零售行业数据分析体系及案例介绍

零售业发展的趋势及现状分析

市场营销作业中国零售业发展现状及趋势分析信管1401 韩斌 2015年11月10日

一、我国百货零售业发展的现状零售业是指通过买卖形式将工农业生产者生产的产品直接售给居民作为生活消费用或售给社会集团供公共消费用的商品销售行业。从行业的生产要素来看，零售行业是典型的劳动力密集型和资金密集型行业。而且，随着零售业发展水平的提高，行业生产要素逐渐由典型的劳动密集向典型的资金密集转移。中国实行改革开放以来，国民经济保持了持续、健康、快速发展的良好态势。2001年以后，中国经济进入一个新的快速发展期，GDP增长速度逐年加快，从2001年的8.3%加快到2006年的11.1%。至2006年底，中国限额以上连锁零售门店数达123690个，增长17%。其中，超级市场23233个，增长22.8%；专业店77220个，增长15.2%。2006年限额以上连锁零售业零售额为10499亿元，增长22.5%，占社会消费品零售总额13.7%，比2005年提高2.1个百分点。 2007年上半年全国重点大型零售企业共完成销售总额2020.3亿元，比2006年同期增长22.44%，其中完成零售额1729.8亿元，同比增长23.91%。国民经济的持续快速发展，为中国零售业的发展提供了良好的发展环境。 2007年11月份全国百家重点零售企业实现销售总额243.1亿元，比2006年同期增长30.3％。2007年11月份百家企业食品类实现零售额27.1亿元，同比增长30.4％，其中粮食类、食用油类和肉类实现零售额分别为1.5亿元、1.7亿元和2.8亿元，同

比分别增长39.61％、85.05％和48.06％。2007年11月份百家大型企业实现服装类销售额69.2亿元，同比增长25.31％。其中防寒服和皮革服装销售最为可观，增速均超过了服装总量的增速。2007年11月份家用电器类完成销售额11.5亿元，比上月减少5.8亿元，同比增长30.7％；化妆品销售看好，实现9.3亿元，同比增长24.81％。（一）业态层次不齐,差距明显 20世纪90年代以前,中国零售市场长期保持着百货商店一统天下的单一格局,其市场份额达60%以上。对外开放以来,随着消费者需求的变化和零售市场竞争的加剧,大型综合超市、超级市场、便利店、专业店、专卖店、家居中心、仓储商场等新型零售业态得到快速发展,成为中国零售业规模扩大的主要动力。在过去的10年里,中国零售业走完了国外零售业150年的商业历程,西方发达国家历经8次零售革命形成的20余种业态几乎全部在中国出现,但是各种新型业态同时出现,没有时间阶段性,且部分业态具有明显的不足,与国际上通行的标准业态相比有较大的差距。(二)整体规模偏小,各项成本较高目前,国内企业的规模扩张更多的是一种外延式扩张,更看重的是网点资源的抢占,规模效益没有充分体现,只在一定程度上提高了综合毛利率,但各类经营费用居高不下,导致净利润率远远低于家乐福、沃尔玛等国际巨头。根据

零售业如何进行数据分析

零售业如何进行数据分析与策略调整许多企业的生产活动都会产生大量的数据，而对这些数据的深层次挖掘所产生的数据分析报告，对企业的运营及策略调整至关重要。本文对数据的产生、归类、分析方法与关联的策略调整进行了有益的探讨。在零售业中，连锁公司竞争的实质是管理的竞争。其管理的一个核心目标就是有目的、高效率的收集、处理、使用各种信息。而信息是建立在数据的基础上的，也就是说，对管理的对象进行量化处理。数据是对生产的直接记录，而信息则是在数据的基础上人为的反馈及判断，企业策略决策的依据。对某一个行为的分析需要某一群数据组合，对另一个行为的分析又需要另一群数据组合，每一个不同行为分析所需要的数据组合都是不一样的。为了方便抽取数据，我们要对所有的数据进行分类。通常，我们把一些能直接反映商业行为表象的数据，如进货、销售、库存等数据作为直接数据; 把一些能影响商业行为的数据，如客流量、商品项数、费用成本等作为间接数据。我们不仅要分析进销存这些直接数据，更重要的是要分析间接数据，因为间接数据是改变直接数据质量的基础。直接数据的分析

对直接数据进行分析，在现阶段的零售业已经非常普遍了，从中很容易找出数据分析的结果进而调整策略。下面我们来看几个表格和案例: 1．销售额及各分类商品销售比例 ● 案例1: 某商场2004年可口可乐销售记录（见表1) 从这个表格可以看出在6、7、8月份可乐的销售呈大幅度上升的趋势，分析原因我们知道是因为夏季到来的缘故，根据这个直接数据模型我们对门店的指导策略是: 增大备货量，调整店面陈列，做好敏感商品的价格策略。 ● 案例2: 销售日报表（见表2)

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

我国零售业发展的趋势及现状分析

粮食类、食用油类和肉类实现零售额分别为1.5亿元、1.7亿元和2.8亿元，同比分别增长39.61％、85.05％和48.06％。2007年11月份百家大型企业实现服装类销售额69.2亿元，同比增长25.31％。其中防寒服和皮革服装销售最为可观，增速均超过了服装总量的增速。2007年11月份家用电器类完成销售额11.5亿元，比上月减少5.8亿元，同比增长30.7％；化妆品销售看好，实现9.3亿元，同比增长24.81％。（一）业态层次不齐,差距明显 20世纪90年代以前,中国零售市场长期保持着百货商店一统天下的单一格局,其市场份额达60%以上。对外开放以来,随着消费者需求的变化和零售市场竞争的加剧,大型综合超市、超级市场、便利店、专业店、专卖店、家居中心、仓储商场等新型零售业态得到快速发展,成为中国零售业规模扩大的主要动力。在过去的10年里,中国零售业走完了国外零售业150年的商业历程,西方发达国家历经8次零售革命形成的20余种业态几乎全部在中国出现,但是各种新型业态同时出现,没有时间阶段性,且部分业态具有明显的不足,与国际上通行的标准业态相比有较大的差距。(二)整体规模偏小,各项成本较高目前,国内企业的规模扩张更多的是一种外延式扩张,更看重的是网点资源的抢占,规模效益没有充分体现,只在

数据挖掘如何提高零售业销售额

客户关系管理课程设计(论文) 题目客户关系管理在中小企业中的重要性分析学院（部）商务策划学院专业电子商务学生姓名徐宁学号2011043126年级2011级指导教师詹川职称博士 2014年4月22日

数据挖掘如何提高零售业销售额 1引言: 总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛利对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！" 这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？于是，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒并排摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长. 2 零售业概述零售商业企业是指向批发商业企业或生产企业购进商品，再将商品直接出售给最终消费者的商业企业。其特征是： 1) 销售对象是直接消费者，而不是那些进行转卖或生产加工的使用者； 2) 零售商业企业的交易次数颇繁，平均每次交易额较小； 3) 零售商业企业是商品流通的最终环节，零售企业的交易活动一旦成功、便意味着商品脱离了流通领域而进入消费领域，从而实现了商品价值和使用价值； 4) 就商品而言，除了专业的特卖店，一般零售商所包含的商品品种巨大，零售商采取的商品销售方式很多，如经销、代销、联销等。 3 数据挖掘技术数据挖掘（Data Mining）是一个萃取（Extracting）和展现（Presenting）新知识的流程。通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息，为企业良好运营和决策部门做出重要决策提供帮助。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多。根据挖掘任务分可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘方法可分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习方法包括：归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等；统计方法包括：回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等；神经网络方法包括：前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等；数据库方法主要包括多维数据分析（OLAP）。数据挖掘在很多行业都可以有较好的应用。如：零售业、银行金融、制造、保险、公共设施、政府、

售店铺十二大数据分析指标

零售店铺十二大数据分析指标一、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，如文胸丶裤袜丶家居等。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）

零售业销售数据分析模型

【零售相关行业】销售数据分析模型 2015-10-27 刘杰数据海洋销售数据分析的重要性已无需赘言，只有通过对销售数据的准确分析我们才有可能真正找准数据变动（增长或下滑）的根本原因，营销专家刘杰称之为“动因”。找准了“动因”也就发现了真正的问题所在，解决问题、发现新的生意机会点才成为可能！那么实际的销售过程中，我们如何才能有效做好数据分析，寻找到真正的“动因”呢？接下来笔者结合一个实际案例阐述一下数据分析的主要维度及如何才能真正找准“动因”。案例：某糖果企业Y公司南京市场8月份销售业绩较去年同期下滑了100万。维度一：分析是那个品类的数据发生了变动？在做销售数据分析的时候，第一个分析的维度就是要看数据变动是来自于哪几个大的品类。回到案例，面对Y公司南京市场8月份销售业绩较同期下滑了100万的数据变动情况，我们首先要确定的是下滑的100万是来自于哪个品类或哪几个品类，每个品类各自的下滑占比是多少，在此基础上进一步分析得出下滑的品类中是哪个规格的产品出现了下滑，从而真正找到造成业绩下滑的“罪魁祸首”。经过维度一的分析我们发现，8月份南京市场销售业绩下滑的100万主要是来自于水果糖和巧克力的下滑，其中水果糖下滑了60万，占比60%，巧克力下滑了40万，占比40%，进一步分析得出，水果糖的下滑主要是来自于128g袋装的下滑，巧克力的下滑主要是来自于散装巧克力的下滑。维度二：分析是哪个区域发生了变动？销售数据分析的第二个维度是要看引起数据变动的销售区域在哪里？是整体销售区域都出现了下滑，还是局部区域市场出现了下滑？回到案例，南京市场下辖南京城区及江宁、六合、溧水、浦口四个县级市场。按此维度分析后，我们得出结论，南京市场销售额下滑100万主要是来自于城区市场和六合县城，其中散装巧克力的下滑主要是来自于南京城区市场，而128g袋装水果糖的下滑主要是来自于六合县城市场。维度三：分析是哪个渠道发生了变动？销售数据分析的第三个维度是要看引起数据变动的主要渠道在哪里？换句话说，是哪个渠道或哪几个渠道出现了销售业绩的变动？每个渠道数据变动的比例各是多少？按此维度分析后，我们进一步得出结论，南京市场8月份销售额下滑的100万主要是来自于两个渠道，一个是城区的喜铺渠道，另一个是六合县城的批发市场渠道，其中散装巧克力下滑的渠道主要来自于城区的喜铺渠道，128g水果糖下滑的渠道主要来自于六合县城的批发市场渠道。经过以上三个维度的分析后，我们就可以确定销售数据变动的基本情况，从而为进一步找准“动因”提供了更加细致、准确的依据！回到案例，面对8月份销售额下滑100万的现状，经过分析后得出的结论是南京市场下滑的100万主要来自于南京城区喜铺渠道散装巧克力和六合批发市场128g袋装水果糖的下滑，其中散装巧克力下滑了40万，占比40%，128g 水果糖下滑了60万，占比60%。整个数据分析维度的模型图如下：

数据分析系统—用户操作手册

数据分析系统操作手册目录一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)

3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象系统管理员：最终用户

项目负责人：即所有负责项目的管理人员测试人员：测试相关人员二、系统综述 2.1、系统架构系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火狐浏览器)

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。关于因果性做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其

商业银行零售业务的现状分析

商业银行零售业务的现状分析 The latest revision on November 22, 2020

我国商业银行零售业务的现状分析金满涛（新疆财经学院金融系新疆乌鲁木齐830012）【摘要】一直以来，银行在传统的经营模式下，由于业务结构和收入结构单一，经营高度同质化。面对这种形势，我国商业银行纷纷做出了不同程度的业务结构调整，零售业务已经成为我国商业银行的发展重点。【关键词】商业银行；零售业务；同质化现代商业银行的业务按其服务对象分为批发业务和零售业务。批发业务主要是指商业银行为企事业单位、社会团体和其他组织提供的金融服务，包括存贷款、转账汇兑等资产、负债和中间业务。其特点是规模大，业务集中。零售银行业务是商业银行以普通居民和私人业主为服务对象，针对个人不同的金融需求，利用自身的信用和信誉优势提供相应的金融产品和服务。零售业务的服务范围包括资产业务、负债业务、投资管理、保险和其他金融服务，具体项目如图表l所示表1:零售银行业务品种分类

国外商业银行的零售业务范围较广，而我国的商业银行法规定，商业银行在境内不得从事信托业务和股票业务。在证券、保险、信托和商业银行实行分业经营、分业管理的前提下，我国商业银行现有的零售业务主要有:居民储蓄、代收代付、转账汇兑、信用卡服务、个人消费贷款、代理发行兑付承销政府债券、代客投资理财、信息咨询、代客买卖外汇、提供保管箱业务等。一.我国商业银行零售业务的发展现状分析 (一)零售负债业务现状:以储蓄业务为主长期以来，零售业务作为我国银行重要的利润增长点的地位正日益显现，但大多数的银行,仍旧把零售业务中吸收存款的任务放在了首要的地位，从表2可知，个人储蓄业务是我国商业银行零售负债业务中发展最完善，比重最大的零售业务品种。目前，存款等负债业务表 2

零售业大数据分析应用案例

零售业大数据分析应用案例随着大数据时代的到来,数据分析已经成为了零售业非常重要的一环,也是精细化运营的基础.零售业数据分析包括: 财务分析销售分析商品分析顾客分析供应商分析人员分析本文将对这6个方面逐一解读. 1财务分析 1）分析企业的财务状况,了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力,从而评价企业的财务状况和风险； 2）分析企业的资产管理水平,了解企业对资产的管理状况,资金周转情况； 3）分析企业的获利能力； 4）分析企业的发展趋势,预测企业的经营前景；同时,系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标,如:成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点、销售数量、销售金额、市场占有率等等. 2销售分析

主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效（坪效是台湾经常拿来计算商场经营效益的指标,指的是每坪的面积可以产出多少营业额(营业额÷专柜所占总坪数,以百货公司为例,店里不同的位置,所吸引的客户数也不同.一楼入口处,通常是最容易吸引目光的地方,在这样的黄金地段一定要放置能赚取最大利润的专柜,所以你会发现百货公司的一楼通常都是化妆品专柜）、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维度又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表,例如最常见的abc分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等. 这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的,老总们虽然知道他们非常有用,但由于无法得到,使得这些指标的地位也若有若无. 直到bi技术出现之后,这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸. 3商品分析商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以分析结构为主线的分析思路.主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标.通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合理配置. 4顾客分析顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析.例如,如果将顾客简单地分成富人和穷人,那么什么人是富人,什么人是穷人呢？实行会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分,没有推行会员卡的,可通过小票每单金额来假设.比如大于100元的我们认为是富人,

上中国网络零售市场数据分析

2017年（上）中国网络零售市场数据分析

中国电子商务研究中心发布了《2017年（上）中国网络零售市场数据监测报告》。根据报告，2017年上半年我国网络零售交易额达到3.1万亿元，同比增长了34.8%,预计2017年网络零售交易额将达到7.6亿元。而相反的是，天猫在中国B2C网络零售市场中的占比再次转头向下，市场份额接近2013年年底水平，逼近50%的红线。数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理据报告显示，2017年上半年中国网购用户规模达到了5.16亿元，较2016上半年的4.8亿元，同比增长了7.5%。预计2017年中国网络购物用户规模将达到5.4亿元，将同比增长8%。

数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理去年始，阿里就一直在积极布局线下新零售领域，加速物流体系建设，从盒马鲜生到天猫小店，动作不断，与此同时天猫线上份额却开始下降。据数据显示，2017上半年中国B2C网络零售市场（包括开放平台式与自营销售式，不含品牌电商），天猫排名第一，占50.2%份额，但较2016年上半年下降了3%；京东名列第二，占据24.5%份额，同比上升了0.3%；唯品会位于第三，占6.5%份额，同比上升了2.7%；苏宁易购排名第四，占5.4%的市场份额，同比上升了2.1%；国美在线位列第五，占4.1%的份额，同比上升了2.5%。其他平台包括1号店、亚马逊中国、当当、聚美优品等B2C平台占据整个市场的9.3%份额。

数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理中商产业研究院简介中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。中商行业研究服务内容行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等，对行业重点企

系统和数据分析

第一课SAS 系统简介一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具）另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户

中国零售行业发展现状分析

中国零售行业发展现状分析零售业的定义中投顾问在《2016-2020年中国零售行业深度分析及发展规划咨询建议报告》中认为，零售业是指通过买卖形式将工农业生产者生产的产品直接售给居民作为生活消费用或售给社会集团供公共消费用的商品销售行业。零售业没有一个统一定义。目前比较主流的零售业定义分为两种：一种是营销学角度的定义：认为零售业是任何一个处于从事由生产者到消费者的产品营销活动的个人或公司，他们从批发商、中间商或者制造商处购买商品，并直接销售给消费者。这种定义在近三十年的营销学的文献中非常普遍。另一种是美国商务部的定义：零售贸易业包括所有把较少数量商品销售给普通公众的实体。他们不改变商品的形式，由此产生的服务也仅限于商品的销售。零售贸易板块不仅包括了店铺零售商而且包括了无店铺零售商。零售业发展现状 2015年，以大型超市、百货为主的实体店仍然遭遇业绩和利润的双双下滑。国家商务部统计数据显示，2015年9月份5000家重点零售企业销售额同比增长仅为4.6%。截至2015年11月17日统计的76家零售业上市公司2015年三季度报显示，六成上市公司的营业收入和净利润双双下滑，且迄今没有好转迹象。百货业继续成为重灾区。2015年上半年，大部分百货企业的销售和利润双双下滑，新世界百货利润同比下降86.6%。超市业态抗跌能力普遍要好于百货店，大润发、永辉超市、武汉中百、步步高、华润万家等上市零售企业2015年三季度报显示，虽然增长极为有限，但销售业绩大都有所增长，华润万家、永辉超市、步步高等少数企业仍获得两位数以上增长。便利店业态是2015年逆市增长超过20%最靓丽的实体零售板块。各个业态分化的业绩表现也决定实体店铺的拓展在2015年仍呈现出“关多开少、大慢小快”的局面。 2015年上半年，主要零售企业（百货、超市等）在国内共计关闭121家门店，相比2014年上半年关闭的158家门店虽有降低，但专家认为这并不说明实体零售业的“关店潮”有所好转，其原因，一是上述数据的全面性有待考证，二是零售企业的线下店铺在2014年大面积关闭的较大基数上，来年必然有因节奏调

1全国网络零售额数据分析

2017年1-12月全国网络零售额数据分析

据统计局最新数据显示，2017年1-12月份，全国网上零售额71751亿元，同比增长32.2%。其中，实物商品网上零售额54806亿元，增长28%。 2017年中国网络零售额及增长速度数据来源：中商产业研究院整理从增长速度来看，随着信息技术的进步和网络覆盖范围的扩大，尤其是国家对农村地区网络建设的支持力度不断加大，网络购物用户规模持续壮大，网络零售额增速远远超过社会商品零售总额的增速。2017年1-12月，网络零售额同比增长速度达到32.2%。

2017年中国网络零售额与社会消费品零售总额增速数据来源：中商产业研究院整理我国零售业线上与线下、批发与零售、城市与乡村流通市场共同发展的新格局形成。中国网络零售额占全社会消费品零售总额比重超过10%，2017年1-12月，实物商品网上零售额54806亿元，增长28%。 2017年网络零售额与社会消费品零售总额增速情况数据来源：中商产业研究院整理

中商产业研究院简介中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。中商行业研究服务内容行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖

大数据对零售行业有哪些作用

大数据对零售行业有哪些作用随着时代的发展，尤其是互联网产业的快速增长，大数据分析也越来越被各行业所需求，尤其是对于零售商来说，大数据更是为发展提供了一个新的动力，那么下面就让中原第一城批发商城来为我们分析一下，大数据对零售行业有哪些作用。深入挖掘顾客需求以往零售业经营分析以每日生成的交易明细为基础来进行数据分析，有些公司在这方面会做的比较深入，会结合各种因素来考量，做调整，但这种分析往往在速度上会大打折扣，尤其是在信息高速变更的时代，而且这种分析往往基于内部已发生的数据，与用户的真实需求有所偏离。如今，无论是实体销售还是网络销售都做到了信息化，有条件去跟踪用户的消费行为。比如，美国塔吉特超市通过顾客数据分析部建立的“怀孕预测指数”模型，能够在孕妇第2个妊娠期就把她们确认出来。该公司这样做的目的是:在其他公司对母婴开展个性化营销之前，领先一步。通过提前了顾客情况，抢占先机，在不同的怀孕周期提供针对性的保健品和日用品，尽早对客户实施个性化营销。重建客户关系我国传统零售业依旧走无差异的营销模式，把所有消费者都当做自己的顾客。可是，某商超在对用户分析时发现，忠实用户占50%，贡献度为90%，剩下的50%客户，贡献度却只占到10%。对于客户，如果依旧是广撒网而同等对待的话，忠实客户的流失将比付出的成本大很多，所以，客户”差异化“对待，势在必行。比如，可以利用顾客会员卡与门店的POS 系统相连接，开发出计算机自动促销系统。该系统能够利用计算机系统，向会员顾客提供个性化服务，投其所好来增加顾客忠诚度。完善品类管理通过大数据分析能获悉顾客需求，但最终实际过渡到零售底层的仍是商品和服务。很多零售企业在品类管理实施中往往是门店按采购部规划布置，但又要保证新的商品引进和旧的商品淘汰。数月下来，静态的规划和动态的调整难以有机结合，实际陈列状况和规划的大相径庭。曾今有一家零售企业在实施品类管理过程中将南货由生鲜部划归干货部管理，但调整的结果是销售额反而下降了。商品归属变化以后，商品的卖场布局也发生了变化，商品也从生鲜区位移到了干货，结果南于消费者不适应，反而减少了销售额。

2020年零售业现状分析

我国零售业态发展现状、存在的问题及解决对策营销0802 许欣娜2008011686 蒋坤2008011687 李（王莹）2008011688 步凡2008011689 杨祎2008011690 任琴琴2008011699 零售业态是指零售企业为满足不同消费需求，进行相应的要素组合而形成的不同经营形态。按照零售业态分类标准，我国零售业态分为百货店、超市、大型超市、专业店、专卖店、购物中心、便利店、折扣店、仓储会员店等17种形式。近些年来，随着全球经济一体化和科技进步日益加速，我国零售业态呈现多元化发展的态势。加入WTO以后，随着国内流通市场开放程度的不断扩大、外资的涌入和居民消费升级步伐的加快，我国零售市场竞争更加激烈，流通领域组织结构的变化和经营方式的转变更加迅速，流通业获得了空前的发展。一、我国零售业态的发展现状 1、信息化从我们前面对我国零售业现状的分析可以得出，与国际零售企业的高科技、高信息化相比，我国零售业现在存在的最大问题是信息化程度低。在我们加入WTO后，企业运作趋于国际化，首要解决的问题是缩小与国际零售业在信息化方面的差距。此外利用电子商务可以加速零售业的国际化步伐。利用互联网企业可以建立自己的形象、品牌、经营特色，其中的问题主要是加强和加快信息系统建设把企业内部的信息流整合起来，以内部信息化的基础应对电子商务。还要通过加大资金投入，改善企业信息基础设施条件。建立起连通企业内外的计算机网络，实现对企业各种资源的科学化管理，同时加强对外联系。此外，建立商业信息系统(IIS)、商品供货系统(GOS)和决策支持系统(OSS)，使企业在经营活动中能及时整理分析各类信息，井根据准确商业信息对市场进行超前预测和预警预报，避免经营活动的盲目性，保证商品质量，降低经营成本，提升零售企业科学管理的水平。实现信息化的过程需要大量的人才支持，不仅需要网络技术人才，更需要既懂得电子商务又熟悉零售运营的复合型人才。复合型商务人才是零售业信息化的必备条件之一，然而，我国传统的经营管理人员虽然经验丰富，但却不熟悉网络技术知识。另外，公众的认识不足，对电子商务所涉及的技术、基础设施网络状况以及能为消费者带来的收益缺乏了解，这也构成了电子商务推广的障碍。如何尽快培养、引进相关人才，是我国零售业信息化发展的当务之急。 2、品牌化即形成零售企业的品牌效应，利用自己卓越的品牌资产带来竞争优势。主要是零售企业要在商品质量和组合、服务内容和标准等方面，形成统一的企业品牌形象，特别是在服务标准化方面实现高层次化。因此，在外资大举进入我国零售业的形式下，我国的大型零售企业应该充分发挥自己在长期经营中所形成的信誉优势，采取各种措施，树立本企业良好的企业品牌、服务形象、环境和职工形象，使企业的综合竞争力全面提高。我国零售业在培育服务品牌资产时应该考虑以下四个战略观点：第一，差异化。具有良好服务品牌的现代零售企业应注重创新．即创建与其他竞争者相区别的服务品牌关系，从而加深顾客心目中的服务品牌印象。第二，提升现代零售企业声誉。为顾客开发重要并具有价值的服务。第三，建立情感联系。企业应试图超越服务的逻辑和经济层面，因为顾客的核心价值往往是超越常规逻辑的。第四，将服务品牌内部化。在服务品牌创建过程中，员工占据非常重要的地位，搞好内部营销是实现服务品牌内部化的关键。 3、集团化由于零售业是规模经济效应最为明显的行业之一，零售渠道价值的巩固和增强对规模有着强烈的依赖性。研究表明，零售商规模经济效应的存在使得零售商业绩与规模之间呈现“S”