用模型开启数据析的大门.doc

　用模型开启数据分析的大门 　数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。 　　在此，我们收集整理了零售企业对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析内容，以及对方法和内容的一些详细解释。其中，分析方法对采购数据、库存数据的分析同样适用。这些方法犹如一把把钥匙，可以用来打开数据分析的神秘大门。 　　我们首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，并通过简单的实例展示，阐述如何将三者关联起来构造一个分析模型。 　　要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、供应商等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、成长率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。 　　 　　一、销售数据模型之维度 　　　　1、商品 　　商品是零售分析的最细维度之一。大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析，并且商品的层级只有一层。 　　　　2、供应商 　　商品是由供应商提供的，在不同内部组织同一商品可能存在不同的供应商。同一商品在不同的时间也可能存在不同的供应商。供应商所在地和区域有关联。 　　　　3、内部组织 　　对于连锁企业，组织架构一般是：总部---事业部（业态）---区域公司---子公司---门店。内部组织所在地和区域有关联。 　　门店的关键属性有：面积、员工数、所在地。 　　公司及总部的关键属性有：员工数、所在地。 　　配送中心的关键属性有：面积、员工数。 　　　　4、商品类别 　　一般的分类有：大类---中类---小类---细类。商品类别直接和商品关联。 　　　　5、客户 　　客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。 　　　　6、区域 　　区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区---省/市---县/区。一般按正式行政单位划分。 　　　　7、时间 　　时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年---季度---月---日---时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年---节气---日---时刻；农历节假日。 　　8、品牌 　　品牌的层次有：品牌层次---品牌，品牌直接和商品进行关联。一个品牌只能属于一个厂商，一个厂商可以有多个品牌。 　　　　9、采购员 　　采购员也称为买手，层次有：采购组---采购员。中小型企业，一般都是统一采购，所以采购员可以直接和商品进行关联。大型企业，一般按区域公司采购，这时采购员需要和区域公司、商品同时进行关联。 　　　　10、营业员 　　营业员在专卖、百货类的销售分析中非常重要，而在自由选购的卖场中，基本没有固定的营业员。层次有：销售部门---营业员。 　　　　11、收银员 　　层次有：门店－收银组－收银员。 　　　　12、厂商 　　一个商品只有唯一一个厂商。厂商的层次就是自己。 　　　　二、销售数据模型之指标 　　　　1、销售数量 　　客户消费的商品的数量。 　　　　2、含税销售额 　　客户购买商品所支付的金额。 　　　　3、销售税额 　　客户购买商品后应上交的税额。 　　　　4、去税销售额 　　去税销售额＝含税销售额－销售税额。 　　　　5、含税成本 　　销售出去的商品的含进项税的成本额，计算成本有不同的算法。 　　　　6、成本税额 　　销售出去的商品的进项税额。 　　　　7、去税成本 　　去税成本＝含税成本－去税成本。 　　　　8、毛利 　　毛利＝含税销售额－含税成本。 　　　　9、净利 　　净利＝去税销售额－去税成本。 　　　　10、场效 　　指单位营业面积产生的销售额。 　　　　11、退换量 　　客户购买后退换商品的数量。 　　　　12、退换额 　　客户购买后退换商品的销售额。 　　　　13、毛利率 　　毛利率＝（毛利/含税销售额）×100%。 　　　　14、周转率 　　周转率和统计的时间段有关。周转率＝（平均含税销售额÷平均含税库存成本）×100% 。 　　　　15、交叉比率 　　交叉比率＝毛利率×周转率。 　　　　16、促销让利额 　　促销让利额＝正常售价额－促销额。 　　　　17、促销次数 　　促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时