⑴ 數據分析包括哪些方面
1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
⑵ 產品分析可以從哪些方面
產品分析可以從哪些方面
產品分析可以從哪些方面,產量分析的主要內容是計劃完成情況、生產進度情況和技術經濟指標變動對產量的影響。一般在每月生產結束後對計劃完成情況進行統計，下面來看看產品分析可以從哪些方面。
技術可行性分析
技術可行性就是我們自行在這些功能的技術實現上是否能夠執行，分析這些功能主要來自於：
同行競品的功能比較，同行中有多少類似的產品，這些產品都有哪些功能，這些功能的特點如何，有什麼共同與差異之處。通過分析這些數據我們可以從中找出，產品的特點、發展情況、市場目前的流行情況、用戶的喜愛程度，從而得到我們需要的數據。
分析這些功能特點後我們要拿來與自己的產品進行比較，對現有的技術進行全面的分析，哪些功能是我們現階段技術上無法完成的，我們要去規避這些點，避免長時間的開發不出來，而造成時間的浪費。
還有我們在做這些功能的時候，要考慮功能的易用性、兼容性，用戶使用難度等情況。不能盲目直接開發出來。
經濟可行性
經濟可行性實際上就是預算問題，我們開發前要綜合來評估產品可能需要花費的成本，企業是否能夠承擔這個成本，產品的回報期是什麼時候。
產品開發支出主要包括
人力成本：產品調研、需求分析、ui設計、技術開發、產品測試、產品運維，這些是前期開發成本。後期我們還需要，內容運營，營銷運營，內容編輯等人力開支。
市場推廣：市場推廣就是在其他各個平台投放的廣告，做的營銷成本，也就是廣告費，這塊也是花錢最多的。
後期的迭代：後期迭代、產品升級、新項目拓展也需要成本。
投資回報計算
我們要分析這個產品能夠給我帶來多少收益，我們有哪些點可以形成盈利。投資回報周期要多久，每個月盈利多少，可能會產生多少的利益波動。
產品帶來的隱形價值，如口碑、社會地位、可能帶來的一些政績等等。
產品在整個生命周期中我們要計算好每個周期我們能夠得到多少的收益，由於沒有具體數據，前期基本以估算為主。
總的來說只要預算足夠，產品也能夠掙錢，那麼產品的可行性就是非常高的。我們需要考慮的就是哪些技術我們能夠實現，不能實現的直接扣除，或是用其他的功能代替，如此我們的產品就能做出來了，還能節省大量時間。
產品分析指對產品的產量、品種、質量3個方面進行分析。
1、產量分析的主要內容是計劃完成情況、生產進度情況和技術經濟指標變動對產量的影響。計劃完成情況一般在每月生產完成之後進行統計，其主要依據是產量統計報表。生產進度分析的時間依產品生產的特點而定，可以3、5日分析1次，也可逐月、逐季分析；
分析的目的是看產量是否達到了計劃進度的要求，或要完成計劃，以後每日的產量應該是多少。影響產量的技術經濟指標，主要是分析生產的工藝過程和生產耗用的原材料。
2、品種分析的內容之一是考核產品品種的完成情況。分析的具體方法，可以用完成了計劃的品種的產量，除以計劃規定生產的品種的產量；也可用完成了計劃的品種的產值，除以計劃規定生產的品種的產值。品種分析的內容之二是考核零部件生產的成套性。
分析的方法之一是，分別計算出各零部件月產量所能裝配的成品數，拿這些數字和計劃所需完成的裝配成品數比較，就能弄清缺件的，種類和欠缺的程度。
3、質量分析的主要任務是審查產品是否達到了規定的質量標准，以及尋找造成產品質量不合標準的原因。這方面的原因牽涉到設計、材料、工藝、成本等。
產品分析報告是經濟活動分析報告中按分析對象的性質劃分的一種，專指對產品的產量、品種、質量3個方面進行分析後寫成的文字資料。對這3個方面可做單項分析，也可做產量、質量、成本間的因果平衡關系分析。產品分析報告通常包括基本參數表、技術參數表，並對產品與競爭對手進行比較分析。分析的方面可包括產品性能分析、產品質量分析、產品價格分析、產品采購分析、產品工藝分析等。
產品分析報告主要分析了計劃完成情況、生產進度、技術經濟指標變化對產量的影響。一般在每月生產結束後對計劃完成情況進行統計，主要依據的是產量統計報表。根據產品生產的特點，生產進度分析的時間可以是3、5日分析1次，也可以逐月逐季分析；分析的目的是看產量是否達到計劃進度的要求，或完成計劃後，每天的產量應該是多少。對影響產量的技術經濟指標，主要是對生產工藝和消耗原材料進行分析。
產品分析的'內容之一是檢驗品種完成情況。具體分析方法，是用計劃完成的品種產量除以計劃生產的品種的產量，以及完成計劃生產的品種的產值除以計劃生產的品種的產值。
產品分析的內容之二是評價零部件產品的成套性。其中一種分析方法是，對每個零件的月產量所能裝配的成品數量進行比較，通過對比這些數字和計劃所需完成的成品數量，可以看出缺件、種類及不足程度。
產品分析的主要任務是檢查產品是否符合規定的質量標准，並找出產品不符合標準的原因。設計、材料、工藝、成本等都要考慮這些因素。對產量，質量，成本進行因果平衡分析。
任何人都希望生產出數量多、質量好、成本低的產品，但事實上，產量、質量、成本都是制約著勞動力、設備、原材料價格等因素變化的。生產高過一定限度的質量就會下降，過高的質量要求必然提高。原因平衡關系分析的目的在於尋找三者間最佳經濟效益的結合點。
⑶ 數據分析包括哪些內容
1.數據獲取
數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。
2.數據處理
數據的處理需要掌握有效率的工具：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的;其次是Oracle和SQL sever，這是企業大數據分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式資料庫，也要掌握。
3.分析數據
分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。
4.數據呈現
可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。
⑷ 數據分析具體包括哪些方面
1. Analytic Visualizations(可視化分析)，不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)，可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)，數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines(語義引擎)，我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)，數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
⑸ 產品數據分析要關注哪些維度或指標
(一)、銷售數據之維度
1、商品
商品是零售分析的最細維度之一，大部分的指標都依附商品來做明細的記錄，同時很多維度也是通過商品進行交叉分析。
2、客戶
客戶是銷售對象，包括會員。客戶所在地和區域有關聯。
3、區域
區域是地理位置。從全球視角看：洲---國家---區；從國家視角看：區——省/市——縣/ 區—鎮/鄉/村，一般按正式行政單位劃分。
4、時間
時間是進行數據分析非常重要的維度，分析的角度有公歷角度和農歷角度。其中， 公歷角度：年——季度——月——日——時段（每2小時為一個段）；星期、公歷節假日。農歷角度：年——節氣——日——時刻；農歷節假日。
(二)、銷售數據之指標
1、銷售數量
客戶消費的商品的數量。
2、含稅銷售額
客戶購買商品所支付的金額。
3、毛利
毛利=實際銷售額－成本。
4、凈利
凈利=去稅銷售額－去稅成本。
5、毛利率
銷售毛利率是毛利占銷售收入的百分比，也簡稱為毛利率，其中毛利是銷售收入與銷售成本的差。
毛利率=（毛利/實際銷售額）×100%。
6、周轉率
周轉率和統計的時間段有關。周轉率=（銷售吊牌額/庫存金額）×100%。
7、促銷次數
促銷次數有宏觀概念上的，也有微觀概念上的。宏觀上，是指一個銷售單位中一段 時間內發動促銷的次數，或某個供應商的商品在一段時間內參與促銷的次數；微觀層面上，是表示一個單品在一段時間內參與促銷的次數。
8、交易次數
客戶在POS 點上支付一筆交易記錄作為一次交易。
9、客單價
客戶在一次交易中支付的金額總和稱為客單價。
客單價=銷售額/交易次數。
10、周轉天數
周轉天數=庫存金額/銷售吊牌額。周轉天數越長，表示經營效率越低或存貨管理越差；周轉天數越短，表示經營效率越高或存貨管理。
11、退貨率
退貨率=退貨金額/進貨金額（一段時間）；用於描述經營效率或存貨管理情況的指標，與時間有關。
12、售罄率
售罄率=銷售數量/進貨數量。
13、庫銷比
庫銷比=期末庫存金額/（本期銷售牌價額/銷售天數*30）
（只有在單款SKU 計算中可用數量替代金額。）
14、連帶率
連帶率=銷售件數/交易次數。
15、平均單價
平均單價=銷售金額/銷售件數。
16、平均折扣
平均折扣=銷售金額/銷售吊牌額
17、SKU（深度與寬度）
英文全稱為 stock keeping unit, 簡稱SKU，定義為保存庫存控制的最小可用單位，例如紡織品中一個SKU 通常表示一個規格，顏色，款式），即貨號，例：AMF80570-1。
18、期貨
所謂期貨，一般指期貨合約，就是指由期貨交易所統一制定的、規定在將來 某一特定的時間和地點交割一定數量標的物的標准化合約 。服裝行業上具體指訂貨會上所訂購且分期交付的貨品。
19、坪效
就是指終端賣場1平米的效率，一般是作為評估賣場實力的一個重要標准。
坪效=銷售金額/門店營業面積（不包含倉庫面積）。
20、促銷商品
指促銷活動期間指定的商品，其價格低於市場同類的商品。包括DM 商品，開店促銷，普通促銷貨（特價），不包含正常降價。
(三)、銷售數據之分析方法
1、直接數據的分析。
2、間接數據的組合分析。