《台湾省新北市新店区房价数据分析》大数据与商业分析
中国科学技术
大学
大数据与商业分析
研究报告
摘要
新北市是台湾省第一大城市，全境环绕台北市，东北则三面环绕基隆市，东南邻宜兰县，西南邻桃园市，设立于2010年，全市下辖29个区，总面积2052.6平方千米，人口400万人，为台湾省首位。新店区是台湾省新北市下辖的市辖区，位于大台北都会区的南郊，原为台湾省面积第二大的县辖市，也是原台北县面积最大的县辖市，境内大多为山区地形。
近些年来，中国国内房屋价格上涨迅速，不同省市、不同区县、区域内不同位置房价差距越来越显著。而由于中国目前正处于城市化进程当中，人群向城市集中，有些地区出现房多人少的情况，而有些地区房屋却供不应求。住房需求目前一直是中国人的最基本刚性需求，房价却居高不小，导致很多购房者有心无力，甚至有很多售房者利用供需不平衡关系漫天要价。在此情况下，研究影响房价的受影响因素有其不可或缺的现实意义。本文通过对台湾新北市的房价信息进行数据分析，发现影响房价的因素有经纬度位置、交易时间、房屋年龄、地铁站远近、便利店多寡。最后根据分析结果，对房价变化趋势进行总结。
关键词：新北市房价大数据分析
一、选题背景和意义
1.研究内容
台湾省新北市新店区房价数据分析
2.研究意义
通过数据挖掘的方式研究台湾省新北市新店区的房价受哪些因素的影响和相应的影响程度。
3.选题动机
住房需求目前一直是中国人的最基本刚性需求，房价却居高不小，导致很多购房者有心无力，甚至有很多售房者利用供需不平衡关系漫天要价。在此情况下，研究影响房价的受影响因素有其不可或缺的现实意义。
二、数据说明
数据样本数量：414组
数据字段说明：
X1:Transaction date 交易日期
X2:House age 房屋年龄
X3:Distance to the nearest MRT station 到最近地铁站的距离X4:Number of convenience stores 附近便利店的数量
X5:Latitude 纬度
X6:Longitude 经度
Y:House price of unit area单位面积的房价
三、具体研究过程及说明
1、聚类分析
点击Weka Explorer——Cluster——Clusterer——Choose，选择SimpleKMeans,并双击将NumClusters分别设置为3，来进行聚类分析。
Cluster #1的单位房价为25.8267，与其他两类相比，它离地铁站最远，周边的便利店最少，属于郊区。
Cluster #0的单位房价为38.789，位于中等水平，可定位于城乡结合部。
Cluster #3的单位房价为46.9812，是三类中最高的，离地铁站最近，周边便利店非常多，位于市区中。
2、线性回归
Y house price of unit area =
5.1348 * X1 transaction date +
-0.2694 * X2 house age +
-0.0044 * X3 distance to the nearest MRT station + 1.1361 * X4 number of convenience stores +
226.8816 * X5 latitude +
-15959.2626
四、学习收获与心得
数据处理：熟悉了Weka的数据格式，对数据的结构有了更深入的认识
由上述模型可得：
（1）经度longitude对房屋价格的影响微乎其微，但维度latitude影响较大，说明在新店区由西向东房价逐渐地上涨；
（2）交易时间越晚，房价越高，在12年到13年，说明了新店区的房价呈整体上涨的趋势；
（3）房屋年龄与房屋价格呈负相关的趋势，年龄越久的房子房价则越低；
（4）离地铁的距离和周边便利店的数量是对房价非常重要的影响因素之一；
所以，我们在进行房屋选择的时候，可以根据上述因素大致判断房屋价值。
店铺经营数据分析和推算公式
门店经营数据分析和推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=48万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 二、达标率公式 同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50%即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。
例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43% 即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。 备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 三、坪效公式 日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则 这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米 备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 四、人效公式 日人效=日营业额/当日总人数 （周、月、年同理可推） 例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则
当日人效=9000元/9人=1000元/人 壹叁壹肆-终端管家（专业门店分享平台，搜索壹叁壹肆加入我们） 备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。 五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数 （月、年同理可推） 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数 备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数 （周、月、年同理可推） 例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则 此店连带率=150双/75单=2双/单
商务数据分析报告
本科学生综合性实验报告项目组长张梦瑶学号0141262 成员 专业国际经贸班级国贸142 实验项目名称商务数据分析报告 指导教师及职称李虹来 开课学期2015 至2016 学年下学期 上课时间2016 年 6 月16 日
1.商业理解阶段 网上销售与传统的店面销售不同，没有售货员提供现场咨询服务。但是，网上销售可以利用互联网的优势，为用户提供更优质的服务。由于服务器会记录用户在浏览电子商务网站时的所有行为，因此，企业很容易收集用户的浏览记录、交易信息及偏好数据。 在个性化推荐技术的关联规则分析中，最典型的例子是购物篮分析，其目标是发现交易数据库中不同商品之间的联系强度，挖掘用户潜在购买模式，并将这些模式所对应的服务或产品展示给用户，为其提供参考，从而提高用户的满意度及购买率。 2. 数据理解阶段 本案例采用淘宝网的用户交易数据进行分析，每条交易记录包括记录号和顾客购买的商品，表1给出了数据集中各属性名及意义，表2为部分交易实例数据示例。 3. 数据准备阶段 原始数据集可能包含了一些冗余的数据、空值和零值等，这种格式不能作为关联规则分析算法的输入，需要对数据进行预处理。本案例的预处理中包括过滤掉原始数据集中的商品数量和单价这两个属性。同时为了保护顾客的隐私，过滤了用户名属性，并且用交易号来唯一表示顾客的每一次交易。处理后的数据集如表3所示。
在Clementine软件进行关联规则挖掘时，必须把数据格式转换成Clementine软件能处理的格式。通常有两种格式：一种是布尔矩阵形式，即每行表示一条交易记录，列中的T/F值表示该商品是否有在相应的交易记录中出现，T表示有出现，F表示没有出现（表4列出转换后的前3条记录信息）；一种是事务处理格式，即每行对应一个交易号和一个商品项（表5列出了前3个事务对应的事务处理格式）。 4. 数据建模 利用Clementine中的Apriori算法进行关联规则分析，设定最小支持度1%，最小置信度50%，输入为布尔矩阵格式的交易数据（如表4），输出商品的关联规则及相应的支持度、置信度和提升度信息（如表6）。表中显示“高跟鞋”和“洗发水”、“童装”和“玩具”、“文具”经常被一起购买。 表6 Apriori算法运行结果 5. 模型评估 我们选取以下的关联规则向顾客进行推荐。 规则1：（玩具、文具）=>童装 规则2：洗发水=>高跟鞋 规则3：玩具=>童装 规则4：地毯=>家具 规则5：（短裙、高跟鞋）=>女装T恤 规则6：（童装、文具）=>玩具 再结合规则和实际经验知识，可以对规则进行进一步优化处理。在本案例中，可以对规则1{（玩具、文具）=>童装}和规则3{玩具=>童装}进行合并，以规则3的形式呈现。 6. 模型发布 通过建模分析由得出的关联规则，企业就可以得到商品销售的一些合理搭配，进而设定相应的推荐策略。如在顾客购买了地毯后，可以向其推荐家具类商品；或者当顾客购买了童装后，可以向其推荐玩具和文具类商品；这些都可能是顾客感兴趣或需要的商品。
个门店经营数据分析和推算公式
19个门店经营数据分析与推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*１0０％ 例1：一月份得业绩指标为5０万元,实际完成额为48万元，则一月份得达标率＝8万/50万*１00%=9６％ 例２:若一月份得指标为50万，实际完成额为５2万，则一月份得达标率＝104% 备注:达标率反映得就是门店业绩达成得情况及能力。 二、达标率公式 同期业绩增长率=(年\月＼周同期营业额—当期营业额)／同期营业额*１0０% 例1:某店2013年营业额为450万,2０１2年业绩为3０0万,则2013年得年业绩增长率=(450万—3０0万)／300万*100%＝50％ 即：相较２０12年得业绩，２０1３年业绩同期增长了50%。 例２:某店２月份得业绩为20万,1月份得业绩为35万，则2月份相较1月份得业绩增长率=（２0万—35万）／35万*１00%=—4３％ 即：相较于１月份,2月份得业绩下滑了４3%。 备注:同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升;为负数时，表示业绩下滑。 三、坪效公式 日坪效=当日营业额／当店得店铺面积 月坪效=当月营业额/当店得店铺面积 例1:某店得营业面积为１00平方M，当日营业额为8000元,则这个店铺得日坪效=8000元/100平方M=8０元/平方Ｍ 备注:此指标可以分析店铺面积得生产力,深入了解店铺销售真实情况。
四、人效公式 日人效=日营业额／当日总人数（周、月、年同理可推) 例1:某店某天得营业额为9000元,某店得总人数为9人,则当日人效=9000元/9人＝1000元/人 备注:反映门店员工销售能力与排班用人得合理性。 五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数(月、年同理可推) 个人ATV=某个人一段期间内得业绩/这个人在这期间内得总销售单数 备注:ATV反映人员附加销售能力、货品组合得合理程度,与ＡＳP一同反映顾客得消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数／日客单数(周、月、年同理可推) 例1：某日某店销售件数1５0双,客单数为75单,则此店连带率=150双/75单=２双/单备注:此指标反映员工附加推销能力、货品组合合理性、及顾客得消费心理。 七、ASＰ公式 日ASＰ＝日营业额/日销售双数 月ASP=月营业额/月销售双数 例1:某店某月销售30０0双，营业额为35万元,则此店此月得ASP=35万/３00０双=1１7元/双 备注：AＳP反映顾客得消费能力、货品得定价、也反映员工推介高价货品得能力,与ATV 结合分析,共同反映顾客得承受能力。 八、VIP占比公式
便利店新零售大数据分析平台方案
便利店新零售大数据分析平台方案
目录 1、技术方案概述 (5) 1.1、建立系统的原则 (5) 1.2、系统总体目标 (7) 2、连锁零售系统整体解决方案 (19) 2.1、构建系统的原则 (19) 2.2、系统逻辑结构 (21) 2.3、网络拓扑结构 (24) 3、总部系统 (30) 3.1、总部系统的业务范围 (30) 3.2、系统的基础数据管理 (31) 3.2.1、公司管理架构的定义 (31) 3.2.2、供应商分类 (31) 3.2.3、供应商档案 (32) 3.2.4、供应商合同 (32) 3.2.5、客户档案 (33) 3.2.6、商品分类 (34) 3.2.7、商品档案 (35) 3.3、总部系统业务流程 (37) 3.4、总部系统的报表体系 (37) 3.4.1、日常管理报表 (37) 4.3.2、分析性管理报表 (38) 4.3.3、数据挖掘 (38) 3.5、总部系统的权限机制 (38) 4、配送中心系统 (38) 4.1、配送中心系统的业务范围 (38) 4.2、配送中心系统的基础数据管理 (39) 4.3、主要业务流和处理方法 (39) 4.3.1、采购管理 (39)
4.3.3、配送中心的仓库管理 (41) 4.3.4、进货验收流程和管理 (42) 4.3.5、配送分拣出库确认流程 (43) 4.3.6、盘点作业流程 (44) 4.3.7、越库配送流程 (45) 4.4、配送中心的结算处理 (46) 4.4.1、对供应商进货的结算 (46) 4.4.2、利润的结算 (46) 4.4.3、库存结算 (46) 4.4.5、配送价格体系 (46) 4.5、配送中心的查询报表体系 (47) 5、加工中心系统 (47) 5.1、加工中心的业务范围 (47) 5.2、加工中心的业务流程 (48) 5.3、加工中心的成本核算方式 (48) 6、门店POS/SC系统 (49) 6.1、门店系统的业务范围 (49) 6.2、门店主要业务流程和处理方法 (49) 6.2.1、门店和总部的数据交换流程 (49) 6.2.2、门店申请变价流程 (50) 6.2.3、门店补货流程 (50) 6.2.4、门店进货流程 (50) 6.2.5、门店盘点流程 (51) 6.3、门店POS系统 (51) 6.4、门店系统的报表体系 (52) 7、财务系统接口 (52) 8、系统集成 (52) 8.1、系统基础支撑设备 (52)
运营完整的店铺数据分析报告
导言：很多朋友一直在问数据化运营到底是什么？为什么那么火热，大家最近也发现突然涌现很多挂着数据分析标题的文章，其实数据化运营并不是指某个点，更不是指一堆数据表格。数据化运营之所以越来越重要，是因为数据是由消费者所产生的，我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则，消费者行为，市场变化，竞争对手运营手法寻找运营规则，通过数据才能够得到问题的反馈，比如搜索流量是否增长，直通车ROI是否提升，退款率，商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营，实现运营效益最大化。 ------------------------------------------------------------------ 接下来给大家分享两个数据化运营运用简例： 一、《一名优秀运营人员完整的店铺数据分析报告》 一、业绩层面 1.跟去年对比增长情况 2.行业大盘增长率情况 【数据源：生意参谋/生意经】 二、店铺核心数据指标（转化率，DSR、客单价，无线/PC，加购收藏情况等） 参考文章：《生意参谋对搜索排名的惊天秘密，竟然没人知道？》 【数据源：生意参谋】 三、店铺流量结构（做趋势图） 1.整体流量分布结构 2.免费/付费比例 3.付费流量的投入情况 【数据源：生意参谋/付费营销后台】 四、产品结构层面
1.销售层级（销售梯队）是否健康 2.产品开发成功率 3.新品上架十五天，运作效果分布图（流量/销量） 4.产品品类开发结构/销售结构 【数据源：生意参谋】 五.活动分析 1.全年活动次数/活动盈亏情况分布（以时间为轴） 2.活动折扣力度及活动流量产出贡献值（力度多大单流量产出最大？） 3.活动报名失败率及失败原因分析总结 【数据源：生意参谋/活动展示页数据】 六、客服分析 1.客服询单转化率（按月做趋势图） 2.客服催付成功率 3.响应速度 【数据源：赤兔名品】 七、退款率情况及退款问题分析 【数据源：ERP】 八、产品中差评问题总结，找出问题共性做出调整 九、库存状况分析 1.去年年底跟今年年底的库存变化（库存总量和库销比） 2.库存分布结构（品类结构/四季产品分布结构）
新零售行业现状与发展趋势分析
中国新零售行业发展前景预测分析电商与线下实体店交锋多年，虽有所胜负，但却未能阻止彼此走下坡路的趋势。权衡之下，打破自我封闭与各自为营的状态，线上线下相融合，取长补短，衍生了零售业的新模式——新零售。新零售，未来的零售必将改变的是零售的本质。马云也在公开场合的演讲中提到“将来会没有电商这个概念，将来会是新零售”。 1、零售市场规模现状 中商产业研究院发布的《2017-2022年中国零售行业发展前景及投资风险预测报告》指出，2016年全年，社会消费品零售总额332316亿元，比上年增长%。其中，限额以上单位消费品零售额154286亿元，增长%。 年中国社会消费品零售总额增长趋势图 2012-2016 数据来源：中商产业研究院数据库 随着电子商务的发展，居民网络消费也逐年增长。2016年全年，全国网上零售额51556亿元，比上年增长%。其中，实物商品网上零售额41944亿元，增长%，占社会消费品零售总额的比重为%；在实物商品网上零售额中，吃、穿和用类商品分别增长%、%和%。随着“一带一路”、“供给侧结构性改革”和“互联网+”等国家重大战略为电子商务带来了新机遇，经济与社会结构变革也给电子商务拓展出了新空间。预计到2020年，电子商务交易额将比“十二五”末翻一番，达到43万亿，网络零售额规模更将超过10万亿，占社会零售总额比重达到%。 2、农村电商不断发展，市场需求不断增长 近年来，农村消费升级逐渐加速。农村地区网民逐年增长，2015年规模达亿,占全国网民总人数的%。网民人数的增加为农村网购市场打开了更大的成长空间。2016年，农村网络零售额以达到8945亿元，占全国网络零售额的%，且全年农村网络零售额各季度环比增速均高于城市水平。
王立坤 商务数据分析与专业的可行性分析报告
石家庄工商职业学院开设商务数据分析与应用专业的可行性分析报告 一、商务数据分析与应用专业简介 1.培养目标：本专业以服务于各个行业的数据分析与应用，尤其是互联网和电信行业。适应企业发展及人才需求为宗旨，培养学生具备数据采集，数据分析，数据处理、商业创新能力和电子商务职业素养，掌握互联网时代电商商务数据分析整体发展状况及基本理论知识，熟练运用数据工具开展数据分析，数据挖掘，数据展示，具备利用数据进行相关的商务策划，综合运营管理能力的应用型创业型人才。 2.主要课程：计算机应用基础、统计学，数据分析与应用、网络营销与策划、数据模型与客户行为分析、数据基础、DATAHOOP平台、客户数据分析方法、战略管理、营销管理，SPSS等。 3．就业前景毕业生可在互联网公司、电子商务公司及各类企业从事基于数据平台的数据采集，数据挖掘，营销决策，投资风险分析、客户关系管理等工作 4.获得证书 数据分析员，数据分析师 二、商务数据分析与应用行业发展现状及高职高专人才需求分析 1.行业发展现状分析。 2015年9月5日，经李克强总理签批，国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。 《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商业服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。
店铺销售数据分析
服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表） 在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。 例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货
350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？ 对应平销的产品，尽量让畅销产品带动平销产品，即：选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。
店铺经营数据分析和推算公式
店铺经营数据分析和推算 公式 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
门店经营数据分析和推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=48万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 二、达标率公式 同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则 2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50% 即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。 例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43% 即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。 备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 三、坪效公式 日坪效=当日营业额/当店的店铺面积
月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则 这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米 备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 四、人效公式 日人效=日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推） 例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则 当日人效=9000元/9人=1000元/人壹叁壹肆-终端管家（专业门店分享平台，搜索壹叁壹肆加入我们） 备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。 五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数（月、年同理可推） 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数 备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数（周、月、年同理可推） 例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则 此店连带率=150双/75单=2双/单
新零售案例分析
---------------------------------------------装--------------------------------- --------- 订 -----------------------------------------线---------------------------------------- 班级 16财务管理四班 姓名 林嘉淇 学号 16250202406
(二)按照顾客关系分类 企业有机会与顾客建立长期的关系，因为顾客直接与服务提供者进行交互行为，而且经常是人际交互。对于企业来说，了解顾客是一个重要的竞争优势。拥有一个包括顾客姓名、地址和服务要求的数据库，使得确立目标市场和给予每个顾客特别的关注有了依据。 美国最大的连锁会员制仓储量贩店COSTCO（好市多）将服务中客户的关系利用到了极致，在2017年6月7日发布的2017年《财富》美国500强排行榜中，排名第16。不同于国内粗制滥造的低门槛会员，COSTCO靠的就是名副其实的会员付费体系，极致服务中产阶级，多样精准的店内服务体验。在COSTCO，必须是付费会员才能够进店消费，且全球所有的COSTCO卖场都可以使用，如果会员有效期内不满意，可以全额退回年费。它的目标消费者群体定位在美国的中高端家庭，年收入十万美金左右的顾客，他们的生活需求已经不是满足温饱而是追求有些品质的生活。COSTCO将会员分为几个等级，为每个会员供给最佳的产物最低的价钱。7-11的一个100平米的便利店卖3000个SKU，而COSTCO在其13000平米的卖场里只卖3700个SKU。它只卖每样商品里的品类冠军，因为它的运营理念，是尽可能以最低价格提供会员高品质的商品，而消费者也会产生了COSTCO会员买的产品就是最优质并且折扣最多的产品的观念。曾经有一个咖啡业巨头将其咖啡豆放在COSTCO 销售，COSTCO要降价销售，巨头不同意，咖啡豆就直接被COSTCO 全线下架了。不仅如此，它还提供给会员贴心极致的店内服务。COSTCO有食品店、照片打印店、助听器店等等，会员中有不少老年人，有些耳背，那么助听器店就会免费为老人做听力测试，并推荐质量最好价格最低的助听器。 这样的一个会员制度或者说关系建立，可以说是很成功的。而在新零售行业中，缺乏的也正是这种与顾客之间的联系。不论是盒马生鲜还是日益增多的无人超市等，许多黑科技的应用给顾客带来的便利不可否认，但却因此缺少了与顾客之间的关系建立。如果在盒马生鲜或是什么无人超市里购买了想要退货的产品，应该如何处理，顾客的需求如何被满足。未来的新零售行业需要对顾客有更多的了解，利用科技是很好的方法。
店铺运营数据分析及应用(讲稿)
第一页：为PPT内容标题，善融商务系列课程之网店运营数据分析及简单应用。 第二页：引言部分，对于店铺来说数据分析有什么用呢？如果网站是为了流量而活的话，那么数据分析的终极意义就是监控流量、吸引流量、保留流量。 第三页：为目录部分，本教程分为四个部分； 1．为什么要做数据分析2.有哪些数据需要分析3.如何去做好数据分析 4.数据分析的简单应用 第四页：第一部分为什么要做数据分析。包括监控流量、吸引流量、保留流量三块内容。首先监控流量要及时掌握店铺运营实况，IP访问量与IPV单客页面访问量。 第五页：其次监控流量包括监测店铺数据变化，进行调整，IP访问量—调整标题关键词，产品图片，策划促销活动，价格策略等。单客页面访问量，调整页面设计，产品线策略等。 第六页：最后监控流量应该及时监测调整结果，进一步优化，评估促销活动效果，根据市场变化，随时修正标题关键词等内容。 第七页：下面是为什么要做数据分析的吸引流量部分；吸引流量的第一块内容为通过店铺流量统计工具，查看分析店铺的访问高峰时段、分析访客来源等相关数
据，查看商品成交订单最多的时段流量，及时调整商品上下架时间。 第八页：吸引流量的第二块内容为根据数据分析得出有效关键词，在商品标题中多使用有效关键词增加商品被搜索到的几率！ 第九页：吸引流量的第三块内容为根据数据分析，发现最近被点击次数多的产品，将一些热卖、爆款等推荐商品加入橱窗推荐列表，增强商品曝光率。 第十页：吸引流量的最后一块内容为：积极参加善融商务的营销活动，限时抢购、团购、专题活动等通过以上四种方法达到吸引流量的目的。 第十一页：下面是为什么要做数据分析的保留流量部分，第一块内容为店铺里上传大量的新产品，增加产品数量，将直接拉升店铺曝光，增加产品与店铺再次被用户访问到的概率。 第十二页：保留流量的第二块内容为检查店铺装修质量，提高买家用户体验，让买家记住我们的商铺。第十三页：保留流量的第三块内容为提高售后服务质量，让买家有更好的用户体验，提升回购率。 第十四页：保留流量的第四块内容为使用平台各种收券功能，在买家消费的同时赠送买家本店的优惠券，旨在提高买家的返购率。
店铺数据分析报表设计方案
店铺数据分析报表设计方案 目的与必要性： 1.本表格目的是能够及时、准确反应各个店铺，以一周为时间段，产品销 售与市场反应、竞争对手经营情况。 2.通过本方案的一系列报表，可以建立标准化的信息传递平台，加强店铺 与总部各相关部门的信息交流，有利于信息共享，团结合作，提高各部门各环节的配合紧密度，提高整个公司的工作效率。 3.通过本表格可以减轻营运督导的工作压力，加强对店铺销售的管控能 力，简化管理步骤，教会督导运用便捷、高效的工作方法。 4.本表格提供的信息为一线资料，可靠鲜活性强，便于总部各个相关部门 掌握我店铺经营的实际情况，加强对我产品与我销售策略的即使把握。 5.通过本方案的一系列报表，可以从店铺一线人员的角度了解产品与市场 的实际情况，以及收取店铺与顾客提供的建议。 6.特别有利于为采购部提供及时、准确的一手产品市场反馈信息，利于优 化现有的产品结构，也有利于下一步新货品的组织。 7.通过本方案的一系列报表，可以引导店铺管理人员对自己的工作进行有 条理的计划管理。 8.通过本方案的一系列报表，有助于培养店铺管理人员的分析能力、思考 能力等综合能力的提升，从而有利于店铺管理人员的成长。 具体表格见如下内容 一、本周主要投诉产品排名表
1.本表目的是通过对顾客投诉严重的前5名货品进行分析，及时与供应商 沟通，要求退换货或其他优惠补偿，并进行有效的货品结构调整。 2.分析投诉排名与投诉具体状况，可及时货品质量，及时调整货品结构、 价格或采取其他客户服务的应对措施。 3.分析滞销款的主要原因与销售人员、顾客的建议，可以吸取教训，及时 采取应对措施挽回恶劣影响，避免下次采购失误，并利于采购下一步组织货品。 4.本表格由店长或店长助理填写。 二、本周滞销产品排名表
店长经营数据分析
店长经营数据分析 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
店长必学：店长必须要会的数据分析 店长定期进行科学的数据分析，是店长掌握门店经营方向的重要手段。在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析，但无论哪方面数据，分析只是一个开始，关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力，指导如何开始下一步工作才是重要的。店长需要每周或者每月开会，做以上各种数据分析，总结过去，找出差距。 一、门店经营指标数据分析 1）销售指标分析：主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。 2）毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3）营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用，这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用（电话费、交通费、卫生费、税收、工商费），通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。 4）评效：主要是本月评效情况，与去年同期对比“日均评效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。 5）人均劳效：主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额/本月工资人数
6)盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在进、销、存各个环节存在的问题。 7)门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。 二、商品经营数据分析 1)经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退，总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是热销商品、新品商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时请退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 2)商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计，动销率分析，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100，滞销品种数：门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 3)商品品类分析：主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况，门店需对本月所有品类销售与毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。 4)本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利分析，这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利
店铺数据分析
店铺数据分析 Prepared on 22 November 2020
【店铺数据分析】服装人必备 1、畅滞销款分析 畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观，也是最重要的数据因素之一。畅滞销款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的把握，多次的畅滞销款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助;畅滞销款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率;畅滞销款分析还可以查验陈列、导购推介的程度;畅滞销款分析可以及时、准确对滞销款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。 2、单款销售生命周期分析 单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况(一般是指正价销售期)。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式(订货量和库存量较多的款式)来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。 3、营业时间分析 一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店
试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间;比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段，通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。 4、销售与库存对比分析 对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据分析管理。 5、老顾客贡献率分析 行销学一个着名的法则叫做20-80法则，在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的销售额，而这其中的20%的顾客即我们的老顾客，特别是持我们品牌VIP卡的顾客。所以对于老顾客的管理是店铺管理中最重要的项目之一。我们需要对老顾客(特别是持VIP卡的顾客)进行每次的消费登记和统计，并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。有针对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等工作，对老顾客的品牌忠诚度、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升。 6、员工个人销售能力分析 通过员工个人销售能力分析，可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作心态，以便对症下药，提高个人销售业绩。
新零售案例分析
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企业有机会与顾客建立长期的关系，因为顾客直接与服务提供者进行交互行为，而且经常是人际交互。对于企业来说，了解顾客是一个重要的竞争优势。拥有一个包括顾客姓名、地址和服务要求的数据库，使得确立目标市场和给予每个顾客特别的关注有了依据。 美国最大的连锁会员制仓储量贩店COSTCO（好市多）将服务中客户的关系利用到了极致，在2017年6月7日发布的2017年《财富》美国500强排行榜中，排名第16。不同于国内粗制滥造的低门槛会员，COSTCO靠的就是名副其实的会员付费体系，极致服务中产阶级，多样精准的店内服务体验。在COSTCO，必须是付费会员才能够进店消费，且全球所有的COSTCO卖场都可以使用，如果会员有效期内不满意，可以全额退回年费。它的目标消费者群体定位在美国的中高端家庭，年收入十万美金左右的顾客，他们的生活需求已经不是满足温饱而是追求有些品质的生活。COSTCO将会员分为几个等级，为每个会员供给最佳的产物最低的价钱。7-11的一个100平米的便利店卖3000个SKU，而COSTCO在其13000平米的卖场里只卖3700个SKU。它只卖每样商品里的品类冠军，因为它的运营理念，是尽可能以最低价格提供会员高品质的商品，而消费者也会产生了COSTCO会员买的产品就是最优质并且折扣最多的产品的观念。曾经有一个咖啡业巨头将其咖啡豆放在COSTCO 销售，COSTCO要降价销售，巨头不同意，咖啡豆就直接被COSTCO全线下架了。不仅如此，它还提供给会员贴心极致的店内服务。COSTCO 有食品店、照片打印店、助听器店等等，会员中有不少老年人，有些耳背，那么助听器店就会免费为老人做听力测试，并推荐质量最好价格最低的助听器。 这样的一个会员制度或者说关系建立，可以说是很成功的。而在新零售行业中，缺乏的也正是这种与顾客之间的联系。不论是盒马生鲜还是日益增多的无人超市等，许多黑科技的应用给顾客带来的便利不可否认，但却因此缺少了与顾客之间的关系建立。如果在盒马生鲜或是什么无人超市里购买了想要退货的产品，应该如何处理，顾客的需求如何被满足。未来的新零售行业需要对顾客有更多的了解，利用科技是很好的方法。例如扫码支付时自动记录顾客的信息，建立一个大数据库，将其每次购买的物品的种类、价格进行分析，或根据年龄性别等进行一个推荐。如同淘宝页面显示的商品都是根据用户的常购买常看中推送出的类似产品，将其应用在线下才是新零售与传统零售不同的一大亮点。因为企业知道顾客喜欢什么，顾客直接可以得到心仪的物品，这份便利在现实生活中就能享受到，这才是新零售应该带给顾客的东西，而不是多先进的技术多高大上的黑科技。 (三)按照定制和判断分类 由于服务的生产与消费同时进行，顾客常常是过程的参与者，因此，存在定制服
商业数据分析工具(实验)
商业数据分析工具》实验教学大 纲 大纲制定（修订）时间： 2017 年 11 月 课程总学时： 16 实验（上机）计划学时： 8 开课单位： 经济管理学院 、大纲编写依据 3. 近年来《商业数据分析工具》实验教学经验。 二、实验课程地位及相关课程的联系 1. 《商业数据分析工具》是信息管理与信息系统专业重要的专业方向课程； 2. 本实验项目是《商业数据分析工具》课程综合知识的运用； 3. 本实验是一门实践性很强的课程，在计算机行业里应用非常广泛，通过上机 实验，不仅巩固学生在课堂上所学的知识，加深对数据分析工具的理解，更重要的 是通过实验题目，提高学生的动手能力，增强学生就业的竞争力； 4.本实验为后续的《商业数据分析工具》和毕业设计等课程有指导意义。 三、本课程实验目的和任务 1. 理解商业数据分析的基本理论，训练运用商业数据分析软件对研究问题进行 分析、设计、实践的基本技术，掌握科学的实验方法； 2. 培养学生观察问题、分析问题和独立解决问题的能力； 课程名称： 商业数据分析工具》 课程编码： 课程类别： 专业选修课程 课程性质：选修 适用专业： 信息管理与信息系统 1. 信息管理与信息系统专业 2017教学计划； 2. 信息管理与信息系统专业 求； 商业数据分析工具》 理论教学大纲对实验环节的要
3.通过本课程的学习与实践，加深对数据分析方法的基本理论(回归分析、方差 分析、聚类分析、判别分析等)的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。 4.培养正确记录实验数据和现象，正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序的能力，以及正确书写实验报告的能力。 四、实验基本要求 1.实验项目的选定依据教学计划对学生实践能力培养的要求; 2.巩固和加深学生对商业数据分析工具的运用，提高学生解决问题的能力及结合运用所学知识解决问题的能力； 3.实验项目要求学生掌握excel基础知识、SPSS部分知识,并运用相关知识自行设计实验方案，完成具有一定数据的计算跟分析。 4.通过实验，要求学生做到: (1)能够预习实验，自行设计实验方案，并撰写实验报告; (2)学会Excel的使用，能利用Excel程序对数据进行处理，验证课程中涉及的各知识点； (3)能够独立分析数据计算结果，并撰写实验报告。 五、实验内容和学时分配
数据挖掘在商业数据分析中的应用
期末论文 论文题目：数据挖掘在商业数据分析中的应用 所属课程名称_____ 指导教师_____________ 班级__________ 学号_________ 姓名_____________ 成绩___________________
数据挖掘在商业数据分析中的应用 【摘要】本文主要介绍数据挖掘在商业数据分析中的应用，文章从数据挖掘的商业内涵、数据挖掘的商业需求分析出发，阐述了数据挖掘在海量信息中提取有效信息的作用。最后介绍了数据挖掘关于企业客户数据分析、企业财务预警两个方面上的应用及相关案例，说明了数据挖掘给人们带来了便利，给企业带来了新的利润空间以及为企业提供了决策支持，进一步强调了数据挖掘在商业数据分析中存在的必要性。 【关键字】数据挖掘；财务预警；决策支持 一、从商业角度看数据挖掘技术 数据挖掘从本质上说是一种新的商业信息处理技术。数据挖掘技术把人们对数据的应用，从低层次的联机查询操作，提高到决策支持、分析预测等更高级应用上。它通过对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，发现数据间的关联性、未来趋势以及一般性的概括知识等，这些知识性的信息可以用来指导高级商务活动。 从决策、分析和预测等高级商业目的看，原始数据只是被开采的矿山，需要挖掘和提炼才能获得对商业目的游泳的规律性知识。这正是数据挖掘这个名字的由来。所以，从商业角度看，数据挖掘就是按企业的既定业务目标，对大量的企业数据进行深层次分析以揭示隐藏的、未知的规律性并将其模型化，从而支持商业决策活动。从商业应用角度刻画数据挖掘，可以使我们更全面的了解数据挖掘的真正含义。它有别于机器学习等其它研究领域，从它的提出之日起就具有很强的商业应用目的。同时，数据挖掘技术只有面向特定的商业领域才有应用价值。数据挖掘并不是要求发现放之四海而皆准的真理，所有发现的知识都是相对的，并且对特定的商业行为才有指导意义。 二、数据挖掘技术的商业需求分析 数据挖掘之所以吸引专家学者的研究兴趣和引起商业厂家的广泛关注，主要在于大型数据系统的广泛使用和把数据转换成有用知识的迫切需要。60年代，为了适应信息的电子化要求，信息技术一直从简单的文件处理系统向有效的数据库系统变革。70年代，数据库系统的三个主要模式——层次、网络和关系型数据库的研究和开发取得了重要进展。80年代，关系型数据库及其相关的数据模型工具、数据索引及数据组织技术被广泛采用，并且成为了整个数据库市场的主导。80年代中期开始，关系数据库技术和新型技术的结合成为数据库研究和开发的重要标志。从数据模型上看，诸如扩展关系、面向对象、对象-关系（Object-Relation）以及演绎模型等被应用到数据库系统中。从应用的数据类型上看，包括空间、时态、多媒体以及WEB等新型数据成为数据库应用的重要数据源。同时，事务数据库（Transaction Database）、主动数据库（Active Database）、知识库（Knowledge Base）、办公信息库（Information Base）等技术也得到蓬勃发展。从数据的分布角度看，分布是数据库（Distributed Database）及其透明性、并发控制、并行处理等成为必须面对的课题。进入90年代，分布式数据库理论上趋于成熟，分布式数据库技术得到了广泛应用。目前，由于各种新型技术与数据库技术的有机结合，使数据库领域中的新内容、新应用、新技术层出不穷，形成了庞大的数据库家族。但是，这些数据库的应用都是以实时查询处理技术为基础的。从本质上说，查
服装店铺运营-数据分析
服装店铺运营-数据分析 一、充分发挥畅销款的潜力，突出主推。 1、为什么要主推看报表“ 05系列直营系统销售款号排名与畅销款分析”一一“30%左右的畅销款创造了70%的营业额。”一 —也就是说，店铺70%勺利润来自于畅销款。| 这给我们什么启示？一一充分发挥畅销款的潜力，畅销款主推做得好，也就抓住了销售的主体！从销售的角度分析主推不明确一一卖什么缺什么，缺什么补什么总在补货、总在缺货主推明确 ------- 推什么卖什么，卖什么有什么比较集中地、有规律地进货从库存的角度分析 主推不明确所有款式平均对待大量备货、大量库存、大量缺码主推明确突岀重 点有详有略畅销货品充足、平销款备货减少、绝对库存减少。 2、主推什么？主推款二畅销款吗？主推款：推得动有的推值得推一一主动地、预测性的、有准备的畅销款：店里已经畅销 的（经常缺货）被动的、应急的、经常准备不足。 3、怎么主推？从货品管理的角度： 二、a主推从订货开始，畅销款预测、订足量，并记下您看好的理由，以便销售时突岀卖点。b/主推的重点在于店铺陈列与导购推荐（举例），订货者需通过培训将主推信息传达给导购。 C/及时关注市场反应，一旦发现畅销趋势，及时补货，不要等到缺色断码了才补货；销售周期长的畅销款始终不要断货，这是利润的主要来源。’ d/如果发现主推款实际销售不如预期，及时分析原因，采取补救措施或进行促销，尽量减少绝对库存（举例）。 从人员管理的角度一位成功的管理者需要把自己练成优秀的培训师一一培训员工、激励员工、树立员工对公司、对产品的信心销售好的店铺：客户、导购眼里的产品优点多，信心足进货多、退货少销售差的店铺：客户、导购眼里的产品缺点多，抱怨多进货少、退货多怎样由销售不好向好迈进？我们说：“思路决定出路”，人员培训是关键。 举例来说：（关于AA款往季畅销经典翻单款，A类中的A类款。） 太阳百货L081 : 2006年9—— 11月：3个月销售172件，平均每天将近2件； 2007年3—— 11月：10个月销售785件，平均每天2.6件； 2008年3月——5月：已销售200多件，其中3、4月平均每天2件，5月以来平均每天3.5件。 有客户到太阳百货，看了一圈以后对导购说：“怎么尽是些老款？”导购信心十足地说：“这是我们的经典款，我们卖得很 好的！”要是在以前，导购抱怨还来不及，是什么让导购如此信心十足呢？一一培训！ （直营店的使命、降低风险的商品策略、能推得动的事实）作为一名导购，你不能改变产品本身，能改变的是对产品的态度。 ――有客户说：“我们是县城，不像你们有那么多流动顾客，卖多了老顾客有意见！”| 分析：买与卖是两回事。不同的顾客在买，同样的导购在卖，你觉得是老款，顾客不一定这么看，一个城市有多少人啊？ 即使有人这么说，那又占多＞**率呢？数字分析（城市人口一一女性人口一一潜在目标顾客人数）重要的是你如何看待这个问题，因为你 可以引导！是大众品牌，不是个性化品牌。请问督导：面对顾客的疑问，导购还有哪些经典回答？ 4、怎么检验店铺主推 a、从陈列看主推（前提：了解同区域畅销款排名与本店库存排行。）以某店铺陈列照片为例：一看陈列了哪些主推款，二看还有哪些畅销的主推款没有展示岀来，三看展示的方式与搭配是否突岀产品优点，四看款类是否均衡（避免成为连衣裙专卖店）。 b、从销售报表看主推。以某店铺销售报表为例： 一看主推款的销售比率，