數(shù)據(jù)分析報告模板

數(shù)據(jù)分析報告模板

項目分析的數(shù)據(jù)集為60多萬組跨國電子商務(wù)交易數(shù)據(jù)集，交易時間段為2012年1月1日至2012年12月31日。主要賣獨一無二的禮品，很多都是批發(fā)商。

1.數(shù)據(jù)清理1.1缺失值處理。

模板干貨：零售門店銷售數(shù)據(jù)分析怎么做？

在零售數(shù)據(jù)的分析中，單店的銷售分析是不可或缺的分析維度。零售店最基礎(chǔ)最枯燥的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析報告模板，如何針對周會或月會上經(jīng)常提到的分析項目，做成直觀的可視化分析報告？我們可以參考以下零售店銷售數(shù)據(jù)分析模板：分析模板內(nèi)容1。匯總指標數(shù)據(jù)顯示，訪客可以直觀的掌握各個店鋪的整體銷售情況：營收、成本、毛利、數(shù)量、訂單號等指標一目了然。2.各地區(qū)營收占比圖表，幫助訪客從地區(qū)維度快速了解不同地區(qū)銷售收入占比：哪個地區(qū)營收占比最高，哪個地區(qū)營收占比最低。

3.店鋪銷售分布圖幫助訪客快速掌握各個店鋪的銷售價值分布。

4.店鋪銷售收入排名圖顯示店鋪銷售收入從高到低的排名(排名方式可以自行設(shè)計)，幫助瀏覽器快速掌握哪些店鋪的銷售收入排名最高，哪些店鋪的銷售收入排名最低，以便根據(jù)不同店鋪的銷售情況采取不同的調(diào)整策略。5.詳細的銷售清單幫助查看者深入了解銷售基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的具體細節(jié)：商品數(shù)量、單價、銷量、成本、毛利、排名等指標一目了然。動態(tài)過濾分析顯示如圖所示。動態(tài)可視化方式可以幫助查看者從不同維度分析零售店的銷售情況，打通數(shù)據(jù)之間的孤島，更好地管理不同區(qū)域、不同門店的銷售業(yè)績?？傊瑢⑦@樣的銷售數(shù)據(jù)分析模板應(yīng)用到銷售數(shù)據(jù)中，可以幫助管理者從日期、門店、區(qū)域、商品等不同維度對銷售業(yè)績進行深度分析，提升門店業(yè)績。

相信在周會或者月會上，這樣一個分析店鋪銷售數(shù)據(jù)的模板，不僅可以讓數(shù)據(jù)看得見，還可以讓數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)和管理緊密相連，讓數(shù)據(jù)的價值清晰可見。

零售商品數(shù)據(jù)分析不會做？試試這個模板

隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展，人與人的比例越來越大。美國的購物行為也迅速增加。作為賣家，為了獲得更多的用戶，提高店鋪銷量，可能需要對產(chǎn)品銷售情況進行分析，以獲得有價值的信息，規(guī)劃自己的銷售策略。

以零售行業(yè)為例，零售商品數(shù)據(jù)分析如何進行分析？在分析之前，你需要了解自己的分析需求。你想通過數(shù)據(jù)分析了解或發(fā)現(xiàn)什么？比如從產(chǎn)品角度來說：1。哪幾類商品賣得最多？最高銷售收入？2.哪些產(chǎn)品銷量最少？最低銷售收入？3.商品銷售量的變化趨勢是什么？例如，從用戶 的觀點：1。哪些客戶貢獻最大？最有價值？2.不同層次客戶的銷售情況如何？例如，從區(qū)域角度來看：1。哪些地區(qū)/商店的銷售最好？收入占比最高？2.哪些地區(qū)/門店銷售不理想？為了得到上述問題的答案，我們需要分析相關(guān)商品的銷售數(shù)據(jù)。

例如，從產(chǎn)品的角度，我們可以分析商品，以服裝的零售分析為例：如圖所示，在 銷售詳情和。quot表中，我們可以看到 大衣和內(nèi)衣。quot擁有最高的銷售收入，而 毛衣 銷售收入最低。選擇你想知道的商品，在這里我們選擇 大衣和內(nèi)衣。并且可以觀察其銷售收入在年、月等方面的變化趨勢。當我們想從地區(qū)(門店)了解不同地區(qū)或門店的銷售情況時，可以從 商店銷售收入排名。quot和 各地區(qū)銷售收入比例。quot上圖中： 上海 在 大衣和外套。而 遼寧 收入比例最低;在眾多的商店中， 大衣和內(nèi)衣。quot淮海店賣的最好，銅鑼灣店收入不理想。當我們想從用戶 的角度，可以利用RFM模型幫助我們劃分客戶，快速分析不同客戶帶來的銷售情況。如圖所示，以日用品零售為例，通過該分析模板，日用品零售企業(yè)可以快速掌握其不同層次客戶所帶來的銷售價值及其細節(jié)，從而針對不同層次的客戶采取不同的銷售措施，將主要精力放在更有價值的客戶上。

總之，以上分析模板內(nèi)容僅供參考。零售企業(yè)要根據(jù)自身實際和具體問題對商品進行分析。