数据分析课件
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常用数据分析方法PPT课件
序号 1 2 3 4 5
合计
产品 A B C D
其他
损耗 130 35 10
8 12 195
占损耗比率(%) 累积比率(%)
排列图：练习
39
序号 1 2 3 4 5
合计
产品 A B C D
其他
损耗 130 35 10
8 12 195
占损耗总数比率(%)
66.7 17.9 5.1 4.1 6.2 100
❖ 对帐单（检查表）; ❖ 流程图； ❖ 散布图； ❖ 直方图； ❖ 排列图； ❖ 控制图； ❖ 因果分析图；
统计分析工具
4
第一部 数据分析概述
5
1、什么是数据？
数据是对图书销售业务全过程记录下来的、 可以以鉴别的符号。数据是销售业务全过 程的属性数量、位置及相通关系等等的抽 象表示。
数据表现形式
3K
直到 N为止
当出版商批量发货及产品特别多时，并且易作某种次序的整理时， 系统抽样比分层抽样好；
抽样方法
24
总体
管 理
结论
抽样 分析
样本 测 试
数据
总体、样本、数据间的关系
25
抽样的目的是通过样本来反映总体。 在书业公司经营管理中，常常将测试的样本数据，通过整理加工，找 出它们的特性，从而推断总体的变化规律、趋势和性质。 一批数据的分布情况，可以用中心倾向及数据的分散程度来表示，表 示中心倾向的有平均值、中位值等，表示数据分散程度的有方差、标 准偏差、极差等。
数据
500
12月
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
列表
数据分析PPT课件
描述性分析是对数据进行基础处 理，包括数据清洗、整理、分类 和汇总等，以揭示数据中的基本
特征和规律。
描述性分析主要通过统计指标， 如均值、中位数、众数、方差等， 来描述数据的集中趋势和离散趋
势。
描述性分析还可以通过绘制图表， 如柱状图、折线图、饼图等，直 观地展示数据的分布特征和变化
趋势。
推断性分析
感谢您的观看
数据科学将成为一门独立的学科
随着数据的重要性日益凸显，数据科学将逐渐成为一门独立的学科， 拥有自己的知识体系和人才培养体系。
数据共享和开放将成为趋势
随着数据的重要性和价值被越来越多的人所认识，数据共享和开放将 成为一种趋势，推动数据创新和产业发展。
提高数据分析能力的建议
加强学习和培训
通过参加培训课程、阅读专业书籍和文 章等方式，不断学习和掌握新的数据分
是指基于数据和分析结果进行决策的方法， 它强调数据在决策中的重要性，帮助企业和 组织更好地理解业务、市场和客户。
数据科学家
是指专门从事数据分析工作的人员，他们 具备统计学、编程和商业知识，能够运用 数据分析工具和算法解决实际问题。
数据分析的流程
数据收集
是指通过各种方式获取数据的过程，包括 调查、观察、实验等。
数据分析ppt课件
目 录
• 数据分析概述 • 数据来源与收集 • 数据预处理与探索 • 数据分析方法与技术 • 数据分析应用案例 • 数据分析的挑战与未来发展
01 数据分析概述
数据分析的定义
数据分析
是指通过统计方法和分析工具对大量 数据进行分析，从而提取出有价值的 信息和洞见的过程。
数据驱动决策
Tableau
Tableau是一款可视化数据分析工具， 它能够帮助用户快速创建各种图表和报 表，直观地展示数据和分析结果。
数据分析(培训完整)ppt课件
对数据进行初步分析，了解数据 的分布、特征和关系。
结果解释和应用
将分析结果转化为业务洞察和行 动计划，并应用到实际业务中。
模型评估和优化
对模型进行评估和优化，以提高 预测准确性和业务洞察力。
建立模型
根据分析目标，选择合适的数据 分析方法和模型。
02
CATALOGUE
数据收集与整理
数据来源
01
02
格式统一
将不同格式的数据统一 为标准格式，便于后续
分析。
数据转换
对数据进行必要的转换 ，以满足分析需求。
数据存储与备份
选择合适的存储介质
根据数据量、访问频率和安全 性要据进行备份，以防数 据丢失。
数据归档
将不常用的数据归档到低成本 存储设备上。
数据迁移
随着数据量的增长，适时迁移 数据到更高级的存储设备。
03
04
内部数据
公司数据库、CRM系统、日 志文件等。
外部数据
市场调查、公共数据、第三方 数据提供商等。
社交媒体数据
社交媒体平台上的用户生成内 容。
IoT数据
物联网设备产生的数据。
数据清洗与整理
缺失值处理
删除缺失值过多、无法 获取有效信息的记录。
异常值处理
识别并处理异常值，如 离群点、错误数据等。
简洁明了
避免图表过于复杂，突出核心信息 ，减少不必要的元素。
选择合适的图表类型
根据数据特点选择合适的图表类型 ，如柱状图、折线图、饼图、散点图 等。
色彩和字体选择
使用易于阅读的颜色和字体，确保 图表清晰易读。
数据可视化案例分享
销售趋势分析
使用折线图展示不同时间段内的销售数据， 分析销售趋势。
结果解释和应用
将分析结果转化为业务洞察和行 动计划，并应用到实际业务中。
模型评估和优化
对模型进行评估和优化，以提高 预测准确性和业务洞察力。
建立模型
根据分析目标，选择合适的数据 分析方法和模型。
02
CATALOGUE
数据收集与整理
数据来源
01
02
格式统一
将不同格式的数据统一 为标准格式，便于后续
分析。
数据转换
对数据进行必要的转换 ，以满足分析需求。
数据存储与备份
选择合适的存储介质
根据数据量、访问频率和安全 性要据进行备份，以防数 据丢失。
数据归档
将不常用的数据归档到低成本 存储设备上。
数据迁移
随着数据量的增长，适时迁移 数据到更高级的存储设备。
03
04
内部数据
公司数据库、CRM系统、日 志文件等。
外部数据
市场调查、公共数据、第三方 数据提供商等。
社交媒体数据
社交媒体平台上的用户生成内 容。
IoT数据
物联网设备产生的数据。
数据清洗与整理
缺失值处理
删除缺失值过多、无法 获取有效信息的记录。
异常值处理
识别并处理异常值，如 离群点、错误数据等。
简洁明了
避免图表过于复杂，突出核心信息 ，减少不必要的元素。
选择合适的图表类型
根据数据特点选择合适的图表类型 ，如柱状图、折线图、饼图、散点图 等。
色彩和字体选择
使用易于阅读的颜色和字体，确保 图表清晰易读。
数据可视化案例分享
销售趋势分析
使用折线图展示不同时间段内的销售数据， 分析销售趋势。
数据分析(培训完整)ppt课件
收入
销售
支出
财务
购买
数据
绩效
交通
…
… 医疗
……
……
7
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什么是数据分析？
8
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故事……….
+
啤 酒 尿不湿
9
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10
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11
什么是数据分析？
统计分析方法 实际业务方法
数据
决策/判断/行动
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12
数据分析的目的？
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24
比例、比率
比例: 各部分/总体。 比率: 不同类别数值的对比。
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25
同比、环比ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
同比: 与历史时期进行对比。 环比: 与前一个统计期比较。
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26
频数、频率
频数: 个别数据重复出现的次数。 频率: 每组类别次数/总次数。
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27
目录
什么是数据分析 数据分析的步骤 数据分析的指标 数据分析的方法
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28
数据分析方法-对比分析法
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29
数据分析方法-平均分析法
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30
数据分析方法-漏斗图分析法
完整版PPT课件
31
数据分析方法-交叉分析法
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32
看图方法
1 2015年销售额走势图
3
5
销
售
额
4
走势线
2 日期
33
完整版PPT课件
看图方法
数据分析ppt课件
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(9) 单击“关闭”按钮，打开“Select”对话框。 (10)单击“是”按钮，打开“Set Color and Border Setings”
对话框。 (11)单击“Next”按钮，打开“Ready to Create …”对话框。 (12)单击“Finish”按钮，设置列标题。
(7)单击PowerBar工具栏“保存”图标，输入窗口名 “w_xstj”。
(8)打开菜单“m_main”，双击“数据分析”菜单标题 “学生统计”菜单项，在下部脚本窗口中编写脚本：
Open(w_xstj)
(9)单击PowerBar工具栏“Run”图标，运行应用程序。选 择“数据分析”→“学生统计”命令，打开“学生统计”
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④选中表sc，单击“Open”按钮，打开数据源编辑窗口。 ⑤单击选中表sno列，并单击“Group”选项卡，将左部 sc.sno列拖动至右部，指定按sno列分组。
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⑥单击数据源编辑窗口的“Compute”选项卡。
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⑩在列对话框中选择列“sc.score”，单击“Paste”按扭， sc.score将会粘贴在函数参数位置。
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⑾输入“as 平均值”，作为列的显示标题。
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⑿保存数据窗口。
如果有多个计算列，中间用逗号分开；如果在计算列中无“as”，则列 标
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(9)单击“Syntax”选项卡，可以检查定义的数据源。
《数据分析培训》PPT课件
竞品分析
通过分析竞品的销售数据、产品特 点、价格策略等，了解市场动态和 竞争态势，制定针对性的竞争策略 。
金融行业数据分析
风险评估
通过分析金融数据，评估 贷款、投资等业务的信用 风险和市场风险，为决策 提供依据。
市场分析
通过分析金融市场的交易 数据、宏观经济数据等， 预测市场走势，为投资决 策提供支持。
柱状图
用于比较不同类别 之间的数据。
饼图
用于展示各部分在 整体中所占的比例 。
热力图
通过颜色的变化展 示数据的分布和密 度。
数据可视化工具
Excel
适用于基础的数据分析 和可视化。
Tableau
功能强大的数据可视化 工具，支持多种数据源
连接。
Power BI
基于云的数据分析和可 视化工具，支持团队协
客户分析
通过分析客户的金融交易 行为、资产状况等数据， 了解客户需求和偏好，优 化产品设计和服务策略。
制造业数据分析
生产数据分析
通过分析生产过程中的数据，了 解生产效率、质量、成本等方面 的情况，优化生产流程和降低成
本。
供应链分析
通过分析供应链数据，了解供应 商、库存、物流等方面的情况， 优化供应链管理和降低运营成本
数据类型转换
说明如何将数据转换为正确的 数据类型，如将字符串转换为 日期或数字。
数据标准化和归一化
解释标准化和归一化的概念， 并说明在数据分析中的重要性
。
数据探索
描述性统计分析
介绍均值、中位数、众数、方差等统 计量，并说明如何使用它们来初步了 解数据。
数据可视化
介绍如何使用图表（如直方图、箱线 图、散点图等）来直观展示数据的分 布和关系。
通过分析竞品的销售数据、产品特 点、价格策略等，了解市场动态和 竞争态势，制定针对性的竞争策略 。
金融行业数据分析
风险评估
通过分析金融数据，评估 贷款、投资等业务的信用 风险和市场风险，为决策 提供依据。
市场分析
通过分析金融市场的交易 数据、宏观经济数据等， 预测市场走势，为投资决 策提供支持。
柱状图
用于比较不同类别 之间的数据。
饼图
用于展示各部分在 整体中所占的比例 。
热力图
通过颜色的变化展 示数据的分布和密 度。
数据可视化工具
Excel
适用于基础的数据分析 和可视化。
Tableau
功能强大的数据可视化 工具，支持多种数据源
连接。
Power BI
基于云的数据分析和可 视化工具，支持团队协
客户分析
通过分析客户的金融交易 行为、资产状况等数据， 了解客户需求和偏好，优 化产品设计和服务策略。
制造业数据分析
生产数据分析
通过分析生产过程中的数据，了 解生产效率、质量、成本等方面 的情况，优化生产流程和降低成
本。
供应链分析
通过分析供应链数据，了解供应 商、库存、物流等方面的情况， 优化供应链管理和降低运营成本
数据类型转换
说明如何将数据转换为正确的 数据类型，如将字符串转换为 日期或数字。
数据标准化和归一化
解释标准化和归一化的概念， 并说明在数据分析中的重要性
。
数据探索
描述性统计分析
介绍均值、中位数、众数、方差等统 计量，并说明如何使用它们来初步了 解数据。
数据可视化
介绍如何使用图表（如直方图、箱线 图、散点图等）来直观展示数据的分 布和关系。
《数据分析》课件
关系型数据库、非关系型数据库等。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据，释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础，它通过统计方法对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征，如均值、中位数、众数、方差等统计量，以及数据的分布情况，如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述，可以初步了解数据的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累，通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展，数据科学教育将更加受到重视，培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合，如计算机科学、统计学、经济学等，以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具，提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据，释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础，它通过统计方法对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征，如均值、中位数、众数、方差等统计量，以及数据的分布情况，如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述，可以初步了解数据的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累，通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展，数据科学教育将更加受到重视，培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合，如计算机科学、统计学、经济学等，以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具，提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
数据分析 ppt课件
据情况 2. 下半月及时跟进
关键数据： • 产品结构 • 区域结构 • 重点客户和渠道结构 衍生指标： 1. 平均价 2. 重点产品占比率
2020/11/29
6
分析步骤
整体销售分析 区域分析
产品线分析
销售额/销售量、季节性分析、产品结构、价格体系 区域分布、重点区域分析、区域销售异动分、区域—产品分析 产品（系列）结构分布、产品—区域分析
5
数据指标分解
当日整体业绩
累计业绩达成
发货情况
销售质量
关键数据： • 当日业绩达成率 • 销售数据构成分析 实际操作意义： 1. 跟进弱势区域 2. 跟进弱势产品 3. 实时掌握销量
关键数据： • 月累计业绩达成”进
度要和时间进度对比 • 档期任务达成 注意： 1. 特殊时段任务档期管理
关键数据： • 发货客户数量 • 发货次数 重点关注： 1. 当月前15天上面两项数
供借鉴 3. 对增长或者下跌明显的区域予以重点分析，总结经验教训,以期避免潜在的威胁或者抓住机会 4. 将重点区域中的产品结构进行时间上的横向对比，进行多要素复合分析
1. 分析产品系列和单产品结构分布，检索重点产品发展趋势及新产品的市场表现 2. 针对重点产品进行分析，发现存在的问题，提供产品改进意见 3. 通过对产品的销售区域分布的分析，区分战略性产品/战术性产品、全国性产品/区域性产品,为产品线的
销售数据 分析模型
数据分析/
2020/11/29
1
目录 CONTENTS
2020/11/29
主线&指标 分析思路 整体分析 分析方法
2
2020/11/29
3
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
关键数据： • 产品结构 • 区域结构 • 重点客户和渠道结构 衍生指标： 1. 平均价 2. 重点产品占比率
2020/11/29
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分析步骤
整体销售分析 区域分析
产品线分析
销售额/销售量、季节性分析、产品结构、价格体系 区域分布、重点区域分析、区域销售异动分、区域—产品分析 产品（系列）结构分布、产品—区域分析
5
数据指标分解
当日整体业绩
累计业绩达成
发货情况
销售质量
关键数据： • 当日业绩达成率 • 销售数据构成分析 实际操作意义： 1. 跟进弱势区域 2. 跟进弱势产品 3. 实时掌握销量
关键数据： • 月累计业绩达成”进
度要和时间进度对比 • 档期任务达成 注意： 1. 特殊时段任务档期管理
关键数据： • 发货客户数量 • 发货次数 重点关注： 1. 当月前15天上面两项数
供借鉴 3. 对增长或者下跌明显的区域予以重点分析，总结经验教训,以期避免潜在的威胁或者抓住机会 4. 将重点区域中的产品结构进行时间上的横向对比，进行多要素复合分析
1. 分析产品系列和单产品结构分布，检索重点产品发展趋势及新产品的市场表现 2. 针对重点产品进行分析，发现存在的问题，提供产品改进意见 3. 通过对产品的销售区域分布的分析，区分战略性产品/战术性产品、全国性产品/区域性产品,为产品线的
销售数据 分析模型
数据分析/
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1
目录 CONTENTS
2020/11/29
主线&指标 分析思路 整体分析 分析方法
2
2020/11/29
3
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
整体销售分析
3 产品结构
从产品结构看主导产品和产品成长合理性， 企业的利润源和销售量是否对应，初步判断 企业未来产品规划的调整方向。
4 价格体系
7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000
0
2004
2005
2006
从价格结构看产品分布合理性，也可以判断目前企业现状与企 业的战略发展方向是否一致；
供借鉴 3. 对增长或者下跌明显的区域予以重点分析，总结经验教训,以期避免潜在的威胁或者抓住机会 4. 将重点区域中的产品结构进行时间上的横向对比，进行多要素复合分析
产品 线
1. 分析产品系列和单产品结构分布，检索重点产品发展趋势及新产品的市场表现 2. 针对重点产品进行分析，发现存在的问题，提供产品改进意见 3. 通过对产品的销售区域分布的分析，区分战略性产品/战术性产品、全国性产品/区域性产品,为产品线的
4
价格体系分析
5
销售数据总结及建议
价格体系构成、价格-产品分析、价格-区域分析
整体销售分析
1
•销售额/销量
2
•季节因素
分析近几年的总体销售 额、销售量，与行业标 准相比较。从而分析企 业的业绩状况并判断企 业的业绩变化类型
依据行业销售淡旺季规 律，与销售数据中的销 售行程进行对比，分析 淡旺季发展规律；可以 为客户提供渠道压货规 划及生产运做规划
3
•产品线
4
•价格体系
通过总体产品结构分析， 了解整体产品结构分 布和重点产品表现
通过总体价格结构分析， 了解企业的优势价位 区间，提供价格结构 调整的合理性建议
区域、产品、价格分析
区域 布局
1. 分析企业的销售区域及各区域的表现，检索重点区域、发现潜在市场,提出下阶段区域布局策略 2. 对重点区域的营销状况予以重点分析，解析该区域的发展走势和结构特点,为未来在重点区域的发展提
从区域的价格分布来看产品的提升空间，即不同 区域的价格构成合理性，从中分析市场提升的空 间和方向。
具体分析方法
1 “三维”数据分析法：
数据分析的目的是为了找到问题，要逐层深挖“罪魁祸首”。 首先看整个公司的达成率、成长率、增长率、产品结构，发货客户数是否健康，发现任何一个指标异常，立刻要从“区 域、客户、产品”三条线往下深挖： ➢业绩滞长是哪个产品造成的——这个产品业绩差是哪个区域造成的哪些客户造成的，最终锁定问题产品的产生原 因——问题产品的问题区域和问题客户。 ➢业绩滞长是哪些区域造成的——这个区域的问题产品和问题客户是谁，最终锁定问题区域产生的原因——问题区域 的问题客户和问题产品。 ➢哪些经销商业绩问题最严重——这个问题经销商业绩差是哪个问题产品造成的，层层抽丝剥茧找到最终原因，管理才 会有的放失。1. 分析企业的销售区域及各区域的表现，检索重点区域、发现潜在市场,提出下阶段区域布局策略 2. 对重点区域的营销状况予以重点分析，解析该区域的发展走势和结构特点,为未来在重点区域的发展提供
借鉴 3. 对增长或者下跌明显的区域予以重点分析，总结经验教训,以期避免潜在的威胁或者抓住机会 4. 将重点区域中的产品结构进行时间上的横向对比，进行多要素复合分析
整体销售分析
5 区域分布
6 区域销售异动
企业的销售区域分布看企业市场分布的 合理性；企业区域布局与整体战略目标 的一致性；明确下阶段企业区域布局的 规划方向；
通过对数据的分析，发现存在异动的产品或区域； 并分析异动发生的原因；
整体销售分析
7 区域-产品分析
8 价格-区域分析
从区域内的产品动态来看区域内产品的组成 变化，即区域的产品适应性，从而发现潜力 产品、老化产品等。
4 销售质量
关键数据： • 当日业绩达成率 • 销售数据构成分析 实际操作意义： 1. 跟进弱势区域 2. 跟进弱势产品 3. 实时掌握销量
关键数据： • 月累计业绩达成”进
度要和时间进度对比 • 档期任务达成 注意： 1. 特殊时段任务档期管理
关键数据： • 发货客户数量 • 发货次数 重点关注： 1. 当月前15天上面两项数
具体分析方法
2 6个月纵向分析法：
对锁定的问题产品问题区域问题客户可以纵向深度分析6个月数据， ➢该区域6个月内的总销量及主要品项的达成/增长/成长率是否稳定？ ➢发货客户数和发货品项数有无异常趋势？ ➢从6个月的纵向趋势分析更容易剔除当月偶然因素，做出完整结论。比如： 问题区域纵向分析示例：“该区域6个月以来连续4个月达成率小于100%，达长率近5个月低于公司水平，已经有三名 经销商停止进货。高价产品A每月销量在减少（说明这个产品回转很差快死了），需要立刻去走访，尤其注意观察停止 ➢进货的经销商是什么原因？ ➢还有高价产品A的市场表现有什么异常？
整体销售分析
1 销售额/销售量
2 季节性分析
通过对销售额和销售量的增长趋势的把握， 可以找出客户增长或下滑的本质；如销售额增 长大于销售量增长，说明增长主要来源于产品 平均价格价格的提高，它反映了市场平均价格 的提高或者是客户产品结构升级,即结构性增 长；反之，为容量性增长。
很多的消费品行业存在明显的季节 性趋势；根据行业规律，为企业提出 生产运做及渠道供货的的合理性规划
具体分析方法
3 区域分类分析法：
把全国市场分为三类： ➢管理类市场（如：市场波动大，成长率小于5%甚至负成长）； ➢成长类市场（如：市场稳定成长率小于50%）； ➢攻击类市场（如：市场空白较多，成长率大于50%甚至更多）。 对不同类型的市场进行归类分析，除了所有市场都要求任务达成率之外，不同类型市场要关注不同指标： ➢对管理类市场，由于市场不稳定，有负成长趋势，所以要重点关注“零发货客户”指标，小心市场萎缩。 ➢对攻击类市场，由于可开发空白较多（这类市场不应该有淡季，应该逐月增长，因为有很多空白网点待开发）， 所以要持续关注逐月增长率，同时成长率低于20%说明进攻速度放缓，应予关注。
据情况 2. 下半月及时跟进
关键数据： • 产品结构 • 区域结构 • 重点客户和渠道结构 衍生指标： 1. 平均价 2. 重点产品占比率
分析步骤
1
整体销售分析
2
区域分析
3
产品线分析
销售额/销售量、季节性分析、产品结构、价格体系 区域分布、重点区域分析、区域销售异动分、区域—产品分析 产品（系列）结构分布、产品—区域分析
销售数据 分析模型
数据分析/
目录 CONTENTS
主线&指标 分析思路 整体分析 分析方法
分析主线
•分析销售数据通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。
产品
哪个产品需要重点管理？
研究 主线
区域
哪个区域需要重点巡查？
客户
哪个重点经销商的业绩不正常？
数据指标分 解
销售 数据
1 当日整体业绩 2 累计业绩达成 3 发货情况