数据总览如何分析

1. 如何分析销售数据与报表

为什么要做销售数据分析？

企业的业务数据涉及销售数据、财务数据、人力数据、产品数据等多种类型，而销售数据在所有数据中的重要性毋庸置疑。通过分析销售数据，将有助于发现经营问题，降低销售成本，最终提高企业销售利润。

关键指标提取

不同行业对销售指标的侧重各有不同，本文将以建材行业为例进行说明。

其中涉及的销售数据指标包括：销售数量、销售单价、销售收入、单位成本、销售成本、销售毛利等，原始数据中还会涉及月份、城市、分类、计量单位、对应客户等信息。

图表与看板制作

提取完重要数据指标后，您就可以根据需求制作相关看板与图表。在此之前，用户必须对需要监控的指标做到心中有数。

一般来说，制作看板时，根据目的不同可以分为三类：

1. 基础数据看板：总览全局

这类看板大家都比较熟悉，主要是由包括地图、条形图、饼图等一系列的基础图表组成，用于查看不同地区、时间、类别的销售收入、销售成本等基础数据。下图是根据建材行业的示例数据生成的一个看板：

（以上图表使用DataHunter制作）

2. 零售行业销售数据分析图表怎么做三个步骤帮你搞定

随着大数据的发展，越来越多的企业开始重视数据的应用，都说数据能创造价值，但在数据应用的过程中，面临着诸多问题。比如零售行业，其在数据应用的过程中面临着以下问题：

1、数据存储在多地，数据孤岛林立

2、业务复杂导致数据融合困难

3、缺乏数据规划导致数据质量不一致

4、数据分析维度单一致使数据利用率不高

......

尽管零售行业有统一的业务系统管理店面业务，也积累了大量的客户、交易等经营数据，但由于这些系统偏向于记录型，无法进行灵活的数据分析，导致导致分析效率低下，在面对海量的数据处理与深度分析时往往心有余而力不足。而商业智能BI在避免重复建设数据仓库的同时，通过内置的智能ETL工具便可以对接来自不同业务系统的数据源，实现经营数据的快速分析与展现。

例如，零售行业的销售数据分析，假设管理层想从多维度了解零售的销售数据情况，那怎么做销售数据分析？

当借助合适的BI工具后，我们便可以轻松做出灵活的销售数据分析，比如众多门店、区域数据一目了然：

如图所示，管理者可总览销售收入、成本、毛利、订单数等核心销售数据，且该分析图表直观展示了各区域收入占比、门店收入排名、商品销售明细情况等。管理层可灵活通过不同维度对销售数据进一步的分析，让这些销售数据可以快速有效的指导管理决策。

那具体如何借助BI工具做零售行业的销售数据分析呢？其实很简单，这里我们大致将其分析分为三步骤：取数、建模、图表设计。

取数，大概是很多零售行业数据应用中遇到的最多的难题了，业务数据获取不到或难以获取的心酸，大概很多报表人深有感触。但随着数据时代的发展，借助BI其内置的ETL便可将不统一的业务数据抽取到统一的数据仓库中，方便了分析者随时随地调用数据，建模拖拽设计，完成所需的数据分析图表，如下BI架构图所示：

当数据获取变得比之前容易时，数据的准确性与安全性也变得更加重要了，借助BI我们可以通过层层权限的管控，将销售数据分析图表准确高效地分享给相关的浏览者分析查看。

关于具体的销售数据分析图表的设计实现步骤，感兴趣的用户可以参考我们之前分享的采购分析报表怎么做等相关内容，其图表工具的设计操作步骤类似，这里不再赘述。

3. 如何做好电商数据分析

用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

首先，你需要创造出用户对你品牌的认知，将他们带领到你的店铺门口。比如通过亿信ABI，能看到网站访问者的人口信息，比如年龄和性别。也有关于地理位置、兴趣、表现的数据。这些见解能帮助你做出用户画像。

2.依据渠道数据分析用户来源

对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。

当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。

3.店内转化率的数据分析

当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。

4.提高营销推广的ROI

对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

5.用户留存数据分析

聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。

6.用户推荐数据分析

对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友推荐，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

7.产品数据分析

(1)产品数据分分析

①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数;或浏览产品详情页后最终下单的人数。

这里还有一个数据很重要，即平均订单价值，是指顾客进行一次购买(一个或多个商品)的平均值。提高平均订单价值就会增加销售额，这是毋庸置疑的。平均订单价值还通常是代表收入增长速度最直接的指标之一，甚至比转化率优化更重要，我们在产品页面、购物车页面和结帐后页面中添加少量的相关内容就可能会产生重大影响。

②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

同样，这里主要注意一个数据，即客单价。“客单价”的提升主要靠商品单价和关联销售：首先在同样的流量下，尽可能把流量引导至“单价高”且“转化率高”的商品，并降低“单价低”且“转化率低”商品的流量，这样可以直接提高销售额和客单价;其次，优化宝贝介绍、营销活动、满赠规则、客服话术等，尽可能从顾客的需求出发吸引顾客买更多的宝贝，买得越多客单价越高。

(2)销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”(OMM)之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

该指标几乎反映了所有电商运营环节的效果——像市场营销、流量积累、商品优化、产品迭代等。只要我们的销售额实现逐月增加，就基本可以确定我们的策略是正确的。

需要注意的是，跟踪总销售额的过程中存在潜在陷阱，我们要确保销售额可持续地长期增加才是最重要的。如果只关注短期效果，可能会错误地认为策略正确，反而不利于整体业务。但通常情况下，当我们将总销售额(总收入)作为核心指标时，基本不会出错。

4. 快手主播做数据分析的时候可以从哪几个方面入手

可以通过【壁虎看看】的
1.直播日历（历史单日收礼数据、销售数据总览、直播场次展示）
2.直播趋势（可定义查看不同时间长度的直播趋势，开播、销售、人气、礼物等等）
3.电商概览（可查看不同的时间维度内的小黄车/小店销售数据，以及上上品来源）
4.礼物统计（可以看到主播任意场次的收礼数据、金额排行以及送礼粉丝的粉丝排行；以及礼物送出数据）
5.粉丝分析（粉丝增长数据以及粉丝画像）
6.作品分析（所有作品的发布、播放、以及其他详细数据）
7.ta的作品（主播作品展示，可以快速定位主播最新、最热作品）
等功能来做主播的数据分析

5. 2. 数据总览

通过Rank Abundance曲线、稀释曲线、物种累积箱形图(species accumulation boxplot)和物种堆叠柱状图可视化展示，从样本丰富度、测序深度和样本个数三个方面全面评估总体实验设计、采样个数、测序情况，对扩增子数据获得初步认识。

Rank Abundance曲线是将样品中的OTUs/ASVs的相对丰度(或绝对丰度)由大到小排序，并以排序编号为横坐标，OTUs中的相对丰度为纵坐标绘制得到，它可直观的反映样本中物种的丰富度和均匀度。在水平方向上，物种的丰富度由曲线的宽度来反映，物种的丰富度越高，曲线在横轴上的跨度越大；在垂直方向上，曲线的平滑程度，反映了样品中物种的均匀程度，曲线越平缓，物种分布越均匀。

简单来说，在rank abundance 曲线中每一条垂直的线代表一个OTU/ASV，可以理解为一种菌，每一条垂直线右侧的水平线（即楼梯的平台）表示该菌种含量。另外，曲线的平缓程度反映了样品中物种的均度，曲线越平缓，物种分布越均匀，曲线越陡，物种分布越不均匀。

具体做法，首先每个样本中的OTU按丰度大小降序排列。然后以横坐标为各OTU的排列顺序，纵坐标为各OTU的丰度（最好使用相对丰度，并做对数转化）绘制图形。

数据样式： 常见OTU丰度表，列为样本，行为OTU，交叉区域为每种OTU在各样本中的丰度。

稀释曲线(Rarefaction curves)是从样品中随机抽取一定测序量的数据(序列条数)，统计它们所对应的OTUs/ASVs种类(代表物种)，并以抽取的测序数据量与对应的OTUs/ASVs种类来构建曲线。一般情况下，横坐标代表随机抽取的序列数量，纵坐标代表观测到的OTUs/ASVs种类数量，样本曲线的延伸终点的横坐标位置为对应样本的测序数量。

稀释曲线可直接反映测序数据量的合理性，并间接反映样品中物种的丰富程度和样本特性，当曲线趋向平坦时，说明测序数据量渐进合理，更多的数据量只会产生少量新OTUs/ASVs(物种)；反之表明不饱和，增加数据量可以发现更多OTUs/ASVs。

数据样式： 常见OTU丰度表，列为样本，行为OTU，交叉区域为每种OTU在各样本中的丰度， 可以将rarecurve的数据提取出来美化

物种累积箱形图(species accumulation boxplot)是描述物种多样性随着样本个数的增加而增加的分析，是调查和预测样本中物种丰度的有效工具，被广泛用于判断样本量是否充分以及估计物种丰富度。

当样本个数较少时，物种随着抽样个数的增加呈现急剧上升的趋势，可以推断此前发现的物种并不全面，随着样本量增加，还能继续发现新的物种，此时并不能表征整个群落结构；随着样本个数增加，曲线上升趋势趋于平缓，表明采样量足够。

数据样式： 常见OTU丰度表，列为样本，行为OTU，交叉区域为每种OTU在各样本中的丰度。

6. 电商怎么分析数据

电商分析数据方法如下：

一、依据用户画像，洞察需求

用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

二、依据渠道数据分析用户来源

对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。

这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。

三、店内转化率的数据分析

当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验：

1、销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值。

2、平均订单价值 —— 用户下单的平均金额。

3、放弃购物车率—— 在所有产生的订单中，未完成订单的占比。

四、提高营销推广的ROI

对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

五、产品数据分析

1、产品数据分分析

①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数；或浏览产品详情页后最终下单的人数。

②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

2、销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”（OMM）之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

六、用户留存数据分析

聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。

七、用户推荐数据分析

对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友推荐，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。