如何销售数据分析，销售数据分析怎么做
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1，销售数据分析怎么做
最好的就是进行SOWT分析，了解企业的优劣，竞争的优劣，以便策划最好选择最佳的实行计划或方式。再配合销售数据进行深层分析，了解潜在机会或威胁。对于机会，适时进行策略性把握；对于威胁，做好避免或最低化的措施。销售数据分析简单的说就是扩销增利，降耗节费。 1销售数据分析的目的 2销售数据分析服务对象 3销售数据分析的内容2，如何做销售数据分析
1、按周、月、季度、年的分类销售数据汇总；2、月、年销售汇总数据的同比、环比分析，了解变化情况；3、计划完成情况，及未完成原因分析；4、时间序列预测未来的销售额、需求；5、客户分类管理；6、消费者消费习惯、购物模式等等最好的就是进行sowt分析，了解企业的优劣，竞争的优劣，以便策划最好选择最佳的实行计划或方式。再配合销售数据进行深层分析，了解潜在机会或威胁。对于机会，适时进行策略性把握；对于威胁，做好避免或最低化的措施。3，销售数据分析方法
4. DM数据分析1.促销弹性：单品业绩成长指标，可用于分析品项选择2.毛利增减额：单品毛利成长指标，原因（售价不当、进价不低、业绩不足） 3.业绩、毛利达成率：可用于分析预估准确度、促销效果4.促销占比：可用于分析促销强度及占比合理性建议你参考《企业统计》这本书，思路是这样的：1）以时间为序列，进行回归分析，这样能知道季度对销售有没有影响；2）计算季度误差，作用是越来预测新的一年各个季度的销量情况；3）利用销售的指标体系去看效率情况4）将销售数据与其它维度结合，诸如价格因素，目的是发现内在的关系，并用模型表示出来，做预测。希望对你有启发，好运！以上回答你满意么？4，如何分析销售数据
1. 懂业务、行业知识，这是做分析的基础，能够很好的切入到问题中，理解需求，对进销存等数据情况有一定的见解2. 分析方法，如回归、时间序列、聚类、决策时等，知道从哪入手后，选择合适的方法达到怎样的效果，得出比较好的结论3. 工具，如SPSS、SAS等，使用工具能够帮你处理数据，展现结果，分析出你想要的4. 总之，数据分析就是要多实践按月统计前两年的数据，然后做成图表形式（这个在excel里面就能完成，你应该会吧？），对比前两年的发展走势有什么不同和相似之处，大概就能判断该商品在一年中的销售表现了，在这当中，你必须排除一些偶然因素，也就是要注重销量的产生，是团购，批发或者是零售产生的？特别是团购和批发，还需要看客户的稳定性，如果该购买不稳定还是需要排除这些数据再来分析。如果能统计到每月的进货数量就更好了，这样你就能判断销量不好的原因是不是因为没有及时补货引起的，如果是的话就需要调整自己的补货周期。
5，销售数据分析
可分以下几个步骤建表：1、设7个工作表，1～6为每月销售统计表，最后1个为汇总统计和销售排序表（右键点击sheet1插入工作表直至出现sheet7），并且将sheet1到sheet6重命名为相应的“1-6月销售”（右键点击相应的sheet1～6选重命名并输入相应月份即可）。2、第1个工作表为第1个月的销售数据统计表，第2个工作表为第2个月的数据，如此类推，第6个工作表为第6个月数据，3、在第1个月工作表中建立该月销售数据统计表，表中第一行从左向右，即A1到E1分别设为客户名、出货时间、品牌、规格、数量；表中第二行左边第一列，即A2开始，从上向下设为“客户1”，第2列即B2开始从上向下设为：1～30日（该月最后一日），每日一行；第3列即C2开始从上到下填入相应销售品牌名，第4列即D2开始按日填入相应规格，第5列即E2开始按日入相应数量，直至该客户该月所有销售分类数据填写完毕。4、开始统计，从上到下选定该月所有销售数量，点击∑合计该月该客户销售总数，并将该单元右移一列，如F32，然后。5、选定上述做作的所有分类单元格，点住选定框右下角下拉复制粘贴在下一客户的表格；如此类推，粘贴完所有客户该月销售表。6、复制整个工作表，粘贴到第二个工作表作为下一月的销售统计表，并输入该月的销售数据，直至建完6个月的表格并输入相应数据。至此，完成你的第一个问题——各客户每月销售数量。7、完成上述步骤后，进入第7个工作表，将上面工作表中第一列客户名列复制粘贴在本表的第一列，然后复制第一个月工作表的每个客户的月合计销售数量到本表的第二列（即复制第F列粘贴到本表的B列即可），如此类推直至填完各个客户6个月的月合计销售数量，然后横向求和得出各个客户总销售数据。8、选定第7个工作表中所有单元格，然后进入上面“数据”栏点击“排序”，即可登出客户总销售名次排序了。第一种方法：插入一列，名为 “月份”，然后自己填写相应的月份，接着数据透视不就出来了嘛！第二种方法：导出数据的时候分每个月的，插入一列，名为 “月份”，然后自己填写相应的月份，每个月份的数据都如此操作，最后合成一张表，接着数据透视不就出来了嘛！FineBI的多维数据引擎以FineBI的多维数据库为核心，囊括ETL功能，旨在对原始数据进行抽取，转换和加载，支撑FineBI的在线分析，是FineBI的灵魂。多维数据库采用动态生成的位图索引技术处理字符串等类型，NIO内存映射文件技术快速读取处理数字类型，并支持离线使用的cube数据存储，支持cube数据定时全量以及增量更新。建议你参考《企业统计》这本书，思路是这样的：1）以时间为序列，进行回归分析，这样能知道季度对销售有没有影响；2）计算季度误差，作用是越来预测新的一年各个季度的销量情况；3）利用销售的指标体系去看效率情况4）将销售数据与其它维度结合，诸如价格因素，目的是发现内在的关系，并用模型表示出来，做预测。希望对你有启发，好运！以上回答你满意么？
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