⑴ 数据分析包括哪些方面
1. Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines(语义引擎)我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
⑵ 产品分析可以从哪些方面
产品分析可以从哪些方面
产品分析可以从哪些方面,产量分析的主要内容是计划完成情况、生产进度情况和技术经济指标变动对产量的影响。一般在每月生产结束后对计划完成情况进行统计，下面来看看产品分析可以从哪些方面。
技术可行性分析
技术可行性就是我们自行在这些功能的技术实现上是否能够执行，分析这些功能主要来自于：
同行竞品的功能比较，同行中有多少类似的产品，这些产品都有哪些功能，这些功能的特点如何，有什么共同与差异之处。通过分析这些数据我们可以从中找出，产品的特点、发展情况、市场目前的流行情况、用户的喜爱程度，从而得到我们需要的数据。
分析这些功能特点后我们要拿来与自己的产品进行比较，对现有的技术进行全面的分析，哪些功能是我们现阶段技术上无法完成的，我们要去规避这些点，避免长时间的开发不出来，而造成时间的浪费。
还有我们在做这些功能的时候，要考虑功能的易用性、兼容性，用户使用难度等情况。不能盲目直接开发出来。
经济可行性
经济可行性实际上就是预算问题，我们开发前要综合来评估产品可能需要花费的成本，企业是否能够承担这个成本，产品的回报期是什么时候。
产品开发支出主要包括
人力成本：产品调研、需求分析、ui设计、技术开发、产品测试、产品运维，这些是前期开发成本。后期我们还需要，内容运营，营销运营，内容编辑等人力开支。
市场推广：市场推广就是在其他各个平台投放的广告，做的营销成本，也就是广告费，这块也是花钱最多的。
后期的迭代：后期迭代、产品升级、新项目拓展也需要成本。
投资回报计算
我们要分析这个产品能够给我带来多少收益，我们有哪些点可以形成盈利。投资回报周期要多久，每个月盈利多少，可能会产生多少的利益波动。
产品带来的隐形价值，如口碑、社会地位、可能带来的一些政绩等等。
产品在整个生命周期中我们要计算好每个周期我们能够得到多少的收益，由于没有具体数据，前期基本以估算为主。
总的来说只要预算足够，产品也能够挣钱，那么产品的可行性就是非常高的。我们需要考虑的就是哪些技术我们能够实现，不能实现的直接扣除，或是用其他的功能代替，如此我们的产品就能做出来了，还能节省大量时间。
产品分析指对产品的产量、品种、质量3个方面进行分析。
1、产量分析的主要内容是计划完成情况、生产进度情况和技术经济指标变动对产量的影响。计划完成情况一般在每月生产完成之后进行统计，其主要依据是产量统计报表。生产进度分析的时间依产品生产的特点而定，可以3、5日分析1次，也可逐月、逐季分析；
分析的目的是看产量是否达到了计划进度的要求，或要完成计划，以后每日的产量应该是多少。影响产量的技术经济指标，主要是分析生产的工艺过程和生产耗用的原材料。
2、品种分析的内容之一是考核产品品种的完成情况。分析的具体方法，可以用完成了计划的品种的产量，除以计划规定生产的品种的产量；也可用完成了计划的品种的产值，除以计划规定生产的品种的产值。品种分析的内容之二是考核零部件生产的成套性。
分析的方法之一是，分别计算出各零部件月产量所能装配的成品数，拿这些数字和计划所需完成的装配成品数比较，就能弄清缺件的，种类和欠缺的程度。
3、质量分析的主要任务是审查产品是否达到了规定的质量标准，以及寻找造成产品质量不合标准的原因。这方面的原因牵涉到设计、材料、工艺、成本等。
产品分析报告是经济活动分析报告中按分析对象的性质划分的一种，专指对产品的产量、品种、质量3个方面进行分析后写成的文字资料。对这3个方面可做单项分析，也可做产量、质量、成本间的因果平衡关系分析。产品分析报告通常包括基本参数表、技术参数表，并对产品与竞争对手进行比较分析。分析的方面可包括产品性能分析、产品质量分析、产品价格分析、产品采购分析、产品工艺分析等。
产品分析报告主要分析了计划完成情况、生产进度、技术经济指标变化对产量的影响。一般在每月生产结束后对计划完成情况进行统计，主要依据的是产量统计报表。根据产品生产的特点，生产进度分析的时间可以是3、5日分析1次，也可以逐月逐季分析；分析的目的是看产量是否达到计划进度的要求，或完成计划后，每天的产量应该是多少。对影响产量的技术经济指标，主要是对生产工艺和消耗原材料进行分析。
产品分析的'内容之一是检验品种完成情况。具体分析方法，是用计划完成的品种产量除以计划生产的品种的产量，以及完成计划生产的品种的产值除以计划生产的品种的产值。
产品分析的内容之二是评价零部件产品的成套性。其中一种分析方法是，对每个零件的月产量所能装配的成品数量进行比较，通过对比这些数字和计划所需完成的成品数量，可以看出缺件、种类及不足程度。
产品分析的主要任务是检查产品是否符合规定的质量标准，并找出产品不符合标准的原因。设计、材料、工艺、成本等都要考虑这些因素。对产量，质量，成本进行因果平衡分析。
任何人都希望生产出数量多、质量好、成本低的产品，但事实上，产量、质量、成本都是制约着劳动力、设备、原材料价格等因素变化的。生产高过一定限度的质量就会下降，过高的质量要求必然提高。原因平衡关系分析的目的在于寻找三者间最佳经济效益的结合点。
⑶ 数据分析包括哪些内容
1.数据获取
数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
2.数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的;其次是Oracle和SQL sever，这是企业大数据分析不可缺少的技能;还有Hadoop之类的分布式数据库，也要掌握。
3.分析数据
分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。
4.数据呈现
可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。
⑷ 数据分析具体包括哪些方面
1. Analytic Visualizations(可视化分析)，不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)，可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)，数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines(语义引擎)，我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)，数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
⑸ 产品数据分析要关注哪些维度或指标
(一)、销售数据之维度
1、商品
商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。
2、客户
客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。
3、区域
区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/ 区—镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。
4、时间
时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中， 公历角度：年——季度——月——日——时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年——节气——日——时刻；农历节假日。
(二)、销售数据之指标
1、销售数量
客户消费的商品的数量。
2、含税销售额
客户购买商品所支付的金额。
3、毛利
毛利=实际销售额－成本。
4、净利
净利=去税销售额－去税成本。
5、毛利率
销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。
毛利率=（毛利/实际销售额）×100%。
6、周转率
周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。
7、促销次数
促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段 时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。
8、交易次数
客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。
9、客单价
客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。
客单价=销售额/交易次数。
10、周转天数
周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理。
11、退货率
退货率=退货金额/进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。
12、售罄率
售罄率=销售数量/进货数量。
13、库销比
库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30）
（只有在单款SKU 计算中可用数量替代金额。）
14、连带率
连带率=销售件数/交易次数。
15、平均单价
平均单价=销售金额/销售件数。
16、平均折扣
平均折扣=销售金额/销售吊牌额
17、SKU（深度与宽度）
英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU 通常表示一个规格，颜色，款式），即货号，例：AMF80570-1。
18、期货
所谓期货，一般指期货合约，就是指由期货交易所统一制定的、规定在将来 某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约 。服装行业上具体指订货会上所订购且分期交付的货品。
19、坪效
就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。
坪效=销售金额/门店营业面积（不包含仓库面积）。
20、促销商品
指促销活动期间指定的商品，其价格低于市场同类的商品。包括DM 商品，开店促销，普通促销货（特价），不包含正常降价。
(三)、销售数据之分析方法
1、直接数据的分析。
2、间接数据的组合分析。