数据分析 ppt课件
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大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
22
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
2024/1/26
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化，提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型，为电商平台提供 个性化推荐服务，提 高用户满意度和购买 转化率。
2024/1/26
26
项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声 和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
2024/1/26
特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
1
目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
2024/1/26
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
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PPT图片
完整性
数据是否包含了所需的所有信息。
及时性
数据是否及时更新，反映最新情况。
03 数据可视化呈现
CHAPTER
常用数据可视化工具介绍
Tableau 功能强大的数据可视化工具，支 持多种数据源连接，提供丰富的 图表类型和交互式分析功能。
D3.js 一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，提供强大的可视 化组件和数据驱动的API。
简洁明了
避免使用过多的图表元素和复杂的视 觉效果，保持设计的简洁明了，突出 重点信息。
一致性
在设计和呈现数据时，保持格式、颜 色、字体等的一致性，有助于提高可 读性和易理解性。
交互性
增加交互功能，如鼠标悬停提示、筛 选、排序等，提高用户体验和数据探 索的便捷性。
实例展示：数据可视化在PPT中的应用
直观地理解数据。
数据挖掘分析
利用算法和模型从大量 数据中挖掘出有用的信
息和模式。
02 数据收集与整理
CHAPTER
数据来源及收集方法
01
02
03
04
问卷调查
设计问卷，通过线上或线下方 式收集数据。
网络爬虫
利用爬虫技术从互联网上抓取 数据。
数据库
从企业内部数据库或公共数据 库中获取数据。
API接口
谢谢
THANKS
优化运营效果
通过对业务数据的分析， 可以发现运营中的问题并 进行优化，提高运营效率 。
数据分析的常用方法
描述性统计分析
对数据进行整理和描述 ，包括数据的中心趋势 、离散程度和分布形态
等。
推断性统计分析
通过样本数据推断总体 特征，包括假设检验和
置信区间等。
数据分析培训课件精品ppt
总结词
探索性分析是对数据进行深入挖掘和探索的方法，旨在发现数据中的潜在规律 和模式。
详细描述
探索性分析通过绘制图表、计算相关系数、进行假设检验等方式，深入挖掘数 据中的潜在规律和模式，为后续的数据分析提供方向和思路。
预测性分析
总结词
预测性分析是利用已知数据和算法对未来进行预测的方法，包括回归分析、时间 序列分析等。
可读性
数据的格式和呈现是否易于理解。
03
数据处理与清洗
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或异常数 据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或类型 转换为另一种格式或类型 ，以便于分析。
数据整合
将多个数据源的数据进行 整合，形成统一的数据集 。
数据缺失处理
删除缺失数据
对于缺失值较多的数据， 可以考虑删除含有缺失值 的记录。
市场风险分析：分析市场 走势和波动性，预测未来 市场风险，提前做好风险 管理准备。
用户行为分析
详细描述
用户画像构建：利用数据分析技 术，构建用户画像，了解用户特 征和需求。
用户行为路径分析：分析用户在 产品或服务中的使用路径和交互 行为，发现潜在优化点。
总结词：通过数据分析，了解用 户需求、偏好和行为模式，优化 产品设计和服务体验。
数据分析培训课件精品
汇报人：可编辑
2023-12-23
目录
• 数据分析基础 • 数据来源与获取 • 数据处理与清洗 • 数据分析方法与技巧 • 数据分析应用场景 • 数据分析案例分享
01
数据分析基础
数据分析的定义与重要性
数据分析的定义
数据分析是指通过统计方法和分 析工具对数据进行分析、挖掘和 解释，以提取有价值的信息和知 识的过程。
探索性分析是对数据进行深入挖掘和探索的方法，旨在发现数据中的潜在规律 和模式。
详细描述
探索性分析通过绘制图表、计算相关系数、进行假设检验等方式，深入挖掘数 据中的潜在规律和模式，为后续的数据分析提供方向和思路。
预测性分析
总结词
预测性分析是利用已知数据和算法对未来进行预测的方法，包括回归分析、时间 序列分析等。
可读性
数据的格式和呈现是否易于理解。
03
数据处理与清洗
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或异常数 据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或类型 转换为另一种格式或类型 ，以便于分析。
数据整合
将多个数据源的数据进行 整合，形成统一的数据集 。
数据缺失处理
删除缺失数据
对于缺失值较多的数据， 可以考虑删除含有缺失值 的记录。
市场风险分析：分析市场 走势和波动性，预测未来 市场风险，提前做好风险 管理准备。
用户行为分析
详细描述
用户画像构建：利用数据分析技 术，构建用户画像，了解用户特 征和需求。
用户行为路径分析：分析用户在 产品或服务中的使用路径和交互 行为，发现潜在优化点。
总结词：通过数据分析，了解用 户需求、偏好和行为模式，优化 产品设计和服务体验。
数据分析培训课件精品
汇报人：可编辑
2023-12-23
目录
• 数据分析基础 • 数据来源与获取 • 数据处理与清洗 • 数据分析方法与技巧 • 数据分析应用场景 • 数据分析案例分享
01
数据分析基础
数据分析的定义与重要性
数据分析的定义
数据分析是指通过统计方法和分 析工具对数据进行分析、挖掘和 解释，以提取有价值的信息和知 识的过程。
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
完整版PPT课件
什么是数据分析？
8
完整版PPT课件
故事……….
+
啤 酒 尿不湿
9
完整版PPT课件
完整版PPT课件
10
完整版PPT课件
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
完整版PPT课件
12
数据分析的目的？
完整版PPT课件
24
比例、比率
比例: 各部分/总体。 比率: 不同类别数值的对比。
完整版PPT课件
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。
完整版PPT课件
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。
完整版PPT课件
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
完整版PPT课件
28
数据分析方法-对比分析法
完整版PPT课件
29
数据分析方法-平均分析法
完整版PPT课件
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
完整版PPT课件
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。
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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
数据分析
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
数据分析
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
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
划分和进一步细化提供参考
价格 体系
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
数据分析
•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？
数据分析
销售 数据
1 当日整体业绩 2 累计业绩达成 3 发货情况
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
ห้องสมุดไป่ตู้
数据分析
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？
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
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
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
数据分析
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
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
数据分析
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。
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。
数据分析
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。
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
数据分析
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
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
数据分析
1
•销售额/销量
2
•季节因素
数据分析
数据分析/
数据分析
主线&指标 分析思路 整体分析 分析方法
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？ • 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭 • “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
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；
数据分析
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；
数据分析
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
数据分析
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
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
划分和进一步细化提供参考
价格 体系
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
数据分析
•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？
数据分析
销售 数据
1 当日整体业绩 2 累计业绩达成 3 发货情况
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
ห้องสมุดไป่ตู้
数据分析
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？
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
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
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
数据分析
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
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
数据分析
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。
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。
数据分析
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。
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
数据分析
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
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
数据分析
1
•销售额/销量
2
•季节因素
数据分析
数据分析/
数据分析
主线&指标 分析思路 整体分析 分析方法
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？ • 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭 • “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
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；
数据分析
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；