零售业中常见数据分析

标签: 分析视角 | 发表时间:2013-03-13 13:43 | 作者:admin
出处:http://www.datakong.cn

财务分析:

1)分析企业的财务状况,了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力,从而评价企业的财务状况和风险。

2)分析企业的资产管理水平,了解企业对资产的管理状况,资金周转情况。

3)分析企业的获利能力。

4)分析企业的发展趋势,预测企业的经营前景。
同时,系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标,如:成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点、销售数量、销售金额、市场占有率等等。
销售分析:

主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等;而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路;同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据;还可根据各种销售指标产生新的透视表,例如最常见的ABC分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等。
这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的,老总们虽然知道他们非常有用,但由于无法得到,使得这些指标的地位也若有若无。直到BI技术出现之后,这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸。
商品分析:

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。
顾客分析:      欢迎关注:@数据挖掘与数据分析

顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。 例如,如果将顾客简单地分成富人和穷人,那么什么人是富人,什么人是穷人呢?实行会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分,没有推行会员卡的,可通 过小票每单金额来假设。比如大于100元的我们认为是富人,小于100元的我们认为是穷人。好了,现在老总需要知道很多事情了,比如,富人和穷人各喜欢什 么样的商品;富人和穷人的购物时间各是什么时候;自己的商圈里是富人多还是穷人多;富人给商场作出的贡献大还是穷人作出的贡献大;富人和穷人各喜欢用什么 方式来支付等等。此外还有商圈的客单量、购物高峰时间和假日经济对企业影响等分析。
供应商分析:

通过对供应商在特定时间段内的各项指标,包括订货量、订货额、进货量、进货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售量、销售额、所供商品毛利率、周转率、交叉比率等进行分析,为供应商的引进、储备、淘汰(或淘汰其部分品种)及供应商库存商品的处理提供依据。主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况,以及所供商品情况,如销售贡献、利润贡献等。通过分析,我们可能会发现有些供应商所提供的商品销售一直不错,它在某个时间段里的结款也非常稳定,而这个供应商的结算方式是代销。好了,分析显示出,这个供应商所供商品销售风险较小,如果资金不紧张,为什么不考虑将他们改为购销呢?这样可以降低成本呵。
人员分析:

通过对公司的人员指标进行分析,特别是对销售人员指标(销售指标为主,毛利指标为辅)和采购员指标(销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等)的分析,以达到考核员工业绩,提高员工积极性,为人力资源的合理利用提供科学依据的目的。主要分析主题有,员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于开单销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。

 

您可能也喜欢:

游戏运营数据分析指标

一篇文章告诉你大数据的前世今生

车品觉:拼图电商大数据

22个免费的数据可视化和分析工具推荐

搜索引擎的大数据时代
无觅

相关 [零售业 常见 数据分析] 推荐:

零售业中常见数据分析

- - 互联网分析
1)分析企业的财务状况,了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力,从而评价企业的财务状况和风险. 2)分析企业的资产管理水平,了解企业对资产的管理状况,资金周转情况. 4)分析企业的发展趋势,预测企业的经营前景. 同时,系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标,如:成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点、销售数量、销售金额、市场占有率等等.

Excel 数据分析

- - ITeye博客
用Excel做数据分析——直方图. 已有 0 人发表留言,猛击->> 这里<<-参与讨论. —软件人才免语言低担保 赴美带薪读研.

扯扯数据分析

- - 互联网分析
在别人的眼里数据分析既是很深奥的职业,也是被人挑战的职业,更是让你又恨又爱的职业. 其实这些都不重要的,重要的是对此行感兴趣,骨子里有量化一切的 意识. 很多人首先脑海中出现的是1、2、3……等等,为何有这样的印象. 其实是我们数据分析师为了更好的运用“统计学”所以要将许多 数据想尽办法来转化为1、2、3这样的数据形式,从而更深入、科学的分析data,不扯这个了,这个没什么意思,看图:.

数据分析那些事

- - 小蚊子乐园
今早突然有个想法,就是经常有网友会对数据分析方面有一些困惑,并且咨询我该怎么办. 并且经常是同样的问题,所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理,与大家分享,这里并非标准答案,仅作参考. 欢迎提出自己对数据方面的疑问,将在此篇将持续更新,敬请关注. ----------------------------------------我不是完美的分割线--------------------------------------- .

谈大数据分析

- - 人月神话的BLOG
对于数据分析层,我们可以看到,其核心重点是针对海量数据形成一个分布式可弹性伸缩的,高查询性能的,支持标准sql语法的一个ODS库. 我们看到对于Hive,impala,InfoBright更多的都是解决这个层面的问题,即解决数据采集问题,解决采集后数据行列混合存储和压缩的问题,然后形成一个支撑标准sql预防的数据分析库.

Twitter收购数据分析公司BackType

- zou guangxian - 36氪
Twitter刚刚宣布已经收购BackType,一家帮助公司和品牌衡量社交媒体影响力的数据分析公司. BackType在博客上宣布这一消息时称团队将集中精力为Twitter发布商合作伙伴开发工具. 总部位于旧金山的BackType是一家由YC孵化的创业公司,自2008年以来已获得130万美元投资. 作为交易的一部分,BackType将停止BackTweets(帮助内容发布商了解推讯是如何转化为网站流量和销售额)的新用户注册.

数据分析中遇到的“圆”

- simple - 所有文章 - UCD大社区
与十年前不同,当今令数据分析师迷茫的,可能不再是数据很少,而是数据很多;今天不是不知道玩好数据的重要性,而是不知道玩错数据的危害性,即所谓甜蜜的烦恼. 一个数据分析师,如果能体会到,当下数据存在的核心问题,并且能清楚解决办法,就可以精益求精了. 这次想跟大家讲的是一个由受、想、行、识四个部份所组成生生不息的圈(Feedback Loop),彼此互相推进.

数据分析师的基本素质

- AWard - 小蚊子乐园
摘自《谁说菜鸟不会数据分析》第一章.     Mr.林看到小白斗志昂扬的样子非常高兴:别光说不做啊,要成为一名优秀的数据分析师,并非一件容易的事. 虽然所学的专业与数据分析不相关,但你可以通过工作中的实践学习数据分析,需要付出大量的时间和精力,不经一番寒彻骨,怎得梅花扑鼻香.     下面,我给你介绍一名合格的数据分析师需要具备的五大基本能力和素质.

新读图时代:500px.com数据分析

- holic536 - 东西
500px是一个由世界各地的摄影爱好者组成的高品质图片社区. 网站旨在寻找最优秀的摄影人才,分享和发现精彩的照片,找到志同道合的朋友. 网站创建于2003年,2009年500px重新改版升级成为2.0版. 从2009年的1000用户发展到现如今的4.5万用户,也就是在社交网络兴起之后,网站发展更加迅猛.

数据分析如何反恐 ?

- Chin - 未来趋势 电子商务趋势
喜欢做数据分析源于因为每个数据背后都有一个故事. 从少到大都有一个兴趣从来没变过,就是Forecast, 跟朋友说我其实不喜欢数据没人相信,但心底里其实想得到的是那仲Discover的快感. 曾经当个警察,喜欢风水算命,帮过职业赌徒做数据分析,这一切的快感就是来自类似以下这样的经历.  (节录自: 超级魔鬼经济学).