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数据分析的指标

净利润率:指净利润与销售收入的比率,反映企业每单位销售收入所带来的净利润。净利润率越高,说明企业的盈利能力越强。
毛利率:销售收入减去销售成本后的毛利润与销售收入本身的比率,反映了企业产品的定价能力和成本控制能力。较高的毛利率通常表明企业具有较强的市场竞争力。
总资产收益率:净利润与平均总资产的比率,衡量公司总资产产生利润的能力。总资产收益率越高,说明企业资产的利用效率越高。

数据分析的预处理

数据清洗和预处理

数据的质量直接决定了分析的有效性。因此,必须进行数据清理,例如处理缺失值、异常值和数据类型等。
进行必要的数据转换(如标准化、规范化)、Feature Engineering、box sorting等处理,确保数据格式与分析方法相匹配。
此外,如果存在时间序列数据,可能还需要进行时间序列分解、平滑等处理。

数据分析的流程

数据处理:对零散的线索进行分类归档,如按月、按地区对订单进行分类统计分析

数据建模:使用数学方法寻找模式,例如发现"每次有促销时销售额增长20%"。

数据报告:将发现的模式以图表的形式呈现出来,像案例总结报告一样展示给领导

实地实施:根据发现的模式做出决策,如在每月15日举行固定的促销活动

验证效果:观察推广后实际销量是否增加,就像验证一个案件的解决结论是否正确一样

数据分析的方法

销售数据分析涉及的分析方法包括:描述性统计、目标分析(子弹图)、帕累托分析、波士顿矩阵、RFM模型和关联分析(购物车分析)。

描述性统计:描述性统计是通过图表或数学手段对数据进行组织和分析,估计和描述数据的分布状态、数值特征以及随机变量之间的关系的一种方法。

目标分析:通过项目符号图,我们不仅可以看到实际值的大小和水平,还可以将其与目标值进行比较(目标是否未达到,达到或超过)。因此,它经常用于销售、报告和KPI评估等场景。

假设验证(探索性分析):总体目标或鞋类目标完成率未达到。据推测,这主要是由于过度的折扣销售。

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