞洲金融危機時期，日本外賣滲透率增長顯著陡峭；

• 外賣在疫情期間的防御屬性強，2020年日本新冠疫情導致外食率下降25%，而外賣市場規(guī)模保持穩(wěn)定。

通過給每組數(shù)據(jù)找到多個初步結論是非常有助于思考能力的提升和報告攥寫。

接下來，我們將正式開始數(shù)據(jù)的收集、處理和分析工作：

數(shù)據(jù)的收集環(huán)節(jié)包括：

第一是公司定期數(shù)據(jù)：包括招股書、定期財報中的經(jīng)營數(shù)據(jù)和財務數(shù)據(jù)（海外公司的定期Investor Presentation里面可能有更詳細的經(jīng)營數(shù)據(jù)），也包括對其進一步處理的數(shù)據(jù)，比如單日活用戶日廣告貢獻、單日活用戶營銷支出等，同一行業(yè)不同公司的對比非常有意義。并且定期數(shù)據(jù)及處理后的數(shù)據(jù)的可靠性非常高。

第二是行業(yè)數(shù)據(jù)：包括國家統(tǒng)計局、行業(yè)權威機構、海外統(tǒng)計數(shù)據(jù)等（海外公司的定期Investor Presentation里面可能會披露一些行業(yè)數(shù)據(jù)），比如Questmobile的移動用戶數(shù)據(jù)、AppAnnie的移動游戲流水數(shù)據(jù)、七麥數(shù)據(jù)的移動游戲排名、爆量助手的買量以及伽馬數(shù)據(jù)的游戲行業(yè)流水數(shù)據(jù)等。

這里我們要特別強調一下海外統(tǒng)計數(shù)據(jù)，不能否認美日韓等發(fā)達國家在很多行業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計方面更加嚴謹和全面，比如日本餐飲企業(yè)外賣市場結構、韓國K12教育滲透及支出情況、美國第三方投顧管理規(guī)模及收入、轉基因種子增收情況（ussecinchina.com）。

第三是行業(yè)常識：比如移動游戲渠道分成（安卓5：5，蘋果3：7）、養(yǎng)殖行業(yè)常識（生豬出欄均重120KG、玉米豬肉轉化比1：2.7左右）等等，這些常識都是了解行業(yè)的基礎。

第四是草根調研信息：很多信息沒有高頻、權威的第三方統(tǒng)計，但其又是非常重要的，比如一些非上市公司的經(jīng)營和財務情況（抖音各項商業(yè)化數(shù)據(jù)）、白酒的批價信息等。

數(shù)據(jù)的處理環(huán)節(jié)包括：

第一，加減乘除：

• 加即合并，比如很多視頻平臺將內(nèi)容采購納入投資活動現(xiàn)金流中，事實上其與經(jīng)營活動相關，我們考慮現(xiàn)金缺口時候可以將其加回；

• 減即剔除，比如騰訊社交網(wǎng)絡收入中包含移動游戲的引流分成，這部分與游戲業(yè)務更加緊密；

• 除即比率和人均，比如滲透率、付費率、電商貨幣化率以及單日活用戶廣告貢獻、單用戶營銷支出鄧。

除是最常用的數(shù)據(jù)處理方式，但要注意除數(shù)的選取和意義，單日活用戶廣告貢獻比單月活用戶廣告貢獻更具有現(xiàn)實意義。

第二，相關和回歸：這是數(shù)據(jù)處理的進階。相關系數(shù)高說明兩組數(shù)據(jù)關系就越強。比如我們通過數(shù)據(jù)驗證頭部養(yǎng)殖企業(yè)的單豬市值和豬肉價格強相關關系，都在0.8甚至0.9以上，從而證明了單豬市值法的有效性，并且可以依據(jù)這種估值方式得出不同養(yǎng)殖企業(yè)的估值水平。我們只需要跟蹤其中一個變量，就可以擬合出另一個變量的變化趨勢。回歸則是將相關關系量化，這種量化關系可以用來預測。

比如我們可以通過SaaS公司PS和營收增速的散點圖發(fā)現(xiàn)，二者存在正相關，并且通過最小二乘法得到回歸公司，如PS = A*營收增速 + B，而我們可以通過已知/預測某公司的營收增速，從而得到合理的PS值。

下面是數(shù)據(jù)的分析環(huán)節(jié)：

沒有邏輯的數(shù)據(jù)只是空殼，沒有數(shù)據(jù)的邏輯則是空中樓閣。處理過的數(shù)據(jù)要為結論服務，我們需要解釋數(shù)據(jù)的差異性和合理性。數(shù)據(jù)的分析是為了支撐報告的結論，其中包括：

第一是縱向比較：以歷史數(shù)據(jù)為基礎，找出異常數(shù)據(jù)并分析原因，比如2020年第一季度B站MAUs單季度增長大幅提升，系公司戰(zhàn)略發(fā)生變化，轉向以用戶增長為導向，加大投入；或找出歷史數(shù)據(jù)的規(guī)律，比如游戲行業(yè)市場規(guī)模與本國GDP高度相關，年度角度，游戲行業(yè)不存在口紅效應等。

第二是橫向比較：以不同行業(yè)、公司數(shù)據(jù)對比為基礎，找出數(shù)據(jù)之間差異的原因，比如不同視頻平臺的單日活用戶日廣告貢獻不同，抖音最強、快手次之、B站最弱，背后是用戶時長、廣告加載率、CPM不同所致；或通過其他行業(yè)、公司經(jīng)驗為本行業(yè)、公司提供借鑒（包括不限于天花板、發(fā)展要素等），比如測算TapTap的市場空間，可以通過Steam在端游領域的占比來對比，當然也不要忽略其中的不同，比如日本外賣花了30年達到滲透率15%以上，而中國只花了不到10年的時間。

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