数据案例分析-服装行业
服装数据分析报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述随着电子商务的飞速发展，服装行业成为了我国最具活力的产业之一。
消费者对服装的需求日益多样化，市场竞争也愈发激烈。
为了更好地把握市场动态，提升企业竞争力，本报告通过对服装行业的数据分析，对市场趋势、消费者行为、产品销售等方面进行深入探讨。
二、数据来源本报告数据来源于国家统计局、中国服装协会、各大电商平台、行业报告等公开渠道，以及企业内部销售数据、市场调研数据等。
三、市场分析1. 市场规模根据国家统计局数据显示，我国服装市场规模逐年扩大，2019年市场规模达到1.5万亿元。
预计未来几年，市场规模将继续保持稳定增长。
2. 市场结构从产品类别来看，服装市场以休闲装、正装、运动装为主，占比分别为40%、30%、20%。
从销售渠道来看，线上渠道占比逐年上升，2019年线上渠道销售额达到5000亿元，占比超过30%。
3. 市场趋势（1）消费者需求多样化：消费者对服装的需求不再局限于基本功能，更加注重个性化和时尚感。
（2）品质消费意识增强：消费者对服装品质的要求越来越高，对品牌、面料、工艺等方面的关注度增加。
（3）线上线下融合趋势明显：线上线下渠道逐渐融合，消费者购物体验更加便捷。
四、消费者行为分析1. 消费者画像根据数据分析，我国服装消费者主要集中在以下几类人群：（1）年龄：20-35岁，占比60%。
（2）性别：女性消费者占比更高，约为65%。
（3）收入水平：中等收入群体占比最大，约为50%。
2. 消费习惯（1）购物渠道：线上渠道占比逐年上升，消费者更倾向于在电商平台购物。
（2）购买决策：消费者在购买服装时，主要考虑品牌、价格、款式、面料等因素。
（3）购物频率：消费者每月购买服装的频率约为3-5次。
五、产品销售分析1. 产品类别销售情况从产品类别来看，休闲装、正装、运动装的销售占比分别为40%、30%、20%。
其中，休闲装市场增长最快，正装市场趋于稳定。
2. 产品价格区间消费者购买服装的价格区间主要集中在100-500元，占比约为60%。
服装销售类数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展和消费水平的不断提高，服装行业已成为我国国民经济的重要组成部分。
本报告通过对某服装品牌近一年的销售数据进行深入分析，旨在揭示该品牌在市场中的销售状况、消费者偏好、销售趋势等，为品牌营销策略提供数据支持。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某服装品牌近一年的销售数据，包括销售金额、销售数量、消费者年龄、性别、地域分布、购买频率等。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行筛选，去除异常值和缺失值。
（2）数据转换：将原始数据转换为便于分析的格式，如年龄分段、地域分类等。
（3）数据可视化：运用图表展示数据，直观地反映销售状况。
三、销售数据分析1. 销售额分析（1）整体销售额：某品牌近一年的销售额为XX万元，同比增长XX%。
（2）月度销售额：分析各月份销售额，发现3月、8月、12月销售额较高，可能受节假日、换季等因素影响。
（3）季度销售额：分析各季度销售额，发现第二季度销售额最高，可能受春季换季、促销活动等因素影响。
2. 销售数量分析（1）整体销售数量：某品牌近一年的销售数量为XX万件，同比增长XX%。
（2）月度销售数量：分析各月份销售数量，发现3月、8月、12月销售数量较高，与销售额分析结果一致。
（3）季度销售数量：分析各季度销售数量，发现第二季度销售数量最高，与销售额分析结果一致。
3. 消费者分析（1）年龄分布：消费者年龄主要集中在20-40岁，占比XX%，说明该品牌主要针对年轻消费者。
（2）性别比例：男女消费者比例约为XX%，女性消费者占比略高。
（3）地域分布：消费者地域分布广泛，主要集中在XX、XX、XX等地区，说明该品牌在以上地区具有较高的市场占有率。
4. 购买频率分析（1）购买频率分布：消费者购买频率主要集中在每月1-3次，占比XX%。
（2）忠诚度分析：分析消费者购买频率与销售额的关系，发现购买频率较高的消费者，其销售额也较高，说明消费者忠诚度与销售额呈正相关。
服装营销数据分析案例
服装营销数据分析案例在服装行业中，数据分析是一项非常重要的工具。
通过收集和分析消费者的购买行为、偏好和趋势数据，服装企业可以更好地了解市场需求，优化产品设计和促销策略，从而提高销售额和市场份额。
下面是一份服装营销数据分析案例：背景介绍：某家中等规模的服装企业在过去几个季度中的销售额略有下降，因此决定进行一次全面的数据分析，以找出问题所在，并采取相应的措施予以改进。
数据收集：为了进行数据分析，企业首先收集了一些关键数据，包括销售额、产品库存、市场竞争数据等。
此外，还通过消费者调查和网上观察等方式收集了一些消费者偏好、购买频率和购物渠道的数据。
数据分析：根据收集到的数据，企业进行了以下几个方面的数据分析：1.产品销售趋势分析：企业对销售额进行了时间序列分析，发现销售额呈逐渐下降的趋势。
进一步分析发现，女性服装销售额下降最为明显，而男性和童装销售稳定。
据此推测，女性服装产品存在一定的问题。
2.产品库存分析：企业对产品库存进行了分析，发现女性服装的库存过高，尤其是某些款式的库存达到了过剩的程度。
此外，部分男性和童装产品库存偏低。
基于库存数据，企业认为需要重新调整产品系列。
3.市场竞争分析：企业进行了竞争对手分析，发现某些竞争对手的产品在设计和营销策略上更具吸引力，并且有良好的市场表现。
企业意识到自身的产品在某些方面需要进行改进，以满足消费者的需求。
4.消费者偏好分析：通过消费者调查和网上观察，企业了解到消费者对于价格、品质和时尚性等方面的需求。
其中，尤其关注到消费者对环保材料和可持续发展的日益关注。
企业意识到可以通过推出环保系列产品来吸引更多的消费者。
改进措施：基于数据分析的结果，企业采取了以下改进措施：1.重新调整产品系列：企业对女性服装进行了深度分析，并重新设计了几个系列的产品，以满足消费者的需求。
同时，对男性和童装产品进行了优化，以提高库存周转率。
2.创新产品设计：企业通过参考竞争对手的成功案例和消费者调查的结果，推出了一些创新的产品设计，以增加品牌的吸引力。
服装行业数字化转型案例
服装行业数字化转型案例
服装行业数字化转型的案例有很多，以下是一些典型的案例：
1. ZARA：ZARA是全球著名的快时尚品牌，其数字化转型的成功案例备受瞩目。
ZARA通过采用大数据和人工智能技术，对销售数据、顾客行为等进行实时分析，快速响应市场需求，实现快速设计和生产，并且通过智能化的物流系统，快速配送到全球各地的门店。
2. 优衣库：优衣库是日本知名的服装品牌，其数字化转型也备受关注。
优衣库通过采用智能化的生产和供应链管理系统，实现快速响应市场需求和降低成本，并且通过线上线下的全渠道营销策略，提高品牌知名度和销售额。
3. 李宁：李宁是中国知名的运动品牌，其数字化转型也备受瞩目。
李宁通过采用大数据和人工智能技术，对销售数据、顾客行为等进行实时分析，并且通过智能化的生产和供应链管理系统，快速响应市场需求和降低成本。
这些数字化转型的案例表明，数字化转型可以帮助服装企业提高效率、降低成本、快速响应市场需求，从而提升企业的竞争力和盈利能力。
服装进销存销售数据分析五篇范文
服装进销存销售数据分析五篇范文第一篇：服装进销存销售数据分析服装进销存销售数据分析对服装店铺销售数据进行分析是研究服装市场营销规律，制定订货、补货、促销计划，调整经营措施的基本依据，有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性，形成科学营销的新理念，提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力一、服装销售数据分析报表的作用。
1、有助于正确、快速的做出市场决策。
服装销售有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。
在服装营销的过程中，只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整产品组合及库存能力，调整产品价格能力、改变促销策略，抓住商机，提高商品周转速度，减少商品积压。
2、有助于及时了解营销计划的执行结果。
详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。
通过服装销售数据分析报表，可及时反映销售计划完成的情况，有助于分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。
3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率。
数据的管理与交流是服装信息化管理正常运作的标志。
服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的，缺少数据管理和交流，往往会出现经营失控。
而店与店之间的数据交流的缺乏，更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。
二、单店服装销售数据分析报表。
1、畅滞消款分析。
畅滞消款分析是单店服装销售数据分析报表中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。
畅消款即在一定时间内销量较大的款式，而滞消款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。
款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅消款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。
服装行业数据分析
服装行业数据分析第一点：服装行业市场现状分析服装行业作为我国的传统产业，近年来在市场经济的大潮中经历了飞速的发展。
根据最新的市场数据分析，我国服装行业市场规模已达到数千亿元人民币，占全球市场的份额超过20%，稳居世界第一位。
然而，在这个看似繁荣的市场背后，却隐藏着诸多的问题和挑战。
一方面，随着消费者对个性化和差异化需求的增加，传统服装品牌面临着巨大的压力。
为了满足市场需求，许多企业纷纷加大研发投入，推出更多具有创新性和设计感的服装产品。
另一方面，随着互联网的普及，线上销售渠道逐渐成为服装行业的新宠。
各大品牌纷纷布局线上市场，通过电商平台、社交媒体等渠道吸引消费者关注，实现销售额的增长。
此外，可持续发展成为服装行业亟待解决的问题。
在生产过程中，大量消耗资源和能源，同时产生污染，对环境造成严重影响。
为了应对这一问题，越来越多的企业开始关注绿色环保生产，采用可持续发展的原材料和工艺，以减少对环境的影响。
而在消费端，消费者对绿色环保服装的需求也逐渐增加，为行业发展带来新的机遇。
第二点：服装行业趋势预测与挑战在未来的发展中，服装行业将面临一系列新的趋势和挑战。
首先，随着科技的进步，人工智能、大数据等先进技术将在服装行业得到广泛应用。
例如，通过大数据分析消费者需求，实现个性化定制；利用人工智能技术提高生产效率，降低成本。
这些技术的应用将为服装行业带来新的发展机遇。
其次，跨界合作将成为服装行业的一大趋势。
品牌之间、行业之间的跨界合作，不仅可以实现资源整合，还可以为消费者带来更多创新产品和服务。
例如，服装品牌与科技公司合作，推出智能服装；服装品牌与艺术家合作，推出限量版设计师款等。
然而，服装行业也面临着诸多挑战。
首先，全球贸易保护主义抬头，可能导致服装出口受阻。
此外，原材料价格上涨、人力成本增加等因素，也将对服装企业的盈利能力产生影响。
因此，服装企业需要不断优化供应链管理，提高生产效率，降低成本。
综上所述，服装行业在未来发展中，既存在巨大机遇，也面临诸多挑战。
某女装店铺数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着消费市场的不断升级，女装行业作为时尚产业的重要组成部分，其市场竞争日益激烈。
为了更好地了解市场动态，提高店铺运营效率，本报告将对某女装店铺进行数据分析，旨在为店铺管理者提供有针对性的经营策略。
二、数据来源本报告所涉及的数据来源于以下渠道：1. 店铺销售系统：记录了店铺的销售数据，包括销售额、销售数量、客户数量等；2. 店铺库存系统：记录了店铺的库存数据，包括库存数量、库存成本等；3. 店铺会员系统：记录了店铺会员的消费数据，包括消费金额、消费频率等；4. 店铺营销活动数据：记录了店铺各类营销活动的效果，包括活动参与人数、活动销售额等；5. 行业报告及公开数据：参考了女装行业的相关报告及公开数据，以了解行业发展趋势。
三、数据分析内容1. 销售数据分析（1）销售趋势分析通过对店铺近一年的销售数据进行趋势分析，可以发现以下特点：图表1：某女装店铺近一年销售额趋势图从图表1可以看出，店铺销售额呈现出波动上升的趋势，尤其在第三季度达到峰值。
这可能与夏季服饰热销有关。
（2）销售结构分析通过对店铺各类服装的销售数据进行结构分析，可以发现以下特点：图表2：某女装店铺销售结构图从图表2可以看出，连衣裙和上衣的销售占比最高，分别为40%和35%。
这说明店铺的畅销产品主要集中在连衣裙和上衣类别。
（3）销售区域分析通过对店铺不同区域的销售数据进行对比分析，可以发现以下特点：图表3：某女装店铺销售区域对比图从图表3可以看出，店铺销售额最高的区域为市中心，其次是商业街和住宅区。
这说明店铺的选址策略较为合理。
2. 库存数据分析（1）库存周转率分析通过对店铺库存周转率进行分析，可以发现以下特点：图表4：某女装店铺库存周转率图从图表4可以看出，店铺库存周转率呈现出波动下降的趋势。
这可能与销售淡季有关，需要加强库存管理。
（2）库存结构分析通过对店铺库存结构进行分析，可以发现以下特点：图表5：某女装店铺库存结构图从图表5可以看出，连衣裙和上衣的库存占比最高，分别为45%和35%。
案例分析应用1——快时尚
快时尚当阿曼西奥·奥尔特加(Amanclo Ortega)(之前是西班牙的浴衣制造商)开了他第一家Zara服装店时，他的商业模式非常简单:为精打细算的欧洲人提供仿真的高端时尚品。
一举成功之后，针对时装行业中服装从设计到在商场上架以供顾客购买足足耗费6个月时间的现象，他决定作出应对。
奥尔特加预想的措施就是“快时尚”——实现产品快速从设计到交付顾客的过程。
而这也恰恰是Zara所做的！人们经常这样描述Zara，比Gap拥有更多的款式，比塔吉特增长得更快，物流系统可与沃尔玛媲美。
Zara(西班牙服装零售集团Inditex SA旗下的子品牌)清楚地意识到时尚界的成功基于一个简单的规则——使产品快速地进入市场。
不过，实现这一目标并不容易。
它涉及对时尚、技术和市场的一种清晰且明确的理解，以及快速响应趋势的能力。
Inditex SA是覆盖全球销售的最大服装零售商，旗下拥有7大连锁品牌：Zara(包括Zara Kids和Zara Home), Pull and Bear, Massimo Dutti, Stradivarius, Bershka, Oysho和Uterque. 该公司在全球87个国家拥有超过6340家分店，而Zara占据了该公司60%以上的收入份额。
尽管Zara 在国际市场上已经占有一席之地，但在美国，Zara还不是一个家喻户晓的名字，包括纽约市的一家旗舰店在内仅在美国开设了45家分店。
Zara快时尚卓越表现的秘诀是什么？Zara的一件新产品从绘图到在各门店上架大概只花两个星期时间。
而由于服装都是直接从工厂运送到各门店，Zara门店按照每周两次的频率上架新产品。
因此，Zara的每一方面都为快速周转作出了贡献。
在“立方”(Cube)(这是员工们对他们未来主义风格的总部的称呼)，销售部的经理们坐在长长的一排计算机前仔细查看每一家门店的销售情况。
他们几乎能够即时察觉到热销的产品和不理想的产品。
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2）地区销售月报。
主要是汇总各地区每月销售额，以此了解各地区的每月 销售计划完成情况，同时可从总量上进行地区销售对比， 寻找各地区的销售差距和销售潜力。
3）地区销售日报。
主要是汇总各地区每日销售额，以此了解各地区的每日 销售情况，同时可从总量上进行地区销售对比，寻找各 地区的销售差距和销售潜力。
第一节 市场问卷调查数据分析案例
市场问卷调查主要是从目标消费者的角度来了解市场营 销中的一些营销参数，如市场空间的大小、消费品牌倾 向、选购因素、促销因素、竞争情况、满意度评价等。 在市场问卷调查中，由于问题的设计通常是封闭式问题， 因此市场调查问卷的数据以分类数据为主。在进行数据 分析时，了解各种营销参数的消费者分布情况是进行数 据分析的主要方法，此外，为了进一步研究各种营销参 数之间的关系，也会涉及到相关分析。
4、款式报表
款式报表可按照年、月、日不同时段分别汇总，旨在了 解各个款式在不同时段的销售情况，以便及时了解各款 式销售变动，对各个款式的市场销路变化进行评价，以 便对不同的款式进行存货决策或促销决策。要利用原始 销售数据库编制款式销售报表，需要指定以下几个参数： 一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采用的 分类标志：款式分类标志。三是汇总时段：指定汇总的 年、月、日。显然款式不同时段的汇总报表与地区报表 的生成方法完全相同，只是将汇总分组变量改为款式变 量即可。
上面给出了6个方面的分析思路，每方面都有两年及不同 地区的对比数据。在实际分析中，如果不需要分年度或 分地区，上述分析结果就会简化，如果需要更多的信息， 还可根据分析的目的，用原始数据中的变量设计出一些 新的、中间分析变量（如上面提到的选购因素组合）。 在对数据结果进行解释时，一方面要能清楚地描述目前 市场的情况，指出现在市场的一些特征，另一方面也要 注意进行比较分析，包括时间上的对比，分地区的对比， 以此获得更多有用的信息，为后面的调查结论或建议提 供依据。
1、地区报表
地区报表的作用是及时了解不同地区的销售情况及销售 计划的执行或完成情况，以便制定相应的促销措施或调 整地区销售计划。地区报表也是企业划分解重点销售区 或非重点销售，制定有区别的销售战略的主要依据。地 区报表有以下三种形式：
1）地区销售年报。
主要是汇总各地区年度销售额，以此了解各地区的年度 销售计划完成情况，同时可从总量上进行地区销售对比， 寻找各地区的销售差距和销售潜力。
服装营销数据分析案例
资料来源于网络
服装营销数据分析案例
数据分析是一个创造性的工作，没有完全统一的分析模 式，需要数据分析人员能结合企业营销数据的特点及分 析需要，灵活选择各种数据分析方法，在营销数据中挖 掘数据规律，指导营销实践。在探索服装企业营销数据 分析的方法时，案例研究作为一种个体研究的方法，只 是起到抛砖引玉的作用。
另类计算：如果以新生成的消费金额变量作为权重变量， 对地区代码进行频数统计，也可得到以上的结果，不妨 试试，了解加权变量的作用。
2、品牌倾向分析
对该问题的分析涉及到问卷中的第6、7、10三个问题，这三个问题 有两个是频数变量，有一个是综述变量，采用平行频数表格的方法， 描述第6、7两个问题的频数分布，第10个问题采用综述计算。对于 品牌满意度的打分，还可使用以下两种比较简单的分析方法：一是 均值检验法。先计算6个品牌满意度的平均分，然后以某一品牌的得 分作为对比检验值，判断各个品牌是否显著高于该品牌的得分或低 于该品牌的得分。二是方差分析法。计算某一品牌的评分在各个地 区进行比较，看看是否存在显著的差异，哪些地区偏高、哪些地区 偏低。下面给出了该分析过程的Spss语法，如表10-4所示。生成的分 析结果包括分年度、分地区的频数表和分年度按地区的综述表。对 分析结果应从两个方面描述，一是当年的调查结果，二是与上年数 据的对比。
3、产品分类报表
产品分类报表可按照年、月、日不同时段分别汇总，旨 在了解各个产品在不同时段的销售情况，以便及时了解 各产品销售变动，对各个产品的市场销路变化进行评价， 以便对不同的产品进行存货决策或促销决策。要利用原 始销售数据库编制产品分类销售报表，需要指定以下几 个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇 总采用的分类标志：产品编码标志。三是汇总时段：指 定汇总的年、月、日。显然产品分类不同时段的汇总报 表与地区报表的生成方法完全相同，只是将汇总分组变 量改为产品编码变量即可。
3、选购因素分析
对该问题的分析涉及到问卷中的第8个问题，这个问题有 三个频数变量。下面给出了该分析过程的Spss语法，如表 10-5所示。生成的分析结果包括分年度、分地区频数表。 如果以该问题的10个答案对消费者进行分类，但答案不 排序，可形成C103=120类消费者，而实际上并没有这么 多，如果用这三个变量计算出一个新的变量并代表实际 组合，并对该变量进行频数统计，发现有20类消费者类 型占了全部消费者的80%，应该说这20类消费者是重点的 研究对象，20-80原则在这里充分体现。
要利用原始销售数据库编制以上各类报表，需要指定以下几个参数： 一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采用的分类标志： 地区分类标志。三是汇总时段：指定汇总的年、月、日。在SPSS中， 以上几个参数的指定通过以下指令完成：首先用数据筛选功能，选 出符合指定年、月、日的销售数据，其次，应用数据综述统计功能， 指定汇总变量和汇总地区分类变量，选择输出汇总sum统计指标。下 面给出了利用本案例数据库生成以上各种报表的语法（具体操作见 前面有关章节，以下相同），如表10-10，分析结果包括三张不同时 段的分地区的销售汇总报表。
二、销售汇总报表分析
销售汇总报表是指企业管理层出于了解整体市场销售情 况及计划完成情况，制定管理措施的需要而编制的销售 汇总报表，按照时间的长度分为年报、月报、日报，按 照销售额汇总使用的分类变量不同，分为地区报表、店 铺报表、产品报表、款式报表、颜色报表、尺码报表等。 通过这些报表的分析，有助于管理层了解销售计划完成 情况及市场构成特征与变化，制定相应的管理措施和营 销措施。
一、销售数据库结构
建立全面、有效的销售数据库是进行销售数据分析的前 提。服装企业的销售数据库的结构，应根据分析的需要 和企业的经营实力来定。数据库越复杂，分析的信息量 越大，但原始数据的收集成本就越高，对数据维护与管 理的要求也越高。本案例分析提供的数据库为detail.sav， 数据库中的变量结构如表10-9，共有14个变量，分别记录 了每笔销售金额所对应的销售日期、地区、店铺、品种 特征、气候因素、店铺大小等销售特征参数，这些特征 参数用来描述市场销售特征，在后面的数据分析中将发 挥重要作用。
四、市场调查分析报告
根据上面给出的分析思路，可以得到很多预期的分析结 果或调查结果，最后要以报告的形式将这些结果反映出 来。一份市场调查分析报告应包括以下三个部分： 1、市场调查概况
简明扼要地介绍市场调查的目的，调查任务的承担组织、 调查的组织工作（如调研程序、调查线路、工作量分配 等）、调查人员的构成及调查时间。
2、店铺报表
店铺的报表也可按照年、月、日不同时段分别汇总，旨在了解各个 店铺在不同时段的销售情况，以便及时了解各店铺销售变动，对各 个店铺的销售业绩进行评价。要利用原始销售数据库编制店铺销售 报表，同样需要指定以下几个参数：一是汇总变量：销售额或销售 量。二是分类汇总采用的分类标志：店铺分类标志。三是汇总时段： 指定汇总的年、月、日。显然店铺报表不同时段的汇总报表与地区 报表的生成方法完全相同，只是将汇总分组变量改为店铺变量即可 （用编辑中的替换功能可将上面的语法变为生成店铺报表的语法）， 该过程的语汇不再列示。
二、市场调查问卷分析数据库
本案例数据库的名称为mprobe.sav，数据库中给出了两年 的调查数据。调用Spss主菜单中的Utilitiesfile子菜单中的 info功能，可生成变量清单表。变量编码如表10-2所示：
三、市场调查问卷分析的基本思路
1、市场份1、2、3、4四个问题，由于调查 问卷给出的数据是分组数据，为了估计平均消费金额，需要使用数 据重编码功能，将分组答案代码转化，生成新的、用消费金额表示 的变量，这样才可使用分组汇总功能来计算不同地区的平均消费金 额。在分组代码转化时，每组取中间值，两头取临界值。为了描述 方便，下面给出了该分析过程的Spss语法（操作过程见前面有关章节， 以下相同），如表10-3所示。生成的分析结果包括两年分别汇总计算 的年均消费情况。根据这些数据可进行市场份额分析、市场份额的 地区对比、市场份额的两年来的变化对比。
一、市场调查目的
在本案例提供的数据库中，其调查的目的主要包括以下四个方面：
1、了解服装市场的空间大小，与之相关的问题包括：服装消费金额、 休闲服消费金额、购买次数、每次购买金额。 2、了解消费者的品牌倾向 与之相关的问题包括：上次购买的品牌、最喜欢的三个品牌、品牌 满意度打分。 3、了解消费者购买服装时的选购因素。 4、了解消费者的购买习惯，与之相关的问题包括：购买地点、持有 贵宾卡的情况。 为了配合数据分析工作，也包括一些个人资料，如性别、年龄、收 入、教育水平等。根据以上调查目的，设计的调查问卷如表10-1所示：
4、购买习惯分析
对该问题的分析涉及到问卷中的第5、9两个问题，这两 个问题均为频数变量，但第9个问题为多选题。下面给出 了该分析过程的Spss语法，如表10-6所示。生成的分析结 果包括分年度、分地区的频数表。
5、样本特征数据
对该问题的分析涉及到问卷中的第11、12、13、14四个 个人资料问题，这些问题对应的变量均为频数变量，一 方面可用来了解样本的特征，与目标顾客特征进行比较， 判断样本数据所代表的消费者是否反映了目标市场的消 费群体。另一方面，它可作为分组变量，来考察不同组 在各个调查问题中是否存在差异，这种差异是否需要在 营销中采取差别化的策略。下面给出了样本特征分析的 Spss语法，如表10-6所示。生成的分析结果包括分年度、 分地区的频数表。
第二节 销售数据综述分析