销售数据维度分析共40页
确定所要表达的主题
练习二：从右边的表格中你将 阐述那些主题？
产品销售额（千元）
A产品 B产品 C产品 总数
1月
88
26
7
121
2月
94
30
8
132
3月
103
36
8
147
4月
113
39
7
159
5月
122
22
24
168
产品销售额（千元）
A产品 B产品 C产品 总数
1月
88
26
7
121
2月
94
30
8
132
3月
103
36
8
147
4月
113
39
7
159
5月
122
22
24
168
确定所要表达的主题
通过下面的数据你能表达那些 主题？
五月份的销售额分布
销售额
销售员数量
<$1,000
15Biblioteka 1,000-1,99920
2,000-2,999
12
3,000-3,999
8
4,000+
5
销售员 张三 李四 王五 赵六 陈七
频数
6 17 14 21 47 32 12 4 8 8 9 7 5
频率（%）
3.16% 8.95% 7.37% 11.05% 24.74% 16.84% 6.32% 2.11% 4.21% 4.21% 4.74% 3.68% 2.63%
累积频率（%）
3.16% 12.11% 19.47% 30.53% 55.26% 72.11% 78.42% 80.53% 84.74% 88.95% 93.68% 97.37% 100.00%
触发字：份额、总数百分比、占百分比多少
确定对比关系
项类对比关系
主要用于突出比较项类的大小、高低。例如
5月份，A产品的销量超过了B和C 顾客的销售收益率位居第四 6个部门的周转率大致相同
触发字：大于、小于或相同等
确定对比关系
时间序列对比关系
主要用于突出数据随时间而发生的变化
销售量自一月份开始稳步增长 在过去的5年投资回报率锐减 利率在过去的7个季度中上下波动
触发字：变化、增长、下降、增加、减少、波动等
确定对比关系
时间序列对比关系
主要用于突出数据随时间而发生的变化
销售量自一月份开始稳步增长 在过去的5年投资回报率锐减 利率在过去的7个季度中上下波动
触发字：变化、增长、下降、增加、减少、波动等
确定对比关系
频率分布对比关系
主要用于突出表明有多少项类符合一个数字发展的范围
确定对比关系—练习
确定未来10年销售额将得到增长 大多数销售人员的薪酬在2000到4000元之间 商品的价格越高并不意味着性能就越好 9月份，6个分公司的资金周转率大致相当 销售部经理在培训方面只花了5%的时间 去年的销售人员流失主要分布在20-25岁之间 C区在销量上居于末席 我公司的每股收益在下降 市场费用的大部分都用于投放电视媒体 利润与薪酬相关 8月份，2个系列的销量超过了其他6个系列
确定对比关系—练习
家乐福第三季度生意同比增长15% 经销商平均每张四月份订单的数量较三月份的少20% 零售终端降低商品零售价格并不是总能带来相应的销售增长 山姆会员商店的库存周转率高于沃尔玛购物广场的周转率 在易初莲花，5%的单品贡献了80%的销售额 在上海，消费者在超市(SPM)每次的购买金额集中在26-100元 在好又多中，我公司的货架份额大于门店销售份额 主货架的上的单位产出在不断下降 三个大型促销占用了全年预算的70% 减少货架面积并不能减少残损的比例
5月份，大多数销售额在1000美元到2000美元范围之间 多数装运时间为5天到6天 公司雇佣的年龄分布于我们的竞争者大不相同
触发字：x到y的范围、密度以及频率等
以组距为20箱的14个组的200张订单数量频数表
分组
30-49 50-69 70-89 90-109 130-149 150-169 170-189 190-209 210-229 230-249 250-269 270-289 290-309
按照一定的频距，略去精确数字，计算频距间内数字出现的次数占全部数字个数的百分比
确定对比关系
相关性对比关系
主要表示两个变数之间的关系是否符合你所证明的模式
5月份的销售特征表明销售额与推销员的经验无关 董事长的薪酬并不随公司规模大小而变化 保险单的大小与保险客户的收入成正比
触发字：与……有关、随……增长、随……减退、根 据……变化或者不随……增长等
销售分析的5个维度
销量分析可以从哪些角度进行
销量对比的5个维度
维度1：产品 维度2：渠道 维度3：时间 维度4：对象 维度5：方式
品类
批发
时点
与自己比
大小
品牌
零售
时段
与对手比
趋势
SKU
门店 采购点
过去 现在 目标
与市场比
时段
过去
现在
目标
构成 分布
参照项
加价率 毛率水平 费用支出 客服水平 广告情况 人员投入 市场情况
销售数据分析流程
管理需求 • 销售预测 • 现状监控 • 业绩评估 • 发现机会 • 解决问题
分解
指标
组合
指标体系
数据形式 数据库
指标体系指导数据的采集
一切需求分析需要以管理需求为出发点 以能否满足管理需求作为唯一衡量标准
数据 记录 数据采集
信息
数据处理 • 销售主题 • 对比关系 • 图表选择
销售 主题
对比 关系
图表 选择
确定对比关系
成分对比关系 项类对比关系 时间序列对比关系 频率分布对比关系 相关性对比关系
确定对比关系
成分对比关系
主要用于突出每一部分的大小占总数的百分比
5月份，A产品的销量占公司总销量的首位 2019年客户市场份额少于整个行业的百分之十 占据全部公司资产的半数的两个渠道
销售员经验与销售额的关系
经验（年）
销售额（千元）
2
23,000
5
6,000
7
17,000
15
9,000
22
12,000
直接地阐述主题
要点：销售额逐步增长
要点：销售额一直在波动
要点：8月份销售额达到最 高点
要点：销售额月中曾两度在 过去的8个月下跌
80
60
40
20
0
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
销售数据分析流程
知识
销售经验 +
分析逻辑
表现形式 满足需求
列表（list） 报告（Report） 分析（Analysis）
销售数据分析流程
销售 主题
对比 关系
图表 选择
确定所要表达的主题
练习一：使用以下数据画出尽可能多的图表草图
东区 南区 西区 北区
一月份地区销售百分比
A产品 13% 35% 27% 25%
B产品 39% 6% 27% 28%
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。
47_电子商务数据分析基础PPT-电商数据分析ppt-运营指标与营销分析(47页)
第7章运营指标与营销分析电商数据分析目录CONTENTS7.1转化率指标分析7.2客单价指标分析7.3投入产出比指标分析7.4爆款打造与关联营销7.5实战训练——分析单品流量渠道数据7.1.1转化率及相关指标解读1．转化率÷访客数×100%。
对于店铺而言，支付转化率直接决定着店铺的销售额。
在生意参谋“首页”中的“整体看板”区域可以查看店铺的支付转化率数据，如图所示。
2．点击率点击率是衡量商品是否受消费者欢迎的一个指标，其计算公式为：点击率=（点击量÷展现量）×100%。
要想提高点击率，就需要提高点击量。
商品的标题、单价、销量、主图等都能影响点击量。
收藏率指的是收藏人数与访客数之比，加购率指的是将商品加入购物车的人数与访客数之比。
收藏率/加购率高，说明店铺中商品的款式、质量等都非常好，消费者满意度较高。
此时就可以放大其流量优势，适当进行一些促销活动，从而提高成交转化率。
另外，消费者若是收藏或加购了商品，那么在下次购买同类商品时，就可以通过宝贝收藏或购物车自主访问，无形之中又增加了店铺的免费流量。
3．收藏率/加购率转化漏斗模型可以展现从访问店铺访客到最终成交的各个环节的转化人数，因此可以被用来分析各个环节的转化情况，其模型如图所示。
1.有效入店率有效入店率的计算公式为：有效入店率=有效入店人数÷店铺访客数。
其中，有效入店人数指的是访问店铺至少两个页面才离开的访客的数量，也包括访客访问店铺后直接收藏店铺或商品、向客服咨询、将商品加入购物车或直接购买的访客的数量。
要提高有效入店率，就要想办法降低出店率，出店率=出店人数÷出店页面浏览量。
其中，出店页面指的是访客访问店铺浏览的最后一个页面。
1.有效入店率下面以收集并整理到Excel中的页面数据为例，介绍出店率的计算与分析方法，其具体操作如下。
1计算出店率2创建条形图1.有效入店率通过图表对比分析可知，店铺的商品详情页出店率最低，说明商品详情页能够留住消费者，能引起消费者的兴趣。
京东商智数据分析
京东商智数据分析
京东商智功能
经营数据分析
商品分析
– 商品明细
» 是单品分析的重要工具 » 多维度分析单品包括关注浏览、加购效果、下单转化、成交转化、单品评价、单品服务等
第31页/共65页
京东商智数据分析
京东商智功能
经营数据分析
商品分析
– 异常商品
» 转化率低 » 销量下滑 » 跳出率高 » 浏览量下滑 » 收到差评 » 通过这个模块都能关注到
第39页/共65页
京东商智数据分析
京东商智功能
经营数据分析
客户分析
– 潜在客户分析-特征
» 购物偏好商品品类：对手机话费充值情有独钟 » 针对这样的购物偏好我们可以做相关的活动如买宝贝送话费
第40页/共65页
小结
首页数据分析反映最几天的运营效果，更多的是店铺层面 的数据，需要运营每天关注分析
商品榜单
– 同样找到行业销量第一的爆款，分析研究该爆款，学习可以操作学习的运营策略疑 惑方法技巧
第44页/共65页
京东商智数据分析
京东商智功能
行业数据分析
商家榜单
– 找到行业第一名，模仿学习，运营是在不断模仿的过程中超越创意的
商品榜单
– 同样找到行业销量第一的爆款，分析研究该爆款，学习可以操作学习的运营策略疑 惑方法技巧
» 通过该模块能够查看不到2个月自己店铺，行业均值的访客量、浏览量、成交金额和成交 转化率
» 根据对应的相关变化曲线分析出自己的店铺数据与行业的异同点从而得出结论
第10页/共65页
京东商智数据分析
京东商智功能
首页数据分析
核心指标
医药代表的销售数据分析和报告
医药代表的销售数据分析和报告医药代表的销售数据分析和报告一、引言作为医药代表，及时准确地分析和报告销售数据对于制定营销策略、推动销售业绩的提升至关重要。
本文将对医药代表的销售数据进行分析，并提出相关报告，以帮助医药代表更好地了解市场状况和销售趋势，为销售工作提供指导。
二、数据来源和分类1. 数据来源销售数据来源于各个销售渠道，如医院、药店、诊所等，以及药品分销商。
医药代表通过与销售渠道的沟通和数据对接，获取相关销售数据。
2. 数据分类销售数据可以根据不同的维度进行分类，包括时间维度、产品维度、销售渠道维度等。
时间维度可以分为年度、季度、月度、周度等，产品维度可以根据不同的药品进行分类，销售渠道维度可以分为医院、药店、诊所等。
三、销售数据分析1. 销售额分析通过对销售数据的统计和分析，可以了解销售额的变化趋势以及不同产品的销售贡献度。
可以根据销售额的变化趋势制定销售目标，并对销售业绩进行评估。
2. 销售渠道分析销售渠道对销售业绩有着重要的影响。
通过对销售渠道的数据分析，可以了解不同渠道的销售情况，并根据不同渠道的特点和优势制定相应的销售策略。
3. 产品销售排名和市场份额分析通过对不同产品的销售数据进行分析，可以确定产品的销售排名和市场份额。
这些数据可以帮助医药代表了解市场的竞争情况和产品的竞争力，并据此制定销售策略和推动销售增长。
4. 区域销售分析销售数据可以按照不同的区域进行分析，以了解不同区域的销售情况和市场需求。
通过对不同区域销售情况的比较分析，可以发现销售机会和潜力，并调整销售策略以获得更好的市场表现。
四、销售数据报告基于销售数据的分析结果，医药代表可以撰写销售数据报告，向上级主管或公司领导提交。
销售数据报告应具有一定的结构和格式，内容包括但不限于以下几个方面：1. 概述销售数据报告应以概述的形式开篇，简要介绍分析的目的、方法和数据来源，以及报告的主要结论。
2. 销售数据分析结果报告要将销售数据的分析结果进行明确的陈述和叙述，包括销售额的变化趋势、产品销售排名和市场份额、销售渠道分析等。
销售数据可视化分析
销售数据可视化分析在当今竞争激烈的商业世界中，销售数据是企业决策的重要依据。
然而，面对海量的销售数据，如何快速、准确地理解和洞察其中的关键信息，成为了企业管理者和销售人员面临的一大挑战。
销售数据可视化分析作为一种有效的工具，能够将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和图形，帮助我们更清晰地了解销售趋势、客户行为和市场动态，从而为企业的决策提供有力支持。
销售数据可视化分析的重要性不言而喻。
它能够以一种直观的方式呈现数据，让我们一眼就能看出数据中的规律和趋势。
比如，通过柱状图我们可以清晰地比较不同产品在不同时间段的销售业绩，通过折线图能够直观地观察销售业绩的增长或下降趋势，通过饼图则可以了解不同产品或客户群体在总销售额中所占的比例。
这种直观的展示方式大大提高了数据的可读性和理解性，节省了我们分析数据的时间和精力。
在进行销售数据可视化分析之前，首先需要收集和整理相关的数据。
这些数据可能包括销售订单、客户信息、产品信息、销售渠道、销售地区等。
数据的质量和完整性直接影响到分析的结果，因此在收集数据时要确保数据的准确性和可靠性。
接下来，选择合适的可视化工具也是至关重要的。
目前市场上有许多优秀的可视化工具，如 Excel、PowerBI、Tableau 等。
这些工具都具有强大的功能，可以根据我们的需求创建各种类型的图表和报表。
例如，Excel 适合处理小规模的数据，操作简单易懂；PowerBI 和 Tableau 则更适合处理大规模的数据，并且能够实现更复杂的数据分析和可视化。
在实际的销售数据可视化分析中，我们可以从多个维度进行分析。
首先是产品维度。
通过分析不同产品的销售数据，我们可以了解哪些产品是畅销品，哪些产品销售不佳。
例如，如果我们发现某一款产品的销售额持续增长，而另一款产品的销售额却不断下降，那么就需要深入分析原因。
是因为产品的质量问题、市场需求变化，还是竞争对手推出了更有竞争力的产品？根据分析的结果，我们可以调整产品策略，比如加大对畅销产品的推广力度，改进或淘汰销售不佳的产品。
销售数据分析报告
1月2月3月4月............................................................................................................................................时光如梭，拖着疫情的尾音，转眼又是一年，疫情还未过去，新年钟声又将敲起，今年的销售总体表现良好，美中不足之处在于没有完成既定的销售目标，但相对于今年大环境而言，能取得这样的成绩已属不易，希翼各部门在往后的日子里再接再励，争取未来为公司的销售再创佳迹，现主要从以下几个方面对于本年销售状况进行汇总分析：本年目标销售额 6500 万元，截至 12 月底实际销售 6350 万元，目标完成率 97.69%，完成率占比 90%以上，根据公司销售目标完成制度对照表，本年度基本已完成年前订立目标计划，但由于疫情原因，与往年超额完成相比，仍有 2.31%目标率未完成。
目前，国内疫情已基本接近尾声，国外疫情仍属高发阶段。
对此，年中订立的开辟国外客户计划可稍微放缓，明年主力军还应放在加大开辟国内优质市场上，争取精准订立目标的同时，保质保量完成明年销售目标。
图 1：本年实际销售额 6350 万元，上一年销售额 5800 万，销售额同比增长9.48%，总体来说本年的销售额呈增长趋势，但由于大环境影响，本年销售尚未发挥出市场核心竞争优势，与总目标还存在较小幅度的差距，在这一点上还有上升的空间，明年宏观经济情况良好的情况下，销售额有望再创新高。
图 2：本年度销售额 6350 万元，全年销售状况表现良好，受疫情影响，从一月开始本年销售额呈现低开高走的模式，往年公司产品销售淡季且销售额呈断崖式下降的 7、8、9 月份，今年与之相反呈火箭似的增长，然而销售额的增长并非代表销售业绩的增长，经调查发现，本年 7、8、9 月份销售增长，主要是因为受疫情影响，前期未发货积压定单较多。
利用Excel的数据表进行多维度分析
利用Excel的数据表进行多维度分析Excel是一款功能强大的数据处理工具，广泛应用于各个行业的数据分析工作中。
利用Excel的数据表进行多维度分析可以帮助我们深入研究数据，揭示隐藏在背后的规律和趋势。
本文将介绍如何利用Excel的数据表进行多维度分析的具体步骤和技巧。
一、数据准备在进行多维度分析之前，首先需要准备好待分析的数据。
数据可以来自各种渠道，比如企业销售数据、学校学生成绩数据等。
在Excel中，将数据整理成表格的形式，确保每一列都有相应的字段名，并且表格中应该包含各个维度的数据。
二、数据透视表数据透视表是Excel中进行多维度分析的重要工具。
通过数据透视表功能，我们可以轻松地对大量数据进行统计和汇总，从而得到一些有用的信息。
下面是使用数据透视表功能进行多维度分析的具体步骤：1. 选中待分析的数据表格区域。
2. 在Excel的菜单栏中选择“插入”选项卡，然后点击“数据透视表”按钮。
3. 在弹出的对话框中，选择“选择数据源”选项，并确认选择的数据区域是否正确。
4. 在“数据透视表字段列表”中，将需要分析的字段拖拽到相应的区域，比如将需要分析的数据字段拖拽到“值”区域，将需要分析的维度字段拖拽到“行”或“列”区域。
5. 点击“数据透视表”选项卡中的“数据透视表分析”按钮，选择“刷新”选项，即可生成数据透视表。
6. 根据需要对数据透视表进行进一步的分析和绘图，比如添加数据筛选、排序、计算字段、数据透视表图等。
三、利用数据透视图进行多维度分析通过生成的数据透视表，我们可以利用Excel的各种数据分析功能来进行深入的多维度分析。
1. 数据筛选数据透视表可以根据不同的筛选条件对数据进行筛选，从而得到符合特定条件的数据。
通过在数据透视表右上角的“下拉箭头”处选择筛选条件，可以在数据透视表中只显示符合条件的数据。
2. 排序通过在数据透视表中的字段上点击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“排序”选项，可以按照升序或降序对数据透视表进行排序。
销售数据分析报告
销售数据分析报告目录销售数据分析报告 (1)引言 (1)背景介绍 (1)目的和意义 (3)销售数据概述 (4)数据来源和采集方法 (4)数据的基本特征 (5)数据的可靠性和有效性 (6)销售数据分析方法 (7)描述性统计分析 (7)比较性统计分析 (8)预测性统计分析 (8)销售数据分析结果 (9)销售趋势分析结果 (9)不同产品销售额比较结果 (11)不同地区销售额比较结果 (11)不同时间段销售额比较结果 (12)销售数据分析的应用 (13)销售策略优化 (13)市场定位调整 (15)客户关系管理改进 (16)结论 (18)总结分析结果 (18)对未来销售数据分析的展望 (19)引言背景介绍销售数据分析报告背景介绍随着市场竞争的日益激烈，企业在制定销售策略和决策时，需要依靠准确的数据分析来指导其行动。
销售数据分析报告作为一种重要的工具，可以帮助企业了解市场趋势、消费者需求以及竞争对手的表现，从而制定更加有效的销售战略。
背景介绍部分将重点介绍销售数据分析报告的背景和意义，包括市场竞争的背景、数据分析的重要性以及销售数据分析报告的作用。
一、市场竞争的背景当前，市场竞争已经成为各行各业的常态。
无论是传统行业还是新兴行业，都面临着激烈的竞争压力。
市场竞争的背景主要包括以下几个方面：1.1 市场饱和度提高：随着经济的发展和市场的扩大，许多行业已经进入饱和状态，产品同质化现象严重，企业之间的竞争日益激烈。
1.2 消费者需求多样化：随着消费者对产品和服务的需求不断提高，企业需要更好地了解消费者的需求和偏好，以便提供更加个性化的产品和服务。
1.3 新技术的出现：新技术的不断涌现，给市场竞争带来了新的变化。
企业需要及时掌握和应用新技术，以保持竞争优势。
二、数据分析的重要性数据分析作为一种科学的方法，可以帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息，并进行深入的洞察和分析。
数据分析的重要性主要体现在以下几个方面：2.1 指导决策：数据分析可以为企业提供准确的市场信息和消费者行为数据，帮助企业制定更加科学和有效的销售策略和决策。
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。
销售数据维度分析
B产品
26 30 36 39 22
C产品
7 8 8 7 24
总数
121 132 147 159 168
确定所要表达的主题
通过下面的数据你能表达那些 主题？
五月份的销售额分布 销售额 销售员数量
<$1,000
1,000-1,999 2,000-2,999 3,000-3,999 4,000+
营运资金
客户网络
代理品牌
业务资源
合作关系
A B C
3 5 3
4 4 5
3 4 5
3 4 3
5 2 3
多维图形分析—雷达图
营 运资 金 5 4 3 合作关 系 2 1 0 客户 网络 A B C
60
40
20
0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月
销售数据分析流程
销售 主题
对比 关系
图表 选择
确定对比关系
成分对比关系 项类对比关系 时间序列对比关系 频率分布对比关系 相关性对比关系
确定对比关系
成分对比关系
主要用于突出每一部分的大小占总数的百分比
……
过去
现在 目标
销量对比：对比关系选择路径图
维度1：产品
品类
维度2：渠道
批发
维度3：时间
时点
维度4：对象
与自己比
维度5：方式
大小
参照项
加价率 毛率水平 费用支出 客服水平
品牌
零售
时段
与对手比
趋势
SKU
门店 采购点
与市场比
构成 分布