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。
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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。