衣数据分析怎么做

『壹』 数据分析如何做

首先要有数据。通过到处企业网站过去一个周期的数据进行处理。

1.查找异常流量，分析异常原因并及时调整

一般来说，流量以周为单位进行测量，并且有许多周期性分布。延长视角，一次查看数周的数据，以帮助发现问题。将一段时间内的数据与历史数据进行比较也可以帮助发现问题。除了上图中对异常流量的简单监视以外，还可以进一步细分流量。例如通过进一步分析，观察特定渠道或企业的流量状况以完成问题的跟踪和定位。始于某月中旬的流量下降主要发生在PC端，因此，问题的范围可以进一步缩小。

2.观察流程结构，分析其合理性并进行调整

流量结构通常可以分为渠道结构，业务结构和区域结构。通过查询一段时间内每种结构的比例，了解流量组成。在渠道中，PC所占比例较大，而应用所占比例不高。App对用户具有更大的粘度。因此，应分析导致应用程序流量不足的原因，并分析增加应用程序流量流量的方法。以下折线图可以跟踪每个通道的流量，并分析不合理的比例是短期出现还是长期的辅助问题分析。

3.跟踪流量，衡量活动或调整效果

流量跟踪通常用于监视流量，观察事件发生之前，之中和之后的变化，并评估事件的效果。一般而言，流量在活动期间将显着增加，但在活动之后将减少，这是成功的活动。如果事件期间的流量没有增加太多，或者事件之后流量显着下降，或者即使流量大大低于事件之前的正常流量，也不能说是成功的事件。

『贰』 如何做数据分析

从一些工具中查，分析。CDA数据分析师官网是专门学习数据分析师的，你可以去看看。

『叁』 请问怎样做好服装销售数据分析，可以提供些报表么

这三个指标好好看下~

售罄率

售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。（来自网络）

结合服装，一般服装的销售生命周期为3个月，如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60％，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定。三个月内，第一个月尺码、配色齐全，售罄率会为40～50％，第二个月约为20～25％，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10％。当第一个月的售罄率大大低于 40％时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。

以下图为例，因为是8、9的数据，我们不难发现，天气因素导致衬衫、连衣裙的售罄率比较低，在决策的时候可以考虑9月之后停止或者减少进货；而本该热卖的风衣、卫衣售罄率也很低，那我们需要思考问题出在哪里，款式还是价格还是位置不起眼？从而做出下一步的销售计划。

库销比

库存量与销售额的比率，是一个检测库存量是否合理的指标，如月库销比，年平均库销比等，计算方法：月库销比，月平均库存量/月销售额，比率高说明库存量过大，销售不畅，过低则可能是生产跟不上。（来自网络）

库销比的设置是否科学合理，一是决定了订单供货是否能够真正实现向订单生产延伸；二是企业是否能够真正做到适应市场、尊重市场，响应订单；三是在管理时库存企业能否真正做到满足市场、不积压、不断档。

越是畅销的商品，我们需要设置的库销比越小，这就能更好地加快商品的周转效率；越是滞销的商品，库销比就越大。我们日常可以通过销售和配货将库销比维持在一定水平，并且不允许出现库销比过高或过低。一旦库销比过高或过低则表明日常销售和配货工作没有做到位。也就是说不应该等到库销比反映出库存异常的时候才进行补救应对。

同样看图说话，卫衣和衬衫的库销比就是两个很典型的例子。

数据图表来自BDP个人版~

『肆』 数据分析怎么做有经验的请教下。

一个完整的数据分析流程：

• 业务建模。

• 经验分析。

• 数据准备。

• 数据处理。

• 数据分析与展现。

• 专业报告。

• 持续验证与跟踪。

1. 数据采集

了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。

2.数据存储

无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。

3.数据提取

数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。

4.数据挖掘

数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键

5.数据分析

数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义，如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。

6.数据展现

数据展现即数据可视化的部分，数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。

7.数据应用

数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。

『伍』 服装店货品分析怎么写 如何做好服装店销售数据分析

相信很多做商贸的老板会有这样困惑，我的哪些商品要做促销？我要在什么时候做促销？我要如何调整我的商品销售策略？做为活雷锋，我今天主要想以服装行业为例，围绕售罄率、库销比和坪效简单给大家做一分享，希望能有所帮助。对于商家而言，畅销的产品是不需促销的，只有滞销的产品才需要促销，而滞销产品可以通过售罄率来确定。

售罄率

售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。（来自网络）

结合服装，一般服装的销售生命周期为3个月，如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60％，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定。三个月内，第一个月尺码、配色齐全，售罄率会为40～50％，第二个月约为20～25％，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10％。当第一个月的售罄率大大低于 40％时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。

以下图为例，因为是8、9的数据，我们不难发现，天气因素导致衬衫、连衣裙的售罄率比较低，在决策的时候可以考虑9月之后停止或者减少进货；而本该热卖的风衣、卫衣售罄率也很低，那我们需要思考问题出在哪里，款式还是价格还是位置不起眼？从而做出下一步的销售计划。

数据图表都出自BDP个人版！

『陆』 服装营销数据分析员都做些什么日常工作呢

通过分析数据来优化目前的销售策略，提高销售业绩~

售罄率

售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。（来自网络）

结合服装，一般服装的销售生命周期为3个月，如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60％，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定。三个月内，第一个月尺码、配色齐全，售罄率会为40～50％，第二个月约为20～25％，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10％。当第一个月的售罄率大大低于 40％时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。

以下图为例，因为是8、9的数据，我们不难发现，天气因素导致衬衫、连衣裙的售罄率比较低，在决策的时候可以考虑9月之后停止或者减少进货；而本该热卖的风衣、卫衣售罄率也很低，那我们需要思考问题出在哪里，款式还是价格还是位置不起眼？从而做出下一步的销售计划。

数据图表、数据报告均来自BDP个人版~

『柒』 新手如何做好数据分析

比如这次是收集各个省top5的在线旅游网站，就可以根据在线和旅游这两个标准去判断收集到的网站是否符合条件。 由于搜索的网站范围比较广，所以我主要的入口就是用网络搜索，用省名+在线旅游或省名+旅游网等关键词先找出一部分网站，然后再根据这些网站的友情链接找到其他一些同类型的旅游网站。然后还有就是通过一些导航网站找到一些旅游网站，不过这些导航站的地方性旅游网站不是很多。就这样，每个省差不多收集到10个网站左右，当然每个省的情况都不一样，有多也也少的。收集结束以后，差不多有300个网站左右。网站的筛选整理 由于是要找top5，所以网站找出来以后，需要对这些网站大致进行筛选。由于对旅游网站不是很了解，所以主要还是依靠网站的用户体验和SEO相关数据来筛选的。而我主要是通过alexa排名、在线预订、网站的建站年份、网站内容性质、网站服务项目、网站基本数据以及网站的盈利模式等几个大的方面去考虑，最后每个省筛选下来，就剩5,6个了。网站的分析 数据筛选完以后，接着就是分析了。由于分析才是整个数据收集的核心，所以相多来说在这上面花的时间则比较多。网站用户体验方面可以通过是否有预订旅游、预订酒店、预订票务、自助游、跟团游、出境游等方面去分析的。SEO数据方面则通过Alexa排名、PageRank、中国网站排名、各大搜索引擎的收录和反链等反面去分析。还有网站的一些基本信息、盈利模式、联系方式、微博、在线客服等。分析的项目尽量全面，分析得越细，挖得越深，你的这份数据就越有价值。 当然数据收集完过程中，一份美观清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点，方便查到所想要的数据，而我们在收集数据的过程中，也可以提高我们收集和分析数据的效率。 总之数据收集和分析是很枯燥的，不管是收集还是分析，海量的数据里，经常会让人摸不着头绪，数据越多，整理分析起来越麻烦，也越容易让人烦燥，坚持不了的就会半途而废。但是做好了，我们就可以得到一份重要而有用的数据，而通过这份数据，则可以在以后的相关工作中更加轻松，而且更加具有目的性和针对性的工作。 好啦!说了这么多，希望能对做数据收集和分析的朋友有所帮助。

『捌』 如何做好数据分析

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

『玖』 如何做数据分析

可以先学习使用一些数据分析工具，简单的数据分析可以使用Excel，复杂的可以使用SPSS、SAS、MATLAB、SQL server等分析工具。
做好数据分析的前提是要收集有效的原始数据，必要时可运用一些统计方法进行数据的有效性判定和剔除，然后利用数据分析工具寻找规律，比如利用excel中的筛选、排序、相关分析、透视表以及图表等工具来进行数据的分类，数据的变化趋势研究以及各组数据间的相关性分析等。