采购数据分析8PPT课件
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数据分析PPT课件
描述性分析是对数据进行基础处 理，包括数据清洗、整理、分类 和汇总等，以揭示数据中的基本
特征和规律。
描述性分析主要通过统计指标， 如均值、中位数、众数、方差等， 来描述数据的集中趋势和离散趋
势。
描述性分析还可以通过绘制图表， 如柱状图、折线图、饼图等，直 观地展示数据的分布特征和变化
趋势。
推断性分析
感谢您的观看
数据科学将成为一门独立的学科
随着数据的重要性日益凸显，数据科学将逐渐成为一门独立的学科， 拥有自己的知识体系和人才培养体系。
数据共享和开放将成为趋势
随着数据的重要性和价值被越来越多的人所认识，数据共享和开放将 成为一种趋势，推动数据创新和产业发展。
提高数据分析能力的建议
加强学习和培训
通过参加培训课程、阅读专业书籍和文 章等方式，不断学习和掌握新的数据分
是指基于数据和分析结果进行决策的方法， 它强调数据在决策中的重要性，帮助企业和 组织更好地理解业务、市场和客户。
数据科学家
是指专门从事数据分析工作的人员，他们 具备统计学、编程和商业知识，能够运用 数据分析工具和算法解决实际问题。
数据分析的流程
数据收集
是指通过各种方式获取数据的过程，包括 调查、观察、实验等。
数据分析ppt课件
目 录
• 数据分析概述 • 数据来源与收集 • 数据预处理与探索 • 数据分析方法与技术 • 数据分析应用案例 • 数据分析的挑战与未来发展
01 数据分析概述
数据分析的定义
数据分析
是指通过统计方法和分析工具对大量 数据进行分析，从而提取出有价值的 信息和洞见的过程。
数据驱动决策
Tableau
Tableau是一款可视化数据分析工具， 它能够帮助用户快速创建各种图表和报 表，直观地展示数据和分析结果。
采购数据分析报告ppt模板共41页
1、不要轻言放弃，否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
采购数据分ห้องสมุดไป่ตู้报告ppt模板 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
采购数据分ห้องสมุดไป่ตู้报告ppt模板 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
数据分析(培训完整)ppt课件
收入
销售
支出
财务
购买
数据
绩效
交通
…
… 医疗
……
……
7
完整版PPT课件
什么是数据分析？
8
完整版PPT课件
故事……….
+
啤 酒 尿不湿
9
完整版PPT课件
完整版PPT课件
10
完整版PPT课件
11
什么是数据分析？
统计分析方法 实际业务方法
数据
决策/判断/行动
完整版PPT课件
12
数据分析的目的？
完整版PPT课件
24
比例、比率
比例: 各部分/总体。 比率: 不同类别数值的对比。
完整版PPT课件
25
同比、环比ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
同比: 与历史时期进行对比。 环比: 与前一个统计期比较。
完整版PPT课件
26
频数、频率
频数: 个别数据重复出现的次数。 频率: 每组类别次数/总次数。
完整版PPT课件
27
目录
什么是数据分析 数据分析的步骤 数据分析的指标 数据分析的方法
完整版PPT课件
28
数据分析方法-对比分析法
完整版PPT课件
29
数据分析方法-平均分析法
完整版PPT课件
30
数据分析方法-漏斗图分析法
完整版PPT课件
31
数据分析方法-交叉分析法
完整版PPT课件
32
看图方法
1 2015年销售额走势图
3
5
销
售
额
4
走势线
2 日期
33
完整版PPT课件
看图方法
超市商品采购的数据分析
• 为该超市建立一个能够提高市场竞争能力的数 据仓库，首先需要进行数据仓库的规划分析。 这就涉及到对数据仓库的需求分析、模型构建 两个过程。
1
第8章数据仓库开发实例
8.1.1 超市销售数据仓库的需求分析
• 1超市营销售策略分析
• 超市最高层管理所关注的是如何通过商品的采购、储 存与销售，最大限度地获取利润。需要通过加强对每 种商品的管理，减低商品的采购成本和管理费用，吸 引尽可能多的客户。其中最重要的是关于商品促销的 管理决策。需要依靠合适的促销活动，应用适当的促 销策略针对合适的客户，以增加超市的销售利润，是 超市数据仓库建设的基本需求。
• 采用了星型模型，没有采用雪花模型。因为雪花模型 通过对维表的分类细化描述，对于主题的分类详细查 询具有良好的响应能力。但是雪花模型的构造在本质 上是一种数据模型的规范化处理，会给数据仓库操作 带来不同表的连接困难 。但是在对维度表进行维护时， 可能需要对大量重复值进行修改。
• 星型模型通过对维表的冗余应用，以牺牲维表空间来 换取数据仓库的高性能与易使用的优势。
4
第8章数据仓库开发实例
8.1.1 超市销售数据仓库的需求分析
• 4超市客户关系分析
• 用80：20理论分析，占企业客户群20%左右的客户购 买金额往往占据了企业销售金额的80%。对客户群体 的划分有利于企业了解企业的主要客户群体状况、主 要客户群对企业销售服务的需求状况、不同客户群为 企业所带来的利润状况。
19
第8章数据仓库开发实例
8.1.4 超市数据仓库维表模型设计
• 4.促销维 • 在促销维度中为促销出现的每种组合都建立一行记录是很有
意义的。在一年的销售活动中，可能出现1000个广告，5000 次临时降价和1000次柜台展销，但可能只有10000个组合促 销能影响任何特定的商品。例如，在某给定维度中，大多数 门市都会同时运作所有促销售手段，而只有少数几个门市不 进行柜台展销。在这种情况下，就需要两个单独的促销记录 行，一个用于通常的降价并外加广告与柜台展销，而另一个 用于降价并外加单纯的广告。 • 超市的促销维度可以包含促销名称、减价类型、促销媒体类 型、广告类型和优惠券类型等。超市的主要促销方式是降价、 广告、柜台展销与优惠券。如果将这些因素分别建立促销维 度，就可以记录分析这些促销方法非常相似的信息，使用户 更加容易理解促销方案的作用。但是将所有的促销因素合并 在一个维表中，则能够方便用户的浏览，能够弄清各种不同 的价格降低、广告、展销与优惠券是如何在一起共同发挥促 销作用的。
1
第8章数据仓库开发实例
8.1.1 超市销售数据仓库的需求分析
• 1超市营销售策略分析
• 超市最高层管理所关注的是如何通过商品的采购、储 存与销售，最大限度地获取利润。需要通过加强对每 种商品的管理，减低商品的采购成本和管理费用，吸 引尽可能多的客户。其中最重要的是关于商品促销的 管理决策。需要依靠合适的促销活动，应用适当的促 销策略针对合适的客户，以增加超市的销售利润，是 超市数据仓库建设的基本需求。
• 采用了星型模型，没有采用雪花模型。因为雪花模型 通过对维表的分类细化描述，对于主题的分类详细查 询具有良好的响应能力。但是雪花模型的构造在本质 上是一种数据模型的规范化处理，会给数据仓库操作 带来不同表的连接困难 。但是在对维度表进行维护时， 可能需要对大量重复值进行修改。
• 星型模型通过对维表的冗余应用，以牺牲维表空间来 换取数据仓库的高性能与易使用的优势。
4
第8章数据仓库开发实例
8.1.1 超市销售数据仓库的需求分析
• 4超市客户关系分析
• 用80：20理论分析，占企业客户群20%左右的客户购 买金额往往占据了企业销售金额的80%。对客户群体 的划分有利于企业了解企业的主要客户群体状况、主 要客户群对企业销售服务的需求状况、不同客户群为 企业所带来的利润状况。
19
第8章数据仓库开发实例
8.1.4 超市数据仓库维表模型设计
• 4.促销维 • 在促销维度中为促销出现的每种组合都建立一行记录是很有
意义的。在一年的销售活动中，可能出现1000个广告，5000 次临时降价和1000次柜台展销，但可能只有10000个组合促 销能影响任何特定的商品。例如，在某给定维度中，大多数 门市都会同时运作所有促销售手段，而只有少数几个门市不 进行柜台展销。在这种情况下，就需要两个单独的促销记录 行，一个用于通常的降价并外加广告与柜台展销，而另一个 用于降价并外加单纯的广告。 • 超市的促销维度可以包含促销名称、减价类型、促销媒体类 型、广告类型和优惠券类型等。超市的主要促销方式是降价、 广告、柜台展销与优惠券。如果将这些因素分别建立促销维 度，就可以记录分析这些促销方法非常相似的信息，使用户 更加容易理解促销方案的作用。但是将所有的促销因素合并 在一个维表中，则能够方便用户的浏览，能够弄清各种不同 的价格降低、广告、展销与优惠券是如何在一起共同发挥促 销作用的。
《数据分析》课件
关系型数据库、非关系型数据库等。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据，释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础，它通过统计方法对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征，如均值、中位数、众数、方差等统计量，以及数据的分布情况，如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述，可以初步了解数据的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累，通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展，数据科学教育将更加受到重视，培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合，如计算机科学、统计学、经济学等，以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具，提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据，释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础，它通过统计方法对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征，如均值、中位数、众数、方差等统计量，以及数据的分布情况，如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述，可以初步了解数据的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累，通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展，数据科学教育将更加受到重视，培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合，如计算机科学、统计学、经济学等，以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具，提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
采购数据分析PPT课件
授课：XXX
11
每日销量数据报告(DSR)
来客数
客单价
销售额
平均单价
平均数量
3.5~4.0
3~4
授课：XXX
12
每日销量数据报告(DSR)
客单价内涵分析
平均单价
平均数量
客单价
通过“动线布局”； “磁铁效应”；“排
面布局”；“购物篮”等，来提高顾客购 买商品平均数量来达到提升客单价的目的， 既可以有比较明显的效果又可以节省费用
178
74 5L
桶
331.00 20,501 A
154
62 250ml×12 箱
322.00 17,710 B
179
55 250ml×12 提
207.00 16,782 B
161
81 5L
桶
91.00 15,885 B
18
178 900g
听
230.00 15,410 B
-1
67 5L
桶
249.00 15,388 B
5)销售;毛利的数据分析功能
6)商品的汰换率控制功能
7)新店选品功能
8)预算制定的数据来源
授课：XXX
16
周库存预警报告(WSR)功能介绍
■ DC库存预警 ■ 门店库存预警 ■ 采购库存周转、库存控制
授课：XXX
17
商品的敏感度与促销策略
HR；R；NR 定义
-HR：高清晰度；高敏感度 商品数占比5%；销售额占25%
淇花大豆油 金龙鱼调和油 蒙牛特仑苏牛奶 蒙牛纯鲜牛奶 淇花食用调和油 蒙牛特仑苏OMP牛奶 伊利金典纯牛奶 淇花花生调和油 圣元优博3段奶粉 口福清香调和油 口福大豆油 鲁花一级花生油 圣元优聪3段奶粉 卫群食用碘盐 口福花生芝麻调和油 新家园烤馍锅巴 圣元优博1段奶粉 圣元优博2段奶粉 淇花一级花生油
数据流程分析ppt课件
13
5.6 数据流程分析
7. 数据流程图的绘制步骤 （1）确定系统的输入和输出 即确定系统的边界。在系统分析初期，系统的功能需求等还不很明确，为了防 止遗漏，先将范围定得大一些, ，把可能有的内容全部都包括进去。依据“系统从 外界接受什么数据”、“系统向外界送出什么数据”等画出数据流程图的外围。 （2）由外向里画系统的顶层数据流程图 系统边界确定后，越过边界的数据流就是系统的输入或输出，将输入与输出用 数据处理符号连接起来,并加上输入数据来源和输出数据去向，就形成了顶层图。 （3）自顶向下逐层分解，绘出分层数据流程图 一般将层号从0开始编号，采用自顶向下，由外向内的原则。画0层数据流程图 时，分解顶层流程图的系统为若干子系统，决定每个子系统间的数据接口和活动关 系，并用数据流将这
1
5.6 数据流程分析
• 在上述各种单据、报表、账册的典型样品上注明各项数据 的类型（数字、字符）、长度、取值范围（指最大值和最小 值）。 2. 数据的来源 物流信息系统所涉及的数据可从以下途径调查得到：
2
5.6 数据流程分析
3
5.6 数据流程分析
5.6.2 数据流程分析的内容
1. 围绕系统目标进行分析 • 业务处理角度。分析正常信息处理中，需要哪些信息，哪些信息冗
某电脑配件公司的数据流程分析56数据流程分析19供应商第一层数据流程图向供应商发的订货单p1销售p2配件库存p3会计应付款通知付款订货单订货单56数据流程分析20配件库存p13确定顾客订货p15产生暂存订货单p11编辑订货单d3配件d1顾客d2p12登记新顾客丌合格订单合格订货单新顾客暂存订货单d4丌满足的订货p14开发货订货单配件库存d3p16对照暂存订货单发货单p17检索库存询问库存库存状态p18编制销存记录销售历史d5应收款d10销售模块对应的第二层数据流程图56数据流程分析21数据流程图可通过基本符号直观地表示系统的数据流劢数据处理数据存储等过程但它丌能表达每个数据和数据处理的具体详细的含义这些信息需要用数据字典和数据处理逻辑说明来描述
5.6 数据流程分析
7. 数据流程图的绘制步骤 （1）确定系统的输入和输出 即确定系统的边界。在系统分析初期，系统的功能需求等还不很明确，为了防 止遗漏，先将范围定得大一些, ，把可能有的内容全部都包括进去。依据“系统从 外界接受什么数据”、“系统向外界送出什么数据”等画出数据流程图的外围。 （2）由外向里画系统的顶层数据流程图 系统边界确定后，越过边界的数据流就是系统的输入或输出，将输入与输出用 数据处理符号连接起来,并加上输入数据来源和输出数据去向，就形成了顶层图。 （3）自顶向下逐层分解，绘出分层数据流程图 一般将层号从0开始编号，采用自顶向下，由外向内的原则。画0层数据流程图 时，分解顶层流程图的系统为若干子系统，决定每个子系统间的数据接口和活动关 系，并用数据流将这
1
5.6 数据流程分析
• 在上述各种单据、报表、账册的典型样品上注明各项数据 的类型（数字、字符）、长度、取值范围（指最大值和最小 值）。 2. 数据的来源 物流信息系统所涉及的数据可从以下途径调查得到：
2
5.6 数据流程分析
3
5.6 数据流程分析
5.6.2 数据流程分析的内容
1. 围绕系统目标进行分析 • 业务处理角度。分析正常信息处理中，需要哪些信息，哪些信息冗
某电脑配件公司的数据流程分析56数据流程分析19供应商第一层数据流程图向供应商发的订货单p1销售p2配件库存p3会计应付款通知付款订货单订货单56数据流程分析20配件库存p13确定顾客订货p15产生暂存订货单p11编辑订货单d3配件d1顾客d2p12登记新顾客丌合格订单合格订货单新顾客暂存订货单d4丌满足的订货p14开发货订货单配件库存d3p16对照暂存订货单发货单p17检索库存询问库存库存状态p18编制销存记录销售历史d5应收款d10销售模块对应的第二层数据流程图56数据流程分析21数据流程图可通过基本符号直观地表示系统的数据流劢数据处理数据存储等过程但它丌能表达每个数据和数据处理的具体详细的含义这些信息需要用数据字典和数据处理逻辑说明来描述
数据分析ppt课件
包括但不限于市场调查、 用户行为数据、销售数据 、社交媒体数据等。
分析方法
包括描写性分析、猜测性 分析和规范性分析等。
数据分析的重要性
帮助企业了解市场和 用户需求，优化产品 和服务。
发现市场和行业趋势 ，抢占先机。
提高企业的决策效率 和准确性，下落风险 。
数据分析的步骤
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、特殊值处理、数据转 换等。
公司数据库、CRM系统、销 售记录等。
外部数据
市场调研、公共数据、第三方 数据提供商。
实时数据
社交媒体、在线平台、物联网 装备。
用户生成内容
调查问卷、在线评判、社交媒 体反馈。
数据整理的方法
数据挑选
数据分类
数据排序
数据转换
根据需求挑选有效数据 。
将数据进行归类，便于 分析。
依照一定顺序排列数据 。
数据分析
运用统计分析、机器学习等方 法对数据进行分析，发掘其内 在规律和价值。
数据收集
根据分析目的和范围收集相关 数据。
数据探索
对数据进行初步的分析和探索 ，了解数据的散布和特征。
结果显现
将分析结果以图表、报告等情 势显现出来，便于理解和应用 。
02
数据收集与整理
数据来源
01
02
03
04
内部数据
数据分析ppt课件
汇报人：
202X-12-30
• 数据分析概述 • 数据收集与整理 • 数据分析方法 • 数据解读与报告 • 数据分析案例 • 数据分析的未来发展
01
数据分析概述
数据分析的定义
01
02
03
数据分析
是指通过统计方法和分析 工具对大量数据进行分析 ，发掘其内在规律和价值 的进程。
分析方法
包括描写性分析、猜测性 分析和规范性分析等。
数据分析的重要性
帮助企业了解市场和 用户需求，优化产品 和服务。
发现市场和行业趋势 ，抢占先机。
提高企业的决策效率 和准确性，下落风险 。
数据分析的步骤
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、特殊值处理、数据转 换等。
公司数据库、CRM系统、销 售记录等。
外部数据
市场调研、公共数据、第三方 数据提供商。
实时数据
社交媒体、在线平台、物联网 装备。
用户生成内容
调查问卷、在线评判、社交媒 体反馈。
数据整理的方法
数据挑选
数据分类
数据排序
数据转换
根据需求挑选有效数据 。
将数据进行归类，便于 分析。
依照一定顺序排列数据 。
数据分析
运用统计分析、机器学习等方 法对数据进行分析，发掘其内 在规律和价值。
数据收集
根据分析目的和范围收集相关 数据。
数据探索
对数据进行初步的分析和探索 ，了解数据的散布和特征。
结果显现
将分析结果以图表、报告等情 势显现出来，便于理解和应用 。
02
数据收集与整理
数据来源
01
02
03
04
内部数据
数据分析ppt课件
汇报人：
202X-12-30
• 数据分析概述 • 数据收集与整理 • 数据分析方法 • 数据解读与报告 • 数据分析案例 • 数据分析的未来发展
01
数据分析概述
数据分析的定义
01
02
03
数据分析
是指通过统计方法和分析 工具对大量数据进行分析 ，发掘其内在规律和价值 的进程。
商品采购的数据分析课件(共 49张PPT)
800,895.34
100.00
148823.26
18.58
好家乡商品中心日杂区
从促销占比看促销效率
大类名称 休闲食品 粮油调料 烟酒饮料 洗化用品 …… 饰物
销售额 1,831,879.26 1,379,982.14 2,986,723.60 2,877,558.26 899,467.65
好家乡商品中心日杂区
二）IT在超市中的功能 如果我们仅仅需要直接数据，也许简单的POS系统就能完成 既然我们说是IT，那么就不应该是只能看到简单的数字堆积，我们 需要的是能把这些数据进行有机的组合，进行分析，得出我们有用 的信息 分析的基础是数据的针对性、及时性、准确性 进货量、进价、销售量、售价都是变量，所以采购为了对市场作出 快速反应，数据分析工作是阶段性、持续性的
食品安全
好家乡商品中心日杂区
行业内部环境分析
对供应商 厂商综合评分标准； 理想的供货条款； 一贯支持的力度和服务质量； 评估供货商对社会和对企业的贡献度； 达不到评分标准的供应商必须被汰换。
好家乡商品中心日杂区
客户态势分析
了解顾客消费心理，调整改变消费结构； 研究产品流行趋势，引导产品发展方向； 对顾客反感的反思； 对顾客敏感的深思。
商品采购的数据分析
好家乡商品中心日杂区 2006.3.9
好家乡商品中心日杂区
苏小军
数据分析的基本思路和原则
量化分析业绩状况 规范商品部预算管理制度 加强对商品部工作的考核管理 用科学的方法提高经营管理水平 整体提升商品部工作效率和专业水准 数据与信息是有区别的，数据是客观事物的量 化记录，对管理而言，是管理对象变化的量的 记录 信息是对数据的解释，表明了数据的因果关系
《数据分析讲义》课件
介绍深度神经网络的基本原理和常用模型，如 卷积神经网络和循环神经网络。
应用案例
探讨机器学习和深度学习在图像识别、自然语 言处理等领域的应用。
数据挖掘和大数据处理技术
数据挖掘过程
了解数据挖掘的步骤和方法，包 括数据预处理、特征选择和模型 构建。
大数据技术
介绍大数据处理的技术和工具， 如Hadoop和Spark。
数据可视化
探索数据可视化在大数据分析中 的重要性和应用。
数据安全与隐私保护方法
数据安全
学习数据保护、访问控制和加密等安全技术。
隐私保护
了解隐私保护的方法和工具，如数据脱敏和差分隐私。
合规性
遵守法律法规和行业规范，保护用户数据的合法权益。
《数据分析讲义》PPT课 件
数据分析讲义PPT课件大纲：
数据分析基础
基础概念
了解数据分析的定义、目的和核 心原理。
数据类型
掌握不同类型的数据，如数值、 分类、时间序列等。
数据采集
学习数据收集的各种方法，如调 查问卷、传感器、Web爬虫等。
数据清理和预处理
数据清洗
探索和解决数据中的缺失值、异常值和冗余信 息。
3
探索性分析
发现数据之间的关联、趋势和异常。
数据分析方法和模型选择
常用方法
介绍常用的统计学和机器学习方 法，如线性回归、决策树、随机 森林等。
模型选择
探讨如何选择最适合数据的模型 和算法。
过拟合和欠拟合
理解模型训练过程中的过拟合和 欠拟合问题。
统计学基础和常用统计分析方法
1
统计学概念
Hale Waihona Puke 掌握统计学的基本概念，如概率、假设
描述统计分析
应用案例
探讨机器学习和深度学习在图像识别、自然语 言处理等领域的应用。
数据挖掘和大数据处理技术
数据挖掘过程
了解数据挖掘的步骤和方法，包 括数据预处理、特征选择和模型 构建。
大数据技术
介绍大数据处理的技术和工具， 如Hadoop和Spark。
数据可视化
探索数据可视化在大数据分析中 的重要性和应用。
数据安全与隐私保护方法
数据安全
学习数据保护、访问控制和加密等安全技术。
隐私保护
了解隐私保护的方法和工具，如数据脱敏和差分隐私。
合规性
遵守法律法规和行业规范，保护用户数据的合法权益。
《数据分析讲义》PPT课 件
数据分析讲义PPT课件大纲：
数据分析基础
基础概念
了解数据分析的定义、目的和核 心原理。
数据类型
掌握不同类型的数据，如数值、 分类、时间序列等。
数据采集
学习数据收集的各种方法，如调 查问卷、传感器、Web爬虫等。
数据清理和预处理
数据清洗
探索和解决数据中的缺失值、异常值和冗余信 息。
3
探索性分析
发现数据之间的关联、趋势和异常。
数据分析方法和模型选择
常用方法
介绍常用的统计学和机器学习方 法，如线性回归、决策树、随机 森林等。
模型选择
探讨如何选择最适合数据的模型 和算法。
过拟合和欠拟合
理解模型训练过程中的过拟合和 欠拟合问题。
统计学基础和常用统计分析方法
1
统计学概念
Hale Waihona Puke 掌握统计学的基本概念，如概率、假设
描述统计分析
数据分析-第一章-PPT课件
均值 方差
1 n x xi n i 1
1 n 2 S (x x ) i n 1i 1
2
标准差
变异系数
S S
2
S CV100 (%) x
偏度与峰度
偏度与峰度是刻画数据的偏态、尾重程度的度量。它们 与数据的矩有关。数据的矩分为原点矩与中心矩。 k阶原点矩
k E ( x ) 总体中心矩（k阶） k
总G2 4 3
总体数字特征和样本数字特征
根据统计学的结果，样本数字特征是相应的 总体数字特征的矩估计。当总体数字特征存在时 ，相应的样本数字特征是总体数字特征的相合估 计，从而当n较大时，有
1 n k vk xi n i 1
1 k u n ( x x ) k i n i 1
K阶中心矩
s
偏度与峰度
偏度
2 n n u n 3 3 g ( x x ) 1 i 3 3 ( n 1 )( n 2 ) s ( n 1 )( n 2 ) s i 1
2 x 73 . 660 S 15 . 524 S 3 . 940
CV 5 . 349 g 0 . 061 g 0 . 034 1 2
偏度、峰度的绝对值皆较小，可以认为数据是来 自正态总体的样本.
例3
某厂的某种悬式绝缘子机 电破坏负荷试验数据（单 位：吨）分组表示如表， 计算这批分组数据的均值 、方差、标准差、变异系 数、偏度、峰度。 组段 5.5～6.0 6.0～6.5 6.5～7.0 7.0～7.5 7.5～8.0 8.0～8.5 8.5～9.0 9.0～9.5 组中值 5.75 6.25 6.75 7.25 7.75 8.25 8.75 9.25 组频数 4 3 15 42 49 78 50 31
《采购数据分析》课件
供应商管理
通过对供应商的交货准时率、质 量合格率等数据的分析，优化供 应商选择和评价。
采购策略制定
基于历史采购数据和市场行情的 分析，制定更加合理的采购策略 和计划。
库存管理
通过对库存周转率、缺货率等数 据的分析，优化库存结构和降低 库存成本。
02
采购数据分析基础
数据类型与来源
数据类型
结构化数据、非结构化数据、时序数据等。
实时化
加强数据采集和传输，实现实时数据分析，及时反馈 采购情况。
定制化
根据不同行业和企业的需求，提供定制化的采购数据 分析服务。
感谢您的观看
THANKS
采购调整
根据市场变化和供应商动态，及时调整采购计划和策略 ，确保采购活动的灵活性和有效性。
07
总结与展望
采购数据分析的挑战与机遇
挑战
数据来源多样，数据质量参差不齐， 数据分析技术有待提高。
机遇
通过数据分析优化采购流程，降低采 购成本，提高采购效率。
未来发展趋势与展望
智能化
利用人工智能和机器学习技术进行自动化分析，提高 分析效率和准确性。
异常值检测与处理
识别并处理异常值，如离群点、错误数据等。
数据类型转换
将数据转换为统一的数据类型，便于后续分析。
数据标准化
将数据缩放到统一的标准，如归一化、标准化等。
数据存储与组织
关系型数据库
使用关系型数据库（如MySQL、Oracle等 ）存储采购数据。
数据仓库
构建数据仓库对采购数据进行集中存储和管 理。
市场趋势分析
通过数据可视化分析市场趋实践
供应商选择与评价
供应商选择
基于数据分析，筛选出符合采购需求的供应商，确保供 应商的资质、信誉和产品质量符合要求。
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年销售趋势图
年销售趋势图 30,000 25,000 20,000 15,000 10,000 5,000
0 jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec
周销售趋势图
周销售趋势图
25.0% 20.0% 15.0% 10.0%
18.8%
10.4%
11.5%
D比A增加了36%
最大销量周报表样
商品编码
商品名称
淇花大豆油 金龙鱼调和油 蒙牛特仑苏牛奶 蒙牛纯鲜牛奶 淇花食用调和油 蒙牛特仑苏OMP牛奶 伊利金典纯牛奶 淇花花生调和油 圣元优博3段奶粉 口福清香调和油 口福大豆油 鲁花一级花生油 圣元优聪3段奶粉 卫群食用碘盐 口福花生芝麻调和油 新家园烤馍锅巴 圣元优博1段奶粉 圣元优博2段奶粉 淇花一级花生油
采购数据分析
商品的生命周期与盈利规律
Mu%（毛利率%）
等长销售周期
目录
1 预算;货架配置的原理与操作 2 商品结构A、B、C分析 3 日常数据报表需求 4 价格空间理论 (商品深度、宽度管理) 5 通过科学陈列提升库存效率 6 自动订单的原理与操作
1 预算;货架配置的原理与操作
11.5%
12.5%
14.6%
20.8%
5.0%
0.0% sun mon tue wed thu fri sat
销售占比
销售占比 13% 12%
11% 16%
副食
48%
生鲜
百货
家电
纺织
2
商品结构A、B、C分析
商品结构A、B、C分析
销量大
销售额 50%
销量小
40% 10%
单品数 10% 30%
60%
销售数量
销售净 额
AB C
库存数量
零售单价
最小规格
单 位
591.00 377.00 474.00 669.00 297.00 331.00 322.00 207.00 91.00 230.00 249.00 114.00 328.00 12,592.00 175.00 8,826.00 51.00 53.00 82.00
根据商品的敏感度来确定商品的竞争价格定位。 过度的价格竞争会极大的影响商品的销售毛利， 而无视竞争价格的存在将直接影响商品的销售额 以及门店的价格形象
商品的陈列很好 商品的品种齐全 服务好 店面宽敞 是一间值得我信任的公司 收银效率很高 价格合理 生鲜食品、熟食质量好 很容易找到我需要的商品 促销吸引人 清洁卫生 便利/离我家很近 提供交通工具接送顾客 提供送货上门服务 营业时间较长 退换商品方便 提供餐饮休息配套服务 商品质量好
178 900g
听
67 5L
桶
61.8 5L
桶
119.8 5L
桶
38.8 400g
袋
1 500g
袋
68.9 5L
桶
1.5 75g
袋
188 900g
听
178 900g
听
106 5L
桶
最大销量周报表功能介绍
1)商品结构分析功能 2)缺断货的数据分析和补货功能 3)促销选品;促销销售分析;促销效果考核 4)库存控制功能(大仓和门店库存预警) 5)销售;毛利的数据分析功能 6)商品的汰换率控制功能 7)新店选品功能 8)预算制定的数据来源
70%
60%
70%
82%
3
日常数据报表需求
日常数据报表需求
❖我们需要哪些数据参与管理?
·销售、毛利、库存现状与销售同期比 ·商品结构分析 ·库存周转与现金流 ·缺断货状况报表(OUT OF STOCK) ·顾客需求调查与促销分析报告 ·市场调查数据分析与经营策略研究
日常数据报表需求
A
每日销量数据报告
商品结构A、B、C分析
销量大
销售额 50%
销量小
40% 10%
单品数 5% 25%
70%
商品结构A、B、C分析
销量大
销售额 50%
销量小
40% 10%
单品数 3% 15%
82%
商品结构与促销选品
15
30%
%
15%
70%
30%
10 40% %
30%
30%
5% 40%
25%
60%
3% 15%
100%
平均数量 3~4
每日销量数据报告(DSR)
客单价内涵分析
平均单价
平均数量
客单价
❖通过“动线布局”； “磁铁效应”；“排 面布局”；“购物篮”等，来提高顾客购 买商品平均数量来达到提升客单价的目的， 既可以有比较明显的效果又可以节省费用
每日销量数据报告(DSR)
平均单价
平均数量
客单价
❖A.(平均单价)4X(平均数量)4=(客单价)16 ❖B.(平均单价)5X(平均数量)4=(客单价)20 ❖C.(平均单价)4X(平均数量)5=(客单价)20 ❖D.(平均单价)5X(平均数量)5=(客单价)25 ❖例:B和C分别比A增加了20%
208 307 122 30 178 154 179 161 18 -1 88 403 64 16314
0 3670
15 21 183
59.5 4.46L
桶
73.5 5L
桶
56 250ml×12 提
36.8 250g×16
箱
74 5L
桶
62 250ml×12 箱
55 250ml×12 提
81 5L
桶
35,165 A 27,710 A 26,533 A 24,619 A 21,974 A 20,501 A 17,710 B 16,782 B 15,885 B 15,410 B 15,388 B 13,188 B 12,726 B 12,592 B 12,058 C 9,388 C 9,302 C 9,288 C 8,692 C
B
最大销量周报表
C
周库存预警报告
每日销量数据报告功能介绍
■每日销售实况及去年同期比较 ■周至今总销售实况及去年同期比较 ■年至今总销售实况及去年同期比较 ■每日毛利额实况及去年同期比较 ■每日来客数实况及去年同期比较 ■每日客单价实况及去年同期比较
每日销量数据报告
来客数
客单价
销售额
平均单价 3.5~4.0
周库存预警报告功能介绍
■ DC（ Distribution Centers）库存预警 ■ 门店库存预警 ■ 采购库存周转、库存控制
4
价格空间理论 (商品深度、宽度管理)
价格空间理论
A 10
B 8
5
C
D
C' 4
3
E 1
商品的敏感度与促销策略
HR；R；NR 定义 -HR：高清晰度；高敏感度 商品数占比5%；销售额占25% -R:一般清晰度；一般敏感度 商品数占比25%；销售额占30% -NR：无清晰度；无敏感度 商品数占比70%；销售额占45% -促销策略作为品类管理的一个重要组成部分，应该