服装行业数据分析专家岗位要求
数据专家核心工作内容
职责内容:
1、店铺商品进销存数据报告，货品权重调整；
【特别备注】权重调整的意思就是，比如，连衣裙A款好卖，那就调整A款进货量，反之亦然。
2、竞品和市场大数据报告，对市场炒作数据敏感；
【特别备注】电商行业一定存在炒作！阿里指数现在就跟股票分析系统一样。要先从百度指数、京东、微商、阿里批发等不同阵地观察市场商品走势，跟好潮流，对成功的炒作有高度敏感度，及时上车（老司机带路），顺水得利。新品上市，要第一时间捕获市场信息，还要偶尔在一线服装市场（如十三行中高端、沙河爆款）采集热款，并作该款式的分析数据（PPT+EXCEL）
3、店铺货品数据和销售表单数据汇总
【特别注意】不要把这项工作理解为盘亏盘盈，因为这是文员的工作。花大价钱找数据专员来做市场数据，不是让他们去盘点的，而是让他们学会做数据汇总，并从中得出有用的结论。（具体什么结论？其实汇总分析的一个过程，把一串看起来杂乱无序的数据，做成一目了然的结论性数据，具有说服力的数据）
5、对公司运营现状做常规分析表
【特别备注】这个属于杂类分析表，根据不同企业需求，在数据分析范围内做报告。这一项功能以主动为主，一般要求数据专家对单个关键词、聚划算、优惠平台、活动、淘宝客、赚客群、线报圈、意向群体，甚至是企业人员状态做一个结论性分析。
6、具备炒作和文案屠杀能力（激发技能）
【特别注意】数据本身的价值来自于它的导向化。如果你拥有数据分析能力，却不能结合运营手段去使用它，不能利用这个数据去加入市场的热战中，那这个数据就很有局限性。数据只是手段，不是目的。数据分析的最终目的是加入电商大屠杀的鏖战中，并保持清醒——数据能够做到旁观者清。
服装行业大数据解析
服装行业大数据解析-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
2015年服装行业大数据解析 本文导读：一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业 一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业生产情况
2015年服装行业规模以上企业产量累计增幅情况 2、内销总量持续扩大 2015年1-11月，我国服装产量前五名广东、江苏、福建、浙江和山东省服装总产量达202.75亿，同比增长2.17%，五省服装总产量占全国总产量的比重为72.72%。2012年以来，五省服装总产量占全国总产量的比重一直保持在72%—75%，传统服装生产大省对全国服装生产的稳定器作用十分明显。 五大省服装产量与全国服装总产量 2015年，我国服装类商品零售总体实现平稳增长，内销总量继续扩大。国家统计局数据显示，2015年1-11月份，社会消费品零售总额272296亿元，同比增长10.6%；其中，限额以上单位商品零售额119185亿元，增长7.8%；服装类商品零售额累计8488亿元，同比增长9.6%。
数据分析师岗位的职责
数据分析师岗位的职责 数据分析师需要使用数据库技术和统计分析软件，对企业内外部的业务数据进行处理、清洗和分析。以下是小编整理的数据分析师岗位的职责。 数据分析师岗位的职责1 职责： 1.每日统计退货商品明细，周报退货分析至上级，后期跟进采购部处理进程以及结果; 2.每日统计产品未发货信息，在途信息，到货信息，并核算各销售渠道的出货数量，建立单品的出入库明细账，据此将存在滞销风险的商品，断货风险的产品及库存或销售异常的产品日报至上级并提出有效性解决方案，与市场营销部采购部仓储部共同商讨处理方案，后期跟进处理进程以及结果; 3.周报供应链健康情况：资金占比分布，库存状态，供应商风险; 4.日跟踪订单计划出货，实际发货，收货反馈的情况，与其他部门沟通查明3者的差异原因，记录并日报反馈至上级;
5.日跟踪订单入库付款情况，将情况日报至上级; 6.协助上级进行资金链管控工作，周统计物流发货计划，与采购部沟通进行未来应付账款预估; 7.协助上级进行财务审核等工作。 任职要求： 1、本科及以上学历(计算机、金融理学、统计学、应用数学、数据挖掘专业优先),有2年以上数据分析、数据挖掘相关工作经验优先; 2、有独立进行数据分析项目，特别是电商行业数据分析的优先考虑; 3、具有较强的数据分析能力和严密的逻辑思维，擅于通过数据分析发现业务规律; 4、具备较强的抗压能力，能接受加班工作，拥有自主学习能力，乐于接受挑战，保密意识强; 5、具备较强的沟通能力以及工作主动性，能协调带动团队共同努力; 6、熟悉Java或其他编程优先考虑。 数据分析师岗位的职责2
1.使用SAS、R、SQL、Tableau、VBA等编程语言和软件，查询、整合商业数据，截取合适样本，探索使用数据分析技术，开发各类统计模型，如：回归分析、决策树、聚类分析、主成分分析、因子分析、生存分析、随机森林、神经网络、遗传算法、社交网络、时间序列、模拟优化，等等，并以之进行客户细分，用于支持商务决策; 2.与市场策略和运营部门紧密合作，运用模型和客户细分结果，分析客户在特征和行为模式上的优劣态势及未来潜力，基于分析结果，为各种不同目的和规模的市场推广项目设计参与客户名单、测试、方式、奖品及渠道，并根据客户预期价值进行项目投资成本分析; 3.对各类市场项目进行跟踪报告和总结性收益与成本分析，得出合理结论，指导未来市场项目的优化; 制作数据汇总、模型开发、商务分析等各类报告，对报告进行可视化处理，制作生动的图表和演示文稿，向内部用户推介模型与分析结果; 4.保持内部客户沟通渠道畅通，无遗漏地回答内部客户提出的关于模型开发、分析结果和报告的各类问题，主动发掘并收集客户需求，经过分析讨论，转化成为有效开发项目;
美国服装行业分析报告
2017年美国服装行业分析报告 报告由上海腾道独家原创 数据来源：Avention官方数据库 上海腾道作为一家商业数据公司，深知当前中国市场数据分析报告内容缺失，很多行业公司对市场、行业、竞争对手都没有准确的数据分析和宏观的概念，对市场的进入趋于盲目。基于此，上海腾道在此利用自身强大的大数据库，免费开放相关市场和行业数据分析报告。 腾道希望通这些免费数据行业报告，能让各位对相关行业又深入的数据化的宏观了解，并为相关决策提供参考。腾道将陆续免费公布不同市场和行业报告，敬请关注！各位也可留言告诉我们希望看到什么行业、什么地区的行业报告，我们将尽最大努力给大家做出呈现。 本行业报告为2017年美国服装行业预测分析报告。分析调用了2012-2016年度数据，深度阐述了美国服装行业进出口发展的现状以及对2017-2021年的市场分析和预测。 一、强调 预计美国2021年的服装需求将达到959亿美元，比2016年的875亿美元增长1.9％。预计可支配收入水平的上升有望提振消费者信心，刺激服装采购。 预计2021年最大的上衣需求将达到334亿美元。由于国外劳动力成本上涨的推动，更换采购和服装价格上涨预计将维持对细分市场的需求。 预计到2021年，内衣和睡衣的销售额将以每年2.3％的速度增长，这是所有离散细分市场中增长最快的。销售以性能材料为特色的高价产品将支持收益。 美国2016年服装净进口额为789亿美元，当年进口占94％，出口占34％。2016年，领先的美国服装供应商包括PVH公司（PVH），Ralph Lauren公司（Ralph Lauren）和VF公司（VFC）。
图1|美国服装需求的主要趋势，2016-2021 二、市场环境 （一）历史趋势 美国服装需求在2016年达到875亿美元，在2006-2016年期间平均每年增长0.2％。服装市场本质上是周期性的，因消费者消费活动而波动。虽然服装构成了基本的必需品，但在经济困难和高失业率时期，消费者购买廉价商品和更换服装的频率较低。但是，服装产品的生命周期相对较短，时尚潮流不断推动销售。另外，市场经历季节性趋势;例如，第四季度的假期和第三季度的返校购物促进了零售销售。 在2006-2016年期间，通过相对便宜的进口提高市场渗透率，对价值需求产生了下行压力。材料成本上涨（如2010年和2011年棉花价格大幅上涨）以及海外劳工（例如中国十年来两位数的年均工资增长）开始抵消了这一趋势。另外，消费者对新型消费品（尤其是智能手机和平板电脑等）的消费者可支配收入的竞争日益加剧，这使得整个十年的服装需求都受到影响。
金融数据分析师的岗位职责.doc
金融数据分析师的岗位职责 金融数据分析师负责为公司处理客户的相关工作，并协助经理的工作事务。下面是我为您精心整理的金融数据分析师的岗位职责。 金融数据分析师的岗位职责1 职责： 1.定期整理交易数据，向上级领导账户分析结果; 2.按照要求进行技术和基本面规律的分析，进行数据的搜集及整理; 3.严格执行公司各项制度，配合部门领导有关工作; 4.负责为客户提供完善的理财计划及信息咨询; 5.遵守公司的各项管理制度，承办领导交办的其他工作。 要求： 1、对金融经济知识感兴趣，希望踏足金融圈的; 2、有无经验亦可，金融专业以及具有操作经验者优先考虑; 3、有较强的学习能力，公司提供完善免费的交易培训; 4、有求知欲，有集体荣誉感，有上进心，有赚钱的信心和欲望; 5、有冷静的头脑与不被别人影响的判断力，能够坚持己见。 金融数据分析师的岗位职责2 职责： 1、负责为客户提供专业的投资理财、外汇信息分析研究;
2、负责公司外汇业务分析及上市报表管理; 3、负责对外汇行业的信息管理系统进行业务系统分析; 4、负责对外汇进行业务管理和分析，提出优化管理流程的策略或建议; 5、负责跟踪宏观经济发展动态，寻找投资机会; 6、配合销售人员进行市场营销和客户培训。 岗位要求： 1、中专及以上学历，经济、金融等相关专业; 2、具有金融分析投资经验，有分析师执业资格者优先; 3、具有丰富的金融基础理论知识，善于进行行业研究和挖掘; 4、熟悉外汇股票公司决策流程和各个交易管理系统; 5、具有较强的逻辑思维能力、创新和钻研精神; 6、具有很强的文字表达能力和金融分析能力; 7、具有很强的工作责任心和团队精神 金融数据分析师的岗位职责3 职责： 1、协助分析师搜集行业相关信息，为相关需求者提供更准确的信息。 2、协助部门经理完善部门管理制度。 3、协助数据分析师进行演讲讲座，定期为需求者讲解金融二级市场最新趋势，以及对需求者进行交易分析 4、对基本面、技术面进行分析研究，给出行情走势分析和判
数据分析部岗位职责
数据分析部岗位职责 【篇一：数据分析工作职责】 数据分析工作职责 做出有质量、有价值的数据统计分析，并在加强管理，提高经济运行质量等方面为公司降低风险、提高收益。 —、完善基础，不断提高综合分析能力 1、为人正直、责任心强，作风严谨、工作仔细认真，具备良好的职业道德素养 2、有较强的需求分析能力、逻辑推理能力、沟通协调能力 3、遵守公司数据统计分析工作的规范管理，不虚报，不舞弊，不弄虚作假 4、熟练掌握并操作microsoft office word、excel、ppt, 熟悉erp 软件各报表数据整合 5、做好工作重心的转移, 服从公司安排协助其他部门工作 6、熟悉公司运作对各部门的数据统计分析工作给予支持配合 7、编报各类统计数据分析报表，整合汇总、综合分析，按时为上司提供可行性的报告 二、工作细责 1、制定货品供应链（采购、配货、仓储、零售、分销、核数等）分析报表及便捷运用模板 2、规范整理各相关部门报表数据库，制定老板报表 3、每天根据信息反馈，核对各仓库及店铺仓储变动表进行校正并提供分析报表 4、每天根据信息反馈，提供各店铺及个人销售情况分析报表 5、每周根据信息反馈，提供店铺及个人销售情况和销售业绩分析报表 6、每周根据信息反馈，提供畅、滞销款报表分析或库存整改建议分析报告 7、每两周根据信息反馈，提供各门店及渠道配货报表或建议分析报告 8、每个月根据信息数据综合分析，为公司各部门制定计划指标提供数据根据 9、每三个月根据信息调查反馈，制定各区域消费群体消费情况数据分析图表
10、每六个月做综合性总结，为公司及各部门改进发展规划提供分析数据图表 11、年底为公司年总结提供各项分析数据汇总制定公司当年综合多元分析数据图表， 12、经上级批准分析指定部门的信息数据需求，支持项目决策分析并协助风险价值评估 13、经上级批准协助参与渠道开发的调研分析及评估 三、优化数据，不断提高分析作用价值 1、收集各项指标，建立相应明细报表及综合分析统计报表, 2、完整统计数据，按时更新，并挖掘利用 3、建立统计数据的多元组合 4、统计分析数据透视功能的改进提高 5、结合公司实际发展和部门发展的合理便捷运用统计数据 四、开拓进取，不断提高统计分析水平 1、发挥统计分析创新意识和应用范围 2、统计分析要注重方式方法 3、统计分析要科学的联系实际发展 4、从分析过程中发现问题，提出改进或建议 【篇二：数据分析员岗位职责及绩薪模式】 1 2 【篇三：数据分析专员岗位职责】 数据分析专员岗位职责
服装企业运营的数据分析
服装企业运营的数据分析 数字与服装企业的运营有何密切关联呢？服装的商品管理是否需要数字的分析与支持呢？最令人头疼的 服装库存可否用数字控制？ 其实，目前越来越多的服装企业已经开始敏锐地发现，在企业的商品运营管理中，数字的运用分析起着非常重要的作用。通过对运营中数字的分析以及其规律的掌握，可以有效地规范服装企业的运营管理、及时掌控零售终端店铺、提升销售的针对性和有效性、以及产品正常生命周期内降低库存积压。 中国很多服装企业花费了几十万甚至上百万的费用，建立数据信息系统，希望通过此信息系统掌控终端的销售，以便更有效、更具针对性地提供商品，合理控制服装库存。 但服装企业运用信息体系进行数据分析的现实状况却不容乐观，事实上，绝大部分服装企业在信息体系的建立上是具备“硬件”形式，而没有真正将采集到的数据转化成信息，然后提炼成问题反馈，最后形成及时处理的决策。因此，这样的建设无疑是“形同虚设”，化了冤枉钱！而没能有效反馈销售过程的问题，及时控制库存和管理商品。 例如，笔者曾经辅导了深圳一家知名的服装企业，这家企业的老总有比较超前的经营眼光，在2002年便花费巨额的费用，引进建立了ERM数据采集与信息应用体系。但实际运用了一年半后，仍然没有有效地运转起来，反而耗费了无数的人力成本，最后，老总只能将问题的根源归结在这套软件系统。 还有一种现象，经常在服装企业或服装经销商中出现。在季末清理库存产品的时候，我们经常会发现库存产品中，有很多产品是当时特别畅销的款式。 究其原因，一套好的信息系统还需要一个好的、有效、合理的系统分析方法来进行，才能达到最终企业所需要的效果。这就好比：给你一台电脑，教会你如何使用，但没有就是没有给你怎样练习打字的方法，因此，你仍然不会打文章。 众多的信息软件企业，可以根据服装企业的运营状况的不同，设计信息管理流程，同时也提供使用这套软件的操作方法，但不提供当数据采集后，面对这一张一张的数据表格该如何分析？数据间有什么关联性？这些数据反映了什么问题？数据的分析可以看出服装销售的什么规律？等等，这一系列的问题分析。而只有以上的分析得出客观的结果，才是服装企业建立信息系统的真正目的所在。 例如：在12月中旬的时候，当我们看见江苏省某店铺销售和库存报表记录的数据是：某款厚型棉服还有315件，销售速度是3件/天。那么，根据该棉服的生命周期，在季末时，该店铺的库存是多少呢？ 分析计算：江苏省冬季棉服结束销售的时间段基本上在1月中旬，也就是说，该棉服的正常生命周期约25天，按照目前的销售速度，25天╳3件=75件，在25天的后续时间内，销售的实际速度会逐步减缓，必然会出现的库存约240件。为了缓解库存，销售人员则要计算出，如果不积压库存，必须在正常生命周期内厚棉服的销售速度是12.6件/天，并且前10天的销售速度应在此基础上还要提升35%—40%。当然销售人员要开始采取积极的营销措施，对该款式进行促销，以便减轻库存，减少利润的损失。 对已采集的数据进行系统化和专业分析，必须由具备丰富的服装实际销售经验和数据敏锐度以及严谨的逻辑思维分析能力的人员进行，并且要提前对相关分析人员进行系统和专业分析技巧的培训。这样，才能让一套先进的信息系统真正发挥它的效用，有针对性地合理控制服装的库存，从而降低企业的成本、提升利润。 可见，有效控制服装库存，合理管理商品的流转，关键还在于对商品系列数据采集后的系统、专业分析。
服装行业大数据解析
2015年服装行业大数据解析 本文导读：一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11 月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业 一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35 亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业生产情况 2015年服装行业规模以上企业产量累计增幅情况
2、内销总量持续扩大 2015年1-11月，我国服装产量前五名广东、江苏、福建、浙江和山东省服装总产量达202.75亿，同比增长2.17%，五省服装总产量占全国总产量的比重为72.72%。2012年以来，五省服装总产量占全国总产量的比重一直保持在72%—75%，传统服装生产大省对全国服装生产的稳定器作用十分明显。 五大省服装产量与全国服装总产量 2015年，我国服装类商品零售总体实现平稳增长，内销总量继续扩大。国家统计局数据显示，2015年1-11月份，社会消费品零售总额272296亿元，同比增长10.6%；其中，限额以上单位商品零售额119185亿元，增长7.8%；服装类商品零售额累计8488亿元，同比增长9.6%。 11月限额以上单位服装类商品零售额 不同渠道销售表现迥然不同。服装线上渠道销售快速扩张，各电商平台和垂直电商已经成为服装内销的重要渠道，并对传统线下销售起到补充和一定程度
最新数据分析员工作总结
数据分析员工作总结数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析。下面是出国留学网的先、编为大家精心整理的“数据分析员工作总结”，供大家阅读!希望能够帮助到大家!篇一：数据分析员工作总结在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。 一、虚心学习 努力提高网店数据分析方面的专业知识作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。 但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感
情。 二、踏实工作 努力完成领导交办的各项工作任务三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作 1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。 4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6、配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7、完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。 三、存在的不足及今后努力的方向 三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，
中国电商行业大数据分析报告
2016年中国电商行业大数据分析报告
研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的%，网购用户渗透率达到%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况
数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状
随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点
女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力%%）。 80后、90后为零食网购主力：从休闲零食网购消费者年龄分布来看，28-38岁消费者占比%，18-28岁消费者占比%，年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场，消费能力也已承受。即将进入社会的90后，消费更具冲动型、超前性，见识未来的生力军。 白领为零食电商消费的主要人群：休闲零食电商的手中人群职业分布较广，不仅有白领人士、事业机关人员，还有自由职业者，家庭主妇及退休人员等。因此，市场对食品电商的产品需求多元化，长尾效应明显。其中，白领人士是零食电商的最主要消费者（47%），性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。 生鲜电商 1、产业综述
数据分析师岗位职责
数据分析师岗位职责 【篇一：数据分析员岗位职责及绩薪模式】 1 2 【篇二：数据分析师职位要求】 做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 2）掌握一到二种数据分析工具； 3）良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。 数据分析师的职位体系 在传统行业中，数据分析更多存在移动、银行、超市等行业，在这些行业中你才会偶尔听到数据分析师这个职位，也许更多是听到数据挖掘工程师、数据建模师。在中国也许只在电信的项目中，才会存在真正的意义上的数据挖掘。 数据行业从广义上讲可以分为以下几个职位： 1、数据分析师 更注意是对数据、数据指标的解读，通过对数据的分析，来解决商业问题。主要有以下几个次层次： 1）业务监控：诊断当前业务是否正常？是否存在问题？业务发展是否达到预期（kpi）？如果没有达到预期，问主要问题在哪？是什么原因引起的？ 2 ）建立分析体系：这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业务也相对比较熟悉，更多帮 业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。例如：营销活动。分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从
而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而 及时做出营销活动调整。在营销活动，应该如何进行活动效果评估。 3）行业未来发展的趋势分析：这应该是数据分析师最高级别，有的 公司叫做战略分析师/商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高，在行业、宏观的层面进行业务分析，预测未来行业的发展，竞争对 手的业务构成，帮助公司制定战略发展计划，并及时跟踪、分析市 场动态，从而及时对战略进行不断优化。 主要技能要求： 数据库知识（sql至少要熟悉）、基本的统计分析知识、excel要相 当熟悉，对spss或sas有一定的了解，对于与网站相关的业务还可能要求掌握ga等网站分析工具，当然ppt也是必备的。 2、数据挖掘工程师 更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一 个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。例如：聚类分析，通 过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析，对会员进行分类，对不同的类型的会员建立相应的profiling，从而更好的理解会员， 知道公司会员是到底如何？高、中、低低价值的会员构成，既可以 后期各种会员的运营提供指导，提高活动效率，可以指导公司的营销，例如广告的投放策略。以及用于公司各种战略的制定。 主要技能要求： 1）数据库必须精通。很多时候，你模型的数据预处理，可能完成在 数据库里完成，你用到的数据库技巧更高。 2）必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法，例如： spss/celementine、sas/em等，当然如果你会一、二款开源软件，并会写一些程序代码那是最好的，大公司都喜欢用开源的软件，例如：r、weka。 3、数据建模师 当然二者有一个共同之处都是，针对很具体的问题，都是会解决某 个具体问题，例如：营销反应率，你就可能历史的邮箱、短信的反 应情况，来建模型进行预测，从而提高邮件反应率，或者减少对用 户来说的“垃圾”邮箱，提高用户体验。所以从掌握的技能上讲，这 二者就有很大的区别，数据建模师其实很少会提到算法这个词，更 多说使用什么模型，有感觉吗？但是从实务界来看，这二个模型越 来越没有明确的分工，一般来说都会二个职位的人都会去学习对方
服装行业数据分析专家岗位要求
数据专家核心工作内容 职责内容: 1、店铺商品进销存数据报告，货品权重调整； 【特别备注】权重调整的意思就是，比如，连衣裙A款好卖，那就调整A款进货量，反之亦然。 2、竞品和市场大数据报告，对市场炒作数据敏感； 【特别备注】电商行业一定存在炒作！阿里指数现在就跟股票分析系统一样。要先从百度指数、京东、微商、阿里批发等不同阵地观察市场商品走势，跟好潮流，对成功的炒作有高度敏感度，及时上车（老司机带路），顺水得利。新品上市，要第一时间捕获市场信息，还要偶尔在一线服装市场（如十三行中高端、沙河爆款）采集热款，并作该款式的分析数据（PPT+EXCEL） 3、店铺货品数据和销售表单数据汇总 【特别注意】不要把这项工作理解为盘亏盘盈，因为这是文员的工作。花大价钱找数据专员来做市场数据，不是让他们去盘点的，而是让他们学会做数据汇总，并从中得出有用的结论。（具体什么结论？其实汇总分析的一个过程，把一串看起来杂乱无序的数据，做成一目了然的结论性数据，具有说服力的数据） 5、对公司运营现状做常规分析表 【特别备注】这个属于杂类分析表，根据不同企业需求，在数据分析范围内做报告。这一项功能以主动为主，一般要求数据专家对单个关键词、聚划算、优惠平台、活动、淘宝客、赚客群、线报圈、意向群体，甚至是企业人员状态做一个结论性分析。 6、具备炒作和文案屠杀能力（激发技能） 【特别注意】数据本身的价值来自于它的导向化。如果你拥有数据分析能力，却不能结合运营手段去使用它，不能利用这个数据去加入市场的热战中，那这个数据就很有局限性。数据只是手段，不是目的。数据分析的最终目的是加入电商大屠杀的鏖战中，并保持清醒——数据能够做到旁观者清。
数据分析部职员岗位职责
数据分析部员工岗位职责 文件编号(2009)-GW-XZ-0012 文件页数第1页／共4页 文件版本 1.0颁布日期2010-1-11 类型 ■岗位职责 分发范围 区域：公司（如：华南事业一部、华南事业二部、华东事业部、华北事业部、 配送 事业部、空运事业部、一邦速递事业部、山东大区等，要求相对具体）部门：公司（如：各职能部门、各操作中心、各营业部门等，要求相对具体） 文件修订履历 №修订日期修订条款文控签章 编制张绍来审 核 陈俊霖复 核 袁新生批 准 石浩文
一、目的 贯彻执行数据分析部的部门职能与本职岗位职责，按时完成部门经理安排的工作任务，配合其他相关部门的工作。 二、基本信息 （一）岗位名称：营销管理中心数据分析部 （二）所属部门：营销管理中心 （三）岗位等级：职能岗位第3级 （三）直接上级：数据分析部经理 （四）直接下属及人数：0人 （五）间接下属：0人 三、岗位工作关系 （一）内部关系：配合本部门经理工作，针对数据分析与经营管理中心、经营线等部门的沟通。 （二）外部关系：无。 四、职位概要 数据统计、分析、研究；客户管理。 五、岗位职责 具体的工作职责内容 （一）预测 a 寻找历史经营轨迹，制定适合公司预测方法 b 预测未来发展情况，根据预测结果制定指标 c 制定月度、季度、年度销售计划并评估经营情况 （二）研究 a 研究公司阶段急需改善项目 b 形成研究报告、提出可行性解决方法 c 推广研究结果，理论运用到实际 （三）统计
a 统计关键销售完成情况，建立经营数据库 b 制作日报、周报、月报、季报及年报 c 促销方案评估、进度跟踪及奖金计算 d为经营单位提供数据支持及技术指导 （四）分析 a 定期完成综合及专项分析 b 挖掘问题，进行数据论证，寻找改善点 c根据分析结果、为公司决策提供数据依据 （五）客户管理 1 协议客户、佣金客户、应收账款客户、合同客户过程管理 2 对接财务部门，找出问题客户，指导经营部门持续改善 3 形成周报和月分析，总结此类客户经营情况 （六）完成上级领导交代的其他事项。 六、工作权限 无 七、任职资格 （一）教育背景：统计、数学大学本科及以上 （二）培训方向：无 （三）工作经验：无。 （四）知识技能：了解经营与运作操作流程、数学、统计等相关专业。 （五）个人素质：数据敏感、逻辑严谨。 八、职位发展方向 进一步熟悉公司经营运作操作，提高数据分析能力，往部门管理者方向发展。 九、工作环境 总部办公，办公环境安静舒适。 九、附录
服装行业的数据分析
服装行业的数据分析 数据分析都分哪些？ 我讲的数据分析，绝对不是指简单的停留在制作层面上的EXCEL操作技术，而是针对数据分析的这个工作的内容，进行讲解； 首先，数据分析分析什么？在服装行业，数据分析基本上都是围绕商品的进、销、存数量、金额来作为基础，以得出结论性的数据结果，包括进销存分析、周转分析、单店销售分析、商品的价格、色彩、品类等等几乎能够掌握的元素，都可以作为单独分析的对象。其次，数据分析的作用是什么？当然是为了使品牌经营更加透明化，使各个运作环节都能够用数据来衡量，大到服装企业，小到个体门店，都离不开数据，甚至依赖数据。 说了不教你怎样做表格，因为那个玩意儿百度一下一堆，而且实用性极高。我把数据分析分为三类，三种级别： 初级：只懂数据逻辑，会做数据表格，数据准确率100%，文员水平； 中级：具备初级的基础上，懂数据，能够看懂每个数据分析结果，分的出好坏，也就是会分析； 高级：不仅会做、会分析数据，还能够总结数据结果，对于数据结果背后隐藏的各种因果关系都能够准确把握，并且针对问题有改进方法，针对好的一面有总结推广措施。 怎样做数据分析？——非技术而重能力 说到这儿，不得不说我遇到太多的数据分析人员，做完表格往上司或者老板桌子一放，完事儿！这样不好，因为并不是所有的老板都看的懂数据，而且数据逻辑并不是每个人都一样，至少你的数据来源，分析逻辑，制作方法，公式应用，老板肯定不知道，你得说明白，所以要想把这事儿说明白，就得做一份数据分析报告吧？ 这份报告得讲究一些吧，表格都做的这么认真，那分析报告得精细吧？ 分析目的——你做这个表格的目的或者是作用是什么； 数据来源——你得把你的数据来源说清楚吧，比如从哪里获取的，日期（起止日期）、取数范围（比如说华东区10家店14年春季新品进销存数据）； 分析逻辑——通过什么来得到什么（比如通过对库存与销售的对比分析，得到存销比数据，检验该地区的货品周转情况）； 关键结果——你分析的关键数据结果是什么，得到什么样的结论（每个结论都必
中国电商行业大数据分析报告
中国电商行业大数据分析报告研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的14.9%，网购用户渗透率达到64.0%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况
数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状
随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点 女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力62.29%vs37.71%）。
如何利用销售数据分析提升服装店销售业绩
如何利用销售数据分析提升服装店销售业绩 【销售数据进行分析的意义】 为什么要对销售数据进行分析? 一、了解市场需求 二、针对性的配送货品 三、有利于主动调货 四、预测市场需求 五、计算安全库存 五、提前追单补货 六、提前进行促销（调价） 重要销售数据 一、每日销售总金额 二、每日销售总数量（销售频率） 三、每日库存量（单款、总量） 四、库存与销售的比例（库销比） 五、单款销售期（单款总量\销售频率） 六、销售尺码比例（单款、总量） 七、款式类别比例（上衣、裤、裙、套装）
八、款式大类比例（婚庆、礼服、生活装\男装） 九、季节款销售周期 十、7、15、30天分析 辅助数据 一、特价产品库存量 二、追单入库周期（平均、单款） 三、运输周期 四、气候、温度 五、商场活动、促销活动内容、时间 六、畅销款面料库存量 商场销售80-20原理 一、20%多的款式产生80%左右的销售； 二、近80%的款式只产生20%左右的销售； 三、重点关注20%左右的款式货品； 四、专卖店加10%的比例 新款铺货分析
一、首单裁剪量、裁剪码比； 二、入库进度、日期； 三、主推款与试销款(形象款)； 四、气候与铺货顺序； 五、补货距离与时间； 六、商场销量和挂杆量； 补货分析 1、日销售报表（款、码、色）； 2、补码、补色； 3、市外补货分析到一周； 4、市外补货预计一周销量； 5、补货调动次序：库房----市内----外埠 调货分析 1、一周不动的款（看气候减量）； 2、二周不动的款（看气候调回只留样）； 3、三周不动的款（全部调回） 4、一月内各地基本不动的款（申请调价）；
数据分析师岗位的工作职责精选
数据分析师岗位的工作职责精选 数据分析师需要根据网站的架构和逻辑，对分类页面和商品单页的用户行为进行统计分析，对站内搜索行为作分析统计，对品类，页面内容的改进做指导。以下是小编整理的数据分析师岗位的工作职责精选。 数据分析师岗位的工作职责精选1 职责： 1.对运营数据进行监控分析，根据数据情况快速有效的定位问题并提出解决方案; 2.对所运营的内容进行深入思考和分析，相关数据的收集、整理，形成专业分析报告和实施建议，并提供数据分析支持; 3.完善数据分析标准体系与分析模型，并向业务人员提出需求; 4.整理分析营销运营指标，量化指标，搭建多维数据，分析用户****、行为路径、转化率等运营核心数据，给各职能人员提供数据反馈和建议;
5.理解业务运作逻辑，利用数据分析手段，及时发现业务流程中存在的问题，进行原因分析，提出解决方案并与业务人员沟通达成共识; 6.从业务运作视角出发，对数据监测系统进行功能优化，通过各类数据分析发现业务趋势，输出公司所需的报告，反馈至各业务人员进行落地。 任职资格： 1.计算机、统计学、会计、数学相关专业本科及以上学历; 2.熟悉数据库基本编程及SQL语言，熟悉海量数据处理和性能优化; 3.熟练使用Python语言中Pandas数据分析包; 4.较强的数据处理能力，熟练操作Excel，掌握Access等数据处理工具，以及其他Word、Powerpoint等Office办公软件; 5.具有1年以上咨询公司、运营商经营企划/数据分析等相关工作经验; 6.掌握数据分析基本流程，要有敏锐的数据感觉，良好的快速学习吸收能力。 数据分析师岗位的工作职责精选2
BI数据分析工程师岗位职责范本
岗位说明书系列 BI数据分析工程师岗位职 责 （标准、完整、实用、可修改）
编号：FS-QG-14781 BI数据分析工程师岗位职责 BI data analysis engineer job responsibilities 说明：为规划化、统一化进行岗位管理，使岗位管理人员有章可循，提高工作效率与明确责任制，特此编写。 高级BI数据分析工程师职责描述: a)参与项目前期的需求沟通及报告设计; b)参与数据库层级的模型构建的讨论，沟通及设计; c)独立完成前端报告的开发; d)独立完成报告模型的设计及开发; e)独立测试报告数据; f)对报告进行调优工作; e)对业务提出的数据疑问，独立完成问题分析和快速查证工作; 职位要求 a)全日制计算机系本科毕业(优先软件工程/计算机类/数学类); b)至少精通BI主流的前端报表工具一种
c)擅长开发前端报告，及构建数据模型; d)掌握控制报告的数据权限; e)掌握SQL语言，对编写SQL有一定的兴趣，对报告性能有一定的调优能力; d)具有强烈的责任心，能够承担工作压力;职责描述: a)参与项目前期的需求沟通及报告设计; b)参与数据库层级的模型构建的讨论，沟通及设计; c)独立完成前端报告的开发; d)独立完成报告模型的设计及开发; e)独立测试报告数据; f)对报告进行调优工作; e)对业务提出的数据疑问，独立完成问题分析和快速查证工作; 职位要求 a)全日制计算机系本科毕业(优先软件工程/计算机类/数学类); b)至少精通BI主流的前端报表工具一种
c)擅长开发前端报告，及构建数据模型; d)掌握控制报告的数据权限; 请输入您公司的名字 Foonshion Design Co., Ltd
数据分析员岗位职责
数据分析员岗位职责 1、数据分析专员岗位职责 1.参与建立公司的运营管理体系 2.参与编制运营管理的相关模板、工具、工作指引，并持续改进 3.参与编制计划管理的相关模板、工作指引，并持续改进； 4.根据标准和程序文件的要求，参与制定公司级数据收集的范围； 5.依据收集范围定期进行各类数据资料的收集，并进行统计、整理 6.依据销售计划的数据，统计、整理生产部门月度生产计划，保障生产的顺利进行； 7.依据生产计划的数据，统计、整理物资部月度采购计划，保障采购的顺利进行； 8.参与收集、审核相关部门销售计划，保障销售的顺利进行； 9.定期将各类指标与计划进行比较，找出差距； 10.参与建立考核体系，制定考核方案和考核细则； 2、数据分析专员岗位职责 1、使用淘宝营销工具(直通车/淘客/淘江湖/卖霸/钻石展位/焦点图/店铺街)的经验。 2、负责淘宝店铺及产品在淘宝和互联网的推广，能有效提升店铺及产品的访问量！ 3、制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品访问量、转化率数据进行分析！ 4、使用淘宝各项推广工具进行商品推广，达到销售目标所需要的流量。 5、在论坛上发起一些引人话题性的帖子，吸引点击量。活跃论坛气氛，提高客户黏度。
6、负责各项活动或者品牌的宣传推广方案的设计、讨论和实施； 7、对网上店铺的IP、PV、销量、跳出率、地域分布、转化率等做出专业的数据分析及平时做好竞争对手网站的数据的采集。 8、精通淘宝直通车竞价排名规则，优化竞价关键字。 9、熟悉淘宝内部的各种推广方式（如社区、直通车、淘宝客、帮派）； 10、精通淘宝网营销规则，熟悉淘宝网会员的购物习惯和购物心理； 11、熟悉淘宝网各种营销工具，对站外推广有独到的见解； 12、较强的组织执行策划能力； 13、精通直通车竞价排名规则； 14、有媒体资源，懂PS，懂网页代码，懂软文写作的优先录用。 60; 15、负责淘宝店铺及产品在淘宝和互联网的推广，能有效提升店铺及产品的访问量！ 16、制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品访问量、转化率数据进行分析！ 17、使用淘宝各项推广工具进行商品推广，达到销售目标所需要的流量。 18、负责各项活动或者品牌的宣传推广方案的设计、讨论和实施； 19、对网上店铺的IP、PV、销量、跳出率、地域分布、转化率等做出专业的数据分析及平时做好竞争对手网站的数据的采集。 20、精通淘宝网营销规则，熟悉淘宝网会员的购物习惯和购物心理； 21、有媒体资源，懂PS，懂网页代码，懂软文写作。 3、数据分析工作职责 做出有质量、有价值的数据统计分析，并在加强管理，提高经济运行质量等方面为公司降低风险、提高收益。 —、完善基础，不断提高综合分析能力