衣數據分析怎麼做

『壹』 數據分析如何做

首先要有數據。通過到處企業網站過去一個周期的數據進行處理。

1.查找異常流量，分析異常原因並及時調整

一般來說，流量以周為單位進行測量，並且有許多周期性分布。延長視角，一次查看數周的數據，以幫助發現問題。將一段時間內的數據與歷史數據進行比較也可以幫助發現問題。除了上圖中對異常流量的簡單監視以外，還可以進一步細分流量。例如通過進一步分析，觀察特定渠道或企業的流量狀況以完成問題的跟蹤和定位。始於某月中旬的流量下降主要發生在PC端，因此，問題的范圍可以進一步縮小。

2.觀察流程結構，分析其合理性並進行調整

流量結構通常可以分為渠道結構，業務結構和區域結構。通過查詢一段時間內每種結構的比例，了解流量組成。在渠道中，PC所佔比例較大，而應用所佔比例不高。App對用戶具有更大的粘度。因此，應分析導致應用程序流量不足的原因，並分析增加應用程序流量流量的方法。以下折線圖可以跟蹤每個通道的流量，並分析不合理的比例是短期出現還是長期的輔助問題分析。

3.跟蹤流量，衡量活動或調整效果

流量跟蹤通常用於監視流量，觀察事件發生之前，之中和之後的變化，並評估事件的效果。一般而言，流量在活動期間將顯著增加，但在活動之後將減少，這是成功的活動。如果事件期間的流量沒有增加太多，或者事件之後流量顯著下降，或者即使流量大大低於事件之前的正常流量，也不能說是成功的事件。

『貳』 如何做數據分析

從一些工具中查，分析。CDA數據分析師官網是專門學習數據分析師的，你可以去看看。

『叄』 請問怎樣做好服裝銷售數據分析，可以提供些報表么

這三個指標好好看下~

售罄率

售罄率是指一定時間段某種貨品的銷售占總進貨的比例，是根據一批進貨銷售多少比例才能收回銷售成本和費用的一個考核指標，便於確定貨品銷售到何種程度可以進行折扣銷售清倉處理的一個合理尺度。（來自網路）

結合服裝，一般服裝的銷售生命周期為3個月，如果在三個月內，不是因為季節、天氣等原因，衣服的售罄率低於60％，則大致可判斷此產品的銷售是有問題的，當然也不必等到三個月後才可以確定。三個月內，第一個月尺碼、配色齊全，售罄率會為40～50％，第二個月約為20～25％，第三個月因為斷碼等原因，售罄率只會有5～10％。當第一個月的售罄率大大低於 40％時，且無其他原因時，就有必要特別關注，加強陳列或進行推廣了。

以下圖為例，因為是8、9的數據，我們不難發現，天氣因素導致襯衫、連衣裙的售罄率比較低，在決策的時候可以考慮9月之後停止或者減少進貨；而本該熱賣的風衣、衛衣售罄率也很低，那我們需要思考問題出在哪裡，款式還是價格還是位置不起眼？從而做出下一步的銷售計劃。

庫銷比

庫存量與銷售額的比率，是一個檢測庫存量是否合理的指標，如月庫銷比，年平均庫銷比等，計算方法：月庫銷比，月平均庫存量/月銷售額，比率高說明庫存量過大，銷售不暢，過低則可能是生產跟不上。（來自網路）

庫銷比的設置是否科學合理，一是決定了訂單供貨是否能夠真正實現向訂單生產延伸；二是企業是否能夠真正做到適應市場、尊重市場，響應訂單；三是在管理時庫存企業能否真正做到滿足市場、不積壓、不斷檔。

越是暢銷的商品，我們需要設置的庫銷比越小，這就能更好地加快商品的周轉效率；越是滯銷的商品，庫銷比就越大。我們日常可以通過銷售和配貨將庫銷比維持在一定水平，並且不允許出現庫銷比過高或過低。一旦庫銷比過高或過低則表明日常銷售和配貨工作沒有做到位。也就是說不應該等到庫銷比反映出庫存異常的時候才進行補救應對。

同樣看圖說話，衛衣和襯衫的庫銷比就是兩個很典型的例子。

數據圖表來自BDP個人版~

『肆』 數據分析怎麼做有經驗的請教下。

一個完整的數據分析流程：

• 業務建模。

• 經驗分析。

• 數據准備。

• 數據處理。

• 數據分析與展現。

• 專業報告。

• 持續驗證與跟蹤。

1. 數據採集

了解數據採集的意義在於真正了解數據的原始面貌，包括數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。

2.數據存儲

無論數據存儲於雲端還是本地，數據的存儲不只是我們看到的資料庫那麼簡單。

3.數據提取

數據提取是將數據取出的過程，數據提取的核心環節是從哪取、何時取、如何取。

4.數據挖掘

數據挖掘是面對海量數據時進行數據價值提煉的關鍵

5.數據分析

數據分析相對於數據挖掘更多的是偏向業務應用和解讀，當數據挖掘演算法得出結論後，如何解釋演算法在結果、可信度、顯著程度等方面對於業務的實際意義，如何將挖掘結果反饋到業務操作過程中便於業務理解和實施是關鍵。

6.數據展現

數據展現即數據可視化的部分，數據分析師如何把數據觀點展示給業務的過程。數據展現除遵循各公司統一規范原則外，具體形式還要根據實際需求和場景而定。

7.數據應用

數據應用是數據具有落地價值的直接體現，這個過程需要數據分析師具備數據溝通能力、業務推動能力和項目工作能力。

『伍』 服裝店貨品分析怎麼寫 如何做好服裝店銷售數據分析

相信很多做商貿的老闆會有這樣困惑，我的哪些商品要做促銷？我要在什麼時候做促銷？我要如何調整我的商品銷售策略？做為活雷鋒，我今天主要想以服裝行業為例，圍繞售罄率、庫銷比和坪效簡單給大家做一分享，希望能有所幫助。對於商家而言，暢銷的產品是不需促銷的，只有滯銷的產品才需要促銷，而滯銷產品可以通過售罄率來確定。

售罄率

售罄率是指一定時間段某種貨品的銷售占總進貨的比例，是根據一批進貨銷售多少比例才能收回銷售成本和費用的一個考核指標，便於確定貨品銷售到何種程度可以進行折扣銷售清倉處理的一個合理尺度。（來自網路）

結合服裝，一般服裝的銷售生命周期為3個月，如果在三個月內，不是因為季節、天氣等原因，衣服的售罄率低於60％，則大致可判斷此產品的銷售是有問題的，當然也不必等到三個月後才可以確定。三個月內，第一個月尺碼、配色齊全，售罄率會為40～50％，第二個月約為20～25％，第三個月因為斷碼等原因，售罄率只會有5～10％。當第一個月的售罄率大大低於 40％時，且無其他原因時，就有必要特別關注，加強陳列或進行推廣了。

以下圖為例，因為是8、9的數據，我們不難發現，天氣因素導致襯衫、連衣裙的售罄率比較低，在決策的時候可以考慮9月之後停止或者減少進貨；而本該熱賣的風衣、衛衣售罄率也很低，那我們需要思考問題出在哪裡，款式還是價格還是位置不起眼？從而做出下一步的銷售計劃。

數據圖表都出自BDP個人版！

『陸』 服裝營銷數據分析員都做些什麼日常工作呢

通過分析數據來優化目前的銷售策略，提高銷售業績~

售罄率

售罄率是指一定時間段某種貨品的銷售占總進貨的比例，是根據一批進貨銷售多少比例才能收回銷售成本和費用的一個考核指標，便於確定貨品銷售到何種程度可以進行折扣銷售清倉處理的一個合理尺度。（來自網路）

結合服裝，一般服裝的銷售生命周期為3個月，如果在三個月內，不是因為季節、天氣等原因，衣服的售罄率低於60％，則大致可判斷此產品的銷售是有問題的，當然也不必等到三個月後才可以確定。三個月內，第一個月尺碼、配色齊全，售罄率會為40～50％，第二個月約為20～25％，第三個月因為斷碼等原因，售罄率只會有5～10％。當第一個月的售罄率大大低於 40％時，且無其他原因時，就有必要特別關注，加強陳列或進行推廣了。

以下圖為例，因為是8、9的數據，我們不難發現，天氣因素導致襯衫、連衣裙的售罄率比較低，在決策的時候可以考慮9月之後停止或者減少進貨；而本該熱賣的風衣、衛衣售罄率也很低，那我們需要思考問題出在哪裡，款式還是價格還是位置不起眼？從而做出下一步的銷售計劃。

數據圖表、數據報告均來自BDP個人版~

『柒』 新手如何做好數據分析

比如這次是收集各個省top5的在線旅遊網站，就可以根據在線和旅遊這兩個標准去判斷收集到的網站是否符合條件。 由於搜索的網站范圍比較廣，所以我主要的入口就是用網路搜索，用省名+在線旅遊或省名+旅遊網等關鍵詞先找出一部分網站，然後再根據這些網站的友情鏈接找到其他一些同類型的旅遊網站。然後還有就是通過一些導航網站找到一些旅遊網站，不過這些導航站的地方性旅遊網站不是很多。就這樣，每個省差不多收集到10個網站左右，當然每個省的情況都不一樣，有多也也少的。收集結束以後，差不多有300個網站左右。網站的篩選整理 由於是要找top5，所以網站找出來以後，需要對這些網站大致進行篩選。由於對旅遊網站不是很了解，所以主要還是依靠網站的用戶體驗和SEO相關數據來篩選的。而我主要是通過alexa排名、在線預訂、網站的建站年份、網站內容性質、網站服務項目、網站基本數據以及網站的盈利模式等幾個大的方面去考慮，最後每個省篩選下來，就剩5,6個了。網站的分析 數據篩選完以後，接著就是分析了。由於分析才是整個數據收集的核心，所以相多來說在這上面花的時間則比較多。網站用戶體驗方面可以通過是否有預訂旅遊、預訂酒店、預訂票務、自助游、跟團游、出境游等方面去分析的。SEO數據方面則通過Alexa排名、PageRank、中國網站排名、各大搜索引擎的收錄和反鏈等反面去分析。還有網站的一些基本信息、盈利模式、聯系方式、微博、在線客服等。分析的項目盡量全面，分析得越細，挖得越深，你的這份數據就越有價值。 當然數據收集完過程中，一份美觀清晰的表格不僅使我們可以清楚的看到這份數據的重點，方便查到所想要的數據，而我們在收集數據的過程中，也可以提高我們收集和分析數據的效率。 總之數據收集和分析是很枯燥的，不管是收集還是分析，海量的數據里，經常會讓人摸不著頭緒，數據越多，整理分析起來越麻煩，也越容易讓人煩燥，堅持不了的就會半途而廢。但是做好了，我們就可以得到一份重要而有用的數據，而通過這份數據，則可以在以後的相關工作中更加輕松，而且更加具有目的性和針對性的工作。 好啦!說了這么多，希望能對做數據收集和分析的朋友有所幫助。

『捌』 如何做好數據分析

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

『玖』 如何做數據分析

可以先學習使用一些數據分析工具，簡單的數據分析可以使用Excel，復雜的可以使用SPSS、SAS、MATLAB、SQL server等分析工具。
做好數據分析的前提是要收集有效的原始數據，必要時可運用一些統計方法進行數據的有效性判定和剔除，然後利用數據分析工具尋找規律，比如利用excel中的篩選、排序、相關分析、透視表以及圖表等工具來進行數據的分類，數據的變化趨勢研究以及各組數據間的相關性分析等。