店铺数据分析
【店铺数据分析】服装人必备
1、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;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。
2、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。
3、营业时间分析
一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店
率、进店试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间;比如某一时间段这些因素数据非常
集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段，通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。
4、销售与库存对比分析
对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以
及各店销售水平和解决库存能力。我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据
分析管理。
5、老顾客贡献率分析
行销学一个著名的法则叫做20-80法则，在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的销售额，而这其中的20%的顾客即我们的老顾客，特别是持我们品牌VIP卡的顾客。所以对于老顾客的管理是店铺管理中最重要的项目之一。我们需要对老顾客(特别是持VIP卡的顾客)
进行每次的消费登记和统计，并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。有针对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等工作，对老顾客的品牌忠诚度、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升。
6、员工个人销售能力分析
通过员工个人销售能力分析，可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作心态，以便对症下药，提高个人销售业绩。
7、个人销售业绩分析
个人销售业绩分析包含两个方面，一个是每月个人销售业绩，另一个是分时间段个人销售业绩。每月个人销售业绩主要有两个因素构成，一个是个人的销售能力和工作积极性，第二个是个人'抢生意'
的能力。通过每月的个人销售业绩分析，不仅可以看出个人的销售水平和工作积极性，还可以判断出团队协作意识、团结意识和店长的团队协调和管理水平。分时间段的个人销售业绩一般是由店长及时性进行统计和比较的，如某些员工在一段时间内销售业绩出现异常，则可能是该员工的心态存在问题。要及时了解，以改变其心态，从而提高该员工的个人销售业绩。
8、客单价分析
客单价即平均单票销售额，是个人销售业绩和店铺整体销售业绩最重要的影响因素之一。客单价的数据分析和单票销售多件的搭配特点可以判断出员工个人的附加推销能力以及其服装搭配习惯，乃至于可以分析出陈列水平以及订货的货品组合能力、色彩组合能力。对于因导购个人能力而产生的客单价过低，可以通过一定时期的针对性奖励措施来解决，如单票销售满多少金额或达几件给予单票现金奖励，这对于店铺的整体销售业绩提升是有较大的意义的。
【数据分析专业名词注解】
1、SKU：
SKU=Stock Keeping Unit(库存量单位) ，即库存进出计量的单位；以服装为例可以是以件为单位。
2、KPI：
关键绩效指标法(Key Performance Indicator，KPI)，它把对绩效的评估简化为对几个关键指标的考核，将关键指标当作评估标准，把员工的绩效与关键指标作出比较地评估方法。
3、VMD：
我们一般把它叫做“视觉营销”或者“商品计划视觉化”。VMD不仅仅涉及到陈列、装饰、展示、销售的卖场问题，还涉及到企业理念以及经营体系等重要“战略”，需要跨部门的专业知识和技能，并不是通常意义上我们狭义理解的“展示、陈列”，而实际它应该是广义上“包含环境以及商品的店铺整体表现”。
4、VP视觉陈列：
作用—表达店铺卖场的整体印象，引导顾客进人店内卖场，注重情景氛围营造，强调主题。VP是吸引顾客第一视线的重要演示空间。地点是橱窗、卖场入口、中岛展台、平面展桌等。由设计师、陈列师负责。
5、PP售点陈列：
作用—表达区域卖场的印象，引导顾客进人各专柜卖场深处，展示商品的特征和搭配，展示与实际销售商。
品的关联性。 PP是顾客进入店铺后视线主要集中的区域，是商品卖点的主要展示区域。地点是展柜、展架、模特、卖场柱体等。由导购员负责。
6、IP单品陈列：
作用—将实际销售商品的分类、整理，以商品摆放为主。清晰、易接触、易选择、易销售的陈列。 IP是主要的储存空间，是顾客最后形成消费的必要触及的空间，也叫做容量区。地点是展柜、展架等。由导购员负责。
7、增长率：
销售增长率=(一周期内)销售金额或数量／(上一周期)销售金额或数量－1。
环比增长率=（报告期－基期）/基期×100％
8、毛利率：
销售毛利率=实现毛利额/实现销售额*100%。
9、老顾客贡献率：
如果一家店铺一年有50万毛利，其中老客户消费产生毛利40万；新客户产生毛利10万；那么这家店铺的老客户贡献率是80%；新客户贡献率是20% 。
10、品类支持率：
品类支持率=某品类销售数或金额÷全品类销售数或金额×100% 。
11、动销比：
动销比，即动销率。公式为：(一个周期内)库存/周期内日均销量。存销比的设置是否科学合理，一是决定了订单供货是否能够真正实现向订单生产延伸；二是企业是否能够真正做到适应市场、尊重市场，响应订单；三是在管理时库存企业能否真正做到满足市场、不积压、不断档。
12、动销率：
公式为：动销品项数/库存品项数*100%。动销品项：为本月实现销售的所有商品（去除不计毛利商品）数量。库存金额：为月度每天总库有库存的所有商品销售金额的平均值（吊牌零售额）。
13、库销比：
等于(一个周期内)本期进货量/期末库存。是一个检测库存量是否合理的指标,如月库销比,年平均库销比等,计算方法:月库销比,月平均库存量/月销售额年平均库销比, 年平均库存量/年销售额,比率高说明库存量过大,销售不畅,过低则可能是生产跟不上。
14、存销比：
存销比是指在一个周期内，商品库存与周期内日均销量的比值，是用天数来反映商品即时库存状况的相对数。而更为精确的法则是使用日均库存和日均销售的数据来计算，从而反映当前的库存销售比例。越是畅销的商品，我们需要设置的存销比越小，这就能更好地加快商品的周转效率；越是滞销的商品，存销比就越大。
存销比一般按照月份来计算，计算公式是：月末库存/月总销售。计算单位可以是数量，也可以是金额，目前企业多用数量来计算。比如
这个月末的库存是900件，而这个月总计销售了300件，则本月的存销比为900/300=3 个人以为，以金额来计算比较合理，毕竟库存在财务报表上是以金额的形式存在的。
15.售罄率=(一个周期内)销售件数/进货件数
畅销的产品是不需促销的，只有滞销的产品才需要促销。滞销产品可通过售罄率来确定。一般而言，服装的销售生命周期为3个月；如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60％，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定，一般而言，三个月内，第一个月尺码、配色齐全，售罄率会为40～50％，第二个月约为20～25％，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10％。当第一个月的售罄率大大低于 40％时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。
16、盈亏平衡点：
盈亏平衡点（简称BEP）又称零利润点、保本点、盈亏临界点、损益分歧点、收益转折点。通常是指全部销售收入等于全部成本时（销售收入线与总成本线的交点）的产量。以盈亏平衡点的界限，当销售收入高于盈亏平衡点时企业盈利，反之，企业就亏损。盈亏平衡点可以用销售量来表示，即盈亏平衡点的销售量；也可以用销售额来表示，即盈亏平衡点的销售额。
按实物单位计算：盈亏平衡点=固定成本/（单位产品销售收入-单位产品变动成本）；
按金额计算：盈亏平衡点=固定成本/（1-变动成本/销售收入）=固定成本/贡献毛率。
17、波段：
服装企业在店铺上新货的批次，一般人会认为，春、夏、秋、冬四个季节就是天然的上货波段，如果品牌在全国各地有多家店，就要结合当地的气温变化上货。
18、库存周转率：
等于(一个周期内)销售货品成本/存货成本。库存天数=365天÷商品周转率。侧重于反映企业存货销售的速度，它对于研判特定企业流动资金的运用及流转状况很有帮助。其经济含义是反映企业存货在一年之内周转的次数。从理论上说，存货周转次数越高，企业的流动资产管理水平及产品销售情况也就越好。
19：平效：
就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。平效 = 销售业绩÷店铺面积。
20、交叉比率：
交叉比率通常以每季为计算周期，交叉比率低的优先淘汰商品。交叉比率数值愈大愈好，因它同时兼顾商品的毛利率及周转率，其数值愈大，表示毛利率高且周转又快。交叉比率=毛利率×周转率。
21、季节指数法：
是以时间序列含有季节性周期变动的特征，计算描述该变动的季节变动指数的方法。统计中的季节指数预测法就是根据时间序列中的数据
资料所呈现的季节变动规律性，对预测目标未来状况作出预测的方法。掌握了季节变动规律，就可以利用它来对季节性的商品进行市场需求量的预测。利用季节指数预测法进行预测时，时间序列的时间单位或是季，或是月，变动循环周期为4季或是12个月。服装中计算公司是：（每月实际业绩/同期累计业绩）*100% 。
22、连带率：
销售总数量除以销售小票数量得出的比值就称作连带率。连带率 =
销售总数量÷ 销售小票数量（低于1.3说明整体附加存在严重问题）个人销售连带率= 个人销售总数量÷ 个人小票总量(低于1.3说明
个人附加存在问题) 。
23、客单价：
是指店铺每一个顾客平均购买商品的金额，也即是平均交易金额。客单价的计算公式是：销售金额÷成交笔数
科研常用的实验数据分析与处理方法
科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一
(完整版)用数据精细化分析客户群体
淘商们用数据精细化分析客户群体 客户价值是客户关系管理的核心基础，大部分电商80%的销售利润来自于20%的顾客，所以如何找出具有价值的顾客，评估其收益与成本并施以恰当的营销手段对卖家来说至关重要。有价值的客户，可以理解为一个未来为卖家带来的利润，大过于卖家花在其身上的成本的顾客。对客户价值的分析, 必须从客户角度出发。 先客户后产品 客户诉求是进行产品定位时不可或缺的因素，首先考虑客户需求时，并不是单单考虑店铺有什么商品就卖什么商品，而是根据客户的现实和潜在需求来采购或者生产相应的产品；其次，卖家要了解店铺相应客户群的成本，即消费者为满足其需求和欲望，愿意花多少钱，而不是盲目地给产品定价。理清客户需求后，接下去就要寻找潜在客户了，什么样的客户才是店铺潜在的客户？这时卖家就要对自身资源和优势进行分析，然后对应分析出潜在的客户在哪里，再去分析这些客户需求是什么。 接下去怎样衡量店铺已有用户的价值？是消费金额？购买次数？还是上一次购买时间？通过什么框架进行用户价值的评判和细分对营销活动提升用户的响应率最有效？ 海量数据精细化 并不是每位来店铺访问的顾客都有价值，而怎样把来访客户价值最大化，就是卖家在运营过程的重中之重。首先找准自己所属的行业，找出自己的产品和对应淘宝所属类目，因为找到最相关的类目，才能通过淘宝海量的交易数据精准分析出潜在客户群体特质。下面以厨房电器的网店为例，来看看怎样挖掘客户价值。 “搅拌机”类商品是店铺的主打商品，这个时候卖家就可以利用淘宝指数来查看最相关的类目。 淘宝指数提供了“搅拌机”关键词的类目分布，目前淘宝“搅拌机”最相关的是“搅拌/料理机类目”类目，而不是“豆浆/搅拌/研磨机配件类目”。当我们知道客户群体主要分布在“搅拌/料理 机类目”类目下后，这个类目下的客户都会是目标客户吗？当然不是，我们需要进一步去了
网店定位分析
网店定位分析 一、从大行业电子商务行业背景分析 随着科技信息技术的日益进步以及互联网的深入发展，目前国内电子商务发展如火如荼，越来越多的企业把电子商务作为主要的贸易手段，电子商务已经成为企业之间、企业对个人、个人之间重要的交易方式。 截止2009年的最新数据统计目前我国网民超4亿，其中未成年网民占到1/3，未来消费的主流人群都将选择网络这种方式来购物。 艾瑞咨询预计我国网购市场规模2010年将达到5670亿，2012年将达到7980亿，年增长速度在80%以上，成为互联网新经济最强大的增长引擎。 B2C电子商务（business to custom）指的是企业针对个人开展的电子商务活动的总称，也是我国最早产生的电子商务模式。B2C电子商务模式分为综合类B2C，垂直类B2C，传统企业转型电子直销模式的B2C，平台型B2C四类。 B2C电子商务企业的特点是要面对大数量的客户，如何从寻找客户开始，到完成客户洽谈、订货、配送、支付、开据发票等等，进而将信息流、资金流和物流在电子商务应用中完整的实现，是电子商务系统要面对的事情。 B2C电子商务行业特点： B2C交易流程一般会经过客户在网上选择商品，下购买订单，商家致电客户确认订单，消费者付款，商家安排发货这样一个流程。细化一下，大体会包括如下步骤： 1. 客户进入电子商务企业网上商城，如果有分站点，选择进入所在地的网上商城 分站； 2. 客户浏览商品，选则希望购买的商品，一般有“订购”按钮，将商品加入到“购 物车”； 3. 客户选择商品完毕，进入付款流程：已注册用户，一般填写用户名和密码就可 以结账；未注册用户，一般需要先注册，按要求填写相关信息，确认无误后结账； 4. 当客户登陆或注册后，一般需要填写送货信息，包括送货地址、联系电话，检 查无误后确认订单； 5. 订单生成后商城电子商务人员会与客户电话联系，确认客户的订单及相关信息。 6. 商家安排发货
16种常用数据分析方法
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以
常用的数理统计及数据处理方法
常用的数理统计及数据处理方法 水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。如果没有数据的定量分析，就无法形成明确的质量概念。因此，必须通过对大量数据的整理和分析，才能发现事物的规律性和生产中存在的问题，进而作出正确的判断并提出解决的方法。 第一节数理统计的有关概念 一、个体、母体与子样 在统计分析中，构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。 研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体，它可以无限大，也可以是有限的，如一道工序或一批产品、半成品、成品，可根据需要加以选择。 进行统计分析，通常是从母体中随机地选择一部分样品，称为子样（又称样本）。用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析，取得数据后加以整理，得出结论。取样只要是随机和足够的数量，则所得结论能近似地反映母体的客观实际。抽取样本的过程被称作抽样；依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况，就是所谓的统计推断，也叫判断。 例如，我们可将一个编号水泥看成是母体，每一包水泥看成是个体，通过随机取样（连续取样或从20个以上不同部位取样），所取出的12kg检验样品可称为子样，通过检验分析，即可判断该编号水泥（母体）的质量状况。 二、数据、计量值与计数值 1，数据 通过测试或调查母体所得的数字或符号记录，称为数据。在水泥生产中，无任对原材料、半成品、成品的检验，还是水泥的出厂销售，都要遇到很多报表和数据，特别是评定水泥质量好坏时，更要拿出检验数据来说明，所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。 根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同，质量检验数据可分为计量值和计算值两类。 2，计量值 凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。如长度、质量、温度、化学成分、强度等，多属于计量值数据。计量值也可以是整数，也可以是小数，具有连续性。
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。
16种常用的数据分析方法汇总
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
常用数据分析方法详细讲解
常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、
类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法
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）
运营完整的店铺数据分析报告
导言：很多朋友一直在问数据化运营到底是什么？为什么那么火热，大家最近也发现突然涌现很多挂着数据分析标题的文章，其实数据化运营并不是指某个点，更不是指一堆数据表格。数据化运营之所以越来越重要，是因为数据是由消费者所产生的，我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则，消费者行为，市场变化，竞争对手运营手法寻找运营规则，通过数据才能够得到问题的反馈，比如搜索流量是否增长，直通车ROI是否提升，退款率，商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营，实现运营效益最大化。 ------------------------------------------------------------------ 接下来给大家分享两个数据化运营运用简例： 一、《一名优秀运营人员完整的店铺数据分析报告》 一、业绩层面 1.跟去年对比增长情况 2.行业大盘增长率情况 【数据源：生意参谋/生意经】 二、店铺核心数据指标（转化率，DSR、客单价，无线/PC，加购收藏情况等） 参考文章：《生意参谋对搜索排名的惊天秘密，竟然没人知道？》 【数据源：生意参谋】 三、店铺流量结构（做趋势图） 1.整体流量分布结构 2.免费/付费比例 3.付费流量的投入情况 【数据源：生意参谋/付费营销后台】 四、产品结构层面
1.销售层级（销售梯队）是否健康 2.产品开发成功率 3.新品上架十五天，运作效果分布图（流量/销量） 4.产品品类开发结构/销售结构 【数据源：生意参谋】 五.活动分析 1.全年活动次数/活动盈亏情况分布（以时间为轴） 2.活动折扣力度及活动流量产出贡献值（力度多大单流量产出最大？） 3.活动报名失败率及失败原因分析总结 【数据源：生意参谋/活动展示页数据】 六、客服分析 1.客服询单转化率（按月做趋势图） 2.客服催付成功率 3.响应速度 【数据源：赤兔名品】 七、退款率情况及退款问题分析 【数据源：ERP】 八、产品中差评问题总结，找出问题共性做出调整 九、库存状况分析 1.去年年底跟今年年底的库存变化（库存总量和库销比） 2.库存分布结构（品类结构/四季产品分布结构）
服装店铺运营-数据分析
服装店铺运营-数据分析 一、充分发挥畅销款的潜力，突出主推。 1、为什么要主推看报表“ 05系列直营系统销售款号排名与畅销款分析” 一一“30%左右的畅销款创造了 70%的营业额。”一 —也就是说，店铺 70%勺利润来自于畅销款。 | 这给我们什么启示？一一充分发挥畅销款的潜力，畅销款主推做得好，也就抓住了销售的主体！从销售的角度分析主推不明确一一卖什么缺什么，缺什么补什么一一总在补货、总在缺货主推明确一一推什么卖什么，卖什么有什么一一比较集中地、有规律地进货从库存的角度分析主推不明确所有款式平均对待大量备货、大量库存、大量缺码主推明确突岀重 点有详有略畅销货品充足、平销款备货减少、绝对库存减少。 二、a/主推从订货开始，畅销款预测、订足量，并记下您看好的理由，以便销售时突岀卖点。b/主推的重点在于店铺陈列与导购推荐（举例），订货者需通过培训将主推信息传达给导购。 c/及时关注市场反应，一旦发现畅销趋势，及时补货，不要等到缺色断码了才补货；销售周期长的畅销款始终不要断货，这是利润的主要来源。' d/如果发现主推款实际销售不如预期，及时分析原因，采取补救措施或进行促销，尽量减少绝对库存（举例）。 从人员管理的角度一位成功的管理者需要把自己练成优秀的培训师一一培训员工、激励员工、树立员工对公司、对产品的信心销售好的店铺：客户、导购眼里的产品优点多，信心足进货多、退货少销售差的店铺：客户、导购眼里的产品缺点多，抱 分析：买与卖是两回事。不同的顾客在买，同样的导购在卖，你觉得是老款，顾客不一定这么看，一个城市有多少人啊？ 即使有人这么说，那又占多 >**率呢？数字分析（城市人口一一女性人口一一潜在目标顾客人数）重要的是你如何看待这个问题，因为你可以引导！是大众品牌，不是个性化品牌。请问督导：面对顾客的疑问，导购还有哪些经典回答？ 4、怎么检验店铺主推 a、从陈列看主推（前提：了解同区域畅销款排名与本店库存排行。）以某店铺陈列照片为例：一看陈列了哪些主推款，二看还有哪些畅销的主推款没有展示岀来，三看展示的方式与搭配是否突岀产品优点，四看款类是否均衡（避免成为连衣裙专卖店）。 b、从销售报表看主推。以某店铺销售报表为例： 一看主推款的销售比率， 二看销售了那些主推款， 三看还有那些主推款没有销售， 四看销售的款类是否均衡。 小结：真正成熟的品牌基本不翻单，实行全订货。 二、充分利用数据分析，做好商品管理。要想促进销售，商品重要吗？一一重要！ 要想控制库存，商品管理重要吗？一一很重要！要想管好商品，数据分析重要吗？一一非常重要! 可是在实践中，我们的加盟商还有很多在凭着感觉订货、管货。 《调查问卷》中的“销售分析与总结”有些客户根本无法统计，因为平时没有健全帐务。
常用数据分析方法论
常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 营销方面管理方面 4P 用户使用行为STP理论 SWOT …… PEST 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：
5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）
逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）
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
店铺数据分析
店铺数据分析 Prepared on 22 November 2020
【店铺数据分析】服装人必备 1、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;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。 2、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。 3、营业时间分析 一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店
试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间;比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段，通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。 4、销售与库存对比分析 对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据分析管理。 5、老顾客贡献率分析 行销学一个着名的法则叫做20-80法则，在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的销售额，而这其中的20%的顾客即我们的老顾客，特别是持我们品牌VIP卡的顾客。所以对于老顾客的管理是店铺管理中最重要的项目之一。我们需要对老顾客(特别是持VIP卡的顾客)进行每次的消费登记和统计，并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。有针对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等工作，对老顾客的品牌忠诚度、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升。 6、员工个人销售能力分析 通过员工个人销售能力分析，可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作心态，以便对症下药，提高个人销售业绩。
大数据的统计分析方法
统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤：
市场调查中常用的数据分析方法和手段
第四编 市场调查中的数据分析 第十五章 市场调查数据的录入与整理 第一节 调查问卷的回收与编辑 数据资料的处理过程是从回收第一份问卷开 始的。按照事先调查方案的计划，尽量确保每份问 卷都是有效问卷（所谓“有效”问卷，指的是在调 查过程中按照正确的方式执行完成的问卷）。问卷 回收以后，督导员必须按照调查的要求，仔细的检 查问卷。检查问卷的目的在于将有错误填写，或者是挑出不完整或不规范的问卷，保证数据的准确性。所谓错误填写即出现了那些不合逻辑或根本不可能的结果，通过对调查员的复核，可以检查出哪些调查员没有按照调查的要求去访问，那么，该调查员完成的问卷可能存在很多问题。还有可能出现漏答了某些必须回答的问题，比如被访者的人口特征等基本情况，造成问卷回答不完整。 鉴于这些情况，不管是由于调查员造成的还是被访者的原因，通常有两种方式进行补救：对于出现漏答的问卷，通常要求调查员对受访者进行重访，以补充未答的问题；如果不便于重访或重访后的问卷还有问题，数目不是很多，可以当作缺失值计。如果数量非常大，这份问卷就只能当作废卷处理，并且按照被访对象的抽样条件， 补作相关的样本。 问卷检查
问卷的检查一般是指对回收问卷的完整性和访问质量的检查，目的是要确定哪些问卷可以接受，哪些问卷要作废。检查的要点包括：（1）规定详细的检查规则，一份问卷哪些问题是必须填写完整的，哪些问题出现缺失时可以容忍等，使督导员明确检查问卷的每一项流程。 （2）对于每份调查员交回来的问卷必须彻底地检查，以确认调查员或者被访者是否按照相关的要求完成了访问，并且完整的记录在问卷恰当的位置。 （3）应该将问卷分成三种类型，一种是完成的问卷，一种是作废的问卷，第三种是有问题的问卷，但是通过追访还可以利用的问卷。 （4）如果抽样中有配额的要求，那么应将完成的问卷中的配额指标进行统计分析，确定问卷是否完成配额的要求，以便及时的补充不足的样本。 （5）通常有下面的情况的问卷是不能接受的：所回收的问卷明显不完整，缺了一页或者多页；问卷中有很多内容没有填答；问卷的模式说明调查员（被访者）没有理解或者遵循访问指南回答等；问卷的答案几乎没有什么变化，如在态度的选项上全部选择第ｘ项的情况；问卷的被访者不符合抽样要求；问卷的回收日期超过了的访问的时限等。
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）
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？