如何分析销售数据(经典)

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,如,何,何,分,分,析,析,销,销,售,售,数,数,据,据,与,与,报,报,表,表,主,要,要,内,内,容,容,（,（,keycontent),第,一,一,建,建,立,立,对,对,数,数,据,据,及,及,报,报,表,表,的,的,认,认,识,识,；,；,第,二,二,加,加,强,强,对,对,数,数,据,据,分,分,析,析,的,的,重,重,视,视,程,程,度,度,；,；,第,三,三,熟,熟,悉,悉,分,分,析,析,工,工,具,具,的,的,使,使,用,用,；,；,第,四,四,形,形,成,成,理,理,性,性,分,分,析,析,的,的,思,思,维,维,；,；,目,标,标,主,要,要,内,内,容,容,（,（,keycontent),第,一,一,数,数,据,据,的,的,定,定,义,义,及,及,分,分,类,类,；,；,第,二,二,数,数,据,据,表,表,现,现,形,形,式,式,第,三,三,数,数,据,据,传,传,递,递,的,的,两,两,种,种,方,方,式,式,第,四,四,数,数,据,据,分,分,析,析,之,之,目,目,的,的,；,；,第,五,五,数,数,据,据,分,分,析,析,之,之,基,基,本,本,流,流,程,程,第,六,六,数,数,据,据,分,分,析,析,方,方,法,法,及,及,应,应,用,用,内,容,容,第,一,一,节,节,数,数,据,据,的,的,定,定,义,义,及,及,分,分,类,类,定,义,义,：,数,据,据,是,是,对,对,客,客,观,观,现,现,象,象,进,进,行,行,计,计,量,量,的,的,结,结,果,果,特,征,征,：,没,有,有,规,规,律,律,，,，,比,比,较,较,凌,凌,乱,乱,，,，,不,不,便,便,于,于,阅,阅,读,读,、,、,也,也,不,不,便,于,于,理,理,解,解,和,和,分,分,析,析,第,一,一,节,节,数,数,据,据,的,的,定,定,义,义,及,及,分,分,类,类,数,据,据,的,的,分,分,类,类,A,：,定,定,类,类,尺,尺,度,度,B,：,定,定,序,序,尺,尺,度,度,C,：,定,定,距,距,尺,尺,度,度,D,：,定,定,比,比,尺,尺,度,度,第,二,二,节,节,数,数,据,据,的,的,表,表,现,现,形,形,式,式,绝,对,对,数,数,时,期,期,数,数,时,点,点,数,数,时,期,期,数,数,反,反,映,映,现,现,象,象,在,在,某,某,一,一,时,时,期,期,内,内,的,的,总,总,量,量,，,，,特,特,征,征,是,是,可,可,以,以,累,累,加,加,时,点,点,数,数,反,反,映,映,现,现,象,象,在,在,某,某,一,一,瞬,瞬,间,间,时,时,刻,刻,上,上,的,的,总,总,量,量,，,，,特,特,征,征,是,是,不,不,可,可,以,以,累,累,加,加,第,二,二,节,节,数,数,据,据,的,的,表,表,现,现,形,形,式,式,相,对,对,数,数,比,例,例,（,（,Proportion,）,比,率,率,（,（,Ration,）,比,例,例,是,是,总,总,体,体,中,中,各,各,个,个,部,部,分,分,的,的,数,数,量,量,占,占,总,总,体,体,数,数,量,量,的,的,比,比,重,重,，,，,通,通,常,常,反,反,映,映,总,总,体,体,的,的,构,构,成,成,或,或,结,结,构,构,比率是,不,不同类,别,别数量,比,比值,第三节,数,数,据,据传递,的,的方式,报表,图表,第三节,数,数,据,据传递,的,的方式,报表是,将,将杂乱,的,的数据,有,有条理,的,的的组,织,织在一,张,张简明,的,的表格,内,内，充,分,分利用,和,和绘制,好,好统计,表,表是做,好,好数据,分,分析的,基,基本要,求,求，也,是,是基础,数,数据分,析,析的最,基,基本技,能,能！,报表传,递,递的目,的,的,第三节,数,数,据,据传递,的,的方式,将报表,所,所传递,的,的信息,，,，更清,晰,晰、更,直,直观的,表,表达出,来，使,受,受众很,容,容易理,解,解，从,而,而达到,和,和受众,沟,沟通的,目的,图表传,递,递的目,的,的,第四节,数,数,据,据分析,之,之目的,过往业,绩,绩评估,、,、认识,规,规律、,发,发现不,足,足与问,题,题,销售现,状,状监控,与,与评估,、,、发现,问,问题、,解,解决问,题,题,销售预,测,测，战,略,略规划,、,、为决,策,策提供,量,量化依,据,据,第五节,数,数,据,据分析,的,的基本,流,流程,界定分,析,析的问,题,题,确定分,析,析的时,间,间段,确定分,析,析拟达,到,到之目,的,的,分析方,法,法之选,择,择,分析结,果,果论证,提出解,决,决问题,整,整体方,案,案,跟踪反,馈,馈,最终解,决,决问题,第六节,数,数,据,据分析,方,方法及,应,应用,描述性,分,分析,推断性,分,分析,描述性,分,分析,频数分,析,析（,frequency,）,数,据,排,序,及,分,布,均,值,分,析,数据排,序,序,(Rank),数据排,序,序是按,一,一定顺,序,序将数,据,据排列,，,，以便,研,研究者,通,通过浏,览,览数据,去,去发现,一,一些明,显,显的特,征,征趋势,及,及解决,的,的线索,；,；,在这里,，,，我们,要,要注意,排,排序与,排,排名的,区,区别,前者可,以,以重复,后者不,可,可以重,复,复,描述性,分,分析,如：,10,月全国,店,店铺排,名,名前,10,位的店,有,有,店铺,销售额,排名,北京崇光百货,1,573,397,1,武汉新世界百货,1,061,241,2,济南贵和中心店,951,650,3,广州天河城,886,138,4,北京国贸商场,800,493,5,杭州大厦,737,777,6,大连百年城,699,084,7,上海中信泰富,680,216,8,昆明柏联广场,578,036,9,西安世纪金花广场,570,238,10,排序分,析,析案例,：,：,10,月店铺,销,销售前,10,名,数据的,分,分布特,征,征探索,数据主,要,要有两,个,个分布,特,特征，,一,一是数,据,据的集,中,中趋势,；,；二是,数,数据的,离,离散趋,势,势,1,、前者,的,的测定,指,指标主,要,要有众,数,数、中,位,位数、,平,平均值,2,、后者,的,的测定,指,指标主,要,要有极,差,差、方,差,差、离,散,散系数,等,等,我们在,这,这里主,要,要介绍,一,一下我,们,们在工,作,作中可,能,能要用,到,到的方,差,差，其,公,公式如,下,下：,我们可,以,以利用,这,这个指,标,标来做,预,预测和,计,计划的,差,差异合,理,理化检,验,验，也,可,可以用,它,它来衡,量,量,各个地,区,区销售,波,波动大,小,小,描述性,分,分析,根据分,析,析需要,将,将数据,按,按照某,种,种特征,或,或标准,分,分成不,同,同组数,，,，同时,可,可以计,算,算各组,的,的频数,或,或频率,，,，形成,频,频数分,布,布表。,根,根据数,据,据的分,组,组我们,还,还可以,根,根据研,究,究的需,要,要做各,种,种各样,的,的图表,在这里,，,，向大,家,家推荐,一,一个数,据,据分组,的,的经验,公,公式：,组数,=K=1+LgN/,Lg10,组距,=,（最大,值,值,-,最小值,）,）,/K,数据分,组,组和频,数,数分析,（,（,frequency,）,如：,销售区间,2005,年,10,月,目标数量,(,家,),占比,实际数量,(,家,),占比,43.75,13,25%,17,33%,37.543.75,4,8%,7,13%,31.2537.5,8,15%,2,4%,2531.25,7,13%,6,12%,18.7525,10,19%,7,13%,12.518.75,5,10%,10,19%,12.5,5,10%,3,6%,合计,52,100%,52,100%,频数分,析,析案例,:10,月销售,区,区间关,系,系,描述性,分,分析,均值是,全,全部数,据,据的平,均,均。可,以,以分为,三,三种：,一、简,单,单算术,平,平均数,，,，各项,数,数据的,简,简单平,均,均，应,用,用最广,泛,泛,二、加,权,权平均,数,数，,加权算,术,术平均,数,数法是,简,简单算,术,术平均,数,数法的,改,改进。,它,它根据,观,观察期,各,各个时,间,间序列,数,数据的,重,重要程,度,度，分,别,别对各,个,个数据,进,进行加,权,权，对,于,于越近,的,的数据,，,，可以,赋,赋予越,大,大的权,重,重,均值分,析,析（,average analysis),描述性,分,分析,三、几,何,何平均,数,数，它,主,主要是,用,用于计,算,算比率,或,或速度,的,的平均,。,。如可,以,以计算,1996,年例外,成,成立以,来,来到,2005,年，终,端,端销售,额,额的年,平,平均增,长,长速度,，,，或一,年,年中,1-12,月销售,的,的平均,增,增长速,度,度公式,如,如下：,如,均值分,析,析（,average analysis),均值分,析,析案例,：,：平均,单,单价趋,势,势,第六节,数,数,据,据分析,方,方法及,应,应用,推断性,分,分析,回归分,析,析,（,regression analysis),时,间,序,列,分,析,差,异,比,较,分,析,推断性,分,分析,1,、回归,分,分析以,因,因果关,系,系为前,提,提，应,用,用统计,方,方法寻,找,找一个,适,适当的,回,回归模,型,型，对,未,未来市,场,场的变,化,化进行,预,预测。,2,、回归,分,分析具,有,有比较,严,严密的,理,理论基,础,础和成,熟,熟的计,算,算分析,方,方法；,回,回归预,测,测分析,是,是回归,分,分析在,预,预测中,的,的具体,运,运用。,3,、在回,归,归预测,分,分析中,，,，预测,对,对象称,为,为因变,量,量，相,关,关的分,析,析对象,称,称为自,变,变量。,回归分,析,析根据,自,自变量,的,的多少,分,分为一,元,元回归,分,分析、,二,二元回,归,归分析,与,与多元,回,回归分,析,析，,4,、但有,时,时候二,元,元回归,分,分析被,并,并入到,多,多元回,归,归分析,之,之中；,回,回归分,析,析根据,回,回归关,系,系可分,为,为线性,回,回归分,析,析与非,线,线性回,归,归分析,。,。,日常销,售,售中，,根,根据上,面,面的定,义,义，我,们,们可以,知,知道销,售,售额是,一,一个因,变,变量，,而,而产品,价,价格、,投,投产数,量,量、设,计,计成本,、,、门店,装,装修费,、,、店铺,数,数量、,店,店铺面,积,积、店,员,员数、,推,推广费,用,用、,VIP,数量及,消,消费金,额,额等等,都,都是自,变,变量，,我,我们可,以,以通过,长,长期数,据,据的积,累,累，进,行,行回归,分,分析，,从,从而确,定,定那些,因,因素是,影,影响销,售,售额的,关,关键因,素,素，那,些,些是非,关,关键因,素,素。进,而,而采取,行,行动解,决,决实际,问,问题,推断性分析,如：,回归分析的,基,基本步骤如,下,下：,第一步：判,断,断变量之间,是,是否存在有,相,相关关系,第二步：确,定,定因变量与,自,自变量,第三步：建,立,立回归预测,模,模型,第四步：对,回,回归预测模,型,型进行评价,第五步：利,用,用回归模型,进,进行预测，,分,分析评价预,测,测值,价格,销量,销额,1198,4364,5224481.00,1298,2332,3024342.00,1398,3552,4959796.00,1498,1853,2775594.00,1598,2821,4506361.00,1698,1349,2290602.00,1798,1280,2299643.00,1898,1097,2082106.00,以下是秋装,价,价格、销量,与,与销额之间,的,的关系，我,们,们可以以价,格,格、销量为,自,自变量，销,额,额,为因变量来,进,进行回归分,析,析,从上面的关,系,系中，我们,通,通过回归分,析,析，得到以,下,下结论：,通过回归分,析,析，因此，,我,我们得到模,型,型为：,Y=1273.918*X1+108.780*X2,其中,Y,为销额，,X1,为销量、,X2,为价格,价格,销量,实际销额,预测,1398,3552,4959796,4677031,1498,1853,2775594,2523522,1598,2821,4506361,3767553,1698,1349,2290602,1903224,1798,1280,2299643,1826201,1898,1097,2082106,1603952,1998,1174,1712922,2298,910,1409242,2368,80,359504,模型建立后,，,，我们就运,用,用它来进行,在,在不同销量,上,上销额的预,测,测,通过预测，,我,我们发现此,回,回归模型具,有,有一定的准,确,确性,在相应的价,格,格和销量下,预,预测的销售,额,额,推断性分析,时间序列预,测,测法是一种,定,定量分析方,法,法，它是在,时,时间序列变,量,量分析的基,础,础上，运用,一,一定的数学,方,方法建立预,测,测模型，使,时,时间趋势向,外,外延伸，从,而,而预测未来,市,市场的发展,变,变化趋势，,确,确定变量预,测,测值。,时间序列预,测,测法也叫历,史,史延伸法或,外,外推法。,时间序列预,测,测法的基本,特,特点是：,1,、假定事物,的,的过去趋势,会,会延伸到未,来,来；,2,、预测所依,据,据的数据具,有,有不规则性,；,；,3,、撇开了市,场,场发展之间,的,的因果关系,。,。,时间序列分,析,析（,timeseries analysis),推断性分析,时间序列是,指,指同一变量,按,按事件发生,的,的先后顺序,排,排列起来的,一,一组观察值,或,或记录值。,构,构成时间序,列,列的要素有,两,两个：其一,是,是时间，其,二,二是与时间,相,相对应的变,量,量水平。实,际,际数据的时,间,间序列能够,展,展示研究对,象,象在一定时,期,期内的发展,变,变化趋势与,规,规律，因而,可,可以从时间,序,序列中找出,变,变量变化的,特,特征、趋势,以,以及发展规,律,律，从而对,变,变量的未来,变,变化进行有,效,效地预测。,时间序列分,析,析（,timeseries analysis),推断性分析,时间序列分,析,析（,timeseries analysis),长,期,趋,势,季,节,变,动,循,环,变,动,不,规,则,变,动,上面为,2003,年,6,月到,2005,年,9,月各月销售,额,额走势，从,中,中我们可以,到,到明显的周,期,期波动趋势,时间序列分,析,析的任务之,一,一就是把影,响,响时间序列,波,波动的四个,因,因素进行分,析,析，,从而出现出,其,其原来的走,势,势，再对下,个,个月的销售,进,进行预测，,下,下图是分离,了,了四种影响,因,因素的,销售走势，,其,其走势比没,有,有提出季节,波,波动要平稳,得,得多，我们,就,就在此基础,上,上再用上面,的,的回归,分析建立模,型,型进行预测,通过回归分,析,析我们建立,模,模型为：,Y=1410.82+1.59*T,，其中：,T,表示时间,通过计算，,预,预测到,10,月、,11,月的销售额,1919,、,1925,、,10,月份的实际,销,销售为,2040,，可见预测,具,具有一定的,准,准确性！,差异比较,分,分析,差异性分,析,析核心：,将,将性质接,近,近的数据,尽,尽可能放,在,在一起做,比,比较，不,一,一致的数,据,据分开。,从而为我,们,们执行差,异,异化的各,项,项政策提,供,供量化依,据,据。,差异比较,分,分析（,difference compareanalysis),如：,05,年,03,年,04,年,单位：万,元,元,05,年,04,年,03,年,单位：万,元,元,05,年,04,年,03,年,单位：元,商品数据,分,分析现有,应,应用,区域名称,地区,秋,1,进量,销量,消化比,存量,北区,哈尔滨,565,381,67%,184,长春,777,575,74%,202,沈阳,483,279,58%,204,济南,1076,857,80%,219,青岛,581,515,89%,66,郑州,641,477,74%,164,北京,2484,1661,67%,823,合计,6607,4745,72%,1862,地区累计,进,进销存报,表,表,单款周销,售,售跟踪分,析,析,导入期,成长期,成熟期,衰退期,店铺,05,春,05,夏一,05,夏二,05,夏三,05,夏四,旧款,销量,占比,销量,占比,销量,占比,销量,占比,销量,占比,销量,占比,北京国贸商场,14,8%,4,2%,22,13%,32,19%,86,51%,12,7%,北京崇光百货,16,9%,4,2%,15,8%,40,22%,67,37%,40,22%,小计,30,9%,8,2%,37,11%,72,20%,153,43%,52,15%,长春卓展广场,26,31%,15,18%,6,7%,13,16%,8,10%,15,18%,长春国际商厦,5,19%,1,4%,7,27%,5,19%,7,27%,1,4%,小计,31,28%,16,15%,13,12%,18,17%,15,14%,16,15%,7,月,4,日,7,月,10,日店铺销,售,售占比周,报,报表,款号,昆明,重庆,进,销,存,消化比,进,销,存,消化比,A105-U1N05,8,2,6,75%,6,3,3,50%,A105-U1O04,4,1,3,75%,6,6,100%,A105-U1O05,10,3,7,70%,6,3,3,50%,A105-U2A05,10,1,9,90%,2,1,1,50%,地区单款,进,进销售存,报,报表,周销售额,对,对比,秋二各地,消,消化分析,THANK,9,、静夜,四,四无邻,，,，荒居,旧,旧业贫,。,。11月-2211月-22,Monday, November 7, 2022,10,、雨,中,中黄,叶,叶树,，,，灯,下,下白,头,头人,。,。17:11:5917:11:5917:11,11/7/20225:11:59PM,11,、以我,独,独沈久,，,，愧君,相,相见频,。,。11月-2217:11:5917:11,Nov-2207-Nov-22,12,、故人江海,别,别，几度隔,山,山川。17:11:5917:11:5917:11,Monday, November 7,2022,13,、乍,见,见翻,疑,疑梦,，,，相,悲,悲各,问,问年,。,。11,月,月-2211,月,月-2217:11:5917:11:59,November7,2022,14,、,他,他,乡,乡,生,生,白,白,发,发,，,，,旧,旧,国,国,见,见,青,青,山,山,。,。,。,。07,十,十,一,一,月,月20225:11:59,下,下,午,午17:11:5911,月,月-22,15,、比不了,得,得就不比,，,，得不到,的,的就不要,。,。十一月225:11,下,下午11月-2217:11,November7,2022,16,、行动出,成,成果，工,作,作出财富,。,。2022/11/7 17:11:5917:11:59,07 November2022,17,、做前，,能,能够环视,四,四周；做,时,时，你只,能,能或者最,好,好沿着以,脚,脚为起点,的,的射线向,前,前。5:11:59,下,下午5:11,下,下午17:11:5911月-22,9,、没有失败,，,，只有暂时,停,停止成功！,。,。11月-2211月-22,Monday, November 7,2022,10,、很多事情,努,努力了未必,有,有结果，但,是,是不努力却,什,什么改变也,没,没有。17:11:5917:11:5917:11,11/7/20225:11:59 PM,11,、成功,就,就是日,复,复一日,那,那一点,点,点小小,努,努力的,积,积累。,。,。11月-2217:11:5917:11,Nov-2207-Nov-22,12,、世,间,间成,事,事，,不,不求,其,其绝,对,对圆,满,满，,留,留一,份,份不,足,足，,可,可得,无,无限,完,完美,。,。17:11:5917:11:5917:11,Monday,November7,2022,13,、,不,不,知,知,香,香,积,积,寺,寺,，,，,数,数,里,里,入,入,云,云,峰,峰,。,。,。,。11,月,月-2211,月,月-2217:11:5917:11:59,November7,2022,14,、意志坚强,的,的人能把世,界,界放在手中,像,像泥块一样,任,任意揉捏。07 十一,月,月 20225:11:59 下午17:11:5911月-22,15,、,楚,楚,塞,塞,三,三,湘,湘,接,接,，,，,荆,荆,门,门,九,九,派,派,通,通,。,。,。,。十,一,一,月,月225:11,下,下,午,午11,月,月-2217:11,November7,2022,16,、少年,十,十五二,十,十时，,步,步行夺,得,得胡马,骑,骑。2022/11/717:11:5917:11:59,07November2022,17,、空山新雨,后,后，天气晚,来,来秋。5:11:59 下午5:11,下,下午17:11:5911月-22,9,、杨柳散,和,和风，青,山,山澹吾虑,。,。11月-2211月-22,Monday,November7,2022,10,、,阅,阅,读,读,一,一,切,切,好,好,书,书,如,如,同,同,和,和,过,过,去,去,最,最,杰,杰,出,出,的,的,人,人,谈,谈,话,话,。,。17:11:5917:11:5917:11,11/7/20225:11:59PM,11,、越,是,是没,有,有本,领,领的,就,就越,加,加自,命,命不,凡,凡。11,月,月-2217:11:5917:11,Nov-2207-Nov-22,12,、越是,无,无能的,人,人，越,喜,喜欢挑,剔,剔别人,的,的错儿,。,。17:11:5917:11:5917:11,Monday, November 7, 2022,13,、知人者,智,智，自知,者,者明。胜,人,人者有力,，,，自胜者,强,强。11月-2211月-2217:11:5917:11:59,November7,2022,14,、,意,意,志,志,坚,坚,强,强,的,的,人,人,能,能,把,把,世,世,界,界,放,放,在,在,手,手,中,中,像,像,泥,泥,块,块,一,一,样,样,任,任,意,意,揉,揉,捏,捏,。,。07,十,十,一,一,月,月20225:11:59,下,下,午,午17:11:5911,月,月-22,15,、最,具,具挑,战,战性,的,的挑,战,战莫,过,过于,提,提升,自,自我,。,。十一,月,月225:11,下,下,午,午11,月,月-2217:11,November7,2022,16,、业余生,活,活要有意,义,义，不要,越,越轨。2022/11/7 17:11:5917:11:59,07 November2022,17,、一个,人,人即使,已,已登上,顶,顶峰，,也,也仍要,自,自强不,息,息。5:11:59 下,午,午5:11 下,午,午17:11:5911月-22,MOMODA POWERPOINT,Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. 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