销售数据分析内容

销售数据分析从以下方面考虑

一、下月初将做以下分析内容

1、账款分析（财务提报的当天出具分析，预计7月2日）

通过账款分析，清楚的知道逾期账款的金额，分析异常账款（异常区域账款、异常业务员账款、异常客户账款），对与异常账款需要业务给出预计回款时间，到期未回款的应写书面说明，视情况采取相应的不就措施.

2、库存分析（在大区提报库存的当天出具分析预计每月1日完成）

通过库存报表分析各个区域及各个客户的库存周转情况，对于库存周转小于30天的客户则要分析为什么买的的不好，不仅要处理库存，更要结合当地的市场跟客户情况分析并找出滞销客户的滞销产品包含那些（需要业务员的协助完成）。

3、销售数据分析（根据销售数据库统计分析）

1）整体销售数据分析）

A、做比较找出影响销售利润下降的主要原因(是销量？价格？还是产品结构？费

用？)(5日之前出具）

销售量与销售额做比较，如果销售额大于销售数量是否说明产品的平均价格提高或是产品结构的增加，如果反之，是否说明市场容量在增加？

B、销售达成（每月2日）

2）产品结构分析

与上期比较通过产品分析可以看出现在的销量较好的主导产品和增长行产品.并找出异常产品，异常产品的异常区域（每月2日）

3）区域分析

区域的销售占比，每个区域的产品占比，并于上月做对比.找出异常区域

，异常区域的异常产品. （每月2日）

以上通过图表及简单的文字描述

二、后期食品部销售分析的发展方向

1、新品上市后，各渠道铺货铺货情况

2、全品项上市后，分析各个区域中各个品项中毛利率及销售占比（库存周转），如果进行经营调整实现更大更好的利润.

3、全国重点系统（客户）分析，特别是全国性的系统的终端分析.（预计7月份分析麦德龙的销售情况）

4、价格对产品对区域的影响，各个区域各个产品最适合的价格带.为销售决策做依据.

5、月度促销分析的完善（需要区域经理的配合）（预计7月份完善）

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，

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

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：

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

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

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。

营销数据分析报告

营销数据分析报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

2017—2018学年第一学期期末考试 《营销数据分析》实践考核 娇源直销店数据分析报告 项目名称：娇源直销店数据分析报告 专业：电子商务 学号： 姓名：刘娇 任课教师：黄艳 2017年12月30日 考核项目及要求 项目：娇源直销店数据分析报告 1．考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法； (2) 掌握常用的数据分析方法； (3) 掌握根据实际数据对网店（网站）进行营销数据分析的能力与方法； (4) 掌握对同类网店（网站）及所在行业进行对比分析的能力与方法。2．作品要求

学生根据自己选择的真实网店（网站）进行详细分析，收集数据并整理数据，对网店（网站）各个方面进行具体数据分析，并撰写完整的数据分析报告。 目录

1.运营基本概况 我的店铺换过两次产品，第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本，一直没有销量，于是就更换了产品，现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司，它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司，拥有自己的品牌以及网站，而且价格是全网统一，我申请成为了分销商。 现在我淘宝店铺名称为娇源直销店，主营产品为美容美体仪器以及保健用品，现在店铺内有22个产品，现在所处行业层级是第一层级，店铺的地址 2.主体分析 流量分析 从图2-1-1可以看到近30天店铺流量，与前一个月相比，访客数下降了%,商品的访客数下降了%，跳失率下降了%，转化率上升了%。从图中数据可以反映出，店铺流量主要受PC端的影响，下降幅度较大，而且后期也没有上升的趋势，初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看，访客数的下降，以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了，跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动，加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动，再者就是加入了淘宝客的推广，吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低，主要是淘宝搜索的下单转化率低，这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率，而且PC端淘宝免费流量占比最大，也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。 图2-1-1 流量概况 通过对店铺流量途径的分析，可以总结访客进入店铺的主要路径有以下几个： 针对上述对流量的分析以及流量入口分析，我们可以将流量来源进行细分然后分别针对不同的流量来源做出不同的管理计划。

企业经营分析主要指标

企业经营分析主要指标 几年经营下来，大家一定很关心自己的业绩，我们可以通过市场角度、财务角度和综合绩效评价等方面对企业的经营进行分析，从而揭示企业经营中的问题，以及提供创造价值途径。 利用学习过的财务管理知识对企业的经营状况进行分析。分析可从以下方面展开。 1企业筹资分析 1)企业筹资分析的意义：企业筹资分析有利于保证生产经营顺利进行；有利于降低企业筹资成本；有利于权衡收益与风险。 2)企业筹资成本分析。企业筹资成本是指企业因获取和使用资金而付出的代价或费用，它包括筹资费用和资金使用费用两部分。 企业筹资总成本=企业筹资费用+资金使用费用 企业筹资成本或单位资金成本(资金成本率)能够综合说明企业资金筹集的效益状况，通常资金成本率越低，说明企业筹资效益越好，反之，资金成本率越高，则说明筹资效益越差。 3)企业筹资结构分析。通过筹资结构分析，可以促使企业筹资结构优化，改善企业财务状况，提高企业承担财务风险的能力，降低企业的筹资成本。 企业负债筹资结构分析 一般认为该指标为50%比较正常，超过100%为企业破产的警界线。 一般说，在全部负债构成率正常情况下，流动负债构成率不应太高，否则企业短期偿债 能力可能会受到影响。 一般说，在全部负债构成率合理的情况下，长期负债构成率较高，对企业生产经营是有利的，因为给缓解企业短期负债的压力。对企业负债筹资结构分析，不仅可从静态角度分析各项同结构的合理程度，而且还可以从动态的角度比较各项负债结构情况或变动趋势。 企业所有者权益筹资结构分析 资本的多少反映企业所有者权益的大小，决定了企业资金实力的强弱。因此，一般地说， 资金使用费用单位资金成本=筹资金额-筹资费用 =?∑ 某筹资方式成本该筹资方式筹资额综合资金成本各筹资方式筹资总额=100%?全部负债全部负债构成率全部资产=100%?流动负债流动负债构成率全部负债 =100%() ?所有者权益所有者权益构成率全部资金或资产=100%?长期负债长期负债构成率全部负债

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;

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

市场营销数据分析计算公式

市场营销数据分析计算 公式 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

市场营销数据分析计算公式 产品分析工具 新产品认可度 产品生命周期PLC（ProductLifeCycle）：开发、引进、成长、成熟、衰退新产品上市速度 产品盈利率工具 存货周转率 价格决策工具 产品价格弹性工具 目标收益率工具 消费者剩余占有率工具 PSM价格敏感度测试工具 PSM(PriceSensitivityMeasurement)价格敏感度分析方法 定价工具

价格稳定度测量工具 渠道决策工具 促销决策工具 促销费用效用测试工具 目标销售额增长达成率 目标利润达成率 特价品促销带动率 付现率计算工具 返券回馈率计算工具 联合促销对比率 品牌管理工具 品牌忠诚度测试工具 品牌偏好度绩效工具 品牌认知度 品牌美誉度 英特公司的品牌价值估价法模型

Y&R品牌资产标量 USP理论及其应用 USP(uniquesellingproposition) 沃尔夫PFA购买率评估模型 斯塔齐NETAPPS评估模型 AEI（广告效果指数，AdvertisingEffectivenessIndex）指数模型 CSP（CommunicationSpectraPattern）传播幅度形态模型 直复DM有效性工具 网络投放效果测试工具 网络广告点击率 网络广告转化率 广告平均浏览时间 STARCH法 广告费用增销额 顾客回馈分析工具

退出率与提价关系工具 KANO模型 四分图模型 顾客延伸率 用户满意度CSI（customersatisfactionindex）模型 营销评价工具 9S模型 整合营销传播IMC（IntegratedMarketingCommunication)的核心思想是将与企业进行市场营销有关的一切传播活动一元化。 供应商感知模型（SupplierPerceptionModel） 销售量比较评价法 商圈饱和度工具

EXCEL 案例食品公司销售分析

Excel案例食品公司销售分析 问题描述： 某食品公司主要经营几类干货的零售和批发业务，几类干货均有零售指导价，即销售单价，批发价根据购买数量的多少有相应的折扣。该公司销售部使用 Excel软件对销售情况进行管理，每月将销售数据记录在销售记录表中，如下图所示。请你帮助公司销售部对各类干货的销售记录进行计算和统计，完成下列操作： 1、按照下图表格中的内容，在EXCEL中将该表严格按照原表要求建立。 2、将“销售记录表”中的“销售单价”和“折扣”列的数据补充完整。要求：使用VLOOKUP 和IF函数完成，具体操作如下： (1) “销售单价”列的计算。 在销售记录表中单击单元格 F13 ，输入计算公式： “=VLOOKUP(A13,$F$3:$G$9,2,FALSE)”，按回车键。该公式的含义为：在单元格区域“F3:G9” 即在“销售价格表”中查找单元格 A13 中商品名称所对应的销售单价。第3个参数“2”表示返回“销售价格表”中的第 2 列的值。 使用填充柄“+”下拉至单元格 F30，即可完成所有商品销售单价的计算。 (2) “折扣”列的计算。 在销售记录表中单击单元格 G13 ，输入计算公式： “=IF(E13<$A$4,$B$3,IF(E13<$A$5,$B$4,IF(E13<$A$6,$B$5,$B$6)))”，按回车键。该公式的含义为：如果单元格 E13 中商品销售数量小于“销售折扣表”中单元格 A4所对应的数量，则返回单元格 B3中的折扣率值；否则再将 E13与 A5 比较，如果小于A5的值则返回 B4的值；否则再将 E13 与A6比较，如果小于A6则返回 B5的值，否则返回 B6的值。 使用填充柄“+”下拉至单元格 G30，即可完成所有商品销售折扣的计算。 3、利用公式，计算出“销售记录表”的“销售金额”列的值。公式为：=(销售单价*销售数量)*(1- 折扣)。

销售数据分析销售业绩

影响店铺销售业绩之销售数据分析 在企业的经营管理过程中，会产生大量的与营销有关的数据信息，这些数据信息是企业研究市场营销规律，制定生产、销售、促销计划，调整经营措施的基本依据。随着资讯科技的发展，企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。某些经营理念好的品牌已经对所有终端店铺安装了专业的服装销售软件并进行联网，在公司营销中心还配备了专业的数据分析员进行及时的数据分析并做出对策。Excel软件也有着强大的数据分析功能。相反，更多的品牌公司及加盟商连最基本的销售数据（如日报表、月报表等）都没有，甚至上月销售多少都不知道，有些是有数据却仅仅作为摆设，并没有去作以分析和应用。加强营销数据的采集与管理，并进行合理、正确、有效的实时性分析，有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性，形成科学营销的新理念，提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力。 一、店铺销售数据分析的作用。 1、有助于正确、快速的做出市场决策。 服装生意有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。在服装营销的过程中，只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整产品组合及库存能力，调整产品价格能力、改变促销策略，抓住商机，提高商品周转速度，减少商品积压。 2、有助于及时了解营销计划的执行结果。 详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过对服装销售数据的分析，可及时反映销售计划完成的情况，有助于营业人员分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。 3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率。 数据的管理与交流是服装企业系统正常运作的标志。服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的，缺少数据管理和交流，往往会出现经营失控，如货品丢失等。而店与店之间的数据交流的缺乏，更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。 二、单店货品销售数据分析。 1、畅滞消款分析。 畅滞消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。畅消款即在一定时间内销量较大的款式，而滞消款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞消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，那么也不能算是畅消款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞消款的分析上，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。畅滞消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，多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助；畅滞消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；畅滞消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；畅滞消款分析可以及时、准确对滞消款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。 2、单款销售生命周期分析。

知名企业销售数据分析案例

知名企业销售数据分析案例 讲师：纪浩然 一、广东移动数据分析 图1 广东移动数据模型（2006年）

如图1所示，2006年，广东移动在后台做支撑时，做了几个模型：业务分群、产品关联、彩信和彩铃的增量。在彩信和彩铃产品中，用到了LOGISTIC回归，如图2、图3所示： 图2 数据挖掘分析的整个过程 图3 数据挖掘分析的纬度 其中，客户预警就是感觉客户要流失，然后去关怀他。

图4 客户群聚类分析 如图4所示，在做客户分群中用了聚类，它把广东移动的客户分成了九个群，这就是用多维度的数据去做聚类。 图5 关联分析 图5是对数据进行关联分析，因为其数据业务很多，所以把数据业务用来做关联，做好关联以后做套餐、捆绑销售。

图6 销售模式 如图6所示，在彩铃、彩信的销售模型上做的是逻辑回归。做Logistic回归就是把这些数据总结出来，如半年之内是否用过彩信、当月网内主叫时长占比等指标，抓住这些因素就可以做推销，这就是精细化管理。 同样彩铃也是用Logistic回归，抓住影响因素，如图7所示： 图7 彩铃业务Logistic回归分析

图8 营销效率对比 移动管理是非常严谨的，全部是KPI管理、靠数字说话，移动的员工分A类、B 类、C类，A类员工是有编制的，待遇比B类员工要好很多，B类员工升A类员工就 体现在KPI考核上。 图9 实施精确营销前后的收入对比 二、淘宝网数据分析

淘宝网数据分析的特点包括： 1.庞大的指标体系 淘宝网的指标体系非常庞大，包括包括流量、转化率、客单价等，据不完全统计，指标达到200多，还在不断增长。 2.分析目标务实并且分散 淘宝网数据的分析目标非常务实但是很分散，比如，做淘宝页面的装修，就是去分析什么主题、页面装修会带来更多的网销量。 3.分析工具简单实用 淘宝网数据的分析工具目前还是以Excel为主，但是其机器的性能非常强大，其分析工具就是两个：Excel、VBA。 4.以报表工具为客户提供业务支撑 淘宝的RFM分析，就是最近一次的购买时间、现在购买的频率以及购买的金额大小三个因素会直接影响客户再次购买的概率。

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）

[整理版]营销销售数据分析

市场营销是企业的命脉，然而，为数不少的的市场部、销售部工作人员由于缺乏营销分析的概念和方法，企业累积的大量数据得不到有效的利用，营销分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报，缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析，结果决策者只能凭着本能的反应来运作，决策存在很大的失误风险。本课程着眼于营销数据的分析和统计，教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息。通过学习本课程您将可以掌握营销数据分析的重要概念和高级技能，提升科学管理和科学决策的水平。 一、导言 互联网的高速发展加上市场竞争的加剧，使得数字化营销和精确营销进入了企业的视野，并引起了营销方式的巨大改变... 1.用数字说话 2.数字化营销新趋势 3.精确营销循环 4.实施营销数据分析的系统策划和实施 5.数据分析与挖掘工具简介 二、指标分析 指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，本节对各类指标进行深入解析，并试图透视指标背后的隐含信息。 1.销售绩效的评估与考核 2.宏观市场指标 3.公司经营状况指标 4.客户相关指标 5.市场营销指标 6.对指标的细化分析，从数据的分布趋势深入分析指标 7.如何将指标分解到相关影响因子 8.案例演练 三、常规收据收集和指标统计 没有数据，营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法，为营销分析奠定坚实的基础。 1.指标统计方法与来源格式 2.数据来源和收集途径 3.数据搜集工具和手段 4.数据表的规划和设计 5.数据的有效期和保鲜 6.将目标和KPI相连 四、竞争分析 企业总是在竞争中壮大，如果能提前预知竞争对手的信息和策略，企业更容易成功。 1.市场竞争的四个层次 2.如何界定竞争对手 3.竞争对手数据收集 4.需求的交叉弹性 5.品牌转换矩阵 6.行业竞争力分析 7.竞争分析矩阵 五、常用分析方法 数据分析需要有实际的方法和手段，以下的方法将贯穿在本课程中进行学习和演练。 1.方差分析 2.时间序列分析和对比分析 3.频数分析 4.多业务条件动态分类汇总 5.可视化分段与结构分析 六、市场调查与置信度分析 市场调研是合法获取数据的重要来源，也是快速了解市场反应的途径，本节讨论市场调查的策划和统计方法。 1.如何策划一次市场调查 2.常规调查方法和网上调查方法

销售数据分析内容

销售数据分析从以下方面考虑 一、下月初将做以下分析内容 1、账款分析（财务提报的当天出具分析，预计7月2日） 通过账款分析，清楚的知道逾期账款的金额，分析异常账款（异常区域账款、异常业务员账款、异常客户账款），对与异常账款需要业务给出预计回款时间，到期未回款的应写书面说明，视情况采取相应的不就措施. 2、库存分析（在大区提报库存的当天出具分析预计每月1日完成） 通过库存报表分析各个区域及各个客户的库存周转情况，对于库存周转小于30天的客户则要分析为什么买的的不好，不仅要处理库存，更要结合当地的市场跟客户情况分析并找出滞销客户的滞销产品包含那些（需要业务员的协助完成）。 3、销售数据分析（根据销售数据库统计分析） 1）整体销售数据分析） A、做比较找出影响销售利润下降的主要原因(是销量？价格？还是产品结构？费 用？)(5日之前出具） 销售量与销售额做比较，如果销售额大于销售数量是否说明产品的平均价格提高或是产品结构的增加，如果反之，是否说明市场容量在增加？ B、销售达成（每月2日） 2）产品结构分析 与上期比较通过产品分析可以看出现在的销量较好的主导产品和增长行产品.并找出异常产品，异常产品的异常区域（每月2日） 3）区域分析 区域的销售占比，每个区域的产品占比，并于上月做对比.找出异常区域 ，异常区域的异常产品. （每月2日） 以上通过图表及简单的文字描述 二、后期食品部销售分析的发展方向 1、新品上市后，各渠道铺货铺货情况 2、全品项上市后，分析各个区域中各个品项中毛利率及销售占比（库存周转），如果进行经营调整实现更大更好的利润. 3、全国重点系统（客户）分析，特别是全国性的系统的终端分析.（预计7月份分析麦德龙的销售情况） 4、价格对产品对区域的影响，各个区域各个产品最适合的价格带.为销售决策做依据. 5、月度促销分析的完善（需要区域经理的配合）（预计7月份完善）

2017阿里巴巴年度零售情况分析

2017阿里巴巴年度零售情况分析

“2017年已划上句号，2018崭新的一年已经开始！根据数据统计显示：2017年阿里中国零售平台GMV规模达46350亿，同比增长30%。其中，天猫跟淘宝网分别达到21090亿及25260亿，同比分别增长43.9%及20%！ 数据来源：云观咨询、中商产业研究院整理 受益于中国电子商务的高速发展，阿里巴巴中国零售平台近几年在自身基数已经非常大的情况下GMV还保持着相当不错的增长！并且能在2016年以21%的增幅处于最低谷的时期，还能够快速调整过来并在2017年交出近30%的增长成绩，GMV突破4.5万亿，实在不易！ 同期中国社会消费品零售总额2016年约33.23万亿，2017年预估约36.65万亿增长约10.3%，阿里中国零售平台GMV增长领跑社零近3倍，占比社零约12.6%！预测阿里巴巴将在2019年底完成1万亿美元的目标

数据来源：云观咨询、中商产业研究院整理 在2012年1月阿里将原来的淘宝商城正式更名为现天猫的时候，这将注定是中国电子商务尤其是B2C发展历程当中重要的一件大事！同时天猫也迎来了高速发展的黄金时期，五年时间，由2000亿到2万亿规模翻了近10倍！ 在2016年短暂的增长低谷后，2017年加紧大力完善菜鸟网络，发力天猫超市等，补足了以往短板的物流板块，从而2017年消费电子及快速消费品等品类得以爆发增长，再加上新零售模式软硬件的进一步完善，线上线下系统等对接的进一步成熟，唤醒了服饰等传统龙头品类的第二春，多方面发力从而拉动了2017年整体44%的增长！ 天猫自身体量首次突破2万亿大关，并且占比阿里中国零售平台整体份额由2012年的22.6%升至2017年的45.5%，如不出意外2018年天猫就将占据半壁江山！

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