數據總覽如何分析

1. 如何分析銷售數據與報表

為什麼要做銷售數據分析？

企業的業務數據涉及銷售數據、財務數據、人力數據、產品數據等多種類型，而銷售數據在所有數據中的重要性毋庸置疑。通過分析銷售數據，將有助於發現經營問題，降低銷售成本，最終提高企業銷售利潤。

關鍵指標提取

不同行業對銷售指標的側重各有不同，本文將以建材行業為例進行說明。

其中涉及的銷售數據指標包括：銷售數量、銷售單價、銷售收入、單位成本、銷售成本、銷售毛利等，原始數據中還會涉及月份、城市、分類、計量單位、對應客戶等信息。

圖表與看板製作

提取完重要數據指標後，您就可以根據需求製作相關看板與圖表。在此之前，用戶必須對需要監控的指標做到心中有數。

一般來說，製作看板時，根據目的不同可以分為三類：

1. 基礎數據看板：總覽全局

這類看板大家都比較熟悉，主要是由包括地圖、條形圖、餅圖等一系列的基礎圖表組成，用於查看不同地區、時間、類別的銷售收入、銷售成本等基礎數據。下圖是根據建材行業的示例數據生成的一個看板：

（以上圖表使用DataHunter製作）

2. 零售行業銷售數據分析圖表怎麼做三個步驟幫你搞定

隨著大數據的發展，越來越多的企業開始重視數據的應用，都說數據能創造價值，但在數據應用的過程中，面臨著諸多問題。比如零售行業，其在數據應用的過程中面臨著以下問題：

1、數據存儲在多地，數據孤島林立

2、業務復雜導致數據融合困難

3、缺乏數據規劃導致數據質量不一致

4、數據分析維度單一致使數據利用率不高

......

盡管零售行業有統一的業務系統管理店面業務，也積累了大量的客戶、交易等經營數據，但由於這些系統偏向於記錄型，無法進行靈活的數據分析，導致導致分析效率低下，在面對海量的數據處理與深度分析時往往心有餘而力不足。而商業智能BI在避免重復建設數據倉庫的同時，通過內置的智能ETL工具便可以對接來自不同業務系統的數據源，實現經營數據的快速分析與展現。

例如，零售行業的銷售數據分析，假設管理層想從多維度了解零售的銷售數據情況，那怎麼做銷售數據分析？

當藉助合適的BI工具後，我們便可以輕松做出靈活的銷售數據分析，比如眾多門店、區域數據一目瞭然：

如圖所示，管理者可總覽銷售收入、成本、毛利、訂單數等核心銷售數據，且該分析圖表直觀展示了各區域收入佔比、門店收入排名、商品銷售明細情況等。管理層可靈活通過不同維度對銷售數據進一步的分析，讓這些銷售數據可以快速有效的指導管理決策。

那具體如何藉助BI工具做零售行業的銷售數據分析呢？其實很簡單，這里我們大致將其分析分為三步驟：取數、建模、圖表設計。

取數，大概是很多零售行業數據應用中遇到的最多的難題了，業務數據獲取不到或難以獲取的心酸，大概很多報表人深有感觸。但隨著數據時代的發展，藉助BI其內置的ETL便可將不統一的業務數據抽取到統一的數據倉庫中，方便了分析者隨時隨地調用數據，建模拖拽設計，完成所需的數據分析圖表，如下BI架構圖所示：

當數據獲取變得比之前容易時，數據的准確性與安全性也變得更加重要了，藉助BI我們可以通過層層許可權的管控，將銷售數據分析圖表准確高效地分享給相關的瀏覽者分析查看。

關於具體的銷售數據分析圖表的設計實現步驟，感興趣的用戶可以參考我們之前分享的采購分析報表怎麼做等相關內容，其圖表工具的設計操作步驟類似，這里不再贅述。

3. 如何做好電商數據分析

用戶畫像即用戶信息標簽化，通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特徵等各個維度的數據，進而對用戶或產品特徵屬性進行刻畫，並對這些特徵進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。

首先，你需要創造出用戶對你品牌的認知，將他們帶領到你的店鋪門口。比如通過億信ABI，能看到網站訪問者的人口信息，比如年齡和性別。也有關於地理位置、興趣、表現的數據。這些見解能幫助你做出用戶畫像。

2.依據渠道數據分析用戶來源

對電商賣家來說，分析“訪客數”最重要的是分析“流量來源”。分析不同流量來源的“數量”和“支付轉化率”，找出“支付轉化率”比較高的流量來源並想辦法提高，不僅可以提高“訪客數”還可以提高整體的“支付轉化率”。這時利用數據分析工具能為不同渠道的表現提供總覽，並給出目標轉化率。

當涉及到有機搜索時，分析一些像搜索量和關鍵詞排名的指標能幫你獲得更多的見解，比如該將廣告預算花在哪兒，如何讓用戶更容易搜索到你等等。

3.店內轉化率的數據分析

當用戶來到店鋪時，我們就要想辦法將他們轉化成顧客，但眾所周知，並不是每個來店裡的用戶都會點加入購物車按鈕。甚至在加入購物車後，也會有改變主意離開網站的可能。

4.提高營銷推廣的ROI

對店鋪來說，如今流量已進入存量時代，營銷渠道分散且復雜，更需要賣家依據數字化營銷提高推廣的RIO，通過數據分析，加強線上營銷的精準，拓展線下新的營銷場景，利用數據智能完成全場景全鏈路的布局，以達到高效轉化與品效相結合。

5.用戶留存數據分析

聰明的商家知道忠誠顧客的價值。能夠留住用戶給你長期帶來收入。永遠要記住的是，獲取新用戶比留住老用戶成本大得多。研究顯示，用戶留存率提升5%就能帶來25%到95%的利潤。

6.用戶推薦數據分析

對賣家來說，我們要識別出哪些用戶是你的真愛。他們不僅愛你的產品，也願意向家人和朋友推薦，他們簡直是你的品牌大使。成功的電商企業會密切關注著這一階段的指標並及時做出反應。

7.產品數據分析

(1)產品數據分分析

①整體分析：分為兩個部分：銷售表現和購物行為。銷售表現包括各個商品帶來的收入，至少購買過一次的用戶數，平均訂單價格、數量，退款數目等等。購物行為，你可以看到瀏覽了產品詳情頁的用戶里，加入購物車的人數;或瀏覽產品詳情頁後最終下單的人數。

這里還有一個數據很重要，即平均訂單價值，是指顧客進行一次購買(一個或多個商品)的平均值。提高平均訂單價值就會增加銷售額，這是毋庸置疑的。平均訂單價值還通常是代表收入增長速度最直接的指標之一，甚至比轉化率優化更重要，我們在產品頁面、購物車頁面和結帳後頁面中添加少量的相關內容就可能會產生重大影響。

②購物行為分析——我們可以依據更多和商品有關的數據，比如商品瀏覽頁訪問量、商品詳情頁訪問量、加入/移出購物車的商品，進入結算階段的商品，以及購買人數來對用戶購物行為進行分析。

同樣，這里主要注意一個數據，即客單價。“客單價”的提升主要靠商品單價和關聯銷售：首先在同樣的流量下，盡可能把流量引導至“單價高”且“轉化率高”的商品，並降低“單價低”且“轉化率低”商品的流量，這樣可以直接提高銷售額和客單價;其次，優化寶貝介紹、營銷活動、滿贈規則、客服話術等，盡可能從顧客的需求出發吸引顧客買更多的寶貝，買得越多客單價越高。

(2)銷量數據分析

我們可以從後台數據分析中找到關於收入，稅費、運費、退款金額，和賣出的商品數量。其中，總銷售額以金額的形式呈現，是衡量我們線上店鋪經營狀況最佳的“整體主要指標”(OMM)之一，可以用它來衡量業務的整體增長和發展趨勢。

該指標幾乎反映了所有電商運營環節的效果——像市場營銷、流量積累、商品優化、產品迭代等。只要我們的銷售額實現逐月增加，就基本可以確定我們的策略是正確的。

需要注意的是，跟蹤總銷售額的過程中存在潛在陷阱，我們要確保銷售額可持續地長期增加才是最重要的。如果只關注短期效果，可能會錯誤地認為策略正確，反而不利於整體業務。但通常情況下，當我們將總銷售額(總收入)作為核心指標時，基本不會出錯。

4. 快手主播做數據分析的時候可以從哪幾個方面入手

可以通過【壁虎看看】的
1.直播日歷（歷史單日收禮數據、銷售數據總覽、直播場次展示）
2.直播趨勢（可定義查看不同時間長度的直播趨勢，開播、銷售、人氣、禮物等等）
3.電商概覽（可查看不同的時間維度內的小黃車/小店銷售數據，以及上上品來源）
4.禮物統計（可以看到主播任意場次的收禮數據、金額排行以及送禮粉絲的粉絲排行；以及禮物送出數據）
5.粉絲分析（粉絲增長數據以及粉絲畫像）
6.作品分析（所有作品的發布、播放、以及其他詳細數據）
7.ta的作品（主播作品展示，可以快速定位主播最新、最熱作品）
等功能來做主播的數據分析

5. 2. 數據總覽

通過Rank Abundance曲線、稀釋曲線、物種累積箱形圖(species accumulation boxplot)和物種堆疊柱狀圖可視化展示，從樣本豐富度、測序深度和樣本個數三個方面全面評估總體實驗設計、采樣個數、測序情況，對擴增子數據獲得初步認識。

Rank Abundance曲線是將樣品中的OTUs/ASVs的相對豐度(或絕對豐度)由大到小排序，並以排序編號為橫坐標，OTUs中的相對豐度為縱坐標繪製得到，它可直觀的反映樣本中物種的豐富度和均勻度。在水平方向上，物種的豐富度由曲線的寬度來反映，物種的豐富度越高，曲線在橫軸上的跨度越大；在垂直方向上，曲線的平滑程度，反映了樣品中物種的均勻程度，曲線越平緩，物種分布越均勻。

簡單來說，在rank abundance 曲線中每一條垂直的線代表一個OTU/ASV，可以理解為一種菌，每一條垂直線右側的水平線（即樓梯的平台）表示該菌種含量。另外，曲線的平緩程度反映了樣品中物種的均度，曲線越平緩，物種分布越均勻，曲線越陡，物種分布越不均勻。

具體做法，首先每個樣本中的OTU按豐度大小降序排列。然後以橫坐標為各OTU的排列順序，縱坐標為各OTU的豐度（最好使用相對豐度，並做對數轉化）繪制圖形。

數據樣式： 常見OTU豐度表，列為樣本，行為OTU，交叉區域為每種OTU在各樣本中的豐度。

稀釋曲線(Rarefaction curves)是從樣品中隨機抽取一定測序量的數據(序列條數)，統計它們所對應的OTUs/ASVs種類(代表物種)，並以抽取的測序數據量與對應的OTUs/ASVs種類來構建曲線。一般情況下，橫坐標代表隨機抽取的序列數量，縱坐標代表觀測到的OTUs/ASVs種類數量，樣本曲線的延伸終點的橫坐標位置為對應樣本的測序數量。

稀釋曲線可直接反映測序數據量的合理性，並間接反映樣品中物種的豐富程度和樣本特性，當曲線趨向平坦時，說明測序數據量漸進合理，更多的數據量只會產生少量新OTUs/ASVs(物種)；反之表明不飽和，增加數據量可以發現更多OTUs/ASVs。

數據樣式： 常見OTU豐度表，列為樣本，行為OTU，交叉區域為每種OTU在各樣本中的豐度， 可以將rarecurve的數據提取出來美化

物種累積箱形圖(species accumulation boxplot)是描述物種多樣性隨著樣本個數的增加而增加的分析，是調查和預測樣本中物種豐度的有效工具，被廣泛用於判斷樣本量是否充分以及估計物種豐富度。

當樣本個數較少時，物種隨著抽樣個數的增加呈現急劇上升的趨勢，可以推斷此前發現的物種並不全面，隨著樣本量增加，還能繼續發現新的物種，此時並不能表徵整個群落結構；隨著樣本個數增加，曲線上升趨勢趨於平緩，表明采樣量足夠。

數據樣式： 常見OTU豐度表，列為樣本，行為OTU，交叉區域為每種OTU在各樣本中的豐度。

6. 電商怎麼分析數據

電商分析數據方法如下：

一、依據用戶畫像，洞察需求

用戶畫像即用戶信息標簽化，通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特徵等各個維度的數據，進而對用戶或產品特徵屬性進行刻畫，並對這些特徵進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。

二、依據渠道數據分析用戶來源

對電商賣家來說，分析「訪客數」最重要的是分析「流量來源」。分析不同流量來源的「數量」和「支付轉化率」，找出「支付轉化率」比較高的流量來源並想辦法提高，不僅可以提高「訪客數」還可以提高整體的「支付轉化率」。

這時利用數據分析工具能為不同渠道的表現提供總覽，並給出目標轉化率。當涉及到有機搜索時，分析一些像搜索量和關鍵詞排名的指標能幫你獲得更多的見解，比如該將廣告預算花在哪兒，如何讓用戶更容易搜索到你等等。

三、店內轉化率的數據分析

當用戶來到店鋪時，我們就要想辦法將他們轉化成顧客，但眾所周知，並不是每個來店裡的用戶都會點加入購物車按鈕。甚至在加入購物車後，也會有改變主意離開網站的可能。所以這一步我們可以用下面的電商轉化指標來跟蹤和優化線上購物體驗：

1、銷售轉化率 ——已購買的用戶和全部來到店鋪的用戶比值。

2、平均訂單價值 —— 用戶下單的平均金額。

3、放棄購物車率—— 在所有產生的訂單中，未完成訂單的佔比。

四、提高營銷推廣的ROI

對店鋪來說，如今流量已進入存量時代，營銷渠道分散且復雜，更需要賣家依據數字化營銷提高推廣的RIO，通過數據分析，加強線上營銷的精準，拓展線下新的營銷場景，利用數據智能完成全場景全鏈路的布局，以達到高效轉化與品效相結合。

五、產品數據分析

1、產品數據分分析

①整體分析：分為兩個部分：銷售表現和購物行為。銷售表現包括各個商品帶來的收入，至少購買過一次的用戶數，平均訂單價格、數量，退款數目等等。購物行為，你可以看到瀏覽了產品詳情頁的用戶里，加入購物車的人數；或瀏覽產品詳情頁後最終下單的人數。

②購物行為分析——我們可以依據更多和商品有關的數據，比如商品瀏覽頁訪問量、商品詳情頁訪問量、加入/移出購物車的商品，進入結算階段的商品，以及購買人數來對用戶購物行為進行分析。

2、銷量數據分析

我們可以從後台數據分析中找到關於收入，稅費、運費、退款金額，和賣出的商品數量。其中，總銷售額以金額的形式呈現，是衡量我們線上店鋪經營狀況最佳的「整體主要指標」（OMM）之一，可以用它來衡量業務的整體增長和發展趨勢。

六、用戶留存數據分析

聰明的商家知道忠誠顧客的價值。能夠留住用戶給你長期帶來收入。永遠要記住的是，獲取新用戶比留住老用戶成本大得多。研究顯示，用戶留存率提升5%就能帶來25%到95%的利潤。

七、用戶推薦數據分析

對賣家來說，我們要識別出哪些用戶是你的真愛。他們不僅愛你的產品，也願意向家人和朋友推薦，他們簡直是你的品牌大使。成功的電商企業會密切關注著這一階段的指標並及時做出反應。