零售行业大数据应用PPT模板
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零售数据分析PPT课件
直接业绩指标
一、达标率 二、同期业绩增长率 三、人效 四、坪效
达标率
达标率=一定时间内的营业额/一定时间内的业绩指标X100%
例一、一月份营业指标为40万，实际一月销售额为38 万。则一月的达标率=38万/40万X100%=95% 例二、若一月营业指标为40万，实际一月销售为42万。 则一月的达标率=42万/40万X100%=105%
例二、某店2月份业绩为20万，一月份的业绩为35万 则2月份相较一月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万 X100%=-43% 即：二月份相较一月份销售业绩下滑43%
备注：同期业绩增长率为正数则业绩增长，为负数则业绩下滑
人效
日人效=日营业额/当日总人数 周人效=周营业额/当店总人数 月人效=月营业额/当店总人数
算法一、售罄率=实际销售货品成本/总进货成本 算法二、售罄率=实际销售货品零售价/总进货零售价
售謦率计算期间通常为一周，一个月或一个季。
售罄率反映了产品的销售速度——是否受欢迎，要 充分关注新货上市的售罄率，发现问题研究问题，及时 采取措施.
售罄率
特点：根据期间范围不同可分为，周售罄、月售罄、季度售 罄。
丢失率
丢失率=丢失货品金额/销售金额 （季度、半年、年度丢失率，只需在上述公式中加入时 间量即可）
例：某点第二季度销售金额60万，4月份货品丢失8000元，5 月份货品丢失2000元，6月份货品丢失800元。 则：该店第二季度的货品丢失率=（8000元+2000元+800元） /60万*100%=1.8%
产品现值
产品现值
什么是产品现值
就是市场所能接受的，符合货品现阶段的定价策略。
制定现值应注意哪些问题： 1、积极的价格保护原则。 2、遵循商品生命周期理论，定期对价格进行调整。 3、上市日期安排合理，符合季节特点。 4、现值就像一个杠杆，用于平衡供需关系，换句话
一、达标率 二、同期业绩增长率 三、人效 四、坪效
达标率
达标率=一定时间内的营业额/一定时间内的业绩指标X100%
例一、一月份营业指标为40万，实际一月销售额为38 万。则一月的达标率=38万/40万X100%=95% 例二、若一月营业指标为40万，实际一月销售为42万。 则一月的达标率=42万/40万X100%=105%
例二、某店2月份业绩为20万，一月份的业绩为35万 则2月份相较一月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万 X100%=-43% 即：二月份相较一月份销售业绩下滑43%
备注：同期业绩增长率为正数则业绩增长，为负数则业绩下滑
人效
日人效=日营业额/当日总人数 周人效=周营业额/当店总人数 月人效=月营业额/当店总人数
算法一、售罄率=实际销售货品成本/总进货成本 算法二、售罄率=实际销售货品零售价/总进货零售价
售謦率计算期间通常为一周，一个月或一个季。
售罄率反映了产品的销售速度——是否受欢迎，要 充分关注新货上市的售罄率，发现问题研究问题，及时 采取措施.
售罄率
特点：根据期间范围不同可分为，周售罄、月售罄、季度售 罄。
丢失率
丢失率=丢失货品金额/销售金额 （季度、半年、年度丢失率，只需在上述公式中加入时 间量即可）
例：某点第二季度销售金额60万，4月份货品丢失8000元，5 月份货品丢失2000元，6月份货品丢失800元。 则：该店第二季度的货品丢失率=（8000元+2000元+800元） /60万*100%=1.8%
产品现值
产品现值
什么是产品现值
就是市场所能接受的，符合货品现阶段的定价策略。
制定现值应注意哪些问题： 1、积极的价格保护原则。 2、遵循商品生命周期理论，定期对价格进行调整。 3、上市日期安排合理，符合季节特点。 4、现值就像一个杠杆，用于平衡供需关系，换句话
大数据美业新零售模式教育课件ppt模板
直到今年过春节，外公说老家的大伯 二伯打 电话来 让我们 下乡去 玩，我 才又从 记忆中 抽出蛛 丝马迹 ，小村 ，是否 还是当 年的那 样？坐 着二舅 的小轿 车来到 儿时的 天堂， 唉？这 路怎么 变成四 道宽阔 的沥青 路了？ 连路灯 都有了 ，再放 眼一看 ，村里 的土坯 房怎么 不见了 ？
直到今年过春节，外公说老家的大伯 二伯打 电话来 让我们 下乡去 玩，我 才又从 记忆中 抽出蛛 丝马迹 ，小村 ，是否 还是当 年的那 样？坐 着二舅 的小轿 车来到 儿时的 天堂， 唉？这 路怎么 变成四 道宽阔 的沥青 路了？ 连路灯 都有了 ，再放 眼一看 ，村里 的土坯 房怎么 不见了 ？ 直到今年过春节，外公说老家的大伯 二伯打 电话来 让我们 下乡去 玩，我 才又从 记忆中 抽出蛛 丝马迹 ，小村 ，是否 还是当 年的那 样？坐 着二舅 的小轿 车来到 儿时的 天堂， 唉？这 路怎么 变成四 道宽阔 的沥青 路了？ 连路灯 都有了 ，再放 眼一看 ，村里 的土坯 房怎么 不见了 ？
直到今年过春节，外公说老家的大伯 二伯打 电话来 让我们 下乡去 玩，我 才又从 记忆中 抽出蛛 丝马迹 ，小村 ，是否 还是当 年的那 样？坐 着二舅 的小轿 车来到 儿时的 天堂， 唉？这 路怎么 变成四 道宽阔 的沥青 路了？ 连路灯 都有了 ，再放 眼一看 ，村里 的土坯 房怎么 不见了 ？
直到今年过春节，外公说老家的大伯 二伯打 电话来 让我们 下乡去 玩，我 才又从 记忆中 抽出蛛 丝马迹 ，小村 ，是否 还是当 年的那 样？坐 着二舅 的小轿 车来到 儿时的 天堂， 唉？这 路怎么 变成四 道宽阔 的沥青 路了？ 连路灯 都有了 ，再放 眼一看 ，村里 的土坯 房怎么 不见了 ？ 直到今年过春节，外公说老家的大伯 二伯打 电话来 让我们 下乡去 玩，我 才又从 记忆中 抽出蛛 丝马迹 ，小村 ，是否 还是当 年的那 样？坐 着二舅 的小轿 车来到 儿时的 天堂， 唉？这 路怎么 变成四 道宽阔 的沥青 路了？ 连路灯 都有了 ，再放 眼一看 ，村里 的土坯 房怎么 不见了 ？
大数据在零售商业中的应用(PPT)
投资机构搜集并分析上市企业 声明，从中寻找破产的蛛丝马 迹；
美国疾控中心依据网民搜索， 分析全球范围内流感等病疫的 传播状况；
第十页，共四十六页。
奥巴马的竞选团队依据选民的微博 实时分析选民对总统竞选人的喜好。
大数据的应用不仅仅是精准(jīnɡ 营销 zhǔn)
通过用户行为分析实现精准营销是大数据的典型应用(yìngyòng)，但是大数据在各行各业 特别是公共效劳领域具有广阔的应用(yìngyòng)前景
及办公网络的带宽需求。
❖
本地定位引擎－>云端〔DB〕，为上行带宽，建议2～5Mbps
❖
移动终端<－云端〔地图、位置(wèi zhi)、营销〕，为下行带宽，根据移动终端用户数量
国外普遍采用的全渠道模式
第二十页，共四十六页。
传统(chuántǒng)百货O2O的两个应用场境
扫描(sǎomiáo)码购物为核心 的业务设计
移动支付商品为核心 的业务设计 (héxīn)
第二十一页，共四十六页。
传统百货O2O的两个(liǎnɡ ɡè)应用场境
这都不是真正的020应用，
更谈不上大数据应用了
• 通过遍布全商场的wifi，确定顾客在商场具体位置，根据(gēnjù)大数据分 析的结果，给顾客推出精准的商品信息〔这个就是你最想要的〕和电子 优惠圈，引导顾客沿着设定的动线浏览
室内定位系统
全息地图
商业智能分析
(fēnxī)
个性营销互动平台
第二十六页，共四十六页。
室内 定系统 (shì nèi)
第十七页，共四十六页。
从“大数据(shùjù)〞到“大洞察〞
Transform 转型
制定清晰的分析战略，结合行业经验与既 有案例，缔造突破性业务成果
大数据美业新零售模式教育课件ppt模板
Integration.The Times Create The Opportunity To Win The Future!
在此过程中，小组的每个同学都互相 交流， 贡献自 己的想 法，把 自己发 现的问 题扩大 到更大 范围， 也听取 他人的 意见， 思考他 人提出 的问题 ，把自 己的想 法与大 家的想 法连接 起来。 然后再 自由组 合，除 主持人 外其他 组员分 散到其 他小组 中去， 进行新 一轮讨 论。
在此过程中，小组的每个同学都互相 交流， 贡献自 己的想 法，把 自己发 现的问 题扩大 到更大 范围， 也听取 他人的 意见， 思考他 人提出 的问题 ，把自 己的想 法与大 家的想 法连接 起来。 然后再 自由组 合，除 主持人 外其他 组员分 散到其 他小组 中去， 进行新 一轮讨 论。
智能创新 跨界整合
大数据美业新零售模式
XXX生物科技公司有限公司 在此过程中，小组的每个同学都互相交流，贡献自己的想法，把自己发现的问题扩大到更大范围，也听取他人的意见，思考他人提出的问题，把自己的想法与大家的想法连接起来。然后再自由组合，除主持人外其他组员分散到其他小组中去，进行新一轮讨论。
在此过程中，小组的每个同学都互相 交流， 贡献自 己的想 法，把 自己发 现的问 题扩大 到更大 范围， 也听取 他人的 意见， 思考他 人提出 的问题 ，把自 己的想 法与大 家的想 法连接 起来。 然后再 自由组 合，除 主持人 外其他 组员分 散到其 他小组 中去， 进行新 一轮讨 论。 在此过程中，小组的每个同学都互相 交流， 贡献自 己的想 法，把 自己发 现的问 题扩大 到更大 范围， 也听取 他人的 意见， 思考他 人提出 的问题 ，把自 己的想 法与大 家的想 法连接 起来。 然后再 自由组 合，除 主持人 外其他 组员分 散到其 他小组 中去， 进行新 一轮讨 论。
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智能创新 跨界整合
大数据美业新零售模式
XXX生物科技公司有限公司 在此过程中，小组的每个同学都互相交流，贡献自己的想法，把自己发现的问题扩大到更大范围，也听取他人的意见，思考他人提出的问题，把自己的想法与大家的想法连接起来。然后再自由组合，除主持人外其他组员分散到其他小组中去，进行新一轮讨论。
在此过程中，小组的每个同学都互相 交流， 贡献自 己的想 法，把 自己发 现的问 题扩大 到更大 范围， 也听取 他人的 意见， 思考他 人提出 的问题 ，把自 己的想 法与大 家的想 法连接 起来。 然后再 自由组 合，除 主持人 外其他 组员分 散到其 他小组 中去， 进行新 一轮讨 论。 在此过程中，小组的每个同学都互相 交流， 贡献自 己的想 法，把 自己发 现的问 题扩大 到更大 范围， 也听取 他人的 意见， 思考他 人提出 的问题 ，把自 己的想 法与大 家的想 法连接 起来。 然后再 自由组 合，除 主持人 外其他 组员分 散到其 他小组 中去， 进行新 一轮讨 论。
零售行业大数据应用解决方案共23页PPT
Nhomakorabea谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
零售行业大数据应用解决方案
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 不易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
零售行业大数据应用解决方案
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 不易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
《零售数据分析与应用》电子课件 项目七零售数据处理与展示
（一 ）直接导入方法
下面导入“订购明细.txt”数据为例，一起来学习这两种数据导入方法。 步骤一：启动Access，单击【新建】按钮，在【可用模版】中选择【空白数据库】， 并为新建的数据库文件命名，设置好存放路径，最后单击【创建】按钮，如下图所示。
（一 ）直接导入方法
步骤二：在创建好的数据库中，单击【外部数据】选项卡，在【导入并链接】组中单 击【文本文件】按钮，弹出如下图所示对话框，浏览指定数据源，并在【指定数据在 当前数据库中的存储方式和存储位置】项中，选中默认的【将源数据导入当前数据库 的新表中】项，单击【确定】按钮。
步骤一：选择要转换的数据 区域，在“数据”选项卡的 “数据工具”组中，单击 “分列”按钮。 步骤二：在“文本分列向导第1步”对话框中，单击“分 隔符号”，然后单击“下一 步”按钮。 步骤三：在““文本分列向 导-第2步”对话框中，根据 需要选择分隔符号。
一、数据抽取
数据抽取，是指保留原数据表中 某些字段的部分信息，组合成一 个新字段。可以是截取某一个字 段的部分信息——字段分列；也 可以是将某几个字段合并为一个 新字段——字段合并；还可以是 将原数据表没有但其他数据表中 有的字段，有效地匹配过来—— 字段匹配。
【项目导入】
明白了数据汇总，大白最近又接到新的任务。公司对2015年 员工满意度的问卷调查已经结束，总监王帅要求大白提取问 卷录入结果，协助人力资源部开展员工满意度调查的数据分 析。那么数据拿到后，要怎么办呢？怎么处理？怎么提炼？ 展现哪些方面的结果呢？大白又一次面临挑战。
Part 02 数据汇总
Part 03 数据处理
数据抽取 数据计算
数据分组 数据转换
一、 数据抽取
数据抽取，是指保留原数据表 中某些字段的部分信息，组合 成一个新字段。可以是截取某 一个字段的部分信息——字段 分列；也可以是将某几个字段 合并为一个新字段——字段合 并；还可以是将原数据表没有 但其他数据表中有的字段，有 效地匹配过来——字段匹配。
科技感互联网新零售大数据商务办公通用内容PPT演示
趋势七
数据质量是BI(商业智能)成功的关键：采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八
数据生态系统复合化程度加强：大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。
何谓大？（数据度量）
1Byte
= 8 Bit
1 KB
= 1,024 Bytes = 8192 bit
1 MB
= 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB
= 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB
= 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB
= 1,024 TB = 1,048,576 GB
深度学习
针对海量数据提供的ຫໍສະໝຸດ 端托管的分布式深度学习平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打造智能应用和服务
机器学习
基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实用的行业大数据解决方案
自然语言
基于自然语言处理技术，对人类自然语言进行分析、理解、生成、翻译，实现自然的人机对话交互
大数据给信息安全带来新挑战
1
2
1 EB
= 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB
= 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB
数据质量是BI(商业智能)成功的关键：采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八
数据生态系统复合化程度加强：大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。
何谓大？（数据度量）
1Byte
= 8 Bit
1 KB
= 1,024 Bytes = 8192 bit
1 MB
= 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB
= 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB
= 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB
= 1,024 TB = 1,048,576 GB
深度学习
针对海量数据提供的ຫໍສະໝຸດ 端托管的分布式深度学习平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打造智能应用和服务
机器学习
基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实用的行业大数据解决方案
自然语言
基于自然语言处理技术，对人类自然语言进行分析、理解、生成、翻译，实现自然的人机对话交互
大数据给信息安全带来新挑战
1
2
1 EB
= 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB
= 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB
《零售数据分析》课件
结语
## 意义和价值总结 - 零售数据分析为企业提供了实时决策依据，帮助优化运营策略和提升盈利能 力。 - 未来零售数据分析将更加注重智能化和预测性分析，进一步提升业存和避 免过量积压。
5 客流量
衡量门店的流量水平，并做出人员配置和营 销策略调整。
零售数据分析案例
数据分析改进运营
通过深入数据分析，提高零售店铺运营效率和客户满意度。
销售瓶颈分析
利用数据识别销售瓶颈，针对性地改进产品和销售策略。
精准营销
根据销售数据和客户行为，制定精确的市场营销策略和个性化推广活动。
《零售数据分析》PPT课件
# 零售数据分析 ## 简介 - 什么是零售数据分析？ - 零售数据分析的作用和意义 - 零售数据分析的应用场景
零售数据分析的基础
数据采集与清洗
收集并清理数据是零售数据分析的关键步骤，确保数据的准确性和完整性。
数据的可视化呈现
通过可视化工具将数据以图表和图形的形式展现，帮助理解和发现关联性以及趋势。
数据的分析方法
运用统计学和算法，对数据进行深入分析，发现潜在问题和机会。
零售数据分析的主要指标
1 销售额
了解销售额的变动趋势， 评估产品或服务的市场表 现。
2 客单价
衡量每位顾客平均消费金 额，指导制定价格策略。
3 毛利率
计算毛利与总销售额的比 率，评估利润水平和销售 策略的有效性。
4 库存周转率
大数据美业新零售模式PPT
机遇
任何一个行业最重要的就是他的时机点，机遇往往是留给勇于拼搏的人们的，留给抓住机遇的人！80年代我们错过 了下海，90年代我们错过了炒股，00年代我们错过了房地产，10年代我们错过了互联网，2018年我们还要错过新 零售吗？未来二〇二〇年作竞品二〇二〇年作品 争越来越激烈，无论你多大年龄请你抓住最后的机遇
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品 二〇二〇年作品二〇二〇年作品
联合公司、工厂、团队、店铺共同打造质优价廉的自 主品牌，从终端解决假货问题
建立新零售分享模式
研发产品，激活细胞、激活青春、激活思想
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
我们建立以人为本的真实大数据，全面掌握消费终端大数据
拥有有六家化妆品生产工厂；四川化妆品协会理事单位；四川化妆品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
协会四川商会会长单位 从事国际化妆品原料进口20余年，拥有先进生产设备GMP、GMPC双
认证，十万级净化工厂 为我们生产高品质、高规格、高要求的优质产品，保驾护航
二〇二〇年作品二〇二〇年作品 二〇二〇年作品二〇二〇年作品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
我们是谁？
01
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
我们的优势在哪里？
03
02
我们准备做什么？
04
我们可以给您什么？
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品 二〇二〇年作品二〇二〇年作品
01
02
0 3
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
优秀营销团队共同组建
我们诞生于2018年1月 我们
任何一个行业最重要的就是他的时机点，机遇往往是留给勇于拼搏的人们的，留给抓住机遇的人！80年代我们错过 了下海，90年代我们错过了炒股，00年代我们错过了房地产，10年代我们错过了互联网，2018年我们还要错过新 零售吗？未来二〇二〇年作竞品二〇二〇年作品 争越来越激烈，无论你多大年龄请你抓住最后的机遇
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品 二〇二〇年作品二〇二〇年作品
联合公司、工厂、团队、店铺共同打造质优价廉的自 主品牌，从终端解决假货问题
建立新零售分享模式
研发产品，激活细胞、激活青春、激活思想
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
我们建立以人为本的真实大数据，全面掌握消费终端大数据
拥有有六家化妆品生产工厂；四川化妆品协会理事单位；四川化妆品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
协会四川商会会长单位 从事国际化妆品原料进口20余年，拥有先进生产设备GMP、GMPC双
认证，十万级净化工厂 为我们生产高品质、高规格、高要求的优质产品，保驾护航
二〇二〇年作品二〇二〇年作品 二〇二〇年作品二〇二〇年作品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
我们是谁？
01
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
我们的优势在哪里？
03
02
我们准备做什么？
04
我们可以给您什么？
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
二〇二〇年作品二〇二〇年作品 二〇二〇年作品二〇二〇年作品
01
02
0 3
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
优秀营销团队共同组建
我们诞生于2018年1月 我们
《零售销售数据分析》课件
《零售销售数据分析》 PPT课件
这份《零售销售数据分析》PPT课件将为您介绍零售业中的数据分析方法和 应用场景。通过数据挖掘和可视化，了解如何优化销售策略、预测市场趋势、 分析竞争对手和客户行为，以及优化店铺运营和渠道管理。
零售销售数据分析概述
了解零售销售数据分析的基本概念和作用。掌握如何利用数据分析工具从零售销售数据中提取有价值的 信息，为销售决策提供支持。
探讨零售销售数据的储存和管理方法，包括数据库管理系统和云存储。强调数据安全性和可靠性的重要 性，以及如何建立有效的数据管理系统。
数据可视化及探索
介绍数据可视化工具和技术，如图表、仪表盘和交互式报告。强调通过可视 化分析数据，发现趋势、模式和异常，以支持决策制定。
数据分析工具使用
介绍常用的零售销售数据分析工具，如Excel、Python、R和Power BI。分享 如何运用这些工具进行数据处理和建模，以及如何提高分析效率。
数据收集方法及数据质量控制
介绍零售销售数据的常用收集方法和如何确保数据的质量。强调数据收集的准确性和及时性，以及如何 处理数据中的错误和异常。
Байду номын сангаас
数据预处理及数据清洗
详细解释数据预处理的步骤，包括数据清洗、去重、填充缺失值和处理异常 值。展示如何准备干净、一致的数据集以进行进一步的分析。
数据储存与管理
数据挖掘方法及技术
探索零售销售数据挖掘的方法和技术，如关联分析、聚类和预测模型。展示如何发现隐藏在数据背后的 有意义的模式和规律。
销售数据分析应用场景
展示零售销售数据分析在实际应用中的场景，包括市场趋势分析、销售预测 和策略调整、竞争对手分析、客户行为分析、品类分析和店铺运营分析。
这份《零售销售数据分析》PPT课件将为您介绍零售业中的数据分析方法和 应用场景。通过数据挖掘和可视化，了解如何优化销售策略、预测市场趋势、 分析竞争对手和客户行为，以及优化店铺运营和渠道管理。
零售销售数据分析概述
了解零售销售数据分析的基本概念和作用。掌握如何利用数据分析工具从零售销售数据中提取有价值的 信息，为销售决策提供支持。
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数据可视化及探索
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数据分析工具使用
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数据收集方法及数据质量控制
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Байду номын сангаас
数据预处理及数据清洗
详细解释数据预处理的步骤，包括数据清洗、去重、填充缺失值和处理异常 值。展示如何准备干净、一致的数据集以进行进一步的分析。
数据储存与管理
数据挖掘方法及技术
探索零售销售数据挖掘的方法和技术，如关联分析、聚类和预测模型。展示如何发现隐藏在数据背后的 有意义的模式和规律。
销售数据分析应用场景
展示零售销售数据分析在实际应用中的场景，包括市场趋势分析、销售预测 和策略调整、竞争对手分析、客户行为分析、品类分析和店铺运营分析。
电商零售大数据研究方法PPT课件
数 据 示 例 21021年5月16日星期日
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
滞销品 畅销品 成长期产品 新产品
Oct-13 Oct-13 20.9% 72.5% 3.2% 3.4%
X电器市场格局发展趋势 (销量比重)
Nov-13 Nov-13 26.0% 67.2% 3.1% 3.7%
X电器新产品导入期约为4周；销售成长期较短约为2周；销售成熟期约持续16周，随后进入滞销期
新
产
导
成
品
入
长
期
期
成熟期
衰退期
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
时间
电商平台
线上买家
时间
某猫平台
女性线上买家
商品 家电商品 手机
电 商 零 售 数 据 四 维 分 析 方 法 - 2021年5月16日星期日 立体的系统思维
时间
系统
目标/功能 连接机制
要素
生产/ 采购
销售 物流
库存
信息流
资金流
4
25021年5月16日星期日
商品
商品雷达（eOSS）
人 用户雷达(eCDC)
211021年5月16日星期日
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
衰退期 成熟期 成长期 导入期
34.5%
X电器产品价格段结构分布图（2014年9月销量数据）
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而且这个ID号还会对号入座的记录下你的人口统计信息：年龄、 是否已婚、是否有子女、所住市区、住址离Target的车程、薪水情 况、最近是否搬过家、钱包里的信用卡情况、常访问的网址等等。 Target还可以从其他相关机构那里购买你的其他信息：种族、就业 史、喜欢读的杂志、破产记录、婚姻史、购房记录、求学记录、阅 读习惯等等。乍一看，你会觉得这些数据毫无意义，但在Andrew Pole和顾客数据分析部的手里，这些看似无用的数据便爆发了前述 强劲的威力。
营业利润 生产效率
0.5％—1％
ห้องสมุดไป่ตู้
60％
价格不敏感且偏好
价格 歧视
价格敏感且不偏好
梅西百货引进新型店内信号系统——无线电子货架标签系统(ESL)。这一技术使得商店能 对那些价格具有敏感性的产品做到即时、实时的价格变动。使犯错率降低，也节省了人力， 甚至纸张的花费也降低了。目前，梅西百货已将shopkick ShopBeacon技术应用到它全美国 所有的店内。当消费者在附近逛街时，就能接收到梅西百货商品的折扣和消息推送。
零售革命？
在大数据这个概念炒热起来的当下，人们 才发现像沃尔玛、Target、亚马逊、Tesco这 样的商业巨头已经不声不响地运用了大数据技 术好多年，用大数据驱动市场营销、驱动成本 控制、驱动产品和服务创新、驱动管理和决策 的创新、驱动商业模式的创新。许多商界骄子 慨叹竞争不过Target们的不解之谜也终于告破。
模拟实境
提高大数据成果在各相 关部门的分享程度，提 高整个管理链条和产业 链条的投入回报率。大 数据能力强的部门可以 通过云计算、互联网和 内部搜索引擎把大数据 成果和大数据能力比较 薄弱的部门分享，帮助 他们利用大数据创造商 业价值。
分享成果
进行商业模式，产品 和服务的创新。大数 据技术使公司可以加 强已有的产品和服务， 创造新的产品和服务， 甚至打造出全新的商 业模式。
对每个群体量体裁 衣般的采取独特的行 动。云存储的海量数 据和大数据的分析技 术使得对消费者的实 时和极端的细分有了 成本效率极高的可能
细分市场
运用大数据模拟实境， 发掘新的需求和提高 投入的回报率。大数 据技术可以把这些数 据整合起来进行数据 挖掘，从而在某些情 况下通过模型模拟来 判断不同变量的情况 下何种方案投入回报 最高。
在商业领域，大数据就是像Target那样收集起来的关于消费者行 为的海量相关数据。这些数据超越了传统的存储方式和数据库管理 工具的功能范围，必须用到大数据存储、搜索、分析和可视化技术 (比如云计算)才能挖掘出巨大商业价值。
TARGET
670
根据Andrew Pole的大数据模型,Target制订了全新的广告营销方案，结 果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Andrew Pole的大数据分 析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广，从 Andrew Pole加入Target的2002年到2010年间，Target的销售额从440 亿美元增长到了670亿美元。
DAMEN POWEr
oeveroyouthfuloeveroweeping
TARGET
大包装无香型护手霜
2个妊娠期
20周
补充钙、镁、锌的善 存片之类的保健品
迎婴聚会登记表 寄发广告
怀孕预测指数 预测客户
大数据
只要有可能，Target的大数据系统会给每一个顾客编一个ID号。 你刷信用卡、使用优惠券、填写调查问卷、邮寄退货单、打客服电 话、开启广告邮件、访问官网，所有这一切行为都会记录进你的ID 号。
我们可以想象的是，许多孕妇在浑然不觉的情况下成了Target常年的 忠实拥泵，许多孕妇产品专卖店也在浑然不知的情况下破产。浑然不觉的 背景里，大数据正在推动一股强劲的商业革命暗涌，商家们早晚要面对的 一个问题就是：究竟是在浑然不觉中崛起，还是在浑然不觉中灭亡。
DAMEN POWEr
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模式创新
DAMEN POWEr
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零售革命？
零售革命？
通过以上4个杠杆，大数据 能够产生出巨大的商业价值， 难怪麦肯锡说大数据将是传统 4大生产要素之后的第5大生 产要素。大数据对市场占有率、 成本控制、投入回报率和用户 体验都会起到极大的促进作用， 大数据优势将成为企业最值得 倚重的比较竞争优势。
大数据与零售行业
CONTENT
1
大数据时代
2
TARGET
3
商业价值
4
零售革命？
DAMEN POWEr
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大数据
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写 的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法 （抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进 行分析处理。大数据的5V特点：Volume（大 量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、 Value（价值）Veracity（真实性）
在大数据推动的商业革命暗涌中，与时俱 进绝不仅仅是附庸风雅的卡位之战，要么学会 使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数 据驱动的新生代商业格局淘汰。这是天赐良机， 更是生死之战。成功者将是中国产业链升级独 领风骚的枭雄，失败者拥有的只有遗憾。
THANKS
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价格 歧视
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大数据与零售行业
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1
大数据时代
2
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大数据
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写 的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法 （抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进 行分析处理。大数据的5V特点：Volume（大 量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、 Value（价值）Veracity（真实性）
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