超市销售数据分析五大方面

超市销售数据分析五大方面

7年多的零售职业生崖，经历了很多的销售数据的分析及行动

计划，超市的周报即每周汇总、统计各个部门销售数据的报表，其中包括各部门的销售额、毛利、毛利率、日比，周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划。面对这样一张报表，如何能在这些繁琐的数据中，合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法是至关重要的，报表的分析主要从以下几方面入手。

一、销售额分析：

首先可以从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措

二、毛利率分析：

从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18％，标准超市的毛利率在16～20％，便利店的毛利率可能会在22％左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。

三、贡献毛利率分析：

部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑．就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。

四、提高毛利率：

报表可以有效地提高毛利率。如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体

毛利率为13％，低于预计毛利率15％，而其中休闲食品的销售构成为13.71％，但是毛利率为11％，为了提高总体毛利率，就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面，以促进销售，提高这一部门的销售构成比，从而达到提高整体毛利率的目的。有效提高毛利率的方法为：(1)提高高毛利率商品部门的构成比。应当注意的是：a．毛利率虽高，可能季节性商品(如雨季到来，雨伞销售增加)较多；b．毛利率虽高，但是易成为损耗高的商品；(2)降低低毛利率部门的构成比；(3)提升高销售构成比部门的毛利率；(4)若有构成比相同的部门，应发展高毛利率的商品。但是不能完全绝对为了提高综合毛利率，而使销售构成比下降。要对不同个性、特征、用途的商品进行有效的组合，能够满足顾客的各种需求，使综合毛利有所增长。

五、经营指标：

超市情况设定经营指标及达成率，以决定商品的库存。各部门商品的库存是否适当，库存是否能有效发挥效率等，这种商品成绩判定的指标我们谓之交叉比率。商品的交叉比率越高，就表示越有效率；交叉比率最少也要确保在200。如果为100，是指得到与商品投入资本相同数额的毛利，如果将风险负担、滞销商品及损耗计算在内的话，就谈不上效益了。各部门的目标交叉比率先由公司总部统一设定，然后各门店根据实际情况自行调整设定各部门的目标销售额，计算其应有的库存量。计算方法：假设有一部门销售目标a为154万元，销售占比b为15.7％，交叉比率c为133％，目标毛利率d为15％，那么贡献毛利率为

e=b×d=15.7％×15％=2.355％，目标周转率f=c／d=133／15=8.87次，目标库存g=a／f=154／8.87=17.36万元。

周报表作为过去时间段的报表，通过分析，我们应大胆而有预见性的预测，以使我们的超市周报起到真正成为经营决策及行动计划的来源，使超市的每一项决策都脚踏实地，真正做到数据化、科学化，周销售数据分析决定超市行动计划成功的关健。

商品销售数据分析

页眉 2商品分析模型 3商品分析的销售指标分析 二、什么是商品分析 2.1定义 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。 2.2商品分析模型 商品数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。商品分析也就是依据业务系统提供的数据进行相关的项目分析进而产生有价值的结果来指导企业经营活动的工作。 首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，在日常商品分析当中，需要做的就是将三者关联起来构造一个分析模型，依据分析模型得到有价值的结果。 要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、客户等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、周转率、连带率、售罄率、毛利率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。 （一）、销售数据之维度 页眉 1、商品

商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记 录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。 2、客户 客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。 3、区域 区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/区一镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。 4、时间 时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年一一季度一一月一一日一一时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年节气日时刻；农历节假日。 （二）、销售数据之指标 1、销售数量：客户消费的商品的数量。 2、含税销售额：客户购买商品所支付的金额。 3、毛利：毛利=实际销售额一成本。 4、净利：利=去税销售额—去税成本。 5、毛利率：销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其 中毛利是销售收入与销售成本的差。 毛利率=（毛利/实际销售额）X100%。 6、周转率：周转率和统计的时间段有关。 周转率=（销售吊牌额/库存金额）X100%。 7、促销次数 促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 &交易次数：客户在POS点上支付一笔交易记录作为一次交易。 9、客单价：客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。 客单价=销售额/交易次数 页眉 10、周转天数：周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数

超市销售分析报表完整版

超市销售分析报表标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]

超市销售分析报表 商品周转率 1、什么是周转率 所谓周转率即是指商品从入库到售出所经过的时间和效率。衡量商品周转水平的最主要指标是：周转次数和周转天数 2、计算方法 周转次数指一年中，库存（配送中心和店铺）能够周转几次，计算公式为： 周转次数=销售额/平今年库存额 平均库存=（期初库存+期末库存）/2 周转天数表示库存周转一次所需的天数，计算公式为： 周转天数=365天/周转次数 3、商品周转率的不同表示法 由于使用周转率的各不相同，可按下列各种方法，来斟酌变更分子的销售额和分母的平均库存额。 ⑴用销售来计算，这种方法便于采用售价盘存法的单位。 ⑵用成本来计算，这种方法便于观察销售库存额及销售成本的比率。 ⑶用销售量来计算，这种方法用于订立有关商品的变动。

⑷用销售金额来计算，这种方法便于周转资金的安排。 ⑸用利益和成本计算，这种方法以总销售额为分子，用手头平均库存额为分母，且用成本（原价）计算，使用此方法，商品周转率较大，这是由于销售额里面多包含了应得利润部分金额的缘故。 商品周转率的方法算式 1、商品周转率数量法：商品周转率=商品出库综合／平均库存数 2、商品周转率金额法： 商品周转率=全年纯销售额（销售价）／平均库存额（购进价） 商品周转率=总进价额／平均库存商品（购进价） 商品周转率=销售总额／改为销售价的平均库存额 3、商品周转周期（天） 商品周转周期=（平均库存额／纯销售额）×365 主管人员或负债具体工作人员可以根据这5个公式来计算不同种类、不同尺寸、不同色彩（颜色）、不同厂商或批发商的商品周转率，调查“销路较好”和“销路欠佳”的伤心，一次来改善商品管理并增加利润。 提高商品周转水平是一个系统工程，核心是两个内容。一个是有效的商品评价体系，如进行2／8分析或／ABC分析，进行商品的汰换，剔除滞销品；采用商品贡献率比较法（商品贡献率=销售占比×毛利率）衡量商品的重要程度；通过品类管理技术的应用来改善商品结构，加强库存管理等。另一个是提高供应链的速度，包括建立完善信息管理系统，提

店铺经营数据分析和推算公式

门店经营数据分析和推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=48万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 二、达标率公式 同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50%即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。

例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43% 即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。 备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 三、坪效公式 日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则 这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米 备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 四、人效公式 日人效=日营业额/当日总人数 （周、月、年同理可推） 例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则

当日人效=9000元/9人=1000元/人 壹叁壹肆-终端管家（专业门店分享平台，搜索壹叁壹肆加入我们） 备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。 五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数 （月、年同理可推） 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数 备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数 （周、月、年同理可推） 例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则 此店连带率=150双/75单=2双/单

商品销售数据分析

一、商品分析的主要内容 1 什么是商品分析 2 商品分析模型 3 商品分析的销售指标分析 二、什么是商品分析 2.1 定义 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。 2.2商品分析模型 商品数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。商品分析也就是依据业务系统提供的数据进行相关的项目分析进而产生有价值的结果来指导企业经营活动的工作。 首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，在日常商品分析当中，需要做的就是将三者关联起来构造一个分析模型，依据分析模型得到有价值的结果。 要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、客户等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、周转率、连带率、售罄率、毛利率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。 (一)、销售数据之维度

1、商品 商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。 2、客户 客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。 3、区域 区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/ 区—镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。 4、时间 时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年——季度——月——日——时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年——节气——日——时刻；农历节假日。 (二)、销售数据之指标 1、销售数量：客户消费的商品的数量。 2、含税销售额：客户购买商品所支付的金额。 3、毛利：毛利＝实际销售额－成本。 4、净利：利＝去税销售额－去税成本。 5、毛利率：销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。 毛利率＝（毛利/实际销售额）×100%。 6、周转率：周转率和统计的时间段有关。 周转率＝（销售吊牌额/库存金额）×100%。 7、促销次数 促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 8、交易次数：客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。 9、客单价：客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。 客单价=销售额/交易次数

2020年淘宝数据分析报告模板

导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，

超市销售数据分析完整版

超市销售数据分析标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]

超市销售数据分析主要从以下几方面入手： 销售额分析? 从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措 毛利率分析? 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18%，标准超市的毛利率在16～20%，便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。 贡献毛利率分析 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。 提高毛利率 如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体毛利率为13%，低于预计毛利率15%，而其中休闲食品的销售构成为13.71%，但是毛利率为11%，为了提高总体毛利率，就可以增加休闲食品的品种和

超市销售数据分析

超市销售数据分析 Prepared on 24 November 2020

销售额分析 从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措 毛利率分析 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18%，标准超市的毛利率在16～20%，便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。 贡献毛利率分析 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：

肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。 提高毛利率 如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体毛利率为13%，低于预计毛利率15%，而其中休闲食品的销售构成为%，但是毛利率为11%，为了提高总体毛利率，就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面，以促进销售，提高这一部门的销售构成比，从而达到提高整体毛利率的目的。 有效提高毛利率的方法为： (1)提高高毛利率商品部门的构成比。应当注意的是：a.毛利率虽高，可能季节性商品(如雨季到来，雨伞销售增加)较多;b.毛利率虽高，但是易成为损耗高的商品; (2)降低低毛利率部门的构成比; (3)提升高销售构成比部门的毛利率;

店铺销售数据分析

服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表） 在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。 例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货

350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？ 对应平销的产品，尽量让畅销产品带动平销产品，即：选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。

门店经营数据分析和推算公式

门店经营数据分析和推算公式 1 达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=8万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 2 达标率公式 同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50% 即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。 例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43%

即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。 备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 3 坪效公式 日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米 备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 4 人效公式 日人效=日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推） 例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则当日人效=9000元/9人=1000元/人 备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。

5 ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数（月、年同理可推） 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数 备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 6 连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数（周、月、年同理可推） 例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则此店连带率=150双/75单=2双/单 备注：此指标反映员工附加推销能力、货品组合合理性、及顾客的消费心理。 7 ASP公式 日ASP=日营业额/日销售双数 月ASP=月营业额/月销售双数

数据挖掘实验报告 超市商品销售分析及数据挖掘

通信与信息工程学院 课程设计说明书 课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程设计题目: 超市商品销售分析及数据挖掘专业/班级: 电子商务（理） 组长: 学号: 组员/学号: 开始时间: 2011 年12 月29 日完成时间: 2012 年01 月 3 日

目录 1．绪论 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2提出问题 (1) 2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1) 2.1数据仓库介绍 (1) 2.2数据集市介绍 (2) 3．数据仓库 (3) 3.1数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (4) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5) 3.2 数据仓库的建立 (5) 3.2.1数据仓库数据集成 (5) 3.2.2建立维表 (8) 4.OLAP操作 (10) 5.数据预处理 (12) 5.1描述性数据汇总 (12) 5.2数据清理与变换 (13) 6.数据挖掘操作 (13) 6.1关联规则挖掘 (13) 6.2 分类和预测 (17) 6.3决策树的建立 (18) 6.4聚类分析 (22) 7.总结 (25) 8.任务分配 (26)

数据挖掘实验报告 1.绪论 1.1项目背景 在商业领域中使用计算机科学与技术是当今商业的发展方向，而数据挖掘是商业领域与计算机领域的乔梁。在超市的经营中,应用数据挖掘技术分析顾客的购买习惯和不同商品之间的关联，并借由陈列的手法,和合适的促销手段将商品有魅力的展现在顾客的眼前, 可以起到方便购买、节约空间、美化购物环境、激发顾客的购买欲等各种重要作用。 1.2提出问题 那么超市应该对哪些销售信息进行挖掘？怎样挖掘？具体说，超市如何运用OLAP操作和关联规则了解顾客购买习惯和商品之间的关联，正确的摆放商品位置以及如何运用促销手段对商品进行销售呢？如何判断一个顾客的销售水平并进行推荐呢？本次实验为解决这一问题提出了解决方案。 2.数据仓库与数据集市的概念介绍 2.1数据仓库介绍 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。........ 2.2数据集市介绍 数据集市，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。....... 3.数据仓库 3.1数据仓库的设计 3.1.1数据库的概念模型 3.1.2数据仓库的模型 数据仓库的模型主要包括数据仓库的星型模型图，我们创建了四个

售店铺十二大数据分析指标

零售店铺十二大数据分析指标 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。 （2）为店铺及员工设立销售目标。 根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰； 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额； 每天监控营业额指标完成进程情况，当目标任务未能达成时，应立即推出预备方案，如月中的目标进程不理想时应及时调整人员丶货品丶促销方案。 （3）比较各分店销售状况。 营业额指标有助于比较各分店的销售能力，从而为优化人员结构及货品组合提供参考。 二、分类货品销售额 分类货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额，如文胸丶裤袜丶家居等。通过分类货品销售额指标的分析，可以了解： （1）各分类货品销售情况及所占比例是否合理，为店铺的订货丶组货及促销提供参考依据，从而作出更完善的货品调整，使货品组合更符合店铺实际消费情况。 （2）了解该店或该区的消费取向，即时作出补货丶调货的措施，并针对性调整陈列，从而优化库存及利于店铺利润最大化。对于销售额低的品类，则应考虑在店内加强促销，消化库存。 （3）比较本店分类货品销售与地区的正常销售比例，得出本店的销售特性，对慢流品类应考虑多加展示，同时加强导购对慢流品类的重点推介及搭配销售能力。 三、前十大畅销款 1、定期统计分析前十大畅销款（每周/月/季），了解畅销的原因及库存状况。 2、根据销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线，适当做出补货或寻找替代品措施。 3、教导员工利用畅销款搭配平销款或滞销款销售，带动店铺货品整体的流动。 四、前十大滞销款 1、定期统计分析前十大滞销款（每周/月/季），了解滞销的原因及库存状况。 2、寻找滞销款的卖点，并加强对导购的产品培训，提升导购对滞销品的销售技巧。 3、调整滞销品的陈列方式及陈列位置，避免在店铺的角落，并配合人员进行重点推介。 4、制定滞销品的销售激励政策（有选择性实施），如卖出一件滞销款，奖励*元…… 5、对滞销品做出调货/退货，或者是促销的准备。 五、连带率（销售件数/销售单数）

销售数据分析

前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军，但是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪，哪怕每天干25个小时，工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。 营销总经理工作模型一：数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析，寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点，接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务（比如乡镇铺货）等等，整个分析流程图示如下：

服装店铺所有数据分析

服装店铺所有数据分析 一、畅滞销款分析 畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅销款即在一定时间内销量较大的款式，而滞销款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞销程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅销款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞销款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。 举措 畅滞销款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的 更准确把握，多次的畅滞销款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助；畅滞销款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率；畅滞销款分析还可以查验陈列、导购推介的程度，如某款订货数量较多，销售却较少的情况下，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款；畅滞销款分析可以及时、准确对滞销款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。 二、单款销售生命周期分析 单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过插入图表功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。 单款销售出现严重下滑主要原因 一是近期天气气温不适合该款销售； 二是销售生命周期已到，是一种正常的下滑； 三是新上了一个与之相类似的款式，并且可能在陈列时更突出一点，由于消费者的视觉疲劳而更青睐于新到的款式。 应对措施 如果该款库存量较大，我们就应该做出相应对策。如果是第一种原因，我们不用急，等到最适合天气气温时重点陈列，但应考虑一下自己的上货时间把握是不是存在一些问题；如果是第二种原因，我们应该即时促销，以提高该款的竞争力和该款的库存风险；如果是第三种情况，则应考虑把与之竞争的新款撤掉或陈

店铺数据分析报表设计方案

店铺数据分析报表设计方案 目的与必要性： 1.本表格目的是能够及时、准确反应各个店铺，以一周为时间段，产品销 售与市场反应、竞争对手经营情况。 2.通过本方案的一系列报表，可以建立标准化的信息传递平台，加强店铺 与总部各相关部门的信息交流，有利于信息共享，团结合作，提高各部门各环节的配合紧密度，提高整个公司的工作效率。 3.通过本表格可以减轻营运督导的工作压力，加强对店铺销售的管控能 力，简化管理步骤，教会督导运用便捷、高效的工作方法。 4.本表格提供的信息为一线资料，可靠鲜活性强，便于总部各个相关部门 掌握我店铺经营的实际情况，加强对我产品与我销售策略的即使把握。 5.通过本方案的一系列报表，可以从店铺一线人员的角度了解产品与市场 的实际情况，以及收取店铺与顾客提供的建议。 6.特别有利于为采购部提供及时、准确的一手产品市场反馈信息，利于优 化现有的产品结构，也有利于下一步新货品的组织。 7.通过本方案的一系列报表，可以引导店铺管理人员对自己的工作进行有 条理的计划管理。 8.通过本方案的一系列报表，有助于培养店铺管理人员的分析能力、思考 能力等综合能力的提升，从而有利于店铺管理人员的成长。 具体表格见如下内容 一、本周主要投诉产品排名表

1.本表目的是通过对顾客投诉严重的前5名货品进行分析，及时与供应商 沟通，要求退换货或其他优惠补偿，并进行有效的货品结构调整。 2.分析投诉排名与投诉具体状况，可及时货品质量，及时调整货品结构、 价格或采取其他客户服务的应对措施。 3.分析滞销款的主要原因与销售人员、顾客的建议，可以吸取教训，及时 采取应对措施挽回恶劣影响，避免下次采购失误，并利于采购下一步组织货品。 4.本表格由店长或店长助理填写。 二、本周滞销产品排名表

百货商场月度经营分析及汇报模板

店月经营分析 1．本月经营情况分析 1.19月份门店 KPI 预算完成情况（以 9月份为例）：（单位：万元） 注：宣传促销费包括广告、宣传促销、陈列等费用；其他费用包括办公费、耗材费等。 针对KPI 预算完成情况进行简要分析： 1.29 月份门店各业种销售分析表：（单位：万元） 针对各业种销售变化进行简要分析：

针对变化较大的品牌进行简要分析： 1.4 9 月份门店自营商品分析 （单位： 万元） 3 12 31 年 3 月 31 日前。 根据当前数据进行简要分析： 1.5 9 月份门店销售支付方式分析： （单位：万元） 单位：万1.3 9 月份门店主要业种前五名及后五名销售及毛利率分析：

针对相应数据变化进行简要分析：

1.6 9 月份门店 VIP 销售占比情况分析： 针对相应数据变化进行简要分析： 针对相应数据变化进行简要分析： 1.8 9 月份门店人均效率与劳动效率分析： 注：人均销售贡献 =含税销售净额（万元） / 自营员工数； 人均毛利贡献 =销售综合毛利（万元） / 自营员工数； 劳动效 率 =总人工费用（万元） / 含税销售净额（万元） 针对相应数据变化进行简要分析： 单位：万 元） 1.7 9 月份门店分业种销售坪效分析：

单位：万元） 针对相应数据变化进行简要分析： 1.10 特殊招商品牌综合情况分析：（于双月会前报，每两个月报一次）（单位：万 元） 注：1、特殊招商品牌是指门店特别引进或条件特别特殊的品牌等； 2、特殊条件明细须列明具体情况，如：代垫装修费、代垫流动资金等； 3、请详细说明该特殊条件目前的执行情况。 针对相应数据变化进行简要分析：

店铺销售数据分析报告

店铺销售数据分析 服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规报表） 在这销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员，拿到这表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。 例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在

500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？

店长经营数据分析

店长经营数据分析 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

店长必学：店长必须要会的数据分析 店长定期进行科学的数据分析，是店长掌握门店经营方向的重要手段。在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析，但无论哪方面数据，分析只是一个开始，关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力，指导如何开始下一步工作才是重要的。店长需要每周或者每月开会，做以上各种数据分析，总结过去，找出差距。 一、门店经营指标数据分析 1）销售指标分析：主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。 2）毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3）营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用，这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用（电话费、交通费、卫生费、税收、工商费），通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。 4）评效：主要是本月评效情况，与去年同期对比“日均评效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。 5）人均劳效：主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额/本月工资人数

6)盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在进、销、存各个环节存在的问题。 7)门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。 二、商品经营数据分析 1)经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退，总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是热销商品、新品商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时请退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 2)商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计，动销率分析，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100，滞销品种数：门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 3)商品品类分析：主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况，门店需对本月所有品类销售与毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。 4)本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利分析，这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利

店铺销售商品分析数据指标

商品销售数据指标1、销售数量：客户消费的商品的数量。 2、含税销售额：客户购买商品所支付的金额。 3、毛利：毛利=实际销售额－成本。 4、净利：净利=去税销售额－去税成本。 5、毛利率：毛利率=（毛利/实际销售额）×100%。 销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。 6、周转率：周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。库存存金额指的是库存成本金额，累计进货金额-累计出货金额＝库存金额；。累计利润＝累计销售收入，如果不考虑费用等支出的话累计出货金额+存货周转率(次数)是指一定时期内企业销售成本与存货平均资金占用额的比率，是衡量和评价企业购入存货、投入生产、销售收回等各环节管理效率的综合性指标.，其意义可以理解为一个财务周期内，存货周转的次数。其存货周转率计算公式为: 存货周转次数=销货成本÷存货平均余额 存货平均余额=(期初存货+期末存货)÷2 存货周转天数=计算期天数÷存货周转次数 =计算期天数×存货平均余额÷销货成本 一般来讲，存货周转速度越快(即存货周转率或存货周转次数越大、存货周转天数越短)，存货占用水平越低，流动性越强，存货转化为现金或应收帐款的速度就越快，这样会增强企业的短期偿债能力及获利能力。通过存货周转速度分析，有利于找出存货管理中存在的问题，尽可能降低资金占用水平。 7、促销次数 促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 、交易次数8． 客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。 9、客单价：客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。 客单价=销售额/交易次数 10、周转天数：周转天数=库存金额/销售吊牌额。 周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理 11、退货率：退货率=退货金额/进货金额（一段时间）； 用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。 12、售罄率：售罄率=销售数量/进货数量 售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。 13、库销比：库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30）

商品销售数据分析

商品销售数据分析 一、商品分析的主要内容 1 什么是商品分析 2 商品分析模型 3 商品分析的销售指标分析 二、什么是商品分析 定义 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。 商品分析模型 商品数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。商品分析也就是依据业务系统提供的数据进行相关的项目分析进而产生有价值的结果来指导企业经营活动的工作。 首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，在日常商品分析当中，需要做的就是将三者关联起来构造一个分析模型，依据分析模型得到有价值的结果。 要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、客户等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、周转率、

连带率、售罄率、毛利率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。 (一)、销售数据之维度 1、商品 商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。 2、客户 客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。 3、区域 区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/ 区—镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。 4、时间 时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年——季度——月——日——时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年——节气——日——时刻；农历节假日。 (二)、销售数据之指标 1、销售数量：客户消费的商品的数量。 2、含税销售额：客户购买商品所支付的金额。 3、毛利：毛利＝实际销售额－成本。 4、净利：利＝去税销售额－去税成本。 5、毛利率：销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。 毛利率＝（毛利/实际销售额）×100%。 6、周转率：周转率和统计的时间段有关。 周转率＝（销售吊牌额/库存金额）×100%。 7、促销次数