『壹』 銷售數據分析主要從哪幾方面進行
以下以觀遠數據在快消行業的銷售數據分析為例：
區域分析
『貳』 商品數據分析三個常用指標是什麼
商品數據分析三個常用指標有：
1、客流量、客單價分析：
主要指本月平均每天人流量、客單價情況，與去年同期對比情況。這組數據在分析門店客流量、客單價時特別要注重門店開始促銷活動期間及促銷活動前的對比分析，促銷活動的開展是否對於提高門店客流量、客單價起到了一定的作用。
商品間接數據的組合分析方法
1、銷售綜合分析
銷售綜合分析的分析指標是銷售額、毛利額、毛利率、庫銷比、售罄率；分析條件是時間段（任意時間段、自然時間段）、經營方式；分析層次是總部，門店，大類，款式，價位帶，單品。
2、關聯分析（同比/環比分析）
將上一級分析的報表條件傳遞給同比分析，用同比分析的結構來檢驗我們對毛利調整策略的結果，看一下數據變化趨勢，以便進行下一階段的商品調整。
3、顧客數與客單價
有效提升銷售額的兩個途徑是：提高實現消費的顧客人數、提高每位顧客購買的金額數。有效顧客（即實現消費的顧客）數高，說明你的商品、價格和服務能吸引、滿足消費者的需求，客單價高，說明你的商品寬度能滿足消費者的一站式購物心理、商品陳列的相關性和連貫性能不斷地激發消費者的購買慾望。
『叄』 數據質量有幾種維度分別是什麼
完整性
一致性多源數據的數據模型不一致，如命名不一致，數據編碼不一致，含義不一致，生命周期不一致等
准確性准確性也叫可靠性，不可靠的數據可能會導致嚴重的問題，會造成有缺陷的方法和糟糕的決策
唯一性
關聯性數據關聯性問題是指存在數據關聯的數據關系缺失或錯誤，例如：函數關系、相關系數、主外鍵關系、索引關系等。存在數據關聯性問題，會直接影響數據分析的結果，進而影響管理決策。
真實性
及時性數據的及時性(In-time)是指能否在需要的時候獲到數據，數據的及時性與企業的數據處理速度及效率有直接的關系，是影響業務處理和管理效率的關鍵指標。
邏輯檢查不同表欄位之間可能會有邏輯關聯，需要稽核
離群值檢查部分數據可能會偏離其他數據，比如同一個商品金額大家都是100元，而有一條數據是1W
自定義規則由需求方自定義相關規則
波動稽核
強弱規則
數據完整性問題包含數據條目不完整，數據屬性不完整等
用於識別和度量重復數據，冗餘數據，重復數據是導致業務無法協同，流程無法追溯的重要因素，也是數據治理需要解 決的最基本的數據問題
數據必須真實准確的反映客觀的實體存在或真實的業務，真 實可靠的 原始統 計數據是企業統計工作的靈魂，是一切管理工作的基礎，是經 營 者進行正確經營決策必不可少的第一手 資料。
與上周環比稽核波動情況
每個規則的權重應該是不一樣的，需要配置優先順序，這對後續的告警方式是有幫助的
我們最終的目的是希望做到頁面可配置
『肆』 行業分析包括哪些內容
1. 行為事件分析
1）作用：行為事件分析方法主要用於研究某行為事件的發生對產品的影響以及影響程度。
2）應用場景：針對某一具體行為，進行深度下鑽分析，分析維度全面細致，確認導致該行為的原因;或針對某一結果現象，回溯可能造成此現象的行為是什麼。例如查看功能模塊的滲透率，回溯點擊該功能和不點擊該功能的用戶有什麼行為差別。
3）涉及的數據指標：每個產品根據產品特性，會有不同的行為事件和篩選維度，但基本涵蓋了該業務所需要的所有數據指標維度，進行前期數據規劃中，需要對可分析事件進行全量數據埋點。後期平台運營過程中，將依賴於前期的數據採集規劃。
4）圖例：
2. 頁面點擊分析
1）作用：點擊分析被應用於顯示頁面區域中不同元素點擊密度的圖示，可以：
精準評估用戶與產品交互背後的深層關系
實現產品的跳轉路徑分析，完成產品頁面之間的深層次的關系需求挖掘
與其他分析模型配合，全面視角探索數據價值
直觀的對比和分析用戶在頁面的聚焦度、頁面瀏覽次數和人數以及頁面內各個可點擊元素的百分比。
2）應用場景：通常用於首頁、活動頁、產品詳情頁等存在復雜交互邏輯的頁面分析。一般分為可視化熱力圖、固定埋點兩種形式。
3）涉及的數據指標：
瀏覽次數（PV）：該頁面被瀏覽的次數。
瀏覽人數（UV）：該頁面被瀏覽的人數。
頁面內點擊次數：該頁面內所有可點擊元素的總次數。
頁面內點擊人數：該頁面內所有可點擊元素的總人數。
點擊人數佔比：頁面內點擊人數/瀏覽人數
『伍』 如何分析行業大數據
題主所說的分析行業大數據，在我的理解就是，利用行業的數據，製作相關的數據分析報告。從而，最大程度的為企業主帶來營銷啟示，並支持他們的戰略決策。那，數據分析報告究竟應該如何製作呢？
3）相關建議
如果要做好一份報告，精髓其實就在於數據分析的框架搭建。我們需要在平時學習過程中，多學習體會別人的好的框架、，然後多總結，多模仿，最終掌握一些數據分析的套路。
希望這樣的解答，可以解決你的疑惑，讓你有所收獲。
『陸』 商品數據分析三個常用指標
(一)、銷售數據之維度
1、商品
商品是零售分析的最細維度之一，大部分的指標都依附商品來做明細的記錄，同時很多維度也是通過商品進行交叉分析。
2、客戶
客戶是銷售對象，包括會員。客戶所在地和區域有關聯。
3、區域
區域是地理位置。從全球視角看：洲---國家---區；從國家視角看：區——省/市——縣/ 區—鎮/鄉/村，一般按正式行政單位劃分。
4、時間
時間是進行數據分析非常重要的維度，分析的角度有公歷角度和農歷角度。其中， 公歷角度：年——季度——月——日——時段（每2小時為一個段）；星期、公歷節假日。農歷角度：年——節氣——日——時刻；農歷節假日。
(二)、銷售數據之指標
1、銷售數量
客戶消費的商品的數量。
2、含稅銷售額
客戶購買商品所支付的金額。
3、毛利
毛利=實際銷售額－成本。
4、凈利
凈利=去稅銷售額－去稅成本。
5、毛利率
銷售毛利率是毛利占銷售收入的百分比，也簡稱為毛利率，其中毛利是銷售收入與銷售成本的差。
毛利率=（毛利/實際銷售額）×100%。
6、周轉率
周轉率和統計的時間段有關。周轉率=（銷售吊牌額/庫存金額）×100%。
7、促銷次數
促銷次數有宏觀概念上的，也有微觀概念上的。宏觀上，是指一個銷售單位中一段 時間內發動促銷的次數，或某個供應商的商品在一段時間內參與促銷的次數；微觀層面上，是表示一個單品在一段時間內參與促銷的次數。
8、交易次數
客戶在POS 點上支付一筆交易記錄作為一次交易。
9、客單價
客戶在一次交易中支付的金額總和稱為客單價。
客單價=銷售額/交易次數。
10、周轉天數
周轉天數=庫存金額/銷售吊牌額。周轉天數越長，表示經營效率越低或存貨管理越差；周轉天數越短，表示經營效率越高或存貨管理。
11、退貨率
退貨率=退貨金額/進貨金額（一段時間）；用於描述經營效率或存貨管理情況的指標，與時間有關。
12、售罄率
售罄率=銷售數量/進貨數量。
13、庫銷比
庫銷比=期末庫存金額/（本期銷售牌價額/銷售天數*30）
（只有在單款SKU 計算中可用數量替代金額。）
14、連帶率
連帶率=銷售件數/交易次數。
15、平均單價
平均單價=銷售金額/銷售件數。
16、平均折扣
平均折扣=銷售金額/銷售吊牌額
17、SKU（深度與寬度）
英文全稱為 stock keeping unit, 簡稱SKU，定義為保存庫存控制的最小可用單位，例如紡織品中一個SKU 通常表示一個規格，顏色，款式），即貨號，例：AMF80570-1。
18、期貨
所謂期貨，一般指期貨合約，就是指由期貨交易所統一制定的、規定在將來 某一特定的時間和地點交割一定數量標的物的標准化合約 。服裝行業上具體指訂貨會上所訂購且分期交付的貨品。
19、坪效
就是指終端賣場1平米的效率，一般是作為評估賣場實力的一個重要標准。
坪效=銷售金額/門店營業面積（不包含倉庫面積）。
20、促銷商品
指促銷活動期間指定的商品，其價格低於市場同類的商品。包括DM 商品，開店促銷，普通促銷貨（特價），不包含正常降價。
(三)、銷售數據之分析方法
1、直接數據的分析。
2、間接數據的組合分析。
『柒』 數據分析的分析思維有哪些
一、對比思維
對比法就是用兩組或兩組以上的數據進行比較，是最通用的方法。我們知道孤立的數據沒有意義，有對比才有差異。一些直接描述事物的變數，如長度、數量、高度、寬度等，通過對比得到比率數據，增速、效率、效益等指標，這才是數據分析時常用的。比如：用於在時間維度上的同比和環比、增長率、定基比，與競爭對手的對比、類別之間的對比、特徵和屬性對比等。
二、象限思維
通過對兩種及以上維度的劃分，運用坐標的方式表達出想要的價值。由價值直接轉變為策略，從而進行一些落地的推動。象限法是一種策略驅動的思維，常於產品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。比如：下圖是一個廣告點擊的四象限分布，X軸從左到右表示從低到高，Y軸從下到上表示從低到高。
三、二八法/帕累托分析思維
二八法也可以叫帕累托法則，源於經典的二八法則。比如在個人財富上可以說世界上20%的人掌握著80%的財富。而在數據分析中，則可以理解為20%的數據產生了80%的效果需要圍繞這20%的數據進行挖掘。
往往在使用二八法則的時候和排名有關系，排在前20%的才算是有效數據。二八法是抓重點分析，適用於任何行業;找到重點，發現其特徵，然後可以思考如何讓其餘的80%向這20%轉化，提高效果。
四、漏斗思維
漏鬥法即是漏斗圖，有點像倒金字塔，是一個流程化的思考方式，常用於像新用戶的開發、購物轉化率這些有變化和一定流程的分析中。
『捌』 銷售數據分析主要從哪幾方面進行
銷售數據分析主要從：
1、單店貨品銷售數據分析
暢滯銷款分析是單店貨品銷售數據分析中最簡單、最直觀、也是最重要的數據因素之一。暢銷款即在一定時間內銷量較大的款式，而滯銷款則相反，是指在一定時間內銷量較小的款式。
款式的暢滯銷程度主要跟各款式的可支配庫存數（即原訂貨加上可以補上的貨品數量的總和）有關，比如某款銷售非常好，但當初訂貨非常少，也無法補的到貨，這樣在很短的時間內就銷售完了。
其總銷售數量並不大，那麼也不能算是暢銷款，因為該款對店鋪的利潤貢獻率不大。在暢滯銷款的分析上，從時間上一般按每周、每月、每季；從款式上一般按整體款式和各類別款式來分。
2、單款銷售生命周期分析
單款銷售生命周期指單款銷售的總時間跨度以及該時間段的銷售狀況（一般是指正價銷售期）。單款銷售周期分析一般是拿一些重點的款式（訂貨量和庫存量較多的款式）來做分析，以判斷出是否缺貨或產生庫存壓力，從而及時做出對策。
單款的銷售周期主要被季節和氣候、款式自身銷售特點、店鋪內相近產品之間的競爭等三個因素所影響。單款的銷售周期除了專業的銷售軟體以外，還可通過Excel軟體，先選定該款的銷售周期內每日銷售件數，再通過插入圖表功能，通過矩形圖或折線圖等看出其銷售走勢，從而判斷其銷售生命周期。
(8)女裝行業的數據分析有哪些維度擴展閱讀
針對同一市場不同品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的銷售策略提供建議和參考。針對不同市場的同一品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的市場策略提供建議和參考。
微觀銷售分析，主要分析決定未能達到銷售額的特定產品、地區等。
銷售分析法的不足是沒有反應企業相對於競爭者的狀況，它沒有能夠剔除掉一般的環境因素對企業經營狀況的影響。銷售分析可以決定一個企業或公司的生產方向 。
『玖』 數據分析的基本方法有哪些
數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。
『拾』 市場數據分析方法有哪些
1、簡單趨勢
通過實時訪問趨勢了解供應商及時交貨情況。如產品類型，供應商區域(交通因子)，采購額，采購額對供應商佔比。
2、多維分解
根據分析需要，從多維度對指標進行分解。例如產品采購金額、供應商規模(需量化)、產品復雜程度等等維度。
3、轉化漏斗
按照已知的轉化路徑，藉助漏斗模型分析總體和每一步的轉化情況。常見的轉化情境有不同供應商及時交貨率趨勢等。
4、用戶分群
在精細化分析中，常常需要對有某個特定行為的供應商群組進行分析和比對;數據分析需要將多維度和多指標作為分群條件，有針對性地優化供應鏈，提升供應鏈穩定性。
5、細查路徑
數據分析可以觀察供應商的行為軌跡，探索供應商與本公司的交互過程;進而從中發現問題、激發靈感亦或驗證假設。
6、留存分析
留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關聯。一般我們講的留存率，是指“新新供應商”在一段時間內“重復行為”的比例。通過分析不同供應商群組的留存差異、使用過不同功能供應商的留存差異來找到供應鏈的優化點。
7、A/B 測試
A/B測試就是同時進行多個方案並行測試，但是每個方案僅有一個變數不同;然後以某種規則優勝略汰選擇最優的方案。數據分析需要在這個過程中選擇合理的分組樣本、監測數據指標、事後分析和不同方案評估。