尋跡資本嗅覺

從上午九點到下午三點，連吃中午飯都在看猴子的live，到現在還是一知半解，感慨自己吃了沒文化的虧啊，幾十年來Excel的作用對我來說就是做個表格算算加減乘除什麼的，突然要用來做數據分析，感慨功能高大上之餘，更為自己的知識淺薄汗顏，從這一課開始明顯感覺有些力不從心，只能花更多時間來學習了。

本想從CEIC里下載數據來練手，無奈只能瀏覽，不能下載到Mac，所以說，企業不創新，哪怕你做的產業再前衛，也會被後來者趕超。經過比較，決定本關的分析數據從清科篩選，用后羿爬取了該網站收錄的2018年的952條融資數據，爬取數據的過程就不贅述了，簡單的智能模式能滿足目前的分析需求，更深層的操作方法目前還不會，暫時也不想深入研究。

接下來步入正題，一方面完成功課，更多是為了跟隨寫作過程，複習之前所學，根據分析步驟，循序漸進。

一、提出問題

爬取的數據中包含了融資方、行業、融資金額、投資方等信息，據此提出問題，2018年里，最受資本青睞的行業分別有哪些？各大投資機構是否有自己偏好的行業？

二、理解數據

帶著上述問題，把整個數據瀏覽了一遍，理解了每項數據的含義（要是這都不理解的話我也就沒飯吃了??），直接進入下一步。

三、數據清洗

弱弱坦白一下，這種空白格，是無法填充的，因為不知道具體是哪些機構投的，所以在篩選出來後直接隱藏了相關行。

先篩選，選中空白，出現了146條相關數據。

選中146條數據後，右鍵隱藏。反覆試過幾次後發現，只要取消篩選，隱藏的行還是會出現在數據集里，沒辦法，先刪了吧。

此時距上一段內容已經過了兩天了，數據清洗，想說愛你不容易。

在高手眼裡很簡單，對0基礎的我來說著實花了不少功夫，接下來的工作就是怎樣把這些不規律的內容轉換成數字了，單位萬元。首先查閱了行業資料，非公開的投資額基本在2000萬左右，就進行了相關替換，整理了相關數字後，現在剩下一個難題，比如"1.2億"怎樣轉換成以萬元為單位的數字呢？

百度了很多種方法，有的靈有的不靈，最後覺得最簡單的方法是把億替換成E+04，這樣就成了科學記數法，在設置單元格格式，搞定。

數據清洗後，表格變得清爽，一目了然。

接下來，開始構建模型，學習使用數據透視表。

首先分析融資項目行業分布情況，根據數據透視表顯示，2018年里，電商等互聯網行業融資項目較多，且整個服務業融資佔比高達66%，製造業融資佔比下降，跟經濟大環境下滑有明顯關係。融資數量排在最後的是化工、農藥及農業生產。此項分析表明生活服務業及生產性服務業將持續上漲。

其次分析行業融資金額情況。排在前三位的金融服務領域融資占整個融資金額約35%，表明科技金融的概念還在繼續火爆，同時提出疑問，互聯網金融今年爆倉嚴重，為何還有大量資本進入，返回數據集查看發現，螞蟻金服和京東金融兩個獨角獸融資金額帶動了數據上升，而不是傳統的P2P，恰好今年京東金融的底層技術在向區塊鏈轉型，看來受到了投資方認可。

最後分析不同投資方的投資數量分布。（此處略去不公開的投資方，因為有些項目處於保密期不便公開）分析顯示，深創投、經緯創投、達晨創投、紅杉資本等知名大機構投資項目較多，部分國有資本投資數量明顯下降（名字就不說了，怕喝茶）。印證了資本市場的現狀：資本市場頭部效應越來越明顯，大資本方越來越有錢，小投資機構從募資能力到項目爭奪能力都將下降。

總之，服務業佔比越來越大，小型投資機構生存空間越來越小，而政策一再呼籲的脫虛向實，期待實體經濟能有更好表現，完成自己的艱辛升級之路，借力資本的翅膀，實現騰飛。

免責聲明：以上為本人學習數據分析的課後演練案例，數據及圖片皆標明了出處，且分析結果不具任何參考價值。