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數據分析的指標

凈利潤率:指凈利潤與銷售收入的比率,反映企業每單位銷售收入所帶來的凈利潤。凈利潤率越高,說明企業的盈利能力越強。
毛利率:銷售收入減去銷售成本后的毛利潤與銷售收入本身的比率,反映了企業產品的定價能力和成本控制能力。較高的毛利率通常表明企業具有較強的市場競爭力。
總資產收益率:凈利潤與平均總資產的比率,衡量公司總資產產生利潤的能力。總資產收益率越高,說明企業資產的利用效率越高。

數據分析的預處理

數據清洗和預處理

數據的質量直接決定了分析的有效性。因此,必須進行數據清理,例如處理缺失值、異常值和數據類型等。
進行必要的數據轉換(如標準化、規范化)、Feature Engineering、box sorting等處理,確保數據格式與分析方法相匹配。
此外,如果存在時間序列數據,可能還需要進行時間序列分解、平滑等處理。

數據分析的流程

數據處理:對零散的線索進行分類歸檔,如按月、按地區對訂單進行分類統計分析

數據建模:使用數學方法尋找模式,例如發現"每次有促銷時銷售額增長20%"。

數據報告:將發現的模式以圖表的形式呈現出來,像案例總結報告一樣展示給領導

實地實施:根據發現的模式做出決策,如在每月15日舉行固定的促銷活動

驗證效果:觀察推廣后實際銷量是否增加,就像驗證一個案件的解決結論是否正確一樣

數據分析的方法

銷售數據分析涉及的分析方法包括:描述性統計、目標分析(子彈圖)、帕累托分析、波士頓矩陣、RFM模型和關聯分析(購物車分析)。

描述性統計:描述性統計是通過圖表或數學手段對數據進行組織和分析,估計和描述數據的分布狀態、數值特征以及隨機變量之間的關系的一種方法。

目標分析:通過項目符號圖,我們不僅可以看到實際值的大小和水平,還可以將其與目標值進行比較(目標是否未達到,達到或超過)。因此,它經常用于銷售、報告和KPI評估等場景。

假設驗證(探索性分析):總體目標或鞋類目標完成率未達到。據推測,這主要是由于過度的折扣銷售。

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