店铺大数据指标计算及分析报告
店铺数据分析
店铺数据分析一、引言店铺数据分析是指通过对店铺的各项数据进行采集、整理和分析，以获取有关店铺运营状况、销售情况、顾客行为等方面的信息，从而为店铺的决策制定和业务优化提供依据。
本文将环绕店铺数据分析展开，包括数据采集、数据整理、数据分析和数据应用等方面的内容。
二、数据采集1. 销售数据采集通过店铺的销售系统或者POS系统，采集每天的销售数据，包括销售额、销售数量、销售渠道、销售时间等信息。
可以通过销售系统的报表功能导出数据，或者通过API接口实时获取数据。
2. 顾客数据采集通过店铺的会员系统或者顾客信息登记表，采集顾客的基本信息，如姓名、性别、年龄、联系方式等。
此外，还可以通过顾客调研或者问卷调查等方式，采集顾客的购买偏好、消费习惯、满意度等信息。
3. 网络数据采集通过店铺的网站、社交媒体等渠道，采集用户的访问量、点击量、转化率等数据。
可以使用网站分析工具如Google Analytics等进行数据采集和分析。
三、数据整理1. 数据清洗对采集到的数据进行清洗，去除重复数据、缺失数据和异常数据。
同时，进行数据格式转换和统一，确保数据的一致性和准确性。
2. 数据归类将不同类型的数据进行分类归档，如销售数据、顾客数据、网络数据等。
可以使用电子表格软件如Excel进行数据归类和整理。
3. 数据关联将不同数据之间的关联进行处理，如将销售数据与顾客数据关联，分析不同顾客的购买行为和消费习惯。
四、数据分析1. 销售分析通过销售数据分析，可以了解店铺的销售趋势、销售额变化、销售渠道效果等。
可以使用统计分析软件如SPSS、Excel等进行销售数据的可视化和趋势分析。
2. 顾客分析通过顾客数据分析，可以了解店铺的顾客构成、顾客偏好、顾客忠诚度等。
可以使用数据挖掘技术如聚类分析、关联规则挖掘等进行顾客数据的挖掘和分析。
3. 网络分析通过网络数据分析，可以了解店铺的网站流量、用户行为、转化率等。
可以使用网络分析工具如Google Analytics进行网站数据的可视化和用户行为分析。
业务工作数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着大数据时代的到来，数据分析在企业运营中扮演着越来越重要的角色。
为了更好地了解我公司在业务工作中的表现，提高工作效率，降低成本，提升客户满意度，本报告通过对业务数据的深入分析，旨在揭示业务工作中的优势和不足，为管理层提供决策依据。
二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告所使用的数据来源于公司内部业务系统、财务系统、客户关系管理系统等，数据涵盖了销售、市场、客户、财务等多个方面。
2. 分析方法（1）描述性统计分析：对业务数据进行汇总、计算，得出各项指标的数值和百分比。
（2）相关性分析：分析业务数据之间的相互关系，找出影响业务发展的关键因素。
（3）趋势分析：分析业务数据随时间变化的趋势，预测未来业务发展情况。
（4）对比分析：将本公司业务数据与行业平均水平或竞争对手数据进行对比，找出差距。
三、业务数据分析1. 销售数据分析（1）销售业绩根据销售数据，本月销售额为XX万元，同比增长XX%，完成年度销售目标的XX%。
其中，线上销售额占比XX%，线下销售额占比XX%。
（2）产品销售情况分析各产品线的销售情况，发现A产品线销售占比最高，达到XX%，其次是B产品线，占比XX%。
C产品线销售占比最低，为XX%。
（3）客户群体分析根据客户购买数据，分析客户年龄、性别、地域等特征，发现客户群体以中青年为主，主要集中在XX地区。
2. 市场数据分析（1）市场份额通过对比行业平均水平，发现我公司在XX市场份额达到XX%，较去年同期提升XX个百分点。
（2）品牌知名度根据市场调研数据，我公司的品牌知名度较去年同期提升XX个百分点，达到XX%。
3. 客户数据分析（1）客户满意度通过客户满意度调查，发现我公司的客户满意度达到XX%，较去年同期提升XX个百分点。
（2）客户忠诚度分析客户购买行为，发现重复购买客户占比XX%，较去年同期提升XX个百分点。
4. 财务数据分析（1）成本费用本月成本费用为XX万元，同比增长XX%，主要原因是XX。
19个门店经营数据分析和推算公式
19个门店经营数据分析和推算公式门店经营数据分析和推算是一个重要的商业活动，可以帮助门店管理者了解和评估门店的经营状况，发现问题，制定应对措施，以及预测和推算未来的经营情况。
下面列举了19个门店经营数据分析和推算的公式。
1.总销售额公式：总销售额=单品销售额1+单品销售额2+…+单品销售额n2.总成本公式：总成本=固定成本+变动成本3.利润公式：利润=总销售额-总成本4.毛利润率公式：毛利润率=(总销售额-总成本)/总销售额5.每件商品的平均售价公式：每件商品的平均售价=总销售额/总销售件数6.毛利润额公式：毛利润额=总销售额-总成本7.每件商品的平均成本公式：每件商品的平均成本=总成本/总销售件数8.客单价公式：客单价=总销售额/顾客数量9.客流量公式：客流量=顾客数量/运营时间10.客单量公式：客单量=销售件数/顾客数量11.折扣率公式：折扣率=折扣金额/总销售额12.折前毛利润率公式：折前毛利润率=(总销售额-折扣金额-总成本)/总销售额13.售出率公式：售出率=销售件数/进货件数14.售罄率公式：售罄率=当前库存量/初始库存量15.库存周转率公式：库存周转率=销售额/平均库存量16.利润贡献公式：利润贡献=单品销售额*单品利润率17.回头客率公式：回头客率=回头客数量/顾客数量18.营业时长利用率公式：营业时长利用率=实际营业时长/预期营业时长19.装修成本回收期公式：装修成本回收期=装修成本/每月净利润以上这些公式可以帮助门店管理者分析和推算各种门店经营数据，从而更好地了解门店的经营状况，优化经营策略，提高经营效益。
当然，具体应用这些公式时需要根据实际情况进行调整和细化。
数据分析报告示范(3篇)
第1篇一、报告摘要本报告针对某电商平台近一年的销售数据进行分析，旨在揭示平台销售趋势、用户行为特征以及产品销售情况。
通过数据挖掘和分析，为电商平台提供决策支持，优化产品策略、提升用户体验，从而实现业绩增长。
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电商平台的后台销售系统，包括订单数据、用户数据、产品数据等。
数据时间范围为2022年1月至2022年12月。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行清洗，去除重复、缺失、异常数据，确保数据质量。
（2）数据整合：将订单数据、用户数据、产品数据进行整合，形成完整的数据集。
（3）数据转换：将数据转换为便于分析的形式，如将日期字段转换为时间戳等。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析通过对销售数据的描述性统计分析，了解销售趋势、用户行为特征和产品销售情况。
2. 关联规则挖掘利用Apriori算法挖掘销售数据中的关联规则，找出影响销售的关键因素。
3. 顾客细分利用聚类算法对用户进行细分，了解不同用户群体的特征和需求。
4. 时间序列分析通过对销售数据进行时间序列分析，预测未来销售趋势。
四、数据分析结果1. 销售趋势分析（1）总体销售趋势：从图1可以看出，2022年1月至12月，平台的销售额呈现上升趋势，其中第二季度销售额最高。
（2）月度销售趋势：从图2可以看出，各月份销售额差异较大，其中4月、5月、7月、9月、11月销售额较高，而1月、2月、3月、6月、8月、10月、12月销售额较低。
2. 用户行为特征分析（1）用户地域分布：从图3可以看出，用户主要分布在一线城市和二线城市，其中一线城市用户占比最高。
（2）用户年龄分布：从图4可以看出，用户年龄主要集中在20-39岁，其中25-34岁年龄段用户占比最高。
（3）用户性别分布：从图5可以看出，男性用户占比略高于女性用户。
3. 产品销售情况分析（1）产品类别销售情况：从表1可以看出，电子产品、服装鞋帽、家居用品等类别销售额较高。
店铺数据分析
店铺数据分析在当今竞争激烈的商业环境中，店铺数据分析已经成为了商家们制定决策、优化运营和提升业绩的关键工具。
无论是线上店铺还是线下实体店，通过对各种数据的收集、整理和分析，都能够发现潜在的机会和问题，从而采取有针对性的措施来提高经营效益。
首先，让我们来了解一下店铺数据的主要来源。
对于线上店铺，常见的数据包括网站流量数据（如访问量、页面浏览量、停留时间等）、用户行为数据（如点击路径、购物车操作、订单信息等）、客户评价数据以及营销活动数据（如广告投放效果、促销活动的参与度等）。
线下实体店的数据则可能涵盖销售数据（包括商品种类、销售额、销售量等）、库存数据、顾客流量数据（如进店人数、停留时长）以及员工绩效数据等。
有了这些数据，我们可以进行多方面的分析。
销售数据分析是其中的核心部分。
通过对不同时间段、不同商品品类的销售额和销售量的对比，我们能够清晰地了解哪些商品是畅销品，哪些是滞销品。
比如，如果某个商品在特定季节或促销活动期间销售额大幅增长，那么我们就可以考虑在未来的类似时期加大对该商品的推广和库存准备。
相反，如果某些商品长期销售不佳，可能需要重新评估其市场需求、调整价格或者干脆淘汰。
库存数据分析也至关重要。
过高的库存会占用大量资金，增加仓储成本，而库存不足则可能导致错失销售机会。
通过分析库存周转率、库存水平与销售趋势的匹配度等指标，我们可以精准地控制库存，确保既不会缺货也不会积压过多库存。
例如，当发现某种商品的库存周转率较低时，就需要采取措施加快销售，如降价促销或者与其他商品进行组合销售。
顾客数据分析能够帮助我们更好地了解顾客的需求和行为特征。
通过分析顾客的购买历史、浏览偏好、消费频率和金额等数据，我们可以将顾客进行细分，针对不同的客户群体制定个性化的营销策略和服务方案。
比如，对于高价值的忠实顾客，我们可以提供专属的优惠和增值服务，以增强他们的忠诚度；对于新顾客，我们可以通过有吸引力的首次购买优惠来吸引他们尝试我们的产品或服务。
商贸公司数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对商贸公司近一年的销售数据、客户数据、市场数据等进行全面分析，评估公司运营状况，找出存在的问题，并提出相应的改进措施，为公司未来的发展提供数据支持。
二、数据来源与分析方法1. 数据来源：- 销售数据：来自公司内部销售管理系统，包括销售额、销售量、产品类别、销售渠道等。
- 客户数据：来自客户关系管理系统，包括客户基本信息、购买记录、消费偏好等。
- 市场数据：来自行业报告、市场调研数据、竞争对手分析等。
2. 分析方法：- 描述性统计分析：对销售数据、客户数据和市场数据进行描述性统计，了解数据的分布情况。
- 相关性分析：分析销售数据与客户数据、市场数据之间的相关性。
- 趋势分析：分析销售数据、客户数据和市场数据的变化趋势。
- 预测分析：利用历史数据预测未来销售趋势和客户需求。
三、销售数据分析1. 销售总额分析：- 2021年全年销售总额为XX万元，同比增长XX%。
- 其中，线上销售占比XX%，线下销售占比XX%。
2. 产品类别分析：- XX产品类别销售额最高，达到XX万元，占比XX%。
- XX产品类别销售额最低，为XX万元，占比XX%。
3. 销售渠道分析：- 线上渠道销售额为XX万元，占比XX%。
- 线下渠道销售额为XX万元，占比XX%。
4. 销售趋势分析：- 从季度数据来看，第一季度销售额最高，达到XX万元，第四季度销售额最低，为XX万元。
- 从月度数据来看，12月份销售额最高，达到XX万元。
四、客户数据分析1. 客户数量分析：- 2021年新增客户XX户，累计客户XX户。
- 客户增长率达到XX%。
2. 客户消费分析：- 客户平均消费金额为XX元。
- 高消费客户（消费金额超过XX元）占比XX%。
3. 客户地域分布分析：- XX地区客户数量最多，达到XX户。
- XX地区客户数量最少，为XX户。
4. 客户忠诚度分析：- 重复购买客户占比XX%。
- 客户满意度调查结果显示，满意度达到XX%。
零售类数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着大数据时代的到来，数据分析在零售行业的应用日益广泛。
本报告旨在通过对某零售企业销售数据的深入分析，揭示企业运营中的关键问题，为企业制定更有效的营销策略和经营决策提供数据支持。
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零售企业2019年至2021年的销售数据，包括商品销售量、销售额、顾客消费行为等。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行去重、缺失值填充等处理，确保数据的准确性。
（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，构建统一的数据分析平台。
（3）数据转换：将原始数据转换为便于分析的形式，如时间序列数据、顾客细分数据等。
三、数据分析1. 销售量分析（1）整体销售趋势：通过分析销售量时间序列数据，可以看出该零售企业近三年的销售量呈现出稳步上升的趋势。
（2）商品类别销售分析：对各类商品的销售量进行排名，可以发现哪些商品的销售量较高，哪些商品的销售量较低。
（3）区域销售分析：分析不同区域的销售情况，找出销售热点和冷点区域。
2. 销售额分析（1）整体销售额趋势：与销售量分析类似，整体销售额也呈现出稳步上升的趋势。
（2）促销活动对销售额的影响：通过对比促销前后销售额的变化，可以发现促销活动对销售额的提升有显著效果。
（3）顾客消费能力分析：通过分析顾客的平均消费金额，可以了解顾客的消费能力，为企业制定价格策略提供依据。
3. 顾客消费行为分析（1）顾客细分：根据顾客的消费习惯、购买频率等特征，将顾客分为不同群体。
（2）顾客忠诚度分析：通过顾客购买频率、消费金额等指标，评估顾客的忠诚度。
（3）顾客流失分析：分析顾客流失的原因，如价格、商品质量、服务等方面，为企业改进提供方向。
四、关键问题与建议1. 关键问题（1）部分商品销售量较低，需要找出原因并采取措施提高销量。
（2）促销活动效果不稳定，需要优化促销策略。
（3）顾客流失率较高，需要提高顾客忠诚度。
2. 建议（1）针对销售量较低的商品，分析其市场需求和竞争情况，调整价格、促销策略等。
店铺数据分析
店铺数据分析 标题：店铺数据分析 引言概述： 随着电子商务的快速发展，越来越多的企业开始意识到数据分析的重要性。店铺数据分析是一种通过对店铺销售数据和用户行为数据进行深入分析，以匡助企业优化经营策略和提升销售业绩的方法。本文将从店铺数据分析的重要性、数据分析工具、数据分析指标、数据可视化和数据保护五个方面进行详细介绍。
一、店铺数据分析的重要性 1.1 提升销售业绩：通过数据分析，企业可以了解客户的购买行为和偏好，制定针对性的营销策略，从而提升销售业绩。
1.2 优化商品管理：通过分析商品的销售情况和库存状况，企业可以及时调整商品的采购和上架策略，避免滞销和断货现象。
1.3 提高用户体验：通过数据分析，企业可以了解用户在店铺中的行为轨迹和购买路径，优化店铺布局和用户体验，提升用户满意度。
二、数据分析工具 2.1 Google Analytics：是一款免费的网站分析工具，可以匡助企业了解网站访问量、用户行为、转化率等数据。
2.2 Tableau：是一款数据可视化工具，可以将数据以图表的形式展示，匡助用户更直观地理解数据。
2.3 Python/R：是一种常用的数据分析编程语言，可以通过编写代码对数据进行深入分析和挖掘。 三、数据分析指标 3.1 访问量：指店铺或者网站的访问次数，可以匡助企业了解店铺的知名度和流量来源。
3.2 转化率：指用户完成购买行为的比例，是衡量营销效果的重要指标。 3.3 客单价：指每位顾客平均消费金额，可以匡助企业了解用户的消费习惯和购买能力。
四、数据可视化 4.1 折线图：可以用来展示销售趋势和用户行为变化，匡助企业及时调整经营策略。
4.2 柱状图：可以用来比较不同商品的销售情况和用户偏好，匡助企业优化商品管理。
4.3 饼图：可以用来展示不同来源的访问量占比和销售额占比，匡助企业了解市场份额和竞争情况。
五、数据保护 5.1 数据安全：企业应加强数据的保护措施，避免数据泄露和被恶意利用。 5.2 合规性：企业在进行数据分析时应遵守相关法律法规，确保数据分析的合法性和合规性。
大数据商业分析报告
大数据商业分析报告在当今数字化的时代，数据已成为企业决策的重要依据。
大数据技术的发展，为企业提供了前所未有的洞察市场和客户需求的能力。
本报告将深入探讨大数据在商业领域的应用、价值以及面临的挑战，并通过实际案例分析展示其影响力。
一、大数据的定义与特点大数据并非仅仅指数据量的庞大，更重要的是其具备的多样性、高速性和价值性等特点。
多样性体现在数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、交易记录等；高速性表示数据生成和处理的速度快，需要实时或近实时的分析；价值性则在于通过深入挖掘和分析，能为企业带来有意义的商业洞察。
二、大数据在商业中的应用（一）市场营销企业可以利用大数据精准定位目标客户，分析客户的行为和偏好，从而制定个性化的营销策略。
例如，电商平台通过分析用户的浏览和购买历史，向其推荐相关产品，提高销售转化率。
（二）风险管理金融机构借助大数据评估客户的信用风险，预测市场波动，及时调整投资策略，降低风险。
（三）供应链管理通过对供应链中的数据进行分析，企业可以优化库存管理，预测需求，提高供应链的效率和灵活性。
三、大数据的商业价值（一）提升决策效率基于全面、准确的数据，企业决策更加科学、迅速，减少了决策的盲目性和主观性。
（二）创新业务模式大数据能够发现新的市场机会和需求，促使企业创新业务模式，开拓新的业务领域。
（三）增强竞争力企业在大数据的支持下，能够更好地满足客户需求，优化运营流程，从而在市场竞争中脱颖而出。
四、大数据商业应用的案例分析以某知名零售企业为例，该企业通过整合线上线下的销售数据、客户反馈和库存信息，建立了大数据分析平台。
通过对这些数据的挖掘，他们发现了不同地区、不同年龄段客户的消费偏好差异，针对性地调整了商品布局和促销策略。
结果，销售额显著增长，库存周转率提高，客户满意度也大幅提升。
另一个案例是某金融科技公司，利用大数据技术对海量的金融交易数据进行分析，开发出了精准的信用评估模型。
这使得他们能够为那些传统信用评估体系难以覆盖的客户提供金融服务，拓展了市场份额，同时有效控制了信用风险。
服装店商务数据分析报告(3篇)
第1篇 一、报告概述 本报告旨在通过对服装店近一年的销售数据、客户行为数据以及市场趋势的分析，为服装店经营决策提供数据支持。报告内容将涵盖销售数据分析、客户数据分析、市场趋势分析以及基于数据分析的经营建议四个部分。
二、销售数据分析 1. 销售总量分析 （1）总体销售情况 根据销售数据统计，本年度服装店销售额为XX万元，同比增长XX%，销售总量达到XX件。
（2）月度销售分析 通过对月度销售数据的分析，可以看出销售高峰期主要集中在节假日和换季时期，如春节、国庆节、春节前后以及夏季、秋季换季时期。
（3）季度销售分析 季度销售数据显示，第二季度和第四季度销售额较高，分别为XX万元和XX万元，主要原因是这两个季度包含节假日和换季促销活动。
2. 产品类别销售分析 （1）畅销品分析 通过分析销售数据，发现以下产品类别为畅销品：休闲装、正装、童装。其中，休闲装销售额最高，达到XX万元，占比XX%。
（2）滞销品分析 滞销品主要包括：羽绒服、职业装。这两类产品销售额较低，分别为XX万元和XX万元，占比分别为XX%和XX%。
3. 价格区间销售分析 通过分析不同价格区间的销售情况，发现中低价位产品销售占比最高，达到XX%，销售额为XX万元。中高价位产品销售占比为XX%，销售额为XX万元。 三、客户数据分析 1. 客户年龄分布 通过对客户年龄数据的分析，发现服装店的主要客户群体为20-40岁，占比达到XX%。其中，25-35岁年龄段客户占比最高，为XX%。
2. 客户性别比例 服装店客户中，女性客户占比XX%，男性客户占比XX%。 3. 客户消费频次 通过分析客户购买频率，发现重复购买客户占比XX%，新客户占比XX%。重复购买客户平均消费金额为XX元，新客户平均消费金额为XX元。
4. 客户地域分布 服装店客户地域分布广泛，主要集中在城市地区。其中，一线城市客户占比XX%，二线城市客户占比XX%，三线城市及以下客户占比XX%。
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实用标准文档 文案大全 一、经营效益分析 项 目 公 式 说 明
总资产 周转率
总收入÷总资产 比率越高，表示资产经营效率越高
比率越低，表示资产经营效率越低 总收入包括营业及非营业收入 提高总资产周转率
资本 周转率 总收入÷资本 比率越高，表示资本经营效率越高 比率越低，表示资本经营效率越低 提高资本周转率
存货 周转率 销货净额÷(期初存货＋期末存货)／2(以零售价计算) 比率越高，表示经营效率越高或存货管理越好 比率越低，表示经营效率越低或存货管理越差 提高存货周转率
存货 周转期间
平均存货÷销货净额／360 日期越长，表示经营效率越低或存货管理越差 日期越短，表示经营效率越高或存货管理越好 （以零售价计算存货） 降低存货周转期间
销货 毛利率 毛利÷销货净额 比率越高，表示获利空间越大 比率越低，表示获利空间越小 提高毛利率
销货 净利率 净利÷销货净额 比率越高，表示净利率越高 比率越低，表示净利率越低 提高净利率
人事 费用率 人事费用÷销货净额 比率越高，表示人员创造的营业额越低或人事费用越高 比率越低，表示人员创造的营业额越高或人事费用越低 降低人事费用率
广告 费用率 广告费÷销货净额 比率越高，表示广告所创造之营业额越低 比率越低，表示广告所创造之营业额越高 降低广告费用率
租金 费用率
租金÷销货净额 比率越高，表示地点选择越不佳
比率越低，表示地点选择越佳 租金和销货净额的关系是相对的 限制租金费用率在一定百分比以
下
项 目 公 式 说 明 实用标准文档 文案大全 营业 费用率 营业费用÷营业收入 比率越高，表示营业费用支出之效率较低 比率越低，表示营业费用支出之效率较高 降低营业费用与销货毛利比率
损益平衡点与销货额比
损益平衡点÷销货净额 比率若小于1，表示有盈余,比率越小,盈余越多 比率若大于1，表示有亏损,比率越大,亏损越大 降低损益平衡点与销货额比
应付帐款 周转期间 (应付帐款＋应付票据) ÷进货净额／360 期间越长，表示免费使用厂商信用的时间越长 期间越短，表示免费使用厂商信用的时间越短 提高应付帐款周转期间
经营 安全力 1－(损益平衡点÷营业额) 点数越高,表示营业额超越损益平衡点越多 点数越低,表示营业额超越损益平衡点越少 提高经营安全力
总费用率 总费用÷总收入 比率越高，表示费用越高
比率越低，表示费用越低 降低总费用率
投资 报酬率 净利÷资本 比率越高，表示资本产生之净利越高 比率越低，表示资本产生之净利越低 提高投资报酬率
大分类 构成比
大分类销售净额÷总销售净额
分析各大分类产品占总销售净额之销售比例 提高毛利之大分类产品构成比
二、资本力运用分析 项 目 公 式 说 明
流动比率 流动资产÷流动负债 比率越高，表示短期偿付能力越强 比率越低，表示短期偿付能力越低 比率太高，则产生闲置资金影向资金使用效率 依据财务政策，维持适当之流动
比率（2左右）
速动比率 (流动资产－存货) ÷流动负债 比率越高，表示立即偿付能力越强
比率越低，表示立即偿付能力越低 依据公司财务政策，维持适当的速动比率（1左右）
负债比率 总负债÷总资产 比率越高，表示负债越高，风险越高 实用标准文档 文案大全 依据财务政策，维持适当比率(50%左右) 比率越低，表示负债越低，风险越低，但使用财务杠杆获利之比率亦越低
资本比率 资本÷总资产 比率越高，表示自有资本越高，风险越低
比率越低，表示自有资本越低，风险越高 依据财务政策，维持适当比率(50%左右)
长期 资金力 固定资产÷(自有资本＋长期负债) 比率大于１，表示固定资产（长期投资），由长期资金和部分短期资金融资，有隐藏性风险。 比率小于１，表示长期投资由长期资金融资，风险较小，但成本较高，故比率不宜太高
维持在１左右
人员 流动率 期间人员离职人数÷平均在职人数 比率越高，表示人事越不稳定 比率越低，表示人事越稳定 降低人员流动率
三、员工工作效益分析 项 目 公 式 说 明 平均每人营业收入 营业收入÷员工人数 比率越高，表示员工绩效越高 比率越低，表示员工绩效越低 提高平均每人营业收入
员工 生产力 营业毛利÷员工人数 比例越高，表示员工生产力越高 比例越低，表示员工生产力越低 提高员工生产力
人员 守备率 卖场面积÷平均工作人数 比率越高，表示每人负责单位面积越多 比率越低，表示每人负责单位面积越少 最适人员守备率
劳动 分配率 人事费用÷营业毛利 比率越高，表示员工创造的毛利越低 比率越低，表示员工创造的毛利越高 降低劳动分配率
四、达成率及成长率分析 项 目 公 式 说 明 实用标准文档 文案大全 营收 达成率 实际营业收入÷目标营业收入 比率越高，表示经营绩效越高 比率越低，表示经营绩效越低 超越营收达成率
开店 达成率 实际开店数÷目标开店数 比率越高，表示开店绩效越佳 比率越低，表示开店绩效越差 超越开店达成率
毛利 达成率 实际毛利÷目标毛利 比率越高，表示经营绩效越高 比率越低，表示经营绩效越差 超越毛利达成率
净利 达成率 实际净利÷目标净利 比率越高，表示经营绩效越高 比率越低，表示经营绩效越差 超越净利达成率
营业 成长率 (本期营业收入÷上期(去年同期)营业收入) －100％ 比率越高，表示成长性越高 比率越低，表示成长性越低 提高营业成长率
毛利 成长率 (本期营业毛利÷上期(去年同期)营业毛利) －100％ 比率越高，表示毛利成长性越高 比率越低，表示毛利成长性越低 提高毛利成长率
净利 成长率 (本期营业净利÷上期(去年同期)营业净利) －100％ 比率越高，表示净利成长性越高 比率越低，表示净利成长性越低 提高净利成长率
总资产 成长率 (本年度总资产÷去年度总资产) －100％ 比率越高，表示企业成长越快 比率越低，表示企业成长越慢 提高总资产成长率
五、 单店经营分析 项目 公式 说明 资本 周转率 总收入÷资本 比率越高，表示资本经营效率越高 比率越低，表示资本经营效率越低
提高资本周转率 实用标准文档 文案大全 存货 周转率 销货净额÷(期初存货＋期末存货)／2(以零售价计) 比率越高，表示经营效率越高或存货管理越好 比率越低，表示经营效率越低或存货管理越差
提高存货周转率
存货 周转期间 平均存货÷销货净额／360 期间越长，表示经营效率越低或存货管理越差 期间越短，表示经营效率越高或存货管理越
好 以零售价计算存货
降低存货周转期间 销货 毛利率 毛利÷销货净额 比率越高，表示获利空间越大 比率越低，表示获利空间越小
提高销货毛利率 ＤＣ退货率分析 自ＤＣ退货金额÷自ＤＣ进货金额 比率越高，表示存货管理控制越差 比率越低，表示存货管理控制越好
降低ＤＣ退货率 销货 净利率 净利÷销货净额 比率越高，表示净利率越高 比率越低，表示净利率越低
提高销货净利率
应付帐款周转期间 (应付帐款＋应付票据) ÷进货净额／３６０ 期间越长，表示免费使用厂商信用的时间越长 期间越短，表示免费使用厂商信用的时间越短
提高应付帐款周转期间
人事 费用率 人事费用÷销货净额 比率越高，表示员工创造的营业额越低，或人事费用越高 比率越低，表示员工创造的营业额越高，或人事费用越低
降低薪资与销货额比率 广告 费用率 广告费÷销货净额 比率越高，表示广告所创造之营业额越低 比率越低，表示广告所创造之营业额越高
降低广告费用率 实用标准文档 文案大全 租金 费用率 租金÷销货净额 比率越高，表示地点选择不佳 比率越低，表示地点选择较佳
（租金和销货净额的关系是相对的） 降低租金费用率在一定百分比以下
项目 公式 说明 营业 费用率 营业费用÷营业收入 比率越高，表示营业费用支出之效率较低 比率越低，表示营业费用支出之效率较高
降低营业费用率 损益 平衡点 店铺总费用÷毛利率 损益平衡点越低，表示获利时点越快 损益平衡点越高，表示获利时点越慢
降低损益平衡点
损益平衡点与销货额比 损益平衡点÷销货净额 比率若小于１，表示有盈余，比率越小，盈余越多 比率若大于１，表示有亏损，比率越大，盈余越多
降低损益平衡点与销货额比率 经营 安全力 １－(损益平衡点÷销货净额) 点数越高，表示获利越多 点数越低，表示获利越少
提高经营安全力 投资 报酬率 净利÷总投资额（资本） 比率越高，表示资本产生之净利越高 比率越低，表示资本产生之净利越低
提高投资报酬率
品效分析 营业收入÷品项数目 品效越高，表示商品开发及淘汰管理越好 品效越低，表示商品开发及淘汰管理越差
提高品效
面积效率分析
营业收入÷全场面积 面积率效越高，表示卖场(全场)面积所创造之营业额越高
面积效率越低，表示卖场(全场)面积所创造之营业额越低
提高卖场面积效率 人时 生产率 营业收入÷人员总工作时数 人时生产率越高，表示人员工作效率越好 人时生产率越低，表示人员工作效率越差