1、如何分析銷售數據專業培訓講義主要內容key content)第一 建立對數據及報表的認識；第二 加強對數據分析的重視程度；第三 熟悉分析工具的使用；第四 形成理性分析的思維；目標主要內容key content)第一 數據的定義及分類；第二 數據表現形式第三 數據傳遞的兩種方式第四 數據分析之目的；第五 數據分析之根本流程第六 數據分析方法及應用內容第一節 數據的定義及分類定義：數據是對客觀現象進行計量的結果 特征：沒有規律，比較凌亂，不便于閱讀、也不便于理解和分析 第一節 數據的定義及分類數據的分類A：定類尺度B：定序尺度C：定距尺度D：定比尺度第二節 數據的表現形式絕對數 時期數時點數時期數

2、反映現象在某一時期內的總量，特征是可以累加時點數反映現象在某一瞬間時刻上的總量，特征是不可以累加第二節 數據的表現形式相對數 比例Proportion比率Ration比例是總體中各個局部的數量占總體數量的比重，通常反映總體的構成或結構比率是不同類別數量比值第三節 數據傳遞的方式 報表圖表第三節 數據傳遞的方式 報表是將雜亂的數據有條理的的組織在一張簡明的表格內，充分利用和繪制好統計表是做好數據分析的根本要求，也是根底數據分析的最根本技能！報表傳遞的目的第三節 數據傳遞的方式 將報表所傳遞的信息，更清晰、更直觀的表達出來，使受眾很容易理解，從而到達和受眾溝通的目的圖表傳遞的目的第四節 數據分析之

3、目的過往業績評估、認識規律、發現缺乏與問題 銷售現狀監控與評估、發現問題、解決問題 銷售預測，戰略規劃、為決策提供量化依據 第五節 數據分析的根本流程界定分析的問題確定分析的時間段確定分析擬到達之目的分析方法之選擇分析結果論證提出解決問題整體方案跟蹤反響最終解決問題第六節 數據分析方法及應用描述性分析推斷性分析描述性分析頻數分析frequency數據排序及分布均值分析數據排序(Rank)數據排序是按一定順序將數據排列，以便研究者通過瀏覽數據去發現一些明顯的特征趨勢及解決的線索；在這里，我們要注意排序與排名的區別前者可以重復后者不可以重復描述性分析如：10月全國店鋪排名前10位的店有店鋪銷售額排

4、名北京崇光百貨1,573,397 1武漢新世界百貨1,061,241 2濟南貴和中心店951,650 3廣州天河城886,138 4北京國貿商場800,493 5杭州大廈737,777 6大連百年城699,084 7上海中信泰富680,216 8昆明柏聯廣場578,036 9西安世紀金花廣場570,238 10排序分析案例：10月店鋪銷售前10名數據的分布特征探索數據主要有兩個分布特征，一是數據的集中趨勢；二是數據的離散趨勢1、前者的測定指標主要有眾數、中位數、平均值2、后者的測定指標主要有極差、方差、離散系數等我們在這里主要介紹一下我們在工作中可能要用到的方差，其公式如下：我們可以利用這個指

5、標來做預測和方案的差異合理化檢驗，也可以用它來衡量各個地區銷售波動大小描述性分析根據分析需要將數據按照某種特征或標準分成不同組數，同時可以計算各組的頻數或頻率，形成頻數分布表。根據數據的分組我們還可以根據研究的需要做各種各樣的圖表在這里，向大家推薦一個數據分組的經驗公式：組數=K=1+LgN/Lg10組距=最大值-最小值/K數據分組和頻數分析frequency如：銷售區間2005年10月目標數量(家)占比實際數量(家)占比43.75 13 25%17 33%37.543.75 4 8%7 13%31.2537.58 15%2 4%2531.25 7 13%6 12%18.7525 10 19%

6、7 13%12.518.75 5 10%10 19%12.55 10%3 6%合計52 100%52 100%頻數分析案例:10月銷售區間關系描述性分析均值是全部數據的平均。可以分為三種：一、簡單算術平均數，各項數據的簡單平均，應用最廣泛二、加權平均數，加權算術平均數法是簡單算術平均數法的改進。它根據觀察期各個時間序列數據的重要程度，分別對各個數據進行加權，對于越近的數據，可以賦予越大的權重 均值分析average analysis)描述性分析三、幾何平均數，它主要是用于計算比率或速度的平均。如可以計算1996年例外成立以來到2005年，終端銷售額的年平均增長速度，或一年中1-12月銷售的平均

7、增長速度公式如下： 如均值分析average analysis)均值分析案例：平均單價趨勢第六節 數據分析方法及應用推斷性分析回歸分析regression analysis)時間序列分析差異比較分析推斷性分析1、回歸分析以因果關系為前提，應用統計方法尋找一個適當的回歸模型，對未來市場的變化進行預測。2、回歸分析具有比較嚴密的理論根底和成熟的計算分析方法；回歸預測分析是回歸分析在預測中的具體運用。3、在回歸預測分析中，預測對象稱為因變量，相關的分析對象稱為自變量。回歸分析根據自變量的多少分為一元回歸分析、二元回歸分析與多元回歸分析，4、但有時候二元回歸分析被并入到多元回歸分析之中；回歸分析根據回

8、歸關系可分為線性回歸分析與非線性回歸分析。 日常銷售中，根據上面的定義，我們可以知道銷售額是一個因變量，而產品價格、投產數量、設計本錢、門店裝修費、店鋪數量、店鋪面積、店員數、推廣費用、VIP數量及消費金額等等都是自變量，我們可以通過長期數據的積累，進行回歸分析，從而確定那些因素是影響銷售額的關鍵因素，那些是非關鍵因素。進而采取行動解決實際問題推斷性分析如：回歸分析的根本步驟如下： 第一步：判斷變量之間是否存在有相關關系 第二步：確定因變量與自變量 第三步：建立回歸預測模型 第四步：對回歸預測模型進行評價 第五步：利用回歸模型進行預測，分析評價預測值價格銷量銷額11984364 5224481

9、.0012982332 3024342.0013983552 4959796.0014981853 2775594.0015982821 4506361.0016981349 2290602.0017981280 2299643.0018981097 2082106.00以下是秋裝價格、銷量與銷額之間的關系，我們可以以價格、銷量為自變量，銷額為因變量來進行回歸分析從上面的關系中，我們通過回歸分析，得到以下結論：通過回歸分析，因此，我們得到模型為：Y=1273.918*X1+108.780*X2其中Y為銷額，X1為銷量、X2為價格價格銷量實際銷額預測13983552 4959796 467703

10、1 14981853 2775594 2523522 15982821 4506361 3767553 16981349 2290602 1903224 17981280 2299643 1826201 18981097 2082106 1603952 19981174 1712922 2298910 1409242 236880 359504 模型建立后，我們就運用它來進行在不同銷量上銷額的預測通過預測，我們發現此回歸模型具有一定的準確性在相應的價格和銷量下預測的銷售額推斷性分析時間序列預測法是一種定量分析方法，它是在時間序列變量分析的根底上，運用一定的數學方法建立預測模型，使時間趨勢向外延

11、伸，從而預測未來市場的開展變化趨勢，確定變量預測值。時間序列預測法也叫歷史延伸法或外推法。時間序列預測法的根本特點是： 1、假定事物的過去趨勢會延伸到未來； 2、預測所依據的數據具有不規那么性； 3、撇開了市場開展之間的因果關系。時間序列分析time series analysis)推斷性分析時間序列是指同一變量按事件發生的先后順序排列起來的一組觀察值或記錄值。構成時間序列的要素有兩個：其一是時間，其二是與時間相對應的變量水平。實際數據的時間序列能夠展示研究對象在一定時期內的開展變化趨勢與規律，因而可以從時間序列中找出變量變化的特征、趨勢以及開展規律，從而對變量的未來變化進行有效地預測。時間序

12、列分析time series analysis)推斷性分析時間序列分析time series analysis)長期趨勢季節變動循環變動不規那么變動上面為2003年6月到2005年9月各月銷售額走勢，從中我們可以到明顯的周期波動趨勢時間序列分析的任務之一就是把影響時間序列波動的四個因素進行分析，從而出現出其原來的走勢，再對下個月的銷售進行預測，以下圖是別離了四種影響因素的銷售走勢，其走勢比沒有提出季節波動要平穩得多，我們就在此根底上再用上面的回歸分析建立模型進行預測通過回歸分析我們建立模型為：Y=1410.82+1.59*T，其中：T表示時間通過計算，預測到10月、11月的銷售額1919、19

13、25、10月份的實際銷售為2040，可見預測具有一定的準確性！差異比較分析差異性分析核心：將性質接近的數據盡可能放在一起做比較，不一致的數據分開。從而為我們執行差異化的各項政策提供量化依據。差異比較分析difference compare analysis)如：05年03年04年單位：萬元05年04年03年單位：萬元05年04年03年單位：元商品數據分析現有應用區域名稱地區秋1進量銷量消化比存量北區哈爾濱56538167%184 長春77757574%202 沈陽48327958%204 濟南107685780%219 青島58151589%66 鄭州64147774%164 北京2484166167%823 合計 6607474572%1862 地區累計進銷存報表單款周銷售跟蹤分析導入期成長期成熟期衰退期店鋪 05春05夏一05夏二05夏三05夏四舊款銷量占比銷量占比銷量占比銷量占比銷量占比銷量占比北京國貿商場148%42%2213%3219%8651%127%北京崇光百貨169%42%158%4022%6737%4022%小計309%82%3711%7220%15343%5215%長春卓展廣場2631%1518%67%1316%810%151