001零售数据分析概述

零售数据分析概述0102零售数据分析基本认知零售数据分析常用方法目录ONTENTSCPart01零售数据分析认知零售数据分析的概念零售数据分析的对象零售数据分析的必要性零售数据分析的基本流程零售数据分析的概念数据分析是指根据分析目的，用适当的分析方法和工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。若是针对零售行业的数据分析，则被称为零售数据分析。包括：对销售业绩的分析、对商品的分析、对顾客的分析、对财务状况的分析等多个方面。零售数据分析零售数据分析的必要性13分析前提零售企业每天产生的大量数据主要分布在实体店铺、网店、微信社交平台、手机软件、物流送货、电话服务中心、在线支付等渠道，数据不仅支持交易，其中蕴含的规律将帮助企业发现商业机会和市场趋势，进而弥补决策能力，极大地降低决策风险。分析目的进行零售数据分析，最终的目的，就是将这些看似繁琐的数据总结汇总起来，帮助管理者进行有效的决策和判断，从而实现店铺成功运营并实现盈利最大化的目标。分析过程零售数据分析的对象货人财场“人”的概念通常对“人”的理解包含两层含义，第一是对消费者及购物者的分析；第二是选对优秀合格的人员并排好班。“货”的概念货品分析的主要数据来自商品基础数据和销售数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。“财”的概念通过对报表数据的各种变换计算，运用模型建立起一系列评价体系，从各个方面、各个角度分析企业经营成果并预测未来。“场”的概念卖场的整体布局、商圈促销、商场促销、竞争品牌促销信息、顾客行为等必须实时收集，这非常有利于我们自己制定出行之有效的营销方案。零售数据分析的基本流程在最开始的明确分析目的和思路的阶段，我们就应当确定采用何种手段对数据进行分析。零售数据分析

我们一般将数据分析的最终结果通过各种图形、表格的方式进行归纳总结。数据结果展现根据分析出来的种种问题和结论，找到切实可行的解决办法。解决方案总结主要包括数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载等。

零售数据的处理

数据收集能够帮助零售企业采集到顾客更多的数据信息，更有利于开展数据挖掘的工作零售数据的收集

首先确认本次分析所要解决的问题是什么。对于经营决策者有没有指导意义。明确分析目的思路

Part02零售数据分析常用方法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法交叉分析法综合评价分析法矩阵关联分析法预测分析法其他高级方法对比分析法010203对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的概念对比分析法可以分为静态比较和动态比较两类。这两种方法既可以单独使用，也可结合使用。对比分析法的类别与目标对比。不同时期对比。同级部门、单位、地区对比。活动效果对比。

对比分析法常用维度分组分析法分组分析法是在分组的基础上，对现象的内部结构或现象之间的依存关系从定性或定量的角度做进一步分析研究，以便寻找事物发展的规律，正确的分析问题和解决问题。

分组分析法的概念根据分组分析法作用的不同，分为结构分组分析法和相关关系分组分析法。分组分析法的类别穷尽原则和互斥原则。所谓穷尽原则，就是使总体中的每一个单位都应有组可归。所谓互斥原则，就是在特定的分组标志下，总体中的任何一个单位只能归属与某一个组，而不能同时或可能归属与几个组。分组分析法遵循的原则结构分析法结构分析法的概念结构分析法，又称比重分析法，是测定经济指标的各个构成部分在总体中所占比重并加以分析的方法。

01020304市场占有率结构相对指标结构分析法的步骤总体内各部门占总体的比例，属于相对指标。相对指标的计算公式为：结构相对指标（比例）=（总体某部分的数值/总体总量）Χ100%结构分析法的优点就是简单实用，在实际的零售企业运营分析中，最常见的市场占有率就是一个非常经典的结构分析法应用。市场占有率=（某商品销售量/该种商品市场销售总量）Χ100%

首先确定分析对象，分析对象就是要进一步分解的总体指标。然后找出总体指标的组成部分。平均分析法平均分析法是指运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点、条件下某一数量特征的一般水平。平均分析法的概念1.利用平均指标对比同类现象在不同地区、不同行业之间的差异程度，比用总量指标更具说服力。2.利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化，更能说明其发展趋势和规律。平均分析法的作用平均指标是同质总体中各单位某一指标值的平均数字，反映总体在一定时间、地点条件下的一般水平。平均指标有算数平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数等平均指标的概念123A公司净资产收益率

营业利润率B公司净资产收益率C公司净资产收益率营业利润率

30%21%25%24%22%27%营业利润率当分析对象出现两个或者多个的时候，我们就应该采用交叉分析法来处理交叉分析法是一种以表格的形式同时描述两个或多个变量的联合分布及其结果的统计分析方法交叉分析法易于理解，便于解释，操作简单却可以解释比较复杂的现象，弥补了“各自为政”分析方法所带来的偏差。

交叉分析法综合评价分析法确定综合评价指标体系收集数据，并对指标数据进行标准化处理确定权重，保证评价的科学性对指标进行汇总，计算出综合评价指数或分值权重是一个相对的概念，针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。确定权重的方法的比较多，比如主观经验法、主次指标排队分类法、专家访谈法、德尔菲法、层次分析法、主成分分析法、因子分析法、回归分析法等。确定权重的方法STEP1STEP2STEP3STEP4STEP5根据评价指数或分值对参评单进行排序，得出结论矩阵关联分析法矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时，为决策者提供重要参考依据。先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，有利于提高工作效率，并将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中，有利于决策者进行资源优化配置。矩阵分析法是指根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法以属性A为横轴，属性B为纵轴，组成一个坐标系，在两坐标轴上分别按某一标准（可取平均值、经验值、行业水平等）进行刻度划分，构成四个象限，将要分析的每个事物对应投射至这四个象限内，进行交叉分类分析预测分析法预测分析法平滑指数分析法平滑指数法平滑指数法又叫指数平滑法，是在前期销售量的实际数和预测数的基础上，利用先确定的平滑指数（用α表示）预测未来销售量的一种方法。本质上讲，平滑指数法也是一种特殊的加权平均法。移动平均分析法移动平均法移动平均法是从n期的时间数列销售量中所选取一组m期(假设m<n/2)，且数值固定不变）的数据作为观察期数据，求其算术平均数，并不断向后移动，连续计算观测值平均数，以最后一组平均数作为未来销售预测值的一种方法。多重回归分析法回归分析法研究一个或多个随机变量Y1，Y2，…，Yi与另一些变量X1、X2，…，Xk之间的关系的统计方法预测分析法，是根据客观对象的已知信息对事物在将来的某些特征、发展状况的一种估计、测算活动，是运用各种定性和定量的分析理论与方法，对事物未来发展的趋势和水平进行判断和推测的一种活动。其他高级方法法分类分析法的主要功能是使用一个分类函数或分类模型依据数据属性将数据分派的不同的组中。分类分析法聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的