行业常见数据分析方法和专题分析
如何做好统计分析(国家统计局)
全国公积金缴纳人数与全国公积金缴纳额增速比较（%）
45.0
40.0
35.0
人数增速（%）
30.0
缴纳额增速（%）
25.0
20.0
15.0
10.0
5.0
0.0
2015年一季度 2014年四季度 2014年三季度 2014年二季度 2014年一季度 2013年四季度 2013年三季度 2013年二季度 2013年一季度 2012年四季度 2012年三季度 2012年二季度 2012年一季度
例三： 2016年12月，我市住房公积金继续保持良好的运行态势，各项业务开 展顺利，资金运行安全，风险控制良好。（只有定性分析，没有定量分析。）
三、 统计分析的特点
（三）点和面相结合
不但要有全面的总体上的分析，也要通过一些典型的事例加以 佐证。现在我们的分析中，全面性的资料和信息太多，而带有普 遍性的个案较少。如果能将两者有机地结合起来，不仅将丰富报 告的内容，也会增加报告的份量。
二、常见统计分析的类型
法按 照 研 究 对 象 及 方
社会经济统计分析（国民经济核算算统统计计分分析析、、工工业业、、投投资资、、贸贸易易、、销销
售、房地产、建筑业等等）
数理统计分析（侧重于数学领域统计方法的研究，，方方差差分分析析、、回回归归
分析、时间序列分析、多因素分析析等等等等））
范按 围照
进度分析
进度分析
综合统计分析
综合统计分析
综合统计分析
专题分析
专题分析
专题分析
专题分析
统计公报
三、 统计分析的特点
（一）文字与数据相结合
统计分析中，要以数据作为支撑。
比如：2015年以来，全国住房公积金提取速度总体回落，但偿还 购房贷款提取额依然保持较快增长，成为公积金提取的重要支撑力量。 上半年，偿还购房贷款提取额2.1万亿元，同比增长19.1%，增速比1-5 月份提高1个百分点。
企业竞争情报专题分析案例与分析方法
情报分析工具以及分析方法
数据分析方法包括哪些
数据分析方法包括哪些
数据分析方法包括常见的以下几种：
1. 描述性统计分析：通过计算数据的平均值、中位数、标准差等来描述数据的分布、集中趋势和离散程度。
2. 相关分析：用于研究不同变量之间的相关性，可以通过计算相关系数或绘制散点图来分析变量之间的关系。
3. 回归分析：用于探究自变量对因变量的影响程度和关系类型，可以通过构建回归模型来预测因变量的值。
4. 聚类分析：将相似对象归入同一类别，通过计算对象之间的相似性来实现聚类分析。
5. 预测分析：通过历史数据和趋势分析来预测未来的趋势和结果，可以使用时间序列分析、回归模型等方法进行预测。
6. 统计推断：通过从样本中获取信息来对总体进行推断，可以进行抽样调查、假设检验等统计推断方法。
7. 空间分析：研究地理空间中的现象和分布规律，可以使用地理信息系统（GIS）等方法进行空间分析。
8. 文本挖掘：通过对大量文本数据进行分析和挖掘，提取其中的信息和模式，用于情感分析、主题识别等应用。
9. 时间序列分析：研究时间序列数据的变化趋势和规律，通过分析序列的自相关性和滞后效应来进行预测和分析。
10. 实验设计：设计科学实验来研究变量之间的因果关系，通过对实验数据的分析和比较来推断变量之间的影响关系。
注意文中不能出现标题相同的文字。
专题调研和专项调研
专题调研和专项调研专题调研和专项调研在日常研究工作中扮演着至关重要的角色。
它们是一种系统性的方法，用于收集和分析大量的信息和数据，以深入了解特定主题、领域或问题。
通过深度和广度的研究，专题调研和专项调研可以为决策者提供有价值的见解和信息，帮助他们制定有效的策略和决策。
1. 专题调研的定义和意义专题调研是一种对特定主题进行全面分析和研究的方法。
它涉及到对相关领域的文献、数据和其他信息的收集和分析，以获得深入的了解。
专题调研的目的是为了回答一系列研究问题，揭示相关主题的内在规律和关系。
在日常工作中，专题调研可以帮助决策者了解市场趋势、竞争情况、消费者需求等重要因素。
通过收集和分析相关数据，决策者可以更好地了解市场状况，制定出更明智的决策和策略。
2. 专项调研的定义和意义专项调研是一种对特定问题或课题进行深入研究和分析的方法。
它通常涉及到实地调查、访谈、问卷调查等方法，以收集详细的数据和信息。
专项调研的目的是为了解决特定问题，探索相关领域中的难题和挑战。
专项调研通常需要投入大量的时间和资源，但它可以提供独特的见解和信息，帮助解决问题和制定决策。
通过实地调查和深入分析，决策者可以更好地理解问题的本质和影响因素，并采取相应的措施来解决问题。
3. 专题调研与专项调研的区别专题调研和专项调研都是一种研究方法，但它们在研究的范围和深度上存在一些差别。
专题调研通常是对一个较为宽泛的主题进行研究，涉及多个方面和领域。
它通过收集和分析各种信息，以获得整体性和综合性的了解。
专项调研则是对一个特定问题或课题进行深入研究，通常需要以实地调查和细致分析的方式进行。
它的目的是为了解决特定问题，并提供有针对性的建议和意见。
4. 专题调研和专项调研的步骤和方法无论是专题调研还是专项调研，都需要按照一定的步骤和方法进行。
研究者需要明确研究的目的和问题。
他们需要收集相关的文献和数据，并进行归纳和整理。
接下来，研究者可以采用各种方法，如访谈、问卷调查、实地调查等，来收集更具体和详细的数据和信息。
常见的数据分析方法
常见的数据分析方法首先，最常见的数据分析方法之一是描述性统计分析。
描述性统计分析是通过对数据进行整理、汇总和展示，来描述数据的基本特征和规律。
常见的描述性统计分析方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
这些方法可以帮助我们更好地了解数据的分布情况，从而为后续的分析工作奠定基础。
其次，回归分析是另一个常见的数据分析方法。
回归分析主要用于研究自变量和因变量之间的关系，通过建立数学模型来预测因变量的取值。
在回归分析中，线性回归和逻辑回归是两种常见的方法。
线性回归适用于因变量和自变量之间呈线性关系的情况，而逻辑回归则适用于因变量为二分类变量的情况。
通过回归分析，我们可以更好地理解变量之间的关系，从而进行更精准的预测和决策。
另外，聚类分析也是一种常见的数据分析方法。
聚类分析是一种无监督学习方法，它通过对数据进行分类，将相似的数据点归为一类。
聚类分析可以帮助我们发现数据中潜在的规律和结构，从而为数据的进一步分析和利用提供参考。
在实际应用中，聚类分析常常被用于市场分割、客户分类、产品定位等领域。
最后，关联分析也是一种常见的数据分析方法。
关联分析主要用于发现数据中的关联规则，通过分析不同变量之间的关联程度来挖掘数据的潜在规律。
在关联分析中，常用的方法包括Apriori算法和FP-growth算法等。
这些方法可以帮助我们发现数据中隐藏的关联关系，从而为市场营销、交叉销售、推荐系统等提供支持。
综上所述，数据分析是一项非常重要的工作，它可以帮助我们更好地理解和利用数据。
在实际应用中，描述性统计分析、回归分析、聚类分析和关联分析是一些常见的数据分析方法，它们可以被广泛应用于不同的领域和情境中。
希望本文介绍的这些方法能够为大家在数据分析工作中提供一些帮助和启发。
分析数据的方法
分析数据的方法数据分析是现代社会中非常重要的一项工作，它可以帮助我们更好地理解和利用各种数据，从而做出更明智的决策。
在进行数据分析时，我们需要掌握一些有效的方法和技巧，下面将介绍几种常用的数据分析方法。
首先，我们可以使用描述性统计分析方法来对数据进行描述和总结。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的分布情况、中心趋势和离散程度，常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、最大最小值等。
通过描述性统计分析，我们可以对数据的基本特征有一个直观的认识，为进一步分析奠定基础。
其次，我们可以使用相关性分析方法来研究不同变量之间的关系。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关程度和相关方向，常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
通过相关性分析，我们可以发现变量之间的潜在关联，为后续的建模和预测提供依据。
另外，回归分析是一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们探究自变量和因变量之间的函数关系。
回归分析可以帮助我们预测因变量的取值，并研究自变量对因变量的影响程度，常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等。
通过回归分析，我们可以建立模型来解释和预测数据，为决策提供支持。
此外，聚类分析是一种用于发现数据内在结构的方法，它可以帮助我们将数据划分为不同的类别或簇。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律，常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类等。
通过聚类分析，我们可以将数据进行分类，为个性化推荐、市场细分等提供支持。
最后，我们还可以使用时间序列分析方法来研究时间序列数据的规律和趋势。
时间序列分析可以帮助我们预测未来的趋势和变化，常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
通过时间序列分析，我们可以发现数据中的周期性、趋势性等规律，为未来的规划和决策提供支持。
综上所述，数据分析是一项复杂而又重要的工作，我们需要掌握多种数据分析方法来应对不同的情况。
希望以上介绍的几种数据分析方法能够为大家在实际工作中提供一些帮助，也希望大家在数据分析过程中能够灵活运用这些方法，发现数据中的价值和规律。
数据分析题专题报告(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，数据分析已经成为各个行业解决复杂问题的重要手段。
数据分析题在各类考试、招聘面试中日益受到重视，其目的是考察应聘者的逻辑思维、数据处理能力和解决问题的能力。
本文将对数据分析题的解题思路、常用方法和技巧进行总结，并结合实际案例进行分析，以期为读者提供有益的参考。
二、数据分析题的解题思路1. 理解题目：首先要明确题目要求，分析题目中的关键信息，如数据类型、数据范围、问题类型等。
2. 数据清洗：对原始数据进行检查，去除异常值、缺失值等不合规数据。
3. 数据分析：运用统计学、数学等方法对数据进行分析，得出结论。
4. 结果呈现：将分析结果以图表、文字等形式呈现，便于阅读和理解。
5. 结果验证：对分析结果进行验证，确保结论的准确性。
三、数据分析题的常用方法1. 描述性统计：对数据的基本特征进行描述，如均值、标准差、最大值、最小值等。
2. 推断性统计：根据样本数据推断总体特征，如假设检验、置信区间等。
3. 相关性分析：研究变量之间的相互关系，如相关系数、回归分析等。
4. 因子分析：将多个变量归纳为少数几个因子，以简化问题。
5. 聚类分析：将数据划分为若干类别，以揭示数据中的内在规律。
6. 时间序列分析：研究数据随时间变化的规律，如趋势分析、季节性分析等。
四、数据分析题的解题技巧1. 熟练掌握各类统计软件：如Excel、SPSS、R等，提高数据处理和分析效率。
2. 熟悉各类图表：如柱状图、折线图、饼图、散点图等，便于直观展示分析结果。
3. 注意数据可视化：合理运用图表，使分析结果更加清晰易懂。
4. 深入了解业务背景：结合实际业务，分析数据背后的含义。
5. 关注数据质量：对数据进行严格审查，确保分析结果的准确性。
五、案例分析以下是一个数据分析题的案例：某公司想了解其产品在不同地区的销售情况，已知以下数据：地区 | 销售额（万元） | 销售人员数量----|--------------|------------A地区 | 100 | 5B地区 | 80 | 4C地区 | 120 | 6D地区 | 90 | 51. 计算每个地区的销售密度（销售额/销售人员数量）。
专题分析报告包括哪些内容
专题分析报告包括哪些内容摘要：专题分析报告是对特定主题进行细致深入的研究和分析的一种形式化文档。
报告旨在提供准确、全面的信息和见解，以帮助读者更好地理解和解决相关问题。
本文将介绍专题分析报告一般包含的内容，以及每个内容的具体细节和重要性。
1. 引言在专题分析报告中，引言部分是非常重要的。
引言应该包括以下内容：•问题陈述：明确报告所要解决的问题或课题。
问题陈述应该简明扼要，清晰明了，以引起读者的兴趣。
•背景介绍：提供与问题相关的背景信息，包括历史和现状。
背景介绍有助于读者对问题的理解和背景知识的补充。
•目标和目的：明确报告的目标和目的，即研究该问题的目标是什么，为什么这个问题值得研究，以及研究的目的是什么。
•研究方法：简要描述报告中使用的研究方法和数据来源。
这有助于读者了解研究的可靠性和可信度。
2. 文献综述专题分析报告应该包括一部分用于文献综述。
文献综述旨在回顾和总结相关领域的学术研究和实践经验，并帮助读者了解该问题的当前研究和发展动态。
文献综述应该包括以下内容：•关键概念和定义：解释和定义与问题相关的关键概念和术语，以便读者对文献综述的理解更加准确。
•前人研究成果：回顾并总结前人在相关领域的研究成果，包括理论框架、方法、主要发现和贡献等。
这有助于读者了解前人研究的重要性和局限性，并为后续分析提供基础。
•待解决问题：指出前人研究中存在的未解决问题或需要进一步研究的方向。
这有助于引出本报告的研究重点。
3. 数据收集和分析专题分析报告需要对相关数据进行收集和分析，以回答研究问题。
数据收集和分析部分应包括以下内容：•数据来源：描述用于本报告的数据来源，包括数据的种类、获取渠道和可用性等。
这有助于读者评估数据的可靠性和适用性。
•数据收集方法：介绍采用的数据收集方法，如调查问卷、访谈、实地观察或统计数据等。
这有助于读者了解数据的采集过程和方法的优缺点。
•数据分析：详细说明用于数据分析的工具、技术和方法。
这应包括数据处理、数据清洗、统计分析、模型建立等。
电商数据分析基础课件
图表制作流程
通过数据关系选择合适图表
用图表展现复杂问题
1.平均线图2.双坐标图3.竖形折线图4.帕累托图5.人口金字塔图6.瀑布图
通过图表展现数据
用图表展现复杂问题
7.旋风图8.漏斗图9.矩阵图（散点图）10.发展矩阵图11.改进难易矩阵（气泡图）
通过图表展现数据
通过表格展现数据
数据展现形式
突出显示单元格
PEST分析法
4P营销理论
5W2H分析法
用户使用行为
逻辑树分析法
PEST分析法
Political Economic Social Technological
数据分析常用的方法论
Product Price Place（渠道） Promotion
公司整体经营情况分析
4P营销理论
将问题分层罗列，逐步向下展开
数据分析方法论与数据分析法的区别
数据分析方法论与数据分析法的区别
数据分析方法论的重要意义 1.理顺分析思路，保证数据分析体系结构化2.将问题分解成相关联的若干部分，并显示它们的关系3.为后续数据分析工作的开展指明方向4.确保分析结果的有效性及正确性
数据分析方法论
数据分析常用的方法论
电商数据分析常用方法
项目选取
迷你图
添加图表集
添加数据条
07
图表专业化的方法
图表专业化的方法
专业图表中的元素
标题
01
图例
02
单位
03
脚注
04
资料来源
05
制作图表的注意事项
壹
常见注意事项
不做无意义的图表图表中的信息要适量选择合适的图表
饼图制作注意事项
贰
数据分析方法
数据分析方法数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，从中提取出有价值的信息，以支持决策和解决问题。
在如今的信息爆炸时代，数据分析成为各个领域中必不可少的工具。
本文将介绍几种常用的数据分析方法。
一、描述统计分析描述统计分析主要用于对数据进行总结和描述，包括以下几个方面：1. 中心趋势测量：包括均值、中位数和众数。
均值是一组数据的平均值，中位数是数据中间的数值，众数是出现次数最多的数值。
2. 变异程度测量：包括标准差、方差和范围。
标准差是数据偏离平均值的度量，方差是标准差的平方，范围是数据中最大值和最小值的差。
3. 分布形状测量：包括偏度和峰度。
偏度反映数据分布的对称性，偏度为正表示右偏，为负表示左偏；峰度反映数据分布的尖峰或平坦程度，峰度大于3表示尖峰分布。
二、推论统计分析推论统计分析通过对样本数据的推论，对总体数据进行估计和推断。
常见的推论统计方法包括：1. 参数推断：通过样本数据估计总体参数。
常用的参数估计方法包括置信区间估计和假设检验。
置信区间估计给出了参数的估计范围，假设检验则用于判断参数的真假。
2. 非参数推断：针对样本数据的分布情况进行推断。
常用的非参数方法包括秩和检验、Kolmogorov-Smirnov检验等。
三、回归分析回归分析用于研究变量之间的关系，并进行预测和解释。
常见的回归分析方法包括：1. 线性回归：建立线性模型，分析自变量和因变量之间的线性关系。
通过回归方程可以预测因变量的取值。
2. 逻辑回归：用于处理二分类问题，建立逻辑模型，通过估计概率来预测因变量的结果。
3. 多元回归：用于分析多个自变量对因变量的影响，建立多元模型来进行预测和解释。
四、聚类分析聚类分析用于将数据集中的对象划分为若干个组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
常用的聚类方法包括：1. 划分聚类：将数据集划分为互不重叠的子集，每个子集代表一个聚类。
2. 层次聚类：通过层次的方式逐步合并或分割聚类，得到一个层次结构。
定量数据分析报告5篇
定量数据分析报告5篇定量数据分析报告篇一一、营业收入1、酒店财务部提供数据(单位：人民币万元)：2、分析原因(要求：由酒店总办牵头销售部、营业部门作出分析，要求简单、清晰，每个分析不能超过三个小点，特殊的可以另行报告)A、完成指标――采取哪些有效措施：B、未完成指标――具体原因分析：C、与去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的`累计)――上升及下降原因分析：D、未完成指标――下一步准备采取哪些措施(以下措施下个月要分析成果)：E、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：二、直接营业成本(毛利率)1、酒店财务部提供数据(单位：百分比)：项目7月份本月指标本月完成本年指标本年累计完成去年同期差异毛利率2、分析(要求：由酒店总办牵头营业部门作出分析，要求简单、清晰，每个分析不能超过三个小点，特殊的可以另行报告)A、完成指标――采取哪些有效措施：B、未完成指标――具体原因分析：C、与去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的累计)――上升及下降原因分析：D、未完成指标的――下一步准备采取哪些措施(以下措施下个月要分析成果)：E、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：三、税金项目7月份本月指标本月完成本月完成率本年指标本年累计完成本年累计完成率去年同期累计增长率1、酒店财务部提供数据(单位：人民币万元)：2、分析(要求：由财务部进行分析)A、已完成指标采取过哪些有效措施：B、未完成指标原因分析：C、与去年同期相比(含同期及年累计)上升及下降原因分析：D、在未完成指标的情况下，下一步准备采取哪些措施(以下将作为下个月分析重点)：E、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作：四、能源项目7月份本月指标本月完成本年指标本年累计完成全年能耗比指标截止本月能耗比去年同期能耗比差异能源额1、酒店财务部提供数据(单位：人民币万元，百份比)：2、经营分析(要求：由酒店总办牵头各能源责任部门作出分析，(证券交易所挂牌交易。
如何写好一份数据分析报告？
如何写好一份数据分析报告？很多人在写数据分析报告的时候，往往更关注如何将报告做的更美观，例如：做漂亮的可视化图表，做很炫的PPT等。
但当别人看你做的数据分析报告的时候，往往更关注这个报告对他是否有价值？价值是什么？值得花多少时间去看这个报告？报告的结论是否有正确的数据支持？基于结论形成的方案是否符合逻辑……今天我们就来说说如何撰写数据分析报告。
一、为什么要撰写数据分析报告数据分析报告实质上是一种沟通与交流的形式，主要目的在于将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。
它需要对数据进行适当的包装，让阅读者能对结果做出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。
数据分析报告主要有三个方面的作用，即展示分析结果、验证分析质量，以及为决策者提供参考依据。
1、展示分析结果报告以某一种特定的形式将数据分析结果清晰地展示给决策者，使得他们能够迅速理解、分析、研究问题的基本情况、结论与建议等内容。
2、验证分析质量从某种角度上来讲，分析报告也是对整个数据分析项目的一个总结。
通过报告中对数据分析方法的描述、对数据结果的处理与分析等几个方面来检验数据分析的质量，并且让决策者能够感受到这个数据分析过程是科学并且严谨的。
3、提供决策参考大部分的数据分析报告都是具有时效性的，因此所得到的结论与建议可以作为决策者在决策方面的一个重要参考依据。
虽然，大部分决策者（尤其是高层管理人员）没有时间去通篇阅读分析报告，但是在决策过程中，报告的结论与建议或其他相关章节将会被重点阅读，并根据结果辅助其最终决策。
所以，分析报告是决策者二手数据的重要来源之一。
二、数据分析报告是什么？在撰写报告之前，我们一般会经历6个步骤：目标确定、数据获取、数据清洗、数据整理、描述分析、洞察结论，最后才是撰写数据分析报告。
数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反映、研究和分析事物的现状、问题、原因、本质和规律，并得出结论，提出解决办法的一种分析应用文体。
行业常见数据分析方法及专题分析
行业常见数据分析方法和专题分析1 行业分析方法 (2)2 行业调研主要途径 (6)3 数据常见分析方法 (7)4 数据分析主要图表 (8)5 专题分析 (10)5.1 专题一：网站分析 (10)5.2 专题二：移动应用 (10)5.3 专题三：零售行业（电商行业可参考） (13)5.4 专题四：产品市场运营or活动推广 (17)1行业分析方法2行业调研主要途径1.宏观经济数据2.统计局统计网站、年鉴3.行业的协会网站4.行业的主要网站5.第三方咨询的数据6.问卷调查7.本公司的市场财务信息网络常见查询方法：●百度包括百度搜索和文库内容●搜狗微信搜索●第三方公司：艾瑞咨询、尼尔森、易观智库●百度指数、微博指数●移动应用：talkingdata 、友盟3数据常见分析方法数据分析两大基础：指标和维度，在我看来就是分析问题时确定可考核量化指标。
维度就是多指标组合分析。
如同指标就是一个个积木，积木越细化越多样越好，选择不同维度将指标组合如同积木组合图案，每一个图案都代表一个画像，重点是分析维度最后得出的结论是有重要意义的，对决策有参考价值。
1、指标（两大思维之一：拆分）指标，用于衡量事物发展程度的单位或方法，它还有个IT上常用的名字，也就是度量。
例如：人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率、覆盖率等。
很多公司都有自己的KPI指标体系，就是通过几个关键指标来衡量公司业务运营情况的好坏。
指标需要经过加和、平均等汇总计算方式得到，并且是需要在一定的前提条件进行汇总计算，如时间、地点、范围，也就是我们常说的统计口径与范围。
指标可以分为绝对数指标和相对数指标，绝对数指标反映的是规模大小的指标，如人口数、GDP、收入、用户数，而相对数指标主要用来反映质量好坏的指标，如利润率、留存率、覆盖率等。
我们分析一个事物发展程度就可以从数量跟质量两个角度入手分析，以全面衡量事物发展程度。
刚才说过，指标用于衡量事物发展程度，那这个程度是好还是坏，这就需要通过不同维度来对比，才能知道是好还是坏。
《Excel数据分析》-撰写新零售智能销售数据分析报告
如《拓展公司业务的渠道》。 ➢ 提出疑问。这类标题以设问的方式提出报告所要分析的问题，可以引起读者的注意和思考，如《500万的
大数据挖掘专家
23
用户行为分析
由图可知，用户更加偏好使用微信支付，其次是支付宝支付，现金支付的用户仅占0.52%。因此，企业可以 联合移动支付（如微信、支付宝等）做一些推广活动。
大数据挖掘专家
24
总结
通过对商品销售情况、库存和用户行为的分析，提出以下总结和建议。 ➢ 本月呈现出一定的上升趋势，但上升缓慢，企业的盈利能力还需要进一步的提升。同时饮料类商品为畅销商
评价。例如在分析一个公司的整体运营时，可以从产品、价格、渠道和促销这4个角度进行分析。 ➢ 联系性。综合分析报告要对互相关联的现象与问题进行综合分析，在系统地分析指标体系基础上，考察现
象之间的内部联系和外部联系。这种联系的重点是比例和平衡关系，分析比例是否合理、发展是否协调。
大数据挖掘专家
4
了解数据分析报告的类型
逻辑关系。 ➢ 客观准确。首先数据必须真实有效、实事求是反映真相，其次表达上必须客观准确规范，切忌主观随意。 ➢ 篇幅适宜，简洁高效。数据分析报告的质量取决于是否利于决策者做出决策、是否利于解决问题，篇幅不
宜过长，要尽可能简洁高效地传递信息。 ➢ 结合业务，专业分析。分析过程应结合相关业务或专业理论，而非简单地进行没有实际意义的看图说话。
➢ 建议是根据结论对企业或者业务问题提出的解决方法，建议主要关注在保持优势和改进劣势、改善和解决 问题等方面。
行业常见大数据分析报告方法和专题分析报告
行业常见大数据分析报告方法和专题分析报告在当今数字化时代，数据已成为企业和行业决策的重要依据。
大数据分析报告能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，为业务发展提供指导和支持。
本文将介绍行业常见的大数据分析报告方法以及专题分析报告的相关内容。
一、大数据分析报告方法1、描述性分析描述性分析是大数据分析中最基础的方法，它主要用于对数据进行概括和总结，以了解数据的基本特征。
例如，通过计算平均值、中位数、标准差等统计指标来描述数据的集中趋势和离散程度；通过制作图表（如柱状图、折线图、饼图等）来直观地展示数据的分布情况。
2、诊断性分析诊断性分析旨在深入探究数据中的异常和关系，找出问题的根源。
它通常涉及到数据的细分和对比，比如按照不同的维度（如时间、地区、产品线等）对数据进行分解，以发现潜在的问题和模式。
相关性分析和回归分析也是诊断性分析中常用的技术，用于确定变量之间的关联程度和影响关系。
3、预测性分析预测性分析利用历史数据和统计模型来预测未来的趋势和结果。
常见的预测方法包括时间序列分析、回归分析、机器学习算法（如决策树、神经网络等）。
通过建立预测模型，可以对销售、市场需求、客户行为等进行预测，为企业的规划和决策提供前瞻性的指导。
4、规范性分析规范性分析不仅要预测未来的情况，还要给出最佳的行动方案。
它综合考虑了各种约束条件和目标，通过优化算法来确定最优的决策策略。
例如，在资源分配、生产计划、营销策略等方面提供最优化的建议。
二、专题分析报告专题分析报告是针对特定的问题或主题进行深入研究和分析的报告。
它具有针对性强、深入细致的特点，能够为解决具体的业务问题提供详细的分析和建议。
1、市场趋势分析报告市场趋势分析报告关注市场的动态变化，包括市场规模的增长或萎缩、消费者需求的转变、竞争对手的动向等。
通过收集和分析市场数据、行业报告、消费者调研等信息，预测市场的未来发展方向，为企业的市场定位和产品策略提供依据。
2、客户行为分析报告客户行为分析报告侧重于研究客户的购买行为、偏好、忠诚度等方面。
运营人必学到几个实用的数据分析模型
运营人必学到几个实用的数据分析模型一、用户价值模型1、RFM模型RFM分析是客户关系分析中一种简单实用客户分析方法，他将最近一次消费、消费频率、消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标，衡量客户价值和客户创利能力。
RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。
R——最后交易距离当前天数（Recency）F——累计交易次数（Frequency）M——累计交易金额（Monetary）在这三个制约条件下，我们把M值大，也就是贡献金额最大的客户作为“重要客户”，其余则为“一般客户”和”流失客户“，基于此，我们产生了8种不同的客户类型：重要价值客户：复购率高、购买频次高、花费金额大的客户，是价值最大的用户。
重要保持客户：买的多、买的贵但是不常买的客户，我们要重点保持；重要发展客户：经常买、花费大但是购买频次不多的客户，我们要发展其多购买；重要挽留客户：愿意花钱但是不常买、购买频次不多的客户，我们要重点挽留；一般价值客户：复购率高、购买频次高，但是花费金额小的客户，属于一般价值；一般保持客户：买的多但是不常买、花钱不多，属于一般保持客户；一般发展客户：经常买，但是买不多、花钱也不多，属于一般发展客户；一般挽留客户：不愿花钱、不常买、购买频次不高，最没有价值的客户；下面是我用FineBI做的RFM模型可视化仪表板，可以通过RFM模型对客户的终生价值做一个合理的预估，基于一个理想的客户特征来衡量现实中客户价值的高低，通过此类分析，定位最有可能成为品牌忠诚客户的群体，让我们把主要精力放在最有价值的用户身上。
2、波士顿模型波士顿模型最初是一个时间管理模型，按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限，以此便于对时间进行有效的管理。
运用在客户分析中，也就是利用销售额和利润这两个重要指标分为四个象限，对我们的客户进行分组。
我们将这两个维度作为横纵坐标轴分为四个象限，将产品或者服务分为下面四种类型：明星类：增长率高、占有率高，代表着十分成功的产品，是主打的明星产品；金牛类：增长率低、占有率高，已经占据了市场但是没有发展空间的产品，属于现金牛产品；问题类：增长率高、占有率低，说明用户需求高，但是本身产品有问题，需要改进优化；瘦狗类：增长率低、占有率低，市场不认可的失败产品，需要尽快去除；我们如此分类的目的正是要根据波士顿矩阵，将一些没有发展前景和市场潜力的产品尽快淘汰掉，保证明星产品和现金牛产品的份额，从而搭配好产品或者业务的整个市场布局。
行业洞察与行业分析题库(100道)
行业洞察与行业分析1、调研报告的主题编写要求中，主题表现为：标题点明主题、开篇点明主题、篇中确定主题、点明主题。
(1.0分)——[单选题]A 过程B 篇头C 中间D 篇末正确答案：D2、调研报告在实际工作中具有很强的和指导作用。
(1.0分)——[单选题]A 引领作用B 认知作用C 引用作用D 调研作用正确答案：B3、调研报告编写设计中，引言分为：提要式、交代式、和意义式四个部分。
(1.0分)——[单选题]A 效果式B 方法式C 问题式D 目录式正确答案：C4、调研报告引言三大特点：言简意赅、有吸引力、。
(1.0分)——[单选题]A 突出效果B 突出对象C 突出场景D 突出重点正确答案：D5、调研报告编写设计结尾要概括全文，明确，将全文归结到一个思想立足点上。
(1.0分)——[单选题]A 主旨B 问题C 结果D 立场6、一般在开头部分对全文进行总的概括，然后以此为中心分别进行阐述或说明，分述部分的各层次之间有逻辑关系。
(1.0分)——[单选题]A 模糊B 相反C 相同D 并列正确答案：D7、好的报告三大特点：问题要精准体现在、符合方向、有的放矢。
(1.0分)——[单选题]A 切合实际B 诚实C 具体D 细分正确答案：A8、调研报告的总分式结构是先分述论点，最后进行总结，即把最重点和最核心的意见放在结尾。
(1.0分)——[单选题]A 问题B 核心C 过程D 结论正确答案：D9、写文章，首先要选. 选对了，等于文章成功了一半。
(1.0分)——[单选题]A 时间B 场景C 地点D 题目正确答案：D10、调研报告按分，可分为综合报告、会议报告、工作报告、专题报告、建议报告和答复报告。
(1.0分)——[单选题]A 内容B 形式C 特点D 论据11、一篇调研文稿是否有理论和实践意义，能否引起人们重视，关键在于调研主题的确立是否有。
(1.0分)——[单选题]A 理论B 价格C 价值D 讨论正确答案：C12、调研报告的公式化标题编写格式： (1.0分)——[单选题]A 调查对象+调查时间+文本名称B 调查课题+文本名称+调查对象C 文本名称+调查课题+调查对象D 调查对象+调查课题+文本名称正确答案：D13、采用资料分析法撰写调研报告，是通过分析把综合成报告。
(完整版)常用数据分析方法论
常用数据分析方法论-—摘自《谁说菜鸟不会数据分析》数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要有以下几个作用:●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系●为后续数据分析的开展指引方向●确保分析结果的有效性及正确性常用的数据分析理论模型用户使用行为STP理论SWOT……5W2H时间管理生命周期逻辑树金字塔SMART原则……PEST分析法PEST分析理论主要用于行业分析PEST分析法用于对宏观环境的分析。
宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以下以中国互联网行业分析为例。
此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：5W2H分析法5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。
利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：(这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）逻辑树分析法逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。
逻辑树是分析问题最常使用的工具之一,它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始，并逐步向下扩展。
把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关.（缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。
）逻辑树分析法在利润分析中的应用：4P营销理论4P分析理论主要用于公司整体经营情况分析4P营销理论在公司业务分析中的应用：用户行为理论用户行为理论的用途较单一，就是用于用户行为研究分析用户使用行为：认知——熟悉——试用--使用-—忠诚利用用户行为理论，梳理网站分析的各关键指标之间的逻辑关系，构建符合公司实际业务的网站分析指标体系：。
直播行业的五大关键数据指标新手如何分析并优化自己的表现
直播行业的五大关键数据指标新手如何分析并优化自己的表现直播行业近年来呈现出爆发式增长，成为了许多人关注的焦点。
从个人娱乐到商业推广，直播已成为一种受欢迎的媒体形式。
然而，对于新手而言，如何通过分析关键数据指标来提升自己的表现，仍是一个挑战。
本文将为新手介绍直播行业的五大关键数据指标，并提供分析和优化的方法。
一、观众人数观众人数是直播行业中最直观的指标之一，它反映了直播内容的受欢迎程度和吸引力。
新手在分析观众人数时，可以关注以下几个方面：1.1. 直播时间选择：观众人数通常在特定时间段内达到峰值。
新手可以通过尝试不同的直播时间，找到观众最多的时段，以提高直播的曝光度和观众参与度。
1.2. 主题和内容选择：观众更倾向于观看与自己兴趣相关的直播。
新手可以研究受欢迎的直播主题，并根据观众的兴趣制定内容策略，增加观众留存和吸引新观众的机会。
1.3. 聚焦观众群体：了解目标观众的特点和偏好，以便更好地满足他们的需求。
通过研究观众的年龄、性别、地理位置等信息，新手可以更精准地定位观众群体，并根据其需求调整直播策略。
二、观众参与度观众参与度是评估直播质量和互动效果的重要指标，它反映了观众对直播的积极参与程度。
保持观众参与度的高水平对于提高直播效果至关重要。
以下是一些建议：2.1. 提供实时互动机会：直播平台通常提供聊天室和礼物打赏功能，新手应积极利用这些功能，与观众进行实时互动。
回答观众的问题、参与讨论，可以增加观众的参与度和粘性。
2.2. 制定互动策略：在直播过程中，新手可以制定一些互动环节，如抽奖、游戏等，以吸引观众的积极参与。
同时，多开展一些有趣、有互动性的主题活动，可以提高观众参与度。
2.3. 回顾观众反馈：对观众的反馈保持敏感，积极回复并调整直播策略。
观众发表的评论和建议是改进直播质量的宝贵资源，新手应该认真对待并及时行动。
三、点击率和观看时长点击率和观看时长是评估直播内容吸引力和质量的重要指标。
新手可以通过以下方法来提高点击率和观看时长：3.1. 增加视频标题的吸引力：直播前应精心设计视频标题，准确描述直播内容，吸引观众点击。
数据分析师必须掌握的6种方法论和8种思路
数据分析师必须掌握的6种方法论和8种思路估计很多人都听过数据分析，但是真正做起来却不是那么一回事了。
要么胡子眉毛一把抓，要么无从下手。
这说明缺少理论知识的支持，那么本文就将盘点一下数据分析常用的方法论和思路，作为数据分析入门的基础。
数据分析的流程在介绍数据分析方法论和思路之前，我们还是先不厌其烦地看一下数据分析的流程，简单来说分为以下六个步骤：1、明确分析的目的，提出问题。
只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。
2、数据采集。
收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。
具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。
3、数据处理。
对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。
4、数据探索。
通过探索式分析检验假设值的形成方式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面认识，以便后续选择何种分析策略。
5、分析数据。
数据整理完毕，就要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等了如指掌才行，常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。
Excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有R语言、Python等。
6、得到可视化结果。
借助可视化数据，能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议，比如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等，同时也可以使用报告等形式与他人交流。
数据分析方法论数据分析的方法论很多，小编为大家介绍其中六种比较常见的理论。
1、PEST分析法PEST，也就是政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）、技术（Technology），能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业分析。
宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
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行业常见数据分析方法和专题分析1 行业分析方法 (2)2 行业调研主要途径 (6)3数据常见分析方法 (7)4数据分析主要图表 (9)5 专题分析 (10)5.1 专题一：网站分析 (10)5.2 专题二：移动应用 (11)5.3 专题三：零售行业（电商行业可参考） (13)5.4 专题四：产品市场运营or活动推广 (17)1行业分析方法2行业调研主要途径1.宏观经济数据2.统计局统计网站、年鉴3.行业的协会网站4.行业的主要网站5.第三方咨询的数据6.问卷调查7.本公司的市场财务信息网络常见查询方法：●百度包括百度搜索和文库内容●搜狗微信搜索●第三方公司：艾瑞咨询、尼尔森、易观智库●百度指数、微博指数●移动应用：talkingdata 、友盟●关于数据来源有一个大数据导航网站推荐/3数据常见分析方法建立在小蚊子基础上的整理和思考。
原文见：/s?__biz=MzA5MjcxNDQxNw==&mid=551953540&idx=1 &sn=b1741234fd7de219affbcd5ef5eeef9b&scene=21#wechat_redirect 数据分析两大基础：指标和维度，在我看来就是分析问题时确定可考核量化指标。
维度就是多指标组合分析。
如同指标就是一个个积木，积木越细化越多样越好，选择不同维度将指标组合如同积木组合图案，每一个图案都代表一个画像，重点是分析维度最后得出的结论是有重要意义的，对决策有参考价值。
1、指标（两大思维之一：拆分）指标，用于衡量事物发展程度的单位或方法，它还有个IT上常用的名字，也就是度量。
例如：人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率、覆盖率等。
很多公司都有自己的KPI指标体系，就是通过几个关键指标来衡量公司业务运营情况的好坏。
指标需要经过加和、平均等汇总计算方式得到，并且是需要在一定的前提条件进行汇总计算，如时间、地点、范围，也就是我们常说的统计口径与范围。
指标可以分为绝对数指标和相对数指标，绝对数指标反映的是规模大小的指标，如人口数、GDP、收入、用户数，而相对数指标主要用来反映质量好坏的指标，如利润率、留存率、覆盖率等。
我们分析一个事物发展程度就可以从数量跟质量两个角度入手分析，以全面衡量事物发展程度。
刚才说过，指标用于衡量事物发展程度，那这个程度是好还是坏，这就需要通过不同维度来对比，才能知道是好还是坏。
2、维度（两大思维之二：对比）维度：是事物或现象的某种特征，如性别、地区、时间等都是维度。
其中时间是一种常用、特殊的维度，通过时间前后的对比，就可以知道事物的发展是好了还是坏了，如用户数环比上月增长10%、同比去年同期增长20%，这就是时间上的对比，也称为纵比；另一个比较就是横比，如不同国家人口数、GDP的比较，不同省份收入、用户数的比较、不同公司、不同部门之间的比较，这些都是同级单位之间的比较，简称横比；维度可以分为定性维度跟定量维度，也就是根据数据类型来划分，数据类型为字符型（文本型）数据，就是定性维度，如地区、性别都是定性维度；数据类型为数值型数据的，就为定量维度，如收入、年龄、消费等，一般我们对定量维度需要做数值分组处理，也就是数值型数据离散化，这样做的目的是为了使规律更加明显，因为分组越细，规律就越不明显，最后细到成最原始的流水数据，那就无规律可循。
最后强调一点，只有通过事物发展的数量、质量两大方面，从横比、纵比角度进行全方位的比较，我们才能够全面的了解事物发展的好坏。
指标和维度的概念简单却又重要。
掌握这两个概念，对于互联网产品、日志数据分析都有一定的参考意义。
如联系《谁说菜鸟不会数据分析》中提到的数据分析的方法，主要在维度上提供思路：对比分析法：与目标的对比、纵向不同时期的对比、横向不同部门对比、行业对比、活动效果前后对比分组对比：常见不同年龄段人物的行为对比，定量维度结构分析法：局部与整体的对比交叉分析法：二维交叉表，多行数据多个指标的对比。
4数据分析主要图表图表>表格>文字5专题分析5.1专题一：网站分析分享地址：/file/66e6025afb7dd29de0d50fa8487e1f24?token=b4324 95df7d269ac5.2专题二：移动应用APP的数据指标体系主要分为五个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。
∙用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标；∙参与度分析主要分析用户的活跃度；∙渠道分析主要分析渠道推广效果；∙功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率；∙用户属性分析主要分析用户特征。
本文将详述这五大维度。
分享地址：/file/1dbe947a23a1a722d1e284a70dc877d4?token=ada07 a3205ee3ddd5.3专题三：零售行业（电商行业可参考）转载自微信公众号：小蚊子数据分析/s?__biz=MzA5MjcxNDQxNw==&mid=202215333&idx=1&sn= 383bbf5605cec436617259294ac75a5e&scene=21#wechat_redirect一、营业额1、营业额反映了店铺的生意走势。
针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。
2、为店铺及员工设立销售目标。
根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰；为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额；每天监控营业额指标完成进程情况，当目标任务未能达成时，应立即推出预备方案，如月中的目标进程不理想时应及时调整人员丶货品丶促销方案。
3、比较各分店销售状况。
营业额指标有助于比较各分店的销售能力，从而为优化人员结构及货品组合提供参考。
二、分类货品销售额分类货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额。
通过分类货品销售额指标的分析，可以了解：1、各分类货品销售情况及所占比例是否合理，为店铺的订货丶组货及促销提供参考依据，从而作出更完善的货品调整，使货品组合更符合店铺实际消费情况。
2、了解该店或该区的消费取向，即时作出补货丶调货的措施，并针对性调整陈列，从而优化库存及利于店铺利润最大化。
对于销售额低的品类，则应考虑在店内加强促销，消化库存。
3、比较本店分类货品销售与地区的正常销售比例，得出本店的销售特性，对慢流品类应考虑多加展示，同时加强导购对慢流品类的重点推介及搭配销售能力。
三、前十大畅销款1、定期统计分析前十大畅销款（每周/月/季），了解畅销的原因及库存状况。
2、根据销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线，适当做出补货或寻找替代品措施。
3、教导员工利用畅销款搭配平销款或滞销款销售，带动店铺货品整体的流动。
四、前十大滞销款1、定期统计分析前十大滞销款（每周/月/季），了解滞销的原因及库存状况。
2、寻找滞销款的卖点，并加强对导购的产品培训，提升导购对滞销品的销售技巧。
3、调整滞销品的陈列方式及陈列位置，避免在店铺的角落，并配合人员进行重点推介。
4、制定滞销品的销售激励政策（有选择性实施），如卖出一件滞销款，奖励*元……5、对滞销品做出调货/退货，或者是促销的准备。
五、连带率(销售件数/销售单数)1、连带率的高低是了解店铺人员货品搭配销售能力的重要依据。
2、连带率低于1.3，则应立即提升员工的附加推销力度，并给员工做附加推销培训，提升连带销售能力。
3、当连带率低时，应调整关联产品的陈列位置，如把可搭配的产品陈列在相近的位置，在销售时起到便利搭配的作用，提升关联销售。
4、当连带率低时，应检查店铺所采取的促销策略，调整合适的促销方式，鼓励顾客多买。
六、坪效(每天每平米的销售额)1、例如，店铺月坪效=月销售额/营业面积/天数。
此指标能分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售的真实情况。
2、坪效可以为订货提供参考，及定期监控确认店内库存是否足够，坪效的分析意义也意味着增加有效营业面积则可增加营业额。
3、坪效低的原因通常有：员工销售技能低；陈列不当；品类缺乏；搭配不当等。
4、坪效低则应思考：橱窗是否大部分陈列了低价位的产品？导购是否一致倾向于卖便宜类的产品？黄金陈列位置的货品销售反应是否不佳？店长是否制定了每周的主推货品，并对员工做主推货品的卖点培训？七、人效(每天每人的销售额)1、例如，店铺月人效=月销售额/店铺总人数/天数。
此指标反映了店铺人员的整体销售素质高低与否及人员配置数量是否合理等。
2、人效过低，则须检查员工的产品知识及销售技巧是否存在不足，或排班不合理，排班应保证每个班都有销售能力强的导购，能提供人效的指标。
3、根据员工最擅长的产品安排对应的销售区域，能有效提升人效。
八、客单价(销售额/销售单数)1、客单价的高低反映了店铺顾客消费承受能力的情况，多订适合消费者承受力价位的产品，有助于提升营业额。
2、比较店铺中货品与客人承受能力是否相符，将高于平均单价的产品在卖场做特殊陈列。
3、用低于平均单价的产品吸引实际型顾客，丰富了顾客类型自然提升了销售额。
4、增加以平均单价为主的产品数量和类别，将平均单价做为货品订货的参考价格。
5、提升中高价位的产品销售，是提升客单价的重要方法，店长应培训员工如何做中高价位产品的销售及如何回应顾客价位高的异议。
九、货品流失率减少货品流失率的方法有：严格对待交接班工作，认真清点货品数目，对出现问题及时做检查和总结，以避免错误重复出现。
在客流高峰期时，员工应提高警惕性，加强配合力度，以杜绝货品无谓流失。
十、存销比(存销比=库存件数/月销售件数)1、存销比过高，意味着库存总量或结构不合理，资金效率低。
2、存销比过低，意味着库存不足，生意难于最大化。
3、存销比反映总量问题，总量合理未必结构合理，月存销比维持在3—4之间是比较良好的。
4、存销比细分包括：各品类货品存销比丶新老货存销比丶款式存销比等。
十一、VIP占比(VIP消费额/营业额)1、此指标反映的是店铺VIP的消费情况，从侧面表明店铺市场占有率和顾客忠诚度，考量店铺的综合服务能力和市场开发能力。
2、一般情况下，VIP占比在45%-55%之间比较好；这时公司的利益是最大化的，市场拓展与顾客忠诚度都相对正常，且业绩也会相对稳定。
若是低于这个数值区间，就表示有顾客流失，或者是市场认可度差，店铺的服务能力不佳；若是VIP高于数值区间，则表示开发新客户的能力太弱。
假若是先高后低，就表示顾客流失严重。
十二、销售折扣(营业额/销售吊牌金额)1、销售折扣是反映店铺折让的情况，直接影响店铺的毛利额，是利润中很重要的指标。