如何分析销售数据与报表
如何有效地分析销售数据报表
如何有效地分析销售数据报表销售数据报表是企业管理和决策的重要工具，通过对销售数据的分析，可以帮助企业了解市场需求、优化产品策略、调整销售渠道等，进而提升企业的销售业绩和市场竞争力。
然而，对于很多人来说，销售数据报表可能过于庞大、复杂，难以理解和应用。
本文将介绍一些有效地分析销售数据报表的方法和技巧，帮助读者更好地利用销售数据进行决策。
一、确定分析目标在开始分析销售数据报表之前，首先需要明确自己的分析目标。
不同的目标可能需要关注不同的指标和数据维度。
例如，如果目标是了解销售额的变化趋势，就应该关注销售额的时间序列分布；如果目标是分析产品销售的地域分布情况，就应该关注销售额在不同地区的分布情况。
明确目标可以帮助我们有针对性地进行数据分析，并提高分析效率。
二、选择适当的数据表现形式销售数据可以以表格、图表等形式来表现。
选择适当的表现形式可以使数据更加直观、易于理解。
常用的表现形式有折线图、柱状图、饼图等。
当我们需要比较多个维度的差异时，可以选择柱状图或堆叠柱状图；当我们需要展示时间序列的趋势时，可以选择折线图。
同时，注意选择合适的坐标轴、标签和图例，使得图表清晰、易读。
三、关注关键指标在销售数据报表中，可能包含大量的指标，但并不是所有指标都对决策有实际意义。
因此，在数据分析过程中，需要关注与目标直接相关的关键指标。
例如，销售额、销售量等是衡量销售业绩的关键指标，而客户增长率、市场份额等是衡量市场竞争力的关键指标。
通过关注关键指标，可以更加准确地了解企业的销售情况。
四、进行数据筛选和汇总销售数据报表通常包含大量的数据，为了更好地进行分析，我们可以进行数据筛选和汇总。
数据筛选可以通过使用筛选条件或者自定义查询语句来实现，例如，我们可以筛选出某个时间段内的销售数据，或者筛选出特定产品的销售数据。
数据汇总可以按照不同的维度进行，例如按照时间、地域、产品等维度对数据进行求和、平均等操作，从而获得更加清晰和具体的数据信息。
如何进行销售财务分析(共)(一)
如何进行销售财务分析(共)（一）引言概述：销售财务分析是一种用于评估销售业绩和财务状况的方法。
通过分析销售数据和财务报表，可以为企业提供有关销售策略和财务决策的重要指导。
本文将介绍如何进行销售财务分析，包括目标设定、销售数据分析、财务报表分析、合理利用财务指标和持续改进。
正文：一、目标设定1.明确分析目的：确定为何进行销售财务分析以及希望通过分析获得什么样的信息。
2.确定分析对象：选择要分析的特定销售业务或产品，并确定所需的数据和报表。
3.设定指标：制定衡量销售业绩和财务状况的量化指标，并确保与目标一致。
二、销售数据分析1.收集销售数据：收集日常销售数据，包括销售额、销售数量、销售渠道等。
同时确保数据的准确性和完整性。
2.分析销售趋势：通过对销售数据进行时序分析，识别销售趋势和周期性变化，进一步了解市场和产品的表现。
3.客户分析：通过对销售数据进行客户分组和分析，识别核心客户、高价值客户和潜在客户，为市场开发和销售策略提供依据。
4.产品分析：通过对销售数据进行产品分析，了解不同产品的销售情况，识别畅销产品和滞销产品，并进行产品组合优化。
5.地区分析：根据销售数据进行地区分析，了解不同地区的销售情况和市场需求，制定地区差异化销售策略。
三、财务报表分析1.收集财务报表：收集企业的财务报表，包括资产负债表、利润表和现金流量表等，确保数据的准确性和完整性。
2.比较分析：通过对财务报表进行比较分析，识别企业的财务状况和趋势，包括销售额增长率、利润率、偿债能力等指标。
3.成本分析：对财务报表进行成本分析，了解销售成本、制造成本和运营成本等，为优化成本结构和提高盈利能力提供参考。
4.资金分析：通过对现金流量表进行分析，了解企业的资金流动情况，包括经营活动、投资活动和筹资活动等，优化资金使用效率。
5.风险分析：通过对财务报表进行风险分析，识别潜在的财务风险和问题，如经营稳定性、债务风险等，并采取相应措施加以应对。
如何有效地分析销售数据报表中的趋势
如何有效地分析销售数据报表中的趋势销售数据报表是企业运营中非常重要的一项工具，它能够提供详细的数据和信息，帮助企业了解销售情况、分析销售趋势，从而做出正确的决策。
然而，仅仅拥有销售数据报表是不够的，还需要有效地分析这些数据报表，才能获取有价值的信息。
本文将介绍一些有效地分析销售数据报表中趋势的方法。
一、了解销售数据报表的结构和指标在开始分析销售数据报表之前，我们首先需要了解报表的结构和其中的各项指标。
通常，销售数据报表会包含以下几个方面的内容：1. 销售额：用于记录销售期间的总销售额，可以按照日、月、季度或年度进行统计。
2. 销售数量：用于记录销售期间的产品或服务销售数量，同样可以按时间维度进行统计。
3. 销售渠道：用于记录销售渠道的销售额和数量，可以帮助了解不同渠道的销售情况。
4. 客户信息：用于记录不同客户的销售额和数量，有助于发现高价值客户和优化客户管理。
了解了报表的结构和指标后，我们就可以更好地理解其中的数据，针对性地进行分析和决策。
二、使用图表工具进行数据可视化在分析销售数据报表时，我们可以使用各种图表工具将数据可视化展示，以便更清晰地观察销售趋势。
常用的图表包括：1. 折线图：用于展示时间序列中指标的变化趋势，可以将销售额、销售数量等指标进行折线图展示，以便观察变化趋势和季节性波动。
2. 柱状图：用于比较不同时间段或者不同销售渠道的销售额、销售数量等指标，可以清晰地展示差异和趋势。
3. 饼状图：用于展示销售额、销售数量等在整体中所占的比例，有助于了解不同产品或服务的销售情况。
通过使用图表工具，我们可以更加直观地观察销售数据报表中的趋势，有助于发现其中的规律和问题。
三、利用统计方法进行分析除了使用图表工具进行数据可视化外，我们还可以结合一些统计方法进行更深入的分析。
1. 平均值：计算销售额、销售数量等指标的平均值，可以了解整体水平，并判断是否存在异常情况。
2. 增长率：计算销售额、销售数量等指标的增长率，有助于了解销售的增长趋势和速度，以及不同时间段之间的对比。
销售报表与数据分析总结
销售报表与数据分析总结在过去的工作期间，作为销售部门的一员，我负责管理销售数据并进行数据分析，以支持业务决策和优化销售策略。
通过综合分析销售报表和相关数据，我得出了以下结论和建议。
1. 销售趋势与周期性销售报表对于了解销售趋势和周期性变化非常有帮助。
通过观察报表中的销售额和销售量的变化，我发现销售数据存在一定的周期性。
在某些季节性促销活动或节假日期间，销售额会呈现明显的上升。
这种洞察可以帮助我们制定更精确的营销计划和库存管理策略以应对不同销售周期的需求。
2. 客户行为分析通过对销售数据的分析，我能够了解客户行为并识别潜在的销售机会。
通过观察客户购买的产品类型和频率，我能够确定我们最受欢迎的产品以及潜在的跨销售机会。
这有助于我们进一步优化产品组合和开展精准营销活动，从而提高客户满意度和增加销售额。
3. 产品分类与销售绩效通过将销售数据按产品分类进行分析，我能够评估不同产品的销售绩效。
我对产品的销售额、销售量和毛利率进行了比较，并发现一些产品的销售绩效出现下降。
基于这些数据，我建议对这些低绩效产品进行评估，并考虑是否需要削减产品线，以便资源更好地分配给高绩效产品。
4. 区域市场分析通过将销售数据按区域进行分析，我能够评估不同市场的销售情况。
我对各个区域的销售额、市场份额和增长率进行了比较，并发现一些市场存在增长潜力。
基于这些数据，我建议将更多的资源和推广活动投入到这些潜力市场，以加速业务增长。
5. 销售预测和需求计划通过对历史销售数据的分析，我能够预测未来的销售趋势和需求量。
这对我们的需求计划和库存管理非常重要。
我利用时间序列分析方法和市场趋势预测模型来预测销售额和需求量，并将这些数据用于制定供应链和库存策略，以避免订单滞销或缺货的情况。
综上所述，通过对销售报表和数据的分析，我能够深入了解销售趋势、客户行为、产品绩效、区域市场和销售预测等关键信息。
这些分析结果为我们制定精确的营销策略、产品管理和库存计划提供了有力支持。
销售数据报表中常见的指标与分析方法
销售数据报表中常见的指标与分析方法引言：销售数据报表是企业经营管理中一项重要的工作，通过分析销售数据可以更好地了解企业的销售情况，为决策提供依据。
本文将重点介绍销售数据报表中常见的指标与分析方法，帮助企业有效利用销售数据进行业务分析与决策。
一、销售额指标及分析方法销售额是衡量企业销售业绩的主要指标之一，分析销售额可以帮助企业了解销售趋势及变化情况。
常用的分析方法有：1. 销售额同比分析：将当前期销售额与前一期进行对比，计算同比增长率，判断销售额的增长趋势。
2. 销售额环比分析：将当前期销售额与上一期进行对比，计算环比增长率，分析销售额在短期内的增长情况。
3. 销售额构成分析：将销售额按产品、渠道、地区等分类，分析各项构成所占比例，找出销售额的主要贡献因素。
二、销售量指标及分析方法销售量是衡量企业销售规模的指标，分析销售量可以帮助企业了解产品需求和市场表现。
常用的分析方法有：1. 销售量趋势分析：通过分析销售量的变化趋势，了解产品需求的强弱，判断销售量的增长或下滑原因，及时调整销售策略。
2. 产品销售占比分析：将销售量按产品分类，计算各产品的销售占比，找出销售前景较好的产品，调整产品结构和销售策略。
3. 客户销售量分析：将销售量按客户分类，了解不同客户的重要性和贡献度，制定相应的销售活动和服务策略。
三、销售毛利率指标及分析方法销售毛利率是衡量企业销售利润能力的指标，分析销售毛利率可以帮助企业了解产品盈利状况和成本控制情况。
常用的分析方法有：1. 销售毛利率趋势分析：通过分析销售毛利率的变化趋势，了解产品盈利状况的好坏，判断成本控制的有效性。
2. 产品毛利率分析：将销售毛利率按产品分类，计算各产品的毛利率，找出盈利能力较好的产品，优化产品结构和定价策略。
3. 销售成本分析：将销售成本按项分类，分析各项成本所占比例，找出成本较高的项，采取相应的成本控制措施。
四、客户留存率指标及分析方法客户留存率是衡量企业客户维系能力的指标，分析留存率可以帮助企业了解客户忠诚度和市场份额。
销售数据报表的制作与分析方法
销售数据报表的制作与分析方法销售数据报表是企业管理中十分重要的工具，通过它可以对销售情况进行全面的分析和评估。
本文将介绍销售数据报表的制作与分析方法，以帮助企业更好地利用数据进行决策和业务优化。
一、销售数据报表的制作1. 数据收集：首先，需要收集相关的销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道、销售地区等。
这些数据可以从企业的销售系统、POS 机、销售人员的报告等渠道获取。
确保数据的准确性和完整性非常重要。
2. 数据整理：收集到的数据需要进行整理和清洗，排除重复数据、缺失数据等问题。
可以利用Excel等工具进行数据的筛选、排序、汇总等操作，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据分类：将销售数据按照一定的分类方式进行划分，如按产品类别、销售区域、时间等进行分类。
这有助于后续的分析和比较，可以更好地了解销售情况。
4. 报表设计：根据企业的需求和目标，设计合适的销售数据报表。
报表应包括必要的指标和图表，以直观地展示销售情况。
可以利用Excel、PowerBI等工具进行报表的设计和制作。
5. 自动化生成：为了提高效率，可以通过编写脚本或使用数据分析工具，实现销售数据报表的自动化生成。
这样可以减少手工操作，节省时间和精力。
二、销售数据报表的分析方法1. 同比分析：将不同时间段的销售数据进行对比分析，比如与去年同期相比，可以发现销售情况的增长或下降趋势。
这有助于发现季节性或年度性的销售规律，为制定销售策略提供参考。
2. 环比分析：将连续时间段的销售数据进行对比分析，比如与上个月相比，可以发现销售情况的变化趋势。
这有助于及时发现销售波动和趋势，及时调整销售计划和策略。
3. 区域分析：将销售数据按照地区进行分析，比较不同地区的销售情况。
可以发现销售热点和潜力区域，为市场拓展和营销活动提供参考。
4. 产品分析：将销售数据按照产品进行分析，比较不同产品的销售情况。
可以发现畅销产品和滞销产品，调整产品组合和生产计划。
5. 渠道分析：将销售数据按照销售渠道进行分析，比较不同渠道的销售情况。
销售数据报表的数据分析方法与技巧
销售数据报表的数据分析方法与技巧销售数据报表是企业管理中非常重要的一项工具，通过对销售数据的分析，企业可以深入了解销售情况，掌握市场趋势，制定相应的销售策略。
本文将介绍销售数据报表的数据分析方法与技巧，帮助企业提高销售效益。
一、销售数据报表的定义与重要性销售数据报表是通过汇总和整理企业销售数据而生成的报表。
它可以包括销售额、销售数量、销售渠道分布、销售地区分布等。
销售数据报表对企业管理非常重要，它可以帮助企业了解销售情况、制定销售计划、评估销售绩效、发现潜在的市场机会等。
二、销售数据报表的常用分析方法1. 趋势分析趋势分析是通过对销售数据的历史记录进行统计和比较，来分析销售情况的发展趋势。
可以通过折线图或趋势图来展示销售额、销售数量等指标的变化趋势，进而预测未来的销售走势，辅助决策制定。
2. 比较分析比较分析是通过对不同时间段、不同地区、不同产品等销售数据进行对比，来发现销售差异和规律性。
可以通过柱状图、饼图等图表形式进行直观展示，找出销售较好和较差的产品、地区等，为决策提供参考。
3. 构成分析构成分析是通过对销售数据的构成进行分析，来了解各个部分对整体销售额的贡献度。
可以通过饼图、条形图等图表形式展示各个产品、渠道、地区销售占比的情况，有助于发现销售重点和薄弱环节。
4. 相关性分析相关性分析是通过对销售数据与其他因素的相关性进行分析，来了解销售数据与其他因素的关联程度。
可以通过散点图、回归分析等方法探究销售数据与广告投入、促销活动等因素之间的关系，为决策提供支持。
三、销售数据报表的分析技巧1. 设定合理的指标在分析销售数据时，需要根据企业的具体情况，设定合理的指标。
可以参考行业标准、历史数据等，确保指标的合理性和可比性，避免盲目分析。
2. 留意异常数据在进行销售数据分析时，需要留意异常数据的存在，并进行排除或修正。
异常数据可能会对分析结果产生较大的影响，因此在进行分析前，应对数据进行初步清洗和处理。
电商平台的销售数据分析与报表制作
电商平台的销售数据分析与报表制作随着电子商务的迅速发展，越来越多的企业选择通过电商平台进行销售。
然而，对于这些企业来说，仅仅依靠销售数据的收集是远远不够的，更重要的是对这些数据进行分析和报表制作，以帮助企业更好地监控销售情况、制定销售策略。
本文将介绍电商平台的销售数据分析方法和报表制作技巧。
一、销售数据分析方法1. 数据的收集与整理电商平台可以提供丰富的销售数据，如订单数量、销售额、访客数量等。
首先，需要从电商平台获取这些数据，并进行整理和清洗。
这包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
2. 销售趋势分析通过分析销售数据的时间序列变化，可以得出销售的趋势。
可以使用线性回归、移动平均等方法来分析销售的长期趋势和短期波动情况，进而预测未来的销售趋势。
3. 客户分析客户是电商平台的核心资源之一，了解客户的特点和行为对于制定营销策略至关重要。
通过分析客户的购买行为、偏好和消费能力，可以对客户进行划分，制定不同的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
4. 产品分析产品是电商平台的核心商品，对于产品的销售情况进行分析可以帮助企业了解产品的竞争力和市场需求。
通过分析产品的销售量、销售额和销售渠道等指标，可以找出产品的热销点和改进空间，优化产品组合和定价策略。
5. 渠道分析电商平台的销售渠道多种多样，包括自营店铺、品牌旗舰店、专卖店、分销渠道等。
通过分析不同渠道的销售情况和效果，可以评估渠道的价值和贡献度，为渠道的选择和管理提供依据。
二、报表制作技巧1. 报表要选择合适的指标在制作销售数据报表时，要选择与业务目标和问题相关的指标。
例如，销售额、订单数量、客单价等指标对于销售业绩的评估非常重要，而访客数量、转化率等指标则可以反映市场推广效果。
2. 报表要多样化报表可以采用不同的图表类型和视觉呈现方式，如柱状图、折线图、饼图等。
通过多样化的报表，可以更好地展示销售数据和趋势，使报表更加直观和易于理解。
3. 报表要及时更新销售数据报表要保持及时性，及时更新数据，反映销售情况的变化，帮助企业更好地监控销售业绩和市场变化。
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秋1
销量
消化比
381 575 279 857 515 477 1661 4745
67% 74% 58% 80% 89% 74% 67% 72%
存量
184 202 204 219 66 164 823 1862
w1 w2 w3 ... wn 1
二、加权平均数，加权算术平均数法是简单算术平均数法的改
进。它根据观察期各个时间序列数据的重要程度，分别对各个数 据进行加权，对于越近的数据，可以赋予越大的权重
n
x x1 x2 x3 ... xn i1 xi
n
n
描述性分析
均值分析（average analysis)
第三节 数据传递的方式 图表传递的目的
将报表所传递的信息，更清晰、更直观的表达出 来，使受众很容易理解，从而达到和受众沟通的 目的
第四节 数据分析之目的
过往业绩评估、认识规律、发现不足与问题 销售现状监控与评估、发现问题、解决问题 销售预测，战略规划、为决策提供量化依据
第五节 数据分析的基本流程
差异比较分析
差异比较分析（difference compare analysis)
差异性分析核心：将性质接近的数据尽可能放在一起做比较， 不一致的数据分开。 从而为我们执行差异化的各项政策提供量化依据。
如：…………
单位：万元
03-05终端每月销售比较分析 2500
2000
03年
1500
05年
04年
日常销售中，根据上面的定义，我们可以知道销售额是一个因变量，而产品价 格、投产数量、设计成本、门店装修费、店铺数量、店铺面积、店员数、推广费 用、VIP数量及消费金额等等都是自变量，我们可以通过长期数据的积累，进行 回归分析，从而确定那些因素是影响销售额的关键因素，那些是非关键因素。进 而采取行动解决实际问题
如：………
频数分析案例:10月销售区间关系
销售区间
43.75~ 37.5~43.75 31.25~37.5 25~31.25 18.75~25 12.5~18.75
~12.5 合计
目标数量(家)
13 4 8 7 10 5 5
52
2005年10月
占比
实际数量(家)
25%
17
8%
7
15%
2
13%
6
19%
界定分析的问题
确定分析的时间段
确定分析拟达到之目的
最
终
解
分析方法之选择
决
问
题
分析结果论证
提出解决问题整体方案
跟踪反馈
第六节 数据分析方法及应用
描述性分析
推断性分析
频数分析（frequency）
数
据
均
排
值
序
描述性分析
分
及
析
分
布
描述性分析
数据排序(Rank)
数据排序是按一定顺序将数据排列，以便研究 者通过浏览数据去发现一些明显的特征趋势及 解决的线索； 在这里，我们要注意排序与排名的区别 前者可以重复 后者不可以重复
第一节 数据的定义及分类
定义：数据是对客观现象进行计量的结果 特征：没有规律，比较凌乱，不便于阅读、也不 便于理解和分析
第一节 数据的定义及分类
数据的分类
A：定类尺度 B：定序尺度 C：定距尺度 D：定比尺度
第二节 数据的表现形式
绝对数
时期数
时点数
时期数反映现象在某一时期内的总量，特征是可以累加 时点数反映现象在某一瞬间时刻上的总量，特征是不可以累加
推断性分析
回归分析的基本步骤如下： 第一步：判断变量之间是否存在有相关关系 第二步：确定因变量与自变量 第三步：建立回归预测模型 第四步：对回归预测模型进行评价 第五步：利用回归模型进行预测，分析评价预测值
如：…………
以下是秋装价格、销量与销额之间的关系，我们可以以价格、销量为自变量，销额 为因变量来进行回归分析
2 i1 N
我们可以利用这个指标来做预测和计划的差异合理化检验，也可以用它来衡量 各个地区销售波动大小
描述性分析
数据分组和频数分析（frequency）
根据分析需要将数据按照某种特征或标准分成不 同组数，同时可以计算各组的频数或频率，形成 频数分布表。根据数据的分组我们还可以根据研 究的需要做各种各样的图表 在这里，向大家推荐一个数据分组的经验公式： 组数=K=1+LgN/Lg10 组距=（最大值-最小值）/K
1、假定事物的过去趋势会延伸到未来； 2、预测所依据的数据具有不规则性； 3、撇开了市场发展之间的因果关系。
推断性分析
时间序列分析（time series analysis)
时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观 察值或记录值。构成时间序列的要素有两个：其一是时间，其二 是与时间相对应的变量水平。实际数据的时间序列能够展示研究 对象在一定时期内的发展变化趋势与规律，因而可以从时间序列 中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来 变化进行有效地预测。
析
推断性分析
1、回归分析以因果关系为前提，应用统计方法寻找一个适当的回归模型，对未 来市场的变化进行预测。 2、回归分析具有比较严密的理论基础和成熟的计算分析方法；回归预测分析是 回归分析在预测中的具体运用。 3、在回归预测分析中，预测对象称为因变量，相关的分析对象称为自变量。 回归分析根据自变量的多少分为一元回归分析、二元回归分析与多元回归分析， 4、但有时候二元回归分析被并入到多元回归分析之中；回归分析根据回归关系 可分为线性回归分析与非线性回归分析。
通过回归分析，因此，我们得到模型为：
Y=1273.918*X1+108.780*X2 其中Y为销额，X1为销量、X2为价格
模型建立后，我们就运用它来进行在不同销量上销额的预测
价格 1398 1498 1598 1698 1798 1898 1998 2298 2368
销量 3552 1853 2821 1349 1280 1097 1174 910
800 600 400 200 -
2005年1-10月平均单价
1,340
1,103 1,041 961
846
764
726
713
921
1,192
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
第六节 数据分析方法及应用
回归分析 （regression analysis)
时
差
间
异
序 列
推断性分析
比 较
分
分
析
三、几何平均数，它主要是用于计算比率或速度的平均。 如可以计算1996年例外成立以来到2005年，终端销售额的 年平均增长速度，或一年中1-12月销售的平均增长速度公 式如下：
x n a1 a2 a3 ... an n an
a0 a1 a2
an1
a0
如…………
均值分析案例：平均单价趋势
1,600 1,400 1,200 1,000
03-05年剔除季节波动每月销售趋势
2000
1500
1000
500
0 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
通过回归分析我们建立模型为：
Y=1410.82+1.59*T，其中：T表示时间 通过计算，预测到10月、11月的销售额1919、1925、 10月份的实际销售为2040，可见预测具有一定的准确性！
7
10%
10
10%
3
100%
52
占比
33% 13% 4% 12% 13% 19% 6% 100%
描述性分析
均值分析（average analysis)
均值是全部数据的平均。可以分为三种： 一、简单算术平均数，各项数据的简单平均，应用最广泛
n
x w1x1 w2 x2 w3x3 ... wn xn wi xi i 1
价格 1198 1298 1398 1498 1598 1698 1798 1898
销量 4364 2332 3552 1853 2821 1349 1280 1097
销额 5224481.00 3024342.00 4959796.00 2775594.00 4506361.00 2290602.00 2299643.00 2082106.00
从上面的关系中，我们通过回归分析，得到以下结论：
模型 1
截距 销量 价格
回归分析结论
系数 -97299.2 1273.818 108.780
标 准误 217152.8
75.916 70.683
Beta
1.000 .092
t检 验 -.448
16.779 1.539
显 著性 检验 .658
.000
.135
如content)
目标
➢ 第一 ➢ 第二 ➢ 第三 ➢ 第四
建立对数据及报表的认识； 加强对数据分析的重视程度； 熟悉分析工具的使用； 形成理性分析的思维；
主要内容（key content)
内容
➢第一 ➢第二 ➢第三 ➢第四 ➢第五 ➢第六
数据的定义及分类； 数据表现形式 数据传递的两种方式 数据分析之目的； 数据分析之基本流程 数据分析方法及应用
1000
500
0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
单位：万元
03-05单店销售对比 45
40
35
30 25
05年
04年